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利用多因子分析和多元回归模型，对1998—2004年秦皇岛市城区空气污染物浓度逐日监测数据及气象要素进行分析，并调查污染源，得出主要污染物与气象要素的关系，建立当地空气质量预报。结果表明：上游西北地区是对秦皇岛市空气质量影响最大的污染源地；空气质量首要污染物PM10的峰值出现在4月，SO2的峰值出现在采暖季，NO2浓度全年稳定少变； SO2和PM10的浓度受风场影响较大，NO2最小；春季“南高北低”型气压场造成PM10污染指数全年最高；大于等于1 mm的降水对空气净化作用效果较小于1 mm的降水显著；春季气旋控制下，5级以上西风可形成中度以上污染，而非气旋控制下，6级以上西风才可形成中度以上污染。 相似文献
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广西城市空气质量预报技术 总被引：8，自引：2，他引：8
以南宁市为例介绍广西城市空气质量预报技术。对南宁市二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物等污染物平均浓度与气象要素的相关分析表明，污染物浓度与地面、高空气象要素相关非常好。在未来24-36小时天气预报基础上，采用动态统计预报两种模式对城市空气质量进行预报，并根据污染日的影响天气系统类型对两种模式预报结果进行订正。业务实践证明预报准确率较高。 相似文献
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2003年冬季空气质量趋势预测方法 总被引：4，自引：0，他引：4
使用短期气候趋势预报原理与短期空气质量预报相结合的方法，根据1～7月的气候特征（背景）、天气形势以及各种相关气象要素统计分析，对冬季采暖期空气质量进行综合预报。利用上述方法对2003年度（2003．11～2004．3）冬季采暖期空气质量进行了试预测。即：在2003年冬季气候预测的基础上，通过统计分析2003冬季相似年份的天气形势、污染气象条件，确定污染潜势和气象参数。并运用现业务使用的污染物浓度预报方程，计算冬季各月的逐日空气污染物（SO2、NO2、PM10）的浓度。最后综合2003年冬季气候特征预测和日空气质量计算结果，做出冬季空气污染趋势预报。 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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深圳市近年空气质量与气象条件的关系 总被引：16，自引：7，他引：9
利用近4年深圳市大气污染物的质量浓度资料和天气型统计,分析了大气污染物浓度变化与本地天气特征、气象要素的关系,总结造成深圳市空气质量夏优冬差的天气气侯原因,归纳出850hPa与地面天气型的不同组合对空气质量的影响,并由此给出各种影响的逐月分布;最后根据大气污染物浓度逐年的概率密度分布曲线和空间分布描述了近年深圳市空气质量的年际变化和空间分布特征。 相似文献
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文章通过污染物浓度时间序列的持续性和气象要素的相似性，进行了城市空气质量短期统计预报可行性分析。以深圳市空气中可吸入性颗粒物的污染指数预报为例，发展了一个基于MM5输出量的自知识统计模式，该预报方法在预报量本身的持续性水平上，预报效果改进15％左右，效果显著。该方法克服了常规预报方法的地域限制，只要积累足够量的污染场资料和气象要素资料，就可以自动、客观地完成具有一定准确度的空气质量短期业务预报。 相似文献
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城市空气质量与气象条件的关系及空气质量预报系统 总被引：8，自引：0，他引：8
利用2002年6月1日至2004年5月31日沧州市环境监测站的逐日空气质量报告数据,对沧州市空气质量及其污染物进行了统计分析,发现沧州市空气质量优良的天数居多,两年中有236天污染天气。影响沧州市空气质量的首要污染物为PM10,其次为SO2,空气质量受季节影响较为严重,冬季取暖期污染最为严重,属于“煤烟型”污染,并与天气现象、气压场、风场、总云量等气象因子密切相关。对比沧州市每日运行的空气质量预报系统,CAPPS 1.0模式比统计预报模式预报更为准确。 相似文献
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1 INTRODUCTION Since the 1930’s, urban air pollution has caused increasing concerns across the world[1]. Various pollution prediction techniques have been put into use in the 1970’s and significant results have been achieved[2]. Air quality prediction has been operational over recent years in many parts of China owing to cooperation between meteorological and environmental protection departments[3 – 9]. The prediction is conducted via either numerical model, potential or stochastic app… 相似文献
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利用普定国家气象观测站1971年1月1日-2022年2月28日逐日平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均风速、降水量等气象资料以及普定县空气污染物日均浓度、空气质量指数（AQI）等资料,运用人体舒适度指数、气象要素与污染物浓度的相关性、人体舒适度与空气质量相关性分析方法,分析普定县近50a的人居环境气候条件。结果表明：普定县平均气温、平均风速以及日照时数呈增加趋势,相对湿度、降水量以及气压呈降低趋势。常年体感主要为凉（3级）～最舒适（5级）之间,全年体感无寒冷及酷热等级,且体感舒适（含凉舒适及最舒适）月份主要为4-10月,占全年58%。普定县气温上升、风速增大、气压下降的趋势有利于污染物浓度降低,空气质量好,而相对湿度降低、降水量减少的趋势不利于污染物浓度降低,影响空气质量。普定县空气质量以4-5月、7-11月为优,且其四季空气质量均为优,表明空气质量好,人体舒适度高,适宜人居。 相似文献
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西安市环境空气质量变化特征及其与气象条件的关系 总被引：3，自引：0，他引：3
采用2002-2011年大气污染物的现状监测资料以及同期气象观测资料,分析西安市空气污染的时空分布特征及其与气象条件的关系,并探讨了空气质量为优及轻微污染以上的天气事件对应的高空典型环流形势,研究污染成因及污染物传输规律。结果表明：西安市污染较为严重的污染物为PM10,较大浓度值出现在冬季采暖期,雨水能够对污染物起到有效的湿清除作用,且空气质量状况具有明显的延续性,天气系统具有延续性是造成空气质量的延续性的可能原因;逆温的存在、最大混合层高度的降低造成大气层结稳定,风速较小,阻碍空气的对流运动,使污染物在垂直方向上的扩散能力很弱,不利于污染物扩散,易造成环境空气质量下降引起空气污染的发生。 相似文献
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利用逐步回归的数理统计方法及本溪市大气环境监测资料和地面常规气象观测资料，对辽宁省本溪市空气污染物TSP和SO2的浓度分别进行了计算分析并建立了预测方程，并对这两种污染物分别进行了预测检验。 相似文献
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基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型研究 总被引：2，自引：0，他引：2
随着城市化、工业化的快速发展,空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度,以多尺度空气质量模型（Community Multi-Scale Air Quality,CMAQ）为工具,结合中尺度WRF（Weather Research and Forecast Model）气象预报数据、气象观测数据、污染物浓度观测数据,基于极端随机树方法建立了WRF-CMAQ-MOS（Weather Research and Forecast Model-Community Multi-Scale Air Quality-Model Output Statistics）统计修正模型。结果表明,结合WRF气象预报的CMAQ-MOS方法明显修正了由于模型非客观性产生的模式预报偏差,提高了预报效果。使用线性回归方法不能获得较好的优化效果,选取极端随机树方法和梯度提升回归树方法对模型进行改进和比较,发现极端随机树方法对结合WRF气象要素的CMAQ-MOS模型有较大的提升。针对徐州地区空气质量预报,进一步使用基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型对2016年1、2、3月的空气质量指数（AQI）及PM2.5、PM10、NO2、SO2、O3、CO六种污染物优化试验进行验证,发现优化效果最为明显的两种污染物分别是NO2及O3,2016年1、2、3月整体相关系数NO2由0.35升至0.63,O3由0.39升至0.79,均方根误差NO2由0.0346减至0.0243 mg/m3,O3由0.0447减至0.0367 mg/m3。文中发展的WRF-CMAQ-MOS统计修正模型可以有效提升预报精度,在空气质量预报中具有很好的应用前景。 相似文献