利用环境风洞研究北京裸土风蚀特性

通过风洞模拟实验对北京地区不同类型裸土的风蚀特性进行了研究。结果表明:北京地区不同类型裸土的风蚀特性存在显著差异,各类型裸土的起动风速在3.0~5.0 m/s,从高至低的排序为:壤土-粘壤土壤土砂壤土砂土。该实验结果可为进行北京地区裸土风蚀扬尘量计算及其空气质量影响研究提供可靠基础数据。     

成都及周边城市一次区域性空气污染过程特征分析

2013年12月1-9日成都及周边城市出现了一次较为严重的区域大气污染过程,重污染区域集中在成都市,其API值最高达到225,首要污染物为PM2.5。对成都地区PM2.5源解析可得出本次污染过程是以机动车尾气和煤烟污染的混合型污染过程,贡献比重之和为42.8%。同时探讨了研究期间造成污染持续累积的相关因素:高空500hPa的大气环流形势处于弱高压前部以下层气流为主;主导风向西南风和东南风,平均风速分别为1.46m/s和0.99m/s,无降水,气温日较差较往年偏高7.1℃的气象条件;高湿及"双逆温"效应的大气结构均不利于污染物扩散。研究表明逆温强度变化与颗粒物浓度的消长具有显著的滞后一致性。研究结果可为成都平原地区发生重污染过程的预警预报及污染防治提供理论依据和研究参考。     

GAM的区域PM_(2.5)浓度影响因子识别及关联关系分析

区域PM_(2.5)浓度影响因子及显著程度对区域PM_(2.5)浓度模拟和污染控制具有重要意义。该研究应用广义加性模型(GAM)建立模型分析2013年京津冀区域PM_(2.5)浓度与AOD、气象因子(相对湿度、温度、降雨量、大气压、风速)和土地利用类型(水体、林地、耕地、建设用地、裸地)之间的相关关系。结果表明,温度、大气压、AOD、林地、建设用地和裸地显著的影响PM_(2.5)浓度;且温度、AOD、裸地、林地与PM_(2.5)存在复杂相关关系,大气压、建设用地与PM_(2.5)浓度存在线性相关关系。GAM模型R~2为0.952,拟合结果与实测结果的线性回归方程系数为0.959,模型交叉验证后得到R2为0.792。结果表明,利用GAM能有效的识别区域PM_(2.5)浓度的影响因子,根据影响因子进行PM_(2.5)浓度拟合并得到可靠的拟合结果。     

BP 神经网络模型在环境气象灾害预测中的应用研究--以湖南省为例

依据环境气象数据与自然灾害统计数据,建立BP神经网络模型,对湖南主要气象灾害（洪灾、旱灾、冰冻灾）及受灾经济损失进行实例预测,将在MATLAB7软件中的仿真结果与传统的多元线性回归模型分析结果进行比较和误差分析。结果表明,BP神经网络模型在洪灾、旱灾受灾率方面的预测效果和精度优于多元回归模型,而由于冰灾训练样本不足及经济损失与输入因子的线性相关程度高,在冰灾与受灾经济损失率方面稍逊于多元回归模型。     

杭州市临平地区PM2.5和PM10污染特征分析研究

利用TEOM 1405-F和TEOM 1405颗粒物实时监测仪,研究了2013年12月至2014年5月临平地区PM2.5和PM10质量浓度实时变化特征,并结合气象五参数观测资料,对影响大气颗粒物分布特征的因素进行了分析,研究结果发现:冬季PM2.5和PM10的日均质量浓度明显大于春季,冬季PM2.5日均质量浓度范围为17.0 ～ 349.1 μg/m3,PM10日均质量浓度范围为18.8～516.9μg/m3,春季PM2.5日均质量浓度范围为20.4～167.6μg/m3,PM10日均质量浓度范围为38.2 ～243.3μg/m3;通过线性回归分析发现PM25和PM10存在较好的线性关系,说明PM10相对固定的受到PM2.5的影响,且污染物来源稳定;冬季PM2.5和PM10日均质量浓度存在三峰值波动状态,而春季PM2.5和PM10日均质量浓度存在双峰值波动状态;较大的风速、较高的气压和降水对于颗粒物的清除效果明显.     

论重大突发事件应急决策气象服务

随着经济的快速增长和改革的逐渐深入,我国重大突发事件屡见不鲜,事件突发性强、社会关注度高,且部分事件受天气制约因素大,因此做好决策气象保障工作对重大突发事件管理起着非常关键的作用;同时,其服务产品领导阅读率较高,关注度和重要性不可小觑。因此立足于业务实践,对国家级气象部门的重大突发事件应急决策气象服务进行总结、分析和探讨,旨在不断提升决策气象服务产品的质量,展现气象行业的重要性,更好地服务政府和人民。     

长株潭地区秋冬季环境空气质量分析及与气象参数的关联性研究

以湖南省长株潭3市为研究区域,分析其在2013年第4季度的城市环境空气质量状况,并与上年同期进行对比,同时研究PM_2.5质量浓度和AQI值与气象参数的相关性。结果表明,PM₁₀和PM_2.5是长株潭3市的主要大气污染物;2013年第4季度中,长株潭3市在11月份的空气质量最好;总体上,3市中,湘潭市的空气质量最差,而3市2013年第4季度的环境空气质量较上年同期明显下降,复合污染特征越来越明显。PM_2.5质量浓度和AQI值与气象参数都有一定的相关性,尤其是与能见度显著负相关,与风速、湿度和气压微弱负相关,而与温度微弱正相关。与上年同期相比,长株潭3市在2013年第4季度的气温偏高,湿度较小,平均风速小,气象条件不利于大气污染物扩散。因此,尽管3市的污染治理力度大,减排成效明显,但城市环境空气质量反而较上年同期下降。在大气环境容量基本利用殆尽的情况下,不利气象条件随时可能直接诱发严重的大气污染问题。     

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

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。     

内蒙古商都化德风区风速气候变化特征分析

利用商都化德风区内气象观测站1959-2011年的风速观测资料,采用线性倾向估计法、Mann-Kendall法、墨西哥帽状小波分析方法,研究了该风区内平均风速的气候变化特征。结果表明:该风区逐年平均风速春季最大,夏季最小;53a来平均风速整体呈下降趋势,变化率约为-0.036m/(s·a)。年平均风速在80年代末出现了从高到低的突变。1986年到2000年之间风速序列均显著存在着8-10年的周期振荡。     

杭州灰霾天气超细颗粒浓度分布特征

利用快速迁移率粒径谱仪(FMPS)对杭州2013年12月6～11日连续灰霾天气和灰霾消退过程超细颗粒进行监测,分析颗粒物浓度变化和粒径谱分布特征及其与气象的相关性.结果表明,颗粒物日变化特征为夜晚数浓度较高,凌晨数浓度开始降低,08:00和18:00上下班高峰期出现一个小峰值,体现出明显的交通源峰值,表明交通排放对大气污染影响较大.灰霾天气下颗粒物最高数浓度达到8.0×104cm-3.粒径谱呈双峰分布,峰值粒径分别为15 nm和100 nm,粒径在100 nm附近的粒子占大多数,粒子以爱根核模态和积聚模态为主,平均数量中位径CMD(count medium diameter)为85.89 nm.而在灰霾消退过程,颗粒物数浓度降低,峰值粒径向小粒径演变,粒径在100 nm附近的粒子逐渐减少,核模态粒子增多,大于积聚模态,平均CMD为58.64 nm.气象因素中能见度和风力与数浓度主要呈负相关,相关系数R分别为-0.225和-0.229,相对湿度与数浓度正相关,相关系数R为0.271,冬季大气比较稳定,水平温度与数浓度的相关性较小.研究灰霾天气数浓度分布和气象因素的综合影响对其形成机制及控制有重要意义.