北京地区静稳天气综合指数的初步构建及其在环境气象中的应用

静稳天气与大气重污染的发生有紧密联系,为定量描述大气的静稳程度,文章研发了静稳天气综合指数。结合统计和预报经验,挑选发生大气污染的气象要素及其阈值条件,通过权重求和得到初步构建静稳天气指数(SWI)。此后,基于近13年的气象数据,分段统计各气象要素不同区间内雾-霾天气出现概率相对气候态的倍数作为分指数,根据分指数最大值和最小值的比值排序,得到10个对静稳天气具有较强指示意义的气象要素,对这10个要素的分指数求和得到静稳天气指数。改进后的指数和PM_(2.5)浓度有更好的相关性。以2015年1月一次重污染过程为例,分析不同阶段SWI和AQI指数的变化,两者具有较好的一致性,均表现出发展阶段稳定增长,消散阶段迅速降低的特征。应用静稳天气指数评估发现,APEC减排期间京津冀地区大气静稳程度和减排之前相当,但污染持续时间和峰值强度较减排前明显降低。SWI可以在重污染天气预报和重大活动减排措施评估中得到有效应用。     

2016年冬季京津冀豫大气污染的时空分布及影响因子研究

利用2016年12月至2017年2月北京、天津、石家庄和郑州的PM2.5质量浓度、反应性气体质量浓度及其相对应的气象要素资料分析了大气污染的理化特征、传输和生消规律。结果表明:北京、石家庄、天津及郑州的PM2.5质量浓度分布频率均有两个较为明显的峰值,四个地区PM2.5质量浓度分布频率最高时均值分别为10.1、19.2、40.0和47.1μg·m^-3,大气的氧化程度为北京最低,其次为石家庄、天津,郑州最高。四个研究地区的交通源对环境大气污染均有重要贡献。PM2.5和CO的相关性在低相对湿度时高于高相对湿度时;而PM2.5和NO2的相关性在相对湿度较大时高于相对湿度较小时。四个研究地区的PM2.5质量浓度均随风速的增大呈快速降低后趋于平缓的趋势,其中北京、石家庄和郑州的风速阈值均为3m·s^-1,天津地区为4m·s^-1。受上游污染地区的影响,偏南风的输送作用滞后20~30h达到最大,而偏北风的影响作用在滞后8~12h达到最大。     

南京市灰霾影响因子的数值模拟

利用改进的南京大学空气质量预报系统（NJU-CAQPS）,对2005年1月7日南京典型天气条件形成的污染过程进行了数值模拟,分析了城市人为热源、城市建筑物效应和不同类型人为热源排放对该区域主要污染物分布的贡献及对能见度造成的影响。结果表明,城区日平均能见度最低可达8km以下,一天之中有18h主城区地表能见度低于10km...     

全国网格化多模式集成空气质量预报的初步建立

为降低单个模式预报的不确定性和提高多模式集成空气质量预报系统的精细化程度,利用Cressman插值初步建立了我国0.25°X0.25°网格化污染物实况。结合4套空气质量数值预报模式,通过均值集成、权重集成和多元线性回归集成分别逐格点建立了集成预报。在预报当天各单一模式和集成方法前50 d预报效果评估基础上,建立了最优集成预报。对2018年12月19一22日一次重污染过程中集成预报的PM_(2.5)浓度评估结果显示:在污染较重时刻,最优集成预报与观测之间的归一化平均偏差(NMB)值在重污染地区保持在—20%～40%,对污染程度为良及以上区域的预报范围相较于单个模式更接近观测。整个过程中,最优集成在大部分污染区域与观测之间的NMB值为—20%～20%,均方根误差(RMSE)值为35～75μg·m~(-3),相关系数(R)值大于0.4。相较于所有单一模式和其他集成方法,最优集成在全国最多的格点有着较高的总体评分。在污染最重区域的8个城市,最优集成预报的污染过程平均开始和结束时间分别比观测时间早1.8和6.9 h。未来需融合卫星反演和地表观测来提高网格化污染物实况的精细化程度,利用降尺度、主客观融合和滚动订正等方法进一步提高网格化多模式集成空气质量预报的准确率。     

2013年12月大气环流和天气分析

2013年12月大气环流主要特征是：极涡呈偶极性分布,中心气压均较常年平均偏低,欧亚中高纬环流呈两槽一脊型;南支槽较活跃,平均位置大致位于90°E附近,副热带高压较常年同期偏强,位置偏西、偏北。12月,全国平均降水量为15.4 mm,较常年同期（10.5 mm）偏多46.7%;但地区差异较大,南方较常年同期偏多2~4成,淮河以北偏少,其中华北、黄淮等地几乎无降水。全国平均气温为-2.8℃,较常年同期（-3.2℃）偏高0.4℃;就区域来看,呈现“北暖南冷”的特征。月内,我国出现3次主要的冷空气过程和1次主要的降水过程。南方地区中旬出现一次大范围强降水和持续低温天气;中东部地区分别于上旬和下旬各出现一次雾霾天气。     

L波段探空雷达秒数据在污染天气边界层分析中的应用

文章基于L波段探空雷达秒数据,采用总理查森数法、逆温法和位温梯度法3种方法,计算北京2014年11-12月的边界层高度,并与罗氏法进行对比。结合各类要素垂直廓线和同时段PM_(2.5)浓度数据,对2014年11月27日至12月1日、12月15-20日两次典型大气污染过程中上述4种方法边界层高度计算结果的异同点进行详细分析。研究结果表明:总理查森数法、逆温法和位温梯度法计算得出的北京地区平均边界层高度分别为653、1152和1296 m,且与PM_(2.5)浓度呈现出不同程度的负相关关系。通过概率分布统计分析发现,北京冬季大气边界层高度在0~500 m的概率分布最大,但在其他高度区间分布上存在一定差异。结合两次典型大气污染过程发现,不同方法存在一定适用性和局限性,需结合气象要素的垂直分布和污染物浓度等情况加以主观判断,从而得到大气真实的边界层高度。     

2017-11-15安徽颍上团雾天气特征分析及气象服务探讨

团雾是一种严重威胁公路交通安全的恶劣天气,因其具有较强的局地性、突发性特点,也是目前公路交通气象预报服务的难点之一。针对2017年11月15日发生在安徽阜阳滁新高速颍上段的团雾交通事故,利用颍上交通气象站、焦岗湖交通气象站与颍上气象站的逐10 min气温、相对湿度、风速、能见度监测数据,结合欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的分析场资料,分析了安徽颍上团雾交通事故发生地的局地环境特征和当日的天气特征及成因,探讨了高速公路团雾预报服务的不足和未来工作展望,为进一步做好团雾天气交通气象服务提供借鉴和参考。主要结论如下:此次团雾发生在辐射雾的天气形势背景下,夜间辐射降温幅度达5℃以上,为团雾发生提供了低温条件;团雾发生地地势低洼且临近水系,水汽输送通道流畅,水汽充足,黎明后底层空气湿度维持在85%以上,是团雾发生的诱因之一;日出后风力保持静风状态,空气流动性差,造成近地面层水汽聚集,是团雾发生的重要原因。