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。     

气象因素对广州市大气中二噁英污染特征的影响

采用高分辨气相色谱/高分辨质谱仪测定了广州市环境空气中2,3,7,8-PCDD/Fs的含量,并对其来源进行初步分析.重点研究了广州市大气二噁英浓度的空间和季节分布特征,分析其毒性当量浓度变化与气象因素的相关性,并利用美国空气资源实验室的拉格朗日混合单粒子轨道模型对气流轨迹进行模拟,为了解广州市大气二噁英污染状况提供重要的基础数据.结果表明,工业区的二噁英浓度高于其他功能区;大气二噁英毒性当量浓度最高值出现在春季;风向和风速、温度和气压、相对湿度、降水等气象因素都会对大气二噁英的污染程度产生影响,温度、风速与大气二噁英浓度呈负相关,但相关性不明显;经过气团后向轨迹分析,秋季气流轨迹主要往西北地区延伸,冬季大气团运移较慢,主要来自内陆地区,春夏季节气流主要经过东南沿海或海面到达广州.     

杭州灰霾天气超细颗粒浓度分布特征

利用快速迁移率粒径谱仪(FMPS)对杭州2013年12月6～11日连续灰霾天气和灰霾消退过程超细颗粒进行监测,分析颗粒物浓度变化和粒径谱分布特征及其与气象的相关性.结果表明,颗粒物日变化特征为夜晚数浓度较高,凌晨数浓度开始降低,08:00和18:00上下班高峰期出现一个小峰值,体现出明显的交通源峰值,表明交通排放对大气污染影响较大.灰霾天气下颗粒物最高数浓度达到8.0×104cm-3.粒径谱呈双峰分布,峰值粒径分别为15 nm和100 nm,粒径在100 nm附近的粒子占大多数,粒子以爱根核模态和积聚模态为主,平均数量中位径CMD(count medium diameter)为85.89 nm.而在灰霾消退过程,颗粒物数浓度降低,峰值粒径向小粒径演变,粒径在100 nm附近的粒子逐渐减少,核模态粒子增多,大于积聚模态,平均CMD为58.64 nm.气象因素中能见度和风力与数浓度主要呈负相关,相关系数R分别为-0.225和-0.229,相对湿度与数浓度正相关,相关系数R为0.271,冬季大气比较稳定,水平温度与数浓度的相关性较小.研究灰霾天气数浓度分布和气象因素的综合影响对其形成机制及控制有重要意义.     

2011年10月珠江三角洲一次区域性空气污染过程特征分析

2011年10月18—25日珠江三角洲地区出现了一次区域性空气污染过程,重污染区域集中在西部,后期向中部转移,PM₁₀为首要污染物.针对本次空气污染过程的研究发现,此次珠江三角洲地区空气污染过程主要受大尺度冷高压活动的影响,一直为下沉气流所控制,500 m以下近地层风速很小,边界层高度较低,存在贴地逆温层,非常不利于污染物的输送和扩散.PM₁₀浓度与风速、能见度呈显著的负相关关系,与温度相关性不显著;且与风速和温度的相关性存在滞后性.稳定天气形势、大范围下沉气流、近地层静小风和贴地逆温是导致这次区域性空气污染过程的气象原因,PM₁₀浓度增加导致珠江三角洲能见度下降.     

不同季节气象条件对北京城区高黑碳浓度变化的影响

利用2013年至2015年北京城区黑碳气溶胶(下文统称为"BC")和PM2.5观测资料,结合地面气象观测资料、ECMWF边界层高度再分析资料和FNL/NCEP不同高度风速再分析资料,讨论了BC质量浓度及其在PM_(2.5)质量浓度中所占比例(下文统称"黑碳占比")的季节、月、日变化特征,并通过计算北京城区BC浓度与不同高度风速的相关矢量,分析了气象条件和外来输送对北京城区BC浓度变化的影响.结果发现:研究时段内北京城区BC浓度平均值为(4.77±4.49)μg·m~(-3);黑碳占比为8.23%±5.47%.BC浓度和黑碳占比在春、夏季低,秋、冬季高,其日变化特征在4个季节均为"白天低夜间高"的单峰型特征.随着PM_(2.5)浓度的升高,BC浓度增大,黑碳占比减小.当北京地区风向为东北、东北偏东、东南和西南偏西(主风向)时,BC浓度与风速和边界层高度均呈反向变化,即随风速和边界层高度的增大而减小.另外不同季节BC浓度随风速变化的临界值及其变化速率不同.冬季高BC浓度时段,北京城区BC浓度在低层大气的关键影响区分别位于河北南部与山东交界地区以及河北西北部与山西内蒙交界地区;高空关键影响区主要位于北京以西的河北西部、山西北部和内蒙古地区.     

怪异的「碧利斯」

2006年强热带风暴“碧利斯”,气象专家用“怪异”两个字形容它。其特点是,形状怪异,没有统一的台风中心：路径怪异,移动速度忽快忽慢。专家们指出,这类热带风暴风力不是特别强,但含水量比较大,容易发生强降雨。7月14日12时50分,怪异的强热带风暴“碧利斯”如期在福建省霞浦县北壁镇登陆。     

基于信息扩散理论的气象灾害风险分析方法研究

由于传统方法在气象灾害风险分析实际应用中的分析结果与实际情况相关系数较低,提出基于信息扩散理论的气象灾害风险分析方法。选取致灾危险性、承灾体脆弱性、承灾体暴露性以及区域防灾抗灾能力作为气象灾害风险因子,利用信息扩散理论对气象灾害风险因子数据信息进行集值化处理,扩大样本数据容量,利用评价函数对气象灾害风险定性分析,确定气象灾害等级。经实验证明,设计方法分析结果与实际情况相关系数平均值为0.97,分析结果具有较高的可信度,在气象灾害风险分析方面具有良好的应用前景,能够为气象灾害风险分析提供有力的理论支撑,有助于提高应对气象灾害的能力,避免遭受更大的经济损失。     

连云港O3污染评估及影响因素研究

统计分析了2014～2018年连云港市O_3浓度水平、污染天数变化趋势,利用O_3探测激光雷达开展O_3浓度的时空变化特征观测。结果表明,连云港市O_3污染整体呈上升趋势,2018年O_3污染最重,年均浓度达170.0μg/m~3,污染天数达47d。矿山设计院站点O_3污染最重,胡沟管理处站点相对较轻,2014～2018年O_3均值分别为166.4μg/m~3和148.0μg/m~3。2018年矿山设计院和德源药业两站点O_3超标天数最多,4月、6月、9月和10月O~3超标天数同比上升幅度较高。在一定气象条件下北方污染气团经传输也会抬升连云港近地面的O_3浓度。     

西南山地区域森林火险综合预报模型研究——以重庆市为例

森林火灾严重破坏森林生态系统的结构和功能,针对其风险预报开展研究具有重要的理论意义和应用价值。通过融合气象、地表覆盖和人类活动等要素的方式构建森林火险综合预报模型,是西南山地区域森林火险综合预报业务化应用的重要发展方向。基于《森林火险气象等级》国家标准(GB/T 36743-2018),本文研究首先构建了重庆市森林火险气象风险预报模型。然后通过融合可燃物因素和人为因素的方式,进一步构建重庆市森林火险综合预报模型。最后利用历史火点数据针对上述两类模型的精度进行对比和分析。研究结果表明:重庆市森林火灾发生次数较多,且呈现出季节性规律;重庆市森林火灾的发生不仅受到气象条件的影响,而且受到地表覆盖和人类活动等多种要素条件的共同影响;与森林火险气象风险预报结果相比,森林火险综合预报结果在空间分布上具有更高的精细程度;森林火险综合预报模型能有效提高森林火险等级预报精度。     

米泉市大气污染与气象因子变化特征分析

通过对米泉市大气污染状况进行分析,揭示大气污染与其所处的地理特征、气象特征的关系,并对大气污染物TSP、降尘污染与气象因子变化特征进行分析,进一步阐述尘污染是影响米泉市大气环境质量的重要指标。