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1.
基于经验模态分解的西安市空气质量预报订正方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为提高城市空气质量预报的准确率,研制了针对数值预报模式CAPPS2的订正方法,对2001—2007年西安市逐日PM10、SO_2、NO_2浓度均值和相应的降水、风速作经验模态分解(EMD)分析,用最大熵谱方法检验各本征模态函数(IMF)周期,计算其方差贡献率,制定订正方法并进行数值试验。结果表明:PM10浓度波动以周尺度为主,有明显周末效应,与主要清除过程匹配较好;SO_2、NO_2浓度波动与主要清除过程不同步;基于周末效应的订正规则对PM10、SO_2订正效果较理想,对NO_2订正效果不确定。 相似文献
2.
利用德州市1951—2017年平均气温、平均气压、平均风速、降水量和相对湿度,分析湿润指数、潜在蒸散量和影响因子的敏感系数、贡献率。结果表明：1951—2017年德州市湿润指数气候年均值为055,气候倾向率为-0018/10 a,四季均呈减少趋势;潜在蒸散量气候倾向率5325 mm/10 a,春、夏季减少,秋、冬季增加;降水量气候倾向率-1102 mm/10 a,春、秋季增加,夏、冬季减少;年潜在蒸散量对相对湿度的敏感性最大,其次是平均气温、平均气压、平均风速;平均气温对年潜在蒸散量变化贡献率最大,其次为相对湿度、平均风速、平均气压;平均气温、相对湿度、平均气压的贡献率为正,平均风速的贡献率为负,表明潜在蒸散量随气温升高和相对湿度与气压减小而增加,随风速减小而减少。 相似文献
3.
《高原气象》2016,(6)
利用人工神经网络(ANN)技术,基于气象条件、污染物排放变化和污染物浓度资料构建污染物浓度统计模型,在此基础上分析气象条件和污染物排放源排放变化对污染物浓度逐日变化和年际变化的影响。研究结果发现基于ANN建立的大气污染统计预报模型模拟NO_2浓度准确性较高,其次为SO2,PM10浓度准确性较低。ANN的输入参数更适合NO_2的模拟,SO2和PM10浓度的影响因子较为复杂。气象条件变化是NO_2浓度逐日变化的主要影响因子,污染物排放量变化是NO_2浓度年际变化的主要影响因子。因子分离法计算得到的气象条件、污染物排放及两者相互作用对NO_2浓度逐日变化的贡献率分别是57.9%、24.5%和17.6%,对NO_2浓度年际变化的贡献率分别是13.7%、73.3%和13%。 相似文献
4.
文章选取2013年9月1日—11月31日呼和浩特市污染物浓度与气象要素资料,分析了PM2.5的浓度特征,并利用灰色关联度分析法,分别计算了PM2.5与其他污染物、各气象要素的综合关联度,取与PM2.5关联度较高的气象要素,根据PM2.5在其不同区间内的超标频率,得出4种易造成PM2.5污染的气象条件：1最大风速的风向为偏东方向;2最大风速〈6m·s^-1;3气温日较差小于6℃,相对湿度大于60%,日平均风速在2m·s^-1时以下;4气温日较差在12～15℃之间,日平均气温在0～10℃之间,日平均风速在5m·s^-1以下。 相似文献
5.
福州市PM10突变特征与气象条件的关系研究 总被引：6，自引：1，他引：5
利用2004～2006年福州市PM10逐日资料,及同期地面气象要素资料和08时850 hPa天气图资料,采用统计分析方法,综合分析了PM10发生突变时气象条件的变化特征,结果表明:当地面气象要素场出现气压下降、风速下降、温度上升、相对湿度上升、降水量下降或出现气压上升、风速下降、温度下降、相对湿度下降、降水量下降的配置时PM10易发生正突变;当出现气压上升、风速上升、温度下降、相对湿度维持、降水量上升或出现气压下降、风速上升、温度上升、相对湿度上升、降水量上升的配置时PM10易发生负突变;当受大陆高压后部、暖区辐合系统影响时,PM10发生正突变的概率较高,受切变线、大陆高压前部系统影响时,PM10发生负突变的概率较高. 相似文献
6.
《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
7.
利用嘉峪关2014年1-12月不同下垫面的PM10质量浓度资料和风速、气温、相对湿度、气压等相关气象要素资料,分析了河西西部工业区不同下垫面PM10质量浓度的时空分布特征,结果表明,靠近酒钢厂区的市北区代表站酒钢宾馆PM10质量浓度,明显高于市南区靠近东湖绿地公园的市气象局代表站。两站均是春季大于其他季节,其中4月浓度最大,7月浓度最小,PM10质量浓度的不同分布特征与气象因素有密切的关系,尤其是沙尘天气的影响巨大,据近10 a沙尘资料统计,4月份是沙尘天气高发期,两者之间有一定映射关系。分析PM10质量浓度与其对应的温度、压强、相对湿度、风、能见度的对象要素的关系,研究表明,沙尘日的平均风速和最大风速均大于非沙尘日,相对湿度,气压,和能见度均小于非沙尘日。 相似文献
8.
天津冬季大气能见度与空气污染的相互关系 总被引：3，自引：1，他引：2
为探求天津冬季大气能见度特征与空气污染的相互关系,于2008年12月至2009年1月连续观测大气能见度和空气污染物浓度(PM10、PM2.5质量浓度,O_3、NO_2和SO_2体积浓度),并结合相对湿度进行相关分析。结果表明:天津冬季大气能见度平均值为11.59 km,日变化呈明显的单峰特征,其变化特征受到空气污染物,尤其是气溶胶质量浓度及相对湿度变化共同影响;观测期内霾的发生频率接近50%;采用非线性回归方程拟合能见度与气溶胶质量浓度相互关系显示,PM2.5质量浓度对水平能见度的贡献大于PM10质量浓度,并且高湿情况下,能见度与气溶胶质量浓度相关性更好。 相似文献
9.
对2013年河北省中南部的石家庄、保定、沧州、衡水、邢台和邯郸6个地市市区各站点逐小时PM10和PM2.5监测资料及相应气象资料分析结果表明:6个地市中邢台年污染日数最多,对应其年平均风速最小;沧州的最少,年平均风速最大。各地市各个级别污染日数不同,五、六级重污染天气均集中在10月—次年3月。首要污染物主要是PM10和PM2.5,但比例不尽相同。特殊的地理位置、污染源差异和气象条件的差异造成各地市污染日数、级别的差异。6个地市污染天气过程时段大都相同,区域性污染明显。各地市PM10和PM2.5浓度平均最大值均出现在冬季,PM10浓度平均最小值均出现在夏季,各市PM2.5浓度平均最小值出现的季节不同。6个地市PM10和PM2.5浓度值的月变化趋势相似。不同季节各地市PM10和PM2.5浓度日变化趋势不同,极值出现的时间也各不相同,极值出现的时间与气象条件和人类活动关系密切。秋、冬季各地市PM10和PM2.5浓度日较差多大于春、夏季的。各地市PM10和PM2.5浓度日均值与当地的日均气温、风速、能见度呈负相关关系,与相对湿度呈正相关关系且相关性比较显著。 相似文献