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基于北京地区快速更新循环同化预报系统 (BJ-RUC)、WRF-Chem模式和优选的能见度参数化方案,建立了北京区域环境气象数值预报系统。对2014年全年PM2.5浓度、能见度和APEC (Asia-Pacific Economic Cooperation) 期间预报效果检验结果表明:该系统对京津冀及周边地区PM2.5浓度的预报效果较好,大部分站点的相关系数在0.6以上,特别是北京的部分站点可达0.8以上,预报结果相比观测总体偏低,随着预报时效的延长,24 h之后预报效果略有下降。相比人工观测,能见度预报结果与自动观测能见度更加接近,对持续性低能见度过程预报与实况吻合较好,对于小时能见度低于10 km的分级检验显示,预报准确率从77%左右逐级下降,2 km以下在40%左右。2014年APEC期间,系统很好地预报出北京地区空气质量指数、PM2.5浓度和能见度的时空演变特征,为APEC期间环境气象预报服务提供了有力的技术支撑。 相似文献
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京津冀及周边地区冬季能见度与PM2.5浓度和环境湿度的多元回归分析 总被引：1，自引：0，他引：1
2013年至今,中国冬季与雾霾相伴的低能见度事件频发,京津冀及周边地区尤为严重。PM2.5浓度与环境湿度是导致低能见度的最关键影响因素。为了深入研究PM2.5浓度与环境湿度对大气能见度的影响,利用2017年1月京津冀及周边地区MICAPS气象数据与PM2.5观测数据,运用天气学诊断分析方法讨论了不同相对湿度下PM2.5浓度、环境湿度对冬季能见度变化的相对贡献,按照地理环境与污染程度差异将京津冀及周边地区划分为北京-天津地区与河北-山东地区,建立了PM2.5浓度与环境湿度（由露点温度、温度代表）对能见度的多元回归方程,并对2015、2016、2018、2019年冬季能见度进行了回算检验。结果显示:相对湿度低于70%、PM2.5浓度低于75 μg/m3时,北京-天津地区与河北-山东地区能见度多高于10 km,PM2.5浓度升高是此时能见度迅速降低的主导因素;相对湿度从70%上升至85%和PM2.5浓度从75 μg/m3升高200 μg/m3的共同作用导致了能见度降低到10 km至5 km;能见度进一步从5 km下降至2 km则更多依赖于相对湿度进一步从85%升高至95%,PM2.5浓度与此时能见度相关减弱;能见度降低至2 km甚至更低主要是由于水汽近饱和状态下（相对湿度95%以上）的雾滴消光引起,与PM2.5浓度的变化关系不大。与不分组直接拟合相比,以相对湿度85%为界线,分别拟合能见度能够很大程度优化多元回归模型,相对湿度高于85%时能见度拟合值的均方根误差从9.2和5.2 km下降至0.5和0.7 km,5 km以下拟合能见度的误差大幅度减小。按相对湿度85%将数据分组所得的拟合方程对2015、2016、2018、2019年1月能见度估算结果较好,观测值与拟合值相关系数均高于0.91,为雾-霾数值预报系统提供了新的能见度参数化算法。 相似文献
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京津冀一次重度雾霾天气能见度及边界层关键气象要素的模拟研究 总被引：4，自引：1，他引：3
本文利用GRAPES_CUACE大气化学模式对京津冀地区2015年12月重度雾霾过程进行了模拟和评估。京津冀地区能见度和PM2.5模拟值与观测值的对比表明:该模式能较好地模拟京津冀地区能见度和PM2.5的逐日变化情况,但模式存在对伴随着重污染发生的低能见度模拟偏高的问题。以12月5~10日的重度雾霾过程为重点,针对地面风速、边界层高度、相对湿度、PM2.5及其对能见度的影响进行了详细分析,研究结果表明:污染过程中大部分地区过程平均风速低于2 m s-1,边界层平均高度低于600 m,相对湿度较高。模式低能见度模拟偏高可能因为:（1）模式模拟重雾霾时段的PM2.5极大值浓度偏低。（2）模拟相对湿度存在系统性偏低的误差,这一误差对能见度的影响表现为两方面,一是相对湿度会通过影响可溶性气溶胶的吸湿增长过程影响气溶胶质量浓度,导致气溶胶消光系数的计算偏低;二是目前模式中采用的能见度的参数化公式考虑了相对湿度对气溶胶吸湿增长的影响,没有考虑雾滴的直接消光作用。 相似文献
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利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM2.5气象条件评估指数，结合滚动偏差订正方法，对汾渭平原CUACE空气质量预报产品进行了检验订正，并对气象条件和污染减排影响进行了评估。结果表明：CUACE模式对空气质量指数(AQI)、PM2.5和SO2浓度预报值较接近观测值，PM10、CO和NO2预报值小于观测值，O3预报值大于观测值；对首要污染物O3和PM2.5及重度和严重等级污染的预报的TS评分最高，漏报率和空报率最小，预报偏差最接近1；滚动偏差订正方法对改善CUACE空气质量预报效果较为明显，尤其是对PM10、O3和NO2改善最为明显；汾渭平原2019年上半年气象条件变化使PM2.5浓度较2018年同期和过去5年同期分别上升了18.26%和11.18%，减排措施使PM2.5浓度较2018年同期和过去5年... 相似文献
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2009年秋冬季天津低能见度天气下气溶胶污染特征 总被引：8，自引：0，他引：8
为研究天津城区秋、冬季雾霾等低能见度天气下气溶胶污染特征,采用2009年10—12月的大气能见度及相关气象和环境监测数据,并结合一次典型雾霾事件分析PM10和PM2.5质量浓度演化过程及其垂直分布特征。结果表明,低能见度天气占秋、冬季观测时长的一半以上,其中以霾天气为主;典型低能见度过程分析显示,霾日近地层内PM2.5分布均匀,表现出显著的区域污染特征;雾日气溶胶质量浓度先升高后下降,系气溶胶粒子吸湿性增长与导致可溶性组份溶出的湿清除协同作用,低层PM2.5质量浓度显著高于较高层,其垂直分布差异与相对湿度的垂直变化和逆温层高度有关。 相似文献
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华南区域大气成分数值模式GRACEs预报性能评估 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016-2019年广东省国控站实况监测数据对华南区域大气成分数值模式系统(GRACEs)预报性能进行了综合评估。除空气质量指数AQI外,重点对PM2.5、O3及NO2进行了分析评估。(1) 模式预报性能存在年际差异,对各要素的预报值总体偏低。(2) 模式预报能较好地反映空气质量的空间分布,PM2.5中心在珠三角西北部,而O3-8 h高值区在珠三角核心区和粤东沿海,但模式对O3-8 h高值区存在显著预报低估现象。(3)模式可较好地模拟出PM2.5月变化的单峰型特征和O3-8 h月变化双峰型特征,但模式对AQI的秋冬季主峰值和春季次峰值的预报存在低估,分别与模式对O3-8 h、PM2.5的低估有关。(4) 模式能较好体现O3的午后峰值和NO2双峰值的日变化规律;模式对O3前体物NO2的预报偏差,有可能是导致随后几小时对O3浓度预报偏差的重要原因。(5) 日平均浓度预报效果检验显示模式可较好预测AQI和3种污染物的变化趋势,但对夏秋季高O3-8 h浓度预报显著偏低;模式对轻度污染及以上等级预报能力偏低,亟需提升模式对污染天气的预报能力。 相似文献
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利用2016年12月至2017年5月海南省3个地级市（三沙市永兴岛、三亚、海口）监测的PM2.5、PM10数据,对比分析其污染特征。结果表明：相较于海口、三亚,永兴岛空气质量最好,细粒子污染程度最轻且PM2.5、PM10质量浓度日变化最平稳,其主要原因是人类生产活动对空气质量的影响不大。进一步通过分析3个站点的PM2.5质量浓度与近地面气象要素（相对湿度、月总降水量、能见度）发现,永兴岛PM2.5质量浓度与能见度整体呈负相关,永兴岛在不同风速、风向上的PM2.5质量浓度最小,三亚次之,海口最大。永兴岛PM2.5的大值区主要出现在东北风向上,其他方向上的气流则相对比较清洁,且在静风或者微风条件下,永兴岛的初始PM2.5质量浓度比较低。通过每天逐6 h的72 h后向轨迹分析发现,冬季、夏季风影响期间,永兴岛分别受来源于西太平洋、南海的海洋性气流影响,这与永兴岛的空气质量有直接关系。 相似文献
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利用深圳市2007年全年逐时能见度、PM2.5质量浓度和相对湿度观测数据, 在分析大气消光机理及其影响因素的基础上确立了能见度与PM2.5之间的基本模型关系, 着重讨论分析了相对湿度对颗粒物消光影响的常见修正方式, 并通过线性和非线性回归分析筛选相对湿度影响修正因子fRH的表达形式和确定模型参数, 最终建立起适合于深圳本地情况的能见度与PM2.5之间的最优统计模型 (R2=0.43, n=8024)。进一步利用能见度与PM2.5的日平均值进行了多元回归分析, 模型拟合值与实测值之间的相关系数 (R2) 高达0.73(n=350), 而且预测偏差范围小, 较好地反映了深圳市大气能见度与PM2.5之间的定量相关关系。 相似文献
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基于GRAPES-CMAQ的中山市空气质量预报系统预报效果评估 总被引：2，自引：2，他引：2
对基于GRAPES-CMAQ模式的广东省中山市空气质量预报系统2016年的AQI等级、首要污染物、PM2.5和O3浓度预报数据进行检验评估。预报系统对中山市全年的AQI等级24小时预报TS评分为0.66, TS评分在6—7月最高。当实况AQI等级为一级, TS为0.84, 当空气质量变差时, TS明显下降, 说明模式目前对空气重污染事件的预报能力不足。模式对中山市的主要污染物O3、PM和NO2的预报TS评分分别为0.21、0.24和0.24, 其中对O3和NO2的漏报率达到0.78和0.76, 而PM的空报率高达0.71。预报系统对PM2.5的浓度预报总体略偏高, 相关系数为0.59, 但在霾污染较严重的月份中预报效果并不稳定。对O3的预报全年相关系数达到0.7, 且在O3污染较严重的7—11月, 相关系数均能达到0.5以上, 但这几个月的O3预报浓度均比实况明显偏低。从气象预报入手分析预报系统对10月2—7日中山市一次连续O3污染过程漏报的原因, 发现GRAPES模式对这段时间内整个珠三角地区日间降水的预报范围偏大, 强度偏强, 且预报的地面风速也比实况要偏大, 导致模拟O3浓度比实况明显偏低。 相似文献
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基于常规气象观测资料和PM2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明：此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。 相似文献
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北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析 总被引：11，自引：1，他引：10
利用北京地区高时间分辨率观测资料对2009年11月3—8日一次持续性雾霾天气过程中的气象因素和气溶胶演变特征进行了分析。结果表明,该次雾霾过程具有明显的阶段性特征,前期以霾为主,中期发展为雾霾交替,后期随着相对湿度减小再次转换为霾并最终消散。边界层逆温是低能见度过程形成的必要条件,但并不最终决定雾霾低能见度强度。相对湿度和PM2.5浓度是决定能见度大小的两个关键影响因子,对能见度的影响体现出阶段性特征。大部分时段PM2.5浓度是影响能见度的主要因子,当能见度小于1 km时,能见度变化更多受相对湿度影响。不同的情景计算表明,控制PM2.5浓度对于改善本次过程的能见度有重要作用。 相似文献
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针对2013年1月江苏淮安地区发生的一次连续性雾霾天气过程,分析该天气过程中PM10和PM2.5的质量浓度演变特征、能见度与气象要素之间的关系、中低层环流特征以及污染物来源。结果表明:雾霾期间PM10和PM2.5质量浓度最低值出现在05:00至07:00(北京时间,下同)和13:00至17:00,最高值出现在21:00至23:00,PM10和PM2.5质量浓度并非同时达到极大值;持续变化较小的气压梯度、较低的风速、相对湿度的增大以及PM2.5和PM10质量浓度的增高是雾霾发生发展的必要条件;能见度与气压、相对湿度、PM2.5质量浓度的相关性较好,建立回归方程,对能见度的整体变化趋势拟合效果较好;高空环流形势平稳、中低层的暖平流、持续稳定少动的地面高压场分布为雾霾天气的持续发生发展提供了有利的形势背景;稳定的层结结构、中低层偏东及偏东北方向气团的输送、本地污染源以及严重的空气污染是此次过程中能见度偏低、霾天数较多的主要原因。 相似文献
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Miaomiao LU Xiao TANG Zifa WANG Lin WU Xueshun CHEN Shengwen LIANG Hui ZHOU Huangjian WU Ke HU Longjiao SHEN Jia YU Jiang ZHU 《大气科学进展》2019,36(11):1217-1234
Severe haze pollution that occurred in January 2014 in Wuhan was investigated. The factors leading to Wuhan’s PM2.5 pollution and the characteristics and formation mechanism were found to be significantly different from other megacities, like Beijing. Both the growth rates and decline rates of PM2.5 concentrations in Wuhan were lower than those in Beijing, but the monthly PM2.5 value was approximately twice that in Beijing. Furthermore, the sharp increases of PM2.5 concentrations were often accompanied by strong winds. A high-precision modeling system with an online source-tagged method was established to explore the formation mechanism of five haze episodes. The long-range transport of the polluted air masses from the North China Plain (NCP) was the main factor leading to the sharp increases of PM2.5 concentrations in Wuhan, which contributed 53.4% of the monthly PM2.5 concentrations and 38.5% of polluted days. Furthermore, the change in meteorological conditions such as weakened winds and stable weather conditions led to the accumulation of air pollutants in Wuhan after the long-range transport. The contribution from Wuhan and surrounding cities to the PM2.5 concentrations was determined to be 67.4% during this period. Under the complex regional transport of pollutants from surrounding cities, the NCP, East China, and South China, the five episodes resulted in 30 haze days in Wuhan. The findings reveal important roles played by transregional and intercity transport in haze formation in Wuhan. 相似文献
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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
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面对日益严峻的大气污染形势,针对卫星气溶胶光学厚度（AOD）资料在灰霾数值预报领域的合理有效利用问题,使用WRF-Chem（WRF coupled with Chemistry）大气化学模式以及GSI（Gridpoint Statistical Interpolation）三维变分同化系统,利用MODIS和FY-3A/MERSI AOD资料,对一次灰霾天气过程进行了同化预报试验。试验结果显示,同化卫星AOD资料有效改善了模式初始场,MODIS和MERSI同化试验分别在AOD分析场的中心强度和空间分布各具优势,且对PM2.5和PM10的后续预报改进明显;从统计分析上看,同化试验的预报效果整体上好于控制试验,同化试验中PM2.5和PM10预报值的平均值、中值、平均偏差、均方根误差等指标均明显优于控制试验,且MODIS和MERSI同化试验分别在PM2.5和PM10预报统计结果中体现出了优势;卫星AOD资料同化能明显降低污染事件的空报率和漏报率,提高预报的TS评分和ETS评分。不同卫星AOD资料的差异对分析场中AOD的分布和强度产生了相应影响,进而影响了模式的灰霾预报效果;本次试验中,MODIS和MERSI AOD同化试验分别在PM2.5和PM10预报的评分上表现更佳。结果表明,卫星AOD资料同化对数值预报产生了积极的效果。 相似文献
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文中对比分析了2015年29个雾、霾及雾霾混合天气过程中,章丘探空站L波段探空雷达和山东省气象局院内德国14通道地基微波辐射计观测的温度资料。对观测数据实施了质量控制,检验了精度和可信度,统计分析了宏观物理参量特征和日变化规律。针对雾、霾及雾霾天气过程各选取了一个个例进行分析,分析了大气中PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO含量的变化情况,分析了相对湿度、液态水路径和综合水汽含量等的变化情况。结果表明:两种观测数据一致性较好,拟合优度高于0.97;贴地逆温层存在一定的季节变化,悬垂逆温层存在一定的差异,逆温层的变化、污染参量变化与雾霾的形成有密切关系;不同天气背景对大气物理参量有较大的影响,PM10、AQI（空气质量指数）和CO均在相同时间段出现峰值,有明显的起伏;CO峰值雾霾天气中尤为明显,由早到晚随时间峰值逐渐增大,雾天和霾天峰值较小,雾霾天气明显大于雾天或霾天。 相似文献
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2013年1—3月北京及周边地区雾、霾高发,气候特征异于常年。利用2013年1—3月北京及周边地区6个地面观测站观测资料,研究PM2.5和黑碳 (BC) 的质量浓度、区域分布特征及气象要素的影响情况。结果表明:北京及周边地区PM2.5污染呈区域性高值、污染局地积累以及由南向北输送的特征。北京上甸子站在雾、霾与清洁期间BC与PM2.5质量浓度的比值分别为7.1%和10.3%,雾、霾期间低于清洁期间;而河北固城站在雾、霾与清洁期间BC与PM2.5质量浓度的比值分别为17.5%和11.9%,雾、霾期间明显高于清洁期间。二者相反的比值特征反映在清洁的下游地区雾、霾过程中二次生成的气溶胶所占比例较污染的上游地区偏高。 相似文献
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根据2007—2013年宁波市每日8次地面观测气象资料,运用罗氏法和统计分析法计算大气混合层高度,分析其在霾日和非霾日的不同日变化特征。结果表明宁波市霾日与非霾日混合层高度均呈白天高,夜晚低的日变化特征,夏季两者差值的日变化波动最明显,波峰时间比其他季节晚3 h。混合层高度日变化趋势与风速、气温、能见度趋于一致,霾等级越重,混合层高度越低。霾日与非霾日的气温差值除冬季呈正变温外,其他季节呈负变温,冬季14时差值最小,夜间加大,春夏季凌晨差值最小,14时最大,秋季波动不明显;风速差值除冬季夜间为正值外,其余季节为负值,秋冬季差值最小、夏季最大。大气处于不稳定状态时,混合层高度随着稳定度增加而逐渐处于稳定状态时,随着稳定度增加而降低,中性大气是宁波易致霾的大气层结。霾日与非霾日大气稳定度表现不一致,中午霾日中性大气占多数,非霾日则是不稳定大气;夜间霾日稳定—弱稳定大气和中性大气所占比例相当,非霾日稳定—弱稳定大气占多数。另外,PM_(2.5)浓度在霾日和非霾日均为白天低、夜间高的日变化特征,但霾日波动大,波峰时间晚于非霾日2 h,峰值浓度也高于非霾日2.7倍;早晨或下午到上半夜是霾日的PM_(2.5)浓度两个上升时段,上午为下降时段;非霾日的两个浓度缓升(降)时段分别出现凌晨和下午(上午和前半夜)。研究成果有助于预报员了解大气混合层高度及其对霾的可能影响,从而提高霾预报预警能力。 相似文献
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综合利用中国环境监测网公布的合肥市2013-2015年大气污染物浓度数据和合肥市气象站的常规气象资料,以及激光雷达探测资料、公益性行业（气象）专项（GYHY201206011）获得的气溶胶离子成分分析结果,分析了合肥市PM2.5重污染（日均浓度>150 μg/m3）特征。结果表明:（1）2013-2015年,合肥市PM2.5浓度和重污染天数空间分布差异明显,东北部多、西南部少,1月各站差异最大。除了低浓度日（日均浓度≤35 μg/m3）,PM2.5浓度都存在明显的日变化,午后低、早晚高,且随着污染程度加重,早上峰值出现时间推后。（2）重污染日臭氧以外的气态污染物浓度都显著上升。（3）重污染日常伴随着霾和轻雾天气,以稳定、小风天气为主,重污染日白天相对湿度偏高、风速偏小,600 m以下的消光系数显著增大且峰值高度降低。（4）重污染日PM2.5中水溶性无机离子含量增高,其中NO3-含量的占比增加最多,超过了SO42-的占比。 相似文献