基于Gompertz的气象水文装备维修器材消耗量分析与预测

利用由Gompertz曲线推导出的生命周期曲线建立了气象水文装备维修器材消耗-时间模型.计算表明,由Gompertz曲线推导出的生命周期曲线可以较好地反映气象水文装备维修器材消耗量与时间之间的关系,所建模型的预测结果也较好,具有较高的实用性,为探索气象水文装备维修器材消耗规律提供了一种简单有效的科学方法.     

1956-2005年上海气象灾害时空变化分析

根据上海市历史气象灾害资料,对1956-2005年上海5种气象灾害的时空变化特征进行了分析.结果表明:①从时间变化来看,气象灾害年际变化呈波动上升趋势;从各灾种来看,1956-1985年影响上海的5种气象灾害发生的次数基本均衡,而1986-2005年暴雨洪涝和大风两种灾害成为影响上海的主要气象灾害.②从空间变化上看,浦东新区和崇明县为气象灾害高发区,而闵行区和金山区为低发区;对各灾种来说,除暴雨洪涝的发生次数和频度在市区最高外,其余4种气象灾害均是在浦东新区最高,而暴雨洪涝是各区发生次数和频度最高的,龙卷风则是最低的.     

陕西省精细化地质灾害气象预报预警研究

在黄土高原和秦巴山区地质灾害与降水相关特征分析基础上,介绍了陕西省气象台精细化地质灾害气象预报预警模型与业务系统.利用新一代多普勒天气雷达和自动气象站加密资料实现了综合雨量的精细估计,结合GIS地形地貌信息和历史灾害风险分析确定出降水影响系数后,通过计算指标量与灾害临界阈值判断实现了陕西省l 915个乡镇地质灾害的逐日...     

泰山顶(1534 m)夏季气溶胶粒径分布特征

使用宽范围粒径谱仪对泰山顶2017年6月1～25日10 nm～10μm气溶胶数浓度粒径分布进行观测,结合PM(PM_(2. 5)和PM10)以及气象要素数据,分析了泰山顶气溶胶粒径分布特征及其主要影响因素.结果表明,观测期间泰山PM_(2. 5)和PM10的平均浓度分别为20. 7μg·m~(-3)和82. 4μg·m~(-3),PM_(2. 5)/PM10仅为25. 1%.数浓度、表面积浓度和体积分数平均为8 672. 8cm~(-3)、408. 3μm2·cm~(-3)和24. 2μm3·cm~(-3).数浓度谱分布为单峰型分布,表面积浓度和体积分数谱分布均为三峰型分布.数浓度和表面积浓度的主导粒径分别为10～20 nm和100～500 nm,体积分数的主导粒径为100～500 nm和2. 5～10μm.风向对PM和数浓度的影响要比风速的影响大.随着RH的增加,气溶胶数浓度谱由双峰型分布转变为单峰型分布,表面积浓度谱由单峰型分布转变为三峰型分布.     

青岛近海生物气溶胶中总微生物的分布特征

为了解生物气溶胶中总微生物浓度的月季分布和粒径分布特征,于2016年9月～2017年7月期间在青岛近海连续采集了大气生物气溶胶分级样品,并利用DAPI染色-荧光显微镜计数方法测定了生物气溶胶中总微生物浓度.结果表明,采样期间青岛近海生物气溶胶中总微生物浓度范围为1. 86×10~5～2. 54×10~6cells·m~(-3),平均值为(6. 84±4. 83)×10~5cells·m~(-3).大气中总微生物浓度的季节变化为春季和冬季较高,夏季较低,秋季最低,统计分析显示秋季和春季、夏季大气中总微生物浓度具有明显的季节变化差异(P 0. 05).生物气溶胶中总微生物月均浓度在2. 65×10~5～1. 12×10~6cells·m~(-3)之间,最高值出现在2017年2月,最低值出现在2016年9月. 2015～2017年青岛秋冬季大气中总微生物浓度一日中变化较大,但并未呈现出明显的日变化规律(P 0. 05).生物气溶胶中总微生物的粒径分布呈现偏态分布, 7. 0μm粒径所占比例最高,可达20. 5%～27. 3%;粒径分布随月份不同而有变化,呈现双峰分布和偏态分布两类.相关性分析显示,总微生物浓度与AQI、CO、PM_(2.5)和PM_(10)等因子呈显著正相关(P 0. 05),与温度、风速和风向等气象因素以及NO_2、SO_2和O_3等因子无显著相关(P 0. 05).多元线性回归模拟结果显示,生物气溶胶总微生物浓度中20. 6%的变化与相对湿度和PM_(2.5)相关.     

Daily Activity and Mobility of the Common Shrew (Sorex araneus L.)

Data on the daily activity and mobility of the common shrew (Sorex araneusL.) were obtained by the method of animal marking and recapturing in test plots. Sex- and age-related differences in the locomotor activity of animals were revealed, which depended on population size and the phase of the population cycle. Under natural conditions, animal activity in the daytime proved to decrease to a lesser extent than in captivity. The mobility (locomotor activity) of shrews was shown to depend on population density, reproductive rate, and weather.     

广州市大气TSP浓度变化及其与气象因子的关系

利用实地监测大气TSP浓度和局地气象数据,研究了2005年至2006年广州市不同功能区大气TSP浓度变化及其与气象因子的关系。结果表明,工业区大气TSP月平均浓度0.273mg/m3最高,显著高于交通繁忙区的0.207mg/m3;极显著高于商业区的0.180mg/m3、社区的0.155mg/m3和对照郊区的0.142mg/m3。研究显示,广州市大气TSP污染仍然比较严重。广州市大气TSP浓度与降雨呈现负相关性,与温度呈极显著的负相关性,与相对湿度呈显著的负相关性,与风速呈负相关性,与风向的相关性不明显。各功能区大气TSP浓度与局地气象因子也存在类似的规律。     

气象模拟误差对异戊二烯排放估算的影响

利用MEGAN模式估算了珠三角地区2006年异戊二烯的排放情况,并设计了两组敏感性实验深入探讨了气象模拟误差对异戊二烯排放的影响.估算结果显示,2006年珠三角地区异戊二烯的排放量为95.56×106kg(以C计),且主要分布在珠三角地区周边植被覆盖较高的地方;受气象条件季节变化的影响,异戊二烯的排放表现出显著的季节和日变化特征,最大异戊二烯排放通量季节出现在夏季,为0.920t·km-2(以C计),最大排放速率均出现在13:00.敏感性实验结果显示,气象模拟误差能显著影响异戊二烯的排放,升高(降低)太阳辐射的输入,异戊二烯的排放量增加(减小)36.20%～50.70%(30.73%～41.88%),大于温度改变引起的排放量变化;升高(降低)气象输入并不会改变异戊二烯排放的日变化特征,但能显著影响排放速率的大小.上午8:00或下午17:00,异戊二烯排放速率的改变最为明显.     

中国经济行业产出对气象条件变化的敏感性影响分析

为研究天气气候变化对中国经济行业产出的影响变化,引入气象因素的Cobb-Douglas生产函数,采用了带一阶自回归变量的Panel data-Random effect-AR(1)模型,研究经济产出对气象条件变化的边际影响和敏感性分析。研究表明,气象条件变化对中国8个行业、31个省(区、直辖市)的国民经济产出存在显著敏感性影响。在控制资本和劳动力影响因素的条件下,1984—2006年共22年间中国GDP总值对气象条件变化的敏感性影响约为12.36%。在计量经济效益预测中,度量了我国省域行业经济产出对气象条件敏感性影响,总体特征为:北部大于南部,西部大于东部,在北部以中部气象条件相对更为敏感,而在南部以中部气象条件相对更为不敏感,这与自然气候带分布、地理环境、经济发展类型及其水平和气象灾害分布等均有关系。农业、建筑业、批发零售业、工业、交通运输业、服务业、金融业和房地产业对气象条件变化的敏感性影响从大到小依次为25.4%、14.7%、13.2%,10.9%、10.7%、10.7%、9.2%和7.9%。     

三亚市臭氧污染特征、输送路径及潜在源区分析

基于2015-2019年三亚市空气质量自动监测数据和气象观测资料,结合后向轨迹聚类与潜在源区分析等方法,分析了三亚市O₃污染特征。结果表明:2015-2019年三亚市O₃浓度总体优良,优良天数比例为97.9%(标准状态),超标天均为轻度污染,多发生在秋冬季。O₃浓度与平均相对湿度、气温和降水量呈负相关关系,与平均风速呈正相关关系,同时与风向密切相关。6-8月气温较高,主导风向为偏南风,O₃及其前体物以本地排放为主,O₃浓度较低;秋冬季盛行东北风,易受到来自内陆的污染传输影响,O₃浓度相对较高。当日最高气温为20~30℃、日均相对湿度为65%~85%、日均风速为3~8 m/s、主导风向为东北风时,三亚市发生O₃超标的概率较高。台风外围和冷高压南下是导致三亚市O₃超标的2种典型天气形势。经聚类分析得到,2019年2个污染过程气团输送路径均来自东北方向,潜在源区分析WPSCF与WCWT的高值区一致性较好,均表明珠三角地区是三亚市重要的O₃污染潜在源区,需要加强与珠三角地区O₃污染的联防联控。