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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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基于大气化学模式WRF/Chem采用4种边界层方案（YSU,BL,MYJ和MYN3）模拟2015年全年天津地区细颗粒物质量浓度演变趋势,分析不同边界层方案对天津地区PM2.5质量浓度模拟和预报的影响,并构建多种边界层方案的集合预报产品,以期提高天津地区PM2.5质量浓度预报效果。结果表明:大气化学模式的4种边界层方案在空气质量模拟中均有较好的适用性,PM2.5模拟值与观测值相关系数达到0.76左右,晴空和大风天气BL方案表现较优,阴天和小风天气YSU和MYJ方案表现优于其他两种方案,综合所有过程没有任何单一方案具有显著优势。基于上述原因,该文开展多种边界层方案的天津空气质量集合预报试验,经过对2015年全年模拟值分析,多边界层方案和多气溶胶机制扰动的集合预报可以减小PM2.5质量浓度预报的相对误差和均方根误差,降低重污染天气预报的漏报率,提升空气质量等级预报能力,在计算资源得到保证的基础上,是一种可以提升数值模式PM2.5质量浓度预报能力的有效手段。 相似文献
3.
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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利用MODIS资料监测京津冀地区近地面PM2.5方法研究 总被引：7，自引：0，他引：7
为建立京津冀地区冬季近地面细颗粒物浓度监测方法模型,利用气象模式资料对2013年1-3月MODIS的AOD二级深蓝算法产品进行湿度和垂直订正,与同期观测的地面细颗粒物PM2.5资料进行相关分析。结果表明：AQUA的MODIS深蓝算法AOD产品更适用于建立冬季AOD-PM2.5遥感监测模型,其R2为0.33;以气象模式资料中边界层高度代替气溶胶标高对MODIS的AOD进行垂直订正,并结合IMPROVE观测的气溶胶吸湿增长特征构建分区湿度订正方法,可以提高AOD-PM2.5模型结果的精度,建立较为理想的京津冀地区冬季遥感反演综合模型,模型结果与地面监测结果R2达0.5以上。根据建立的模型计算了2013年1-3月的京津冀地区PM2.5月平均浓度,京津冀地区1月的PM2.5浓度较高,南部大部分地区空气质量已经达到重度污染水平。 相似文献
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PM2.5污染仍然是湖北省冬季大气污染的首要污染类型,且具有明显区域传输特征,重污染过程的空气污染气象条件有别于华北地区,值得关注。采用WRF/Chem不同排放情景下的模拟结果,并结合观测分析,研究了2015年12月—2016年1月湖北省PM2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征,从大尺度输送条件和局地边界层动力作用分析了外来污染物水平传输、悬浮聚集和向下传输的过程,并解释了该地区观测到的午后PM2.5浓度特殊峰值的气象成因。结果表明,湖北重污染爆发以区域传输为主,地面观测PM2.5极值对应10 m风速可达8—10 m/s,边界层0—1 km为较强偏北风输送,污染传输通量极值位于400 m高度附近,为重要传输通道,低空无明显逆温,重污染过程具有“非静稳”边界层气象特征。重污染形成的大尺度输送条件为,长江中下游及北部地区偏北风异常偏强,南部地区风速减缓,使污染物在中游平原堆积,鄂北边界风速越大,越有利污染输送增长。传输性污染主要来自偏北和东北方向的污染源输送,潜在源区贡献主要为途经偏北通道上的豫中、南阳盆地和关中地区,以及途经东北通道上的鲁、皖、苏等部分地区。PM2.5浓度日变化双峰结构的天气成因不同,21—24时（北京时）峰值为静稳性污染,11—14时峰值为传输性污染。污染输送受大气边界层高度影响,日出前大气边界层高度较低,层结稳定并伴有上升运行,使得低空外来输送悬浮聚集在400 m高度附近;日出后随大气边界层高度升高,静稳层结被破坏,在干沉降作用下高浓度PM2.5开始向下传输,并在午后地面形成峰值。 相似文献
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该文提出一种参数化预报方法,制作北京及其周边地区夏季空气质量气象条件指数预报。采用2000-2007年7-9月北京市观象台大气成分 (PM10) 逐日观测资料和华北区域气象站网加密地面观测及探空信息,分析北京地区夏季奥运会历史同期与高污染过程 (PM10浓度>150μg/m3) 关系密切的敏感气象要素和变量。引入适应度函数分级方法,计算北京周边不同观测站可能形成污染向北京输送的权重,建立北京夏季空气质量气象条件参数PLAM (parameters linking air-quality and meteorology) 预报模型。PLAM指数给出北京局地污染气象条件的客观定量诊断和预测,并可指示周边地区有利 (或不利) 于污染向北京输送的强度和方位。夏季“静稳型”气象条件参数化PLAM方法为北京奥运气象保障任务实时提供预报产品,分别用PM10及可吸入颗粒物指数 (API) 对2008年7-8月PLAM逐日预报进行检验,相关系数达到0.001显著性水平。 相似文献
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利用气象模式WRF和中科院大气所自主发展的大气气溶胶与大气化学模式IAP-AACM对2016年冬季内蒙古中部呼包鄂地区大气细颗粒物（PM2.5）的典型污染过程进行了模拟分析。结果表明,呼包鄂地区的空气质量变化主要受大范围天气形势影响。污染累积阶段,500 hPa高度上该区域受阻塞高压或弱高压脊前平直的偏西气流控制,地面为弱高压或均压场,风速较小,边界层高度低,污染物不易扩散,且气温和相对湿度较高,利于二次颗粒物生成;污染消散阶段,天气形势发生明显变化,550 hPa高度以下有强冷平流,地面易形成大风天气,利于污染物消散,伴随着冷空气的南下,下游地区的污染物也得到清除。呼包鄂区域PM2.5主要来源于本地排放,鄂尔多斯本地排放贡献大于60%,呼和浩特本地排放贡献大于80%,包头本地排放贡献达到90%,该区域空气质量的变化可以反映区域大气污染气象条件的变化。交叉相关分析发现,呼包鄂区域的PM2.5浓度与其下游的山西、河北、河南地区的PM2.5浓度具有高度的时间相关性,相位差在6～24小时。呼包鄂区域PM2.5污染的改善有赖于本地污染源的管控,该区域冬季空气质量变化可作为下游地区空气质量变化的前兆因子,有助于下游地区空气质量的预报预警。 相似文献
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利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。 相似文献
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利用2014~2019年冬季ERA5再分析资料、成都市PM2.5和PM10逐日浓度数据以及污染物（二氧化硫、氮氧化物、烟粉尘）年排放量数据,通过分析四川盆地近6 a气溶胶污染物的时间变化特征以及PM2.5浓度与气象条件的相关性,探讨了气象条件对四川盆地气溶胶污染的影响。结果表明:近6 a四川盆地冬季气溶胶污染物浓度和严重、重度污染天数均呈波动下降趋势,污染物浓度年际变化与污染物年排放量存在一定差异。首要污染物以PM2.5为主,PM2.5浓度与青藏高原及其下游地区气象条件的关系密切,与对流层低层、中高层气象要素的相关性存在差异,其中与青藏高原及其以北和以东地区850~500 hPa气温呈显著正相关,尤其是与易出现逆温层的四川盆地850~750 hPa温度的相关性最强。当850 hPa东北风较弱且相对湿度偏高、700 hPa西风较强且湿度偏低、500 hPa高压偏强且西风偏弱时,PM2.5浓度偏高;反之亦然。 相似文献
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选用2003—2004年初PM2.5连续观测资料，统计分析了北京地区PM2.5的特征、PM2.5与PM10以及PM2.5与地面气象要素的相互关系。结果表明:四季中夏季PM2.5浓度最低，冬、春两季浓度较高。PM2.5与PM10比值平均为0.55，非采暖期两者比值为0.52，采暖期两者比值为0.62；夏季该比值主要分布在0.3~0.6之间，春、秋两季该比值分布在0.3~0.8之间，冬季采暖期该比值分布在0.4~0.9之间。PM2.5与PM10比值日变化与气象条件日变化、人们日常生活习惯密切相关，沙尘天气和交通运输高峰期扬起地面粗颗粒物会导致PM2.5在PM10中的比例下降，而冬季取暖以及夏季光化学反应则会引起PM2.5的比例升高。PM2.5的浓度与地面气象要素中本站气压、相对湿度和风速有很好的的相关性，与气温的相关性较差。SO42-，NO3-和NH4+为北京地区PM2.5中主要离子。PMF源解析方法确定了北京地区5类细粒子污染源，分别是:土壤尘、煤燃烧、交通运输、海洋气溶胶以及钢铁工业。 相似文献
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选取中国汾渭平原地区作为研究对象,利用MODIS、OMI和CALIPSO多源卫星遥感资料,同时结合环境监测国控站点污染6要素等逐小时地面环境监测数据以及能见度、霾天气现象记录等地面气象要素资料,综合分析了2013—2018年秋冬季汾渭平原空气质量状况、气溶胶的组分,探讨了卫星遥感气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）与地面污染物浓度的关系,并结合中国气象局化学天气预报系统-EMI评估模式（CUACE-EMI）资料对气象条件和污染减排影响进行评估。结果表明：11个代表城市中有6个城市秋冬季有接近或超过一半的时刻处于污染状态,且污染发生时,各代表城市大多数时刻处于中度及其以上污染级别;三门峡、临汾、运城和西安是霾和重度霾高发的城市,其重度霾爆发频率高达11.63%—14.78%;汾渭平原秋冬季首要污染物为PM2.5和PM10,以污染沙尘、沙漠沙尘和烟尘为主,出现频率分别为36.24%、25.14%和22.96%;MODIS AOD与空气质量指数（Air Quality Index,AQI）、PM2.5、PM10质量浓度之间的相关系数分别为0.72、0.70和0.64;汾渭平原2018年气象条件的变化使PM2.5浓度较2013年、2014年、2015年、2016年和2017年同期上升了17.06%、1.58%、4.34%、11.25%和5.75%,减排措施使PM2.5浓度较2013年、2014年、2015年、2016年和2017年同期分别下降了8.74%、28.01%、4.93%、3.16%和42.62%。 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
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利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明：2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最多,秋季次之。重污染天气中首要污染物为PM2.5、PM10和O3,PM2.5为首要污染物占比87%,PM10占比6%,O3占比7%。小时PM2.5浓度与相对湿度、总云量、24 h变温正相关,与风速、气温、风向、1 h降水负相关。冬季相关性最好,其次是秋季和春季。90%PM2.5重污染相对湿度均为50%以上,冬季和秋季高达98%;风速大于4 m·s-1时,有0.7%的PM2.5达到重污染;降水对PM2.5有一定清除作用。升温、湿度增加和负变压有助于污染天气形成,生成过程中平均风速为1.8 m·s-1,主导风向为SW,其次是S、W。降温、湿度下降、正变压、降水有助于污染天气消散,消散过程中平均风速为3.1 m·s-1,主导风向为E,其次是NE、N。各方位3 m·s-1的风具有清除能力,偏北风具有较好清除能力,风速较其他方向风速小。 相似文献
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利用常规气象数据、颗粒物观测数据、全球大气同化系统GDAS数据、NCEP再分析资料、ERA5再分析资料等,结合数理统计、轨迹聚类、天气学分析等方法对2015—2019年秋冬季漯河重污染特征、污染输送及潜在源区分布进行分析,并通过一次典型重污染个例进行证明。结果表明:近5 a秋冬季漯河重污染过程发生频次高、持续时间长、污染程度重,AQI、PM_(2.5)变化趋势不明显,PM_(10)浓度下降趋势明显,PM_(2.5)/PM_(10)比值逐年递增,以PM_(2.5)重污染为主。秋冬季漯河主要有6种气团输送路径,东北路、偏东路轨迹短、移速慢且高度低,近距离近地层污染输送特征明显,为重要重污染通道;西北路远距离下沉沉降输送和西南轨迹近距离输送下的AQI均值及重污染概率较低,对漯河重污染贡献不高。漯河潜在源区来源复杂、范围广、强度大,其污染潜在源主要分布在河南中东部、尤其是东北部,对应东北路径、偏东路径等气团轨迹。重污染时地面偏北风是其主导风,尤其是2—4 m·s^(-1)之间偏北到东北风最为显著。两次跨区域输送表明,北路或东北路近地层输送是AQI峰值维持发展的重要原因。 相似文献
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利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006—2008年的7—9月PM2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析。结果表明:城区站各月平均PM2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因。从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2 m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用。PM2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱。当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显。 相似文献
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利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM2.5浓度最高,3月、11月PM2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM2.5平均浓度最高,达到134 μg·m-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM2.5浓度高于非采暖期的PM2.5浓度;克拉玛依PM2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM2.5浓度呈显著负相关。 相似文献
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为了解广州亚运会期间华南区域大气质量状况以及气象条件对区域本底浓度值的影响,2010年11月对鼎湖山站主要污染物NOx,SO2,O3,PM10和PM2.5进行了连续在线观测。利用MICAPS,NCEP FNL资料及后向轨迹模拟对观测时段大气污染物变化特征进行了分析。结果表明:观测时期鼎湖山区域NO2,SO2和O3平均体积分数分别为 (7.2±3.1)×10-9,(8.5±3.8)×10-9和 (28.7±9.8)×10-9。PM10和PM2.5的月平均质量浓度分别达到113 μg·m-3和81 μg·m-3,PM2.5超标日数达13 d (标准为世界卫生组织第1阶段值,日平均值为75 μg·m-3)。不同时段日变化分析表明,广州亚运会期间高值时段 (定义为PM2.5质量浓度超过世界卫生组织的IT.1标准的时段) NOx和O3平均体积分数为13.2×10-9和20.9×10-9,较2009年同期分别下降了41.3%和10.7%。不利气象要素影响和污染物区域传输作用是形成珠江三角洲区域大气本底 (鼎湖山地区) 细粒子污染偏高的主要原因。 相似文献