构造物理模拟和PIV有限应变分析对构造裂缝预测的启示

油气储层中构造裂缝发育与有限应变状态关系密切,为了探索有限应变分析与构造裂缝预测的新技术方法,此次研究设计完成了一组单侧挤压收敛模型的物理模拟实验,并引入粒子图像测速(PIV,Particle Image Velocimetry)技术对实验过程进行了定量化分析。实验模型在垂向上为含粘性层的多层结构,实验结果形成了一个肉眼可见的箱状褶皱。通过PIV技术可以获取实验模型变形演化过程中各阶段的位移场数据,计算出各阶段的增量应变,实现从初始状态到褶皱形成之后整个变形过程的有限应变分析,探讨构造裂缝成因机制和分布规律,进行定量化裂缝预测。挤压变形过程初期,应变分布范围很广,有限应变较弱(约4%~8%),在挤压方向上的线应变表现为弱压应变,在垂向上的线应变表现为弱张应变,这种现象是褶皱和断层产生前平行层缩短和层增厚的纯剪变形结果,也是区域型张裂缝和剪裂缝形成的主要机制。褶皱和断层即将发育之时至发育之后,应变局限在断层发育的剪切带及附近区域,有限应变表现为较强(达20%)的剪切应变和剪切张应变,是断层面附近简单剪切变形作用的结果,也是局部型剪裂缝和张剪裂缝形成的主要机制。     

陕西关中两次霾重污染过程气象条件分析

应用常规观测资料、污染物浓度资料和NCEP 1°×1°再分析资料从环流形势、边界层特征和扩散条件等方面对2013年和2016年两次持续性霾重污染过程进行对比分析。结果表明:①2013年过程和2016年过程在500hPa高空上分别为阻塞环流型和纬向环流型,关中地区受偏西气流影响、地面气压场较弱、大气层结均比较稳定;②2013年过程西安贴地逆温层顶高度低、相对湿度大、气温低、不利于大气垂直湍流交换,污染物容易堆积,这也是2013年过程比2016年过程重污染持续时间长、污染浓度高的原因之一;③两次过程西安平均风速均小于2m/s,具有显著的低风速特征,且东北风为其主导风向。持续东北风引起上游污染传输和低风速导致的本地污染累积是造成2013年过程污染浓度更高的重要因素;④2013年过程结束是受强冷空气影响,来自高空的干洁大气下沉到地面,置换了边界层的污染空气,使空气质量得到根本改善;而2016年过程是受高原槽东移影响,雨雪天气的沉降作用使得霾消散。     

2017年冬季长沙一次重度霾污染天气过程气象成因分析

利用空气质量监测资料、常规气象资料,根据气象条件的水平和垂直扩散能力,以及地面湿度和动力条件等分析了2017年1月27—29日长沙地区这次严重空气污染事件的污染特征。结果表明:污染发生时段,南支槽不断加深东移,槽前势力强盛的西南气流将孟加拉湾一带的水汽向长沙地区输送,进一步增加了该地区的空气湿度。同时,持续东移的脊前暖平流对长沙中低层大气增温有显著影响,为稳定的大气层结创造了有利条件。长沙处于弱高压的底后部,受大范围的弱鞍型场及均压场控制,地面有暖倒槽发展,且由于高压较弱,导致地面和低空的风速较小,不利于污染物的水平扩散,同时有利于夜间地面的辐射降温。稳定的大气环流形势为霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场,逆温结构和稳定温度层结在一定程度上减弱了大气在垂直方向上的湍流交换和热力对流,大气中的污染颗粒不易扩散,为此次污染事件的维持、加剧提供了重要的气象条件。长沙地区处在罗霄山脉和雪峰山脉之间的湘江故地,受周边地形阻挡的影响,污染物在下沉气流的控制下聚集到长沙地区后,很难通过水平输送离开,这也是造成此次霾污染的原因之一。     

近56a洛阳地区雾和霾气候特征及其气象要素分析

利用1961—2016年洛阳9个县(市)地面气象观测站的雾、霾日数及相关气象要素资料,采用统计学方法分析了洛阳地区雾和霾日数的时空分布特征及影响其产生的气象要素特征。结果表明:近56a来洛阳市平均年雾日数在20世纪80和90年代较多,21世纪初开始逐渐减少,但在2015—2016年明显增加;平均年霾日数以2013—2016年最多;雾和霾日数在冬季最多,夏季最少。2000—2016年洛阳市雾日数自北向南逐渐减少,霾日数则在西部多、东部少,全区霾日数较1981—2010年明显增加。对雾、霾日气象要素的分析表明,相对湿度越大雾出现的频率越高、能见度越低,浓雾发生时相对湿度一般都在90%以上;中度和重度霾发生时相对湿度主要集中在50%~79%。雾发生时气温主要在-4.0~4.0℃之间,中度和重度霾发生时,气温分别集中在0~15.0℃和0~8.0℃,轻微和轻度霾发生时气温分布范围较大,以0~10.0℃较为集中。雾和霾出现时风速大部分在3.0m·s^-1及以下,并且主要是来自东北、东东北风向区域。     

苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟

本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。     

鲁西南霾天气个例分析

2007年6月11～13日鲁西南连续3天出现罕见的霾天气过程,为了弄清楚这次霾天气过程形成的天气学原因.利用常规气象资料、探空站资料及自动气象站资料和空气污染资料对这次过程进行综合分析.结果表明,霾的形成是多种气象因素共同作用的结果,大陆暖高压东移人海,其底部的偏东气流将海上的低温高湿空气向鲁西南输送,是霾形成的有利环流条件;中低层风速较小,且风向随高度逆转,是霾形成的有利风场;大气层结稳定,且低层存在逆温层是霾形成的重要条件;高污染浓度是形成霾的物质基础.     

基于旋翼无人机观测的雾天和霾天VOCs垂直分布特征研究

为研究雾和霾天气下VOCs时空变化特征,于2020年11月19日—2021年1月15日在江苏省东海国家气象观测站进行为期58 d的外场观测试验。利用自主研发的多旋翼无人机捕获2次辐射雾和2次霾天气过程,获得气温、气压、相对湿度、风向、风速、VOCs、O₃等7种要素100多条垂直廓线。结果表明：时间上,霾过程夜间VOCs体积浓度(0.225～0.253 ppm(parts per million, 1 ppm=10^-6))明显高于白天(0.191～0.205 ppm),雾形成前体积浓度(0.121～0.239 ppm)显著高于雾过程(0.056～0.209 ppm)。雾过程中VOCs体积浓度与雾强度变化相反,雾层高度与VOCs体积浓度剧烈变化高度一致,雾层(<200 m)中VOCs体积浓度(0.172～0.178 ppm)明显减小,显著低于雾形成前(0.195～0.240 ppm),雾层以上浓度变化大,雾结束后1 h内保持雾过程中分布特点。雾对逆温层中的水溶性污染物有清除作用,VOCs体积浓度和O₃质量浓度均下降。     

中国利用星载激光雷达开展沙尘和污染研究的综述

激光雷达作为一种新兴的主动遥感探测工具,被广泛应用于大气遥感、环境监测等领域。星载激光雷达由于其较广的探测范围、较高的时空分辨率、可获得连续的廓线数据等优势,已经成为全球及区域气溶胶和云特性观测研究的强有力工具。本文总结了自2006年CALIPSO卫星发射以来,中国科学家在利用其开展沙尘气溶胶及污染研究方面的工作,重点阐述了沙尘气溶胶的时空分布、远距离传输、分类识别、光学特性、沙尘释放、辐射与气候效应,以及灰霾和烟尘特性等方面的最新研究成果。对以上研究成果的梳理,有助于深入理解中国在利用星载激光雷达开展沙尘与污染研究的水平,也为未来开拓中国自主研发星载激光雷达的遥感应用领域奠定了基础。     

基于空间面板计量模型的雾霾对中国城市旅游流影响的空间效应

以中国342个市域单元为研究对象,借助双变量LISA模型、空间面板杜宾模型等方法,探究了1998-2016年雾霾与中国城市旅游流的空间关联特征,分析了雾霾对旅游流的影响及其空间溢出效应。结果表明,在中国雾霾PM_2.5与城市旅游流有东高西低的分布特点,在胡焕庸线两侧的空间分布呈现出与地形和城市发展等因素的空间耦合性;雾霾与城市旅游流（含国内和入境旅游流）均表现出显著的空间集聚和空间依赖特征,雾霾污染对旅游流产生明显的影响并形成相应的空间效应;雾霾对旅游流的抑制区域在不断扩大,H-L型城市数量的增加、L-H型集聚区的片状扩张和华北、华中地区的L-H型集聚的“空心化”现象均表明旅游流具有低雾霾指向性;雾霾污染与旅游流的倒“U”型曲线关系表明经典的EKC假说对中国城市旅游流同样适用,且雾霾污染的显著负向影响主要存在于入境旅游方面;雾霾和旅游流均具有明显的正向空间溢出效应,将雾霾治理同经济发展、对外联系、旅游开发、生态保护和交通建设等因素结合起来进行综合治理,才能为旅游发展创造美好的环境,实现国际、国内旅游健康、协调、可持续的高质量发展。     

雾霾的影响因子分析及其区域相关性研究

成都、重庆作为中国西南地区快速发展的城市,是雾霾频发的区域,研究其雾霾因子联系以及区域空间分布特征及其规律,对于城市发展、创建绿色城市具有重要意义。通过分析2016年12月~2017年2月的PM2.5等污染物浓度数据可知:①成渝地区雾霾产生的高峰期在1月,并以成都、重庆为中心向四周减弱;②在时间分布上,成都和重庆的雾霾污染物浓度呈协同变化趋势,说明两地雾霾在区域上相互影响,协同作用;③在气象因素中,两地的湿度和风速对雾霾集聚、转移和扩散具有重要作用;④两地的位置和地形特征是其雾霾具有相关性的重要因素,因此只有两地同时防治雾霾,才能达到最好的效果。根据不同地域特征,积极改进生产结构,采取相应措施,才是治理雾霾的根本所在。