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。     

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。     

基于SEM模型的热环境时空特征及影响因素分析:以西安都市圈为例

城市热环境是评价城市生态环境的重要指标之一,直接关系到居民健康及城市经济可持续发展,但目前研究缺乏自然和人文多维因子对热环境的影响路径分析.基于西安都市圈2020年MODIS MYD11A2地表温度数据,辅以气象、地表因子和人类活动等数据,综合利用ArcGIS空间地统计分析、冗余分析（RDA）和结构方程模型（SEM）,研究城市热环境在不同季节的时空分布特征,揭示城市热环境的主要影响因素并量化其直接和间接效应.结果表明:①西安都市圈的地表温度呈现北高南低,自城市中心向四周递减的空间格局,夏季热环境污染最严重.②冗余分析表明影响热环境的主要因素为:气温、不透水地表、植被和降水.③SEM结果显示,气象、地表和人类活动因子对城市热环境的直接影响显著并占主导地位,气温、不透水面和兴趣点密度对热环境有显著的直接正效应（0.10~0.33）,水体、降水和植被对热环境有显著的直接负效应（-0.29~-0.25）.人类活动对夜晚地表温度的直接影响力高于地表因子和气象因子,提高经济效益有利于缓解城市热环境效应.以上结果可为城市热岛局地气候变化研究和绿色生态宜居城市环境建设提供科学参考.     

气象激光雷达的城市边界层探测

为了研究城市边界层结构变化特征,2005年7月利用气象激光雷达在南京城区做了城市边界层探测试验,就此次观测试验作了简要叙述并选取部分观测资料为示例,着重对气象激光雷达确定城市边界层高度垂直分布及逐时变化以及地面气象环境对边界层的日变化影响进行了初步分析.结果表明,主要由近地层对流混合形成的城市边界层高度具有典型的日变化特点,早晚比较低,日间有一个从低到高再到低的变化过程.提出了一种由边界层混合状态确定边界层高度的方法.分析结果表明,由气溶胶消光系数确定城市边界层高度比较准确.将MSL探测结果与同步的低空无线电探测仪的温度探测结果进行比较,结果表明,两者获得的实际廓线分布相当吻合,线性良好.就地表温度、辐射、湿度及云等气象要素对边界层垂直分布及时间变化的影响做了分析.结果表明,这些气象要素的分布对城市边界层高度的垂直分布及其逐时变化有明显影响.     

关于加强气象探测环境保护工作的思考

摘要：气象探测工作是气象工作的基础,承担着为气象工作和科研工作提供资料的重要任务。加大气象探测环境的保护力度,有助于提高气象探测结果的准确性与代表性,对保证气象探测工作数据的质量有着重要的作用。本文介绍了气象探测环境保护工作的概念、意义以及气象探测环境保护工作中存在的问题,并提出了加强气象探测环境保护工作的有效措施。     

气象因子对北京一次重污染天气过程影响研究

文章利用空气质量和气象要素小时观测数据,详细分析了一次典型大气污染过程前后空气质量和主要气象因子的变化特征,探讨了气象因子对大气环境的影响,研究结果表明:北京地区的大气污染呈"缓慢积累、快速清除"的时间变化特点,其中积累过程可持续多天,而清除过程只需数个小时。大气本底站点和城市站点的污染物浓度变化趋势总体一致,但本底站点的浓度峰值和污染程度明显低于城市站点。在污染积累阶段,风速明显偏小,初始风向为西南风,此后逐渐转为东北风,相对湿度逐渐增加,日最大混合层厚度则有所下降;而在污染快速清除阶段,气象要素的变化则相反,风速明显增大,风向多为西北风,相对湿度显著下降,日最大混合层厚度有明显抬升。检验了污染过程前后风速、相对湿度与PM2.5质量浓度间的相关关系,其中风速与PM2.5质量浓度呈指数相关,R2达到0.621 6,相对湿度与PM2.5质量浓度呈线性相关,R2达到0.809 7,均通过了显著性水平为0.01的相关性检验,表明在大气污染过程中气象因子对大气环境的影响十分明显。     

“箱体数值模式”中有关气象参数的探讨

<正> 在研究某一地区气象因子与污染物扩散之间的复杂关系时,必须对众多的气象因子进行挑选,选出起主要影响作用的气象因子。工业的排放物大多集中于城市,因此污染(?)的排放、输送、扩散都受到城市气候的影响。在城市由于被覆状况的变化及城市人们活动的增加,更加强了气候的复杂性。在考虑城市区大气污染时,了解微气象特点很有必要,城市微气象有以下几种特点:1.城市由于建筑物造成地面粗糙度较大,因而在城市区近地层中机械湍流较强。2.城市温度比农村较高,夜晚更为明显,称为热岛效应。     

2000~2020年长江流域植被NDVI动态变化及影响因素探测

研究植被动态变化并探测驱动其变化的影响因素,对区域生态环境质量监测和林业恢复工程效应评估具有重要现实意义.利用MODIS NDVI数据、基于站点的气象数据、DEM数据、人口密度数据和夜间灯光数据等,结合Theil-Sen Median斜率估计、Mann-Kendall显著性检验、稳定性分析和地理探测器,在多时空尺度下分析2000～2020年长江流域植被NDVI时空演变特征及稳定性,并探测驱动植被NDVI空间分异的主要影响因素.结果表明,2000～2020年长江流域植被NDVI整体呈波动上升趋势.除太湖水系外,其余流域单元植被NDVI均呈上升趋势.长江流域植被NDVI呈上升趋势的面积占84.09%,其中,呈极显著上升和显著上升的区域占53.67%,主要分布在乌江、宜宾至宜昌、嘉陵江、汉江和洞庭湖水系.除金沙江石鼓以上和太湖水系植被NDVI稳定性较差以外,其他流域单元植被NDVI整体较为稳定.海拔是影响各流域单元植被生长的重要因素,而气候因子对金沙江石鼓以上植被NDVI的影响程度最高,人文因子对乌江、湖口以下干流和太湖水系植被NDVI影响最大.长江流域影响因素双因子交互作用均表现为双因子增...     

空气质量与气象因子间关联规则的挖掘方法研究

传统数据相关性分析仅能揭示空气质量与气象因子之间的相关系数,关联规则挖掘方法使用支持度、置信度、作用度、兴趣度等指标能够发掘隐藏在大量监测数据内部的关联规则。文章使用SQL语言实现了Apriori算法,挖掘出研究区内空气主要污染物浓度与气象因子之间的关联规则,定量表示气象因子变化对主要污染物浓度的影响。     

快速城市化过程中深圳土地利用变化的自然及人文因素综合研究

论文以深圳为案例,在评述国内外研究的基础上,利用遥感数据、详查数据和政府部门资料等多种数据源,引入数字地形模型、格网、缓冲区和空间叠加等GIS分析技术以及因子分析、典型相关分析和多元回归分析等定量分析方法,系统全面地开展了快速城市化背景下土地利用变化的自然和人文因素综合研究。研究结果揭示了深圳土地利用变化结构及空间特征,定量阐释了深圳各类型土地变化的主要影响因素,并归纳出了各类型土地利用变化与影响因子的函数关系,揭示了自然和人文影响因子对土地利用变化的影响作用大小和方向,丰富和拓展了土地利用变化的影响机制研究。     

基于ANFIS改进的大气腐蚀环境缺失数据填补方法

目的针对大气腐蚀中重要环境数据缺失的复杂问题,提出一种相关因素(Relevance Factors)和自适应神经模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System)结合的方法(RF-ANFIS)对缺失数据进行填补。方法首先采用相关因素方法计算缺失数据和多项环境因素间的相关程度,筛选出相关系数较大的因子,然后应用ANFIS构建缺失数据与所选环境因子的关系模型。最后以二氧化硫数据为具体对象,采用北京2015年的气象数据对所建立的模型进行检验。结果经过改进的RF-ANFIS模型在最优情况下样本均方误差为0.696,在14个测试样本中有13个相对误差在20%以内,针对有限样本的数据分析中更为适用。结论该方法有效提高了大气腐蚀环境数据缺失的填补精度,对在数据缺失情况下预测大气腐蚀速率具有重要意义。     

交通与气象因子对空气质量的影响研究

目前中国存在经济生态发展不平衡,不可持续发展问题突出,多阶段、多领域、多类型生态环境问题交织。基于国家政策宏观调控下,展开交通与气象因子对空气质量的影响的深度研究。根据空气质量实时变化的数据,提出影响城市空气质量因素猜想,基于Lasso回归模型,对实证进行分析,经过BOOTSTRAP模型二次验证后,对空气质量影响较为显著的因素有:车流数量、风速、地面上层与下层温差。最后通过针对性提出绿色道路设计、互联网+新能源汽车、实时排污预警系统构建、城市空间合理布局四个方面,实现空气质量水平提升。     

中国八大经济区GPP变化及影响因子协同机制

以中国和八大综合经济区为研究区,全面分析人文因子、土地利用类型、气候因子和地形因子对植被总初级生产力(GPP)空间分异的影响差异.利用MODIS GPP数据、气象数据、土地利用类型、DEM数据、夜间灯光和人口密度数据等,基于Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和地理探测器模型,在全国和经济区尺度上分析2000～2020年植被GPP时空变化特征,探测植被空间分异的影响因子及影响因子间的协同机制.结果表明,2000～2020年中国及八大经济区植被GPP整体呈波动上升趋势,呈上升趋势的区域占总面积的84.46%,其中,呈极显著上升区域占19.86%,主要分布在黄河中游综合经济区中部和大西北综合经济区东部.影响因子探测结果表明,湿度、日照时数、降水和土地利用类型是中国植被GPP空间分异的主要影响因子,其中,湿度的影响力最高,q值为0.64.经济区尺度上,湿度、日照时数、降水是影响东北、黄河中游、大西南和大西北综合经济区植被GPP空间分异的主导因子,而人文因子对东部和南部沿海综合经济区植被空间分异的影响较大.交互作用探测结果表明,中国植被GPP空间分异主要...     

常州市区空气PM2．5污染分布和气象因素影响初探

PM2.5作为一种重要的空气污染物指标,其形态与组成非常复杂,影响人类身体健康。本文根据常州市环境空气自动监测站系统的常年污染物和气象监测资料,研究了常州市PM2.5污染状况及与其他城市的比较,指出PM2.5的冬春季污染较重、夏秋季污染较轻的季节变化特征,日变化的双峰结构特征,以及城市风场和降水对常州市PM2.5浓度的影响规律。研究揭示PM2.5污染与气象因素之间的相关关系,为本地PM2.5监测、预警和污染防治提供参考。     

南水北调中线水源区森林覆盖变化及其影响因子分析

以南水北调中线水源区1980、1990、2000年LANDSAT MSS/TM/ETM+ 遥感影像为主信息源,辅以DEM、植被分布图、土地利用图、气象数据及相关社会经济资料,对该区域20年来森林覆盖的动态变化和区域分异特征进行了研究。在此基础上,采用典范对应分析（CCA）研究了林地分布及其变化与环境因子间的关系。研究结果表明水源区1980年、1990年、2000年林地面积分别为67 631、61 635、65 051km²,斑块数依次为41 790、71 276、69 632个,平均斑块面积为1.62、0.86、0.93 km²,呈破碎化趋势;林地分布主要由海拔、降雨和坡度等因素决定,而林地变化的主要影响因子是海拔、坡度和人口。     

县级城市人居环境主客观指标体系与评价模型对比研究

本文对人居环境相关研究进行了阐述,并就城市人居环境指标体系与评价模型进行了分析研究。提出了人居环境质量主客观评价结合模型,其中指标体系包括四个一级指标和18个单项指标,并依据我国黄河三角洲高效经济区内14个县级城市2007年的调查统计资料,对人居环境客观建设水平和居民满意度进行了对比评价。运用因子分析法处理指标数据,问卷调查的方法进行满意度评价。评价结果科学可行,并揭示出影响县级城市人居环境的根本因素。     

城市化和全球环境变化与IHDP

国际全球环境变化人文因素计划（IHDP）关注城市化与全球变化相互关系及相互作用机制的研究。《科学计划——城市化与全球环境变化》（UGEC）是IHDP的核心研究计划之一,该核心计划研究包括城市系统对全球环境变化的影响、全球环境变化影响城市系统的路径和作用点、城市系统与全球环境变化的相互作用和结果、城市生态系统中对全球环境变化影响的结果与反馈过程等四大专题的研究。IHDP、UGEC对我国城市化进程、环境效应与可持续发展研究具有一定的借鉴意义,值得持续关注。     

气象探测环境现状分析与对策探讨

随着社会经济的发展,环境问题也日益突出,气象探测工作过程中,部分工作人员缺乏一定的执法意识,导致气象探测环境问题不能得到有效治理,无法严格根据相关规定落实,甚至存在部分违法行为,增加了气象探测环境保护的执法难度。本文对气象探测环境现状以及存在的问题进行分析,并针对实际状况提出应对策略。     

影响深圳市空气质量的天气因素分析

影响城市空气质量的因素很多，其中天气因素的变化与空气污染指数关系十分密切。本文对深圳市2001—2002年冬春季、夏秋季共365天的空气污染指数与天气因素(天气类型、气象因子)的相关性进行了详细分析，以期对深圳市空气污染指数的预报工作有一定的参考。     

基于EOF分解和KZ滤波的2019～2021年中国臭氧时空变化及驱动因素分析

基于我国337个地级行政区2019～2021年的3～8月O₃逐时浓度数据及同期气象数据，使用经验正交函数(EOF)分解，分析了我国O₃浓度的主要空间分布模态变化趋势及其主要气象驱动因素.选取31个省会城市，利用KZ滤波将O₃及气象因子的时间序列分解为短期分量、季节分量和长期分量，结合逐步回归模型，建立O₃与气象要素之间的关系，进而重构“气象调整”后O₃浓度的长期分量时间序列.结果表明，在我国O₃浓度变率的总体空间特征基本稳定的背景下，O₃浓度的第一模态整体呈趋同性变化，即O₃浓度变率的高值区域波动性减弱，低值区域波动性增强.气象调整前后不同城市O₃浓度的变化趋势存在一定差异，大部分城市O₃浓度经调整后的长期分量较调整前更“平缓”.其中，气象因素对石家庄、济南和广州等城市O₃浓度长期变化的影响较大，而前体物排放变化对福州、海口、长沙、太原、哈尔滨和乌...