一次东北冷涡的天气学分析及基于HYSPLIT4模式的水汽通道特征

摘 要：利用连续一年旌德县负氧离子监测数据,分别以兔儿山公园、路西村茶园代表城市公园、高山茶园这两种生态环境,对城市公园和高山茶园负氧离子浓度特征以及气象要素对负氧离子浓度影响进行比较分析。结果表明：①高山茶园负氧离子浓度显著高于城市公园;②负氧离子浓度夏季最高,冬季最低,春秋季次之,6月负氧离子浓度达全年最高;③负氧离子浓度日变化整体呈“一峰一谷”变化趋势,峰值出现在上午,谷值出现在正午前后,夜间至上午负氧离子浓度较高,城市公园负氧离子浓度日较差较高山茶园偏小;④负氧离子浓度日变化与气温、风速呈显著负相关;⑤负氧离子浓度雨天最高,晴天次之,阴天和多云相对较低,暴雨天气条件下大气负氧离子浓度显著提高。     

雷雨天气对负氧离子浓度的影响

空气负氧离子含量已经成为康养、生态旅游区域评价的主要指标之一,沿海区域的空气负氧离子含量较高,受雷雨等天气因子的影响显著.本文利用日照大沙洼国家森林公园空气负氧离子逐日监测数据、闪电定位仪监测数据和自动气象站雨量、雨强监测资料,分析检验雷雨天气相关气象因子与空气负氧离子浓度变化率的关系.结果 表明:①雷雨天气与负氧离子...     

揭西县负氧离子浓度特征及与气象条件的关系

利用2019年1-12月揭西县大北山森林公园和黄满寨瀑布旅游区2个监测站负氧离子的逐小时观测数据,对揭西县负氧离子浓度分布特征进行分析.结果表明:揭西县的空气负氧离子浓度非常高,大北山森林公园和黄满寨瀑布的全年空气清新日分别达到100％和96％.黄满寨瀑布旅游区负氧离子浓度冬季最高,春、夏季次之;大北山的负氧离子浓度冬...     

汉中负氧离子浓度分布特征及预测

利用汉中市宁强千山和略阳象山2018—2021年的负氧离子观测资料和同期的地面气象观测资料,分析了两地的负氧离子浓度分布特征,采用机器学习方法建立了负氧离子浓度预测模型。结果表明：汉中宁强千山和略阳象山的负氧离子浓度逐年增高,两地负氧离子浓度的季节和月份变化趋势基本一致。夏季的负氧离子浓度最高,冬季最低;8月最高,1月最低;日变化呈单峰趋势。温度和相对湿度与负氧离子浓度变化有密切关系。利用2022年1—6月资料对预测模型进行验证,宁强千山、略阳象山空气清新度等级预测准确率达到762%、732%,预报效果较好,可应用于两地的空气清新度预报业务。     

金华市不同区域负氧离子浓度特征与气象环境因素相关分析

利用2019—2021年金华市空气负氧离子浓度和气象环境资料，研究不同区域（平原城区、平原公园、水边景区、山林景区）负氧离子浓度时空分布特征，分析人类活动最多的城区负氧离子浓度与气象环境因素不同时间尺度的相关性，以及不同天空状况的差异。结果表明：负氧离子浓度呈现平原低、山区高的分布特征，植被茂密、动态水流可增加负氧离子浓度和提高浓度等级。山林景区日出和日落前后负氧离子浓度较高，水边景区凌晨和午后出现高值，平原地区则在下午达到高峰。不同区域四季日变化趋势整体较一致，但不同季节负氧离子浓度峰值大小、日较差和出现峰值时刻存在差异。四季不同区域负氧离子浓度有所差异，主要表现为6—9月高，其中尤以8月山林景区为最。负氧离子浓度与气象环境因素的相关性在不同时间尺度上差异较大：时尺度上与气温、风速、雨量和O3呈显著正相关，而与PM2.5呈显著负相关。四季看，负氧离子浓度春季与风速相关性最高，夏季为气温，秋季为O3，冬季为PM2.5。日尺度上则与相对湿度、风速、雨量呈显著正相关，与PM2.5和O3呈显著负相关，且雨天负氧离子浓度明显高于其他天空状况，差异在冬季达最大。     

西安市市区与郊区气象要素对比分析

利用2005-2006年西安国家气象观测站二级站和泾河国家气候观象台的地面气象资料进行了对比分析，两站气象要素有一定的差异，分别反映出了明显的城市气候特点和郊区气候特点。主要表现在西安市市区气温比郊区高，一年中冬、春季温度差异较大，夏、秋季温度差异较小；西安市市区的降水量比郊区多，易产生对流性降水的秋、夏季降水量差异更为明显，冬季降水量基本没有差异；西安市市区的风速比郊区小，郊区的大风出现次数多；西安市郊区的空气相对湿度高于市区，平均高3％～7％；轻雾、大雾日数郊区多于市区。     

承德北部空气负氧离子浓度特征及预报模型

为提升生态康养气象服务能力,探讨空气负氧离子浓度与气象环境关系,利用承德北部丰宁县2020年—2022年5月两个空气负氧离子站监测资料,以及同期的气象环境数据,统计分析了负氧离子浓度时间变化特征、与气象环境要素的变化关系及关键影响因素,建立了负氧离子浓度的气象预测模型。结果表明:丰宁城市公园、林区负氧离子浓度年均值分别为1358.7个/cm3、1955.8个/cm3,最大值分别为3867个/cm3、5845个/cm3,具有治疗和康复功效的自然环境条件;林区的负氧离子浓度明显高于城市公园,城市公园和林区负氧离子浓度月变化均呈“单峰”型分布,峰值分别出现在7月、8月,最小值均出现在1月;林区、城市公园负氧离子浓度日变化夜间大于白天,年内及春夏秋冬四季内的日变化呈“双峰”型分布,峰值分别出现在日出以前及日落以后,最小值出现在午后;城市公园、林区负氧离子浓度与气温、降水量、相对湿度、风速、日照及PM2.5、O3浓度的变化有关,影响负氧离子浓度的最关键的气象、环境要素为相对湿度、PM2.5,城市公园受气象、环境影响更大;利用多元回归方法,分别建立了城市公园和林区的负氧离子浓度气象预报模型,经检验,两个模型的预报准确率分别为77.6%、74.9%,拟合效果良好,可为森林康养及健康生活提供气象服务。     

湖北春季大气负氧离子浓度分布特征及与环境因子的关系

空气负氧离子浓度是衡量空气质量好坏的重要指标。选择湖北17个环境一致的国家气象观测站作为观测地点,采用符合国家及行业标准的设备,遵循负氧离子定义,开展了2014年湖北春季负氧离子浓度分布特征及与环境因子的关系分析。研究表明：湖北大气负氧离子浓度西部高于中东部,神农架林区的平均值最高,以武汉为中心的中、东部地区浓度普遍较低。负氧离子浓度的日变化为凌晨及清晨高,白天较低,傍晚后呈逐渐上升的趋势。负氧离子浓度与海拔、植被覆盖情况表现为正相关,与空气中的小颗粒物呈负相关,与气温、气压、相对湿度、风速及日照等气象要素相关性较为复杂,降水和雷电天气有利于负氧离子浓度的增加。     

大连市负氧离子浓度分布及预测模型的建立

利用2008—2009年大连市逐日负氧离子实况资料,分析了负氧离子季、月和日变化特征及其与相关气象要素的关系。结果表明：负氧离子浓度具有明显的季节变化,冬季最大,夏季最小;而气温和PM10等是影响大连市负氧离子浓度的关键因素。运用逐步回归方法,求得各季节负氧离子的预报方程,实现了预报的定量化。经检验,预报方程效果显著,在预报业务中具有实际参考价值。     

湘潭负氧离子浓度变化与气象要素的相关分析

利用2014年5月—2015年5月湘潭负氧离子实况资料,分析了负氧离子季、月和日变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明:1森林公园负氧离子浓度高于郊区,且森林和郊区负氧离子浓度的月季变化规律存在明显差异,森林表现为春高秋低,郊区则为夏高秋低;负氧离子浓度日变化规律,即夜间高白天低。2天气状态对空气负氧离子浓度存在显著影响。3负氧离子浓度除与相对湿度无相关外,均与日照、降水量、气温呈线性正相关。     

临沂市市区与郊区气象要素变化的对比分析

利用方差分析等统计方法，分析了临沂市迁站前后的对比观测气象资料。发现：城区与郊区两测站的日最高气温和日平均水汽压的测值非常一致，日最低气温和日平均气温1月份的测值在各月中差别显著，在降温过程中，郊区的日最低气温比市区低2～4℃；城区与郊区日平均风速方面的差别在各要素中是最大的，1月份郊区的日平均风速明显大于市区，7月份市区的日平均风速明显大于郊区。城区与郊区两站对同一种气象要素的测值在的统计分布上往往有不同的偏度特征。     

夏季不同下垫面气象要素的对比分析

对扎龙湿地生态气象站和齐齐哈尔自动气象站2004年6~8月的逐时气温、风速、相对湿度等观测资料进行统计分析,找出了不同下垫面的两站之间不同时次各气象要素的差异,指出两站风速、气温、露点温度、相对湿度、地面温度等的月平均值均存在差异,变化幅度及极值出现时间各有不同;下垫面差异只起到加强或缓和气象要素日变化幅度的作用。所得结果有助于深入了解扎龙湿地的天气变化规律,对未来扎龙湿地气象要素的精细预报以及湿地资源的开发、保护和管理有一定的参考意义。     

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。     

北京市几种主要污染物浓度与气象要素的相关分析

利用 1 999年 1 1月 1日至 2 0 0 3年 7月 30日间 ,北京市几种主要污染物SO2 、NO2 及PM1 0 浓度逐日资料和风速、温度及降水的逐日资料 ,分别对北京市几种主要污染物浓度与同期气象要素之间的关系进行了分析。通过分析注意到 ,污染物浓度与同期气象要素之间通常存在非常明显的非线性关系 ;因而采用非线性回归方程来描述污染物浓度与气象要素之间的依赖关系 ,这一改进使污染物浓度与气象要素之间的相关性有了明显的提高 ,同时使回归方程的误差减小。     

影响公路路况气象要素分析及路况预报

给出了公路路况的定义及分级标准 ,利用烟台市 2 0 0 0年交通事故资料分析了降水、雾、高低温、大风等气象要素与公路路况的关系 ,用逐级判别法建立了公路路况等级气象预报方法 ,开展路况预报 ,进一步拓展气象服务领域。     

自动站与人工站常规气象要素的对比分析

对比分析陕西省6个基准站2003—2005年自动站和人工观测的气压、气温和相对湿度,并对自动站观测的资料进行显著性检验。结果表明:自动站的气压和相对湿度观测值普遍低于人工观测值,偏差大都超出允许范围;气温月际变化不一,偏差基本在允许范围内,多数自动站观测值高于人工观测值,且夏季比冬季明显;自动站观测的气压、气温、相对湿度的月平均值与历史序列中的气压、气温、相对湿度无显著性差异。     

典型城市区与森林区空气负氧离子特征比较分析

利用连续15个月逐小时对比观测资料,分析比较了典型城市区和森林区负氧离子特征,结果显示:1城市区负氧离子平均浓度为240个/cm3、森林区为1470个/cm3,森林区明显高于城市区5~6倍;森林区负氧离子中"小离子"约占8成、"中离子"约占2成,而城区"中离子"几乎为零。2城市区和森林区负氧离子浓度日变化趋势大体一致,夜间高于白天,午夜到早晨为高浓度时段,峰值出现在凌晨04:00—5:00;低浓度时段在中午到傍晚前后,最低值均出现在13:00。3负氧离子浓度在季节分布上,森林区以春季和冬季较高,城市区以秋季较高。城市区秋季较高可能与当年秋季雨水异常偏多有关。4大老岭林区负氧离子浓度有缓慢下降趋势,而城市区有缓慢上升趋势。5负氧离子日平均浓度,城市区以雾天和雨天较高,雷雨天、阴天次之,晴天较低;森林区以晴天和雷雨天气较高,阴天次之,而雨天和雾天反而较低,与城市区相反。     

宁波市负氧离子浓度分布与预测模型及其在旅游气象中的应用

利用2010-2011年宁波地区空气负氧离子浓度资料,分析其分布特征及与气象因素的相关性,采用逐步回归方法建立负氧离子浓度预测模型。结果表明：负氧离子浓度有市中心附近低、郊区高的地域分布特征;夜晚到清晨高、白天低,夏季高、冬季低的变化规律。据此可选择在早晨或傍晚空气负氧离子含量高的时候多到远郊污染少、植被茂密、有动态水流的地区旅游,避开冬季空气污染大的雾霾日。空气负氧离子浓度与气温、PM₁₀呈负相关,与相对湿度、雷雨、闪电等正相关,可选择在雷阵雨过后的晴朗天气出行旅游。负氧离子预测模型预报能力较好,预测模型的建立实现了宁波地区空气负氧离子浓度的定量化预报,对旅游气象服务有重要意义。     

镇巴站址迁移前后主要气象要素对比分析

利用2016年1—12月镇巴国家基本气象站新站(以下简称新站)与旧站(以下简称旧站)平行观测资料,进行逐月对比分析并利用双样本等方差检验方法进行检验,结果表明:新站年平均气温比旧站低0.9℃,新站年平均气压比旧站低21.7 hPa,新站年平均相对湿度比旧站偏小1.8%,新站年平均风速比旧站大0.7 m/s;海拔高度差是造成新旧站温度、气压、风速差异的主要原因,下垫面性质的不同是造成相对湿度差异的主要原因;在使用新、旧站气温、气压、相对湿度数据时需要做好两站数据的均一性处理;新、旧站的风向、风速未显示出明显的相关性,资料均一性较差。     

贵阳和威宁霜消时气象要素对比分析

该文使用1961—2020年霜的观测数据分析了贵阳和威宁站霜的气候分布特征,用霜在白天的持续时长与08时的气象要素进行相关性分析得知贵阳站气温、露点温度、地温、5 cm地温与霜持续时长有较好的负相关,相关系数的绝对值均大于0.7,威宁站气温、露点温度、5 cm地温与霜持续时长有较好的负相关,相关系数的绝对值均大于0.4。贵阳和威宁上述几个气象要素在霜消前的变化特征如下：贵阳威宁站的气温均高于地温,二者平均温差贵阳站为2.17℃,威宁站为3.31℃;贵阳站气温和地温的差值有最小的标准差1.53℃,威宁站5 cm地温有最小的标准差2.09℃。从这两个因子的平均态来看,当贵阳站气温和地温之差大于2.17℃、威宁站5 cm地温大于5.09℃时预示着该站霜的消融。