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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
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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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通过对淳安2013年全年的大气颗粒物PM2.5和PM10资料统计分析,得出该地区PM2.5和PM10质量浓度的季节变化、日变化特征以及气象因子对其的影响。结果表明:2013年淳安PM2.5年平均浓度为国家标准的1.2倍,PM10年平均浓度优于国家标准;PM2.5和PM10均具有明显的季节变化特征,表现为冬季秋季春季夏季;并且均呈现双峰型的日变化特征,二者出现峰值的时间基本一致,PM2.5和PM10峰值出现在18:00,次峰值出现在08:00,谷值均出现在14:00,主要与边界层变化和人为活动有关;PM2.5和PM10变化存在明显的线性关系。降水对颗粒物浓度影响较大,能有效降低颗粒物质量浓度。 相似文献
4.
苏州市能见度与影响因子关系研究 总被引：6，自引：2，他引：4
利用2009年6月—2010年5月苏州市气象局霾监测点颗粒物浓度、能见度、相对湿度、风速、风向、气温等观测资料,分析了苏州能见度变化特征,建立了能见度和影响因子的统计模型,研究了能见度和气象因子及颗粒物浓度的关系。结果表明：苏州市能见度有明显的季节变化,春季能见度最好,秋季能见度最低;能见度日变化显著,最低能见度通常出现在清晨,午后明显好转;PM10、PM2.5、黑碳浓度值和相对湿度与能见度都呈反相关关系,但黑碳对能见度的影响不如PM10和PM2.5对能见度的影响明显;风速与能见度呈正相关关系,在东南、南东南风向时能见度值最高。 相似文献
5.
为研究德州大气能见度与水汽和气溶胶的关系,利用2013年逐小时能见度、相对湿度、PM2.5和PM10浓度资料,对三者与能见度的关系进行分析。结果表明：能见度与相对湿度的线性相关最好,与PM2.5浓度的相关性次之;随着相对湿度、PM2.5和PM10浓度的增加,能见度明显降低。大气能见度与相对湿度、PM2.5和PM10浓度非线性相关系数明显高于线性相关系数。利用PM2.5和PM10浓度和相对湿度数据计算得到了非线性大气能见度拟合公式,经验证,该公式能较好地模拟德州大气能见度。 相似文献
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天津城区秋季PM2.5质量浓度垂直分布特征研究 总被引：8，自引：2，他引：6
为研究天津大气颗粒物的污染水平和时空分布特征,利用天津大气边界层观测铁塔(255m),分别在40m、120m、220m处设立监测点,通过监测到的PM2.5的质量浓度,结合PM10、能见度等资料来分析污染物的时空分布规律和分布特征.结果表明,天津城区PM2.5污染水平相当严重,日均质量浓度远高于美国1997年制定的65μg*m-3的排放标准.混合层厚度和稳定度的变化对PM2.5浓度变化有一定的影响,随混合层厚度的变化,不同高度PM2.5质量浓度值有所不同.23时至11时,120m浓度明显高于其它各层,11-18时,由于大气扩散能力的增强,三层污染物质量浓度开始下降,而到了18-23时,低层污染物浓度较高,各层浓度总体趋势为120m＞40m＞220m.PM2.5质量浓度的日变化与稳定度的变化较一致.气象条件和早晚出行高峰期的影响导致PM2.5的质量浓度出现峰值.PM10与PM2.5的总体变化趋势基本一致,说明污染物来源基本相同.能见度水平和细粒子污染水平呈现较好的负相关,细粒子质量浓度的高低是决定能见度好坏的主要因子.降水过程是颗粒物从大气中清除的重要机制. 相似文献
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利用2017—2021年西安泾河站颗粒物监测数据和地面气象观测数据,统计分析了西安北郊PM10、PM25质量浓度的时间变化特征及其与气温、风向风速、降雨等气象要素的关系。结果表明：近5 a来西安北郊PM10、PM25质量浓度年均值分别为1175 μgm3、752 μgm3,PM10、PM25质量浓度整体呈逐年下降趋势;季节变化表现为夏季最低,冬季最高,春秋季次之;PM10、PM25质量浓度月变化分别呈现出1—8月下降而8—12月升高,1—7月下降而7—12月升高的“单谷型”结构;PM25质量浓度占PM10质量浓度的比例表现为冬季最高,春季最低,夏秋季较均匀,1月该比例最大为766%,5月最小为48%;PM10、PM25质量浓度日变化规律为上午和夜间高而下午低的双峰特征,整体表现为夜间浓度高于日间,但变化幅度小于日间;PM10、PM25质量浓度与气温呈负相关,当风速在45 m/s以下时与风速呈负相关,来自偏西北方向的污染物对颗粒物质量浓度影响较大;降雨量大时,颗粒物质量浓度相对较低,但降水对PM10、PM25的清除率均达不到100%。 相似文献
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内蒙古东部春季三类沙尘天气气溶胶散射系数及其与PM10、能见度相关性分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用内蒙古东胜、锡林浩特两站2004~2006年春季（3~5月）积分浊度计的观测资料,结合同期PM10质量浓度、大气能见度等资料,分析了背景、扬沙、沙尘暴、强沙尘暴等不同强度沙尘天气气溶胶散射系数的分布特征,讨论了不同强度沙尘天气过程中散射系数、PM10、能见度的日变化规律,以及不同强度沙尘天气过程中散射系数与PM10质量浓度、散射系数与能见度的相关关系。结果表明:散射系数能够很好地反映沙尘天气强度;随沙尘天气强度增强,散射系数日变化从双峰型向单峰型转变;沙尘天气强度较弱时,PM10与散射系数的日变化不相似,强沙尘暴过程中PM10与散射系数的日变化有一定的相似性;能见度与散射系数日变化趋势相反;散射系数与PM10质量浓度呈正相关性,沙尘天气越强,相关性越好,背景、扬沙、沙尘暴、强沙尘暴相关系数分别为0.201、0.809、0.898和0.953;散射系数与能见度有指数相关关系,随沙尘天气强度增强二者相关性逐渐增强,背景、扬沙、沙尘暴、强沙尘暴相关系数分别为-0.773、-0.870、-0.918和-0.940。 相似文献
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利用2008-2017年大气颗粒物质量浓度资料和逐日地面气象观测资料,统计分析了丹东市大气颗粒物质量浓度时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:2008-2017年丹东市大气颗粒物质量浓度年际变化具有一定的波动性,其中2015-2017年大气颗粒物污染状况持续改善明显;质量浓度月和季节变化特征明显,1月和12月最高、7月最低,冬季最高、夏季最低,非汛期显著高于汛期,供暖期显著高于非供暖期;非汛期大气颗粒物质量浓度超标日相较达标日,气温和能见度偏低,降水偏少,风速偏小;非汛期PM2.5、PM1质量浓度与相对湿度呈显著正相关,与风速呈显著负相关,汛期PM2.5、PM1质量浓度与风速呈显著负相关;PM2.5、PM1质量浓度春、秋、冬季与风速的负相关性最显著,冬季与相对湿度的正相关性也十分显著。 相似文献
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南京机场降水低能见度雨滴谱特征 总被引：2，自引：0，他引：2
对不同种降水对能见度的影响进行研究.选取连续性降水天气和雷暴天气两次过程的雨滴谱资料,计算后发现雷暴降水出现低能见度的雨滴谱较宽,而连续性降水雨滴谱的分布窄.粒子浓度和能见度呈反相关,在粒子浓度降低时能见度值有迅速的好转.在低能见度阶段小粒子的含量明显偏大些,1 mm以下的小粒子浓度对能见度的影响最大,其次是1～2 mm的小粒子,小粒子的高浓度对应着低能见度.出现降水并低能见度的时段时各特征量均为相对高值,能见度好转后突变转好并振荡,呈现相关.计算能见度在高粒子浓度和低能见度时与实测能见度接近. 相似文献
12.
利用2012~2020年成都市气象站观测资料和环境空气质量监测数据,研究了该地区能见度时空演变规律以及不同等级能见度下气象要素和污染物浓度的关系。结果表明:（1）成都市近9 a年平均能见度呈上升趋势。四季平均能见度由高到低依次为夏季（12.25 km）、春季（10.82 km）、秋季（9.04 km）和冬季（6.33 km）。成都市能见度日变化呈单峰型分布特征,07时能见度最低,17时能见度最高。（2）能见度空间分布特征为东高西低且北高南低,中部中心城区最低。（3）成都市3 km以下低能见度出现频率为10.92%,3~5 km、5~10 km和10~20 km能见度出现频率分别为15.92%、24.95%和22.51%。（4）能见度上升与对应的PM2.5和PM10浓度、相对湿度减少以及风速增加有关。当能见度低于1 km时,多为高湿（RH>96%）低温（T<10.6℃）和小风速（<1.0 m/s）和高浓度（PM2.5>84.8 μg/m3,PM10>129.0 μg/m3）。 相似文献
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为研究大气气溶胶及空气中水汽与大气能见度下降的关系,利用2009年天津大气边界层观测站大气能见度资料和同期观测的相对湿度、PM10及PM2.5资料,对三者与大气能见度的关系进行了分析。结果表明：大气能见度与相对湿度线性相关系数最高,PM2.5次之;大气能见度随相对湿度的增大而明显降低。相对湿度低于60 %时,大气能见度与PM2.5的非线性相关性较好,与PM10次之,与PM10与PM2.5差值的相关性最差。相对湿度高于60 %时,大气能见度与PM10的非线性相关性较好,与PM10-PM2.5差值的相关性次之。大气能见度与相对湿度非线性相关系数高于线性相关系数。利用相对湿度、PM10及PM2.5数据计算得到了具有季节变化的非线性大气能见度拟合公式,经验证,该公式能较好地模拟天津地区的大气能见度。 相似文献
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武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报 总被引：1，自引：0，他引：1
武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM2.5浓度阈值为70 μg/m3,湿情景下该阈值为18—55 μg/m3。当PM2.5质量浓度低于约40 μg/m3时,继续降低PM2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。 相似文献
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京津冀及周边地区冬季能见度与PM2.5浓度和环境湿度的多元回归分析 总被引：1，自引：0，他引：1
2013年至今,中国冬季与雾霾相伴的低能见度事件频发,京津冀及周边地区尤为严重。PM2.5浓度与环境湿度是导致低能见度的最关键影响因素。为了深入研究PM2.5浓度与环境湿度对大气能见度的影响,利用2017年1月京津冀及周边地区MICAPS气象数据与PM2.5观测数据,运用天气学诊断分析方法讨论了不同相对湿度下PM2.5浓度、环境湿度对冬季能见度变化的相对贡献,按照地理环境与污染程度差异将京津冀及周边地区划分为北京-天津地区与河北-山东地区,建立了PM2.5浓度与环境湿度（由露点温度、温度代表）对能见度的多元回归方程,并对2015、2016、2018、2019年冬季能见度进行了回算检验。结果显示:相对湿度低于70%、PM2.5浓度低于75 μg/m3时,北京-天津地区与河北-山东地区能见度多高于10 km,PM2.5浓度升高是此时能见度迅速降低的主导因素;相对湿度从70%上升至85%和PM2.5浓度从75 μg/m3升高200 μg/m3的共同作用导致了能见度降低到10 km至5 km;能见度进一步从5 km下降至2 km则更多依赖于相对湿度进一步从85%升高至95%,PM2.5浓度与此时能见度相关减弱;能见度降低至2 km甚至更低主要是由于水汽近饱和状态下（相对湿度95%以上）的雾滴消光引起,与PM2.5浓度的变化关系不大。与不分组直接拟合相比,以相对湿度85%为界线,分别拟合能见度能够很大程度优化多元回归模型,相对湿度高于85%时能见度拟合值的均方根误差从9.2和5.2 km下降至0.5和0.7 km,5 km以下拟合能见度的误差大幅度减小。按相对湿度85%将数据分组所得的拟合方程对2015、2016、2018、2019年1月能见度估算结果较好,观测值与拟合值相关系数均高于0.91,为雾-霾数值预报系统提供了新的能见度参数化算法。 相似文献
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利用北京市道面自动气象站、国家级自动气象站等多种观测数据分析北京地区2007—2015年能见度及其主要影响因子, 并挑选两次典型低能见度事件过程进行详细分析。从空间分布看, 北京西北地区能见度明显高于中心城区和东南大部地区。从时间分布看, 北京地区平均能见度最大值出现在5月, 最小值出现在7月; 日间的最低值多出现在06:00(北京时, 下同)左右, 冬季略向后推迟; 最高值多出现在16:00前后, 冬季略有提前。整体而言, 2007—2015年北京地区发生低能见度事件的概率为62.14%, 且发生低能见度的事件集中于1~5 km, 霾事件中干霾、湿霾的发生频率分别为86.13%和13.87%。能见度的主要影响因子为相对湿度、风速和PM2.5浓度。其中, 能见度与风速呈正相关, 与相对湿度和PM2.5浓度呈反相关。需要指出的是, 当相对湿度增加至80%, 能见度受PM2.5浓度的影响程度在下降, 而主要受相对湿度的影响。基于所选个例, 当北京地区出现湿霾事件时, 能见度的恶化程度远高于干霾事件, 且PM2.5浓度需比干霾事件时下降得更低才能有效改善能见度。 相似文献
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为清楚认识降水对能见度及PM_(2.5)浓度的影响,以杭州为例,采用2014—2015年逐分钟气象观测资料,对比分析了不同降水条件下能见度及PM_(2.5)浓度的分布特征,建立了不同强度降水影响能见度及PM_(2.5)浓度的定量关系。研究结果表明降水量大小及持续时间对能见度与PM_(2.5)浓度有明显作用,不仅持续稳定的降水过程能够造成持续的低能见度,突发性强降水更能造成能见度大幅降低;降水与能见度之间关系符合幂函数分布特征,能见度随降水量增加从快速下降过渡到慢速下降,中间存在一个拐点。降水对PM_(2.5)的清除作用受降水量及降水前PM_(2.5)浓度大小共同作用,降水对PM_(2.5)的清除作用在降水较小并持续时,会造成PM_(2.5)浓度的缓慢下降;而强降水过程对PM_(2.5)的清除作用十分明显,降水量、PM_(2.5)浓度、能见度三者之间表现出基本一致的同步变化。基于降水量与降水前PM_(2.5)浓度两个因子,采用非线性拟合方案构建了降水影响PM_(2.5)浓度的定量统计模型,拟合结果与实况较为吻合,说明模型抓住了降水情景下影响PM_(2.5)浓度变化的关键因子。最后针对研究中存在的不足和未来值得进一步发掘的科学问题进行了讨论。 相似文献
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玉苏甫·阿布都拉 热依汗古丽 买买提阿布都拉 米吉提·依明 Yusup·ABDULLA Reyhanguli Maimaitiabudula Mijit·IMIN 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2006,29(1):24-25,29
对1963～2004年和田市各级别大气能见度进行统计分析,揭示了大气能见度的年际变化和季节变化特征。近20a来和田市大气环境质量趋于好转,造成能见度恶化的重要原因是大气中悬浮颗粒的增多,因此大气能见度是评价大气环境质量的重要指标。 相似文献
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为了全面分析浙江省不同区域能见度变化基本特征及影响机理,基于杭州、宁波、温州3个国家基本气象站2013-2014年逐时能见度观测资料,比较分析了3市能见度变化的基本特征。发现3市不同等级能见度出现频率基本一致,随着能见度等级的提高,出现频率逐渐降低;从能见度的日变化来看,07时（北京时）前后最低,之后缓慢上升,14-15时达到最高,随后逐渐下降;全年有两个能见度较低时段,分别出现在12月-次年2月和5-6月;总体而言,宁波能见度最优,杭州和温州大体相当。功率谱分析结果表明,3市能见度均有显著的日周期,高频波段呈现出多个显著谱峰,低频波段存在若干显著谱峰。进一步开展机理分析,发现相对湿度和PM2.5浓度是调制大气能见度的关键因子,相对湿度增大、PM2.5浓度升高导致能见度降低。在同一相对湿度等级下,初始阶段能见度随PM2.5浓度的升高迅速降低,到达“拐点”之后降低速率趋于缓慢。在同一PM2.5浓度水平下,相对湿度越大,能见度越低,说明水汽对能见度也有重要影响。基于相对湿度和PM2.5浓度两个因子,采用非线性拟合方案构建了大气能见度定量统计模型,总体而言模型拟合效果较好。最后针对研究中存在的不足和未来值得进一步发掘的科学问题进行了讨论。 相似文献