商丘能见度与气象要素的相关分析

利用商丘1961～2000年气象资料，分析了商丘能见度的气候特征及其与气压、相对湿度、风向风速、温度的关系。     

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。     

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。     

商丘能见度与气象要素的相关分析

利用商丘1961～2000年气象资料,分析了商丘能见度的气候特征及其与气压、相对湿度、风向风速、温度的关系.     

陕西关中气溶胶对大气能见度的影响研究

为了研究大气污染对能见度的影响,利用MODIS卫星气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品、陕西关中地区43个气象观测站能见度资料、西安泾河太阳光度计CE318气溶胶观测资料以及泾河站风速、相对湿度、能见度观测资料,分别分析了卫星MODIS/AOD和地基CE318/AOD与能见度、低能见度日数的关系以及在不同风速、相对湿度时AOD与能见度的关系。结果表明,陕西关中MODIS/AOD的空间分布与能见度分布具有明显对应关系,冬、春季AOD与08:00(北京时,下同)能见度相关最好,夏、秋季AOD与14:00能见度相关最好。去除降水因素后,空气中颗粒物污染是造成秋、冬季出现低能见度的主要原因。地基观测的气溶胶波长指数在0.8~1.2之间时对能见度的影响最大。空气中颗粒物造成的能见度下降与相对湿度密切相关,湿度越大,能见度下降越明显。风速小,大气中的颗粒物容易聚集,使能见度变差;风速大,有利于空气中颗粒物扩散,使能见度得到改善。用AOD估算能见度时,需要考虑大气相对湿度和风速的影响。     

基于雾条件下能见度估算的导线覆冰气象模型

在总结分析导线覆冰模型理论框架及其影响导线覆冰增长强度的主要气象因子的基础上,根据四川省二郎山观冰站2006年1月—2009年3月的覆冰观测资料和同期常规气象资料,分析发现覆冰密度仅与气温相关显著,运用非线性回归分析建立了导线覆冰密度模型;利用能见度与液态水含量的转换关系估算了空气中的液态水含量及其输送指标,在此基础上建立了一个以气温、风速等常规气象观测要素为参数的导线覆冰模型,以便于工程应用。对模型拟合结果进行分析,实测冰厚和拟合冰厚之间的相关系数为0.8340,拟合冰厚的均方根误差为28.61 mm。     

武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报

武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM2.5浓度阈值为70 μg/m3,湿情景下该阈值为18—55 μg/m3。当PM2.5质量浓度低于约40 μg/m3时,继续降低PM2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。      

雾天降小雨浅析

1994年11月30日，在岫岩县局观测站出现了一灰霉天降小雨田天气现象：当时整个天空被大雾所掩盖，能见度非常恶劣，风速静稳，大雾持续一天，中午前后开始降小雨直到夜晚。     

厦门能见度的准周期性变化

利用厦门机场2000～2002三年白天（08～20时）逐时能见度及相应的相对湿度、风资料，通过统计方法和小波分析，发现厦门能见度有显著的日变化、季节变化、季节内和准两周等不同尺度的变化，并且分析了这几种变化的基本特征。在每天有记录的时刻08～20时，能见度日变化明显，在清晨、傍晚最低，午后最高；能见度存在季节变化，在一年中3～5月能见度最低，这正对应着厦门的雾季，厦门地区的能见度与当地的雾关系密切；能见度还存在显著的季节内（30～60d）变化和准双周（10～20d）变化，这与东亚季风区内的大气振荡有关。     

广东省能见度仪观测网优化设计

针对广东省的能见度观测展开研究,提出了适用于能见度观测布局适应性分布研究的新方案,旨在为器测替代目测的能见度监测网提供建议。研究表明:利用广东省86个地面气象观测站的2009—2011年能见度和相对湿度日平均值资料,计算得到了品质因数 (figure of merit,FOM指数) 和空间影响范围因数 (sphere of influence,SOI指数),并以此为依据对现有的能见度站点进行排名和分类。再根据确定的标准遴选所需站点,筛选时,如果排名低的站点影响的范围内超过50%的区域被排名高的站点影响范围所覆盖,则剔除此排名低的站点。筛选得到广东省能见度仪观测站网需要的最少站点数为43个。考虑到地形以及增加背景站等因素,最后综合考虑广东省能见度仪观测站网所需要的站点数为51个,该结果可为器测能见度观测站网建设提供参考。     

CAPPS在太原市本地化过程中的改进和应用

该文针对CAPPS在太原市运行的误差问题,在分析其主要原因的基础上,变换地形背景场,依据不同季节、不同天气形势,在模式中增加对综合误差系数和扬尘系数的调节功能,进行多种数值模拟试验。结果表明：在误差分析基础上确定的模拟试验方案,使主要污染物SO2、NOX和PM10的预报值与监测值的相关系数分别提高到0.96、0.91和0.89,最终使CAPPS成为预报准确率稳定在90%以上的业务化数值模式系统。     

2013—2018年大连中心城区臭氧时空变化及其影响因子分析

基于2013—2018年大连中心城区O_(3)监测数据和气象数据,分析了该区O_(3)污染时空变化特征及气象要素对O_(3)污染的影响。结果表明:2013—2018年大连中心城区O_(3)已经逐渐成为最主要的大气污染物之一。O_(3)年平均浓度由2013年的66.66μg·m^(-3)上升至2018年的101.62μg·m^(-3)。秋季和夏季是大连O_(3)浓度较高的季节,其次是冬季和春季。O_(3)最高浓度月份主要为5月、6月及9月。O_(3)浓度日变化呈明显的单峰状,从上午08时开始增加,在下午14—16时达到最高,白天浓度高于夜晚。O_(3)污染物在2013—2017年从大连中心城区的西南向东北扩散。大连中心城区O_(3)与其他5种大气污染物均存在不同程度的负相关,与气温呈显著正相关,与相对湿度、气压及风速相关性较差。有利于大连O_(3)污染天气的气象条件主要为高气温(>30℃)、低湿度(≤80%)、低风速(1.5—2.0 m·s^(-1))、北风风向和长日照时间。高污染日的出现可能是受高温天气与本地逐渐增加的排放物共同影响。     

辽宁乡镇天气预报中风和相对湿度及云量的空间插值方法

针对开展乡镇天气预报时对高精度逐日气象要素输入值的需要,以辽宁地区为例, 在乡镇预报前期研究成果的基础上,选用距离权重反比法作为基本方法,综合考虑海拔高度,建立风向、风速、相对湿度和云量历史资料库。结果表明：风速、相对湿度可由经度和纬度求算权重,然后采用海拔高度订正插值误差最小;风向和云量可由经度、纬度和海拔高度求算空间距离确定权重插值误差最小。     

2009年秋季南京地区一次持续性灰霾天气过程研究

2009年10月14—27日,南京地区发生了一次持续性的灰霾天气过程。利用气象观测资料和污染物浓度监测资料,结合焚烧点监测、后向气流轨迹模拟,分析了颗粒物和气态污染物的浓度演变特征、气象要素特征及产生持续灰霾天气的可能原因。研究表明,该次过程中绝大部分时间能见度低于10 km,空气污染指数最大时达到195。地面PM2.5质量浓度有显著增长,在26日达到最大值为0.782 mg/m3。NO2质量浓度日均值在24日和27日超过了环境空气质量二级标准,其含量分别为0.094和0.099 mg/m3,对应NOx质量浓度分别为0.105和0.108 mg/m3。SO2质量浓度在22日达到峰值,最大值为0.161 mg/m3,平均值为0.083 mg/m3,低于环境空气质量二级标准。分析显示:近半个月内南京地区天气形势稳定,处于持续温度偏高、干燥无雨的状态,非常有利于灰霾天气的发生。卫星监测发现24、25、26日江淮之间中部均有火点,其中24日有50个着火点,25日增加为85个,26日减少为38个,表明有秸秆焚烧现象存在。从后向气流轨迹分析来看,在秸秆焚烧最为严重的3 d内,南京地区主要受到来自东到东北方向气流的影响,有利于秸秆焚烧形成的污染物经气流输送影响南京,造成严重灰霾天气。     

沈大高速公路雾气候特征与气象要素分析

利用1958—2007年沈大高速公路沿线6站雾日资料对沈大高速公路雾的气候特征及气象要素进行分析。结果表明：沿海地区雾日偏多,且总体呈上升趋势,内陆地区雾日偏少,且呈下降趋势。内陆地区雾多出现在秋冬季,沿海地区多出现在夏季。雾多在凌晨至日出前后时段生成,日出后逐渐消散,持续时间多为1—3 h。相对湿度、气温、风速和风向对雾的预报有较好指示意义：当相对湿度在90%—100%时,春季气温为-5—15 ℃、夏季为16—24 ℃、秋季为-3~19℃、内陆冬季为-20~2 ℃,沿海冬季为-7~4 ℃范围内,内陆风速为0—3 m•s-1,沿海风速为0—6 m•s-1,且沿海地区为偏南风时,雾易发生。     

Study of small ions concentration in the air above Athens, Greece

Measurements of positive and negative small atmospheric ion concentrations have been made regularly since 1968 at the National Observatory of Athens (NOA). In this paper the 17-year period 1968–1984 is summarized. The diurnal and annual variations are examined, and Fourier analysis is also used for the study of the diurnal variation. The concentrations of small ions follow a double diurnal course. The maxima occur near 3–5 h and 13–16 h local time (LT = GMT + 2 h). The minima are observed at 6–8 h and 21–23 h. The annual course of small ions presents maximum concentration values around the summer season. The mean of the small ion concentration (SIC) for the 17-year period (1968–1984) is n₊ = 188.8 ions/cm³ for positive ions and n₋ = 151.1 ions/cm³ for negative ions. Their ratio is equal to 1.25. The year-to-year variation of SIC for the examined period shows a negative trend. The results from multiple regression analysis show that wind speed and SIC are positively correlated, while relative humidity, smoke and sulphur dioxide are negatively correlated.     

西藏改则地区雨季上对流层/下平流层大气垂直结构观测研究

利用中国第3次青藏高原大气科学试验2014年7-8月改则探空试验期间获取的每天3次观测的探空数据,对该地区对流层大气垂直结构进行了研究。结果表明：改则地区海拔高度17-19 km存在逆温现象;第一对流层顶平均高度16082 m,第二对流层顶平均高度16466 m,前者出现概率远高于后者,两类对流层顶的高度均与其对流层顶的温度、气压成反比。08、14和20时（北京时）的最大风速分别出现在11.8、12.6和12.1 km高度,风速分别为16.2、16.3和15.9 m/s,风向随高度顺时针变化,对应为暖平流,由下层西南风转为上层的东南风,17 km以上高度稳定成东北风,下层主导风为西南风。在约8 km的高度上存在一个最大相对湿度聚集区,从地面开始相对湿度随高度升高而增大（逆湿现象）,达到该聚集区后,随高度升高而减小。青藏高原西部雨季对流层顶折叠现象出现概率较低,可能与该季节高空急流或高空锋天气较少有关。     

乌鲁木齐市冬季严重污染日的环流分型特征

根据2000-2008年冬季逐日08时高空500 hPa、地面天气图和官方网站发布的乌鲁木齐市逐日大气污染指数API值,分析了全市大气污染概况及季节分布、月际变化特征,研究了环流形势对全市空气质量的影响。结果表明：影响乌鲁木齐市的环流形势分为高空7型和地面5型,分析各型环流形势与冬季严重污染日相关性;最易引发冬季严重污染的环流形势是高空脊中型、地面低压型,其次为脊前型或空档型、地面高压后型。     

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。     

基于时间序列模型与残差控制图的兰州市空气质量研究

利用2003-2012年兰州市月均空气污染指数API和季节性时间序列模型SARIMA,对数据序列进行拟合并对其变化趋势进行了分析,研究其演变趋势并选取空气质量良好(月平均API150)的月份(2012年6月2013年2月),选用时间序列模型ARIMA(1,1,1)进行拟合,再结合残差控制图,对2013年3月日平均API预测监控。结果表明,SARIM A(0,1,1)×(0,1,1)12模型较好的拟合了近10年兰州市API的变化趋势,兰州市的空气污染大致呈冬、春季污染相对较重,夏、秋季相对较轻,空气质量总体在逐渐好转。适合该地区短时间尺度的时间序列模型是ARIMA(1,1,1),结合残差控制图对2013年3月API进行预测监控,结果显示6,9,10,11,12和13日超出控制限,对6日和9日提出预警。预测结果与实际结果相吻合,证实了将时间序列模型与残差控制图结合预测监控大气污染的有效性。