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1.
北京上甸子秋冬季大气气溶胶的散射特征 总被引：6，自引：3，他引：6
分析了北京上甸子秋冬季气溶胶散射系数的变化特征、散射系数与PM2.5质量浓度的关系, 结合气象资料分析了风场对气溶胶散射系数变化的影响。通过研究得出, 上甸子秋冬季气溶胶散射系数平均值和标准差分别为179.7 Mm-1和253.2 Mm-1；阴天条件下的散射系数明显高于晴天；散射系数与PM2.5质量浓度之间有较好的相关性, 其相关系数为0.93；此外, 由于上甸子特殊的地理位置, 风场对气溶胶散射系数的影响显著, 不同风向条件下气溶胶散射系数差别很大。 相似文献
2.
利用2011年杭州国家基准气候观测站浊度仪和常规气象观测资料,研究了杭州市区城市工作和生活环境中气溶胶散射系数的变化特征。结果表明,2011年杭州大气气溶胶散射系数平均值为396.8±191.3 Mm-1。秋、冬季散射系数高于春、夏季。大气环流形势、气象条件变化以及内外源的影响是造成散射系数季节性差异的重要因素。在边界层演变、交通排放和人为活动的共同作用下,散射系数呈单峰型的日变化特征,峰值出现在08:00(北京时,下同),谷值在14:00。工作日散射系数显著高于周末。拟合散射系数逐时频率分布表明,杭州最具代表性大气状态下大气气溶胶散射系数为238.9Mm-1。散射系数随着霾等级的增加而升高,霾期间散射系数的升高可能是造成能见度下降的直接原因。由于观测站特殊的地理位置,导致散射系数在不同风向区间差别不大,但是地面风对气溶胶散射系数具有明显的扩散和输送作用。 相似文献
3.
利用3个架次的积分浊度仪和PCASP-100X（Passive Cavity Aerosol Spectrometer Probe）机载观测资料,分析了2013年山西夏季空中有云、无云和少云3种不同条件下气溶胶散射系数的分布特征,讨论了气溶胶散射系数垂直变化与气溶胶数浓度、气象条件的关系,并结合HYSPLIT（Hybrid of Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory model）后向轨迹模型研究气溶胶的运动轨迹和可能的污染来源。结果表明:山西夏季空中气溶胶总散射系数变化范围为0～499 Mm-1,晴空气溶胶数浓度和总散射系数明显大于有云和少云时。气溶胶总散射系数一般随高度的增加而递减。造成气溶胶总散射系数、数浓度偏高的原因有下垫面污染源多、风速小、相对湿度高以及逆温层的存在。550 nm波段气溶胶后向散射比大于0.1,粒径0.1～0.5 μm的气溶胶粒子对散射影响最大,说明山西空中细粒子污染比较严重。气溶胶总散射系数与数浓度有一定的相关性。引起气溶胶总散射系数、数浓度较高的气团传输路径主要为西南路径,局地排放的气溶胶大于远距离传输的气溶胶对散射系数的贡献。 相似文献
4.
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
5.
积分浊度计在沙尘暴监测网试验中应用分析 总被引：12，自引：2，他引：12
中国气象局在沙尘暴监测网各站点安装了积分浊度计，这是国内首次利用积分浊度计进行大面积气溶胶光学性质的监测。文章选取北京观象台2003年9月2日至11月18日散射系数数据以及部分PMIO质量浓度数据，结合气象资料分析了观测期间散射系数的变化特征，散射系数与PMIO质量浓度以及能见度的关系，得出观测期间散射系数的平均值(标准偏差)为306．2Mm^-1(292．78Mm^-1)；风速对散射系数有重要影响；散射系数与PMIO质量浓度有较好的相关性(r=0．761)，与能见度存在负相关关系(r=-0．716)。 相似文献
6.
太原冬季大气气溶胶的散射特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用积分浊度仪于2005年12月17日-2006年2月14日对太原市区气溶胶散射特性进行了观测分析。结果表明：观测期间气溶胶散射系数小时平均值为（850.2±611.3) Mm-1,散射系数在200～300 Mm-1之间出现的频率最高。太原冬季大气气溶胶散射系数的日变化呈双峰型,散射系数与PM2.5小时平均浓度的线性相关性较好（R2 = 0.82),表明细粒子对散射系数有很大的贡献。观测结果显示气象条件是影响气溶胶散射特性的重要因素之一。 相似文献
7.
2006年春季沙尘天气下背景地区大气气溶胶光学特性的观测研究 总被引：6，自引：2，他引：4
利用2006年3～5月北京上甸子本底站气溶胶细粒子(PM2.5)质量浓度、吸收和散射系数的连续观测资料,对2006年春季上甸子本底站清洁、污染输送及典型沙尘天气下气溶胶的消光特性进行了分析.结果显示:①本底站在春季清洁情况下PM2.5质量浓度、吸收和散射系数的日均值水平分别为:10 μg/m3、7 Mm-1和20Mm-1左右,单散射反照率分布在0.71～0.78之间;此次观测到的污染输送过程中PM2.5质量浓度、吸收和散射系数平均值分别为:145 μg/m3、44.5 Mm-1、374.3 Mm-1,单散射反照率分布在0.84～0.94之间;沙尘影响期间,PM2.5质量浓度、吸收和散射系数以及单散射反照率的测量结果分布在248.2～424.1 μg/m3、10.8～44.7Mm-1、225.4～392.5 Mm-1和0.89～0.96之间.②观测得出,沙尘影响集中的时段细粒子质量浓度、气溶胶散射系数和气溶胶吸收系数都成倍地上升,其中质量浓度和散射系数上升的幅度要高于吸收系数.③3种天气条件的对比结果显示.受沙尘天气影响PM2.5质量浓度明显上升,且逐时波动幅度大;吸收系数远高于清洁天气下的观测结果,但比污染输送过程的测量结果偏低;散射系数同样高于清洁天气下的观测结果,与污染输送情况下的测量结果接近.沙尘天气导致颗粒物浓度明显上升,其对气溶胶粒子散射作用的贡献要大于吸收作用. 相似文献
8.
天津武清能见度特征分析 总被引：5，自引：0，他引：5
利用2006年8～9月的野外观测资料,分析了天津武清区晴天能见度的变化特征,并分析了能见度与细粒子（PM2．5）、大气污染物和大气相对湿度（RH）的相关性。结果表明：观测期内大气平均能见度为6．3km,低于4km的时间段占50％;日变化表现为日出前（北京时间5时）能见度最低,约为2．6km,下午15时最高,约为11．1km;不同大气相对湿度下能见度与大气中细颗粒物浓度相关性不同;污染气体浓度与能见度呈反相关关系,φ（SO2）、φ（NO2）、φ（NO）、φ（NH3）和φ（CO）越高,能见度越低。 相似文献
9.
利用南京北郊2011年春季积分浊度仪的观测资料,结合PM2.5质量浓度、能见度和常规气象资料,分析了南京北郊春季气溶胶散射系数的变化特征、散射系数与PM2.5质量浓度和能见度的关系。结果表明,观测期间气溶胶散射系数平均值为311.5±173.3 Mm-1,小时平均值出现频率最高的区间为100~200 Mm-1;散射系数的日变化特征明显,总体为早晚大,中午及午后小。散射系数与PM2.5质量浓度的变化趋势基本一致,但与能见度呈负相关关系。霾天气期间散射系数日平均值为700.5±341.4 Mm-1,最高值达到近1 900 Mm-1;结合地面观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和后向轨迹模式分析显示,霾期间气块主要来自南京南部和东南方向。 相似文献
10.
天津市区秋冬季大气气溶胶散射系数的变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
通过对天津市区2006年9月至2007年2月期间散射系数进行统计分析,得出天津市区秋冬季气溶胶散射系数特征：散射系数小时平均值变化范围在100～10000 Mm~（-1）,日变化呈典型双峰形,峰值出现在早6时和晚22时,散射系数分别为508.5和431.4 Mm。冬季散射系数要高于秋季。雾日、霾日和晴天时的平均散射系数分别为588.8,403.7和172.5Mm,雾日的散射系数最大,晴天的散射系数最小。细粒子PM_（2.5）浓度日变化与散射系数日变化曲线非常接近,两者呈正相关,相关系数达到0.78。出现大风扬沙天气时散射系数变化剧烈,PM_（10）浓度出现高值,而散射系数却降低,扬沙天气导致空气中的大粒子浓度增加,当PM_（10）质量浓度表现为高值时,散射系数并没有表现为高值。 相似文献
11.
利用2015年1月至2017年6月桂林国家基本气象站能见度、相对湿度、气温、气压、降水等气象要素和PM10、PM2.5、PM1.0颗粒物质量浓度资料,分析桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子之间关系。结果表明：桂林城区大气能见度和PM10、PM2.5、PM1.0呈对数关系,相关系数分别为-0.341、-0.461、-0.509,颗粒物对大气能见度影响在相对湿度为60%—70%时最为显著。在各气象因子中,大气能见度与风速的相关性最好,其次为相对湿度,与风速呈二次函数关系,与相对湿度呈幂指数关系,与温度相关性较小,与气压在秋冬季节呈正相关,相关系数冬季可达0.301,但在春、夏季节相关性不显著;利用颗粒物浓度和气象要素建立8种大气能见度非线性统计回归模型,比较后发现利用PM1.0、风速、相对湿度、气温等因子建立的不同季节大气能见度拟合公式在实际检验中效果最优,能较好地模拟桂林地区大气能见度的变化。 相似文献
12.
为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM2.5及PM10小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM10与PM2.5高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM10高值区位于城区南部区域,PM2.5高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM10与PM2.5月均浓度整体呈单峰型变化,PM10在4月份最高(157.54±5.67μg·m^-3),PM2.5在1月份最高(94.08±2.25μg·m^-3)。冬季PM2.5/PM10平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM10与PM2.5小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM10与PM2.5的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p<0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p<0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM10与PM2.5的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。 相似文献
13.
沈阳两次降水过程中能见度的变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2011年7月29-31日,8月27-29日沈阳大气成分观测站的能见度资料,统计分析了能见度与降水强度、PM10、PM 2.5、PM 1.0质量浓度、风速、相对湿度等气象要素的相关性。结果表明: 7月29-31日降水过程特点为个别时间内降水量较大,8月27-29日降水过程特点为持续几个小时都有较大降水量;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,初期降水对PM的湿清除效果较好,后期随着降水强度的增加,能见度有所降低;7月29日0时-31日23时期间内,PM质量浓度在降水过程中出现5 μg•m-3左右的低值是因为降水和较大风速的双重作用,而8月27日0时-29日23时期间内的降水过程中,风速较稳定,PM质量浓度的改变量相对较小;7月29日-31日和8月27日-29日降水过程中,平均风速与PM10、PM 2.5、PM 1.0的变化趋势均呈反相关,较高的相对湿度有利于PM质量浓度的上升;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,能见度与PM 2.5/PM10、PM 1.0/PM10的比值变化趋势均呈明显的反相关。随着颗粒物粒径的减小,其与能见度的相关性逐渐增加。 相似文献
14.
基于1980~2014年上甸子国家级地面气象台站人工观测的大气水平能见度数据和大气成分站资料,采用Mann-Kendall趋势分析及突变检验法对大气能见度进行分析,并结合气象和污染要素进行相关性检验,以了解华北背景地区大气能见度的变化趋势及其影响因素。结果表明:上甸子地区年均能见度呈下降趋势,能见度最大和最小变率出现在夏季和春季,分别为3.4 km（10 a）-1和1.7 km（10 a）-1;冬季能见度（38.1 km）最高,秋季（36.2 km）次之,春季（32.8 km）和夏季（31.4 km）较低;突变分析表明上甸子地区的年均能见度未出现明显突变。能见度受各类气象因子的综合影响。根据Person相关和偏相关的统计结果,能见度与相对湿度和风速均呈明显负相关;与气压呈明显的正相关;而与气温的相关系数时正时负,表明气温对能见度的影响具有两面性。能见度下降的主要原因为大气污染,能见度随着大气细颗粒物增加呈幂指数降低（决定系数R2=0.98,显著性水平p < 0.01）;能见度为10 km时对应的细颗粒物（PM2.5）的边界浓度为74 μg/m3;在现行的国家环境空气质量标准二级标准（75μg/m3）下,可以使华北背景地区保持较高的大气能见度（≥ 10 km）。 相似文献
15.
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
16.
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
17.
基于神经网络的广州市能见度预报 总被引：1，自引：0，他引：1
在研究了广州市能见度变化特征及低能见度发生的主要影响因素的基础上,利用广州市环境监测站2007-2009年的空气污染物（PM10、SO2、NO2）监测数据及同期地面气象要素（10min平均风速、最大风速、气温、相对湿度、露点温度、气压、24h降水量）观测资料筛选出主要的预报因子,用径向神经网络建立预报模型,并对2009年9月1日到12月25日的能见度进行预报试验.结果表明径向神经网络预报模型在能见度低于10km时预报准确率明显高于统计回归预报方程.采用分级方法统计得出在未出现低能见度情况下,中低能见度,中高能见度预报准确率分别为80％,69.6％,均高于线性回归预报方程（40％,47.8％）. 相似文献
18.
蔡仁 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2014,8(3):61-67
选用2012年11月1日-2013年1月31日的逐6 h的空气污染物（SO2、NO2、PM10）和实况气象要素（温度、湿度、能见度、风速和气压）资料,利用支持向量机和Elman神经网络方法建立空气污染物预报模型。结果表明,支持向量机和Elman神经网络方法都可以得到较为理想的预测结果,支持向量机在泛化能力方面具有显著优势,预测结果更加准确。 相似文献
19.
乌海市灰霾天气的气候特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用乌海市1971—2009年每天4个时次（或3个时次）的常规地面观测资料和2004—2009年的空气质量状况（PM10、SO2、NO2浓度值）,统计分析了乌海市灰霾的分布特征和规律以及出现灰霾时的相对湿度、平均水平能见度、2分钟平均风速、风向特征和空气质量状况。得到：（1）乌海市1971—2009年共出现165次灰霾天气,2004年以后出现了161次,最多出现在2007年和2009年;春季出现次数最多,冬季最少;4月出现最多,1月和2月出现最少;82.4%的灰霾天气出现在08时。（2）当出现灰霾时,相对湿度在60%以下占71%,相对湿度在70%以上时绝大部分是与雾同时出现;灰霾天气出现最多风向是偏南风,最多风速是≤3.0 m.s-1。（3）2004—2006年出现灰霾时92%的空气质量出现了三级轻微或轻度污染,2007年以后出现灰霾时,在冬半年空气质量绝大部分为三级轻微或轻度污染,而在夏半年大部分空气质量为良。 相似文献