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阿克达拉大气本底站地表辐射收支特征
1
作者 吴彩云 何清 谢翔 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2024年第6期942-952,共11页
地表辐射收支变化影响区域乃至全球气候,利用阿克达拉大气本底站基准辐射观测系统的2021年11月1日至2022年10月31日地表辐射四分量数据,分析阿克达拉大气本底站地表辐射与反照率的变化特征。结果表明:(1)太阳总辐射年曝辐量为5772.74 MJ... 地表辐射收支变化影响区域乃至全球气候,利用阿克达拉大气本底站基准辐射观测系统的2021年11月1日至2022年10月31日地表辐射四分量数据,分析阿克达拉大气本底站地表辐射与反照率的变化特征。结果表明:(1)太阳总辐射年曝辐量为5772.74 MJ·m^(-2)。太阳总辐射曝辐量的季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季,不同月份太阳总辐射和反射短波辐射日峰值集中在11:00—12:00,地面长波辐射日峰值集中在12:00—13:00,大气逆辐射日峰值出现时间没有明显规律。(2)净收入辐射最大值主要出现在正午,净支出辐射最大值出现时间主要在日落时。(3)降雨对太阳总辐射、反射短波辐射、地面长波辐射、地表反照率具有削弱作用,降雪过程太阳总辐射受到削弱,降雪后地面积雪导致地表反照率增大,地面反射短波辐射增强,日间地面长波辐射和地面净辐射减弱,由于雪对地面的保温作用,夜间地面长波辐射较降雪前增强;降雨与降雪均对大气逆辐射具有增强作用。(4)雨天地表反照率最小值为0.16;当积雪深度达到5 cm时,地表反照率可达0.96,新雪地表反照率大于老雪,且稳定积雪的地表反照率日均值在0.72~0.88。 展开更多
关键词 阿克达拉大气本底站 地表辐射收支 地表反照率 积雪反照率
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阿克达拉大气本底站甲烷浓度特征及影响因素 被引量：9
2
作者 赵竹君 陆忠奇 +1 位作者 何清 王建林 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期519-527,共9页
利用2009~2019年阿克达拉国家大气本底站CH_(4)浓度数据、气象要素数据,使用随机森林模型、后向轨迹模型聚类分析方法对其CH_(4)浓度变化特征和影响因素进行分析.结果表明,10a间阿克达拉站CH_(4)浓度增长明显,年平均浓度为(1934.30±... 利用2009~2019年阿克达拉国家大气本底站CH_(4)浓度数据、气象要素数据,使用随机森林模型、后向轨迹模型聚类分析方法对其CH_(4)浓度变化特征和影响因素进行分析.结果表明,10a间阿克达拉站CH_(4)浓度增长明显,年平均浓度为(1934.30±30.94)×10^(−9),平均增长率0.45%;季节变化呈现秋冬高、春夏低的特征,冬季(1973.77±36.72)×10^(−9)>秋季(1935.86±36.14)×10^(−9)>春季(1922.36±26.38)×10^(−9)>夏季(1920.92±29.82)×10^(−9).阿克达拉站CH_(4)浓度受到气象因素综合影响,气温和相对湿度占主导作用.基于HYSPLIT模式和全球资料同化系统气象数据(GDAS)后向轨迹聚类分析发现,阿克达拉站气团移动的主要通道是与额尔齐斯河河谷平行,途径阿拉山口和老风口的西北路径,且秋冬季节气团移动速度慢、春夏快,可能影响了CH_(4)浓度季节变化. 展开更多
关键词 阿克达站 CH_(4) 聚类分析 随机森林模型
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2000-2022年新疆天山地区多源降水融合数据集
3
作者 卢新玉 伏晓慧 +3 位作者 王秀琴 刘艳 火红 王敏仲 《中国科学数据(中英文网络版)》 2025年第1期390-398,共9页
天山山区属于我国典型的高寒山区,被誉为“中亚水塔”,对于新疆乃至中亚地区均具有重要意义。随着遥感技术的进步,利用卫星反演来估算山区降水量已成为一种重要方法,然而,由于山区地形复杂且分布不均,导致了基于卫星反演的降水数据在精... 天山山区属于我国典型的高寒山区,被誉为“中亚水塔”,对于新疆乃至中亚地区均具有重要意义。随着遥感技术的进步,利用卫星反演来估算山区降水量已成为一种重要方法,然而,由于山区地形复杂且分布不均,导致了基于卫星反演的降水数据在精度方面存在不足。针对此问题,本研究开展天山山区多源降水融合数据集研制,以GSMaP卫星降水数据为初始场,结合同期区域内1065个台站的实况日降水数据,发展一种基于最优插值的星地降水产品融合方法,最终生成2000–2022年天山山区逐日融合降水产品集。本数据集在研制过程中对实况数据进行了严格质控,对逐日融合降水数据进行了质量评估,相关系数由0.44提高至0.53(通过0.01水平显著性检验),绝对平均误差由6.3mm d^(-1)下降至5.7mm d^(-1)。本产品集有望为复杂地形区域的水资源管理与高效利用提供坚实的数据支持与科学支撑。 展开更多
关键词 天山山区 多源降水 最优插值 数据集
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2017—2019年中天山北坡城市群大气污染及污染天气类型特征 被引量：15
4
作者 李淑婷 李霞 +2 位作者 毛列尼·阿依提看 钟玉婷 王慧琴 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2022年第4期1082-1092,共11页
利用2017—2019年中天山北坡城市群(乌鲁木齐市、昌吉市、石河子市、五家渠市)逐时大气污染物监测数据及气象数据,分析了大气污染物年内变化和污染天气类型特征。结果表明:(1)中天山北坡4座城市6类大气污染物中PM_(2.5)超标日数最多(年... 利用2017—2019年中天山北坡城市群(乌鲁木齐市、昌吉市、石河子市、五家渠市)逐时大气污染物监测数据及气象数据,分析了大气污染物年内变化和污染天气类型特征。结果表明:(1)中天山北坡4座城市6类大气污染物中PM_(2.5)超标日数最多(年均94~104 d),年均浓度介于64~73μg·m^(-3),且五家渠市>乌鲁木齐市>石河子市>昌吉市。采暖期PM_(2.5)浓度在100~118μg·m^(-3)之间,是非采暖期的4.00~5.00倍,靠近山前地带的城市PM_(2.5)浓度日变化大体呈现“双峰双谷型”。(2)4座城市污染天气类型主要分为静稳型、沙尘型和特殊型,其中静稳型占86.2%~93.6%、沙尘型占5.8%~13.2%。静稳型污染天气多出现在冬季,沙尘型主要出现在春、秋季节。静稳型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比45.8%~56.6%,沙尘型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比14.9%~29.4%。(3)静稳型和沙尘型污染天气下PM_(2.5)和PM_(10)浓度都存在显著的线性相关,前者PM_(10)浓度是PM_(2.5)的1.26倍,而后者达3.16倍,此倍数可以作为区分静稳型和沙尘型污染天气的判据。 展开更多
关键词 超标日 污染物浓度 污染天气类型 静稳型天气 沙尘型天气
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1990—2020年新疆伊犁地区雪灾时空分布特征及其影响评估 被引量：1
5
作者 火红 刘艳 买吾拉夏·木巴热克 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2024年第11期1828-1840,共13页
雪灾给伊犁地区带来了重大的经济和社会影响,主要表现在农业生产的减少和生态系统的破坏等方面。为量化和评估雪灾对伊犁地区的影响,基于1990—2020年伊犁地区的95次雪灾事件,通过指标选择、无量纲化处理以及权重分配,计算了灾损指数,... 雪灾给伊犁地区带来了重大的经济和社会影响,主要表现在农业生产的减少和生态系统的破坏等方面。为量化和评估雪灾对伊犁地区的影响,基于1990—2020年伊犁地区的95次雪灾事件,通过指标选择、无量纲化处理以及权重分配,计算了灾损指数,并依据百分位数法,将雪灾严重性划分为一般、较重、严重和特重4个等级。结果表明:(1)1990—2020年伊犁地区雪灾次数呈双峰型分布,11月和1—2月为高发期,与季节性气候特征相关。自2014年以来,雪灾的发生次数显著下降。(2)1990—2020年伊犁地区一般等级雪灾最为常见,占比49.4%,较重、严重和特重等级占比分别为23.2%、24.2%和5.0%。(3)尼勒克县的灾损最严重,其次是新源县和伊宁县,昭苏县受影响最小。(4)雪灾发生及其严重性受累积降雪量、最大积雪深度、最低气温和降雪持续天数等气象要素影响。这些要素在县域间差异显著但整体趋势集中。研究结果可以为伊犁地区雪灾风险评估和管理提供科学依据。 展开更多
关键词 雪灾 灾损指数 强度和次数 空间格局 伊犁地区
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乌鲁木齐市区与南郊山区颗粒物污染特征对比分析 被引量：10
6
作者 朱翠云 何清 +2 位作者 赵竹君 刘新春 普宗朝 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期4073-4085,共13页
利用2017年10月~2018年8月的PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1)质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市... 利用2017年10月~2018年8月的PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1)质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市区颗粒物潜在源区.研究结果表明:①市区PM_(2.5)的超标天数为26d,南郊山区无PM_(2.5)超标,市区PM_(10)的超标天数是南郊山区的3.5倍,市区日均值及月均值质量浓度是南郊山区的2~7倍,市区呈现冬高夏低的季节特征,南郊山区春季最高;②乌鲁木齐市区PM_(10)日变化存在3个峰值,PM_(2.5)、PM_(1)为双峰型分布,南郊山区均呈双峰分布;并存在季节性周末效应;③长短两支聚类气流轨迹对乌鲁木齐市区颗粒物浓度影响较大,春夏气流来自中亚,秋冬来源于北疆周边地区;④颗粒物潜在源区分布季节特征显著,高值区主要为昌吉、巴州、吐鲁番等周边地区,西北部中亚地区也是颗粒物重要来源区域之一. 展开更多
关键词 颗粒物 乌鲁木齐 后向轨迹聚类分析 潜在源区贡献分析 浓度权重轨迹分析 PM2.5
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成都地区含碳气溶胶浓度及其光学特性
7
作者 毛鑫茹 李玥 +2 位作者 刘璇 姜懿航 袁亮 《中国环境科学》 2025年第9期4861-4871,共11页
基于2020年6月15日~2022年4月15日在成都地区含碳气溶胶的观测数据,分析了该地区含碳气溶胶浓度及其光学特性的变化特征,并探讨了不同污染过程对含碳气溶胶浓度的影响.结果表明:各类含碳气溶胶日变化受到交通高峰和边界层发展的影响,呈... 基于2020年6月15日~2022年4月15日在成都地区含碳气溶胶的观测数据,分析了该地区含碳气溶胶浓度及其光学特性的变化特征,并探讨了不同污染过程对含碳气溶胶浓度的影响.结果表明:各类含碳气溶胶日变化受到交通高峰和边界层发展的影响,呈现出早晚“双峰型”分布特征.总碳(mTC)、元素碳(mEC)和有机碳(mOC)质量浓度均在冬季最高,分别为(8.8±6.4)、(2.8±2.1)和(6.0±4.5)μg/m^(3),夏季最低.冬季mOC/mEC、吸收系数的波长指数(α)及棕碳(BrC)对370nm总吸收系数的贡献(PBrC)均值均在冬季达到最高,分别为(2.8±0.9)%、1.5和(34±19)%,结合针对成都地区含碳气溶胶组分随污染物浓度变化的统计结果可知,该地区污染的形成主要由一次排放污染物在静稳天气下的堆积与老化过程导致;污染加重时,含碳气溶胶中的一次排放成分占比增加.春节烟花爆竹燃放会导致BrC对含碳气溶胶的贡献增加,受机动车排放与累积过程影响则会造成黑碳(BC)的贡献增加.BC在含碳气溶胶中的贡献可为污染过程中一次排放累积和二次老化生成提供一定参考.本研究对于扩充成都地区含碳气溶胶数据库及该地区冬季复合污染形成机制的探索提供数据支持. 展开更多
关键词 含碳气溶胶 黑碳 棕碳 光学特性 吸收Ångström指数
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