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2013年初江苏连续性雾-霾天气的特征分析 总被引：7，自引：1，他引：6
利用FNL资料、污染物颗粒浓度资料以及常规气象资料对2013年1月12—16日江苏地区的连续性雾 霾天气过程的环流形势、地面气象要素特征、大气边界层结构及大气污染状况等进行了分析。结果表明：高空形势变化平稳、中低层的暖平流配合稳定少动的地面气压场为雾 霾天气的发生提供了有利的环流形势;持续变化较小的气压梯度和较低的风速以及相对湿度的增大和PM2.5、PM10的浓度的变化为雾 霾形成和发展提供了条件;雾 霾期间低层都存在不同程度的逆温现象,混合层高度与AQI呈反相关关系,当混合层高度越低,AQI就越高,污染就越严重,能见度就越差;相对湿度的升高和PM2.5在污染物颗粒中的富集,是导致能见度下降和持续污染的首要原因,而强冷空气带来的大风降温是污染物颗粒被快速清除的重要动力机制;影响南京的污染物来源为：黄海、安徽地区、北方污染物的输送和本地的局地污染。 相似文献
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利用合肥地区高时间分辨率观测资料对2013年1月13-15日一次低能见度事件中大气颗粒物变化进行分析,依据能见度、相对湿度和PM2.5浓度将过程划分为轻雾、霾、雾3个阶段,进而研究不同阶段大气颗粒物的微物理特征。结果表明：这次低能见度事件经历了“轻雾—霾—轻雾—雾—轻雾—雾—轻雾”的阶段转换过程。整个过程PM2.5/PM10和PM1/PM2.5与能见度呈负相关关系,雾阶段PM2.5/PM10大,细颗粒物积聚程度较快;而轻雾和霾阶段PM2.5/PM10小且离散程度大,粗颗粒物生成速度较快。不同阶段的颗粒物谱分布存在较大差异,轻雾和霾阶段的细颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度谱形相似;雾阶段对不同粒径尺度的颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度均有沉降作用,雾过程持续时间越长,对颗粒物的沉降作用越强。 相似文献
3.
2013年1—2月华北雾、霾天气边界层特征对比分析 总被引：8，自引：4，他引：4
利用地面观测资料、中国气象局PM2.5质量浓度数据、L波段探空秒数据等,对华北地区三个大城市(北京、石家庄和太原)的雾、霾及晴天天气的地面风场特征及PM2.5浓度分布情况进行了统计分析。同时分析了典型雾、霾天气过程中的边界层气象要素垂直结构及逆温层特征,并与晴天过程做了对比。通过对不同强度雾、霾天气过程的边界层动力、热力学结构差异的讨论,发现逆温强度与雾、霾天气的能见度有负相关关系,并对雾、霾天气的发生有一定的预报指示意义。 相似文献
4.
利用重庆地区能见度及温、压、湿、风等气象资料和大气颗粒物浓度数据,对重庆能见度特征及其影响因子进行分析,采用神经网络方法建立能见度预报模型,分析比较了引入PM2.5浓度因子对预报模型的影响效果。发现：重庆地区能见度分布呈现西低东高以及长江沿线较低的分布特征;雾发生时的平均能见度低于降水时能见度也远低于剔除雨、雾后的能见度,表明低能见度受大气中水汽影响更大;雾在冬季比例明显增加,使得平均能见度在冬季明显降低,而6月和10月降水增多是导致这两个月平均能见度出现明显降低的重要原因;能见度日变化呈现单峰型,雾和降水高发时段与平均能见度低值区重叠,是造成夜间能见度低的一个重要原因;大气湿度、温度及颗粒物浓度都是影响能见度的重要因子,当相对湿度小于70%时能见度随PM2.5增加明显降低,当相对湿度大于70%时PM2.5对能见度的影响降低;在能见度的客观预报模型中引入PM2.5浓度因子的预报效果好于不引入该因子的效果,特别是秋冬季的预报效果改善明显。 相似文献
5.
利用2015—2019年鹰潭市5个大气成分监测站数据和气象站地面观测数据,运用主成分分析法,提取气象要素、气体污染物对PM2.5和PM10浓度影响的主要成分,调整BP人工神经网络的隐藏层个数和隐藏层节点数,构建基于BP人工神经网络的鹰潭市PM2.5和PM10浓度预测模型。结果表明：1） 气象要素中,共提取3个影响PM2.5、PM10浓度的主成分,分别为相对湿度、降水,气温、气压和风速,其中湿度、气温、风速与PM2.5、PM10浓度显著相关。2） 气体污染物中,共提取2个主成分,分别为SO2、NO2和O3,其中NO2、SO2与PM2.5、PM10浓度显著相关。3） 所建立的PM2.5、PM10浓度逐小时预测模型在20 h内预测性能良好,预测准确率分别为88%、86%,逐日预测模型在5 d内的预测性能良好,预测准确率分别为94%、92%,准确率较高,具有良好的预报性能。 相似文献
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利用2013年2月至2016年1月北京朝阳环境气象站PM2.5质量浓度和同步地面风数据,重点分析了PM2.5质量浓度的变化特征及受地面风的影响情况。观测期间测点PM2.5年平均质量浓度为80.6±4.0 μg·m-3,为环境空气质量标准(GB3095—2012)二级年均浓度限值(35 μg·m-3)的约2.3倍,季节变化特征明显,冬季最高（115.1 μg·m-3）、夏季最低（58.5 μg·m-3）。测点主导风向为ENE—E—ESE,风速主要集中在0.2~2.0 m·s-1。当地面风来自ENE—E—ESE方向时PM2.5质量浓度最高（109.1 μg·m-3）,来自WNW—NW—NNW方向时最低（39.5 μg·m-3）。PM2.5质量浓度随风速增大先上升后下降,在0.4 m·s-1时达最高,为139.2 μg·m-3。风速在0.2~2.0 m·s-1时主要受ENE—E—ESE方向影响,而2~6 m·s-1时主要受ESE方向影响较大。通过与其他站点的比较发现,不同站点各方向污染源和地面风的差异导致了PM2.5质量浓度在各方向分布的差异。 相似文献
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2014年10月京津冀地区一次PM2.5污染过程的数值模拟 总被引：2，自引：1，他引：1
近年来我国东部尤其是华北地区的PM2.5污染逐年加重,引起广泛关注。本文利用WRF Chem模拟了2014年10月京津冀地区一次PM2.5重度污染过程,研究造成此次过程的天气形势、污染物的时空分布特征以及一次、二次PM2.5对总浓度的贡献率,并对污染最严重当日的PM2.5垂直分布进行详细分析。结果表明：造成本次污染过程的是弱高压控制下的静稳天气系统,地面主导风向为南风,垂直方向上有逆温层,抑制了污染物垂直方向上的扩散。发生污染时,PM2.5的高浓度主要分布在北京南部、天津北部与河北接壤的区域,二次PM2.5的贡献率大于一次PM2.5,在清洁大气中则一次PM2.5的贡献更大。垂直方向上,PM2.5中的一次颗粒物只在近地面有高浓度中心,1.2~1.6 km的上空高值区以二次生成的颗粒物为主,是由前体物上升到高空后再通过氧化反应生成的,当这部分颗粒物随着边界层落回近地面时会加重污染。随着时间的变化,污染物的分布高度和边界层高度呈明显的正相关。 相似文献
8.
《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
9.
2020年1月12—15日江苏泰州发生了一次较强的雾〖CD*2〗霾过程,利用常规气象观测资料、NCEP再分析资料（1°×1°）及空气质量资料等,对此次过程的演变特征、成因、气团后向轨迹特征进行了分析,结果表明：此次过程具有日变化特征,霾期间对应的PM2.5和PM10浓度、空气质量指数相较于雾略高,这与大雾造成的湿沉降有关。此次东路冷空气对泰州影响较弱,前期易造成污染物在本地聚集。夜间至清晨相对湿度90%以上,风小,弱的垂直交换为雾的形成提供了较好的热、动力条件。白天相对湿度减小至80%,风速增至2 m〖DK〗·s-1,此时大气污染物浓度较高,雾转换为霾。13日900 hPa以上暖平流增强,边界层内逆温和90%以上相对湿度的存在,使得雾和霾均加强至最强。此外,分析气团的后向轨迹特征发现,霾天气期间500 m以下气团稳定少动。14日500 m以上清洁气团向低空补充,利于污染物的扩散,霾减轻。15日傍晚,风力增强并伴有降水出现,雾〖CD*2〗霾过程结束。 相似文献
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2015年11月27日至12月1日,北京地区出现了一次十分严重的雾、霾天气过程。综合分析此次雾、霾天气过程的天气形势、加密自动站、探空、风廓线雷达以及连续观测的PM2.5资料,结果表明:本次雾、霾过程,能见度的恶化与天气形势、PM2.5持续性波动增长、相对湿度增加、逆温出现频率高、近地层风速小及近地面偏南风输送有密切关系:(1)此次雾、霾过程期间,华北地区较长时间被地面高压后部的弱气压场和低压辐合区控制,地面风速和近地层风速较小,北京大部分地区处于弱的偏南风或偏东风控制中,很不利于污染物的水平扩散;(2)地面增湿趋势明显,低层偏南和偏东气流将水汽和上游污染物向北京地区输送,加之29日气温明显回升,导致地面积雪融化,近地面相对湿度增加,有时接近饱和;(3)边界层逆温一直存在,很不利于污染物的垂直扩散。 相似文献
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Fei LIU Chen XING Jinbao LI Bin WANG Jing CHAI Chaochao GAO Gang HUANG Jian LIU Deliang CHEN 《大气科学进展》2020,37(7):663-670
正The Taal Volcano in Luzon is one of the most active and dangerous volcanoes of the Philippines. A recent eruption occurred on 12 January 2020(Fig. 1a), and this volcano is still active with the occurrence of volcanic earthquakes. The eruption has become a deep concern worldwide, not only for its damage on local society, but also for potential hazardous consequences on the Earth's climate and environment. 相似文献
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Using the International Comprehensive Ocean-Atmosphere Data Set(ICOADS) and ERA-Interim data, spatial distributions of air-sea temperature difference(ASTD) in the South China Sea(SCS) for the past 35 years are compared,and variations of spatial and temporal distributions of ASTD in this region are addressed using empirical orthogonal function decomposition and wavelet analysis methods. The results indicate that both ICOADS and ERA-Interim data can reflect actual distribution characteristics of ASTD in the SCS, but values of ASTD from the ERA-Interim data are smaller than those of the ICOADS data in the same region. In addition, the ASTD characteristics from the ERA-Interim data are not obvious inshore. A seesaw-type, north-south distribution of ASTD is dominant in the SCS; i.e., a positive peak in the south is associated with a negative peak in the north in November, and a negative peak in the south is accompanied by a positive peak in the north during April and May. Interannual ASTD variations in summer or autumn are decreasing. There is a seesaw-type distribution of ASTD between Beibu Bay and most of the SCS in summer, and the center of large values is in the Nansha Islands area in autumn. The ASTD in the SCS has a strong quasi-3a oscillation period in all seasons, and a quasi-11 a period in winter and spring. The ASTD is positively correlated with the Nio3.4 index in summer and autumn but negatively correlated in spring and winter. 相似文献
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Analysis of Atmospheric Boundary Layer Height Characteristics over the Arctic Ocean Using the Aircraft and GPS Soundings 
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下载免费PDF全文 正ERRATUM to: Atmospheric and Oceanic Science Letters, 4(2011), 124-130 On page 126 of the printed edition (Issue 2, Volume 4), Fig. 2 was a wrong figure because the contact author made mistake giving the wrong one. The corrected edition has been updated on our website. The editorial office is sincerely sorry for any 相似文献
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《大气科学进展》2014,(6)
正AN Junling;see LI Ying et al.;(5),1221—1232AN Junling;see QU Yu et al.;(4),787-800AN Junling;see WANG Feng et al.;(6),1331-1342Ania POLOMSKA-HARLICK;see Jieshun ZHU et al.;(4),743-754Baek-Min KIM;see Seong-Joong KIM et al.;(4),863-878BAI Tao;see LI Gang et al.;(1),66-84BAO Qing;see YANG Jing et al.;(5),1147—1156BEI Naifang; 相似文献
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《Acta Meteorologica Sinica》2014,(6)
正Journal of Meteorological Research is an international academic journal in atmospheric sciences edited and published by Acta Meteorologica Sinica Press,sponsored by the Chinese Meteorological Society.It has been acting as a bridge of academic exchange between Chinese and foreign meteorologists and aiming at introduction of the current advancements in atmospheric sciences in China.The journal columns include Articles.Note and Correspondence,and research letters.Contributions from all over the world are welcome. 相似文献
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自地球形成至寒武纪将近40亿年（距今46亿～5.4亿年,通常称为前寒武纪）的气候演变是一个具有特殊难度和挑战性的研究领域,同时也是基础和前沿的研究领域。文章选择了前寒武纪气候演化中的三个重要科学问题进行综述：大气演化、两次全球性的冰川期以及暗弱太阳问题。关于大气演化,本文首先描述了大气成分的演化历史,然后简述了影响大气成分演化的三个基本过程：大气逃逸、两次大气氧含量突然增加、碳酸盐-硅酸盐循环及其对气候系统的负反馈作用。两次全球性的冰川期分别发生在古元古代（距今24亿～21亿年）和新元古代（距今8亿～5.8亿年）,文章简述了其成因以及相关的气候模拟结果。暗弱太阳问题是地球历史气候演化的一个经典问题,论文简要地综述了一些最新的研究成果和观点。 相似文献
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淮河流域水文极值预测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为探索气候变化影响下水文极值的非平稳性和预测方法,建立了水文极值非平稳广义极值（GEV）分布的统计预测模型。利用1952-2010年淮河上游流域累计面雨量和流量年最大值资料、同期500 hPa环流特征量资料以及17个CMIP5模式对环流特征量的模拟结果,筛选出对水文极值影响显著的年平均北半球极涡强度指数作为GEV分布参数的预测因子。分析了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下2006-2050年淮河上游流域水文极值对气候变化的响应。结果表明,10年以下与10年以上重现期的水文极值在非平稳过程中呈现前者下降而后者上升的相反变化趋势;多模型预测的集合平均在未来情景中均呈现上升趋势,情景排放量越大增幅越大,重现期越长增幅也越大。与极值的常态相比,极值的极端态更易受气候变化影响。 相似文献
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Various features of the atmospheric environment affect the number of migratory insects, besides their initial population. However, little is known about the impact of atmospheric low-frequency oscillation(10 to 90 days) on insect migration. A case study was conducted to ascertain the influence of low-frequency atmospheric oscillation on the immigration of brown planthopper, Nilaparvata lugens(Stl), in Hunan and Jiangxi provinces. The results showed the following:(1) The number of immigrating N. lugens from April to June of 2007 through 2016 mainly exhibited a periodic oscillation of 10 to 20 days.(2) The 10-20 d low-frequency number of immigrating N. lugens was significantly correlated with a low-frequency wind field and a geopotential height field at 850 h Pa.(3) During the peak phase of immigration, southwest or south winds served as a driving force and carried N. lugens populations northward, and when in the back of the trough and the front of the ridge, the downward airflow created a favorable condition for N. lugens to land in the study area. In conclusion, the northward migration of N. lugens was influenced by a low-frequency atmospheric circulation based on the analysis of dynamics. This study was the first research connecting atmospheric low-frequency oscillation to insect migration. 相似文献