大气气溶胶对激光的消光的理论计算

计算了某几类大气气溶胶谱分布对0.6943μ、 1.06μ和10.6μ等几个波长的消光特性。结果表明利用能见度确定激光大气消光系数的可能和局限。     

北京市大气细粒子质量浓度与能见度定量关系初探

北京近年的监测结果表明,大气中通过消光作用使大气能见度下降的气溶胶细粒子的污染水平呈现上升趋势。中国气象局北京城市气象研究所与北京大学合作于2001年春季(3月)、夏季(6月)、秋季(9月)和冬季(12月)开展了大气细粒子与气象能见度的同步综合观测,旨在探求细粒子的物理化学特征及其与大气能见度的关系。监测结果表明,能见度与PM2.5质量浓度在春季呈乘幂关系;夏季除高相对湿度外,呈指数关系;秋季呈对数关系;冬季呈指数关系。为了便于比较,将两者间的关系全部用指数关系表示。北京市大气能见度与细粒子质量浓度呈现很好的负相关性,无疑细粒子污染是造成大气能见度下降的主要原因,它已成为目前中国大气污染研究的重要内容之一。     

人工与自动大气能见度观测的对比分析

大气能见度是最重要的气象学指标之一,其准确观测对气象及相关领域具有重要意义。在实际观测中经常存在器测数据与人工观测数据差异明显的现象,用对比观测期贵阳国家基准气候站的大气能见度仪器观测与人工观测数据分析,结果表明:人工与自动观测数据还是有较好的一致性、相关性。大气无雾、污染环境下,人工观测存在主观差异,能见度观测值偏大,前向散射能见度仪自动观测结果稳定,观测数据接近大气能见度的真实值。在局部雾带、大气受污染环境下,人工观测能见度平均误差低于自动观测数据平均误差。在大气受污染环境下,前向散射能见度仪自动观测的能见度偏小。前向散射能见度仪自身的清洁度等因素对观测值起到了至关重要的影响,在仪器使用过程中应引起足够重视。     

京津冀一次重度雾霾天气能见度及边界层关键气象要素的模拟研究

本文利用GRAPES_CUACE大气化学模式对京津冀地区2015年12月重度雾霾过程进行了模拟和评估。京津冀地区能见度和PM_2.5模拟值与观测值的对比表明:该模式能较好地模拟京津冀地区能见度和PM_2.5的逐日变化情况,但模式存在对伴随着重污染发生的低能见度模拟偏高的问题。以12月5~10日的重度雾霾过程为重点,针对地面风速、边界层高度、相对湿度、PM_2.5及其对能见度的影响进行了详细分析,研究结果表明:污染过程中大部分地区过程平均风速低于2 m s-1,边界层平均高度低于600 m,相对湿度较高。模式低能见度模拟偏高可能因为:（1）模式模拟重雾霾时段的PM_2.5极大值浓度偏低。（2）模拟相对湿度存在系统性偏低的误差,这一误差对能见度的影响表现为两方面,一是相对湿度会通过影响可溶性气溶胶的吸湿增长过程影响气溶胶质量浓度,导致气溶胶消光系数的计算偏低;二是目前模式中采用的能见度的参数化公式考虑了相对湿度对气溶胶吸湿增长的影响,没有考虑雾滴的直接消光作用。     

天津夏季大气消光性质的研究

利用2010年夏季天津城市边界层观测站颗粒物、黑碳气溶胶、氮氧化物(NOX)浓度、地面能见度和气象梯度观测资料,分析了天津夏季大气消光特性及低能见度事件产生的原因。结果表明,天津夏季主要污染物为PM10和PM2.5,大气气溶胶消光系数为529.06M.m-1,其中,吸收系数为50.17M.m-1,散射系数为478.89M.m-1,气体吸收系数为7.74M.m-1,气溶胶单次散射反射率为0.87。天津夏季边界层大气状态有近一半的时间为中性或偏稳定层结,当出现中性或偏稳定层结大气时则有接近一半的情况出现低能见度事件(能见度<5km),影响人们的日常生活。     

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%)。     

深圳市大气能见度与细粒子浓度统计模型

利用深圳市2007年全年逐时能见度、PM_2.5质量浓度和相对湿度观测数据, 在分析大气消光机理及其影响因素的基础上确立了能见度与PM_2.5之间的基本模型关系, 着重讨论分析了相对湿度对颗粒物消光影响的常见修正方式, 并通过线性和非线性回归分析筛选相对湿度影响修正因子f_RH的表达形式和确定模型参数, 最终建立起适合于深圳本地情况的能见度与PM_2.5之间的最优统计模型 (R2=0.43, n=8024)。进一步利用能见度与PM_2.5的日平均值进行了多元回归分析, 模型拟合值与实测值之间的相关系数 (R2) 高达0.73(n=350), 而且预测偏差范围小, 较好地反映了深圳市大气能见度与PM_2.5之间的定量相关关系。     

天津武清能见度特征分析

利用2006年8～9月的野外观测资料,分析了天津武清区晴天能见度的变化特征,并分析了能见度与细粒子（PM2．5）、大气污染物和大气相对湿度（RH）的相关性。结果表明：观测期内大气平均能见度为6．3km,低于4km的时间段占50％;日变化表现为日出前（北京时间5时）能见度最低,约为2．6km,下午15时最高,约为11．1km;不同大气相对湿度下能见度与大气中细颗粒物浓度相关性不同;污染气体浓度与能见度呈反相关关系,φ（SO2）、φ（NO2）、φ（NO）、φ（NH3）和φ（CO）越高,能见度越低。     

天津低能见度特征初探

本文通过对天津气象站历史能见度资料和边界层观测站能见度、相对湿度、气溶胶观测资料进行分析,获取天津低能见度基本特征,在此基础上,基于WRF-Chem大气化学模式模拟了2010年10月和2011年1月天津地区大气水平能见度。结果表明:天津地区低能见度事件主要发生在每年11月至次年1月,在获取PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度、相对湿度的基础上可较好地推算大气水平能见度,利用WRF-Chem大气化学模式和拟合公式,可以有效的进行能见度等级模拟和预报。     

安徽省1955-2005年城市大气能见度变化趋势

利用安徽省17个地级市气象站1980-2005年的能见度观测资料,分析了安徽省城市大气能见度的地理分布特征,并用Ridit、累积百分率和"非常好"能见度出现频率分析法分别对5个代表性城市1955-2005年的大气能见度进行了研究和分析.结果表明,安徽省城市大气能见度的地理分布大致呈:南北方向,淮北和江南两头高,沿江到沿淮中间低;东西方向,西高东低,安庆、铜陵经合肥到蚌埠为一低值带;各城市的大气能见度总体呈下降趋势,其中夏季下降的幅度最大.1980s末-1990s初开始,5个城市大气能见度均呈下降趋势,"非常好"能见度出现频率明显下降,近几年来下降趋势有些缓解,个别城市大气能见度有所好转.     

北京高速公路大气能见度与气象条件的相关分析

从能见度与气象要素的日变化、逐月变化、季节变化特征以及不同等级能见度与对应气象要素平均值的依赖关系等不同角度,统计分析了北京首都机场和八达岭高速公路大气能见度与地面气象要素的相关性,并进行了高速公路大气能见度与地面气象要素相关性普查。结果表明,北京高速公路大气能见度与相对湿度呈明显负相关,与风速和气压呈正相关,高湿和小风是出现低能见度的主要气象条件。     

呼伦贝尔市大气能见度影响因子及一次低能见度个例分析

为探寻呼伦贝尔市大气能见度、低能见度特征及其影响因子,揭示"冰晶雾"天气成因,利用呼伦贝尔市大气能见度资料及地面气象要素资料对4个代表站的能见度进行统计分析,并对一次典型低能见度事件进行分析,结果表明:(1)整个地区大气能见度的气候特征在空间分布及时间演变上均存在较大的不一致性,牧区能见度优于农区;(2)大气能见度与相对湿度和气压呈负相关,与气温和风速以正相关为主;(3)大气低能见度出现的集中时段是冬季,伴随最多的天气现象为结冰、积雪和霜;(4)2 m温度低于零下36℃,对于浓雾的产生具有指示意义。     

降水现象对大气消光系数和能见度的影响

大气中各种粒子对大气消光系数和能见度有不同程度影响,除气溶胶粒子外,降水粒子对能见度影响也不可忽视。为了解降水粒子对能见度的影响,确定能见度变化与降水现象之间的关系,该文在分析降水粒子的大小、速度、形状、谱分布、光学特性等特征的基础上,忽略气溶胶粒子的影响,建立基于实测谱分布的降水与能见度的理论模型,讨论不同类型降雨、降雪对大气消光系数和能见度的影响。同时选取Parsivel降水粒子谱仪在南京地区的降雨和降雪观测记录,利用实测数据来对比验证本文所建立的降水-能见度理论模型。结果表明:能见度随着降水强度的增大呈指数降低;受降水粒子特性和天气条件等多种因素影响,能见度与降水强度之间的关系并不是唯一对应的;降雨和降雪对能见度的影响各不相同,相比而言,降雨对能见度的影响比较容易确定,而降雪对能见度的影响比较复杂,主要因为雪花或冰晶的类型复杂多变,对大气消光系数有不同程度的影响。结合理论分析和实测数据对比验证,降水现象对能见度的影响得到了证实。     

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。      

空气污染与大气能见度及环流特征的研究

利用2000年7月—2001年5月兰州逐日污染物浓度及污染综合指数资料,分析了其与能见度的相关性,同时利用1980—2000年冬季兰州能见度的资料,对大气能见度及环流特征量进行了分析,并初步建立了能见度趋势预报方程。结果表明：大气能见度具有明显的日变化;年际变化呈增大趋势,20世纪90年代能见度要明显好于80年代。污染指数与能见度基本呈现负相关。印度副高脊线偏北,东亚大槽明显,即亚洲地区环流经向度大时,大气能见度增加,空气污染程度较轻。     

环渤海地区大气低能见度气候特征及影响因子分析

利用环渤海地区地面和高空观测资料,统计分析了该地区大气低能见度出现频率的时空分布特征及各相关气象因子的变化情况。结果表明:该地区大气低能见度出现频率年际变化特征表现为弱的上升趋势和周期振荡,主要周期为2、4和6～8 a;月际变化特征为双峰型,高峰值出现在夏季的7月,次峰值为冬季的12月,一天中的08时刻最易出现大气低能见度,整个地区大气低能见度出现频率的空间分布存在较大的不一致性;根据各季节大气低能见度出现频率空间分布特征的不同将整个地区分为三个区域,Ⅰ区包括渤海湾东北角的辽宁靠近黄海的小部分地区及渤海西北面的辽宁与河北毗邻的一部分地区,Ⅱ区包括渤海北部的辽宁小部分地区和京冀大部地区及南部的鲁北部等地区,Ⅲ区为黄海沿岸地区,各区高湿度、小风速是造成大气低能见度的相对重要的气象条件;大气低能见度出现前期或同时刻,低层基本都会维持一个逆温层或等温层和湿层。     

前散式和透射式能见度仪的综合观测试验及对比分析

通过在野外观测基地和能见度计量检测实验室开展的前散式和透射式能见度仪对比观测试验,获取了能见度和其他气象与环境要素的同步观测数据,分析了不同大气环境条件下能见度测量值差异及其产生原因。结果表明：在能见度环境模拟舱内,两种能见度仪的测量值具有较好的一致性,但在自然环境中,两种能见度仪的测量值差异随能见度上升而快速增大。在不同天气现象出现时,前向散射仪与大气透射仪的测量值比值(VIS_FS/VIS_T)规律性变化明显,总体呈现随能见度上升而增大的趋势。无降水时,低湿情况下大气颗粒物吸收作用明显,透射能见度仪测量值远小于前散能见度仪测量值,两者均随PM_2.5质量浓度的增加而下降,且其差异也随之减小;高湿情况下大气颗粒物的散射作用在大气消光中占绝对优势,两种能见度仪测量值趋近。     

一次重污染过程及其边界层气象特征量分析

针对2013年12月14~25日出现的区域性重污染过程,采用Hysplit后推气团轨迹模式分析了污染形成源,利用污染中心邢台的探空、地面数据计算了大气稳定度、混合层高度、逆温等气象特征量,并对混合层高度、相对湿度、能见度与PM2.5浓度进行了相关分析。结果表明:此次重污染以局地排放为主要形成源,河北省中南部地区大气层结偏稳定,逆温层厚(平均230 m)、强度大(平均2.34℃/100 m)、混合层高度低(平均618 m)是影响污染程度的重要因素;PM2.5浓度与混合层高度呈现负相关(R=-0.80),与能见度呈指数相关(R=-0.77),与相对湿度呈弱的正相关(R=0.62)。     

盖州市大气能见度与气象条件相关分析

利用2011—2012年盖州市大气能见度和地面气象要素(相对湿度、风速、气温、气压)的观测资料,分析了盖州地区大气能见度月和日的变化特征及大气能见度与气象要素的相关性。结果表明:盖州市大气高能见度事件多出现在3月和10月,低能见度事件多出现在6—8月;夏季能见度最低,14时能见度最大,20时能见度比08时略小。大气能见度与相对湿度相关性最大,与风速和气温相关性次之,与气压相关性最差;当相对湿度80.0%时,能见度最低值为10.4±3.2km,大气能见度与气压、气温、相对湿度的相关系数分别为-0.52、0.51和-0.52;其中较高的气温、较大的相对湿度、较小的风速及较低的气压是盖州地区低能见度(10km)事件发生的主要气象条件。     

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。