广西PM2.5时空分布特征及污染天气类型

研究区域ρ（PM_2.5）的时空分布特征和污染天气类型的关系是开展大气污染防治和空气质量预报预警的关键支撑技术之一.基于2015—2016年广西14个城市环境空气质量日监测数据和相关气象资料,分析了2015—2016年广西空气质量概况和污染的基本特征,采用EOF（经验正交函数）分析和后向轨迹聚类分析方法表征了广西ρ（PM_2.5）时空分布模态,统计了广西两年间24次区域范围（3个及以上连片城市）大气轻度及以上污染过程,分析了不同污染过程的天气类型和空气质量变化特点.结果表明:PM_2.5是广西大气污染首要污染物,ρ（PM_2.5）年均值呈北高南低的区域特征,月际变化基本呈正V字型分布;EOF分析和后向轨迹聚类分析显示,广西ρ（PM_2.5）的时空结构主要有3种模态,其方差贡献率分别为78.9%、5.7%和3.7%,基本反映了广西ρ（PM_2.5）变化的时空模态的主要特征,桂林和玉林两年间的后向轨迹聚类很好地解释了第二和第三模态的南北浓度和东西浓度异常反相位分布特征;广西14个城市两年间PM_2.5区域性污染天气类型主要有10种,其中污染天气类型中占比较大的是弱冷高压脊型（24.4%）、均压场型（20.2%）、高压后部型（16.1%）和高压后部配合西南暖低压型（8.5%）,是引发广西大范围大气污染的典型天气类型.研究显示,广西大气污染具有地域性、季节性和南北输送特征,污染过程的天气形势变化具有一定规律性.      

气象条件对河北廊坊城市空气质量的影响

气象条件是影响大气污染的重要因子.利用2013年3月—2014年2月廊坊颗粒物质量浓度监测资料、自动气象站观测资料和欧洲中期天气预报中心再分析资料,采用多种统计方法分析气象与污染的关系,量化天气形势和局地气象条件对城市颗粒物质量浓度变化的贡献.结果表明:天气形势是决定局地气象要素和城市空气质量的重要因子.当廊坊位于高压中心或高压后部时,大气层结稳定,易造成重污染;当廊坊位于高压前部(气压梯度较大)时,大气层结不稳定,易于污染物输送和扩散.利用客观天气分型结合污染物质量浓度统计分析方法,可以量化天气形势对城市空气质量的影响.在局地气象要素中,能见度与ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)相关性最高(相关系数分别为-0.75和-0.53,下同),其次依次为风速(-0.45和-0.31)、相对湿度(0.41和0.25)和温度(-0.15和-0.06).通过污染物浓度与局地风场关系分析发现,廊坊颗粒物质量浓度受天津市、河北省南部区域输送的影响明显,受北京区域输送的影响相对较弱.研究显示,气象条件可以解释廊坊ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)日均值变化的56%和49%,其在冬季对颗粒物质量浓度影响最为显著,春秋季次之,夏季影响最小.      

Standardisation of Temperature Observed by Automatic Weather Stations

Daily mean, maximum and minimum surface airtemperature data were gathered from a network ofautomatic weather stations (AWS) within the Moor HouseNational Nature Reserve in northern England. Five AWSwere installed next to the official EnvironmentalChange Network weather station at Moor House. Datawere compared graphically and correction constantswere calculated to adjust data from each AWS to thestandard of the official station by optimising theconcordance correlation coefficient. Each correctedstation was re-located next to one of five in-situstations in and around the reserve, allowingcorrection of all temperature sensors to a commonstandard. The mean error associated with measureddaily mean, maximum and minimum temperature for eachsensor does not exceed ±0.2 K. The procedurequantifies a source of systematic measurement error,improving the identification of spatial temperaturedifferences between stations.     

北京城区春季空气污染物垂直分布与气象条件观测分析

分析了北京城区春季污染物 (SO2 、NOX)垂直分布与相应的气象条件之间的关系 ,结果表明 ,不同高度的 SO2 浓度差异不显著 ,而不同高度的 NOX 浓度有明显的差异 ,知春路低层浓度高于中、高层 ,潘家园则是低层低于中、高层。一日中 ,特别是当无大的天气系统影响 ,地面呈典型的山谷风日变化时不同高度的 SO2 和 NOX浓度均呈明显的峰谷变化。工作日污染物浓度比休息日浓度高 50 %。     

基于天气分型的北京地区雷电潜势预报预警系统

对1997-2006年457个雷暴过程的环流形势进行对比分析,将北京地区的雷暴天气分为东北低涡低槽、贝蒙低涡低槽、西来槽等11种雷暴天气型;利用南郊观象台(54511站)的探空资料计算对流有效位能、抬升指数和相对风暴螺旋度等33个对流参数,通过与北京地区SAFAIR3000获取的闪电定位资料进行统计分析,提取BCAPE、BLI、MDCI、BIC、KNEW和SWISS等6个对流参数作为北京地区潜势预报参数;采用事件概率回归(REEP)方法,利用获取的6个对流参数作为变量,形成了11种雷暴天气型下的潜势预报方法。利用WRF模式的预报场,建立适用于北京地区3～36 h雷电潜势预报系统。个例实验结果表明其具有较好准确性。由于该系统建立过程中使用了高分辨率探测资料和中尺度模式的输出结果,实现了雷电潜势预报由点到面,由粗到细的突破,对北京地区雷电预警预报具有一定的应用价值。     

2000年全球气象灾害评价

2000年，全球气候持续较常年偏暖。赤道中，东太平洋地区强拉尼娜事件在1月再次达到峰值后，迅速减弱，强拉尼娜事件对全球，特别是对热带地区产生了较大的影响，北半球许多地区冬季出现严寒天气，夏季又遭热浪袭击，严重的高温、干旱、森林大火困扰全球。而亚洲南部、西欧、南部非洲、南美北部的许多地区暴雨频繁。估计气象自然灾害造成全球经济损失达上千亿美元。数亿人口受灾。     

城市区域大气环境与各天气状况下的辐射特征

以低纬高原城市昆明为研究对象，分析了各种天气状况下城市内，外不同波长辐射的分布特征，变化规律及其差异，得出１．造成城内外差异的主要原因午前是大气污染状况，而在污染程度较小的午后，则是天气状况；２．各波长辐射日总量对午前总量的分配率受大气环境和天气状况的影响，城内外差异十分显著；３．红外和紫外辐射的百分率值均大于大气上界的百分率值，而可见光则反之；各辐射百分率城内外差值午前午后显相反分布。     

高速公路雾形成预测研究

雾对高速公路交通运行及行车安全有重要影响,掌握雾天出现的天气特征,有利于提高高速公路雾天管理的有效性和针对性。以重庆高速公路2009~2011年两个雾季的交通数据和天气数据为依据,在分析雾天能见度对高速公路交通影响的基础上,确定影响交通的雾天能见度阈值为600m。对雾天形成气象条件的时间演变进行的主成分分析与相关性分析表明,最大湿度和昼夜温差对雾的形成有决定性影响,其中相对湿度的对起雾的影响大于昼夜温差影响,将相对湿度大于95%作为起雾的关键因素。建立了雾天出现的预测模型,为高速公路雾天管理提供依据。     

APEC期间北京及周边城市AQI区域特征及天气背景分析

利用环境监测总站公布的监测资料,分析2014年11月1日至15日,即北京举办亚太经合组织(Asia-Pacific Economic Cooperation,APEC)会议期间北京及周边地区空气质量演变及区域特征,结合中国气象局官方发布的同期气象要素和天气形势图,探讨天气背景对APEC期间空气质量改善的影响,结果表明:1强化减排措施实施期间,北京及周边地区良好和轻度污染的天数相对较多,而强化减排措施终止后,重度和严重污染的天数明显增多,表明强化减排措施对北京及周边城市局地空气质量的改善贡献明显;2强化减排措施实施初期,受逆温层的影响,北京及周边城市空气质量指数迅速上升,说明在不利的天气背景下,即便有强化减排措施,污染物也会累积升高,形成污染过程,可见天气背景对空气质量的影响不容忽视;3在强化措施实施后期,虽然受逆温层影响,北京污染物的浓度并没有累积到很高的程度,而天津、唐山、保定和邢台均出现中度和重度污染,进一步说明,强化减排措施的实施对改善北京空气质量的贡献明显.     

2012年-2013年常州市PM2.5空气污染气象条件及天气形势特征分析研究

利用2012年-2013年常州市大气监测资料、2009年-2013年NECP再分析气象资料和日降水资料,对近两年常州市空气污染特征及其与气象条件的关系进行分析.结果表明2013年常州市污染事件相比2012年具有发生频率高、持续时间长和程度重等特点.造成污染天气异常偏多的气象条件是有效降水日异常减少,反映区域混合型PM2.5污染的地面系统不利扩散特征在2013年表现突出,污染高发期地面均压场范围扩大,对流层整层有异常抑制上升作用.典型PM2.5污染个例分析表明重污染天气尺度形势特征主要体现在高压型和冷空气外部输送型,其次为低压和均压场型.