全国大气背景地区黑碳浓度特征

分析了2015年14个背景站黑碳浓度水平及分布规律,结果表明:我国背景地区黑碳小时浓度均值呈现明显的对数正态分布特征,14个背景站880 nm波长时年均质量浓度为88.7~1 487.6 ng/m~3,小时最大峰值为685.0~13 731.0 ng/m~3,长岛和衡山相对较高;24 h日浓度变化基本呈现"单峰"状,但峰值出现时刻有所不同;工作日和周末的浓度变化趋势基本相似,但浓度高低与所在区域生产生活方式不同而有所差异。初步探讨了风速和风向与浓度污染水平的关系,相对风速而言,风向对黑碳的浓度影响较大,后向轨迹结果也印证了风向的影响。     

含氟废气对农业环境的影响

叙述了某厂氢氟酸生产过程排出的含氟废气对厂区周围水稻和蔬菜的污染及其与气象条件的关系，并提出了防止农业环境氟污染的措施。     

湖南2008/2011年两次低温雨雪冰冻灾害成因与影响对比分析

针对2008年1月13日-2月2日和2011年1月1-23日两次低温雨雪冰冻过程,从天气学成因、对交通、电力影响情况和特点等方面进行综合对比分析,揭示了两次过程的强度和造成灾情差异的原因,并提出了如何进一步防御和减轻极端天气气候事件灾害的能力,为暴雪冰冻灾害防御提供经验和依据。     

G2京津塘高速公路万辆车流的交通事故灾害与气象综合指数的关系

通过整理G2京津塘高速公路3年(2007年3月至2010年2月)逐日逐时万辆车流的交通事故灾害和交通流量及气象要素资料,并将万辆车流的交通事故灾害(交通事故灾害与交通流量之商)与同步气象综合指数进行日变化相关分析;结果表明:平均万辆车流的交通事故灾害的日变化最高峰出现在05时,年平均高峰值高达2.34起·辆-1·10-4;年度、春季、夏季、秋季和冬季的平均万辆车流的交通事故灾害与同步气象综合指数均呈正抛物线的偏右侧相关,即万辆车流的交通事故灾害随气象综合指数的加大而增多;统计学检验(R＞Rα=0.01和F＞Fa=0.01)效果很好.四个季节的万辆车流的交通事故灾害与气象综合指数相关的系数高达0.7781～0.8537.为了更好地将自动气象监测信息服务于高速公路交通安全,在分析成果的基础上设计出了高速公路万辆车流的交通事故灾害的气象综合指数风险等级指标,以期为高速公路交通安全提供客观的科学依据.     

2008年低温雨雪冰冻对武汉城市公共交通的影响评估

为了对2008年低温雨雪期间气象条件对城市交通运输的影响给出定量评估,运用天气分析及统计学方法,分析了低温雨雪冰冻期间武汉市主要气候特征,利用2008年初持续低温雨雪期间武汉城市公共交通线路（包括公交车、轮渡、汽渡）逐日停运数据,定义了持续低温雨雪冰冻过程城市公共交通影响度,通过统计分析,找到了关键气象因子、关键期和低温临界指标,建立了气象评估模型。结果表明：在持续低温雨雪冰冻过程中,初发时期是公共交通影响的关键时期之一,影响度与积雪深度关系最密切,在公交车、轮渡、汽渡3种交通工具中,公交车影响度与气象要素的相关最密切,对武汉城市公交车造成明显影响的临界气温是17℃。该结论在实际的气象灾害评估业务工作中进行了运用,效果良好     

上海地区农业气象灾害监测警示系统的研究

上海地区农业气象灾害监不系统是以实时气象数据为基础,根据农业气象灾害指标进行了评判分析,反映了农业气象灾害,接着,基于Activex的Web/GIS平台展示灾害的分布,并通过Internet网络,提供了多用户服务。     

成都PM2.5与气象条件的关系及城市空间形态的影响

2013年2月1日至3月20日、2013年7月10日至8月10日对成都市大气中细颗粒物(PM2.5)进行连续监测,同步记录气象数据。将PM2.5质量浓度与城市气象条件进行相关性分析,研究气象条件对PM2.5质量浓度的影响。2月1日至3月20日PM2.5质量浓度平均为147.38μg/m3,7月10日至8月10日平均为50.19μg/m3,大气细颗粒物污染最严重的时间出现在2月1—6日。成都市各气象条件中,PM2.5质量浓度与能见度、风速呈现显著负相关,而与其他气象要素相关性较弱,降水对PM2.5质量浓度影响也很大。改善城市通风有利于成都市大气中PM2.5的稀释和消散。通过建立3D模型并运用计算流体力学(CFD)软件模拟成都市选定的一处密集的建成区域,分析城市空间形态对通风的影响。研究发现,在假设等温的情况下,多层密集的区域对城市通风影响小,而高层对城市通风影响很大,建筑高度相近的街道与风向平行的风速大于与风向成角度的,与风向平行的街道沿线为高层的风速高于沿线为多层的,较大的开敞空间及背景风速更有利于城市通风环境。     

北京地区冬季典型PM2.5重污染案例分析

对2013年1月10—14日发生的持续性PM2.5重污染过程从污染过程演变、气象条件影响、与气态污染物关系、区域污染背景、PM2.5浓度空间分布演变及其与地面风场的关系、PM2.5组分特征等多个方面进行全面的分析,较为完整地还原了该次重污染案例的形成原因以及主要影响因素。主要结论包括:该次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染物积累,再叠加华北区域性污染的影响共同造成,其中10、12日北京地区PM2.5浓度的快速增长反映了周边污染传输的显著影响;逆温不但造成污染物难以扩散,且不同的逆温类型对PM2.5浓度水平有显著影响,同时还发现逆温的破坏导致近地面高浓度污染物向上扩散,造成百花山出现峰值高污染浓度现象;NO2与PM2.5浓度水平的高相关性反映交通污染二次转化对PM2.5浓度水平的影响,在较高湿度条件下,SO2浓度水平对湿度敏感且表现为负相关性;该次污染过程中OM、SO2-4、NO-3、NH+4等组分在PM2.5质量浓度中的占比超过70%,说明燃煤、机动车等仍是北京地区最主要的污染来源,同时SO2-4占比最高也说明区域污染传输对该次重污染的显著贡献。     

太湖蓝藻水华时空分布与预警监测响应的分析

选择2007和2008年200幅EOS/MODIS太湖蓝藻监测遥感影像,统计分析了梅梁湾、竺山湾宜兴段、贡湖湾、东太湖胥口湾和湖州方向湖体蓝藻水华爆发的空间和时间分布规律。并在得出全太湖蓝藻水华空间和时间分布规律的基础上,从环境监测部门蓝藻预警监测工作的实际出发,将蓝藻水华预警监测的响应划分为常规监测和应急监测,提出了具体的监测要求,为环太湖地区的相关部门更好地开展蓝藻预警监测工作提供了科学依据。     

试点城市O3浓度特征分析

利用2009年O3试点城市的03监测数据,分析了北京、天津、上海、青岛、沈阳和广东的03浓度变化特征,统计了年超标情况,并结合气象要素数据分析了其对03浓度的影响.结果表明,不同城市各点位间03浓度变化趋势基本一致,但因点位类型不同,浓度存在差异;O3浓度呈单峰型日变化,在13:00-15:00出现最大值,6:00-7:00出现最小值;O3超标主要集中在4-8月份,广州和北京超标现象较多;O3浓度受温度、降水、风速和风向等气象要素影响较大.