基于器测能见度的霾天气判断标准的探讨

利用2015年安徽6个地级市的器测能见度、相对湿度、降水等资料,结合环保部门公布的逐时细颗粒物(PM2.5)质量浓度资料,通过对PM2.5质量浓度与相对湿度关系的分析,初步给出了四个霾的诊断方案,然后利用上述方案进行回算,探讨了基于逐时器测能见度资料确定霾天气的客观标准。结果表明,"排除降水,临界相对湿度(RHc)取90%,器测能见度不超过5 km"作为小时霾的判据,6 h连续为霾算作一个霾日,得到的霾日数较为合理且具有历史延续性。另外,根据该方案得到的各级霾天气也具有较好的空气质量指示意义,因此,该方案是可取的。     

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。     

闽南沿海地区低能见度事件变化特征分析

利用2005-2010年闽南沿海地区9个气象站(厦门、同安、漳州、东山、漳浦、龙海、诏安、晋江和崇武)的日常观测能见度、相对湿度等气象资料,采用统计方法,探讨了闽南沿海地区低能见度事件的年、季和日变化等变化特征规律.分析发现,闽南沿海地区低能见度事件的年平均能见度一般在6 km左右,且低能见度在霾时总体要好于(轻)雾时;上半年低能见度事件持续时间较长且多发,下半年低能见度事件持续时间短且出现频率低于上半年.通常,08时的能见度最差,14时和20时转好,02时的能见度较08时要好,只有沿海测站东山站和崇武站在冬春季02时能见度较08时差.霾是造成闽南沿海地区出现低能见度事件的主要原因,(轻)雾次之,反映出该地区经济快速发展对能见度的影响.     

2013年1月安徽持续性霾天气成因分析

2013年1月安徽霾天气具有范围广、持续时间长、能见度低等特点。利用合肥、安庆、阜阳2009~2013年1月地面常规资料、高分辨率探空资料,结合轨迹分析和聚类分析,讨论了2013年1月安徽霾天气频发的原因。结果表明:低风速、高湿度不能解释2013年1月霾天气增多、增强的现象。大气层结稳定、接地逆温偏多、偏厚,可部分解释这次霾天气增多现象。边界层中上部输送条件的变化也不能解释2013年1月霾天气增多现象,但近地层输送条件的变化能较好地解释2013年1月霾天气增多现象,如偏东北来向的轨迹组对应着最低的能见度,且2013年1月各地最低能见度对应的轨迹组所占比例(或与次低能见度的轨迹组所占比例之和)在历年中最高。因此,大气层结稳定、近地层偏东北来向气团较多是2013年1月安徽各地能见度偏低、霾天气偏多的主要原因。     

地面风场对珠江三角洲霾分布的影响

基于2001—2018年珠江三角洲29个国家气象观测站的逐时能见度、相对湿度、风向风速以及日降水量数据和ERA-Interim再分析资料,分析了珠三角地区霾的时空分布特征以及地面风场对区域和不同城市霾分布的影响。结果表明:区域年平均霾日在2001—2007年呈逐年波动增加趋势,年增长速率为5. 1 d/年,2008年起区域年平均霾日以3. 4 d/年的速率下降,并在2018年达到最低值29 d。霾日呈明显的月变化特征,干季出现霾日的天数远大于湿季。珠江三角洲城市间污染输送明显,佛山、江门的低能见度现象受本地排放和外来源输送共同影响,其中佛山的外来源输送主要来自于西北和偏东方向(肇庆和广州),江门的外来源输送主要来自于东北方向(佛山);惠州、东莞、中山、肇庆、珠海和广州主要受本地排放影响;深圳主要受外来源输送影响。对2018年1月20—23日一次霾污染过程分析表明,地面吹东北风时低能见度最明显的区域为江门和佛山西部;地面吹东南风时珠三角大部能见度好转,低能见度现象主要集中在肇庆。     

绵阳机场低能见度气候统计特征

利用绵阳机场最近10年逐时能见度资料,对低能见度的气候特征进行了统计,并对造成低能见度障碍的天气现象和影响系统作了普查分折.结果表明:绵阳机场低能见度有明显的季节变化和闩变化:造成低能见度障碍的天气现象主要是雾.     

绵阳机场低能见度气候统计特征

利用绵阳机场最近10年逐时能见度资料，对低能见度的气候特征进行了统计，并对造成低能见度障碍的天气现象和影响系统作了普查分析。结果表明：绵阳机场低能见度有明显的季节变化和闩变化：造成低能见度障碍的天气现象主要是雾。     

白云机场低能见度气候的统计特征

利用白云机场最近１０年逐时能见度资料,对低能见度的气候特征进行了统计,并对造成低能见度障碍的天气现象和影响系统作了普查分析。结果表明：白云机场低能见度有明显的季节变化和日变化;低能见度平均出现次数与持续时间明显成反比;造成低能见度障碍的天气现象仅有雾和雨;弱高压脊是冬半年造成恶劣能见度的主要系统,锋后极少出现恶劣能见度。     

西安咸阳国际机场专用高速公路雾的特征及影响因子

利用西安咸阳国际机场专用高速公路(以下简称西咸机场高速公路)段交通气象站及其10km范围内区(县)气象站的观测资料,以及MICAPS高空和地面资料,研究了西咸机场高速公路雾的变化特征、典型环流形势和气象影响因子。结果表明:雾主要发生在夜间至清晨,能见度越小的雾生成的时间越集中,2月、4月和10—12月出现的雾可持续较长的时间;典型雾日,500hPa陕西关中地区为一致的西北或偏西气流,850hPa陕西关中及其以南地区受弱暖脊控制且处于反气旋环流的底部,西咸机场高速公路及其周边地区近地面层有逆温形成,且风速小,湿度大;有利于雾发生的气象条件包括相对湿度≥80%、地面风速≤3m/s和地表温度与气温之差≥-3℃等,14时相对湿度、14时气温与未来时刻气温的差都与相应时刻能见度密切相关。     

西咸与西汉高速公路降水时空变化特征

利用2014—2020年西安—咸阳机场高速公路(简称西咸高速公路)和西安—汉中高速公路(简称西汉高速公路)交通气象站和临近国家自动气象站的逐小时降水资料,分析了西咸、西汉高速公路降水的时空分布特征。结果表明:西咸、西汉高速公路年降水量和降水日数由北向南逐渐递增。夜雨量大于昼雨量,夜雨出现的时间长、强度大。5—10月降水量占全年的69%~91%,其中6、9月偏高较多。5—10月小雨降水日数最多,暴雨日数最少,暴雨月平均降水量和降水强度的最大值均出现在7、8月。西咸、西汉高速公路为夜间至清晨和午后降水峰值型。西汉高速短时强降水发生频次较多,而西咸高速公路的极端强降水发生频次明显多于西汉高速,各公路点1 h最大降水量均发生在7、8月。21:00—01:00高速公路的降水量和强度偏大,且西汉高速公路多为山路,滑坡、泥石流等灾害发生的风险增大,尤其发生在夜间,危害更大。     

基于自动观测资料的浙江省霾日判识指标研究

基于逐小时自动观测资料,综合考虑能见度、相对湿度和PM_(2.5)浓度的变化及其持续时间,拟定四种方案来判识霾日,从而对浙江省近两年的霾日进行回算。结果对比分析表明:综合考虑能见度、相对湿度、PM_(2.5)及持续时间的判识方法是可行的,得到的霾日数在合理范围内,能较好的反映霾天气的空间分布、日变化、季节变化和污染天气发生的状况;相对湿度条件的不同使得夜间霾次数波动较大,从排除弱降水和轻雾影响的角度来看,相对湿度阈值定为小于90%更为合理。     

连霍高速公路陕西段低能见度特征及影响因素

为了提升高速公路沿线低能见度预报预警能力，本文利用连霍高速公路陕西段沿线10个交通气象观测站逐时观测资料和欧洲中期数值预报中心ERA5逐小时再分析数据，分析公路沿线低能见度分布特征，探究低能见度与其他气象要素的关系。结果表明：1月是连霍高速公路陕西段沿线低能见度天气高发月份，而2月低能见度天气最少；一日中00:00—10:00(北京时，下同)低能见度出现次数最多，其中0～50 m的低能见度主要出现在05:00—06:00；低能见度持续时间较短，多在2 h以内，最长持续17 h。兴平到常兴段、陈仓段低能见度天气较多，是日常交通气象服务需要重点关注的路段。低能见度与各气象要素的关系分析发现，0～5℃的气温、90%以上的相对湿度、1.0 m·s^-1以下的风速且处于东北风至东风条件下低能见度出现次数最多。夏季和冬季低能见度多与降水天气有关，低能见度通常出现在降水过程中或过程后，这种低能见度天气均在天气系统影响时出现，较辐射降温引起的低能见度持续时间更长、范围更广。各季节低能见度形成时的相对湿度不尽相同，冬、夏、秋季低能见度天气的相对湿度较高，而春季低能见度天气的相对湿度较...     

广州地区低能见度事件变化特征分析

使用2004—2007年广州地区番禺、东山和南沙站3套能见度仪和3套自动气象站的逐时能见度、相对湿度等气象要素资料,通过对比研究,分析了3地低能见度事件的年、季和日变化等变化规律。研究表明,近年来广州地区轻雾(雾)出现频率总体较低且日数偏少,霾天气高发期在10月—次年4月、7月极少出现,年变化特征明显。番禺低能见度事件以5～8 km的情况居多,东山和南沙则以8～10 km的轻度视程障碍为主;但同期番禺≥10 km的日数百分比增长最显著,意味着当地能见度有明显好转。低能见度事件多见于70%≤RH90%的中高相对湿度范围,RH30%的低相对湿度情况下未曾出现视程障碍现象;番禺和东山的低能见度事件有随RH减少而增多的趋势,南沙则大致相反。对比分析有代表性的旱、雨季发现,(极端)低能见度事件多在早晚发生,日间能见度低值区则一般出现在正午前后,日变化特征明显,且旱季更显著,同时以番禺最具代表性。总体上广州地区的低能见度事件呈逐年减少的趋势。     

霾的判别方法探讨

总结了目前全国判别霾的方法和标准,描述了霾的本质,利用水汽凝结理论分析了相对湿度、能见度、霾和轻雾(或雾)之间的相互关系,提出了采用湿度-能见度指数区分霾与轻雾(或雾)的方法,并通过光的削弱理论和能见度的定义,归纳出湿度-能见度指数的数学模型.在严格执行<地面气象观测规范>的基础上,结合观测记录的实际情况,同时考虑全国大部分地区历史资料的延续性,建立了判别霾的数学公式.     

上海地区低能见度特征分析

利用上海机场气象观测资料以及同时段的探空资料、大气污染资料,分析了上海地区低能见度的季节和日变化特征,以及影响低能见度的天气因子和大气污染浓度,结果表明:低能见度在12月出现次数最多,其次是1月、11月,6-9月出现最少;05:00-08:00出现频率最高,维持时间在1-5 h内的累积频率达到84.4%.降水、雾、霾等是造成低能见度的天气因子.低能见度日空气污染比较严重.冬季大气边界层稳定比例较高、多层逆温频繁发生、混合层高度低,是上海地区低能见度发生频率较高的主要原因.     

高速公路低能见度危险性评价方法比较

利用1980—2014年全国能见度定时观测资料,分别选择熵权法、等级赋值法和专家打分法三个方案,建立我国高速公路路网的低能见度危险性评价模型,并分析各方案高速公路低能见度危险性评价结果的合理性。分析结果表明,1)客观评价方案(熵权法)和半客观评价方案(等级赋值法)的危险性评价结果能更为准确、合理地反映我国低能见度灾害分布情况,均优于主观评价方案(专家打分法)的结果;且专家打分法方案结果在局部区域的合理性较差。2)选择分等级低能见度出现频率作为危险性评价指标,考虑了低能见度对高速公路交通的影响程度,其评价结果更为合理。     

辽宁省霾天气季节变化特征及其主导因子分析

利用辽宁省51个地面气象观测站的能见度、均一化相对湿度和天气现象资料,采用最优距离法和固定比例法对能见度资料进行一致性处理,重建了1961—2020年的辽宁省逐日霾资料,并利用该资料对辽宁省年和四季霾日时空变化特征和主导因子进行分析。结果表明,1961—2020年辽宁省平均年霾日呈显著增加趋势[2.1 d·(10 a)^-1],但2015年以来霾日显著减少;空间上,年和四季霾日呈现一致的分布特征,均存在1个高值中心(沈阳)和2个副高值中心(北票和锦州),年平均霾日分别为139、52、46 d,辽东和辽西山区为霾日低发区,年平均霾日在20 d以内。风向和风速是霾日形成的重要气象因子,西南偏南风增加带来的暖湿气流对春季、夏季和秋季霾日的形成贡献较大,北风的减少则对冬季霾日的形成贡献较大。霾发生时辽宁省春季、夏季和秋季发生西南偏南风的频率分别由11.4%、12.1%和8.0%增加至15.8%、19.8%和13.5%,冬季则表现为北风发生频率的减少和静风发生频率的增加;霾发生时四季风速均较平均状况偏小,说明小风有利于霾的形成。辽宁省霾长期演变受到污染物排放、风力因子和环境政...     

四川霾时空分布及气象要素分析

选取2016～2019年四川地区156个站点的逐时能见度、相对湿度和温度资料,分析了霾的时空变化和对应的大气参数值变化特征。结果表明：四川地区霾天气的空间分布差异显著,川西高原和攀西地区发生较少,盆地发生较多。从季节变化来看,霾天气在冬季多发,春秋季次之,夏季最少。从日变化来看,霾在白天的发生次数远高于夜间,11～21时为高发阶段,03～08时为低发阶段;10～12时成霾最多,01～07时和23时成霾较少;20时和23时消霾最多,06～09时消霾最少;90%的霾在8 h内消散。结合气象要素分析,霾发生次数在气温介于7～14℃时最多;根据能见度划分的轻微霾和轻度霾发生次数较多,重度霾发生次数较少;霾发生次数在相对湿度介于2%～33%时最低,在其介于34%～79%时随相对湿度的增大而增加。     

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。     

江苏不同强度降雨对能见度影响分析

利用江苏70个基本站多年逐时雨量、相对湿度、风向、风速以及同时段内最低能见度等观测资料,分析不同强度降雨对能见度的影响,并对比分析两种不同强度降雨造成的低能见度事件统计特征。结果表明:降雨是除雾以外,江苏低能见度的主要影响天气(14. 7%),其中稳定性弱降雨和短时强降雨影响最大。与低能见度雾事件不同,降雨造成的低能见度事件全天各时段均可能出现,发生时可伴随较强的风速(2 m/s),短强低能见度多见风速4 m/s(26. 6%)。江苏冬春两季为雨雾高发季,主要受降雨持续时间影响,对应的低能见度区间为500~1 000 m,有明显日变化。短强低能见度主要受雨强影响,多发生于6—9月,对应的低能见度区间为小于200 m,无明显日变化。两种降雨产生的低能见度事件有明显的空间分布差异,且雨雾低能见度发生时偏北风占主导,短强低能见度发生时则偏东风占主导。