秦皇岛探测环境变化对气象要素的影响

为分析秦皇岛地面气象探测环境变化对气象要素的影响,采用距平百分率和线性倾向估计及趋势系数等方法,对秦皇岛气象站（54449）新、旧站址搬迁前后1989—1998、1999—2008年各10年,与没有迁站的昌黎站做同期资料比较,结果表明：秦皇岛探测环境变化对气象要素有显著影响：年平均气温、年极端气温较迁站前显著下降,相对湿度增大,日照时数明显减少,雾日增多。指出气象要素变化除具有随时间变化的共同差异外,主要受探测环境变化的影响。     

廊坊市不同等级霾日气象条件异同特征分析

利用2013～2015年廊坊市气象站霾、气温、相对湿度、气压、风速、降水、日照等地面观测资料以及环保局PM2. 5资料,对各级霾的季、日气象要素特征进行了深入研究,结果表明:(1)廊坊市各级霾均有明显的季节性分布特征,轻微霾以夏季为最多,轻度、中度霾以秋季为最多,重度霾以冬季为最多;(2)重度霾的日平均气温接近相应季节的季平均值,轻微及中度霾则与季平均气温相差较大,轻度霾与季平均气温相差最大;(3)各级别霾的平均相对湿度值均高于相应季平均值,且以重度霾高出平均值为最多;(4)较低的气压利于重度霾的形成;(5)各级别霾日平均风速均小于同季平均风速,以重度霾偏小最多;(6)随着霾级别加重,日照时数明显减少;(7)各级别霾日中无降水日占比最多,表明降水可以抑制霾的形成。     

2004年至2009年南极中山站的气候变化特征

利用2004年～ 2009年逐月气象资料,采用气候统计诊断分析方法,对中山站气温、气压、相对湿度、风的气候变化趋势进行研究.结果表明,中山站平均气温四季均呈下降趋势,变化幅度为-0.003℃/a～-0.46℃/a,冬季气温降幅最大,秋季降幅最小;年平均气温表现为弱的下降趋势,平均每年下降-0.003℃;年极端最高气温呈逐年下降趋势,降幅为-0.4℃/a,年极端最低气温呈逐年上升趋势,升幅为0.2℃/a;年平均气温、极昼平均气温日变化呈升温趋势,升幅分别为0.04℃/a、0.01℃/a,极夜平均气温表现为弱的降温趋势,降幅为-0.002℃/a;年平均气压、极端最高气压、极端最低气压、年平均相对湿度、年最小相对湿度均呈明显的下降趋势;平均风速具有明显的日变化规律,2004年2月～2009年11月大风日数共出现了835d,年大风日数均在100d以上;最大风速最大值为31.5m.s-1、极大风速最大值为39.1m.s-1,均出现在11月;年最多风向频率为49％～64％,以NE、E为主.     

“十二五”期间高平市空气质量特征及其与气象要素的关系

基于高平市2011~2014年间的常规污染物浓度监测数据并结合同期气象资料,分析了高平市的空气质量变化特征,并讨论了空气污染指数与气象要素之间的相关关系。结果表明,高平市的空气质量从2013年开始下滑,空气良好率下降了7个百分点;首要污染物以PM_(10)为主;空气污染指数月变化具有统计学意义,季变化差异无统计学意义;气象因素与空气污染密切相关,气压、相对湿度与空气污染指数呈显著正相关,全年降水量、风速、气温与空气污染指数呈显著负相关;气温与空气污染指数间的相关性最高,其次为风速;东南气流为主导风向时往往给高平市带来优良空气质量,而北西北风向常伴随着污染日的出现。     

2022年持续高温期四川盆地臭氧污染气象条件分析

对2022年8月6～28日持续高温期四川盆地臭氧污染气象条件进行分析，可为该地区今后根据气象条件进行夏季臭氧污染防治提供相关的理论依据。利用地面臭氧和气象要素观测数据计算该时期各要素平均值，并与2019～2021年同期进行比较，得出以下结果：(1)2022年分析时段四川盆地的平均臭氧浓度和臭氧污染日数高于2019～2021年同期，各区域分布趋势为成都平原>川南>川东北；(2)同时期地面气温和辐射空间上呈东高西低特征，2022年为历年峰值，降水和相对湿度空间上呈西高东低特征，2022年为历年谷值，气象条件分布能较好的与臭氧实况分布相对应；(3)2022年分析时段地面气温和辐射的区域分布趋势为川南>川东北>成都平原，累积降水量和相对湿度的区域分布趋势为川南<川东北<成都平原，与臭氧污染分布趋势略有差异，这可能是因为气象条件是臭氧污染发生的重要影响因素之一，但不是唯一影响因素，臭氧污染的发生还受前体物排放等因素影响。对典型臭氧污染过程及气象条件进行分析，有助于为区域臭氧污染防治提供科学依据，同时为其他地区进行相关研究提供借鉴作用。     

都兰县近40年气候资源变化特征分析

利用都兰县1961－2000年40年气象资料，运用统计学方法，对光、热、水等气候资源以及蒸发、风等气象要素的变化进行了分析，揭示了气候资源变化的基本事实和变化规律。结果表明：随着全球气候的变暖，近40年来，都兰县平均气温以0.269℃/10a的气候倾向率呈较明显的增温趋势，进入20世纪90年代升温趋势更加明显；气温≥0℃、≥5℃和≥10℃期间的积温均呈上升趋势，其中，≥10℃期间的积温上升趋势最为明显；年和汛期降水量增加，夏季降水量增加尤为明显；日照时数、蒸发和风速的年际变化呈下降趋势。     

成都地区2014～2020年PM10变化特征及气象条件分析

利用相关分析、逐步回归等统计方法,考察了成都地区PM₁₀的变化趋势及不同气象要素对PM₁₀变化的作用。结果表明,成都地区PM₁₀逐年递减,月际尺度上呈典型的“U”型分布。PM₁₀质量浓度的变化与最大风速、降水量及气压、日照时数、平均风速的变化负相关,与气温及相对湿度的变化正相关。不同季节影响PM₁₀变化的典型气象因子不同,冬、春季最大风速影响最大,夏、秋季平均风速影响最大。通过建立PM₁₀变化的多元回归预测模型,为成都地区PM₁₀变化的预测及管控措施的制定提供了科学依据。     

丰都县发挥山区优势,开发魔芋资源

丰都县山地幅员广阔,地形复杂,适宜发展魔芋的土地资源丰富,特别是海拔600—1000m的方斗山、七跃山、铜矿山等低中山区,年平均气温13—17℃,最热月平均温度24—27.5℃,适宜于魔芋生长发育的天数长达185—230天;年总降水量为1200mm以上,魔芋生长期内降水量达1000mm:气候湿润,平均相对湿度为85％左右。因地形关系,云雾遮蔽,山岭阻挡,森林郁闭,太阳散射光大于直射光,而7—9月的温度日较差大,土壤湿润,多     

巨北峰植被类型及珍稀植物分布规律

巨北峰属蛾眉山余脉,位于大渡河下游北域,地处蛾眉、峨边、洪雅三县接壤处,面积约400km~2,山体呈南北向。这里群峰连绵、沟谷纵横、云雾缭绕。最高峰海拔2,884m。山下与山顶之间气候差异明显,年平均气温7.6—14.5℃,年降水量1,200—1,800mm,平均空气相对湿度80—90％。     

高压电器产品用於高海拔地区可靠性分析

高海拔气象条件的特点是:气压低、气温低,气温日变化大、空气比较干燥、绝对湿度低、太阳辐射比较强烈.随着海拔增高的大气压力降低,在低海拔范围内气压递减率较大,在高海拔范围递减率较小,在海拔1km至5km范围内海拔每增加100m,气压降低0.6kPa至0.8kPa.在同一地点最低气压与平均气压的差值不大,一般不超过1.9kPa.高海拔地区的最高气温、日平均气温和年平均气温均随海拔增高而降低,海拔每增加1000m约降低5℃.高海拔地区的空气相对湿度与海拔的关系不大,但绝对湿度随海拔增加而降低.     

草面温度的变化特征及影响因素分析

利用2013年6月~2014年11月青海15个站草面温度观测资料,运用气候统计诊断方法对青海省草面温度的变化特征、草面温度与气象要素的关系等进行了分析。结果表明,草面温度呈一峰一谷的日变化特征,全省草面温度日最低值出现在6时,日最高草面温度出现在14时,说明太阳辐射是影响草面温度日变化的主要因素。月平均最低值出现在12月,为-10.6℃,月平均最高值为18.1℃,出现在7月;各站草面温度的月变化趋势基本一致,最大变温均出现在11月;草面温度的季节变化均表现为夏季春季秋季冬季的气候特征;青海省草面温度变化呈东部高西部低、北部高南部低的特点,说明草面温度的高低受纬度、拔海高度和地理环境的影响比较明显。15个站草面温度与气温、地温均呈显著的正相关,与总云量、低云量呈显著的反相关,全部通过了0.05以上显著性检验水平。无论是晴天、阴天还是多云天,草面温度的日变化均为不光滑的曲线,但不同天空状况下草面温度的日变化趋势基本一致。     

基于深度学习的淮安地区臭氧浓度预报模型评估

利用2016—2020年淮安地区环境监测站点资料和淮安国家基准气候站气象资料,研究淮安地区臭氧浓度与气象、环境的关系,并利用“注意力机制”下的Seq2Seq建立臭氧预报模型。结果表明：臭氧浓度与气象要素和环境要素的关系是多样的,臭氧与气温、风速整体上呈正相关,与相对湿度、气压、降水量、NO₂、CO、PM_2.5、PM₁₀整体上呈负相关;“注意力机制”下的Seq2Seq模型在预报4 h的臭氧浓度上效果较好,相关系数大于0.6。     

52年来三江源区气候变化及其环境效应分析

利用"三江源"地区18个气象台站1961—2012年的气温、降水、蒸发以及相对湿度的气象资料,分析了该地区的气候暖湿变化情况。分析发现:1961—2012年期间,三江源整体向暖转化,平均气温、平均最高气温、平均最低气温均在升高,且平均最低气温上升速率明显快于平均气温和平均最高气温;降水量和降水日数均呈增加趋势,说明三江源地区正逐步变湿。由于暖湿变化而产生了一系列的环境改变。     

黄河、湟水河谷和环青海湖地区以及柴达木盆地40年气候变化的统计分析

文章利用1961年以来40a的气温、降水、20cm口径蒸发量和地表蒸发量等资料，对青海省黄河、湟水河谷和环青海湖地区及柴达木盆地的气候进行分析，结果表明，3地的气温在1971～2000年的气候均值比1961～1990年的要高，降水量和蒸发量呈减少的趋势，地表蒸发量增加。     

泽普石油化工总厂大气环境质量评价

一、基本情况泽普石油化工总厂的总面积是8.5平方公里,位于塔里木盆地的西缘,属于北温带大陆性气候。气温日差大,日照长,蒸发强,降水量少,气候干燥。春夏秋冬四季分明。春季常有大风和沙暴浮尘,浮尘日数多。最高气温38.1℃,最低温度-21.9℃,年平均气温11.7℃。一月份平均气温为-6.2℃,七月份平均气温25.4℃。年降水量最少18.1毫米,最多为73.1毫米,平均为36.68毫     

气象要素及前体物对嘉兴市区臭氧浓度的影响

臭氧是光化学反应的重要产物，反映空气质量的重要指标之一，对空气中臭氧浓度变化规律及影响因素开展研究，对大气污染防治具有重要的意义。利用2021年嘉兴市区环境空气质量自动监测站监测结果与相关气象资料，统计了嘉兴市区近地面臭氧污染分布特征，利用Pearson相关性分析了气象要素及前体物NO₂对臭氧浓度的影响，利用最大增量反应活性系数法分析了不同VOCs组分对臭氧生成重要性评估。结果表明，2021年嘉兴市区臭氧浓度月度变化呈“M”型，超标主要出现在5～9月；日变化呈单峰型。臭氧浓度与气温为显著正相关，与相对湿度和气压均为负相关，降水有利于臭氧浓度的降低。白天当风向为西南、南或东南风，风速大于4m/s时，臭氧浓度较高。NO₂与臭氧显著负相关，VOCs中芳香烃对臭氧生成潜势最大。综合现有研究，气象要素及NO₂对嘉兴市区臭氧污染的影响不可忽略，芳香烃对嘉兴市区臭氧生成贡献显著，是臭氧污染优先治理的重要前体物。     

乌鲁木齐空气质量指数特征及其与气象要素相关性分析

利用2018年3月至2019年2月乌鲁木齐市空气质量指数(AQI)和同期6种主要空气污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO、O_3)以及气象要素数据,研究空气质量指数的变化特征,并分析其与6种主要空气污染物浓度及气象要素的相关性,为乌鲁木齐市大气污染与气象要素相关性研究提供一定的数据支撑。结果表明:乌鲁木齐市首要污染物最多的是PM_(2.5),其次是PM_(10)、NO_2和O_3,AQI指数与PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO均呈高度相关,与O_3呈中度相关;空气质量指数与平均气温以及能见度具有显著的负相关性(p0.01),而与平均本站气压、平均相对湿度、平均风速、日照时数的相关性均不显著(p0.01)。     

2019年江苏省臭氧污染与气象条件影响分析研究

江苏省臭氧污染逐年上升，已成为影响城市空气质量的重要因素，利用环境监测数据和气象要素数据，分析了臭氧污染较重的2019年江苏省臭氧污染特点，以及与气象条件之间的相互关系。结果表明：江苏省臭氧浓度逐年增高，沿江苏南区域高于苏北城市；臭氧污染主要分布于4～9月，污染较重集中在5～6月。臭氧浓度与气象要素之间的关系非常密切，与温度呈正相关，与相对湿度呈负相关，当气温超过25℃,湿度在60%以下，偏南风(SSW～SSE),风速在2～4m/s时，臭氧超标率最高，易出现高浓度臭氧，从逐月气象因子与臭氧超标率的关系来看，5～6月的气象条件更易出现臭氧污染。研究臭氧污染的时空变化规律和与气象条件之间的关系，为区域臭氧污染防治，前体物排放管控，有较为有效的指导意义。     

湟水河流域气候变化特征及其影响

文章利用1961-2005湟水河流域9个气象台站气温、降水等地面观测资料，研究了湟水河流域气候变化及其对农业的影响。结果表明：湟水河流域2001—2005年比最冷的60年代四季平均气温分别偏高0．7-2．5℃，冬季增温比较显著；年降水量总体变化趋势是中游地区缓慢增加，而上游和下游地区则缓慢减少，流域内年平均降水量呈减少趋势；四季地表蒸发量均在增加，夏秋季大于其它季节；90年代湟水河流域秋季和春季降水的减少，使得秋季和春季发生中（重）干旱的频次明显增加。     

长沙市空气质量变化特征及气象要素影响分析

利用2015—2018年长沙市连续在线观测得到的环境空气6项污染物质量浓度和同期的气象要素数据,分析空气质量变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:长沙市空气质量正逐年好转,且具有明显的季节特征,呈春夏季较好、冬秋季较差的特征;影响长沙市空气质量最主要的首要污染物为PM_(2.5),其次为O_3,且以PM_(2.5)为首要污染物的天数逐年减少,以O_3为首要污染物的天数逐年增加。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO浓度的季节变化特征都是夏低冬高,但O_3浓度的季节变化却是夏高冬低。各项污染物浓度与同期5种气象要素的相关性分析结果表明:各项污染物浓度与气压、气温、降水量、风速相关程度较高,其中,O_3与气象要素的相关性与另外5种污染物的相关性完全相反。