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81.
浙江省空气质量与大气自净能力的特征分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用最新的高时空分辨率ERA-Interim探空和地面资料,计算分析了1979—2015年浙江省大气输送和自净能力的时空分布变化特征,结合环保局空气质量监测数据探讨了浙江省空气质量与大气自净能力的关系,结果表明:大气自净能力在春、夏季表现出沿海地区小,内陆地区大的分布;到了秋、冬季,沿海地区大气自净能力增大,内陆地区则减小;研究时段内全省平均大气自净能力有增大趋势。表征低层输送能力的10 m风速在秋、冬季最大,夏季最小,随时间略有减小,这是浙江省空气污染加剧的可能原因之一;10 m风速的分布基本呈从东部沿海地区往西部山区逐渐减小的变化趋势,秋、冬季风速略大,以偏北风为主。浙江省大部分地区冬季大气自净能力最差,盛行的偏北风又容易将北方污染物带下来,因此冬季是浙江省最易发生空气污染的时段。当风速较小,风向转为偏西北风时,污染物从北方输入并且积累,最易出现较严重的污染天气。中度及以上的空气污染主要发生在杭嘉湖、宁波、绍兴、金华这些经济发达的地区,沿海地区的舟山、温州、台州由于大气输送条件好发生站次很少。丽水和衢州山区海拔高,加之本地工业经济发展较弱,空气污染发生的频次较少。 相似文献
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83.
乌鲁木齐市冬季混合层厚度及对大气污染影响的个例分析 总被引:3,自引:0,他引:3
利用国标法、罗氏法对乌鲁木齐市2008年1月11—13日的混合层厚度进行了计算,并用实测的混合层厚度验证了两种方法在乌鲁木齐的应用效果,最后分析了混合层厚度对大气污染的影响。结果表明:国标法、罗氏法计算的混合层厚度比实测的偏大,在用国标法与罗氏法求一个地区的混合层厚度时,进行大气稳定度分级及选用地面风速时要适当进行调整;观测期间乌鲁木齐市的平均混合层厚度在154 m左右,最大值在350 m左右;相对于地面风速,地面气温对混合层厚度的影响较为明显;混合层厚度对大气污染具有显著影响。 相似文献
84.
混合层厚度,风速和稳定度对地面SO2浓度分布影响的数值试验 总被引:1,自引:5,他引:1
利用Euler平流扩散方程和K模式闭合方案的数值解,讨论了混合层厚度、风速和稳定度3因子对银川市冬季地面SO_2浓度分布的影响。结果表明,在极不稳定层结(A级)下混合层厚度增加250m时能使地面SO_2浓度减少40%~75%,而在稳定层结下混合层厚度增加200m时仅减少20%的浓度;而当混合层厚度和风速分别增加250m和3.8m·s ̄(-1)、层结由稳定(F)变为极端不稳定(A),并且当混合层最大厚度和最大风速分别限制在650m和4m·s ̄(-1)时,老城西部地面浓度减少了90%,稀释效应最显著。 相似文献
85.
86.
87.
准格尔煤田丘陵地区边界层内的逆温和混合层梁秀婷,王丽春,宋学峰,姚素兰(内蒙古气象科学研究所)在一般情况下,空气温度是随着高度增加而降低的,当气温随着高度增加时,就称道温。有逆温存在时,空气呈一种较稳定状态,使污染物不容易迅速地扩散稀释。逆温的种类有... 相似文献
88.
89.
南海上层海洋热力结构年代际变化的研究,是海气相互作用与变化研究的热点之一,对南海区域及更大范围的气候异常的研究和南海海洋环流年际变化的研究都具有重要意义。本文采用多套海温、流场和海气界面通量资料,基于热平衡方程和统计分析方法,分析了南海上层热含量的年代际变化,研究了南海上层热含量影响因子的变化特征,比较了混合层及混合层以下热含量变化的异同,进而探讨了影响因子在混合层及混合层以下的不同作用;利用区域积分海温方程后得到的热量收支方程,诊断南海内区不同海域的热收支方程中的各项,发现了不同海域在影响热收支的物理过程方面存在差异。结果表明:南海混合层的热含量的变化主要受海气界面热通量的影响,夹卷效应在热含量的变化中也有接近1/3的贡献。在整个上层400m的热含量变化中,平流效应占据了主导地位。 相似文献
90.
After validated by the in-situ observation, the slab model is used to study the wind-generated near-inertial energy flux(NIEF) in the South China Sea(SCS) based on satellite-observed wind data, and its dependence on calculation methods and threshold criteria of the mixed layer depth(MLD) is investigated. Results illustrate that the total amount of NIEF in the SCS could be doubled if different threshold criteria of MLD are adopted. The NIEF calculated by the iteration and spectral solutions can lead to a discrepancy of 2.5 GW(1 GW=1×109 W). Results also indicate that the NIEF exhibits spatial and temporal variations, which are significant in the boreal autumn,and in the southern part of the SCS. Typhoons are an important generator of NIEF in the SCS, which could account for approximately 30% of the annual mean NIEF. In addition, deepening of the MLD due to strong winds could lead to a decrease of NIEF by approximately by 10%. We re-estimate the annual mean NIEF in the SCS,which is(10±4) GW and much larger than those reported in previous studies. 相似文献