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相似文献
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1.
雾霾天气个例气象条件对比分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
应用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料和L波段探空资料从环流形势、扩散条件和边界层特征3个方面对2013年两次雾、霾天气个例进行对比分析,结果表明:500hPa西北气流冷平流、地面弱风场、垂直速度呈弱上升-下沉的垂直分层特点和逆温是两次雾、霾天气出现和维持的共同特征。地面西北风、850hPa弱冷平流、近地层浅薄的接地逆温(100~200m)和湿层与霾天气对应,地面偏东风、850hPa暖平流、925hPa以下深厚的悬浮逆温(400m)和湿层与雾天气对应,霾过程较雾过程逆温强度强,上升运动高度高。消散时雾较霾下沉运动中心高度低,强度弱;霾消散时接地逆温特征变化不大,雾消散时悬浮逆温有底部抬升和大气稳定层结向中性层结转变的变化特征;但均有下沉气流接地、垂直风切变较强和高层低露点干空气下传到地面的特点。  相似文献   

2.
孙艺  林倩 《气象科技》2020,48(2):292-298
2016年12月30日至2017年1月8日,山东出现了以PM2.5为首要污染物、持续几天、大部地区重度以上污染的霾天气。基于多种实况观测资料和ERA Interim再分析资料,分析了此次过程天气背景和边界层特征等。结果发现:高空平直纬向环流、地面弱气压场、典型的静稳天气,有利于霾维持较长时间。此次过程期间有3次冷空气影响,冷空气的强度影响霾的变化,弱冷空气难以破坏近地层逆温结构,并会从上游向下输送污染物,有利于污染物的累积;较强冷空气带来较强的垂直运动,破坏了静稳天气形势,有利于污染物的扩散及清除。此次过程稳定层结形势下,边界层高度是一个对霾有指示意义的物理量。边界层高度和AQI的变化呈滞后负相关关系,边界层高度降低之后对应AQI指数升高。逆温层长时间的存在是此次霾持续的重要条件,另外由于地理原因东南风增湿和逆温层顶高度降低都会导致污染物浓度增大,使霾加重。  相似文献   

3.
利用空气质量监测资料、地面气象观测及微波辐射计数据,对2017年1月1—8日广州市出现的一次灰霾污染过程进行了分析。结果表明:(1)1月1—8日逐日灰霾时出现6~17个,共出现74个,主要是轻微和轻度级别,占全部灰霾时的95.9%,其中5日出现了3个时次的中度灰霾;(2)灰霾污染期间颗粒物PM2.5和PM10均超标,5日颗粒物PM2.5和PM10质量浓度14:00—17:00 4个时次达到重度污染级别,广雅中学站5日14:00 PM2.5质量浓度最大值达292μg/m3(严重污染),超标3.89倍,颗粒物PM10最高质量浓度达238μg/m3,超标1.59倍;(3)受地面均压场控制,近地层平均风速较小,4和5日平均风速1.5 m/s左右;4和5日多次出现逆温,4日02:00出现贴地逆温,09:00逆温出现在850~1 000 m,5日02:00和09:00均为贴地逆温;贴地逆温高度均为100 m左右。霾污染期间空气相对湿度较大,有88.1%时次达90%以上。  相似文献   

4.
利用常规气象观测资料、探空资料、污染物浓度及AQI资料、NCEP再分析资料等,对2018年11月24日至12月3日夜间常州持续11 d的强浓雾和严重霾天气过程进行了分析。结果表明:(1)此次雾-霾过程持续时间长、范围广、强度大、污染重。(2)中纬度地区高层持续纬向环流控制、中低层暖脊稳定存在,地面持续受均压场或弱倒槽顶部、弱冷锋前部影响,是这次持续性雾-霾过程的重要天气条件。(3)边界层内弱辐散、负涡度及弱的下沉气流是此次雾-霾天气得以长时间维持、发展的动力因子。近地层长时间水汽饱和且维持小风速利于雾-霾的长时间维持。(4)近地面高强度的贴地逆温长时间维持和持续较低的混合层高度是此次雾-霾形成、发展和长时间维持的重要热力条件。雾比霾的平均混合层高度明显偏低且霾等级越高混合层高度越低,混合层高度的变化先于能见度变化,对雾-霾临近预警有较好的指导作用。(5)弱冷空气渗透、风速适当增加、混合层高度的先期快速下降、负净辐射曝辐量绝对值的明显增大是雾爆发性增强的主要原因。  相似文献   

5.
2015年11月27日至12月1日,北京地区出现了一次十分严重的雾、霾天气过程。综合分析此次雾、霾天气过程的天气形势、加密自动站、探空、风廓线雷达以及连续观测的PM2.5资料,结果表明:本次雾、霾过程,能见度的恶化与天气形势、PM2.5持续性波动增长、相对湿度增加、逆温出现频率高、近地层风速小及近地面偏南风输送有密切关系:(1)此次雾、霾过程期间,华北地区较长时间被地面高压后部的弱气压场和低压辐合区控制,地面风速和近地层风速较小,北京大部分地区处于弱的偏南风或偏东风控制中,很不利于污染物的水平扩散;(2)地面增湿趋势明显,低层偏南和偏东气流将水汽和上游污染物向北京地区输送,加之29日气温明显回升,导致地面积雪融化,近地面相对湿度增加,有时接近饱和;(3)边界层逆温一直存在,很不利于污染物的垂直扩散。  相似文献   

6.
一次重雾霾天气成因及湿清除特征分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
为了深入了解发生在武汉地区一次重雾霾天气过程的气象条件、污染源和污染物的湿清除特征,本文利用空气质量监测资料、地面观测资料和遥感火点监测资料和实测雨滴谱资料,详细分析了这次过程。结果表明:此次持续10 d的重雾霾天气过程发生在高压天气系统和静风条件下,辐射降温形成的稳定逆温边界层结构有利于污染气溶胶的积累和雾霾的形成和发展,尤其是来自南方持续不断的湿平流使雾霾天气得以长时间持续和发展,整个雾霾天气期间能见度均小于2 km,最低能见度不足50 m。2014年11月23~24日降水过程对此类污染物有明显的清除效果,清除率最高的是颗粒物污染,NO_2、SO_2和CO次之,最差的是O_3,通过与Scott(1982)按平均碰并系数E(E=0.65)得到的清除率和雨强的关系比较,武汉地区稳定性降水对气溶胶的平均碰并系数可取0.25~0.35。  相似文献   

7.
北京一次持续霾天气过程气象特征分析   总被引:6,自引:0,他引:6  
2013年1月10-14日,北京平原地区出现了水平能见度在2 km以下、以PM2.5为首要污染物、空气质量持续5 d维持在重度以上污染水平的霾天气。综合分析此次霾天气过程的天气形势、北京地区常规和加密气象资料以及城郊连续观测的PM2.5浓度资料。结果表明:此霾过程期间,北京高空以平直纬向环流为主,受西北偏西气流控制,没有明显冷空气南下影响北京地区,地面多为不利于污染物扩散和稀释的弱气压场;大气层结稳定、风速小(日平均风速小于2 m·s-1)、相对湿度较大(日平均相对湿度在70 %以上)、逆温频率高强度大,边界层内污染物的水平和垂直扩散能力差;北京城区及南部的京津冀地区人类活动排放污染物强度大,在相对稳定和高湿的天气背景下,受地形和城市局地环流的影响,北京本地污染物累积和区域污染物输送以及PM2.5细粒子在高湿条件下的物理化学转化等过程共同作用造成此次北京城区及平原地区污染物浓度快速增长并持续偏高,高浓度PM2.5对大气消光有显著影响,造成低能见度和持续霾天气。  相似文献   

8.
2017年12月22日至2018年1月18日利用无人机携带温、湿和颗粒物浓度探测仪对南京地区灰霾污染条件下大气边界层垂直结构开展加密观测。通过比较不同灰霾污染条件下温度、湿度和PM2.5(直径小于2.5微米的颗粒物)浓度的垂直结构差异,结合地面热通量、2米空气温度、相对湿度、风速、风向及主要大气污染物(如臭氧和PM2.5)浓度,定量评估了气溶胶辐射效应对边界层和夹卷过程的影响。分析表明,灰霾或气溶胶削弱到达地表太阳辐射,减小地表感热通量,延迟边界层发展,增加近地层大气稳定度,降低边界层高度,并加重灰霾污染。灰霾污染物在混合层顶处累积,导致PM2.5浓度最大变化出现在边界层顶部而不是近地层。气溶胶辐射效应对夹卷特征及其特征参数有重要影响。灰霾浓度升高时,夹卷区厚度增加;无量纲化夹卷速度随对流理查逊数的变化不再符合负1次方幂函数关系,与大涡模拟结果一致。本研究进一步指出,为提高重霾污染条件下天气和空气质量数值预报水平,必须考虑气溶胶辐射效应对边界层和夹卷参数化的影响。  相似文献   

9.
以2015年1月25—26日宁波地区重度霾污染过程为例,利用常规地面站资料、颗粒物观测数据、M ODIS产品、气溶胶激光雷达数据、探空数据及轨迹模拟模式,从气象条件和污染源输送分析了此次污染过程的形成原因。结果表明,污染过程颗粒物主要集中在近地面800 m以下,北方弱冷空气南下携带的污染物近距离输送造成宁波地区颗粒物浓度迅速增加。中低层旺盛的西南暖湿气流使该地区维持高湿,空气中大量水汽包裹颗粒物下沉,造成污染加剧。逆温和高湿的气象条件,不利于污染物的扩散,导致颗粒物浓度积累增长。污染过程结束于北方强冷空气南下时,此时风速增加,扩散条件转好。  相似文献   

10.
利用陕西关中多站气象观测资料和颗粒物浓度监测资料,对2013年12月16—26日关中一次持续多日重霾污染天气过程的颗粒物污染特征及气象条件进行统计分析。结果表明,此次重霾污染事件主要是由细粒子PM_(2.5)造成。关中各站颗粒物浓度在污染过程中的变化具有区域同步性特征,各站PM_(2.5)浓度日均值的相关系数达0.71~0.96,且严重超标,区域最高小时浓度均值达508μg·m~(-3),污染非常严重。关中盆地特殊的喇叭口地形以及关中东部持续的强东风使得区域污染传输叠加本地污染循环累积,是17日关中各站PM_(2.5)浓度剧增的主要原因。污染严重阶段,西安和渭南持续的弱风和静风使得局地排放的污染物聚集,引起PM_(2.5)浓度振荡上扬;宝鸡21日PM_(2.5)浓度的爆发式增长则是由上游西安和渭南储备的高浓度PM_(2.5)在持续偏东风作用下远程传输所致;而铜川受山谷风影响,PM_(2.5)浓度具有显著日变化特征。长时间贴地、悬浮的多层逆温和低混合层高度的存在,抑制了污染物的垂直扩散,也造成低空水汽聚集在近地层,是PM_(2.5)浓度持续累积增长的重要原因。关中此次重霾污染的快速有效清除最终依赖于冷高压加强南下。  相似文献   

11.
利用空气质量历史监测数据、地面气象要素及激光雷达探测资料,综合分析了2019年1月10—15日长春市一次霾污染过程,探讨了污染过程中污染物和气象要素的变化特征与影响机制。结果表明:此次霾污染过程中12—13日污染最重,PM2.5和PM10质量浓度均超过150 μg·m-3,气溶胶消光最强,超过70%的PM2.5/PM10比值大于0.7,指出了细粒子对重污染事件的贡献;重污染期间近地面风速偏小、相对湿度增加、变压较小,同时低空风出现明显的风向转变,弱下沉运动与逆温以及较低的边界层共同削弱了大气的水平和垂直扩散能力,有利于污染物累积,导致霾污染。500 hPa天气形势表明长春市位于槽前脊后,850 hPa高度场为弱西风,相对湿度大;海平面气压场存在低压气旋及弱西南气流,该气流有利于将污染物输送至长春市,造成霾污染加剧;1月14—15日高空槽加深东移,850 hPa西北气流增强,近地面气压梯度力变大,污染物得到扩散,霾污染逐渐结束。  相似文献   

12.
该文对2016年11—12月北京及周边地区不同站点重污染期间PM2.5质量浓度变化特征进行分析,并结合地面和探空气象要素及化学组分等对重污染成因进行深入探讨,比较了其中两次持续3 d及以上重污染过程的异同。结果表明:重污染期间北京及周边地区PM2.5质量浓度较高,北京上甸子站、顺义站、朝阳站的PM2.5质量浓度分别为73.1,130.8,226.0 μg·m-3,河北保定站和石家庄站分别为357.8 μg·m-3和346.9 μg·m-3。12月17—21日重污染过程比11月3—5日持续时间更长且PM2.5质量浓度更高。通过对11—12月所有重污染过程分析发现,北京颗粒物重污染发生的主要气象条件是静稳天气。在排放源相对稳定情况下,逆温层的结构、演变和持续时间决定了重污染的程度,其中污染持续时间和污染期间的主导逆温层类型演变对重污染程度有较好的指示作用。较低的水平风速、逆温层的持续出现及更多的燃煤和机动车尾气排放是12月17—21日污染偏重的原因。  相似文献   

13.
辽宁中部城市灰霾天气数值模拟   总被引:4,自引:0,他引:4  
应用NCEP/NCAR再分析资料和MM5模拟分析了2010年冬季辽宁中部城市最严重灰霾天气时天气系统特征。应用CALPUFF模拟灰霾天气和2010年冬季沈阳、辽阳、本溪日平均PM10浓度分布。结果表明:500 hPa位势高度场,辽宁处于弱暖脊的位置。850 hPa位势高度场辽宁受辐散、下沉气流的影响。地面风场上地面风向不一致,多受辐散气流影响。在垂直剖面风场,地面上方有明显的位涡高值上升区,高度较低。在地面至高空的温度廓线低空有明显的逆温、逆温层顶的高度较低。2010年12月19-21日沈阳、辽阳、本溪PM10浓度分布向偏东、西北、东南方向发散,主要受地面风向影响。整个冬季平均PM10浓度分布向偏南方向发散。  相似文献   

14.
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   

15.
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   

16.
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   

17.
北京地区夏末秋初气象要素对PM2.5污染的影响   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
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   

18.
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   

19.
利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。  相似文献   

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