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题名拉萨市近地面大气成分时空变化及相关因子研究
被引量：1
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作者
德庆卓嘎
高佳佳
白志宣
唐叔乙
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机构
西藏高原大气环境科学研究所
西藏高原大气环境研究开放实验室
西藏大学青藏高原生态与环境研究中心
日喀则国家气象观象台
中国科学院大气物理研究所
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出处
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2024年第2期125-135,共11页
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基金
第二次青藏高原综合科考项目2019QZKK0604、2019QZKK0106
国家自然科学基金面上项目11775180。
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文摘
拉萨市位于青藏高原腹地,近年来臭氧(O_(3))污染问题凸显。本文基于2013~2018年拉萨市区6个监测站点的O_(3)、NO、NO_(2)、NO_(x)、CO、SO_(2)、PM_(2.5)、PM_(10)监测数据,采用相关统计方法研究了拉萨市各污染物,尤其是O_(3)的时空分布特征及与前体物之间关系,并探讨了气象条件对其的影响。结果表明:(1)近年来拉萨市区O_(3)浓度呈上升趋势,O_(3)替代PM10,成为拉萨城区首要污染物。O_(3)浓度的年超标天数达55 d,占比为49.4%。(2)O_(3)浓度在2016年之后上升显著,上升率为16.34μg m^(−3)a^(−1),2018年O_(3)浓度最大(91.48μg/m^(3));年较差计算得出,每年生成的O_(3)浓度从2015年开始逐渐升高。(3)O_(3)浓度呈现春高冬低,城区高于郊区的变化特征,且与NO、NO_(2)和NO_(x)的浓度变化存在显著的负相关关系(-0.6),可能O_(3)生成被NO_(x)抑制。(4)O_(3)浓度与气温相关性较好,随着降水量和湿度的增加,抑制O_(3)浓度增加。O_(3)浓度受季节和风向风速影响较大,这可能与长距离传输特征及人类活动(固定源)对高原生态环境影响有关。
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关键词
拉萨
臭氧
前体物
气象条件
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Keywords
Lhasa
Ozone
Ozone precursors
Meteorological condition
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分类号
X513
[环境科学与工程—环境工程]
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题名西藏林芝苹果花期与气象条件的关系及预测模型
被引量：5
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作者
杜军
次旺
白宇轩
索朗旺堆
王挺
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机构
西藏高原大气环境科学研究所·西藏高原大气环境研究开放实验室
中国气象局墨脱大气水分循环综合观测野外科学试验基地
西藏自治区气候中心
西藏自治区林芝市气象局
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出处
《果树学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期1013-1023,共11页
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基金
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0106)
中国气象科学研究院青藏高原与极地气象科学研究所开放课题(ITPP2021K03)
+1 种基金
西藏自治区科技创新基地自主研究项目(XZ2021JR0001G)
西藏自治区科技重点研发计划项目(XZ202001ZY0023N)。
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文摘
【目的】西藏是中国气候资源最多样与果树资源最丰富的区域之一,分析西藏最适宜栽培区——林芝的苹果花期与气象条件的关系及其对气候变化的响应,选取主导影响气候因子,构建花期预测回归模型,为当地应对气候变化和开展苹果花期气象服务提供科技支撑。【方法】利用2001—2021年林芝苹果花期物候和逐日平均气温(T_(m))、最高气温(T_(max))、最低气温(T_(min))、相对湿度(RH)、降水量(Pr)、日照时数(S)和≥0℃积温(∑T_(0))等数据,采用线性倾向估计法、Pearson相关系数和逐步回归方法等,分析苹果花期物候及其长度的变化趋势,以及气候因子、晚霜冻对苹果花期的影响,并开展苹果花期预测,构建花期预测回归模型。【结果】2001—2021年林芝苹果各花期以0.884~1.132d·a^(-1)的速度呈推迟趋势,以花芽膨大期推迟的最多,开花始期次之,为1.058d·a^(-1)。花期长度为显著缩短趋势,平均每年缩短0.471d。花期生长期内T_(m)、T_(max)、T_(min)均趋于升高,T_(min)升幅大于T_(max)升幅;DTR、S、RH趋于减少。始花期之前,Pr为增加趋势,之后Pr趋于减少。花期长度生长期内,只有T_(m)、T_(min)表现为上升趋势,其他要素均趋于下降,以∑T_(0)减幅最为明显。【结论】上年10月Pr是影响林芝苹果始花期、盛花期变化的主导气候因子,若上年10月Pr每增加(减少)10mm,苹果始花期和盛花期将分别提前(推迟)2.47d和2.17d。花期晚霜冻日趋于提前,且低温降低,但开花期明显推迟,花期霜冻的气候风险变小。基于旬、月气候要素的统计模型,预测苹果花期精准度为95.8%~97.1%。
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关键词
苹果
西藏林芝
花期
变化
气候影响因子
预测模型
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Keywords
Malus pumila
Nyingchi,Xizang
Flowering phase
Change
Climatic influence factor
Pre-diction model
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分类号
S661.1
[农业科学—果树学]
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