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利用1970—2000年北京及其周边地区以及影响北京沙尘天气的上风向共14个基准气象站的沙尘天气与相关气象因子资料,分析了沙尘天气与各因子之间的相关性。研究发现,风速、相对湿度与沙尘天气的相关关系最显著;同时,对能见度与沙尘浓度观测值的分析得出,二者存在非线性关系。在上述分析的基础上,用能见度、风速、相对湿度构建了沙尘强度特征指数,该指数与这3个因子均呈非线性关系,指数值越大表示沙尘天气强度越大,反之,指数值越小表示沙尘天气强度越小。经验说明,沙尘强度特征指数与相应沙尘浓度观测值有着较一致的变化趋势,该指数从气象和环境两个方面反映了沙尘天气的强度特征。 相似文献
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利用由数值预报模式WRF和辨识理论实时迭代统计方法 RTIM组成的MOS方法对杭州市2013年2~3月和11~12月期间的空气污染物日平均浓度做预报,预报值与实测值之间相关系数都超过0.75,PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 24h平均浓度和O3 8h平均浓度分类预报临界成功指数(CSI)分别为89%、87%、100%、93%、100%和100%,命中率(POD)分别为93%、95%、100%、100%、100%和100%.分析表明,研究期间杭州地区气溶胶以细颗粒为主.根据PM2.5浓度、相对湿度及能见度预报值做霾日分类预报,临界成功指数为89%,命中率为93%.说明该MOS系统对污染物浓度及霾天气预报性能良好,可以为业务化预报提供参考. 相似文献
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近53年山东省霾季节性特征的年代际变异 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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南京地区PM2.5污染特征及其影响因素分析 总被引:5,自引:0,他引:5
文章利用2007年南京市草场门和迈皋桥采样点的PM2.5在线监测资料研究了南京地区PM2.5浓度的时空变化特征。对PM2.5质量浓度进行了月季变化、日变化特征分析。并利用同时期气象资料分析了PM2.5浓度与气象条件的关系。结果表明,南京市细颗粒物污染较严重,草场门采样点各月超标率均在55%以上,年超标率达72%;2采样点各季节霾天气下PM2.5质量浓度均大于非霾日下浓度均值,不管是霾天气还是非霾天气下,草场门采样点各季节PM2.5质量浓度均高于迈皋桥采样点(除秋季非霾天气)。2007年南京市PM2.5质量浓度呈现出春冬季节较高、夏秋季节较低的特点;日变化呈双峰分布。对PM2.5质量浓度与水平能见度的相关性研究表明,南京市大气能见度与细粒子质量浓度呈现很好的负相关性,相关系数高达0.98。草场门采样点霾天气下平均能见度水平仅5.2km,最高能见度为13km,最低为1.7km。 相似文献
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2007年南京冬季雾外场综合试验期间,雾、霾交替持续的最长时间达100 h以上。利用大气气溶胶粒子和雾滴数浓度尺度谱分布、能见度、相对湿度等同步观测资料,从Mie散射理论出发,研究了雾、霾不同阶段大气消光特征,重点分析了大气气溶胶粒子和雾滴在雾、霾持续和转化过程中的消光作用。结果表明,雾、霾过程不同阶段平均能见度的大小关系为:雾<湿霾<霾~轻雾。平均而言,雾阶段雾滴和气溶胶粒子的消光作用相当,其中,雾滴消光波动幅度大于气溶胶粒子消光,能见度的变化趋势主要由雾滴的消光决定。湿霾、霾和轻雾阶段的消光主要由气溶胶粒子造成。湿霾阶段的低能见度是由于大量积聚模态的气溶胶粒子在较高相对湿度环境中吸湿增长所致。霾阶段气溶胶粒子数浓度达到最大,核模态粒子占总数浓度的80%左右,是导致该阶段能见度较低的主要原因。轻雾阶段气溶胶粒子的消光系数最小,但雾滴可提供10%~15%的消光贡献,导致能见度与霾阶段相当。 相似文献
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为了分析冬季上甸子本底站气溶胶的变化特征,利用2012—2014年每年1月上甸子本底站的能见度、ρ(PM2.5)、ρ(BC)、ρ(CO)等数据,结合气象资料对上甸子地区气溶胶特性进行分析.结果表明:2012—2014年每年1月地面月均风速分别为2.5、2.4和2.4 m/s,RH(相对湿度)分别为45.6%、59.5%和45.8%,ρ(PM2.5)分别为38.6、54.7和45.2μg/m3,MSE(气溶胶质量散射系数)分别为5.3、5.9和4.9 m2/g.虽然地面风速基本没有变化,但2013年1月的RH比2012年和2013年1月平均高出30%,并且同期ρ(PM2.5)和MSE也高于2012年和2013年1月.ρ(PM2.5)的增加导致太阳辐射减弱,但对SSA(气溶胶单次反照率)影响不大.对2013年1月数据分析可知,各种RH区段下,能见度与ρ(PM2.5)均呈负相关,其中在80.0%RH≤100%时相关性最好,RMSE(均方根误差)为1.42;在70.0%RH≤80.0%和RH≤70.0%时,RMSE分别为1.98、1.43.当能见度10 km时,bext和Bext(分别以能见度和大气组分计算的大气消光系数)基本相当,二者在这3年的拟合斜率平均值高达0.99;当能见度5 km时,2014年1月的bext和Bext之间不存在线性关系,2012年和2013年1月的bext和Bext的R2分别是0.88和0.92. 相似文献
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使用环境颗粒物分析仪(GRIMM180)对成都市2018年10月—2019年9月0.25~32 μm的大气颗粒物数浓度粒径分布进行观测,结合细颗粒物(PM2.5)质量浓度以及相对湿度(RH)、能见度、降水量等气象要素数据,分析了成都市大气颗粒物粒径分布及其与能见度的关系.结果表明,观测期间成都市大气颗粒物以细粒子为主,0.25~0.5 μm的粒子数浓度占总数浓度的97.75%,数浓度谱呈单峰分布,2018年秋季、2019年夏季表面积谱呈双峰分布,2018年冬季、2019年春季表面积谱呈三峰,体积谱均为三峰分布;在不同RH区间,PM2.5质量浓度及数浓度均与能见度呈负相关,且其中0.25~0.5 μm粒径段的细颗粒物因为对可见光波段的米散射效应而对能见度产生较大影响;在不同RH情况下,不同粒径段颗粒物数浓度对能见度的影响程度有所差别:在低RH(<70%)下,0.25~0.3 μm粒径段粒子数浓度对能见度影响最大;在中等RH(70%~80%)下,0.3~0.5 μm粒径段粒子数浓度对能见度的影响最大;而在高RH(>80%)下,0.3~0.5 μm和0.5~1 μm粒径段粒子数浓度对能见度影响相当. 相似文献