河北省采暖期低空大气逆温特征时空变化

基于河北省站点实测资料和ERA-Interim再分析资料,从逆温日数、逆温厚度和逆温强度3个方面统计分析了1981—2016年河北省采暖期(当年11月至次年3月)低空大气逆温特征。结果表明:(1)逆温多以贴地逆温为主,且贴地逆温特征均存在02:00(北京时,下同)较大,14:00最小的日变化,这可能与其多为辐射逆温有关,而脱地逆温20:00较小,14:00较大,可能与其多受天气系统活动影响相联系。(2)逆温特征空间分布受地理位置和天气气候共同影响,整体多呈现出东西向差异,如东南部太行山山前平原和东部沿海地区的逆温日数均相对较多,贴地逆温厚度较大,强度较小,但脱地逆温厚度较小,强度较大。(3)东南部山前平原地区脱地逆温特征均呈增加趋势,且贴地逆温特征在日扩散条件最好的14:00均呈增加趋势,对于全省平均逆温特征的年际变化而言,贴地逆温14:00、脱地逆温20:00增幅相对较大。(4)逆温在东南部山前平原地区的分布状况及变幅,不利于污染物的垂直扩散。     

格尔木市低空逆温特征及其对空气污染物浓度的影响

利用2015—2017年格尔木市L波段雷达探空站的探空资料,分析格尔木市低空逆温的基本特征,并与不同气候区的西宁市、玉树市做对比;结合2016—2017年格尔木市逐日空气污染物浓度(SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5))资料,研究低空逆温对空气污染物浓度的影响。结果表明:07时、19时格尔木市年均逆温发生频率分别为67%、24%,以贴地逆温为主,秋、冬季发生频率高于春、夏季;逆温厚度表现为早间高于晚间,冬季最厚,夏季最薄,07时各季节贴地逆温厚度高于悬浮逆温,19时秋、冬季悬浮逆温厚度高于贴地逆温;逆温强度表现为贴地逆温大于悬浮逆温;07时悬浮逆温的起始高度和终止高度(分别为331 m、571 m)小于19时(分别为662 m、851 m),均在冬季达到最大;07时柴达木盆地逆温发生频率最高(67%)、强度最大(2.07℃/100 m)、厚度最薄(267m),19时逆温发生频率少于河湟地区,但多于三江源地区(24%),强度最小(2.18℃/100 m),厚度最厚(127 m);逆温对SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5)浓度有显著影响,但对PM_(2.5)的影响效果不如风速明显。     

从大庆地区逆温特征看大庆大气污染的防治措施

本文从大庆地区冬、春、夏季逆温特征入手,得出了大庆地区冬季逆温频率最高,厚度大,强度大。春季次之,夏季最弱,即冬季是最不利于大气污染物扩散、稀释的季节这个结论,同时利用实际环境空气质量监测资料分析了逆温与大庆地区大气污染二者之间的关系,指出了逆温是制约大气污染的主要污染气象条件之一,逆温持续性、强度和层高对大气扩散影响存在着正比关系,即逆温频率越高、厚度越大、强度越高,可吸入颗粒物的浓度越高,大气污染越严重的规律;最后,有针对性地提出了大庆地区防治大气污染的六项措施。     

南京地区贴地逆温的天气气候特征

本文用气候统计的方法,分析了南京地区贴地逆温层的气候特征;並在贴地逆温与天气形势的统计基础上,用天气学分析方法,讨论了利于贴地逆温形成和持续过程的天气形势特征。     

成都地区大气边界层逆温特征分析

针对污染气象条件对大气环境影响的问题,利用2010—2012年成都地区探空资料的温度数据,系统研究了成都地区逆温的结构及分布特征。结果表明:2010—2012年成都地区整体以贴地逆温出现频率最高、厚度最大及强度最强,其次为低悬逆温和高悬逆温。不同类型逆温出现的频率、厚度及强度也存在一定的季节差异,贴地逆温春季出现频率最高,厚度最大,其他各季差异不显著;冬季逆温最强,夏季最弱。3类逆温的日变化明显,08时逆温出现的频率和厚度普遍大于20时,且08时逆温强度大于20时。分析成都地区大气边界层逆温层特征,对了解成都地区污染物扩散规律具有重要的意义。     

成都市冬季逆温对大气污染的影响分析

根据2002年1月的温度场和大气污染浓度强化监测资料,分析成都市冬季逆温特征。成都市的冬季逆温主要为上部逆温,出现频率为62.9%;通过分析其上部逆温的时间和空间分布特征,认为成都市冬季逆温对大气污染扩散的不利影响,主要表现为03时上部逆温对≤75m的低矮源污染物扩散的影响,而对高架源污染物的扩散影响不大。     

成都市冬季逆温对大气污染的影响分析

根据2002年1月的温度场和大气污染浓度强化监测资料,分析成都市冬季逆温特征.成都市的冬季逆温主要为上部逆温,出现频率为62.9%;通过分析其上部逆温的时间和空间分布特征,认为成都市冬季逆温对大气污染扩散的不利影响,主要表现为03时上部逆温对≤75m的低矮源污染物扩散的影响,而对高架源污染物的扩散影响不大.     

哈尔滨市冬末逆温、大气稳定度与大气污染概率关系

利用2006～2008年2月逐日地面常规观测资料和高空探测资料以及逐日的污染监测资料,统计分析了哈尔滨市2月风速、逆温和大气稳定度与大气污染的概率关系。分析结果表明：哈尔滨市2月的大气污染主要发生在风速〈3 m/s,污染物浓度随着风速的增大而减小,在一定程度上反映了哈尔滨市2月的污染主要是局地污染物的累积;发生大气污染时一定有逆温出现,但有逆温时不一定就发生大气污染;大气稳定度增加,大气污染概率增大。     

贵阳低空逆温层统计分析

1前言低空逆温是造成城市大气污染的主要气象因素。低空存在逆温时大气稳定，对污染物的扩散稀释能力弱．因外许多起重大的大气污染事件几乎都是由于低空持续存在强逆温，使得污染物在地面大量积累所造成．如1952年12月5～8日，由于英格兰上空有冷南停滞，无风且低空有强逆温存在，在英国首都伦敦连续4天烟雾弥漫，煤烟粉尘蓄积不散，大气中污染物含量剧增，造成震惊世界的一次严重大气污染物中毒事件（“伦敦烟雾”事件）．随着现代工业的发展，城市和工业区污染问题日益突出并受到人们的重视。贵阳市是全国大气污染严重的城市之一，据1988…     

华银铝厂厂区边界层温度层结特征分析

利用华银铝厂探空实测资料对厂址区域边界层内的温度层结特征进行了分析。结果表明,厂址区域内污染物的扩散能力很强,600m高度以下11、14、17时三个时次没有逆温出现,且白天的垂直气温递减率很大,湍流交换强烈,有利于污染物的扩散;夜间一般都有贴地逆温出现,且强度较大,但其厚度较小。     

北京中心商务区夏季近地面气温时空分布特征

利用2012年6-8月31个自动观测站点气温资料,分析了北京中心商务区（CBD）夏季近地面气温时空分布特征及影响因子,并将CBD地区夏季气温监测数据与朝阳区气象站同期地面气温进行比较分析。结果表明：下垫面类型和人为热排放等差异是直接影响城市中心商务区近地面气温空间分布的主要原因。人口密集区、高层建筑与柏油路面集中区成为夏季月平均气温高值中心,较绿地覆盖区域的低值中心偏高约1.0 ℃;夜间人类活动及车辆使用造成的人为热排放是导致夜间城市地面气温空间差异的主要原因,而白天气温空间差异相对减小。CBD地区与朝阳站平均温差存在较明显的周内和日内变化韵律,且白天和夜间二者温差基本都为正值,但夜间的差值更加明显,即CBD地区平均气温一般高于朝阳站,表现出明显的附加城市热岛效应,而且这种附加城市热岛效应具有同城市热岛强度相近的日内变化规律。进一步分析表明,不同天气条件下CBD区域的附加城市热岛强度表现出显著差异,晴好微风少云天气情况下,附加城市热岛效应更明显,主要表现在夜间;阴天、高湿天气条件下,附加城市热岛效应在白天和夜间均较弱;降水天气条件下附加城市热岛效应日夜差异最小,说明日照和太阳辐射在引起附加城市热岛效应方面起着重要作用。不同天气条件下CBD地区内部的附加城市热岛效应空间分布基本一致。     

青岛一次沙尘污染事件的气象条件特征

2008年5月28日至6月1日青岛市区出现了持续5 d的大气污染,其中29-30日为重度污染,其余3日为轻度污染。本文基于青岛常规地面和高空观测资料以及环境监测站SO2、NO2、PM10监测资料,利用资料分析和中尺度数值模拟的方法,分析造成青岛此次持续多日的大气污染的污染源、大气环流和气象要素特征。分析结果表明：此次污染过程主要是外来沙尘引起的PM10污染;持续较强的逆温层结以及近地面层弱南北风频繁交替出现造成沙尘在近地层往复、积聚,最终导致连续多日的空气污染。     

达州市2016年元旦期间持续重污染天气气象条件分析

利用空气质量监测资料、高空和地面气象观测资料、NCEP再分析资料,对达州市2016年元旦节期间重污染天气过程特征及气象条件进行分析。结果表明:达州市此次重污染天气过程为长时间无冷空气活动,无降雨,大气污染物不断积聚形成。AQI日变化受污染源排放情况影响更大,早上低,白天逐渐增加,天黑后达到峰值。大气污染物的积累一般发生大气稳定度为中性或以上。AQI与08时和17时混合层厚度负相关,但日平均混合层厚度与AQI没有通过相关性检验。重污染时近地面有逆温层且逆温层较厚。AQI与逐日最高气温、日平均风速和日最大风速正相关,降雨对大气污染物稀释作用明显,特别是降雨持续时间长,雨量大效果更为显著。AQI逐时变化与温度正相关,与风速负相关。      

兰州市冬季空气污染的天气成因分析及浓度预报

兰州是全国冬季大气污染最严重的城市之一 ,通过对污染与天气形势的分析 ,给出了影响冬季兰州污染的天气分型 ;对 3种主要空气污染物TSP、SO2 、NOX 浓度值与同期表征逆温特征的逆温参数及地面气象要素作了统计分析 ,结果表明 :(1)污染物浓度与逆温层厚度呈显著正相关 ;(2 )污染物浓度与平均温度、能见度、风速、总云量、相对湿度成负相关 ,与温差、气压成正相关。最后针对不同天气分型 ,给出了冬半年兰州污染物浓度预报方程 ,经检验预报效果良好     

Differences in Meteorological Conditions between Days with Persistent and Non-Persistent Pollution in Beijing,China

We compared the regional synoptic patterns and local meteorological conditions during persistent and non-persistent pollution events in Beijing using US NCEP–Department of Energy reanalysis outputs and observations from meteorological stations. The analysis focused on the impacts of high-frequency (period < 90 days) variations in meteorological conditions on persistent pollution events (those lasting for at least 3 days). Persistent pollution events tended to occur in association with slow-moving weather systems producing stagnant weather conditions, whereas rapidly moving weather systems caused a dramatic change in the local weather conditions so that the pollution event was short-lived. Although Beijing was under the influence of anomalous southerly winds in all four seasons during pollution events, notable differences were identified in the regional patterns of sea-level pressure and local anomalies in relative humidity among persistent pollution events in different seasons. A region of lower pressure was present to the north of Beijing in spring, fall, and winter, whereas regions of lower and higher pressures were observed northwest and southeast of Beijing, respectively, in summer. The relative humidity near Beijing was higher in fall and winter, but lower in spring and summer. These differences may explain the seasonal dependence of the relationship between air pollution and the local meteorological variables. Our analysis showed that the temperature inversion in the lower troposphere played an important part in the occurrence of air pollution under stagnant weather conditions. Some results from this study are based on a limited number of events and thus require validation using more data.     

Meteorological prerequisites of formation of severe wintertime air pollution episodes in Moscow

Large-scale and local weather conditions during severe wintertime air pollution episodes in the Moscow megalopolis are analyzed. Concentrations of CO, NO, and NO₂ obtained from the automated network of the atmosphere pollution control are used as tracers for atmospheric processes in the urban atmospheric boundary layer. It is shown that a high surface air pollution level in the city is formed at a weak wind in the lower atmosphere and only in the presence of a surface or low elevated temperature inversion. Temperature contrasts in the urban heat island generate the circulation that promotes air pollution in megapolis regions remote from large emission sources. It is supposed that in case of severe frosts the amount of anthropogenic heat in the megapolis sharply increases, promoting active turbulent mixing, thus preventing pollution accumulation in the surface air.     

岳阳城区空气污染的变化特征及气象影响因素

根据2003年12月至2013年12月空气污染资料, 对岳阳城区空气污染的变化特征及气象影响因素进行了分析,探讨了2013年岳阳城区出现的典型空气污染过程的天气实况、大尺度环流背景及成因。结果表明：近10年来,岳阳城区API指数呈显著下降趋势。冬季空气污染最严重且年际变化较大,而夏季空气污染相对较轻且年际变化较小。1—12月API指数基本呈V形变化,且具有冬半年（10月至次年3月）偏高,夏半年（4—9月）偏低的变化规律。工业布局、主导风向、地理条件等导致岳阳城区空气质量具有显著的时空分布。气温日较差大、逆温等大气处于稳定状态下空气污染加重。本地气象和外地输入因素导致2013年岳阳城区出现一次比较典型的空气污染过程。用多元回归方法建立的API指数预报方程表明,气象要素和天气现象对岳阳城区API指数有显著影响。     

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。      

拉萨一次浮尘天气过程分析

2007年1月15—17日拉萨地区出现了一次浮尘天气,造成空气质量污染,能见度下降;拉萨地区的生产、生活及交通运输受到了较大影响。应用欧洲中心客观分析场资料和逐日观测资料,主要从天气形势和气候特征分析了拉萨浮尘天气形成的原因和空气污染的局地气象条件。结果表明,由于冷暖空气在高原地区对峙,温度梯度和锋区加强;以及200hPa高空西风急流的影响,引发西藏地区大风,使干燥、疏松的地表形成扬沙、沙尘暴,大量的细小沙尘粒子随高空偏西气流携带至拉萨。加之拉萨本地低空处于弱辐合区,大气层结稳定,风速较小或静风,导致了拉萨浮尘天气形成。最后,给出了拉萨浮尘天气预报的思路,为拉萨浮尘天气的准确预报提供了一些参考信息。     

黑龙江省沙尘天气发生的气候背景和预报方法

对2000～2003年黑龙江省较典型的7次沙尘天气过程进行气候条件和地面天气形势分析,并对沙尘天气影响下哈尔滨地区的空气污染状况特别是颗粒物污染进行了分析。结果表明：持续少雨、高温、春季大风是发生沙尘天气的气候条件;沙尘天气发生时,中等以上污染的地面天气形势有高低压同时发展、强低压发展、春季其它类型鞍形场均值区和弱低压内3种类型;在沙尘天气影响下,哈尔滨地区的颗粒污染物浓度迅速上升,形成中、重度污染。建立了未来24h发生沙尘天气的高空及地面预报模型。