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基于微波輻射計(jì)分析低能見度的液態(tài)含水量特征

2018-10-29 05:26廖碧婷鄧雪嬌王春林王四化黃曉云孫道東
中國(guó)環(huán)境科學(xué) 2018年10期
關(guān)鍵詞:輻射計(jì)能見度液態(tài)

廖碧婷,黃 俊,鄧雪嬌,王春林,王四化,黃曉云,孫道東

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基于微波輻射計(jì)分析低能見度的液態(tài)含水量特征

廖碧婷1,黃 俊2,鄧雪嬌3*,王春林2,王四化1,黃曉云1,孫道東1

(1.廣州市黃埔區(qū)氣象局,廣東 廣州 510530;2.廣州市氣候與農(nóng)業(yè)氣象中心,廣東 廣州 511430;3.中國(guó)氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所,廣東 廣州 510080)

利用廣州國(guó)家基本氣象站2013年11月~2014年4月的能見度(Vis)、相對(duì)濕度(RH)、微波輻射計(jì)液態(tài)含水量(LPR)小時(shí)資料和云資料,分析了廣州地區(qū)能見度的時(shí)間變化,以及低能見度時(shí)液態(tài)含水量變化特征.結(jié)果表明廣州地區(qū)Vis<10km的出現(xiàn)頻率為66.37%;Vis£1km只在RH395%情況下出現(xiàn),1km90%出現(xiàn),Vis>5km在RH>95%區(qū)間出現(xiàn)頻率為0,Vis>15km在RH>90%的出現(xiàn)頻率為0;低能見度事件出現(xiàn)的頻率高低順序依次為早>晚>中,與相應(yīng)時(shí)段低空LPR的平均值高低一致,說(shuō)明低能見度事件與低空大氣中高液態(tài)含水量存在一定的正相關(guān);當(dāng)Vis<10km時(shí),大氣液態(tài)水含量都處于較高的水平,在3000m以下存在一個(gè)大于0.02g/m3的高含水量層,液態(tài)含水量出現(xiàn)最大值的高度在1550m左右;當(dāng)Vis310km時(shí),大氣液態(tài)含水量都處于較低的水平,液態(tài)含水量出現(xiàn)最大值的高度大約在2000m,未出現(xiàn)有大于0.02g/m3的情況;廣州地面低能見度過(guò)程不是低云(或低云接地為霧)過(guò)程導(dǎo)致的概率基本在50%以上,Vis£1km情況下LPR值基本為0(微波輻射計(jì)沒(méi)有監(jiān)測(cè)到液態(tài)水),但由于RH>95%接近飽和且出現(xiàn)高濃度的顆粒物,說(shuō)明廣州地區(qū)低能見度(Vis£1km)應(yīng)為霧霾混合情景.表明只有聯(lián)合利用微波輻射計(jì)的液態(tài)含水量、相對(duì)濕度與顆粒物濃度等要素變化特征的綜合分析才能為霧、霧霾混合與霾現(xiàn)象分辨提供一定的參考.

低能見度;液態(tài)含水量;霧;霾

大氣中發(fā)生霧與霾現(xiàn)象時(shí),空氣中水汽含量可能明顯不同.霧發(fā)生時(shí)大氣處于飽和或近飽和狀態(tài),而出現(xiàn)霾現(xiàn)象時(shí)空氣濕度較低.目前,氣象業(yè)務(wù)觀測(cè)中,對(duì)霧與霾的客觀分辨仍然存在問(wèn)題,重要原因是對(duì)大氣中液態(tài)含水量(大氣處于飽和或近飽和狀態(tài)現(xiàn)象)、相對(duì)濕度與能見度等要素變化的客觀情景缺乏深入認(rèn)識(shí).近年氣象觀測(cè)取得了較快的發(fā)展,器測(cè)能見度代替了人工能見度觀測(cè),也開展了可探測(cè)大氣液態(tài)含水量的微波輻射計(jì)觀測(cè).通過(guò)氣象觀測(cè)可獲得高時(shí)間分辨率同步觀測(cè)的大氣液態(tài)含水量、能見度和相對(duì)濕度等要素?cái)?shù)據(jù),因此,利用大氣中的液態(tài)含水量、相對(duì)濕度和能見度等要素特征來(lái)區(qū)別霧和霾具有一定的可行性.目前,不同學(xué)者主要利用微波輻射計(jì)的液態(tài)含水量資料分析云降水結(jié)構(gòu)[1-6]、強(qiáng)降水天氣過(guò)程等[7-11],較少應(yīng)用在霧和霾的相關(guān)研究中,對(duì)霧和霾的研究基本集中在能見度變化特征[12-15]及其與相對(duì)濕度、PM2.5濃度等關(guān)系分析[16-29],探討了利用相對(duì)濕度和PM2.5濃度來(lái)區(qū)別霧和霾的可能[30-31],而對(duì)能見度與大氣中液態(tài)含水量的研究尚未深入開展.本文利用2013年11月~2014年4月微波輻射計(jì)的液態(tài)含水量資料來(lái)判別大氣中是否存在將近飽和或過(guò)飽和現(xiàn)象,以區(qū)別大氣中的低能見度事件是霧或霾,為日常霧霾天氣的監(jiān)測(cè)預(yù)報(bào)預(yù)警提供一定的參考.

1 數(shù)據(jù)資料

廣州地區(qū)霧和霾的高發(fā)時(shí)段主要出現(xiàn)在每年的11月~次月的4月.本文選取2013年11月~2014年4月廣州國(guó)家基本氣象站的RPG-HATPRO-G3微波輻射計(jì)觀測(cè)的液態(tài)含水量(LPR)資料、常規(guī)地面觀測(cè)資料和云高資料進(jìn)行研究.

RPG-HATPRO-G3微波輻射計(jì)是一款被動(dòng)式地基微波遙感設(shè)備,能實(shí)時(shí)、連續(xù)監(jiān)測(cè)、處理和提供大氣邊界層和對(duì)流層的溫度、濕度、液態(tài)含水量等信息.液態(tài)含水量探測(cè)高度范圍為0~10km,共92層(300m以下20m分辨率,300~580m為30m,580~900m為40m,900~2000m為50m,2000~3000m為100m,3000~ 3900m為150m,3900~4500m為200m,4500~9600m為300m,最后一層為10000m).

地面能見度(Vis)與地面相對(duì)濕度(RH)和云資料等氣象資料來(lái)源于廣州國(guó)家基本氣象站.能見度數(shù)據(jù)采用的是美國(guó)Belfort公司的Model 6000型前向散射式能見度儀.云資料則是由ZXD03型地基紅外測(cè)云儀測(cè)得,ZXD03型地基紅外測(cè)云儀可晝夜連續(xù)觀測(cè)云量、云狀、云高和云的分布信息.這些觀測(cè)設(shè)備的標(biāo)校與質(zhì)控執(zhí)行國(guó)家基本氣象站的觀測(cè)標(biāo)準(zhǔn).

所有資料均進(jìn)行了嚴(yán)格的質(zhì)量控制.當(dāng)出現(xiàn)明顯降水時(shí),能見度儀的觀測(cè)值會(huì)出現(xiàn)明顯降低,因此,本文所用數(shù)據(jù)均已剔除出現(xiàn)降水時(shí)的資料.

2 結(jié)果分析

2.1 廣州地區(qū)能見度和液態(tài)含水量的變化特征

由圖1可見,2013年11月~2014年4月廣州地區(qū)的能見度(Vis)大部分在10km以下,相對(duì)濕度(RH)變化幅度較大,介于20%~100%之間.

圖1 2013年11月~2014年4月廣州地區(qū)能見度(Vis)和相對(duì)濕度(RH)變化

由圖2可見,廣州地區(qū)LPR逐月變化差異較大.其中2~3月的LPR較大,這與2~3月份西南暖濕氣流較旺盛,空氣中水汽含量較高有關(guān);12月和1月的LPR均較小,這與12月和1月冷空氣影響較為頻繁,空氣干冷有關(guān).

將2013年11月~2014年4月廣州地區(qū)小時(shí)能見度資料按Vis>15km、10km£Vis£15km、5km

圖2 2013年11月~2014年4月LPR時(shí)間序列

圖3 廣州地區(qū)2013年11月~2014年4月不同能見度事件出現(xiàn)的頻率

由圖4可見,不同能見度事件在不同相對(duì)濕度區(qū)間的出現(xiàn)頻率差異較大.其中Vis£1km只在RH395%情況下出現(xiàn),1km95% 2個(gè)區(qū)間出現(xiàn),最高頻率出現(xiàn)在RH> 95%,高達(dá)56.98%.2km95% 3個(gè)區(qū)間出現(xiàn),最高頻率出現(xiàn)在90%95%區(qū)間出現(xiàn)頻率為0,Vis>15km在90%95%兩個(gè)區(qū)間的出現(xiàn)頻率均為0,三者最高頻率都是出現(xiàn)在RH£60%,出現(xiàn)頻率分別為28.63%、54.51%和62.88%.說(shuō)明在高相對(duì)濕度情景下,濕度條件是影響能見度的關(guān)鍵氣象因子[33-34],祁妙[25]在對(duì)長(zhǎng)三角冬季一次低能見度事件分析中同樣得出類似結(jié)論:霧-霾混合類型情景下濕度因子能單獨(dú)解釋72.25%能見度的變化;在霧類型情景下,濕度因子單獨(dú)解釋83.40%能見度的變化,濕度因子對(duì)低能見度過(guò)程的出現(xiàn)影響更大.

圖4 不同能見度事件在不同相對(duì)濕度區(qū)間的分布頻率

圖5 2013年11月~2014年4月不同相對(duì)濕度范圍內(nèi)的LPR廓線變化特征

由圖5可見,不同RH范圍內(nèi)的LPR呈明顯的單峰(高值出現(xiàn)在低空)變化形態(tài).當(dāng)90%95%的LPR明顯小于其他RH范圍的LPR,峰值不明顯,變化形態(tài)較為相似,最高值也相差不大,僅相差0.001g/m3,僅最高值出現(xiàn)高度不同,RH>95%的LPR最高值出現(xiàn)在1850m,RH£60%的LPR最高值則出現(xiàn)在2900m.另外,在近地表無(wú)論RH是高值還是低值,LPR均接近于0,表明微波輻射計(jì)在近地表沒(méi)有監(jiān)測(cè)到明顯的液態(tài)水.

綜上所述,在高度2200m下,地面RH和低空大氣LPR基本呈正相關(guān)關(guān)系,RH越大,LPR的峰值則越明顯;不過(guò)當(dāng)?shù)孛鍾H大于95%時(shí)(空氣中水汽接近飽和或飽和時(shí)),LPR顯著低于其他RH范圍的LPR.

由圖6可見,不同低能見度事件均在夜間時(shí)段(19:00~23:00)和早上時(shí)段(00:00~09:00)出現(xiàn)的頻率較高,其中5km

圖6 不同低能見度事件在不同時(shí)次出現(xiàn)的頻率

圖7 不同時(shí)段LPR廓線平均值變化特征

圖7給出早(00:00~09:00)、中(10:00~18:00)和晚(19:00~23:00)不同時(shí)段LPR的平均值.由圖7可見,低空大氣的LPR平均值從高到低的順序依次為早>晚>中,這和低能見度出現(xiàn)頻率的高低順序相一致.可見,低能見度事件與低空大氣中LPR的高低存在一定的相關(guān).這與曹偉華[23]利用微波輻射計(jì)研究北京一次霧過(guò)程得出的相對(duì)濕度增大、水汽發(fā)生凝結(jié)是影響霧階段大氣能見度下降的重要因素結(jié)論較為一致.

2.2 低能見度時(shí)的LPR變化特征

由圖8可見,不同能見度范圍內(nèi)的LPR廓線呈明顯的單峰變化形態(tài),在探測(cè)高度160m以下,各能見度范圍內(nèi)的LPR幾乎為0,表明在近地表無(wú)論能見度高低微波輻射計(jì)均未監(jiān)測(cè)到明顯的液態(tài)水.在160m高度以上,各能見度范圍內(nèi)的LPR的值迅速增高,到2700m則迅速減小,4000m高度以上的LPR基本處于很低的水平.

2km10km同一高度范圍內(nèi)的LPR,為其2~3倍;而1km10km的LPR,卻明顯低于2km95%)下,LPR的值明顯偏低(見圖5);5km15km的LPR;但Vis£1km的LPR在0~10km的高度范圍內(nèi)幾乎都為0.

1km10km時(shí),大氣中的LPR未出現(xiàn)大于0.02g/m3的情況.

當(dāng)出現(xiàn)低能見度時(shí),LPR平均值出現(xiàn)最大值的高度要比高能見度時(shí)的高度要低.1km15km的LPR平均值出現(xiàn)最大值的高度為2100m.

分析表明,低能見度時(shí)(1km

圖8 2013年11月至2014年4月不同能見度范圍內(nèi)的LPR變化特征

圖9 Vis£2km時(shí)RH變化情況

2.3 液態(tài)含水量與云的關(guān)系

由表1可見,不同能見度事件中,高云的云高變化范圍為6000~10000m,中云的云高變化范圍為2500~5200m,低云的云高變化范圍為150~2000m.由圖8可知,1km

表1 不同能見度事件的云高變化情況

注:/表示Vis£1km時(shí)未出現(xiàn)低云,中云的平均值、最大值和最小值都一樣主要是因?yàn)閮H出現(xiàn)過(guò)一次中云.

表2 不同低能見度事件出現(xiàn)低云和高液態(tài)含水量層的概率

表2為不同低能見度事件出現(xiàn)低云和高液態(tài)含水量層的概率.可見,在Vis£1km情況下,均未出現(xiàn)低云和大于0.02g/m3的高含水量層.表明地面出現(xiàn)Vis£1km的低能見度并不是低云接地(為霧)的現(xiàn)象.由前述可知Vis£1km只出現(xiàn)在RH395%情況下,且總是在夜間~早上(圖6)出現(xiàn),說(shuō)明與夜間的強(qiáng)輻射冷卻過(guò)程(導(dǎo)致近飽和RH395%情景發(fā)生)密切相關(guān).

在1km90%情況下,且大都是在夜間~早上(圖6)出現(xiàn),說(shuō)明也可能與夜間的輻射冷卻過(guò)程(導(dǎo)致高濕度RH>90%情景發(fā)生)密切相關(guān).

在2km

在3km

在5km

由表3可見,Vis£1km時(shí),RH395%,且PM質(zhì)量濃度都較高.說(shuō)明廣州Vis£1km的低能見度具有高濕度(RH395%)、高顆粒物濃度(PM2.5> 88.3μg/m3)、無(wú)液態(tài)水(LPR=0)及發(fā)生于夜間~早上的特點(diǎn),為夜間地面輻射冷卻使空氣中的水汽易達(dá)到飽和所致的物理過(guò)程(輻射霧)和在夜間不利氣象條件下累積的高濃度顆粒物(霾)混合導(dǎo)致的低能見度情景.說(shuō)明廣州Vis£1km的低能見度(本文分析期間2013年11月~2014年4月)應(yīng)為霧-霾混合情景.在高濕和高污染情況下出現(xiàn)低能見度事件說(shuō)明高相對(duì)濕度下能見度的削弱影響主要來(lái)自于顆粒物的吸濕增長(zhǎng)改變了原有粒子的譜分布和形狀從而加大了顆粒物的散射消光能力[35],在較高的相對(duì)濕度下顆粒物的非均相化學(xué)反應(yīng)更加明顯[36],這進(jìn)一步增強(qiáng)了氣溶膠的消光能力,在高顆粒物濃度和高相對(duì)濕度的協(xié)同影響下,導(dǎo)致能見度顯著惡化[37].2月1日07:00~08:00,相對(duì)濕度大于95%,PM2.5較低時(shí)能見度也比較低,此時(shí),水汽是影響氣溶膠光學(xué)特性的重要因子[22,33],霧天氣下其對(duì)能見度的影響甚至可能超過(guò)氣溶膠粒子濃度對(duì)能見度的影響[34].

由以上分析可知,地面低能見度過(guò)程與低云(霧)不一定同時(shí)出現(xiàn),地面低能見度過(guò)程不是低云(或低云接地為霧)的概率基本在50%以上,夜間~早上出現(xiàn)的Vis£1km的低能見度與低云(或低云接地為霧)的過(guò)程無(wú)關(guān).Vis£1km只出現(xiàn)在RH395%情況下,說(shuō)明地表出現(xiàn)的近飽和是地表發(fā)生的物理過(guò)程所決定,而不是低空云向地面伸展及地的結(jié)果.這由微波輻射計(jì)監(jiān)測(cè)的低空LPR顯著低于其他RH范圍的LPR,地表出現(xiàn)近飽和情況時(shí)中低空的LPR總體上較小得到印證(圖5).

表3 Vis£1km情況下顆粒物等要素變化特征

注:“-”表示未進(jìn)行總云量觀測(cè).

2.4 典型個(gè)例分析

2014年2月14~18日,廣州能見度是一個(gè)逐漸惡化的過(guò)程,14日,能見度都維持在10km以上,15日白天,能見度有所波動(dòng),時(shí)好時(shí)壞,15日20:00開始,能見度快速降到5km左右,16日00:00~18日11:00,能見度都低于10km,過(guò)程最低能見度出現(xiàn)在18日03:00,為1.7km.

LPR自15日00:00開始,在1000~3750m高度處都保持有一個(gè)高值區(qū),16日08:00開始,高值區(qū)的值有所減小,但也基本大于0.1g/m3,而此時(shí)段的PM濃度基本處于較低水平,所以15~16日14:00的低能見度可能是以霧為主.

16日14:00~18日06:00,大氣中基本有液態(tài)含水量層出現(xiàn),尤其是18日00:00~18日07:00有液態(tài)含水量高值中心出現(xiàn),導(dǎo)致了18日00:00-07:00的能見度基本低于3km,對(duì)應(yīng)此時(shí)段PM濃度有所上升,其中16日19:00至17日19日,PM2.5的濃度基本高于100μg/m3,最高達(dá)114.4μg/m3.因此16日14:00~18日06:00的低能見度可能為霧-霾相互轉(zhuǎn)化或共存造成的,即實(shí)質(zhì)可能是空中飽和層形成的云滴通過(guò)邊界層湍流等過(guò)程降落至近地面,由于近地面是未飽和的大氣環(huán)境,云滴很快通過(guò)蒸發(fā)等過(guò)程向“霾滴”轉(zhuǎn)化,大量的云滴霧滴霾滴(相互轉(zhuǎn)換-碰并)混合在一起,從而造成能見度惡化,這種情景從科學(xué)角度來(lái)說(shuō)應(yīng)為霧霾混合情景.

綜合全文分析表明,只有聯(lián)合利用微波輻射計(jì)(判斷低空是否出現(xiàn)高含水量層)與測(cè)云儀(判斷是否出現(xiàn)低云或霧)給出地面低能見度過(guò)程是否為低云或低云接地為霧的分辨,再根據(jù)微波輻射計(jì)監(jiān)測(cè)近地層的液態(tài)水含量、地面相對(duì)濕度與顆粒物的數(shù)值,可進(jìn)一步較清晰地分辨霧、霾或霧霾混合情景.

雖然低空大氣的LPR在低能見度事件中,有較明顯的區(qū)別于高能見度的特征,對(duì)日常霧霾預(yù)報(bào)工作有一定的參考意義,但作為量化技術(shù)指標(biāo)判別低能見度事件是霧或霾仍具有一定的局限性.原因如下:當(dāng)?shù)孛嫦鄬?duì)濕度大于95%時(shí),LPR值偏低,近地層內(nèi)(160m以下)LPR接近于0,Vis£1km情景下,LPR基本為0,這可能與微波輻射計(jì)的測(cè)量誤差與反演精度有密切關(guān)系[38-39].另外,測(cè)云儀在地表Vis£1km沒(méi)有監(jiān)測(cè)到低云的存在是否與很低能見度的情景對(duì)測(cè)云儀的反演算法存在一定的影響有密切關(guān)系[40].這些疑點(diǎn)有待于技術(shù)的改進(jìn)加以強(qiáng)有力的科學(xué)考證.因此,在日后的工作中,仍需結(jié)合更多的實(shí)測(cè)資料做更深入的研究.

圖10 2014年2月14~18日廣州地區(qū)能見度(a)、PM質(zhì)量濃度(b)、LPR(c、d)變化特征 Fig.10 Characteristics of visibility(a),concentration of PM(b) and LPR(c、d) from February 14 to 18 in 2014

3 結(jié)論

3.1 廣州地區(qū)5km

3.2 Vis£1km只在RH395%情況下出現(xiàn),1km< Vis£2km只在RH>90%出現(xiàn),Vis>5km在RH>95%區(qū)間出現(xiàn)頻率為0,Vis>15km在RH>90%的出現(xiàn)頻率為0.

3.3 低能見度事件出現(xiàn)的頻率高低順序依次為早>晚>中,與相應(yīng)時(shí)段低空大氣的LPR平均值高低一致,說(shuō)明低能見度事件與空氣中高液態(tài)含水量存在一定的正相關(guān).在高度2200m下,地面RH和LPR基本呈正相關(guān)關(guān)系,RH越大,LPR的峰值則越明顯.

3.4 低能見度時(shí)(Vis<10km),大氣液態(tài)含水量都處于較高的水平,在3000m以下存在一個(gè)大于0.02g/m3的高含水量層,LPR平均值出現(xiàn)最大值的高度約在1550m左右,5km

3.5 廣州地面低能見度過(guò)程與低云(霧)不一定同時(shí)出現(xiàn),地面低能見度過(guò)程不是低云(或低云及地為霧)過(guò)程導(dǎo)致的概率在50%以上.Vis£1km的低能見度具有高濕度(RH395%)、高顆粒物濃度(PM2.5> 88.3μg/m3)、無(wú)液態(tài)水(LPR=0)及發(fā)生于夜間~早上的特點(diǎn),為夜間地面輻射冷卻使空氣中的水汽易達(dá)到飽和所致的物理過(guò)程(輻射霧)和在夜間不利氣象條件下累積的高濃度顆粒物(霾)混合導(dǎo)致的低能見度情景.

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Characterization of liquid water content during low visibility based on microwave radiometer data.

LIAO Bi-ting1, HUANG Jun2, DENG Xue-jiao3*, WANG Chun-lin2, WANG Si-hua1, HUANG Xiao-yun1, SUN Dao-dong1

(1.Guangzhou Huangpu Meteorology, Guangzhou 510530, China;2.Guangzhou Climate and Agrometeorology Center, Guangzhou 511430, China;3.Institute of Tropical Marine and Meteorology, China Meteorological Administration, Guangzhou 510080, China)., 2018,38(10):3673~3682

We characterized the temporal variations of visibility (Vis), relative humidity (RH) and liquid water profile (LPR) during low visibility periods based on the visibility, cloud and microwave-radiometer-detected liquid water content data provided by the national basic meteorological station in Guangzhou from November 2013 to April 2014. Results showed that the occurrence frequency of Vis<10km was 66.37%. Vis£1km happened when RH395%, and 1km 90%. Vis>5km did not occur when RH>95% and Vis>15km never happened at RH> 90%. Low visibility events tended to happen more frequently in the morning than in the evening and seldom occurred during noontime. This was consistent with the variations of LPR in the corresponding period, indicating that low visibility events may correlate positively with the high liquid water content in the lower atmosphere. The integral liquid water content of the atmosphere was generally high when Vis < 10km. The high liquid water content exceeding 0.02g/m3was normally observed in the atmosphere below 3km, with the maximum liquid water approximately appeared at 1550m height. The liquid water content was relatively low in the case of Vis310km, which seldom exceeded 0.02g/m3and the maximum value of which was usually observed at a height of approximately 2km. Less than 50% of the low visibility events in Guangzhou was introduced by the formation process of low cloud (or low cloud reaching the ground to form fog). When Vis£1km, LPR was observed to be nearly zero as no liquid water content was detected by the microwave radiometer. Simultaneously, it is worth noting that the ground-level aerosol loading was quite high (PM2.5>88.3μg/m3) when RH > 95% and the atmosphere was approaching saturation condition, suggesting that low visibility events (Vis£1km) in Guangzhou could be attributed to the combination of fog and haze. This highlights the need for comprehensive analysis of the liquid water content from microwave radiometer measurements, relative humidity, and particle mass concentration in order to further distinguish haze pollution from fog and/or mixed fog and haze phenomena.

low visibility;liquid water content;fog;haze

X831

A

1000-6923(2018)10-3673-10

廖碧婷(1986-),女,廣東清遠(yuǎn)人,工程師,碩士,主要研究方向大氣物理學(xué)與大氣環(huán)境.發(fā)表論文10余篇.

2018-03-17

國(guó)家自然科學(xué)基金(41475105);國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFC0203305);廣東省科技計(jì)劃項(xiàng)目(2015A020215020);廣州市產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新重大專項(xiàng)(201604020028);廣東省氣象局科研項(xiàng)目(GRMC2017M27);廣東省氣象局科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)計(jì)劃項(xiàng)目(201704);廣州市氣象局科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)(201707)

* 責(zé)任作者, 研究員, dxj@grmc.gov.cn

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