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依据2001—2007年北京市环境保护局公布的SO2、NO2和PM10日平均空气质量等级大于或等于三级以上的污染日作为样本,统计分析了污染日3种污染物指数与同期南郊观象台（近郊区）的地面和探空气象要素的相关关系。同时采用Hysplit-4后向轨迹分析方法,对出现四级以上污染的重污染日污染源进行了初步探讨。结果表明：风向是造成上述3种污染物出现重污染的主要原因之一;污染日存在两重或多重逆温层,而且逆温层较低较厚,垂直对流和水平扩散作用较弱,湿沉降作用较小,因此污染物不易扩散和输送,堆积在近地面,造成重污染。北京西南、东南部地区以及沙尘暴过程内蒙古、河北北部是造成重污染天气的主要输送源地。研究结果可为北京重污染过程的预警预测及其综合防治提供科学依据。 相似文献
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利用空气质量历史监测数据、地面气象要素及激光雷达探测资料,综合分析了2019年1月10—15日长春市一次霾污染过程,探讨了污染过程中污染物和气象要素的变化特征与影响机制。结果表明：此次霾污染过程中12—13日污染最重,PM2.5和PM10质量浓度均超过150 μg·m-3,气溶胶消光最强,超过70%的PM2.5/PM10比值大于0.7,指出了细粒子对重污染事件的贡献;重污染期间近地面风速偏小、相对湿度增加、变压较小,同时低空风出现明显的风向转变,弱下沉运动与逆温以及较低的边界层共同削弱了大气的水平和垂直扩散能力,有利于污染物累积,导致霾污染。500 hPa天气形势表明长春市位于槽前脊后,850 hPa高度场为弱西风,相对湿度大;海平面气压场存在低压气旋及弱西南气流,该气流有利于将污染物输送至长春市,造成霾污染加剧;1月14—15日高空槽加深东移,850 hPa西北气流增强,近地面气压梯度力变大,污染物得到扩散,霾污染逐渐结束。 相似文献
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呼和浩特市大气污染与天气气候的关系 总被引：12，自引：5，他引：7
利用1990～2002年呼和浩特市区空气污染物TSP、SO2、NOx浓度的实际监测数据,分析了呼和浩特市大气污染物浓度变化的时空分布特征、大气污染与天气条件的关系。呼和浩特市市区主要以煤烟型污染为主,冬、春季比夏、秋季污染严重,采暖期比非采暖期污染严重,市区中心污染最严重。污染物的排放量及大气的稳定度状态是城市大气污染的主要影响因子,天气变化是城市大气污染物浓度变化的主导因素,局地环流是决定城市污染物分布的关键因素。因此,不同季节排污量的变化、天气条件是制作呼和浩特市大气污染预报的主要依据。 相似文献
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利用2015～2019年贵州省9个城市的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物逐日监测资料及同期气象要素观测资料,分析了贵州省各市年、季大气污染的分布特征,以及各市首要污染物出现频率的季节特征,探讨了6种大气污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明:(1)贵州省总体空气质量较好,2015～2019年全省空气质量优良天数占全年90%以上,2018年空气质量为5年中最优;(2)AQI的空间分布呈现“北高南低”的分布特征,高值区在遵义、水城和铜仁,兴义空气质量最好;(3)6种大气污染物与平均气温、相对湿度、日平均气温、日降水量、相对湿度、平均风速呈高度显著相关;(4)贵州省的污染日主要集中出现在冬季,首要污染物主要是颗粒物(PM2.5和PM10),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O3。 相似文献
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徐丽娜李忠胡亚男谷新波 《干旱气象》2021,39(1):112-118
利用2015—2019年呼和浩特市大气污染物质量浓度、气象要素观测及NCEP FNL 1°×1°再分析资料,分析近5 a冬季环境空气质量特征及与大气污染扩散紧密相关的气象要素和大气边界层特征,研究2019年冬季呼和浩特市大气污染频发的气象条件变化特征。结果表明:(1)呼和浩特市冬季较易出现污染天气,以PM 2.5污染为主,2019年冬季,大气污染呈现出污染物积聚难于扩散、污染长时间持续、污染天数和重污染占比均显著增高等特点。(2)2019年冬季呼和浩特市气象条件呈现出平均风速偏小、小风日数偏多、南风出现频率增多、相对湿度偏高、混合层高度偏低、通风系数较小、逆温日数较多等特征。 相似文献
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根据2003年朝阳市大气环境监测资料,分析了朝阳地区大气污染的时间变化特征。研究结果表明:由于朝阳市存在工业布局不合理,生产工艺、污染处理设施落后等问题,市区大气污染问题较为突出;朝阳地区低空逆温频率偏高,而且贴地逆温强度相对较强,非贴地逆温平均底高相对较低,使得污染源排放的污染物在逆温层下输送扩散,不利于大气污染物的稀释。 相似文献
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应用新一代大气扩散模型进行了辽西地区 2003年春季和夏季条件下的SO2和TSP日均浓度试预报 ,同时引入平均相对误差的概念对浓度预报值进行了检验。结果表明 :SO2预报结果好于TSP ,夏季预报结果好于春季 相似文献
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环境场对边界层低空急流形成的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
本文利用两层流的浅水波模式,讨论了环境场对边界层低空急流形成的影响,并得到了边界层低空急流的特征宽度为L0=(ρ2-ρ1)/(ν2ρ2-ρ1ν1)L0*C0*,式中C0*=√gh2, L0*=C0*/f为Rossby变形半径,ρ1,p2和v1,v2分别为上下两层大气的密度和大尺度经向地转风,H2为低层大气的厚度,g为重力加速度,f为柯氏参数,当高低层大气中的大尺度经向地转风的垂直切变越强时,所形成的中尺度边界层低空急流就越强;当低层大气中的温度增高和湿度增大、并且低层大气中的大尺度经向地转风越强、高度越低时,越有利于形成边界层低空急流。 相似文献
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为了解邢台沙河市冬季大气污染特征,选取2017年12月至2018年2月沙河市区3个省控站点（司法局、市政府、宣传中心）的逐时监测数据,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和潜在源区。污染物浓度特征分析表明:整个冬季司法局、市政府和宣传中心站点的细颗粒物（PM2.5）平均浓度分别为118.0 μg/m3、121 μg/m3和135 μg/m3。在大气自然活动和人为污染排放的共同作用下,PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO均有明显的日变化特征。整个冬季沙河市的ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO2)/ρ(NO2)均值分别为0.57和1.05（ρ为各物质的浓度）。且随着污染加重,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO2)/ρ(NO2)均明显升高,表明燃煤贡献增加;污染物空间分布特征分析表明:位于3个站点东北处的玻璃企业产生的污染物可能对监测站点造成了一定影响。污染物空间差异分析表明,区域污染范围越大、强度越高,大气污染的空间差异性越小;潜在源分析表明:沙河市PM2.5的强潜在源区分布在其周边区域,随着PM2.5浓度增加,强潜在源区呈缩小趋势。沙河市东南部的本地源对PM2.5浓度有主要贡献,而此处正是玻璃企业的聚集地。 相似文献
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利用ADMS在制作鞍山市空气污染二氧化硫数值预报研究工作中,根据对2007年1—5月逐日鞍山市6个监测点的监测资料,分别选用当天浓度监测值背景值,前一天浓度监测值背景值,按比例扩大ADMS模型的预测结果,考虑背景气象条件决定的背景值,将4种背景值的方案进行污染预测比较。结果表明：以背景气象条件决定的背景值为基础实施预报,其结果的相关系数和符合指数最为显著。4种预报方案中,以考虑背景气象条件的背景值方案预报效果为最好。 相似文献
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Global simulations with the Bureau of Meteorology Research Centre climate model coupled to the CHAmeleon Surface Model (CHASM) are used to explore the sensitivity of simulated changes in evaporation, precipitation, air temperature and soil moisture resulting from a doubling of carbon dioxide in the atmosphere. Five simulations, using prescribed sea surface temperatures, are conducted which are identical except in the level of complexity used to represent the surface energy balance. The simulation of air temperature, precipitation, evaporation and soil moisture at 1 2 CO2 and at 2 2 CO2 are generally sensitive at statistically significant levels to the complexity of the surface energy balance representation (i.e. the level of complexity used to represent these processes affects the simulated climate). However, changes in mean quantities, resulting from a doubling of atmospheric CO2, are generally insensitive to the surface energy balance complexity. Conversely, changes in the spatial and temporal variance of evaporation and soil moisture are sensitive to the surface energy balance complexity. The addition of explicit canopy interception to the simplest model examined here enables that model to capture the change in the variance of evaporation simulated by the more complex models. In order to simulate changes in the variability of soil moisture, an explicit parameterization of bare soil evaporation is required. Overall, our results increase confidence that the simulation by climate models of the mean impact of increasing CO2 on climate are reliable. Changes in the variability resulting from increased CO2 on air temperature, precipitation or evaporation are also likely to be reliable since climate models typically use sufficiently complex land surface schemes. However, if the impact of increased CO2 on soil moisture is required, then a more complex surface energy balance representation may be needed in order to capture changes in variability. Overall, our results imply that the level of complexity used by most climate models to represent the surface energy balance is appropriate and does not contribute significant uncertainty in the simulation of changes resulting from increasing CO2. Our results only relate to surface energy balance complexity, and major uncertainties remain in how to model the surface hydrology and changes in the physiology, structural characteristics and distribution of vegetation. Future developments of land surface models should therefore focus on improving the representation of these processes. 相似文献
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I. N. Kuznetsova M. I. Nakhaev I. Yu. Shalygina E. A. Lezina 《Russian Meteorology and Hydrology》2008,33(3):167-174
Large-scale and local weather conditions during severe wintertime air pollution episodes in the Moscow megalopolis are analyzed. Concentrations of CO, NO, and NO2 obtained from the automated network of the atmosphere pollution control are used as tracers for atmospheric processes in the urban atmospheric boundary layer. It is shown that a high surface air pollution level in the city is formed at a weak wind in the lower atmosphere and only in the presence of a surface or low elevated temperature inversion. Temperature contrasts in the urban heat island generate the circulation that promotes air pollution in megapolis regions remote from large emission sources. It is supposed that in case of severe frosts the amount of anthropogenic heat in the megapolis sharply increases, promoting active turbulent mixing, thus preventing pollution accumulation in the surface air. 相似文献
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黑龙江省沙尘天气发生的气候背景和预报方法 总被引：2，自引：0，他引：2
对2000～2003年黑龙江省较典型的7次沙尘天气过程进行气候条件和地面天气形势分析,并对沙尘天气影响下哈尔滨地区的空气污染状况特别是颗粒物污染进行了分析。结果表明：持续少雨、高温、春季大风是发生沙尘天气的气候条件;沙尘天气发生时,中等以上污染的地面天气形势有高低压同时发展、强低压发展、春季其它类型鞍形场均值区和弱低压内3种类型;在沙尘天气影响下,哈尔滨地区的颗粒污染物浓度迅速上升,形成中、重度污染。建立了未来24h发生沙尘天气的高空及地面预报模型。 相似文献
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The characteristics of the urban heat island effect and the climate change in Shanghai and its possible mechanism are analyzed based on monthly meteorological data from 1961 to 1997 at 16 stations in Shanghai and its adjacent areas. The results indicate that Shanghai City has the characteristics of a heat island of air temperature and maximum and minimum air temperature, a cold island of surface soil temperature, a weak rainy island of precipitation, and a turbid island of minimum visibility and aerosols, with centers at or near Longhua station (the urban station of Shanghai). Besides theses, the characteristics of a cloudy island and sunshine duration island are also obvious, but their centers are located in the southern part of the urban area and in the southern suburbs. A linear trend analysis suggests that all of the above urban effects intensified from 1961 to 1997. So far as the heat island effect is concerned, the heat island index (difference of annual temperature between Longhua and Songjiang stations) strengthens (weakens) as the economic development increases (decreases). The authors suggest that the heating increase caused by increasing energy consumption due to economic development is a main factor in controlling the climate change of Shanghai besides natural factors. On the other hand, increasing pollution aerosols contribute to the enhancement of the turbid island and cooling. On the whole, the heating effect caused by increasing energy consumption is stronger than the cooling effect caused by the turbid island and pollution aerosols. 相似文献