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1.
利用1961-2010年四川盆地122个气象站观测资料,分析四川盆地年平均霾日数时空分布特征及霾日数季节和年变化趋势。探讨近50 a四川盆地大气干消光系数、风速、能源消耗和人口等因素与霾日数之间的关系。结果表明：1961-2010年四川盆地122个站年平均霾日数为62.5 d,最多的站可达100.0 d以上。霾日数有明显季节变化,四川盆地冬季霾日数最多（28.4 d）,春、秋季次之,夏季最少（5.9 d）。四川盆地有104个站霾日数年变化呈增加的趋势,其中有71个站通过了置信度99 %的检验,霾日数增加最多的是四川省内江地区的戚远,气候倾向率为42.0 d/10 a;霾日数增加最少的是成都市的新都,气候倾向率为0.4 d/10 a。四川盆地有18个站霾日数年变化呈下降趋势,仅7个站点通过了置信度99 %的信度检验,霾日数减少最多的是四川北部广元地区的南江,气候倾向率为-16.7 d/10 a。霾日数的年变化与大气干消光系数呈显著正相关,与风速呈显著负相关,与四川盆地的能源消耗和人口增长呈显著正相关。 相似文献
2.
利用1961—2016年洛阳9个县(市)地面气象观测站的雾、霾日数及相关气象要素资料,采用统计学方法分析了洛阳地区雾和霾日数的时空分布特征及影响其产生的气象要素特征。结果表明:近56a来洛阳市平均年雾日数在20世纪80和90年代较多,21世纪初开始逐渐减少,但在2015—2016年明显增加;平均年霾日数以2013—2016年最多;雾和霾日数在冬季最多,夏季最少。2000—2016年洛阳市雾日数自北向南逐渐减少,霾日数则在西部多、东部少,全区霾日数较1981—2010年明显增加。对雾、霾日气象要素的分析表明,相对湿度越大雾出现的频率越高、能见度越低,浓雾发生时相对湿度一般都在90%以上;中度和重度霾发生时相对湿度主要集中在50%~79%。雾发生时气温主要在-4.0~4.0℃之间,中度和重度霾发生时,气温分别集中在0~15.0℃和0~8.0℃,轻微和轻度霾发生时气温分布范围较大,以0~10.0℃较为集中。雾和霾出现时风速大部分在3.0m·s^-1及以下,并且主要是来自东北、东东北风向区域。 相似文献
3.
最近40年中国雾日数和霾日数的气候变化特征 总被引：30，自引：10，他引：20
根据1971～2010年567个中国地面观测站点的雾日数和霾日数资料,分析了我国雾日数和霾日数的空间分布、季节变化以及年代际变化特征,并且利用REOF（旋转经验函数正交）分解对雾日数进行气候区划。结果表明：（1）雾主要分布在东南沿海地区、四川盆地地区、湘黔交界、山东沿海以及云南南部等地区。霾主要集中于华北、河南以及珠三角和长三角地区。（2）在季节变化上：秋、冬季雾和霾的分布大于春夏。（3）雾日数和霾日数年代际变化明显,雾日数在20世纪70至90年代较多,20世纪90年代以后减少;霾日数自2001年以来急剧增长。（4）雾日数可以共可分为10个区,其中华北区、川渝区以及长江中下游区是雾出现频率较高的几个重点区域。 相似文献
4.
利用四川盆地气象站点资料和NCEP/NCAR再分析资料,结合四川盆地冬季霾日数的时空变化特征,分析了影响盆地冬季霾日数的气象条件,探讨了海温异常对冬季霾日数的可能影响,基于海温关键区建立冬季霾日数预测模型,并检验了模型的预测能力。研究表明,四川盆地冬季霾日数呈弱增加趋势;四川盆地三大城市群为冬季霾多发区;四川盆地冬季霾日数与相对湿度、气温、降水日数关系显著。四川盆地冬季霾日数偏多(少)年,大气环流异常呈西伯利亚高压偏弱(强)、欧亚中高纬呈北低(高)南高(低)、东亚冬季风偏弱(强)、副热带西风急流偏弱(强)。秋季东北太平洋、热带太平洋以及北大西洋海温关键区暖海温(冷)发展,有利于盆地盆地冬季霾日数偏多(少)。前期秋季东北太平洋、热带太平洋、北大西洋海温异常是影响四川盆地冬季霾日数的年际预报信号,对四川盆地冬季霾日数的多寡具有较好的预测能力。 相似文献
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利用1955—2018年芜湖市国家气象观测站资料,1980—2018年国家气候中心气候系统指数资料,对芜湖市近64 a的霾日气候序列进行重建,在此基础上使用线性趋势和Mann-Kendall方法,系统分析了芜湖市霾日的气候特征。以芜湖市为例,借助多元逐步回归方法,尝试研究了一种以气候系统指数为自变量,霾日为因变量,建立霾日预测方程并对月尺度霾日进行定量预测的方法。结果表明:1)重建的霾日时间序列能够更客观的反映芜湖市霾日实际的长期变化特征。近64 a霾的气候特征:年日数显著增加,并在1980年左右出现突变;季日数在冬、秋季较多,夏季最少,四季均呈显著增多趋势,增速秋季最快,夏季最慢;月日数在1、12、11月较多,7、8月较少。中度以上霾的气候特征:年日数显著增加,表现出渐变特征;季日数冬季最多,夏季最少,除夏季外均显著增多趋势,增速冬季最快,秋、春季次之;月日数在1、12、11月较多,5、6月较少,8月则从未出现过。2)各月霾日、中度以上霾日与多项月气候系统指数表现出显著的相关性,使用这些指数,计算出各月霾日、中度以上霾日的预测方程,最后对方程效果进行检验。 相似文献
6.
江苏省雾霾天气特征分析 总被引：5，自引：4，他引：1
根据2007年1月—2013年12月江苏省国家基准气候站的逐日地面观测资料,分析了江苏省雾、霾日数的气候变化特征以及霾天气发生时的主要气象要素场特征。结果表明:(1)雾日数分布从江苏省东部向西部逐渐减少,霾分布由南向北逐渐递减。(2)年际变化上,雾日数呈现一定的波动,霾日数逐年增长。秋、冬两季雾日数较多;霾日数在夏季最少。雾、霾天气分别在08时和14时发生次数最多。(3)淮安中度霾居多,微风、高湿情况下霾发生概率最高,不同季节风向分布不同。(4)风速与能见度成正相关关系,春、夏季的相关性较差,秋、冬季相关性相对较好。能见度与相对湿度春、冬两季两者之间呈明显的线性负相关,而夏、秋季拟合曲线呈非线性负相关。 相似文献
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利用山东省70个台站1961-2005年地面气象观测资料,运用EOF等统计方法,对山东省45 a来霾日数时空变化的气候特征进行了诊断分析。结果表明：山东省年平均霾日空间分布呈现鲁中、鲁南的部分地区多,鲁北、半岛大部地区少的特点。霾主要发生在秋冬季。过去45 a,山东省霾日数总体具有较强的上升趋势,2000年后略下降;霾天气发生时能见度主要在5～10 km,相对湿度主要为70%～90%;霾日数的变化与气温成正比,与降水量、风速呈反比。 相似文献
8.
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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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
11.
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
12.
对1980～2014年中国中东部地区324个台站的持续性霾天气的时空变化和相关气象影响因子进行分析，结果表明:中东部地区年平均持续性霾事件和其在所有霾事件的贡献比例逐年增加，增长率分别为0.79 (10 a)-1和2.7% (10 a)-1。主要表现为3个大值区:华北平原地区（包括山西省、京津冀地区）、长江三角洲和四川盆地东部，增加最显著的区域位于黄淮地区，增长率分别为6.3 (10 a)-1、13.95 d (10 a)-1。1月是持续性霾事件的高发月，月均2.56 d。夏季和秋季持续性霾事件增加最为明显，增长率分别为0.38 (10 a)-1和0.46 (10 a)-1。不利的气象条件，如静风日数的增加，风速和大风日数的减少，以及不利的环流形势，如东亚冬季风的减弱，都可能造成持续性霾天气的增加和异常维持。 相似文献
13.
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
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四川盆地干旱灾害统计特征 总被引：3，自引：0，他引：3
利用四川盆地1980—2009年17市103个县(市)实测逐日降水资料,按照四川省气象局制定的四川盆地的干旱地方标准DB51/T581—2007,对四川盆地近30年干旱灾害进行统计分析。结果表明:四川盆地夏旱出现的频率最高,夏旱的高发区集中在盆地西北部的成都、德阳和绵阳,伏旱的发生频率最低,强度最强。春、夏、伏旱的空间分布高发区依次从盆地西北部向东南转移。干旱发生的频率整体呈增长趋势,且严重干旱发生频次增长明显,与20世纪80年代相比90年代增幅达到110.3%,21世纪00年代在90年代的基础上又递增20.0%,21世纪00年代发生的严重干旱频次为80年代的2.5倍。 相似文献
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利用四川省1981—2013年雾、轻雾、吹雪、雪暴、烟幕、霾、沙尘暴、扬沙和浮尘9种视程障碍天气现象资料,对其发生日数、发生概率和分布特征进行统计。结果表明:(1)各天气现象发生日数排序为:轻雾>雾>浮尘>霾>烟幕>扬沙>沙尘暴>吹雪>雪暴。(2)轻雾和雾年发生日数为分别为176d/a和29d/a,日发生概率分别为48%和8%,远高出其他天气现象。(3)季节变化方面,雾和轻雾主要出现在秋季和冬季;霾、吹雪和雪暴集中出现在冬季;浮尘发生春季;扬沙多发生在冬季和春季;而沙尘暴、烟幕主要发生在春季和秋季。(4)变化趋势上轻雾基本保持平稳;烟幕呈增加趋势;而雾、霾、沙尘暴、扬沙和浮尘呈下降趋势。(5)大气层结稳定、水汽充足、风速较小、人口集中和排放量较大,易于盆地雾、轻雾、霾和烟幕的形成;不合理利用水和土地资源,北方地区沙尘天气随冷空气南下,是沙尘天气发生的重要原因;而吹雪和雪暴均发生在冬季降雪量大且风速较大的川西高原。 相似文献
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苏州灰霾特征分析 总被引：10，自引：5，他引：5
利用苏州市2009年6月-2010年5月逐时的能见度、相对湿度、污染物(PM1o、PM2.5、黑碳)浓度和散射系数等资料进行灰霾的判识与统计分析,结果表明:苏州市灰霾日占全年天数的46.6％,雨日和“蓝天”分别占33.2％和21.9％.在苏州所有灰霾日中以轻微灰霾为主,占灰霾曰总数的70.6％,发生中度和重度灰霾的频率较小.灰霾出现频率的日变化规律表明白天出现灰霾的频率比夜间低,在5-8时灰霾出现的频率达到峰值,14-16时灰霾出现的频率最低.灰霾日的污染物浓度远大于非灰霾日,随着灰霾等级增大,黑碳浓度明显增大;除重度灰霾外,PM10和PM2.5浓度也明显增大;散射系数增大. 相似文献