2017年广东省台风期间O3污染过程特征及影响因素分析

2017年7月25日至8月2日台风"纳沙"和"海棠"影响期间,广东省出现大范围O_3污染过程,分析了其变化特征和影响因素。结果表明,台风登陆前城市O_3污染逐渐加重,而台风登陆后O_3污染逐渐缓解,污染较重城市集中分布在广东省中部,主要是广州市、佛山市、江门市、东莞市、中山市、汕尾市和清远市。造成台风期间O_3污染的主要原因是:(1)双台风影响期间,广东省总体受海平面高压控制,以高温晴热天气为主,太阳辐射强、气温高、降水少,相对湿度较低,有利于本地光化学反应进行;(2)受台风外围下沉气流影响,垂直方向扩散条件不利,而平流层O_3有可能向下运输;(3)台风登陆阶段,近地面风向以偏北风为主导,且风速小,导致O_3浓度出现明显的上升。     

环境空气监测子站气象仪器性能状况比对研究

气象监测是环境空气质量监测的重要组成部分,在环境空气质量精细化管理中发挥着重要作用。气象部门通常采用集中送检或现场校准的方式对气象仪器性能状况进行检查,但环保部门对监测子站气象仪器的相关性能检查还处于空白状态。结合国家环境空气质量自动监测网管理现状,研究采用现场比对方式进行气象仪器性能评估。试验过程中,温度、气压比对数据结果最好,湿度、风速比对数据结果较好,风向比对数据结果较差。因此,在气象部门集中送检和现场校准方式之外,环保部门采用现场比对方式,对空气子站气象仪器性能状况进行评估总体可行,对正常开展空气子站气象监测具有重要意义。     

云南突发灾害现场应急气象服务体系的构建

近年来极端天气、气候事件频发,影响日趋广泛,为制定防灾、减灾、抗灾决策,更好地保护人民生命财产安全,迫切需要气象服务为地震、山洪泥石流等自然灾害现场提供更具针对性、准确性的基础保障。该文对2014年云南鲁旬6.5级地震现场应急气象保障服务过程回顾,总结应急现场气象服务的不足,分析应急现场气象服务的需求和特点,提出满足云南省突发灾害应急现场气象服务体系的主要功能,并具体分析系统各功能部分的设计技术要点。     

极端干旱水文年(2011年)夏季珠江口溶解氧的分布特征及影响因素研究

气候变化背景下,极端气候事件对河口生态环境的影响已引起许多研究者的关注.基于2011年夏季的调查资料,分析了珠江口在极端干旱情况下溶解氧的分布特征及其与海水稳定性、营养盐和浮游植物分解之间的关系,并对河口底层低氧区的成因进行初步探讨.调查结果发现,在珠江特低径流量的情况下,珠江口邻近海域底层明显出现低氧状态,DO的最低值仅为1.38 mg.L-1.相关性分析显示,表层水和底层水之间的ΔDO与ΔT、ΔS、ΔDIN、ΔSS和ΔPOC都达到显著相关的水平,其中ΔDO与ΔT和ΔPOC呈极显著的正相关,而与ΔS呈极显著的负相关关系.研究表明,与1999年和2009年夏季不同,2011年夏季珠江口底层低氧环境的形成主要与极端干旱气候下低径流导致河口水体滞留时间延长及颗粒态有机物质在沉降过程中的分解耗氧有关.另外,从最低DO值的角度分析,珠江口季节性缺氧程度在过去20 a间并未呈现显著的变化趋势.     

冬季高速公路逐时路表温度LSTM预测模型

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。     

宋代关中地区旱灾研究

通过对宋代关中平原历史文献资料的整理和分析,来了解此时关中平原干旱灾害的年度变化、等级差异、发生季节、地区间的频次分布情况。据统计,宋代关中平原从公元960年至1279年,共319年,发生旱灾95次,平均每3.3年发生一次;旱灾频次在宋代早、中、晚期变化不均,早期发生频次最多,中期最少,晚期较少,但变幅较大。旱灾主要集中于春、夏两季;空间上关中自东向西灾害频次逐渐增多。在旱灾等级分布上,可划分为小、中、大、特大四级灾害,各占40%、35%、17%、8%。旱灾频发的原因主要有降水和气候异常波动、地形位置、人口增加、政治战争等。     

高空气象和地形数据对ADMS模型预测结果的影响

以某钢铁厂烧结单元SO2评价因子为例,对比分析ADMS模型在高空气象、地形数据等不同取值条件下的预测结果。结果表明:高空气象数据和地形数据对区域网格点最大预测值均有一定影响,复杂地形对预测结果的影响很大,且影响大于高空气象的影响;高空气象数据和地形数据对敏感点预测结果均有一定影响,但变化规律不明显,敏感点预测值有增加和降低两种趋势。     

国外天气保险略览

<正>近年来,由于全球气候变暖,极端气候事件增多,各种气象灾害日趋严重。这不仅影响了人们的正常生活,还给农业、旅游业、娱乐业等对天气敏感的行业带来了不小的经济损失。为了减少气象灾害带来的损失,一种新的保险种类"天气保险"便应运而生。     

基于SPEI的云南中部区域干旱时空变化特征分析

利用云南中部地区1961~2010年逐月降水和气温资料,采用降水距平百分率和历史旱情资料验证了标准化降水蒸散指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)在该地区的适用性,并采用Mann-kendall突变检验、Morlet小波和经验正交函数(Empirical Orthogonal Function,EOF)等方法,分析了该地区干旱的时空演变特征,结果表明:(1)SPEI与降水距平百分率在时空上具有很好的相关性,验证了SPEI对降水变化的敏感性;(2)SPEI指数与历史旱情资料比较吻合,能够有效地反映云南中部区域的干旱特征;(3)年均SPEI呈波动下降趋势,干季SPEI降低趋势明显。年均SPEI存在着24a的主周期和9a的次周期,并于1977年发生了突变,此后开始降低,在整体上呈现出干旱化的趋势;(4)从SPEI的空间分布特征来看,其在整体上受大尺度气候系统的影响表现出一致的下降趋势,而在区域内部则表现出东南-西北(干热河谷)的反向结构差异。     

基于Copula函数的汉江中上游流域极端降雨洪水联合分布特征

选取汉江中上游流域作为研究对象,根据流域九个气象站点1969~2008年逐日降雨资料以及丹江口水库同时期日入库流量资料,采用年最大值法(AM)和百分位法两种选样方式选取1 d、3 d降雨和1 d、3 d洪量极值样本,分别运用广义极值分布(GEV)、广义帕累托分布(GPD)、伽玛分布(Gamma)3种极值统计模型对样本进行单变量边缘分布拟合,运用Gumbel、Clayton以及Frank Copula函数模型对样本进行多变量联合分布拟合,遴选出描述流域降雨和洪水联合分布规律的最优概率模型。结果显示:对于AM选样样本,边缘分布为GEV时降雨洪量的二维和三维联合分布Frank Copula函数拟合效果最优;对于百分位选样样本,边缘分布为GPD时降雨洪量的二维联合分布Gumbel Copula函数拟合效果最优,三维联合分布则是Frank Copula函数拟合效果最优;比较二维和三维Copula函数模拟结果,三维联合Copula函数推求的设计值更大,说明三维联合分布考虑了更多的变量和极值信息,能更全面地反映极端降雨洪水事件的真实特征,对工程设计更显安全。