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。     

黑河流域参考蒸散量的时空变化特征及影响因素的定量分析

利用黑河流域及周边地区14个气象站的1960—2009年逐日气象资料,基于FAO推荐的 Penman-Monteith模型分析了黑河流域近50 a来潜在年、 季参考蒸散量ET₀的时空分布特征,同时利用敏感分析计算了流域内不同区域典型气象站ET₀对各气候要素的敏感系数,并结合各气候要素的多年相对变化定量探讨了导致ET₀变化的主导因素。结果表明:黑河流域年ET₀表现出明显的南北差异,亦即从南到北呈增大趋势,上游祁连山区年ET₀约568~700 mm,中游走廊平原约800~900 mm,下游的金塔、 鼎新一带约1 000 mm,额济纳地区则高达1 150 mm以上。各季节ET₀亦呈北多南少特征,且ET₀的年内分布以夏季最多,春季次之,秋冬最少。近50 a来,黑河流域年、 季平均ET₀整体呈减小趋势,但亦存在区域差异,其中上游ET₀略有增加,而中下游以减小趋势为主。就年平均敏感系数而言,上游的托勒站和中游的高台站皆对相对湿度敏感性最强,而下游的额济纳旗对平均风速最为敏感。不同站点各季节/月ET₀对气候要素的敏感性有所差异。风速是引起ET₀变化的主导因素,相对湿度和日照时数的贡献则较小。     

泾惠渠灌区潜在蒸散发量的敏感性及变化成因

潜在蒸散发量(ET₀)是计算作物需水量的关键因子和制定灌溉制度的依据,敏感性分析对评估气候变化对ET₀的影响至关重要.根据泾惠渠灌区4 个气象站1961—2011 年逐日气象资料,采用Penman-Monteith 公式计算日ET₀,应用Mann-Kendall 趋势检验方法研究气象因子变化趋势,采用无量纲的相对敏感系数分析ET₀对4 个主要气象因子的敏感性,结合气象因子的多年变化定量分析ET₀的变化成因.结果表明,泾惠渠灌区风速和日照时数呈显著下降趋势,气温呈显著上升趋势,相对湿度在南部和东南部呈显著下降趋势,而西部和东北部呈不显著的上升趋势,ET₀呈显著下降趋势;ET₀对相对湿度、太阳辐射、风速和气温的敏感系数分别为-0.77、0.41、0.16 和0.08;风速和太阳辐射的显著下降是灌区ET₀下降的主要原因.     

黄土塬面保护区潜在蒸发量时空变化及其与气象、环流因子关系分析

黄土塬面是黄土高原地区主要的农业分布区和人口聚居地,地位十分重要。黄土塬面潜在蒸发量（ET₀）的研究对于区域水循环研究、水土流失防治及农业的可持续发展具有重要意义。基于黄土塬面保护区1960—2017年的气象数据,利用Penman-Monteith模型、小波分析、Mann-Kendall非参数检验等方法研究了黄土塬面保护区ET₀的变化规律及其与气象、环流因子间的关系。结果表明：（1）黄土塬面保护区多年平均ET₀为1173.4 mm,总体呈现增长趋势,增长率为21.1 mm/10 a;其生长季平均ET₀值及增长率均高于非生长季平均ET₀。（2）该区多年平均ET₀空间分布特征表现为东部高西部低,西部甘肃塬区多年平均ET₀远低于东部山西塬区。（3）过去58年来,区域年均、生长季、非生长季ET₀均呈现出增长趋势,但空间差异明显;研究区年均ET₀存在着10年、30年和50年的震荡周期,其中以30年周期为主周期。（4）气温是控制区域ET₀变化的最重要的气象因子,但气温对ET₀的影响具有明显的空间差异,在整个研究区内最低气温影响最显著;而甘肃塬区和陕西塬区的ET₀变化主要受平均气温变化的控制,在山西塬区最高气温的变化是区域ET₀变化的主要控制因子。（5）遥相关分析结果显示太平洋/北美指数（PNA）与北大西洋年代尺度振荡（AMO）对该区域ET₀变化有一定影响,西太平洋海温指数（WPI）的变化影响区域非生长季ET₀变化。     

气象因素对北京市大气颗粒物浓度影响的非参数分析

利用2005年9月—2006年9月北京市大气颗粒物分级(不同粒径)监测资料和同期分时段气象观测数据,采用非参数分析(Spearman秩相关系数)法对北京市3种粒径大气颗粒物在不同季节的浓度水平与气象因素的影响进行了研究.结果表明:不同季节影响颗粒物质量浓度的气象因素各不相同;春季ρ(PM_2.5),ρ(PM2.5～10)和ρ(PM₁₀₎都与气压呈显著负相关;夏季颗粒物质量浓度受降水影响很大;秋、冬季ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎均与日照时数呈显著负相关;冬季ρ(PM_2.5),ρ(PM_2.5～10)和ρ(PM10)均与平均风速呈显著负相关,与气温、相对湿度呈显著正相关. 细粒子和粗粒子质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别. 春、夏季地面平均风速对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随风速增加而增大;秋季日照时数对细粒子质量浓度的影响比粗粒子更显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随日照时数增加而减小;冬季相对湿度对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随相对湿度增加而减小.      

合肥市O3浓度时空分布及典型污染过程潜在源分析

近年来,合肥市O₃污染成为限制空气质量达标率的主要因素,为探究合肥地区O₃时空分布及潜在源区,在分析2015—2022年O₃时空分布及与气象要素关系的基础上,基于HYSPLIT后向轨迹模式及潜在源贡献分析方法(PSCF),对典型O₃污染过程的传输路径和潜在源区进行解析.结果表明：(1)合肥市MDA8-90th呈波动上升-下降-上升趋势,2022年相对于2015年增幅为47.6%,2019年臭氧质量浓度和超标率最高.O₃浓度日变化呈“单峰型”,07:00浓度最低,15:00—16:00左右达峰值;月变化为“M”型,6月浓度最高,12月最低;季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季;空间分布呈西北高、东北低;郊区高、城区低的特点.(2) O₃与平均气温、最高气温、日照时数呈显著正相关,与气压呈显著负相关,与相对湿度和风速的相关性较复杂;平均气温为20～30℃,日照时数大于等于10 h,相对湿度为60%～70%,风速小于2 m·s^-1     

河谷地形气象要素对污染物浓度的影响

气象条件对环境空气质量影响的研究是科学制订大气环境污染防控方案、及时发布重污染天气应急预警的基础.利用兰州市西固区环境空气质量监测点2015年主要污染物小时浓度监测值,分析了污染物浓度的季节性变化和日变化特征,结合同期观测的气温、风速、相对湿度和降水量等气象资料,探讨了气象要素对污染物浓度变化的影响.结果表明:①除O₃外,其他污染物质量浓度呈"冬高夏低""早晚高下午低"的变化特点,这与表征污染物扩散能力的边界层参数变化特征一致. ②ρ（O₃）春季为71.42 μg/m3,夏季为62.74 μg/m3,春季高于夏季的主要原因是春季O₃的前体物NO_x质量浓度高于夏季且春季扩散条件弱于夏季. ③除O₃外,其他污染物质量浓度与气温、风速呈负相关. ④当相对湿度 < 40%时,污染物质量浓度与相对湿度呈正相关;当相对湿度>80%时,污染物质量浓度与相对湿度呈负相关;降雨对不同污染物的清除效果不同.研究显示,河谷地形气温和风速是影响污染物扩散的重要气象因子.      

石家庄市主城区臭氧污染特征及气象成因分析

为了解石家庄市主城区O₃(臭氧)污染特征及其影响因子,基于2015-2018年石家庄市空气质量连续监测资料和同期气象数据分析了主城区O₃污染总体特征及气象成因.结果表明:①石家庄市主城区大气光化学污染日益严峻,ρ(O₃)日均值由2015年的47 μg/m3增至2018年的66 μg/m3,ρ(O₃)超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的天数由2015年的20 d增至2018年的70 d.②ρ(O₃)存在明显的季节性差异,呈夏季[(89±33)μg/m3] >春季[(69±25)μg/m3] >秋季[(40±26)μg/m3] >冬季[(28±16)μg/m3]的特征;ρ(O₃)日变化呈单峰型分布,谷值出现在06:00-07:00,峰值出现在15:00-16:00,且15:00-17:00是ρ(O₃)超标的高发时段.③ρ(O₃)与气温呈指数关系,当气温为20~25、25~30、≥ 30℃时,ρ(O₃)日均值分别为75、90及119 μg/m3.ρ(O₃)在相对湿度为60%时存在拐点,当相对湿度≤ 60%时,ρ(O₃)随相对湿度的增大而上升;当相对湿度>60%时,ρ(O₃)随相对湿度的增大而下降.风速与ρ(O₃)呈分段线性关系,当风速 < 2 m/s时,ρ(O₃)随风速的增加而上升;当风速≥ 2 m/s时,ρ(O₃)随风速的增加而下降.④影响石家庄市主城区ρ(O₃)升高的污染源主要位于其东-东南-南方位,其次为东北-东方位,而西部和北部地区则较少.⑤石家庄市主城区ρ(O₃)超标多发生在气温>20℃,相对湿度介于40%~70%之间,风速在1.5~3.0 m/s之间的气象背景下,经统计,当气象条件同时符合上述三项气象要素时,ρ(O₃)超标天数占3-10月总超标天数的66.5%.研究显示,气温>20℃、相对湿度为40%~70%、风速为1.5~3.0 m/s的气象条件可初步作为石家庄市主城区O₃污染的预警指标.      

三亚市区臭氧污染变化特征及潜在源区分析

该文基于三亚市区2个环境监测数据，结合气象观测资料，采用后向轨迹、聚类分析、潜在源区贡献因子算法和权重轨迹方法研究了三亚市日最大8 h平均(O₃-8 h)质量浓度时空变化特征与气象因子的关系，以及O₃传输路径和潜在贡献源区。结果表明，2014-2020年2个站点O₃-8 h质量浓度变化趋势相反，河东站和河西站气候倾向率分别为0.303μg/(m³·a)和-0.405μg/(m³·a)，趋势系数均没有通过信度检验。O₃-8 h质量浓度逐月变化呈“V”型分布，最高值出现在10月；日变化表现为单峰型，峰值出现在15:00左右。平均气温在15～25℃之间，相对湿度为65%～80%，太阳总辐射为14～24 MJ/m²，日照时数为6～10 h/d，受6～12 m/s之间的东北风影响时，三亚市O₃-8 h质量浓度会出现超标。多元回归分析表明，10 m平均风速、相对湿度、日照时数和平均气温是O₃-8 h质量...     

临安近地面臭氧变化特征分析

利用2003年11月─2004年11月浙江临安区域大气本底站近地面臭氧浓度的连续监测资料,研究了地面臭氧浓度全年总体分布、季节变化、日变化及浓度频率分布规律.结果表明,该地区φ(O₃)全年平均值为32.41×10-9,其日变化呈明显单峰型, 14:00左右达到最大值, 约04:00出现最小值.φ(O₃)月均值在春末夏初达到最大值,在12月─次年2月出现最小值.φ(O₃)各月的平均振幅在夏季达到最大,说明临安本底站夏季臭氧光化学反应比较强烈.除冬季外,其他季节该地区近地面φ(O₃)均有超过《环境空气质量标准》(GB30952-1996)二级标准的情况,全年超标率为0.96%.      

近25年雅鲁藏布江中游蒸发皿蒸发量及其影响因素的变化

采用气候倾向率方法,对西藏雅鲁藏布江(下称"雅江")中游1981~2005年14个气象站年、季小型蒸发皿蒸发量及其影响气候因子的变化趋势进行了分析。结果表明:近25年西藏雅江中游年蒸发皿蒸发量在流域绝大部分站点均呈现显著的减少趋势,平均减幅为109.92mm,以夏季减少趋势最明显。影响蒸发皿蒸发量的主要气候因子日照时数、平均风速呈现显著下降趋势,平均相对湿度、降水量表现为显著增加,平均气温显著升高,平均最低气温的升温速率(0.52℃/10a)明显比平均最高气温的升温速率(0.23℃/10a)大,导致气温日较差减少(-0.29℃/10a)。因此,雅江中游年日照时数和平均风速的显著下降,以及年平均相对湿度的明显增加可能是年蒸发皿蒸发量显著下降的主要原因,平均气温日较差的显著减小和降水量的增加在蒸发量减少趋势中的作用也不可忽视。     

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.     

中国陆地生态信息空间化技术研究(Ⅲ)——温度、降水等气候要素

利用国家气象局722个气象台站1971～2000年的气象资料,采用三维二次趋势面分析与空间插值相结合等方法,在ArcGIS平台上对气温、降水、空气湿度等气候要素进行空间化,生成国家尺度的1km×1km栅格各种要素气候图180多幅。经检验,平均绝对误差,平均气温和平均最高、最低气温为0.5℃左右,极端最高气温为1℃左右,极端最低气温为1.5℃左右,平均风速为0.4m·min-1;而平均相对误差,≥0℃、5℃、10℃、15℃的积温和平均相对湿度多在5%以下,降水量和饱和差在10%左右;其空间化的精度基本上达到了实用要求。为生态学、地学、资源与环境等学科的发展提供了重要的基础数据与研究平台。研究表明,空间化误差的时空分布与测点密度、气候要素本身特性等因素有关。一般规律是:西部地区大于东部地区,冬季大于夏季,离散的气候要素大于连续的气候要素,极端值大于平均值。     

西北地区近50年日照时数和风速变化特征

利用中国西北地区(甘肃、宁夏、青海、陕西以及新疆地区)1960-2009年112个观测站日照时数、风速和气温等资料,分析了近50 a中国西北地区日照时数和风速的年、季节、月的时空变化特征以及风速和气温的相关性。研究表明:近50 a来西北地区日照时数大部分地区表现为显著的减少趋势,平均每10 a减少13.6 h,1981年发生突变;空间分布上以新疆中部地区、关中平原和秦巴山地减少最为突出,季节上以夏、冬两个季节的减少趋势最显著。该区年平均风速也呈明显减少趋势,平均每10 a减少0.09 m·s^-1,其西部地区的减少率大致高于东部地区的减少率,以新疆大部分地区、青海大部分地区以及河西走廊减少最为明显;并且风速与平均气温、平均最高气温、平均最低气温有一定的相关性。     

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%.     

不同气象条件下的气溶胶时空分布特征

利用2012年3月20—24日的激光雷达回波数据和粒子计数器采样的气溶胶数浓度数据,分析了测点近地面及其上空的气溶胶垂直消光系数、数浓度等时空分布特征,研究了风向、风速、RH(相对湿度)对近地面气溶胶分布的影响. 结果表明:①阴霾天气气溶胶垂直消光系数在0.01～1.0之间,边界层高度在1km以下,到达边界层顶时消光系数产生突变;晴天气溶胶垂直消光系数在0.01~0.2之间,边界层高度在1.5~2.5km. ②阴霾天和晴天中近地面气溶胶数浓度变化规律一致,上午08:00左右开始增加,随温度升高呈下降态势,在傍晚达最小值后又略微增长并产生次高峰,夜间继续呈下降趋势. ③风向为东北偏东风时大气气溶胶的数浓度较大;风速增大,有利于气溶胶垂直输送和扩散,导致气溶胶数浓度减小. ④气-粒转化过程中,RH增大有利于气溶胶粒子由爱根核向积聚模态凝结. ⑤RH较小时,其与气溶胶数浓度呈正相关,而当RH增至74%时二者呈负相关.      

佛山臭氧浓度预报方程的建立与应用

臭氧作为大气中的二次污染物,其形成和变化复杂,臭氧预报更是当下空气污染治理的难题之一.通过分析2014~2017年佛山地区近地面O₃浓度与高低层气象要素的关系,建立了佛山O₃浓度预报方程,并进行了检验和应用.结果表明,佛山近地面O₃的变化与高低层气象要素关系密切,气温和日照时数等气象要素与O₃浓度呈显著正相关,相对湿度、总（低）云量和风速等与其呈负相关;高浓度O₃污染发生的气象条件为小风速、晴间少云、低相对湿度、较长的日照时间和较高的温度,高浓度O₃潜势指数（HOPI）和风向指数（WDI）的定义可以较好地衡量O₃污染气象条件的好坏;综合考虑HOPI和不同高度WDI等13种气象要素,采用多指标叠套和多元逐步回归建立了佛山地区臭氧浓度预报方程;利用2018年资料检验发现,模拟值与实测值二者的相关系数R可达0.82,预报方程具有良好的拟合效果和可预报性.     

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.