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21.
兰州市2001年沙尘气溶胶质量浓度的特征分析   总被引:11,自引:14,他引:11  
 分析了2001年沙尘暴期间兰州与靠近沙尘源区的武威的沙尘浓度和粒径分布特征,并运用对数正态分布规律拟合了沙尘粒径的分布。通过对比武威、皋兰和兰州沙尘暴期间沙尘浓度的变化以及武威与兰州的沙尘粒径分布特征,揭示了河西走廊沙漠对兰州市沙尘暴的影响。  相似文献   
22.
黄林宏  宋丽莉  李刚  王丙兰  张永山 《气象》2016,42(12):1522-1530
国际电工委员会编制的《风力发电机组设计要求》(IEC 61400-1)推荐了针对风电机组安全等级评估的极端风速和湍流强度特征值估算方法,因其简单便捷,在风电领域被广泛采用。利用全国风能资源专业观测网的193座测风塔观测数据,对IEC推荐的极端风速计算方法与我国规范推荐的基于极值I型概率分布方法进行比较,发现两种方法计算的193座塔70 m高度层50年一遇10 min平均最大风速,仅有7座测风塔较为一致,差异在±1%;IEC推荐方法的计算结果多数偏小,其中偏小10%以上的测风塔有121座,偏小30%以上的有44座测风塔,而偏大10%以上的只有9座测风塔;IEC方法计算的极值风速大幅度偏小的测风塔主要分布在台风影响的东南沿海地区,偏差较小的测风塔主要分布在西北和华北地形平缓区域,但同时偏大10%以上的测风塔也多分布在这一地区。以目前行业领域普遍采用的以15 m·s~(-1)风速的平均湍流强度作为风电机组选型指标,与严格按照规范,以15 m·s~(-1)风速段所有样本湍流强度的90%分位数处的值作为指标进行风电机组等级确定作对比,发现193座塔中有46座塔的选型是不安全的,甚至相差两个等级。  相似文献   
23.
对济南市2013年1—12月的能见度、相对湿度、PM10及PM2.5逐时监测数据分析,结果表明:能见度、相对湿度、PM10和PM2.5浓度有明显的月变化和日变化规律。在各项污染物中,能见度与颗粒物的相关性最高,与PM10的相关系数为-0.6718,与PM2.5的相关系数为-0.7422;在气象因子中,与相对湿度的相关性最高,相关系数为-0.6501。不同季节条件下,能见度与PM2.5的相关性明显优于PM10的,冬季能见度与颗粒物的相关性明显优于其他季节的。  相似文献   
24.
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。  相似文献   
25.
利用NCEP/NCAR再分析和全国740站逐日降水资料,运用一点滞后相关等方法,对2007年夏季江淮流域强降水期间低频振荡的波动活动特征及其与降水低频变化的联系进行了分析。结果表明,在2007年夏季降水中,降水低频分量起着重要作用。降水的低频振荡主周期为10~30d,降水距平时间序列与10~30d低频分量具有较好的对应关系。低频扰动在对流层上层和低层都呈现波列状分布,且在降水活跃位相时,低频环流在高、低层具有斜压结构。在对流层上层,低频扰动有缓慢的东移倾向,相速度为每天2~3个经度。西风带中存在多次移动性波列向下游的传播,且在120°E以西以每天14经度的群速度向下游频散能量,表明10~30d低频波动具有明显的下游发展特征。在强降水开始5d前,低频波动与能量可起源于高纬的乌拉尔山附近,沿着西北-东南向的路径向下游传播。下游发展的低频波动为江淮流域带来了能量,为强降水的发生提供了条件。这些结果加深了人们对低频波动在江淮流域强降水过程中所起作用的认识,可为寻找江淮流域强降水过程预报线索提供科学依据。  相似文献   
26.
Spatiotemporal characteristics and anthropogenic signals of aerosol optical thickness (AOT) distributions over Korea are investigated in this study using AOT time-series data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). AOT observations, a quantitative measure of the atmospheric quality, had significant geographical variations during the study period (2000–2010). Comparing metro cities or counties with similar populations, western regions showed higher AOT values than eastern regions. Particular matter with a diameter < 10 µm (PM10), including aeolian dust or yellow dust, is the primary component of atmospheric aerosols, and their transport into the region has shown a strong seasonal pattern with its peak from March to April and lows from July to September. These seasonal dust patterns, however, did not correspond well to temporal AOT records, which typically reached the maximum level in June nationwide. Rather, widespread regional fire events and humidity showed significant correlations with AOT time-series. This correlation rapidly increased as the range of fire occurrence was extended to the west as far as 115°E. The relative humidity also had a significant correlation with AOT during the month of June. In addition to urban emission of anthropogenic aerosols, regional biomass burning and secondary growth of hygroscopic aerosols are considered important contributors to the degradation of the atmospheric environment during the non-Asian Dust season over the Korean Peninsula.  相似文献   
27.
为评估大气重污染期间北京市可吸入颗粒物(PM_(10))的毒性,采集2016年3月份一次大气重污染过程中北京市大气PM_(10)样品,应用质粒DNA损伤评价法来研究其氧化损伤能力。结果表明,雾霾期间PM_(10)对DNA的损伤率高于雾霾逐渐消退时期,远高于雾霾前期清洁天,颗粒物对DNA损伤率随剂量的增加而增加。雾霾前后PM_(10)水溶样品的平均TD_(20)值表现为雾霾前清洁天(788.01μg/mL)雾霾消退后期(470.40μg/mL)雾霾期间(55.78μg/mL),说明氧化能力雾霾期间雾霾消退后期雾霾前清洁天。另外通过雾霾前后数据对比得到,暴露毒性指数TI大小顺序为雾霾期间(13 245.06)雾霾消退后期(1 658.87)雾霾前清洁天(254.08),说明雾霾期间PM_(10)对人体危害更大。  相似文献   
28.
煤层气是一种备受国家重视和开发利用的非常规清洁能源,煤层气储层物性的研究对煤层气资源的评价与开发具有重要意义。以黄河北煤田煤层气开发资料为基础,结合区域地质特征,应用煤层气地质理论对煤田内10号煤煤层气储层物性特征进行了研究。研究发现:10号煤层宏观煤岩类型以半亮煤为主,煤中有机显微组分以镜质组为主,无机显微组分以黏土为主;煤的变质程度比较高,整体进入成熟阶段;10号煤层储层孔裂隙发育、渗透率较低;10煤层对甲烷的吸附能力较强;10号煤层储层压力为2.16~4.20MPa,压力梯度为0.418~0.797MPa/100m,为低压储层至常压储层;黄河北煤田呈单斜构造,10号煤层埋藏深度较深,含水性较好,有利于煤层气保存。  相似文献   
29.
利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。  相似文献   
30.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。  相似文献   
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