武汉天河机场低能见度现象的气候特征分析

利用武汉天河机场1996—2005年共10 a的地面气象观测资料,对该机场低能见度现象的年变化、日变化等气候特征进行了统计分析,结果表明低能见度现象在冬季出现得最多,夏季最少。春、秋、冬三季低能见度出现频率较高的时段比较接近。在对影响能见度的天气现象和低能见度的持续时间进行研究后发现雾是造成低能见度形成的最主要原因,而春、秋、冬三季低能见度的持续时间在2~4 h之间的居多。     

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。     

南京市大气能见度的变化趋势及特征

利用南京国家气候基准站1980—2008年能见度、相对湿度和天气现象等气象要素资料,剔除气象因素对能见度影响,采用百分位分析法、等级分析法和Ridit分析法,分析了由于空气污染造成南京地区大气能见度的变化趋势。结果表明,近30 a来,南京市年平均和四季大气能见度整体显著下降,但其中“较差”和“一般”能见度出现频率显著上升,“较好”能见度则明显下降;四季能见度及其分布均呈现春、夏季节变化不同,秋、冬季节变化显著的特点;能见度呈逐年代降低但降幅减缓;能见度季节差异也呈逐年代减小趋势;此外,冬季能见度早在1987年起变差;并且本世纪以来,冬季能见度以“较差”和“一般”为主,其余三季均是以“一般”为主。     

江苏省雾霾天气特征分析

根据2007年1月—2013年12月江苏省国家基准气候站的逐日地面观测资料,分析了江苏省雾、霾日数的气候变化特征以及霾天气发生时的主要气象要素场特征。结果表明:(1)雾日数分布从江苏省东部向西部逐渐减少,霾分布由南向北逐渐递减。(2)年际变化上,雾日数呈现一定的波动,霾日数逐年增长。秋、冬两季雾日数较多;霾日数在夏季最少。雾、霾天气分别在08时和14时发生次数最多。(3)淮安中度霾居多,微风、高湿情况下霾发生概率最高,不同季节风向分布不同。(4)风速与能见度成正相关关系,春、夏季的相关性较差,秋、冬季相关性相对较好。能见度与相对湿度春、冬两季两者之间呈明显的线性负相关,而夏、秋季拟合曲线呈非线性负相关。     

2007—2015年北京地区能见度时空变化特征

利用2007—2015年北京市大兴观象台、28个道面自动气象站、部分区域自动气象站等多种台站观测资料分析了2007—2015年北京地区能见度的时空变化特征。结果表明:2007—2015年北京地区春季平均能见度最高、夏季平均能见度最低,夏季及年平均能见度呈显著增加的趋势,春季和秋季能见度均呈波动增加,冬季颗粒物浓度的显著增加致使北京地区冬季能见度下降的时段集中在2011—2014年;空间上,北京西北地区能见度明显高于中心城区和东南大部地区。秋季和冬季能见度的空间分布特征与年平均能见度的分布特征较一致,表现为能见度自西北向东南方向逐渐递减;与能见度相关性最高的为相对湿度、颗粒物浓度、风向及风速,但不同要素在月、季和年尺度上的相关性差别较大;根据天气现象统计表明,近10 a来北京地区雾、霾、沙尘日均呈增加的趋势,但是山区与城区气象站点低能见度事件的发生频次存在较大的差异。整体来看,小于10 km能见度事件的发生频次在全区以增加为主,而小于1 km能见度事件的发生频次在全区以减少为主。此外,近10 a来北京地区干霾的发生频率为44. 29%,湿霾的发生频率为7. 13%,低能见度事件多由干霾造成,但湿霾发生时,能见度恶化的更明显。     

江苏省能见度时空分布特征及其影响因子分析

为探明江苏省能见度的时空分布特征及其影响因子,采用传统的统计学方法和主成分分析(PCA),详细分析了2012年江苏省70个自动气象站和常规气象观测台站的能见度、气压、相对湿度、风速等气象要素观测数据以及遥感大气气溶胶光学厚度(AOD)等资料,揭示了江苏省能见度的时空分布特征,评估了AOD、气象要素、雾霾天气等对江苏省能见度的影响。研究结果表明:(1) 江苏省的能见度呈早晨低、下午高的变化特征;(2) 空间分布差异较大且存在季节差异。具体而言,其年平均呈现东高西低分布特征,春季南低北高,夏季反之,而秋、冬两季则为东高西低;(3) 灰霾是导致江苏省能见度降低的最主要天气现象,其次为轻雾,雾引起低能见度的频次相对较少;(4) 江苏省能见度与AOD、相对湿度呈显著的负相关,与风速呈明显的正相关;(5) 通过数理统计分析发现,天气条件和污染物对能见度有重要影响。      

1994—2017年杭州能见度特征及其与PM_(2.5)关系

根据杭州1994—2017年24时次观测的大气能见度及同期地面气象要素(风速、气温、降水量和相对湿度等)、2013—2017年PM_(2.5)监测数据,探讨杭州市大气能见度的特征以及相对湿度、PM_(2.5)对能见度的影响。统计分析表明,杭州大气能见度的年、季、日变化特征明显,在经历2003—2014年低能见度天气多发后,2016—2017年能见度明显转好,特别是2017年均能见度达到11.6 km,为1994年以来最高值;一年之中,冬季能见度较低,夏季能见度较高;一日之中,早晨07:00能见度最差,午后15:00最好。能见度的转好与PM_(2.5)关系密切,当PM_(2.5)质量浓度在50μg·m^(-3)以下,每降低5μg·m^(-3)可以使能见度显著增加。     

汉中市空气质量预报模型及验证

利用汉中市2015—2016年1月1日—12月31日2a的空气质量资料和同期地面气象观测资料,分析了汉中市空气质量变化特征及其与气象要素之间的相关性,建立了汉中市空气质量预报模型。结果表明:汉中市空气质量状况总体较好,以优良天气为主,达标率为75.9%;汉中市空气质量夏季最好,秋季次之,冬季最差;空气质量指数(AQI)与气温、风速、日照时数、能见度、水汽压、降雨量、气压、地面气温相关性显著,各气象要素对AQI的影响有所不同,且不同季节内影响程度各异;建立的汉中市春、夏、秋、冬四季空气质量预报模型方程均通过显著性水平0.01检验,达到极显著水平。经验证,2017年春季空气质量级别预报准确率超过了85%,预报效果良好,可应用于汉中市空气质量预报业务。     

1965～2005年河北日照时数时空分布特征及影响因子

以河北省1965～2005年58个气象观测站地面气象观测资料为依据,利用线性趋势分析、相关性分析、小波分析等方法,对河北1965～2005年4季及年日照时数的时空分布特征、变化趋势及影响因子进行分析,得出以下结论:⑴河北省日照时数分布存在明显的地域特征,北部高原及山地日照时数较多,东部平原次之,太行山东部地区日照时数较少,日照的这种分布特征与河北地形有直接关系;⑵河北春季平均日照时数最多,夏季次之,冬季最少,日照时数的季节分布特征受太阳高度角及天气现象、气象要素的共同影响;⑶1965～2005年河北春、夏、秋、冬季及年平均日照时数均呈显著下降趋势(与时间的相关性均超过0.01的信度检验);⑷河北各地春、夏、秋、冬季日照时数变化主要受相对湿度与总云量的影响,同时降水量、低云量、能见度等也对其有重要影响。     

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     

吉林省高速公路交通事故与气象要素的关系研究

利用2009—2019年吉林省27条主要高速公路交通事故资料,结合高速路段事故发生点对应的国家级气象站观测资料,运用SPSS算法中的k-均值聚类分析法、数据标准化处理、主成分分析法以及事故比等数理方法,对高速公路交通事故的时空分布特征以及交通事故与气象要素关系进行分析.结果表明:冬季是事故高发季节,夏季次之,春、秋两季...     

河南省2011年8月1—2日暴雨过程水汽条件与垂直螺旋度分析

利用济源市2001年1月—2010年12月的地面自动观测资料,统计了该市能见度日变化和月、季变化特征。结果表明,济源市能见度日变化曲线表现为一峰一谷,峰值出现在午后,低值主要出现在清晨。能见度的季节变化特征表现为春季最好,冬秋次之,夏季最差,且夏季、冬季低能见度天气频发。对济源市能见度变化特征影响最大的气象因素是风场。三面环山东部开口的马蹄型地形,导致济源市吹偏东风时空气受阻抬升,相对湿度增大,有利于雾的形成,使能见度降低。由于济源市属大陆性季风气候,夏季盛行偏东风,因而在温度最高、大气湍流最为旺盛的夏季,能见度反而最差。地形作用和人类活动等非气象因素对济源市能见度变化的影响也占一定比重。     

2020年南昌市大气污染特征与潜在源区

基于南昌市大气环境监测、地面气象观料和GDAS等资料,主要采用后向轨迹聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析方法,分析了2020年南昌市大气污染特征和污染物潜在源区。结果表明:1)南昌市春、夏、秋季以O_(3)污染为主,冬季以PM_(2.5)污染为主。2)大气污染物质量浓度日变化具有明显的季节性特征,PM_(2.5)和PM_(10)在春、秋、冬季呈双峰形分布,NO_(2)在秋、冬季呈弱双峰形分布,春、夏季呈单峰分布,O_(3)呈单峰形分布。南昌市东部大气污染较西部更严重。3)南昌市气流输送季节差异明显,春、秋、冬季主要受偏北气流影响,夏季主要受偏南气流影响。本地源是南昌市大气污染的主要潜在源,安徽省南部、湖北省东部、上饶市西部和九江市的区域输送也有一定贡献。     

华东地区能见度时空变化特征及影响因子分析

为探究华东地区能见度变化情况,利用1973—2020年的能见度数据、2014—2019年的气象要素和污染物浓度数据,采用趋势分析、经验正交函数(Empirical Orthogonal Function, EOF)分解、相关分析的方法,分析了能见度时空变化特征及影响因子。结果表明：(1)1973—2020年能见度呈显著(p<0.01)下降趋势,变化倾向率为-1.315 km/10a,季节之间存在差异,夏、秋季能见度下降速率较大分别为1.681 km/10a、1.443 km/10a;冬、春季下降幅度相对较小分别为1.092 km/10a、1.091 km/10a。其中,1973—2012年能见度呈显著(p<0.01)下降趋势,变化倾向率为-1.204 km/10a, 2013—2020年能见度呈不显著(p>0.05)增加趋势,变化倾向率为2.229 km/10a,近8年(2013—2020年)来能见度存在明显改善。(2)华东地区南部、北部能见度较好,中部能见度较差。EOF分解第1模态表明华东地区能见度整体变化趋势一致,第2模态具有明显的区域差异。(3)能见度与相对湿度...     

中国西北四省区四季变化时空特征

利用西北四省区(陕西、甘肃、宁夏、青海) 161个台站1981—2015年逐日平均气温资料和国家气候中心提供的逐月130项环流指数,采用统计学方法,对研究区域四季的开始日序与各季节持续时间进行了分析。结果表明:西北四省区整体春、夏季开始日序呈提前特征,秋、冬季开始日序呈延迟特征,其中春季变化幅度最大,冬季最小;冬、春季持续时间缩短,夏、秋季持续时间延长,其中夏季变化幅度最大,秋季最小;冬季持续时间随海拔升高而延长;西北四省区中部地区为四季开始日序与持续时间变化幅度大的区域。9月极涡面积影响着同期冬季的结束及来年春季的开始; 4月印度副高脊线位置与亚洲区极涡面积的状态决定了夏季的开始;夏季的持续时间与秋季的开始日序受两个区域海温之间的调整影响;秋季持续时间与冬季开始日序受10月东亚槽与西藏高压的影响。     

济源市能见度特征及其影响因素分析

利用济源市2001年1月-2010年12月的地面自动观测资料,统计了该市能见度日变化和月、季变化特征。结果表明,济源市能见度日变化曲线表现为一峰一谷,峰值出现在14-17时,低值主要出现在日出前后。能见度的季节变化特征表现为春季最好,冬秋次之,夏季最差,且夏季、冬季低能见度天气频发。对济源市能见度变化特征影响最大的气象因素是风场。三面环山东部开口的马蹄型地形,导致济源市吹偏东风时空气受阻抬升,相对湿度增大,有利于雾的形成,使能见度降低。由于济源市属大陆性季风气候,夏季盛行偏东风,因而在温度最高、大气湍流最为旺盛的夏季,能见度反而最差。地形作用和人类活动等非气象因素对济源市能见度变化的影响也占一定比重。     

珠江三角洲区域大气输送和扩散的季节特征

根据1985—2004年NCEP/NCAR再分析资料,采用HYSPLIT扩散模式和虚拟源方法,模拟分析了珠江三角洲大气污染物的空间和时间分布状况,初步讨论了珠江三角洲大气输送和扩散的季节特征,及其长期变化趋势。结果表明:珠江三角洲大气的输送和扩散有明显的季节变化特征,春、夏季大气污染物汇聚区位于珠江三角洲的西北侧,秋、冬季位于偏西侧;春、夏季的汇聚区明显强于秋、冬季。春、夏季大气分别向珠江三角洲西北和偏北方向的山区输送和扩散,而秋、冬季则沿着较为平坦的粤西海岸,向西南偏西方向输送和扩散。秋、冬季大气污染物的滞留时间明显比春、夏季短。1985—2004年大气输送和扩散能力存在年际差异,其中以2004年的输送和扩散能力最弱、1996年最强。     

近10年佛山市大气能见度变化特征及气象影响因子

对佛山市1999-2008年日平均能见度资料进行统计分析,结果表明:近10年佛山市能见度,除在2003和2004年略有下降外,能见度呈逐年转好的趋势.能见度存在明显的季节变化和日变化:夏季优于冬季;中午最好,早上最差.各种气象要素对能见度会造成不同程度的影响:风速的影响最大,其次是相对湿度;风速与能见度呈正相关关系,而...     

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。      

吐鲁番市颗粒物浓度变化特征及与气象要素的关系

依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。