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根据2008年4—7月黄山大气气溶胶观测资料,研究了气溶胶粒子的数浓度、谱分布特征及其与气象因子的关系,探讨了雾天和非雾天气溶胶颗粒物时间和尺度分布特点。分析发现,黄山光明顶春、夏季大气气溶胶数浓度的平均值分别为3.14×103个/cm3和1.80×103个/cm3,其中超细粒子(粒径小于0.1μm的粒子)在春夏季分别约占总粒子数浓度的79%和68%;高数浓度值集中在粒径0.04~0.12μm;积聚模态气溶胶粒子(0.1~1.0μm)在体积浓度分布和表面积分布中占很大比例。结合气象资料比较了雾天与非雾天气溶胶分布的差异,发现细粒子浓度非雾天大于雾天,而气溶胶数浓度与温度呈正相关,与相对湿度成反相关。结果还发现,黄山在春季以西北风和偏南风为主,西北风时气溶胶数浓度较高,在夏季主要以偏南风,特别是西南风为主,但是气溶胶数浓度的高值多发生在偏东风的条件下。 相似文献
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《大气物理学》课程教学的几点认识 总被引:1,自引:0,他引:1
从教学内容、教学思想和方法以及课堂教学等方面对《大气物理学》的课程建设和教学改革进行探讨,并对近几年大气物理学的教学实践进行总结,提出了教学改革方面的一些新的经验和认识。 相似文献
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拉萨光合有效辐射的变化趋势及其估算方程的建立 总被引:3,自引:0,他引:3
利用2005年1月-2010年12月中国生态研究网络拉萨农田站的观测数据,分析了拉萨地区光合有效辐射Qp的变化特征.结果表明,拉萨地区的Qp与太阳总辐射Rs具有相同的月变化和日变化特征,Rs与Qp的平均日累计值分别为20.2 MJ·m-2和37.2 mol·m-2,Qp呈逐年递减趋势.Rs与Qp的月变化表现为6月最大、1月最小,其最大、最小值分别为25.4 MJ·m-2、14.0 M J·m-2和48.7 mol·m-2、25.2 mol·m-2.日变化表现为正午大、早晚小.光合有效辐射系数(Qp/Rs)的变化范围在1.3~3.2 mol·MJ-1之间,年平均值为1.89 mol·MJ-1,呈逐年递减趋势,2010年比2005年降低了6.7%.Qp/Rs的日变化表现为早晚大、正午小,季节变化表现为夏季最大、春秋季次之、冬季最小,而且夏、冬两季的季节变化较为明显,冬季比夏季低10.6%.通过分析Qp与晴空指数和太阳天顶角之间的关系建立了拉萨地区Qp的估算方程,相对误差在4.49%左右. 相似文献
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北京冬季PM2.5重污染时段不同尺度环流形势及边界层结构分析 总被引:4,自引:5,他引:4
城市重霾污染事件的发生除排放源内在原因之外,气象条件是最直接的客观外因。本文以2013年2月21~28日北京地区典型细颗粒物(即PM2.5)重污染过程为例,基于颗粒物水平和垂直监测数据,常规及加密自动气象站数据和高时间分辨率风廓线数据,分析了重污染过程中不同尺度环流形势以及边界层结构的变化对细颗粒物重度污染形成、累积和消散的影响。结果表明:弱低压场或弱高压场控制下,局地西南风和东南风输送与北部山区偏北风在山前的汇聚,配合边界层低层顺时针方向的风切变,易发生大气中细颗粒物的爆发性增长;而均压场控制和近地层持续偏南气流输送,配合高层持续稳定的西北风,是污染长时间持续稳步增长的主因。此外,近地层低风速、高湿度和逆温的维持是区域霾污染爆发增长和长时间持续增长的关键气象因素。高压前部的系统性西北大风是污染得以驱散的直接外部动力。 相似文献
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结合2类大气成分观测仪器的技术特点,对OPSIS AB DOAS系统和Thermo SCIENTIFIC EMS系统分别监测的南京郊区2009年冬季和2010年春季O3、NO2、SO2质量浓度数据进行了质量控制和分析对比,简要分析了这3种气体浓度的季节变化特征.对2009年秋季分别采用2种仪器观测的南京城区和郊区的污染情况进行了对比,分析了城郊差异.结果表明:2套系统对相同气体的测量结果相关性较好,DOAS系统的测量值受大气中水汽和气溶胶影响较大,普遍高于EMS系统,绝对值相差范围在14%~25%之间;南京郊区冬季大气中SO2和NO2质量浓度较高,O3质量浓度较低,春季反之;NO2质量浓度曲线与O3呈负相关;秋季城区NO2质量浓度较高,日变化呈双峰型,郊区呈单峰型;城郊O3日变化均呈单峰型,城区日变化幅度较大;SO2日变化在城区呈单峰型,在郊区呈双峰型. 相似文献
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苏州东山冬季大气边界层结构特征及其对污染物浓度的影响 总被引:5,自引:1,他引:5
利用2015年1月15—27日在苏州东山气象观测站系留气艇观测数据以及细颗粒物浓度观测资料,对东山大气边界层结构特征及其对污染物垂直结构分布的影响进行分析研究。结果表明:苏州东山地区冬季空气污染过程的边界层结构演变比较典型,夜间稳定边界层高度约为200 m,白天最大边界层高度可达1 000 m。边界层内污染物垂直结构分布易受边界层高度的影响,较低的大气边界层高度可使细颗粒物在近地层持续累积;反之,边界层高度较高,湍流发展旺盛,颗粒物垂直分布均匀。夜间大气边界层稳定,逆温结构多发,导致近地面出现细颗粒物堆积。风的垂直结构对细颗粒物空间分布也存在显著影响,在风速较小的低空层细颗粒分布较多,而风速较大的中高层的分布较少。 相似文献
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利用HYSPLIT后向轨迹模式和2004年8月—2007年12月NCEP再分析气象资料,计算每天15:00抵达北京地区10、100和500m高度上的后向气流轨迹.对整个研究时段、采暖季和非采暖季期间的后向气流轨迹分别进行聚类分析,得到这3个时段到达北京地区的主要后向气流轨迹聚类.其中整个研究时段的后向气流轨迹分成3个聚类,采暖季和非采暖季的后向气流轨迹都分成5个聚类.结合各段时间中国科学院大气物理研究所观测的大气污染物体积分数资料,分析不同时段气流输送作用对北京主要大气污染物体积分数的影响.发现采暖季和非采暖季北京气体污染物体积分数高值主要集中在来自风速较小的西北方气流聚类.采暖季污染物体积分数低值主要出现在偏北方向风速较大的后向气流轨迹聚类.非采暖季污染物体积分数低值主要出现在偏北低速气流聚类和西北向高速气流轨迹聚类中.从各时段污染物最值分布情况可以看出:在风速较大的后向气流轨迹聚类影响下,北京的污染物体积分数较低;途经了较严重工业排放地带的后向气流轨迹聚类会使北京气体污染物体积分数显著增高.此外,虽然非采暖季的大气污染物分布与气流输送的影响基本符合,但各聚类污染物分布结果与气流输送作用的影响存在偏差. 相似文献
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PMF和PCA/APCS模型对南京北郊大气VOCs源解析对比研究 总被引:6,自引:0,他引:6
利用PMF模型和PCA/APCS模型对南京北郊大气VOCs进行定性和定量的源解析,并对比了两种模型的结果。结果表明:PMF模型对不同VOCs种类的模拟效果差别较大,而PCA/APCS对不同VOCs种类的模拟效果相近;PMF模型解析的源个数多于PCA/APCS模型,两种模型结果的源性质方面存在很大相似性,但PCA/APCS模型未能区分汽油挥发和汽车尾气源;两种模型源解析出的植物排放源、工业生产源的贡献率较接近,而其他源的贡献率存在差异,PCA/APCS模型解析的溶剂使用源的贡献率高于PMF模型结果,PMF模型解析出的汽油挥发+汽车尾气源的贡献率高于PCA/APCS模型结果。 相似文献
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利用统计方法和数值模拟对2008年4月18日-7月28日和2009年5月19日-8月20日在黄山光明顶的两次外场观测中臭氧(O3)数据进行了分析,讨论了中国华东高海拔地区O3的质量浓度特征和来源。结果表明,5、6和7月的月平均质量浓度分别为107.73、101.93和68.02μg·m^-1,其中5月和6月的月平均质量浓度相对于国内其他本底站(除上甸子外)以及南极地区高出25~60Iμg·m^-1,7月与其他地区质量浓度相差较少。该地区的0,质量浓度相对于其他地区整体上维持在一个较高的水平,但高质量浓度超标事件发生的次数很少,只占总观测时间的3.9%。质量浓度EI最大值多出现在夜间21时一次日06时(北京时间,下同),呈多峰分布,并且变化幅度很小,在15—20μg·m^-1,通过利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式模拟当地上空对流层顶高度和晴空湍流等要素的变化发现,O3质量浓度和对流层顶折叠现象有关。不同天气条件下,其质量浓度在晴天最高,雨天最低,雾天和阴天在二者之间。臭氧质量浓度与温度、相对湿度和其他污染气体(CO、N0和NO3)浓度之间有很强的负相关,而与风速相关性相对较弱;5月北面来风占主导,各风向所对应的O3质量浓度分布较均匀,而6月和7月西南风占主导,北面来向的风对应的质量浓度要高于南面来向。在利用KZ过滤器将O3原始数据分解成不同组份后,发现当地O3质量浓度整体上受低频组份(CBL组份)的控制,其余各高频组份(CSY、CDU和CID组份)只是会使其质量浓度在基准线附近波动。随后对发生在2009年5月28—31日和6月12—15日期间的两次0,质量浓度超标事件中CSY、CDU和CID对基线的贡献做了定量分析。 相似文献
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南京不同天气和能见度下云凝结核的观测分析 总被引:3,自引:1,他引:2
利用美国DMT公司生产的云凝结核(Cloud Condensation Nuclei,CCN)计数器(DMTCCNC),对2013年4—12月南京地区CCN进行观测。对不同天气条件下CCN活化谱拟合,霾天C值最高,为13 085 cm-3,雨后C值降至8 054 cm-3,属于大陆性核谱。不同能见度条件下CCN活化谱特征有明显差异,南京地区不同程度霾天CCN数浓度均远高于轻雾天,浓雾时期CCN数浓度显著偏高。CCN数浓度受到气象要素和天气状况、气溶胶源排放等因素影响。南京地区气溶胶凝结核(Condensation Nuclei,CN)数浓度和CCN数浓度的拟合结果显示出较好的相关性。CCN数浓度值:冬季春季秋季夏季,春季CCN数浓度日变化有三峰趋势,夏季基本呈单峰型,秋季、冬季双峰特征突出。气溶胶源排放、环境气象条件和气溶胶理化特性均会影响CCN数浓度的季节变化。 相似文献