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相似文献
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1.
天津地区污染天气分析中垂直扩散指标构建及运用   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
蔡子颖  韩素芹  张敏  姚青  刘敬乐 《环境科学》2018,39(6):2548-2556
基于255 m气象塔风、温和PM_(2.5)质量浓度数据获取天津地区大气稳定度特征,利用中尺度大气化学模式构建垂直扩散指数β和φ,开展天津地区污染天气预报中垂直扩散分析方法的研究,以期提高天津地区重污染天气预报预警准确率.结果表明,综合运用大气稳定度、基于边界层平均PM_(2.5)质量浓度与近地面PM_(2.5)质量浓度比值构建的垂直扩散指数β,基于数值模式chemdiag功能(以CO为示踪物)构建的垂直扩散指数φ,可以在污染天气预报中较好的进行大气污染物垂直扩散能力分析.当07:00~08:00和18:00~20:00大气稳定度为D及以上时,相比大气稳定为C及以下时,出现重污染天气的概率成10倍的增加;使用垂直扩散指数β和风速双重指标判断重污染天气,比单一的风速指标判断准确率提升67%;垂直扩散指数φ与近地面PM_(2.5)质量浓度相关系数达到0.8,当垂直扩散指数φ小于0.52时,重污染天气概率75%,可识别59%的重污染天气.  相似文献   

2.
通过分析肇庆市2013—2018年国控大气环境监测站的PM_(2.5)连续监测数据,发现肇庆市区PM_(2.5)浓度在干季(10月—次年4月)明显高于其余月份,轻度以上污染基本发生在干季,且PM_(2.5)浓度对年总浓度贡献达70.8%.基于Era-interim再分析资料采用K-means聚类分析法对2013—2018年干季逐日的海平面气压和10 m水平风进行分型,揭示了肇庆市易出现PM_(2.5)污染的6种大气环流形势,包括冷锋前部(CF)、变性高压脊(THR)、脊后槽前型(BRFT)、高压底后部(HSW)、弱冷高压脊(HR)和台风外围型(TP).2013—2016年易污染天气型影响天数呈明显减少趋势,2017—2018年呈增加趋势.不同天气型PM_(2.5)浓度与局地气象要素相关性不一致,其中CF、HR、HSW、TP天气型与湿度相关性最好,THR与风速、BRFT与气压相关性最好.PM_(2.5)污染除BRFT天气型主要以本地排放累积影响为主,其余易污染天气型存在不同尺度的外来输送影响,HSW、HR主要来自广州、清远、韶关, CF主要来自佛山、中山,THR来自广州、清远、佛山.同一污染天气型在不同月份的污染影响差异较大,其中HSW、THR污染型主要影响1月和10月,CF为1月和12月,HR为2月和12月,TP为10月,BRFT为1月和10—11月.不同年份的同一月份造成不同程度的PM_(2.5)污染除了排放影响,还与天气环流类型和同一天气型下的局地气象要素密切相关.  相似文献   

3.
华北地区冬半年空气污染天气客观分型研究   总被引:8,自引:6,他引:2       下载免费PDF全文
利用2013—2016年冬半年ERA-interim再分析资料,以及同期空气污染资料、地面常规气象观测资料和探空资料,采用PCT (Principal Component Analysis in T-mode)客观分型方法对华北地区冬半年海平面气压场进行天气分型,并探究不同月份不同天气型对应的空气污染状况及污染气象参数分布特征,进而从污染气象学的角度揭示重污染潜势天气型的气候特征.结果表明:冬半年海平面气压场共对应9种天气类型,其中,5型(均压场型)、6型(高压内部型)和8型(高压后部型)为3种重污染潜势天气型,冬半年对应的PM_(2.5)均值浓度分别为144.11、136.99和148.26μg·m~(-3),而1型(T型高压前部型)和3型(低压底部型)为两种清洁天气型,冬半年对应的PM_(2.5)均值浓度分别为97.12和80.83μg·m~(-3);重污染潜势天气型对应的边界层结构呈现出稳定能量大、混合层厚度和通风系数小的大气层结稳定的静稳天气特征,其能够反映大气污染潜势;研究还发现,即使是同一天气型,其在不同月份对污染物的扩散影响也存在差异,因此,建议在今后的污染潜势天气型研究中分月份进行.本研究可为华北地区空气污染潜势预报及大气重污染预报预警的客观化、自动化提供科学依据和技术支持.  相似文献   

4.
采用CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法相结合的动力-统计预报方法,对2014年1—12月全国252个环境监测站的PM_(2.5)浓度逐时预报值进行了滚动订正,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点研究该方法在中国不同地区不同季节的适用性.结果表明:CMAQ模式预报的PM_(2.5)浓度年平均和秋冬季季节平均偏差表现为非均匀空间分布特征,即辽宁、山东部分地区、川渝地区及华中、华东、华南大部分地区预报偏高,京津冀和西部大部分地区预报偏低;订正后PM_(2.5)浓度与实测值的空间分布较一致,上述偏高和偏低地区的PM_(2.5)浓度预报误差显著减小;秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差均大于年平均值.全国区域平均PM_(2.5)浓度实测值存在明显的季节变化特征,1—3月和11—12月较大,其他月份较小;PM_(2.5)浓度预报误差较大,多数时刻预报偏低,尤其是1—3月和11—12月偏低较明显;订正后PM_(2.5)浓度与实测值较接近,而且时间变化趋势较一致,秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差亦明显大于春夏季.秋冬季4个重点污染区域中,京津冀地区PM_(2.5)实测浓度的区域平均值较大,川渝地区次之,长三角和珠三角地区较小;珠三角地区PM_(2.5)浓度预报和订正效果较好,川渝和长三角地区次之,京津冀地区相对较差;经滚动订正后,全年和秋冬季时段PM_(2.5)浓度订正值与实测值的相关系数均显著增加,误差显著减小,尤其是秋冬季订正效果较好.川渝地区的订正改进幅度最大,长三角和京津冀地区次之,珠三角地区较小.本文方法均适用于非污染日和污染日全国范围的PM_(2.5)预报浓度订正,两种天气过程PM_(2.5)浓度的订正效果均较好;该方法对于改进京津冀地区污染日的PM_(2.5)浓度预报更有效,其他3个地区非污染日的订正改进效果优于污染日.本文研究结果可为改进空气质量预报、重霾污染天气预警和防治提供新技术途径和科学依据.  相似文献   

5.
运用WRF-CMAQ模式对2016年1月1日~1月7日青岛市的PM_(2.5)重污染天气进行了模拟研究,分析了青岛市PM_(2.5)重污染形成、持续和清除过程的主要影响因素.与观测对比表明,模式能够较好地模拟出青岛市主要气象要素和近地面PM_(2.5)浓度的变化特征.在重污染形成期,持续的西南气流将山东南部、安徽、江苏等地PM_(2.5)及其前体物传输至青岛地区;逆温层的出现及大气边界层高度的降低使得输送至青岛地区的PM_(2.5)在近地面积累,浓度升高.由山东西南部、安徽北部、河南东部等地传输至山东西北部和京津冀地区的PM_(2.5)及其前体物,在重污染持续期沿近地面传输至青岛,加之液相化学过程生成了大量的二次气溶胶,导致PM_(2.5)浓度一直维持在200μg/m~3以上.重污染清除期,风速加大,水平传输作用加强,高浓度的PM_(2.5)污染带向下风向转移.区域传输对此次青岛市PM_(2.5)重污染事件具有重要贡献,3个时期的贡献率分别为87.0%、68.5%和57.6%.  相似文献   

6.
针对天津市大气污染防治需求,基于2016年4月1日—2017年3月31日天津255 m气象塔观测资料及数值模拟,开展天津地区污染天气边界层温度层结变化特征及预报阈值研究.结果表明:(1)天津地区10~250 m高度的气温递减率为0.56℃/100 m,当日均气温递减率小于0.4℃/100 m时,垂直扩散条件不利于大气污染物扩散,出现中度以上污染概率为64%,重污染概率为47%.从温度廓线和逆温频率统计分析,贴地逆温占所有逆温的55%,除贴地逆温以外逆温底部最易出现在160 m的高度,大量脱地逆温的出现不利于高架源夜间的排放.(2)每年10月—次年2月天津逆温频率为20%,冬季需要关注逆温情况对大气污染物扩散的影响.如秋、冬季8:00逆温仍然存在,重污染天气出现概率高达56%,中度及以上污染出现概率为72%,是重污染天气辨识的重要指标.(3)7:00—10:00在逆温消散或者日均气温递减率由0.6℃/100 m向0.4℃/100 m变化时,任何细微变化对大气垂直扩散有显著影响.基于天津地区PM_(2.5)污染情况下,数值模拟显示10~250 m的气温递减率由于气溶胶的存在可减少0.06℃/100 m,在25个重污染过程中,日均气温递减率平均下降0.18℃/100 m,对大气垂直扩散条件产生显著影响.因此,在空气污染预报分析时使用不考虑气溶胶辐射效应的天气模式分析温度层结,需要适当调整阈值,尤其是在7:00—10:00逆温消散及垂直温度递减率由0.6℃/100 m向0.4℃/100 m变化时.  相似文献   

7.
岳岩裕  周悦  王晓玲  祝波 《环境科学学报》2018,38(12):4612-4619
基于2013—2016年93次冷锋影响过程,研究了冷锋和降水对武汉市PM_(2.5)浓度增加和降低的影响机制,并对浓度下降幅度开展了定量分析.结果表明:受冷锋影响PM_(2.5)浓度变化表现为"两类五型",其中,PM_(2.5)浓度下降占比为62%,平均下降幅度为41μg·m~(-3),主要发生在中等强度冷锋过程中,下降幅度最大时24 h变温、24 h变压和极大风速的区间分别为-4~-2℃、8~12 hPa和8 m·s~(-1);而PM_(2.5)浓度上升主要出现在弱冷锋影响下,上升幅度最大的相应区间分别为-2~0℃、6 hPa和4 m·s~(-1).直接下降型风速最大,直接上升型冷锋强度偏弱,先升后降型PM_(2.5)浓度平均值最高.71%的冷锋过程伴有降水.对于重污染过程,污染持续时间最长的天气型为低压倒槽,PM_(2.5)浓度值最大的天气型为均压场.同时,清除方式中冷空气和降水共同作用占44.4%,单纯冷空气影响占37.0%,仅冷空气作用时的清除速度最快,下降速度为71.1μg·m~(-3)·d~(-1),但结束时的浓度最高;配合降水时清除效果明显,结束浓度一般在46μg·m~(-3)左右,但清除速率较小.  相似文献   

8.
南京市霾天气与主要气象条件的相关分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用天气学原理,分析研究201~2014年南京市霾天气的主要地面天气形势、气象要素以及PM_(2.5)与PM_(10)浓度的相互关系.结果表明,2012~2014年南京市霾天气以轻度和轻微霾为主,且冬季最多,夏季最少;相对湿度在50%~80%之间有利于霾的发生,尤其是70%≤RH80%时;有87.6%的霾发生在风速≤4m/s的情况下,并且主要来自东北偏东到东南风向区域最利于南京霾天气形成的主要天气形势是均压场、高压控制和高压后部,而低压槽、副高控制和台风影响时霾发生较少.PM_(2.5)在PM_(10)中所占比例与霾强度呈正比通过对南京市气象条件与霾的关系,及后向轨迹HYSPLIT4模式的聚类分析显示,结合南京市霾天气时的风向统计,影响南京霾发生的污染源主要有本地源、南京市东南地区的近距离污染源和华北地区的远距离污染源.  相似文献   

9.
以四川盆地冬季大气污染的气象成因为主要研究对象,采用异常天气分析方法,利用2014年3月—2019年2月四川盆地环境与气象观测站点的监测资料,探究2014—2018年冬季四川盆地细颗粒物(PM_(2.5))浓度的时空分布特征,并结合对气候平均状态下大气环境形势的分析,研究大尺度大气环流异常与四川盆地冬季PM_(2.5)污染之间的响应关系。结果表明:2014—2018年冬季四川盆地PM_(2.5)中度以上污染的天数呈波动式下降特征,高浓度的PM_(2.5)污染主要集中在盆地西南部及东北部城市群;2014年和2016年冬季四川盆地上空500 hPa暖高压偏暖偏强,近地面附近存在"距平逆温",低空盛行偏南风,天气形势静稳,大气污染物不易扩散,促发PM_(2.5)重污染的形成;近五年四川盆地冬季大气空气质量较好时主要对应两种大气环流形势,一种为500 hPa高空受冷低压的影响,盆地上空冷空气活跃,对流增强易产生降水,另一种为受500 hPa冷高压的控制,700 hPa高空盛行北风带来干冷空气南下,这两种环流形势均有利于大气污染物的扩散和清除。  相似文献   

10.
利用2013—2016年昆明市7个环境监测站点资料、昆明国家基准气候站气象观测资料和天气图资料,分析了昆明市PM_(2.5)的时空分布特征和PM_(2.5)浓度超标时的典型天气形势及与气象要素的关系。结果表明:昆明市PM_(2.5)污染程度总体较轻;冬春两季,特别是12月、1月、3月、4月PM_(2.5)浓度值和超标率较高;干季PM_(2.5)浓度值明显高于雨季;昆明市主城区PM_(2.5)污染程度高于新城区;昆明市PM_(2.5)浓度超标时的典型地面天气形势分为昆明处于高压底部和弱高压控制两类;当昆明地区500h Pa为槽后西北气流控制且700h Pa存在冷平流,为PM_(2.5)浓度超标时的典型高空天气形势;PM_(2.5)浓度超标时昆明地面风向以ESE—S为主,出现降雨后PM_(2.5)浓度值明显降低。  相似文献   

11.
选取2019年1月江西省两次大气污染过程为研究对象,利用常规气象观测资料、美国国家环境预报中心(NCEP)再分析资料、全球资料同化系统(GDAS)气象数据和空气质量数据,分别从局地气象要素变化、地面天气形势、大气动力和热力条件及污染潜在源区等进行分析,对比两次污染过程形成机制.两次污染过程地面天气形势分别为冷锋前部型和低压倒槽型.冷锋前部型污染形成主要原因为冷空气南下在江西省减弱辐合导致上游细颗粒物输送并堆积,西北风增大细颗粒物浓度降低.低压倒槽型污染形成原因为较长时间处于高湿、小风或静风、逆温下的污染累积.对两次过程中污染较为严重的九江市进行分析,冷锋前部型九江市近地面主要受西风影响,低压倒槽型主要受东北风影响,低压倒槽型九江市风速多在2 m·s-1以下.两次污染期间大于3 m·s-1的风速有利于污染物清除.长时间高湿、小风(< 2 m·s-1)及风场辐合,是低压倒槽型九江市重污染维持较长时间的重要原因.低压倒槽型大气垂直结构较冷锋前部型稳定.低压倒槽型垂直湍流弱、低层风速小于2 m·s-1,且存在多层逆温和深厚的湿区,冷锋前部型存在明显下沉运动,逆温强度明显弱于低压倒槽.九江市PM2.5污染潜在贡献源主要来自河南东部、山东西部和安徽西北部;低压倒槽型九江市潜在源区主要位于江西省内及与江西省接壤的湖北东南部、安徽西南部.  相似文献   

12.
天津市多发生以PM2.5为首要污染物的重污染事件,明确ρ(PM2.5)时空分布特征及重污染过程来源对PM2.5的综合治理意义深远.利用天津市2014-2017年环境资料和2016年气象资料,结合WRF-Chem模式研究了天津市ρ(PM2.5)时空分布特征及重污染过程来源.结果表明:①自2014年以来,天津市ρ(PM2.5)呈逐年下降趋势.②ρ(PM2.5)月变化曲线呈"U"型分布,呈冬春季高、夏秋季低的季节性特征;ρ(PM2.5)日变化呈双峰型分布,主峰值出现在08:00-09:00,次峰值出现在21:00-翌日00:00.③各季节天津市ρ(PM2.5)空间分布不同,春季、夏季、秋季和冬季高值中心分别位于天津市西南部的静海区、中心城区北部的北辰区、西部的武清区及北部的蓟州区.④WRF-Chem模式模拟的天津市秋冬季污染物来源结果表明,本地源贡献率为56%,外来源输送贡献率为44%,其中以河北省和山东省的输送为主.2016年12月16-22日天津市一次重污染过程的模拟结果表明,天津市本地源贡献率为49.6%,河北省、北京市和山东省的外来源输送贡献率分别为32.2%、7.0%和2.2%.污染前期,不利气象条件和外来源输送造成天津市ρ(PM2.5)聚集并形成重度污染;污染持续过程中,本地源贡献率逐渐增大并占主导地位.研究显示,近年来天津市ρ(PM2.5)呈下降趋势,并有明显的空间分布特征.   相似文献   

13.
牟南南  朱彬  卢文 《环境科学》2022,43(1):85-92
利用观测资料和中尺度天气-化学模式(WRF-Chem)对一次冷锋南下天气过程导致的我国东部大范围空气污染开展研究,强调了冷锋过境前后的边界层结构及其对PM2.5三维结构和变化的影响.观测发现,地面重污染区域位于冷锋前部均压场或等压线稀疏区域,在冷锋由北向南快速移动过程中,途经各站点PM2.5浓度峰值伴随锋前而至.WRF-Chem模式可以较好地模拟中国东部地面和高空气象要素以及PM2.5浓度的时空变化.模拟结果表明,处于该移动冷锋天气系统相同位置的沿途各站点的边界层结构以及PM2.5垂直廓线表现出相似的特征.即:当冷锋开始入侵时,锋前污染物从地面被抬升到高空,PM2.5浓度的增加和高空风速的增大导致高空PM2.5通量增大,且PM2.5浓度高值区随着高度升高向暖气团一侧倾斜.夜间冷锋过境引发边界层内对流性不稳定增加,边界层高度可达1 km以上,打破了边界层昼夜演变特征.本研究表明,垂直观测和精细模拟的结合可以有效地解释天气过程对空气污染的...  相似文献   

14.
基于天气背景天津大气污染输送特征分析   总被引:8,自引:7,他引:1       下载免费PDF全文
蔡子颖  杨旭  韩素芹  姚青  刘敬乐 《环境科学》2020,41(11):4855-4863
区域输送是大气污染防治中需要考虑的重要因素,本文利用大气化学模式定量估算2016年10月~2017年9月区域输送对天津的影响,重点基于天气背景分析区域输送影响和气象条件的关系,为京津冀地区大气污染联防联控提供支撑.结果表明,京津冀地区各城市区域输送贡献百分率平原城市显著高于沿山城市,天津一次PM2.5本地贡献62.9%,区域输送贡献37.1%,主要受沧州、廊坊、河北中南部、北京、唐山和山东等地输送影响,每年4~6月区域输送最显著,7~8月区域输送最弱.区域输送与天气形势、风场和降水等气象条件密切相关,高压后和锋前低压是区域输送占比最高的两种污染天气类型,西南风、西风和南风3个风向下天津大气污染输送影响最为明显,风速2~3 m ·s-1时最有利于PM2.5区域传输,降水超过5 mm以上将降低大气污染物区域传输效率.对于不同污染类型和重污染阶段,轻度污染天气时区域输送贡献最为明显,比均值偏高20.5%,重污染天气虽受静稳气团控制,但由于周边区域高浓度的PM2.5,污染气团迁移对区域内污染聚集传输有显著影响,重污染期间PM2.5输送贡献占比超过均值,约偏高10%~15%.重污染过程中,开始积累阶段和峰值阶段,输送贡献占比高于其它时期,与暴发阶段相比偏高14.5%和19.5%,重污染暴发阶段本地排放贡献更明显,比均值偏高9.9%.  相似文献   

15.
北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016~2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16~22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%~69. 3%.  相似文献   

16.
王莹  智协飞  白永清  董甫  张玲 《环境科学》2022,43(8):3913-3922
作为一个新的区域性霾污染中心,长江中游地区地理位置特殊,是我国中东部地区大气污染物区域传输的重要枢纽,天气环流对该区域不同传输和累积型PM2.5重污染的形成机制还不甚了解.利用T-mode斜交旋转主成分分析法(PCT),对2015~2019年采暖季长江中游地区74 d PM2.5重污染事件进行天气环流分型,得到:PCT1高压底部传输型(天数:41 d,占比:55.4%)、PCT2低压辐合累积型(天数:12 d,占比:16.2%)、PCT3高压静稳累积型(天数:11 d,占比:14.9%)和PCT4高压后部传输型(天数:10 d,占比:13.5%)这4种主要的大气环流类型.区域传输型污染(PCT1和PCT4)占比高达69%,是长江中游地区PM2.5重污染发生的主导因素,突显了地域特殊性.其中,PCT1是最主要的环流型,冷锋南侵伴随强偏北风驱动上游地区污染物快速传输,使得PM2.5浓度暴发式增长.境内传输通道城市襄阳、荆门和荆州PM2.5传输过程具有12 h滞后特征,其PM2.5影响源区主要分布在上游的河南中北部、山东西部和华北大部分地区.PCT4传输型受低层偏东风输送影响,污染上升速率也相对较快.PCT2和PCT3为静稳天气环流型,地面风速较小,低层水平辐合和下沉运动有利本地PM2.5重污染累积,污染上升速率和持续时间都相对传输型更长.  相似文献   

17.
利用地面常规气象观测资料、NCEP(National Centers for Environmental Prediction)再分析资料、AQI(空气质量指数)、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)等大气环境监测数据,对2016年12月江苏省连续出现的两次大范围大气污染过程进行了对比分析.结果表明:这两次连续污染天气过程可分为颗粒物积聚-清除-再积聚-彻底清除4个阶段,相应地,地面形势表现为均压场-低压倒槽-西路冷空气-东路冷空气.第1次污染天气形成和维持主要是长时间受均压场控制、近地层逆温和高相对湿度有利于颗粒物积聚;第2次污染天气形成和维持主要是因西路冷空气南下、上游重污染地区颗粒物随冷空气向江苏省输送.持续降水和持续2.0 m/s以上偏东风对大气中颗粒物有较明显的清除作用.淮北西部垂直、水平扩散条件差、降水清除时间短,导致该地区在全省污染等级最严重、持续时间最长.西路冷空气影响期间,各站颗粒物质量浓度转为快速上升,东部地区在偏西风持续49~58 h后空气质量改善为良,中西部地区无法得到有效改善;东路冷空气影响7~22 h后,中西部地区空气质量转为良,高压底部持续偏东风使全省颗粒物得到彻底清除,连续污染天气结束.研究显示,西路弱冷空气的输送会加剧江苏省的污染程度,持续较长时间的东路冷空气则可以改善江苏省的空气质量.   相似文献   

18.
2014—2016年四川盆地重污染大气环流形势特征分析   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
利用2014—2016年四川盆地7个主要城市国家环境空气监测子站资料,结合2015—2016年MICAPS常规气象数据、NECP和ERA Interim再分析资料,统计分析四川盆地细颗粒物(PM2.5)浓度时间分布特征及重污染期间的气象要素和环流背景.结果发现,2014—2016年四川盆地大气重污染主要发生在冬季,重污染日数分别为41、30和16 d,呈逐年降低的趋势.大气重污染期间,温度廓线出现多层逆温,逆温层大多出现在近地面925 hPa以下和700~600 hPa之间.四川盆地大气重污染主要对应两种环流形势,一种为500 hPa高空盛行西风气流,850 hPa高空等值线稀疏,另一种为四川盆地受到500 hPa高空槽后西北气流控制,地面为弱高压.以上两种环流形势下,四川盆地850 hPa高空附近气压梯度小,污染物不易扩散,导致重污染天气发生.本研究结论可为四川盆地大气重污染预报预警提供科学依据.  相似文献   

19.
结合空气质量监测站小时监测数据、NECP资料、卫星遥感资料,分析了2017年5月3—5日华北地区一次典型沙尘重污染天气过程.结果表明,此次重污染过程主要由前期的浮尘和后期的扬沙天气造成.前期,蒙古气旋强烈发展将沙尘源地的沙尘抽吸到空中并在偏西风作用下,长距离传输到华北地区沉降,造成大范围浮尘天气,多个城市出现严重污染,PM10浓度增高显著.后期,随着高空横槽转竖并东移,受强冷锋影响,京津等地出现大风扬沙天气,大风过后,空气质量转好,PM10浓度降低至较低水平.起沙源地高空辐散、近地面辐合产生强烈的上升运动将沙尘带到空中并向东传输至华北上空,近地面处于弱辐散场,高空的沙尘缓慢下沉,形成了浮尘天气;高空槽东移,高空辐合,近地面辐散,700 hPa至近地面为强烈下沉运动,是形成此次扬沙天气的主要原因.结合天气形势分析和特征量诊断,给出了华北地区此次浮尘和扬沙天气的天气学概念模型.  相似文献   

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