Regional meteorological patterns for heavy pollution events in Beijing

The present study investigates meteorological conditions for the day-to-day changes of particulate matter (PM) concentration in Beijing city during the period 2008–2015. The local relationship of PM concentration to surface air temperature, pressure, wind speed, and relative humidity displays seasonal changes and year-to-year variations. The average correlation coefficient with PM₁₀ in spring, summer, fall, and winter is 0.45, 0.40, 0.38, and 0.30 for air temperature; –0.45, –0.05, –0.40, and –0.45 for pressure; 0.13, 0.04, 0.53, and 0.50 for relative humidity; and –0.18, –0.11, –0.45, and –0.33 for wind speed. A higher correlation with wind speed is obtained when wind speed leads by half a day. The heavily polluted and clean days, which are defined as the top and bottom 10% of the PM values, show obvious differences in the regional distribution of air temperature, pressure, and wind. Polluted days correspond to higher air temperature in all the four seasons, lower sea level pressure and anomalous southerly winds to the south and east of Beijing in spring, fall, and winter, and a northwest–southeast contrast in the pressure anomaly and anomalous southerly winds in summer. Higher relative humidity is observed on polluted days in fall and winter. The polluted days are preceded by an anomalous cyclone moving from the northwest, accompanied by lower pressure and higher air temperature, in all four seasons. This feature indicates the impacts of moving weather systems on local meteorological conditions for day-to-day air quality changes in Beijing.     

2012—2015年北京市空气质量指数变化及其与气象要素的关系

根据2012—2015年的空气质量指数（AQI）日报数据与同时段的气象数据,采用统计方法和广义加性模型（GAM）对空气质量指数的时间变化及其与气象要素的关系进行了分析,结果表明：2012—2015年北京市空气质量整体呈现下降趋势,冬春季空气质量较差,夏秋季的较好,冬季容易产生重污染天气,春季污染天气频发。北京空气质量存在一定程度的周末效应,表现为周末空气质量较差,工作日相对较好。整体上空气质量指数与风速、日照时数、降水量、平均气温和最高气温呈负相关,与湿度呈正相关,不同季节和不同级别空气质量下的AQI与气象要素相关性差异较大。通过广义加性模型得到AQI与降水量呈线性关系而与其他气象要素均呈非线性关系,气象要素在不同数值范围内对AQI的影响趋势和程度存在显著差异。     

福州市空气高污染与气象条件关系

利用地面天气图、高空天气图、地面气象要素资料,统计分析了2003-2007年福州市41个空气高污染过程与天气系统以及地面气象要素间的关系,得出冬季、春季和夏秋季福州市空气高污染发生时主要的天气形势,并对地面气象要素与高污染过程的关系进行了半定量分析,得出福州市空气高污染过程的一些天气概念模型和气象要素指标。     

郑州市空气质量状况及冬季持续污染过程的气象机理分析

利用2004-2008年郑州市环境监测站所监测的SO2、NO2、PM10日平均浓度资料及历史气象资料,分析了郑州市近5a的空气质量状况与特征,并以2006年12月份的2次持续性污染过程为例,分析了气象条件对污染物浓度的影响,结果显示：郑州市以煤烟型污染为主,污染物浓度具有明显的季节变化特征,冬春季节污染物浓度明显高于夏秋季节;冬季均压场中持续多日风速小、近地面层出现逆温层是造成郑州市出现持续污染事件的主要气象条件,持续性污染过程往往因受冷空气的影响而结束。     

呼和浩特市大气污染与天气气候的关系

利用1990～2002年呼和浩特市区空气污染物TSP、SO2、NOx浓度的实际监测数据,分析了呼和浩特市大气污染物浓度变化的时空分布特征、大气污染与天气条件的关系。呼和浩特市市区主要以煤烟型污染为主,冬、春季比夏、秋季污染严重,采暖期比非采暖期污染严重,市区中心污染最严重。污染物的排放量及大气的稳定度状态是城市大气污染的主要影响因子,天气变化是城市大气污染物浓度变化的主导因素,局地环流是决定城市污染物分布的关键因素。因此,不同季节排污量的变化、天气条件是制作呼和浩特市大气污染预报的主要依据。     

石家庄城市供水与气象条件

利用多元回归等统计方法逐月分析了气温、湿度、降水及风等气象因子与供水之间的关系 ,并对闷热指数、焚风等与供水量之间的相互关系和规律进行了分析 ,制作了短期供水预报。     

天空辐射计观测反演北京城区气溶胶光学特性

利用2018年10月—2019年9月天空辐射计观测数据反演北京城区气溶胶光学特性参数,重点分析污染过程中气溶胶光学特性与气象条件的相关性。结果表明:500 nm气溶胶光学厚度在2—7月较大,最高值出现在6月,为0.71。单次散射反照率最高值出现在8月,为0.96;最低值出现在5月,为0.89。440~870 nm ?ngstr?m波长指数最高值出现在夏季,为1.11;最低值出现在春季,为0.89。统计发现污染日数仅占总日数的17%,其中62%为轻度污染;污染和清洁天气条件下PM_2.5浓度分别为107.22 μg·m-3和47.16 μg·m-3,500 nm气溶胶光学厚度分别为0.85和0.49,单次散射反照率分别为0.96和0.92;冬季?ngstr?m波长指数在污染天气条件下（1.02）大于清洁天气（0.91）,春季相反。结合天空辐射计、激光雷达和气象数据分析2019年1月一次污染事件,可知低风速与高湿度等不利气象条件、气溶胶粒子的吸湿增长和二次转化、污染物局地排放及区域输送共同导致污染事件发生。     

北京市持续重污染天气分析

通过对2004-2008年北京市空气持续重污染过程的统计及其对非沙尘型持续重污染天气形势的特征分析,得到以下结论：持续重污染过程具有明显的季节分布特征,主要包括春季沙尘型污染和秋冬季节非沙尘型污染;非沙尘型持续重污染过程期间多对应着大雾、轻雾、霾、烟等低能见度天气,过程后期对应的天气现象多为大风或降水天气。其中大雾天气更易引发长时间持续的空气重污染事件。非沙尘型持续重污染的天气形势特点为：高空多为纬向环流,850 hPa多为暖脊控制,地面多处于弱气压场,鞍形场型污染尤为严重。北京持续重污染多对应区域性污染。     

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。     

北京急性脑血管疾病与气象要素的关系及预测

基于2006年1月至2010年12月北京市120急救中心的逐日脑血管急症接诊病例数据资料,首先探讨北京市急性脑血管疾病与气象要素的关系,选取不同季节的影响因子,然后根据概率积分方法将发病人数划分为4个级别,并采用人工神经元网络方法(artificial neural network,ANN)分别建立了北京市不同季节的急性脑血管疾病预测模型。研究结果表明:(1)急性脑血管疾病发病人数存在明显的季节性变化和日变化特征,冬春季发病人数高于夏、秋季,发病主要集中在早晨到中午的09—14时;(2)发病人数相对于气象要素存在明显的滞后效应,夏和冬秋季发病分别与高温高湿、冷空气活动有关;(3)脑血管疾病预测模型通过对新样本进行预报,除夏季外,完全准确率高于30%,预报误差≤±1级的准确率高于60%,研究成果对于预防急性脑血管疾病发病和调度120急救车辆等应急措施具有较好的科学参考价值。     

北京地区中尺度非静力数值预报产品释用技术研究

在国家气象中心与北京市气象局联合开发的“北京地区中尺度数值预报业务系统”基础上，充分利用高分辨率中尺度数值预报产品和地面加密气象观测资料，分别使用统计和动力释用方法进行局地温度、风和北京市区空气污染状况的预报。试预报结果表明，用卡尔曼滤波方法建立的温度和风的预报效果高于中尺度数值预报直接输出结果；使用中尺度数值预报结果作为一个简单的污染预报动力模式的气象背景场，进行了污染预报试验，结果表明该预报方法具有一定的预报能力，其中SO₂、NO₂、CO浓度的预报准确率在夏、秋、冬三季中均可达到65%以上。上述研究成果已用于业务预报。     

2001-2011年西宁市空气质量特征及其与气象条件的关系

利用2001-2011年西宁市城市空气质量日报资料,研究西宁市区域性污染特征,并结合气象资料对空气质量变化特征和影响因素进行了分析。结果表明：西宁市空气污染以可吸入颗粒物为主要污染物,空气质量状况以优和良居多;空气质量季节变化特征明显,春季空气质量最差,其次是冬季和秋季,夏季空气质量最好,冬春季空气质量不稳定,夏秋季空气质量较稳定; 空气质量年变化幅度大,供暖期API指数明显高于非供暖期;沙尘影响指数呈现下降趋势;从年际变化来看,空气质量已经有了明显改善;气象要素对大气污染物有制约关系,其中起主要作用气象因子为沙尘日数、降水量、相对湿度和气温; 可吸入颗粒物长距离输送是西宁市冬春季重污染现象的主要原因,来源于新疆、甘肃西北部、内蒙古中西部及本省西北部的柴达木盆地。     

北京夏季空气质量的气象指数预报

该文提出一种参数化预报方法,制作北京及其周边地区夏季空气质量气象条件指数预报。采用2000-2007年7-9月北京市观象台大气成分 (PM₁₀) 逐日观测资料和华北区域气象站网加密地面观测及探空信息,分析北京地区夏季奥运会历史同期与高污染过程 (PM₁₀浓度>150μg/m3) 关系密切的敏感气象要素和变量。引入适应度函数分级方法,计算北京周边不同观测站可能形成污染向北京输送的权重,建立北京夏季空气质量气象条件参数PLAM (parameters linking air-quality and meteorology) 预报模型。PLAM指数给出北京局地污染气象条件的客观定量诊断和预测,并可指示周边地区有利 (或不利) 于污染向北京输送的强度和方位。夏季“静稳型”气象条件参数化PLAM方法为北京奥运气象保障任务实时提供预报产品,分别用PM₁₀及可吸入颗粒物指数 (API) 对2008年7-8月PLAM逐日预报进行检验,相关系数达到0.001显著性水平。     

利用MODIS光学厚度遥感产品研究北京及周边地区的大气污染

对2001年在北京地区利用太阳光度计观测的气溶胶光学厚度和NASA发布的MODIS气溶胶产品进行了比较,验证了这一卫星遥感产品的可靠性;比较了2001年MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品和由空气污染指数(API)计算的每日平均可吸入颗粒物(PM10)浓度,得到了比较高的相关系数,证实该气溶胶产品可用于污染分析.将北京地区AOD与气象能见度观测资料进行比较,得到了不同季节的气溶胶"标高".利用统计的不同季节的气溶胶标高,从光学厚度的季节分布得到了能见度(能见距离)的季节分布.气溶胶光学厚度图像的个例分析表明,除局地排放外,周边区域(主要为西南和南向)的输送对北京市区的空气污染贡献份额较大.卫星遥感气溶胶可以比较直观地再现污染物的区域分布和输送,不仅为研究全球气候变化也为研究区域环境的空气质量提供了一种有效手段.     

Persistence of light surface winds in Canada

The persistence of light surface winds (less than or equal to 3 m s^?1 or 7 mi h^?1) is one meteorological factor in air pollution potential. Surface wind data were obtained from 111 Canadian synoptic and aviation weather stations for the period 1957–66. Generally speaking, persistent light winds occur most frequently in British Columbia, the Yukon and northern Alberta. In the ten provinces of Canada, the frequency of occurrence of light winds is a minimum in the spring and a maximum in the winter. In the Yukon and the Northwest Territories it is a minimum in the summer and a maximum in the winter. The seasonal variation is least in the mountain valleys and greatest elsewhere. The spatial and seasonal variations in persistent light winds suggest that, in the mountain valleys, topography is the major factor, while in other regions synoptic weather patterns are relatively important.     

CAPPS3模式在福州市预报效果检验

对2009年7月至2010年6月区域空气质量数值预报模式CAPPS3在福州市的应用进行效果检验,分析各季节CAPPS3预报福州市3种污染物SO2、NO2和PM10的等级预报准确率、转折性天气预报准确率及与监测值的相关系数以及综合评分。结果表明：夏秋季节CAPPS3模式3种污染物等级预报准确率较高,冬季NO2和春季PM10的等级预报准确率较低,错误等级预报多数偏高;转折性天气预报准确率夏秋季最高,春季最低,模式对天气形势的变化反应不灵敏,特别是污染物浓度突变时,预报能力较差,当天气形势稳定时,预报效果较好;CAPPS3模式浓度预报值较监测值有偏大和滞后的缺点;相关系数及综合评分结果夏秋季最高,春季最低。CAPPS3总体预报效果较好,可提供有价值的指导预报,适合业务运行。     

2000—2013年北京及周边地区大气气溶胶光学厚度时空变化特征及气象影响因素分析

利用NASA Terra卫星搭载的MODIS传感器观测到的2000—2013年气溶胶光学厚度数据和河北省142个观测站同期的气象数据,对北京及周边区域大气气溶胶的时空变化特征进行了分析,并通过研究光学厚度与各气象要素的关系,对影响大气气溶胶时空变化的关键气象因素进行探讨。结果表明：北京以南区域的气溶胶光学厚度在夏季最大,其次为春季,秋冬季相对较低,河北省西北部低于东南部;坝上地区的光学厚度年际变化小于其他地区,平原区与沿海地区的年际变化基本一致,春夏高于秋冬。春季相对湿度是影响光学厚度值的重要因素,气溶胶光学厚度的高值出现在5—7月,并伴随较高的相对湿度、较低的能见度、南风、较低的地面风速和稳定的大气层结。北京以南的河北省各台站污染程度与北京类似,南部站点的光学厚度高于东北部,这与人为气溶胶的排放主要集中于北京南部的工业城市,以及南风控制的污染物扩散方向有关。     

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。     

沈阳市急性心肌梗塞患者死亡与气象条件的关系

利用2002-2006年沈阳市逐日急性心肌梗塞死亡病例和同期逐日地面气象资料,分析气象条件对沈阳市急性心肌梗塞死亡的影响。结果表明：不同季节急性心肌梗塞患者死亡数与气象因子的相关性存在着明显的差异,在各个季节中最主要的影响因子是气压和气温,而春季相对湿度,夏季降水与死亡数之间也存在着一定的相关关系;为评价气象要素的综合作用,应用逐步聚类法,定性地给出了各个季节高发的天气类型,在同一季节内,不同性别高发的天气类型既存在一致性,也存在着明显的差异,这种差异可能与男性和女性的生理条件和生活习惯有关。研究结果可为疾病的气象预报预警提供参考。     

北方15个大型城市总悬浮颗粒物的季节变化

对1998年7月至1999年6月北方15个大型城市空气质量监测结果进行了分析。结果表明：（1）中国北方大型城市（北京除外）大气中的首要污染物是总悬浮颗粒物,年平均发生频数在70%～100%之间。（2）各大城市空气质量为II级的发生频数均在夏、秋季高,春、冬季低。局地因素（当地的气象条件、地貌状况、植被分布以及人们的活动状况）是形成这种季节变化的主要原因。（3）空气质量为III级的发生频数不同城市有不同的季节性。除局地因素的影响外,邻近城市之间的相互输送是一个主要原因。（4）各大城市空气质量IV级的发生频数均在春、冬季高,夏、秋季低。春、冬季节北方多大风或强风天气引起西北干旱区沙、尘的长距离输送是产生这种季节变化的根本原因。这也说明西北干旱区的绿化、固沙工作迫切需要加强。