潍坊市灰霾天气特征及影响因素

根据潍坊市国家环境空气质量监测点位和国家气象台站监测数据,对潍坊市2019年灰霾发生情况进行统计,并分析了灰霾天气与气象要素、环境空气质量的关系。结果表明:潍坊市 2019年按小时计算的灰霾发生频率为22.4%。灰霾在冬季和秋季相对高发,发生次数占全年小时灰霾数的66.7%,发生比例为56.2%。从时间上看,灰霾发生频率呈正弦曲线分布,在早上06:00-07:00发生频率最高,17:00前后发生频率相对较低。灰霾发生时风速、温度与能见度呈正相关关系,相对湿度与能见度呈负相关关系。潍坊市灰霾现象主要发生在风速小于3 m/s、相对湿度大于30%时,当风速大于5 m/s、相对湿度小于10%时极少发生灰霾。PM_2.5是影响灰霾发生的主要污染因子,与能见度的相关系数最高。灰霾主要发生在48 μg/m³2.5质量浓度<239 μg/m³条件下,占灰霾总次数的84%;而当PM_2.5质量浓度>140 μg/m³时灰霾发生频率达到100%;灰霾天气统计期间潍坊市空气中PM_2.5与PM₁₀的质量浓度平均比值为0.52,其中,灰霾发生时比值为0.75,非灰霾时比值为0.43。随着灰霾程度的加重,PM_2.5/PM₁₀逐渐增大;当灰霾程度达到轻度及以上时,PM_2.5/PM₁₀大于全年平均值。     

2008年1月广州大气污染特征及能见度观测研究

利用颗粒物在线观测仪、污染气体在线观测仪、现时天气现象传感器以及自动气象站,于2008年1月对广州大气污染物质量浓度、能见度和气象因子进行了连续观测. 结果发现:ρ(PM_2.5)与ρ(NO₂)日变化趋势基本相似且均呈双峰现象,分别出现在09:00—10:00和19:00—21:00时段;ρ(SO₂)呈单峰现象,出现在08:00—13:00时段. ρ(PM_2.5),ρ(SO₂),ρ(NO₂),ρ(NO)和ρ(O₃)日均值分别为(82.8±66.0),(81.6±80.9),(106.5±67.2),(66.1±57.0)和(25.1±17.0) μg/m3,能见度日均值为(6.8±4.4) km. 能见度与ρ(PM_2.5)和相对湿度呈负相关关系,相关系数均为-0.47. 研究还表明,低边界层高度、小风天气、高水平的污染物质量浓度和相对湿度是导致广州低能见度天气的主要因素.      

基于Pyrosim的小半径UTLT曲率对火场能见度影响回归模型预测分析

以某UTLT类小半径环道为例,着重探究环道曲率对火源附近能见度影响,并预测其回归模型;首先基于Pyrosim模拟不同曲率火场能见度变化情况,并通过SPSS软件对模拟数据进行多元回归分析,最终得出小半径UTLT环道曲率对火源附近能见度影响预测模型。通过对模拟数据及预测回归模型进行分析与检验表明,预测模型可行且曲率与小半径环道能见度呈负相关性,研究结果可为UTLT类小半径环道防排烟设计及人员快速疏散提供理论指导,同时可为类似曲线隧道通风及曲率设计提供参考。     

基于遗传神经网络模型的空气能见度预测

由于雾霾导致的空气能见度降低,给人们的出行带来很多不便。针对这一现象,构建基于遗传神经网络算法的空气能见度预测模型。将与空气能见度相关的7种气象因子和6种污染物浓度因子经过主成份分析后作为输入数据,输出8:00能见度和14:00能见度。该模型能够克服BP神经网络易陷入平坦区域和局部最优解的问题。以西安市2013-1-1—8-16的数据训练遗传神经网络,通过使用灰色模型获得预测时间段8-17—23的输入数据,可以得到这段时间能见度的预测值。通过与BP神经网络模型的比较,发现遗传神经网络预测模型在预测结果的相关性和绝对误差方面均优于BP神经网络模型,因此,可以更准确地预测空气能见度。     

灰霾天气条件下天津市环境空气中颗粒物污染特征分析

针对天津地区灰霾天气条件下环境空气中颗粒物的污染程度及变化特征进行分析。指出出现灰霾天气是污染加重的直观反映,将其发展成为一项环保指标,将对大气污染控制起到一定的积极作用。     

重庆市区灰霾天气变化及特征分析

分析了近15年重庆市区灰霾的时间变化特征以及主要大气污染物与能见度的相关性。1997—2012年,灰霾天气占41.2%,发生天数没有明显变化,严重程度有所减缓。灰霾在冬季发生的天数最多,持续时间长,且容易发生重度的持续灰霾。夏季灰霾天数最少,程度最轻。PM10、PM2.5、SO2、NO2浓度随灰霾的加重而增加,其中PM2.5浓度增幅最大,O3浓度随灰霾的加重而降低。灰霾对能见度的影响大于降水天气对其的影响。灰霾天气下能见度受PM2.5的影响较大,非灰霾天气下,能见度主要受O3的影响。     

1984—2015年太湖地区大气能见度变化遥感监测与评价

研究收集整理了1984—2015年太湖区域342幅Landsat系列卫星遥感影像,利用ENVI软件FLAASH模块计算获取了区域大气能见度均值,通过太湖周边苏州、无锡、常州3市地面自动站能见度监测值加以验证,并在此基础上对1984—2015年该地区大气能见度遥感监测结果进行了分析与评价。研究结果表明：太湖地区在20世纪80年代能见度水平相对较好,20世纪90年代后逐渐下滑,总体呈下降趋势。2015年遥感反演能见度均值为14.80 km,与1984年的21.46 km相比下降了31.05%,下降速率约为0.21 km/a。     

成都市大气能见度变化特征及影响因子研究

利用MICAPS 2008—2011年地面观测资料,分析了成都市区大气能见度的变化特征。以2009年成都地区一次低能见度天气过程为例,分析大气能见度与各气象要素的变化关系,讨论影响成都市大气能见度变化的主要因素。结果表明:近年来伴随着霾天数的逐年下降,成都市区年平均大气能见度呈上升趋势,夏季平均值最高,春季次之,冬季最低。高湿和低风速是造成成都市低能见度现象的主要气象条件。PM2.5的浓度与成都市大气能见度呈显著负相关,PM2.5浓度的快速增长是造成大气能见度急剧降低的重要原因。有效降低PM2.5浓度,减少大气污染物排放,是改善成都市区大气能见度的有效途径。     

山东省环境空气“‘蓝天白云、繁星闪烁’标准”解析

山东省环保部门提出使用"蓝天白云、繁星闪烁"标准评价空气质量,该标准使用能见度作为主要技术判定指标。为了探讨这种"具象性"标准对空气质量的指示能力,对2013—2014年监测数据进行了深入分析。结果显示,能见度与颗粒物有良好的相关性,与气态污染物的相关性均一般。源于能见度与空气污染物的密切关系,"蓝天白云、繁星闪烁"标准能够将空气污染物水平大致划分为优劣两类,但对各种污染物的指示能力不同。     

天津市大气能见度与空气污染物关系分析及控制措施

利用天津市1990—2004年大气能见度观测资料及天津市2002—2004年空气污染物监测数据,统计分析了天津市大气能见度变化特征及其与空气污染物的关系。结果表明,天津市20世纪90年代大气能见度处于波动下降趋势,2000—2003年大气能见度整体水平有所改善,到2004年空气质量迅速提高。统计数据说明,在非采暖季的春季,天津市大气能见度的下降与PM10浓度有较大相关性;在夏季,与相对湿度有较大相关性;在采暖季(冬季),与SO2和NOX等空气污染物浓度有密切关系。同时,提出改善城市大气能见度的4个措施:(1)制定长期的大气能见度控制策略;(2)合理改善能源结构;(3)加强城市裸露土地的治理;(4)城市交通采用清洁能源。