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不同季节气象条件对北京城区高黑碳浓度变化的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
利用2013年至2015年北京城区黑碳气溶胶(下文统称为"BC")和PM2.5观测资料,结合地面气象观测资料、ECMWF边界层高度再分析资料和FNL/NCEP不同高度风速再分析资料,讨论了BC质量浓度及其在PM_(2.5)质量浓度中所占比例(下文统称"黑碳占比")的季节、月、日变化特征,并通过计算北京城区BC浓度与不同高度风速的相关矢量,分析了气象条件和外来输送对北京城区BC浓度变化的影响.结果发现:研究时段内北京城区BC浓度平均值为(4.77±4.49)μg·m~(-3);黑碳占比为8.23%±5.47%.BC浓度和黑碳占比在春、夏季低,秋、冬季高,其日变化特征在4个季节均为"白天低夜间高"的单峰型特征.随着PM_(2.5)浓度的升高,BC浓度增大,黑碳占比减小.当北京地区风向为东北、东北偏东、东南和西南偏西(主风向)时,BC浓度与风速和边界层高度均呈反向变化,即随风速和边界层高度的增大而减小.另外不同季节BC浓度随风速变化的临界值及其变化速率不同.冬季高BC浓度时段,北京城区BC浓度在低层大气的关键影响区分别位于河北南部与山东交界地区以及河北西北部与山西内蒙交界地区;高空关键影响区主要位于北京以西的河北西部、山西北部和内蒙古地区. 相似文献
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目的 研究对火工品适用的温湿度加速模型,以及加速系数计算程序,获取准确的温湿度加速系数外推公式.方法 通过分析国内外使用的各种双因素加速模型的适用性,确定火工品适用的温湿度加速模型,采用免费自由的开源统计分析软件——R软件,对通过加速试验获取的某点火头2种温湿度加速条件下的试验数据,进行单组数据拟合和多组数据拟合两种温湿度加速老化算法的开发,并且对2种算法、3种寿命分布下寿命外推的准确性进行对比分析.结果 确定了Peck模型适合用于火工品的温湿度加速模型,获取了某电点火头对应的温湿度加速系数和湿度项反应速率常数.结论 基于多组数据拟合的温湿度加速老化算法,比基于单组数据拟合的温湿度加速老化算法对试验数据的兼容性好.3种寿命分布中,Weibull分布的加速系数计算结果最保守. 相似文献
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基于WRF-Chem和EMI指数的新冠肺炎疫情期间沈阳市大气污染物浓度变化原因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2015—2020年沈阳市空气质量监测数据、地面气象观测资料、环境气象评估指数(EMI)产品、NCEP再分析资料及WRF-Chem数值模式,分析新冠肺炎疫情防控期间沈阳市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应.结果表明:疫情防控导致沈阳市PM2.5、PM10和NO2质量浓度下降,但O3质量浓度小幅增加;PM2.5和NO2对人为减排的响应更敏感;防控期内沈阳市气象条件有利于污染物的清除,气象条件使PM2.5质量浓度下降16.37%,防控减排措施导致PM2.5质量浓度下降22.96%;在疫情防控的背景下,不利的气象条件和污染物排放的突然增加共同造成重污染天气发生,其中不利气象条件的贡献大于排放增加的贡献;减排措施对防控期间重污染天气过程污染物峰值浓度有明显的削弱作用. 相似文献
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为探究沈阳地区重污染天气成因,文章利用地面、高空气象观测资料、风廓线雷达资料、NECP再分析资料以及大气污染物监测资料,对2019年3月1~6日沈阳地区出现的一次持续性重污染天气过程,探讨了大气污染物质量浓度、地面气象要素变化特征、大气环流配置与外来输送等特征。结果表明,均压场、地面风场弱及辐合、高温高湿是本次重污染天气出现的原因;逆温层结建立、大气垂直运动差,造成污染加剧;来自京津冀东部地区和辽宁中南部地区的PM2.5外来输送对本次污染也有影响。 相似文献
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2003~2014年东北三省气溶胶光学厚度变化分析 总被引:9,自引:5,他引:4
利用2003~2014年MODIS-Aqua气溶胶光学厚度(AOD)产品、DMSP卫星夜间灯光时间资料和基本气象资料,分析我国东北三省(辽宁、吉林、黑龙江)大气气溶胶光学厚度年际变化及季节变化的空间分布特征.结果表明,东北三省多年平均AOD空间分布存在由大连、沈阳、长春和哈尔滨等城市构成的一个高值带,呈东北-西南走向,多年平均AOD值为0.4~0.8;东北三省植被覆盖率较高的东部和北部是AOD的低值区,多年平均AOD小于0.3;东北三省AOD季节变化为AOD春季到夏季升高,秋季下降,冬季再次升高.东北三省AOD年际变化特征为大部分低值地区呈减小趋势,但以沈阳、长春和哈尔滨为轴线的东北-西南走向的高值区域呈增大趋势,反映了近10多年出现的空气质量两极分化趋势.此外研究了东北三省年均AOD在强、弱西北太平洋夏季风年时的空间分布差异,受地面风场影响,AOD在强季风年时较弱季风年偏低. 相似文献
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