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6 个结果
  • 简介:开展冷空气对海水养殖水温的影响及水温预测预报,可为水产养殖灾害监测预警提供科学依据。该文以东沙海水养殖场为试验基地,对2010~2011年整个冬季冷空气活动期间水温气温变化进行了对比分析,并对不同强度、伴随不同天气现象的冷空气影响下水温的变化情况进行讨论。结果表明:该冬季共有9次冷空气影响,水温变化趋势与气温相似,但变幅小于气温,而且有明显的滞后性;冷空气对水温有显著的影响,影响程度与冷空气强度、伴随的天气现象及水的深度有关,冷空气越强,水温下降幅度就越大;不同天气条件对水温的影响不一样,晴天时水温下降较小,阴天水温降幅增大,寒潮影响时水温大幅度下降,冷空气影响结束后1~2d,水温降到最低值;采用逐步回归分析方法,建立了冬季养殖塘水下0.5m和1m的水温预报模式,经独立样本检验,准确率高,可以应用于业务服务。

  • 标签: 冷空气 海水养殖 气温 水温 预报模式
  • 简介:根据天气形势、本地气象要素等分析易于产生泉州沿海区域性污染的气象条件,重点从干湿条件、相对湿度及无雨日数等与湿度相关的要素方面探讨泉州沿海区域性污染的干湿污染特点。结果表明:泉州沿海区域性空气污染产生的天气系统主要有地面高压(高压底部、后部或高压脊)、地面倒槽、低涡锋面和锋前暖区等形势;地面气象要素多为升温降压、日风向及风速存在海陆风变换、夜晨有雾霾现象;相对湿度在70%-80%时,易造成区域性空气污染。

  • 标签: 天气形势 气象要素 相对湿度
  • 简介:为实现高精度鉴相,净化振荡器需采用双混频鉴相器。本文首先分析了双混频提高鉴相精度的原理,然后介绍了混频模块、DDS模块和测量程序的实现,最后通过测量同源氢钟5MHz信号,采集数据并处理,得到了系统的自校频率稳定度。

  • 标签: 氢原子钟 双混频 DDS FPGA 数字锁相环 频率稳定度
  • 简介:利用2007--2010年南昌市空气污染监测资料以及气象观测资料,分析了空气质量与天气形势的关系,以及造成南昌市空气污染的主要天气形势特征。结果表明:(1)南昌市空气污染具有明显的季节性变化特征,冬季污染日出现频次最高,其次是春、秋两季,夏季由于雨水的冲刷稀释作用、热对流作用,极少出现空气污染日。(2)影响南昌市空气质量的地面形势主要分为低压类(倒槽、锋前)和高压类(高压底部、高压后部、弱高压),而高空系统主要为槽后西北气流以及西南气流的影响。(3)当出现空气污染时,地面至1000hPa近地层逆温非常明显,地面风速弱,基本在3m/s以下,且以偏东风出现频次最高。(4)污染物浓度与霾天气密切相关,霾日的空气质量较差。

  • 标签: 空气污染 天气形势 逆温层
  • 简介:介绍了广州空气质量多模式系统并评估其对2010年9月广州市的气象要素和PM10日均浓度的24h的预报效果。评估结果表明:模式系统较好地预测了气象要素的变化,但高估了风速;各空气质量模式能合理预测广州PM10浓度的时空变化,预报效果均处于可接受范围内(平均分数偏差MFB小于±60%且平均分数误差MFE小于75%),部分模式可达到优秀水平(MFB小于±30%且MFE小于50%),但同时各模式在郊区均预测偏高而在市区偏低;总体上,模式在广州郊区的PM10预报效果优于市区。模式问对比表明,在本次业务预报实践中,不存在最优的单模式,同一模式对不同的统计指标、不同的站点,其预报效果可能存在差异,基于算术平均集成各模式结果未能获得最优的预报效果。优化排放源空间分布并引进更好的集成预报方法(如权重平均、神经网络、多元回归等)是未来改进广州空气质量多模式系统预报效果的可能途径。

  • 标签: 空气质量 多模式 PM10 广州 亚运会
  • 简介:针对京津冀地区主要大气污染物NO。(氮氧化物)和PM2.5(大气中粒径小于或等于2.5gm的颗粒物),应用柴油车尾气净化技术及中小锅炉烟气脱硝技术,并根据2015年和2030年我国能源规划,设计3种技术应用情景,采用WRF.CAMx耦合模式,对京津冀地区大气中NO。和PM2.5进行了应用情景模拟。结果表明,单独应用柴油车尾气净化技术后(方案1),北京、天津地区大气中的Nq浓度降低幅度达20%,河北地区降低5%;PM2.5的浓度降低幅度约10%;应用柴油车尾气净化技术和2015年能源规划情景(方案2),京津冀地区大气中NOx和PM2.5浓度的降低幅度均超过20%;应用柴油车尾气净化技术和2030年能源规划情景(方案3),该地区NOx浓度降低幅度与之相当,PM2.5浓度降低幅度超过30%。可见脱硝技术和清洁能源利用的有效性依赖于其应用比例。二次气粒转化的化学过程形成的硝酸盐、硫酸盐和铵盐对该地区空气中PM2.5浓度的贡献很大,冬、春、秋季硝酸盐最大贡献高达60%,夏、秋季硫酸盐最大贡献超过70%,铵盐四季最大贡献约25%。这说明PM2.5的主要前体物N0x、SO2、NH3、VOCs(VolatileOrganicCompounds)、CO等均大幅度削减才能有效降低该地区空气中PM2.5浓度。

  • 标签: NOx PM2 5应用情景 化学过程 WRF—CAMx模式