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孟州市水平能见度变化特征及影响因子分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用孟州市1998～2004年气象资料,统计分析了孟州市水平能见度的变化特征及影响因子,结果表明：春季水平能见度最好,夏、秋季一般,冬季最差;若无明显天气过程影响,无论是夏半年还是冬半年,上午水平能见度较差,下午水平能见度较好,峰值出现在15～17时;气象和非气象因素对水平能见度有一定的制约关系,但并非简单的线性关系,在不同季节、不同时段,各因素的作用不同. 相似文献
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一般来说,在各个季节,轻雾的产生所要求的湿度条件和影响的能见度并不完全一样,但却有一定的规律可循。我对60个轻雾个例按冬半年和夏半年分别作了统计(表1)。由上表可见,冬半年轻雾生成时,相对湿度一般在65—85%之间,能见度在5.0—10.0千米之内;夏半年轻雾生成时相对湿度一般>90%,能见度在1.0—7.0千米之内。在实际工作中,只要了解了一些天气现象的相互关系和规律,就比较容易对错误的 相似文献
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利用2021年兰溪市国家站高精度气象资料和大气成分资料对烟雨景观天气进行定义和分析,建立大气能见度预报模型,结合降水强度构建了烟雨景观气象指数等级。结果表明,影响烟雨景观天气的主要因素是大气能见度和降水,其中大气能见度受气象因子和大气成分影响,相对湿度、风速、PM2.5是影响大气能见度的主要因素,采用Bayesian Regularization算法的神经网络模型能较好地预测烟雨景观天气时的大气能见度。结合大气能见度和降水强度,将烟雨景观气象指数分为5级,分别为极易、较大可能、有可能、较小可能、不易。 相似文献
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《干旱气象》2017,(4)
影响能见度的不仅仅是大气污染物,雾也是一个重要因素。因此,用能见度反映空气质量,需要考虑水汽的作用。在已有的研究结果基础上,构造空气污染指数(API)与能见度和空气相对湿度的数学关系。依据全国10个代表城市2001—2012年逐日API资料和同期08:00(北京时)地面气象资料,运用线性回归方法,确定公式中的待定系数,从而建立利用能见度和相对湿度估算API的统计方程。结果表明:(1)当空气相对湿度小于78%时,能见度主要受空气污染物浓度影响;当空气相对湿度大于96%时,能见度主要受空气湿度影响;当空气相对湿度介于78%~96%时,能见度受空气污染物浓度和空气湿度共同影响;(2)除拉萨和兰州外,其余城市API与能见度和相对湿度的相关程度都通过了α=0.000 01的显著性水平,并且相关程度冬半年好于夏半年;(3)API与能见度和相对湿度拟合关系中的参数b0和b,除拉萨、乌鲁木齐和兰州以外,其余城市的变化幅度都比较小;(4)回代检验表明,除个别月份外,绝对误差和相对误差都相对较小,说明API与能见度和空气湿度的数学关系式可以拟合API。 相似文献
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利用环渤海地区365个地面气象站1980—2012年逐日能见度观测资料,统计分析了该地区能见度的变化特征以及不同等级能见度的主要影响因子。结果表明：环渤海地区能见度的主要气候特征是春秋季高、冬季低。1980—2012年平均能见度下降最大的区域位于太行山和燕山山脉的迎风坡,也是平均能见度较低的区域。环渤海地区整体而言,能见度小于等于1 km主要是水滴造成的,能见度1～10 km范围内,颗粒物、气体污染物的影响随能见度的增大而增大。水滴和颗粒物、气体污染物对不同等级能见度的影响存在一定空间差异。 相似文献
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以西安地区为例, 分析该地区2002年1月—2004年12月连续3年逐日公路交通事故资料1096个样本, 以及该地区、对应的逐日13个气象要素资料, 并将样本数据划分为春夏和秋冬两个半年, 来考虑气象要素在不同时段的不同影响, 建立合理有效的公路气象预警模型。通过2005年3月—2006年4月交通事故发生起数共365个测试样本的检验, 发现这个模型具有较高的预测准确性, 运用该地区气象要素建立公路交通事故的预警模型是可行而有效的。研究表明:西安地区气象要素中包含着影响和可以预测当地公路交通的信息, 按照在logistic方程中的显著性大小和因子负载的大小, 在春夏半年 (4—9月), 影响西安地区公路交通事故相关因素依次为:能见度因子、相对湿度因子和降水因子; 而在秋冬半年 (10月—次年3月), 依次为温度因子、能见度因子、降水因子。 相似文献
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陕西关中气溶胶对大气能见度的影响研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了研究大气污染对能见度的影响,利用MODIS卫星气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品、陕西关中地区43个气象观测站能见度资料、西安泾河太阳光度计CE318气溶胶观测资料以及泾河站风速、相对湿度、能见度观测资料,分别分析了卫星MODIS/AOD和地基CE318/AOD与能见度、低能见度日数的关系以及在不同风速、相对湿度时AOD与能见度的关系。结果表明,陕西关中MODIS/AOD的空间分布与能见度分布具有明显对应关系,冬、春季AOD与08:00(北京时,下同)能见度相关最好,夏、秋季AOD与14:00能见度相关最好。去除降水因素后,空气中颗粒物污染是造成秋、冬季出现低能见度的主要原因。地基观测的气溶胶波长指数在0.8~1.2之间时对能见度的影响最大。空气中颗粒物造成的能见度下降与相对湿度密切相关,湿度越大,能见度下降越明显。风速小,大气中的颗粒物容易聚集,使能见度变差;风速大,有利于空气中颗粒物扩散,使能见度得到改善。用AOD估算能见度时,需要考虑大气相对湿度和风速的影响。 相似文献
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贵州交通站资料应用于山区高速公路低能见度研究 总被引：6，自引：3，他引：3
在6个高速公路沿线的新建交通站夏半年资料中挑出13个低能见度天气过程,过程都发生在春末、秋初,降温降雨天气背景下;都是局地甚至单点的,集中在贵都高速地势相对较高处,是锋面雾、地形雾和低云接地成雾与地形影响相互结合的结果。将低能见度过程分为长过程和短过程:长过程有“象鼻”和缓慢下降的前期形态。过程期间能见度震荡幅度大,变化快,反复时间长,影响大。短过程即“山区团雾”占多数,能见度呈“突降”形态,其范围小,强度大,发生突然,影响时间有限,但很难提前预判。从各要素变化特征来看:低能见度过程前湿度往往已达100%,较一般的雾要求更高;温度变化平稳;长过程期间多有弱降水;风速与能见度有负相关,短过程中更明显,反映“山区团雾”与低云有直接关系,一定的风速是其发生的必要条件。山区低能见度过程形成复杂,相邻站点临近时段的两个低能见度过程表现出不同的特性,分别为锋面雾和低云接地成雾。交通站监测和气象资料背景场分析结合,才能提高山区低能见度的监测预报效果。 相似文献
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近30年中国大气能见度整体呈下降趋势,其中东部地区尤为明显,为揭示复杂气象因素对能见度长期变化的影响,利用1980~2012年中国521站地面气象观测资料,建立了气象要素与能见度之间的多元非线性回归关系。结果表明:相对湿度、风速和气温这3种气象要素对能见度的平均解释方差为22%;其中有68个站点通过了显著性检验(显著性水平α=0.05),平均解释方差达到55%。这些站点中,相对湿度影响显著的站点主要集中在东南沿海,风速影响显著的站点分布在除新疆以外的中国大部,而气温影响显著的站点主要位于中国中部的带状区域。3种气象要素对能见度的影响存在着时间尺度上的不同,相对湿度和气温对能见度的影响主要体现在线性趋势方面,而风速对能见度长期变化的影响主要体现在年代际变化方面。中国东部地区能见度长期下降趋势主要受70%以上相对湿度减少趋势和4 m/s以下风速年代际变化的影响。 相似文献