共查询到20条相似文献，搜索用时 15 毫秒
1.
《气象与环境学报》2017,(5)
基于华北区域气象中心、华东区域气象中心、华南区域气象中心和国家气象中心环境气象业务数值模式2015年1—3月的预报结果,从能见度和空气质量两个方面对环境气象业务数值模式的预报效果进行了对比检验。结果表明:随着能见度降低,各数值模式的预报能力均逐渐下降,对于1 km的能见度,仅华北区域模式和国家级雾霾数值预报业务系统(CMA Unified Atmospheric Chemistry Environment,CUACE)模式表现出一定的预报技巧,其中华北区域模式和CUACE模式对北京本地24 h能见度预报的TS评分分别为0.20、0.10;CUACE模式总体能见度预报误差较各区域数值模式均偏大;CUACE模式和华北区域模式、华东区域模式、华南区域模式能见度预报值与观测值的相关系数普遍低于0.6。随着空气质量下降,各数值模式AQI的预报能力均逐渐下降;AQI为优等级时,各数值模式AQI预报的TS评分均较高,其中空气质量较好的华南地区空气质量等级预报的TS评分最高,为0.81;总体上24 h的AQI预报,区域模式优于CUACE模式;48 h和72 h的AQI预报,CUACE模式优于各区域模式。各数值模式PM_(2.5)浓度的预报值普遍较观测值偏低,华南区域模式24 h的PM_(2.5)浓度预报误差相对较小,华北区域模式和华东区域模式24 h的PM_(2.5)浓度预报误差相对较大;CUACE模式PM_(2.5)浓度的预报误差较各区域模式均偏大,CUACE模式PM_(2.5)浓度预报值与观测值的相关系数较各区域模式均偏低。 相似文献
2.
《气象与环境学报》2017,(1)
为了检验CUACE模式指导产品在合肥地区的预报性能,本文利用合肥地区PM_(2.5)、PM_(10)、O_3监测资料对中国气象局下发的2014年3月至2015年2月合肥地区空气质量CUACE模式指导产品的预报效果进行了检验。结果表明:2014年3月至2015年2月合肥地区CUACE模式指导产品AQI和PM2.5浓度的预报值接近实测值,PM_(10)浓度预报值略小于实测值,O_3浓度的预报值明显偏大,但O_3浓度的预报值与实测值相关性最好,AQI、PM_(2.5)浓度和PM_(10)浓度预报值与实测值之间的相关系数均为0.3—0.4。实测空气质量等级为良时,CUACE模式空气质量等级预报的TS评分最高,漏报率和空报率最小;实测首要污染物为PM_(2.5)时,CUACE模式首要污染预报TS评分最高,漏报率和空报率最小。CUACE模式的预报性能并未随预报时效的延长而降低,CUACE模式指导产品总体预报效果较好,可为合肥市空气质量预报提供指导。 相似文献
3.
基于CUACE(CMA Unified Atmospheric Chemistry Environment)和CMAQ(Community Multiscale Air Quality)空气质量模式预报产品,应用BP(Back-Propagation)人工神经网络法建立沈阳市不同地点小风和高湿条件下PM_(2.5)浓度集成预报模型,并对预报结果进行检验。结果表明:与单一空气质量模式相比,集成模型预报的PM_(2.5)浓度更接近实测值,预报的PM_(2.5)浓度的平均偏差和归一化均方误差均明显减小,预报的PM_(2.5)浓度的模拟值在观测值两倍范围内的百分比(FAC2)明显提高。集成模型能较好地预报PM_(2.5)浓度高值的变化,且显著提高了沈阳市外围城区PM_(2.5)浓度的预报水平。集成预报模型可以实现CUACE和CM AQ两种空气质量模式产品的最优综合,对空气质量的实时预报具有一定的参考价值。 相似文献
4.
利用全国地面及高空站点观测资料,对西北区域数值预报业务试验系统(northwest mesoscale numerical prediction system,NW-MNPS)2015年5月1日至2016年4月31日的预报结果进行检验分析,评估NW-MNPS模式对西北区域地面、高空要素及降水的预报效果。结果表明:NW-MNPS模式对西北区域气象要素预报整体效果较好,误差均在合理范围内。其中,对地面2 m温度预报白天偏低,夜晚偏高,昼夜差偏小;对2 m比湿预报白天偏高,夜晚偏低,昼夜差偏大;对10 m风速预报整体偏大。该模式对高空温度预报偏低,比湿预报偏高,风速预报低层偏大、高层偏小;对24 h降水预报,小雨、中雨的预报普遍偏多,而对大雨及以上量级的预报普遍偏少,尤其是大暴雨的预报。 相似文献
5.
Trends of surface PM_(2.5) over Beijing–Tianjin–Hebei in 2013–2015 and their causes: emission controls vs. meteorological conditions 
下载免费PDF全文
下载免费PDF全文 《大气和海洋科学快报》2017,(4)
文章以2013年为基准年对京津冀地区2014–15年的PM_(2.5)浓度变化趋势作了分析,并结合区域空气质量模式NAQPMS研究了气象条件和大气控制措施对PM_(2.5)浓度变化的贡献。研究结果表明:京津冀地区2014–15年PM_(2.5)年平均浓度较2013年有明显下降,其中:南部城市(邢台、邯郸、石家庄和沧州)PM_(2.5)浓度下降由气象条件和排放源控制共同作用,排放源控制起主导作用;天津市和廊坊市2014年PM_(2.5)浓度下降有赖于排放源控制,气象条件总体不利于污染物扩散,2015年则由气象条件和排放源控制共同作用,以排放源控制为主导作用;受制于不利气象条件影响,北京市PM_(2.5)浓度下降幅度较其它污染城市更小(2014和2015年分别为4%和9%)。在采暖季和非采暖季的对比中,2015年采暖季期间,整个区域重污染下的PM_(2.5)浓度下降幅度显著大于其它时期,这表明当前该区域大气污染治理正朝精细化的方向发展。 相似文献
6.
西南区域中心模式SWC-WARMS降水偏差分析 总被引：1，自引：1，他引：0
本文利用2014—2015年5—10月12(24)h累积降水资料和西南区域模式(SouthWest Center WRF ADAS Real-time Modeling System,SWC-WARMS)36(72 h)预报时效内降水预报资料,从概率和频次角度分析不同海拔高度地区观测和模式降水在量级及空间分布上的特征差异。结果表明,SWC-WARMS模式各预报时效各量级降水的概率密度均比观测偏大,并向10 mm以下雨量集中,且随预报时效延长偏大更显著;模式与观测降水的概率密度曲线差异在盆地小于高原,地形差异小的区域小于地形差异大的区域。SWC-WARMS模式对四川地区降水预报存在雨日较观测明显偏多,量级偏大,降水频次高值区范围偏大、出现虚假高值区等系统性偏差。此外,模式预报在20—08时比08—20时优,24 h累积降水预报优于12 h降水预报,尤以中雨及以上量级降水落区预报为甚。最后,模式极端强降水预报在20—08、20—20时较实况偏大,08—20时,模式预报在盆地较实况偏小,川西高原和攀西地区偏大。 相似文献
7.
为降低单个模式预报的不确定性和提高多模式集成空气质量预报系统的精细化程度,利用Cressman插值初步建立了我国0.25°X0.25°网格化污染物实况。结合4套空气质量数值预报模式,通过均值集成、权重集成和多元线性回归集成分别逐格点建立了集成预报。在预报当天各单一模式和集成方法前50 d预报效果评估基础上,建立了最优集成预报。对2018年12月19一22日一次重污染过程中集成预报的PM_(2.5)浓度评估结果显示:在污染较重时刻,最优集成预报与观测之间的归一化平均偏差(NMB)值在重污染地区保持在—20%～40%,对污染程度为良及以上区域的预报范围相较于单个模式更接近观测。整个过程中,最优集成在大部分污染区域与观测之间的NMB值为—20%～20%,均方根误差(RMSE)值为35～75μg·m~(-3),相关系数(R)值大于0.4。相较于所有单一模式和其他集成方法,最优集成在全国最多的格点有着较高的总体评分。在污染最重区域的8个城市,最优集成预报的污染过程平均开始和结束时间分别比观测时间早1.8和6.9 h。未来需融合卫星反演和地表观测来提高网格化污染物实况的精细化程度,利用降尺度、主客观融合和滚动订正等方法进一步提高网格化多模式集成空气质量预报的准确率。 相似文献
8.
为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。 相似文献
9.
基于肇庆市2014—2018年PM_(2.5)质量浓度数据,使用HYSPLIT模式计算肇庆市干季的后向气流轨迹,并应用聚类分析法、潜在源贡献因子分析和质量浓度权重轨迹分析方法评估PM_(2.5)污染物的外来输送特征和潜在源区。结果表明:(1)2015—2018年肇庆市PM_(2.5)污染维持在较高水平,2017—2018年PM_(2.5)污染略有加重趋势;(2)污染较重的月份主要在1—4和10—12月,1月PM_(2.5)污染最严重,而6月PM_(2.5)质量浓度最低,5、7和8月无PM_(2.5)污染超标;(3)全年PM_(2.5)日平均质量浓度与风速相关性最高,干季与风速的相关系数有所提高;(4)干季影响肇庆的气流有5条,其中超过1/2源自东北和偏北方向的气流,来自东北方向的气流轨迹对PM_(2.5)污染贡献最高,其次来自偏西方向绕过珠三角北部进入肇庆的轨迹和广东省内短距离输送的轨迹;(5)肇庆市干季PM_(2.5)外来输送潜在源区主要位于肇庆辖区内和珠三角中南部城市以及粤东、粤东北部分地区,其中佛山、珠海、中山、东莞、惠州、广州南部对肇庆PM_(2.5)质量浓度贡献均超过60μg/m;。 相似文献
10.
基于CMAQ空气质量模式的报文资料和江门环境监测站资料,对2013年12月至2014年2月份CMAQ空气质量模式在江门市的应用进行了效果检验,分析了AQI和SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)等要素的预报值与实际观测值之间的误差和预报效果,结果表明:模式对AQI 24、48和72 h时效的预报值都比实测值偏高、预报时效越长、偏离越大;离散程度越高,可靠性也越差。整个冬季AQI 24 h时效预报值与实测值相关系数高达0.72,模式能够准确把握AQI的变化特征,48和72 h时效相应的相关系数分别为0.55和0.4。模式对SO_2、PM_(10)、O_3和PM_(2.5)的预报容易偏高,对NO_2和CO的预报容易偏低。6种要素预报效果较好的是PM_(2.5)和PM_(10);预报效果最差的是CO,无论是平均偏差、离散程度、相关系数和可靠性等,明显低于其它要素。 相似文献
11.
利用2015—2016年全国PM_(2.5)质量浓度站点资料及CCMP(Cross Calibrated Multi-Platform)风场再分析资料,对中国华北、长三角、珠三角以及四川盆地主要城市在PM_(2.5)污染下的近地面风场及其影响进行统计分析。结果表明:(1)近地面风速与PM_(2.5)质量浓度表现为负相关,低风速有利于PM_(2.5)的积累,但是该相关关系并不完全显著,体现出"冬强夏弱"的季节性差异;(2)不同地区PM_(2.5)质量浓度对不同风向的反应不同,华北地区在偏南风主导下PM_(2.5)质量浓度较高,长三角则是在偏西风主导下PM_(2.5)质量浓度较高,而珠三角地区冬季PM_(2.5)质量浓度较高,主导风向为偏北风;(3)通过分析地面散度场发现不同地区主导的污染类型不同,华北地区、长三角以及珠三角污染类型主要为区域性污染,四川盆地主要为局地型污染。 相似文献
12.
《湖北气象》2017,(4)
使用北京区域环境气象数值预报系统2015年11、12月和2016年1、5、6、7月PM_(2.5)浓度的模式模拟结果与同期有限观测资料进行相关分析,探索在站点稀少情况下如何确定最优测站分布策略的方法。通过模拟结果与有限观测资料的结合,使用观测资料筛选比较好的模拟结果,可以得到有较高空间分辨率和一定时间序列长度的资料,进而可以进行站点代表性分析确定最优站点分布。基于该方法分析了北京地区气溶胶观测的站点分布策略。北京地区PM_(2.5)浓度呈南高北低的分布,另一个显著的特点是有沿地形分布的特点。冬季与夏季明显的区别是,夏季PM_(2.5)浓度变化比较大的区域在西南部,而冬季该大值区沿地形向东北扩展比较明显。总体上,观测站点分布宜在北京西南部采用较小的站距,向北向东站点距离逐步增大。针对冬季观测站点分布的显著特征是西部沿山一带需要较高的站点密度。要获得相同质量的空间分布特征,冬季站点总体密度比夏季高。 相似文献
13.
《贵州气象》2015,(6)
选取贵阳市环保站2013年3月—2014年2月共12个月的主要污染物(PM_(10)、PM_(2.5)和O_3)浓度的小时均值进行分析,发现PM_(10)和PM_(2.5)在20时—次日08时较容易出现日最大值,O_3在12—18时较容易出现日最大值,PM_(10)和PM_(2.5)污染物浓度的月平均,以夏季最低,冬春两季最高,这可能与贵阳市冬春两季的采暖有一定的关系。而O_3浓度的月平均值以冬夏两季较低,春秋两季较高,但整体变化幅度不大。分析以上3种污染物和气象要素的相关性发现,湿度对污染物浓度较大,呈负相关。运用逐步回归方法分别建立PM_(10)、PM_(2.5)和O_3的预报方程,其中PM_(10)的预报方程预报等级的准确率为67.81%,订正后准确率为70.55%;PM_(2.5)的预报方程准确率为65.75%,订正后准确率为71.23%,故业务对PM_(10)和PM_(2.5)的预报中可以参考订正值。O_3的预报方程准确率为70.55%,订正后准确率为68.49%,业务中预报O_3可以直接参考预报值。 相似文献
14.
为探讨“人类活动—大气污染—气温变化”的关系反应链,从宏观尺度阐明PM_(2.5)浓度变化对气温的影响,利用1951—2017年中国822个气象站点日最高气温、日最低气温和日平均气温资料,1998—2016年中国年均PM_(2.5)浓度遥感图像数据、地表太阳辐射数据,1998—2016年中国各省(区)逐年能源消耗总量、地区生产总值及夜间灯光指数数据,运用Slope趋势变化分析方法与相关性分析法,分析了中国PM_(2.5)浓度的变化趋势及其影响因素。结果表明:1998—2016年中国黄淮海区、东北区PM_(2.5)浓度上升速度最快,分别为1.42μg·m^(-3)·a^(-1)、1.44μg·m^(-3)·a^(-1),而其他地区相对变化不明显;黄淮海区PM_(2.5)浓度平均值高,地表太阳辐射降低,对该区年最高气温有明显的抑制作用,但对年平均气温和年最低气温的影响不明显。东北区PM_(2.5)浓度增长速率较高,但年平均浓度值低,该地区有着较高的水热配合度,PM_(2.5)对年最高气温的抑制作用不明显;能源消耗总量与PM_(2.5)浓度呈显著的正相关。 相似文献
15.
为了解和掌握上级指导产品对石家庄市空气质量预报的适用性,进一步提高石家庄市空气质量预报的准确性,利用国家气象中心(NMC)、北京区域气象中心(BJ)和河北省气象局(HB)空气质量预报产品,对石家庄市夏季4种主要污染物PM_(2.5)、PM_(10)、O_3和SO_2的预报进行了对比检验,结果表明:1)NMC对4种污染物的预报效果均逊于HB和BJ的,对PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2的预报值明显较实况偏大,尤其在发生重污染天气时,对PM_(10)和PM_(2.5)的空报率高达90%以上;2)HB对PM_(10)和SO_2的预报效果好于BJ的,对SO_2的预报值与实况值均在一个等级范围内,发生重污染天气时,对PM_(10)的预报效果好于BJ的,预报值更接近于实况,但对重污染向优、良转折天气的预报值偏高;3)BJ预报PM_(2.5)和O_3的效果好于HB的,对O_3的0级误差级别预报准确率高达90.5%,对PM_(2.5)优到轻度污染等级的预报效果较好,但对重污染天气的预报值低于实况。 相似文献
16.
结合贵阳基准站气溶胶质量浓度观测中出现的数据异常情况,提出相应质控措施,编写小时数据检查程序以提醒值班员及时查看报警原因,尽量减少原始数据的缺失及野值的产生。采用7-5-3hanning平滑滤波法,将处理后的PM_(2.5)数据与原始分钟数据比对,结果显示该方法在剔除异常值的同时保留了原序列应有的变化特征。利用2013—2016年本站PM_(2.5)质控数据及同期气象资料对PM_(2.5)质量浓度的变化特征进行了简要分析,结果表明,PM_(2.5)月均浓度呈现明显的冬高夏低的单谷多峰走势;以2013年1月一次连续9 d以PM_(2.5)为首的空气污染时段为例就PM_(2.5)质量浓度与同时段气象要素的相关性进行分析,数据显示PM_(2.5)与风速、降水呈明显负相关性,即风速越大,PM_(2.5)浓度越小,降水对净化空气作用明显,PM_(2.5)浓度明显降低。 相似文献
17.
本文对2016年春节期间(2月7—13日)上海市空气质量及其成因进行了分析,并与2014年和2015年同期空气质量进行对比。结果表明:2016年春节期间上海市空气质量以优良为主,仅正月初一受除夕夜烟花爆竹燃放及不利大气扩散条件的影响,为三级轻度污染;通过对春节期间气象条件、后向轨迹及全国污染分布分析可知,除夕夜上海市大气扩散条件较差,有利于污染物在本地累积,另外上游地区污染物向本地输送也是造成2016年上海市除夕夜空气污染的主要原因之一;通过对比分析上海市烟花禁燃区域内外PM_(2.5)小时浓度的变化及PM_(2.5)浓度差值的绝对值可知,烟花禁燃对污染排放具有一定的控制作用。通过对2014—2016年春节期间上海市PM_(2.5)浓度的分析可知,总体2016年春节期间细颗粒物PM_(2.5)污染明显低于2014年同期,与2015年同期相比2016年春节期间空气质量具有PM_(2.5)峰值浓度低且污染持续时间短等特点,春节期间由于停产和停工使排放源减少,因此对上海市空气质量的改善效果明显。 相似文献
18.
《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
19.
《气象与环境学报》2016,(6)
本文基于CUACE系统,利用2015年4—5月沈阳市大气环境观测数据对沈阳地区春季空气质量的预报效果进行了校验和修正。结果表明:CUACE模式对6种污染物(PM10、PM2.5、NO2、O3、SO2和CO)质量浓度的预报值普遍小于观测值,对PM10浓度的预报存在严重低估。CUACE模式预报的沈阳地区春季日首要污染物多为PM2.5,而观测表明沈阳地区春季PM10和PM2.5为日首要污染物的日数相当。同时,CUACE模式预报的空气污染等级与实际观测的空气污染等级相比存在较高的等级偏差率。利用污染物观测浓度和预报浓度之间的线性拟合公式修正CUACE模式的预报结果,修正后首要污染物的预报结果与实际观测结果基本吻合,同时空气污染等级的预报准确率也明显提高,提高幅度为50.0%—80.0%。 相似文献
20.
基于湖北省PM_(2.5)大气成分逐日监测数据和高分辨率气象再分析资料,利用EOF方法对2015—2016年湖北省近两年冬季月份PM_(2.5)的污染分型并分析其天气特征,探讨PM_(2.5)质量浓度与大尺度环流因子相关性,并计算得到海平面气压指数。结果表明:冬季PM_(2.5)质量浓度湖北中部高于东西部,时间序列上存在较大波动,且近两年有明显下降趋势。湖北省冬季PM_(2.5) EOF前4个特征向量时间系数的方差贡献为86. 2%,能够反映PM_(2.5)空间场的主要特征。湖北省PM_(2.5)污染的天气型特征主要有两类:传输型污染和本地累积型,前者造成的PM_(2.5)污染浓度高于后者。传输型分别表现出全区污染、西部污染和中北部污染,全区污染时段湖北近地层以偏北气流为主,有利于将北方地区PM_(2.5)输送到湖北省;西部污染在于偏东气流将东部污染物以及沿海地区水汽输送到湖北省,同时受鄂西山脉的阻挡,污染物在湖北省西部地区聚积;中北部污染表现为东北和西北气流的汇集效应。本地累积型在静稳天气条件和地形共同作用下造成湖北东部污染和中南部污染。三种传输型污染物输送通道分别为北路输送、东路输送和东北路输送。东亚冬季风系统的高层东亚大槽和低层大陆冷高压减弱时,PM_(2.5)质量浓度增加。关键区的海平面气压相关指数与湖北省PM_(2.5)质量浓度和EOF第一模态时间系数相关性较好,对预报预测有一定指示意义。 相似文献