| 基于PCT方法的京津冀冬季PM2.5重污染天气型分析 |
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| 引用本文： | 陆汇丞,马翠平,赵天良,孟凯,郑小波,李嘉鼎,路佩瑶,刘华英.基于PCT方法的京津冀冬季PM2.5重污染天气型分析[J].环境科学学报,2021,41(3):898-904. |
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| 作者姓名： | 陆汇丞 马翠平 赵天良 孟凯 郑小波 李嘉鼎 路佩瑶 刘华英 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 中国气象局气溶胶-云-降水重点实验室, 南京 210044;河北省环境气象中心, 石家庄 050021;贵州山地环境气候研究所, 贵阳 550002;南京信息工程大学长望学院, 南京 210044 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（No.41830965，91744209，91644223）；江苏省研究生科研与实践创新计划项目（No.SJCX20_0304） |
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| 摘 要： | T模态斜交主成分分析法（PCT）分析的天气过程时间尺度越长，该算法的优势越明显，天气分型结果也更完整，可信度越高.利用京津冀地区2014年冬季-2019年冬季（每年12月-翌年2月）的环境监测资料，以区域平均PM2.5日均值大于150 μg·m-3为标准，筛选出72个京津冀地区PM2.5重污染日，采用ERA5提供的0.25°×0.25°气象再分析资料，应用PCT算法将72个PM2.5重污染日海平面气压场客观地分为高压前部型、锋前低压型、高压后部型、均压场型和弱低压型5种类型，分别占总PM2.5重污染天数的34.72%、20.83%、16.67%、16.67%和11.11%.另外，对2017年2月12-16日京津冀地区PM2.5重污染过程的分析表明，重污染天气过程中随着逐日天气型的演变，污染物浓度特征、近地面风场和大气污染物污染传输路径均发生相应变化.
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| 关 键 词： | PCT算法 京津冀 重污染 天气分型 |
| 收稿时间： | 2020/8/10 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2020/12/1 0:00:00 |
Analysis of synoptic pattern on PM2.5 heavy pollution over the Beijing-Tianjin-Hebei region in winter based on PCT |
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| LU Huicheng,MA Cuiping,ZHAO Tianliang,MENG Kai,ZHENG Xiaobo,LI Jiading,LU Peiyao,LIU Huaying.Analysis of synoptic pattern on PM2.5 heavy pollution over the Beijing-Tianjin-Hebei region in winter based on PCT[J].Acta Scientiae Circumstantiae,2021,41(3):898-904. |
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| Authors: | LU Huicheng MA Cuiping ZHAO Tianliang MENG Kai ZHENG Xiaobo LI Jiading LU Peiyao LIU Huaying |
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| Institution: | Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044;Hebei Provincial Environment Meteorological Center, Shijiazhuang 050021;Guizhou Mountain Environment and Climate Research Institute, Guiyang 550002; Changwang School of Honor, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PCT method Beijing-Tianjin-Hebei (BTH) heavy air pollution synoptic pattern classification |
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