何建军 作品数:36 被引量:415 H指数:14 供职机构: 中国气象科学研究院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 中国科学院“百人计划” 山东省气象局重点科研课题 更多>> 相关领域: 天文地球 环境科学与工程 农业科学 轻工技术与工程 更多>>
兰州春季沙尘过程PM_10输送路径及其潜在源区 被引量:48 2012年 将2001—2008年分为沙尘天气相对多年和相对少年,计算兰州市春季逐日4个时次的4d气团后向轨迹。通过聚类分析得到春季到达兰州市区的主要气团轨迹组,结合可吸入颗粒物PM_10日均质量浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF(potential source contribution function)和浓度权重轨迹CWT(concentration-weighted trajectory),得到影响兰州市春季PM_10质量浓度的潜在源区以及不同源区对兰州市春季PM_10质量浓度贡献的差异。结果表明,在沙尘天气相对多年,西路径和西北路径发生比例最高,分别占总轨迹的33%和19.4%,其中有50%以上为污染轨迹,是造成兰州市春季高质量浓度PM_10污染的主要输送路径。沙尘天气相对少年的主要输送路径是西路径,其次是北路径,分别占23.6%和18%。影响兰州市春季大气PM_10质量浓度的潜在源区分布在新疆塔里木盆地、吐鲁番盆地、青海柴达木盆地、甘肃河西走廊、内蒙古中部和西部的沙漠戈壁地区。 刘娜 余晔 陈晋北 何建军 赵素平关键词:PM10 后向轨迹 传输路径 机动车限行对大气颗粒物浓度及其谱特征的影响 来源于直接排放和气粒转化形成的大气颗粒物是影响城市空气质量的重要污染物之一.机动车排放是主要的颗粒物污染源,特别是细粒子(Dp<2.5μm).据估计发展中国家发展较快的城市,90%的空气污染都是由机动车排放所导致.还有研... 赵素平 余晔 刘娜 何建军 陈晋北关键词:颗粒物浓度 谱分布 黄土高原地区两种再分析资料的模拟效果分析 被引量:6 2014年 为了研究两种再分析资料(NCEP和ERA Interim)对中尺度模式WRF模拟结果的影响,利用地面观测资料和探空资料,通过NCEP/WRF和ERA/WRF两组模拟试验,探讨了这两种再分析资料在黄土高原地区对WRF模式模拟结果的影响。结果表明,两组试验都能准确地模拟出2 m气温、相对湿度和地表温度的日变化,且ERA/WRF的模拟效果较好;由于黄土高原地形复杂,两组试验对10 m风速的模拟都不好;两组试验对地表辐射和地表通量的模拟结果相当,都能大致模拟出辐射各分量和地表通量的日变化,模拟偏差主要出现在正午时段;两组试验对大气边界层结构的模拟结果相似,对位温和比湿的模拟效果较好,与观测值的相关系数都在0.8以上,对风速的模拟效果稍差,与观测值的相关系数分别为0.64和0.60,NCEP/WRF对大气边界层结构的模拟结果比ERA/WRF好。 马晨晨 余晔 何建军 陈星 解晋关键词:WRF模式 NCEP再分析资料 ERA 黄土高原 气象条件和污染物排放对兰州市冬季空气质量的影响 利用人工神经网络(ANN)技术,基于气象条件、污染物排放变化和NO2浓度资料构建NO2浓度统计模型,在此基础上分析气象条件和污染物排放源排放变化对NO2浓度逐日变化和年际变化的影响.研究结果发现基于ANN建立的大气污染统... 何建军 余哗 川刘娜 赵素平 陈晋北 毛洪钧 吴琳关键词:空气质量 污染物排放 气象环境 人工神经网络 陆面资料对复杂地形气温和降水模拟的影响——以济南市为例 2023年 济南地区南部为山区,北部为平原,南北海拔跨度较大,地形条件复杂.为了探究天气研究与预报模型(Weather Research and Forecasting,WRF)的模拟结果对不同陆面资料的敏感性,本研究使用中分辨率成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)土地利用和植被覆盖两类陆面资料替换模式中默认的陆面资料,分别进行了4组敏感性试验,模拟了济南地区2020年7月气温和降水.结果表明:模拟的温度误差和降水误差普遍为南部山区偏大,北部平原偏小;只改变土地利用资料使北部平原地区的温度模拟误差显著减小(均方根误差、平均误差分别减小了0.2~1.0℃和0.2~0.8℃);只改变植被覆盖资料使得南部山区的温度和降水的模拟误差明显减小,模拟的温度均方根误差减小了0.2~1.2℃,模拟的日降水量均方根误差减小了0.2~1.2 mm/d;同时改变土地利用和植被覆盖资料模拟的温度和降水的效果最好,全市大部分站点的模拟误差有明显减小.降水对植被覆盖资料的敏感性比气温更高. 李恬 李怀刚 何建军 郑丽娜 何鹏程关键词:数值模拟 气温 降水 复杂地形 两种卟啉化合物在Ag溶胶表面的紫外-可见吸收光谱和表面增强拉曼散射光谱研究 被引量:1 1996年 两种卟啉化合物在Ag溶胶表面的紫外-可见吸收光谱和表面增强拉曼散射光谱研究王传义,刘春艳,阎晓斌,何建军,张曼华,沈涛(中国科学院感光化学研究,北京100101)关键词卟啉,Ag溶胶,表面增强拉曼光谱,紫外吸收光谱表面增强拉曼散射(SERS)自197... 王传义 刘春艳 阎晓斌 何建军 张曼华 沈涛关键词:卟啉 散射谱 紫外吸收光谱 多尺度气象条件对济南PM2.5污染的影响 被引量:17 2019年 长时间序列空气质量数据和气象数据分析济南大气污染与气象条件关系的研究相对较少。利用2010-2016年济南市环境空气质量监测数据、气象再分析和观测数据,分析了济南市PM2.5污染特征、PM2.5浓度与2 m温度(T)、2 m相对湿度(RH)、10 m高度U和V风速(U和V)、10 m风速(WS)、K指数(K)、A指数(A)和边界层高度(BLH)的相关性、天气类型对PM2.5浓度的影响,并基于逐步回归分析方法构建统计模型,利用解释方差量化气象条件对PM2.5浓度变化的影响。分析发现,济南PM2.5浓度存在显著的季节变化和年际变化特征,年均PM2.5浓度呈下降趋势;近地面PM2.5浓度与T、RH、K和A显著正相关,与WS和BLH显著负相关,U和V与PM2.5浓度相关性不显著(p<0.05);不同天气类型对应的PM2.5浓度均值存在显著差异;基于回归模型分析发现气象条件可以解释10%~40%的PM2.5浓度逐日变化,气象条件的影响有明显的季节变化。 尹承美 何建军 于丽娟 焦洋 周乐晨关键词:PM2.5 气象条件 WRF模式对济南地区夏季近地面气象场模拟效果评估 被引量:15 2016年 不同地区中尺度气象模式WRF的模拟性能存在明显差异,本文利用数值模拟和统计方法,评估了WRF模式在济南地区的模拟性能,并对比研究地形和土地利用对WRF模式模拟性能的影响,为WRF模式在济南地区的业务化运行提供参考。结果表明:WRF模式能较准确的模拟济南地区近地面气象场及其时间变化特征;统计分析发现,WRF模式对济南地区近地面气温、比湿、风速及风向的模拟准确率分别为72.5%、59.6%、29.4%和36.2%。WRF模式模拟的济南地区夏季比湿偏低、风速偏高,模拟的风速存在系统性偏差。下垫面对WRF模式的模拟结果有显著影响,10 m风速的均方根误差(RMSE)与地形、坡度、模式格点和观测站点的地形偏差显著相关,与坡度的相关系数最大;2 m气温的RMSE仅与地形偏差显著相关,在复杂地形区比较站点观测气温与模式格点气温时,需考虑地形偏差的影响。 顾沈旦 于丽娟 尹承美 何建军关键词:WRF模式 地形 土地利用 基于WRF模式的兰州秋冬季大气污染预报模型研究 被引量:23 2013年 随着城市化进程的加快,城市大气环境问题成为人们关注的热点问题之一。诸多研究表明,特殊气象条件是造成城市大气污染事件的主要因子之一。本文利用WRF模式模拟得到的高时空分辨率气象场,结合污染物浓度监测数据,分析了风速、稳定能量、Froude数、边界层高度、位温递减率、输送指数和梯度理查森数与兰州大气污染物浓度的关系,并根据WRF的模拟要素建立了污染物浓度与气象影响因子的回归方程。研究发现,兰州城区边界层高度和位温递减率与大气污染物浓度的相关系数高,NO_2与气象影响因子的相关性较PM_(10)好。建立的回归方程对NO_2的模拟效果好于对PM_(10)的模拟效果,其对城区污染物浓度的模拟效果好于郊区。通过与不同地区空气质量数值模式模拟效果对比,结果表明:回归方程对污染物的模拟效果与数值模式模拟效果相当,甚至好于部分地区空气质量数值模式的模拟效果。因此,该研究方法为我国城市空气质量预报和大气污染研究提供了科学依据。 何建军 余晔 刘娜 赵素平 陈晋北关键词:WRF 大气污染 数值模拟 露天生物质燃烧对地面PM2.5浓度的影响评估 被引量:5 2020年 利用MODIS火点、土地类型、植被覆盖、生物质载荷和排放因子等数据产品,开发了露天生物质燃烧排放模型,并将其嵌入空气质量模式WRF-CUACE,通过敏感性试验定量评估了露天生物质燃烧对中国地面PM2.5浓度的影响。研究设计了3种模拟方案,比较模式评估结果发现修订后的方案能更好地模拟PM2.5浓度。结果表明:2014年10月露天生物质燃烧主要集中在我国东北、华南和西南地区,其对PM2.5月平均浓度的贡献达30~60μg·m^-3,局地甚至超过100μg·m^-3;华北、华东和华南地区生物质燃烧对PM2.5月平均浓度的贡献达5~20μg·m^-3。从相对贡献看,东北大部分地区生物质燃烧对地面PM2.5浓度的贡献超过50%,华南地区达20%~50%,西南局部地区甚至超过60%;华北、华中以及华东地区相对较低,平均相对贡献达10%~20%。生物质燃烧越严重的地区,其产生的PM2.5中二次气溶胶的贡献占比越小,反之亦然。 柯华兵 龚山陵 何建军 周春红 张磊 张磊