近53年山东省霾季节性特征的年代际变异

为了进一步认识山东省霾日长期变化特征,从而为政府决策和空气质量预报提供科学依据,基于山东省80 个气象站53 年（1961-2013）的观测资料分析,利用多项式及线性回归拟合、定义表示随季节和年际变化程度的变量如季节变化率、年际变化率等多种统计方法分析了近53 年来山东省霾日季节性的年际、年代际长期变化及空间分布规律,结果表明,山东上个世纪明显的冬季霾高发的典型季节性特征演变为本世纪模糊的季节差异,即霾多发时段随年际增长逐渐由冬季蔓延至秋季,夏季和春季.全省平均霾日的季节变率从60 年代的84.0%,70-80 年代的72.4%~73.6%,到90 年代跌至56.4%,而在本世纪的13 年低达42.3%,体现了山东霾日变化季节性的年代际特征,即近53 年季节差异在不断减小,霾趋于常年化发生的大气污染事件.霾日季节性的空间分布及年际变化特征还表明：近53 年山东霾日呈持续上升趋势,1990 年之前呈显著的增长趋势,1990 年之后上升缓慢,但维持霾高发的水平.霾日高发区域主要集中在济南地区,济宁-泰安-莱芜一带,枣庄-临沂一带,青岛地区和聊城西部地区,其中,高中心依次为济南的80.9 d·a^-1,临沂的78.2 d·a^-1 和青岛的69.0 d·a^-1.山东中东部的霾日年增长率整体高于西部地区,鲁中、鲁南及半岛南部地区是霾日年际增长高值区.山东省霾日年际变化趋势以夏季增长率最高,大部分地区的年际增长率都在4.5%·a^-1 以上,其次是秋季、春季霾日年际变化趋势,冬季霾日年际变化趋势普遍增长率最低,且大部分地区的变化率值为1.5%·a^-1 以上,近53 年来山东大部分地区出现了霾日模糊季节性变异.     

泉州市灰霾时PM2.5浓度与气象条件、能见度相关分析研究

利用泉州市空气自动监测站的监测资料,研究泉州市灰霾天气时PM2.5浓度与风速、温度、相对湿度等气象因素及能见度的关系.结果表明:泉州市灰霾天气期间往往会伴随气象因素及能见度的变化,灰霾发生前,风速降低,相对湿度减小,逆温层形成,能见度降低;灰霾结束前,风速增大,相对湿度趋于稳定,逆温层消失,能见度增大.灰霾发生时,PM2.5的浓度与风速、能见度基本呈负相关的关系,与相对湿度基本呈正相关关系.气象条件及能见度的变化可以为灰霾天气时污染状况的预判提供重要的参考.     

1981~2010年深圳市不同等级霾天气特征分析

利用1981~2010年深圳市地面观测及空气质量监测资料,分析深圳不同等级霾天气的长期变化特征以及大气水平能见度、空气质量与霾的关系.结果表明:深圳霾日数总体呈增多趋势,强度增强,中度以上霾增多;各等级霾日数均呈增多态势,但不同等级霾日占年总霾日的比例变化趋势不同,轻微霾所占比例下降,轻度以上霾上升; 霾天气呈现冬季>秋季>春季>夏季的季节特征,但重度霾却是夏季最多; 霾导致大气水平能见度明显下降,霾日平均能见度较非霾日低6~7km,霾等级越高,能见度下降越明显,霾日能见度日变化幅度较非霾日小;霾日SO2、NO2浓度为非霾日的1.4~1.7倍,PM10是非霾日的2.2倍,大气颗粒物污染加剧可能是深圳能见度恶化、霾天气增多的一个重要原因;针对荔香站霾日SO2浓度日变化不明显,PM10 、NO2浓度呈双峰型分布,与上下班时段吻合,说明机动车的增加也是深圳霾天气增多的主因之一;霾等级越高,空气中PM10、SO2、NO2的浓度越高,从轻微到重度霾各级之间SO2、NO2和PM10浓度增幅大都在15%~20%.     

广州市与北京市大气能见度与颗粒物质量浓度的关系

为了研究相对湿度(RH)和颗粒物对能见度的影响,于2008年12月11日~2009年8月27日和2008年7月14~2008年9月17日分别在广州和北京对能见度、RH、PM2.5和PM10进行了监测.结果表明,PM2.5和RH是影响能见度的主要因子;在RH￡70%和80%0.05mg/m3时,随着PM2.5降低,能见度变化不明显;当PM2.5<0.05 mg/m3时,随着PM2.5降低,能见度迅速改善.因此,在颗粒物治理的起始阶段,PM2.5下降对能见度的改善效果不很明显;但当PM2.5降低到一定程度后,能见度的改善效果非常显著.     

丹东市大气颗粒物质量浓度变化特征及其与能见度的关系

利用2008年丹东沙尘暴监测站的ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)监测资料,探讨了丹东市大气颗粒物质量浓度的变化特征及其与能见度的关系. 结果表明:由外来源经中长距离输送引发的沙尘中携带了大量的粗颗粒物,而细颗粒物所占比例相对较少;可吸入颗粒物质量浓度具有明显的季节变化特征,冬季最高,夏季最低,春季、秋季居中;丹东粗颗粒物质量浓度较低,但粗颗粒物中细颗粒物所占比例却非常高;颗粒物的粒径越小,其对能见度的影响就越大.      

机场能见度临近预测方法

能见度是保障机场航班安全、正常运行的重要标准之一。为精准预测能见度,使用2020年天津机场气象和常规空气质量监测数据,构建基于方差膨胀因子(Variance Inflation Factor, VIF)、主成分分析(Principal Components Analysis, PCA)和Informer的能见度预测模型,并将均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差作为评价指标进行误差分析。结果显示,VIF-PCA-Informer模型比单一的Informer和简单组合模型效果更优,能更好地捕捉长时间序列特征的关系。相比于单一的Informer、长短期记忆神经网络和门控循环单元模型,VIF-PCA-Informer模型均方根误差下降了0.214 1～0.348 6,平均绝对误差下降了0.184 2～0.275 3,平均绝对百分比误差下降了0.322 4～0.527 0;VIF-PCA-Informer模型对能见度的临近预测(1 h)更为精准。使用高效的机场能见度预测模型可在保障航班安全高效运行方面发挥较大支撑作用。     

北京地区夏冬季气溶胶不同参数的相关性分析

通过对北京市夏冬季不同尺寸大气气溶胶粒子数密度与颗粒物质量浓度及大气能见度的相关性分析,给出了利用粒子数密度计算颗粒物(PM₁₀,PM2.5和PM1.0)质量浓度和大气能见度的经验计算公式。      

宁波市秋冬季大气能见度特征及影响因素分析

针对宁波市大气能见度的观测研究表明,宁波市秋冬季大气能见度均值为11.6 km,霾日发生率为31.6%,霾日的能见度均值为6.6 km,且PM_(2.5)质量浓度在100~120μg/m3范围内的频率最高。能见度随着PM_(2.5)浓度增大呈指数下降,且相同的PM_(2.5)浓度情况下,相对湿度越大,能见度越低。能见度为10 km的临界点上,PM_(2.5)质量浓度值对应为67.5μg/m3。不同相对湿度时,能见度为10 km对应的PM_(2.5)质量浓度临界值不同。通过建立能见度回归方程发现,低相对湿度(RH≤30%)时,PM_(2.5)对能见度的影响权重最大;高相对湿度(RH60%)时,相对湿度的权重最大;RH低于60%时,RH的权重随着PM_(2.5)浓度的增加而增大;而RH高于60%时,RH的权重随着PM_(2.5)浓度的增加而减小。分析结果可为宁波市灰霾防治和采取合适的管控措施提高能见度提供一定参考。     

1981-2014年四川不同强度霾时空特征及气候成因研究

利用四川156个气象观测站1981-2014年霾日观测资料,对区域内不同强度霾日的时空分布特征及变化趋势进行分析.结果发现：不同强度霾日数呈现轻霾和重霾显著上升、中霾下降的趋势,20世纪90年代后霾日整体偏多,其中,秋、冬季发生频率偏高,12月和1月是多发时段;不同强度年均霾日高值区集中在盆地中部、东部地区,低值区主要位于盆地西南地区,并呈现盆地中北部霾日逐年减少,盆地南部逐年增多的变化趋势.结合季节特征探讨霾日形成机理发现,春、夏季欧亚中高纬度呈现两槽一脊的环流形势,印缅槽较强,利于降水,盆地相对湿度为85%以上,高原东侧上升气流较明显,大气对流层中下层为"上冷下暖"的递减层结,利于大气污染排放物垂直交换及其对外扩散;秋、冬季高纬度以纬向环流为主,经向环流偏弱,冷空气被阻挡在盆地以北以西区域,盆地东部为下沉气流,850 hPa以下的偏东气流使东部污染物向西蔓延,青藏高原以东地区上空为显著的"上暖下冷"逆温层结,相对湿度为80%左右,地面气温增加,相对湿度下降,使霾不易向雾转换,加重霾日高频状况的发生.     

西安咸阳高速公路大气能见度变化特征及影响因子分析

利用西安咸阳高速公路交通气象自动观测站网2013年8月—2015年4月共21个月的交通气象实时观测资料,对西安咸阳高速路段大气能见度变化特征及其主要气象影响因子进行了分析。结果表明:汉城收费站、渭河大桥北站能见度的月际变化均呈双峰双谷型分布;机场收费站能见度呈多峰型波动变化。3站能见度平均值按照逐渐靠近机场的顺序依次下降。对3站而言,14:00时大气能见度最好;能见度最低值出现的时刻因站而异。对3站而言,能见度与气温均呈明显的U型二次多项式相关;与相对湿度呈多项式型负相关;与风速之间存在一定的多项式相关性,但相关性较弱。受到机场较强的人为交通源排放影响,随着与西安咸阳国际机场距离的缩短,3站能见度与气温、相对湿度及风速之间的相关性依次递减。