江苏霾灾害风险与地区差异研究

利用江苏省69个地面气象观测站1980～2012年的气象资料，采用适当的方法定义了霾时概念，讨论了重度、中度、轻度及轻微霾时数的时空分布特征。根据霾灾害特点，以区县为评估单元，综合考虑了致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承载体易损性和防灾减灾能力4个因素，选取中度霾时数、重度霾时数、水域面积、植被面积、人口密度、公路里程、公共财政支出、每万人拥有医生数等8个因子作为评估的主要指标，利用层次分析法建立霾灾害风险评估模型，并借助于GIS分析工具，进行了霾灾害风险区划     

江苏PM2.5-O3复合污染特征及气象条件分析

基于2013～2020年江苏13个城市的大气污染和气象观测数据,分析了江苏PM_2.5-O₃复合污染物的分布特征及其与气象条件的关系.结果表明:江苏复合污染物以轻度污染组合为主,南部多于北部,东南部最多,主要在4～10月,下午至傍晚最高,且该时段O₃平均浓度高于单一O₃污染;复合污染在O₃超标中平均占比15.7%,2014年高达65.8%,且在2015年后明显下降;PM_2.5和O₃二者在暖季O₃污染期正相关,PM_2.5污染期为弱相关或负相关;复合污染气象条件更为严格,气温、相对湿度、风速和逆温条件均介于单一O₃和单一PM_2.5污染之间,且多在4m/s以下和ENE—S区间,与单一O₃污染相比,气温和风速略低,相对湿度和逆温强度略高;出现复合污染的主要地面形势为均压场和低压(底)前部,其次是入海高压后部和高压底部;通过后向轨迹聚类分...     

中国中强地震与天气异常探讨

从我国６．０级以上中、强地震的时空分布状态入手,选择台湾附近（北纬２０°─２５°,东经１２０°─１２３°）的中、强地震作为样本,对地震前后的５００ｈＰａ环流特征和５００ｈＰａ波谱等进行了分析,发现地震发生时产生的热能能够激发大气波谱的活跃和增幅,从而引导了地震前后冷空气的南下,进而讨论了地震爆发往往伴随强风现象的物理机制．     

嘉善冬季PM2.5化学组分特征及来源分析

为研究嘉兴地区嘉善冬季污染时段和清洁时段PM_2.5化学组分特征,结合气象数据对2019年1月嘉兴市嘉善县善西超级站在线自动监测PM_2.5及化学组分数据、气态污染物(NO₂和SO₂)进行了分析.结果表明,2019年1月嘉善善西超级站污染时段PM_2.5浓度(97.18μg·m^-3)为清洁时段(36.77μg·m^-3)的2.6倍.污染时段水溶性离子浓度(41.58μg·m^-3)较清洁时段(19.82μg·m^-3)高21.76μg·m^-3,但占比有所降低,含碳组分比例增加.OC;EC比值为3.93,可能受到燃煤及机动车排放的共同影响.低风速及高湿有利于NO₂和SO₂等气态污染物进行二次转化,污染时段硫转化率和氮转化率均比清洁时段高,分别增高7.93%和54.11%,说明NOx向硝酸盐二次转化较为明显,导致颗粒物浓度升高.聚类分析结果显示67.34%气流来自北方,且相应的气流轨迹上污染物浓度比周边高,说明污染物存在一定的长距离输送.结合风玫瑰图可以看出,污染主要为本地及其周边的输送,污染物的长距离输送在短时会使污染浓度突增.因此,在重点关注本地及周边污染的同时,偏北气流下的污染物区域输送不可忽视.     

基于信息扩散理论的江苏省酸雨风险评估

利用江苏省2008-2013年24个站的酸雨监测资料,分析出2008-2013年江苏省酸雨的强度和发生频率都有下降趋势,秋冬季酸雨发生频率高,夏季最低。基于信息扩散理论对全省酸雨进行风险评估,结果发现:年降水p H值和酸雨发生频率在不同风险水平分布特征较为一致,呈西北-东南逐渐增强趋势;年降水p H值80%的可能介于4.5~5.6之间,呈弱酸性;淮河以南地区酸雨发生频率的风险为40%的概率超过90%。     

南京地区近地面臭氧浓度与气象条件关系研究

通过分析2013—2015年南京地区相关气象要素对近地面臭氧浓度的影响,建立了用于不同季节高浓度臭氧污染事件的预报预警模型,并归纳总结了南京地区高浓度臭氧出现的天气形势.结果表明,近地面臭氧浓度的变化与气象要素密切相关,气温、能见度、日照小时、总(净)辐射辐照度等要素与O_3浓度呈显著正相关,与相对湿度、总(低)云量呈负相关.高浓度臭氧污染是多因子综合作用的结果,典型气象条件表现为:太阳辐射强,低云量少,相对湿度适宜,地面小风速及特定的风向.通过定义高浓度臭氧潜势指数HOPI和风向指数WDI,并综合考虑14:00地面气温、相对湿度及8:00各标准层的相关气象要素,建立了逐季节多指标叠套的高浓度臭氧预报方程.采用2016年资料对其进行检验,发现预报值与观测值的相关系数分别达0.72(冬季)、0.76(春季)和0.73(夏季),说明方程具有较好的拟合效果和可预报性.通过普查历史天气图,归纳了伴随南京地区高浓度臭氧事件出现的8种主要天气形势,即高压类(高压中心G0、高压后部G1)、低压类(低压底部D0、低压前部D1、低压倒槽D2)、均压类(高压相关的均压JG、低压相关的均压JD、其它均压J).其中,以高压后部地面形势出现概率最大,低压前部均压场出现时对应臭氧平均浓度最高.     

登陆台风低压再度发展引发的特大暴雨诊断分析

利用常规资料和NCEP1°×1°的分析场资料,对2008年8号台风"凤凰"减弱的低气压在滁河地区造成的特大暴雨灾害过程进行了较深入的分析。通过对暴雨期间涡度与垂直速度空间结构变化分析得到:暴雨的增幅发生在正涡度发展和上升运动明显增强的过程中,当上升运动开始减弱时,雨强也开始减小。     

徐州市大气PM2.5与O3作用关系的季节变化

通过2013~2017年徐州市环境监测资料分析季风影响下主要大气复合污染物PM_2.5和O₃的相关性,并基于气象观测资料进一步探究PM_2.5和O₃相互作用机制的季节变化特征.结果表明：夏季风季节,PM_2.5和O₃呈正相关,相关系数高达0.56;冬季风季节,PM_2.5和O₃呈负相关,相关系数为-0.34,均通过了99%的置信检验,表明徐州市PM_2.5和O₃相互作用呈现相反的季节变化.夏季风季节,太阳辐射强,气温较高,大气氧化性较强,O₃主导大气氧化性,大气氧化性通过促进二次颗粒物生成使得PM_2.5浓度升高,夏季风季节以O₃对PM_2.5的促进作用主导城市大气复合污染变化;冬季风季节,太阳辐射弱,气温较低,大气氧化性较弱,高浓度的PM_2.5削弱太阳辐射抑制大气光化学,导致O₃生成率降低,冬季风季节以PM_2.5对O₃的抑制作用主导城市大气复合污染变化.     

1980~2012年江苏省城市霾日的时空分布及成因分析

利用1980~2012年江苏省气象观测资料,对江苏省城市霾时空分布及成因进行了分析.结果表明,1980~2012年江苏省霾日增加,重度和中度霾增加显著,苏北和沿海城市霾日增加显著.秋季和冬季霾日最多,夏季最少.秋、冬季霾主要在内陆,沿海略少.除苏南三城市,6月其他城市霾日都比较多.80年代霾日较为均匀,90年代苏南、苏西南增加,2000年代江淮之间和苏北增加,2010~2012年苏北霾日增加显著,苏南地区霾日略有减少.全省连续性霾日、区域性霾日及连续性区域霾都呈增加趋势.城市建成区面积逐年扩大、由工业及汽车尾气排放的污染物逐年增加,导致区域气温升高、空气相对湿度下降,形成城市热岛和干岛效应,加上污染物的增多,增强了霾形成和维持的条件,持续性霾、区域性霾和持续性区域霾也增加较为显著.     

基于机器学习的大雾天气背景下特强浓雾本地化诊断研究

低能见度的大雾天气是造成许多交通事故的重要气象灾害。极低能见度的强浓雾预报预测是气象工作中的难点问题。利用连云港地区2014-2016年逐小时气象观测资料,选取大雾发生时次,基于机器学习中的多种算法对能见度低于50 m特强浓雾建立气象要素诊断模型。结果表明:基于CART决策树算法的诊断模型能够较为直观准确的对强浓雾进行诊断,并且该模型具有较高的泛化能力,利用约占研究样本75%的数据进行学习,模型的学习准确率为90.04%,剩余25%左右的样本数据对模型的泛化能力进行测试,测试准确率为82.25%;5种机器学习算法中LSVM算法对于特强浓雾的诊断模型测试效果最好,但算法可理解度较低、复杂度较高,不如CART算法易于使用。