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91.
国外气象灾害防御立法及其我国取向建议 总被引:1,自引:0,他引:1
2015年刚刚结束的两会,多位人大代表、政协委员也多次呼吁加快制定我国《气象灾害防御法》.另据《光明日报》报道:“人大常委会建议尽早启动气象灾害防御立法”. 相似文献
92.
兰州市不同径粒大气颗粒物污染特征及气象因子的影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
空气污染程度与就诊率、呼吸道发病率及死亡率等有着密切的联系。兰州市在上世纪末曾被喻为卫星上看不到的城市,它的大气污染程度一直以来为人们所关注。利用2013年国家环保部公布的兰州市5个监测点(涵盖了4区1县)大气细粒子PM10及PM2.5的监测数据,针对全年的日均PM2.5与PM10质量浓度并结合了同期的气象因子进行分析研究,结果表明:春冬季为兰州大气中两种颗粒物的污染的高峰期(春季峰值为3月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为309和103μg· m-3,超标倍数为1.062与0.436;冬季峰值为11月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为203和85μg· m-3,超标倍数为0.353与0.7),夏秋季为低谷(波谷为9月份,PM10及PM2.5的月均值为96和39μg· m-3,均低于国家标准)。PM2.5与PM10质量浓度比值均在0.4与0.5之间,呈一定的线性关系,大气污染较轻。当温度在-3~0℃之间时,大气中PM2.5与PM10质量浓度变化较剧烈。露点温度高于-3.15时,使得PM10的质量浓度下降明显;当日均露点温度高于1.85时,PM2.5的质量浓度随着露点温度的增大而降低,说明湿沉降对着两种粒子的清除作用明显。降水对大气中的两种颗粒物均呈现清除作用,但是在降水后PM10质量浓度迅速回升,但PM2.5质量浓度却变化不大。风向偏西时,大气中细颗粒污染物浓度增加。风速的增加对PM2.5有一定的清除作用,但由于兰州市的地貌特征,使得大气中PM10的质量浓度增加。上述结果为兰州市大气污染的监测与治理及大气污染预报提供了重要的依据。 相似文献
93.
为提高冬季路表温度的预测精度,提出一种基于多维长短时记忆(LSTM)神经网络的冬季路表温度逐时预测模型,以小时路表温度为模型输出,综合考虑多维气象因素的累积影响和路表温度的周期性,采用滑动窗口构造输入特征矩阵;构建路表温度LSTM逐时预测模型,通过深度学习高效逼近具有复杂非线性和不确定性的路表温度,并以江苏省宁宿徐高速公路、云南省麻昭高速公路为实例进行验证。结果表明:与随机森林(RF)模型和BP神经网络相比,LSTM路表温度逐时预测模型的准确率得到显著提高,在宁宿徐高速、麻昭高速的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.303、0.295、0.543和0.581、0.694、0.833,预测值与观测值绝对误差位于[0, 1)℃之间的占比为93%和89%。LSTM模型能准确捕捉路表温度的周期性和不确定性,在阴雨天和晴朗天的预测值与实测值基本一致,模型鲁棒性较好。 相似文献
94.
细颗粒物(PM2.5)累积主导着长三角地区冬季空气污染,其中,气象要素具有重要的作用.本文结合WRF-Chem模式和WRF-FDDA技术,针对2019年1月12—16日发生在长三角地区的一次典型PM2.5污染过程进行数值模拟分析.通过敏感性试验,量化分析地面气象因素(温度、风速、相对湿度)对该地区PM2.5浓度的影响,并利用对自动气象站观测资料的四维资料同化试验,探究气象场改进对PM2.5模拟的改善.模拟结果表明,长三角地区PM2.5污染受气象条件影响程度较为显著,PM2.5浓度与风速和温度呈显著负相关,与相对湿度呈正相关.水平风速减少40%、温度增加3℃、相对湿度增加20%分别造成了+4.68%、-2.82%与+2.2%的PM2.5浓度变化.而同化气象资料显著地改善了模拟的气象场精度,其均方根误差(RMSE)统计项中相对湿度减小9.68%,温度减小1.02℃,风速减小0.35 m·s-1,这也使得PM... 相似文献
95.
基于山西省2018—2020年国控点位O3监测数据分析了全省O3污染特征,分别以晋城市和太原市为典型城市,分析了温度、相对湿度和风向风速等气象因子以及前体物(NOx和VOCs)对O3的影响,并采用CAMx模式开展2020年6—8月山西省O3区域和行业来源解析. 结果表明:① 山西省O3超标天数中以O3轻度污染为主,且中度及以上污染呈增加趋势,O3污染集中出现在5—9月,且呈现较强的地域性特征,O3浓度日变化呈单峰型特征. ② ρ(O3-1 h)(臭氧1 h平均浓度)与气温、风速均呈正相关,与相对湿度呈负相关,高温、低湿有利于O3的生成. 风速与ρ(O3-1 h)呈分段式线性关系,ρ(O3-1 h)随着风速增大而升高,当风速大于某一阈值时,ρ(O3-1 h)随风速的增加而下降. 以典型城市晋城市为例,当温度在25 ℃以上、相对湿度在30%~60%之间、风速为4~5 m/s,且风向为南风和东南风时更容易出现ρ(O3-1 h)高值. ③ 山西省2020年6—8月O3区域来源解析表明,各城市O3本地源贡献较弱而传输贡献影响显著(>80%). ④ 山西省2020年6—8月O3行业来源解析表明,各市工业源类(电力源、焦化源和其他工业源)的贡献率在50%左右,柴油交通源贡献率在20%~27%之间. 研究显示,山西省O3污染传输贡献影响显著,联防联控势在必行,电力源、焦化源和柴油交通源对O3生成贡献较大,亟需优先加强管控. 相似文献
96.
城市臭氧(O3)污染已成为当前主要的大气污染问题之一,也是空气污染防控面临的新挑战. 然而,基于长时段连续监测数据的O3浓度季节性变化规律及成因解析仍较薄弱. 本文基于2014年3月1日—2021年2月28日空气质量在线监测平台日尺度数据,通过偏相关等方法探讨京津冀及周边地区“2+26”城市O3的季节性变化规律. 结果表明:①“2+26”城市2014—2020年O3年均浓度上升速率为3.82 μg/(m3·a),呈现先上升后下降的趋势,下降速率小于上升速率;O3浓度的季节性变化特征表现为夏季>秋季>春季>冬季. ②2014—2020年O3轻度污染天数占比最大且呈上升趋势,除北京市外,其他城市夏季O3中度污染天数上升趋势明显. ③2017—2020年O3浓度与CO、NO2浓度的显著负相关性在夏季和冬季有所增强. O3与SO2浓度的关系由2014—2017年春季、夏季和秋季的显著负相关变为2017—2020年夏季和冬季的显著正相关(P<0.05). ④春季和秋季O3浓度与日均气温呈显著正相关,夏季和冬季O3浓度与相对湿度呈显著负相关,与日均风速的相关性则相对较弱. 研究显示,“2+26”城市O3污染协调治理成效显著,需在保持现有NOx控制力度基础上强化VOCs控制,加强SO2治理,进一步遏制夏季O3浓度上升. 相似文献
97.
目的 解决大气环境试验站的气象数据报表存在数据缺失、数据超过边界、数据内部不一致、数据时间不一致等问题,采用数据质量审核技术找出缺失、可疑或错误的数据,对科研人员进行警示,使其能够追根溯源,分析存在问题的原因。方法 参照相关规程和标准,建立环境因素数据质量审核算法和审核流程,并使用计算机语言编程固化流程和算法,利用多线程算法对数据进行扫描,实现大批量气象数据的并行审核。结果 利用Python语言设计了环境因素质量控制软件,通过该软件的应用证明了该方法合理、有效,能够快速、准确地标注气象数据报表中存在质量问题的数据。利用软件统计了存在问题数据的数量和正确率。结论 通过加载数据测试,证明了环境因素数据质量审核方法和审核流程合理有效,利用设计的审核软件实现了气象数据报表快速审核,提高了审核效率,减少了科研人员的劳动强度,为进一步填补、修正和利用数据奠定了基础。 相似文献
98.
根据长沙市2013年PM2.5的逐日质量平均浓度、气象地面和高空观测数据,采用SPSS方法,分析了长沙市灰霾天气发生与气象因子的关系。结果表明:长沙市区的灰霾日以西北风向为主,PM2.5浓度与风速、降水呈显著负相关,与相对湿度、大气压、平均气温相关不明显。风速越小越不利于大气污染物的扩散,在没有降水的情况下,风速达到3.5m/s以上,空气质量才有好转;弱降水对污染物的浓度不会有明显的影响,降水量在5mm以下时,污染物的浓度不会有明显的下降,但强降水对空气有净化作用明显,在不同季节,不同时段,不同天气形势下降水的稀释作用不同;长沙秋冬季边界层稳定性几率高达80%以上,这种稳定层结构是长沙市区各种大气污染源不易扩散的重要因素之一。 相似文献
99.
中国生态系统研究网络各生态站气象自动采集系统采集的数据不能直接应用,需要经过数据的提取与转置过程才能应用,因为所采集的数据量非常大,如果用常规的EX-ECL软件进行这些处理,不但工作量大,而且容易出错,作者运用SAS软件编写了一套程序,使这一工作变的非常简单,省时,省事,该文详细介绍了用SAS软件处理数据的程序流程及其源程序代码,可用于CERN生态站气象数据的处理。 相似文献
100.
中国北方地区干旱化趋势与防御对策研究 总被引:22,自引:3,他引:19
利用最新的气象资料,计算并分析了中国北方地区与干旱有关的气象因素(可能蒸散量、水面蒸发量和降水量)的区域分布及其20世纪90年代的变化情况,结果表明,从总体上来看,20世纪90年代的干旱程度略轻于前30年的平均水平,但地区间存在显著差异,内蒙古东部地区,京津冀地区干旱有所缓解,山西大部分地区、陕西、宁夏南部、甘南及青海部分地区,则干旱有所发展,其它大部分地区的干旱程度几乎没有变化,最后,根据该地区的具体情况,提出了相应的防御干旱进一步发展的对策。 相似文献