山区城市大气污染物传输扩散的数值模拟

利用Monte-Carlo模式预测了山区城市（贵阳市）的SO2地面浓度分布。为实现城市面源的数值模拟，对Monte-Carlo模式的浓度计量和水平扩散等方面做了改进。作为模式的输入参数，风场得自于对三维观测数据的客观分析，湍流的参数化公式按现场超声风速仪实测数据进行了调整和校核。其风廓线不完全遵循一般规律，在距地面50—500m之间，常出现一极值风层；该地区具有典型的山区小风扩散特征，稳定时u、v湍谱峰值明显地移向低频，水平扩散明显偏大。对模式做了理论和实验校核。在均匀湍流场条件下，和解析结果一致；冬季日平均浓度的预测值和监测值的相关系数为0.96。数值模拟结果表明:贵阳市冬季大气污染物的传输扩散主要依赖于强不稳定的天气条件和极值风层的扩散和通风作用。     

贵州省天气过程对贵阳市空气质量高污染日数的影响

利用2000年6月5日-2003年12月31日的污染物浓度监测资料和贵州省环流形势、天气过程资料，找出贵州省环流形势、天气过程对贵阳市SO2、PM10出现高浓度的影响规律。盛夏季节SO2和PM10出现高污染的的天数最少。秋末冬初PM10出现高污染的天数最多。秋末到春初SO2出现高污染的天数最多。贵阳市出现高污染的天数冬半年比夏半年多。夏季出现高污染的天数最少。秋季和冬季出现高污染的天数最多。天气过程为gt时出现高污染的天数最多，当天气过程为Q4、m、v、台风型时贵阳市几乎不出现高污染。     

银川市城市规划前后温度场特征对比

以南京大学区域边界层模式(RBLM)为工具,利用银川国家基准气候站地面和探空观测数据,模拟了银川市四季3种典型风速天气条件下城市规划前后大气温度场,结果表明:现状下,夏季,小风和大风情景下高温区域面积大于一般风情景下;冬季,小风情景下高温面积最大,大风情景下高温区域面积最小;春季一般风情景下高温面积最大;秋季一般风情景下高温区域面积最大。银川市四季城市热岛效应表现均很显著,四季日变化表现为夜间水域附近的温度较城区建设用地高,白天尤其是14:00,城区建设用地温度较水域附近温度高。14:00在城市建设用地密集区域气温较高,且城市建设越密集气温越高,仅在冬季小风日和春季大风日表现得较弱。城市规划后,温度场在3种典型天气条件下分布特征与现状下分布规律总体趋于一致,只是高温区域较之前略小,低温区域较之前略大。城市规划后,3种典型天气条件下热岛面积均小于规划前,城市热岛效应减弱。     

贵阳市严重二氧化硫污染的天气背景分析

本文通过对１０年二氧化硫ＳＯ２浓度资料的统计，对其中ＳＯ２高浓度污染以及与之相对应的天气系统，环流背景作进一步的研究，结果表明：在经向度较大时稳定高压系统影响下的层结是造成贵阳市严重ＳＯ２污染的重要因素。     

北京城区秋冬季节气溶胶浓度分布规律及其与天气类型的关系

本文讨论了秋冬季节北京地区气溶胶浓度的分布规律.气溶胶平均浓度的分布呈椭圆形,长轴方向为西北—东南向.气溶胶高浓度中心在东郊发电厂,其平均浓度值为0.98毫克/米~3,它比怀柔地区高一个量级. 气溶胶浓度分布与天气条件有密切关系,当北京处于晴朗、小风天气,局地环流占控制地位时,气溶胶污染最为严重.连续性降水过程使气溶胶污染得到明显净化.     

北京采暖期间和采暖期前大气气溶胶物理特性的对比研究

1981年10月21日至11月3日(采暖期前),11月24日至12月3日(采暖期间),我们在北京香山植物园和北郊大气物理研究所气象塔,用光学粒子计数器进行了近地面层犬气气溶胶浓度与尺度谱分布的观测,结果表明,北京冬季采暖期间由燃煤产生的烟尘污染与天气条件密切相关。在晴空天气条件下,烟尘污染并不严重;而在阴天或多云天气条件下,烟尘污染是相当严重的,气溶胶瞬时浓度可高达1600个/cm~3。通过对尺度谱分布的分析,发现采暖期间主要增加的是小粒子(r<1μm)。 通过谱模式的比较指出,在烟尘污染严重的冬季,我们     

2019年冬季呼和浩特市大气污染频发的气象条件分析

利用2015—2019年呼和浩特市大气污染物质量浓度、气象要素观测及NCEP FNL 1°×1°再分析资料,分析近5 a冬季环境空气质量特征及与大气污染扩散紧密相关的气象要素和大气边界层特征,研究2019年冬季呼和浩特市大气污染频发的气象条件变化特征。结果表明:(1)呼和浩特市冬季较易出现污染天气,以PM 2.5污染为主,2019年冬季,大气污染呈现出污染物积聚难于扩散、污染长时间持续、污染天数和重污染占比均显著增高等特点。(2)2019年冬季呼和浩特市气象条件呈现出平均风速偏小、小风日数偏多、南风出现频率增多、相对湿度偏高、混合层高度偏低、通风系数较小、逆温日数较多等特征。     

德州及周边5市大气污染扩散条件评估

应用EC细网格再分析资料(ERA5)和地面观测资料,分析了德州及周边5市2000-2017年秋季、冬季和春季(9月一次年5月)的小风日数、10 m风速、混合层平均风速、混合层高度、通风量和大气自净能力等6个静稳天气指数的变化特征,对大气污染扩散条件进行评估.结果表明:(1)德州、聊城、济南、滨州小风日数逐年波动增加,2...     

北京冬季雾霾事件的气象特征分析

利用观测的气象要素和细颗粒物(即PM2.5)浓度资料,并结合中尺度数值天气模式WRF(Weather Research and Forecasting Model),对2013年1月北京地区雾霾污染期间天气条件和边界层气象特征进行了分析。模拟与观测对比表明,WRF模式可以较好地反映北京—天津—河北地区地面和高空主要气象要素的时空分布。对1月10~14日、27~31日两次重雾霾天气的分析表明,雾霾的形成是高浓度的大气颗粒物和特殊的气象条件共同作用的结果。小风或静风、稳定的大气层结,使大气扩散能力减弱,造成污染物堆积,偏南气流将周边污染物和水汽输送到北京,不仅增加了污染物浓度,而且有利于气溶胶吸湿增长,消光增强,使能见度下降,进而形成雾霾。     

兰州冬季气溶胶光学特性的参数比

兰州冬季气溶胶的谱分布双谱模式拟合，即Ｊｕｎｇｅ谱加Ｄｅｉｍｅｎｄｊｉａｎ谱；气溶胶的平均折射率为１．５４９－０．１ｉ；气溶胶浓度随高度的分布根据天气条件取为高斯、均匀、指数分布三种类型以此为基础，计算出兰州冬季气溶胶光学厚度的平均值。     

复杂地形城市冬季大气污染的数值模拟研究

采用中尺度大气动力模式与大气扩散模式相结合的方法，针对复杂地形条件下兰州市冬季无明显冷空气入侵天气过程时段（1994年12月2－3日）的大气污染状况，进行污染物（二氧化硫和烟尘）浓度分布的数值模拟研究，分析了模拟的风场的气温层结随时间的变化以及污染物浓度的分布及其变化，进一步分析了模拟的风场和气温层结与污染物浓度分布的关系。结果表明，该模式系统对兰州市大气边界层结构及污染物浓度的分布有较好的模拟能力，并证明了该模式系统可适用于兰州市大气质量预测预报研究。     

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     

兰州冬季气溶胶光学特性的参数化

兰州冬季气溶胶的谱分布用双谱模式拟合，即Junge谱加Deirmendjian谱；气溶胶的平均折射率为1.549-0.1i；气溶胶浓度随高度的分布根据天气条件取为高斯、均匀、指数分布三种类型。以此为基础，计算出兰州冬季气溶胶光学厚度的平均值。 经实测的气溶胶光学厚度与本文的计算值比较后发现，我们的参数化方案基本上是成功的。     

贵阳市空气质量预报方法与效果检验

2012年环境保护部发布的《环境空气质量标准》实施后,贵阳市空气质量状况发生了变化。利用贵阳市空气质量指数和常规气象要素等资料,分析空气质量特征及其与气象要素的关系,通过多元线性逐步回归和BP神经网络方法,分季节建立空气质量指数预报模型,并同CUACE模式进行对比检验。结果表明:近3年贵阳市空气质量状况良好,优良天数增多,污染天数减少且污染天气多出现在冬季,首要污染物为PM_2.5、PM₁₀和O_3;各季相关因子不同,但主要与相对湿度和风速有关;两种模型预报效果均表现为夏季评价最高,等级TS评分超过85%,指数准确率近99%,冬季预报效果相对最差,TS评分接近或达到70%,指数准确率超过或接近80%,而春、秋季效果指标差距不大;对2015—2016年AQI的预报效果回归模型的优于CUACE模式的,TS评分和预报准确率分别相差16.2%和20.0%。     

呼和浩特市PM_（10）污染特征分析

对2004—2011年的PM10浓度资料进行统计分析发现：呼和浩特市PM10污染最严重的是冬季,主要是由于燃煤采暖造成污染源增加以及大气扩散能力较弱;其次是春季,主要是由大风引发的沙尘天气所造成的。     

贵阳市冬季热岛现象浅析

本文从时间、空间两方面分析了1988年12月中旬11天贵阳市、郊共12个点的气温资料得到：贵阳市冬季存在明显的热岛现象，高温中心位于城市南面，自中心向外气温依次递减，贵阳市冬季的热岛强度有明显的日变化，即夜间强，白天弱；贵阳市东北面的气温垂直梯度很大，即温度变化很快。     

贵阳市PM2.5分布特征及气象条件的影响

利用2013~2017年贵阳市10个国控空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,分析了贵阳市大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:(1)贵阳市PM_2.5年均浓度为36.14 ug·m-3,基本处于国家空气质量二级标准范围内,污染程度较轻;(2)贵阳市PM_2.5浓度冬季浓度为一年中最高,最高值出现在12月,夏季浓度最低,最小值出现在7月;(3)气象要素对PM_2.5浓度的影响是显著的,尤其是在分季节的情况下,气象要素对PM_2.5的影响差异较大。PM_2.5浓度与太阳辐射、日照时数、气压呈显著正相关,与降水、相对湿度、风速、气温呈显著负相关。太阳辐射夏季对PM_2.5影响最大,日照时数春季对PM_2.5的影响最大,气温在夏、秋季与PM_2.5浓度呈显著负相关。春季降水对PM_2.5的相关性更为显著,风速对夏、冬季与PM_2.5浓度具有显著负相关性。      

大风D类与D类划分问题的探讨

根据实测的大气湍流变，分析出同是中性Ｄ类天气下，大风与小风的湍流度存在判别。从黑龙江省已有的工作来看，因大风而划入Ｄ类的天气占相当大的比例，在引用时应引起注意。     

河北重度污染天气分型及其气象条件特征

利用2013—2016年河北省196个环境观测站资料和气象资料对河北省易出现重污染的天气形势进行天气学分型:辐合型、回流型、均压场型、高压后部型、西北高压型、北高型,其中西北高压型出现频率最高,均压场型次之,回流型出现频率最低。通过对河北省3个代表站2014—2016年秋冬季混合层高度、静稳天气指数及小风日数与污染物浓度的统计,分析得到3种指数与大气污染有很好的相关性,即混合层高度越低、静稳天气指数值越大、小风日数越多,越容易出现空气污染。另外通过对比不同类型重污染天气下混合层高度和静稳指数数值,得出天气分型与气象特征量的对应关系:北高型最稳定,西北高压型最容易被破坏。     

冬季中到大雪的天气分析

冬季中到大雪的天气分析罗亚学（辽源市气象台）１前言冬半年强降雪天气，虽然不象夏季大～暴雨天气出现时产生的灾害那么严重，但由于强降雪天气来临时常伴有大风和强降温，对农、林、牧业生产，交通运输和人民生活等有重大影响。因此，较细致地分析这类天气，对今后的预...