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利用1970—2013年石家庄地区17个县市的地面气象观测资料分析了霾的空间变化特征。结果表明:1970—2013年石家庄年霾日数的区域分布变化较大,由中东部平原霾日数多、西北部山区霾日数少的分布转变为西南部地区霾日数多、中东部地区霾日数少,这种空间分布在2010年后更显著。随着经济快速发展,石家庄市西部山区丰富的矿产资源被开采,大量排放的SO2、NOX和VOCS等污染物发生光化学反应,有利于气溶胶的转化形成;除本地污染物排放外,受太行山阻挡,在一定天气背景下东南部地区污染物向山前汇聚,区域性污染输送也是西部山区污染严重的成因。石家庄地区持续性霾事件日数占霾总日数的50%以上,霾持续日数超过4d和8d分别为中等持续性霾事件与极端持续性霾事件;中等持续性霾事件年平均发生次数为9.8次,极端持续性霾事件年平均发生次数为1.6次。以南—东北向铁路线为分界,石家庄区域呈中东部和南部县市(无极、正定、藁城、栾城、赵县)极端持续性霾事件较多、西北部3县市(平山、行唐、灵寿)和东部3县市(晋州、深泽、辛集)极端持续性霾事件少的分布。石家庄市中等持续性霾事件在12月和1月发生次数最多,6—8月中等持续性霾事件发生最少;极端持续性霾事件主要出现在11月至翌年2月,其中1月极端持续性霾事件发生的可能性最大,年平均发生次数为0.4次,其他月份极端持续性霾事件年平均发生次数不足0.2次,极端持续性霾事件的发生概率较小。 相似文献
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1981—2013年京津冀持续性霾天气的气候特征 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来我国不断增多的霾天气的一个显著特征就是持续性增强,为此,本文利用1981—2013年京津冀霾日统计资料,对京津冀持续性霾事件（定义为连续2 d及以上有烟或霾发生的天气）的基本时空分布特征和变化趋势进行了详细分析,结果表明：京津冀地区1981—2013年非持续性霾日数没有显著的变化趋势,持续性霾日数及其所占百分率均呈显著增加趋势,持续性霾日数的增加是总的霾天气增加的主要原因。持续性霾天气主要集中在北京、天津北部和河北西南部,年平均持续性霾日数占到霾的年总日数一半以上。持续性霾高发区的范围呈现年代际增大趋势,2000年之后扩展趋势显著加速。 相似文献
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利用1981—2019年气象观测资料,分析了四川霾日的时空变化特征,并分析了污染物排放量和气象条件变化对霾日的影响。结果表明:(1)四川盆地为霾日高发区,年均霾日达53.7 d,其中轻、中、重度霾日数分别为26.9、24.1和2.7 d,川西高原年均霾日数不足1 d。霾日高值区主要分布在盆地的中部、东部及南部,轻、中、重度霾日高值区分布与霾日基本一致。(2)近39 a盆地霾日总体呈下降趋势,气候倾向率为-0.03 d/10 a,霾日数及霾分布范围在20世纪90年代达到最大,进入21世纪后霾日数和霾范围呈减小趋势。(3)霾在冬季发生频繁,冬季年均霾日数达24.7d,且盆地大部地区超过30 d。(4)近39 a盆地共发生持续性霾12 782次,自贡市、德阳市、内江市、乐山市为持续性霾的高发区;盆地共发生区域持续性霾509次,其中10 d的区域持续性霾发生的次数最多,占比为87.8%。(5)盆地霾天气的主要贡献污染物为PM2.5和PM10。二者排放量在20世纪90年代达到最大,进入21世纪后开始减少,21世纪10年代减少最为明显。21世纪10年代前盆地平均气温升高、相对湿度下降,污染物的排放与气象条件的共同作用,导致霾事件出现频率较高。随着城市生态文明的建设与治理,在21世纪10年代,盆地区域污染物排放减少,区域升温率减小,相对湿度显著升高,霾出现频率有所降低。 相似文献
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利用全国664站1961—2012年逐日霾观测资料、降水量、平均风速和最大风速资料,分析中国霾日数变化特征及其气候成因。结果表明：我国年霾日数分布呈明显东多西少特征,中东部大部地区年霾日数在5～30 d,部分地区超过30 d,西部地区基本在5 d以下。霾日数主要集中在冬半年,冬季最多,秋季和春季次之,夏季最少,12月是霾日数最多的月份,约占全年霾日数的2成。我国中东部地区冬半年平均霾日数呈显著的增加趋势（1.7 d/10a）,霾日数显著增加时段主要在1960年代、1970年代和21世纪初,在1970年代初和21世纪初发生了明显均值突变。从区域分布来看,华南、长江中下游、华北等地霾日数呈增加趋势,而东北、西北东部、西南东部霾日数呈减少趋势。持续性霾过程增加,持续时间越长的霾过程比持续时间短的霾过程增加更为明显。不利的气候条件加剧了霾的出现。霾日数与降水日数在中东部地区基本以负相关为主,中东部冬半年降水日数呈减少趋势（-4 d/10a）,表明降水日数的减少导致大气对污染物的沉降能力减弱。另一方面,霾日数与平均风速和大风日数以负相关为主,而与静风日数则以正相关为主,冬半年平均风速和大风日数减小,静风日数增加,表明风速减小导致空气中污染物不易扩散,从而更易形成霾天气。 相似文献
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利用1964—2013年江西省83个站逐日霾观测资料,运用线性倾向估计等统计方法,分析江西省近50年霾时空变化特征及其与气候要素的关系。结果表明:江西霾日数呈赣中北部多、赣南少的特点,赣中的萍乡—宜春—抚州—上饶一带以及赣北北部的九江中部、景德镇北部地区是霾天气多发区,年均霾日数在30 d·a~(-1)以上。冬季霾日数最多,萍乡—宜春—鹰潭地区中北部、南昌—九江的中部以及上饶东部地区超过20 d·a~(-1),春季和秋季次之,夏季最少。12月是霾日数最多的月份,接近全年霾日数的2成。江西省霾日数呈年际增长的趋势,增长率为11 d·(10 a)~(-1),气候趋势系数为0.78,通过0.01的显著性水平检验。霾日数与平均风速和大风日数均呈负相关,而与静风日数呈正相关。近50年平均风速和大风日数呈下降趋势,静风日数呈上升趋势,这可能导致空气中污染物不易扩散而形成更多的霾天气。江西省降水日数呈减少趋势[-6.3 d·(10a)~(-1)],气温呈增暖趋势[0.15℃·(10a)~(-1)],霾日数与气温和降水日数分别呈正、负相关。 相似文献
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本文基于1960-2021年黑龙江省霾天气月统计资料,利用ArcGIS空间插值,统计分析黑龙江省霾日数时空分布特征。结果表明：(1)1960-2021年黑龙江省平均霾日为3.4 d/a。1960-2013年每年霾日平均不足1 d,2014年以后霾日急剧增长,2014-2021年平均霾日增至20 d/a。(2)霾年代际变化特征呈现为1960 s到1970 s增加,1970 s至2000 s逐年代减少,2010 s又有增加趋势,2020年以后上升幅度明显。(3)从空间分布角度,黑龙江省霾天气呈现北少、南多的特征。2010年以后大部分地区霾日都呈明显增加趋势,霾日线性倾向率增加最多为哈尔滨通河,达8.3 d/10a。(4)黑龙江省霾天气主要出现在冬、春季节,霾日数月际变化呈现U型分布,10月至次年2月是一年当中霾发生次数最多的时段。 相似文献
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对1960~2010年我国中东部地区霾日数的时空变化特征的分析结果表明:1)霾日数大值区主要分布在人口众多的四川盆地、北京-天津-河北地区、长江中下游地区以及广东-广西中部。2)季节变化上,霾日数冬季较多,其中北京-天津-河北地区中部和西南部、四川盆地和东北地区东部和南部等地超过20 d,夏季最少。3)霾日数气候趋势系数在北京-天津-河北地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区趋势系数高达0.8。4)霾日数呈现明显的上升趋势[3.69 d(10 a)–1],其气候趋势系数为0.82,通过了99.9%的信度检验。5)我国中东部气溶胶光学厚度和对流层NO2的空间分布与年平均霾日数的分布基本一致,近51年来能源消耗量的稳定上升趋势也表明,人为因素导致的大气污染物排放量增加是引起霾天气出现频率上升的重要因素。 相似文献
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根据1981～2015年华北地区地面基本气象要素定时值数据集和地面气候日值数据集站点资料,分别利用14时实测值法和目标区域极端事件的客观识别方法挑选霾日数和持续霾事件,并分析了它们的特征;,然后对持续霾事件进行了分类研究。结果表明:（1）华北地区霾日数空间分布极不均匀,有4个大值区:吕梁山和太行山之间的河谷地区、沿太行山以东的平原、河南北部、环黄海和渤海地区。（2）华北地区共挑选出111个持续霾事件,其中,持续3～5 d的事件最多,占了总数的86.5%,最长的事件可达12 d。（3）持续霾事件和霾日数的空间分布特征相似,且存在明显的年、季变化。1981～2015年持续霾事件数呈增加趋势,冬季增加最显著,其次是秋季和春季,夏季最少。（4）结合地形、霾日数、持续霾事件的分布和环流特征把持续霾事件分为7类,对发生频次较多的4类（华北地区型,河南北部及太行山以东的平原型,河南北部型,河南北部及环渤海、黄海地区型）的环流进行了对比分析。其环流形势的主要特征包括:对流层的中低层华北地区为纬向西风气流或脊前西北气流,我国南部或东南部地区高压西部的西南气流与华北地区的偏西气流产生弱辐合下沉气流;近地面层由于地形的影响形成垂直环流圈,霾最严重的地区一般出现在地形的东坡和垂直环流圈的下沉支。近地面东南气流和低层的西南气流向该地区输送了暖湿空气和污染物。华北地区霾发生位置的不同,主要由低层我国东部或者南部高压的位置和强度,以及局地垂直环流的下沉支的位置决定。这些研究结果可以为华北地区持续性霾的防控提供参考。 相似文献
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中国霾天气的气候特征分析 总被引：26，自引：1，他引：25
利用1961-2007年全国721个气象站的霾天气观测资料,分析了中国大陆地区霾天气的时空分布特征.结果表明:中国的霾天气主要分布在100°E以东、42°N以南地区,且"浊岛"现象非常明显;霾天气的季节分布基本为冬多夏少;近47年中国霾天气的总体趋势为波动增多,线性倾向率为3.19d/10a,1960年代至1970年代中期处于少霾的负位相,1976-2000年在很弱的正位相内振荡,但近5年霾天气显著增多;47年间中国霾天气序列有2次明显的突变,分别位于1970年代中期和2000年之后;在年际尺度上,霾天气与风力条件具有很好的反相关对应关系,f≥5 m·s-1日数和f≥10m·s-1日数与霾日数的相关系数分别为-0.809和-0.734,表明风力条件(大气污染物稀释扩散能力)的变化对霾天气增减趋势的影响非常显著. 相似文献
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利用1981-2010年江门市6个气象观测站的30年相关天气观测资料,分析了全市霾天气的时空分布特征,为较准确地描述江门市霾天气分布情况.以1981-2010年30年平均的霾天气年总日数（记作d30）为基准,暂定：1d≤d30＜ 10 d、10 d≤d30＜ 30 d和d30≥30 d的地区分别为霾天气的偶发区、多发区和高频区.结果表明：全市东北部、北部和西部的霾天气较多,中部地区相对较少,东南部地区极少;新会、鹤山、恩平d30≥30 d,是灰霾天气的高频区,其中新会区高达84 d,为全市最高值,其次是鹤山市为60 d、恩平市为46 d,台山市和上川岛属于沿海地区,霾天气较少,分别为22、2d.霾天气的季节分布基本为冬多夏少;近30年江门市霾天气的总体趋势为波动增多,线性倾向率为3.58 d/年;在年际尺度上,霾天气与风力条件具有很好的反相关对应关系;2006年6月（包括6月）以前以相对湿度≤70％记录霾,而2006年7月以后以相对湿度≤80％均记录为霾,且相对湿度在81％～ 95％时,根据实际情况判断记录,可见记录标准也是造成2006年后霾天气增多的原因之一. 相似文献
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1953—2008年厦门地区的灰霾天气特征 总被引：2，自引：1，他引：1
利用厦门气象局气象观测站1953—2008年地面气象观测资料和厦门市环保局2001—2005年PM10、SO2、NOX环境监测资料,分析了厦门地区霾天气的气候特征、气象要素特征,及其影响因素,探讨了大气污染物与霾天气的关系。结果表明,在过去的50多a中,年日照时数及能见度有明显下降的趋势;厦门市灰霾日数总体呈上升趋势,尤其近十年来更加明显;厦门夏秋季节霾日少于冬春季节;2000年以来,随着霾日的增加,霾的持续日数也迅速增加;风速增大不利于霾的形成,高相对湿度有利于霾的形成;近年来大气污染日益严重,污染物（SO2、NOX、PM10）浓度增大导致霾日数增加,能见度下降。 相似文献
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近些年,中国东部经历了严重的霾污染,对人体健康、交通安全、生态系统以及社会经济有巨大的危害。在1周以内的霾污染预报之外,季节尺度的霾污染预测可以给减排治污措施的制定提供更长时间尺度的科学支撑。本文以年际增量为预测对象,选取前期外强迫因子为自变量,分别针对京津冀和长三角区域建立逐月的冬季霾日数季节尺度预测模型,并开展了实时的季节预测。总体来看,京津冀和长三角区域预测模型的性能大体处于相似的水平,均方根误差在2 d左右,对距平符号的捕捉率在80%以上,对霾日数变化的长期趋势具有很好的再现能力。在2016/2017年冬季京津冀霾日数实时预测中,模型预测的结果相对于常年值的定性结论全部准确,相对于前一年污染状况的结论大多数准确。在2017/2018年冬季长三角霾日数实时预测中,12月和1月的预测误差较小,2月的预测误差在2 d左右。 相似文献
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无锡市霾天气特征及影响因子研究 总被引：8，自引：2，他引：6
利用太湖北岸无锡气象局国家基本气象观测站1980—2011年地面气象观测资料及1991—2011年无锡市统计年鉴资料,对无锡市霾天气演变特征、气象要素特征及其影响因素进行了分析。结果表明：无锡市的霾日数总体呈上升趋势,近5年来更加明显;霾日数冬季>春季>秋季>夏季;连续10 d及以上霾过程都经历了地面均压场、〖JP2〗入海高压后部及地面倒槽3个连续天气过程。出现重度霾的地面天气形势为地面均压场型、冷锋前型、地面低压倒槽型3种类型。连续10 d以上的霾及重度霾,中低空气团的后向轨迹都出现了下沉运动,且气团经过地区为污染物浓度较高区域。工业污染物中的粉尘排放是造成20世纪90年代霾日数增加的最大因素,2004年以后由于工业废气的排放量以及汽车拥有量的逐年增加,霾日数仍然呈上升趋势。 相似文献
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针对2013年1月江苏淮安地区发生的一次连续性雾霾天气过程,分析该天气过程中PM10和PM2.5的质量浓度演变特征、能见度与气象要素之间的关系、中低层环流特征以及污染物来源。结果表明:雾霾期间PM10和PM2.5质量浓度最低值出现在05:00至07:00(北京时间,下同)和13:00至17:00,最高值出现在21:00至23:00,PM10和PM2.5质量浓度并非同时达到极大值;持续变化较小的气压梯度、较低的风速、相对湿度的增大以及PM2.5和PM10质量浓度的增高是雾霾发生发展的必要条件;能见度与气压、相对湿度、PM2.5质量浓度的相关性较好,建立回归方程,对能见度的整体变化趋势拟合效果较好;高空环流形势平稳、中低层的暖平流、持续稳定少动的地面高压场分布为雾霾天气的持续发生发展提供了有利的形势背景;稳定的层结结构、中低层偏东及偏东北方向气团的输送、本地污染源以及严重的空气污染是此次过程中能见度偏低、霾天数较多的主要原因。 相似文献
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Haze-to-fog transformation during a long lasting, low visibility episode was examined using the observations from a comprehensive field campaign conducted in Nanjing, China during 4-9 December 2013. In this episode, haze was transformed into fog and the fog lasted for dozens of hours. The impacts of meteorological factors such as wind, temperature (T) and relative humidity (RH) on haze, transition and fog during this episode were investigated. Results revealed significant differences between haze and fog days, due to their different formation mechanisms. Comparison was made for boundary-layer conditions during hazy days, haze-to-fog days and foggy days. Distributions of wind speed and wind direction as well as synoptic weather conditions around Nanjing had determinative impacts on the occurrences and characteristics of haze and fog. Weakened southerly wind in southern Nanjing resulted in high concentration of pollutants, and haze events occurred frequently during the study period. The wind speed was less than 1 m s-1 in the haze event, which resulted in a stable atmospheric condition and weak dispersion of the pollutants. The height of the temperature inversion was about 400 m during the period. The inversion intensity was weak and the temperature-difference was 4°C km-1 or less in haze, while the inversion was stronger, and temperature-difference was about 6°C km-1, approaching the inversion layer intensity in the fog event. Haze event is strongly influenced by ambient RH. RH values increased, which resulted in haze days evidently increased, suggesting that an increasing fraction of haze events be caused by hygroscopic growth of aerosols, rather than simply by high aerosol loading. When RH was above 90%, haze aerosols started to be transformed from haze to fog. This study calls for more efforts to control emissions to prevent haze events in the region. 相似文献
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The number of haze days and daily visibility data for 543 stations in China were used to define the probabilities of four grades of haze days: slight haze(SLH) days; light haze(LIH) days; moderate haze(MOH) days; and severe haze(SEH) days. The change trends of the four grades of haze were investigated and the following results were obtained. The highest probability was obtained for SLH days(95.138%), which showed a decreasing trend over the last54 years with the fastest rate of decrease of-0.903% ·(10 years)-1 and a trend coefficient of-0.699, passing the 99.9%confidence level. The probabilities of LIH and MOH days increased steadily, whereas the probability of SEH days showed a slight downward trend during that period. The increasing probability of SLH days was mainly distributed to the east of 105°E and the south of 42°N and the highest value of the trend coefficient was located in the Pearl River Delta and Yangtze River Delta regions. The increasing probability of LIH days was mainly distributed in eastern China and the southeastern coastal region. The probabilities of MOH and SEH days was similar to the probability of LIH days. An analysis of the four grades of haze days in cities with different sizes suggested that the probability of SLH days in large cities and medium cities clearly decreased during the last 54 years. However, the probabilities of LIH days was 10% and increased steadily. The probability of MOH days showed a clear interdecadal fluctuation and the probability of SEH days showed a weak upward trend. The probability of SLH days in small cities within 0.8° of large or medium cities decreased steadily, but the probability of LIH and MOH days clearly increased, which might be attributed to the impact of large and medium cities. The probability of SLH days in small cities 1.5° from a large or medium city showed an increasing trend and reached 100% after 1990; the probability of the other three grades was small and decreased significantly. 相似文献