辽宁中部城市群大气能见度器测目测差异比较

利用2009年5月至2009年11月鞍山、沈阳、本溪、抚顺4个市区的器测能见度和人工观测能见度资料,分别按照不同气象要素和天气现象等情形下,对两种观测数据资料的差异进行了详细的统计分析.结果表明:与无视程障碍天气情形相比,出现具有视程障碍天气情形时,器测、目测能见度差异较小;总云量越多,两种观测值差异越小;PM10质量...     

南宁市大气能见度变化特征及影响因子分析

对2000至2006年的南宁市能见度资料进行统计分析。分析表明,南宁市近7a能见度年均值在13～17km之间,总体呈下降趋势。一年之中,能见度最小值主要出现在1至3月,最大值出现在6至7月,汛期能见度明显好于非汛期。一日之中,能见度的日变化为：08时〈02时〈20时〈14时。能见度与气象因子的相关分析表明,能见度与温度、风速成正比,与压强、降水、湿度成反比。与污染物的相关分析表明,能见度与PM10浓度的相关性较强,达到-0.58。     

南宁市大气能见度变化特征及影响因子分析

对2000至2006年的南宁市能见度资料进行统计分析。分析表明,南宁市近7a能见度年均值在13~17km之间,总体呈下降趋势。一年之中,能见度最小值主要出现在1至3月,最大值出现在6至7月,汛期能见度明显好于非汛期。一日之中,能见度的日变化为:08时<02时<20时<14时。能见度与气象因子的相关分析表明,能见度与温度、风速成正比,与压强、降水、湿度成反比。与污染物的相关分析表明,能见度与PM10浓度的相关性较强,达到-0.58。     

巢湖地区能见度特征及其影响因子分析

基于巢湖地区高密度的能见度监测数据,分析了其能见度时空分布特点,初步探讨了湖泊及周边地形对能见度及大雾形成的影响机理。结果表明:受湖泊气温、风、水汽等要素的影响,巢湖沿岸能见度低于远岸地区;一般远岸地区雾较近岸先形成,但是近岸地区雾持续时间长,且消散慢;在湖陆风或主导风作用下,巢湖北岸和西南岸雾的发生次数和持续时间明显多于其他地区;巢湖东南岸由于受山脉的影响,夜间干冷山风提高了岸边能见度,减少了大雾的发生。     

华北背景地区大气能见度变化特征及影响因素分析

基于1980~2014年上甸子国家级地面气象台站人工观测的大气水平能见度数据和大气成分站资料,采用Mann-Kendall趋势分析及突变检验法对大气能见度进行分析,并结合气象和污染要素进行相关性检验,以了解华北背景地区大气能见度的变化趋势及其影响因素。结果表明:上甸子地区年均能见度呈下降趋势,能见度最大和最小变率出现在夏季和春季,分别为3.4 km（10 a）-1和1.7 km（10 a）-1;冬季能见度（38.1 km）最高,秋季（36.2 km）次之,春季（32.8 km）和夏季（31.4 km）较低;突变分析表明上甸子地区的年均能见度未出现明显突变。能见度受各类气象因子的综合影响。根据Person相关和偏相关的统计结果,能见度与相对湿度和风速均呈明显负相关;与气压呈明显的正相关;而与气温的相关系数时正时负,表明气温对能见度的影响具有两面性。能见度下降的主要原因为大气污染,能见度随着大气细颗粒物增加呈幂指数降低（决定系数R2=0.98,显著性水平p < 0.01）;能见度为10 km时对应的细颗粒物（PM2.5）的边界浓度为74 μg/m3;在现行的国家环境空气质量标准二级标准（75μg/m3）下,可以使华北背景地区保持较高的大气能见度（≥ 10 km）。     

太原大气能见度影响因子分析及能见度预报

利用2017年1月—2019年12月太原地区逐时气象资料,分析了能见度及其主要影响因子的变化特征,并对两次低能见度过程进行深入分析,构建了能见度预报模型并进行检验,结果表明:(1)从空间分布看,太原北部能见度明显高于南部地区。从时间分布看,太原地区平均能见度最大值出现在5月,最小值出现在1月;日间最低值出现在06:00(北京时,下同),冬季略向后推移,最高值出现在15:00前后。(2)2017—2019年太原地区低能见度分别出现93、84、79 d;低能见度发生时,干霾、湿霾发生频率分别为59.27%、40.73%;湿霾发生时,能见度降低更加明显。(3)所选个例中,能见度均随各影响因子有所起伏,干霾、湿霾过程中能见度分别与颗粒物浓度、相对湿度变化一致。(4)采用神经网络方法构建太原地区能见度预报模型,预报模型相关系数为0.81,均方根为4.43 km,平均绝对误差为17.39%,轻微级能见度的TS评分为87%。神经网络方法对太原地区能见度预报具有较高的参考价值。     

内蒙古典型草原区低能见度天气大气能见度微观影响因子分析

对2010年1月到2015年12月锡林浩特地区低能见度天气条件下(能见度10km)气溶胶的光学特性观测资料进行计算,分析大气能见度微观影响因子。结果显示,近年来内蒙古典型草原区低能见度天气条件下,主要污染物是PM10,气溶胶散射是最主要的影响大气能见度的微观因子(对能见度衰减贡献比例为75.19%),水汽对大气能见度影响非常明显(对能见度衰减贡献比例为21.55%)。     

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。     

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。     

南阳市大气能见度变化趋势及影响因子分析

利用南阳市1995-2005年大气能见度和地面气象要素的观测资料及南阳市环境检测站提供的近3 a空气污染物监测数据,统计分析了近10 a南阳市大气能见度变化特征及其与气象要素和空气污染物的关系,结果表明:南阳市能见度年际变化呈缓慢波动上升趋势,夏秋季节2001年之后呈波动下降趋势;冬季能见度最低,春季最高;能见度月变化呈双峰型,第一个峰值在5月份,第二个峰值在9月份;一日之中,08时能见度最差,14时最好.能见度与同期气象要素及污染物浓度的相关分析表明,能见度与相对湿度、空气污染物PM10浓度呈显著性负相关,与NO2、SO2浓度负相关性较弱,与风速和气压呈弱的正相关,与温度的相关性较为复杂,雾是影响能见度的主要天气现象之一.     

重庆市区大气能见度变化特征及其影响因素分析

为研究重庆市区大气能见度变化特征,对2000～2005年的重庆能见度观测资料进行了统计分析。结果表明:市区能见度以差和较差为主,能见度的季节变化、日变化特征明显,且近年来日平均能见度有所下降。能见度与同期的地面气象条件、主要空气污染物的相关分析结果表明,在气象条件中,相对湿度和风速对能见度的影响最为明显,各季能见度均与相对湿度呈显著负相关,与地面风速呈正相关;在污染物因子中,PM10是能见度下降的最主要原因,且不同季节PM10对能见度的影响程度不同,其中以冬、夏季影响较强。     

青岛市水平能见度变化特征及气象影响因子分析

利用青岛市2005-2007年的常规气象资料,通过统计学和小波分析的方法分析了青岛市水平能见度的变化特征和气象影响因子,发现青岛市能见度有明显的日、天气尺度、准双周、季节和半年的振荡周期,其变化特征和温度、相对湿度、风向、风速、地面气压、海雾以及边界层高度等要素都存在一定的关联.     

辽宁旅顺与山东龙口能见度对比分析

利用2002-2011年渤海海峡两岸辽宁旅顺和山东龙口地面气象站能见度逐时观测资料,采用等级分析法,统计分析两地平均和分级能见度的年、月、日变化特征。结果表明：位于渤海北岸旅顺的年均能见度值高于渤海南岸的龙口,近10 a两地年均能见度均呈下降趋势,龙口年均能见度降低速度高于旅顺;各级能见度的时间百分比旅顺年际变化较大,而龙口相对稳定;一年中两地10月份月均能见度最高,旅顺月均最低能见度出现在7月,龙口出现在6月,两地能见度日变化特征基本一致,呈一波峰一波谷形势。通过分析天气现象及相关气象因子发现,两地出现低能见度（0-1 km）时,风场、温湿场特征均存在明显区域性差异。     

辽宁省植被覆盖度时空演变及其对气候因子的响应

基于MODIS-NDVI数据及像元二分模型,对辽宁省植被覆盖度进行估算,并在此基础上探讨了辽宁植被覆盖度时空演变特征及其对气候因子的响应,结果表明：2000-2018年辽宁省植被覆盖度整体呈波动增加趋势,年平均增长速率为0.38%,呈增加趋势的面积占总面积的92.3%;2000年以来,裸地及低覆盖区域占比逐年减小,中低覆盖、中覆盖及高覆盖区域占比分别增加11.35%、11.00%和9.22%;辽宁省植被覆盖度与气候因子的关系表现出明显的空间差异性,其中,西部易旱地区覆盖度与气温呈显著负相关,与降水呈正相关,东部地区覆盖度与气温呈正相关,与降水呈负相关;辽宁植被覆盖度对降水的响应存在一个月的滞后期,对气温的响应无滞后效应。     

大连市蒸发量变化特征及影响因子

采用线性倾向估计法、累积距平曲线和完全相关系数法,分析了1951-2001年大连市蒸发量的变化特征及其影响因子。结果表明：大连市年蒸发量呈增加趋势,其中夏季蒸发量的增加趋势最为明显,其次为春季,秋季和冬季蒸发量增加趋势不显著;年蒸发量的增加主要来自夏季的贡献。大连市年及四季蒸发量与日照时数、平均地面温度、平均气温日较差和平均风速总体上呈正相关,与平均相对湿度呈负相关。平均相对湿度减小和平均地面温度上升是大连市蒸发量增加的主要原因。     

大连市蒸发量变化特征及影响因子

采用线性倾向估计法和累积距平曲线和完全相关系数法,分析了1951—2001年大连市蒸发量变化特征及其影响因子。结果表明：大连市年蒸发量呈增加趋势,其中夏季蒸发量的增加趋势最为明显,其次为春季,秋季和冬季蒸发量增加趋势不显著;年蒸发量的增加主要来自夏季的贡献。大连市年及四季蒸发量与日照时数、平均地面温度、平均气温日较差和平均风速总体上呈正相关,与平均相对湿度呈负相关。平均相对湿度减小和平均地面温度上升是大连市蒸发量增加的主要原因。     

2010年秋季鞍山气溶胶光学特征变化

利用2010年9-11月鞍山大气成分监测站CE-318太阳光度计观测资料,依据气溶胶光学厚度测量原理,计算得到2010年鞍山秋季大气气溶胶光学厚度、波长指数等大气光学特性数据,通过统计分析,给出鞍山秋季气溶胶光学特性分布特征。结果表明：随着测量AOD波段的降低,AOD值逐渐增大,9月的AOD平均值最大,10月AOD平均值次之,11月AOD平均值最小。从频率分布看,2010年9月 AOD日均值集中分布在0.4-0.6之间,10月和11月AOD日均值集中分布在0.0-0.4之间,表明10-11月大气较为清洁|波长指数日均值的频率分布说明鞍山秋季大气污染物以细粒子为主。500 nm 的AOD值与波长指数成对数关系,两者在9、10月和11月的相关系数分别为0.5145、0.8412和0.2715;9月AOD与PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0质量浓度为较小负相关,10月和11月AOD与PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0质量浓度成正相关,且10、11月AOD与气溶胶细粒子相关性较为显著。AOD值与能见度在趋势上呈较小的负相关性,可能是由于高层气溶胶粒子对气溶胶光学厚度产生了主要影响。     

2018年冬季鲁西北大气污染特征及影响因子分析

利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子.结果表明:2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61％、60％和54％,重度以上染污天数分别占24％、11％和9...     

2007年冬季大连市区气溶胶垂直剖面特征

选用2007年1月8—30日期间8个无云天的激光雷达资料进行分析。基于Fernald方法反演得到气溶胶消光系数廓线,结合无线电探空资料分析了边界层内气溶胶时空分布,并将反演的激光雷达最低观测高度处(180 m)的气溶胶消光系数与地面PM10、能见度资料进行对比分析。结果表明：冬季大连市区气溶胶主要分布在2 km以下区域,早晨和夜间在0.5 km以下区域经常存在一个气溶胶层;气溶胶消光系数廓线与探空资料较吻合;反演激光雷达最低观测高度处(180 m)的气溶胶消光系数与地面的PM10浓度呈正相关,与能见度呈负相关,相关性较好。