2012—2014年常州市大气重污染日的气象条件分析

利用常州市环境监测中心的大气污染监测资料、常州市气象局的常规气象观测资料及NCEP/NCAR再分析资料等分析了2012—2014年常州市的大气污染情况,将大气重污染日的地面形势场进行了分型,并重点分析了污染程度极为严重的2013年1月的气象条件,得到以下结论：1)近3年常州市共计出现大气重污染日54天,冬季为重污染日数最多的季节,首要污染物主要是PM2.5。2)可将重污染日的地面形势场归纳为均压场型、高压底部型、高压后部型、变性高压型和低压型5种类型：均压场型扩散条件差,为大气重污染最常见的地面形势;高压底部型一般伴随有冷空气扩散,往往导致上游污染物的输送;高压后部型、变性高压型分别意味着冷高压移出和变性减弱致使污染物累积导致大气重污染发生;低压型一般易出现降水,若前期污染程度较重或降水较弱,往往导致污染维持。3)2013年1月大气污染极其严重,单月共计出现重污染日14天,降水量异常偏少是本月重污染频发的主要原因之一,高温高湿小风环境则有利于大气重污染的形成。4)秋冬季节多冷空气活动,本地往往经历均压场高压底部冷空气冷高压均压场的循环过程,冷空气“间歇期”为大气重污染高发时段,故地面形势场对大气重污染的预报预警有着较好的指示作用。     

不同天气形势下山东半岛南部沿海大风特征及其成因

以山东半岛南部沿海为例,利用旋转T模态主成分分析方法和欧洲中期天气预报中心第5代大气再分析资料(ERA5)对大风的环流形势和成因进行研究。结果表明：(1)形成大风的天气型有5种,按大风日数从多到少依次为西北路冷高压型、低压槽后型、低压槽前型、江淮气旋型和北路冷高压型,与不同天气型下大风发生的概率大小顺序一致。(2)冷高压型(包括西北路冷高压型和北路冷高压型)的冬季大风最多,低压槽型(包括低压槽前型和低压槽后型)的春季大风最多,江淮气旋型的春、秋季大风最多。(3)高空冷平流、地面冷高压和动量下传是西北路冷高压型大风的成因;高空冷平流和地面冷高压是北路冷高压型大风的成因;高空暖平流、入海高压和东北低压是低压槽前型大风的成因;高空冷平流、地面冷高压和东北低压是低压槽后型大风的成因;受高空正涡度平流和暖平流影响,气旋发展并向东北方向移动在半岛南部形成大的气压梯度是江淮气旋型大风的成因。     

利用MM5模式及NCEP资料对沈阳一次污染天气的数值模拟

利用NCEP/NCAR再分析资料和中尺度天气模式MM5对2010年1月14—19日沈阳大气污染天气系统进行模拟分析。对此次天气过程的地面和高空气压场、地面至高空各高度层随时间变化的水平风场及垂直剖面风场、垂直方向温度廓线等气象要素进行分析和模拟,描述大气污染中天气系统的变化过程,分析造成大气污染的气象要素变化。结果表明：此次污染天气过程对应地面场为长白山高压、地形槽环流型;500 hPa高空天气形势为两槽一脊,地面风场主要受高压辐散气流控制;地面至高空不同高度的水平风场均有偏南风切变和偏西风切变,垂直剖面风场对应有下沉气流,地面至高空的温度廓线出现明显的逆温。这些气象条件共同造成了持续污染天气。而500 hPa位势高度场持续长时间两槽一脊的环流形势,是造成长时间污染天气的主要原因。     

广西霾天气系统分型

利用2009—2013年NCEP再分析资料和广西14个地级市的历史气象资料,通过天气学方法对广西233个霾日对应的天气系统进行了分类,将形成广西霾日的天气系统分成冷高压脊控制型、入海高压后部型、低压槽型、均压场型、冷锋前部型、副高控制型、静止锋暖区型和热带气旋外围型共8种类型,研究了各类型天气系统的特点及其在广西霾形成中的作用。结果表明:冷高压脊控制型、入海高压后部型、均压场型和低压槽型是4种主要的环流型,造成的广西霾日较多,静止锋暖区型和热带气旋外围型造成的霾日较少;冷高压脊控制型和副高控制型的霾过程持续时间比较长,冷锋前部型的霾过程持续时间最短;地面风速较小,中低空为下沉气流是出现霾日时各类天气型的共同特征。     

乌鲁木齐市冬季严重污染日的环流分型特征

根据2000-2008年冬季逐日08时高空500 hPa、地面天气图和官方网站发布的乌鲁木齐市逐日大气污染指数API值,分析了全市大气污染概况及季节分布、月际变化特征,研究了环流形势对全市空气质量的影响。结果表明：影响乌鲁木齐市的环流形势分为高空7型和地面5型,分析各型环流形势与冬季严重污染日相关性;最易引发冬季严重污染的环流形势是高空脊中型、地面低压型,其次为脊前型或空档型、地面高压后型。     

三类沙尘暴过程环流特征和动力结构对比分析

利用地面、高空气象观测资料、NCEP再分析资料等对冷锋、蒙古气旋、高压底部倒槽型3类天气过程的大尺度环流、动力和热力结构特征进行了对比分析。结果表明,从大尺度环流特征来看,冷锋型、蒙古气旋型均在高纬地区形成尺度较大的槽涡,槽涡底部出现低槽分离并向南发展,在中纬度诱发地面冷锋及蒙古气旋,其差异在于蒙古气旋过程中往往在中纬度对流层中低层形成切断低涡;蒙古冷高压底部倒槽型过程中,中高纬度为脊前西北气流,中纬度蒙古冷高压与向北发展的倒槽在中纬度相遇形成准静止锋,并在其南侧诱发沙尘暴。从动力、热力结构来看,冷锋型、蒙古气旋型在对流层中低层均呈现典型的斜压结构,冷锋型过程锋区异常陡立,700 hPa以下近于垂直,上升运动呈倾斜形态,并在对流层中低层形成高值中心;蒙古气旋型过程中,气旋区形成8~10个纬距上升气柱,贯穿整个对流层;蒙古冷高压底部倒槽型过程中,沿经向700 hPa以上形成南北风的明显交汇,而在其下方形成南侧沙尘区上升、北侧高压区下沉的垂直正环流。     

基于自组织神经网络算法的重庆秋冬季空气污染与天气分型的关系

为了了解重庆秋冬季节空气污染天气的环流特征,利用NCEP再分析资料对污染天气过程地面气压场应用自组织神经网络算法(SOM)进行天气分型,并经过主观对比分析,总结出3类典型天气型:均压型、低压型、高压底部型;其中均压型分为2小类:两冷锋间的均压场、弱高压区的均压场;高压底部型按冷高压中心位置分为3小类:北方高压型、西北高压型、东北高压型。比较分析发现高压底部型大气污染物浓度最高,空气污染最为严重。应用常规观测资料和L波段探空资料分析发现:各类污染天气型表现为地面静风频率高,近地层水平风速小;逆温出现概率高,大气层结稳定,大气边界层高度低等特点。从大尺度环流背景、动力、热力气象条件及后向轨迹模拟分析了3类典型污染天气过程形成原因,为重庆地区空气污染潜势预报及浓度预报提供参考依据。     

成都地区一次持续性污染过程天气特征分析

利用NCEP/NCAR再分析资料、地面气象观测资料,重点分析了2013年1月成都地区一次重污染天气过程的天气背景以及地面气象要素演变。结果表明:(1)此次持续的污染天气出现在高空为弱脊控制且位势高度场异常偏高,地面处于变性高压脊或均压场且近地面层风速较弱的静稳天气背景下。(2)产生此次高污染(高AQI)的地面气象条件为:地面冷高压逐渐变性,近地面温度升高,海平面气压降低,近地面相对湿度升高至80%左右,无降水或弱降水,能见度将降低至于10km以下,地面风速减弱。(3)中低层弱风速,弱的水平风垂直切变,700h Pa层附近和近地面层的逆温层,不利于污染物在垂直方向上的扩散,使得污染进一步加剧。      

乌鲁木齐重污染日PM2.5不同增长型的污染特征及气象条件分析

基于2015—2021年近7 a乌鲁木齐冬季逐小时地面常规观测资料和空气质量数据，并结合ERA5再分析资料对重污染日PM2.5不同增长类型的污染特征、环流形势以及气象条件进行综合分析。研究发现，近7 a乌鲁木齐冬季PM2.5重污染及以上级别的比例由41.2 %降至8.6 %，PM2.5重污染天数由63 d降至13 d，超过70%重污染日PM2.5浓度增长分布在60 μg?m-3以内。依据PM2.5增长类型判别方法，近7 a乌鲁木齐冬季重污染日以缓慢型增长为主。对比分析爆发型增长和缓慢型增长的天气背景形势表明，两种增长类型在欧亚范围内500 hPa高空形势上均主要受西北或偏西气流影响，爆发型增长的高压脊势力较强，乌鲁木齐处于高压中心后部且气压梯度显著；而缓慢型增长的高压脊较为平直，乌鲁木齐位于高压后部的均压场控制下，气压梯度相对较弱。对比两种类型边界层内逆温厚度和强度发现，爆发型增长在925~700hPa之间的逆温层平均厚度明显大于缓慢型增长，前者逆温强度达到1.8 ℃?（100m）-1，明显高于缓慢型增长的1.2 ℃?（100m）-1，表明造成两种PM2.5不同类型增长与边界层内的逆温垂直特征分布结构存在密切联系。     

江门市AQI和能见度特征及其与气象要素的关系

利用2013—2015年江门市空气质量指数(AQI)资料和能见度等同期地面气象资料,分析了AQI和能见度的时间变化特征,并研究了与地面气象要素的关系。结果表明:江门市空气质量近年来存在改善的趋势。AQI和能见度都存在明显的季节变化,散点统计分析显示不同的地面气象要素对AQI和能见度存在不同指示意义。日主导风向为北风时AQI级别最高、东南偏南时最低,二者平均相差超过45。日主导风向为东北偏北时能见度最差,西北偏西时最优,二者平均相差超过10 km。另外,2013—2015年造成江门市中度污染以上级别天气(32 d)的天气形势中,占比从多到少依次为大陆冷高压型、均压场型、热带气旋型和弱高压或均压场型。     

2015-2016年贵港市空气污染与天气形势的关系

利用2015—2016年贵港市空气自动监测站空气质量指数、首要污染物等数据及贵港国家气象观测站的常规气象观测资料(风速、湿度、气温等),分析了贵港市2015—2016年空气质量概况及相关气象因子,进而利用合成分析方法对贵港市在不同季节出现不同级别空气污染的天气形势变化进行了分析。分析结果表明:贵港市的首要污染物为PM_(2.5)和PM_(10),其中12月、1—2月为贵港市空气污染最严重的月份。各气象要素与空气质量指数相关性较强,风速、气温、降水等气象条件对贵港市的空气质量影响显著。在春、秋、冬季,冷空气南下影响贵港市,500 hPa为持续的下沉运动且850 hPa相对湿度较低及850hPa由北风转为南风且风速较小时,贵港市极易出现轻度污染以上的天气;当云南一带有南支槽活动时,贵港市易出现重度污染天气。夏季影响贵港市空气质量的主要因素则是热带气旋移动至江苏、浙江一带时,热带气旋的外围下沉气流导致贵港市出现持续下沉运动。此时,受副热带高压系统或者其他天气系统影响,850 hPa风向出现明显转折时,应考虑贵港市出现轻度污染的天气现象。     

成都一次持续性污染天气过程的气象条件分析

本文利用气象台站资料和NCEP再分析资料对2017年12月18日～2018年1月2日成都出现的一次持续性污染天气过程的气象条件进行了分析。结果表明,此次污染过程是一次中到重度污染,局部时段出现了严重污染。500hPa环流形势及其调整与此次污染状况的发展有着密切的联系,其中500hPa高压脊前西北气流下沉区所产生的下沉逆温层和等温层是导致此次污染过程的主要因素。随着环流调整,低槽东移,受槽前西南气流影响,污染状况得到了改善,并最终结束了此次污染过程。此次污染天气过程中,贴地逆温及静风的稳定大气抑制了污染物的扩散,但对污染天气的生成及演变并未起主导作用。此外,有四次冷空气进入盆地的过程出现。冷空气主要来自四川盆地北部和东部,使污染状况得到缓解,但并未对污染过程的结束起到决定性的作用。      

天气形势对南昌市空气质量影响的初步分析

利用2007--2010年南昌市空气污染监测资料以及气象观测资料,分析了空气质量与天气形势的关系,以及造成南昌市空气污染的主要天气形势特征。结果表明：（1）南昌市空气污染具有明显的季节性变化特征,冬季污染日出现频次最高,其次是春、秋两季,夏季由于雨水的冲刷稀释作用、热对流作用,极少出现空气污染日。（2）影响南昌市空气质量的地面形势主要分为低压类（倒槽、锋前）和高压类（高压底部、高压后部、弱高压）,而高空系统主要为槽后西北气流以及西南气流的影响。（3）当出现空气污染时,地面至1000hPa近地层逆温非常明显,地面风速弱,基本在3m／s以下,且以偏东风出现频次最高。（4）污染物浓度与霾天气密切相关,霾日的空气质量较差。     

气象条件对晋江城市空气质量的影响

根据2006—2007年晋江市环境监测资料和同期气象资料,对晋江市空气质量状况分布特征、空气污染与气象条件的关系进行分析。结果表明：晋江市区空气质量优良率较高,夏季空气质量最好,春季空气质量最差;海洋性气候是形成晋江市空气质量优良率高的主要原因;空气质量为优的天气形势主要包括冷空气、副热带高压和台风等,空气质量持续为优;空气质量为轻微污染以上的天气形势主要包括SW暖湿气流、入海高压后部偏东气流、弱冷空气影响后期、副热带高压减弱或东退等。     

Synoptic Typing and Its Application for Evaluating Climatic Impact on Air Quality in Urumqi

An automated procedure employing principal-component analysis and a two-stage cluster analysis was developed to classify the synoptic meteorological conditions prevailing over Urumqi, one of the most heavily polluted cities in the world. Six clusters representing different circulation patterns and air-mass characteristics were classified using surface- and upper-meteorological variables during the heating period from 2001 to 2008, and the relationships between synoptic clusters and air quality were evaluated. The heaviest air-pollution episodes occurred when Urumqi was in either an extremely cold, strong anticyclone or at the front of a migrating cyclone, both with light winds, wet surface air, and relatively dry upper air. Moderate pollution was seen when Urumqi was in the pre-cold/cold frontal passages with lower temperatures and light winds or moderate anticyclone with relatively warmer, drier air. When Urumqi was at the front of a migrating anticyclone or in a weak anticyclone with moderate winds and most warm, dry air, or in the cold/post-cold frontal passages with relatively strongly northerly airflows and precipitation, relatively good air quality could be seen. These results suggest that air pollution in Urumqi is very closely related to the synoptic meteorological conditions, which provides an important basis for not only the prediction and control of urban air-quality problems here but also for the analysis of the differential impacts of weather and pollution on human morbidity.     

天津一次持续低能见度事件的影响因素分析

2009年1月天津发生了一次持续低能见度事件,从气象条件、污染演化过程和气流后向轨迹等方面分析该次事件是由以细粒子为主的灰霾天气所引起。分析表明,细粒子质量浓度是影响大气能见度的主要因素;细粒子在可吸人颗粒物中的富集,是造成持续性污染和能见度连续下降的主要原因;西南暖湿气流控制下的静稳天气有利于污染物聚集,而以大风降温为标志的冷锋过境是细粒子清除的重要机制;能见度的周期性变化主要依赖于细粒子的富集和污染物的快速清除,并且这一过程受到周期性天气系统的影响。     

泉州沿海县市区域性空气污染气象条件分析

根据天气形势、本地气象要素等分析了易于产生泉州沿海区域性污染的气象条件,重点从干湿条件、相对湿度及无雨日数等与湿度相关的要素方面探讨泉州沿海区域性污染的干湿污染特点。结果表明：泉州沿海区域性空气污染产生的天气系统主要有地面高压（高压底部、后部或高压脊）、地面倒槽、低涡锋面和锋前暖区等形势;地面气象要素多为升温降压、日风向及风速存在海陆风变换、夜晨有雾霾现象;相对湿度在70%-80%时,易造成区域性空气污染。     

2010年辽宁一次沙尘天气过程的气象因素及污染特征

利用常规气象观测资料以及环保监测数据,对2010年4月8日辽宁沙尘天气过程的高低空天气形势和主要气象要素进行探讨,并对沈阳地区的空气污染状况进行分析。结果表明：沙尘天气过程主要是受贝加尔湖地区东移冷空气和蒙古低压的共同影响,强大的蒙古气旋造成地面强变压导致地面风速加大,是形成沙尘天气的动力因子;沙尘天气来临前后,风速、能见度和湿度等发生急剧变化;在沙尘天气影响下,沈阳地区的PM10浓度迅速上升,而大风等有利的扩散条件,造成黑碳、气态污染物SO2和NO2浓度出现不同程度的下降。