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相似文献
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1.
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   

2.
应用常规气象观测资料、能见度仪观测资料,分析1999—2018年锦州地区大雾气候特征及成因。结果表明:锦州地区雾日年总频次多年平均为33次,存在12 a、6 a和3 a的变化周期。锦州地区典型大雾过程主要分为弱低压槽型、雨后弱高压型。大雾存在日变化。雾前T-Td为4—14℃,风速为4 m·s-1以下,偏南风占50%,偏北风占38%,静风占12%;雾发展阶段T-Td为0—4℃,平均风速为2.2 m·s-1,偏南风占58%,偏北风占42%;浓雾阶段T-Td为0—2℃,平均风速为1.9 m·s-1,偏南风占58%,偏北风占42%;雾减弱到消散阶段T-Td逐渐升高,平均风速为3.3 m·s-1,偏北风占58%。大雾期间,均出现逆温和湿层。  相似文献   

3.
根据湖北省雷电定位系统(Lightning Location System,LLS)2007年1月1日至2016年12月31日监测资料,采用数理统计方法,对湖泊和陆地区域的地闪频次、极性、地闪密度、雷电流幅值和波头陡度等雷电参数分布特征进行了对比研究。结果表明:湖泊与陆地的雷电参数时间变化趋势基本一致。近10 a闪电频次呈明显减少趋势,正地闪比例呈上升趋势;陆地比湖泊区域的闪电频次多,春夏季湖泊和陆地闪电频次差异明显,其中,夏季陆地闪电频次比湖泊多21.1%;湖泊和陆地闪电频次日变化大致呈单峰型,13-18时陆地闪电频次比湖泊多39.7%。湖泊地闪密度比陆地小,湖泊和陆地平均地闪密度分别为2.96次·(km-2·a-1)和3.47次·(km-2·a-1)。湖泊的平均雷电流幅值较陆地大;湖泊和陆地的平均雷电流波头陡度变化不大,相差一般在1 kA·(μs)-1以下。  相似文献   

4.
利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明:这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM2.5,PM2.5平均浓度为438 μg·m-3,局地PM2.5浓度高达1487 μg·m-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s-1,风速≤ 1.5 m·s-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度(RH)增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·(100 m)-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。  相似文献   

5.
2018年1月6日河北省出现一次低槽冷锋天气系统,利用两次云粒子垂直探测资料分析层状云结构特征和演化规律,探讨冬季低槽冷锋系统层状云催化条件和催化时机。结果表明:天气系统初期西南风风速中心发生在6500 m高空时,风速随高度呈不连续分布,层状云云顶温度为-29.2℃,中低云层稀薄;3000 m以上云层粒子基本被冰化,云内过冷水含量小于0.05 g·m-3,固态含水量为0.1 g·m-3左右,3000 m以下云层有大量自然冰晶,过冷水低于0.15 g·m-3,不具备催化条件。700—3000 m高度层西南风加强,云内过冷水含量普遍大于0.1 g·m-3;2200 m风速中心风速达16 m·s-1,该高度最大液态水含量达0.38 g·m-3,冰晶浓度为6 L-1,温度为-9℃,适宜催化。低槽冷锋天气系统层状云结构特征和催化条件受槽前西南风强弱和风速中心高度影响,天气系统初期层状云云顶过高、温度过低时,层状云为不可播云。随槽线东移,风速中心高度降低,3000 m以下西南风加强,层状云转变为可播云。  相似文献   

6.
利用泰安市2018—2019年降水、风和PM2.5逐小时观测数据,分析了降水和风对PM2.5浓度的影响,并对PM2.5进行了源解析。结果表明:降水对PM2.5有一定清除作用,降雨日PM2.5平均质量浓度较非降雨日平均降低约7.2%,秋冬季节最为显著。降水对PM2.5的清除率与降水强度、降水前PM2.5初始浓度及降水时间均有关。当降水强度大于4 mm·h-1时,清除率多在40%以上;当降水强度小于2 mm·h-1、初始浓度低于75 μg·m-3或降水强度小于1 mm·h-1、初始浓度在75—100 μg·m-3范围,且降水持续时间在5 h以内时容易出现PM2.5浓度反弹现象。不同风向风速对泰安地区霾粒子清除也有明显差异,西南偏西风和东北偏东风更容易造成泰安地区霾污染,重污染期间风速超过5 m·s-1偏南风和风速超过3 m·s-1偏北风均对污染物具有有效清除作用。而区域风场相关矢结果表明重污染期间PM2.5污染物主要从广西—湖南—江西一带、安徽南部及浙江北部在西南气流引导下传输至泰安地区,本地源贡献则较少。  相似文献   

7.
利用辽宁和吉林省24座测风塔风速观测资料,应用线性回归方法对高分辨率中尺度模式近地层风速预报产品进行订正。首先通过4组不同的订正实验分析训练样本长度、样本滚动方式等对订正效果的影响,确定单点订正最佳方案,并综合线性方法在东北地区不同下垫面条件下的适用性;然后应用24座测风塔已确定的单点订正关系,尝试区域风速的平面订正,并基于剩余23座测风塔资料对全场订正效果进行评估。结果表明:训练样本的长度对订正效果影响较明显,在东北地区训练样本长度取20 d效果最佳;当训练样本长度取最优天数时,滚动系数的订正效果与固定系数的订正效果基本一致;各种下垫面通过线性订正均能取得较明显提高,其中丘陵地区效果最明显,通过订正均方根误差整体降低1.61 m·s-1,平原地区为0.95 m·s-1,沿海地区为0.91 m·s-1;平面风速订正实验显示,订正关系平面外推可取得明显的订正效果,全场平均绝对误差降低0.20 m·s-1,该方法可为订正资料匮乏区域的预报提供参考。  相似文献   

8.
利用2015-2019年太行山南麓(即山西省晋城市)O3浓度和中国太阳总辐射资料,分析了该地区O3浓度的时空变化特征,及其与风、相对湿度、降水、雾霾、气温、太阳总辐射等气象因子的关系。结果表明:O3浓度呈逐年增加趋势,夏季浓度明显高于冬季,月变化为单峰型,峰值出现在6月,谷值出现在1月,日变化白天高于夜间;O3浓度的空间分布有明显的地域差异,呈现中部和南部高,东西部和北部低的特征,表现出与气候倾向率一致的特性。风速对O3浓度影响明显,风速小于1.5 m·s-1时,O3浓度升高速度快,大于2.5 m·s-1时,O3浓度迅速减小;O3浓度与相对湿度为负相关,峰值出现在相对湿度为30%-70%的区域;不同量级降水对O3浓度的影响差异较大,中雨时O3浓度较低,其他量级较高;无降水日O3浓度明显大于有降水日。有雾霾时O3浓度明显低于无雾霾天气;O3浓度与气温具有明显正相关,与太阳总辐射也呈正相关,但是相关性低于O3浓度与气温的相关性。  相似文献   

9.
本文使用三江源机场4个声雷达和10个侧向风观测点风向风速资料,分析了三江源机场风的基本气候特征和低空风切变。结果表明:三江源机场主导风向以偏西风为主,跑道周围风速平均值在2.3~3.1m/s之间;水平风速的水平切变主要出现在跑道东头,侧向风切变要明显大于顺风(顺跑道)切变,侧向风切变跑道两头大于中部,东头大于西头;顺风切变跑道北边出现几率和强度明显大于南边。在285m~315m高度出现严重、强烈水平风速的垂直切变的频率最高,水平风速的垂直切变强度较大,出现严重、强烈风切变频率较高;平均而言15m~195m高度和275m~465m高度表现为上升气流,而在195m~265m高度多表现为下沉气流。在雷暴、阵雪、大风等强对流天气下,风速的水平和垂直切变强度均有明显的加强现象。  相似文献   

10.
以沈阳市4类植被配置方式24块城市绿地为研究对象,探究城市绿地土壤呼吸速率的时空动态变化规律及其影响因素。结果表明:土壤呼吸速率具有显著的夏季高、冬季低的季节动态规律性,偏相关分析显示,土壤温度与土壤呼吸时间动态变化显著相关。此外,植被配置方式对绿地土壤呼吸速率的影响存在差异:稀乔(5.68 μmol·m-2·s-1)>乔草(5.66 μmol·m-2·s-1)>乔灌(4.75 μmol·m-2·s-1)>乔灌草(3.84 μmol·m-2·s-1),稀乔和乔草土壤呼吸显著高于乔灌草配置。空间异质性分析显示,由疏透度导致的地表土壤温度差异,加之土壤有机质等养分条件差异可能是不同植被配置城市绿地土壤呼吸速率出现差异的主要因素。冬季和夏季拟合结果对比显示土壤温度是影响城市绿地碳排放空间异质性的主要因素,因此,如何通过合理的植被配置减少直达地表光照辐射、降低土壤温度是实现城市绿地减排的重要选项。  相似文献   

11.
为了更全面地认识豫东南极端暴雪发生发展的机制,利用常规探空和地面观测资料以及NCEP 1°×1°再分析资料,对2018年1月3-4日豫东南极端暴雪过程从环流背景,高低空急流配置及水汽输送等方面进行分析。结果表明:高空低槽、中低空急流及切变线同时配合地面强冷空气南下,是形成本次极端暴雪事件最根本的天气尺度条件;豫东南位于高低空急流耦合作用形成的强烈上升区,西南急流不但为暴雪区提供源源不断的水汽条件,还起到了动力抬升及不稳定能量释放等作用,有利于暴雪发生发展与维持。豫东南地处大别山脉与桐柏山脉东北侧迎风坡处,地形较复杂,为了探究地形对本次极端暴雪的影响,本文尝试通过WRF模式模拟豫东南地形对降水的影响,通过控制试验和敏感试验对比分析表明,山体的迎风坡一侧对降水的增幅作用达4-6 mm,而背风坡一侧对降水的减幅作用约为6 mm;低层的U风分析显示,地形消减后U风风速将减小2-4 m·s-1,并且中心位置东南移1-2个纬距,强降水中心随之东南移;垂直速度沿经度及纬度剖面均显示山体迎风坡处对垂直上升运动增幅达0.1×10-2 m·s-1;地形对水汽辐合起到明显增强作用,尤其在山体上方850-700 hPa高度辐合更加显著。  相似文献   

12.
针对2016年湖北梅雨期3次(“6·19”、“7·5”和“7·19”)暴雨过程,首先对比了汉口站探空数据与汉口、咸宁两个风廓线雷达站水平风速、风向,发现“6·19”和“7·5”过程汉口风廓线雷达站3 km以下水平风速和探空数据较为接近,而3次过程中咸宁风廓线雷达站8 km以下水平风向、风速和汉口站探空数据基本吻合。在此基础上利用风廓线雷达资料并结合常规、加密自动气象站资料,对3次过程中水平风场、平均垂直速度及其变率、水平风速垂直切变、大气折射率结构常数(C_(n)^(2))等进行分析。结果表明:(1)降水开始前西南风速明显增大,中层干冷空气入侵和地面冷池形成的中尺度偏东气流是“6·19”过程50站出现大于等于17.2 m·s^(-1)大风的主要原因,“7·5”和“7·19”过程西南急流长时间维持及1 km以下的偏东气流则是短时强降水持续时间较长的诱因;(2)梅雨期暴雨期间风廓线雷达观测的水平风速垂直切变、平均垂直速度及其变率随高度变化较小,较强上升运动区域主要集中在4 km高度以下;(3)C_(n)^(2)显示强降水发生前大气水汽含量有一增加过程,且整层水汽含量深厚,C_(n)^(2)大值区的消失对应降水结束。  相似文献   

13.
利用2006—2019年南疆地区55个国家站的逐日观测和自动站小时数据资料,研究沙尘发生的精细化特征及沙尘暴起沙风速指标阈值。结果表明:南疆沙尘中心位于塔里木盆地中部至其南缘的民丰和且末一线,表现为中部多,东部西部少的分布特点,浮尘和沙尘暴的中心在民丰,而扬沙中心在塔中站;沙尘天气季节差异明显,秋、冬季沙尘最少,以浮尘为主,春、夏季是沙尘天气的高发季节,浮尘日与扬沙日数接近,约为沙尘暴的2倍,沙尘暴、扬沙的季节差异比浮尘天气更为明显;沙尘日变化呈白天多于夜间,下午多于上午的分布特点,18—20时是南疆地区出现沙尘暴、扬沙天气的高频时段;扬沙和沙尘暴的平均持续时间短,一般不超过3 h,巴州东南部平均持续时间最长;南疆不同地区沙尘天气发生的最小风速差异较大,存在区域性规律,而极大风速分布呈东部大于西部,北部大于南部,塔里木盆地中部和南部最小,春季的极大风速平均值大于夏季,差值较小的地区在和田地区,春季的极大风速离散度也较夏季大,各站极大风速的最小值范围在1.6—9.8 m·s-1之间。  相似文献   

14.
用支持向量机方法做登陆热带气旋站点大风预报   总被引:2,自引:0,他引:2  
钱燕珍  孙军波  余晖  陈佩燕 《气象》2012,38(3):300-306
将支持向量机(SVM)回归方法应用于在登陆热带气旋影响下,每天00、06、12、18 UTC 4时次2分钟平均的站点风速预报。从2002-2007年热带气旋本身强度、站点地形情况和站点附近高低空环境场要素,设计相关因子,建立了4种预报模式,其中模式4的风速拟合误差的标准差为1.591 m·s~(-1)。用2008年8个登录热带气旋做独立样本检验,预报风速与实际风速的平均绝对值误差为1.750 m·s~(-1),标准差为2.367 m·s~(-1)。结果表明,在适当的样本截取和预报因子选取后,SVM方法建模的风速预报48小时内效果较好。  相似文献   

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