台站气温推算稻田温度及其对水稻高温热害的评判

水稻是我国三大主粮之一,水稻的旺盛生长时期正值夏季,常遭遇高温天气而受害,为水稻生产的主要农业气象灾害之一,为了及时掌握稻田高温热害的发生状况,以利于迅速采取应对措施以避免和减轻损失,本文提出了用台站气温推算稻田温度进而评判高温热害的思路和方法。利用寿县气象站2016年7月~10月台站气象数据和同步水稻田间温度数据,通过多元回归分析分别建立昼夜时段台站与稻田冠层及稻田中部温度的模拟关系式,选出最优推算方法并进行检验,结果表明模拟效果总体较好。在当年的高温时段对推算方法进行了试用,研究发现推算温度均比台站温度更接近稻田实测温度,依据推算温度判断的水稻高温热害情况也比利用台站温度的判断更符合稻田实际受害的情况,表明本方法在水稻高温热害的判断的应用上很有必要,具有较好的推广价值和应用前景。     

南京秋冬季典型霾污染过程及边界层特征分析

针对近年来南京地区秋冬季的几次典型秋冬季霾污染过程,利用地面空气污染监测资料、探空资料、常规气象观测资料,对霾污染过程的特征,特别是边界层特征进行综合分析。结果表明,秋收季节秸秆燃烧对于南京及周边地区的空气质量有明显影响,局地空气污染指数飙高。南京及周边地区几次霾污染过程,均出现逆温层,贴地逆温、脱地逆温均影响霾的形成。5次霾污染过程中,均有观测时次混合层高度小于200 m,并且低混合层高度持续时间与API高值时间一致。总体上,混合层高度与API(AQI)呈相反趋势。     

黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区

利用轨迹聚类方法对2011年6~8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分析法PSCF(potential source contribution function analysis)定性分析了不同气团背景下黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区,最后结合浓度权重轨迹分析法CWT(concentration weighted field)定量分析不同潜在源区对黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的贡献.结果表明,积聚模态颗粒物(0.5~1μm)数浓度约占0.5~20μm颗粒物数浓度的94.9%;黄山顶6~8月大陆气团的发生频率最高,约43.4%;影响黄山光明顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区主要来自一些工业发达人口密集的城市群:湖北东部、安徽中部、河南、江西境内、两广交界处、湖南南部以及浙江北部地区.而垂直方向上,来自西北和西南方向高度约2~5km的自由对流层气团对黄山顶积聚模态粒子数浓度贡献较大.     

民用燃料燃烧排放PM2.5和PM10中碳组分排放因子对比

在实验室中模拟民用燃料在家庭炉灶中的燃烧,应用稀释通道系统采集颗粒物,获得玉米秸秆、薪柴、蜂窝煤和块煤四种常用民用燃料燃烧排放PM10,PM2.5及载带碳组分的排放因子.结果表明,民用燃料燃烧排放的颗粒物以细颗粒为主, PM2.5占PM10的70%~90%.颗粒物排放因子最大的为块煤,其PM2.5和PM10的排放因子分别为9.837和11.929g/kg,分别是蜂窝煤的12.6和13.7倍;玉米秸秆和薪柴PM2.5和PM10的排放因子稍低于块煤,为7.359~10.444g/kg.4种燃料燃烧OC排放因子块煤最高,其在PM2.5和PM10中分别为5.29和5.19g/kg.薪柴燃烧EC的排放因子最高,其在PM2.5和PM10 中的排放因子分别为1.065和1.126g/kg.块煤两种粒径上EC的排放因子略低于薪柴.蜂窝煤EC的排放因子最低,比薪柴低300倍左右,玉米秸秆EC的排放因子也要比薪柴低10倍左右.碳组分是块煤,秸秆,薪柴排放颗粒物的主要成分,其含量在40%~60%之间,该值比蜂窝煤高3倍.四种燃料对应的OC/EC比值差异很大,薪柴和块煤燃烧排放颗粒该值为3~6,秸秆和蜂窝煤燃烧排放颗粒其值高达30~50.     

南京地区一次灰霾天气的微脉冲激光雷达观测分析

利用微脉冲激光雷达(MPL)对2012年10月南京地区的一次灰霾天气进行了不间断观测,结合地面气象要素和PM10、PM2.5质量浓度资料分析了此次污染过程颗粒物质量浓度、气象要素、气溶胶垂直方向光学特性和混合层高度(MLH)日变化趋势以及相关性并与11月11~12日非灰霾天气做了消光系数和MLH的比较.结果表明,本次灰霾天气颗粒物浓度与近地面消光系数日变化较相似,基本上呈现夜间高午后低的趋势;灰霾期间MLH峰值滞后于地面温度峰值2h,MLH与PM2.5呈现负相关关系,两者相关系数为-0.57;霾天MLH远低于非灰霾天;霾期间近地面消光系数大部分时刻大于1.0km-1,远大于非霾日0.1~0.25km-1范围的消光系数.     

使用RCFP-IC对南京市不同污染状况下PM_(2.5)中水溶性离子的观测分析

本文使用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分在线分析系统(RCFP-IC)和美国热电污染气体分析系统(EMS系统)对2013年11月16日—12月10日南京地区PM2.5中主要水溶性离子和污染气体进行了观测分析,并结合气象要素数据分析了灰霾天PM2.5中主要水溶性离子的污染特征.结果表明:不同污染条件下PM2.5中水溶性离子分布差异较大,清洁天浓度最大的6种离子排序为SO2-4NO-3NH+4Cl-NO-2K+,霾天(11月20—24日)和雾-霾天(12月1—8日)前6种离子排序分别是SO2-4NH+4NO-3NO-2Cl-K+和NO-3SO2-4NH+4Cl-NO-2K+.受污染源和化学反应的日变化影响,不同离子的日变化特征不同.污染天NO-3、SO2-4和NH+4的浓度是干净天的2.8~5.0倍.不同水溶性离子对能见度的影响不同.     

北京2010年10月一次典型灰霾过程光学特性分析

利用探空资料、NECP再分析资料、AERONET气溶胶反演资料等分析了北京地区一次典型灰霾天气过程的成因及气溶胶光学特性参数变化情况.结果表明:此次灰霾期间,稳定的环流形势、湿润的环境及逆温结构的存在是灰霾得以持续和发展的重要原因.灰霾期间AOD、PM2.5浓度逐渐增大,能见度逐渐降低,这可能与局地气溶胶的累积和相对湿度的增大有关,使气溶胶粒子的消光性增强.气溶胶的体积谱表现为双峰型结构,细粒子体积浓度峰值远大于粗粒子浓度峰值,且细粒子浓度峰值逐日增大,Angstrom波长指数在1.2~1.4之间,两参数均可表明此次灰霾过程的污染粒子以气溶胶细粒子为主;灰霾期间SSA逐日增大,表明气溶胶粒子的散射性逐渐增强,SSA随波长的变化主要呈现两种变化趋势,这与当日主控粒子的尺度有关.因气溶胶的作用,使到达地面的辐射通量减小.这些光学特性参量的变化为了解北京地区灰霾期间气溶胶特性及其气候效应提供了参考.     

山洪灾害风险评估的研究进展

在自然灾害风险评估的视角下,分别从致灾因子危险性、临界雨量、承灾体脆弱性,以及综合风险四大方面综述了山洪风险评估研究的进展。综合分析发现,山洪灾害的致灾因子主要涉及气象、水文、地质、地貌等方面,研究内容主要包括对影响因子的机理分析和相关影响程度大小分析;临界雨量是山洪预警的重要参考指标,主要通过降水历史资料分析、水文资料估计或机理模型来确定;脆弱性评估对相关数据要求较高,且需要经常更新,才能保证其有效性;山洪风险评估是一项综合研究,相关学者基于RS和GIS技术提出了不同的统计模型和机理模型。此外,基于历史资料分析和情景分析的风险评估对于山洪灾害管理也具有重要意义。     

台风灾害的关联经济损失评估——以江苏省为例

以2008年江苏省台风灾害为例,基于投入产出模型及乘数原理,评估台风灾害造成的产业关联间接经济损失、劳动者报酬乘数效应、国民收入乘数效应及就业乘数效应。研究发现:①2008年江苏省台风的直接经济损失为5.794 6亿元,造成的产业关联间接经济损失为13.796 4亿元,后者是前者的2.38倍;②造成劳动者报酬减少7.530 4亿元,国民收入减少23.926 3亿元,就业岗位减少43 698个;③对此次台风灾害高度敏感的产业包括:农林牧渔业、食品制造及烟草加工业、化学工业、金属冶炼及压延加工业、通用、专用设备制造业、电力、热力的生产和供应业、交通运输、仓储业等。     

嘉兴市春季一次持续雾霾过程中气象条件与污染物变化特征分析

2015年5月17~20日嘉兴市发生了一次持续性雾霾过程,本研究根据5月17~22日污染气体(O_3、SO_2、NO_2和CO)、PM_(10)、PM_(2.5)、10 nm~10μm气溶胶数浓度、气象要素及边界层探空数据,分析了这次过程的成因及其不同污染物的变化特征.结果表明,副高位置北抬、均压场结构、地面静小风和边界层中逆温层为这次雾霾过程的发生和维持提供了水汽、动力和热力条件.这次雾霾过程包含1次降雨和2次雾过程(雨雾和辐射-平流雾).雾霾过程中NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)的浓度较高,SO_2和O_3的浓度较低.强降雨对PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2清除作用较大,弱降雨会加重污染过程.雨雾的发展过程中,PM的浓度持续积聚;辐射-平流雾过程中,PM浓度先快速下降然后再增加.不同过程中气溶胶数浓度谱均为单峰型分布,但是谱型差异较大,干净天、降雨、雾霾过程、雨雾和辐射-平流雾过程中气溶胶数浓度谱峰值分别位于20~30 nm、100 nm、30~60nm、120 nm和90 nm.表面积浓度谱在干净天、降雨、雾霾和雨雾过程中均为三峰型分布,辐射-平流雾为四峰型分布.