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1.
在进入冬半年后,海口市受弱冷空气或较强下沉气流控制时,易出现污染天气,对2013—2015年当年10月至翌年1月的气团轨迹进行了聚类分析、潜在源贡献因子分析(Potential Source Contribution Function,PSCF)和重轨迹分析(Concentration Weighted trajectory,CWT),结果表明:在污染时段内,海口大多受到来自中国华南和华东的东北向气流影响。PSCF和CWT分析表明,广东、福建、江西的大部分地区,以及湖南东部、广西东部等地区,是对海口地区污染天气污染物浓度的潜在贡献大值区。在进行预报时,可参考主要天气影响系统,和一些关键区域的外源影响以及本地污染的堆积情况。 相似文献
3.
人工智能(Artificial Intelligence,AI)在环境要素预报、环境质量预报、气象基本要素预报以及高影响性天气预报等方面已取得研究性进展。其中,环境要素包括云、雾、雪,太阳能辐射及土壤水分、植被、湖泊等;环境质量包括空气质量、海洋环境质量等;气象基本要素包括降水、风、温度;高影响性天气包括冰雹、强风、雷电、对流暴雨、洪涝等。 相似文献
5.
雾是山区常发的天气现象,且具有偶发性和局部性的特征,雾天条件下,能见度降低,为公路行车安全带来一定隐患。该文基于云南普洱山区公路交通气象观测实验基地的观测数据,对2014年5月—2016年10月期间,实验基地所在公路的雾的等级以及时间分布规律进行了分析。通过列联表、条件频率等相关性分析方法,开展了雾天能见度与其他气象要素的相关性研究。通过对列联表的相关性假设显著性分析,降雨强度、风速等气象要素与能见度之间存在相关性;但列联关系V相关系数分析结果表明,其相关程度不高。从条件概率统计来看,在不同的气象要素区间范围内,各等级雾发生的条件概率分布遵循一定的规律。分析雾天能见度的分布规律,及其与其他气象要素之间的相关性,能为雾天条件下公路行车安全预警与控制提供数据支持。 相似文献
6.
基于西安城区与郊区两个环境路边站和区域气象站2016-2018年观测的逐小时气象、环保和交通监测数据,对西安尾气污染物、机动车流量和气象要素条件进行统计分析。结果表明:1)2016年以来,西安市冬季空气质量指数和主要污染物浓度整体呈逐年下降趋势,治污减霾成效明显。主要尾气污染物浓度月际变化趋势相同,冬季11月到次年1月的浓度均明显高于其他月份的,夏季6月到8月的浓度较低,冬季的约为夏季的2~4倍。西安冬季汽车尾气污染物中,氮氧化物(NO_x)、碳氧化物(CO)、碳氢化物(HC)日变化特征相似,但细颗粒物(PM_(2.5))空间差异大。2)NO_x和CO与汽车尾气排放关系密切,每日上午时段二者浓度随车流量增大而增大,车流量整体偏大40%的城区比郊区污染物偏多20%~30%。尾气污染物浓度分布与风频、风速等密切相关:西安城市道路风速较低,风向与汽车尾气污染物的扩散方向基本一致,较高污染浓度通常都出现在主导风向的下风向。城市建筑和道路规划建设中,要保留足够的"城市通风廊道"。3)西安尾气污染物浓度不存在明显的"周末效应",城区站NO_x浓度无明显起伏变化,郊区站道路环境中的NO_x浓度受柴油车通行量影响较大,说明重型车可能对污染的影响更大。4)降水对污染物稀释沉降效果明显,对NO_x作用不明显。前期超过60%以上的相对湿度是降水开始前出现颗粒物小时最大增幅超过200μg/m~3的有利条件,高湿环境是重污染天气过程颗粒物暴发式增长的有利气象条件,因此静风或小风大气环境下,通过水雾"高射炮式"播撒方式增加低层湿度并非是沉降稀释颗粒物的有效方法。 相似文献
7.
利用地面常规观测资料、探空资料和大气污染物监测数据等资料,对2017年11月7—8日南昌市一次重度污染天气过程的大气污染物特征、天气形势及气象要素特点等进行了分析,并运用拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT)分析了大气污染物的后向轨迹。结果表明:1) 此次过程的首要污染物为PM2.5,空气质量呈东部劣于西部,市内劣于市郊的特点。AQI有明显的日变化特征,凌晨和上午10时各有一个AQI高峰,傍晚有一个AQI低谷,中午前后为AQI明显下降时段。2) 地面气压梯度小、风速小,不利于污染物的扩散。对流层中层有低槽东移,低层有弱切变线位于江西省北部,低层弱辐合导致周边污染物向中心辐合堆积。地面能见度与相对湿度变化呈反相关,在重度污染天气发生时多为雾和霾的混合物。南昌上空表现为“中层湿、低层干”的特点,在较干的低层有等温层和弱的逆温层,能抑制大气污染物的垂直扩散。3) 此次重度污染天气过程的大气污染物来源主要有三个,即南昌市周边环境污染、本地污染源的排放和大气污染物的外来输入,外来输入源主要为广东、广西及湖南上空的大气污染物。 相似文献
9.
采用累积距平方法和气候趋势分析方法对聊城市1965—2017年日照时数的变化特征进行分析,采用皮尔逊相关系数、t检验方法分析主要气象要素和天气现象对日照时数变化的影响。结果表明:53 a来日照时数多年平均为2343.8h,呈逐年明显减少的趋势,平均降幅为-103.01 h/10 a(p<0.01);日照时数在1984年和1998年前后发生转折性变化,1965—1983年为偏多期,1984—1997年为变化平稳期,1998—2017年为偏少期;日照时数减少可能原因是由于年水汽压上升、雾和霾天气多发、大风天气减少引起的。 相似文献
10.