成都地区污染天气分型及其污染气象特征研究

污染天气分型研究对空气质量预报、污染源总量控制等具有重要的意义。基于2013年1月~2014年12月高空及地面天气形势划分了成都市的天气类型并探讨各天气类型下的空气质量状况及其污染天气特征,以期为空气质量预报和预警提供依据。结果表明,空气污染过程中,500 hpa环流形势主要有两槽一脊型、一槽一脊型、纬向型、槽脊同位相型等,其中两槽一脊型和槽脊同位相型控制下的空气质量最差。发生空气污染时,地面环流形势可分为高压型、高压后部型、高压底部型、低压型、低压顶部型、低压前部型、低压底部型、鞍型场型、冷锋前部型和均压场型,其中高压型、高压底部型、高压后部型控制下的空气质量最差。     

江苏省空气质量预报准确度及改进方法分析

介绍了江苏省重污染天气监测预报预警系统以及大气重污染预警会商流程,将2015年13个地级市的模式预报、人工预报结果分别与实际观测值进行比较。结果表明:人工预报更准确,PM_(2.5)日均值、臭氧日最大8 h平均值、AQI 3个指标人工预报和实况的相关性分别比模式预报高出12.8%、0.3%、11.4%,平均标准误差(MNE)分别低20.7%、3.1%、23.1%。依据国家空气质量预报技术指南评分办法,对各市2015年全年空气质量级别为"良"时进行评分。通过开展07∶00预报更新,使2015年上半年空气质量预报级别得分平均提高了0.9分,全年级别得分平均提高了2.6分;通过改进模式预报参数,使PM_(2.5)日均预报值、臭氧日最大8 h平均预报值、AQI预报值和实际观测值的相关性比上年同期分别提高26.0%、5.0%、33.9%,MNE分别降低3.6%、31.3%、7.6%。     

北京市交通环境监测点大气污染特征分析

研究分析了2013—2017年北京市交通环境点位大气污染物浓度分布特征,结果发现:交通监测点NO、NO_2与PM_(2.5)浓度时间变化特征与城区总体状况基本一致,与交通环境密切相关的NO_2浓度采暖季高于非采暖季,重污染日期间交通监测点峰值浓度也明显偏高;周末交通监测点NO浓度在5:00—23:00低于工作日4.9%～32.1%,周末NO_2浓度在7:00—23:00低于工作日0.7%～7.4%,NO_x浓度周末偏低与车流量降低密切相关;重大活动期间空气质量减排措施实施后,北京市作为区域NO_2浓度高值区中心明显消失,PM_(2.5)浓度分布梯度减小,本地减排效果明显。     

西南山地区域森林火险综合预报模型研究——以重庆市为例

森林火灾严重破坏森林生态系统的结构和功能,针对其风险预报开展研究具有重要的理论意义和应用价值。通过融合气象、地表覆盖和人类活动等要素的方式构建森林火险综合预报模型,是西南山地区域森林火险综合预报业务化应用的重要发展方向。基于《森林火险气象等级》国家标准(GB/T 36743-2018),本文研究首先构建了重庆市森林火险气象风险预报模型。然后通过融合可燃物因素和人为因素的方式,进一步构建重庆市森林火险综合预报模型。最后利用历史火点数据针对上述两类模型的精度进行对比和分析。研究结果表明:重庆市森林火灾发生次数较多,且呈现出季节性规律;重庆市森林火灾的发生不仅受到气象条件的影响,而且受到地表覆盖和人类活动等多种要素条件的共同影响;与森林火险气象风险预报结果相比,森林火险综合预报结果在空间分布上具有更高的精细程度;森林火险综合预报模型能有效提高森林火险等级预报精度。     

不同自燃倾向性煤的指标气体产生规律实验研究

为研究不同自燃倾向性煤的自燃指标气体变化规律，提高对煤早期自燃预测预报的准确度，采用程序升温实验系统，得到内蒙古褐煤、神东长焰煤、河南气煤及枣庄焦煤4种不同变质程度煤的氧化时间随温度的变化关系，以及指标气体浓度在煤氧化过程中的变化规律。结果表明:自燃倾向性最高的褐煤应以CO和乙烯作为煤自燃早期预报的首选指标气体；易自燃的长焰煤应采用乙烯和烯烷比为主、以CO为辅的煤自燃判定指标；自燃倾向性较低的气煤应以乙烯和烯烷比作为煤自燃预报指标；CO是自燃倾向性最低的焦煤的最佳自燃预报指标气体。     

重庆市内环货车错时限行对空气质量的影响

在分析货车实施错时限行后内环车流量时段分布变化基础上,通过对PM_(2.5)、NO_2等指标的ADMS模型模拟和实际监测数据对比分析,探讨了内环货车错时限行对环境空气质量的影响。结果表明,货车错时限行后主城区环境空气中PM_(2.5)、NO_2小时平均质量浓度分别降低了9.4%和6.0%,峰值浓度明显降低,晚上出现峰值时间往后推移了2~3 h。经ADMS模型模拟计算,内环高峰时段机动车排放对主城区NO_2、PM、VOCs的浓度贡献分别降低了54.1%、56.3%、17.5%,CO浓度贡献不大。内环货车错时限行措施对重庆市主城区空气质量的改善有一定的积极作用。     

基于数值模式的环境空气质量预报影响因素和改进方法

数值预报是各地开展环境空气质量业务预报的主流预报方法之一。模式预报产品、基础输入资料、外部技术支持、主客观预报偏差和预报命中概率等诸多因素均会不同程度地影响数值模式预报效果,研究探讨了上述因素对数值模式预报效果的影响及其针对性的改进方法,以期降低预报偏差,改善业务预报整体效果,为各地提高业务预报质量提供方法思路和技术参考。     

莱芜市空气污染问题分析与防治对策初探

随着城市规模扩大及工业化进程,空气污染防治成为了社会关注的焦点之一。本来以莱芜市为例,分析了可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)等主要大气污染物浓度变化趋势,并从能源结构调整、扬尘综合整治、机动车排气管理和生态环境恢复治理等方面提出具体的改善措施。     

适用于多指标的空气质量评价对数型幂函数指数公式

为建立科学合理、普适通用且计算简便的空气环境质量评价模型,在适当设定空气污染指标"参照值"和规范变换式的基础上,提出了对通常采用的7项空气污染指标的"规范值"都适用的空气质量评价指数公式.采用智能解域搜索算法优化公式中的参数,得到优化后对多指标皆适用的空气质量评价的对数型幂函数指数公式.将该公式用于多个地区的空气环境质量评价,其评价结果与其他多种评价方法一致.研究表明,该对数型幂函数指数公式能为空气环境质量评价提供一种简便、实用的新方法.     

BP神经网络在台风路径预报中的应用

利用前馈型BP神经网络模型,对发生于中国沿海的热带气旋的移动路径进行了预报应用研究.根据中国<台风年鉴>发布的每个台风过程记录,对预报试验的台风个例分别选取了经度、纬度、中心气压和最大风速等81个因子,由多元回归选取了其中相关性好的因子,进行网络的学习训练,在获取前24h间隔6h的4次台风信息的基础上,用来预报了台风未来24h,48h和72h的短期路径变化.将该方法预报结果与CLIPER模式预报结果进行了比较,结果表明,BP神经网络模式的预报精度比CLIPER模式的高.