【摘 要】
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位于华北平原的京津冀地区由于人为活动和气象要素的共同作用,大气污染事件频发,冬季PM_(2.5)是该地区主要污染物之一。大气边界层结构和近地面风场是大气污染物传输扩散的重要驱动因子。因此,大气边界层和近地面风速模拟准确度直接影响空气质量模式对PM_(2.5)的模拟效果。本文选取了2020年1月13日至2月13日作为冬季PM_(2.5)污染的研究时段,基于研究时段京津冀地区PM_(2.5)最优模拟选
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位于华北平原的京津冀地区由于人为活动和气象要素的共同作用,大气污染事件频发,冬季PM_(2.5)是该地区主要污染物之一。大气边界层结构和近地面风场是大气污染物传输扩散的重要驱动因子。因此,大气边界层和近地面风速模拟准确度直接影响空气质量模式对PM_(2.5)的模拟效果。本文选取了2020年1月13日至2月13日作为冬季PM_(2.5)污染的研究时段,基于研究时段京津冀地区PM_(2.5)最优模拟选择大气边界层参数化方案,利用京津冀地区气象观测资料及WRF-Chem和WRF-3DVAR(三维变分)开展
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高分辨率遥感卫星技术的发展对我国对地观测水平的提升起到了巨大的推动作用,其中高分系列卫星的发射与应用使得我国在资源监测、农业估产、灾害管理等方面都获得了更高精度的数据源。在遥感影像中应用较为广泛的一大方面就是农作物管理,高分辨率的遥感卫星数据可以提供高精度的作物信息,为作物的监测、病害的管理、产量的评估等都提供数据支撑。棉花作为重要的经济作物,了解其种植分布、进行长势监测以及预测当年产量,具有重要
大气CO_2浓度自工业革命的280μmol mol~(-1)开始,一直处于稳步上升的状态,至今已经超过400μmol mol~(-1)。大力推行减排措施仅能延缓CO_2的上升趋势,如果不采取减排措施,预计21世纪末大气CO_2浓度将超过900μmol mol~(-1)。作为空气的主要成分之一,CO_2既是主要的温室气体,也是绿色植物光合作用的重要底物。由于C_3植物的光合CO_2饱和点远高于目前的
近地面NO_2浓度与人们生活和健康联系紧密,我国对于近地面NO_2浓度的监测主要通过地面站点仪器观测,但地面站点监测范围有限。卫星观测数据具有全天候和覆盖范围广等优点,但易受云量等影响导致结果偏差较大。因此,综合两种数据的优势,获得我国近地面NO_2浓度分布情况是非常有必要的。本研究基于随机森林的方法,利用2019年我国地面站点监测NO_2浓度数据、Trop OMI卫星NO_2对流层浓度数据以及气
近几十年来随着工业化和城市化的进程加快,在我国许多城市都出现了严重的空气污染问题。本文选择了“大气十条”发布以来北京PM2.5污染最重的冬季——2016/2017的一次严重污染个例作为研究对象,利用北京市35个地面观测点的PM2.5以及SO_2等气体污染物小时浓度观测资料和气象要素资料对其特征进行了分析,并利用WRF-Chem对该过程进行了数值模拟,通过计算输送通量和净输送率分析了平流输送特征及燕
利用2014年冬季-2019年冬季(每年12月到翌年2月)京津冀地区PM_(2.5)浓度日均值与同期的空气温度、相对湿度、风速、地面气压等气象资料进行综合分析,系统认识了该地区近年来冬季PM_(2.5)重污染的时空分布特征与气象作用。筛选和分类了2014年冬季至2019年冬季京津冀地区污染过程,探讨京津冀地区冬季PM_(2.5)重污染的天气形势及气象条件变化特征,确定影响京津冀的几种主要的天气形势