2012~2020年成都市不同等级能见度的时空分布特征

利用2012~2020年成都市气象站观测资料和环境空气质量监测数据,研究了该地区能见度时空演变规律以及不同等级能见度下气象要素和污染物浓度的关系。结果表明:（1）成都市近9 a年平均能见度呈上升趋势。四季平均能见度由高到低依次为夏季（12.25 km）、春季（10.82 km）、秋季（9.04 km）和冬季（6.33 km）。成都市能见度日变化呈单峰型分布特征,07时能见度最低,17时能见度最高。（2）能见度空间分布特征为东高西低且北高南低,中部中心城区最低。（3）成都市3 km以下低能见度出现频率为10.92%,3~5 km、5~10 km和10~20 km能见度出现频率分别为15.92%、24.95%和22.51%。（4）能见度上升与对应的PM_2.5和PM₁₀浓度、相对湿度减少以及风速增加有关。当能见度低于1 km时,多为高湿（RH>96%）低温（T<10.6℃）和小风速（<1.0 m/s）和高浓度（PM_2.5>84.8 μg/m3,PM₁₀>129.0 μg/m3）。      

天津武清能见度特征分析

利用2006年8～9月的野外观测资料,分析了天津武清区晴天能见度的变化特征,并分析了能见度与细粒子（PM2．5）、大气污染物和大气相对湿度（RH）的相关性。结果表明：观测期内大气平均能见度为6．3km,低于4km的时间段占50％;日变化表现为日出前（北京时间5时）能见度最低,约为2．6km,下午15时最高,约为11．1km;不同大气相对湿度下能见度与大气中细颗粒物浓度相关性不同;污染气体浓度与能见度呈反相关关系,φ（SO2）、φ（NO2）、φ（NO）、φ（NH3）和φ（CO）越高,能见度越低。     

太原大气能见度对相对湿度及颗粒物质量浓度的响应关系研究

利用2016年10月—2019年9月太原地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度等观测数据,研究分析了大气能见度与相对湿度及PM_(2.5)质量浓度的关系,采用神经网络方法,构建了能见度与相对湿度及颗粒物质量浓度的非线性模型,并利用2019年10月—12月气象小时数据对该模型进行了检验。结果表明:(1)太原不同季节能见度日变化特征明显,春夏秋季能见度在06时左右最低,冬季在09时左右最低;从空间分布上看,太原地区能见度南北差异明显,北部能见度高于南部。(2)细颗粒物质量浓度与相对湿度对大气能见度变化都有明显影响。PM_(2.5)质量浓度与能见度之间存在幂函数非线性关系,在40%≤相对湿度60%的区段内相关性最强,PM_(2.5)质量浓度与10 km能见度对应的阈值随相对湿度升高而减小,范围为5～103μg/m~3。(3)采用神经网络方法构建能见度与相对湿度及颗粒物质量浓度的关系模型,相关系数为0.81。利用太原地区2019年10—12月逐时气象观测数据对模型进行检验,均方根误差为5.29 km,平均绝对百分误差为31.45%,轻微级霾情况下模拟能见度TS评分为0.86,误差呈现正态分布,误差小于4 km的比例达72.99%。该模型对研究太原地区能见度具有较高的参考价值。     

武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报

武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM2.5浓度阈值为70 μg/m3,湿情景下该阈值为18—55 μg/m3。当PM2.5质量浓度低于约40 μg/m3时,继续降低PM2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。      

南京大气能见度变化规律及影响因子分析

利用累积百分率法、Ridit中值分析法、"非常好"能见度出现频率法以及平均能见度年际和季节变化法,对1980—2005年南京大气能见度年际变化趋势进行分析,发现1980—1984年能见度呈上升趋势,1985年以后则在波动中呈明显下降趋势。26 a中,日均大气能见度最小值为0.55 km,最大值为29.25 km,平均值为8.59 km。大气能见度具有明显的日变化和季节变化特征,一日之中,14时最好,08时最差;一年之中,冬季能见度最低,夏季最高。能见度与相对湿度呈负相关,与风速呈正相关,与温度和气压的相关性相对较小。PM10是影响南京地区大气能见度的首要污染物,通过对能见度与PM10平均质量浓度进行曲线拟合发现,二者呈负相关,复相关系数在秋季最高,夏季最低。由统计预报方程可知,空气污染和气象条件协同作用对能见度的影响在春季、秋季、冬季较为明显,夏季则相对较差。     

华东地区能见度时空变化特征及影响因子分析

为探究华东地区能见度变化情况，利用1973—2020年的能见度数据、2014—2019年的气象要素和污染物浓度数据，采用趋势分析、经验正交函数（Empirical Orthogonal Function，EOF）分解、相关分析的方法，分析了能见度时空变化特征及影响因子。结果表明：①1973—2020年能见度呈显著（p<0.01）下降趋势，变化倾向率为-1.315 km/10a，〖JP〗季节之间存在差异，夏、秋季能见度下降速率较大分别为1.681 km/10a、1.443 km/10a；冬、春季下降幅度相对较小分别为1.092 km/10a、1.091 km/10a。其中，1973—2012年能见度呈显著（p<0.01）下降趋势，变化倾向率为-1.204 km/10a，2013—2020年能见度呈不显著（p>0.05）增加趋势，变化倾向率为2.229 km/10a，近8年（2013—2020年）来能见度存在明显改善。②华东地区南部、北部能见度较好，中部能见度较差。EOF分解第1模态表明华东地区能见度整体变化趋势一致，第2模态具有明显的区域差异。③能见度与相对湿度、PM2.5、PM10、SO2、NO2均呈负相关，与O3质量浓度呈正相关，相对湿度是对能见度下降影响最大的因子，其次是PM2.5质量浓度。气温和气压与能见度的关系存在较强的不确定性。     

桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子关系研究

利用2015年1月至2017年6月桂林国家基本气象站能见度、相对湿度、气温、气压、降水等气象要素和PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0颗粒物质量浓度资料,分析桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子之间关系。结果表明：桂林城区大气能见度和PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0呈对数关系,相关系数分别为-0.341、-0.461、-0.509,颗粒物对大气能见度影响在相对湿度为60%—70%时最为显著。在各气象因子中,大气能见度与风速的相关性最好,其次为相对湿度,与风速呈二次函数关系,与相对湿度呈幂指数关系,与温度相关性较小,与气压在秋冬季节呈正相关,相关系数冬季可达0.301,但在春、夏季节相关性不显著;利用颗粒物浓度和气象要素建立8种大气能见度非线性统计回归模型,比较后发现利用PM_1.0、风速、相对湿度、气温等因子建立的不同季节大气能见度拟合公式在实际检验中效果最优,能较好地模拟桂林地区大气能见度的变化。     

辽宁旅顺与山东龙口能见度对比分析

利用2002-2011年渤海海峡两岸辽宁旅顺和山东龙口地面气象站能见度逐时观测资料,采用等级分析法,统计分析两地平均和分级能见度的年、月、日变化特征。结果表明：位于渤海北岸旅顺的年均能见度值高于渤海南岸的龙口,近10 a两地年均能见度均呈下降趋势,龙口年均能见度降低速度高于旅顺;各级能见度的时间百分比旅顺年际变化较大,而龙口相对稳定;一年中两地10月份月均能见度最高,旅顺月均最低能见度出现在7月,龙口出现在6月,两地能见度日变化特征基本一致,呈一波峰一波谷形势。通过分析天气现象及相关气象因子发现,两地出现低能见度（0-1 km）时,风场、温湿场特征均存在明显区域性差异。     

苏州市能见度与影响因子关系研究

利用2009年6月—2010年5月苏州市气象局霾监测点颗粒物浓度、能见度、相对湿度、风速、风向、气温等观测资料,分析了苏州能见度变化特征,建立了能见度和影响因子的统计模型,研究了能见度和气象因子及颗粒物浓度的关系。结果表明：苏州市能见度有明显的季节变化,春季能见度最好,秋季能见度最低;能见度日变化显著,最低能见度通常出现在清晨,午后明显好转;PM10、PM2.5、黑碳浓度值和相对湿度与能见度都呈反相关关系,但黑碳对能见度的影响不如PM10和PM2.5对能见度的影响明显;风速与能见度呈正相关关系,在东南、南东南风向时能见度值最高。     

武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报

武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM_2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM_2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH<40%),能见度迅速降低的关键因素是PM_2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM_2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM_2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH<90%湿度区段下相关性最强。PM_2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM_2.5浓度阈值为70 μg/m³,湿情景下该阈值为18—55 μg/m³。当PM_2.5质量浓度低于约40 μg/m³时,继续降低PM_2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。     

吐鲁番市颗粒物浓度变化特征及与气象要素的关系

依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。     

2010-2011年鞍山市能见度特征

利用2010年6月至2011年5月鞍山大气成分观测站的能见度资料,统计分析能见度与PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0质量浓度、风速、降水强度和气溶胶光学厚度等气象要素的相关性。结果表明：鞍山市能见度月均值从8月份开始呈上升趋势,11月份达到峰值后开始显著下降,2月份达到最低值,自3月开始又出现较大幅度增长,进入夏季后略有下降;PM_2.5/PM₁₀、PM_1.0/PM₁₀比值与能见度呈反相关,能见度增大,PM_2.5/PM₁₀、PM_1.0/PM₁₀比值减小,且PM_1.0/PM₁₀的减小趋势更大,说明影响能见度的颗粒物以细粒子为主。平均风速与能见度变化趋势基本一致,与PM_2.5/PM₁₀、PM_1.0/PM₁₀的变化趋势呈反相关。随着雨强的增大,降水日能见度平均值随之减小,降水前一日和后一日的能见度平均值均大于降水日,且降水前一日及后一日的能见度改变量及改变率的绝对值随着降水强度的增加而增加。波长指数的变化说明影响鞍山能见度变化的污染物粒子整体较稳定,能见度与AOD成明显的反相关。     

辽宁中部城市群可吸入颗粒物PM10和PM2.5的污染特征研究

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。     

天津夏季大气消光性质的研究

利用2010年夏季天津城市边界层观测站颗粒物、黑碳气溶胶、氮氧化物(NOX)浓度、地面能见度和气象梯度观测资料,分析了天津夏季大气消光特性及低能见度事件产生的原因。结果表明,天津夏季主要污染物为PM10和PM2.5,大气气溶胶消光系数为529.06M.m-1,其中,吸收系数为50.17M.m-1,散射系数为478.89M.m-1,气体吸收系数为7.74M.m-1,气溶胶单次散射反射率为0.87。天津夏季边界层大气状态有近一半的时间为中性或偏稳定层结,当出现中性或偏稳定层结大气时则有接近一半的情况出现低能见度事件(能见度<5km),影响人们的日常生活。     

2014-2017年华北平原PM2.5组分消光与能见度对比研究

华北平原大气污染与低能见度状况一直是人们关切的问题.本文通过分析2014-2017年PM2.5化学成分的浓度和消光效果,研究了华北平原典型城市保定市的大气污染特征.结果表明,PM2.5组分的年均浓度显示下降趋势,水溶性无机离子,碳质气溶胶和金属元素分别减少了11 μg m-3,23μgm-3和1796 ng m-3.NH4+,NO3-和SO42-是PM2.5污染的主要污染物,三者之和占总离子浓度的82.9％.基于IMPROVE方程对细颗粒物进行重构,在观测期间PM2.5质量浓度平均为93±69μgm-3,春季,夏季,秋季和冬季的消光系数分别为373.8±233.6 M m-1,405.3±300.1 M m-1,554.3±378.2 M m-1和1005.2±750.3 M m-1.硫酸铵,硝酸铵和有机物对消光的贡献最大,不同季节下占比达55％～77％.通过PM2.5组分进行重构,利用IMPROVE算法计算得到Rbsca,用能见度测量值转换得到Vbsca,二者具有较高的相关性(r2=0.84);但存在Vbsca的高值被低估,Vbsca的低值被高估的现象;特别是当Rbsca＞1123 M m-1(对应能见度约小于2.0 km)时,Vbsca的值被低估了17.6％.高浓度PM2.5和高湿度对IMPROVE算法结果有显著的影响.     

天津冬季大气能见度与空气污染的相互关系

为探求天津冬季大气能见度特征与空气污染的相互关系,于2008年12月至2009年1月连续观测大气能见度和空气污染物浓度(PM10、PM2.5质量浓度,O_3、NO_2和SO_2体积浓度),并结合相对湿度进行相关分析。结果表明:天津冬季大气能见度平均值为11.59 km,日变化呈明显的单峰特征,其变化特征受到空气污染物,尤其是气溶胶质量浓度及相对湿度变化共同影响;观测期内霾的发生频率接近50%;采用非线性回归方程拟合能见度与气溶胶质量浓度相互关系显示,PM2.5质量浓度对水平能见度的贡献大于PM10质量浓度,并且高湿情况下,能见度与气溶胶质量浓度相关性更好。