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1.
最近40年中国雾日数和霾日数的气候变化特征 总被引：30，自引：10，他引：20
根据1971～2010年567个中国地面观测站点的雾日数和霾日数资料,分析了我国雾日数和霾日数的空间分布、季节变化以及年代际变化特征,并且利用REOF（旋转经验函数正交）分解对雾日数进行气候区划。结果表明：（1）雾主要分布在东南沿海地区、四川盆地地区、湘黔交界、山东沿海以及云南南部等地区。霾主要集中于华北、河南以及珠三角和长三角地区。（2）在季节变化上：秋、冬季雾和霾的分布大于春夏。（3）雾日数和霾日数年代际变化明显,雾日数在20世纪70至90年代较多,20世纪90年代以后减少;霾日数自2001年以来急剧增长。（4）雾日数可以共可分为10个区,其中华北区、川渝区以及长江中下游区是雾出现频率较高的几个重点区域。 相似文献
2.
利用全国664站1961—2012年逐日霾观测资料、降水量、平均风速和最大风速资料,分析中国霾日数变化特征及其气候成因。结果表明：我国年霾日数分布呈明显东多西少特征,中东部大部地区年霾日数在5～30 d,部分地区超过30 d,西部地区基本在5 d以下。霾日数主要集中在冬半年,冬季最多,秋季和春季次之,夏季最少,12月是霾日数最多的月份,约占全年霾日数的2成。我国中东部地区冬半年平均霾日数呈显著的增加趋势（1.7 d/10a）,霾日数显著增加时段主要在1960年代、1970年代和21世纪初,在1970年代初和21世纪初发生了明显均值突变。从区域分布来看,华南、长江中下游、华北等地霾日数呈增加趋势,而东北、西北东部、西南东部霾日数呈减少趋势。持续性霾过程增加,持续时间越长的霾过程比持续时间短的霾过程增加更为明显。不利的气候条件加剧了霾的出现。霾日数与降水日数在中东部地区基本以负相关为主,中东部冬半年降水日数呈减少趋势（-4 d/10a）,表明降水日数的减少导致大气对污染物的沉降能力减弱。另一方面,霾日数与平均风速和大风日数以负相关为主,而与静风日数则以正相关为主,冬半年平均风速和大风日数减小,静风日数增加,表明风速减小导致空气中污染物不易扩散,从而更易形成霾天气。 相似文献
3.
利用1961～2012年宁夏22个气象台站逐日天气现象、能见度、相对湿度资料,采用气候倾向率、趋势系数、最大熵谱分析、突变分析等方法,分析了宁夏各区域雾日数和霾日数的空间分布及变化趋势。结果表明：宁夏雾目数、霾日数均呈南北多、中间少的空间特征,但雾日数南部最多,而霾日数北部最多。近52a来,雾日数除南部山区呈不显著的减少趋势外,其他3个区域均呈增多趋势,而霾日数各区域均呈显著的增多趋势;另外,二者均有明显的阶段性演变特征,1961—1980年为明显偏少阶段,1981～2000年为波动变化阶段,2001年以后为明显偏多阶段;雾日数具有较明显的准7．5a,4．3a周期振荡,霾日数具有较明显的准4．6a、3,0a周期振荡;各区域雾日数与霾日数均未发生突变现象。 相似文献
4.
利用1961—2016年洛阳9个县(市)地面气象观测站的雾、霾日数及相关气象要素资料,采用统计学方法分析了洛阳地区雾和霾日数的时空分布特征及影响其产生的气象要素特征。结果表明:近56a来洛阳市平均年雾日数在20世纪80和90年代较多,21世纪初开始逐渐减少,但在2015—2016年明显增加;平均年霾日数以2013—2016年最多;雾和霾日数在冬季最多,夏季最少。2000—2016年洛阳市雾日数自北向南逐渐减少,霾日数则在西部多、东部少,全区霾日数较1981—2010年明显增加。对雾、霾日气象要素的分析表明,相对湿度越大雾出现的频率越高、能见度越低,浓雾发生时相对湿度一般都在90%以上;中度和重度霾发生时相对湿度主要集中在50%~79%。雾发生时气温主要在-4.0~4.0℃之间,中度和重度霾发生时,气温分别集中在0~15.0℃和0~8.0℃,轻微和轻度霾发生时气温分布范围较大,以0~10.0℃较为集中。雾和霾出现时风速大部分在3.0m·s^-1及以下,并且主要是来自东北、东东北风向区域。 相似文献
5.
利用1960—2012年江西省89个气象站逐日雾的观测资料以及高速交通气象站的能见度观测资料,采用经验正交函数(EOF)方法,分析了江西省雾日数的时空分布特征。结果表明,江西省雾日数的空间分布特征与江西的地形地貌密切相关,分布特点总体是高海拔地区或山区雾日数多,丘陵平原湖泊地区雾日数少。雾日数最多的季节为冬季,其次为秋季和春季;20世纪70年代中期至80年代中期雾日数明显偏多,21世纪以来雾日数呈明显减少的趋势。雾日数的年际变化受地形的影响较大,高海拔地区或山区雾日数变化比丘陵平原湖泊地区的要大,属于雾日数异常敏感区域;在20世纪60年代至80年代中期表现为丘陵、平原、湖泊等地区的雾日数偏少,高海拔地区或山区的雾日数偏多,80年代以后则呈相反的分布型式。 相似文献
6.
利用1961年-2012年山西逐日天气现象、能见度、相对湿度和日平均气温资料,采用Kendall-tau方法和相关分析法研究山西雾霾日数的时空变化特征及成因。结果表明：雾多发区在中南部,北部雾日较少。霾、烟幕日数高值区出现在以大同、太原、临汾为中心线的带状区域。季节分布来看,轻雾、雾日数峰值出现在8、9月份,谷值在5月份出现;霾和烟幕日数的峰值出现在12、1月份,谷值在8、9月份出现。近50余年以来,山西雾霾日数呈现增多趋势,雾日增加趋势较弱,60、70年代为增多趋势,进入21世纪则为减少趋势;轻雾和霾日数均为显著单调上升趋势;烟幕日数也为显著增多趋势,但表现为抛物线型,90年代后期以前为增多,之后转为下降趋势。山西霾和烟幕日数与E1Nino事件有很好的对应关系,E1Nino事件发生年往往霾和烟幕日数较多,赤道中东太平洋的海温异常通过海气相互作用,引起东亚地区上空的大气环流异常,形成利于霾和烟幕出现的天气条件。山西冬季气温偏高往往导致霾和烟幕天气的增多,气候变暖对霾和烟幕天气的影响不容置疑。 相似文献
7.
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
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利用1964—2013年江西省83个站逐日霾观测资料,运用线性倾向估计等统计方法,分析江西省近50年霾时空变化特征及其与气候要素的关系。结果表明:江西霾日数呈赣中北部多、赣南少的特点,赣中的萍乡—宜春—抚州—上饶一带以及赣北北部的九江中部、景德镇北部地区是霾天气多发区,年均霾日数在30 d·a~(-1)以上。冬季霾日数最多,萍乡—宜春—鹰潭地区中北部、南昌—九江的中部以及上饶东部地区超过20 d·a~(-1),春季和秋季次之,夏季最少。12月是霾日数最多的月份,接近全年霾日数的2成。江西省霾日数呈年际增长的趋势,增长率为11 d·(10 a)~(-1),气候趋势系数为0.78,通过0.01的显著性水平检验。霾日数与平均风速和大风日数均呈负相关,而与静风日数呈正相关。近50年平均风速和大风日数呈下降趋势,静风日数呈上升趋势,这可能导致空气中污染物不易扩散而形成更多的霾天气。江西省降水日数呈减少趋势[-6.3 d·(10a)~(-1)],气温呈增暖趋势[0.15℃·(10a)~(-1)],霾日数与气温和降水日数分别呈正、负相关。 相似文献
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1981—2013年京津冀持续性霾天气的气候特征 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来我国不断增多的霾天气的一个显著特征就是持续性增强,为此,本文利用1981—2013年京津冀霾日统计资料,对京津冀持续性霾事件（定义为连续2 d及以上有烟或霾发生的天气）的基本时空分布特征和变化趋势进行了详细分析,结果表明：京津冀地区1981—2013年非持续性霾日数没有显著的变化趋势,持续性霾日数及其所占百分率均呈显著增加趋势,持续性霾日数的增加是总的霾天气增加的主要原因。持续性霾天气主要集中在北京、天津北部和河北西南部,年平均持续性霾日数占到霾的年总日数一半以上。持续性霾高发区的范围呈现年代际增大趋势,2000年之后扩展趋势显著加速。 相似文献
10.
利用1961-2010年四川盆地122个气象站观测资料,分析四川盆地年平均霾日数时空分布特征及霾日数季节和年变化趋势。探讨近50 a四川盆地大气干消光系数、风速、能源消耗和人口等因素与霾日数之间的关系。结果表明：1961-2010年四川盆地122个站年平均霾日数为62.5 d,最多的站可达100.0 d以上。霾日数有明显季节变化,四川盆地冬季霾日数最多（28.4 d）,春、秋季次之,夏季最少（5.9 d）。四川盆地有104个站霾日数年变化呈增加的趋势,其中有71个站通过了置信度99 %的检验,霾日数增加最多的是四川省内江地区的戚远,气候倾向率为42.0 d/10 a;霾日数增加最少的是成都市的新都,气候倾向率为0.4 d/10 a。四川盆地有18个站霾日数年变化呈下降趋势,仅7个站点通过了置信度99 %的信度检验,霾日数减少最多的是四川北部广元地区的南江,气候倾向率为-16.7 d/10 a。霾日数的年变化与大气干消光系数呈显著正相关,与风速呈显著负相关,与四川盆地的能源消耗和人口增长呈显著正相关。 相似文献
11.
使用2008~2012年逐日地面观测资料,揭示了安徽不同地区雾、霾、晴空天气气象条件的差异,指出不同地区要根据本地特点建立雾、霾预报指标和预报方法。3类天气差异最大的地面气象要素是能见度和相对湿度。根据3种天气前一日和当日能见度和相对湿度分布特征,全省站点可以分为3类:1)从雾、霾到晴空,能见度递增、相对湿度递减,且差异显著,如合肥站;2)雾、霾天的能见度和相对湿度均很接近,但与晴空天差别较大,如阜阳站;3)能见度在雾、霾天无明显差别,但相对湿度在雾、霾天差异显著,如安庆站。地级市测站雾后即霾的可能性较大(大于50%),县城测站雾后即霾的可能性较低(低于25%)。垂直方向,雾时相对湿度随高度下降很快,850 h Pa中位值已降到20%(安庆)和45%(阜阳)以下,霾时相对湿度随高度下降缓慢,850 h Pa中位值仍在60%左右;另外,霾天边界层中上部风切变较小,雾天和晴空天边界层中上部都存在较大的风切变。 相似文献
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利用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）数值预报产品和动态统计预报方法,对北京、天津、石家庄等14个京津冀重点城市雾霾与空气污染进行定量化的中期预报试验,包括对首要污染物PM2.5浓度和能见度的逐时定量化预报及雾霾现象的客观化判断,并对2015年10月1日-2016年11月10日试验预报效果进行了检验评估。检验结果显示:该方法对北京及周边城市未来10 d逐时和逐日能见度、PM2.5浓度及雾霾现象的预报值与观测值之间具有显著正相关系数、较高的误差减少量和TS评分等,表明基于ECMWF数值预报产品和动态统计预报方法的京津冀雾霾污染中期定量化预报技术整体上具有较高的可靠性、稳定性与预报技巧性。此外,检验指标还显示出该动态统计预报方法对能见度的预报效果要略优于PM2.5浓度预报,同时对霾的预报准确率高于对雾的预报。个例分析显示,该动态统计预报方法能提前5~6 d预报出北京地区典型持续性雾霾污染的发展过程,对持续性雾霾的提前预报预警具有较好的参考意义。 相似文献
14.
利用CE-318太阳光度计,采用Bouguer-Lamber定律,反演郑州地区2008年气溶胶光学厚度,分析该地区气溶胶光学厚度的日变化和月变化特征,并进一步分析天气条件对气溶胶光学厚度的影响。结果表明:2008年郑州地区气溶胶光学厚度与2007年持平,波长指数有所增大。气溶胶光学厚度存在明显的季节变化,春夏高,秋冬低,最低值出现在12月,郑州地区气溶胶光学厚度主要受工业烟尘影响。工作日和非工作日气溶胶光学厚度日变化趋势存在差异,交通负荷的变化可能对气溶胶光学厚度的日变化影响较大。轻雾和霾均能引起气溶胶光学厚度的显著增大,并且轻雾对气溶胶光学厚度的影响大于霾。沙尘过程中,气溶胶光学厚度急剧增大,而后逐渐下降,并逐渐恢复到正常水平,波长指数会减小。 相似文献
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导致空气质量变差的天气,并非只有雾和霾,还有沙尘暴、扬沙、浮尘等天气。为更好地掌握咸阳地区空气质量的时空变化特征,从而为政府治污降霾提供有力依据,将气象观测中能见度小于10 km的雾、霾、沙尘暴、扬沙、浮尘等影响空气质量的天气,统一定义为“广义雾霾日”,并将其划分为轻微、轻度、中度和重度4个等级。通过研究发现,咸阳市区“广义雾霾日”与实际污染日数的相关性比普通雾霾日的相关性更好,能更好地反映空气质量的变化状况。咸阳市区能见度与空气质量监测数据之间存在较明显的对数负相关关系,即能见度越小空气质量越差,能见度越大空气质量越好,故“广义雾霾日”可在一定程度上反映咸阳地区的空气质量状况。空间变化上,咸阳地区的“广义雾霾日”空间分布呈现由南向北递减的趋势,兴平的最多,旬邑的最少。时间变化上,市区和旬邑“广义雾霾日”年际变化呈现减少的趋势,兴平的年际变化不明显,乾县的年际变化呈现增多的趋势。市区的“广义雾霾日”在10月至次年1月间较多,此期间恰好是市区风速较小、降水较少的时段;而“广义雾霾日”较少的时段内,市区的风速较高,降水较多。在“广义雾霾日”出现较多的时段内,重度等级日数明显增多。 相似文献
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利用气象、土地利用等资料,采用统计方法,对河北省雾霾的特征及诱因进行了研究,结果发现:1)河北省多年平均雾霾日数分布情况呈由西南往西北逐步递减的趋势;各季节雾霾天能见度的空间分布不同,秋冬雾霾较为严重,自西南向东北呈递减的趋势,夏季自西南向东北呈递增的趋势,春季则自东南向西北呈递增的趋势。2)河北省近几十年来雾霾日数增加明显,增长斜率为0.45,但低能见度日数并不随雾霾日数增加而增加,主要是因为雾日数持续减少。3)河北省雾霾与国内生产总值(Gross Domestic Product,GDP)、能源消耗总量呈正比关系,而与机动车数量相关性不大。 相似文献
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1980~2013年安徽霾天气变化趋势及可能成因 总被引：4，自引：0，他引：4
对1980~2013年安徽省霾日数的时空变化趋势及可能原因进行了分析,结果表明:(1)1980年以来,霾天气年均发生日数总体呈上升趋势,年际波动较大。不同年代,霾高发区的位置不同:20世纪80年代平均为5.5 d,沿江到江淮之间有零星的高发区;20世纪90年代平均为8.5 d,高发区在沿江中西部的望江和池州、省会合肥、淮北北部的萧县和灵璧;2000年代,平均发生日数为8.7 d,有3个高发区,分别是以合肥为中心的江淮之间中部、沿淮中部地区和沿江中东部地区。(2)按地理位置把安徽省分为6个子区,不同子区年霾日数的变化趋势不同:皖南山区变化较平缓,沿淮地区2000年后上升明显,淮北北部和沿江有先升后降的趋势。(3)地级市平均霾日数呈显著上升的趋势,而县城霾日数上升速度缓慢,且在2008年之后有下降趋势。(4)城市化和汽车拥有量激增导致氮氧化物排放量快速增多,可能是2000年之后地级市霾日数显著增多的主要因子,而县城霾日数变化的驱动因子可能是气候变化原因,如东亚季风强度的变化。 相似文献