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2022年新冠疫情期间昆山市近地面臭氧特征及成因分析

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中国环境监测 2024年

作者：吴珂陈慧敏曾山佰郁泰立吴俊梅夏蕴玉汪婷王晓春昆山市气象局苏州市气象局

为研究2022年新冠疫情期间管控措施对昆山市空气质量产生的影响,分析了疫情前期及管控期大气污染物（尤其是臭氧O3）浓度的变化特征,并对O3的空间分布、成因及来源进行了解析。结果表明:疫情管控后,一次污染物浓度呈递进式降低,而O3日最... 详细信息

为研究2022年新冠疫情期间管控措施对昆山市空气质量产生的影响,分析了疫情前期及管控期大气污染物（尤其是臭氧O3）浓度的变化特征,并对O3的空间分布、成因及来源进行了解析。结果表明:疫情管控后,一次污染物浓度呈递进式降低,而O3日最大8 h滑动平均质量浓度（O3-8 h）显著上升,其中管控中期的污染最严重,明显超过历史同期水平。空间分布上O3-8 h高值区主要集中在市区西部（高新区）及西北部区域,较2021年增幅显著。NO2浓度下降比与O3-8 h上升比的空间分布呈现出良好的对应关系,NO2降幅高的区域O3-8 h增幅也高,同时两者浓度变化呈非线性相关,当NO2浓度达到一个临界值时,O3浓度随之出现下降。典型污染过程中O3日变化仍为显著的“单峰型”,但振幅明显增大,O3与气温、能见度、日照呈显著正相关,与相对湿度和气压呈显著负相关。结合风向及后向轨迹聚类分析来看,此次污染气团主要来自浙江、安徽等地,占总气团输入的64%左右。

关键词：新冠疫情人为减排空气质量臭氧污染源

基于卷积神经网络算法的金华地区高山气象观测站逐时气温预报订正

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山地学报 2024年第2期42卷 278-286页

作者：郜庆林简单金华市气象局兰溪市气象局

受地貌和气候条件影响，智能网格气温预报产品的预报结果，在复杂地形山区易出现误差。通过人工订正关键点降低误差，存在较大主观性，预报精度有限，难以满足精细化气象服务需求。神经网络算法能够大幅提升预报精度，然而这种方法在气... 详细信息

受地貌和气候条件影响，智能网格气温预报产品的预报结果，在复杂地形山区易出现误差。通过人工订正关键点降低误差，存在较大主观性，预报精度有限，难以满足精细化气象服务需求。神经网络算法能够大幅提升预报精度，然而这种方法在气温逐时波动小的平原地区应用较多，在气温波动大的山区鲜有应用。本文以浙江金华山区为研究区域，基于浙江省智能网格温度预报产品以及同时段高山气象观测站逐时气温观测数据，采用卷积神经网络算法，实现关键点气温逐时预报订正。研究结果表明：(1)小时尺度上，订正后各站点的气温均方根误差均显著减小，由订正前3℃～7℃减小至订正后2℃～3℃,订正后的预测结果更加准确，订正效果符合预期。(2)月尺度上，相较智能网格原始气温预报数据，该模型预报结果准确率也明显提升，订正后月平均气温准确率提高了33.18%～46.86%,其中准确率6月最高。(3)相较人工订正的方式，该模型对山地气温预报的订正能力更稳定，模型的两项关键指标(平均绝对误差和2℃预报准确率)均接近或超过同时段浙江省天气预报质量检验平台气温业务指标。该研究结果满足金华地区高山气象观测站对于气温预报产品的业务可用性需求，可为精细化山区气象服务提供数据支撑。

关键词：卷积神经网络高山气象观测站精细气温订正预报智能网格金华

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一次弱天气背景下浙江局地暖区暴雨成因分析

气象 2024年第2期50卷 170-180页

作者：沈晓玲冯博李锋徐一平浙江省绍兴市气象局绍兴312000 浙江省绍兴市柯桥区气象局柯桥312030 浙江省诸暨市气象局诸暨311800

利用多源观测资料及ERA5(0.25°×0.25°)再分析资料,对2021年6月9日夜里浙江首场梅汛期局地暖区暴雨的降水成因进行了诊断分析。结果表明:此次过程环流形势与典型梅雨完全不同,属于弱天气背景下的局地暖区暴雨;南海低压和西太平洋副热... 详细信息

利用多源观测资料及ERA5(0.25°×0.25°)再分析资料,对2021年6月9日夜里浙江首场梅汛期局地暖区暴雨的降水成因进行了诊断分析。结果表明:此次过程环流形势与典型梅雨完全不同,属于弱天气背景下的局地暖区暴雨;南海低压和西太平洋副热带高压之间东南气流的维持,为暴雨区提供充沛的水汽来源,925 hPa超低空偏南风急流的加强有利于低层增温增湿,不稳定层结加剧,暴雨区位于急流轴左侧;整层高湿背景及较低的自由对流高度导致的弱抬升条件就能触发对流,中高层气旋性辐合旋转加强使暴雨加强,较厚的暖云层有利于提高降水效率;地面中尺度辐合带的生成激发了初始对流,其维持和加强不断激发对流云团生成,产生列车效应,导致暴雨形成。龙门山小尺度地形有利于东南气流在迎风坡强迫抬升,对流加强,且垂直速度的发展程度与地形有较好的对应关系,地形高度越高,激发的垂直速度越强。

关键词：暖区弱天气背景超低空急流地形

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多源数据融合在台风登陆前后风速的识别应用

海洋预报 2024年

作者：方奎明谈志安陈莲李渊陆桥台州市气象局台州市路桥区气象局玉环市气象局

基于Pydda反演算法、三次方程内插法及典型相关分析法，利用多普勒雷达径向速度反演风场、ERA5-Land再分析风场和气象自动站风场进行风场数据融合，并分析1909号超强台风“利奇马”登陆前后融合风场的特征。试验结果表明：融合风场结合... 详细信息

基于Pydda反演算法、三次方程内插法及典型相关分析法，利用多普勒雷达径向速度反演风场、ERA5-Land再分析风场和气象自动站风场进行风场数据融合，并分析1909号超强台风“利奇马”登陆前后融合风场的特征。试验结果表明：融合风场结合了各类风场的独特优势，能够弥补高海拔地区观测资料缺乏的不足；融合风场既包含低层风场的大风速区特征，也包含反演风场中超强台风“利奇马”的北倾结构特征。融合风场通过低层风场的传导能够对下一时刻的地面大风区起到一定指示作用，结合地形可以进一步判断强降水发生的大致范围，有助于划定风雨灾害影响区域。

关键词：多源数据风场反演风场融合台风风场风速识别

滇中地区不同影响系统下3次短时强降水过程的大气环境特征和雷达特征分析

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高原气象 2024年第1期43卷 166-183页

作者：周泓闵颖许彦艳纳丽佳业红伟云南省玉溪市气象局云南玉溪653100 云南省气象局气象台云南昆明650034 云南省普洱市气象局云南普洱665000

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料、逐时和逐5 min自动站降水资料以及昆明CINRAD/CC多普勒雷达资料,针对滇中地区2021年主汛期不同影响系统下的3次短时强降水过程,对比分析了降水特征、环流形势、大气环境特征以及雷达回波的... 详细信息

利用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料、逐时和逐5 min自动站降水资料以及昆明CINRAD/CC多普勒雷达资料,针对滇中地区2021年主汛期不同影响系统下的3次短时强降水过程,对比分析了降水特征、环流形势、大气环境特征以及雷达回波的结构、形状、演变的基本特征。结果表明:3次短时强降水过程影响系统差异主要在于500 hPa天气系统不同,700 hPa都有切变线影响,但是形成原因各异,地面均有辐合线或弱冷锋配合。3次过程的环境条件在不稳定层结、近地层水汽、垂直风切变方面与中国其他地区短时强降水发生的环境条件具有一致性,但是在大气整层可降水量、对流有效位能、SWEAT指数等方面存在明显差异。对流回波的形状有点状回波、块状回波、带状回波、絮状回波等。对流风暴分为高质心型、低质心型以及混合型;短时强降水有单独出现某种对流风暴类型的阶段,也有多种对流风暴类型同时出现的阶段;CAPE值和SWEAT指数与对流风暴类型具有一定的相关关系。强回波剖面呈柱状结构或者塔状结构,35 dBz强回波接地,而没有悬垂特征。短时强降水多产生于长时间停滞型或移动缓慢型的对流回波,还有部分短时强降水产生于“列车效应”中。短生命周期的单体生消形成的短时强降水持续时间绝大部分在1 h以内,但是单体合并组织和反复生消或者“列车效应”形成的短时强降水持续时间常在1~3 h。高质心型对流风暴产生的瞬时雨强可达10 mm·(5min)-1以上,低质心型和混合型对流风暴可产生的雨强范围较大,大多在3~10 mm·(5min)-1,少数也可达到10 mm·(5min)-1以上。

关键词：短时强降水环流形势大气环境条件雷达回波特征

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新疆北部不同区域暖区暴雪过程水汽特征分析

高原气象 2024年第1期43卷 141-155页

作者：庄晓翠陈丽娟李博渊苗运玲新疆阿勒泰地区气象局新疆阿勒泰836500 新疆乌鲁木齐市气象局新疆乌鲁木齐830002

利用NCEP/NCAR再分析资料,主要运用HYSPLIT(拉格朗日后向轨迹)方法模拟追踪了1980-2020年冬季新疆北部27次暖区暴雪天气水汽特征,分析不同源地水汽源-汇关系及其对暴雪的贡献。结果表明,500 hPa主要水汽源地为格陵兰岛和大西洋及其沿岸... 详细信息

利用NCEP/NCAR再分析资料,主要运用HYSPLIT(拉格朗日后向轨迹)方法模拟追踪了1980-2020年冬季新疆北部27次暖区暴雪天气水汽特征,分析不同源地水汽源-汇关系及其对暴雪的贡献。结果表明,500 hPa主要水汽源地为格陵兰岛和大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近,对阿勒泰地区暴雪贡献最大的水汽源头是大西洋及其沿岸附近,塔额盆地为地中海和黑海及其附近,沿途损失均较大;700 hPa主要为北欧、大西洋及其沿岸附近、地中海和黑海及其附近,对阿勒泰地区暴雪贡献最大的是地中海和黑海及其附近,塔额盆地是北欧,沿途损失最大前者是地中海和黑海及其附近,后者为大西洋及其沿岸;850 hPa上主要为中亚、地中海和黑海及其附近,前者对暴雪的贡献最大,到达暴雪区后增加较多。各源地水汽随西风气流达到关键区后,主要从偏西(西南)和西北两条路径输入暴雪区,前者占主导地位;对流层低层阿勒泰地区较塔额盆地水汽源地和路径更复杂。基于上述分析,构建了暖区暴雪水汽来源及路径的贡献模型,对阿勒泰地区、塔额盆地各层水汽贡献进行了细致的描述。

关键词：新疆北部暖区暴雪水汽特征 HYSPLIT模式

台风“轩岚诺”过程对绍兴市臭氧污染的影响分析

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环境科学学报 2024年

作者：严佩文张立波绍兴市气象局

为探究“2211”号台风“轩岚诺”对绍兴市臭氧（O3）浓度的影响，选取了“轩岚诺”影响前后2022年9月1—8日绍兴市逐时空气质量监测数据、气象要素数据和ERA5再分析资料，采用后向轨迹模拟方法进行深入讨论.结果表明：“轩岚诺”影响前... 详细信息

为探究“2211”号台风“轩岚诺”对绍兴市臭氧（O3）浓度的影响，选取了“轩岚诺”影响前后2022年9月1—8日绍兴市逐时空气质量监测数据、气象要素数据和ERA5再分析资料，采用后向轨迹模拟方法进行深入讨论.结果表明：“轩岚诺”影响前后绍兴市均出现了O3污染过程，并且与人为影响较弱的2016年G20峰会同期空气质量数据相比“，轩岚诺”影响前后O3污染的频率和强度均增强.绍兴9月1日为轻度污染，首要污染物为O3，且各区县变化基本一致“；轩岚诺”影响期间各区县空气质量均为优“；轩岚诺”影响过后，9月6—8日绍兴再度出现以O3为首要污染物的轻度-中度空气污染.“轩岚诺”影响前的O3污染过程，我国东南沿海省份为此次污染的主要贡献区域，华东地区处于“西高东低”的环流形势下，气象条件利于大气光化学反应，利于O3浓度上升，并且在台风外围下沉气流作用下O3于低层集聚并输送至绍兴，并于绍兴南侧地形抬升堆积，造成此次污染过程.“轩岚诺”影响后的O3污染过程，我国东南沿海省份及华北地区为此次污染的主要贡献区域，华东地区在大陆高压控制下，中、低层源区存在垂直混合作用，气象条件利于大气光化学反应，后期由于冷空气南下沉积，并且低层东北气流将上游的污染物及前体物输送至绍兴，加剧了此次污染过程.

关键词：台风绍兴 O 空气污染 G20峰会

多尺度视角下广东臭氧时空分异特征及驱动因素

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中国环境科学 2024年第7期44卷 3601-3614页

作者：余锐步巧利陈辰麦博儒孙丽颖江铭诺邓若钊查进林符传博佛山市南海区气象局广东佛山528200 佛山市气象局广东佛山528300 中国气象局广州热带海洋气象研究所广东广州510640 广州市增城区气象局广东广州511300 广东省气象数据中心广东广州510640 广东省遂溪县气象局广东湛江524000 云南大学地球科学学院云南昆明650500 海南省气象科学研究所海南海口570203

鉴于近地面臭氧(O_(3))浓度具有多尺度和复杂非线性的时空变化特征,本研究基于2015~2022年广东地区O_(3)监测数据和同期气象资料,利用围绕中心点分割(PAM)聚类、Kolmogorov–Zurbenko(KZ)滤波和广义加性模型(GAM)等手段,探讨了不同区域... 详细信息

鉴于近地面臭氧(O_(3))浓度具有多尺度和复杂非线性的时空变化特征,本研究基于2015~2022年广东地区O_(3)监测数据和同期气象资料,利用围绕中心点分割(PAM)聚类、Kolmogorov–Zurbenko(KZ)滤波和广义加性模型(GAM)等手段,探讨了不同区域多时间尺度O_(3)浓度的变化特征及驱动因素.结果表明:广东地区近地面O_(3)存在跨行政区划的区域性特征,通过对O_(3)数据聚类分析可以划分出8个子区域;O_(3)浓度时间序列经尺度分离后,短期分量对总方差贡献最大,其次为季节分量;气象因子与O_(3)浓度变化的关系受到时间尺度和区域差异的影响;经气象调整后的O_(3)峰值浓度序列大多在2016年或者2017年后呈现下降的态势,珠三角地区是O_(3)污染的突出区域,由不利气象条件和人为排放共同引起;O_(3)浓度时间序列的长期分量大多呈现波动上升的趋势,人为排放虽然是O_(3)浓度的主要贡献,但气象条件才是驱动O_(3)浓度变化的主导因素.本研究结果进一步提示O_(3)污染防控工作需要因时因地制宜,建立基于气象状况变化的前体物减排预案对O_(3)污染防控具有重要意义.

关键词：臭氧多尺度气象调整聚类分析时空分异特征

中国近地面气温直减率时空分布及在NCEP气温预报误差订正中的应用

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大气科学学报 2024年

作者：张鑫鑫慕建利杨如意斯思邓美玲中国气象局公共气象服务中心重庆市巴南区气象局

近地面气温直减率受地形地貌、地理位置、季节变化、昼夜变化及人类活动等因素的显著影响，在中国区域使用单一的气温直减率不能准确表征其时空特征。本文基于中国2 427个国家基本气象站2013年3月1日—2022年2月28日的逐小时气温观测数... 详细信息

近地面气温直减率受地形地貌、地理位置、季节变化、昼夜变化及人类活动等因素的显著影响，在中国区域使用单一的气温直减率不能准确表征其时空特征。本文基于中国2 427个国家基本气象站2013年3月1日—2022年2月28日的逐小时气温观测数据，利用三元线性回归方程分区域、季节、昼夜拟合出近地面（2 m）气温直减率，并将其应用于NCEP气温预报产品的高度订正中验证其可靠性。结果表明：1）全国区域平均来看，近地面气温直减率年平均为0.57 ℃/100m，白天略高于夜晚。2）近地面气温直减率季节及昼夜差异较大，夏季最高，平均为0.63 ℃/100m；冬季最低，平均为0.47 ℃/100m。昼夜最大差异在春夏秋冬四个季节分别为0.22、0.29、0.28、0.5 ℃/100m。3）应用统计出的气温直减率对NCEP气温预报进行高度订正，发现全国平均的气温平均绝对误差较订正前在未来360小时各个预报时效均有降低，最大降幅可达1.2 ℃。对于大多数子区域，夏季订正效果最好，白天比夜间订正效果好。

关键词：近地面气温直减率时空差异区域季节昼夜