不同源汇信息提取方法对区域CO2源汇估算及其季节变化的影响评估

从大气二氧化碳(CO2)浓度观测资料中准确提取源汇或本底信息对区域及全球碳源汇及大气CO2浓度长期变化趋势的定量估计至关重要.本研究以瓦里关大气CO2浓度观测资料为例,探讨了同期地面风和同期一氧化碳(CO)浓度观测资料作为源汇信息提取或本底值筛选因子的有效性.结果表明,地面风和同期CO浓度在冬季可作为筛选因子,但是夏季将其作为筛选因子不是十分有效.采用局部近似回归法(robust estimation of background signal,REBS)、傅里叶变换法(Fourier transform algorithm,FTA)和新发展的平均移动过滤法(moving average filtering,MAF)进行大气CO2浓度源汇及本底信息提取.结果表明,MAF法因其以每2周为一个拟合窗口,采用不断变化和调整的过滤标准,避免了在局部将抬升浓度或吸收浓度百分比过高或者过低估计,优于另外两种方法.3种方法对因区域排放源导致的大气CO2的抬升量的结果无显著差异,但对因区域吸收汇导致的大气CO2降低量差异明显.结果表明,3种方法均可以对受到人类活动排放源影响的CO2抬升浓度合理地筛分,但只有MAF法可对夏季吸收浓度较好地判别.MAF法获得的1995~2008年瓦里关大气CO2多年平均季振幅为约10.3×10-6(摩尔分数,下同),与前期观测结果一致;而REBS法得到的大气CO2逐年季振幅约为9.1×10-6,将会导致低估区域或全球CO2通量值.     

基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究

文章基于WRF-CMAQ空气质量数值预报系统,对石家庄地区未来3 d逐小时SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)6种污染物浓度进行预报,选取2014年5-11月市区7个国控点的监测数据对模式预报能力进行评估检验。结果表明,CMAQ模式预报系统对CO的日均浓度预报准确率较高,而对其他污染物浓度的预报均有不同程度高估,其中PM10的预报效果相对较好,对SO_2、NO_2和PM_(2.5)这3种污染物浓度的预报值均明显大于观测值,O_3的预报效果最差。这与石家庄市排放源清单的不确定性及污染物日浓度变化幅度较大有关。为提高模式预报的准确性,采用非线性自适应偏最小二乘回归滚动法建立订正模型对逐小时污染物浓度预报值进行订正,结果明显改善了CMAQ模式预报值,对县市级的精细化预报有一定指导意义。订正结果对首要污染物PM_(10)和PM_(2.5)浓度的日变化特征表征较好,日变化曲线及波峰波谷值与观测结果基本一致,订正后的污染物浓度能反映出其在石家庄的区域分布特征,有利于预报分析不同天气背景下污染物的空间分布特征及输送变化过程。     

30年来我国农业气象灾害变化趋势和分布特征

利用1979-2008年的统计数据分析了我国近30年来农业气象灾害的时间变化趋势和空间分布特征。结果表明:(1)1979-2008期间,我国农业气象灾害的灾情日趋严重,农业气象灾害总成灾面积和成灾比率都呈增加趋势;各类灾害中,旱灾和霜冻成灾面积和成灾比率呈增加趋势,风雹成灾面积和成灾比率变化不大呈略微下降趋势,而1989-1998年段水灾严重。(2)旱灾成灾面积在总成灾面积中所占比例最大(约占总成灾面积的1/2),其次是水灾(约占总成灾面积的1/4),再次是风雹,而霜冻成灾面积最小。(3)在区域分布方面,旱灾灾情华北地区最为严重,其次是东北,再次是西北;水灾和旱灾的轻重程度往往是一个此消彼长的关系,华中的水灾最严重,其次为华东、华南和西南;风雹灾情的轻重程度在我国的分布也有较强的区域性,华北、西北和东北是风雹的重灾区;霜冻分布各区域差异较小,西北和华中的灾情相对较重。     

基于长时间序列的北京PM2.5浓度日变化及气象条件影响分析

基于2005~2014年北京宝联(城区)和上甸子大气成分本底站(郊区)监测结果得到了PM_(2.5)质量浓度日变化特征,并且讨论了气象条件的影响.结果表明,北京城区PM_(2.5)质量浓度10年平均值的日变化呈双峰分布,对应早晚出行高峰.但是,该特征在2007年以后才比较明显.月际(季节)变化表现为单峰与双峰之间、日最大值在早高峰与晚高峰之间的转换.一年中早峰值浓度在5~8月最高,与地面风速小、相对湿度以及水汽压(空气绝对含水量)较高有关,该季节晚高峰期间浓度变化相对较小主要受混合层较厚、地面风速大、降雨天气发生频繁的影响.11~12月和1~2月的16:00以后浓度明显升高,混合层顶高度在14:00~17:00大幅度下降是重要的影响因素.此外,严重和重度污染日09:00以后污染加重,与年平均值和中度污染日不同.边界层偏南风对来自周边地区高架源的污染物输送是其重要的影响机制.PM_(2.5)质量浓度日变化幅度随污染加重而增大.日最大风速和相对湿度日变化对浓度日变化幅度有影响,而且午后地面出现4~6 m·s-1的偏南风也会加大日变化幅度.北京郊区PM_(2.5)质量浓度多年平均值日变化呈单峰分布,日最大值超前于城区.而且,昼间的浓度在5~7月高于冬季.本研究结果将有助于细化不利扩散条件下的污染减排方案.     

北京市秋季大气气溶胶质量浓度谱分布特征的观测研究

为了研究不同天气形势和气象要素对不同粒径段的大气气溶胶质量浓度谱分布的影响,2010年秋季在北京市采用空气动力学粒径仪对0.5 ～20 μm的大气颗粒物进行了为期2个月的连续观测.结果表明,在不同天气形势和气团运动下,质量浓度谱分布差异明显.受到西北气流影响,在质量浓度较小的清洁天气,谱分布主要集中在粗粒径段(清洁天气).当天气以静稳为主,颗粒物质量浓度值中等偏高时,粗细粒径气溶胶分布中出现谱值相近的高峰(中等浑浊天气).在受到西南气流主要影响的高质量浓度的观测日中,细粒径气溶胶在谱分布中占主要地位(高浑浊天气).在相同气团影响的天气下,昼夜间质量浓度谱分布的谱型变化趋势一致.清洁天气保持了粗粒径段的单峰分布,中等浑浊和高浑浊天气呈双峰分布.清洁天气细粒径段谱值受光化学反应影响在日间略高于夜间.中等浑浊天气中质量浓度的谱值在夜间受相对湿度和温度变化影响有显著增加.高浑浊天气下,昼夜温湿差别小,谱分布未出现明显变化.     

华北平原和山区城市PM2.5和O3变化关系比较分析

利用2015~2019年环境监测数据,对比分析华北地区平原城市保定市和山区城市张家口市PM_2.5和O₃变化和相关关系.结果表明：保定市PM_2.5夏低冬高,O₃夏高冬低,日变化为午后单峰型,而张家口市PM_2.5浓度低,日变化幅度较弱,冬季O₃日变化为午后峰值和凌晨5：00左右弱峰值双峰型.张家口市冬季全天及春夏秋季夜间O₃浓度显著高于保定市,甚至夏季出现夜间O₃超标异常,最高浓度达到202μg/m³,反映了平原城市和清洁山区大气物理化学过程变化的影响.PM_2.5和O₃在4~9月为正相关,11~3月为负相关;保定市PM_2.5-O₃相关系数日变化呈单峰型,张家口市为双峰型变化,凌晨和午后各有一峰值,华北地区平原污染区和高山相对清洁区,大气复合污染物PM_2.5和O₃作用关系的日变化及季节特征具有明显差异.     

我国西南地区吸收性气溶胶时空分布

利用2006~2017年的MERRA-2再分析数据、CALIPSO卫星反演数据以及欧洲中心（ECMWF）提供的ERA5再分析资料研究了西南地区吸收性气溶胶的时间变化趋势及空间分布特征.结果表明2006~2017年吸收性气溶胶四川盆地与云南南部整体呈下降趋势,同时存在季节性差异.CALIPSO反演的烟尘气溶胶（主要由强吸收性的碳质气溶胶组成）的三维时空分布及演变趋势表明,云贵高原的黑碳气溶胶消光系数最大,四川盆地次之;从高度分布上来看,黑碳气溶胶在青藏高原的夏季能够被抬升至8~10km（海平面高度以上）左右,而云贵高原黑碳气溶胶主要分布在2~4km左右,四川盆地则集中在1~3km左右.     

从地气耦合角度讨论沙漠的成因

沙漠的成因是干燥气候和强大风力的产物.中国的大沙漠多在地壳运动相对稳定的地区,如塔里木地区、准噶尔地区、阿拉善地区、鄂尔多斯地区以及内蒙古东部地区等,因此可以认为,可能还有地下因素参与了沙漠的形成.其形成机制可能是:地壳运动稳定地区地下的携热水汽或其他携带热量的气体不易逸出,这样就不易在稳定地区大气中造成低气压状态,因而不易吸引冷热气团来交会降雨以及不易形成水汽的垂直对流降雨,这些后果叠加在更大范围的气候干燥背景上,使这些地区更加干旱,于是形成大沙漠.这种沙漠的扩展又在一些原来不是沙漠的农业区形成沙漠或沙地.     

华北地区冬小麦干旱风险评估的初步研究

作者在本文中探讨了利用风险分析进行气象灾害影响评估的方法。根据华北地区冬小麦干旱的特点，确定了小麦各发育阶段在有限灌溉条件下的干旱指标及发生概率。利用ＦＡＯ产量与水分关系模型，计算出干旱引起的减产率，并综合考虑当地抗灾性能和承灾体密度，得到冬小麦各发育阶段及全生育期的干旱风险度，进行分级定量评估。为小麦持续高产稳产决策提供科学依据。