北京大气中常规污染物的垂直分布特征

近地层大气中的污染物的垂直变化对地面空气质量有直接影响.2004年9月22日─10月30日,以北京325 m气象塔为观测平台,分别在气象塔的8,47,120和280 m处,对大气中的O₃,CO,NO,SO₂和NO_x 5种污染物及温度、湿度、风向和风速4项气象要素进行同步连续观测.5种污染物在各层日变化均明显,其中8,47和120 m 3层的变化一致,但280 m处的φ(O₃)高于其下3层,夜间尤其明显.当φ(NO₂)/φ(NO)小于25时,φ(O₃)与该比值表现出很强的相关性,8,47,120和280 m处的相关系数分别为0.86,0.72,0.58和0.57.主成分分析中,280 m处各主成分组成与其下3层完全不同,进一步表明该处的污染物与低层污染物分布规律不同,该处的污染物除受局地湍流扩散影响外,还显著受到区域水平输送作用的影响.      

武汉市降尘污染特征及影响因素

以武汉市2006—2013年降尘数据为例,采用SPSS19.0软件统计分析了中部地区内陆城市的降尘污染特征及其影响因素。结果表明,月均降尘污染呈5月峰、11月谷三次曲线型,季节降尘污染呈春季夏季冬(秋)季,年均降尘量呈显著下降趋势。各功能区降尘量差异显著,从多到少顺序依次为工业区交通稠密区居商工混区清洁区。根据主成分分析结果,对于武汉这类经济发展中的中部内陆城市来说,气象因素是影响降尘的重要外在因素。社会因素是主要内在影响因素,其中经济发展因子的影响高于环境建设因子。     

基于GIS的烟台市PM10时空分布与气象因素分析

以2006-2010年的烟台城区PM₁₀监测数据及同期烟台市气象数据为依据,采用ArcGIS分析其时间、空间分布,研究几种气象因素对PM₁₀分布的影响。发现PM₁₀浓度呈现出春、冬季较高,夏、秋季较低的变化趋势,但各区域PM₁₀的变化有一定的不同。在空间上,PM₁₀表现出了一定的污染集中性,且其污染的中心随季度不同会出现移动。烟台城区内PM₁₀浓度分布与风速、湿度具有一定的相关关系,而与气温的关系为非线性。     

1999年我国主要气象灾害及异常气候事件

１９９９年,我国先后出现了干旱、暴雨洪涝、台风、风雹、沙尘暴、雪灾和冻害等多种气象灾害,特别是干旱持续时间长、范围广,旱情重。除上述气象灾害外,本年度还出现了冬暖,夏凉、春寒、倒春寒、夏季高温和秋老虎等异常气候事件,本文主要是几种主要气旬灾害和异常气候事件的发生特点和影响进行了分析和评述。     

库尔勒市大气颗粒物污染特征与影响因素分析

针对库尔勒市PM 10、PM 2.5年均浓度超标现象,基于市区3个环境监测站2013—2017年的逐时观测数据,分析PM 10、PM 2.5污染特征、成因及其主要影响因素。结果表明:①2013—2017年库尔勒市PM 10年均浓度变化较大且无明显趋势,PM 2.5年均浓度整体呈下降趋势;②季节尺度上,库尔勒市PM 10在每年2—5月呈现高浓度,PM 2.5高浓度期则为10月至翌年5月;③城郊的开发区站PM 10浓度最高,老城区的州政府站PM 2.5浓度最高,在PM 10和PM 2.5的高浓度期空间差异尤其显著;④PM 10与风速显著正相关,来自塔克拉玛干沙漠的风蚀沙尘颗粒物是库尔勒地区颗粒污染物的主要来源;⑤库尔勒市PM 10主要为外源输入,PM 2.5则以城市内源为主,相对湿度、风速、风向、温度等气象条件是影响大气颗粒物浓度及分布的重要因素。     

Impacts of Meteorological Factors on PM10: Artificial Neural Networks (ANN) and Multiple Linear Regression (MLR) Approaches

In this study, prediction capacities of multi-linear regression (MLR) and artificial neural networks (ANN) onto coarse particulate matter (PM₁₀) concentrations were investigated. Different meteorological factors on particulate pollution were chosen for operating variables in the model analyses. Two different regions (urban and industrial) were identified in the region of Kocaeli, Turkey. All data sets were obtained from air quality monitoring network of the Ministry of Environment and Urban Planning, and 120 data sets were used in the MLR and ANN models. Regression equations explained the effects of the meteorological factors in MLR analyses. In the ANN model, backpropagation network with two hidden layers has achieved the best prediction efficiency. Determination coefficients and error values were examined for each model. ANN models displayed more accurate results compared to MLR.     

湖南省长株潭城市群臭氧分布特征研究及分析

利用长沙、株洲、湘潭城市群2015-2019年臭氧质量日浓度资料及同期气象要素数据,对典型城市群臭氧(O3)浓度变化特征及其与气象条件之间关系进行研究.结果表明:2015-2019年间长株潭城市群臭氧浓度呈上升趋势,年平均浓度增幅和臭氧超标率由高到低的顺序为长沙>湘潭>株洲;臭氧浓度在夏季最高,而月变化特征呈现双峰结构...     

Understanding Recent Climate Change

Abstract:  The Earth's atmosphere has a natural greenhouse effect, without which the global mean surface temperature would be about 33 °C lower and life would not be possible. Human activities have increased atmospheric concentrations of carbon dioxide, methane, and other gases in trace amounts. This has enhanced the greenhouse effect, resulting in surface warming. Were it not for the partly offsetting effects of increased aerosol concentrations, the increase in global mean surface temperature over the past 100 years would be larger than observed. Continued surface warming through the 21st century is inevitable and will likely have widespread ecological impacts. The magnitude and rate of warming for the global average will be largely dictated by the strength and direction of climate feedbacks, thermal inertia of the oceans, the rate of greenhouse gas emissions, and aerosol concentrations. Because of regional expressions of climate feedbacks, changes in atmospheric circulation, and a suite of other factors, the magnitude and rate of warming and changes in other key climate elements, such as precipitation, will not be uniform across the planet. For example, due to loss of its floating sea-ice cover, the Arctic will warm the most .     

基于优化参数的陕西省气温、降水栅格化方法分析

基于统计、地统计基本原理,运用传统插值法、地统计插值法、多元回归法和模拟气象站点法4 大类11 种方法,对陕西省2003-2012 年平均气温、降水量数据进行栅格化。结果表明:① 多元回归法和模拟气象站点法均能大幅提高气温数据的估测准确度,且多元回归法对气温的表示更加精细,其中以“回归+残差IDW(Inverse Distance Weighting)”法精度最高,MAE、RMSE、R²分别为0.498、0.775 和0.954 8;② OK(Ordinary Kriging)法对降水数据的估测准确度最高,MAE、RMSE、R²为46.934、69.251 和0.947 8;③ 气温、降水栅格化方法具有明显的区域性,不存在绝对普适的最优方法,应根据数据类型、地域特征对原始数据进行探索性分析,从而获得区域最适合的栅格化方法;④ 陕西2003-2012 年多年平均气温为10.925 ℃,标准差2.221 ℃,气温随纬度、海拔的增加而降低,具有鲜明的纬度和垂直地带性;平均降水量为664.446 mm,标准差213.226 mm,降水呈现由南向北逐渐递减的趋势,纬度地带性较强。     

基于综合气象干旱指数（CI）的干旱时空动态格局分析——以甘肃省黄土高原区为例

借助ArcGIS9．3和SPSS数据软件平台,根据甘肃省黄土高原区33个气象站1962-2010实测气象资料,利用综合气象干旱指数（CI）对甘肃省黄土高原区近50年的干旱特征进行了时空分析。首先计算了各站历年逐日的CI指数,统计近50年各站点出现的干旱过程、各时段的干旱事件,在此基础上分析了甘肃省黄土高原区历年各地区干旱发生的覆盖范围、频率和不同等级干旱发生的多年平均天数,揭示了甘肃省黄土高原区干旱发生的时空差异和动态格局。分析结果表明,（1）甘肃省黄土高原区有大范围干旱发生的年份,夏季和秋季较多分别有13、8a,冬季最少,只有3a。（2）从空间尺度来看,甘肃省黄土高原区中兰州一榆中一靖远一带和庆阳北部属于高值区,而岷县、渭源一带属于低值区;106°E以西“临洮．通渭．天水”一带和庆阳东南部是干旱变幅最大的地方。（3）从季节尺度来看,夏季干旱频率和持续日数最多,春季、秋季次之,冬季最少。