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应用新一代大气扩散模型进行了辽西地区 2003年春季和夏季条件下的SO2和TSP日均浓度试预报 ,同时引入平均相对误差的概念对浓度预报值进行了检验。结果表明 :SO2预报结果好于TSP ,夏季预报结果好于春季 相似文献
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通过空气污染日的天气学分析，将污染浓度和气象要素进行模糊聚粪，研究重污染日形成原因及污染浓度同气象要素的关系，总结出有利于和不利于SO2和TSP对扩散的天气形势，在引基础上采用天气形势和逐步回归相结合的预报方法对SO2和TSP日均浓度进行了预报。 相似文献
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应用CAPPS城市大气污染潜势和污染指数预报系统，对石家庄市主要大气污染物（SO2，NOX，TSP）的污染指数（API）进行模拟分析，结果表明，用CAPPS作城市大气污染预报时，应加入污染物排放的时间系数（Ti)订正和经验系数（Ki)订正，对北方城市而言，还须加入扬尘百分率（F）订正，用加入Ti,Ki和F订正后的CAPPS预报系统，对石家庄市大气污染物（SO2，NOx,TSP)进行模拟，结果SO2，NOx,TSP三种污染物的预报值与其监测值的相关系数分别提高到0．951，0．854和0．880。 相似文献
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环境部门1999年在库尔勒市选择三个不同地点,分别代表城市中心区、工业区和居民生活区,建立空气质量监测站。由三个监测站的十年空气质量监测数据进行分析,可以看出,库尔勒市的主要污染物是总悬浮颗粒物,属自然浮尘与煤烟型混合污染,春季以浮尘污染为主,冬季以煤烟型污染为主;这和库尔勒市春季风多,冬季取暖的自然生活规律有关。根据高斯扩散模式原理选取预报因子,用多元线性逐步回归的方法,建立空气TSP、SO2和NO2浓度预报方程,对库尔勒市的空气质量的分析,实现了库尔勒市空气环境质量气象等级的预报。 相似文献
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环境部门1999年在库尔勒市选择3个不同地点,分别代表城市中心区、工业区和居民生活区,建立空气质量监测站.由3个监测站的10 a空气质量监测数据进行分析,可以看出,库尔勒市的主要污染物是总悬浮颗粒物,属自然浮尘与煤烟型混合污染,春季以浮尘污染为主,冬季以煤烟型污染为主;这和库尔勒市春季风多,冬季取暖的自然生活规律有关.根据高斯扩散模式原理选取预报因子,用多元线性逐步回归的方法,建立空气TSP、SO2和NO2浓度预报方程,对库尔勒市的空气质量的分析,实现了库尔勒市空气环境质量气象等级的预报. 相似文献
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应用逐步回归统计方法，利用本溪市地面常规气象观测资料，对该市空气污染物TSP和SO2分别进行了计算分析。建立了预报方程，并对这2种污染物分别进行了预测检验。 相似文献
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利用银川市环境监测站5a的污染物浓度资料及对应的天气图，分析了银川市空气质量超标的特征和天气形势。结果表明：银川市空气质量超标主要出现在冬半年，10月～1月SO2超标多于TSP，2月～6月TSP超标多于SO2；造成银川市空气质量超标的天气形势有西北气流型、冷空气穿脊东移型、冷槽东移型、纬向气流型、西南气流型五种。分析2002年10月～2002年12月期间的天气形势，得出的SO2、PM10超标日，对比用CAPPS数值预报模式作出的SO2、PM10超标日，SO2超的漏报率降低了20％，PM10超标的漏报率降低了18％。 相似文献
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《气象与环境学报》2016,(6)
本文基于CUACE系统,利用2015年4—5月沈阳市大气环境观测数据对沈阳地区春季空气质量的预报效果进行了校验和修正。结果表明:CUACE模式对6种污染物(PM10、PM2.5、NO2、O3、SO2和CO)质量浓度的预报值普遍小于观测值,对PM10浓度的预报存在严重低估。CUACE模式预报的沈阳地区春季日首要污染物多为PM2.5,而观测表明沈阳地区春季PM10和PM2.5为日首要污染物的日数相当。同时,CUACE模式预报的空气污染等级与实际观测的空气污染等级相比存在较高的等级偏差率。利用污染物观测浓度和预报浓度之间的线性拟合公式修正CUACE模式的预报结果,修正后首要污染物的预报结果与实际观测结果基本吻合,同时空气污染等级的预报准确率也明显提高,提高幅度为50.0%—80.0%。 相似文献
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为了探讨采暖期和非采暖期西安大气颗粒物水溶性组分的化学特征和来源,分别于2005年冬季(2005年12月-2006年2月)和2006年夏季(6～8月)采集西安大气PM2.5和TSP样品,分析其中Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、Br-、NO-2、NO-3和SO2-4共11种水溶性离子的浓度,并对其季节特征和来源进行了研究.结果显示,采暖期西安大气PM2.5和TSP中11种水溶性离子的平均浓度分别为53.2μg·m-3和110.3μg·m-3,非采暖期分别为51.3 μg·m-3和89.3μg·m-3.SO2-4、NO-3和NH+4在PM2.5和TSP中均为最主要的离子组分,浓度之和在采暖期分别占到PM2.5和TSP总离子浓度的78%和76%,在非采暖期则占到88%和76%.PM2.5和TSP中,NH+4、SO2-4和NO-3三者之间都有很好的相关性,其在颗粒物中的主要结合形式为(NH4)2SO4、NH4 HSO4和NH4 NO3.硫的转化率(SOR)和氮的转化率(NOR)在非采暖期明显大于采暖期,揭示SO2-4和NO-3的形成机制为气相氧化,主要受温度的控制.阴阳离子平衡和pH值测定的结果表明西安市大气PM2.5稍偏酸性,TSP为碱性,无论是粗、细粒子采暖期比非采暖期更偏酸性.对比10年前的研究结果,显示西安市大气污染控制措施大大降低了采暖期气溶胶中二次组分的污染程度,但主要污染排放源已逐渐由燃煤型向机动车排放转化. 相似文献
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使用逐步回归的统计方法,对沈阳市空气污染轴TSP和SO2分别建立了预报方程,并对这两种污染物分别进行了试报检验。 相似文献
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对2009年7月至2010年6月区域空气质量数值预报模式CAPPS3在福州市的应用进行效果检验,分析各季节CAPPS3预报福州市3种污染物SO2、NO2和PM10的等级预报准确率、转折性天气预报准确率及与监测值的相关系数以及综合评分。结果表明：夏秋季节CAPPS3模式3种污染物等级预报准确率较高,冬季NO2和春季PM10的等级预报准确率较低,错误等级预报多数偏高;转折性天气预报准确率夏秋季最高,春季最低,模式对天气形势的变化反应不灵敏,特别是污染物浓度突变时,预报能力较差,当天气形势稳定时,预报效果较好;CAPPS3模式浓度预报值较监测值有偏大和滞后的缺点;相关系数及综合评分结果夏秋季最高,春季最低。CAPPS3总体预报效果较好,可提供有价值的指导预报,适合业务运行。 相似文献
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应用逐步回归统计方法 ,利用本溪市地面常规气象观测资料 ,对该市空气污染物TSP和SO2 分别进行了计算分析 ,建立了预报方程 ,并对这 2种污染物分别进行了预测检验 相似文献
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呼和浩特市空气污染浓度时空分布特征分析 总被引：4，自引：0，他引：4
文章利用 1995～ 2 0 0 2年呼和浩特市区空气污染物PM10 、TSP、NOx、NO2 、SO2 浓度的实际监测数据 ,统计分析了呼市地区空气污染物的时空分布特征。分析结果表明 :呼市市区主要以煤烟型污染为主 ,冬、春季比夏、秋季污染严重 ,采暖期比非采暖期污染严重 ;PM10 、NO2 、SO2 都有明显的年变化 ,SO2 的浓度值呈逐年减小趋势 ,PM10 、NO2 的浓度值在近几年是增加的 ;月变化呈单峰型 ( 1和 12月达最高值 ,7和 8月达最低值 ) ;日变化冬夏季为双峰型 ,8～ 10时出现主峰值 ,2 0～ 2 4时出现次峰值 ,春季PM10 为三峰型 ,17～ 18时为主峰值 ,1～ 3时和 8～ 11时为两个次峰值 ;大气颗粒物是呼市首要的污染物 ,居民区污染最为严重。 相似文献
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采用(美国环保部的MODEL-3系统的)CMAQ源同化模型及4种不同空间分辨率的SO2、NO2实测资料,反演得到中国不同尺度的同化修正排放源,利用新一代中尺度气象模式WRF与多尺度空气质量模式CMAQ,模拟分析了中国不同观测信息密度对SO2、NO2源同化反演及其浓度预报的影响,重点分析了华北地区SO2、NO2浓度加密观测对改善SO2、NO2排放源和空气质量预报的重要影响。结果表明,采用不同分辨率的实测资料时,SO2、NO2的趋势预报效果改善程度有一定差异;采用较高分辨率的实测资料进行SO2、NO2源同化修正时,可明显减小SO2、NO2浓度的预报误差。华北地区较高分辨率的观测信息对于改进源同化修正效果及SO2、NO2浓度的趋势预报十分重要,尤其是对SO2浓度的预报尤为重要;采用经高分辨率的实测资料同化修正的排放源时,WRF-CMAQ模式对北京城市尺度SO2、NO2浓度的变化趋势、浓度水平和空间分布特征具有较好的预报效果。高分辨率的观测资料和区域源同化反演方法对于区域污染物浓度预报及排放源清单具有显著的改进作用。 相似文献
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北京地区冬春季降水对大气污染物的影响 总被引：4，自引：1，他引：4
对1998年冬、春季降水前后的气象条件与大气中的SO2、NOx的浓度变化特征进行相关分析，结果表明：冬、春季北京城近郊区出现降水时，对大气污染物日均值的影响主要了决于降水过程中及降水之后的风速大小和降水性质。出现稳定性降水过程中SO2、NOx日均值在降水当日均有增加，第二天的污染物浓度才减少；只有不稳定性降水，且风速较大时，降水当日污染物浓度即降低。 相似文献
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数值预报系统检验结果对预报产品的释用和系统的改进有着重要的作用。基于MET（Model Evaluation Tools）检验工具对乌鲁木齐区域高分辨率数值预报系统V2.0 (Rapid-refresh Multi-scale Analysis and Prediction System—Central Asia V2.0，简称RMAPS-CA V2.0）在2021年各季节中的预报性能进行客观检验评估，主要检验了2m温度、10m风速、高空位势高度等要素，并与RMAPS-CA V1.0同期预报性能进行对比分析。（1）2m温度预报偏差在冬季和春季整体为负偏差，在夏季和秋季整体为正偏差；各个季节的平均预报偏差均在2℃以内，预报性能秋季最优，冬季最差。各个季节10m风速预报整体为正偏差且差异不大，平均误差在0.5-1.0 m/s之间，预报性能秋季最优，春季最差。（2）高空位势高度预报偏差在冬季整体为负偏差，在其余季节整体为正偏差，预报性能冬季最优，春季最差。高空风场预报偏差在冬季和春季400hPa以下为正偏差，400hPa以上为负偏差；夏季和秋季整体为负偏差，预报性能春季最优、夏季最差。高空温度场预报偏差在冬季整体为负偏差，其余季节整体为正偏差，预报性能春季最优、夏季最差。（3）降水晴雨预报效果较好，但除夏季外以空报为主；随降水阈值增大、TS评分减小，多以漏报为主，降水评分在冬季最高、夏季最低。从降水个例检验看，24h累计降水为大量和中量的国家站点预报性能有所提升，逐6h累计降水TS评分略有提升。（4）RMAPS-CA V2.0系统各要素预报偏差的变化特征与RMAPS-CA V1.0相似，预报能力整体上要优于RMAPS-CA V1.0。 相似文献
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呼和浩特市大气污染与天气气候的关系 总被引：12，自引：5，他引：7
利用1990～2002年呼和浩特市区空气污染物TSP、SO2、NOx浓度的实际监测数据,分析了呼和浩特市大气污染物浓度变化的时空分布特征、大气污染与天气条件的关系。呼和浩特市市区主要以煤烟型污染为主,冬、春季比夏、秋季污染严重,采暖期比非采暖期污染严重,市区中心污染最严重。污染物的排放量及大气的稳定度状态是城市大气污染的主要影响因子,天气变化是城市大气污染物浓度变化的主导因素,局地环流是决定城市污染物分布的关键因素。因此,不同季节排污量的变化、天气条件是制作呼和浩特市大气污染预报的主要依据。 相似文献
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2002—2005年T213数值降水预报产品分析检验 总被引：21，自引：1，他引：21
利用2002-2005年T213模式的降水预报值和全国400个标准测站的降水实况资料，采用客观降水检验方法，对T213数值降水预报产品的预报能力进行了分析检验。结果表明：降水预报TS评分和预报偏差B值均存在明显时空分布差异；各级降水中，小雨TS值最大、B值最小，夏季TS和B值均好于其它季节；中到大雨TS最高评分和最低B值均是长江中下游地区，其次是华南；暴雨TS评分各区较低，但华南、长江中下游地区和东北地区B值较小。这些地区T213降水预报对预报业务有较好的参考作用。T213降水预报对春季东北地区和华北的强雨（雪）、夏季长江中下游地区的梅雨、西部地区的华西秋雨等降水过程具有相当好的预报能力。 相似文献