中山市2013年污染天气形势和气象要素特征分析

利用2013年中山市空气质量监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料和WRF数值模式模拟分析了中山市全年大气污染的基本特征,总结了易于造成大气污染的典型天气形势和气象要素条件。结果表明:2013年中山市空气污染主要发生在秋季和冬季,首要污染物类型为PM_2.5和O₃,全年共发生12次持续污染事件;当中山市位于我国大陆冷高压底部(冷锋前部)副热带高压脊线北部或台风外围地区时有利于污染发生;中山市的弱(风速1~2 m/s)偏北风或偏东风、合适的相对湿度(40%~60%)和温度(秋季20~25℃,冬季10~15℃)均可能造成秋冬季的大气污染,而高温(大于30℃)是造成夏季大气污染的主要原因。1月PM_2.5重污染期间的WRF数值模拟结果表明:此次PM_2.5污染是小风(风速小于2 m/s)、地面增暖(增温2℃)、增湿(增湿5%以上)综合作用的结果,而大风(风速大于4 m/s)的强扩散作用对PM_2.5的清除效果显著。     

基于随机森林算法的长江三角洲地区PM2.5浓度模拟研究

PM_(2.5)影响人们的生活,危害城市居民的健康,因而在大范围、连续空间上精准预测PM_(2.5)的浓度对于降低居民暴露在大气污染环境中的风险意义重大。基于空气中PM_(2.5)浓度对气象因子、社会经济因子和下垫面条件因子的响应关系,利用皮尔逊相关分析、PCA分析和随机森林模型RF构建了长江三角洲地区浓度的预测模型。研究发现:(1)PM_(2.5)浓度大小分布与夜间灯光指数NLI、国内生产总值GDP、降雨量PRE、温度TEP、相对湿度RH、植被指数EVI以及土地利用覆被LUCC呈显著相关(P0.05),其中NLI和GDP与PM_(2.5)浓度呈正相关,PRE、TEP、RH与PM_(2.5)浓度呈负相关。(2)主成分数量为4时,方差累积贡献率达到86.7%,PRE、RH、GDP、NLI和EVI是影响长三角地区PM_(2.5)浓度空间变化的最重要的5个因子。(3)PCA-RF模型对于PM_(2.5)浓度的预测具有较好的表现且在长三角中西部的城市预测效果好于东南部沿海城市。相对于逐步回归SR模型,PCA-RF模型验证数据集上的均方根误差RMSE降低12.7%,决定系数R2提高12.1%,平均绝对误差MAE降低8.3%。     

采暖期大气颗粒物PM1.0和PM2.5中水溶性离子污染特征

为了解采暖期大气PM_(1.0)和PM_(2.5)中水溶性离子污染特征,采集哈尔滨市2014年11月至2015年3月采暖期PM_(1.0)和PM_(2.5)的样品,进而分析其中的水溶性离子(F-、Cl-、NO-3、SO2-4、Na+、NH+4、K+、Mg2+、Ca2+)的质量浓度。结果表明:PM_(1.0)和PM_(2.5)中的水溶性离子具有相同的变化趋势。采暖期间PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度总和分别为25.4~60.7μg/m~3和38.8~78.0μg/m~3。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中NH+4、NO-3、SO2-4占比较高,而F-、Mg2+占比较低。PM_(1.0)和PM_(2.5)中9种水溶性离子质量浓度均为夜间大于白天。在PM_(1.0)和PM_(2.5)中,Mg2+和NH+4、F-和Cl-呈显著相关,说明它们来自相似的污染源,在PM_(1.0)中的K+和Ca2+显著相关,故它们受相似的污染源的影响。根据酸度与各离子的相关性,得出SO2-4和NH+4是控制大气颗粒物酸碱性的主要离子。另外,气象因素对PM_(1.0)和PM_(2.5)的浓度有影响。     

杭州城区PM2.5和PM10污染特征及其影响因子分析

利用2013年12月—2014年11月杭州城区空气质量监测站PM_(2.5)、PM_(10)浓度值结合气象、道路、人口数据以及站点周边绿地信息分析PM_(2.5)、PM_(10)浓度时空特征及其影响因子。结果表明,杭州城区各监测站PM_(2.5)和PM_(10)晴天日浓度变化趋势基本一致,PM_(2.5)比PM_(10)污染严重;晴天日PM_(2.5)、PM_(10)浓度值与对应的温度(-0.463,-0.281)、风速(-0.305,-0.332)呈负相关,与湿度(0.257,0.239)呈正相关;晴天有风时,杭州市区PM_(2.5)、PM_(10)污染北部重于南部,东部重于西部,浓度极高值集中在风速小于5 m/s时段,且风速越小浓度值越高;温度为12℃左右,湿度在60%~80%时,颗粒物污染最严重;交通高峰时各监测站PM_(2.5)、PM_(10)污染程度存在明显差异。相关性分析表明,PM_(2.5)、PM_(10)污染程度与道路密度成正比,与缓冲区内绿地覆盖面积成反比。PM_(2.5)污染程度与人口密度成正比,PM_(10)污染与人口密度成反比。     

烟花爆竹禁燃对春节期间东北地区空气质量影响评估

利用2015—2017年春节期间东北地区主要大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO和O3)质量浓度监测资料及相应气象因子(温度、湿度、风速和气压)观测资料,分析了春节期间烟花爆竹禁燃对东北地区空气质量的影响。结果表明:随着东北地区主要城市禁燃力度的增强,空气质量逐年提升,PM_(2.5)和SO_2浓度逐年大幅度下降。禁燃可明显降低城区PM_(2.5)浓度,而由于春节期间污染源整体减少,城区和城郊监测点PM_(2.5)浓度值差异减小。烟花爆竹对PM_(10)和PM_(2.5)浓度影响高于对气体污染物SO_2、NO_2和CO的影响。此外,气象条件对东北地区春节期间禁燃改善空气质量的效果也有明显影响。因此,结合春节期间的气象条件,在东北地区实施禁燃政策动态调整非常必要。     

太原地区大气污染物输送特征分析

使用太原地区历史气候资料讨论了太原市大气污染物向外输送的规律.通过对飞机航测、地面监测和低空同步气象观测资料的综合研究,对太原市大气污染物向太原盆地中、南部的输送通道和SO2向气溶胶转化等方面提出了进一步的认识.     

Long-run changes in radiative forcing and surface temperature: The effect of human activity over the last five centuries

We test two hypotheses that are derived from the anthropogenic theory of climate change. The first postulates that a growing population and increasing economic activity increase anthropogenic emissions of radiatively active gases relative to natural sources and sinks, and this alters global biogeochemical cycles in a way that increases the persistence of radiative forcing and temperature. The second postulates that the increase in the persistence of radiative forcing transmits a stochastic trend to the time series for temperature. Results indicate that the persistence of radiative forcing and temperature changes from I(0) to I(1) during the last 500 years and that the I(1) fingerprint in radiative forcing can be detected in a statistically measureable fashion in surface temperature. As such, our results are consistent with the physical mechanisms that underlie the theory of anthropogenic climate change.     

甘肃天水市冬小麦条锈病发生发展的气象预测

利用1985-2005年天水市3个不同气候区气象、冬小麦条锈病病叶率和严重度等资料分析得出:天水条锈病菌主要在海拔1 300m以上区域潜育越夏,1 900m以下区域安全越冬;该地既有自生菌源,又有来自陕西宝鸡至甘肃陇南徽成盆地和西汉水流域流行区域菌源病菌的随风漂移侵入。锈病菌源量与严重度秋季以中南部山区最大,春季则以中部河谷半山-干旱区最大。统计分析建立了冬小麦条锈病预测预报数学模型,其历史拟合率达85%以上,其中重度半大流行发生年份历史拟合率在90%以上,预报准确率较高,服务效果显著,为冬小麦条锈病发生发展的气象预测预报和科学防治提供了依据。     

华北地区冬小麦干旱受灾率多尺度分析

以华北区域内56个气象站历年逐日降水量资料、冬小麦发育期资料以及产量资料为数据支撑,研究华北地区冬小麦干旱等级指标,并在此基础上分析不同等级干旱受灾范围变化的周期性振荡特征.首先,分析冬小麦干旱指标距平与相对气象产量间的关系,然后,制作指标距平与相对气象产量相关性大小的分布格局图,进而,根据冬小麦干旱指标负距平与减产率...     

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从时问变化来看,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。