大连市大气污染天气特征及污染成因模拟分析

利用大连市2014~2015年地面观测资料、高空地面形势场和2015年12月NCEP/NCAR再分析资料,结合WRF-CMAQ数值模式,对大连市污染天气特征和污染过程的成因进行分析研究.结果表明：2014~2015年大连市共有大气污染日数145d,占20%,大气污染天气过程35个;发生大气污染时的高空形势场主要为槽后脊前的西北气流场,占63%,槽前西南气流场次之,占21%,槽区、脊区各占6%;地面形势场主要表现为风速较小的均压场（68%）和等压线密集风速较大的非均压场（32%）两种气压场.2015年12月出现的5次污染过程中,大气层结均为稳定层结,且近地面水平风速均值较小,对污染物垂直方向和水平方向上的扩散起到抑制作用,导致空气质量恶化;模拟结果发现大连市冬季污染过程中大气气溶胶的的主要成分是硝酸盐、铵盐和硫酸盐等细颗粒物,其中硝酸盐占比最大,且污染过程的增幅最为明显,说明机动车和燃煤排放已对大连市城市污染的形成产生重要影响.     

2015~2020年海南省臭氧时空变化及其成因分析

基于2015～2020年海南省32个大气环境监测站监测数据,以及同期的常规气象观测资料,采用经验正交函数分解方法（EOF）、气候倾向率和趋势系数分析等方法,探讨了海南省O₃-8h（最大8 h平均）时空分布特征,及其与前体物和气象因子的关系.结果表明,海南省ρ（O₃-8h）呈北部和西部偏高,中部、东部和南部偏低的分布特征,最高值出现在东方市(91.5μg·m^-3). 2015～2020年共有12个市县ρ（O₃-8h）呈下降趋势,其中有6个市县达到了95%的信度检验.ρ（O₃-8h）季节变化特征明显,秋季最高,春季和冬季次之,夏季最低.秋季ρ（O₃-8h）表现为上升趋势,而其余三季为下降趋势. EOF分解的前两个特征向量场的累积方差为72.58%,能够较好地描述ρ（O₃-8h）的主要分布特征.第一模态体现了ρ（O₃-8h）变化的一致性,第二模态体现了地区性差异.ρ（O₃-8h）的变化与前体物和气...     

北京市冬季气象要素对气溶胶浓度日变化的影响

对2004年1月1—15日北京气溶胶浓度与相对湿度、气压、风速、风向等气象要素的平均日变化进行分析,结果表明:北京冬季ρ(PM₁₀₎日变化明显,受气象要素的日变化影响. ρ(PM₁₀₎与相对湿度和气压呈正相关性;风速对ρ(PM₁₀)的日变化影响明显,09:00—18:00风速和ρ(PM₁₀₎变化趋势一致,呈正相关性,其他时间则呈负相关性; 风向对粗、细粒子的数浓度影响不同,细粒子数浓度在偏东风时大,西、西南风时小,而粗粒子则相反;粗、细粒子的数浓度日变化受气象要素的影响程度不同,相对于粗粒子,细粒子数浓度更易受气象要素日变化的影响.      

赤壁市生态旅游资源特色与开发

赤壁生态旅游资源丰富,特色鲜明,类型齐全,具有较大的开发价值。通过对赤壁市开发条件、开发力和客源市场的分析,作者指出了该市开发旅游资源的巨大前景,提出了建立七种不同类型生态旅游区的构想。     

北京PM10持续污染及与常规气象要素的关系

北京PM₁₀持续污染已成为重要的污染现象.选用2000年6月─2002年12月北京空气质量日报和2003年1月─2006年2月9个代表站逐日ρ(PM₁₀)监测资料,利用奥林匹克体育中心站的数据分析了2003年以来北京地区空气污染状况,总结了该站近4年的PM₁₀持续污染变化趋势,并统计其与相对湿度、温度、风速和风向等常规气象要素的相关性.结果表明:①北京近几年秋末PM₁₀持续污染有加重趋势,各站点污染具有同步性;②PM₁₀持续污染以春、秋、冬季出现次数多,概率大,相对湿度、风速和风向对其影响较大,其中相对湿度与秋、冬两季持续污染概率的相关系数分别为0.96和0.97,相关性较好.      

乌鲁木齐9、10号泉F~-映震特征的研究

从监测泉点的水文地质概况入手，结合近18年来的观测资料，分析并总结了9、 10号泉水中F-的映震特征： F-的地震前兆异常基本上都是正异常，且具有较好的重复性，即基本上遵循： 背景值-脉冲式突升-最高值-突降-恢复至背景值的规律。 而地震常常发生在F-含量恢复背景值后数天或数十天，仅有个别地震发生在F-含量达最高值时。 最后，初步认定了泉点较好的地震构造环境是造成该9、 10号泉F-具有映震灵敏性的原因。     

珠海2019年秋季一次大气污染过程的特征、 成因及来源分析

2019年秋季在珠三角典型沿海城市珠海观测到一次中重度污染过程,本文对此次过程的污染特征、形成机制和来源进行了研究.通过 采集PM_2.5样品,分析了9种水溶性无机离子（WSIIs）、有机碳（OC）、元素碳（EC）和水溶性有机碳（WSOC）等化学组分的浓度水平和污染特征;进一步结合污染过程中的不利天气形势、72 h后向气流轨迹及PM_2.5的潜在源贡献因子（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）等方法分析了污染的形成机制和来源.结果表明,有机物（OM）是污染时期PM_2.5中增长最快的组分,其次是占WSIIs约82.46%的SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺（SNA）. NO₃^-/SO₄^2-均值为0.20,表明珠海以固定源污染为主;硫氧化率（SOR）均值为0.65,氮氧化率（NOR）均值为0.08,高温高湿的气象条件可能是 造成珠海比中国其他城市SOR偏高而NOR偏低的原因.在污染时段,二次有机碳（SOC）明显增加,WSOC/SOC随污染物的升高而降低并趋近于1,因此, 污染时期的WSOC可能主要是二次生成的.副高控制型、台风外围型和高压出海型等天气形势控制着整个珠三角地区时,不利于污染物的传输和扩散,使污染加剧.后向气流轨迹分析表明,污染时期的气团轨迹主要来自于高污染的内陆地区,这可能是造成此次污染形成的重要原因和来源.WPSCF和WCWT的高值区主要集中在江西、广东等内陆地区,因此,珠海在控制本地排放的同时,也应该关注上风向临近省市的污染排放.     

云南突发灾害现场应急气象服务体系的构建

近年来极端天气、气候事件频发,影响日趋广泛,为制定防灾、减灾、抗灾决策,更好地保护人民生命财产安全,迫切需要气象服务为地震、山洪泥石流等自然灾害现场提供更具针对性、准确性的基础保障.该文对2014年云南鲁旬6.5级地震现场应急气象保障服务过程回顾,总结应急现场气象服务的不足,分析应急现场气象服务的需求和特点,提出满足云...     

长沙市冬季人行道PM2.5污染特征及影响因素

了解不同气象条件下城市人行道细颗粒物(PM_2.5)时空分布特征对于指导城市环境评价及街道空间规划布局具有重要意义。选取长沙市车流量及人流量较大的4条道路旁0、5、10 m处的人行道,在冬季晴天、阴天和大风天开展PM_2.5质量浓度、风速、温度及相对湿度监测,探讨PM_2.5分布特征与气象因子的关系。结果表明:冬季晴天、阴天及大风天的人行道PM_2.5质量浓度变化呈现双峰双谷特征,峰值均出现在06:00—08:00,其次为18:00—20:00,谷值出现在14:00—16:00及22:00—24:00;距离机动车道10m处的人行道PM_2.5含量低于机动车道旁(即距离机动车道0 m)的人行道PM_2.5含量,这种差异在大风天气下更为显著;人行道PM_2.5质量浓度与温度、风速呈显著负相关关系,与空气湿度呈显著正相关关系,低温不利于PM_2.5扩散,但在大风天温度对PM_2.5的影响极小,风对PM_2.5含量的变化影响极大,在远离机动车道的人行道更为显著,而高湿度天气有利于PM_2.5的凝结。低温、高湿天气下06:00—08:00、18:00—20:00人行道PM_2.5质量浓度较高,大风对PM_2.5质量浓度具有一定削减作用,早晚高峰减少人行道洒水以降低空气湿度,有利于PM_2.5质量浓度的降低,减少PM_2.5积累。     

洛阳市大气污染特征与相关气象要素24小时变化分析

通过对洛阳市环境空气监测资料的统计,归纳出洛阳市区日内24小时环境空气污染变化特征,并结合同步气象观测资料综合分析,找出了二者之间的联系特征。引入气温日较差这一便于观测、预报的气象要素表征空气污染物垂直扩散特征,为今后进行污染预报提供了新的思路。