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基于青藏高原12个城市2015~2021年的大气污染监测数据和气象数据,分析了青藏高原地表臭氧(O3)时空分布格局. 采用KZ滤波将O3-8h原始序列分解为不同时间尺度的分量,并利用气象变量的多元线性回归定量地分离出气象和排放的影响. 结果表明,2015~2021年青藏高原12个城市地表ρ(O3-8h)均值为78.7~156.7 μg·m-3,O3浓度超标率(国家二级标准)为0.7%~1.5%. O3-8h月浓度变化呈单峰倒“V”型和多峰“M”型,浓度峰值出现在4~7月,谷值多出现在7月、 9月和12月. 经KZ滤波分解的O3-8h短期、季节和长期分量对12个城市O3-8h原始序列总方差的贡献率分别为29.6%、 51.4%和9.1%. 从整个区域看,2015~2017年气象条件对青藏高原O3降低不利,使得O3-8h长期分量升高0.2~2.1 μg·m-3. 2018~2021年气象有利于O3浓度降低,导致O3-8h长期分量降低0.4~1.1 μg·m-3. 气象条件增加了阿里、拉萨、那曲、林芝、昌都、海西和西宁的O3-8h长期分量,其平均贡献率为30.1%. 气象条件降低了日喀则和果洛的O3-8h长期分量,贡献率分别为359.0%和56.5%. 阿里、日喀则、那曲、海西和西宁O3-8h长期分量的上升可能是由于PM2.5长期分量快速下降[4.04 μg·(m3·a)-1]导致. 相似文献
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水稻生产气象灾害危险性分析:—以湖南省常德市水稻生产为例 总被引:2,自引:0,他引:2
本文通过对研究区水稻气象灾害规律的研究和危险性评价,计算了不同等级的水稻综合风险率,为保险部门制定水稻保险费率提供了科学依据. 相似文献
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《环境科学与技术》2021,44(4):89-96
文章基于芜湖市2019年环境空气质量监测数据及同期气象观测资料分析了芜湖市臭氧污染时空分布特征及气象成因。结果表明,2019年芜湖市由O_3导致污染天数占比高达54.9%,O_3已成为影响芜湖市环境空气质量的首要污染因子,但以轻度污染(91.1%)和中度污染(8.7%)为主,极少发生重度及以上污染(0.2%)天气。2019年各县(市)区O_3第90百分位浓度范围为172~196μg/m~3,整体呈"周边高于中心"的空间分布规律,湾沚区、繁昌区和无为市的O_3浓度相对较高。季节上呈夏季(195μg/m~3)秋季(166μg/m~3)春季(159μg/m~3)冬季(85μg/m~3)的分布规律,逐月O_3浓度呈"倒U型"分布,5-9月为O_3污染的高发时段。日变化O_3浓度呈典型的"单峰分布",在16:00左右达到峰值;NO、NO_2和CO浓度则呈"双峰分布",在08:00和20:00达到峰值。气温、湿度、风速、风向均是影响芜湖市O_3浓度的重要气象因子,O_3浓度与气温呈"正相关"关系,与湿度呈"负相关"关系,Pearson系数分别为0.58和-0.56。高温低湿的气象条件更加有利于O_3的生成与积累,当气温为25~40℃,湿度为20%~60%时,易出现O_3超标现象,超标率为41.0%~71.8%。当风速为2~4 m/s,主导风向为东北、偏东及西南方向时,O_3浓度相对较高,各地O_3浓度高值所在风向与前体物高排放企业分布方向呈高度一致性,东北、东部及西南方向的污染源排放对芜湖市臭氧污染影响较大。 相似文献
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统计分析了2014~2018年连云港市O_3浓度水平、污染天数变化趋势,利用O_3探测激光雷达开展O_3浓度的时空变化特征观测。结果表明,连云港市O_3污染整体呈上升趋势,2018年O_3污染最重,年均浓度达170.0μg/m~3,污染天数达47d。矿山设计院站点O_3污染最重,胡沟管理处站点相对较轻,2014~2018年O_3均值分别为166.4μg/m~3和148.0μg/m~3。2018年矿山设计院和德源药业两站点O_3超标天数最多,4月、6月、9月和10月O~3超标天数同比上升幅度较高。在一定气象条件下北方污染气团经传输也会抬升连云港近地面的O_3浓度。 相似文献
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中国生态系统研究网络各生态站气象自动采集系统采集的数据不能直接应用,需要经过数据的提取与转置过程才能应用,因为所采集的数据量非常大,如果用常规的EX-ECL软件进行这些处理,不但工作量大,而且容易出错,作者运用SAS软件编写了一套程序,使这一工作变的非常简单,省时,省事,该文详细介绍了用SAS软件处理数据的程序流程及其源程序代码,可用于CERN生态站气象数据的处理。 相似文献
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本文通过近50年日照观测站和西部相邻观测站日照时数记录的变化对比分析,得出日照市太阳辐射资源分布和变化情况,并对因探测测环境变化对日照时数数据的影响予以修正。 相似文献