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《干旱气象》2017,(3)
利用2013—2015年廊坊市环境监测数据及同期气象资料,采用相关分析等统计方法,分析廊坊市臭氧浓度的日变化特征、超标规律以及气象因素对其的影响。结果表明:臭氧浓度的日变化特征明显,为"1谷1峰"型,每日07:00—08:00左右达到谷值,15:00—16:00达到峰值;臭氧超标只集中出现在春季、夏季与秋季的部分月份,1—3月、11—12月不存在臭氧超标情况,超标现象日变化特征明显,主要出现在11:00—20:00。气象因素对臭氧浓度的影响很大,风向为西南风与东南风时臭氧超标率较高;臭氧超标时,地面天气类型主要为高压后部或高压底部,高空天气类型主要为脊前西北气流或平直西风环流;臭氧浓度与相对湿度呈显著负相关,与温度、日照呈显著正相关。 相似文献
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北京市夏季臭氧变化特征的观测研究 总被引：9，自引：0，他引：9
利用2002年7月至8月325m气象塔资料研究了北京市夏季近地层臭氧浓度变化特征及其与气象因子的关系。结果表明：北京市夏季边界层臭氧浓度日变化显著．臭氧浓度随高度增加而增加；臭氧多数为单峰型分布，双峰型仅分布在底层；臭氧峰值出现时间与气温峰值出现时间基本一致，或略有落后。 相似文献
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王定定 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2019,13(2):97-101
利用阿勒泰平原地区阿克达拉大气本底站2010年1月1日—2016年12月31日的臭氧质量浓度数据与PM_(10)等相关气象资料相结合,对臭氧质量浓度的日、周、月、季节、年变化特征以及影响臭氧浓度变化的主要因素进行了分析。结果分析表明:臭氧每小时平均质量浓度日变化规律呈显著单峰型,夜晚的变化较小,白天变化较大,01:00前后达到最小值,16:00左右达到峰值;臭氧每日平均质量浓度变化不具有较为明显的"周末效应"现象,峰值出现在星期六,日平均质量浓度为63.2μg·m~(-3),最低值出现在星期一,日平均质量浓度为60.0μg·m~(-3),日平均质量浓度最高值和最低值仅相差3.2μg·m~(-3);臭氧月平均质量浓度最高出现在2014年5月,为85.1μg·m~(-3),最低月平均质量浓度出现在2015年11月,为32.2μg·m~(-3);春、夏季臭氧质量浓度较高,秋季和冬季明显低于春季和夏季;2010—2016年臭氧浓度趋势线整体呈下降趋势,其中2012—2014年臭氧浓度连续月变化有明显的单峰型年度变化规律;臭氧浓度与PM_(10)质量浓度变化具有明显的逆向变化趋势,同时存在时间变化上的延迟性,并且臭氧的浓度变化早于PM_(10)质量浓度的变化。 相似文献
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利用2015-2019年夏季地面臭氧浓度和常规气象观测资料,分析了成都夏季地面臭氧浓度的变化特征及其与气象要素的关系,并基于大气环流形势进行了分型。研究结果表明：(1)地面臭氧浓度有明显的日变化,呈单峰特征,最小值出现在清晨08:00左右,上午浓度迅速增加,午后15:00左右达峰值,随后浓度缓慢下降。(2)臭氧污染日与非臭氧污染日的地面臭氧浓度日变化趋势较为一致,但数值有所差异。两者深夜浓度值相当,08:00以后差值逐渐增大,至14:00达最大值93μg·m-3,随后差值逐渐减小。(3)最大8 h滑动平均地面臭氧浓度与最高气温、最小相对湿度、紫外辐射强度相关性较好,相关系数分别为0.80、-0.76、0.74;臭氧污染易发生在气温高、湿度较低、紫外辐射强的气象条件下,在日最高气温大于30℃、最小相对湿度小于50%、平均紫外辐射强度大于20 W·m-2的条件下,易出现臭氧污染。(4)根据臭氧污染时500 hPa天气形势,可将臭氧污染过程天气背景分为大陆高压型、脊前西北气流型、副高西部型、副高边缘型,成都夏季出现臭氧污染事件时最主要的天气类型为脊... 相似文献
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《干旱气象》2021,(2)
利用2014—2016年银川市区近地面臭氧质量浓度观测资料、国家基准气候站银川站地面气象观测资料以及亚欧范围内地面、探空气象观测资料,从气象要素及环流形势两方面系统探讨气象条件对银川臭氧质量浓度的影响。结果表明:银川市区臭氧质量浓度与气温呈正相关,与相对湿度呈负相关;风力较小时垂直混合起主导作用,臭氧质量浓度与风力呈正相关,而风力较大时水平扩散起主导作用,臭氧质量浓度与风力呈负相关;偏南风及朝向贺兰山的风向,有利于臭氧浓度上升。造成银川市区臭氧污染的环流形势有槽脊型(44%)、宽广低槽型(21%)、副高型(16%)、东北高脊型(8%)和其他型(11%),近地层逆温和海平面低压(或倒槽)是造成银川市区臭氧污染最重要的天气系统。 相似文献
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利用广东省惠州市区2013—2016年逐日、逐时的环境和气象资料, 研究了珠江三角洲(简称“珠三角”)东侧惠州市臭氧污染特征及其与气象条件关系。结果表明:惠州市臭氧污染具有明显的月和季节变化特征, 10月臭氧平均浓度最高, 臭氧超标日和污染日主要出现在7—10月。惠州市臭氧浓度日变化呈单峰变化, 06—08时最低, 最大值出现在午后14—15时。臭氧浓度变化和气象条件关系密切, 低浓度臭氧大多出现在气温较低、相对湿度和风速较大、云量较多伴有降水、日照时数较小的天气, 臭氧浓度超标多出现在气温较高、相对湿度和风速较小、云量较少一般无降水、日照充足的天气。惠州市臭氧超标主要出现在地面和低空偏西风下, 这可能与惠州市处于珠三角城市群下风向的区域污染输送有关。 相似文献
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该文利用2015—2016年福建省9个设区城市和平潭综合实验区环境监测臭氧小时浓度观测资料,采用统计学方法,归纳臭氧的时空分布规律,开展臭氧超标的天气学成因分析。结果表明,福建省沿海地区的臭氧年平均浓度高于内陆地区,沿海地区又以宁德—厦门一线为高值中心,其中平潭综合实验区(位于福建中部沿海的海岛)臭氧浓度全省最高,年平均浓度约为其他城市的1.5~2.5倍。不同城市臭氧季节分布呈现出一定的差异性,有的是春季最高,有的是秋季最高,但一般都是冬季最低;沿海和内陆地区9—10月是臭氧平均浓度最高的月份,其次是4—5月,低值在12—1月;各市臭氧日分布规律较一致呈现"单峰型",午后是臭氧浓度高值区,夜晨处于低值区。以福州市为例,对2013年1月—2017年7月臭氧超标个例进行天气成因分析,臭氧超标主要有光化学反应型、本地积累型、水平输送型、垂直输送型等4种,对比分析不同类型下臭氧超标的气象要素、大气扩散条件、颗粒物浓度、高发月份和主导天气形势等特征,并列举臭氧超标的典型个例,为高浓度臭氧的预报预警和天气成因分析提供技术支持。 相似文献
8.
重度灰霾(或重霾)条件下,大气气溶胶颗粒物显著衰减到达地表的太阳紫外辐射,对臭氧O3光化学过程形成产生重要影响。通过对2013年12月1-10日发生在长三角地区的一次重霾过程进行详尽分析,结合对流层紫外和可见光模型(TUV)及NCAR箱式模型(MM),探讨气溶胶辐射效应对地面臭氧形成和浓度峰值的影响。研究表明,区域输送、稳定边界层累积和二次气溶胶过程等是导致本次重霾发生的主要原因;重霾条件下,臭氧光化学反应明显减弱,臭氧日峰值明显降低,但光化学反应仍缓慢进行;受各种因素如区域输送、边界层累积效应及二次气溶胶等过程影响,臭氧浓度随细颗粒物PM10浓度升高而缓慢上升。TUV和MM模拟结果与观测吻合较好,模拟结果进一步显示,当气溶胶光学厚度AOD由0.8增加到2.0时,到达地表的紫外辐射衰减63%,地面臭氧峰值浓度降低近83%,表明随着灰霾污染加重,近地层臭氧浓度有所降低。 相似文献
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根据广州市城区麓湖、郊区花都测站的2004年污染物监测数据和气象资料,采用统计分析软件SPSS和Excel分析了广州市臭氧浓度的时间变化特征,包括臭氧浓度的年季变化、周变化及日变化特征,并分析了O3与污染物CO、NOx（NO和NO2）、SO2、PM10以及与气象条件之间的相关性。结果表明：广州市臭氧浓度一年出现2个峰值,分别为6月和10月并且郊区浓度大于城区;一周之中最大浓度出现在周末;O3日平均浓度与NOx、NO、CO、相对湿度负相关性较显著,与PM10和气温正相关性较显著;在气温较高、湿度较低的晴朗少云天气时,易造成广州市臭氧的高浓度。 相似文献
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根据广州市城区麓湖、郊区花都测站的2004年污染物监测数据和气象资料,采用统计分析软件SPSS和Excel分析了广州市臭氧浓度的时间变化特征,包括臭氧浓度的年季变化、周变化及日变化特征,并分析了O3与污染物CO、NOx(NO和NO2)、SO2、PM10以及与气象条件之间的相关性。结果表明:广州市臭氧浓度一年出现2个峰值,分别为6月和10月并且郊区浓度大于城区;一周之中最大浓度出现在周末;O3日平均浓度与NOx、NO、CO、相对湿度负相关性较显著,与PM10和气温正相关性较显著;在气温较高、湿度较低的晴朗少云天气时,易造成广州市臭氧的高浓度。 相似文献
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为准确预报臭氧浓度等级,基于EC＿THIN全球天气模式产品和我国自主研发的CMA＿GFS全球天气数值预报产品以及华南GRACEs大气成分模式输出产品,融合气象和环境观测数据,使用6种机器学习智能算法,构建耦合数值预报模式和机器学习的混合模型,旨在充分发挥数值预报与机器学习智能算法的优势和互补协同作用,实现臭氧浓度等级预报准确度的跨越式提升。共设置4个控制试验,选取不同的特征产品,依次使用机器学习经典分类算法对长沙市未来4天的臭氧浓度等级进行分类预报,取测试准确度最高的模型输出结果作为结果统计。发现：最优模型1～4天的测试准确度分别为81.7%、81.7%、78.3%、60.9%,大大高于大气成分模式预报和预报员经验,达到预期设计目标;高质量的天气模式产品对模型贡献大,而大气成分模式产品对模型贡献有限;模型3天以内预测性能较好,低等级预测性能较好,高等级预测性能一般。提出解决方案供讨论：增加高等级样本数量,增强模型对此类事件的识别能力;加强高等级臭氧污染的机理分析,组合出更精炼的因子供模型使用。 相似文献
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基于2015—2017年广东省江门市城区臭氧浓度监测数据和气象观测数据,结合应用统计分析、聚类分析等方法,分析了江门臭氧浓度特征及气象影响因素,探讨了2017年江门臭氧严重超标的气象成因。2015—2017年,江门臭氧污染程度逐年加重,秋季臭氧浓度均值高于其它季节;37%的臭氧浓度超标日与西北太平洋或南海热带气旋活动有关,显著高于其它天气类型下超标日占比。臭氧浓度与白天气象要素相关性高于夜间,对臭氧浓度影响较大的气象要素有日照、相对湿度、气温。聚类分析得到6类气流轨迹,当气流轨迹为偏东(陆地)和偏北路径时,其受体臭氧浓度均值和污染气流轨迹占比显著高于平均值。2017年臭氧严重超标的气象成因是达到利于臭氧生成的气象条件阈值时数和日数显著高于以往,且途经江门以北和以东陆地的气流数目明显多于以往。 相似文献
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《气象与环境学报》2018,(5)
利用2014—2016年宁波市镇海地区逐时气象观测资料和大气成分监测资料,对宁波地区霾天气的变化特征进行统计分析。结果表明:2014—2016年宁波地区霾天气小时出现频率为28.8%,湿霾出现频率为61.0%。近3 a宁波地区霾天气小时出现频率呈下降趋势,秋冬季(11月至翌年1月)霾天气小时出现频率较高,夏季(6—8月)霾天气小时出现频率较低;从日变化来看,霾天气小时出现频率峰值集中出现在上午09时和夜间20—23时。宁波地区重度霾的PM_(2.5)、PM_(10)颗粒物浓度为轻微霾的2.13倍和1.92倍,干霾颗粒物浓度高于湿霾,宁波地区霾天气的颗粒物组成较稳定,PM_(2.5)/PM_(10)比重为0.7左右。宁波地区颗粒物浓度与风速和降水量的相关性较好,春季和夏季风速与PM_(2.5)浓度的相关性较高,秋季和冬季风速与PM_(10)浓度的相关性较高;降水与PM_(10)浓度的相关性高于PM_(2.5)浓度。静稳天气时地面风速小易造成细颗粒物浓度的积累增长,冬季西北偏北风和东北风是影响宁波地区PM_(2.5)浓度变化的重要输送路径,当风向为西北风时,冬季和春季PM_(10)浓度增加明显。 相似文献
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江苏臭氧污染特征及其与气象因子的关系 总被引：3，自引：0，他引：3
本文利用2013—2017年江苏70个环境监测站资料和13个国家气象观测站常规观测资料,研究江苏臭氧污染特征及其与气象因子的关系。结果表明:江苏臭氧质量浓度和超标率逐年增长,其空间分布特征由东部沿海城市大于西部内陆城市逐渐转为东西部城市差异不明显,南部城市超标率总体高于北部;4—9月臭氧质量浓度处于较高水平,夏季超标占一半以上;日变化呈"单峰单谷"型,15时(北京时间)前后超标率最大,O_(3-8 h)较O_(3-1 h)峰值推后3—4 h;O_3对空气质量不达标的贡献率呈逐年上升趋势;臭氧质量浓度与颗粒物和前体物NO_x日变化呈反相关,且存在"周末效应"。江苏地区臭氧质量浓度总体与气温正相关,相对湿度负相关,气温高于25℃、相对湿度30%～50%区间、风速低于4 m·s~(-1)以下易出现高浓度臭氧;苏南的城市主要在东南风向对应较高的值,而苏北城市多在西南风向对应的较高臭氧质量浓度值。 相似文献
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拉萨地区夏季地面臭氧的观测和特征分析 总被引：5，自引：0，他引：5
1998年 6～ 9月 ,在西藏拉萨郊区 (海拔 36 5 0m ,2 9.6 5°N ,91.16°E)对地面臭氧进行了连续观测。该地区夏季地面臭氧日平均浓度在 10～ 6 0nL/L ,夏初的浓度较高于夏季后期。地面臭氧浓度的日变化呈单峰型 ,峰值出现在当地时间 10～ 18时 ,具有光化学过程臭氧生成的典型变化特征。局地风速、降水、太阳总辐射等气象因素的变化对地面臭氧浓度具有不同程度的影响。拉萨地区大规模宗教活动中的露天生物体燃烧 ,对地面臭氧浓度的增加有十分明显的贡献 相似文献
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为了揭示城市近地面臭氧浓度的变化特征及其相关气象因素,尝试进行近地面臭氧浓度预报。通过对2005年夏季（6～9月上旬）上海徐家汇地区近地面臭氧的观测与分析,建立了用于夏季臭氧浓度预报和高浓度臭氧污染事件预警的一种简便、实用的统计回归方法。结果表明：天气条件对臭氧形成具有明显的作用,臭氧浓度晴天最大、多云天次之、阴雨天最小;臭氧具有明显的日变化特征,12：00～14：00之间为最大值,凌晨3：00～5：00之间有一很小的次峰,5：00～6：00之间为最小值。产生高浓度臭氧污染是多项因子的综合结果,一般在高压系统的影响下,晴天少云,紫外辐射较强,相对湿度较低,气温较高,地面和高空吹偏北风,且风速较小的情形时容易产生高浓度臭氧污染。引进高浓度臭氧潜势指数和风向影响指数两个指标,并综合考虑多种气象要素,通过逐步回归建立的臭氧浓度预报方程,对逐日最大臭氧浓度具有较好的拟合效果和可预报性。 相似文献
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重庆市臭氧污染及其气象因子预报方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2014年1月1日至2018年12月31日的重庆市空气质量日均值资料,分析了重庆近5 a臭氧污染的特征。发现重庆市臭氧是除PM2.5以外的第二大大气污染物,具有较强的季节变化特征,主要污染时段位于夏半年,在7—8月臭氧污染程度明显超过了PM2.5。臭氧年平均浓度呈现逐年增加的趋势,首要污染物为臭氧的日数在2018年首次超过PM2.5,臭氧成为2018年重庆市的第一大污染物,表明重庆正在由一个以颗粒物污染为主的城市转变为臭氧污染为主的城市。通过对同期逐日气象资料与臭氧8 h滑动平均日最大值相关性分析发现,大气温度、湿度及气压均为影响臭氧污染的重要气象因子。利用气象影响因子,采用逐步回归、支持向量机、神经网络方法对臭氧8 h滑动平均日最大值进行预报实验表明,三种预报模型均具有较强的预报能力,但总体来看预报均比实况略偏小。支持向量机方法的预报效果要稍好于逐步回归和神经网络方法,可为重庆市臭氧浓度预报提供参考。 相似文献
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通过重庆城区2013—2016年空气质量指数AQI与气象要素的相关分析,引入表征大气温湿状态的物理量总温度、比湿、近地层风速、24h变压及大气低层总温度差,构建新的空气污染气象条件指数IBAM(Index Between Air pollution and Meteorology)。应用2013年4月1日至2016年12月31日欧洲中心预报产品计算重庆地区历史IBAM指数,通过K均值聚类分析,引入极端天气事件概念确定空气污染气象条件阈值,建立预报模型。利用IBAM指数与滞后1天AQI建立拟合曲线方程,计算出AQI预报值,计算预报准确率,经过2017年1月1日至2018年9月1日样本检验,72h内预报准确率在70%左右。通过误差分析发现:当气象条件为大气污染物浓度主要影响因素且在大气污染源变化不明显时,预报误差较小;而当大气污染源变化明显时,预报误差较大。该预报方法已在重庆市气象台业务应用,对预防和处理重污染事件,改善重庆地区空气质量有较好参考价值。 相似文献
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冰雹天气是武威市多发的灾害天气之一。利用1961—2010年武威市5个气象站冰雹资料,采用统计学方法分析武威市冰雹天气的时空分布特征及变化趋势;选取1991—2010年5—9月武威市逐日NCEP再分析资料,对冰雹天气进行诊断分析并进行短时临近预报。结果表明:武威市冰雹有明显的地域特征,南部天祝山区冰雹日数远多于其他地区,占武威市冰雹总日数的76.1%。武威市逐年代及年冰雹日数总体呈减少的趋势,6—8月是冰雹的高发期,冰雹日数占全年冰雹总日数的80.2%。冰雹的日变化明显,11—19时为冰雹多发时段,集中发生时段为13—16时,冰雹的平均持续时间为10 min。结合当地实际可知,影响武威市的冰雹云大部分是由天祝县境内生成发展或从青海省移动来的。依据气流的南北配置将发生冰雹的环流形势分为3大类,分别为西北气流型、西南气流型和西风气流型。采用相关系数、经验预报和最大靠近原则等诊断分析方法,确定各类型冰雹的预报指标和阈值。诊断模式为冰雹的预报预警提供了客观有效的指导产品。 相似文献
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《高原气象》2020,(2)
利用不同气候背景代表城市北京、沈阳、银川、成都、南京和广州6个城市2014-2016年臭氧质量浓度和同期气象要素数据,对典型城市臭氧(O_3)浓度变化特征及其与气象条件的关系进行研究。结果表明:2014-2016年臭氧年平均浓度由高到低的顺序为南京沈阳北京银川成都广州,3年间广州臭氧浓度呈下降趋势,沈阳变化不大,其他城市总体呈上升趋势,其中,银川增幅最大,北京增幅最小;臭氧浓度月变化特征受纬度影响较大,随纬度增高单峰结构越明显,且各月郊区臭氧普遍高于市区;各城市臭氧日最大值出现在15:00(北京时,下同)-16:00,最小值出现在07:00-08:00,但其峰值、谷值及日变幅有明显差异,广州全天郊区臭氧都显著高于市区,其他城市则不同,11:00-17:00间两者差别较小,成都、南京、银川郊区峰值浓度甚至略低于市区,其余时段郊区高于市区;6个城市影响臭氧变化最主要的气象要素均是气温和日照时数,其次是相对湿度,再次是风速,气温高、日照长、湿度低有利于臭氧生成,相对而言,对于日照时间较长的北京、银川和沈阳,臭氧对气温的变化较其他城市更敏感,且与风速呈弱的正相关,而对于气温、湿度较高的广州、南京和成都,臭氧与日照时数和相对湿度的相关性较其他3个城市强,且与风速呈弱的负相关;城区臭氧与气象要素相关性普遍较郊区好。 相似文献