气候变暖对黑龙江省灾害气候影响及减灾对策

黑龙江省自上世纪80年代以来的20年里，年均温度较前30年上升了1℃。增温最大的季节是冬季，增温1．6℃，其次春季，夏秋季分列第3，4位；增温高值中心在呼玛。增温主要表现在最低气温的增高，年平均最低气温增高1．7℃，年较差变小1．16℃。气候变暖对灾害天气的影响包括：(1)风速减弱，大风次数减少；(2)暴雨次数增加；(3)干旱增强；(4)大涝次数减少；(5)低温次数减少；(6)初霜日后延；(7)寒潮次数减少；(8)大雪次数增加。针对这一情况，提出了防灾减灾的3项对策。     

秦皇岛区域几类极端天气、气候灾害的特征分析及防灾减灾探讨

秦皇岛区域是气象灾害频发地区，危害最大的有冰雹、暴雨、干旱、洪涝等。通过对秦皇岛地区48年来比较典型的极端天气事件和气候灾害的统计分析，找出极端天气和气候灾害的演变规律，为建立有效的气象灾害监测、预警系统，完善、提高防灾减灾体系提供参考，对提高当地社会和经济，抵御气象灾害的能力，减轻气象灾害具有重要意义。     

地球磁场大面积短暂异常与灾害性天气相关性初探

本文利用全国88个磁观测站提供的1990年10月1日～1991年8月31日期间地球磁场绝对强度值,进行空间线性相关分析,发现1990年11月～1991年1月,部分地区发生地磁异常,即相关系数|r_2|值(乘以因子100后)由正常值明显下降至10～40左右。而4～8个月后,地磁异常区与该地区发生的气象灾害有很好的对应关系.     

辽宁省区域性空气污染的天气分型

应用2003-2004年主要污染物浓度和气象资料,对辽宁省全年的PM10产生的区域性3级空气污染进行环流分型,按污染源划分为冬季煤烟型、春季沙尘型和夏秋大雾型.其中冬季煤烟型又分为长白山高压地形槽型、高压内部均压场型、东北高压脊,西部倒槽型、蒙古高压前均压场、蒙古低压前均压场、高压内部小范围均压场型6个型;春季沙尘型分为东北低压型、南大风型和干冷锋北大风型;夏秋大雾型分为低压槽型和低压前均压场.上述类型几乎概括了近两年PM10 3级污染的所有个例,为大气环境质量预报、总量控制等提供依据.     

西安市灰霾天气时间和区域分布特征及影响因素

依据1961—2005年共45年,西安、户县、长安、蓝田、临潼、高陵和周至7个气象台站灰霾观测资料,分析了灰霾天气时间和区域分布特征,并根据1996—2005年近10年西安逐月平均灰霾日数与近10年逐月主要气象要素相关性分析,得出:西安市20世纪70年代是灰霾日出现的高峰时期,并呈逐年减少趋势,灰霾发生的中心区域也在向郊区东南部转移;从影响灰霾天气形成的气象条件来看,气温越低,降水量和风速越小,日照越少,气压越高,越有利于灰霾天气的形成。     

内蒙古地区沙尘天气频率及其影响因素分析

基于内蒙古中西部地区45年（1961～2005年）的气象资料、沙尘暴资料,讨论内蒙古中西部地区沙尘暴频率变化趋势和气候动力因子对沙尘暴频率的影响。利用风速、降水量、蒸发量、相对湿度、大风日数等基本气象资料,建立新的影响沙尘天气的气候影响指数D模型,该模型不仅考虑影响沙尘暴的动力条件,而且也把影响沙尘暴发生的下垫面稳定情况纳入模型,所模拟的结果更趋近于现实。对各气象站计算的结果显示,气候影响指数D模型与沙尘天气频率有很好的线性关系,这种线性关系具有明显的区域特征。     

广东四大区域污染过程特征与影响天气型分析

根据广东统计年鉴将广东省划分为粤东、粤西、粤北、珠三角四大区域,利用广东省101个环保国控站点2014—2016年期间的AQI六要素与广东省86个地面气象观测站的逐日能见度、相对湿度等资料,在对"区域污染过程"进行定义的基础上,分区域诊断典型污染天气过程,并对影响天气型及特征进行分析.结果表明:广东省四大区域污染过程具有显著协同性,区域污染可归类为6种影响天气型.量化分析表明区域污染过程与区域灰霾过程基本吻合,PM_(2.5)日均最大值均达到中度污染及以上(115μg·m~(-3)).整体区域污染过程影响天气型分类统计表明:珠三角和非珠三角PM_(2.5)易污染天气型中冷高变性出海形势占比超5成;珠三角O_3易污染天气型中副高、台风外围及两者叠加型占比超6成;珠三角NO_2易污染天气型中冷高出海型占比近7成.重污染影响天气型统计表明:区域PM_(2.5)重污染过程主要影响天气型为冷高压变性出海型;区域中度至重度O_3污染过程(集中在珠三角)主要影响天气型为副高、台风外围及两者叠加型;就天气型特征而言,单纯副高控制形势下,副高异常强盛;单纯台风外围形势下,台风强度为强台风至超强台风;副高叠加台风时,华南上空为大陆副高控制.广东地区近年高PM_(2.5)(与低能见度)污染过程逐年减少,但全省臭氧污染呈增加态势,尤其珠三角区域中度至重度O3污染过程次数同比明显增加,极端过程出现概率加大,尤其在秋季副高异常强盛,同时叠加台风外围下沉气流时,可预先根据影响天气型预报,实施珠三角重点区域联防联控预案措施.     

沙尘天气对兰州市大气污染物置换和叠加作用

本文分析了2014~2015年兰州市春季沙尘天气期间颗粒污染物PM₁₀、PM_2.5及气态污染物SO₂、NO₂、CO和O₃质量浓度的演变规律.结果表明,沙尘天气造成PM₁₀和PM_2.5浓度上升,而SO₂、NO₂和CO浓度表现为降低（置换型）或升高（叠加型）,O₃浓度受沙尘天气影响不明显.置换型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为1086.9和286μg/m³,SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为16.7、41.0和1.02×103μg/m³.叠加型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为383.2和116.2μg/m³,SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为24.5、49.1和1.19×103μg/m³.置换型的PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为叠加型的2.8和2.4倍,叠加型的SO₂、NO₂和CO平均质量浓度分别为置换型的1.47、1.2和1.17倍.置换型对应的气象条件为近地面东北方向大风、显著降温和高压,即强冷空气活动时,PM₁₀和PM_2.5浓度上升,而SO₂、NO₂和CO浓度显著减小,沙尘源地主要为塔克拉玛干沙漠和青藏高原北部地区,影响气流多为1500~6000m高空西北气流.叠加型则为近地面东北风向弱风,气温和气压无明显波动,即弱冷空气活动时,初期PM₁₀和PM_2.5浓度上升,同时SO₂、NO₂和CO浓度略下降,而后PM₁₀和PM_2.5维持高值时SO₂、NO₂和CO浓度亦上升,沙尘源地主要为巴丹吉林沙漠,影响气流多为1500m以下低空西北气流.     

杭州市臭氧污染特征及影响因素分析

为研究杭州市夏季臭氧(O_3)污染特征及其影响因素,统计分析了2013—2016年杭州市O_3监测数据与杭州市气象数据,并结合AIRS卫星O_3数据探讨了台风天气系统对杭州市近地面O_3浓度的影响.结果表明:2013—2016年,杭州市O_3污染逐年加重,O_3浓度高值持续时间延长.O_3浓度与太阳辐射、温度相关,每年5月和8月太阳辐射强、温度高,O_3污染最严重;全天O_3浓度呈单峰日变化,峰值出现在午后(~14:00)太阳辐射较强、温度最高时.杭州市在日降水为0且12:00—15:00太阳辐射通量均值高于200 W·m~(-2)天气条件下,风向为东、东北或东南风且风速低于3 m·s~(-1)时,O_3浓度相对较高,易出现超标情况.台风天气系统对杭州市近地面O_3浓度有明显影响,以2014年10号台风"麦德姆"为例,台风外围系统影响到杭州时,偏东气流可将杭州以东地区高浓度O_3输送到杭州,同时下沉气流导致污染物在近地层积聚不易扩散,造成近地层O_3浓度升高.     

北京一次重污染过程的天气成因及来源分析

采用天气学分析和GRAPES-CUACE气溶胶伴随模式相结合的方式,探讨了北京市2016年2月29日~3月6日一次PM_2.5重污染过程的大气环流特征、污染形成和消散原因,并利用伴随模式追踪了造成此次重污染过程的关键排放源区及敏感排放时段.结果表明：此次重污染过程北京市PM_2.5浓度存在明显日变化,在3月4日20：00达到污染峰值,观测数据显示海淀站PM_2.5浓度达到506.4μg/m³.形成此次重污染过程的主要天气学原因是北京站地面处于低压中心,且无冷空气影响,风速较弱,逆温较强,大气层结稳定,混合层高度较低,500hPa西风急流较弱,污染物水平和垂直扩散条件差,大气污染物易堆积;此次过程中,500hPa短波槽过境、边界层偏南风急流和冷空气不完全渗透导致了本次严重污染PM_2.5浓度的短暂下降.伴随模式模拟结果表明,此次污染过程目标时刻的污染浓度受到来自河北东北部和南部、天津、山西东部、以及山东西北部污染物的共同影响,目标时刻PM_2.5峰值浓度对北京本地源响应最为迅速,山西响应速度最慢;北京、天津、河北及山西排放源对目标时刻前72h内的累积贡献比例分别为31.1%、11.7%、52.6%和4.7%.北京本地排放源占总累积贡献的1/3左右,河北排放源累积贡献占一半以上,天津和山西分别占1/10和1/20,河北源贡献占主导地位,天津和山西贡献较小;目标时刻前3h内,北京本地源贡献占主导地位,贡献比例为49.3%,目标时刻前4~50h内,河北源贡献占主导地位,贡献比例为48.6%,目标时刻前50~80h,山西源贡献占主导地位,贡献比例在50%以上.