江苏省典型年梅雨洪涝灾害对比分析

梅雨期降水形成的洪涝和枯梅年产生的干旱是江苏省主要的气象灾害.为了能客观地划分各年梅雨的旱涝等级,从而为防灾减灾决策提供依据,利用江苏省近50年来的梅雨资料,考虑梅期持时长短、梅期平均日雨量及暴雨日数等3个因子,给出了梅雨强度计算模型及梅期旱涝指标,较好地反映了江苏省每年各地的梅期旱涝状况.结合实际灾情,确定了典型梅雨洪涝年的标准.针对1954,1991和2003年3个比较典型的梅雨洪涝年,进行了详细的比较分析,结果表明:(1)长江及淮河流域上游的客水、入梅之前的降水量和梅期降水会直接影响该省梅雨期的洪涝灾情;(2)1991年的洪涝是历年来最为严重的,1954年的洪涝稍重于2003年;(3)3个典型梅雨洪涝年中全省最涝的地区都位于沿淮地区或江淮之间地区的北部,淮北地区这3年中都出现了较重的涝灾,淮北南部的灾情重于北部.     

江苏盛夏出现的凉伏与酷暑及环流分析

定义出低温凉伏与高温酷暑的标准 ,统计分析出现的年份和时段。分别合成低温凉伏与高温酷暑年 7月下旬— 8月中旬 50 0hpa高度场。对比两环流场 ,得出特征差异。追朔主要系统前期演变过程 ,为预测提供有意义的线索。     

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。     

淮北地区一次春季浮尘天气成因研究

利用激光气溶胶雷达和风廓线雷达,结合卫星遥感资料、地面气象要素资料、大气气溶胶浓度资料和HYSPLIT模型,研究了2017年5月5—8日淮北地区一次沙尘天气过程的特征.结果表明,2017年5月5—6日上午的浮尘(过程1)是由西北-华北地区的远距离输送所致,其中PM_(10)峰值浓度高达766μg·m~(-3),而6日下午—7日的浮尘(过程2)是冷空气回流所导致.外源输入、气象要素和垂直风场的变化为浮尘天气的发生和维持创造了有利条件,降水的出现使本次浮尘天气过程结束.激光气溶胶雷达可以有效监测此次浮尘天气的大气气溶胶消光系数的空间分布,能直观准确地反映出污染物的分布聚集情况以及时空变化,对大气污染监测具有重要意义.本研究还提出了适合江苏地区的浮尘客观判定方法,SO_2/PM_(10)、NO_2/PM_(10)以及PM_(2.5)/PM_(10)的比值可以有效判别浮尘天气.     

南京地区环境资源综合开发与利用中气候异常的探讨

本文采用南京 1 90 5-1 998年平均气温资料对各月平均气温异常指数和寒暑差度参数及其 1 0年滑动平均的变化特征作了详细分析和讨论 ,同时对降水量异常进行了分析。并针对南京地区环境资源综合开发与利用中气候急剧变化提出了对策建议。     

春节期间燃放烟花爆竹对南京市环境空气的影响

根据南京市环境监测站采集的污染物浓度数据,研究了2014年春节期间实行限燃措施下的空气质量变化特征,对比分析了城区和近郊的浓度变化差异,监测数据表明:春节前后20天内污染超标率控制在25%,PM2.5和PM10最大值均出现在除夕后半夜,SO2、NO2最大值稍超前或滞后于烟花爆竹的集中燃放期,O3质量浓度具有明显日变化并呈现白天高夜间低的特点,草场门测站与浦口测站PM2.5、PM10的浓度变化趋势基本一致,其差值反映了城郊污染物的累积存在区域差异,除夕0:00~2:00污染物浓度急剧增加并累积,元宵节晚间污染物浓度在19:00以后逐渐持续增加。     

江苏省大雾的变化特征及气溶胶对其影响

通过分析近50年江苏长序列大雾日数、持续时间、时空分布规律以及其成因,探讨气溶胶对大雾形成的可能机制.研究结果表明:大雾可能出现在任何时候,但在清晨和秋季出现的频率最多.它们的变化可从该区的季节环流背景特征和雾的形成机理得以解释.年代际大雾日变化大体呈现出抛物线(先升后降)分布特征,而大雾持续时间一直呈波动增长趋势,气象因素不能全部解释其变化特征.气溶胶对大雾形成和持续时间可能有重要影响,气象因素和气溶胶共同作用可解释江苏省年际大雾日变化和大雾持续的变化特征.     

2001~2019年气象条件对江苏省PM2.5分布的影响

利用区域在线空气质量模式WRF-Chem模拟研究了2001～2019年气象条件对江苏省PM_2.5浓度分布的影响.在排放源不变的情况下,气象条件引起的江苏省PM_2.5年均浓度的最强正、负异常分别出现在2008和2001年,它们的异常值相对于多年平均值分别占比10.5%和-14.3%,表明气象条件对PM_2.5浓度年际变化有明显影响.经验正交函数分解的结果表明,气象条件对江苏省PM_2.5浓度的空间分布的影响具有一致性.边界层高度、温度、相对湿度、风速和降水整体上都与江苏省PM_2.5浓度呈现显著负相关关系.以上气象因子所构建的线性回归方程能较好地描述PM_2.5浓度和气象条件之间的关系,其拟合值与模拟值相关性为0.73,通过了99%的信度水平检验.     

工程区台风大风灾害评估方法的研究与应用——以苏通大桥为例

针对国家重大项目施工和运营中规避台风大风灾害风险的特殊需求,以国家重点工程苏通大桥为例,研究了工程区局地环境下台风大风灾害风险的分析评估方法。利用1949~2007年桥位地区影响台风资料,用气候统计学方法分析了苏通大桥桥位工程区影响台风的时空分布,并用蒙特卡罗模拟方法对8级以上台风大风对桥位区可能造成的灾损指数进行计算。结果表明:①影响桥位区的台风年均2.5个,其中出现8级以上阵风的严重影响台风年均0.78个,工程区从5月下旬~11月下旬均可能受台风袭击,7月上旬~9月中旬是桥位区影响台风的多发期,而8月份几率最大,台风大风主要出现在偏东南和偏北方向;②蒙特卡罗方法模拟的桥位区8级以上台风大风的期望灾损指数达到0.282 1,约占全省台风灾害期望灾损指数的48%,潜在的经济损失达到20 675万元。采用气候统计学原理和蒙特卡罗模拟方法,可以满足局部特殊环境下的对工程区气象灾害风险分析的需要,其结果可以作为施工管理和规避灾害风险的依据。