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1.
《气象学报》2017,(6)
长三角4个省会(直辖市)城市(上海、南京、合肥、杭州)中,合肥与南京的PM_(2.5)浓度演变有较高的一致性。应用聚类分析的方法对2013—2015年合肥非降水日(日降水量低于10 mm)100 m高度(代表近地层)和1000 m高度(代表边界层中上部)的72 h后向轨迹进行分类,结合合肥2013—2015年PM_(2.5)日均浓度资料,探讨近地层和边界层中上部输送轨迹与长三角西部PM_(2.5)浓度的关系。近地层和边界层中上部分别得到7组和6组不同的后向轨迹;不同输送轨迹对应的PM_(2.5)浓度、重污染(重度以上污染,PM_(2.5)日均浓度大于150μg/m3)天数、能见度、地面风速、相对湿度等都有显著不同,尤其是在近地层。100 m高度,平均长度最短、来向偏东的轨迹组对应的PM_(2.5)浓度均值最高(约是组内均值最低值的2倍)、重污染天数最多,且占比最高(30%),重污染日对应的气流在过去72 h下降高度均值仅28 m,明显低于其他PM_(2.5)污染等级日;来向偏西北、长度较短的轨迹组,PM_(2.5)浓度均值和重污染天数为第2高,这一类轨迹占比14%,气流到达本地前存在明显的下沉运动,反映了远距离输送加剧本地PM_(2.5)重污染的特征。这两类轨迹常对应PM_(2.5)日均浓度的上升。PM_(2.5)平均浓度最低的2个轨迹组分别是来自东北和西南的较长轨迹组,所占比例分别为6.4%和10.3%,这2类轨迹往往对应着PM_(2.5)日均浓度下降。1000 m高度的结果与100 m高度结果类似,但PM_(2.5)平均浓度的组间差异不及100 m高度,与2001—2005年PM10浓度与输送轨迹的关系不同。对3 a中84个重污染日两个高度的后向轨迹进行聚类,近地层和边界层中上部各得到7类和6类PM_(2.5)重污染日的天气形势。近地层92%的重污染日对应的海平面气压形势场上,从华北到华东属于均压区,气压梯度小,轨迹来向以偏东到偏北方向为主,垂直方向延伸高度在950 hPa以下。1000 m高度,77%的重污染日属于相对较短的轨迹组,对应的850 hPa高度场特征为从中国西北(新疆)到东南受高压控制,长三角或位于高压底部,或位于两高压之间的均压区。这对PM_(2.5)浓度预报有较好的指示意义。 相似文献
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长三角4个省会（直辖市）城市（上海、南京、合肥、杭州）中,合肥与南京的PM2.5浓度演变有较高的一致性。应用聚类分析的方法对2013-2015年合肥非降水日（日降水量低于10 mm）100 m高度（代表近地层）和1000 m高度（代表边界层中上部）的72 h后向轨迹进行分类,结合合肥2013-2015年PM2.5日均浓度资料,探讨近地层和边界层中上部输送轨迹与长三角西部PM2.5浓度的关系。近地层和边界层中上部分别得到7组和6组不同的后向轨迹;不同输送轨迹对应的PM2.5浓度、重污染（重度以上污染,PM2.5日均浓度大于150 μg/m3）天数、能见度、地面风速、相对湿度等都有显著不同,尤其是在近地层。100 m高度,平均长度最短、来向偏东的轨迹组对应的PM2.5浓度均值最高（约是组内均值最低值的2倍）、重污染天数最多,且占比最高（30%）,重污染日对应的气流在过去72 h下降高度均值仅28 m,明显低于其他PM2.5污染等级日;来向偏西北、长度较短的轨迹组,PM2.5浓度均值和重污染天数为第2高,这一类轨迹占比14%,气流到达本地前存在明显的下沉运动,反映了远距离输送加剧本地PM2.5重污染的特征。这两类轨迹常对应PM2.5日均浓度的上升。PM2.5平均浓度最低的2个轨迹组分别是来自东北和西南的较长轨迹组,所占比例分别为6.4%和10.3%,这2类轨迹往往对应着PM2.5日均浓度下降。1000 m高度的结果与100 m高度结果类似,但PM2.5平均浓度的组间差异不及100 m高度,与2001-2005年PM10浓度与输送轨迹的关系不同。对3 a中84个重污染日两个高度的后向轨迹进行聚类,近地层和边界层中上部各得到7类和6类PM2.5重污染日的天气形势。近地层92%的重污染日对应的海平面气压形势场上,从华北到华东属于均压区,气压梯度小,轨迹来向以偏东到偏北方向为主,垂直方向延伸高度在950 hPa以下。1000 m高度,77%的重污染日属于相对较短的轨迹组,对应的850 hPa高度场特征为从中国西北（新疆）到东南受高压控制,长三角或位于高压底部,或位于两高压之间的均压区。这对PM2.5浓度预报有较好的指示意义。 相似文献
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河西走廊西部两次极端暴雨事件水汽特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
《高原气象》2016,(1)
利用常规观测资料、地面自动站雨量资料和NCEP 1°×1°再分析资料,应用水汽通量诊断分析、后向轨迹模型等方法分析了2012年6月4—5日(简称"0605")和2011年6月15—16日("0616")河西走廊西部干旱区两次极端暴雨事件的水汽输送和收支特征。结果表明,高原低涡及其前部弱高压脊共同作用下,在甘肃中西部对流层中层形成的异常偏东气流是河西走廊西部暴雨水汽输送的关键,其将来自孟加拉湾的水汽接力式的输送到河西走廊西部,有利于该地区的水汽辐合;弱高压脊的强度和位置决定了异常偏东气流的强度和最西端延伸的位置,而异常偏东气流的强度和最西端延伸的位置在很大程度上又决定了暴雨水汽的主要来源;两次暴雨过程均存在两路异常的水汽输送,随西风气流的西路水汽输送和绕高原的东路水汽输送,"0605"过程弱高压脊位置偏东偏弱,异常偏东气流由东向西扩展,最西端达到张掖,较强的西路水汽输送贡献率达到了90.02%,而"0616"过程弱高压脊位置偏西偏强且在内蒙古西部形成闭合的反气旋环流,异常偏东气流由西向东扩展,最西端位于酒泉西部,较强的东路水汽输送贡献率达到了84.6%;西(东)路水汽输送在对流层低(中)层输入较为显著。 相似文献
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在分析2016年7月28日—8月2日新疆西部罕见大暴雨过程环流形势和影响系统的基础上,利用基于拉格朗日方法的轨迹模式HYSPLIT,应用GDAS资料,模拟计算了大暴雨期间不同区域不同高度的水汽输送轨迹、主要通道及不同源地的水汽贡献。结果表明:(1)200 h Pa高空偏西急流、700 h Pa和850 h Pa低空偏东急流及辐合线和500 h Pa稳定"两脊一槽"环流是大暴雨产生的天气背景;(2)大暴雨过程中阿克苏地区北部、伊犁河谷地区和博州地区东部1500、3000和5000 m水汽输送轨迹、主要通道及不同源地的水汽贡献存在差异,其中,阿克苏地区北部1500、3000、5000 m水汽分别主要来自中亚地区、中亚地区、地中海北部,水汽贡献分别占该高度水汽的38%、46%、48%;伊犁河谷地区1500、3000、5000 m水汽分别主要来自哈萨克斯坦、哈萨克斯坦、黑海南部,水汽贡献分别占该高度水汽的100%、50%、68%;博州地区东部1500、3000、5000 m水汽分别主要来自西西伯利亚、中亚地区、东欧,水汽贡献分别占该高度水汽的58%、54%、82%。水汽在输送过程中高度多变,以偏东和偏南路径为主输送到大暴雨区上空;(3)欧洲大陆、西西伯利亚、中亚地区等陆地及黑海、里海等海洋是此次大暴雨水汽主要来源。南疆低层偏东风和辐合线在水汽的聚集及向上输送中发挥了重要作用,高空急流产生的次级环流的下沉气流在将高空水汽向下输送中扮演了重要角色。 相似文献
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利用2017年151个地面气象站的逐时观测数据和相关高空资料分析关中盆地近地面风场与输送特征。首先分析盆地内代表性站点的风速和风向观测事实,然后用CALMET风场诊断模式和轨迹计算模式获取当地逐小时风场和每日逐小时传输轨迹,分析风场类型。结果表明:关中盆地内日平均风速约1～3 m s?1,夏季风速高、秋冬季低;盆地中央的主导风向以沿地形走向的东北风和西南风为主,盆地四周测站的主导风向表现出顺着地形向盆地中央汇流的趋势。各站主导风向的季节变化不大。盆地内风场分为系统控制型、弱天气背景型和局地环流型3类,全年出现日数比例分别占8%、17.3%和74.7%。以山谷风日夜循环为特征的局地环流型风场最多。以西安城区为源点的大气输送轨迹显示,系统控制型风场以偏东北方向的输送为主,弱天气背景型和局地环流型风场的轨迹输送都大致以偏东北和偏西（以及偏西南）沿盆地走向以及偏东南朝向秦岭山地这三个方向为主。局地环流型的轨迹影响范围小,集中于盆地中央和南侧山地之间,表明这是一种不利于污染扩散的风场类型。 相似文献
6.
《内蒙古气象》2019,(3)
应用1960—2012年呼伦贝尔市雾日统计资料,对呼伦贝尔市雾日的时空分布特征进行了详细分析,并总结了雾的天气类型。结果表明:(1)呼伦贝尔市雾日的时间分布特征表现为,年际变化在均值附近波动,且呈现减少趋势;雾日季节性分布不均匀性明显,夏季7、8月是雾日最多的月份,秋、冬季节次之,春季4、5月是雾日最少的月份。(2)雾日的空间分布随地形、地貌差异很大,林区雾日明显多于牧区和农区,林区北部根河市年均日数4.14d,为最多,牧区西部的新巴尔虎右旗年平均日数仅1.69d,为最少。(3)雾的天气分型以高空影响系统分为7种类型,其中高压脊型、槽前型和冷涡(槽)底部型为雾天气的主要类型。 相似文献
7.
《干旱气象》2016,(6)
利用浙江宁波7个县(市)区的能见度、雾、霾、风速、相对湿度等气象资料和细颗粒物PM_(2.5)浓度数据,运用统计分析、后向轨迹模拟及聚类分析等方法研究了宁波地区能见度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:1980—2013年,宁波地区能见度总体呈由西北到东南逐渐转好的空间分布特征,且中南部呈逐年下降态势,而北部则呈上升趋势,这与风速和相对湿度减少有关,但不同区域其主要影响因子存在差异。能见度和PM_(2.5)浓度均有明显的季节和日变化特征,且二者呈明显反位相,相关系数为-0.532,其中冬季PM_(2.5)浓度最高,能见度最低,夏季反之;13:00—17:00为PM_(2.5)浓度谷值、能见度峰值,01:00—08:00为PM_(2.5)浓度峰值、能见度谷值。气团输送轨迹分析表明,宁波地区共有来自5个方位的6类轨迹气团,其中西北方向的轨迹4对该区PM_(2.5)浓度影响最大,偏东方向的轨迹6对PM_(2.5)浓度影响最小,能见度最好,而对能见度影响最大的是来自西北方向的轨迹2和偏西方向的轨迹3。 相似文献
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利用1961~2011年四川142个代表站的逐月雾日数资料,通过一元回归线性倾向趋势分析等方法,研究了四川雾日数的时空分布特征及变化趋势,得出以下结论:(1)四川雾日数分布有明显的区域地理特征,川西高原雾日明显比四川盆地少,高原大部地区整年无雾出现(平均雾日<1d),四川盆地平均雾日达到37d,其中峨眉山常年处于雾的笼罩之中(平均雾日达311.8d);(2)雾日数季节变化与下垫面地理特征也有密切关系,盆地雾日最多的季节是冬季,高原雾日最多的季节是秋季;(3)四川雾日数具有明显的年代际变化特征,经历了偏少-偏多-偏少的过程,总体呈现随时间增加的趋势;(4)四川年均雾日变化趋势的分布具有明显的地理特征,高原为负变化趋势,盆地为正变化趋势。 相似文献
9.
《干旱气象》2020,(4)
利用1961—2018年乌鲁木齐市5个国家气象站资料,研究不同海拔高度雾时空分布特征。结果表明:(1)乌鲁木齐市雾日受海拔高度和地形影响较大,高山带年雾日最多,其次是北部平原。(2)平原、城区和谷地冬季雾日最多,中山带春季雾日最多,高山带夏季雾日最多。城区、平原和谷地雾日的月际分布呈单峰型,峰值出现在11月至次年2月;中山带和高山带呈双峰型,峰值出现在春秋季。(3)近58 a平原和城区年雾日、季节雾日及月雾日年际变化均呈显著增加趋势,山区呈显著减少趋势。(4)乌鲁木齐不同海拔高度雾因类型和出现季节不同,受气象要素变化的影响也明显不同。平原雾季(11月至次年2月)降水量增多、温度升高、风速减小,造成相应雾日增多,而高山带雾季(5—9月)气温升高则造成相应雾日减少。 相似文献
10.
通过2014年11月下旬连续两次大雾过程的对比分析发现:22日半夜至23日上午的大雾具有平流雾的特征,处于稳定的2~4 m/s的东北偏东气流中,实况探空逆温层结不明显,弱冷空气从偏北偏东路径扩散影响,高压底部偏东气流从东海带来的暖湿水汽成为起雾的主因;而24日上午的大雾具有辐射雾的特征,基本处于准静风和低于2 m/s风向不定的情况之下,逆温层结明显,倒槽北拱东伸,地面气压场弱,天空晴朗,前期水汽条件充沛。23日大雾过程具有突发性、维持时间长的特点,预报难度大。从22—23日的数值模拟来看,除前期浙北空气中颗粒物较多、浙江西高东低及钱塘江口的地形作用等影响因子以外,高压底部的偏东气流与倒槽发展带来的东南气流的辐合对水汽输送和堆积起到关键作用,是形成23日这次长时间突发性大雾过程的主因,并且在模式的探空曲线中300 m高度以下也存在明显的逆温层,但由于高度过低以至于在常规探空图中不易被察觉。 相似文献
11.
利用江苏70个基本站多年逐时雨量、相对湿度、风向、风速以及同时段内最低能见度等观测资料,分析不同强度降雨对能见度的影响,并对比分析两种不同强度降雨造成的低能见度事件统计特征。结果表明:降雨是除雾以外,江苏低能见度的主要影响天气(14. 7%),其中稳定性弱降雨和短时强降雨影响最大。与低能见度雾事件不同,降雨造成的低能见度事件全天各时段均可能出现,发生时可伴随较强的风速(2 m/s),短强低能见度多见风速4 m/s(26. 6%)。江苏冬春两季为雨雾高发季,主要受降雨持续时间影响,对应的低能见度区间为500~1 000 m,有明显日变化。短强低能见度主要受雨强影响,多发生于6—9月,对应的低能见度区间为小于200 m,无明显日变化。两种降雨产生的低能见度事件有明显的空间分布差异,且雨雾低能见度发生时偏北风占主导,短强低能见度发生时则偏东风占主导。 相似文献
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廊坊市雾的气象条件及预报预警技术 总被引：4，自引：2，他引：2
利用1971-2000年冀中滨海平原区廊坊市雾数据、地面气象数据、冀中东部地区雾资料及国家气象中心历史高空数据、MICAPS数据,归纳了廊坊市雾及浓雾的气候特征,计算、分析了廊坊市雾及浓雾的气象条件与预报流程。结果表明：雾及浓雾是廊坊市秋冬季节最频繁的一类灾害性天气,浓雾越浓,灾害性影响特征越显著;在利于雾及浓雾形成的大气环流形势下,地面偏南偏东的微风小于等于3 m.s^-1、相对湿度大于等于50%、6 h气压差绝对值小于等于3.0 hPa及大气层结稳定,尤其1000-925 hPa存在明显逆温层是廊坊市雾及浓雾预报预警的重要参考指标;利用VB等计算机语言实现雾及浓雾的自动化初步识别;进一步探讨了冀中滨海平原区廊坊市雾及浓雾的预报预警发布技术,为廊坊市雾及浓雾的预报预警及服务提供了科学依据。 相似文献
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乔晓燕 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2020,14(3):137-143
利用2016年10月~2017年2月激光云高仪资料，分析了霾、雾、轻霾、轻雾、晴空等天气后向散射强度廓线特征，通过统计各高度层后向散射强度、后向散射强度垂直梯度的概率分布，分析了多种天气的气溶胶光学特性。结果表明：雾天气后向散射强度较霾天气大，雾厚度一般不超过300m。霾天气后向散射强度随着高度的增加减小缓慢，霾的厚度大于500m。与雾和轻雾相比，霾和轻霾天气垂直梯度绝对值取小值的概率较大。雾和轻雾天气400m高度以上垂直梯度绝对值较小，400m高度以下数值较大。由于霾区内粒子分布较均匀，雾区粒子分布起伏明显，雾区内后向散射强度忽大忽小，所以雾天气垂直梯度绝对值出现大值的概率较霾天气高。 相似文献
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上海一次连续大雾过程的成因分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用上海市遥测能见度数据、常规气象资料和T213、GFS分析资料以及GPS-PWV资料,分析了2008年1月5-11日发生在上海地区的一次连续大雾天气过程.分析表明当有天气尺度西风槽频繁活动、槽前暖湿气流不断向气层输入暖湿空气,如再遇特定暖水面或暖海面从近地面向气层输送暖湿气流时,在晴天和微风的早晨极易形成辐射雾;当东、黄海暖湿空气从近地面流向冷水面或冷陆面,如再遇江南低空偏南暖湿气流辐合聚积时,极易形成平流雾.雾区登陆距离与东风气流强弱有关,东风气流越强,雾区西进距离越长.在平流雾期间,0～300 m平均相对湿度的高湿区与雾区吻合.当绝对湿度小于3 g/kg时不会有大雾发生,绝对湿度在9～1 5 g/kg和GPS-PWV值在15 mm左右时,在合适的大气条件下容易形成大雾. 相似文献
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利用地面观测资料,对抚州市1959-2009年大雾天气气候概况及气象要素特征进行分析。结果表明,抚州市大雾年平均日数冬春季多、夏秋季少,大雾主要集中在10月到翌年4月;大雾区域分布极不均匀,东多西少,南多北少,山区谷地多平原少;大雾日数随着年代的推移总体呈逐渐减少趋势,平均以1.8d(/10a)的速度减少;大雾日数存在3-6a、12-15a和19-22a的周期变化;大雾存在明显的日变化特征,02-07时是大雾多发时段。当气温为0-10℃、相对湿度为85%-95%、风速为0-3m/s、气压为1005-1 015 hPa时,出现大雾的频率最高。一年中以辐射雾最多,占77.5%;其次是平流-辐射雾,占17.4%;平流雾仅占5.1%。 相似文献
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雾是一种严重的天气灾害,极大地影响了交通和日常生活,并可能带来巨大的经济损失。利用1958～2007年678个中国地面观测站点的雾日数资料,采用相关系数分析、合成分析等方法分析了冬季雾日数的时空特征,发现冬季多雾地区和年际变率较强地区集中在西南、华北和华南等地区。根据冬季雾日分布特征,将中国划分为3个较为独立的雾区,从水汽条件、大气稳定度及大气环流背景等方面讨论了区域气候条件差异对局地雾形成机制的影响,发现不同区域冬季雾日产生的气候条件有着明显的差异性。结论如下:西南区冬季雾的形成受水汽输送影响较小,受大气稳定度影响较大,且巴尔喀什湖东侧高压脊加强,冷空气南下,西南较易发生雾;华北冬季雾日的形成受水汽输送影响较大,伴随长江中下游水汽异常推进偏北,水汽异常大值中心偏北,且西伯利亚高压、东亚大槽以及东北低压减弱,冷空气活动较弱,华北较易发生雾。华南冬季雾日的形成受水汽输送影响较大,伴随长江中下游水汽异常推进偏弱,水汽异常大值中心偏南,且东亚大槽减弱,华南较易发生雾。 相似文献
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利用2011年2～3月广东省湛江市东海岛雷达站观测得到的12次雾过程中雾滴谱、能见度、边界层风温场资料以及常规气象资料,对沿岸海雾发生时的天气系统进行分类,分析了雾发生时的气象条件、边界层特点、微物理特征等,并对典型个例进行讨论。总结发现:海雾易出现在低压前部、高压后部和冷锋前部等天气形势下;雾过程中,地面以偏东风为主,高空以偏东、偏南风为主;雾滴数浓度(N)的平均值变化范围为170～372 cm-3,液态水含量(LWC)为0.018～0.170 g m-3,平均半径为1.71～3.28 μm。选取了一个典型个例来研究典型天气形势下海雾宏微观特征,该过程发展初期以核化凝结为主,在水汽不充足时,大量的雾滴凝结核争食水汽,使得N增加而平均半径几乎不变。根据自动转化阈值T可以看出,成熟时期碰并效率增加,大滴端数密度增加,滴谱拓宽。结合边界层气象要素演变分析发现,在夜间急流显著时,不利于雾滴生长,LWC较低;而高空风速较小,逆虚温较强可能是消散阶段平均半径出现跃增的原因。雾滴谱呈双峰分布,且瞬时谱符合Gamma分布;液态水含量与消光系数、有效半径呈正相关关系,相关系数分别为0.95和0.97。 相似文献
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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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雾和霾都是低能见度天气,生成条件相似。利用安徽78个地面站逐时观测资料,基于雾、霾发生物理条件,建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法,重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性,将安徽分为5个雾、霾分布特征不同的区域,探讨了各区域不同等级雾及重度霾出现时地面气象条件的异同。结果表明:（1）安徽省强浓雾主要是辐射雾。强浓雾、浓雾和大雾空间分布形势大体一致,淮河以北东、西部和江南都属于强浓雾高发区,但各地强浓雾的时、空分布特征和影响系统不同;重度霾有明显的北多、南少、山区最少的分布特征。（2）强浓雾年变化呈双峰型分布,峰值在1月和4月,日变化为单峰型,峰值在06时;而重度霾年变化为单峰型,峰值在1月,日变化为双峰型。（3）在强浓雾的高发时段（02—08时）,强浓雾时降温幅度最大,比重度霾平均高1℃,风速显著偏低,超过75%的样本风速低于1.5 m/s,且无明显主导风向;而重度霾时,风速比雾时明显要大,个别区域有超过75%的样本风速大于1.5 m/s,且以西北风到东北风为主。说明重度霾能否演变为强浓雾的关键地面气象因子是风速、风向和降温幅度。 相似文献