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。     

广州地区春季酸雨的物理和化学特征

对1986年春季广州地区酸雨综合观测的雨滴谱和离子成分资料表明:春季有频繁的酸雨出现,其中SO2-₄, NO-₃、NH+₄和Ca2+四种离子成分是影响雨水酸性的主要因素。由于春季降雨常是间歇性小雨,雨滴谱型窄,雨滴均方直径仅0.5mm左右,这种降雨类型有利于冲洗大气中的气溶胶粒子和污染气体。雨水酸度和电导率随降雨过程的延续而呈下降趋势。      

基于气象和遥感数据的河南省干旱特征分析

干旱是一种常见的自然灾害,严重影响着我国的农业生产。论文分别采用标准化降水指数(SPI)和条件植被指数(VCI)对河南省干旱时空特征进行分析,并探讨了气象干旱和农业干旱的相关性。结果表明:近60 a河南省气象干旱频率呈现出轻微上升的趋势,夏秋两季气象干旱频率较高,农业干旱频率在秋冬两季较高,气象干旱和农业干旱频率在不同季节呈现出不同的空间分布特点。整体上看,农业干旱相对于气象干旱,存在一定程度的滞后:冬季最长,约为2个月,春季较长,约为1个月,而夏季最短,小于1个月;河南省SPI和VCI的相关性具有明显的时空分布特征:冬季和春季相关性较强,夏季次之,秋季最差;平原和盆地区等冬小麦/夏玉米种植区正相关性较强,在非耕地区有所减弱,而在信阳南部等水稻种植区正相关性差。     

沧州近地面臭氧浓度与气象条件关系

利用2013—2018年沧州市臭氧监测数据和气象数据,运用相关和百分位阈值法,分析了沧州市臭氧污染特征及气象因子对臭氧污染的影响。结果表明:沧州市臭氧浓度呈现明显的季节变化特征,春季和夏季最高;臭氧超标日数也集中在春夏季,臭氧浓度和超标日数均呈逐年增加趋势;在所有气象因子中气温与臭氧相关性最强,较高的气温是沧州市臭氧发生的必要条件,气温越高越容易导致高浓度的臭氧污染;绝大多数情况下,臭氧浓度与相对湿度呈负相关关系;降水量级及降水性质都会对臭氧浓度造成明显影响;风向与风速影响臭氧污染物的水平传输和垂直扩散,冬春季影响明显;春季臭氧浓度的增加与风速增大导致的混合层高度增加有重要的关系;颗粒物通过影响到达近地面的气象要素间接影响臭氧浓度。沧州地区臭氧超标日的出现伴随着一系列气象条件的共同改变,包括晴天少雨、混合层高度增加、风速增大、相对湿度降低及气温升高等气象特征,污染结束则伴随着相反的气象变化。     

西安咸阳国际机场高速公路低能见度事件变化特征及影响因子分析

利用西安咸阳高速公路交通气象自动观测站网2013年8月—2015年4月共21个月的交通气象实时观测资料,对该路段大气低能见度事件变化特征及其主要气象影响因子进行了初探。结果表明:造成低能见度事件主要有霾(52.9%)、雾(31.3%)和降水(15.8%)三种天气现象发生。各月低能见度事件发生频率秋季最高,春季次之,夏季最低。各时次出现低能见度事件的频率呈白天低、夜间高的单峰单谷型变化。秋冬季节低能见度事件发生期间,高速路段雾、霾所占比例相当;当相对湿度大于80%时,与能见度呈多项式型负相关。秋冬季节机场高速路段低能见度发生期间,96.0%以上为小风或静风天气。夏季高速路段能见度与逐分钟降水量变化趋势呈镜像反相关,且二者呈显著的幂指数型相关(R2=0.7076)。     

生活垃圾卫生填埋场清污分流与渗滤液收集系统的探讨

当今在我国城市规模快速扩张,城市生活垃圾量迅猛增加。为了消纳城市生活垃圾,各个城市陆续建设了一批现代卫生填埋场。填埋场垃圾体受到自身腐化、雨水浸透会产生垃圾渗滤液,而渗滤液是高浓度有机废水,若不有效控制产生量,不仅会对外界环境产生不利影响,还会增加填埋场运行处理成本,甚至影响垃圾堆体的稳定性,危及填埋场安全运行。因此,对生活垃圾卫生填埋场实行清污分流以减少渗滤液与对不同类型滤液收集系统进行分析是很有必要的。     

西安市雨水径流中重金属季节性污染特征及分析

为了探讨一年四季不同时段内城区各区域内雨水径流中重金属污染现状、变化特点、重金属之间的相关关系及污染源分析,采集了西安市几条典型城市交通干道在2013年全年的雨水径流样品,利用电感耦合等离子质谱仪(ICP-MS)测定其中重金属Fe、Mn、Pb、Zn、Al、Cd的含量,对雨水径流中重金属季节性变化进行了分析.结果表明,西安城区路面径流重金属污染严重,Fe超国家标准3倍,在全年中都保持较高的含量,且浓度值随人为活动密集度增大而增加;Mn、Zn在一年中呈现出:冬季>秋季>夏季>春季的趋势;Pb的浓度随着车流量的增加而增大,表现出:冬季>春季>夏季>秋季的趋势.因子分析表明,Fe、Al被同一污染源——自然污染源所影响;Zn、Cd受到人为污染源的影响较大;Mn、Pb受到交通污染源的影响较大.     

城市化进程对植物开花物候的影响研究

植物物候的变化可以指示多尺度气候变化可能产生的影响,因此开花物候和展叶物候的研究获得了越来越多的关注。本文重点概述了城市化进程对开花物候的影响。研究结果显示:北美、欧洲、中国等国家或地区各种生态系统中城市内春季开花植物往往比非城市区域生境的植物开花提前;此外在这些环境中,一年生植物和虫媒植物对气候变化往往比多年生植物和风媒植物更加敏感。许多研究认为城市热岛效应导致了植物开花提前,但城市化地区植物开花物候的变化对生态系统产生的影响目前尚不明确。全球气候变化研究表明,气候变化可能导致一系列重要的生态问题以及人类本身相关的问题,如花粉过敏季节提前和延长等,因此未来需要更多的实地研究来解决这些问题。     

基于最小二乘法的雷暴天气下飞行改航决策研究

飞机在飞行中若受到雷暴天气的影响,轻则产生颠簸,重则受到雷击和冰雹。为削弱雷暴天气的影响,采用两运动物体相撞模型,判断飞机沿预计航线飞行是否会在未来某时间点进入雷暴环境中并提前改变飞行航迹,从而防止雷暴天气对飞机造成的不良影响。先通过对气象雷达回波图的分析,找到机场终端区有可能影响飞机飞行的雷暴,并根据过去时间点雷暴的位置及状态,采用最小二乘法预测雷暴运动的轨迹方程,进而通过方差分析找出最接近雷暴运动的轨迹方程;再根据飞机飞行的预计航线、速度计算出飞机计划飞行的运动轨迹方程;最后由雷暴和飞机相对时间的运动轨迹方程,可求出未来何时飞机与雷暴之间有最小的距离,并利用数理统计学中的区间估计方法来评估其可行性,由此判断飞机飞行是否会受到雷暴天气的影响,若受影响飞机则需要改变原飞行航迹避开雷暴。案例验证结果表明此方法具有一定的可行性和可靠性。     

麻雀的风景

早晨,慵懒地立在北窗前,目光习惯地飘向楼下小区花园的草木。迎春花早开过了,丁香花也谢幕了。无花的时节,这个长方形的花园中间,几棵高大的枫树开始神气地扭动着枝条。我正凝神间,忽然看见有几片叶子从一丛丁香树上恍惚飘落。奇怪,离秋风扫落叶的时节还大老远呢,何来落叶飘零？我拿过眼镜戴上,细看。呵,原来是一群麻雀正从树上飞落,而我误以为落叶。     

基于PCA-BN的银川市空气质量预测

考虑到在城市空气质量的预测中参与建模的气象因素之间可能存在相关性,增加了模型结构和数据分析的复杂度,以银川市10项历史气象数据和空气中6种主要污染物浓度数据为基础,利用主成分分析(PCA)方法对10项气象数据进行降维处理并提取气象因素的综合评价指标,结合贝叶斯网络(BN)建立了银川市空气质量的预测模型(即PCA-BN模型),并与随机森林(RF)模型的预测结果进行了比较。结果表明:RF模型和PCA-BN模型预测结果的准确率分别为88.03%和97.88%,且实验证实PCA-BN模型在银川市空气质量的预测中有较高的预测精度,有效地降低了模型结构和数据分析的复杂性,其在城市空气质量预测中具有一定的实用价值。     

冬、春季东海气溶胶和雨水中尿素氮的研究

有机氮是海洋大气气溶胶和雨水中的重要氮组分,其中的尿素氮由于具有生物可利用性以及广泛的自然源和人为源,故其沉降入海后可能对海洋生态系统产生重要影响.利用2006年11～12月和2007年2～3月在东海航次中采集的23个总悬浮颗粒物样品、 4套安德森分级样品以及10个雨水样品,分析了其中尿素氮、氨氮和硝氮的浓度.在冬、春季节,气溶胶中尿素氮的浓度分别为0.2～17.7 nmol·m^-3和6.5～14.6 nmol·m^-3,雨水中的浓度分别为7.8～18.1 μmol·L^-1和12.1～35.3 μmol·L^-1.在气溶胶和雨水中,尿素氮的浓度均表现为春季高于冬季.相对于氨氮和硝氮,尿素氮在气溶胶中对氮组分的贡献约为5%,在雨水中的贡献接近20%.与氨氮、硝氮的粒径谱分布不同,尿素氮在各粒径段所占的比例相差不大.春季,尿素氮在0.43～0.65 μm细粒子上的贡献稍高,为19.8%,冬季,在3.3～4.7 μm粗粒子上的贡献稍高,为20.0%.因子分析结果表明气溶胶中尿素的浓度在冬季主要来自土壤尘的贡献,春季则主要与土壤中尿素的升华有关.     

XGBoost-LSTM变权组合模型支持下短期PM2.5浓度预测——以上海为例

为进一步提高PM_2.5浓度预测的精度,基于XGBoost和LSTM进行改进得到变权组合模型XGBoost-LSTM（Variable）.过对预测因子进行相关性分析,得到其它大气污染物和气象因素对PM_2.5浓度的影响,确定最优PM_2.5浓度预测因子,再将预处理后数据集输入LSTM模型和XGBoost模型分别进行预测,采用基于残差改进的自适应变权组合方法得到最终预测结果.结果表明,污染物变量的相对重要性高于气象因子变量,其中当前PM_2.5和CO浓度的相对重要性较高,而平均风速和相对湿度重要性较低.XGBoost-LSTM（Variable）模型的RMSE、MAE和MAPE值为1.75、1.12和6.06,优于LSTM、XGBoost、SVR、XGBoost-LSTM（Equal）和XGBoost-LSTM（Residual）模型.分季节预测结果表明,XGBoost-LSTM（Variable）模型在春季预测精度最好,而夏季预测精度较差.模型预测精度高的原因在于其不仅考虑了数据的时间序列特征,又兼顾了数据的非线性特征.     

基于逐步回归分析方法的PM_(10)浓度预报模型

根据沈阳市2003～2005年的PM10浓度资料以及同期的气象要素资料,采用逐步回归方法建立了分季节的空气污染物PM10与气象因子的关系模型,并且利用2006年PM10资料和气象资料对模型进行了验证。结果表明:PM10预报浓度准确率和等级准确率最好的是夏秋两季,最差的是春季。春季当PM10日均浓度出现很高值时,预报结果与实测值有较大的误差,但趋势是一致的。秋季趋势的一致性不好,但波动比较小。冬季和夏季预报值与实测值的变化趋势基本上一致。     

基于BP神经网络的天津市PM2.5浓度预测研究

根据天津市2013年12月1日-2013年12月24日气象监测数据,先进行温度、湿度、风力因素对PM2.5浓度影响的相关性分析及定性分析,绘制温度、湿度和PM2.5浓度的二维趋势分布图及气体扩散风向浓度分布图;再运用BP神经网络模型对天津市2013年12月25日-2014年1月9日PM2.5浓度进行仿真预测,最终得到精确预测值.结果表明:温度及风速因素与PM2.5的浓度成反比,湿度因素与PM2.5的浓度成正比,而且通过BP神经网络模型对于“离散样本”、“气象参数不确定性”的实际天气情况可以得到较高的预测精度.     

广东沿海牡蛎石油烃污染研究——Ⅳ.牡蛎体石油烃含量的季节变化

本文研究了深圳湾牡蛎体石油烃含量的季节变化特点。结果表明,牡蛎体的石油烃含量从春季到初秋前呈上升趋势,夏末达到最高值,其后趋于下降,到冬季有所回升,达次高值后翌年春季下降到原来的含量水平。冬季节平均含量的大小顺序为:夏季>冬季>秋季>春季。深圳湾牡蛎体石油烃含量的季节变化主要与水体石油烃浓度和牡蛎本身生殖循环引起的总脂类量及体重的变化有关。此外,水温、盐度的变化亦有某些间接的影响。文章对上述影响因子进行了讨论。     

2017年京津冀地区PM2.5污染特征及潜在来源分析

京津冀及周边地区大气污染问题突出,秋、冬季重污染天气频发。为探讨该地区PM_2.5污染来源,分析其污染状况和气象因素的关系,利用2017年京津冀地区空气质量监测站的气象资料如气压、风速、相对湿度、温度、降水量等,结合ArcGIS软件空间插值法、SPSS 21.0的Pearson相关性分析等方法,采用拉格朗日混合型的扩散模型HYSPLIT后向轨迹聚类分析方法,探讨北京地区主要气团传输轨迹,结合GDAS气象资料计算潜在源贡献因子。结果表明:1）2017年京津冀地区ρ（PM_2.5）年均为64.4μg/m3,比2016年下降11.5%,全年达标天数占比为74.2%。2）京津冀地区PM_2.5与气压、相对湿度呈正相关,其中气压与PM_2.5相关性最高;与风速、日照时长、温度、降水量呈负相关,其中日照时长与PM_2.5相关性最高。冬季比其他季节影响更为显著。3）从时间尺度看,冬季污染最严重,秋、春季稍好,夏季PM_2.5优、良级占92.4%;其中,1月平均ρ（PM_2.5）最高。4）从空间范围看,整体上京津冀地区呈现南高北低,南北差异相对明显,其中其北部承德、张家口、秦皇岛地区ρ（PM_2.5）最低,石家庄、邯郸PM_2.5污染较严重。5）源解析结果表明,冬季北京地区主要受本地污染源影响,在春、秋季节受周边区域源贡献因子PSCF值>0.4,河北、山东、河南等地对北京PM_2.5的污染有一定的源贡献。     

长输油气管道河沟段水毁灾害气象风险评价研究

地质灾害是威胁长输油气管道安全的主要风险源之一,其中穿越河道或冲沟(统称河沟)段的长输油气管道易受暴雨洪水冲刷的危害,动态评价河沟段水毁灾害气象风险对长输油气管道安全管理具有重要意义。探讨了适合长输油气管道河沟段暴雨洪水和冲刷深度的计算方法,在此基础上设计了半定量评价指标体系,以综合评判河沟道段长输油气管道水毁灾害的风险等级;应用此方法对江西省某天然气管网一期工程19处评价点水毁灾害进行了气象风险评价。结果表明:与50年一遇暴雨状况相比,100年一遇暴雨状况下该河沟段管道水毁灾害风险概率较前者有升高的趋势,其中有2处评价点的风险概率明显升高,该评价结果与实际条件较为符合。该研究可为长输管道等开展相关安全评价提供参考。     

河西走廊东部沙尘日变化特征及其与气象因子的关系

沙尘天气是河西走廊东部多发的灾害天气之一.为提高河西走廊东部沙尘天气的预测、预报、预警水平,更好地预防沙尘灾害和沙尘天气对空气质量的污染.利用河西走廊东部5个气象站1960-2016年逐日沙尘（包括浮尘、扬沙及沙尘暴）资料和四季平均气温、最高气温、最低气温、平均风速、大风日、蒸发量、降水量、相对湿度等资料,运用统计学方法分析了河西走廊东部各强度沙尘日的时空分布特征以及沙尘日与气象因子的相关性.结果表明:受海拔、地形地貌以及天气系统等影响,各强度沙尘日（除浮尘外）由东北向西南呈递减趋势.年代、年各强度沙尘日呈显著减少趋势,沙尘暴、扬沙、浮尘递减率分别为-2.436、-5.277、-5.719 d/（10 a）,气候趋势系数均通过了α=0.01的显著性水平检验.年沙尘日的时间序列均存在着6~8 a的准周期变化.各强度沙尘日均为春季最多,秋季最少,且各季节沙尘日均呈显著减少趋势,递减率为春季>夏季>冬季>秋季,气候趋势系数均通过了α=0.01的显著性水平检验.各强度沙尘日月变化比较一致,高峰值出现在4月,低谷值出现在9月.气象因子对沙尘天气有一定的影响,同一季节气象因子对各强度沙尘日的影响相对一致,但不同的季节气象因子对各强度沙尘日的影响不一致.热力因子和动力因子是影响沙尘天气的主导因子,水分因子的影响较弱.研究显示,气候变暖、冷空气活动频次和强度减弱是沙尘日减少的主要原因之一,大气环流的季节性转变是沙尘天气季节性变化的主要原因.      

华南地区高山酸沉降化学研究

1987—1989年春季,在华南地区衡山、狮子山、苗儿山和白云山观测到华南高山降水酸化,各测点降水pH<5.6的频率大于68％,平均pH值在3.56—4.85之间,分析了高山降水的化学特征,及其与高山的地理环境等因素的关系.结果表明,高山雨水与高空云水有相似性,狮子山和白云山的云雾水主要属地形云,受局地源的影响更为严重,化学性质更接近于地面雨水.