虹桥机场能见度变化特征分析

分析了上海虹桥机场近18年（1987-2004年）能见度的年际变化、季节变化和日变化特征,发现虹桥机场能见度呈逐年下降趋势,但是能见度低于着陆标准的年发生频数却趋于减少,能见度的季节变化特征非常明显,夏季能见度最佳,冬季最差,出现低能见度的频数最高。一天中早晨4—8点的能见度最差,不利于飞机降落,而13—18点的能见度条件较好。小波分析的结果表明虹桥机场能见度变化以年周期和天气尺度周期（2．5-9．8天）最为显著,其次为准双周振荡（10-20天）。一年中七八月份能见度最佳,一月能见度最差,转折点一般出现在春末夏初和秋末冬初。虹桥机场的能见度变化和大雾时数以及颗粒物关系密切,呈反位相变化特征。     

郑州机场2004-2012年能见度的变化特征

利用郑州机场近9 a（2004-2012年）地面气象观测资料,分析了能见度的年、季节和日变化特征,并统计了低能见度出现的天数。结果表明：郑州机场年平均能见度仅为4 219 m,平均每年上升约69 m,秋季上升速率最快,冬季最慢,出现小于1500 m、800 m和600 m能见度的天数均呈下降趋势;能见度月际变化特征十分明显,春季平均能见度最好,秋季和冬季较差,低能见度出现的天数以秋、冬季较多,春、夏季较少;日变化特征除夏季外,春、秋、冬季能见度都呈现双峰双谷型变化,能见度16时最佳,凌晨4时最差。     

郑州市大气能见度变化特征及与空气污染的关系

根据郑州市19802007年能见度及同期地面气象要素(风速、温度、气压和相对湿度)观测资料和2006年、2007年空气污染物(SO2、NO2、PM10)监测数据,分析了郑州市大气能见度的变化特征以及大气能见度与气象要素和空气污染之间的关系.分析表明,大气能见度呈逐年下降趋势.一年之中,能见度最小值出现在121月及78月,最大值出现在56月;一日之中,08时能见度最差,14时最好.能见度与温度、风速呈正相关,与气压、湿度呈负相关,与空气污染物质量呈负相关.     

1996—2013年上海虹桥机场低能见度及低跑道视程特征分析

利用1996—2013年上海虹桥机场逐时地面观测资料,对影响机场正常运行的主导能见度低于800 m（低能见度）和跑道视程（RVR）低于550 m（低RVR）时次的出现次数进行统计分析,得到以下结论：1996—2013年虹桥机场除2002年低RVR时次出现较多外,其余年份均为低能见度时次出现更多;低能见度及低RVR时次出现次数分别以57次/年和26次/年的速率减少;季节变化特征显示两者均在12月出现最多,9月出现最少,11月至次年2月是两者出现的高频季节,5—9月为低频季节;一天中低能见度及低RVR多集中出现于19:00—01:00（世界时）,其中23:00达各自峰值;进入夜间后低能见度时次的出现比率首先较大,后半夜开始低RVR影响逐渐凸显。虹桥机场低能见度时次出现次数随能见度数值的降低呈先减少后增多趋势,低RVR时次则在150~200 m及0~50 m两个区间出现次数较多。     

北京地区大气能见度变化规律及影响因子统计分析

1990～ 2 0 0 0年北京地区大气能见度的统计分析表明 ,大气能见度有明显的年际变化、季节变化和日变化特征。冬、春、秋三季及全年日平均年际变化表现为 2 0世纪 90年代中期能见度较好 ,前期和末期能见度较差 ,2 0 0 0年能见度迅速好转 ;夏季能见度年际变化在 1997年以前与其他季节相反 ,1995年能见度最差。大气能见度与同期地面气象条件和主要污染物浓度的相关性比较表明 ,春、夏、秋三季以空气湿度、PM10 和风速为主要影响因子 ,冬季以PM10 、SO2 、空气湿度和风速为主要影响因子。能见度与相对湿度和空气污染物浓度呈反相关 ,与风速的相关性较为复杂 (有时呈正相关 ,有时呈反相关 ) ;高湿度 (相对湿度 f≥ 80 % )、小风速 (地面风速u≤ 2m·s-1)和雾是造成低能见度的主要气象条件 ;污染物浓度对能见度的影响以冬季最为明显 ,秋季次之 ,夏季最差     

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。     

北京西南部地区大气污染分析

近年来北京的气象特征、雾霾发生频次、能见度变化特征及特点受到越来越多的关注。利用北京西南地区代表站的能见度,通过回归分析、Mann Kendall趋势分析突变检验方法等,对近34年能见度的变化特征及突变性进行了分析研究,发现平原地区和山区日平均能见度年际变化均呈下降趋势,季节变化以春冬季能见度较好,日变化显著,平原站年均能见度在1997年前后出现突变。结合常规地面观测要素进行了相关分析,发现能见度与湿度相关性最好。利用房山区环保局提供的2013年全年污染物浓度数据,分析能见度与污染指数的关系,发现在各污染因子中,PM25同能见度的相关性最好,SO2相关性最差,为今后污染治理提供参考依据。     

孟州市水平能见度变化特征及影响因子分析

利用孟州市1998～2004年气象资料,统计分析了孟州市水平能见度的变化特征及影响因子,结果表明春季水平能见度最好,夏、秋季一般,冬季最差;若无明显天气过程影响,无论是夏半年还是冬半年,上午水平能见度较差,下午水平能见度较好,峰值出现在15～17时;气象和非气象因素对水平能见度有一定的制约关系,但并非简单的线性关系,在不同季节、不同时段,各因素的作用不同.     

孟州市水平能见度变化特征及影响因子分析

利用孟州市1998～2004年气象资料,统计分析了孟州市水平能见度的变化特征及影响因子,结果表明：春季水平能见度最好,夏、秋季一般,冬季最差;若无明显天气过程影响,无论是夏半年还是冬半年,上午水平能见度较差,下午水平能见度较好,峰值出现在15～17时;气象和非气象因素对水平能见度有一定的制约关系,但并非简单的线性关系,在不同季节、不同时段,各因素的作用不同.     

香港地区1968—2014年低能见度时数变化趋势特征分析

为研究香港地区低能见度时数变化规律,采用HHT变换 (Hilbert-Huang Transform) 对1968—2014年香港地区的低能见度时数进行周期分析。基于瞬时能量、稳定性和M-K检验 (Mann-Kendall test) 得到低能见度时数变化的突变点,结合1997—2013年污染物数据,采用t检验分析了各污染物与突变点以后的低能见度时数之间的相关性。结果表明:香港地区低能见度时数总体呈上升趋势,且存在1年、2年、3年和7年的年际变化周期以及10年和大于20年的代际变化周期;季节方面则表现为冬季最多,春、秋季次之,夏季最少。1993年为香港地区的低能见度时数的变化突变点;香港低能见度时数与SO2、NOX、RSP、PM2.5、VOC、CO排放的关系密切。      

虹桥机场能见度变化特征分析

以中国1960年前建站的595个气象台站1951/1952～2004/2005年冬季逐日降水资料为基础,采用面积加权平均法得到冬季全国和8个区(包括东北区、华北区、长江中下游、华南区、青藏高原、西南区、西北东部和西北西部)的平均降水日数距平与降水量标准化距平序列.通过对全国和区域平均距平序列以及全国各站的冬季降水日数和降水量的变化速率和趋势系数的分析,得出:近54年来中国冬季降水日数明显减少,降水量变化趋势不明显;东北区和西北东部的冬季降水日数减少趋势超过0.01显著性水平,而青藏高原降水量的增加趋势超过0.05显著性水平.     

MODIS气溶胶产品在池州市能见度估算中的应用

能见度可以直观反映空气污染程度,通过卫星反演获取能见度可以实现大面积同步观测,弥补地面观测在此方面的不足。基于安徽省池州市2015年Terra/MODIS的气溶胶产品(AOD)和池州市一区三县4个国家观测站的能见度观测资料,分析研究MODIS气溶胶产品与能见度的关系。通过拟合池州市四季气溶胶标高,建立不同季节能见度回归模型,并利用标高数据和AOD的季节分布,反演出池州能见度的季节变化,研究了近地层大气气溶胶与地面能见度的关系,最终获取了池州市2015年四季能见度时空分布并对其特征进行分析。结果表明:池州市夏季气溶胶标高最高,冬季的最低;能见度模型估算值与观测值整体较为一致,季节平均值相对误差为18. 15%;池州市2015年四季平均能见度为13. 8 km,整体呈从东南向西北逐渐减小的趋势,空间分布不均;季节平均能见度夏季最高,为19. 3 km,冬季最低,为9. 9 km,其中石台县各季能见度均明显好于其他地区的,且四季变化小而平稳;月平均能见度7月的最好,2月、5月和9月的较差;经济社会发展状况、生态环境和气候状况是影响池州市能见度分布时空变化的主要因素。     

Intraseasonal Variation of Visibility in Hong Kong

Visibility is one of the parameters for indicating air pollution.In this study,visibility variation in Hong Kong during summer and winter is investigated.Visibility in Hong Kong has clear intraseasonal variation.Examination of different environmental parameters suggests that the intraseasonal component dominates the overall circulation anomalies in both summer and winter.Associated with the intraseasonal variation of environmental parameters,obvious variation in visibility impairment is found in both summer and winter.In summer,local visibility and air quality are found to be significantly affected by the(MJO)and the 10–30-day intraseasonal oscillation(ISO)through modulation of associated atmospheric circulations.In winter,the modulation effects appear to be weaker due to the southward shift of the associated convection.The results in this study highlight the importance of the ISO in contributing to the overall variation in visibility in Hong Kong,and provide useful implications for the development of possible mitigation strategies associated with visibility impairment and air pollution in Hong Kong.     

Visibility trends in six megacities in China 1973–2007

The particulate matter pollution has been serious in Chinese megacities due to the rapidly expanding economic and industrial developments, which has significant influences in atmospheric visibility. Visibility is a highly relevant factor indicating the level of atmospheric quality, and is inversely related to the optical extinction coefficient caused by gas and particle phases. In our study, visibility trends for six major megacities (Beijing, Chengdu, Guangzhou, Shanghai, Shenyang, and Xi'an) in China were evaluated during 1973–2007 on the basis of the National Climatic Data Center (NCDC) database using four measurement methods: the days per year of daily visibility < 10 km, the days per year of daily visibility > 19 km, the annual mean visibility, and the dry extinction coefficient. The annual and seasonal change trends of visibility for each city were analyzed by using a linear regression model. The annual mean visibilities for the six cities (Beijing, Chengdu, Guangzhou, Shanghai, Shenyang, and Xi'an) were 10.67, 8.60, 10.76, 8.59, 8.16, and 9.74 km respectively. Shenyang has experienced a significant increasing trend during the entire time series while visibilities for other five sites showed decreasing trends especially since the middle of 1990s. In the southern and midwestern regions (Chengdu, Guangzhou, Shanghai, and Xi'an), visibility was best in summer, whereas in the northern regions (Beijing and Shenyang), visibility was best in spring. Mean visibility in spring was worst at Guangzhou, while for the other five cities visibility in winter was worst, probably because of coal burning during the heating period. The general degradation of visibility in these megacities was probably due to the excess aerosol loading. Consequently, an urgent targeted reduction of aerosol pollution may be needed for the sake of better air quality in Chinese megacities.     

青岛流亭机场海风特征分析及对飞行的影响

通过分析2008—2016年青岛流亭机场(简称青岛机场)各季节地面风向日变化规律,发现有两支海风环流影响青岛机场：一支是西支海风,风向210°～230°,一般上午影响机场,午后发展至最强,下午消失;另一支为南支海风,风向150°～170°,午后影响机场,下午取代西支海风,傍晚发展至最强,夜间逐渐减弱消失。两支海风夏季最为明显,南支海风强度季节性差异强于西支海风。海风对机场飞行的影响主要体现在两支海风引起的三种海风锋型低空风切变,分别为西支海风锋引起的侧风切变、两支海风环流相互作用引起的侧风切变以及南支海风引起的顺风切变,其季节及日变化规律为：夏季出现概率最大,春、秋季次之,冬季几乎不会发生;一天中最可能发生时段分别为08：00—11：00、12：00—15：00和15：00—17：00,具体时段在各季节略有差异。     

葫芦岛沿岸海陆风特征及其环境效应

利用葫芦岛观测站1980—2009年观测资料,分析了葫芦岛沿岸海陆风风速的季节特征和日变化规律,以及海陆风环流对沿岸环境的影响。结论如下:1)葫芦岛站点在冬季出现海陆风日数最多,其他依次为秋季、夏季和春季。陆风风速从春季到冬季呈现递减趋势;海风在春季最大,其次为秋季的,冬季的最小。总体上,海陆风日中海风要强于陆风。2)对海陆风风速椭圆拟合结果表明,海陆风在10:32由陆风转化为海风,海风在16:32达到最大,在21:42由海风转化为陆风,陆风在04:32达到最大。3)由于海风的存在,沿岸地带在春夏两季日最高气温在12时出现,秋冬季的在13时出现。4)能见度日变化在四季中表现一致,早晨能见度转好的时刻比最低气温出现时刻滞后约2 h,在海风维持较长时间后空气绝对湿度增加导致能见度开始转差。5)冬季静止型海陆风日比例最高,再循环型海陆风日在秋季出现最多,而夏季通风型海陆风日出现最多。     

昆山市暴雨时空分布特征及设计暴雨强度公式推求

基于江苏省昆山市2008—2015年12个自动气象站逐分钟降雨数据和常规气象站小时降雨量数据,并选取5个代表站分别代表不同的生态系统,先对昆山市降雨和暴雨的时空特征进行分析,然后采用年多个样法进行暴雨选样,利用指数分布、皮尔逊Ⅲ型分布和耿贝尔分布分析暴雨发生频率,最后使用高斯-牛顿法推求不同生态系统代表站的暴雨强度公式参数,结果表明:(1)昆山市各站点2008—2015年期间年降雨量都呈增长趋势,夏季降雨量最多、冬季最少,一天中01时(北京时间,下同)左右为降雨谷值,18时左右为降雨峰值,白天降雨多于夜晚; 在空间分布上,农田和城市生态系统的年降雨量、年降雨日数最多,湿地和湖泊生态系统较少。(2)暴雨日数年际差异大,年内暴雨主要集中在夏季,暴雨发生频次日变化呈“双峰型”分布,暴雨发生频次在02时和18时最多,09时和24时最少; 市区的暴雨日数空间变异系数大于郊区,且从市中心向外递减。(3)城市生态系统适宜采用皮尔逊Ⅲ型分布推求暴雨强度公式,其他类型生态系统适宜采用指数分布推求暴雨强度公式。      

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。