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。     

湄洲湾沿海能见度和大气烟尘污染的变化

利用1985～2004年能见度和有烟日观测资料,统计分析了20 a当中,湄洲湾沿海能见度和大气受烟尘污染的变化.结果表明:湄洲湾夏季沿海能见度明显好于冬季,这可能与冬夏盛行风向不同,输送排放污染源地不同以及不同季节天气气候条件相关.湄洲湾冬季和夏季沿海能见度呈显著下降趋势,尤以夏季为突出.污染日在86～199d之间徘徊;1985～1988年是污染"轻微期",年平均污染日101d;1997～2000年是污染"严重期",年平均污染日达186 d.     

南京地区大气灰霾的数值模拟

从环境角度出发,在化学成分分析的基础上,利用灰疆与能见度的关系,数值模拟了南京地区能见度分布及灰霾天气现象.研究表明:冬夏两季SO2-4/NO-3质量比为5.39;风速、相对湿度、PM2.5浓度是灰霾天气形成的主要影响因素;能见度模拟结果很好地体现了细粒子成分的污染分布特征,在南京地区,硫酸盐和有机气溶胶是能见度下降最重要的贡献者,其次为黑碳气溶胶.     

成都市大气颗粒物粒径分布及其对能见度的影响

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（PM_2.5）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,PM_2.5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.     

南京地区PM2．5污染特征及其影响因素分析

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。     

近45年中国12个一级站大气气溶胶光学厚度变化特征

利用常规观测的总辐射和散射辐射日曝辐量资料,结合NASA GISS的月平均平流层气溶胶光学厚度(AOD)产品,反演计算了北京等12个台站1961～2005年0.75μm对流层AOD和气溶胶标高数据.基于这些数据,分析了各站AOD、气溶胶标高和地面能见度的年、季、月变化特征.结果表明:①就12个站45a总平均而言,光学厚度为0.276,年增长为0.0034;气溶胶标高为1.65km,年增加为0.015km;能见度为17.1km,年变化值为-0.08km;AOD春夏较大,秋冬较小;气溶胶标高夏季最高,春季次之,冬季最低.②各站点45a平均AOD范围为0.116～0.387;除格尔木外,各站AOD均有增长.年变化值为0.0010～0.0079.③20世纪70、80年代AOD增加明显;20世纪90年代以来,多数站点AOD有所下降,能见度有转好趋势.     

南京北郊秋冬季相对湿度及气溶胶理化特性对大气能见度的影响

为了解南京北郊秋冬季相对湿度与气溶胶理化特性对大气能见度的影响,利用2012年秋冬季气象要素资料、颗粒物浓度及其主要成分和气溶胶粒子谱分布等观测数据,分析了南京北郊大气能见度与气象要素、颗粒物污染之间的关系.结果表明,南京北郊秋冬季节平均大气能见度仅为4.76 km.颗粒物浓度与能见度存在一定的负相关关系,尤其细粒子对能见度的影响更为显著.随细粒子质量浓度和相对湿度(RH)的增大,低能见度出现的频率呈现上升趋势.能见度从5~10 km衰减到5km时,PM10和PM2.1质量浓度分别增加了7.56%和37.64%;其中SO2-4和NO-3质量浓度均有显著增加.气溶胶粒子数浓度对能见度的影响与相对湿度有关,粒径0.5~2μm的气溶胶数浓度随RH增加增长缓慢,而2~10μm范围内的粒子数浓度随RH增加而减小;结合气溶胶表面积浓度与能见度进行相关性分析,表明0.5~2μm的细粒子及相对湿度是导致南京北郊秋冬季大气能见度下降的主要因素.     

大气污染对城市能见度影响研究的理论与实践

首先从理论上探讨了颗粒物及气态污染物对能见度的影响．论述了城市大气光化学反应过程中的气粒转化过程。此外．选取4个气象参数：风速、气温、气压和相对湿度．及3个大气污染指标：SO2、NOx、PM10，与晴天水平能见度进行了相关分析．并建立回归方程。初步分析表明．城市能见度除受大气污染的影响外．还与湿度、风速．风向等气象条件及雾、降水、浮尘等天气有密切关系，它主要是大中小尺度天气和大气环境共同作用的结果．在一定条件下．它与PM10和SO2有较为明显的相关性。     

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.     

能见度与PM2.5浓度关系及其分布特征

利用相对湿度、能见度和PM_(2.5)质量浓度观测数据,针对不同相对湿度下,建立了消光系数与PM_(2.5)质量浓度之间线性关系,并分析了相关关系的全国分布特征.结果表明,我国中东部大部分地区在一定相对湿度区间内均可建立线性相关关系,而且相关性较好,相对湿度40%～90%区间内的平均相关系数高于0. 75,其中北京相关系数高达0. 9.北京、长三角和四川等地的PM_(2.5)单位质量消光效率在同等相对湿度下明显大于其他地区.不同地区湿度对能见度影响程度不同,北京等地在相对湿度大于90%时相对湿度对能见度作用大于PM_(2.5),而广州在相对湿度大于80%时相对湿度的作用明显增强.利用能见度反算北京地区PM_(2.5)浓度可知,1980～1996年,PM_(2.5)浓度年际变化不大,受采暖方式影响冬季PM_(2.5)浓度显著较高; 1997～2009年呈现缓慢下降趋势; 2010～2012年呈现上升趋势. 1980年以来,全国的PM_(2.5)浓度整体呈上升的趋势,尤其是华北地区,PM_(2.5)浓度始终高于全国其他地区.