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31.
沈阳两次降水过程中能见度的变化特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2011年7月29-31日,8月27-29日沈阳大气成分观测站的能见度资料,统计分析了能见度与降水强度、PM10、PM 2.5、PM 1.0质量浓度、风速、相对湿度等气象要素的相关性。结果表明: 7月29-31日降水过程特点为个别时间内降水量较大,8月27-29日降水过程特点为持续几个小时都有较大降水量;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,初期降水对PM的湿清除效果较好,后期随着降水强度的增加,能见度有所降低;7月29日0时-31日23时期间内,PM质量浓度在降水过程中出现5 μg•m-3左右的低值是因为降水和较大风速的双重作用,而8月27日0时-29日23时期间内的降水过程中,风速较稳定,PM质量浓度的改变量相对较小;7月29日-31日和8月27日-29日降水过程中,平均风速与PM10、PM 2.5、PM 1.0的变化趋势均呈反相关,较高的相对湿度有利于PM质量浓度的上升;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,能见度与PM 2.5/PM10、PM 1.0/PM10的比值变化趋势均呈明显的反相关。随着颗粒物粒径的减小,其与能见度的相关性逐渐增加。  相似文献   
32.
辽宁中部城市群灰霾污染的外来影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer)卫星资料、空气质量监测资料、地面气象资料及后向轨迹方法,对辽宁中部城市群代表性城市——沈阳市2009年全年发生的30 d首要污染物为PM10(空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物,即可吸入颗粒物)且空气污染指数API(Air pollution Index)为3级及以上污染过程的天气形势及污染来源进行了综合分析。研究结果表明:引发3级以上重污染事件的天气形势主要为4类,分别为高压均压场型(包括高压后均压场型、高压前均压场型和高压内均压场型)、长白山小高压型、弱低压场型及地形槽型。发生污染天气时气流主要有两个来向,即西南方向的京津冀来向和偏北方向的内蒙和长春来向。气流来自偏南方向的天数最多,为19 d。其中最容易受京津冀影响的天气型为高压后均压场型和地形槽型,共有8 d,占总污染天数的26.7%。因此,来自京津冀的外来输送对于辽宁中部城市群霾污染的影响不容小视,辽宁中部城市群空气质量的改善与临近区域的改善紧密相关。  相似文献   
33.
辽宁中部城市群边界层气象场的数值模拟研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用中尺度数值模式MM5模拟和分析了辽宁中部城市群各个季节的边界层气象场特征.模拟结果显示:在边界层内,由流场的分布造成污染物的滞留最有可能发生在冬季,其它季节由于各自的原因会使污染物疏散而不易造成污染.同时,逆温也是导致污染物堆积的一个重要原因,研究表明对于城市群内的5个城市,逆温现象主要出现在冬季,在其它季节不常见.另外,一旦近地层湿度大到可以形成雾,在冬季会使大浓度的污染物附着在上面,对人体健康构成很大的威胁.  相似文献   
34.
杨洪斌  马雁军 《高原气象》2004,23(1):123-126
利用辽东湾地区近地层三轴风速仪资料,分别计算了不同稳定度下的大气扩散参数及湍流强度。并对不同情况下的大气扩散参数及湍流强度进行了比较。结果表明,在地形相对平坦的辽东湾地区,在不同的稳定度下,σy和σx值均略大于同级Briggs公式的计算值,但小于地形相对复杂的本溪地区。在不稳定条件(C、B类)下,湍强值最大。  相似文献   
35.
BP神经网络法在大气污染预报中的应用研究   总被引:2,自引:2,他引:2  
马雁军  杨洪斌  张云海 《气象》2003,29(7):49-51
近年来将BP网络模型应用到大气污染浓度预报中 ,并建立了大气污染物浓度的神经网络预报模型。将计算结果与监测值进行了验证 ,结果表明 :TSP的计算值与观测值之间的绝对误差为 4× 1 0 - 3~ 3× 1 0 - 2 mg·m- 3,NOX 的计算值与观测值之间的绝对误差为 5× 1 0 - 3~ 2× 1 0 - 2 mg·m- 3;且具有较好的相关性。BP模型是目前最为广泛应用的神经网络模型之一 ,它是一种简单而又非常有效的算法 ,BP神经网络法为城市空气污染预报工作提供了一种全新的思路和方法。  相似文献   
36.
大气污染对呼吸系统疾病的影响分析研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
利用1996~1997年沈阳呼吸道疾病门诊资料和大气环境现状监测资料,分析了呼吸道疾病的发病率与大气污染之间的关系,建立了呼吸道疾病发病等级与大气污染之间的预测方程,并用门诊资抖对观测结果进行了验证。  相似文献   
37.
利用辽宁省各市2002年的TSP和SO2实测值以及“平均相对误差”的概念,进行了大气清洁度业务系统的模式验证。结果表明:14个城市TSP的相对误差平均值为31.42%,SO2为28.79%。  相似文献   
38.
在利用CAPPS2.0进行空气质量自动化预报的前期工作中,为了验证模式的准确性,对辽宁省14个主要城市2003年1月的31 d、4月、7月和10月各12 d作出了模拟,分别得到各城市SO2、NO2和PM10的污染指数预报值。将各污染指数每天模拟的预报值与实际监测值进行对比,发现春、夏、秋季的预报效果非常好,而冬季预报值明显偏高。对预报值与监测值的相关性检验表明两者相关性非常显著,冬季预报值出现的是一个系统误差,可以通过修改模式进行订正。  相似文献   
39.
利用2018年10月1日至2019年9月30日沈阳地区三个高度大气颗粒物浓度和气象要素逐时观测资料,分析了不同高度颗粒物浓度时间变化特征及其与气象要素的关系.结果表明:不同高度的颗粒物浓度均存在明显的季节变化,秋冬季数值明显高于春夏季.冬季,三个高度的PM2.5平均浓度为54.98±12.67μg·m-3、63.77±...  相似文献   
40.
利用2006年8月-2007年10月辽宁中部沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市可吸入颗粒物PM10、PM2.5、PM1及同步气象因子的监测资料,分析了可吸入颗粒物分布特征、污染水平及其与气象因子的关系。结果表明:受区域天气系统的影响,4城市PM10和PM2.5的日平均浓度变化趋势基本一致,具有区域分布特征;PM10超标率冬季为最高;PM2.5日平均浓度占PM10比例夏季和冬季最大;PM10、PM2.5和PM1之间有很好的相关性;PM10与风速、温度呈负相关,PM2.5和PM1与能见度、风速、温度呈负相关,与相对湿度成正相关。  相似文献   
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