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期刊信息/Journal information
气象与环境学报
中国气象局沈阳大气环境研究所
气象与环境学报

中国气象局沈阳大气环境研究所

刘晶淼

双月刊

1673-503X

qxyhjxb@foxmail.com

024-83893253

110016

沈阳市沈河区文化路66号

气象与环境学报/Journal Journal of Meteorology and EnvironmentCSTPCD
查看更多>>《气象与环境学报》是由中国气象局沈阳大气环境研究所主办、辽宁省环境科学研究院协办的科技期刊，创刊于1984年，双月刊，国内外公开发行。主要报道气象、大气环境与生态环境基础研究和应用研究方面的创新性研究成果以及有新观点的综述性文章等，以促进国内外学术交流，繁荣我国气象与环境科学事业。栏目设有论文：报道气象、大气环境与生态环境各领域具有重要意义的创新性科研成果。评述：综述所研究领域的代表性成果、研究进展情况和研究现状。快报：快速、简要地报道气象、大气环境与生态环境各领域具有创新性、高水平最新研究成果等内容。文章须有数据和实验结果，证实其科学性、先进性和可靠性。学术信息与动态：快速、简要地报道气象、大气环境与生态环境各领域的学术交流、研究动态、进展情况等信息。
正式出版
收录年代

    基于离子配对法的黄山地区云凝结核闭合研究

    秦鑫张晋广张泽锋缪青...
    82-90页
    查看更多>>摘要：为了对黄山地区云凝结核(Cloud Condensation Nuclei,CCN)进行闭合研究,2014年6月30日至7月28日在黄山光明顶对大气气溶胶理化性质和CCN数浓度进行观测,分析了气溶胶化学组分、谱分布以及CCN数浓度随时间变化的特征,通过κ-Köhler理论并使用离子配对法计算得到CCN数浓度与观测得到的CCN数浓度进行对比.结果表明:计算与观测的CCN闭合结果较好,低过饱和度CCN闭合结果好于高过饱和度,过饱和度较低时低估了CCN数浓度,而过饱和度较高时则高估了CCN数浓度,由此说明气溶胶的化学组分数据对预测CCN数浓度至关重要,同时说明该方法可以实现CCN的闭合.考虑到40％水溶性有机碳(Water Soluble Organic Carbon,WSOC)对气溶胶粒子吸湿性影响,在较低过饱和度CCN闭合结果较好,但影响效果并不显著,尤其是在拟合结果相对较差的高过饱和度下基本没有影响.因此,气溶胶粒子中水溶性无机组分对CCN活化有重要影响,而含量较多、化学组分复杂并且吸湿性不确定的WSOC对CCN活化影响较为有限,这与一些研究得出无机组分对于气溶胶吸湿性的影响比具有复杂特征的有机组分更重要的结论相符合.

    云凝结核闭合研究化学组分水溶性有机碳黄山

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    气候变化对中国东北地区典型城市办公建筑能耗的影响

    崔妍敖雪曹经福周晓宇...
    91-99页
    查看更多>>摘要：利用中国东北地区三个典型城市(哈尔滨、长春和沈阳)1961—2019年的气温、相对湿度等气象资料和TRNSYS软件模拟的能耗资料,分析了气候变化对东北地区办公建筑设计气象参数的影响,研究了气候变化对办公建筑能耗的影响及其影响因子.结果表明:与1961—1990年相比,近30 a(1991—2019年)东北地区三个城市的办公建筑室外设计计算参数,即供暖室外计算温度、冬季空调室外计算温度和夏季空调室外计算温度均有所升高,且夏季空调室外计算温度升幅低于其他两个设计参数,三个城市供暖室外计算温度分别升高了2.1℃、1.7℃和0.2℃;1961—2017年三个城市办公建筑冬季供暖能耗均呈减少趋势,夏季制冷能耗均呈增加趋势,年总能耗呈减少趋势;哈尔滨和长春的变化速率大于沈阳,三个城市的办公建筑年总能耗减少速率分别为5.02 MJ·m-2/10 a、6.15 MJ·m-2/10 a和1.99 MJ·m-2/10 a.气温是影响东北地区城市办公建筑能耗的主要气象因子,分别可以解释三个城市冬季供暖能耗95％、96％和93％的变化和夏季制冷能耗72％、71％和72％的变化;气温每升高1℃,三个城市的冬季采暖能耗将分别减少20.6 MJ·m-2、21 MJ·m-2和18.9 MJ·m-2,夏季制冷能耗将分别增加15.1 MJ·m-2、16.1 MJ·m-2和18.8 MJ·m-2,年总能耗将分别减少5.5 MJ·m-2、4.9 MJ·m-2和0.1 MJ·m-2.

    气候变化办公建筑建筑能耗东北地区

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    2015—2019年辽宁省暴雨红色预警信号分布及其特征

    刘静陈传雷严俊王瀛...
    100-105页
    查看更多>>摘要：利用2015—2019年辽宁省发布的暴雨红色预警信号和1605个自动站的分钟级降水资料,统计暴雨红色预警信号和短时大暴雨年际变化和时空分布,分析暴雨红色预警信号的高分布区、易发时段.结果表明:2015—2017年辽宁省暴雨红色预警信号发布站数逐年递增,最大值出现在2017年,发布站数为147个;2015—2018年预警信号准确率提升,提前时间略减少,最低值为2018年,提前时间为19 min;2019年比2018年暴雨红色预警信号发布站数减少59个,提前时间增加29 min;暴雨红色预警信号的空间分布为东南部地区多、中部地区少;暴雨红色预警信号多在夜间发布;在辽宁省发布的50％以上的暴雨红色预警信号中,降水量达到预警发布标准的时间滞后于最大雨强出现时间90 min,最大雨强出现时间为暴雨红色预警信号发布的重要指标.为了达到防灾减灾的服务效果,发布暴雨红色预警信号时,应充分考虑最大雨强出现时间、发布时机、短时大暴雨高发区及地形的影响.

    暴雨红色预警信号短时大暴雨最大雨强

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    基于机器学习的重庆长江航道雾图像特征识别研究

    王远谋李家启陈施吉唐家萍...
    106-112页
    查看更多>>摘要：基于重庆市境内长江航道雷达站拍摄的雾天气过程影像资料,利用K最近邻、支持向量机、BP神经网络、随机森林等机器学习算法,对无雾和5类有雾天气个例进行图像识别训练,构建雾图像识别模型,并检验了识别准确率.结果表明:机器学习能够有效识别雾图像,随机森林算法的识别效果优于其余3种算法.对于能见度超过1500 m的无雾天气,模型的识别准确率为100％,对于能见度在1000—1500 m范围内的轻雾、能见度低于50 m的强浓雾,模型的识别准确率在90％以上,对于能见度在50—1000 m范围内的雾、大雾和浓雾,识别准确率超过70％.

    雾机器学习图像识别图形用户界面

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