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相似文献
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1.
南京地区霾天气特征分析   总被引:40,自引:1,他引:40       下载免费PDF全文
 利用南京气象站和江浦、六合、溧水、江宁、高淳等5个南京郊区气象观测站1961~2005年地面气象观测资料,对南京地区霾天气的气候特征、气象要素特征及其成因进行了分析.结果表明,南京地区6站霾天气均呈现出冬季>春季>秋季>夏季的季节特征;南京站45年来年霾日数呈明显上升趋势.能见度与相对湿度呈负相关;霾天气受气象要素的影响,静小风、较高相对湿度有利于霾天气出现.霾天气的增加可能是由总悬浮颗粒物(TSP),尤其是细颗粒物的增加导致的.  相似文献   

2.
福建沿海城市霾天气特征   总被引:4,自引:1,他引:3  
利用2006年1月—2010年12月福建省沿海6个城市的能见度、相对湿度、降水、天气形势和大气污染物资料,对霾天气时空变化特征、霾与天气形势的关系进行了分析.结果表明:宁德市每年霾日数最少,为12~26 d;漳州市霾日数最多,为74~118 d;而福州、厦门和泉州三市的霾日数相近.6个城市霾天气主要出现在12月—次年6月,7—11月霾的出现率极低且均以轻微霾为主,所占比例在85.5%以上;持续时间短暂的霾较多,半天和全天的霾较少.在暖区辐合、高空槽和变性冷高压3种天气形势下霾出现频率均较高,分别达到21.2%~49.5%、9.1%~42.3%、6.1%~47.5%.ρ(PM10)与能见度的相关系数最高,为-0.44~-0.33,并且各城市霾天气下的ρ(PM10)均明显高于非霾天气;ρ(SO2)除莆田市外,ρ(NO2)除漳州市外,其他城市ρ(SO2)和ρ(NO2)均为霾天气高于非霾天气.  相似文献   

3.
近年来,灰霾天气对本溪地区的影响越来越严重,由霾引发的环境污染对人们生产生活造成的影响也越来越大,因此对灰霾天气发生的时空分布特征的研究就尤为重要.文章运用本溪地面观测2012-2014年本溪市、本溪县、桓仁县3个国家基本站的观测资料,对霾日进行筛选和统计,分析本溪地区霾日发生的时空分布特征,本溪地区霾日数呈逐年增长趋势,2014年霾日数增长迅速.本溪地区冬半年霾日明显多于夏半年,两县霾日少于市区,空气质量优于市区.  相似文献   

4.
福州区域雾霾天气时空分布特征分析   总被引:14,自引:1,他引:13  
利用1968~2007年共40年的福州区域9个气象站的历史地面观测资料,分析雾霾天气的时间分布特征及其原因。结果表明:40年间,福州区域雾日最多的是永泰站,轻雾日最多的是福州站,霾日数最多的是福清站;福州区域40年来雾日数有减少趋势,而轻雾和霾日数有增多趋势,对比前后20年的雾霾日数分布,福清、福州、闽侯3个站的霾日数出现异常增多;雾日数和霾日数具有明显的季节性变化,雾主要出现在12月~翌年6月的冬春季节,霾主要出现在10月~翌年4月的秋冬春季节,轻雾日数的季节性变化不明显。  相似文献   

5.
长江三角洲城市群霾的演变特征及影响因素研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
史军  崔林丽 《中国环境科学》2013,33(12):2113-2122
重建了长江三角洲1961~2007年霾气候数据序列,分析了霾日数的时空变化特征及城乡差异,并探讨了大气污染以及地面和近地层气象条件对霾发生的影响.结果表明,利用湿度—能见度指数参与霾气候序列重建的方法具有一定的合理性和科学性.过去47a间,长江三角洲霾日数总体上呈逐渐增多的趋势,并且四季霾日数都增加.空间上,整个长江三角洲霾日数基本上都呈增加趋势,并以杭州和南京增加最多.近30a来长江三角洲大城市、中等城市和城镇乡村站间霾日数变化具有明显差异.地面气象要素中风速和最长连续无降水日数与霾发生具有较好的对应关系.在霾天气过程和对应的清洁过程,近地层温度、位势高度和风场也都具有明显的差异.长江三角洲霾变化趋势与我国京津冀、珠江三角洲等地的变化一致.区域大气污染物排放量的增加,尤其是细颗粒物的增加是霾出现频率增加的可能原因,全球气候变化以及区域城市化造成的气象条件改变也有利于霾日的增加.  相似文献   

6.
江苏省一次重霾污染天气的特征和机理分析   总被引:20,自引:2,他引:18       下载免费PDF全文
利用PM10, SO2,O3,NH3, NOx,CO等6种大气成分浓度数据、常规气象观测数据和天气图资料,结合HYSPLIT4后向轨迹模式,对2008年10月28~30日发生在江苏省的一次大面积重霾污染天气的特征和成因进行了综合分析.结果表明,此次重霾污染天气过程观测到的PM10, NOx,CO最大地面浓度分别达到0.553, 0.170, 2.738mg/m3,水平能见度达到1km以下.其中城市中CO和NOx浓度较郊区高,而SO2和O3则较低.该污染事件与大范围秋收秸秆集中燃烧,造成大量污染物排放有密切关系.平稳的高空环流形势、暖平流、地面高压场分布为重霾污染天气的发生、发展提供了有利的气象条件,地面表现为稳定的大气层结、静小风和低湿环境,非常不利于污染物的扩散.后向轨迹计算分析表明,造成此次重霾污染天气的气团主要来自河南中东部、苏北和安徽等重要产粮地区,长距离输送对区域霾污染产生重要影响.  相似文献   

7.
利用2013年11-12月湖北省80个气象站气象要素和天气现象的观测资料,对霾天气过程的时空分布和近地层输送特征进行了初步分析。结果表明:2013年11-12月湖北省共发生了4次大范围霾天气过程,其影响范围和持续时间不断增加;霾天气主要集中发生在鄂西北、三峡河谷和鄂东的部分地区,受来自重污染区污染物的远程输送贡献较大,而鄂西南高海拔山区和江汉平原南部霾天气发生较少;北风是霾天气过程中的主导风向,分别占襄樊地区和武汉地区总风向频率的55.0%和55.4%,而宜昌地区由于受地形地势的影响,霾天气过程中东风出现的频率较高,为40.3%;风矢量和分析表明:大范围霾天气过程中,湖北省北部存在来自北方重霾区的气流输送,中部向东部和西部的输送过程明显,南部缺少显著的向外输送气流;同时,中部存在的顺时针气流偏转,易导致污染物的停滞和堆积;而当存在来自重污染区的强平流输送时,也会造成大范围霾天气的出现。风矢量和与能见度的相关特征进一步佐证这一特点,两者总体呈正相关关系,3个地区的相关系数均大于0.5,但当武汉地区风矢量和超过15 m/s,襄樊地区风矢量和大于24 m/s时,两地的相关关系均变为负相关,强水平输送加剧了霾天气过程。  相似文献   

8.
针对2013年12月和2014年12月南京地区秋冬季的2次典型霾污染过程,利用地面观测资料和常规气象资料,对这2次霾发生前后以及发生期间的天气环境、天气条件进行观测、分析。该文还通过HYSPLIT-4观察2次污染气团的来源,并利用CALIPSO分析2次污染期间气溶胶组分,发现由南京及周边地区形成、并在局地停留发展壮大的污染气团容易形成重大霾污染事件,污染物主要来源于当地的工厂、交通、建筑等;由北方携带大量污染物的气团入侵到南京地区,容易造成南京的霾污染天气,并且污染物组分以灰尘、污染性灰尘为主。由于天气条件的不同,2次污染发生期间的污染程度存在着巨大的差异。通过文章研究,发现稳定的气象条件容易发生霾天气,特别是当近地层风速较弱、混合层高度低、出现强逆温以及产生弱上升运动时,容易发生严重性霾污染天气。研究还发现各气象要素的共同作用导致了霾污染程度的变化。  相似文献   

9.
基于常州市气象观测站2001-2013年的气象资料和大气自动站2009-2013年的监测数据,对常州市霾天气的变化特征、成因及其影响因子进行了初步分析。结果表明:2001-2013年,霾日数在全年及四季都呈现逐渐增多的年际变化特征,其中在2001-2008年,霾日数的趋势平稳且窄幅波动,但2009-2013年,霾日数急剧增加。季节变化上表现出夏季少、冬季多的分布特征。霾天气多发生在午后,11时出现的次数最多。常州霾天气持续日数不断增加,2013年连续霾日最长是16 d。常州霾典型天气形势为受冷高压或变性冷高压控制之下和处于入海高压后部或底部。常州霾天气受气象因子的影响,在静风、偏东风、50%~60%的相对湿度、逆温、降水偏少和大气湍流不利气象扩撒条件下都易形成霾。  相似文献   

10.
利用1981~2016年四川盆地102个气象观测站逐日霾日观测资料,对四川盆地持续霾事件(定义为连续3d及以上有烟幕或霾发生的天气)的时空分布特征、变化趋势进行分析,然后对冬季霾事件环流场特征进行研究.结果表明:1981~2016年四川盆地持续霾事件的年平均日数呈增加趋势,持续霾事件日数占霾总日数的百分比与霾总日数增加趋势较为一致,霾总日数的增加主要是由持续霾事件的增加引起的.四川盆地持续霾事件的空间分布不均匀,与霾日数的大值区的分布较为一致,主要集中在川东北城市群、成都平原城市群以及川南城市群.持续霾事件多发区的范围在1981~2010年呈年代际增大,在2011~2016年范围减少显著.通过分析盆地冬季霾事件的环流场发现,霾事件偏多(少)年时段,四川盆地处于暖(冷)高(低)压大值区域,乌拉尔山阻塞高压偏弱(强),东亚大槽偏弱(强),盆地上空为一定程度的辐合(辐散),存在(不存在)明显逆温结构,垂直上升运动弱(强),这些条件均有利于污染物颗粒聚集在浅薄的边界层内(利于污染物的扩散),造成霾天气的维持(消散).  相似文献   

11.
河北及周边地区霾污染特征的模拟研究   总被引:23,自引:10,他引:13  
应用MM5-Models-3/CMAQ空气质量模拟系统对河北及周边地区进行了区域尺度的模拟,并选取石家庄、邢台、北京、天津、太原、郑州6个代表性城市分析了该地区霾污染特征.首先,通过气象观测数据对2001—2010年10年间的霾天气进行了识别,就统计结果来看,该地区霾污染的季节变化非常显著,冬季最为严重,其次是夏秋季;5月份的发生频率则最低,其次是4月和6月.选取霾污染较为严重的2007年12月进行了模拟,在模拟时段内,霾日的平均PM2.5浓度是非霾日的1.6~3.1倍,霾的发生有很明显的区域同步性.霾日PM2.5的成分也有显著变化,硫酸盐、硝酸盐等二次颗粒物的百分比含量有明显的增加,说明该地区霾的出现与二次颗粒物的形成有非常密切的关系.  相似文献   

12.
The purpose of this study is to analyze the climatic characteristics and long-term spatial and temporal variations of haze occurrence in China. The impact factors of haze trends are also discussed. Meteorological data from 1961 to 2012 and daily PM10 concentrations from 2003 to 2012 were employed in this study. The results indicate that the annual-average hazy days at all stations have been increasing rapidly from 4 days in 1961 to 18 days in 2012. The maximum number of haze days occur in winter (41.1%) while the minimum occur in summer (10.4%). During 1961-2012, the high occurrence areas of haze shifted from central to south and east regions of China. The Beijing-Tianjin-Hebei (Jing-Jin-Ji) region, Shanxi, Shaanxi, and Henan Province are the high occurrence areas for haze, while the Yangtze River Delta (YRD) and the Pearl River Delta (PRD) have become regions with high haze occurrences in the last 25 years. Temperature and pressure are positively correlated with the number of haze days. However, wind, relative humidity, precipitation, and sunshine duration are negatively correlated with the number of haze days. The key meteorological factors affecting the formation and dissipation of haze vary for high and low altitudes, and are closely related to anthropogenic activities. In recent years, anthropogenic activities have played a more important role in haze occurrences compared with meteorological factors.  相似文献   

13.
利用2010~2013年逐时霾、能见度和空气质量监测数据,分析了深圳霾天气的变化特征、霾与空气质量和气象条件的关系.结果表明:深圳市霾日数总体呈现增多增强趋势,2009年开始明显下降;霾日数呈"V"型月变化:即秋冬季多、春夏季少,秋冬季多发持续时间长、影响严重的霾过程,春夏季多发持续时间短的霾过程;霾常伴有污染发生(35%),污染以轻度污染为主;霾时首要污染物PM_(2.5)最多、其次O_3,这说明PM_(2.5)是造成深圳霾的主因,且深圳光化学污染严重.霾时PM_(2.5)、PM_(10)和O_3季节变化明显,冬春季首要污染物以PM_(2.5)为主(75%以上),夏秋季O_3和PM_(2.5)为主;分析还发现,风、相对湿度与霾密切相关,风速越弱,湿度越大,越利于霾出现和发展约80%的中重度霾出现在风速2m/s,相对湿度70%~90%的情况下.  相似文献   

14.
太行山两侧污染物传输对横谷城市气溶胶的影响分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用2017~2019年太行山横谷城市阳泉PM10和PM2.5逐时浓度资料和对应时刻风速风向数据,结合HYSPLIT后向轨迹模型通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法分析了横谷城市气流输送特征及对阳泉市气溶胶的影响,并进一步探讨了太行山两侧大气污染物的交换特征.阳泉市气溶胶日变化为单峰单谷型,冬季最高值出现在10:00~11:00,其他季节多在09:00,最小值均在15:00~16:00;月际变化呈1月最高、8月最低.受横谷地形影响,地面风向以偏东风和偏西风频率最高;除小风天气外,春秋季偏西风引起的沙尘天气和冬季偏东风输送也会引起阳泉气溶胶浓度升高;后向轨迹结合污染特征显示,各季节污染轨迹占比为春季26.2%、秋季36.4%和冬季33.7%,主要分布在阳泉的西南和东南区域,冬季在东北区域也有分布;山脉两侧均存在显著的细颗粒物传输,而起源或途经太行山西侧的轨迹粗颗粒物输送亦相对较多;污染轨迹中偏西气流输送对PM10超标率影响更大,偏东气流则主要影响PM2.5的超标率.不同季节阳泉市气溶胶主要污染潜在源区存在差异,春季为西南和东南两区域;秋季为西南及偏南区域,冬季主要位于偏南和偏东方向区域,山西东南部及与河南北部交界区域是主要的污染贡献源区,太行山两侧通过井陉通道进行大气污染物的相互传输过程显著,其中东向西的PM2.5传输影响更显著.  相似文献   

15.
北京地区冬夏季持续性雾-霾发生的环境气象条件对比分析   总被引:29,自引:14,他引:15  
在北京地区,除冬季供暖期外盛夏也是雾-霾天气的高发季节,与我国南方不同.使用微波辐射仪、风廓线和常规气象探测资料、NCEP再分析资料以及大气成分观测结果,通过对比分析揭示了冬、夏季持续6 d的2个雾-霾过程形成和维持机制的异同.冬季雾-霾过程出现在高空西北气流、低层多短波活动的背景下,其形成和维持的主要机制是边界层内始终有逆温层、地面弱风场、底层湿度逐渐增大.逆温层昼高夜低、湿度昼小夜大是影响PM2.5质量浓度和能见度日变化的重要环境因子.在雾-霾天气持续期间地面弱风场能够维持主要源于冷空气势力弱、常不能影响到地面.此外,入夜后地面迅速辐射降温、边界层上层有暖平流以及空气过山后下沉增温在逆温层的形成中起了关键作用.然而,对于夏季持续性雾-霾天气,气溶胶区域输送、环境大气保持对流性稳定、空气的高饱和度是其发生的重要条件.在副热带高压长时间控制下对流层低层盛行偏南风,北京的PM2.5质量浓度随着偏南风风速增大升高.对流层底层系统性偏南风与北京附近的山谷风共同构成了从北京以南气溶胶累积地向北输送的机制.夏季雾-霾过程低层没有逆温,但是北京上空一直维持超过200 J·kG-1的对流抑制能量,它同样限制了污染物的垂直扩散.夏季自由对流高度也存在昼夜变化,其对PM2.5浓度和能见度的作用与逆温层高度升降相同.因此,冬、夏个例分别代表了2种不同类型的持续性雾-霾过程,导致差异的根本原因在于大气环流型.  相似文献   

16.
太原市秋冬季大气污染特征和输送路径及潜在源区分析   总被引:5,自引:4,他引:1  
闫世明  王雁  郭伟  李莹  张逢生 《环境科学》2019,40(11):4801-4809
采用环境空气质量指数(AQI)统计分析了2014~2018年太原市全年及秋冬季污染特征,并采用HYSPLIT后向轨迹模型计算了2014~2017年秋冬季逐时后向轨迹,结合太原市AQI,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对影响太原市的污染物输送路径和潜在源区进行了分析.结果表明,太原市污染状况不容乐观,太原市2014~2018年全年优良天数波动较大,尤其近两年从64%下降到不足50%;然而秋冬季优良天数稳步上升,2018年超过50%,空气质量有好转趋势.污染类型可能发生变化,全年及秋冬季PM_(2.5)为首要污染物的污染天数下降显著,PM_(10)为首要污染物的天数上升明显.聚类分析2014~2017年秋冬季太原的后向轨迹,53%的气团来自偏西方向,21%来自西北方向,12%来自西南方向,14%来自偏东方向,其中西南方向轨迹是外来污染物输送进入太原的主要轨迹,对太原空气质量有显著影响.PSCF和CWT分析表明,影响太原空气质量的重要潜在源区主要位于汾渭平原的陕西汉中、西安和山西的吕梁、临汾等地.建立汾渭平原及其周边区域联防联控机制对控制区域污染有着重要意义.  相似文献   

17.
银川地区大气颗粒物输送路径及潜在源区分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用Traj Stat软件和全球资料同化系统数据,计算了2014—2016年银川市逐日72 h气流后向轨迹,并采用聚类分析方法,结合银川市同期PM~(10)和PM~(2.5)质量浓度数据,分析了银川年及四季气流轨迹特征及其对银川颗粒物浓度的影响.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨了影响银川颗粒物质量浓度的潜在源区及不同源区对银川颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,输送距离最长、高度最高、移速最快的西北气流轨迹占总轨迹的比例最高,达66.7%,且气团移动速度和高度与轨迹距离呈正比;输送高度较低、距离最短、移速最慢的北方气流轨迹占总轨迹数的24.3%;东南气团占总轨迹数的9%,输送距离和移速介于前两者之间,但输送高度较西北气流和北方气流低.四季各类气流轨迹变化特征与年变化特征基本一致,春、秋、冬三季,中、短距离西北气流占气流轨迹总数的比例最高,夏季东南气流占比最高,且夏季南方气流和北方气流占比较春、秋两季高,冬季未出现南方气流和北方气流,春季和冬季气流轨迹输送距离普遍比夏季和秋季长;春、夏、秋三季,偏南气流的输送高度均最低,四季长距离西北气流的输送高度均最高.年及四季都表现为西北气流轨迹对应的银川PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度均较高,是影响银川颗粒物质量浓度的最重要输送路径,其次是东南气流轨迹,北方气流轨迹对银川颗粒物浓度影响较小.PSCF和CWT分析发现,位于新疆、甘肃、蒙古国、内蒙古、青海的西北源区及四川、陕西的东南源区是影响银川PM_(10)和PM_(2.5)浓度的两个主要潜在源区,各季节区域范围有所差异.  相似文献   

18.
中山市旱季霾特征及数值模拟分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用观测数据、Hysplit后向轨迹模式以及WRF-CMAQ模式对中山市旱季霾特征进行模拟分析.中山市霾污染的天气形势以大陆高压型为主.当相对湿度在71%~90%时,气溶胶浓度和能见度的负相关性最显著,且当能见度减小到5 km以下时,PM_(2.5)浓度的大幅减小才能使能见度略有好转.最有可能引起中山发生霾天气的两条污染带,一条是沿中山至湖南南部,另一条是沿中山到粤东地区.WRF-CMAQ模式能较好地模拟出2014年1月份中山PM_(2.5)浓度、能见度的变化趋势以及广东省区域内灰霾的污染过程.在气溶胶质量权重及消光贡献中,硫酸盐的比重最高,在高相对湿度下,二次气溶胶的消光权重超过80%.通过中山PM_(2.5)过程分析发现,在霾过程,无冷空气时PM_(2.5)主要来自气溶胶反应、排放源和水平平流,贡献率分别为35%、15%和10%,有冷空气时水平平流的贡献最大,达37%;在清洁过程,无冷空气时气溶胶主要靠水平平流和干沉降清除,贡献率分别为-39%和-14%,有冷空气时清除以水平平流和垂直对流、扩散为主,贡献率分别为-29%和-25%,说明不同天气条件下霾的污染和清洁机制有着明显差别.  相似文献   

19.
北京地区偏南风和偏东风条件下污染特征差异   总被引:5,自引:5,他引:0       下载免费PDF全文
尹晓梅  乔林  朱晓婉  郭恒  刘湘雪  熊亚军 《环境科学》2020,41(11):4844-4854
为探究污染的控制风向特征差异及其长期演变趋势,对2014~2019年北京地区逐小时气象要素和PM2.5浓度统计分析.结果表明,研究时段内北京地区67%的污染发生在偏南风和偏东风的控制下,且冬季最易出现污染,其次为春季和秋季,各自对应的冬、春、秋和夏季平均污染概率为45.2%、34.1%、32.1%和26.1%及47.0%、45.8%、39.7%和29.6%.北京偏南风频率更高,但偏东风下污染概率更大,污染差异在春季最明显11.7%(2.8%~18.6%),冬季最小1.8%(-7.6%~13.9%).过去6 a,偏南风和偏东风下的污染概率分别以每年4.6%~8.0%和5.5%~7.9%的速度降低,很大程度体现在中度及以上程度污染占比的减少.偏南风下污染发生时,能见度和混合层高度偏高、风速偏大、小时风速≥3 m ·s-1的时次偏多、相对湿度和露点温度偏低,春季、夏季和秋季的PM2.5平均、峰值和75%百分位浓度显著低于偏东风控制下的污染,而冬季PM2.5浓度则偏高.这表明,污染发生时,偏南风下大气对污染物的承载和扩散能力略好于偏东风,且偏东风下大气含水量的增加有利于污染的维持和加重.而冬季,原有排放加上城市供暖的影响,偏南风输送的污染气团可能更有助于PM2.5浓度的升高.此外,春季、夏季和秋季的污染逐渐向"偏东风型"发展,但冬季一直保持"偏南风型"污染.  相似文献   

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