长株潭地区秋冬季环境空气质量分析及与气象参数的关联性研究

以湖南省长株潭3市为研究区域,分析其在2013年第4季度的城市环境空气质量状况,并与上年同期进行对比,同时研究PM_2.5质量浓度和AQI值与气象参数的相关性。结果表明,PM₁₀和PM_2.5是长株潭3市的主要大气污染物;2013年第4季度中,长株潭3市在11月份的空气质量最好;总体上,3市中,湘潭市的空气质量最差,而3市2013年第4季度的环境空气质量较上年同期明显下降,复合污染特征越来越明显。PM_2.5质量浓度和AQI值与气象参数都有一定的相关性,尤其是与能见度显著负相关,与风速、湿度和气压微弱负相关,而与温度微弱正相关。与上年同期相比,长株潭3市在2013年第4季度的气温偏高,湿度较小,平均风速小,气象条件不利于大气污染物扩散。因此,尽管3市的污染治理力度大,减排成效明显,但城市环境空气质量反而较上年同期下降。在大气环境容量基本利用殆尽的情况下,不利气象条件随时可能直接诱发严重的大气污染问题。     

国外气象灾害防御立法及其我国取向建议

2015年刚刚结束的两会,多位人大代表、政协委员也多次呼吁加快制定我国《气象灾害防御法》.另据《光明日报》报道:“人大常委会建议尽早启动气象灾害防御立法”.     

东亚中高纬环流对黑龙江省春播期降水异常的影响

探讨了东亚中高纬环流对黑龙江省春播期降水异常的影响。结果表明:在500h Pa平均高度场和距平场上,西低东高、北高南低以及西负东正、北正南负等特征有利于出现较大降水,纬向环流或西高东低以及南正北负或西正东负等特征有利于干旱少雨。在850h Pa风距平场上,中国东北和华北为气旋环流,俄罗斯远东和鄂霍次克海为反气旋环流,黑龙江省多偏东风距平,这些特征有利于出现较大降水;与此相反的特征有利于干旱少雨。     

兰州市不同径粒大气颗粒物污染特征及气象因子的影响分析

空气污染程度与就诊率、呼吸道发病率及死亡率等有着密切的联系。兰州市在上世纪末曾被喻为卫星上看不到的城市,它的大气污染程度一直以来为人们所关注。利用2013年国家环保部公布的兰州市5个监测点（涵盖了4区1县）大气细粒子PM10及PM2.5的监测数据,针对全年的日均PM2.5与PM10质量浓度并结合了同期的气象因子进行分析研究,结果表明：春冬季为兰州大气中两种颗粒物的污染的高峰期（春季峰值为3月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为309和103μg· m-3,超标倍数为1.062与0.436;冬季峰值为11月份,PM10及PM2.5质量浓度的月均值为203和85μg· m-3,超标倍数为0.353与0.7）,夏秋季为低谷（波谷为9月份,PM10及PM2.5的月均值为96和39μg· m-3,均低于国家标准）。PM2.5与PM10质量浓度比值均在0.4与0.5之间,呈一定的线性关系,大气污染较轻。当温度在-3~0℃之间时,大气中PM2.5与PM10质量浓度变化较剧烈。露点温度高于-3.15时,使得PM10的质量浓度下降明显;当日均露点温度高于1.85时,PM2.5的质量浓度随着露点温度的增大而降低,说明湿沉降对着两种粒子的清除作用明显。降水对大气中的两种颗粒物均呈现清除作用,但是在降水后PM10质量浓度迅速回升,但PM2.5质量浓度却变化不大。风向偏西时,大气中细颗粒污染物浓度增加。风速的增加对PM2.5有一定的清除作用,但由于兰州市的地貌特征,使得大气中PM10的质量浓度增加。上述结果为兰州市大气污染的监测与治理及大气污染预报提供了重要的依据。     

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。     

基于数值模拟与资料同化探究长三角地区冬季PM2.5污染过程的气象影响

细颗粒物(PM_2.5)累积主导着长三角地区冬季空气污染,其中,气象要素具有重要的作用.本文结合WRF-Chem模式和WRF-FDDA技术,针对2019年1月12—16日发生在长三角地区的一次典型PM_2.5污染过程进行数值模拟分析.通过敏感性试验,量化分析地面气象因素（温度、风速、相对湿度）对该地区PM_2.5浓度的影响,并利用对自动气象站观测资料的四维资料同化试验,探究气象场改进对PM_2.5模拟的改善.模拟结果表明,长三角地区PM_2.5污染受气象条件影响程度较为显著,PM_2.5浓度与风速和温度呈显著负相关,与相对湿度呈正相关.水平风速减少40%、温度增加3℃、相对湿度增加20%分别造成了+4.68%、-2.82%与+2.2%的PM_2.5浓度变化.而同化气象资料显著地改善了模拟的气象场精度,其均方根误差（RMSE）统计项中相对湿度减小9.68%,温度减小1.02℃,风速减小0.35 m·s^-1,这也使得PM_...     

山西省城市地区近年来环境空气臭氧污染特征及来源解析

基于山西省2018—2020年国控点位O₃监测数据分析了全省O₃污染特征,分别以晋城市和太原市为典型城市,分析了温度、相对湿度和风向风速等气象因子以及前体物(NO_x和VOCs)对O₃的影响,并采用CAMx模式开展2020年6—8月山西省O₃区域和行业来源解析. 结果表明:① 山西省O₃超标天数中以O₃轻度污染为主,且中度及以上污染呈增加趋势,O₃污染集中出现在5—9月,且呈现较强的地域性特征,O₃浓度日变化呈单峰型特征. ② ρ(O_{3-1 h})(臭氧1 h平均浓度)与气温、风速均呈正相关,与相对湿度呈负相关,高温、低湿有利于O₃的生成. 风速与ρ(O_{3-1 h})呈分段式线性关系,ρ(O_{3-1 h})随着风速增大而升高,当风速大于某一阈值时,ρ(O_{3-1 h})随风速的增加而下降. 以典型城市晋城市为例,当温度在25 ℃以上、相对湿度在30%~60%之间、风速为4~5 m/s,且风向为南风和东南风时更容易出现ρ(O_{3-1 h})高值. ③ 山西省2020年6—8月O₃区域来源解析表明,各城市O₃本地源贡献较弱而传输贡献影响显著(>80%). ④ 山西省2020年6—8月O₃行业来源解析表明,各市工业源类(电力源、焦化源和其他工业源)的贡献率在50%左右,柴油交通源贡献率在20%~27%之间. 研究显示,山西省O₃污染传输贡献影响显著,联防联控势在必行,电力源、焦化源和柴油交通源对O₃生成贡献较大,亟需优先加强管控.      

京津冀及周边地区“2+26”城市臭氧的季节性变化规律

城市臭氧(O₃)污染已成为当前主要的大气污染问题之一,也是空气污染防控面临的新挑战. 然而,基于长时段连续监测数据的O₃浓度季节性变化规律及成因解析仍较薄弱. 本文基于2014年3月1日—2021年2月28日空气质量在线监测平台日尺度数据,通过偏相关等方法探讨京津冀及周边地区“2+26”城市O₃的季节性变化规律. 结果表明:①“2+26”城市2014—2020年O₃年均浓度上升速率为3.82 μg/(m3·a),呈现先上升后下降的趋势,下降速率小于上升速率;O₃浓度的季节性变化特征表现为夏季>秋季>春季>冬季. ②2014—2020年O₃轻度污染天数占比最大且呈上升趋势,除北京市外,其他城市夏季O₃中度污染天数上升趋势明显. ③2017—2020年O₃浓度与CO、NO₂浓度的显著负相关性在夏季和冬季有所增强. O₃与SO₂浓度的关系由2014—2017年春季、夏季和秋季的显著负相关变为2017—2020年夏季和冬季的显著正相关(P<0.05). ④春季和秋季O₃浓度与日均气温呈显著正相关,夏季和冬季O₃浓度与相对湿度呈显著负相关,与日均风速的相关性则相对较弱. 研究显示,“2+26”城市O₃污染协调治理成效显著,需在保持现有NO_x控制力度基础上强化VOCs控制,加强SO₂治理,进一步遏制夏季O₃浓度上升.      

环境因素数据质量审核方法研究

目的 解决大气环境试验站的气象数据报表存在数据缺失、数据超过边界、数据内部不一致、数据时间不一致等问题,采用数据质量审核技术找出缺失、可疑或错误的数据,对科研人员进行警示,使其能够追根溯源,分析存在问题的原因。方法 参照相关规程和标准,建立环境因素数据质量审核算法和审核流程,并使用计算机语言编程固化流程和算法,利用多线程算法对数据进行扫描,实现大批量气象数据的并行审核。结果 利用Python语言设计了环境因素质量控制软件,通过该软件的应用证明了该方法合理、有效,能够快速、准确地标注气象数据报表中存在质量问题的数据。利用软件统计了存在问题数据的数量和正确率。结论 通过加载数据测试,证明了环境因素数据质量审核方法和审核流程合理有效,利用设计的审核软件实现了气象数据报表快速审核,提高了审核效率,减少了科研人员的劳动强度,为进一步填补、修正和利用数据奠定了基础。     

黑龙江省玉米干旱与低温冷害复合发生的温水特征及产量分析

利用1981—2018年黑龙江省玉米农业气象观测站资料,基于国家气象行业标准中水分亏缺指数、≥10℃积温距平指标判识玉米出苗—乳熟期干旱、低温冷害,规定同一站同1年内干旱和低温冷害均有发生为两种灾害复合发生,以数理统计、对比分析方法分析其温水特征及玉米相对产量变化率。研究结果表明：1981—2018年间,研究区玉米出苗-乳熟期干旱和低温冷害复合发生累计110站年,各站发生3～11年,时间上呈减少趋势,1980年代为高发期,1990年代中期以后发生减少,空间上呈西多东少态势,松嫩平原西南部为多发区;玉米出苗-乳熟期干旱和低温冷害复合发生期间的温水特征总体表现为日均温非持续偏低,而呈波动-间隔式偏低,64站年发育期内50%以上时间的日均温较常年偏低,平均低温日数为54.0 d,未出现有效降水量的日数平均多达73.2 d,有效降水量大于0 mm的日数平均仅16.0 d,有效降水量少,88站年不足300 mm,大雨以上等级有效降水频次少,平均仅2.1 d;研究区93.3%站点玉米出苗-乳熟期发生干旱和低温冷害复合灾害年份与未发生复合灾害年份相比,玉米相对产量变化率均为负值,一定程度上表明干旱和...