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1.
利用汉中市宁强千山和略阳象山2018—2021年的负氧离子观测资料和同期的地面气象观测资料,分析了两地的负氧离子浓度分布特征,采用机器学习方法建立了负氧离子浓度预测模型。结果表明：汉中宁强千山和略阳象山的负氧离子浓度逐年增高,两地负氧离子浓度的季节和月份变化趋势基本一致。夏季的负氧离子浓度最高,冬季最低;8月最高,1月最低;日变化呈单峰趋势。温度和相对湿度与负氧离子浓度变化有密切关系。利用2022年1—6月资料对预测模型进行验证,宁强千山、略阳象山空气清新度等级预测准确率达到762%、732%,预报效果较好,可应用于两地的空气清新度预报业务。 相似文献
2.
浙江省空气负离子浓度分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016年浙江省53个站的负氧离子监测结果,制定了负氧离子数据质量控制方法,从年均值、最大值、日最大最小值、各等级浓度占比、清新度等多个指标评价了负氧离子资源,全面分析了全省负氧离子时空分布特征及地区差异。结果表明:浙南和浙西山区空气负氧离子含量高、浙北平原含量相对较低。浙江省负氧离子浓度具有明显日、月变化特征,午后(13:00—16:00)浓度低,夜间和早晨(22:00—07:00)浓度高;4—9月浓度高,冬季浓度低,高山林区站的月变化最显著。高山林区负氧离子浓度基本保持在"清新"级别;浅山景区站"清新"、"一般"、"不清新"级别各约1/3;平原公园站的"不清新"级别占到一半。高山林区的"清新"空气日平均小时数多在20h以上,"非常清新"空气也多在16h以上。在浅山和平原地区的风景区、林区、水体型公园等,"清新"空气时间也在10h以上。 相似文献
3.
利用2019—2021年金华市空气负氧离子浓度和气象环境资料，研究不同区域（平原城区、平原公园、水边景区、山林景区）负氧离子浓度时空分布特征，分析人类活动最多的城区负氧离子浓度与气象环境因素不同时间尺度的相关性，以及不同天空状况的差异。结果表明：负氧离子浓度呈现平原低、山区高的分布特征，植被茂密、动态水流可增加负氧离子浓度和提高浓度等级。山林景区日出和日落前后负氧离子浓度较高，水边景区凌晨和午后出现高值，平原地区则在下午达到高峰。不同区域四季日变化趋势整体较一致，但不同季节负氧离子浓度峰值大小、日较差和出现峰值时刻存在差异。四季不同区域负氧离子浓度有所差异，主要表现为6—9月高，其中尤以8月山林景区为最。负氧离子浓度与气象环境因素的相关性在不同时间尺度上差异较大：时尺度上与气温、风速、雨量和O3呈显著正相关，而与PM2.5呈显著负相关。四季看，负氧离子浓度春季与风速相关性最高，夏季为气温，秋季为O3，冬季为PM2.5。日尺度上则与相对湿度、风速、雨量呈显著正相关，与PM2.5和O3呈显著负相关，且雨天负氧离子浓度明显高于其他天空状况，差异在冬季达最大。 相似文献
4.
典型城市区与森林区空气负氧离子特征比较分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用连续15个月逐小时对比观测资料,分析比较了典型城市区和森林区负氧离子特征,结果显示:1城市区负氧离子平均浓度为240个/cm3、森林区为1470个/cm3,森林区明显高于城市区5~6倍;森林区负氧离子中"小离子"约占8成、"中离子"约占2成,而城区"中离子"几乎为零。2城市区和森林区负氧离子浓度日变化趋势大体一致,夜间高于白天,午夜到早晨为高浓度时段,峰值出现在凌晨04:00—5:00;低浓度时段在中午到傍晚前后,最低值均出现在13:00。3负氧离子浓度在季节分布上,森林区以春季和冬季较高,城市区以秋季较高。城市区秋季较高可能与当年秋季雨水异常偏多有关。4大老岭林区负氧离子浓度有缓慢下降趋势,而城市区有缓慢上升趋势。5负氧离子日平均浓度,城市区以雾天和雨天较高,雷雨天、阴天次之,晴天较低;森林区以晴天和雷雨天气较高,阴天次之,而雨天和雾天反而较低,与城市区相反。 相似文献
5.
利用2016年5月—2017年4月赤水市境内复兴驿站、古迹驿站及相邻县市内共6个大气负氧离子自动观测点和气象站的观测资料,分析了赤水市大气负氧离子浓度的时空变化特征及其与气象因子的关系。参照世界卫生组织制定的空气负氧离子等级标准,区划赤水市空气负氧离子的等级。结果表明:(1)赤水市日均大气负氧离子浓度5 056个/m3,高于临近县市的负氧离子浓度,白天略高于夜间,远超过负氧离子含量的一级标准;(2)年均大气负氧离子浓度为5 125个/m3,各季节浓度相差不大;(3)赤水市大气负氧离子浓度空间分布规律为复兴站古迹站,景区大于街道;与邻近县市比较,植被覆盖率大的区域大气负氧离子浓度高于植被覆盖率小的区域;(4)不同天气条件下大气负氧离子与气象因子的相关性不同。在雨日,大气负氧离子与气温、气压、水汽压相关;无雨日,大气负氧离子与日照相关;同时,白天雨相对于大气负氧离子浓度的增加较夜雨更为明显。 相似文献
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《贵州气象》2018,(4)
利用2016年5月—2017年4月赤水市境内复兴驿站、古迹驿站及相邻县市内共6个大气负氧离子自动观测点和气象站的观测资料,分析了赤水市大气负氧离子浓度的时空变化特征及其与气象因子的关系。参照世界卫生组织制定的空气负氧离子等级标准,区划赤水市空气负氧离子的等级。结果表明:(1)赤水市日均大气负氧离子浓度5 056个/m3,高于临近县市的负氧离子浓度,白天略高于夜间,远超过负氧离子含量的一级标准;(2)年均大气负氧离子浓度为5 125个/m3,各季节浓度相差不大;(3)赤水市大气负氧离子浓度空间分布规律为复兴站古迹站,景区大于街道;与邻近县市比较,植被覆盖率大的区域大气负氧离子浓度高于植被覆盖率小的区域;(4)不同天气条件下大气负氧离子与气象因子的相关性不同。在雨日,大气负氧离子与气温、气压、水汽压相关;无雨日,大气负氧离子与日照相关;同时,白天雨相对于大气负氧离子浓度的增加较夜雨更为明显。 相似文献
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利用2019年1—12月揭西县大北山森林公园和黄满寨瀑布旅游区2个监测站负氧离子的逐小时观测数据,对揭西县负氧离子浓度分布特征进行分析。结果表明:揭西县的空气负氧离子浓度非常高,大北山森林公园和黄满寨瀑布的全年空气清新日分别达到100%和96%。黄满寨瀑布旅游区负氧离子浓度冬季最高,春、夏季次之;大北山的负氧离子浓度冬季最高,其他季节变化不明显。负氧离子浓度四季都有较明显的日变化特征,峰值基本出现在白天段,符合人们的出游作息习惯。大北山的负氧离子浓度随着气温的升高呈波动下降趋势,随着湿度的增加而减小;黄满寨瀑布的负氧离子浓度随气温呈波动上升趋势,随着湿度的增加呈先增加后减小的趋势。 相似文献
8.
利用玉溪市九县区14台空气负氧离子自动测报系统实时观测数据和同步气象要素观测资料,使用相关分析、回归分析等方法,分析了影响空气中负氧离子浓度的主要气象因子,以及影响因子与空气负氧离子浓度的关系,并建立预测模型。结果表明,玉溪市空气负氧离子浓度年变化、季节变化与各气象因子之间无显著的相关关系。影响玉溪空气负氧离子浓度日变化的主要气象因子为空气相对湿度和空气温度。当空气温度20.4℃时,空气负氧离子浓度日变化与空气温度呈负相关关系。当空气湿度45.6%时,空气负氧离子浓度与空气湿度呈正相关关系。通过建立负氧离子浓度预测模型,实现了负氧离子预报的定量化。经检验,预报方程效果显著,在预报业务中具有参考价值。 相似文献
9.
为了更好地开展道路交通低温灾害的预警,减轻道路结冰给车辆行驶造成的危害,本文利用2012—2016年江苏省高速公路网AWMS系统交通气象观测数据,在对路面低温发生规律进行分析的基础上,结合多元线性回归、朴素贝叶斯以及支持向量机3种统计预报方法,开展了路面低温预警的统计建模与预报试验。结果表明:(1)江苏全省高速公路网路面温度出现0℃以下、-2℃以下、-5℃以下的低温频率均呈"北高南低"分布。(2)全省高速公路网路面温度出现0℃以下的低温时次大多在15:00到次日06:00之间。(3)在对京沪高速M9308站的单站建模与预报试验中发现,路面低温预报因子组合中以13:00气温、13:00—18:00气温变温、13:00路面温度、13:00—18:00路面变温、13:00路基温度、13:00—18:00路基变温、18:00相对湿度和18:00风速U分量为自变量组合的预报方程效果最好,3种方法中以朴素贝叶斯模型的预报准确率最高;(4)就全省高速公路网而言,3种统计预报模型的路面低温预报准确率均超过75%,通过对全路网路面低温预报的试验结果对比发现,多元线性回归方法对江苏省北部路网的预报效果最好,预报准确率大多在85%以上;而支持向量机模型对江苏省南部路网的预报效果最好,大部分站点的低温预报准确率达95%以上。 相似文献
10.
湘潭负氧离子浓度变化与气象要素的相关分析 总被引：2，自引：0，他引：2
《贵州气象》2016,(2)
利用2014年5月—2015年5月湘潭负氧离子实况资料,分析了负氧离子季、月和日变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明:1森林公园负氧离子浓度高于郊区,且森林和郊区负氧离子浓度的月季变化规律存在明显差异,森林表现为春高秋低,郊区则为夏高秋低;负氧离子浓度日变化规律,即夜间高白天低。2天气状态对空气负氧离子浓度存在显著影响。3负氧离子浓度除与相对湿度无相关外,均与日照、降水量、气温呈线性正相关。 相似文献
11.
利用累积百分率法、Ridit中值分析法、"非常好"能见度出现频率法以及平均能见度年际和季节变化法,对1980—2005年南京大气能见度年际变化趋势进行分析,发现1980—1984年能见度呈上升趋势,1985年以后则在波动中呈明显下降趋势。26 a中,日均大气能见度最小值为0.55 km,最大值为29.25 km,平均值为8.59 km。大气能见度具有明显的日变化和季节变化特征,一日之中,14时最好,08时最差;一年之中,冬季能见度最低,夏季最高。能见度与相对湿度呈负相关,与风速呈正相关,与温度和气压的相关性相对较小。PM10是影响南京地区大气能见度的首要污染物,通过对能见度与PM10平均质量浓度进行曲线拟合发现,二者呈负相关,复相关系数在秋季最高,夏季最低。由统计预报方程可知,空气污染和气象条件协同作用对能见度的影响在春季、秋季、冬季较为明显,夏季则相对较差。 相似文献
12.
利用北京市道面自动气象站、国家级自动气象站等多种观测数据分析北京地区2007—2015年能见度及其主要影响因子, 并挑选两次典型低能见度事件过程进行详细分析。从空间分布看, 北京西北地区能见度明显高于中心城区和东南大部地区。从时间分布看, 北京地区平均能见度最大值出现在5月, 最小值出现在7月; 日间的最低值多出现在06:00(北京时, 下同)左右, 冬季略向后推迟; 最高值多出现在16:00前后, 冬季略有提前。整体而言, 2007—2015年北京地区发生低能见度事件的概率为62.14%, 且发生低能见度的事件集中于1~5 km, 霾事件中干霾、湿霾的发生频率分别为86.13%和13.87%。能见度的主要影响因子为相对湿度、风速和PM2.5浓度。其中, 能见度与风速呈正相关, 与相对湿度和PM2.5浓度呈反相关。需要指出的是, 当相对湿度增加至80%, 能见度受PM2.5浓度的影响程度在下降, 而主要受相对湿度的影响。基于所选个例, 当北京地区出现湿霾事件时, 能见度的恶化程度远高于干霾事件, 且PM2.5浓度需比干霾事件时下降得更低才能有效改善能见度。 相似文献
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雅安市近地面空气负(氧)离子状况初探 总被引：2，自引：0，他引：2
彭贵康 《高原山地气象研究》2012,32(1):67-72
本文基于2010～2011年雅安市气象局进行的“雅安市空气负(氧)离子观测研究”资料,对雅安市近地面空气负(氧)离子状况进行了初步分析.主要结论为:(1)雅安市具有优异的空气负(氧)离子生态资源,城区空气负(氧)离子浓度等级大多数情况都在6级(负离子浓度≥2100个/cm3)以上,近郊的负(氧)离子浓度大多数情况都超过6级,较高时可接近60000个/cm3,风景区的负(氧)离子浓度大多数情况都远远超过6级,较高时≥60000个/cm3,是名符其实的“天府之肺”、“中国的绿色宝石”和“中国生态气候城市”.(2)雅安市境内,空气负(氧)离子浓度的日变化规律通常为7时左右最大,15时左右最低;空气负(氧)离子浓度和天气、相对湿度有较密切的关系,通常的规律为:降雨后的清晨、雷雨后,空气负(氧)离子浓度明显增加;空气负(氧)离子浓度和相对湿度成正相关.(3)和国内已有研究资料的地区比较,雅安市空气负(氧)离子浓度水平在国内为最高地区之一. 相似文献
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湖北春季大气负氧离子浓度分布特征及与环境因子的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
空气负氧离子浓度是衡量空气质量好坏的重要指标。选择湖北17个环境一致的国家气象观测站作为观测地点,采用符合国家及行业标准的设备,遵循负氧离子定义,开展了2014年湖北春季负氧离子浓度分布特征及与环境因子的关系分析。研究表明：湖北大气负氧离子浓度西部高于中东部,神农架林区的平均值最高,以武汉为中心的中、东部地区浓度普遍较低。负氧离子浓度的日变化为凌晨及清晨高,白天较低,傍晚后呈逐渐上升的趋势。负氧离子浓度与海拔、植被覆盖情况表现为正相关,与空气中的小颗粒物呈负相关,与气温、气压、相对湿度、风速及日照等气象要素相关性较为复杂,降水和雷电天气有利于负氧离子浓度的增加。 相似文献
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使用高分辨监测资料对2013年12月18—25日西安严重污染天气气象条件及影响因素进行分析。结果表明:严重污染期间,亚洲大陆中高纬度500 hPa呈一槽一脊经向环流型,陕西处于地面冷高压南部均压场控制下。空气质量转好时,高空锋区明显增强,地面冷锋快速东移、南压,边界层高度增大,近地层集聚污染物显著抬升。严重污染与非污染时段气象条件差异明显。除接地逆温外,近地层不同高度存在悬浮逆温,相对湿度呈湿-干-湿垂直分布,温湿条件有利于污染加强。严重污染属于以湿霾为主的重度霾天气,日平均能见度小于1.5 km,边界层高度小于0.7 km,郊区湿霾每日持续时间平均比市区长约5 h。严重污染期间,细颗粒物浓度远高于粗颗粒物,随时间增加趋势明显。颗粒物平均浓度在午后出现峰值,可能与边界层高度偏低、关中盆地地形因素密切相关,本地地面风场日变化对污染有加重效应。 相似文献
16.
利用2014~2015年阿坝州13站共730天08:00和20:00起报的SCMOC温度精细化指导预报资料,对比实况日最高(低)气温,进行预报质量检验。结果表明:日最高(低)气温预报准确率与预报时效成反比,两个时次预报的最低气温准确率高于最高气温,且最低气温预报准确率有明显的季节变化。08:00起报的日最低气温多出现负误差,其余预报最高(低)气温多出现正误差。日最低气温预报绝对误差与海拔高度有关。24h最高(低)气温预报绝对误差>4℃样本分析表明,温度平流、大气稳定度与非绝热过程对温度的影响明显,造成气温偏差的主要原因是降水及冷空气影响范围和强度,冷、暖平流影响偏差,高空槽强度和移动偏差等几方面。 相似文献
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天津冬季大气能见度与空气污染的相互关系 总被引：3，自引：1，他引：2
为探求天津冬季大气能见度特征与空气污染的相互关系,于2008年12月至2009年1月连续观测大气能见度和空气污染物浓度(PM10、PM2.5质量浓度,O_3、NO_2和SO_2体积浓度),并结合相对湿度进行相关分析。结果表明:天津冬季大气能见度平均值为11.59 km,日变化呈明显的单峰特征,其变化特征受到空气污染物,尤其是气溶胶质量浓度及相对湿度变化共同影响;观测期内霾的发生频率接近50%;采用非线性回归方程拟合能见度与气溶胶质量浓度相互关系显示,PM2.5质量浓度对水平能见度的贡献大于PM10质量浓度,并且高湿情况下,能见度与气溶胶质量浓度相关性更好。 相似文献
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能见度可以直观反映空气污染程度,通过卫星反演获取能见度可以实现大面积同步观测,弥补地面观测在此方面的不足。基于安徽省池州市2015年Terra/MODIS的气溶胶产品(AOD)和池州市一区三县4个国家观测站的能见度观测资料,分析研究MODIS气溶胶产品与能见度的关系。通过拟合池州市四季气溶胶标高,建立不同季节能见度回归模型,并利用标高数据和AOD的季节分布,反演出池州能见度的季节变化,研究了近地层大气气溶胶与地面能见度的关系,最终获取了池州市2015年四季能见度时空分布并对其特征进行分析。结果表明:池州市夏季气溶胶标高最高,冬季的最低;能见度模型估算值与观测值整体较为一致,季节平均值相对误差为18. 15%;池州市2015年四季平均能见度为13. 8 km,整体呈从东南向西北逐渐减小的趋势,空间分布不均;季节平均能见度夏季最高,为19. 3 km,冬季最低,为9. 9 km,其中石台县各季能见度均明显好于其他地区的,且四季变化小而平稳;月平均能见度7月的最好,2月、5月和9月的较差;经济社会发展状况、生态环境和气候状况是影响池州市能见度分布时空变化的主要因素。 相似文献
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玉苏甫·阿布都拉 热依汗古丽 买买提阿布都拉 米吉提·依明 Yusup·ABDULLA Reyhanguli Maimaitiabudula Mijit·IMIN 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2006,29(1):24-25,29
对1963～2004年和田市各级别大气能见度进行统计分析,揭示了大气能见度的年际变化和季节变化特征。近20a来和田市大气环境质量趋于好转,造成能见度恶化的重要原因是大气中悬浮颗粒的增多,因此大气能见度是评价大气环境质量的重要指标。 相似文献
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采用1991—2017年BCC_CSM1.1m季节预测模式的月降水预测数据及福建省前汛期（4—6月）66个国家气象站降水资料,利用距平相关系数(ACC)、时间相关系数(TCC)、平均方差技巧评分(MSSS)和趋势异常综合评分(Ps)等评估方法,检验评估了提前0、1、2和5个月模式对福建省前汛期降水的预测能力。采用系统偏差、一元线性回归和EOF-相似误差（EOFL和EOFNL）等4种统计方法对回报结果进行订正,并进行效果检验。BCC_CSM1.1m在不同起报时间对福建省前汛期降水的预测均能抓住降水的前两个主模态：全省一致和南北反向分布的空间特征,但预测的气候平均值较实况存在负偏差。模式在不同起报时间对前汛期降水预测的TCC高技巧区主要位于福建省北部,ACC技巧和Ps评分存在比较大的年际差异,负系统偏差的存在使得MSSS技巧不高。经订正后,模式的预测能力得到明显提升。系统偏差、线性回归、EOF相似误差线性和非线性订正方法提前2个月起报的2011—2017年平均Ps评分分别提高5.9、3.5、6.7和7.8分;不同起报时间线性回归订正的2011—2017年平均ACC技巧分别提高0.02、0.21、0.12和0.11;上述4种方法订正的MSSS评分均有了显著提高,其中系统偏差和线性回归订正后达正技巧。综合而言,线性回归订正较其他3种订正方法表现出更为稳定的订正技巧。 相似文献