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1.
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
2.
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
3.
相比冬季大范围静稳条件下的污染堆积过程,秋季气象条件更加复杂和局地化,气象条件模拟不确定性给秋季气溶胶模拟带来了更大难度,且目前研究较少考虑气象-气溶胶因素在线模拟和联合同化。使用WRF/Chem模式和格点统计差值（GSI）三维变分同化系统,2015年10月进行了为期1个月的气象-气溶胶资料联合同化及模拟试验,并基于此讨论了气象-气溶胶资料联合同化对秋季PM2.5浓度模拟的影响。结果表明,WRF/Chem模式可以模拟出秋季污染天气过程,但对华北平原和中东部地区存在高估、西北部存在低估现象;同化地面PM2.5浓度观测资料可以改进对PM2.5浓度的模拟,上述两个地区的偏差均得到订正,6 h预报偏差均降低至6 μg/m3以内;重点针对华北地区的分析表明,秋季PM2.5污染过程与特殊气象条件（湿度升高、风场辐合、区域输送）密切相关,因此在地面PM2.5观测资料同化基础上增加常规气象资料同化,能进一步提高对华北平原气象-污染过程的表达,PM2.5浓度预报相关系数从0.86提高至0.89。气象-气溶胶联合资料同化能更加准确地模拟秋季气溶胶污染过程,为更好地开展污染成因和在气象预报框架下开展气象-气溶胶相互影响研究提供了基础。 相似文献
4.
为研究西宁市PM10的区域性污染特征,对2006年3月至2010年2月各季逐日大气污染指数（API,首要污染物为PM10）进行统计分析。利用后向轨迹模型（HYSPLIT Model）对西宁市典型污染日（API > 200）中气团的后向轨迹进行模拟,研究PM10的运动轨迹和区域性污染的可能来源。结果表明：西宁市一年中春季（集中于3月和4月）PM10污染严重,与该季节气团对颗粒物的长距离输送有关。造成西宁市重污染状况的主要天气是风沙尘,北部和西北部的沙漠地区是主要风沙源;相邻城市PM10污染峰值的提前与滞后,体现出区域性污染的传输过程。 相似文献
5.
利用2015～2019年贵州省9个城市的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物逐日监测资料及同期气象要素观测资料,分析了贵州省各市年、季大气污染的分布特征,以及各市首要污染物出现频率的季节特征,探讨了6种大气污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明:(1)贵州省总体空气质量较好,2015～2019年全省空气质量优良天数占全年90%以上,2018年空气质量为5年中最优;(2)AQI的空间分布呈现“北高南低”的分布特征,高值区在遵义、水城和铜仁,兴义空气质量最好;(3)6种大气污染物与平均气温、相对湿度、日平均气温、日降水量、相对湿度、平均风速呈高度显著相关;(4)贵州省的污染日主要集中出现在冬季,首要污染物主要是颗粒物(PM2.5和PM10),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O3。 相似文献
6.
基于上海地区2012—2016年逐日PM2.5、PM10、CO、O3、SO2、NO2的分指数（individual air quality index,IAQI）数据以及同期气象要素（风速、降水量、气温、相对湿度、总云量、低云量）、逆温数据和高空大气环流数据,分析了上海地区空气质量指数的时间变化特征和气候要素对空气质量的影响,并选取PM2.5和O3污染天气过程及其邻近的非污染天气过程,对比分析高空大气环流形势的差异。结果表明：上海地区出现PM2.5、PM10和NO2污染天气在冬季最多,分别为31.4 d、10.0 d和14.8 d,而O3污染天气在夏季最多（18.8 d）。风速和低云量是影响PM2.5污染的重要气象因素,最大相关系数分别为-0.313和-0.261,O3污染则与气温和日照时数密切相关,最大相关系数分别为0.449和0.363,PM2.5、O3污染的发生也与前一日以及当日出现逆等温天气存在较好的相关性。在PM2.5污染天气过程,上海位于槽后高压前部,850 hPa有较强西北风,而非PM2.5污染天气过程中上海位于高压后部,低层850 hPa为东南风。在O3污染天气和非污染天气过程,中国东部长波射出辐射（Outgoing Longwave Radiation,OLR）分别为正、负距平,副热带高压控制下上海晴热少云,易引起O3污染,反之上海上空云系多,不容易出现污染。 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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基于2017-2019年河源市空气质量数据,分析了河源市首要污染物的年际变化特征,同时利用2019年东埔国控站点的首要污染物与气象要素进行了相关性分析,并以典型污染日为案例,分析了气象条件对污染过程的影响。结果表明：2017-2019年细颗粒物（PM2.5）污染日比重大幅度降低,以臭氧（O3）为首要污染物的污染日逐年增加,污染形式逐渐从颗粒物污染向臭氧污染发生转变。O3浓度与温度和湿度分别呈正负相关关系,高浓度O3主要出现在（20-30℃,25%-55%）阈值之间,在吹西北偏北风时O3浓度也较高。PM2.5和PM10与湿度也呈负相关关系,温度与湿度组合在（8-13℃,40%-55%）范围内时两者容易同时出现高值;在夏季PM2.5和PM10还与温度具有较强的正相关关系,这意味着高温情况下河源有出现颗粒物与O3复合污染的可能。河源市典型污染日具有风速较小局部扩散不利的特征,低温低湿条件下容易出现PM2.5污染,且主要受到区域的传输影响;而高温低湿条件下容易发生O3污染,且较高的前体物浓度容易加剧O3的本地污染。 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
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采用1980-2011年气象台站地面气象要素观测资料、高空探空资料,时间和空间加密气象观测站资料,以及中国气象档案馆原始天气图表等资料,基于沙尘气溶胶浓度（PM10）潜势源地贡献函数PSCF（Potential source contribution function）的沙尘系统追踪方法,发展空气质量气象条件PLAM（……）指数对沙尘天气过程的路径跟踪,给出1980-2011年东北亚沙尘天气过程特征分布;采用Spline趋势分析,讨论沙尘天气系统强度的年变化特征。结果表明：基于气溶胶浓度PSCF函数和气象条件PLAM指数追踪得出,中国和东亚地区沙尘天气过程年际强度变化并非单调减弱,具有历史持续性与转折突变性并存的波状变化趋势,出现准10 a的高低频活动特征。 相似文献
11.
利用2007年6月1日-9月30日北京奥运交通路段27个自动气象站（含9个路面自动气象站）的监测资料,对各自动气象站的气象要素与北京市观象台同期气象要素进行统计相关分析,得出97个一元线性关系式,其各气象要素的相关系数（最高气温为0.9103~0.9884,最低气温为0.8777~0.9883,相对湿度为0.7499~0.9682,路面环境最高气温与路面最高温度为0.8502~0.9288,路面环境最低气温与路面最低温度为0.9171~0.9851）均通过Fα=0.01的检验。2008年8月北京奥运会期间,在北京市气象台短期预报产品的基础上,根据线性回归关系式,生成交通路段客观预报产品,并应用于服务。 相似文献
12.
利用蒙特卡罗不确定性分析方法,分析了嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS/IAP)中154个模式输入变量不确定性对臭氧模拟的影响,量化了模式在北京奥运会期间臭氧模拟的不确定性,并确定出了主要不确定性因子。结果表明:(1)在奥运会期间(2008年8月8日～2008年8月24日),北京城区臭氧模拟的平均不确定性为19ppb,不确定性存在明显的日变化特征,白天不确定性大,夜间不确定性小。(2)在白天,北京城区近地层臭氧模拟最重要的不确定性来源是局地前体物排放,其次是NO2光解系数、风向、北京周边前体物排放和垂直扩散系数。另外,地面约150m以上,对臭氧模拟影响最大的不确定性因子是风向和北京周边前体物排放;夜间,北京城区近地层臭氧模拟的最大不确定性来源是局地NOx排放和垂直扩散系数。 相似文献
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INFO 2008气象信息系统的设计与实现 总被引：1，自引：1，他引：0
气象信息是奥运会INFO 2008在线内部网络信息系统一个重要组成部分。为了满足2008年奥运会对气象信息的高时效、高安全、高质量的要求,需要建立一套安全可靠的稳定的网络体系结构,规范的数据流程、数据格式和合理的数据库等内容,从而实现气象信息在奥运比赛场地各终端实时显示气象实况、预报和预警信息。从系统目标、网络结构、软件设计、数据库设计和运行与开发环境等方面介绍了INFO 2008气象信息系统。结果表明:气象部门提供给INFO 2008系统4类气象信息数据(当日及未来6 d天气区域预报X20、区域天气警报X21、场馆实况X22和场馆未来3日逐3 h预报C49),从时效、数据种类、信息安全等方面都满足了奥运气象服务要求,可为重大气象服务活动气象信息系统的建立和实现提供参考。 相似文献
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北京奥运会期间NO2浓度降低原因分析 总被引：1，自引：0，他引：1
2002～2008年,北京市城区和近郊8月的NO2月均浓度大体呈现逐年下降趋势,其中前5年二者均以每年约10%的降幅下降,2008年发生显著下降,降幅达40%左右。利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPM/IAP),采用敏感性试验方法,评估了气象条件与污染控制措施对北京奥运会期间大气NO2浓度降低的影响,评估不同污染控制措施对NO2浓度降低的作用。研究结果表明,污染控制措施是NO2浓度降低的主要影响因素,其中面源的污染控制措施对于NO2浓度降低的作用最明显。 相似文献
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北京地区夏末秋初气象要素对PM2.5污染的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
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2m·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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北京2008年奥运会开幕日云、降水特征及人工影响天气作业分析 总被引：4，自引：3，他引：1
2008年奥运会开幕日当天北京及周边地区出现了较强对流云团,尤其是西南和东北两个方向云体发展旺盛,并且向北京城区形成“合围”之势,给国家体育场内开幕式活动的顺利进行带来了极大威胁。根据天气实况,北京市有针对性地组织实施了大规模地面火箭人工消减雨作业。利用自动气象站雨量监测、雷达云和降水探测以及卫星资料反演的云特征参量,通过对奥运会开幕式活动期间云、降水主要特征及人工消减雨作业的物理响应分析,结果显示：2008年8月8日傍晚至夜间北京西南和东北部郊区(县)对流发展较强,19时（北京时间,下同）至23时降水集中分布于北京房山区与怀柔区、密云县一带。北部—东北部对流云团和雨带在向东北方向缓慢移出过程中曾出现西伸、南压现象,西南部对流云团在进入房山区后其主体移动缓慢,雨区向东偏北移动并威胁到城区和国家体育场,最后云团沿东南方向逐渐移出北京市。结合地面火箭作业的时间、空间分布,通过对目标区内自动气象站雨量、雷达回波探测和卫星资料反演的云、降水宏微观特征参量变化分析均表明,大规模和高强度的火箭引晶作业对抑制云、降水的形成和发展起到了一定作用。 相似文献
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奥运期间天津极端天气气候事件背景分析 总被引：5，自引：4，他引：1
利用1951～2006年天津7月下旬至9月上旬的日最高气温、降水量、最大风速和8月扬沙、雾、雷暴和冰雹的观测资料,统计了对足球比赛影响较大的高温、暴雨、大风、雾和雷暴等极端天气气候事件发生的概率及分布特点,以期为2008年北京奥运会天津分赛场的足球小组赛提供气候背景服务信息。结果表明:在奥运会期间,天津易出现高温、暴雨、雷暴和雾等不利天气;而大风、扬沙、冰雹的概率相对较小。相对而言,8月中旬至9月上旬,这些不利的极端天气气候事件发生的概率小,对各项赛事的开展较为有利。 相似文献
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北京及其周边地区冬季SO2的变化与输送特征 总被引：4，自引：1，他引：3
利用实施北京市奥运空气质量保障计划"北京市与周边地区空气污染物的输送、转化及北京市空气质量目标研究"项目的有利时机,于2007年1月15～27日在中国科学院大气物理研究所北京站、香河站和兴隆站,采用先进的差分吸收光谱仪(DOAS)和SO2气体分析仪取得了高质量SO2浓度的连续观测资料,同时还获取了相应的常规气象资料和系留气艇探测的常规气象参数廓线资料.分析和讨论了北京及其周边地区的SO2污染的变化过程特征、日变化特征、输送特征、源排放特征以及与天气过程和气象条件的紧密联系.研究表明:1)北京站、香河站和兴隆站的SO2浓度逐日变化明显,变化趋势一致,通常处于同一个天气系统控制之下,SO2污染呈现区域性分布特征.2)冬季SO2浓度日变化明显,夜晚最高,15时(北京时)最低.3)SO2浓度与大气稳定度、风速、风向密切相关,风速越小、大气越稳定,SO2浓度越高;当吹西南风时,SO2浓度升高,西北风时浓度明显降低.4)HYSPLIT后向轨迹数值模拟结果和OMI卫星反演表明周边地区的SO2长距离输送对站点的贡献不能忽视. 相似文献
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通过对 2 0 0 0年 1月至 2 0 0 2年 1 2月北京市城市大气污染物SO2 ,PM1 0 ,NO2 的分析发现 :北京市主要污染物是SO2 和PM1 0 。SO2 污染月份主要发生在 1 1月至次年的 3月 ;PM1 03级以上的日数全年都有分布 ,但 4级和 5级的日数主要发生在春季和冬季 ;NO2 主要污染月份发生在 1 0月至次年的 3月 ;大多数污染物以 2 0 0 0年最为严重。对污染资料进行MHAT小波分析发现 ,北京市大气污染存在两个明显的周期波动 ,即 2 0～ 30天周期和准 5天周期 ,这说明北京市污染物浓度短期变化主要受到天气过程及大气低频振荡的影响 ,该文进一步计算了 2 0 0 0年污染资料与气象资料的相关关系发现 ,北京市污染物与日平均气温、日平均风速、每日 1 2 :0 0 (北京时 )温度梯度、相对湿度存在明显的相关关系 ,且不同的气象要素对不同的污染物浓度影响不同。 相似文献
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北京地区奥运期间大风灾害的定量评估 总被引：5，自引：3，他引：2
根据北京1971～2006年大风历史资料,对奥运期间(6～10)大风灾害的风险进行了评估.北京的春季大风日数比较多,7～9月大风日数比较少;平均每年6～10月奥运期间出现大风总日数通常为2～3天,最多5天,夏季是适合北京举办奥运会的季节.为了定量评估奥运期间大风灾害的风险,统计了1971～2006年6～10月每次出现大风日的站点数并进行归一化处理,得出奥运期间大风灾害不同等级的空间分布.在大风灾害后果等级小值时,整个北京地区大风灾害风险分布基本一致;在大风灾害后果大值时,北京的大风风险区呈南北走向分布,南部特别是西南部大风风险大,此特点可能与夏季雷雨大风及北京地形有关. 相似文献