降水对重庆市大气污染物浓度的影响分析

利用2013—2015年逐日沙坪坝气象站气象及临近的环境监测数据,探讨降水对重庆市大气污染物浓度的影响,结果表明:PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2浓度随降水量增加逐渐降低,降低趋势线较为明显,降低幅度为SO_2的 PM_(10)的PM_(2.5)的;NO_2和CO随降水量增加减少趋势不明显;O_3浓度随降水量的增加而逐渐增加。各类大气污染物在不同量级降水量时变化特征有所不同。在降水量小于1 mm时,弱降水的气象条件更有利于污染物的积累,不利于污染的稀释扩散和沉降,空气质量恶化;大于1 mm后,降水对各种大气污染物均有明显的清除作用,清除能力随着降水量级的增加而增大,在降水量大于10mm后湿清除能力明显提升,降水量大于20 mm时湿清除能力最强,粗细颗粒与雨滴碰并效应增加,降水对PM_(10)和PM_(2.5)的湿清除率分别达30%和25%。连续降水时,各季节降水对各类大气污染物的湿清除能力不尽相同:冬季降水对PM_(2.5)湿清除作用最为明显,对其余污染物清除作用从大到小依次为PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,而O_3在冬季降水使O_3浓度增加非常明显,通常冬季臭氧浓度相对较低,降水一定程度上使冬季空气质量变好,太阳辐射增加,二次污染物光合作用增强,臭氧浓度也一定程度上增加。     

宁波地区不同季节不同强度霾天气变化特征

利用2014—2016年宁波市镇海地区逐时气象观测资料和大气成分监测资料,对宁波地区霾天气的变化特征进行统计分析。结果表明:2014—2016年宁波地区霾天气小时出现频率为28.8%,湿霾出现频率为61.0%。近3 a宁波地区霾天气小时出现频率呈下降趋势,秋冬季(11月至翌年1月)霾天气小时出现频率较高,夏季(6—8月)霾天气小时出现频率较低;从日变化来看,霾天气小时出现频率峰值集中出现在上午09时和夜间20—23时。宁波地区重度霾的PM_(2.5)、PM_(10)颗粒物浓度为轻微霾的2.13倍和1.92倍,干霾颗粒物浓度高于湿霾,宁波地区霾天气的颗粒物组成较稳定,PM_(2.5)/PM_(10)比重为0.7左右。宁波地区颗粒物浓度与风速和降水量的相关性较好,春季和夏季风速与PM_(2.5)浓度的相关性较高,秋季和冬季风速与PM_(10)浓度的相关性较高;降水与PM_(10)浓度的相关性高于PM_(2.5)浓度。静稳天气时地面风速小易造成细颗粒物浓度的积累增长,冬季西北偏北风和东北风是影响宁波地区PM_(2.5)浓度变化的重要输送路径,当风向为西北风时,冬季和春季PM_(10)浓度增加明显。     

关中地区PM_(10)质量浓度及MODIS气溶胶光学厚度时空特征分析

利用2014—2016年西安、咸阳、宝鸡、渭南、铜川的逐日PM_(10)质量浓度和同期美国国家航空航天局(NASA)的MODIS气溶胶产品(3 km),提取有效的气溶胶光学厚度(AOD)数据并进行标高及湿度订正,得到近地面"干"消光系数(AODSEC-RH),分析关中及5个地市PM_(10)质量浓度、AOD、AODSEC-RH的月、季、年时空变化特征。结果显示:近3 a关中及5个地市PM_(10)质量浓度均呈递减趋势;1月为峰值,7月为谷值,全年呈波动变化,冬季最大;3月较厚的逆温层及较稳定的大气致使污染不易扩散,PM_(10)质量浓度下降缓慢;4—5月降水开始增多,PM_(10)质量浓度下降较快;夏季PM_(10)质量浓度最低;10月雾和霾天气活跃,PM_(10)质量浓度迅速回升。西安年平均PM_(10)质量浓度较其他4市偏高,关中四季的PM_(10)质量浓度高值区均位于西安、咸阳、渭南市。近3 a关中整体AOD有所下降,高值区也位于西安、咸阳、渭南。夏季高温高湿,气溶胶吸湿强,AOD最大;其次为春季,气温回升、空气干燥、植被稀少,大风为沙尘天气提供了充分的动力,AOD次高;秋冬季AOD整体偏小。经标高及湿度订正的AODSEC-RH夏季明显降低,冬季明显升高,时空变化特征更接近于PM_(10)质量浓度,能充分体现近地面污染特征。     

降水对江浙沪PM_(2.5)的清除效率研究

为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。     

招远市PM_(2.5)浓度与气象因子相关性分析

为了了解PM_(2.5)的污染与地面气象因子的相关性,通过对招远市PM_(2.5)的月均浓度与降水量、湿度、风速和气压等气象因子关系分析,结果表明:(1)PM_(2.5)浓度存在明显的季节变化,冬季与气象因子相关性最好,夏季最差。(2)PM_(2.5)浓度与相对湿度、平均风速和降水有很强的负相关性。(3)PM_(2.5)浓度与本站气压呈现正相关性。     

我国北方沙尘天气演变趋势及其气候成因分析

利用地面气象观测资料,分析了我国北方1954～2001年年、季沙尘天气发生日数的演变规律及其与主要气候要素,风速、相对湿度、降水、气温和干燥度的相关关系,用NCEP/NCAR再分析资料分析了冬春气压梯度的变化趋势。结果表明:近50年来,造成我国北方沙尘天气频率显著下降的直接自然原因是沙尘源区和发生区平均风速和大风日数的减少、主要沙尘源区降水量特别是春季及其前冬降水量的增加以及由于源区降水增加引起的大气和土壤湿润程度的改善。冬春季节气压梯度的减小是风速减小、进而导致沙尘日数减小的关键间接因素。     

武汉市10个主要极端天气气候指数变化趋势分析

根据武汉市1951—2007年逐日气温、降水量计算分析了10个极端天气气候指数的变化特征。结果表明:1)4个气温指数中,年及四季高、低温阈值均为上升趋势,并造成最长热浪天数的延长和霜冻日数的减少;低温阈值升速明显快于高温阈值,高温阈值仅在春季变化显著,最长热浪天数仅在冬季变化显著;低温阈值则为极显著上升趋势,尤其是年和冬季,造成"热春"、"暖冬"频繁;暖夜、闷热、傍晚至夜间的强对流等显著增多,暖日、高温热浪增加,霜冻日大幅减少。2)6个极端降水指数以增趋势为主,其中强降水阈值、比例、日数以及最大5日降水量在冬季增趋势最明显,仅夏季强降水阈值、比例略有减小,冬季日降水强度的增大趋势、夏季持续干期的缩短趋势显著性水平分别可达0.1、0.01。3)一些气温指数在1980—1990年代发生突变,而降水指数未现突变。     

重庆市荣昌区冬季PM2.5污染的气象因素及区域传输特征

利用2016—2018年重庆市荣昌区冬季PM_(2.5)质量浓度监测数据,结合地面气象观测资料、L波段探空雷达资料、ERA-Interim再分析资料及全球资料同化系统(GDAS)数据,并与HYSPILT模型相结合,分析荣昌区冬季PM_(2.5)污染的气象影响因素及区域传输特征。结果表明:(1)2016—2018年荣昌区冬季PM_(2.5)污染超标频率高达56.3%,但空气质量有好转趋势。PM_(2.5)质量浓度日变化有2个峰值,分别出现在12:00和23:00;(2)荣昌区冬季PM_(2.5)污染主要受降水、逆温层、低层风速等气象条件影响。当925 hPa以下和700~600 hPa存在明显逆温层结,500 hPa呈西北气流或平直西风气流,850 hPa以下为偏东北弱风时不利于PM_(2.5)扩散,易发生重度污染天气。日降水量R>2.0 mm时,降水对PM_(2.5)具有明显的正清除,且清除能力随着降水等级的增大而增大,R<1.0 mm时,降水对PM_(2.5)表现为负清除,微量降水期间不利的扩散条件加之颗粒物吸湿增长作用反而导致PM_(2.5)质量浓度增加,空气质量恶化;(3)荣昌区冬季PM_(2.5)污染主要受距离荣昌区西北和东北方向约300 km范围内的成渝城市群城市间污染物区域输送影响,外域颗粒污染物的传输是荣昌区冬季PM_(2.5)污染的重要原因。     

2014-2016年荆州城区空气质量与气象要素的关系分析

利用2014年1月1日—2016年12月31日荆州城区逐日空气质量数据和同期地面气象要素逐日观测资料,分析了荆州城区空气质量状况、变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明,荆州城区优良日数偏少,但2014—2016年荆州城区空气质量略有改善,首要污染物为PM_(2.5);AQI和PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO的月变化规律一致,呈V型分布,冬季空气污染最严重,夏季空气污染相对较轻,O_3的变化规律则相反,呈反V型分布;除O_3外,AQI和其他污染物浓度与前一日AQI、气压呈正相关关系,与气温、水汽压、湿度、云量、降水、风速呈负相关关系,据此建立了AQI和各污染物浓度的回归预报方程;进一步分析了2014年1月严重污染天气的成因,本地污染物的分布、外地污染物的输入和气象扩散条件是影响空气质量的主要因素。     

气候态调整对华北冬、夏季气候监测的影响研究

本研究对比分析了不同气候态下,华北冬、夏季降水及气温的差异,分析了气候平均值的改变对历史极端事件监测的可能影响。研究结果发现,1991～2020年（简称气候Ⅱ态）的冬季和夏季的平均降水量均略多于1981～2010年（简称气候Ⅰ态）,但接近或略少于1961～2020年的平均降水量,平均降水量逐年变化幅度冬季Ⅱ态小于Ⅰ态,夏季反之。气候Ⅱ态冬季降水空间分布不均,夏季较Ⅰ态呈“中部减少,东西增加”的分布型。冬季和夏季极端降水阈值Ⅱ态（0.86 mm和22.0 mm）较Ⅰ态（0.83 mm和21.6 mm）均略有提高,造成近60年华北大部基于Ⅱ态阈值的冬、夏季极端降水日数较Ⅰ态略减少。此外,气候Ⅱ态的华北冬、夏季平均气温均明显高于Ⅰ态,也高于1961～2020年平均值。Ⅱ态气温较Ⅰ态基本呈全区增加特征,但空间分布不均匀。冬季极端低温和夏季极端高温阈值Ⅱ态（-9.8°C和27.9°C）较Ⅰ态（-10.2°C和27.5°C）均有所有所提高,造成华北大部分地区基于Ⅱ态阈值的近60年冬季极端低温日数较Ⅰ态有所增加,夏季极端高温日数较Ⅰ态存在不同程度的减少。因此,新气候态下华北气温和降水均值,华北大部极...     

江苏淮安地区大气污染变化特征及其与气象条件的关系

采用江苏省淮安市地面5个监测站2013年1月1日—2015年12月31日PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区空气污染季节变化特征及其与气象条件的关系;采用MODIS的光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)资料和火点资料分析了2013年12月发生在淮安的一次持续性大气污染事件。研究结果表明,淮安空气质量AQI指数(Air Quality Index)在春冬季较高,夏秋季较低,污染天气发生在春冬季的概率为23.6%,夏秋季的概率为13.3%。淮安地区的首要大气污染物为颗粒物污染,其中PM_(10)、PM_(2.5)占比分别达到25.2%、48.9%,PM_(10)中PM_(2.5)比率年平均为61.0%,臭氧是第2大污染物,占比为25.8%。表征大气柱气溶胶浓度的AOD的季节变化与地面颗粒物浓度截然不同,颗粒物浓度1月和12月出现极高值,而这两个月AOD月平均值却在一年中达到极低值,AOD最高值出现在7月。另外,AQI与降水、气温、风速、相对湿度呈负相关关系,但相关程度较弱。     

气象因素对常州市区PM2.5浓度影响

利用2016—2018年常州市区环境空气细颗粒物数据,结合同期地面气象资料,分析了常州市区PM_2.5以及气象因素的变化特征,并统计分析气象因素对PM_2.5浓度的影响。结果表明：常州市区PM_2.5、降水量、相对湿度和气温等具有明显季节性,呈夏季较高冬季较低,而气压夏季较低冬季较高的特征。相对湿度与PM_2.5呈正相关,即随着相对湿度的增加PM_2.5超标率和平均浓度均增加;降水对PM_2.5具有一定的清除作用,清除率与降水前PM_2.5浓度、降水量、降水强度有关,降水量、降水强度越大,则降水清除效果越好,而降水前PM_2.5浓度较小,则清除率不明显;常州市区偏西风时PM_2.5的超标率和平均浓度较其他风向较高;风速对常州市区PM_2.5的影响呈负相关,即风速越大PM_2.5超标率和平均浓度均减小;常州市区地面天气形势可以分为两种类型,第一种类型表现为气压较低气温较高,PM_2.5超标率以及平均浓度相对较低,而第二种类型表现为气压较高气温较低,PM_2.5超标率以及平均浓度相对较高。     

长三角地区城市O_3和PM_(2.5)污染特征及影响因素分析

O_3和PM_(2.5)是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O_3和PM_(2.5)浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O_3年平均浓度为50～73μg·m~(-3),平均为61μg·m~(-3);除芜湖和宣城外,其余31城市均存在不同程度的超标状况,超标率为0.34%～18.86%,平均为5.68%。O_3在5月和9月达到浓度高值;四季O_3日变化均呈单峰型,峰值出现在15∶00,夏季O_3峰值浓度最高值为157μg·m~(-3)。O_3浓度沿海城市整体高于内陆城市;夏季宿迁—淮安—滁州片区O_3污染较重。O_3与NO_2、CO显著负相关,且与NO_2相关性较强;O_3与气温、日照时数显著正相关,与相对湿度、降水呈负相关。PM_(2.5)年平均浓度在25～62μg·m~(-3)范围内,平均为49μg·m~(-3);各城市均出现PM_(2.5)超标,滁州PM_(2.5)超标率最大,为23.91%。PM_(2.5)在3月和12、1月达到浓度峰值;其日变化呈双峰型,09∶00—10∶00和22∶00—23∶00达到峰值。冬季徐州PM_(2.5)浓度最高,为102μg·m~(-3)。PM_(2.5)与NO_2、CO、SO_2、PM_(10)显著正相关,与气温、风速、降水负相关。     

济宁近11年主要异常农业气象条件分析

根据济宁2000—2010年的气温、降水、日照等气象要素,利用回归分析方法研究了近11年来气温、降水和日照的变化倾向,并对期间冬小麦生长季节气候异常天气进行了分析。表明:济宁近11年来平均气温和日照时数均略有下降的趋势,其中春、夏季平均气温和日照时数呈下降趋势,平均气温秋季有上升的趋势,冬季升降不明显;日照时数秋、冬季有缓慢上升的趋势;年降水量呈增加趋势,其中春、夏季降水量有上升的趋势,秋、冬降水量则有减少的趋势。由于春季平均气温和日照时数有下降趋势,春霜冻害发生机率增大;秋季平均气温有上升趋势,降水在秋、冬有减少的趋势,使得冬前发生旺长和秋冬连旱,甚至冬季冻害的机率增大。     

1954-2011年盐城市气温和降水变化特征

根据盐城市2个观测站点1954-2011年逐月平均气温和降水资料,采用线性趋势分析、M-K检验、滑动t检验等方法,分析了盐城市气温和降水的气候变化特征。结果表明:盐城市年平均气温以0.24℃/10a的速率显著增加,其中,春季的升温速率最大(0.32℃/10a),秋季和冬季次之(分别为0.27℃/10a和0.28℃/10a),夏季最小(0.08℃/10a)且不显著。年降水量以17.1 mm/10a的速率呈弱的下降趋势,春、夏、秋季降水量均呈弱的下降趋势,而冬季降水量则呈弱的增加趋势。全年和四季(除春季)平均气温在20世纪90年代后升高明显,进入21世纪后升温幅度明显加大。年降水量具有"减-增-减"的年代际变化特征,四季降水距平各自波动特征不同,春、夏季降水量偏多期在20世纪50年代中后期和90年代,秋季降水量偏多期在50年代中后期、60年代和80年代,冬季降水量偏多期为90年代以后,其余年代为降水量偏少期。年平均气温在1993年发生突变式增温,春、夏、秋、冬四季气温突变时间分别在1993年、2000年、1997年和1991年。全年和四季降水量都没有明显突变现象。     

典型喀斯特区植被变化及其与气象因子的关系——以广西百色市为例

利用2000—2017年广西典型喀斯特区MODIS NDVI卫星遥感影像,研究近20 a来喀斯特地区植被及不同等级石漠化区植被时空变化状况,分析降水及气温与喀斯特地区植被变化的相关性,探讨植被变化与气象因子的关系。结果表明:(1)研究区植被及各石漠化等级区植被年内NDVI变化特征均表现出"夏秋高,冬春低"的趋势,随着石漠化等级加重,植被NDVI均值降低。植被NDVI峰值多出现在8月上旬至9月上旬,谷值出现在1月和2月上旬。但以灌草为主的轻、中、重石漠化区植被NDVI峰值出现时间较早,以乔木为主的潜在石漠化区植被NDVI峰值出现时间较迟。(2)2000—2017年百色全喀斯特地区及各等级石漠化区植被NDVI均呈改善趋势,且重度石漠化区植被改善趋势最明显,轻度石漠化区次之。研究区植被多为稳定变化和改善趋势,改善、变化不大和退化面积比例分别为38.27%、57.86%、4.87%。(3)平均气温和降水量与研究区植被NDVI相关性均较高,且平均气温与植被NDVI的相关性总体好于降水量。年尺度气温和降水量对植被NDVI影响均较明显,季度尺度上,秋季和春季气温降水对植被NDVI影响较大,冬季影响最小。目前气候变暖引起的增温幅度有利于研究区植被生长,春夏季降水减少、秋季降水增多的气候变化趋势更利于研究区植被改善。     

梅州近50年气候变化特征及未来变化趋势

采用线性趋势方程、滑动平均和R/S(rescaled range analysis)分析方法对1953～2006年梅州市气温、降水的各季及年平均值进行了分析.结果表明,50年来梅州市各季和年平均气温呈上升趋势,冬季气温增暖速率最大;年降水量及春、夏、冬季降水量也处于增多时段,而夏季降水的变化倾向率最大.R/S分析表明:气温、降水两气候要素存在明显的赫斯特(Hurst)现象,即梅州市气候变化存在着持续件;气温的Hurst指数表明,梅州市未来的年平均气温和各季平均气温都会继续呈上升趋势,未来夏季平均气温的增暖趋势将更为明显;降水量的Hurst指数表明,梅州市未来的年降水量及春、夏、冬季降水趋势是增多的,而秋季降水维持减少趋势,未来春季雨水增多的趋势将更为明显.     

1961—2008年淮河流域气温和降水变化趋势

利用淮河流域170个地面气象观测站观测数据,统计分析了淮河流域1961—2008年间气温和降水的时空变化趋势。结果表明:48 a间淮河流域年平均气温呈显著上升趋势,冬季平均气温的增温幅度最大,春、秋次之;年极端最低气温亦呈显著上升趋势,年极端低温日数(满足该站极端低温阈值)则呈明显下降趋势;流域西北部年极端最高气温呈显著下降趋势,流域西部年极端高温日数(满足该站极端高温阈值)呈显著下降趋势;降水量总体变化趋势未通过统计检验,但1990s开始,秋季降水量呈下降趋势,2000年之后年降水量明显增加,夏季降水量亦增加;春季和秋季降水日数呈显著下降趋势,夏季和冬季无明显变化。     

ECMWF极端天气指数在新疆强降水预报中的检验评估

使用2015年10月—2018年9月欧洲中期天气预报中心集合预报系统(ECMWF EPS)逐日降水极端天气指数(EFI)预报资料,分析新疆区域降水EFI产品与强降水的对应关系并得到预报阈值。结果表明:预报的EFI与实况降水量存在正相关关系,随着降水量增加,EFI预报结果具有线性增加趋势,说明EFI对强降水有一定的指示意义。各量级降水预报的最高TS评分随着预报时效的增加而减小,且随着降水量等级的增大而减小。不同季节暴量降水发生站次为夏季最多,冬季最少,对应的EFI阈值大都在0.4～0.6,夏季EFI值范围在0.2～0.7,夏季更易发生暴量降水。随着预报时效增加,暴量降水发生站点频次最多所对应的EFI值逐渐减小。随着降水量级增加,空报率减小幅度不大,但漏报率增加。     

近42年日照市气候变化分析

根据日照市1961-2002年的年降水量、年平均气温以及季降水量、季平均气温资料，利用Mann-Kendall突变检验法和滑动t检验法，分析了日照市近42年的气候变化特征。结果表明：年平均气温、年降水量均存在突变，其中，冬季气温突变最为明显，秋季略有突变但不明显，春、夏季气温没有突变现象；夏季降水量突变最为明显，秋季不明显，冬、春季没有突变现象。