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使用宽范围粒径谱仪对天山白杨沟风景区2019年8月5-25日10 nm~10 μm气溶胶数浓度粒径分布进行观测,结合气象要素数据,分析了天山地区夏季气象条件对气溶胶粒径分布特征的影响.结果表明,夏季天山地区10 nm~10 μm气溶胶数浓度、表面积浓度和体积浓度平均为3539.2 cm-3、116.5 μm2·cm-3和17.6 μm3·cm-3.不同降水过程对气溶胶数浓度的影响不同.不同降水过程中气溶胶数浓度谱均为单峰型分布,持续时间长的小雨和毛毛雨对气溶胶数浓度谱谱形的影响较小,而降雨量较强的短时降水过程往往会使得气溶胶粒径谱峰值往大粒径段偏移.降雨过程气溶胶表面积浓度谱和体积浓度谱为多峰型分布,表面积浓度主要集中在30~500 nm的细粒子段,体积浓度主要集中在1~10 μm的粗粒子段.相对湿度(RH)对核模态气溶胶数浓度和积聚模态气溶胶数浓度的影响较大,对爱根核模态气溶胶数浓度的影响较小.不同相对湿度条件下气溶胶数浓度谱均为单峰型分布.随着相对湿度的增加,气溶胶数浓度谱的峰宽呈现先增加后减小的趋势,这种变化趋势在<40 nm时更加显著.气溶胶数浓度、表面积浓度和体积浓度随风速风向的分布与能见度随风速风向的分布呈现相反的趋势. 相似文献
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京津冀区域重污染天气过程数值预报评估新方法 总被引:11,自引:3,他引:8
利用区域空气质量监测数据、空气质量模式数值预报产品及天气图资料,建立了一种适用于区域重污染天气过程预报的评估方法,将其用于评估NAQPMS模式系统对2013年和2014年京津冀地区静稳型、沙尘型和特殊型3类重污染天气过程的预报能力,并探讨了重污染天气过程早报、晚报及漏报的可能气象条件原因,以提高预报准确率.结果表明:数值模式系统提前3 d预报重污染天气过程的预报准确率可达57%,秋冬季预报效果好于其他季节,静稳型预报效果好于沙尘型和特殊型.对模式AQI预报结果统计发现,当预报AQI值达到150以上时,实际发生重污染天气过程的概率较大,如定义AQI等于150作为重污染天气预警临界值,模式预报准确率可提高至70%以上.天气系统对污染过程预报有重要影响,WRF气象模式对中低层天气系统位置及强度预报偏差是导致静稳型污染过程早报和晚报的一个重要原因. 相似文献
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2013年6月23~24日南京及其周边地区发生了一次小范围、突发性的气溶胶污染事件,PM_(2.5)的平均浓度达到242μg/m3,在夏季比较少见.本文利用WRF-chem模式对该PM_(2.5)污染事件进行模拟,通过对模式结果进行分析表明:此次污染事件与天气形势和边界层结构有着直接联系.此次污染发生时江淮地区正处于梅雨时节,南京及其周边地区处于江淮低空切变线上,切变线附近有辐合的流场,东部上游排放源的贡献和南京本地的静稳风场导致污染物在南京堆积.污染期间有比平时更强的气粒转化过程,23日PM_(2.5)浓度受到SO2减半的影响,浓度减少量为9.8%,受NOx减半影响的减少量为7.3%.污染发生期间南京地区上空温度垂直梯度较小,温度层结不利于污染物的垂直扩散,边界层高度较低,低层大气湍流活动较弱,垂直高度上的稳定层结也为污染物集聚提供了条件. 相似文献
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主成分和回归分析方法在大气臭氧预报的应用——以北京夏季为例 总被引:9,自引:0,他引:9
利用北京市区两个典型观测站的大气臭氧(O3)及前体物浓度观测资料和气象要素观测数据,分析了影响大气O3浓度各要素的相关性,并采用主成分分析和逐步回归方法构造大气O3浓度统计预报方程.结果表明,大气O3与前体物一氧化氮(NO)、二氧化氮(NO2)和气象要素呈现较好相关性;发现由于变量间共线性问题,逐步回归方法不能给出可接受的回归方程,而采用主成分分析和逐步回归方法相结合,可避免共线性问题,由前体物浓度和气象要素给出较好的北京大气O3浓度统计预报方程,可决系数R2分别为0.78(IAPs2007)、0.88(IRSAs2007)和0.64(IAPs2005),能够有效地预报O3浓度的变化情况. 相似文献
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乌鲁木齐市冬季典型污染事件气象过程分析 总被引:2,自引:0,他引:2
采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对乌鲁木齐市2008年1月10—15日的冬季典型重污染气象过程进行了分析.结果表明:乌鲁木齐市存在严重污染且与当地气象条件密切相关,其ρ(PM10)峰值往往对应近地面风场风向转变和低风速情况.边界层及上层大气持续存在的强稳定层结是影响乌鲁木齐市近地面空气ρ(PM10)变化的重要因素.天山山脉、乌鲁木齐河谷、准噶尔盆地及吐鲁番盆地间形成的山谷风局地环流配合辐射逆温,是形成乌鲁木齐市夜间深厚逆温的重要原因.深厚的夜间逆温在减少污染物向上扩散的同时也大大降低了上下动量的交换,造成地面静风频率的增加,减少了大气污染物平流输送的能力. 相似文献
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利用耦合了Wesely大叶阻力干沉降模型的嵌套网格空气质量预报系统NAQPMS,对环渤海地区SO2和NO2的干沉降敏感因子、干沉降通量、空气质量进行模拟分析.结果表明,大气稳定度、太阳辐射、季节、下垫面类型为干沉降的主要敏感因子.大气越稳定,干沉降速率越小.太阳辐射越强,干沉降速率越大.SO2早秋干沉速率最小,冬季最大;NO2春、夏、早秋、晚秋的干沉降速率大致相同,冬季最小.SO2的干沉降速率在水面上较大,在沙漠上较小;NO2的干沉降速率在农田上较大,在水面上较小.由于不同敏感因子的共同作用,使得环渤海大部分地区SO2干沉降通量密度为0.05~0.25mg/(m2×s),NO2干沉降通量密度均为0.05~0.30mg /(m2×s),高值区均主要分布在河北南部、山东西北部以及辽宁中部的部分地区.干沉降通量密度从大到小依次为秋季、春季、冬季和夏季,白天干沉降通量密度普遍大于夜间,且在渤海海面上也有一定的干沉降通量.由于干沉降、源排放、输送等作用的共同影响,使得环渤海地区SO2平均浓度为(5~20)′10-6,NO2平均浓度大致在(20~60)′10-6,高值区主要出现在河北南部、山东西北部以及辽宁中部的部分地区.夏季个别地区浓度较高,大部分地区浓度较低,春、秋、冬3季大部分地区浓度较高. 相似文献
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利用2006年和2007年河北省机载粒子探测系统(PMS)获得的飞行探测资料,分析了石家庄地区春季上空大气气溶胶粒子的浓度垂直分布特征、不同高度上的谱分布和水平变化特征,并对粒子谱分布进行了负幂函数拟合.分析表明,霾天气下的气溶胶粒子数浓度高于晴天1个量级,达到104个/cm3;粒子平均直径为0.13~0.26mm;气溶胶粒子浓度水平变化受下垫面、云区等局地影响因子较大,受不同天气状况影响较小;负幂函数对细粒子谱分布有较好的拟合效果. 相似文献
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选取中国长江三角洲地区38个观测站1980~2009年的地面观测资料和2001~2009年国家环境保护总局公布的空气污染指数(API)数据,统计分析了长江三角洲地区近30年灰霾分布情况.计算了观测站点的消光系数并进行了两次订正,给出了其季均值和年均值分布情况,讨论了3个典型站(南京、杭州和合肥)的能见度与灰霾日数、干消光系数和API之间的关系.结果表明,近30年来,长江三角洲地区的灰霾日数整体呈增长趋势,有71%的站点灰霾日数的年平均增长率大于零.订正后的消光系数冬季高,夏季低.南京、杭州和合肥灰霾日数与干消光系数的增长趋势一致,在霾日,南京、杭州和合肥三地,能见度与API呈负相关,其相关性随相对湿度的增加而增强. 相似文献
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2013年12月初长江三角洲及周边地区重霾污染的数值模拟 总被引:6,自引:0,他引:6
运用WRF-CMAQ模型模拟了2013年12月1~9日长江三角洲及周边地区的一次重霾污染过程.初步探究灰霾天气下大气细颗粒物(PM2.5)的时空分布特征和区域输送过程,并定量研究了外部源区域输送和本地源对长江三角洲地区PM2.5的贡献.结果表明:模式能够合理再现灰霾天气下长江三角洲及周边地区PM2.5的时空分布特征和演变规律.静稳天气下大气细颗粒物仍然存在着显著的区域输送.污染期间来自安徽、山东南部、苏北地区的跨界输送对长江三角洲区域PM2.5的贡献率分别为3.5%~24.9%、0.14%~30.0%、0.03%~17.5%.整个污染期间本地贡献占49%左右,本地贡献和外地贡献基本相当. 相似文献