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1.
为探寻呼伦贝尔市大气能见度、低能见度特征及其影响因子,揭示"冰晶雾"天气成因,利用呼伦贝尔市大气能见度资料及地面气象要素资料对4个代表站的能见度进行统计分析,并对一次典型低能见度事件进行分析,结果表明:(1)整个地区大气能见度的气候特征在空间分布及时间演变上均存在较大的不一致性,牧区能见度优于农区;(2)大气能见度与相对湿度和气压呈负相关,与气温和风速以正相关为主;(3)大气低能见度出现的集中时段是冬季,伴随最多的天气现象为结冰、积雪和霜;(4)2 m温度低于零下36℃,对于浓雾的产生具有指示意义。 相似文献
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陕西关中气溶胶对大气能见度的影响研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了研究大气污染对能见度的影响,利用MODIS卫星气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品、陕西关中地区43个气象观测站能见度资料、西安泾河太阳光度计CE318气溶胶观测资料以及泾河站风速、相对湿度、能见度观测资料,分别分析了卫星MODIS/AOD和地基CE318/AOD与能见度、低能见度日数的关系以及在不同风速、相对湿度时AOD与能见度的关系。结果表明,陕西关中MODIS/AOD的空间分布与能见度分布具有明显对应关系,冬、春季AOD与08:00(北京时,下同)能见度相关最好,夏、秋季AOD与14:00能见度相关最好。去除降水因素后,空气中颗粒物污染是造成秋、冬季出现低能见度的主要原因。地基观测的气溶胶波长指数在0.8~1.2之间时对能见度的影响最大。空气中颗粒物造成的能见度下降与相对湿度密切相关,湿度越大,能见度下降越明显。风速小,大气中的颗粒物容易聚集,使能见度变差;风速大,有利于空气中颗粒物扩散,使能见度得到改善。用AOD估算能见度时,需要考虑大气相对湿度和风速的影响。 相似文献
3.
利用南京禄口机场2011 2016年分钟级地面观测数据对禄口机场低能见度现象进行分析,统计低能见度天气发生的时间分布特征;分析其他气象要素与能见度的关系,归纳低能见度天气下各气象要素的阈值,建立低能见度天气的预警指标。结果发现,禄口机场发生低于2 000 m能见度现象时,逐月平均相对湿度均超过90%,表明禄口机场低能见度主要是由雾造成的。禄口机场能见度表现出明显的季节、次季节变化特征,呈现双峰双谷结构,4月及7、8月为两个峰值,6月及12月和次年1月为两个谷值。这种特征的形成与近地层大气的温度、湿度、层结有密切关系。能见度分布具有较为明显的日变化特征,凌晨至早晨能见度最低,午后能见度达到最高,秋季能见度的日变化幅度较大,冬季低能见度可能出现的时间分布范围广。通过分析发现能见度与气象要素之间的关系复杂,并不呈现某种线性关系。分析不同等级低能见度天气对应的气温、温度露点差、水平风速范围,发现气温在不同月份有较大差异,温度露点差及水平风速的范围较稳定。 相似文献
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北京高速公路大气能见度与气象条件的相关分析 总被引：7，自引：1，他引：6
从能见度与气象要素的日变化、逐月变化、季节变化特征以及不同等级能见度与对应气象要素平均值的依赖关系等不同角度,统计分析了北京首都机场和八达岭高速公路大气能见度与地面气象要素的相关性,并进行了高速公路大气能见度与地面气象要素相关性普查。结果表明,北京高速公路大气能见度与相对湿度呈明显负相关,与风速和气压呈正相关,高湿和小风是出现低能见度的主要气象条件。 相似文献
5.
《干旱气象》2017,(1)
利用河北省高速公路沿线交通气象站的观测资料,统计2013年和2014年秋冬季浓雾(能见度500 m)过程个例,分析高速公路沿线浓雾的时间分布特征和各气象要素变化。结果表明:(1)18:00—20:00(北京时,下同),浓雾开始出现的频率最高;(2)08:00—10:00,浓雾结束的频率最高;(3)浓雾过程持续时间在12~24 h的频率最高;(4)相对湿度在95%~100%之间,温度露点差在-1.0~2.0℃,风速在0~5.8 m·s~(-1),即相对湿度越大、温度露点差越低、风速越小,则出现低能见度的可能性越大。分析各气象要素与能见度的相关性,最后选定相对湿度、温度露点差、风速、风向、气压、气温、能见度7个气象因子作为网络输入建立BP神经网络模型,并以武强、衡水单站2次浓雾过程中能见度变化为例进行检验,取得较好的试验效果。 相似文献
6.
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
7.
利用2011—2012年盖州市大气能见度和地面气象要素(相对湿度、风速、气温、气压)的观测资料,分析了盖州地区大气能见度月和日的变化特征及大气能见度与气象要素的相关性。结果表明:盖州市大气高能见度事件多出现在3月和10月,低能见度事件多出现在6—8月;夏季能见度最低,14时能见度最大,20时能见度比08时略小。大气能见度与相对湿度相关性最大,与风速和气温相关性次之,与气压相关性最差;当相对湿度80.0%时,能见度最低值为10.4±3.2km,大气能见度与气压、气温、相对湿度的相关系数分别为-0.52、0.51和-0.52;其中较高的气温、较大的相对湿度、较小的风速及较低的气压是盖州地区低能见度(10km)事件发生的主要气象条件。 相似文献
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利用2012~2020年成都市气象站观测资料和环境空气质量监测数据,研究了该地区能见度时空演变规律以及不同等级能见度下气象要素和污染物浓度的关系。结果表明:（1）成都市近9 a年平均能见度呈上升趋势。四季平均能见度由高到低依次为夏季（12.25 km）、春季（10.82 km）、秋季（9.04 km）和冬季（6.33 km）。成都市能见度日变化呈单峰型分布特征,07时能见度最低,17时能见度最高。（2）能见度空间分布特征为东高西低且北高南低,中部中心城区最低。（3）成都市3 km以下低能见度出现频率为10.92%,3~5 km、5~10 km和10~20 km能见度出现频率分别为15.92%、24.95%和22.51%。（4）能见度上升与对应的PM2.5和PM10浓度、相对湿度减少以及风速增加有关。当能见度低于1 km时,多为高湿（RH>96%）低温（T<10.6℃）和小风速（<1.0 m/s）和高浓度（PM2.5>84.8 μg/m3,PM10>129.0 μg/m3）。 相似文献
9.
《内蒙古气象》2022,(1):3-6
选用酒泉卫星发射中心1981—2020年共40年的地面气象观测资料,使用等级分析法、累积频次法和相关分析法,分析发射中心能见度的变化特征,并探讨了能见度与各气象要素的变化关系。结果表明:(1)能见度存在明显的时间变化特征。1981—2020年呈现“W”形“一峰两谷”的变化趋势;春、夏季能见度低于秋、冬季,稳定性春、夏季较秋、冬季差;能见度白天低于夜间。(2)能见度的变化与气象要素存在一定的关联。气压、相对湿度、风速均对能见度有贡献,各季节影响能见度的气象要素各有差异。(3)天气现象中雾霾、沙尘、降雨、降雪、雨夹雪均对发射中心能见度有影响,其中影响频次最高的为沙尘天气。 相似文献
10.
为探讨大连市大气能见度特征及其影响因子,揭示低能见度天气成因,利用2010—2012年大连地区大气能见度与地面气象要素(相对湿度、风速、气温、气压)日均值的统计资料,分析了大连地区大气能见度与气象要素的相关性。进一步结合PM_(10)质量浓度的变化特征,分析了两次低能见度事件中的天气成因。结果表明:2010—2012年大连地区年均能见度分别约为13.5 km、13.2 km和13.9 km,高能见度事件多出现在10月—次年2月,低能见度事件多出现在每年6—8月,大连地区低能见度事件每年7月较多,1月较少,2010—2012年大连地区低能见度事件分别出现169、157 d和163 d;2010—2012年PM_(10)质量浓度分别为57.8μg·m~(-3)、67.4μg·m~(-3)和65.9μg·m~(-3),PM_(10)质量浓度高值多出现在每年的4—5月和9—12月,PM_(10)质量浓度低值多出现在1—2月;大气能见度和相对湿度和气温的相关性较好,随着相对湿度的增加,能见度与PM_(10)质量浓度的相关性逐渐减小,当相对湿度大于90%时,能见度与PM_(10)质量浓度相关系数减小至-0.23;两次低能见度事件过程中,2011年10月31日一次辐射平流雾过程中的水汽输送来自西南风气流,2012年4月28日一次浮尘事件过程中的沙尘来自西北方向的沙源。该研究可为空气质量预报提供科学依据参考。 相似文献