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基于2013—2018年大连中心城区O_(3)监测数据和气象数据,分析了该区O_(3)污染时空变化特征及气象要素对O_(3)污染的影响。结果表明:2013—2018年大连中心城区O_(3)已经逐渐成为最主要的大气污染物之一。O_(3)年平均浓度由2013年的66.66μg·m^(-3)上升至2018年的101.62μg·m^(-3)。秋季和夏季是大连O_(3)浓度较高的季节,其次是冬季和春季。O_(3)最高浓度月份主要为5月、6月及9月。O_(3)浓度日变化呈明显的单峰状,从上午08时开始增加,在下午14—16时达到最高,白天浓度高于夜晚。O_(3)污染物在2013—2017年从大连中心城区的西南向东北扩散。大连中心城区O_(3)与其他5种大气污染物均存在不同程度的负相关,与气温呈显著正相关,与相对湿度、气压及风速相关性较差。有利于大连O_(3)污染天气的气象条件主要为高气温(>30℃)、低湿度(≤80%)、低风速(1.5—2.0 m·s^(-1))、北风风向和长日照时间。高污染日的出现可能是受高温天气与本地逐渐增加的排放物共同影响。 相似文献
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河北石家庄市近地层臭氧浓度特征及气象条件分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016年3月至2018年2月河北石家庄市环境监测站O_3及其前体物质量浓度逐时和逐日观测资料,以及气象站逐日气象观测数据,分析石家庄市近地层O_3质量浓度的时间变化特征及其与前体物NO_2、CO和气象条件的关系。结果表明:石家庄市O_3污染2017年比2016年严重,2017年比2016年O_3超标日数增加30 d,超标率上升8%,O_3年平均质量浓度上升17μg·m~(-3)。O_3质量浓度具有明显的季节变化特征,自夏季、春季、秋季、冬季依次降低,5—9月O_3质量浓度较高,平均值超过160μg·m~(-3),6月达到峰值208μg·m~(-3)。O_3质量浓度的日变化表现为单峰型分布,最低值出现在07:00左右,峰值在14:00—16:00。太阳辐射强、气温高、日照时数长、能见度好、无降水和相对湿度较低的条件下,石家庄市易出现O_3浓度超标天气。前体物NO_2、CO与O_3质量浓度之间夏季呈现显著正相关,而冬季则呈显著负相关。 相似文献
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O_3和PM_(2.5)是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O_3和PM_(2.5)浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O_3年平均浓度为50～73μg·m~(-3),平均为61μg·m~(-3);除芜湖和宣城外,其余31城市均存在不同程度的超标状况,超标率为0.34%～18.86%,平均为5.68%。O_3在5月和9月达到浓度高值;四季O_3日变化均呈单峰型,峰值出现在15∶00,夏季O_3峰值浓度最高值为157μg·m~(-3)。O_3浓度沿海城市整体高于内陆城市;夏季宿迁—淮安—滁州片区O_3污染较重。O_3与NO_2、CO显著负相关,且与NO_2相关性较强;O_3与气温、日照时数显著正相关,与相对湿度、降水呈负相关。PM_(2.5)年平均浓度在25～62μg·m~(-3)范围内,平均为49μg·m~(-3);各城市均出现PM_(2.5)超标,滁州PM_(2.5)超标率最大,为23.91%。PM_(2.5)在3月和12、1月达到浓度峰值;其日变化呈双峰型,09∶00—10∶00和22∶00—23∶00达到峰值。冬季徐州PM_(2.5)浓度最高,为102μg·m~(-3)。PM_(2.5)与NO_2、CO、SO_2、PM_(10)显著正相关,与气温、风速、降水负相关。 相似文献
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利用2014—2020年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,对沧州市臭氧(O_(3))污染加剧现状及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:(1)沧州地区O_(3)污染呈加剧态势,且O_(3)已上升为该地区首要污染物;O_(3)污染集中出现在5—9月,O_(3)质量浓度日变化呈单峰单谷型,最大浓度出现在16:00前后;(2)5—9月O_(3)日最大8 h平均质量浓度(简称“O_(3)-8 h”)所处时段,平均气温、最高气温、相对湿度、总辐射辐照度与O_(3)质量浓度的相关性较好,本站气压、水汽压和平均风速与O_(3)质量浓度的相关性未通过显著性检验;(3)5—9月O_(3)-8 h时段,当同时满足8 h平均气温高于30.9℃、最高气温高于32.7℃、平均相对湿度低于42.1%、平均总辐射辐照度高于505.8 W·m^(-2)时,出现O_(3)污染的概率达84%;(4)气象因子不是O_(3)小时质量浓度快速增长的充分条件。 相似文献
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由于新型冠状肺炎病毒(COVID-19)的爆发,中国从2020年春节起实施了限制出行、交通管制等一系列措施,污染物排放量大幅度减少,但四川盆地区域仍出现了多次轻度空气污染事件。本文结合空气质量观测数据与WRF-Chem模式模拟分析了疫情封控减排时期四川盆地污染的时空分布及成因。四川盆地区域二氧化氮(NO_(2))因人为活动减排从35.0μg·m^(-3)下降至20.2μg·m^(-3),减少比例约为40%~60%,而臭氧(O_(3))因NO_(X)-VOCs-O_(3)的非线性关系以及四川盆地区域氮氧化物(NO_(X))、挥发性有机物(VOCs)排放与减排的不均衡反而从27.5μg·m^(-3)上升至41.4μg·m^(-3),在重庆甚至增幅高达100%,进而促进了四川盆地区域气态污染物的氧化和二次细颗粒物的生成。疫情减排对污染的影响存在较为显著的区域差异,在成都、重庆地区,二次污染的生成一定程度上抵消了一次污染物减排的影响,二次污染物与一次污染物的比例变化幅度为-10%~20%,而在南遂广、川南、达万区域,细颗粒物(PM_(2.5))平均质量浓度从57.0μg·m^(-3)降低至47.4μg·m^(-3),二次污染物与一次污染物的比例下降幅度约为30%~60%。总体而言,减排在疫情期间发挥主导作用,不平衡的一次减排和大气氧化性的增强促进了部分区域二次污染物生成过程,四川盆地区域的污染防治仍需注重多种污染物的协同治理。 相似文献
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基于环境空气质量监测数据,本文分析了2022年6月14—18日高温热浪期间江苏省臭氧污染过程的时空变化特征,并结合天气形势、WRF-CMAQ模拟和典型城市大气超级站挥发性有机物(VOCs)在线监测数据进行了成因分析。结果表明:高温热浪期间,江苏省13个地级城市臭氧污染超标率达96.9%,中度污染超标率为27.6%,臭氧日最大8 h(MDA8 O 3)峰值质量浓度高达260.0μg·m^(-3)。南通市、无锡市、苏州市3个典型城市臭氧质量浓度的日变化特征显示,07—13时臭氧质量浓度增长率在27.9%~46.7%,多个时段净增量超过40.0μg·m^(-3)。利用WRF-CMAQ模型对污染过程进行了数值模拟、过程分析和溯源分析。结果显示,典型城市白天小时平均光化学贡献在24.5~33.0μg·m^(-3)之间,稳定高值的光化学贡献,叠加持续稳定或突发的传输贡献,导致此次高温热浪下臭氧质量浓度爆发式升高,出现峰值污染。在偏南风的影响下,省外污染源来自浙江省贡献最高,在13.9%~33.8%,其中无锡市和苏州市受浙江省外源影响较大。此外南通市大气超级站VOCs在线监测结果显示,臭氧污染期间逐日VOCs体积分数在45.5×10^(-9)~83.6×10^(-9)之间,整体处于高值水平,臭氧生成潜势(OFPs)贡献排名前十的物种以烯烃和芳香烃物质为主。 相似文献
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基于2014-2017年西安市环保局臭氧观测资料、泾河气象站总辐射和气象资料以及长安气象站紫外辐射和气象资料,对西安市臭氧污染特征及其与气象条件的关系进行了研究。结果表明:西安市臭氧质量浓度的日变化和月变化均呈明显的单峰形态;日最小值22.2μg/m^3和最大值100.7μg/m^3分别出现在07时和16时;臭氧日最大8 h平均质量浓度(用C8h(O3)表示)月均值最大为148.5μg/m^3,最小为30.0μg/m^3,分别出现在7月和11月。总辐射日最大辐照度、日总辐射曝辐量和日紫外辐射曝辐量与C8h(O3)之间具有显著的正相关关系,并且以日紫外辐射曝辐量与C8h(O3)的相关性最高,表明紫外辐射对近地面臭氧质量浓度的影响更为强烈。日最高气温、平均气温、日照时数和C8h(O3)正相关,风速、相对湿度与C8h(O3)负相关,表明晴空时高温、低湿、小风更有利于近地面臭氧的形成。统计关系显示,在5-8月,当日最高气温大于35℃或日最低相对湿度小于40%时,需要警惕臭氧超标污染的发生。 相似文献
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为探讨大连市大气能见度特征及其影响因子,揭示低能见度天气成因,利用2010—2012年大连地区大气能见度与地面气象要素(相对湿度、风速、气温、气压)日均值的统计资料,分析了大连地区大气能见度与气象要素的相关性。进一步结合PM_(10)质量浓度的变化特征,分析了两次低能见度事件中的天气成因。结果表明:2010—2012年大连地区年均能见度分别约为13.5 km、13.2 km和13.9 km,高能见度事件多出现在10月—次年2月,低能见度事件多出现在每年6—8月,大连地区低能见度事件每年7月较多,1月较少,2010—2012年大连地区低能见度事件分别出现169、157 d和163 d;2010—2012年PM_(10)质量浓度分别为57.8μg·m~(-3)、67.4μg·m~(-3)和65.9μg·m~(-3),PM_(10)质量浓度高值多出现在每年的4—5月和9—12月,PM_(10)质量浓度低值多出现在1—2月;大气能见度和相对湿度和气温的相关性较好,随着相对湿度的增加,能见度与PM_(10)质量浓度的相关性逐渐减小,当相对湿度大于90%时,能见度与PM_(10)质量浓度相关系数减小至-0.23;两次低能见度事件过程中,2011年10月31日一次辐射平流雾过程中的水汽输送来自西南风气流,2012年4月28日一次浮尘事件过程中的沙尘来自西北方向的沙源。该研究可为空气质量预报提供科学依据参考。 相似文献
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基于肇庆市2014—2018年PM_(2.5)质量浓度数据,使用HYSPLIT模式计算肇庆市干季的后向气流轨迹,并应用聚类分析法、潜在源贡献因子分析和质量浓度权重轨迹分析方法评估PM_(2.5)污染物的外来输送特征和潜在源区。结果表明:(1)2015—2018年肇庆市PM_(2.5)污染维持在较高水平,2017—2018年PM_(2.5)污染略有加重趋势;(2)污染较重的月份主要在1—4和10—12月,1月PM_(2.5)污染最严重,而6月PM_(2.5)质量浓度最低,5、7和8月无PM_(2.5)污染超标;(3)全年PM_(2.5)日平均质量浓度与风速相关性最高,干季与风速的相关系数有所提高;(4)干季影响肇庆的气流有5条,其中超过1/2源自东北和偏北方向的气流,来自东北方向的气流轨迹对PM_(2.5)污染贡献最高,其次来自偏西方向绕过珠三角北部进入肇庆的轨迹和广东省内短距离输送的轨迹;(5)肇庆市干季PM_(2.5)外来输送潜在源区主要位于肇庆辖区内和珠三角中南部城市以及粤东、粤东北部分地区,其中佛山、珠海、中山、东莞、惠州、广州南部对肇庆PM_(2.5)质量浓度贡献均超过60μg/m;。 相似文献
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《气象与环境学报》2016,(6)
利用2013—2014年银川地区大气颗粒物质量浓度和同期气象要素的观测资料,分析了银川地区大气颗粒物浓度的分布特征及其与气象条件的关系。结果表明:2013—2014年银川地区PM_(10)、PM_(2.5)、PM1年平均浓度分别为167.3μg·m-3、67.2μg·m-3和45.0μg·m-3,年平均PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)、PM1/PM_(2.5)分别为45.0%、32.0%和65.0%;PM_(10)浓度3月最高,8月最低,PM_(2.5)和PM1最高浓度均出现在1月,PM_(2.5)最低浓度出现在8月,PM1最低浓度出现5月;3—5月为PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)和PM1/PM_(2.5)最低的3个月。不同天气类型PM_(10)浓度由高至低依次为浮尘/扬沙典型天气平均霾晴天雾,不同天气类型PM_(2.5)浓度由高至低依次为扬沙/浮尘霾典型天气平均晴天雾,不同天气类型PM1浓度由高至低依次为霾典型天气平均雾晴天浮尘/扬沙。风速与PM_(10)浓度呈正相关关系,风速与PM_(2.5)和PM1浓度均呈负相关关系;PM_(10)浓度在偏西北风时较高,PM_(2.5)和PM1浓度在偏西南风与偏东北风时较高;气温与PM_(10)、PM_(2.5)、PM1浓度均呈显著的负相关关系;相对湿度与PM_(10)浓度呈显著的负相关关系,相对湿度与PM1浓度呈显著的正相关关系,相对湿度与PM_(2.5)相关性较弱;气压对PM_(10)浓度变化的影响较小,气压与PM_(2.5)、PM1浓度呈正相关关系;降水对PM_(10)的清除作用最强,对PM_(2.5)的清除作用次之,对PM1基本无清除作用。 相似文献
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王定定 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2019,13(2):97-101
利用阿勒泰平原地区阿克达拉大气本底站2010年1月1日—2016年12月31日的臭氧质量浓度数据与PM_(10)等相关气象资料相结合,对臭氧质量浓度的日、周、月、季节、年变化特征以及影响臭氧浓度变化的主要因素进行了分析。结果分析表明:臭氧每小时平均质量浓度日变化规律呈显著单峰型,夜晚的变化较小,白天变化较大,01:00前后达到最小值,16:00左右达到峰值;臭氧每日平均质量浓度变化不具有较为明显的"周末效应"现象,峰值出现在星期六,日平均质量浓度为63.2μg·m~(-3),最低值出现在星期一,日平均质量浓度为60.0μg·m~(-3),日平均质量浓度最高值和最低值仅相差3.2μg·m~(-3);臭氧月平均质量浓度最高出现在2014年5月,为85.1μg·m~(-3),最低月平均质量浓度出现在2015年11月,为32.2μg·m~(-3);春、夏季臭氧质量浓度较高,秋季和冬季明显低于春季和夏季;2010—2016年臭氧浓度趋势线整体呈下降趋势,其中2012—2014年臭氧浓度连续月变化有明显的单峰型年度变化规律;臭氧浓度与PM_(10)质量浓度变化具有明显的逆向变化趋势,同时存在时间变化上的延迟性,并且臭氧的浓度变化早于PM_(10)质量浓度的变化。 相似文献
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为探讨“人类活动—大气污染—气温变化”的关系反应链,从宏观尺度阐明PM_(2.5)浓度变化对气温的影响,利用1951—2017年中国822个气象站点日最高气温、日最低气温和日平均气温资料,1998—2016年中国年均PM_(2.5)浓度遥感图像数据、地表太阳辐射数据,1998—2016年中国各省(区)逐年能源消耗总量、地区生产总值及夜间灯光指数数据,运用Slope趋势变化分析方法与相关性分析法,分析了中国PM_(2.5)浓度的变化趋势及其影响因素。结果表明:1998—2016年中国黄淮海区、东北区PM_(2.5)浓度上升速度最快,分别为1.42μg·m^(-3)·a^(-1)、1.44μg·m^(-3)·a^(-1),而其他地区相对变化不明显;黄淮海区PM_(2.5)浓度平均值高,地表太阳辐射降低,对该区年最高气温有明显的抑制作用,但对年平均气温和年最低气温的影响不明显。东北区PM_(2.5)浓度增长速率较高,但年平均浓度值低,该地区有着较高的水热配合度,PM_(2.5)对年最高气温的抑制作用不明显;能源消耗总量与PM_(2.5)浓度呈显著的正相关。 相似文献
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利用2015年黄石市5个监测站点可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的在线监测数据和风向、风速、气温、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了黄石市大气PM10和PM2.5的质量浓度水平分布特征及其与气象参数的关系。结果表明:2015年黄石市5个监测站点大气PM10和PM2.5年均浓度范围分别为95.8—108.6μg·m^-3和64.3—68.9μg·m^-3,均超过国家二级标准;季均质量浓度呈现显著的冬季高夏季低的变化规律,冬季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(143.9±62.2)μg·m^-3和(95.5±44.5)μg·m^-3,夏季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(75.2±24.0)μg·m^-3和(50.7±17.3)μg·m^-3。5个监测站中,下陆区、西塞山区和铁山区的PM10和PM2.5颗粒物污染较为严重;各站点大气PM10和PM2.5质量浓度显著相关。大气颗粒物浓度与气象因素的分析显示,黄石市大气颗粒物浓度与气温呈显著的负相关关系,与气压呈正相关关系,与风速和相对湿度的相关性不显著,受风向影响变化较大。 相似文献
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《气象与环境科学》2020,(1)
为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM_(2.5)及PM_(10)小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM_(10)与PM_(2.5)高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM_(10)高值区位于城区南部区域,PM_(2.5)高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM_(10)与PM_(2.5)月均浓度整体呈单峰型变化,PM_(10)在4月份最高(157.54±5.67μg·m~(-3)),PM_(2.5)在1月份最高(94.08±2.25μg·m~(-3))。冬季PM_(2.5)/PM_(10)平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM_(10)与PM_(2.5)小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM_(10)与PM_(2.5)的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM_(10)与PM_(2.5)的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。 相似文献
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《气象与环境学报》2017,(1)
利用2014年本溪市大气颗粒物质量浓度监测资料和风速、气温、相对湿度、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了本溪地区大气颗粒物质量浓度的月、季变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明:2014年7月和10月本溪市大气颗粒物质量浓度较高,5月和9月大气颗粒物质量浓度较低,6月和11月大气颗粒物质量浓度比值较高。夏季PM10质量浓度较低,平均浓度为115.1μg·m~(-3);冬季PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度较高,平均浓度分别为99.5μg·m~(-3)和86.1μg·m~(-3)。春季和冬季平均风速与大气颗粒物质量浓度的相关性最好,夏季和冬季相对湿度与大气颗粒物质量浓度的相关性最好。当ρ(PM_(2.5))≥200.0μg·m~(-3)时,ρ(PM_(2.5))与平均气温呈显著的正相关关系,相关系数为0.5288,ρ(PM_(2.5))与相对湿度的相关系数也高达0.6981,高温、高湿和小风等气象条件是本溪地区大气颗粒物高质量浓度事件发生的有利气象条件。 相似文献
17.
《湖北气象》2016,(3)
基于2013年武汉市环境监测数据和气象要素资料,分析该市空气质量状况与气象条件的关系。结果表明,武汉市全年平均空气质量指数(AQI)为135,良和轻度污染所占比例分别为35%和30%。雾天、霾天、晴天、雨天四种天气条件下,6种污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))浓度值基本上为雾天最高、霾天次之、晴天再次之、雨天最低,雾天00—08时污染物浓度明显高于其他天气条件;PM_(2.5)浓度与降水量的相关性较差,中雨量级时,降水对污染物的清除作用显著,PM_(2.5)浓度下降明显,当日降水量小于1 mm时,PM_(2.5)浓度略有上升,平均上升1.3μg·m~(-3)左右,这与微量降水的大气增湿作用有关;PM_(2.5)浓度变化与相对湿度(RH)和风速的关系较明显,其相关系数分别为0.87和-0.72,当RH70%且每增加10%时,PM_(2.5)浓度增加10μg·m~(-3)左右;静风和风速很大时,污染物浓度相对较高,东南风影响下PM_(2.5)浓度在四季均较高,而秋、冬季在西北风影响下PM_(2.5)浓度最高;PM_(2.5)浓度主要增长阶段以正变温、负变压为主。 相似文献
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为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM2.5及PM10小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM10与PM2.5高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM10高值区位于城区南部区域,PM2.5高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM10与PM2.5月均浓度整体呈单峰型变化,PM10在4月份最高(157.54±5.67μg·m^-3),PM2.5在1月份最高(94.08±2.25μg·m^-3)。冬季PM2.5/PM10平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM10与PM2.5小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM10与PM2.5的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p<0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p<0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM10与PM2.5的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。 相似文献
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宁夏层状云降水指标分析 总被引：2，自引：0，他引：2
为更好地确定人工增雨作业的最佳(时段)方案,利用2004—2006年4—9月全区25个气象站观测到的层状云、(银川、固原)新一代天气雷达(CINRAD/CD)观测资料,结合天气形势、降水实况进行综合分析。结果表明:宁夏在"东高西低"和"西风气流"天气型下稳定性层状云降水概率为65%;中部干旱带层状云降水最大概率74%～85%;同时得出层状云降水指标,为宁夏人工增雨作业提供科学依据。 相似文献
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利用2015-2017年环保部发布的近地面臭氧(O_3)和其他3种污染物[粒径小于2. 5μm的颗粒物(PM_(2.5))、一氧化碳(CO)、二氧化氮(NO_2)]小时浓度数据和美国国家气候资料中心收集的气象要素监测数据,分析了中国近地面O_3污染状况,并用逐步回归方法分析了影响O_3重污染区域夏季近地面O_3浓度的因素。结果表明,2015-2017年我国O_3日最大8 h滑动平均浓度(O_3MDA8)年平均值分别为83.02±16. 79,87. 05±14. 32和94. 70±13. 89μg·m~(-3)。O_3MDA8浓度逐年增长(增长率14. 07%),其中冬季增长最快(增长率范围14. 67%～34. 32%),夏季增长最慢(增长率范围2. 32%～14. 16%)。京津冀、长三角、山东半岛、川渝和中原地区近地面O_3污染较重,影响这5个区域近地面O_3浓度的主要因素为温度、相对湿度和PM_(2.5),除此之外京津冀和川渝地区的近地面O_3浓度受NO_2影响明显,中原地区的近地面O_3浓度受CO影响明显。 相似文献