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131.
PM2.5和O3已经成为汾渭平原城市最主要的污染物,两者之间相互影响,在暖季经常同时出现构成污染,其污染程度与气象条件密切相关。利用2015—2021年汾渭平原12个城市逐日PM2.5和O3浓度、地面气象观测数据以及ERA5高空再分析数据等资料,分析了汾渭平原PM2.5和O3的时空变化特征以及复合污染发生时PM2.5和O3的关系,并研究了局地气象条件和天气形势对复合污染的影响。结果显示,该地区年均PM2.5和日最大8小时O3浓度分别在2017年和2018年开始持续下降,复合污染日数也在2019年后开始持续下降;复合污染主要发生在3—9月,在汾渭平原东部城市出现次数较多,多出现在高温、低湿的环境下;最后利用T-PCA算法(正交主成分分析)将复合污染的天气环流形势分为4种类型,主要呈现出以高空西北气流或偏西气流、低层为暖区偏南风或微风为主的天气特征。研究结果对汾渭平原的大气... 相似文献
132.
通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年夏季地面臭氧污染特征表明,近5年夏季平原O3污染区域呈扩大趋势,成都市O3_8 h第90百分位浓度和超标日数均为最大,雅安、绵阳浓度较低但上升趋势显著。利用PCT客观天气分型方法,对近5年夏季成都平原及周边的位势高度场进行分型研究,结果表明:(1)700 hPa臭氧污染天气形势为高压型,500 hPa为西风槽后和平直纬向型,100 hPa为南亚高压中部和东部型;(2)近5年夏季典型O3污染过程的高低空天气形势为西风槽后部、高压发展和高压控制型,污染过程期间成都平原多受到西风槽后西北气流或副热带高压脊线附近下沉气流的影响;(3)污染天气型具有高温低湿,小风强辐射,白天混合层高的特征。气流下沉增温和局地环流的作用抑制了污染物向高层扩散,促使边界层上部O3下传并堆积于成都平原地区。采用HYSPLIT后向轨迹模式和潜在源贡献法(PSCF),探讨了不同天气型影响下成都平原O3浓度输送的轨迹聚类和潜在源区。结果表明,本地和盆地城市之间的输送... 相似文献
133.
基于中国气象局陆面数据同化系统(Land surface Data Assimilation System of China Meteorological Administration,CLDAS)逐小时气温实况融合数据,检验评估了ECMWF、CMA-MESO-3km不同尺度模式对甘肃省逐小时气温的预报性能,并利用低频滑动平均订正算法(LPSC)对模式的系统性误差进行订正;同时对SCMOC和订正后两种模式的逐小时气温预报效果进行了统计对比。结果表明:1)ECMWF、CMA-MESO-3km模式对甘肃省逐小时气温的预报具有相对稳定的系统性误差,夜间预报准确率明显低于白天,主要表现为夜间预报显著偏高,白天为小的负偏差。2)LPSC算法能够有效改善ECMWF和CMA-MESO-3km对甘肃省逐小时气温预报的系统性误差,订正效果显著。订正后ECMWF、CMA-MESO-3km的预报准确率分别较模式本身提高了20.24%、20.25%,平均误差减小至±0.3 ℃之内;空间分布亦表明,订正后全省平均误差均明显降低至±2 ℃之内。3)同类产品对比检验表明:订正后ECMWF、CMA-MESO-3km两种逐小时气温预报产品的预报效果整体上均优于SCMOC,预报准确率分别较SCMOC高20.65%、13.55%,平均绝对误差在各个时次也明显低于SCMOC。技巧评分的空间分布表明,订正后ECMWF在全省大部分地方均为正技巧,其中酒泉南部山区可达80%以上;而订正后CMA-MESO-3km的预报效果各个季节分布存在差异,主要体现在陇中和陇东南地区,冬春季以弱的正技巧为主,夏秋季基本为负技巧。另外,业务应用结果表明,对于转折性天气过程,使用该方法需要特别注意。 相似文献
134.
为了提升新疆区域数值天气预报模式的精细化预报能力,基于目前业务应用的沙漠绿洲戈壁区域同化预报系统(Desert Oasis Gobi Regional Assimilation Forecast System,简称DOGRAFS),搭建了DOGRAFS_3 km运行系统,将2016年7月作为预报检验月份,对比分析了目前业务化运行的DOGRAFS_9 km与新搭建的DOGRAFS_3 km系统的短期、短临预报效果,并针对7月31日—8月2日的降水过程进行对比。结果表明:(1)3 km分辨率系统的地面温度、风基本气象要素的预报效果整体要优于9 km系统;(2)从不同层次上的位势高度、温度、风要素预报结果看,3 km系统在925、850、700、500 h Pa预报效果优于9 km系统,300 h Pa和200 h Pa略差于9 km系统;(3)降水检验看,3 km分辨率系统在降水时段、落区和量级等方面的效果均好于9 km系统,尤其是对中量和大量级降水的预报,3 km分辨率系统与9 km系统的降水预报能力均有限。(4)通过用加密自动站的降水量监测值检验分析得知,对于典型降水过程的的过程降水落区、24 h降水落区、以及6 h降水落区的预报,3 km分辨率系统的预报效果更好。综合2016年夏季代表月份的预报以及一次强降水过程的对比分析结果,DOGRAFS_3 km系统在夏季的整体预报性能优于DOGRAFS_9 km,推进DOGRAFS_3 km高分辨率系统建设尤为必要。 相似文献
135.
从江淮气旋的定义出发,采用欧洲中期天气预报中心的ERA-Interim再分析资料,运用气旋的客观判定与追踪算法追踪江淮气旋,分析了1979-2010年江淮气旋的气候特征。结果表明:江淮气旋发生的频数有显著的年际变化,但随时间变化的长期趋势并不明显。由于春季冷空气活动频繁,且易与副高西南侧气流汇合形成气旋,因此春季是江淮气旋最活跃的季节,其中5月份江淮气旋发生次数最多;而在冬季,东亚地区受大陆冷高压控制,形势稳定,不易形成气旋,故秋冬季江淮气旋出现较少。受地形和下垫面等因素影响,江淮气旋生成的源地主要位于洞庭湖地区、鄱阳湖地区及大别山区东北侧。43.9%的江淮气旋中心平均降压率为0~-1 h Pa/6h,大多数江淮气旋中心最大降压率为0~-2 h Pa/6h(占66.4%),较难形成暴发性气旋。江淮气旋生命史较短,主要为1~2天。 相似文献
136.
利用江苏近10 a(2005-2014年)暖季(5-9月)69站逐时降水资料,详细分析了短时强降水的空间分布、年际变化、季节内演变以及日变化特征。分析结果表明:短时强降水空间分布不均,整体上北部比南部活跃,最活跃区均位于沿淮西部,高强度短时强降水多发生在淮北东部,且空间分布集中。近10 a来江苏短时强降水整体呈减少趋势,主要表现为北部地区减少最为显著。短时强降水季节内分布不均匀,以7月最为活跃,高强度短时强降水在8月最为频繁;其逐候分布显示,梅期短时强降水骤增,于7月第2候达到峰值,盛夏期间高强度短时强降水增多,8月第3候达到峰值。江苏短时强降水的日变化整体呈双峰结构,主峰和次峰分别出现在傍晚17时(北京时间,下同)和清晨07时,高强度短时强降水多发于午后;短时强降水日变化存在季节内演变的阶段性特征和地域性差异,其中梅期和盛夏两个高发阶段均呈单峰结构,但梅期峰值出现在清晨,盛夏阶段峰值则出现在傍晚;由南向北,日变化特征由单峰向双峰、多峰演变,在淮河以南地区日峰值大多出现在午后至傍晚,而淮河以北地区多出现在夜间至清晨。 相似文献
137.
138.
气象探空资料的客观分析 总被引:2,自引:0,他引:2
用逐步订正法将气象探空数据作客观分析,并在微机上进行计算,计算误差在允许的范围内。 相似文献
139.
本文根据气象台站收到的探空报告中存在的各种出错情况,从静力方程出发,给出了对探空报告进行各种客观的质量检查和修改错误方法。用成都中心气象台1990年7、8月实际资料进行检查,发现有12%左右的报告至少存在一个错误,通过计算机检查和修改程序可自动纠正40%左右的错误。 相似文献
140.