简介：利用2014年9月—2015年8月环境保护部对外发布的兰州市6种污染物实况监测数据,对同时期CUACE模式的24h预报结果进行误差分析,并通过误差滚动线性回归订正方法进行检验订正。结果表明：（1）兰州市的首要污染物以PM10为主,其次是PM_（2.5）;（2）CUACE模式对SO2的预报及对O_3、NO_2、PM_（2.5）和PM_（10）预报为2级时,等级预报准确率较高,预报结果可直接使用;（3）模式对O_3和CO预报1级时,采用10d误差滚动订正后等级预报准确率可提高1.1%~5.5%;（4）模式预报其它要素的其它级别时采用5d或10d误差滚动订正后再加上或减去一定值后,等级预报准确率可提高8.7%~75%。

简介：影响能见度的不仅仅是大气污染物,雾也是一个重要因素。因此,用能见度反映空气质量,需要考虑水汽的作用。在已有的研究结果基础上,构造空气污染指数（API）与能见度和空气相对湿度的数学关系。依据全国10个代表城市2001—2012年逐日API资料和同期08：00（北京时）地面气象资料,运用线性回归方法,确定公式中的待定系数,从而建立利用能见度和相对湿度估算API的统计方程。结果表明：（1）当空气相对湿度小于78%时,能见度主要受空气污染物浓度影响;当空气相对湿度大于96%时,能见度主要受空气湿度影响;当空气相对湿度介于78%~96%时,能见度受空气污染物浓度和空气湿度共同影响;（2）除拉萨和兰州外,其余城市API与能见度和相对湿度的相关程度都通过了α=0.00001的显著性水平,并且相关程度冬半年好于夏半年;（3）API与能见度和相对湿度拟合关系中的参数b0和b,除拉萨、乌鲁木齐和兰州以外,其余城市的变化幅度都比较小;（4）回代检验表明,除个别月份外,绝对误差和相对误差都相对较小,说明API与能见度和空气湿度的数学关系式可以拟合API。

简介：城市不同下垫面与建筑物空间形态对近地表气温等微气候要素产生了重要影响。开展城市气温时空变化模拟与影响因素分析,对于城市热环境评价与城市规划具有重要意义。论文基于高空间分辨率Geoeye-1立体影像,在建筑物高度、下垫面覆盖类型信息提取的基础上,选择南京一中、光华东街、玄武湖、头陀岭4个区域,采用ENVI-met微气候模式,以城市基本气象站南京站的实时气象数据作为背景气象场,模拟不同区域近地表气温的时空分布特征,并利用区域自动气象站观测数据进行精度检验。结果表明：在时间变化上,ENVI-met模拟气温与实测值之间吻合程度较高;在空间分布上,南京一中与光华东街区域气温时空分布规律总体相似,但城市空间形态的差异使得局部区域气温变化不同,玄武湖区域气温由陆地中心向外围呈递减趋势,而头陀岭地形复杂多变,白天气温变化剧烈,夜间空间变化较小。