检索结果-内蒙古大学图书馆

高原气象 2025年第1期44卷 191-200页

作者：席闻阳何建军王智麟郭立峰李亚荣中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室/中国气象局大气化学重点开放实验室北京200081 海南大学海洋科学与工程学院海南海口570228 南京信息工程大学计算机与软件学院江苏南京210044 兰州大学大气科学学院甘肃兰州730000

中国长江三角洲地区(以下简称长三角地区)是典型的水稻种植区,其碳源汇对区域气候和环境具有重要影响。本文系统地分析了长三角地区净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange,NEE)与各个气象因子之间的关系,发现NEE与太阳短波辐射的... 详细信息

中国长江三角洲地区(以下简称长三角地区)是典型的水稻种植区,其碳源汇对区域气候和环境具有重要影响。本文系统地分析了长三角地区净生态系统碳交换量(net ecosystem exchange,NEE)与各个气象因子之间的关系,发现NEE与太阳短波辐射的相关性最强,其次与湿度相关参量(饱和水汽压差、相对湿度)等呈现较强的相关性。同时,NEE与太阳辐射、气温、湿度因子、风速和摩擦速度的相关性呈现明显的昼夜变化。基于上述分析,本文利用NEE和气象观测数据构建了长三角水稻下垫面多层感知机(Multilayer perceptron,MLP)NEE模拟模型,评估了模型的模拟效果及其时空稳定性。构建的MLP模型能较好地拟合NEE,训练集模拟的NEE与观测值的相关系数达到0.88,均方根误差为5.34μmol·m^(-2)·s^(-1);MLP模型在模拟长三角水稻季NEE时表现良好,在东台和寿县站点的模拟NEE结果与观测值的相关系数均高于0.78,模型具有较好的时空稳定性;MLP模型模拟白天平均NEE的效果好于夜间平均NEE的效果。研究结果揭示了影响水稻碳循环的主要气象因子,为认识长三角水稻种植区碳循环时空分布特征提供支撑,对准确评估全球和区域碳通量具有重要意义。

关键词：机器学习 MLP模型 NEE 长江三角洲地区水稻种植区

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基于云顶高度产品的FY-4A云导风高度再指定方法研究

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气象 2025年第4期51卷 484-495页

作者：马博良陆其峰王富华维张晓虎成都信息工程大学大气科学学院成都610225 中国气象局地球系统数值预报中心北京100081 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 温江国家气候观象台成都611133 国家卫星气象中心/国家空间天气监测预警中心北京100081 许健民气象卫星创新中心北京100081 中国气象局遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室北京100081

高度指定误差是卫星导风产品最主要的误差来源。FY-4A云顶高度产品采用红外窗区通道和二氧化碳切片通道算法,精度较高。将FY-4A云顶高度与云导风产品进行时空匹配,在云导风目标追踪框中搜索代表性像元,用其平均云顶高度替换原有云导风... 详细信息

高度指定误差是卫星导风产品最主要的误差来源。FY-4A云顶高度产品采用红外窗区通道和二氧化碳切片通道算法,精度较高。将FY-4A云顶高度与云导风产品进行时空匹配,在云导风目标追踪框中搜索代表性像元,用其平均云顶高度替换原有云导风的云高,实现其高度再指定。基于ERA5再分析资料的检验结果表明:高度再指定后,高、中、低三层的FY-4A云导风均方根误差均有明显降低,分别从4.06 m·s^(-1)降至3.25 m·s^(-1),4.25 m·s^(-1)降至3.71 m·s^(-1),2.42 m·s^(-1)降至2.13 m·s^(-1)。高度再指定缓解了云导风定高偏高的问题,降低了云导风偏差,特别是慢速偏差改善明显。东北冷涡和台风暹芭等个例表明该方法能够提高云导风与背景场的一致性,在数值预报同化和天气过程分析中具有较好的应用前景。

关键词：云导风云顶高度高度再指定代表运动像元 FY-4A

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本底站和城区站CO浓度变化特征和源贡献

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中国环境科学 2016年第10期36卷 2930-2937页

作者：程巳阳安兴琴周凌晞程兴宏中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室和中国气象局大气化学重点开放实验室北京100081

采用FLEXPART大气扩散模式结合清单的模拟方法,通过与2010年上甸子大气本底站和城区海淀宝联站的CO观测浓度的比较,研究了北京地区CO浓度变化特征,并统计分析了各类排放源的贡献差异.研究结果表明:上甸子站和宝联站CO模拟浓度与观测浓... 详细信息

采用FLEXPART大气扩散模式结合清单的模拟方法,通过与2010年上甸子大气本底站和城区海淀宝联站的CO观测浓度的比较,研究了北京地区CO浓度变化特征,并统计分析了各类排放源的贡献差异.研究结果表明:上甸子站和宝联站CO模拟浓度与观测浓度的变化趋势基本一致,相关系数分别优于0.74和0.45;与观测值相比,两站模拟浓度值偏低,模式对观测浓度峰值模拟能力有限.利用不同源清单模拟获得的同一站点CO浓度值相近,但交通、工业、民用等分类排放源对CO模拟浓度的贡献差异明显.与INTEX-B2006清单相比,利用MEIC2010排放清单模拟的宝联站交通与工业排放贡献的占比小、民用排放占比大;而上甸子站交通排放贡献的占比小,民用与工业排放的贡献占比大.因此,利用FLEXPART模式结合清单的模拟方法对CO浓度具有较好的模拟能力,可以较为准确地反映区域大气本底站和城区站CO浓度的变化特征;各类排放源对模拟浓度的贡献不仅受到测站所在地的局地排放源影响,更与影响测站的印痕区域的排放源密切相关.

关键词：数值模拟一氧化碳排放清单印痕

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北京冬奥会和冬残奥会历史同期气溶胶污染的高空环流特征研究

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北京大学学报（自然科学版） 2020年第5期56卷 815-823页

作者：缪育聪彭艳玉李建张根中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 中国气象局大气化学重点开放实验室北京100081

通过分析北京和张家口地区长期地面气象资料、气溶胶浓度数据和探空数据,研究冬奥会和冬残奥会历史同期(2015—2019年的2月1日至3月20日)的气象条件和气溶胶污染过程,并利用数值模拟和客观环流分型方法,探究高空环流和区域输送的影响。... 详细信息

通过分析北京和张家口地区长期地面气象资料、气溶胶浓度数据和探空数据,研究冬奥会和冬残奥会历史同期(2015—2019年的2月1日至3月20日)的气象条件和气溶胶污染过程,并利用数值模拟和客观环流分型方法,探究高空环流和区域输送的影响。结果表明,北京和张家口两地的气溶胶污染过程与近地面的暖、湿和小风条件有关。在850 hPa高度,当两地受西北风影响时,近地面的气溶胶浓度较低。北京的重污染过程主要与850 hPa高度的西南风有关,张家口的重污染则主要与850 hPa高度的西南风和南风有关。虽然北京与张家口两市中心相距160多公里,但两地的气溶胶污染和位温垂直结构变化有很强的关联性。当华东地区存在较强的高压系统时,来自京津冀以南地区850 hPa高度的暖空气会输送到北京和张家口,使两地同时出现高空增温现象,进而增强对流层下部的热力稳定度,不利于边界层的发展和污染物的垂直扩散。此外,当上述环流出现时,河北南部、山西北部和内蒙古中部等地区排放的污染物会通过输送过程影响北京。张家口地区海拔较高,除本地排放外,影响其空气质量的污染气团主要来自西部的上游地区。因此,当出现不利的高空环流形势时,除需要控制本地的排放外,还要考虑对上游地区施行协同减排措施。

关键词：气溶胶污染环流形势区域输送冬奥会 WRF-Chem

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大气环境容量系数A值频率曲线拟合及其应用

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中国环境科学 2016年第10期36卷 2913-2922页

作者：徐大海王郁朱蓉灾害天气国家重点实验室中国气象局大气化学重点开放实验室中国气象科学研究院北京100081 国家气候中心北京100081

在用A值法确定大气环境容量的方法研究中,给出了大气环境容量系数的理论定义、特性及其累积频率曲线的PIII型拟合,同时证明该系数亦可定义为空气自洁指数.以北京为例探讨了各重现期的大气环境容量系数在不同控制区面积、时段所对应的容... 详细信息

在用A值法确定大气环境容量的方法研究中,给出了大气环境容量系数的理论定义、特性及其累积频率曲线的PIII型拟合,同时证明该系数亦可定义为空气自洁指数.以北京为例探讨了各重现期的大气环境容量系数在不同控制区面积、时段所对应的容量及其相应空气质量的关联.按1951-2014的气象数据计算的北京百年一遇的年均A值为4.47,而百日一遇的日均A值仅为0.23.研究结果表明大气环境容量系数的频率分析或可成为大气环境管理中的一个重要工具.

关键词：大气环境容量系数 A值累积频率曲线空气自洁指数

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北京市生物源一次气溶胶数浓度变化特征及影响因素

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环境科学 2022年第9期43卷 4475-4483页

作者：梁林林刘畅刘旭艳徐婉筠张根程红兵刘雨思中国气象科学研究院大气化学重点开放实验室和灾害天气国家重点实验室北京100081 国家卫星气象中心北京100081 国家环境保护大气复合污染来源与控制重点实验室北京100084

生物源一次气溶胶(PBAP),是大气颗粒物的重要组成部分,不论微生物死活,对空气质量和人类健康均会产生影响,同时对大气化学以及气候变化都有重要影响.基于流式细胞仪分析技术,结合碘化丙啶(PI)和SYBR(SYBR Green I)双荧光探针,对北京城... 详细信息

生物源一次气溶胶(PBAP),是大气颗粒物的重要组成部分,不论微生物死活,对空气质量和人类健康均会产生影响,同时对大气化学以及气候变化都有重要影响.基于流式细胞仪分析技术,结合碘化丙啶(PI)和SYBR(SYBR Green I)双荧光探针,对北京城区大气环境中死的和活的PBAP进行了识别和定量分析,并探究气象因子和空气污染因子对其影响.结果发现,北京城区死的和活的PBAP数浓度中值夏季(1.03×10^⑥个·m^(-3)和7.43×10^⑤个·m^(-3))高于冬季(7.34×10^⑤个·m^(-3)和6.18×10^⑤个·m^(-3)),且两者呈现明显的同步变化趋势.统计学结果分析发现,PBAP数浓度与气象条件和空气质量等环境影响因子相关性并不显著,与温度和湿度呈现弱正相关关系,与O_③、最大风速和日照时数呈现弱负相关关系.PBAP数浓度与细颗粒物PM_(2.5)浓度相关性较弱,与粗颗粒物(PM_(2.5-10))浓度呈现明显的正相关关系.静稳天气和沙尘长距离传输都可以提升北京城区PBAP的数浓度水平.

关键词：生物源一次气溶胶流式细胞仪荧光分子探针数浓度

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临安夏季霾和清洁天气PM_(2.5)化学组成特征比较

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环境科学 2018年第7期39卷 3042-3050页

作者：梁林林孙俊英张养梅刘畅徐婉筠张根刘旭艳马千里中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室和大气化学重点开放实验室北京100081 国家卫星气象中心北京100081 临安大气本底污染监测站临安311307

本研究对长江三角洲背景地区临安大气本底站夏季PM_(2.5)进行连续采集,并对其分别进行OC/EC和水溶性离子测试分析.研究结果发现,临安夏季PM_(2.5)中OC和EC平均质量浓度分别为(14.3±3.95)μg·m-3和(3.33±1.47)μg·m... 详细信息

本研究对长江三角洲背景地区临安大气本底站夏季PM_(2.5)进行连续采集,并对其分别进行OC/EC和水溶性离子测试分析.研究结果发现,临安夏季PM_(2.5)中OC和EC平均质量浓度分别为(14.3±3.95)μg·m-3和(3.33±1.47)μg·m-3.与城市地区相比,本研究临安背景地区夏季气溶胶中OC和EC相关性较弱(R2=0.31,P<0.01).二次无机离子,即SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+(SNA),明显高于其它水溶性无机离子,平均浓度分别为(8.70±5.66)、(2.04±1.07)和(3.25±2.29)μg·m-3.基于对临安夏季PM_(2.5)连续加密观测、气团后向轨迹以及火点图研究分析,发现静稳天气条件和区域传输都可以影响临安地区PM_(2.5)的化学组成特征.此外,通过对临安本底站霾天和清洁天PM_(2.5)化学组成特征比较发现,与清洁天相比,霾污染天气POC和EC占PM_(2.5)的质量分数没有明显变化,而SOC占PM_(2.5)的质量分数却呈现了明显的下降趋势.与SOC不同,SO_4^(2-)和NH_4^+占PM_(2.5)的质量分数在霾污染天气均呈现了上升的趋势,说明二次无机离子有另一种明显增强的化学生成路径,即非均相化学反应.

关键词： PM2.5 霾有机气溶胶水溶性无机离子临安

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新疆地区大气环境容量系数的气候特征及其在空气质量变化中的作用

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环境科学学报 2021年第12期41卷 5073-5082页

作者：王郁徐大海孙俊英中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室中国气象局大气化学重点开放实验室北京100081

新疆在我国属于冬半年大气环境容量系数(A值)显著偏低的区域.研究了1975—2019年新疆大气环境容量系数的时空变化特征.新疆的低A值区主要分布在塔里木盆地北部和新疆东部;研究期间新疆的大气环境容量系数在随机波动中整体呈下降趋势,这... 详细信息

新疆在我国属于冬半年大气环境容量系数(A值)显著偏低的区域.研究了1975—2019年新疆大气环境容量系数的时空变化特征.新疆的低A值区主要分布在塔里木盆地北部和新疆东部;研究期间新疆的大气环境容量系数在随机波动中整体呈下降趋势,这与新疆平均风速的变化较为一致,主要是由气候变化引起.新疆A值的季节差异大,春夏高、秋冬低;A值的冬季均值远小于年均值,说明新疆冬季的大气自净能力很弱.新疆4个地级市的月均A值与PM_(2.5)浓度具有显著的负相关,A值能够较好地反映当地空气污染的气象条件特征.南疆城市则由于沙尘天气的影响,大气颗粒物浓度很高,但A值与PM_(2.5)浓度的相关性较差.还基于A值,利用城市大气环境荷载指数对新疆4个地级市的大气污染排放变率进行了评估.

关键词：大气环境容量系数空气质量变化特征排放变率新疆地区

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两类污染型下中低空风切变对PM_(2.5)浓度影响

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中国环境科学 2022年第11期42卷 5016-5022页

作者：吴进李琛王志立马志强李梓铭朱晓婉韩婷婷唐宜西马小会京津冀环境气象预报预警中心北京100089 北京市气象服务中心北京100089 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室和大气化学重点开放实验室北京100081

基于2015~2020年京津冀地区生态环境监测数据和多源气象数据,分析了北京地区0~3km中低空垂直风切变在不同PM_(2.5)等级下的演变特征.结果表明,风速日变化特征随着PM_(2.5)浓度升高而逐渐减弱,PM_(2.5)6级污染时近地面风速日变化基本消失... 详细信息

基于2015~2020年京津冀地区生态环境监测数据和多源气象数据,分析了北京地区0~3km中低空垂直风切变在不同PM_(2.5)等级下的演变特征.结果表明,风速日变化特征随着PM_(2.5)浓度升高而逐渐减弱,PM_(2.5)6级污染时近地面风速日变化基本消失,甚至反向变化;白天边界层风速增大时段对应10m/(s·km)以下的风切变,20:00后增大至12~14m/(s·km),该现象随着PM_(2.5)污染加重变得更为显著,白天时段近地层垂直风切变较小值(<6m/(s·km))维持,可能是污染严重的信号之一;基于旋转经验正交函数分解法(REOF),将污染日下中低空垂直风切变分为无扰动型和压缩型,压缩型低压强度略强于无扰动型,无扰动型的PM_(2.5)浓度均值、峰值较压缩型更高,逆温强于压缩型,另外,无扰动型PM_(2.5)浓度增长期和边界层高度(PBLH)反向变化,压缩型PM_(2.5)浓度增长期和PBLH同向变化.

关键词：垂直风切变 PM_(2.5) REOF 边界层

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北京冬季疫情期间空气质量及气象影响分析

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中国环境科学 2021年第5期41卷 1985-1994页

作者：尹晓梅李梓铭乔林刘湘雪郭恒吴进朱晓婉邱雨露王继康张小曳北京城市气象研究院北京100089 京津冀环境气象预报预警中心北京100089 国家气象中心北京100081 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室&中国气象局大气化学重点开放实验室中国气象科学研究院北京100081

针对北京地区2020年冬季疫情防控期(1月24至2月29)的空气质量及两次持续性重污染过程进行分析,探究了该时段的大气污染特征及其气象影响.与过去5a同期相比,2020年疫情防控期间北京冷空气强度偏弱,活动频次偏少50%,气温偏高0.73℃,风速... 详细信息

针对北京地区2020年冬季疫情防控期(1月24至2月29)的空气质量及两次持续性重污染过程进行分析,探究了该时段的大气污染特征及其气象影响.与过去5a同期相比,2020年疫情防控期间北京冷空气强度偏弱,活动频次偏少50%,气温偏高0.73℃,风速和混合层高度偏低17.8%和32.5%,相对湿度和露点温度增加60.9%和48.1%,偏北风频率减少7.5%,而偏南风和偏东风频率均增大6.0%;气象条件较历史同期明显转差;虽然降水量偏多,但整体降水强度弱、时次集中,因而颗粒物的整体清除作用有限.两次重污染过程(1月24~29日和2月8~13日)分别维持59和75h,两个过程累积阶段(1月24~25日和2月9~11日)均受区域输送影响较大,输送占比为70%和58%,分偏东和偏南两个通道.针对污染过程的源解析显示,本地污染贡献占比为67%和48%,可见在维持和加重阶段颗粒物的吸湿增长和二次生成占比增加.经分析,“高湿静稳”的不利气象背景下,大气垂直动力和水平辐合的叠加使PM_(2.5)和水汽在北京平原累积,将其压制在边界层内快速增长;升高的污染物也与静稳的边界层气象因子双向反馈,导致污染进一步加重.根据EMI指数计算,2020年冬季疫情防控期的气象条件约引起70.1%的PM_(2.5)浓度增加;而与过去5a同期相比,疫情防控期间排放的减少抵消了约53%的不利气象条件影响;两次污染过程与过去5a同期的9次过程相比,EMI分别偏大26.9%和19.7%,但PM_(2.5)浓度基本持平或略有降低.可见,在目前的排放基数上,即使出现特殊情况下的城市封锁,排放量的减少将削减污染浓度峰值,但仍不足以完全抵消不利气象条件的影响.

关键词：疫情防控北京重污染气象条件污染特征 PM_(2.5)

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