空气污染天气过程与气象要素之间的关联性分析

随着经济和社会的不断发展,地球的环境正在遭受着严重的侵害,关于环境的问题也日益显现出来,比如全球变暖、雾霾等现象。本文分析了空气污染的因素、气象要素对空气质量的影响,并提出了防治空气污染的对策。     

云南大气降水中δ18O与气象要素及水汽来源之间的关系

根据云南昆明、腾冲、蒙自三个地区在2009 年1 月至2011 年12 月3 a 间收集的大气降水以及相关气象要素资料,结合欧洲中期数值预报中心以及NCEP/NCAR提供的再分析资料,研究了天气尺度下三个地区大气降水中δ¹⁸O与降水量、温度、水汽压等气象要素之间的关系,并分析了δ¹⁸O与高空各气压层（800、700、500、300 hPa）风速的相关关系。结果表明：在天气尺度下,三个地区大气降水中δ¹⁸O与降水量、温度、水汽压均存在显著的负相关,表明三个地区大气降水中δ¹⁸O的变化具有显著的降水量效应、反温度效应以及湿度效应;同时,高空各气压层风速与δ¹⁸O之间存在正相关关系,表明高空风速也是影响大气降水中δ¹⁸O变化的一个重要因素。通过拉格朗日后向轨迹模型HYSPLIT 4.8 追踪三个地区水汽输送轨迹发现,三个地区大气降水的水汽来源基本一致,表明三地处在同一条水汽通道上。在湿季降水期间（5-9 月）,水汽主要来源于孟加拉湾、阿拉伯海以及南海等海域,降水中δ¹⁸O偏低;而在干季降水期间（10 月-翌年4月）,水汽主要来源于西风带携带的内陆水汽以及局地水汽再循环,降水中δ¹⁸O偏高。     

洛阳市老城区环境空气中臭氧污染特征及相关气象要素分析

本文利用洛阳市老城区豫西宾馆空气质量自动监测点的监测数据,对2012-01~12该区域大气中臭氧污染浓度的连续监测结果及同步气象资料进行了分析。结果表明,洛阳市老城区环境空气中臭氧污染主要表现为臭氧日最大8小时平均浓度污染,全年超过GB3095-2012《环境空气质量标准》中二级标准(0.160mg/m3)的频率为21%。臭氧浓度具有明显的日变化及季节变化特征;由于臭氧污染的季节特点,导致全年污染天数显著增加。通过分析发现气温、风速、降水、太阳紫外线辐射等气象因素对臭氧浓度变化均具有一定影响,臭氧污染气象特征表现为晴朗、高温、低风速的午后时段会出现臭氧的高浓度污染。     

2013年京津冀重污染特征及其气象条件分析

2013年中国东部地区多次发生持续的重霾污染事件.为探究其气象条件与重污染事件的关系,本文使用欧洲中心2013年东亚地区的逐日气象数据和北京、天津、石家庄的逐时PM_2.5浓度数据以及2013年MICAPS观测数据,分析了重污染事件对应的天气形势,并使用NAQMPS针对2013年1月的重污染事件进行情景模拟.研究结果表明：1北京、天津和石家庄地区PM_2.5浓度,夏秋季节日变化不显著,秋冬季节白天低夜间高;3地PM_2.5浓度均表现为12-1月浓度最高,7月最低;.2500 hPa平直西风气流,850 hPa弱暖平流,地面处于弱高压后部或高压底部高低空配置下的天气系统,对应着重污染事件的高发期;3源强不变的情况下,京津冀地区由弱高压前部控制转为弱高压控制时,地面温度升高0~5℃,相对湿度增加30%~50%,风速下降2~3 m·s^-1,PM_2.5浓度变化可达300 μg·m^-3.     

MM5和WRF模式对高空气象数据模拟的对比分析

为了判别MM5和WRF两种模式下高空气象数据模拟结果的差异性和可替代性,系统比较了两个中尺度气象数值模式的差异,应用WRF和MM5分别模拟了2010年北京某参照地点高空气象场的温度、露点温度、风场和相对湿度,对比分析了两种气象模式模拟结果的垂直廓线差异和时间变化差异。结果表明,除近地层和约8 000 m以上的高层模拟值略有偏差外,WRF和MM5模拟的各气象要素的垂直廓线变化一致,吻合度非常好。两模型对气象数据模拟结果的相关系数达89%~99%。WRF和MM5模拟的各气象要素的日变化趋势也基本一致,除对风速和风向模拟值间的相关系数低于81%外,温度、露点温度和相对湿度模拟值间的相关系数达84%~98%。因此,两模式可相互替代用于环境影响评价高空气象数据的模拟。     

试点城市O3浓度特征分析

利用2009年O3试点城市的03监测数据,分析了北京、天津、上海、青岛、沈阳和广东的03浓度变化特征,统计了年超标情况,并结合气象要素数据分析了其对03浓度的影响.结果表明,不同城市各点位间03浓度变化趋势基本一致,但因点位类型不同,浓度存在差异；O3浓度呈单峰型日变化,在13:00-15:00出现最大值,6:00-7:00出现最小值；O3超标主要集中在4-8月份,广州和北京超标现象较多；O3浓度受温度、降水、风速和风向等气象要素影响较大.     

乌鲁木齐市冬季AQI与气象要素的相关性分析

选取污染事件较为严重的冬季为研究对象，分析该季节空气质量指数(Air Quality Index,以下简称AQI)变化及其与气象要素之间的相关特性，为乌鲁木齐市在大气污染治理方面提供相关的理论依据。利用乌鲁木齐市2019—2021年的逐日AQI和地面气象要素数据，分析了该市冬季空气质量特征及其与气象要素的关系，结果表明：乌鲁木齐市1月空气质量最差，污染主要出现在冬季12月至翌年2月；冬季空气质量呈现明显的南优北劣的空间特征；冬季AQI与相对湿度呈显著的正相关，与降水量、气温、风速呈显著的负相关；降水量低于0.5 mm、相对湿度在60%～75%、平均气温在-20～-10℃、平均风速低于2 m/s时，容易出现重污染天气。     

兰州市气象要素对大气质量影响力的模拟分析

为了弄清气象要素对大气质量的影响以及大气污染反弹的原因,通过对兰州市冬春之际气象要素对大气质量影响力的模拟分析,建立了气象要素与大气质量间的模拟模型,并应用该模型对兰州市大气污染指数进行预测分析。结果表明,该模型计算精度高,预测结果真实可信,方法可行性好,可用来模拟分析兰州市冬春之际空气污染的成因和动态变化。     

南方冰冻雨雪灾害年的环流及气象要素异常的统计分析

利用NCEP/NCAR的2.5°×2.5°格点的逐日再分析资料,通过分析我国南方19个冰冻雨雪灾害年的36个冰冻雨雪天气个例的环流形势,总结了发生冰冻雨雪天气的4种天气类型:北脊南槽型、乌山脊型、横槽南支型和高纬低涡型,后两种天气类型持续时间长、影响范围广,极易造成南方严重的持续冰冻雨雪灾害;进一步分析南方持续冰雪天气的物理量场和要素场特征,结果表明,对流层低层850~700 hPa辐合中心较垂直上升速度中心提前1~2 d出现,预示低温雨雪增强;冻雨严重年份在700 hPa维持大于0℃的融化层,南支槽前的西南急流为雨雪天气提供了水汽和热量输送,这种配置利于冻雨天气的发展和维持。天气类型的建立及气象要素的统计有利于为南方冰雪灾害天气预测预警服务。     

北京市冬季气象要素对气溶胶浓度日变化的影响

对2004年1月1-15日北京气溶胶浓度与相对湿度、气压、风速、风向等气象要素的平均日变化进行分析,结果表明:北京冬季ρ(PM10)日变化明显,受气象要素的日变化影响.ρ(PM10)与相对湿度和气压呈正相关性;风速对ρ(PM10)的日变化影响明显,09:00-18:00风速和ρ(PM10)变化趋势一致,呈正相关性,其他时间则呈负相关性;风向对粗、细粒子的数浓度影响不同,细粒子数浓度在偏东风时大,西,西南风时小,而粗粒子则相反;粗、细粒子的数浓度日变化受气象要素的影响程度不同.相对于粗粒子,细粒子数浓度更易受气象要素日变化的影响.