西南涡对四川盆地PM2.5污染的影响研究

利用2015—2016年西南涡个例数据与同期的细颗粒物（PM_2.5）浓度数据进行时空匹配,对比分析西南涡过境前后四川盆地PM_2.5浓度变化,并结合温度、湿度、风等气象要素及逆温特征,深入研究西南涡对PM_2.5污染的影响机理.结果表明：①2015—2016年四川盆地共182个西南涡,其中,干涡72个（多集中在春季）,弱降水涡75个（多集中在春季和冬季）,强降水涡35个（多集中在夏季）.②总体而言,干涡过境使四川盆地PM_2.5浓度增加,降水涡使PM_2.5浓度减小,强降水涡的削减作用强于弱降水涡.全年来看,干涡过境使四川盆地PM_2.5浓度增加10.52%,强、弱降水涡过境分别使PM_2.5浓度减小29.72%、9.71%.③除降水外,3类西南涡对PM_2.5影响的主导气象要素和逆温条件为相对湿度、风速和逆温层底高.而主导季节差异的气象要素和逆温条件各异：干涡的主导因素是温度垂直变化和逆温强度,在温度随高度递减和逆温强度较小的春季和夏季,对PM_2.5浓度的增幅减小（甚至有削减作用）;弱降水涡的主导因素是湿度和风速、逆温强度和逆温层厚度,春季其过境时湿度和风速最小,逆温强度和逆温厚度仅次于冬季,甚至使PM_2.5浓度增加;强降水涡的主导因素是风速、湿度和逆温层底高,夏季其过境时风速和低层湿度最小,逆温层底高最低,对PM_2.5的削减作用远弱于其他季节.     

基于数值模拟与资料同化探究长三角地区冬季PM2.5污染过程的气象影响

细颗粒物(PM_2.5)累积主导着长三角地区冬季空气污染,其中,气象要素具有重要的作用.本文结合WRF-Chem模式和WRF-FDDA技术,针对2019年1月12—16日发生在长三角地区的一次典型PM_2.5污染过程进行数值模拟分析.通过敏感性试验,量化分析地面气象因素（温度、风速、相对湿度）对该地区PM_2.5浓度的影响,并利用对自动气象站观测资料的四维资料同化试验,探究气象场改进对PM_2.5模拟的改善.模拟结果表明,长三角地区PM_2.5污染受气象条件影响程度较为显著,PM_2.5浓度与风速和温度呈显著负相关,与相对湿度呈正相关.水平风速减少40%、温度增加3℃、相对湿度增加20%分别造成了+4.68%、-2.82%与+2.2%的PM_2.5浓度变化.而同化气象资料显著地改善了模拟的气象场精度,其均方根误差（RMSE）统计项中相对湿度减小9.68%,温度减小1.02℃,风速减小0.35 m·s^-1,这也使得PM_...     

北京潜在蒸散发量年内-年际的气候变化特征及成因辨识

论文基于北京站1951—2009 年的气象资料,采用Penman-Monteith 公式估算潜在蒸散发,并对其年际年内的变化特征进行辨析。结果表明:北京1951—2009 年年均潜在蒸散发量呈显著上升趋势;气象要素的敏感性从强到弱依次为:空气相对湿度、温度、太阳辐射和风速;论文提出实测变幅均值法,基于此方法考虑气象要素年内变化特征,估算温度、饱和差、风速和太阳辐射的贡献率分别为13%、58%、17%和11%;对气象因子的年际变化趋势进行分析,平均气温在0.05 显著水平下增加趋势显著,太阳辐射和空气相对湿度在0.05 显著水平下减少趋势显著,风速变化趋势没有通过显著性检验;综合考虑年际变化和敏感性的去趋势分析显示:温度增加和空气相对湿度减少是造成潜在蒸散发增加的主要原因,太阳辐射的减少使得其增加趋势有所减弱,但未改变其增加趋势。     

影响山东参考作物蒸散量变化的气象因素定量分析

根据山东省1961-2010 年90 个气象站的逐日气象观测数据,采用计算参考作物蒸散量(ET₀)的Penman-Monteith 模型方法,分析了山东省ET₀对最高气温、最低气温、风速、日照时数、相对湿度的敏感性,并结合各气象要素的多年相对变化定量探讨了影响ET₀变化的主导因素。结果表明:近50 a 来,山东平均ET₀以-1.818 mm/a的趋势减少,夏季减少趋势最显著,1983 年前后ET₀发生突变。各气象要素对ET₀变化的敏感区域、与ET₀相关性地域差异明显。虽然平均风速和日照时数的敏感系数较低,但其减小趋势极显著,多年相对变化较大,使平均风速成为ET₀变化负贡献最大的气象要素,日照时数次之,最高气温贡献最低,相对湿度在沿海地区的正贡献较大。年、春、秋和冬季对ET₀变化的主导因子是平均风速,夏季是日照时数,半岛大部分地区一年四季的主导因子是相对湿度。突变后主导因子是平均风速的站点明显减少,主导因子为相对湿度的站点明显增多,由于夏季日照时数极显著减少,导致突变后夏季大多数站点对ET₀变化的主导因子为日照时数。     

1961-2009年黄土高原气象要素的时空变化分析

基于48个气象站点1961-2009年的监测数据,使用反距离权重插值法和Mann-Kendall法,分析了黄土高原气象要素的空间分布和时间变化特征.结果表明,各气象要素在黄土高原都呈梯度分布,沿东南-西北方向降水和平均温度递减而平均风速和日照时数递增,沿南北方向相对湿度降低而参考作物蒸散增加.各气象要素在各站点基本都具有单调趋势,但趋势显著的站点数存在变异.约98%的站点温度的上升趋势显著,约60%的站点日照时数和风速的下降趋势及参考作物蒸散的上升趋势具有显著性,约40%的站点相对湿度的下降趋势显著,约30%的站点的降水具有显著的下降趋势.各气象变量都存在一定的年代际变化,相对湿度在2004年以来显著降低,降水的显著减少、 年均温度和参考作物蒸散的显著上升都在20世纪90年代初以来,而日照时数和平均风速的显著下降都发生在20世纪80年代初以来.黄土高原的气候可能出现了一些新趋势,给未来可持续发展带来了不确定性,需引起足够重视.     

沧州近地面臭氧浓度与气象条件关系

利用2013—2018年沧州市臭氧监测数据和气象数据,运用相关和百分位阈值法,分析了沧州市臭氧污染特征及气象因子对臭氧污染的影响。结果表明:沧州市臭氧浓度呈现明显的季节变化特征,春季和夏季最高;臭氧超标日数也集中在春夏季,臭氧浓度和超标日数均呈逐年增加趋势;在所有气象因子中气温与臭氧相关性最强,较高的气温是沧州市臭氧发生的必要条件,气温越高越容易导致高浓度的臭氧污染;绝大多数情况下,臭氧浓度与相对湿度呈负相关关系;降水量级及降水性质都会对臭氧浓度造成明显影响;风向与风速影响臭氧污染物的水平传输和垂直扩散,冬春季影响明显;春季臭氧浓度的增加与风速增大导致的混合层高度增加有重要的关系;颗粒物通过影响到达近地面的气象要素间接影响臭氧浓度。沧州地区臭氧超标日的出现伴随着一系列气象条件的共同改变,包括晴天少雨、混合层高度增加、风速增大、相对湿度降低及气温升高等气象特征,污染结束则伴随着相反的气象变化。     

泉州市灰霾时PM2.5浓度与气象条件、能见度相关分析研究

利用泉州市空气自动监测站的监测资料,研究泉州市灰霾天气时PM2.5浓度与风速、温度、相对湿度等气象因素及能见度的关系.结果表明:泉州市灰霾天气期间往往会伴随气象因素及能见度的变化,灰霾发生前,风速降低,相对湿度减小,逆温层形成,能见度降低;灰霾结束前,风速增大,相对湿度趋于稳定,逆温层消失,能见度增大.灰霾发生时,PM2.5的浓度与风速、能见度基本呈负相关的关系,与相对湿度基本呈正相关关系.气象条件及能见度的变化可以为灰霾天气时污染状况的预判提供重要的参考.     

艾比湖地区气溶胶光学特性分析

精河县气溶胶光学特性的定量评估是理解艾比湖盐尘传输过程的关键.本文利用2019年精河县CE-318太阳光度计站点观测资料,分析了气溶胶光学厚度(AOD)和Angstr?m波长指数(α)的变化特征.结果表明AOD日变化呈单峰曲线,与α呈反向变化特征;气溶胶粒子浓度和主控模态具有明显的季节性差异,与夏、秋季相比,春季AOD较高且变化幅度剧烈,粗粒子气溶胶占主控地位,粒子粒径和变化幅度较大; AOD和α呈负相关关系,从春季到秋季,气溶胶逐渐从粗模态向细模态过渡;与夏季相比,春季局地气溶胶对风速、风向和相对湿度的变化较为敏感;温度不是导致局地气溶胶变化的内在因素,但与气溶胶粒子扩散能力成正比;非采暖期,精河县AOD高值主要受粗粒子为主的沙尘气溶胶的影响,小颗粒的气溶胶的增加以及气溶胶吸湿增长都不是造成该地区AOD增加的主要原因.     

长江流域蒸发皿蒸发量及影响因素变化趋势

采用MannK-endall非参数检验方法和反距离权重插值法IDW对长江流域近40年来20cm蒸发皿蒸发量及其影响因素进行了时空变化趋势分析,研究结果表明:近40年来,长江流域年平均蒸发皿蒸发量在全流域和不同区域内均呈现显著的下降趋势,且中下游地区(99%的置信度)比上游地区(95%的置信度)下降趋势显著,夏季(99%的置信度)比其它季节下降趋势显著。影响蒸发皿蒸发量的主要气象因子太阳净辐射和风速呈现显著下降趋势,气温表现为显著升高趋势,但中下游地区夏季温度微弱下降,降水微弱增加,但中下游地区夏季降水显著增加。因此,长江流域年平均太阳净辐射和风速的显著下降是年平均蒸发皿蒸发量显著下降的主要原因,而中下游地区夏季气温的微弱下降和降水的显著增加使得中下游地区夏季蒸发皿蒸发量下降趋势尤其显著。     

重庆市黔江区春季大气污染物浓度变化与气象因素关系研究

分析了2015年重庆市黔江城区2个自动监测站点PM10,SO2,NO2,O3日均值和小时均值,结合同期气象因素,对污染物浓度与气象因素进行分析.表明,PM10、SO2、NO2和O3春季平均值呈显著差异,PM10超标6天,SO2,NO2,O3污染水平较低,未超标;PM10、SO2和NO2呈现早晚双峰型,O3呈典型单峰型;风速与SO2和NO2浓度呈负相关,与O3浓度则呈正相关关系,风速较小时,利于PM10浓度降低,当风速达到一定程度,会导致PM10浓度升高;污染物浓度和相对湿度呈明显负相关;降水对大气污染物有削减作用.     

基于MODIS的长三角地区气溶胶时空变化规律及其气象解释

基于2008—2017年的MODIS气溶胶光学厚度(AOD)数据、实测气象观测数据,探究了长三角地区的AOD时空分布规律,并分析了AOD与多个气象要素的相关性,以对AOD的时空变化作出合理的气象解释。结果表明:1)从时间分布来看,长三角地区年均AOD呈周期性波动变化趋势,2011年出现峰值0.83,2014年AOD开始迅速下降,至2017年达到最低,较2014年相比下降22.8%,这与政府实施的固体颗粒物控制排放政策有关;每年夏季(6,7月)AOD出现最大值,这主要是海洋上大量的海盐气溶胶颗粒和水汽扩散到内陆地区造成的。2)从空间分布来看,长三角AOD高值区均分布在江苏南部以及徐州一带,2014年以来AOD高值范围逐步缩小;浙江地区AOD明显低于苏沪地区,这与浙江地势高起伏较大密切相关。3)从相关性方面来看,AOD变化与气温、相对湿度变化之间呈较好的正相关性,而与风速的相关性较复杂,这可能受风向的不确定影响;夏季气温高、湿度大,因此出现大范围的AOD高值区;冬季气温低、空气中水汽含量低,固体颗粒物对于AOD贡献率较大,因此冬季AOD变化能够在一定程度上反映空气污染状况。该研究结果可为长三角地区气溶胶评估、空气质量归因分析、空气质量改善等相关研究提供参考。     

北京市MODIS气溶胶光学厚度与PM_(10)质量浓度的相关性分析

利用北京地区2012年1—12月NASA MODIS气溶胶光学厚度(AOD)和通过空气污染指数(API)转换得到的PM10质量浓度进行了相关性分析.结果发现,二者的直接相关程度较低,在引入季节变化的气溶胶标高且考虑了气溶胶的垂直分布后,进行标高订正,二者的相关系数有所提高;在考虑了湿度影响因子后,进行湿度订正,二者的相关系数显著提高;引入平均风速、平均气温和平均气压等气象因素,进行多元回归分析,相关系数进一步提高.证实了卫星遥感气溶胶光学厚度在经过垂直和湿度订正并考虑气象因素的情况下,可以作为监测北京地区颗粒物污染物地面分布的一个有效手段.     

2003~2014年东北三省气溶胶光学厚度变化分析

利用2003~2014年MODIS-Aqua气溶胶光学厚度（AOD）产品、DMSP卫星夜间灯光时间资料和基本气象资料,分析我国东北三省（辽宁、吉林、黑龙江）大气气溶胶光学厚度年际变化及季节变化的空间分布特征.结果表明,东北三省多年平均AOD空间分布存在由大连、沈阳、长春和哈尔滨等城市构成的一个高值带,呈东北-西南走向,多年平均AOD值为0.4~0.8;东北三省植被覆盖率较高的东部和北部是AOD的低值区,多年平均AOD小于0.3;东北三省AOD季节变化为AOD春季到夏季升高,秋季下降,冬季再次升高.东北三省AOD年际变化特征为大部分低值地区呈减小趋势,但以沈阳、长春和哈尔滨为轴线的东北-西南走向的高值区域呈增大趋势,反映了近10多年出现的空气质量两极分化趋势.此外研究了东北三省年均AOD在强、弱西北太平洋夏季风年时的空间分布差异,受地面风场影响,AOD在强季风年时较弱季风年偏低.     

基于GAMs模型分析成都市气象因子交互作用对O3浓度变化的影响

为探究成都市大气环境中气象因子交互作用对臭氧（8h浓度平均最大值,统一用O₃表示）浓度变化的影响特征,利用成都市2014~2019年逐日大气污染物资料以及同期的气象资料,采用广义相加模型（generalized additive models,GAMs）分析气象因子对O₃浓度变化的影响效应.结果表明,单影响因素的GAMs模型中,O₃浓度与最高气温、日照时数、相对湿度、风速、降水量、最大混合层厚度（maximum mixed depth,MMD）和通风系数（ventilation coefficient,VC）间均呈非线性关系,无论全年还是夏季,最高气温、日照时数、MMD和相对湿度对O₃浓度影响均较大,值得注意的是,夏季相对湿度和降水量对O₃浓度变化的影响较全年更加显著.在构建O₃浓度变化的多气象因子GAMs模型中,除平均风速以外的其他气象因子共同作用对O₃浓度变化有显著影响,就全年而言,构建的GAMs模型判定系数（R²）为0.849,方差解释率为85.1%,最高气温是全年O₃浓度变化的主导影响因素;夏季GAMs模型的R²为0.811,方差解释率为81.3%,而夏季最高气温和MMD同为重要影响因素.GAMs交互效应模型中,就全年而言,最高气温与日照时数、相对湿度、降水量间交互作用,以及日照时数和MMD间交互作用对O₃浓度变化影响显著,结合三维可视化图形直观分析气象因子交互作用对O₃浓度变化的影响特征,发现强高温+强日照+MMD （2000 m左右）+无降水条件协同作用下有利于O₃的生成;就夏季而言,仅最高气温分别与日照时数和VC交互作用对O₃浓度的影响显著,夏季强高温+强日照+水平方向小风速有利于近地层O₃浓度的生成.运用GAMs模型能够对O₃污染的主导气象因子进行识别,并定量化分析气象因子单效应及其交互作用对O₃浓度变化的影响特征,对O₃浓度污染防控研究具有重要指示意义.     

乌鲁木齐市气溶胶光学厚度时空变化及影响因素研究

气溶胶光学厚度（AOD）在一定程度上可以反映城市上空大气污染状况,本文以乌鲁木齐市为研究区,利用2015～2019年MODIS L1B 1 km数据,在IDL平台下调用6S辐射传输模型构建查找表（LUT）,结合地面暗像元法反演得到近5年乌鲁木齐AOD,采用标准差椭圆、空间自相关分析和趋势分析等方法分析研究区AOD的时空分布特征,并利用统计法分析气象因子对AOD的影响。结果表明：（1）2015～2019年,乌鲁木齐市AOD先增加后减小,整体没有明显变化,趋势近于0,年均AOD在0～1.95之间。在空间上,AOD呈现西南-东北方向浓度逐渐增加的趋势。AOD高值区（1.67～1.95）主要分布在达坂城区、头屯河区及沙依巴克区。（2）研究区冬季和秋季AOD值相对春季和夏季偏高,冬季AOD平均值可以达到0.63。（3）2015～2019年研究区AOD呈正的空间自相关。AOD的Moran I值呈先增加后减小的趋势,最大值和最小值分别为0.991和0.979。近5年研究区AOD的空间分布中心主要集中在达坂城区和乌鲁木齐县,AOD在空间上呈现先扩散后逐渐集中的趋势,标准偏差椭圆先增大后减小。（4）研究区年总降水量、风速分别与AOD负相关,R²分别为0.04和0.26。相对湿度与AOD呈正相关,R²为0.27。本研究可以为西北干旱区城市气溶胶监测提供参考。     

兰州市城关区气象因素与麻疹发病人数的时间序列研究

运用SPSS17.0统计软件进行相关分析和主成分分析及R软件的时间序列方法定量评估兰州市城关区气象因素对麻疹发病人数的影响程度.结果表明,气象因素对麻疹日发病人数的影响由大至小依次为相对湿度、日照时间、平均气温、平均气压、降水量、平均风速;各气象因素对麻疹发病的影响均具有一定滞后效应,平均气压、平均风速和日照时间在滞后9d、平均气温和降水量滞后7d、相对湿度滞后5d对麻疹日发病人数的影响最大. 平均气压、平均气温和日照时间每增加1个IQR(四分位距),麻疹日发病人数分别增加175.2%、79.6%和24.3%,而相对湿度、降水量和平均风速每增加1个IQR,麻疹日发病人数则分别减少17.9%、5.2%和15.7%.     

包头市空气污染与气象因素相关性研究

本文以包头市市区2007年和2008年的空气环境质量逐时监测数据和相应的地面逐时气象数据为基础,结合MM5中尺度气象模型拟合的高空气象数据,采用Pearson相关分析法,对空气环境中主要污染物二氧化硫、可吸入颗粒物的浓度与风速、近地面气温、降水、气压、相对湿度等气象因素的相关性进行了分析,探讨了逆温、静风等主要气象条件对空气环境中污染物浓度变化的影响,为改善城市空气环境质量提供技术支撑。     

青海省东部农业区参考作物蒸散量的变化及对气象因子的敏感性分析

使用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了青海省东部农业区7个气象代表站的逐日参考作物蒸散量(ET₀),运用多窗谱方法(MTM)对青海省东部代表站的ET₀的变化周期进行了分析,同时,分析了影响ET₀的主要气象要素的变化趋势,运用基于偏导数的敏感系数法分析了生长季ET₀对气温、日照时数、相对湿度、风速的敏感性,结果表明,青海省东部农业区的7个站点有比较一致的19.23~22.22 a的周期;整个东部农业区的气温(最高温度、最低温度、平均温度)呈明显的上升趋势,日照时数、风速、相对湿度则随纬度的变化而趋势不同,北纬36°以南的两个站日照时数、风速均有增加的趋势,相对湿度则减小,以北的5个站则呈相反的变化;ET₀对日照时数最为敏感,其次是气温、相对湿度和风速;敏感系数在整个生长季随气象因子的变化而变化,日照时数敏感系数呈波动状,最大值出现在4月,最小值出现在9月,气温敏感系数呈现单峰型变化,最大值出现在7月,风速敏感系数则呈单谷型变化,最小值出现在7月。