北京地区非职业性CO中毒模型及气象指数

为了减少北京冬季非职业性CO中毒(以下简称CO中毒)事件,搜集整理了北京城近郊区16个急救中心2002-2005年的逐日煤气中毒人数,经过研究冬半年(10月至翌年4月)逐日CO中毒人次与北京观象台气象要素以及北京周边(河北省8个气象站)海平面气压场的相关关系,采用准多元回归指数概率分级技术,建立了CO中毒指数(4分级)预报及相应风险水平评估模式.结果发现,CO中毒人次有明显的季节变化,每年1-3月中毒人数偏高,10月和4月相对较低;CO中毒气象指数24、48和72 h预报时效的历史拟合率达50.2％～60.5％(预报等级完全正确),预报与实况误差小于等于1级的历史拟合率为85.2％～88.2％.该研究结果经过2008年1月至2009年4月在电视、报纸、电台和手机短信等媒体中的应用,在科学预防一氧化碳中毒事件发生,为北京市煤气中毒事件和死亡人数下降7％发挥了作用.     

北京非职业性一氧化碳中毒气象条件分析

为了探讨北京市观象台地面气象要素与北京城八区非职业性一氧化碳(CO)中毒人次的相关性,收集了北京16个急救中心日CO 中毒人次与同期日平均气温、日最高气温、日最低气温、日平均海平面气压等气象要素的时间序列,利用线性回归分析分别统计CO 中毒人次与各气象要素的月平均气候及9天滑动平均的相关关系.CO中毒人数主要集中在冬半年(10月至次年4月),1月平均 CO中毒人数最高,每千万人口为8.1人;北京月平均 CO中毒人数与月平均海平面气压成正相关、与月平均极端最低气温呈反相关;过去9天的平均极端最低气温与未来9天CO中毒人数的相关系数达-0.7661,统计学意义明显(P＜0.01).气象部门在冬季通过预测天气变化来提醒使用燃气、煤炭等取暖的居民预防CO 中毒,做好公共事件气象服务工作.     

用TSI天气分型方法分析上海环境空气质量

利用济南1998-2005年气象资料和济南几家医院约3万病例中挑选的CO中毒病例资料,进行3 d滑动处理和标准化处理,通过概率加权平均的数据处理和多元回归方法,分析了CO中毒人数与气象因素的关系,并建立了CO中毒人数的预测模型.     

气象因素与CO中毒人数的关系研究

利用济南1998-2005年气象资料和济南几家医院约3万病例中挑选的CO中毒病例资料,进行3d滑动处理和标准化处理,通过概率加权平均的数据处理和多元回归方法,分析了CO中毒人数与气象因素的关系,并建立了CO中毒人数的预测模型。     

济南市CO中毒的天气形势分析

利用2001-2003年济南市的CO中毒资料及同期高空、地面天气图,统计了CO中毒日的月、季变化特征,分析CO中毒事件所对应的天气形势背景,总结出8种高空风场和温度场的配置类型,在此基础上重点分析了各种类型所对应的地面气压场,结果表明:济南市采暖季节,CO中毒事件多发生在地面为南高北低、东高西低和维持时间较长的均压场和鞍型场的气压场中.风向、风速、气温、湿度等气象要素与CO中毒事件的发生有着一定的对应关系.     

2013—2014年江门CMAQ的预报检验

基于CMAQ空气质量模式的报文资料和江门环境监测站资料,对2013年12月至2014年2月份CMAQ空气质量模式在江门市的应用进行了效果检验,分析了AQI和SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)等要素的预报值与实际观测值之间的误差和预报效果,结果表明:模式对AQI 24、48和72 h时效的预报值都比实测值偏高、预报时效越长、偏离越大;离散程度越高,可靠性也越差。整个冬季AQI 24 h时效预报值与实测值相关系数高达0.72,模式能够准确把握AQI的变化特征,48和72 h时效相应的相关系数分别为0.55和0.4。模式对SO_2、PM_(10)、O_3和PM_(2.5)的预报容易偏高,对NO_2和CO的预报容易偏低。6种要素预报效果较好的是PM_(2.5)和PM_(10);预报效果最差的是CO,无论是平均偏差、离散程度、相关系数和可靠性等,明显低于其它要素。     

生活性一氧化碳中毒死亡与气象条件的关系

本文调查研究了呼和浩特市1986－1991年6年中，一氧化碳中毒死亡80例，结合相应的气象要素、天气过程分析了它们之间的相互关系。该地一氧化碳中毒年死亡率为0．2人／10万，农民为1．4人／10万，外来临时工为6．8人／10万。一氧化碳中毒易发生在低短简陋、年久失修或周围高建筑物屹立的住房。一年中，11月与3月较多。降雪后48小时内中毒死亡有非常显著的增加倾向。发生中毒日前48小时内多有气压下降。夜间风小或静风，风向改变及大风来临之前，夜相对湿度超过月平均值，降温都能促使发生。许多因素叠加，更易发生。作者建议把一氧化碳中毒预报作为医疗气象结合预报的一项尝试。     

哈尔滨市非职业性一氧化碳中毒潜势预报方法浅探

本文分析了天气形势和气象条件对非职业性一氧化碳中毒的影响,得出了地面高压控制、气温低、相对湿度大、风速小、逆温强、混合层厚度小的天气条件下一氧化碳污染潜势预报等级高的气象特点,从而为非职业性一氧化碳中毒潜势预报提供了较为实用的理论依据。     

呼和浩特市2015年冬季空气质量指导预报检验分析

文章对呼和浩特市2015年冬季(2015年11月—2016年1月)空气质量指导预报从单时次预报、逐日预报、过程预报3个方面进行了检验分析。检验分析表明:(1)单时次(08时)PM_(2.5)、PM_(10)等要素浓度预报偏差在可接受范围内,其中PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3、SO_2冬季平均绝对误差分别为52.99、68.21、1.25、17.89、26.93、23.76ug·m~(-3),且PM_(2.5)与PM_(10)误差变化趋势较为一致,其相关系数为0.91;单时次(08时)AQI预报准确率为72.94%。(2)逐日AQI检验误差65.41,AQI预报准确率为64%。(3)空气质量污染过程预报较为滞后,其中单峰型污染过程波峰预报时间滞后48~60h;双峰型污染过程中第一个波峰预报时间滞后60h左右,而第二个波峰滞后1d左右;持续性污染过程中波峰预报时间滞后约36h。     

2009年3月济南一次严重CO中毒事件气象条件分析

2009年3月14—19日济南市发生严重CO中毒事件,中毒人数达78例,中毒患者绝大部分出现在15日夜间至16日早晨,具有暴发性特征。对中毒事件发生期间的天气形势、气团性质和气象要素等进行了分析。结果表明：此次CO中毒事件发生在一次冷空气过后天气异常转暖的过程中;气团干暖、中低层大气层结稳定;气温呈明显大幅持续升温,气压呈现大幅持续下降等特征;弱风速时段与中毒人数的激增时段相吻合。分析影响此次事件的不良气象条件主要有：500 hPa暖脊的东移发展,引导我国西北地区干燥暖气团东移控制济南地区,造成本地的气温、气压剧烈变化,导致空气密度显著降低,使济南较长时间处在低密度气团中,严重影响室内的自然通风和烟囱的抽吸效应,造成室内CO积聚引发中毒事件;夜间在弱风速与低密度气团对室内通风、烟囱抽吸效应产生的双重负面作用,是引发中毒人数激增的主重要原因。