检索结果-南通市图书馆

台风“浪卡”过程对海南岛臭氧污染的影响分析

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环境科学 2023年第5期44卷 2481-2491页

为了探讨2016号台风“浪卡”对海南岛臭氧(O_(3))浓度的影响,选取了2020年10月10~14日海南岛逐时空气质量监测数据、气象要素数据、ERA5再分析资料和“葵花8号”红外亮温TBB产品,采用相关分析和后向轨迹模拟方法进行深入讨论.结果表明,1... 详细信息

为了探讨2016号台风“浪卡”对海南岛臭氧(O_(3))浓度的影响,选取了2020年10月10~14日海南岛逐时空气质量监测数据、气象要素数据、ERA5再分析资料和“葵花8号”红外亮温TBB产品,采用相关分析和后向轨迹模拟方法进行深入讨论.结果表明,10月11~13日台风过程期间均有市县O_(3)最大8 h滑动浓度平均值[ρ(O_(3)-8h)]超标,海南岛平均ρ(O_(3)-8h)峰值出现在10月12日,为130.15μg·m^(-3),共有4个市县O_(3)-8h浓度超标,其中临高县达到了全岛最高值,为198.44μg·m^(-3).台风过程期间海南岛小时O_(3)浓度与降水量、相对湿度和风速呈负相关关系,与气压和气温呈正相关关系,其中与降水量、气压和相对湿度的相关系数通过了99.9%的信度检验.我国东南部沿海省份是海南岛此次O_(3)污染的主要贡献源区.受西太平洋副热带高压(副高)内部的下沉气流和台风“浪卡”外围下沉气流共同影响,源区大气存在垂直混合作用,气象条件有利于大气光化学反应,并随着台风西北侧的东北气流输送至海南岛,致使海南岛O_(3)污染事件发生.还构建了台风“浪卡”影响下的海南岛O_(3)污染的天气概念模型,可供大气污染预测预警研究和环境管理部门污染联防联控参考.

关键词：臭氧(O_(3)) 台风气象条件概念模型海南

海口市臭氧浓度统计预报模型的构建与效果评估

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环境科学 2024年第5期45卷 2516-2524页

作者：符传博林建兴唐家翔丹利海南省气象科学研究所海口570203 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 海南省气象台海口570203 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候‐环境重点实验室北京100029

主要利用2015~2020年海口市臭氧(O_(3))浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O_(3)-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),... 详细信息

主要利用2015~2020年海口市臭氧(O_(3))浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O_(3)-8h浓度(日最大8 h滑动平均)的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型(MLR)、支持向量机模型(SVM)和BP神经网络模型(BPNN),并对2021年海口市O_(3)-8h浓度进行预测和效果检验.结果表明,O_(3)-8h浓度与关键预报因子的相关系数绝对值主要分布在0.2~0.507之间,其中1000 hPa的相对湿度(RH1000)和风向(WD1000),875 hPa的经向风(v875)的相关系数绝对值超过了0.4,具有较好的指示作用.3个预报模型基本能预报出海口市O_(3)-8h浓度冬半年偏高,夏半年偏低的变化趋势,其中BPNN模型的标准误差(RMSE)数值最小(22.29μg·m^(−3)).实测值与3个统计模型预报值的相关系数从大到小排列为:0.733(BPNN)>0.724(SVM)>0.591(MLR),均通过了99.9%的信度检验.O_(3)-8h浓度等级预报的结果检验表明,3个预报模型的TS评分均随着O_(3)-8h浓度等级的上升而下降,而漏报率(PO)和空报率(NH)随着O_(3)-8h浓度等级的上升而上升.SVM和BPNN模型在3个等级预报中TS评分均略高于MLR模型,特别是在轻度污染等级,TS评分还维持在70%以上,具有较好的预报性能.

关键词：臭氧(O_(3)) 多元线性回归支持向量机 BP神经网络预报评估海口市

2015~2020年海南省臭氧时空变化及其成因分析

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环境科学 2022年第2期43卷 675-685页

作者：符传博徐文帅丹利佟金鹤海南省气象科学研究所海口570203 中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室北京100029 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 海南省环境科学研究院海口571126

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O_(3)-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... 详细信息

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O_(3)-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(O_(3)-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(O_(3)-8h)呈下降趋势,其中有6个市县达到了95%的信度检验.ρ(O_(3)-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(O_(3)-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(O_(3)-8h)的主要分布特征.第一模态体现了ρ(O_(3)-8h)变化的一致性,第二模态体现了地区性差异.ρ(O_(3)-8h)的变化与前体物和气象因子有较好的相关关系,其中与ρ(NO_(2))、降水量、日照时数、平均气温、平均风速、大气压和总辐射的相关系数通过了99%的信度检验.多元线性回归结果表明,回归的ρ(O_(3)-8h)与观测得到的ρ(O_(3)-8h)有较好的一致性,二者的相关系数为0.853,通过了99.9%的信度检验.回归值对实测值方差的解释达到了0.72.

关键词：臭氧(O_(3)) 前体物气象因子经验正交函数分解(EOF) 海南省

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热带气旋对海南岛臭氧污染的影响分析

环境科学 2023年第6期44卷 3089-3097页

基于2015~2020年西北太平洋生成的181个热带气旋资料,海南岛18个市县臭氧(O_(3))小时浓度数据和气象观测资料,分析了热带气旋对海南岛O_(3)污染的影响.结果表明,近6年共有40个(22.1%)热带气旋的生命期间海南岛出现了O_(3)污染天气,热带... 详细信息

基于2015~2020年西北太平洋生成的181个热带气旋资料,海南岛18个市县臭氧(O_(3))小时浓度数据和气象观测资料,分析了热带气旋对海南岛O_(3)污染的影响.结果表明,近6年共有40个(22.1%)热带气旋的生命期间海南岛出现了O_(3)污染天气,热带气旋生成个数偏多的年份,O_(3)污染天数也偏多,其中2019年污染天数最多最严重,高污染(≥3个市县超标)天数高达39 d(54.9%).高污染(HP)类热带气旋有逐年增多趋势,趋势系数和气候倾向率分别为0.725(通过95%信度检验)和0.667个·a^(-1).热带气旋强度与海南岛O_(3)最大8 h滑动浓度平均值(O_(3)-8h)成正相关关系,其中在台风(TY)等级,HP类热带气旋占所有样本数的比例高达35.4%.热带气旋路径聚类分析表明,南海生成影响型(A类)热带气旋生成个数最多,共有67个(37%),同时最容易造成海南岛出现大范围和高浓度的O_(3)污染,A类热带气旋中HP的个数和海南岛ρ(O_(3)-8h)分别为7个和121.90μg·m^(-3).此外,HP期间热带气旋中心出现频率相对密集的区域分别是南海中部海面和巴士海峡以东的西太平洋海面.HP类热带气旋影响下,海南岛气象条件的变化有利于O_(3)浓度的升高.

关键词：臭氧(O_(3)) 热带气旋聚类分析相关分析海南

海南岛参考作物蒸散量时空变化特征及成因分析

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中国农业气象 2018年第1期39卷 18-26页

作者：邹海平陈汇林田光辉陈小敏白蕤佟金鹤海南省气象科学研究所海口570203

根据海南岛18个气象站1971–2010年逐日气象资料和Penman–Monteith模型计算各站ET0,利用线性回归和Arc GIS空间插值技术分析年和四季ET0的时空变化特征,并采用敏感系数和气象因子的相对变化率相结合的方法对年和四季ET0变化成因进行分... 详细信息

根据海南岛18个气象站1971–2010年逐日气象资料和Penman–Monteith模型计算各站ET0,利用线性回归和Arc GIS空间插值技术分析年和四季ET0的时空变化特征,并采用敏感系数和气象因子的相对变化率相结合的方法对年和四季ET0变化成因进行分析。结果表明:海南岛18个市(县)年ET0均值为1191.4mm,其空间分布,除夏季外,年和其余各季ET0大致呈由东北向西南递增的趋势。近40a海南岛18个市(县)年ET0的气候倾向率均值为-5.0mm?10a-1,其中13市(县)为负值,5市(县)为正值。春、夏、秋、冬四季ET0的气候倾向率分别为-3.1、1.8、-0.7和-2.8mm?10a-1。总体来看,年ET0减少的区域主要是由于春季ET0减少所致,年ET0增加的区域主要是因夏季ET0增加之故。引起海南岛大部分地区年和春、夏、秋季ET0减少的主要原因是平均风速减小和日照时数的减少,冬季ET0减少除与平均风速减小、日照时数减少有关外,水汽压增加也是主要成因之一。年和四季ET0增加的区域主要是平均最高和平均最低气温升高。

关键词：参考作物蒸散量 Penman–Monteith 敏感系数贡献率海南岛

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南繁秋季杂交水稻制种的气象灾害风险区划

杂交水稻 2023年第3期38卷 107-113页

作者：田光辉张国峰林冲梅子思甘业星海南省气象科学研究所海南海口570203 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南海口570100

开展南繁秋季杂交水稻制种气象灾害风险区划对降低制种农户生产风险、拓展南繁杂交水稻制种季节具有重要意义。利用海南岛国家和区域气象站1971-2020年气象资料及2011-2017年南繁秋季杂交水稻制种生产气象灾害和产量等信息,采用杂交水... 详细信息

开展南繁秋季杂交水稻制种气象灾害风险区划对降低制种农户生产风险、拓展南繁杂交水稻制种季节具有重要意义。利用海南岛国家和区域气象站1971-2020年气象资料及2011-2017年南繁秋季杂交水稻制种生产气象灾害和产量等信息,采用杂交水稻制种的气象灾害指标,构建灾害风险强度指数模型并对种植区进行了风险区划。结果表明,南繁秋季杂交水稻制种气象灾害低风险区主要分布在三亚、陵水、乐东西部、东方西部等地区,高风险区主要分布在海南岛中部、东部等地区。南繁秋季杂交水稻制种低风险区宜安排在10月下旬始穗,南部可适当延后到10月底11月初始穗。

关键词：杂交水稻制种气象灾害风险区划南繁

基于卫星遥感的南海海-气CO_(2)通量研究

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热带气象学报 2023年第4期39卷 462-473页

作者：蔡大鑫刘少军佟金鹤赵婷海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南海口570203 海南省气象科学研究所海南海口570203

海洋是地表环境中最重要的碳库,准确估算CO_(2)在海洋与大气之间的交换对于进一步阐明其变化过程机理具有重要意义。利用南海2011—2020年的海温、风速、海平面气压等多种遥感反演数据,基于海-气分压差算法,构建了海-气CO_(2)通量遥感... 详细信息

海洋是地表环境中最重要的碳库,准确估算CO_(2)在海洋与大气之间的交换对于进一步阐明其变化过程机理具有重要意义。利用南海2011—2020年的海温、风速、海平面气压等多种遥感反演数据,基于海-气分压差算法,构建了海-气CO_(2)通量遥感估算模型,并分析其时空变化特征。结果表明:(1)遥感估算模型在整个南海海域具有较好的通用性,对比实测区域数据,估算结果的平均绝对误差和均方根误差分别为1.04和1.37mmol/(m^(2)·d);对于源汇区的识别准确率达到90.63%。(2)南海总体表现为弱碳源,CO_(2)通量的季节变化呈现出夏秋季高、冬春季低的特征,夏季和冬季分别为全年最高和最低。空间分布特征为南北部差异大。碳汇高值区始终位于北部,且冬季为强碳汇,而碳源高值区夏季出现在中南半岛东南部,秋季则转移到南海东北部。(3)南海三种典型区(北部陆架陆坡、中部海盆、南部陆坡)的CO_(2)通量随时间推移均呈现降低的趋势,且北部下降速度最快。2011—2020年,南海年均向大气净释放碳1.51×10^(7)t,但其碳释放量呈降低趋势,降低速度为2.03×10^(6)t/a,南海总体的“碳源”强度有所减弱。研究结果可为制定碳排放及碳交易政策提供科学参考。

关键词：南海 CO_(2)通量海气交换卫星遥感时空变化

海南岛细颗粒物污染特征、影响因素及潜在源区分析

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环境科学 2024年

作者：符传博唐家翔丹利佟金鹤海南省气象台海南省南海气象防灾减灾重点实验室海南省气象科学研究所中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室

基于2015～2021年海南岛环境监测数据和气象观测数据，利用后向轨迹模型、聚类分析、多元线性回归方法、潜在源区贡献因子算法和权重轨迹方法等探讨了海南岛PM2.5污染特征，影响因素及潜在贡献源区。结果表明，海南岛PM2.5浓度具有明显... 详细信息

基于2015～2021年海南岛环境监测数据和气象观测数据，利用后向轨迹模型、聚类分析、多元线性回归方法、潜在源区贡献因子算法和权重轨迹方法等探讨了海南岛PM2.5污染特征，影响因素及潜在贡献源区。结果表明，海南岛PM2.5浓度具有明显的季节性变化特征，冬季ρ(PM2.5)最高(22.6 μg·m-3)，秋季和春季次之(17.38和16.53μg·m-3)，夏季最低(9.79 μg·m-3)。近7年海南岛共有30 d出现PM2.5浓度超标，且年平均和4季PM2.5浓度均出现显著的下降趋势，其气候倾向率[μg·(m3·a)-1]分别为-0.97(年平均)、-1.09(春季)、-0.61(夏季)、-0.83(秋季)和-1.25(冬季)。海南岛PM2.5浓度与气态污染物高度相关，相关系数分别为0.471(SO2)、0.633(NO2)、0.479(CO)和0.773(O3-8h)，均达到了0.01的显著性水平。海南岛PM2.5浓度与平均风速和大气压呈正相关关系，与降水量、相对湿度、日照时数、平均气温和总辐射呈负相关关系，其中平均气温、相对湿度和太阳总辐射是主控气象因子。后向轨迹和潜在贡献源区分析表明，冬季和秋季受来自内陆地区的气流影响时，海南岛平均的PM2.5浓度普遍偏高(≥20 μg·m-3)，福建、浙江、湖南、江西、广东和广西等省份是海南岛PM2.5主要潜在贡献源区。

关键词：细颗粒物(PM ) 影响因子后向轨迹潜在源区海南岛

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中国橡胶树大风、寒害的时空分布分析

生态科学 2023年第2期42卷 43-48页

作者：佟金鹤张卫红刘少军李伟光陈小敏海南省气象科学研究所海口570203 海南省南海气象防灾减灾重点实验室海口570203 河北省气象科学研究所石家庄050000 海南省气候中心海口570203

利用福建、广东、广西、云南、海南等五省份393个测站1984—2015年气温、日照、风速等气象要素,按照橡胶树大风灾害和寒害等级指标计算各台站逐年橡胶风寒害等级,分析风灾和寒害的平均状态,并使用MVEOF方法,分离寒害和大风灾害距平的主... 详细信息

利用福建、广东、广西、云南、海南等五省份393个测站1984—2015年气温、日照、风速等气象要素,按照橡胶树大风灾害和寒害等级指标计算各台站逐年橡胶风寒害等级,分析风灾和寒害的平均状态,并使用MVEOF方法,分离寒害和大风灾害距平的主要模态及对应时间系数。结果显示:五省区域内橡胶树寒害影响区域广,除海南南部部分地区外,研究区域均可受到寒害影响。寒害强度和发生频率均高于大风灾害,以中度寒害为主,其中海南南部、东部的沿海地区及云南景洪、勐腊等测站平均寒害较轻;风害以轻度为主,主要发生在东南沿海及云南山区。风寒害距平MVEOF分析结果展示了风寒害的两种主要分布形式,第一模态寒害及风灾基本呈现全区域一致的偏强或偏弱,时间系数的正值(负值)对应了寒害整体偏强(偏弱)、风灾整体偏弱(偏强)的年份;第二模态时间系数均为正值,寒害在南部明显偏轻,风灾在雷州半岛、及东南沿海明显偏重。随着时间变化,第一模态时间系数下降,第二模态上升。上述研究表明,我国橡胶树寒害的发生具有空间一致偏强(偏弱)的特征,其风险大于风灾;广东、广西、福建寒害较重,海南和云南南部寒害较轻。风灾分布空间差异性较大,海南和雷州半岛等东南沿海地区是风灾较重的区域。研究时段内寒害整体减轻,风再在其高发区加重。

关键词：橡胶树大风灾害寒害 MVEOF 时间系数