王超
- 作品数：12 被引量：53H指数：4
- 供职机构：中国气象科学研究院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省重大科技专项基金“九五”国家科技攻关计划更多>>
- 相关领域：环境科学与工程天文地球自动化与计算机技术更多>>
- X波段双线偏振雷达数据质量分析及控制方法被引量：17
- 2019年
- 利用双偏振参量在弱降水过程中性质均一、随时空变化缓慢的特征,选取北京、佛山地区弱降水过程的观测资料,通过将较长时间观测结果沿径向或方位累积的方法,分析双偏振参量测量精确度受地物、避雷针、旋转及俯仰关节的影响,并提出相应的质控方法,得出以下结论:(1)差分反射率(ZDR)、相关系数(ρhv)及差分传播相位(ΦDP)比水平反射率(Z)对地物更敏感,其中在地物处ρhv小于0.85,ZDR低于-1 dB。根据降雨与地物之间偏振参量特征的不同,将ρhv长时间累积能有效的识别地物回波。(2)每根避雷针对双偏振参量影响的方位和幅值是近似一致的。在以避雷针为中心的±15°的方位范围内,ZDR增大0.4~1.5 dB,ρhv降低0.01以下、Z降低1~2 dBZ,且均在避雷针中心处影响达到极值。通过基于上述方位的统计订正可以较好的去除避雷针对双偏振参量的影响。(3)雷达旋转关节的异常会导致ZDR在水平方向上不平稳变化,而俯仰关节异常会使ZDR在高、低仰角差距较大,通过ZDR沿方位一段时间的累积得到各层仰角ZDR变化曲线,用此曲线来实现ZDR的误差标定。通过检验,本文提出的质量控制方法有效的提升了X波段双偏振雷达的数据质量,为其在业务中的进一步推广提供了支持。
- 王超王超吴翀
- 北京一次重污染过程的天气成因及来源分析被引量：14
- 2018年
- 采用天气学分析和GRAPES-CUACE气溶胶伴随模式相结合的方式,探讨了北京市2016年2月29日~3月6日一次PM_(2.5)重污染过程的大气环流特征、污染形成和消散原因,并利用伴随模式追踪了造成此次重污染过程的关键排放源区及敏感排放时段.结果表明:此次重污染过程北京市PM_(2.5)浓度存在明显日变化,在3月4日20:00达到污染峰值,观测数据显示海淀站PM_(2.5)浓度达到506.4μg/m^3.形成此次重污染过程的主要天气学原因是北京站地面处于低压中心,且无冷空气影响,风速较弱,逆温较强,大气层结稳定,混合层高度较低,500hPa西风急流较弱,污染物水平和垂直扩散条件差,大气污染物易堆积;此次过程中,500hPa短波槽过境、边界层偏南风急流和冷空气不完全渗透导致了本次严重污染PM_(2.5)浓度的短暂下降.伴随模式模拟结果表明,此次污染过程目标时刻的污染浓度受到来自河北东北部和南部、天津、山西东部、以及山东西北部污染物的共同影响,目标时刻PM_(2.5)峰值浓度对北京本地源响应最为迅速,山西响应速度最慢;北京、天津、河北及山西排放源对目标时刻前72h内的累积贡献比例分别为31.1%、11.7%、52.6%和4.7%.北京本地排放源占总累积贡献的1/3左右,河北排放源累积贡献占一半以上,天津和山西分别占1/10和1/20,河北源贡献占主导地位,天津和山西贡献较小;目标时刻前3h内,北京本地源贡献占主导地位,贡献比例为49.3%,目标时刻前4~50h内,河北源贡献占主导地位,贡献比例为48.6%,目标时刻前50~80h,山西源贡献占主导地位,贡献比例在50%以上.
- 崔萌安兴琴范广洲王超孙兆彬任文辉
- 基于XGBoost算法的WRF-Chem模式优化模拟被引量：2
- 2021年
- 采用人工智能算法XGBoost结合大气化学模式WRF-Chem,利用北京地区大气污染物的模拟结果及站点监测数据,构建XGBoost统计预报算法模型,并对两种大气污染物(PM_(2.5)和O_(3))进行优化模拟,同时分析其特征贡献要素.结果表明,该统计预报模型能够很好地优化大气化学模式模拟的大气污染物浓度,降低模拟误差,对于北京地区站点模拟浓度优化呈现出城区>近郊>远郊的优化特点,且算法模型对O_(3)浓度优化程度更高,优化后相关系数提高达128%.此外,通过特征要素的贡献量分析表明,CO是影响O_(3)优化的重要特征变量,城郊区特征贡献得分均高达1000以上,Q2(近地面2m比湿)是影响PM_(2.5)优化的重要气象特征变量,城郊区特征贡献得分分别为950和824.
- 李江涛安兴琴李清勇余浩敏汪巍周心源王超崔萌
- 北京臭氧污染特征及污染气象条件分析被引量：11
- 2019年
- 根据2013—2017年北京市地面常规气象观测资料、太阳辐射资料以及北京市环保局22个监测站点的臭氧(O3)数据,分析北京市近5年的O3污染特征,并探讨北京发生O3污染时的气象条件。研究表明:2013—2017年北京市O3质量浓度呈逐年增加趋势,郊区浓度整体高于城区,存在远距离输送,污染过程变多,持续时间变长,光化学污染加强;O3质量浓度夏季最高,春季次之,冬季最低,在5—8月13:00—18:00 O3污染最严重;O3日变化和月变化都呈单峰型,NO2日变化呈双峰型,周末效应显著,O3与NO2质量浓度呈明显负相关;O3质量浓度与太阳辐射、温度和日照时间呈正相关,春季最有利于O3质量浓度增加的相对湿度区间在45%~50%,夏季和秋季最有利于O3生成的相对湿度区间在60%~65%,冬季相对湿度与O3质量浓度呈明显负相关;高湿度、高风速不利于O3质量浓度增加,平均风速在2.0~2.5 m/s最有利于O3质量浓度增加。
- 崔萌安兴琴孙兆彬王宝珍王超任文辉李颜君
- 关键词：臭氧污染特征
- GRAPES-CUACE伴随模式在敏感源区追踪及源反演中的应用
- 本论文利用GRAPES-CUACE气溶胶伴随模式模拟追踪了北京市典型重污染过程、不同污染天气类型及强弱东亚冬季风年型下PM敏感源区和关键排放时段,并基于伴随敏感性结果,在短期至次季节(季节)尺度上定量分析了本地和周边省市...
- 王超
- 文献传递
- 不同污染天气类型敏感源区的伴随追踪
- 本研究搜集整理2012.7-2015.12北京市逐小时PM浓度观测数据,统计连续3天PM日均浓度超过75 ug/m的持续污染过程,针对污染过程期间的天气形势,利用中国气象局MICAPS气象信息处理系统及相关观测资料,将其...
- 王超安兴琴翟世贤侯青孙兆彬
- 关键词：天气分型污染过程减排效果
- 一种基于四维变分同化的大气污染优化控制方法及系统
- 本发明公开了一种基于四维变分同化的大气污染优化控制方法及系统，采集待检测区域的历史数据，包括观测数据和检验数据，将观测数据输入大气化学模式，生成预测数据；根据观测数据划分动态区域；确定目标函数，构建四维变分同化系统，对动...
- 安兴琴王超李江涛刘哲侯青
- 气溶胶辐射效应对边界层及污染物浓度的影响
- 2020年
- 筛选2017年5月23—31日典型污染个例,利用WRF-Chem大气化学模式,通过设置敏感性实验的方法,模拟研究了气溶胶辐射效应对北京地区大气边界层高度、温度、相对湿度及O3和PM2.5浓度的影响。结果表明:考虑气溶胶辐射效应情况下,模拟时段内北京地区平均边界层高度下降约34 m,平均近地面2 m气温下降约0.3 K,平均相对湿度上升约0.78%;气溶胶辐射效应造成O3平均浓度减少约1.71μg/m^3,PM2.5平均浓度增加约1.65μg/m^3。研究发现:气溶胶辐射效应对各要素值在不同高度层上具有不同影响,温度与相对湿度变化趋势相反,低层PM2.5浓度上升,边界层以上PM2.5浓度下降。此外,城郊、地形也都是影响气溶胶辐射效应的重要因素,在城区及平原地区要素值受气溶胶辐射效应影响产生的变化更加明显。
- 李江涛王宝珍安兴琴崔萌王超李颜君
- 关键词：臭氧PM2.5
- 不同污染天气类型敏感源区的伴随追踪
- 本研究搜集整理2012.7-2015.12北京市逐小时PM2.5浓度观测数据，统计连续3天PM2.5日均浓度超过75ug/m3的持续污染过程，针对污染过程期间的天气形势，利用中国气象局MICAPS气象信息处理系统及相关观...
- 王超安兴琴翟世贤侯青孙兆彬
- 关键词：天气分型污染过程减排效果
- 伴随模式在追踪污染事件重点源区中的应用
- 本研究利用GRAPES—CUACE气溶胶伴随模式,对2015年11月27日12月2日北京市一次高浓度PM2.5污染过程进行了敏感性分析,显示了伴随模式在追踪重点排放源区及关注敏感排放时段等方面的优越性。研究结果表明:本次...
- 王超安兴琴翟世贤孙兆彬
- 文献传递
