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| 1 | 京津冀臭氧变化特征及与气象要素的关系显示文摘基于2014~2017年京津冀13座城市的O3-8h数据,分析O3时间变化特征及污染状况.在此基础上,结合同期气象数据研究近地层O3浓度与气象要素的关系.结果表明:2014~2017年京津冀区域O3-8h整体呈上升趋势,增长率为4.50μg/m3.区域内O3污染整体加重,北京、保定O3污染较为严重;2014~2015年O3浓度与超标情况的月变化主要呈单峰型变化,峰值出现在5月;而2016~2017年为不规则双峰型变化,峰值出现在5~6月和9月.与气象因子的相关性表明:气象要素对O3的影响具有明显的季节差异,其中春、夏、秋季气温是影响O3浓度变化的主要因素,而在冬季相对湿度与风速为影响O3浓度变化的主要因素.此外,分析表明北京、天津、石家庄3大城市夏季形成高浓度O3的阈值明显不同. | 王玫 郑有飞 柳艳菊 李巧萍 丁一汇 | 2019 | 中国环境科学2019，39，7： | 111 |
| 2 | 江苏淮安地区大气污染变化特征及其与气象条件的关系显示文摘采用江苏省淮安市地面5个监测站2013年1月1日—2015年12月31日PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区空气污染季节变化特征及其与气象条件的关系;采用MODIS的光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)资料和火点资料分析了2013年12月发生在淮安的一次持续性大气污染事件。研究结果表明,淮安空气质量AQI指数(Air Quality Index)在春冬季较高,夏秋季较低,污染天气发生在春冬季的概率为23.6%,夏秋季的概率为13.3%。淮安地区的首要大气污染物为颗粒物污染,其中PM_(10)、PM_(2.5)占比分别达到25.2%、48.9%,PM_(10)中PM_(2.5)比率年平均为61.0%,臭氧是第2大污染物,占比为25.8%。表征大气柱气溶胶浓度的AOD的季节变化与地面颗粒物浓度截然不同,颗粒物浓度1月和12月出现极高值,而这两个月AOD月平均值却在一年中达到极低值,AOD最高值出现在7月。另外,AQI与降水、气温、风速、相对湿度呈负相关关系,但相关程度较弱。 | 吴序鹏 刘端阳 谢真珍 宋京京 夏祥鳌 王皓飞 | 2018 | 气象与环境科学2018，41，1： | 42 |
| 3 | 河北重度污染天气分型及其气象条件特征显示文摘利用2013—2016年河北省196个环境观测站资料和气象资料对河北省易出现重污染的天气形势进行天气学分型:辐合型、回流型、均压场型、高压后部型、西北高压型、北高型,其中西北高压型出现频率最高,均压场型次之,回流型出现频率最低。通过对河北省3个代表站2014—2016年秋冬季混合层高度、静稳天气指数及小风日数与污染物浓度的统计,分析得到3种指数与大气污染有很好的相关性,即混合层高度越低、静稳天气指数值越大、小风日数越多,越容易出现空气污染。另外通过对比不同类型重污染天气下混合层高度和静稳指数数值,得出天气分型与气象特征量的对应关系:北高型最稳定,西北高压型最容易被破坏。 | 赵娜 马翠平 李洋 于智强 | 2017 | 干旱气象2017，35，5： | 37 |
| 4 | 2016—2017年冬季华北地区一次重污染过程的气象条件分析显示文摘以华北地区为研究区域,利用地面监测数据、高空观测资料、NCEP FNL资料及HYSPLIT后向轨迹模式,对2016年12月26日至2017年1月9日该地区的雾霾天气过程进行综合分析。结果表明,雾霾期间高空以纬向环流为主,冷空气势力偏弱,主要受高压、弱高压或均压场控制,有利于华北地区静稳天气形成。同时,雾霾期间边界层平均高度约600~900 m,污染物浓度与边界层高度呈负相关,且污染物浓度变化较边界层高度变化存在滞后现象。逆温层的长期存在,不利于污染物垂直扩散,能见度一直维持在5 km以下。后向轨迹集合模拟与聚类分析表明,以北京地区为核心的华北地区雾霾天气期间,外来污染物中,80%来自西北方气团,20%来自河北西南地区气团。 | 滑申冰 师华定 王堃 高佳佳 | 2018 | 气象与环境科学2018，41，4： | 36 |
| 5 | 降水对重庆市大气污染物浓度的影响分析显示文摘利用20132015年逐日沙坪坝气象站气象及临近的环境监测数据,探讨降水对重庆市大气污染物浓度的影响,结果表明:PM2.5、PM10、SO2浓度随降水量增加逐渐降低,降低趋势线较为明显,降低幅度为SO2的>PM10的>PM2.5的;NO2和CO随降水量增加减少趋势不明显;O3浓度随降水量的增加而逐渐增加。各类大气污染物在不同量级降水量时变化特征有所不同。在降水量小于1mm时,弱降水的气象条件更有利于污染物的积累,不利于污染的稀释扩散和沉降,空气质量恶化;大于1mm后,降水对各种大气污染物均有明显的清除作用,清除能力随着降水量级的增加而增大,在降水量大于10mm后湿清除能力明显提升,降水量大于20mm时湿清除能力最强,粗细颗粒与雨滴碰并效应增加,降水对PM10和PM2.5的湿清除率分别达30%和25%。连续降水时,各季节降水对各类大气污染物的湿清除能力不尽相同:冬季降水对PM2.5湿清除作用最为明显,对其余污染物清除作用从大到小依次为PM10、SO2、NO2、CO,而O3在冬季降水使O3浓度增加非常明显,通常冬季臭氧浓度相对较低,降水一定程度上使冬季空气质量变好,太阳辐射增加,二次污染物光合作用增强,臭氧浓度也一定程度上增加。 | 杨茜 高阳华 陈贵川 | 2019 | 气象与环境科学2019，42，2： | 36 |
| 6 | 2013—2016年天气形势对北京秋季空气重污染过程的影响显示文摘我国北方秋冬季节的空气重污染过程已经成为影响人们生活的重大环境事件,不仅受到公众和科研工作者的广泛关注,也已成为各地各部门政策制订者最为重视的关键问题之一.针对众说纷纭的空气重污染过程的形成机理、治理方案、控制对策等,利用2013—2016年秋季(9—11月)中国环境监测总站公布的逐时空气质量监测数据,重点对北京奥体中心站的空气重污染过程的演变进行了分析.结合中国气象局发布的天气形势分析图,系统地分析了我国4 a来秋冬季节出现大范围空气重污染过程的气候背景.结果表明:秋季我国东北和华北地区出现持续时间长、影响范围广的空气重污染过程,除了排放源的影响之外,天气形势同样起着重要作用.2013—2016年秋季北京奥体中心的PM_(2.5)污染状况仍以优良天气为主,其间中度及以上污染的持续时间虽然不长,但其影响〔高ρ(PM_(2.5))〕也不容忽视.秋季北京奥体中心ρ(PM_(2.5))日均值超标(二级)日数占25.8%,其中2014年最为严重,超标日数达44 d,占37.4%.通过对空气重污染过程与我国传统节气的对比分析发现,入秋后我国北方首次出现持续48 h以上的空气重污染过程分别是在秋分和寒露两个节气,而最严重的空气重污染过程则出现在寒露和霜降两个节气.从时间序列来看,4 a来北京奥体中心ρ(PM_(2.5))没有特别显著的改善,优良时数占60%左右,而中度以上的污染时数则维持在25%左右,但严重污染事件〔ρ(PM_(2.5))≥250μg/m^3〕的有效时数则有明显的变化.此外,白天污染物的浓度明显低于夜晚.研究还发现,西伯利亚高压指数的异常偏低往往会导致持续时间长、影响范围广和污染强度强的重度污染事件. | 高庆先 李亮 马占云 黄炳博 | 2017 | 环境科学研究2017，30，2： | 31 |
| 7 | 2012—2014年常州市大气重污染日的气象条件分析显示文摘利用常州市环境监测中心的大气污染监测资料、常州市气象局的常规气象观测资料及NCEP/NCAR再分析资料等分析了2012—2014年常州市的大气污染情况,将大气重污染日的地面形势场进行了分型,并重点分析了污染程度极为严重的2013年1月的气象条件,得到以下结论:1)近3年常州市共计出现大气重污染日54天,冬季为重污染日数最多的季节,首要污染物主要是PM2.5。2)可将重污染日的地面形势场归纳为均压场型、高压底部型、高压后部型、变性高压型和低压型5种类型:均压场型扩散条件差,为大气重污染最常见的地面形势;高压底部型一般伴随有冷空气扩散,往往导致上游污染物的输送;高压后部型、变性高压型分别意味着冷高压移出和变性减弱致使污染物累积导致大气重污染发生;低压型一般易出现降水,若前期污染程度较重或降水较弱,往往导致污染维持。3)2013年1月大气污染极其严重,单月共计出现重污染日14天,降水量异常偏少是本月重污染频发的主要原因之一,高温高湿小风环境则有利于大气重污染的形成。4)秋冬季节多冷空气活动,本地往往经历均压场—高压底部—冷空气—冷高压—均压场的循环过程,冷空气'间歇期'为大气重污染高发时段,故地面形势场对大气重污染的预报预警有着较好的指示作用。 | 陈渤黎 雷正翠 董芹 蒋骏 霍焱 | 2017 | 气象与环境科学2017，40，1： | 32 |
| 8 | 北京地区两次重污染过程中PM_(2.5)浓度爆发性增长及维持的气象条件显示文摘基于京津冀地区80个环境监测站PM_(2.5)浓度逐时监测资料和气象观测资料,以2016年12月16—21日和2017年1月1—7日雾和霾天气为例,分析PM_(2.5)浓度演变的气象条件。结果表明:气象条件在北京地区污染物浓度爆发性增长过程中具有重要作用。北京地区12月19—20日PM_(2.5)浓度出现爆发性增长,小时浓度在8 h内上升201μg·m^(-3),主要是边界层南风分量由地面增厚至700 m,700 m以上弱下沉抑制作用,结合地面辐合线维持所致;20—21日北京地区PM_(2.5)浓度维持高值且无日变化,是由于低空1.5 km出现弱回暖,逆温层显著增厚增强且无明显日变化,导致高浓度气溶胶无法有效扩散。综合来看,2016年12月16—21日污染物浓度爆发性增长的原因以外源性污染物输送为主;2017年1月3—4日污染物浓度爆发性增长原因与局地极端不利扩散条件及污染排放等其他因素有关。 | 吴进 李琛 孙兆彬 王华 马小会 | 2017 | 干旱气象2017，35，5： | 29 |
| 9 | 成都地区一次持续性污染过程天气特征分析显示文摘利用NCEP/NCAR再分析资料、地面气象观测资料,重点分析了2013年1月成都地区一次重污染天气过程的天气背景以及地面气象要素演变。结果表明:(1)此次持续的污染天气出现在高空为弱脊控制且位势高度场异常偏高,地面处于变性高压脊或均压场且近地面层风速较弱的静稳天气背景下。(2)产生此次高污染(高AQI)的地面气象条件为:地面冷高压逐渐变性,近地面温度升高,海平面气压降低,近地面相对湿度升高至80%左右,无降水或弱降水,能见度将降低至于10km以下,地面风速减弱。(3)中低层弱风速,弱的水平风垂直切变,700h Pa层附近和近地面层的逆温层,不利于污染物在垂直方向上的扩散,使得污染进一步加剧。 | 杨康权 龙柯吉 肖递祥 | 2016 | 高原山地气象研究2016，36，4： | 24 |
| 10 | 2014年秋季长株潭城市群一次典型霾污染天气过程的气象特征及成因分析显示文摘利用长株潭地区地面空气质量监测资料、常规地面气象资料及NCEP再分析资料和MODIS火点监测资料,结合HYSPLIT4后向轨迹模式,对2014年10月17—18日长株潭地区一次严重霾天气过程的空气污染特征和成因进行综合分析。研究表明,长株潭地区此次严重霾天气污染事件的主要污染物为PM2.5,安徽南部和江西西北部地区秸秆焚烧产生的颗粒物,经高空偏东北气流引导输送到长株潭地区,是这次大范围烟霾天气的主要来源。长株潭地区西部高空槽区宽广,槽前西南气流较为强盛,地面受均压场控制,水平风速弱,为严重霾污染天气的维持提供了有利的环流条件。中低层逆温和大气底层湿度的增加,使污染物粒子不断累积;近地面连续静(小)风和风向的频繁转变,不利于污染物粒子的水平扩散;中下层弱的下沉气流、较低的混合层高度有利于污染物的垂直累积,为此次重度霾污染天气的发展、加强提供了有利的气象条件。 | 周莉 周慧 杨云芸 许霖 兰明才 | 2018 | 气象与环境科学2018，41，1： | 21 |
| 11 | 唐山一次冬季重污染过程污染特征及成因分析显示文摘选取河北省唐山市2017年12月27~31日一次典型重污染过程,开展其污染特征及成因分析,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_(2.5)平均质量浓度为154μg/m^3,重度污染及以上时PM_(2.5)/PM_(10)为0.7;PM_(2.5)中SNA质量浓度占比达58.0%,OC/EC的比值为4.1,说明颗粒物二次反应和有机物在此次污染过程有较大贡献;长期均压场以及近地面高湿、小风、逆温的出现导致唐山地区大气层结稳定,加之周边地区区域传输的贡献,是导致此次大气重污染过程的重要影响因素. | 梁晓宇 单春艳 孟瑶 刘靖 | 2019 | 中国环境科学2019，39，5： | 20 |
| 12 | 新型探测资料在2014年春节污染天气中的应用显示文摘利用NCEP/NCAR再分析资料、南京市环保局监测数据,分析2014年春节污染天气背景,结合南京探空资料、常规观测资料、风廓线雷达及微波辐射计资料,分析这次春节期间的大气混合层高度、通风系数和逆温层特征。按照春节假期污染情况,可将其分为两个阶段:前期是1月30日—2月2日,南京处于均压场里,空气污染扩散条件差,逆温层容易形成,污染较重。后期是2月3—6日,冷暖气流活跃,混合层厚度升高,通风系数增大,逆温层被破坏,逆温强度锐减,空气质量显著改善。结果显示,混合层高度越低、通风系数越小及逆温层结越厚、越强,污染越严重。针对不同级别污染程度为四要素设立了定量化指标:当混合层高度低于1.0 km、通风系数小于2500 m2/s、逆温层厚度大于500 m、逆温强度大于2.0℃/100m,易出现中度以上污染;当混合层高度高于1.8 km、通风系数大于7000 m2/s、逆温层厚度小于200 m、逆温强度小于0.5℃/100m,不易出现污染天气,可为预报提供更多参考依据。 | 戴竹君 高辉 李力 王黎娟 王宏斌 陆晓波 | 2017 | 气象与环境科学2017，40，1： | 19 |
| 13 | 北京市房山区大气污染物时空分布特征及气象影响因素分析显示文摘利用北京市房山区良乡镇和琉璃河镇内的区域自动气象站和环境监测站观测数据,对2013年至2015年PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO 5种大气污染物浓度变化特征进行了统计分析。结果显示,近3年来,两个镇综合污染物指数呈现逐年下降趋势,各污染物对房山区整体大气污染的贡献率从大至小依次为PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,PM_(2. 5)已取代传统大气污染物SO_2成为房山区的主要大气污染贡献体。两个站点各污染物浓度均表现出明显的季节、月、日变化特征。在不同季节条件下,局地气象要素与污染天气发生概率之间有着很好的相关关系。因此,可根据气象要素分级方法找出各季节污染天气发生时最敏感的气象因素,为局地污染天气预报提供参考指标,也为防范空气污染、制定科学的综合管理措施提供科学参考。 | 刘郁珏 李艳 苗世光 | 2018 | 气象与环境科学2018，41，4： | 19 |
| 14 | 2013年12月浙北北部两次重度霾过程的对比分析显示文摘使用NCEP FNL资料对2013年12月浙北北部两次重度霾过程进行分析,结果发现,两次过程均与冷空气影响有关,发生前存在大范围污染物的持续积累,都是本地排放积累和周边污染传输的综合影响结果。两次过程发生的气象背景不同:4日过程因静稳天气影响所致,污染物主要来自本地和周边(江苏中东部)的传输积累;26日过程与冷空气影响关系密切,为冷空气前锋携带大量污染物快速南下影响所致,污染物主要来源于黄淮平原远距离输入。边界层逆温有利于增强并导致重度霾发生。风廓线资料显示,边界层偏北风影响至地面时,重度霾发生。1500 m高度以下风力持续低于4级,重度霾和雾发展并持续;边界层风力增大至6级,重度霾消散。静稳天气下,污染物浓度变化与本地活动关系密切,过程中PM颗粒物共出现3个浓度高峰,而冷空气影响下,仅出现单个浓度高峰。 | 陆琛莉 李海军 张雪慧 周秋林 | 2018 | 气象与环境科学2018，41，1： | 16 |
| 15 | 长沙市API指数时空变化特征及气象条件影响显示文摘利用长沙站2007—2012年逐日空气污染指数(Air Pollution Index,API)资料,对逐日空气污染指数、逐日空气质量级别等变化的差异进行了研究,其中包括了长沙空气质量的月变化、季节变化和年变化等,并利用湖南省地面气候背景资料及长沙市地面逐日观测资料,包括日平均气压、日降水量、日最高最低气温等,分析了长沙的API指数变化与气象因子的关系。结果表明:1)长沙2007—2012年每年的首要污染物均为可吸入颗粒物(PM10),其中在秋、冬两季污染尤为严重,API指数每年10月份出现极大值,1月份出现次大值。2)2007—2012年,长沙轻度污染及以上天数有逐年减少的趋势。这可能与长沙市在该时段秋冬季降水偏多、春季连阴雨时间长及夏季气温高等因素有关。3)长沙市API指数与日平均气压呈显著正相关,与日平均、日最高、日最低气温及日平均风速均呈显著负相关。 | 杨云芸 李跃清 周慧 王晓雷 | 2017 | 气象与环境科学2017，40，1： | 15 |
| 16 | 基于KZ滤波法的河北省PM_(2.5)和O_3浓度不同时间尺度分析研究显示文摘大气细粒子和臭氧是影响我国城市空气质量的主要污染物质,其浓度的大小不仅与污染源的排放量有关,气象条件也是影响其浓度分布特征的重要因素.要评估污染物减排措施的效果,有必要将气象条件的影响剥离出来,仅评估排放量的降低对污染物浓度长期变化趋势的影响.本文使用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波方法对河北省石家庄、保定、张家口三市2013—2017年PM_(2.5)和O_3逐日浓度时间序列进行分解,并使用同期地面气象观测数据对各时间序列进行逐步回归分析,将经过KZ滤波后的长期序列与经逐步回归后的结果的差值再次进行滤波处理,得到去除气象影响的污染物浓度长期变化趋势,该浓度仅与污染物的排放量有关.结果表明,因污染源排放的影响,河北省三市大气PM_(2.5)浓度在研究年内除在2017年初略有上升以外,其余季节均呈下降趋势.河北省三市大气O_3浓度在研究年内均有波动上升趋势.气象条件对PM_(2.5)浓度长期变化趋势的影响大于O_3. | 秦人洁 张洁琼 王雅倩 毛健 张辉 孙艳玲 陈莉 高爽 | 2019 | 环境科学学报2019，39，3： | 14 |
| 17 | 成都市冬季3次灰霾污染过程特征及成因分析显示文摘基于成都市大气环境超级观测站气态污染物和PM2.5中组分在线监测数据,对2019~2020年成都市3次灰霾污染过程气象要素和组分特征进行分析,采用CMB模型模拟获得研究期间PM2.5污染来源及变化趋势,剖析各污染过程成因.结果表明:(1)3次污染过程均发生在相对湿度和温度持续上升,风速和边界层高度持续降低的不利气象条件下,日均相对湿度均大于70%,日均温度均大于8℃,日均风速均低于0.8 m·s^-1,日均边界层高度均低于650 m;(2)3次污染过程中主要组分均为NO3^-、OC、NH4^+和SO4^2-,其中NO3^-质量浓度和占比污染时段较清洁时段增长倍数均高于其他组分,分别增加了1.47~2.09倍和0.22~0.35倍,NO3^-是成都市冬季PM2.5污染的关键组分;(3)3次污染过程SOR均值为0.40,NOR均值为0.27,SO2和NOx的二次转化程度较高,SO2向SO4^2-转化以夜间非均相氧化反应为主,NOx向NO3^-转化以非均相水解反应为主;(4)3次过程变化特征略有不同,过程Ⅰ呈现出明显的二次硝酸盐主导的特征,过程ⅡPM2.5浓度上升过程中主要受燃煤排放影响,PM2.5浓度高值时段主要受NO3^-影响,过程Ⅲ总体仍为二次硝酸盐主导的特征,但部分污染时段化石燃料燃烧源排放有所增加;(5)二次硝酸盐、二次硫酸盐、机动车和燃煤源为研究期间主要污染来源,PM2.5浓度与二次硝酸盐贡献率正相关,与扬尘源贡献率负相关. | 冯小琼 陈军辉 尹寒梅 徐雪梅 熊文朋 梅林德 钱骏 刘政 | 2020 | 环境科学2020，41，10： | 14 |
| 18 | 惠州市空气质量特征分析显示文摘利用惠州市区逐日的环境监测资料,统计分析了2013—2016年珠三角东侧惠州市空气质量特征。结果表明:(1)惠州市空气质量整体较好,全年以优良天气为主,未出现过重度和严重污染天气。(2)空气质量具有明显的季节变化特征,汛期高于非汛期,4季中夏季最好冬季最差。(3)从优良率、AQI、空气质量综合指数、主要污染物平均质量浓度等都反映空气质量逐年持续改善,2016与2013年相比有明显提升。(4)臭氧已成首要污染物,夏秋季是臭氧污染的高发季节,今后空气质量改善需重点加强臭氧防治。 | 李明华 陈超 曾丹丹 曹静 范绍佳 祝薇 李文胜 李娇娇 | 2018 | 广东气象2018，40，2： | 13 |
| 19 | 2018年春节期间京津冀地区污染过程分析显示文摘为了解2018年春节期间京津冀地区空气污染情况,利用近地面污染物浓度数据、激光雷达组网观测数据,结合WRF气象要素、颗粒物输送通量和HYSPLIT气团轨迹综合分析污染过程.结果表明,春节期间出现3次污染过程.春节前一次污染过程,各站点PM2.5浓度均未超过200μg/m^3;除夕夜,廊坊站点PM2.5峰值浓度达到504μg/m^3,是清洁天气的26倍;年初二~初五,各站点PM2.5始终高于120μg/m^3,且污染主要聚集在500m高度以下,北京地区存在高空传输,800m处最大输送通量达939μg/(m^3·s),此次重污染过程为一次典型的区域累积和传输过程.京津冀地区处于严格管控状态时,燃放烟花爆竹期间PM2.5峰值浓度可达无燃放时PM2.5峰值的3.2倍.为防止春节期间重污染现象的发生,需对静稳天气下燃放烟花炮竹采取预防对策. | 孙婷婷 张天舒 项衍 吕立慧 | 2020 | 中国环境科学2020，40，4： | 13 |
| 20 | 2015—2016年贵港市空气污染与天气形势的关系显示文摘利用2015-2016年贵港市空气自动监测站空气质量指数、首要污染物等数据及贵港国家气象观测站的常规气象观测资料(风速、湿度、气温等),分析了贵港市2015-2016年空气质量概况及相关气象因子,进而利用合成分析方法对贵港市在不同季节出现不同级别空气污染的天气形势变化进行了分析。分析结果表明:贵港市的首要污染物为PM2.5和PM10,其中12月、1-2月为贵港市空气污染最严重的月份。各气象要素与空气质量指数相关性较强,风速、气温、降水等气象条件对贵港市的空气质量影响显著。在春、秋、冬季,冷空气南下影响贵港市,500 hPa为持续的下沉运动且850 hPa相对湿度较低及850hPa由北风转为南风且风速较小时,贵港市极易出现轻度污染以上的天气;当云南一带有南支槽活动时,贵港市易出现重度污染天气。夏季影响贵港市空气质量的主要因素则是热带气旋移动至江苏、浙江一带时,热带气旋的外围下沉气流导致贵港市出现持续下沉运动。此时,受副热带高压系统或者其他天气系统影响,850 hPa风向出现明显转折时,应考虑贵港市出现轻度污染的天气现象。 | 何林宴 梁毅进 黄小晏 | 2019 | 气象与环境科学2019，42，4： | 9 |
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