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利用累积百分率法、Ridit中值分析法、"非常好"能见度出现频率法以及平均能见度年际和季节变化法,对1980—2005年南京大气能见度年际变化趋势进行分析,发现1980—1984年能见度呈上升趋势,1985年以后则在波动中呈明显下降趋势。26 a中,日均大气能见度最小值为0.55 km,最大值为29.25 km,平均值为8.59 km。大气能见度具有明显的日变化和季节变化特征,一日之中,14时最好,08时最差;一年之中,冬季能见度最低,夏季最高。能见度与相对湿度呈负相关,与风速呈正相关,与温度和气压的相关性相对较小。PM10是影响南京地区大气能见度的首要污染物,通过对能见度与PM10平均质量浓度进行曲线拟合发现,二者呈负相关,复相关系数在秋季最高,夏季最低。由统计预报方程可知,空气污染和气象条件协同作用对能见度的影响在春季、秋季、冬季较为明显,夏季则相对较差。 相似文献
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利用北京市道面自动气象站、国家级自动气象站等多种观测数据分析北京地区2007—2015年能见度及其主要影响因子, 并挑选两次典型低能见度事件过程进行详细分析。从空间分布看, 北京西北地区能见度明显高于中心城区和东南大部地区。从时间分布看, 北京地区平均能见度最大值出现在5月, 最小值出现在7月; 日间的最低值多出现在06:00(北京时, 下同)左右, 冬季略向后推迟; 最高值多出现在16:00前后, 冬季略有提前。整体而言, 2007—2015年北京地区发生低能见度事件的概率为62.14%, 且发生低能见度的事件集中于1~5 km, 霾事件中干霾、湿霾的发生频率分别为86.13%和13.87%。能见度的主要影响因子为相对湿度、风速和PM2.5浓度。其中, 能见度与风速呈正相关, 与相对湿度和PM2.5浓度呈反相关。需要指出的是, 当相对湿度增加至80%, 能见度受PM2.5浓度的影响程度在下降, 而主要受相对湿度的影响。基于所选个例, 当北京地区出现湿霾事件时, 能见度的恶化程度远高于干霾事件, 且PM2.5浓度需比干霾事件时下降得更低才能有效改善能见度。 相似文献
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利用南阳市1995-2005年大气能见度和地面气象要素的观测资料及南阳市环境检测站提供的近3 a空气污染物监测数据,统计分析了近10 a南阳市大气能见度变化特征及其与气象要素和空气污染物的关系,结果表明:南阳市能见度年际变化呈缓慢波动上升趋势,夏秋季节2001年之后呈波动下降趋势;冬季能见度最低,春季最高;能见度月变化呈双峰型,第一个峰值在5月份,第二个峰值在9月份;一日之中,08时能见度最差,14时最好.能见度与同期气象要素及污染物浓度的相关分析表明,能见度与相对湿度、空气污染物PM10浓度呈显著性负相关,与NO2、SO2浓度负相关性较弱,与风速和气压呈弱的正相关,与温度的相关性较为复杂,雾是影响能见度的主要天气现象之一. 相似文献
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《内蒙古气象》2022,(1):3-6
选用酒泉卫星发射中心1981—2020年共40年的地面气象观测资料,使用等级分析法、累积频次法和相关分析法,分析发射中心能见度的变化特征,并探讨了能见度与各气象要素的变化关系。结果表明:(1)能见度存在明显的时间变化特征。1981—2020年呈现“W”形“一峰两谷”的变化趋势;春、夏季能见度低于秋、冬季,稳定性春、夏季较秋、冬季差;能见度白天低于夜间。(2)能见度的变化与气象要素存在一定的关联。气压、相对湿度、风速均对能见度有贡献,各季节影响能见度的气象要素各有差异。(3)天气现象中雾霾、沙尘、降雨、降雪、雨夹雪均对发射中心能见度有影响,其中影响频次最高的为沙尘天气。 相似文献
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利用2016年10月—2019年9月太原地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度等观测数据,研究分析了大气能见度与相对湿度及PM_(2.5)质量浓度的关系,采用神经网络方法,构建了能见度与相对湿度及颗粒物质量浓度的非线性模型,并利用2019年10月—12月气象小时数据对该模型进行了检验。结果表明:(1)太原不同季节能见度日变化特征明显,春夏秋季能见度在06时左右最低,冬季在09时左右最低;从空间分布上看,太原地区能见度南北差异明显,北部能见度高于南部。(2)细颗粒物质量浓度与相对湿度对大气能见度变化都有明显影响。PM_(2.5)质量浓度与能见度之间存在幂函数非线性关系,在40%≤相对湿度60%的区段内相关性最强,PM_(2.5)质量浓度与10 km能见度对应的阈值随相对湿度升高而减小,范围为5~103μg/m~3。(3)采用神经网络方法构建能见度与相对湿度及颗粒物质量浓度的关系模型,相关系数为0.81。利用太原地区2019年10—12月逐时气象观测数据对模型进行检验,均方根误差为5.29 km,平均绝对百分误差为31.45%,轻微级霾情况下模拟能见度TS评分为0.86,误差呈现正态分布,误差小于4 km的比例达72.99%。该模型对研究太原地区能见度具有较高的参考价值。 相似文献
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南宁市大气能见度变化特征及影响因子分析 总被引:1,自引:0,他引:1
对2000至2006年的南宁市能见度资料进行统计分析。分析表明,南宁市近7a能见度年均值在13~17km之间,总体呈下降趋势。一年之中,能见度最小值主要出现在1至3月,最大值出现在6至7月,汛期能见度明显好于非汛期。一日之中,能见度的日变化为:08时〈02时〈20时〈14时。能见度与气象因子的相关分析表明,能见度与温度、风速成正比,与压强、降水、湿度成反比。与污染物的相关分析表明,能见度与PM10浓度的相关性较强,达到-0.58。 相似文献
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对2000至2006年的南宁市能见度资料进行统计分析。分析表明,南宁市近7a能见度年均值在13~17km之间,总体呈下降趋势。一年之中,能见度最小值主要出现在1至3月,最大值出现在6至7月,汛期能见度明显好于非汛期。一日之中,能见度的日变化为:08时<02时<20时<14时。能见度与气象因子的相关分析表明,能见度与温度、风速成正比,与压强、降水、湿度成反比。与污染物的相关分析表明,能见度与PM10浓度的相关性较强,达到-0.58。 相似文献
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太原地区灰霾天气特征及影响因子分析 总被引:2,自引:1,他引:2
利用2008~2012年太原常规地面气象观测资料、高空探测资料和大气污染物观测资料,对主要天气形势、典型气象要素以及空气污染状况下灰霾天气特征及形成机制进行了综合分析。结果表明:1)太原地区灰霾出现频率存在明显的季节变化,冬半年灰霾出现天数占全年的65.7%;一天中08:00(北京时间,下同)至13:00发生灰霾的频率较高。2)霾日静风频率较高,主导风向为偏东南风;重度灰霾天气出现时相对湿度较高。3)霾日的大气稳定度主要表现为稳定类;霾日平均混合层高度比非霾日低约100 m;08:00逆温出现次数高于20:00,霾时平均逆温强度和厚度高于非霾时。4)高压类型天气形势对灰霾的产生有重要影响,低压天气形势下较少出现灰霾天气。5)可吸入颗粒物、SO2和NO2浓度在非霾日比霾日分别下降32.6%、48.6%、21.7%;随着灰霾等级的增加,SO2和可吸入颗粒物的浓度有显著的增加。6)灰霾天气下到达地面的太阳辐射强度明显减弱,日照时数明显减少。 相似文献
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重庆市臭氧污染及其气象因子预报方法对比研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2014年1月1日至2018年12月31日的重庆市空气质量日均值资料,分析了重庆近5 a臭氧污染的特征。发现重庆市臭氧是除PM 2.5以外的第二大大气污染物,具有较强的季节变化特征,主要污染时段位于夏半年,在7—8月臭氧污染程度明显超过了PM 2.5。臭氧年平均浓度呈现逐年增加的趋势,首要污染物为臭氧的日数在2018年首次超过PM 2.5,臭氧成为2018年重庆市的第一大污染物,表明重庆正在由一个以颗粒物污染为主的城市转变为臭氧污染为主的城市。通过对同期逐日气象资料与臭氧8 h滑动平均日最大值相关性分析发现,大气温度、湿度及气压均为影响臭氧污染的重要气象因子。利用气象影响因子,采用逐步回归、支持向量机、神经网络方法对臭氧8 h滑动平均日最大值进行预报实验表明,三种预报模型均具有较强的预报能力,但总体来看预报均比实况略偏小。支持向量机方法的预报效果要稍好于逐步回归和神经网络方法,可为重庆市臭氧浓度预报提供参考。 相似文献
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卢盛栋 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2021,15(2):98-105
利用2017—2019年太原小店区气象与空气质量指数逐时数据,分析了气象因子对空气质量指数的影响,对易污染月份空气质量进行了深入分析,利用神经网络方法构建了气象因子与空气质量指数的关系模型,并与逐步回归模型进行了对比。结果表明:(1)2017—2019年太原地区空气质量6个等级均出现过,其中,良占比最大,为51.9%;严重污染等级最少,为1.9%。每年8月空气质量最好,1月空气质量最差,11月—次年2月为易污染月份。(2)气温、风速、气压对空气质量指数的影响主要表现为负相关,9月—次年2月呈显著负相关;降水主要表现为负相关;相对湿度对空气质量指数影响较大,8月—次年3月呈显著正相关,6—7月呈显著负相关。(3)易污染月份,太原地区空气质量以良为主,占40.7%;其次为轻度污染,占24.8%;严重污染占4.6%。相对湿度、风速对空气质量影响较大,表现为强相关。(4)神经网络构建的气象因子与空气质量指数的关系模型,与逐步回归分析模型相比,准确率由91%提高到94%。神经网络模型模拟效果更佳,为太原地区治理大气污染提供重要的参考价值。 相似文献
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通过开展武汉市空气质量预报研究,研讨武汉市空气质量状况。结果表明:2007-2008年武汉市空气质量优良的出现频率为77.6%,且未出现超过轻度污染的情况,其中夏季空气质量明显好于其他季节。经验证,采用逐步线性回归法建立的预报模型对武汉市空气质量具有一定的预报能力,级别预报准确率达78.1%。统计各级预报准确率发现,此方法较适用于空气质量为Ⅱ级的情况,提出在使用时应结合天气预报和前一日空气质量监测实况对预报结果进行修正。 相似文献
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采用1999—2008年德州市人民医院高血压发病人数入院资料和德州市地面气象资料,应用逐步回归方法,分别建立四季的高血压发病人数与气象条件及其变化的线性回归关系模型,借鉴生活气象指数、医疗气象学等研究方法,利用聚类分析法将德州市高血压病发病等级划分为4级,从而预测每个季节德州市高血压的发生程度。结果表明:德州市高血压发病与气压、气温关系密切;大雾主要对冬季高血压发病有影响,冬季出现大雾,尤其出现连续性大雾时,高血压发病等级增高,大雾对其他季节高血压发病影响较小;高血压发病等级与日照时数呈负相关。秋冬季连续阴天寡照,高血压发病等级增高。 相似文献
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Weather conditions of hypertension incidence and its forecast model in Dezhou, Shandong province 下载免费PDF全文
采用1999-2008年德州市人民医院的高血压发病人数入院资料和德州市地面气象资料,应用逐步回归方法,分别建立四季的高血压发病人数与气象条件及其变化的线性回归关系模型,借鉴生活气象指数、医疗气象学等研究方法,利用聚类分析法将德州市高血压病发病等级划分为4级,从而预测每个季节德州市高血压的发生程度。结果表明:德州市高血压发病与气压、气温关系密切;大雾主要对冬季高血压发病有影响,冬季出现大雾,尤其出现连续性大雾时,高血压发病等级增高,大雾对其他季节高血压发病影响很小;高血压发病等级与日照时数呈负相关。秋冬季连续阴天寡照,高血压发病等级增高。 相似文献
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为探究华东地区能见度变化情况,利用1973—2020年的能见度数据、2014—2019年的气象要素和污染物浓度数据,采用趋势分析、经验正交函数(Empirical Orthogonal Function, EOF)分解、相关分析的方法,分析了能见度时空变化特征及影响因子。结果表明:(1)1973—2020年能见度呈显著(p<0.01)下降趋势,变化倾向率为-1.315 km/10a,季节之间存在差异,夏、秋季能见度下降速率较大分别为1.681 km/10a、1.443 km/10a;冬、春季下降幅度相对较小分别为1.092 km/10a、1.091 km/10a。其中,1973—2012年能见度呈显著(p<0.01)下降趋势,变化倾向率为-1.204 km/10a, 2013—2020年能见度呈不显著(p>0.05)增加趋势,变化倾向率为2.229 km/10a,近8年(2013—2020年)来能见度存在明显改善。(2)华东地区南部、北部能见度较好,中部能见度较差。EOF分解第1模态表明华东地区能见度整体变化趋势一致,第2模态具有明显的区域差异。(3)能见度与相对湿度... 相似文献
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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。 相似文献
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近30年中国大气能见度整体呈下降趋势,其中东部地区尤为明显,为揭示复杂气象因素对能见度长期变化的影响,利用1980~2012年中国521站地面气象观测资料,建立了气象要素与能见度之间的多元非线性回归关系。结果表明:相对湿度、风速和气温这3种气象要素对能见度的平均解释方差为22%;其中有68个站点通过了显著性检验(显著性水平α=0.05),平均解释方差达到55%。这些站点中,相对湿度影响显著的站点主要集中在东南沿海,风速影响显著的站点分布在除新疆以外的中国大部,而气温影响显著的站点主要位于中国中部的带状区域。3种气象要素对能见度的影响存在着时间尺度上的不同,相对湿度和气温对能见度的影响主要体现在线性趋势方面,而风速对能见度长期变化的影响主要体现在年代际变化方面。中国东部地区能见度长期下降趋势主要受70%以上相对湿度减少趋势和4 m/s以下风速年代际变化的影响。 相似文献