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921.
文章采用逐步分析的方式对影响热量条件的少变因素(经度、纬度、海拔)与无霜期日数及稳定通过10°C积温进行分析,建立影响玉米生长的热量资源推算模型,再通过地理信息系统空间分析的栅格计算分析功能进行空间分布计算得到要素空间分布图,实现对赤峰市热量资源分布趋势的直观体现。  相似文献   
922.
江淮流域梅雨期降水与10—30d低频振荡的联系   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用1961--2010年中国756站逐日降水资料和NCEP/NCAR逐日再分析资料,分析了江淮流域梅雨期降水与10~30d低频振荡的关系。结果表明,梅雨偏多年降水具有明显的10~30d的周期变化,低频振荡经向上的北传和纬向上的西传与江淮流域梅雨期降水的活跃及中断关系密切。在梅雨偏多年,低层10~30d振荡主要通过南海低频反气旋和日本海低频气旋对江淮流域降水产生影响,并调控着西太平洋副热带高压的西进、东退,进而影响输送到江淮流域的水汽强度及冷暖空气在江淮流域的汇合;而高层,亚洲大陆中纬度地区东西向的低频气旋和反气旋影响着南亚高压的位置,从而形成江淮流域低频降水的强弱变化。  相似文献   
923.
淮安一次雾霾过程的污染物变化特征及来源分析   总被引:1,自引:3,他引:1  
2012年6月9-11日淮安及周边地区出现了一次严重雾霾天气,PM2.5、NOx、CO、SO2等大气污染物浓度急剧升高.本文综合利用地面空气污染监测资料、气象观测资料,分析了该次雾霾过程中污染物的变化特征和影响因素,并对污染物的来源进行了探讨.结果发现:在这次连续雾霾过程中,SO2的质量浓度都在0.049 mg/m3以下;NOx、PM2.5、CO的质量浓度与能见度呈反相关,并在整个雾霾过程中出现两个峰值,均出现在能见度低于1 000m的雾过程中;在雾霾天气过程中,中低层一直维持一个逆温层结,其中四个时次中逆温层底在975 hPa,逆温层顶在925 hPa附近,这种稳定的大气垂直结构不利于大气湍流、水汽的垂直交换以及污染物的垂直扩散,为雾霾的长时间维持创造了良好的热力条件.整个雾霾过程中,近地层始终维持偏东风向,能见度在风速下降的时候随之下降,在风速增大的时候随之增大.应用轨迹模式分析表明,有利的天气条件和大面积秸秆燃烧的结合是造成这次淮河下游连续雾霾过程发生的主要原因.  相似文献   
924.
王振海  张武  史晋森  黄建平  陈艳  田磊  向涛 《高原气象》2012,31(5):1424-1431
利用兰州大学半干旱气候和环境观测站SACOL(Semi-Arid Climate and Environment Observatory of Lanzhou University)2007年11月1日-2008年10月31日AE-31黑碳仪和2007年8月1日-2008年7月31日M9003积分浊度仪的连续观测资料,对该地区气溶胶散射和吸收特性的变化特征进行了分析。结果表明,该地区气溶胶年平均散射系数为158.86M.m-1,吸收系数为14.11M.m-1,520nm单次散射比为0.83;散射系数和吸收系数的年变化呈单峰型,峰值分别出现在12月和11月;采暖期内日变化呈双峰型,非采暖期内近似表现为单峰型。在沙尘天气条件下,散射系数和吸收系数分别增大了103.8%和88.5%。结合同期APS-3321粒子谱仪的相关观测资料分析得出,无论是粒子数浓度还是质量浓度,与散射系数和吸收系数的相关系数均在0.8以上。  相似文献   
925.
文章针对大同市2006—2009年、榆社县2006—2008年PM10质量浓度数据,使用趋势分析、后向轨迹模拟不同高度的PM10的传输路径,可以看出:PM10浓度的日变化特征为"两高三低";PM10浓度日际变化不明显,只在典型日PM10浓度值明显增大;PM10浓度月变化特征为1、5、12月浓度高,春季5月份由于为沙尘期浓度高。PM10浓度季节变化规律与采暖期和非采暖期变化相符合,即采暖期的冬春季浓度高、非采暖期的夏秋季浓度低;从2006—2009年间,两站PM10质量浓度基本呈逐年下降趋势。不同气象要素与PM10浓度的相关性,按相关系数绝对值从大到小排列依次为:露点温度、气温、降水量、相对湿度。其中露点温度和PM10浓度呈显著负相关性,气温与PM10浓度呈较弱负相关性。  相似文献   
926.
江苏淮安地区大气污染变化特征及其与气象条件的关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用江苏省淮安市地面5个监测站2013年1月1日—2015年12月31日PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区空气污染季节变化特征及其与气象条件的关系;采用MODIS的光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)资料和火点资料分析了2013年12月发生在淮安的一次持续性大气污染事件。研究结果表明,淮安空气质量AQI指数(Air Quality Index)在春冬季较高,夏秋季较低,污染天气发生在春冬季的概率为23.6%,夏秋季的概率为13.3%。淮安地区的首要大气污染物为颗粒物污染,其中PM_(10)、PM_(2.5)占比分别达到25.2%、48.9%,PM_(10)中PM_(2.5)比率年平均为61.0%,臭氧是第2大污染物,占比为25.8%。表征大气柱气溶胶浓度的AOD的季节变化与地面颗粒物浓度截然不同,颗粒物浓度1月和12月出现极高值,而这两个月AOD月平均值却在一年中达到极低值,AOD最高值出现在7月。另外,AQI与降水、气温、风速、相对湿度呈负相关关系,但相关程度较弱。  相似文献   
927.
利用2010年9-11月鞍山大气成分监测站CE-318太阳光度计观测资料,依据气溶胶光学厚度测量原理,计算得到2010年鞍山秋季大气气溶胶光学厚度、波长指数等大气光学特性数据,通过统计分析,给出鞍山秋季气溶胶光学特性分布特征。结果表明:随着测量AOD波段的降低,AOD值逐渐增大,9月的AOD平均值最大,10月AOD平均值次之,11月AOD平均值最小。从频率分布看,2010年9月 AOD日均值集中分布在0.4-0.6之间,10月和11月AOD日均值集中分布在0.0-0.4之间,表明10-11月大气较为清洁|波长指数日均值的频率分布说明鞍山秋季大气污染物以细粒子为主。500 nm 的AOD值与波长指数成对数关系,两者在9、10月和11月的相关系数分别为0.5145、0.8412和0.2715;9月AOD与PM10、PM2.5、PM1.0质量浓度为较小负相关,10月和11月AOD与PM10、PM2.5、PM1.0质量浓度成正相关,且10、11月AOD与气溶胶细粒子相关性较为显著。AOD值与能见度在趋势上呈较小的负相关性,可能是由于高层气溶胶粒子对气溶胶光学厚度产生了主要影响。  相似文献   
928.
本文分析了大连市2015年11月16日一次污染过程的降水(降水量为5mm)天气特征及NCEP/NCAR再分析资料,结果表明,天气形势场为典型的大连秋、冬季的高空槽降水,而大气层结无论是在污染前期,还是污染后期的降水阶段均为稳定层结,有逆温层存在;空气上升运动于降水前持续了较长时间(近十几小时),表明近地面细颗粒物(PM_2.5)随着上升气流会源源不断输送到高空,其中部分颗粒物转化为云中冰核,补充了降雨云中冰核数;同时,对本次污染降水过程及大连近两年秋、冬季另外三次小雨(降水量5mm)降水过程的云中液态水含量、地面降水量和PM_2.5的小时观测值及其变化进行了详细讨论和分析发现,当PM_2.5浓度较低时,降雨云中的冰核数缺乏,地面降水较小,适合实施人工增雨(雪)作业,增加云中冰核及地面降水,当PM_2.5浓度较高,特别是出现大气污染时,降雨云中的冰核数会相对增加(甚至过量),地面降水较充分(或出现消减雨情况),此时人工影响作业应根据实际情况减小作业剂量,或减少作业。此外,相关综合分析表明,大连市大气污染源有两种,一为本地源,二为外来源;一定程度的降水对本地源大气污染能起到沉降作用,对外来源不明显。  相似文献   
929.
利用内蒙古锡林浩特和朱日和2005年的PM10质量浓度(MPM)和相关气象要素资料,分析了沙地和草地环境下MPM的分布特征,发现MPM受沙尘天气的影响较大,非沙尘日MPM在不同下垫面条件下差别不大。进一步分析发现,气象要素对MPM有较大的影响,在选取相关气象要素参量的基础上,将各参量相乘建立了气象影响指数IPM,表示气象条件对MPM的综合作用,经检验发现锡林浩特和朱日和IPM值与MPM日均值的相关系数都大于0.70,高于MPM与其他单气象要素,月均值的线性相关性更显著。对同一气候带不同下垫面条件下不同季节IPM值与MPM的对比分析发现,气象条件对近地面MPM的影响比下垫面条件更显著。  相似文献   
930.
空气质量多模式系统在广州应用及对PM10预报效果评估   总被引:2,自引:2,他引:2  
介绍了广州空气质量多模式系统并评估其对2010年9月广州市的气象要素和PM10日均浓度的24 h的预报效果.评估结果表明:模式系统较好地预测了气象要素的变化,但高估了风速;各空气质量模式能合理预测广州PM10浓度的时空变化,预报效果均处于可接受范围内(平均分数偏差MFB小于±60%且平均分数误差MFE小于75%),部分模式可达到优秀水平(MFB小于±30%且MFE小于50%),但同时各模式在郊区均预测偏高而在市区偏低;总体上,模式在广州郊区的PM10预报效果优于市区.模式间对比表明,在本次业务预报实践中,不存在最优的单模式,同一模式对不同的统计指标、不同的站点,其预报效果可能存在差异,基于算术平均集成各模式结果未能获得最优的预报效果.优化排放源空间分布并引进更好的集成预报方法(如权重平均、神经网络、多元回归等)是未来改进广州空气质量多模式系统预报效果的可能途径.  相似文献   
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