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2002年11月30至12月4日，北京持续4天大雾天气，空气污染物在持续的稳定层结条件下，空气质量连续3天达5级以上。文中分析了大雾天气各主要污染物的变化特征，以及此次过程中天气形势的特点及演变，并对造成大雾日空气污染天气的物理量分布特征进行分析。结果表明：高空WNW气流、稳定性持续增加、逆温层结持续存在、低空风速较小、相对湿度大，导致局地污染物不能及时随大气扩散；1000～700hPa有弱的上升气流形成和维持，与500hPa高空下沉气流之间在低空的某层高度上形成稳定层结(逆温层)，导致大雾及重污染的形成；850hPa为暖区，850～500hPa为冷平流，有利于大雾的形成和加重。 相似文献
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应用实测资料、NCEP／NCAR再分析资料对2007年2月8—13日石河子地区出现的大雾天气进行诊断分析。结果显示：地面高压、高空暖脊与大雾的形成与消散有着直接的关系;逆温层的存在是大雾出现的必要条件;与大气层结稳定度有关的物理量对大雾天气也有一定的指示意义。 相似文献
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通过查阅1971--2009年缙云站地面气象资料,对缙云大雾的变化规律进行分析,得到如下的特征：从年际变化上来看,80年代为缙云县大雾的高发期,近20a有减少的趋势。月际分布上差异较大,大多出现在秋冬季节,10月份至次年的1月份是缙云县出现大雾的集中期,7,8月最少,大多数年份的7,8月份没有大雾天气出现。一日中多出现在清晨,中午前消散。并从大雾持续期间高空及地面环流形势以及物理量对2010年10月30日-11月2日一次连续4d大雾天气过程讨论分析。 相似文献
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提出了一个大雾预报的天气学模型，为了建立客观预报模式，必须把相应环流背景信息进行量化处理。该模式应用多种物理量来描述大雾发生前天气形势的变化，既便于量化又很容易实现预报的客观化和自动化。给出了物理量转换、组合计算方法，定向输送量概念对背景场的动态量化十分有效。应用BP神经网络建立大雾预报模型，选取的预报因子、预报指标可以较完整地描述形成大雾的整个背景场，包含的信息量大，业务应用效果明显。用于建模的神经网络设计和参数化方案对其他预报系统建设有借鉴意义。 相似文献
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《内蒙古气象》2021,(1):13-17
利用地面气象观测资料、NCEP再分析资料和GDAS资料,结合天气形势、物理量场,并利用轨迹分析方法,对2019年12月7—10日发生在济南机场的持续性大雾天气做了详细分析。结果表明:本次大雾是在稳定的大尺度天气背景下发生的;连续的逆温结构是持续性大雾形成的重要原因;地面辐射冷却和低层冷暖平流有利于大雾的形成和维持;低层弱上升运动配合中层的弱下沉运动有利于大雾的维持和发展;HYSPLIT模式后向轨迹追踪表明,近低层偏南气流的水汽输送是大雾的主要水汽来源,其对大雾的水汽贡献高达61%,西北气流输送的水汽相对较少,其主要表征短波槽后的冷平流及高压前部的弱冷空气,是一支干冷的辐散下沉气流。 相似文献
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河北省中南部一次大雾天气过程分析 总被引：22，自引：2，他引：20
对2003年11月河北省中南部大雾天气进行了分析,结果表明与稳定度有关的物理量场的变化不仅是强对流等灾害性天气的预报指标,对大雾天气也有一定的指示意义：雾是在稳定的大气层结下出现的天气现象,根据大气稳定层结的状况及变化,可以判断大雾天气的有无及其生消时间。另外,前期湿度条件的积累也是影响大雾生成的主要原因。 相似文献
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利用江苏省分布较为均匀的59个台站1961—2006年的大雾日数资料,分析了大雾日数的年际变化特征;利用1961—2006年南京、淮安、徐州、赣榆、射阳、东台、吕泗、溧阳8站的资料重点研究了大雾的生成、消散及大雾持续时间变化特征。结果表明,年雾日数呈先升后降的分布形势,80年代前中期为大雾的鼎盛期,之后呈较快的下降趋势。大雾持续时间呈显著增长趋势,主要表现为雾消时间的推迟。考虑大雾日数和大雾持续时间2个因子的综合作用,设计了大雾综合影响指数,该指数的年际变化表征了江苏区域大雾天气的高影响性趋强。 相似文献