A microscale model for air pollutant dispersion simulation in urban areas: Presentation of the model and performance over a single building

A microscale air pollutant dispersion model system is developed for emergency response purposes. The model includes a diagnostic wind field model to simulate the wind field and a random-walk air pollutant dispersion model to simulate the pollutant concentration through consideration of the influence of urban buildings. Numerical experiments are designed to evaluate the model's performance, using CEDVAL(Compilation of Experimental Data for Validation of Microscale Dispersion Models) wind tunnel experiment data, including wind fields and air pollutant dispersion around a single building. The results show that the wind model can reproduce the vortexes triggered by urban buildings and the dispersion model simulates the pollutant concentration around buildings well. Typically, the simulation errors come from the determination of the key zones around a building or building cluster. This model has the potential for multiple applications; for example, the prediction of air pollutant dispersion and the evaluation of environmental impacts in emergency situations; urban planning scenarios;and the assessment of microscale air quality in urban areas.     

相对湿度和PM2.5浓度对大气能见度的影响研究:基于小时资料的多站对比分析

为了全面分析浙江省不同区域能见度变化基本特征及影响机理,基于杭州、宁波、温州3个国家基本气象站2013-2014年逐时能见度观测资料,比较分析了3市能见度变化的基本特征。发现3市不同等级能见度出现频率基本一致,随着能见度等级的提高,出现频率逐渐降低;从能见度的日变化来看,07时（北京时）前后最低,之后缓慢上升,14-15时达到最高,随后逐渐下降;全年有两个能见度较低时段,分别出现在12月-次年2月和5-6月;总体而言,宁波能见度最优,杭州和温州大体相当。功率谱分析结果表明,3市能见度均有显著的日周期,高频波段呈现出多个显著谱峰,低频波段存在若干显著谱峰。进一步开展机理分析,发现相对湿度和PM_2.5浓度是调制大气能见度的关键因子,相对湿度增大、PM_2.5浓度升高导致能见度降低。在同一相对湿度等级下,初始阶段能见度随PM_2.5浓度的升高迅速降低,到达“拐点”之后降低速率趋于缓慢。在同一PM_2.5浓度水平下,相对湿度越大,能见度越低,说明水汽对能见度也有重要影响。基于相对湿度和PM_2.5浓度两个因子,采用非线性拟合方案构建了大气能见度定量统计模型,总体而言模型拟合效果较好。最后针对研究中存在的不足和未来值得进一步发掘的科学问题进行了讨论。     

Cascades of green: A review of ecosystem-based adaptation in urban areas

Climate change impacts increase pressure on challenges to sustainability and the developmental needs of cities. Conventional, “hard” adaptation measures are often associated with high costs, inflexibility and conflicting interests related to the dense urban fabric, and ecosystem-based adaptation (EbA) has emerged as a potentially cost-efficient, comprehensive, and multifunctional approach. This paper reviews and systematises research on urban EbA. We propose an analytical framework that draws on theory from ecosystem services, climate change adaptation and sustainability science. It conceptualises EbA in terms of five linked components: ecological structures, ecological functions, adaptation benefits, valuation, and ecosystem management practices.Our review identified 110 articles, reporting on 112 cities, and analysed them using both quantitative statistical and qualitative content analysis. We found that EbA research in an urban context is fragmented due to different disciplinary approaches and concepts. Most articles focus on heat or flooding, and the most studied ecological structures for reducing the risk of such hazards are green space, wetlands, trees and parks. EbA is usually evaluated in bio-geophysical terms and the use of economic or social valuations are rare. While most articles do not mention specific practices for managing ecological structures, those that do imply that urban EbA strategies are increasingly being integrated into institutional structures. Few articles considered issues of equity or stakeholder participation in EbA.We identified the following challenges for future EbA research. First, while the large amount of data generated by isolated case studies contributes to systems knowledge, there is a lack of systems perspectives that position EbA in relation to the wider socio-economic and bio-geophysical context. Second, normative and ethical aspects of EbA require more thought, such as who are the winners and losers, especially in relation to processes that put people at risk from climate-related hazards. Third, there is room for more forward-looking EbA research, including consideration of future scenarios, experimentation in the creation of new ecological structures and the role of EbA in transformative adaptation.     

Logistic判别模型在强降水预报中的应用

利用Logistiv判别模型进行强降水预报,并设计3种方案进行对比分析。方案1直接使用14个影响因子进行判别预报,受因子共线性作用及噪音信号影响,虽然拟合效果较好,但预报效果明显下降。方案2对14个影响因子进行主成分分析,利用前6个主成分建模,虽然拟合效果较方案1降低,但由于消除了因子共线性作用以及噪音信号影响,预报效果较方案1提高。方案3运用Bootstrap抽样技术得到符干样本并建模计算模型参数,打乱了原有时间序列中的波动,仪保留平稳信息,拟合自由度进一步降低,导致拟合效果较方案案2下降,但预报效果却是3种方案中最好且最稳定的。在上述研究基础上,利用欧洲中心数值预报模式的预报场资料,建立基于Logistic判别模型的强降水客观预报系统,并在中央气象台业务运行。2013和2014年连续两年汛期预报检验结果表明,概模型对强降水预报的TS评分高于数值模式本身,具有一定的业务参考价值。     

风暴分类识别技术在人工防雹中的应用

利用新一代多普勒天气雷达资料,在风暴跟踪识别算法的基础上,发展了风暴分类技术,以提高人工防雹作业指挥的效率。首先以SCIT算法为基础,结合风暴的结构特征,综合利用雷达、探空资料,自动提取风暴结构特征指数;其次采用基于决策树模型的风暴自动分类技术,将风暴按强度分为雷雨云、单体风暴、多单体风暴和强风暴;最后根据风暴强度、高度和位置等属性,对有可能产生冰雹的单体,结合GIS,自动对下游方向或附近作业点进行预警或输出作业参数。通过对2006—2014年期间重庆、辽宁大连和河南三门峡三地发生的较为典型的31次冰雹天气过程、182站次冰雹样本的检验来看:该方法通过对风暴按强度、垂直结构等综合属性进行分类,能有效提高冰雹识别的命中率、降低空报率,其中强风暴的命中率能达到100%,空报率仅为11.4%。能有效提高人工防雹作业的自动化程度,对防雹作业的科学决策有着重要参考作用。     

承德初霜冻预报指标分析及其预报方法

应用常规观测资料与ncep1°×1°再分析资料,对承德市各县区初霜的时空分布特征及南北县区初霜出现时间的稳定性进行了分析,在对117个初霜环流形势分析的基础上,建立了初霜预报的天气概念模型;筛选因子,分县区确立了预报指标;采用概率、指标、数值预报产品相结合的方法及概率区间取值法建立了分县区初霜预报模型;检验表明,该模型对于中重度初霜冻预报准确率可达95%以上,对轻度初霜的预报准确率可达68%以上,无漏报出现。     

基于作物模型的河南省旱稻干旱风险评估

采用作物模型与数理统计相结合的方法,利用长期历史气象资料,以作物模型和地理信息系统技术为工具,系统分析了河南地区旱稻生育期水分盈亏情况。以模型模拟的雨养条件下实际蒸散量相对于潜在条件下的蒸散量(即需水量)的亏缺率,即水分亏缺指数,以雨养条件下产量相对于潜在产量的损失率(即灾损指数)作为产量灾损强度评价指标,从受旱程度和产量损失两个角度构建干旱风险评估模型,进行干旱风险评估。结果表明:河南省旱稻生育期集中在6—9月,水分亏缺最多的阶段为出苗—穗分化阶段,水分亏缺指数变化在0.50~0.60,其次是开花—成熟阶段和穗分化—开花阶段,水分亏缺指数变化在0.11~0.43;全生育期水分亏缺指数在0.36~0.50。出苗—穗分化阶段干旱发生的风险最大,其次是开花—成熟阶段,穗分化—开花阶段的最小。河南旱稻生育期干旱风险呈现为由东南向西北逐渐升高的分布,其中三门峡、济源西部一带风险最高,洛阳南部和南阳西北部一带最低,黄河以北大部地区和豫东、豫南地区风险居中。     

地基探测与NCEP GFS模式预报云量在ARM SGP站点对比

使用大气辐射测量实验(Atmospheric Radiation Measurements:ARM)在美国南部大平原站点(Southern Great Plains:SGP)长时间序列(2001 2010年)的地基主动遥感云(Active Remote Sensing of Clouds:ARSCL)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction:NCEP)全球预报系统(Global Forecast System:GFS)模式预报资料,对比分析了两者云量在不同时间尺度内(年际、月份和季节)的差异。结果表明,GFS模式预报总云量为83.8%,略高于地基观测结果(78.1%);两者总云量差异在秋季最大(8.8%),春季最小(2.2%)。在低垂直高度分辨率(≥3 km)时,地基探测低云、中云和高云的云量分别为46.1%、43.5%和61.2%;模式预报三类云的云量均要高于地基探测的云量,差异分别为9.6%、17.2%和9.1%。但是,在高垂直分辨率(250 m)时,地基探测云量在大多数高度层上要高于模式预报结果。这应该是两种资料廓线中有云出现的高度层数目存在差异引起的。地基观测和GFS模式预报同时表明,SGP站点上空云量垂直廓线呈现双峰结构,在边界层附近(1 km)和上对流层区域(8-12 km)云量较大,2-3 km高度范围内云量较小。在春夏秋冬四个季节内,两种资料在低层边界层附近的最大云量偏差分别为9.5%、8.8%、7.8%和11.2%。     

上海市PM_(10)浓度四季遥感模型研究

通过分析2001—2012年上海市PM_(10)浓度(由API(Air Pollution Index)转化得到)的变化规律,构建了上海市PM_(10)浓度的遥感反演模型。结果表明:1)上海市PM_(10)浓度存在季节性变化,应分别建立遥感反演模型。2)分析MODIS气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品与PM_(10)浓度之间的相关性发现,AOD须经过垂直和湿度订正才可与PM_(10)建立较好的关系。3)结合垂直和湿度订正分别建立的上海市PM_(10)浓度春夏秋冬四季的遥感反演模型均通过了拟合度检验,其中春季模型采用指数函数、夏季和秋季模型采用二次多项式函数、冬季采用幂函数、全年采用二次多项式函数,利用此四季模型反演上海市PM_(10)浓度具有较高的可信度。     

我国砂岩型铀矿分带特征研究现状及存在问题

作为一种重要的国家战略资源,砂岩型铀矿床是当今世界上最重要的铀矿床类型之一。本文详细地介绍了砂岩型铀矿在国内外的分布特征及占比情况,并对外生地质作用矿床类型中表生流体作用形成的层间渗透砂岩型和潜水渗透砂岩型铀矿床进行了讨论,发现层间渗透砂岩型铀矿床在外表颜色、矿物组合以及地球化学等方面均具有明显的氧化-还原分带现象,此外,矿床内部还具有细菌分带现象。颜色分带在氧化带、氧化-还原过渡带以及还原带之间具有明显不同的特征;矿物组合在不同分带之间各不相同;地球化学分带表现为U、TOC含量以及Fe~(2+)/Fe~(3+)、Th/U比值在各分带之间差异较大。此外,硫酸盐还原菌、硫杆菌、铁细菌及硝化菌等细菌在不同分带之间的数量相差悬殊,而且硫酸盐还原菌数量与TOC呈明显正相关性。通过矿化带内的碳、硫同位素分析,发现硫酸盐还原菌参与了成矿过程,推测其可能是导致碳、硫同位素分馏的主要因素。总体来看,颜色分带、矿物分带、地球化学分带以及细菌分带均与氧化-还原分带呈耦合关系。本文通过总结层间渗透砂岩型和潜水渗透砂岩型铀矿床的成矿模式和当前分带研究中存在的问题,提出了由细菌、地球化学反应参与的砂岩型铀矿床成矿机理,以及未来亟需解决的若干关键科学问题。典型砂岩型铀矿床的分带现象在物、化、探、遥等领域的异常响应对寻找砂岩型铀矿床具有重要的指导意义。