广西冬季严重冻害的环流特征

利用广西1960～2000年冬季冻害站次资料,根据规定的指标,划分出广西冬季严重冻害年有12年,将12个严重冻害年的500hPa高度场进行合成,分析了广西冬季严重冻害当年和前一年的500hPa高度合成距平场特征以及前期主要影响月的500hPa高度合成距平场的主要特点,为广西冬季严重冻害的预测提供判别依据。     

环流分型在万州暴雨预报方法中的应用

通过对万州区龙宝气象站1980～2005年188个暴雨个例资料的分析,将产生暴雨的天气形势划分为若干环流型,主要着眼于影响暴雨的物理量,筛选出预报指标和预报因子,使用统计预报方法,根据天气环流形势的分型,分别组建了5、6、7、8、9月及4月和10月的各月份每种环流型未来36小时万州区大到暴雨以上各暴雨量级预报方程.预报检验表明该预报方法是可信的,同时也表明客观划分环流型、筛选预报因子、恰当确定各暴雨量级与预报因子标准等级是预报方法的关键.     

广西冬季严重冻害的环流特征

利用广西1960－2000年冬季冻害站次资料，根据规定的指标，划分出广西冬季严重冻害年有12年，将12个严重冻害年的500hPa高度场进行合成，分析了广西冬季严重冻害当年和前一年的500hPa高度合成距平场特征以及前期主要影响月的500hPa高度合成距平场的主要特点，为广西冬季严重冻害的预测提供判别依据。     

新疆哈密大降水的大气环流特征分型

利用1951~2012年新疆哈密市的观测资料和NCEP再分析资料,对造成哈密市大降水(12.0 mm)的大气环流特征进行合成分析。结果发现造成哈密站大降水的大气环流分为4种类型:横槽型、低涡型、低槽(ω)型和不稳定小槽型。其中出现暴雨以上降水(24 h降水量24.0 mm)的个例集中在低槽(ω)型;横槽型个例的降水量在13.0~22.0 mm之间;低涡型个例的降水量分布相对均匀,在15.0~20.0 mm之间;不稳定小槽型个例的降水量偏少,全部在18.0 mm以下。4种类型的大气环流特征主要在对流层中高层差异明显。横槽型中低纬度环流平直,其横槽的北部是西北气流,南亚高压是青藏高压西部型;低涡型的中低纬度,在孟加拉湾有低槽,低槽的北部有低涡存在,低涡西面的脊偏强,其南亚高压是青藏高压东部型;低槽(ω)型东部的脊偏强,呈西北东南向,南亚高压是伊朗高压型;不稳定小槽型的南亚高压为伊朗高原到青藏高原东部的带状,500 hPa位势高度场上,85°E以西是平直的偏西气流,新疆东部地区有一小的短波槽。     

2004—2010年乌鲁木齐市可吸入颗粒物污染特征

利用2004—2010年乌鲁木齐市空气污染物PM10监测数据,对其评价浓度的时空变化特征进行分析。结果表明：近年来,乌鲁木齐市城区大气污染物质量浓度具有明显的时空分布规律,PM10浓度表现为采暖期大于非采暖期,采暖期PM10浓度值为国家二级标准平均浓度的2.31倍。城区南部PM10污染指数重于北部和中部。     

乌鲁木齐市冬季混合层厚度及对大气污染影响的个例分析

利用国标法、罗氏法对乌鲁木齐市2008年1月11—13日的混合层厚度进行了计算,并用实测的混合层厚度验证了两种方法在乌鲁木齐的应用效果,最后分析了混合层厚度对大气污染的影响。结果表明:国标法、罗氏法计算的混合层厚度比实测的偏大,在用国标法与罗氏法求一个地区的混合层厚度时,进行大气稳定度分级及选用地面风速时要适当进行调整;观测期间乌鲁木齐市的平均混合层厚度在154 m左右,最大值在350 m左右;相对于地面风速,地面气温对混合层厚度的影响较为明显;混合层厚度对大气污染具有显著影响。     

贵州省空气污染过程的大气环流特征及分型研究

该文通过分析2015—2017年贵州省9次空气污染过程的平均大气环流特征及500 hPa大气环流EOF分型结果,综合探讨了贵州省发生空气污染过程时的高空环流、低空水平输送、垂直结构和逆温等特征以及热力和动力因子的贡献情况。结果表明,贵州省发生空气污染过程时,常伴有低空逆温出现,500 hPa高度距平场分型结果主要呈纬向环流型和两槽一脊型环流形势。对EOF第1模态中持续时间较长、污染较重的2次典型污染过程的低空逆温、风切变和垂直速度等进行深入分析发现,2次典型空气污染过程中,在水平方向上地面风场处于风速辐合区,大气层结较稳定,不利于污染物的水平扩散;在垂直方向上低层风垂直切变较弱,对流上升运动也较弱,不利于污染物的垂直扩散。从热力条件和动力条件上来看,在第1次空气污染过程中动力条件的正贡献占主导作用,而第2次空气污染过程中热力条件和动力条件均是正贡献。     

淮河流域暴雨强降水的环流分型和气候特征

利用淮河流域1961—2009年39站逐日降水资料,通过趋势分析、EOF和REOF方法分析了近50年淮河流域暴雨的气候统计特征。利用NCEP/NCAR再分析资料和历史天气图资料,研究了淮河流域8个洪涝年份26个集中强降水过程的大气环流特征。结果表明:(1) 淮河流域年暴雨量多年平均在山东西部、江苏东北部以及河南南部有三个极值中心,REOF分析表明年暴雨量的空间分布可划分为4个分布型态:淮南型、中部型、东北型和西北型;(2) 淮河流域年暴雨量近50年来没有显著的变化趋势,但各分布型均具有明显的年代际变化,且存在明显差异;(3) 从上述26个集中强降水过程的大气环流形势中归纳出6类典型的环流型:梅雨型、江淮气旋型、江淮切变线型、暖切变线型、深槽型和台风北上型。      

乌鲁木齐一次持续空气重污染过程气象成因分析

本文对乌鲁木齐市2010年12月28日至2011年1月16日出现的一次典型持续重空气污染过程的天气形势和主要气象要素进行了分析。结果表明:大气环流背景和低空逆温层的生消与大气污染状况有很好的关联性。傍晚到夜间多稳定大气层结及以小风或静风为主的地面风场特征易促进污染性天气的发生。在出现接地时,最易出现污染天气。空气污染指数与逆温强度和近地层大气逆温层底高关系密切,逆温层顶高在500~1000m时,利于大气污染的形成。     

福州天气形势分型与大气污染物的相关分析

利用2002－2006年地面天气图和500 hPa高空图,将影响福州的天气形势分为10型,结合大气污染物浓度资料,统计2002－2006年福州全年、冬半年、夏半年不同天气形势型的出现率及相应的污染物浓度值,分析不同天气形势下大气扩散能力的强弱以及对污染物浓度的影响。结果表明：锋前暖区和地面倒槽是最不利于扩散的天气型,台风（热带辐合带）和低涡锋面是最有利于扩散的天气型;冬半年高压后部、锋前暖区和地面倒槽对污染物浓度增大的影响最大,低涡锋面、高压脊和高压底部对污染物浓度减小的影响最大;夏半年台风（热带辐合带）及外围、低涡锋面、副热带高压对污染物浓度减小的影响最大,其他天气型影响下污染物浓度变化幅度为正值。     

福州天气形势分型与大气污染物相关分析

利用2002-2006年地面天气图和500hPa高空图,将影响福州的天气形势分为10型,结合大气污染物浓度资料,统计2002-2006年福州全年、冬半年和夏半年不同天气形势型的出现率及相应的污染物浓度值,分析不同天气形势下大气扩散能力的强弱以及对污染物浓度的影响。结果表明：锋前暖区和地面倒槽是最不利于扩散的天气型,台风（热带辐合带）和低涡锋面是最有利于扩散的天气型;冬半年高压后部、锋前暖区和地面倒槽对污染物浓度增大的影响最大,低涡锋面、高压脊和高压底部对污染物浓度减小的影响最大;夏半年台风（热带辐合带）及外围、低涡锋面、副热带高压对污染物浓度减小的影响最大,其他天气型影响下污染物浓度变化幅度均为正值。     

辽宁空气中度污染和重污染天气类型分析

统计分析了2005-2009年辽宁省14个城市5种污染物逐日的污染指数API数据,基于东北低压型、南大风型、干冷锋北大风型和夏秋大雾型四种易形成辽宁地区沙尘污染的天气类型,对污染天气类型进行归类统计分析。结果表明：重污染和中度污染天气中PM10污染所占比例最高,污染天气类型主要是干冷锋北大风型。     

厦门空气污染指数与地面气象要素的关系分析

利用相关统计法分析2006—2008年厦门市地面气象要素对空气污染指数变化的影响规律。结果表明：风速、气温、降水、相对湿度和水汽压对空气污染指数有显著负效应作用,气压起显著正效应作用;风向影响较为复杂, NNW-N-E-ESE风起正效应作用, SE-S-W风起负效应作用,厦门风向总体不利于空气质量提高,全年仅夏季盛行SE-S-W风。API指数与风向、气温、降水、气压、相对湿度和水汽压的季节变化规律有高相关性。API指数与气象要素中的水汽压关系最相关,其次是气压。     

Synoptic Typing and Its Application for Evaluating Climatic Impact on Air Quality in Urumqi

An automated procedure employing principal-component analysis and a two-stage cluster analysis was developed to classify the synoptic meteorological conditions prevailing over Urumqi, one of the most heavily polluted cities in the world. Six clusters representing different circulation patterns and air-mass characteristics were classified using surface- and upper-meteorological variables during the heating period from 2001 to 2008, and the relationships between synoptic clusters and air quality were evaluated. The heaviest air-pollution episodes occurred when Urumqi was in either an extremely cold, strong anticyclone or at the front of a migrating cyclone, both with light winds, wet surface air, and relatively dry upper air. Moderate pollution was seen when Urumqi was in the pre-cold/cold frontal passages with lower temperatures and light winds or moderate anticyclone with relatively warmer, drier air. When Urumqi was at the front of a migrating anticyclone or in a weak anticyclone with moderate winds and most warm, dry air, or in the cold/post-cold frontal passages with relatively strongly northerly airflows and precipitation, relatively good air quality could be seen. These results suggest that air pollution in Urumqi is very closely related to the synoptic meteorological conditions, which provides an important basis for not only the prediction and control of urban air-quality problems here but also for the analysis of the differential impacts of weather and pollution on human morbidity.     

北京秋季一次重污染过程的成因分析

近年来,北京的大气环境问题日益受到关注。以2002年10月8—13日北京地区一次重污染过程为例,采用中国气象局的MICAPS系统和美国的HYSPLT模式,分别从污染过程产生的天气条件、污染物输送轨迹等方面分析研究此次空气污染的形成原因。结果表明：造成此次重污染过程的不利因素主要包括三个方面,一是较强的海平面高压、均压场控制导致北京地区垂直大气层结稳定,不利于污染物垂直扩散;二是北京地区三面环山,导致近地面为弱的偏南气流控制,不利于污染物水平扩散;三是近地面弱的偏南气流从江苏、山东、河北、天津等地携带了大量的污染物向北京地区输送。     

2001-2011年西宁市空气质量特征及其与气象条件的关系

利用2001-2011年西宁市城市空气质量日报资料,研究西宁市区域性污染特征,并结合气象资料对空气质量变化特征和影响因素进行了分析。结果表明：西宁市空气污染以可吸入颗粒物为主要污染物,空气质量状况以优和良居多;空气质量季节变化特征明显,春季空气质量最差,其次是冬季和秋季,夏季空气质量最好,冬春季空气质量不稳定,夏秋季空气质量较稳定; 空气质量年变化幅度大,供暖期API指数明显高于非供暖期;沙尘影响指数呈现下降趋势;从年际变化来看,空气质量已经有了明显改善;气象要素对大气污染物有制约关系,其中起主要作用气象因子为沙尘日数、降水量、相对湿度和气温; 可吸入颗粒物长距离输送是西宁市冬春季重污染现象的主要原因,来源于新疆、甘肃西北部、内蒙古中西部及本省西北部的柴达木盆地。     

Using synoptic classification and trajectory analysis to assess air quality during the winter heating period in Ürümqi,China

Synoptic patterns identified by an automated procedure employing principal- component analysis and a two-stage cluster analysis, and backward trajectory analysis clustered by the HYSPLIT4.9 model were used to examine air quality patterns over¨ Uru¨mqi, China, one of the most heavily polluted cities in the world. Six synoptic patterns representing different atmospheric circulation patterns and air-mass characteristics were classified during the winter heating periods from 2001 to 2008, and seven trajectory clusters representing different paths of air masses arriving at ürümqi were calculated during the winter heating periods from 2005 to 2008. Then air quality was evaluated using these two approaches, and significant variations were found across both synoptic patterns and trajectory clusters. The heaviest air-pollution episodes occurred when ürümqi was either in an extremely cold, strong anticyclone or at the front of a migrating cyclone. Both conditions were characterized by with light winds, cold, wet surface air, and relatively dry upper air. ürümqi was predominately influenced by air masses from the southwest and from local areas. Air pollution index (API) levels were highest for air masses originating from the southwest with a longer path or for the local area, because of transport from semi-desert/desert regions by strong winds and because of local heavy pollution emissions, respectively. The interactions between these two analytical approaches showed that poor diffusion conditions, together with local circulation, enhanced air pollution, besides, regional air-mass transport caused by strong winds contributed to serious air quality under relatively good diffusion conditions.     

乌鲁木齐重污染日的天气分型和边界层结构特征研究

利用2004年1月-2009年4月高空、地面气象观测资料和逐日空气污染指数,对乌鲁木齐空气污染≥Ⅳ级的重污染日持续时间特征、500hPa高空环流形势、地面气压场及相应的边界层结构特征进行了统计分析。结果表明,乌鲁木齐重污染过程发生1天和持续2,3和4天的比例分别是32.2%,23.3%,18.5%和11.0%;发生重污染时500hPa以纬向环流型居多,占重污染总日数的84.2%,经向环流型为15.8%。从地面气压场来看,高压后部型出现重污染的频率最高,达86.3%;高压底部型次之,为9.6%;高压前部型和南高北低型出现重污染的几率较小。乌鲁木齐冬季Ⅲ级污染日对应的温度、湿度及风等要素廓线的垂直结构与冬季平均状况几乎一致,而重污染出现时,边界层逆温较强、风速较低且低空伴随有较厚的偏东风或东南风气流;重污染日和雾的关系密切,伴随有雾或轻雾的频率高达81.3%;前一日20:00(北京时)上干下湿并伴有逆温的边界层结构极易导致空气质量恶化。     

上海地区AQI变化特征及与气象因素的相关性

基于上海地区2012—2016年逐日PM_2.5、PM₁₀、CO、O₃、SO₂、NO₂的分指数（individual air quality index,IAQI）数据以及同期气象要素（风速、降水量、气温、相对湿度、总云量、低云量）、逆温数据和高空大气环流数据,分析了上海地区空气质量指数的时间变化特征和气候要素对空气质量的影响,并选取PM_2.5和O₃污染天气过程及其邻近的非污染天气过程,对比分析高空大气环流形势的差异。结果表明：上海地区出现PM_2.5、PM₁₀和NO₂污染天气在冬季最多,分别为31.4 d、10.0 d和14.8 d,而O₃污染天气在夏季最多（18.8 d）。风速和低云量是影响PM_2.5污染的重要气象因素,最大相关系数分别为-0.313和-0.261,O₃污染则与气温和日照时数密切相关,最大相关系数分别为0.449和0.363,PM_2.5、O₃污染的发生也与前一日以及当日出现逆等温天气存在较好的相关性。在PM_2.5污染天气过程,上海位于槽后高压前部,850 hPa有较强西北风,而非PM_2.5污染天气过程中上海位于高压后部,低层850 hPa为东南风。在O₃污染天气和非污染天气过程,中国东部长波射出辐射（Outgoing Longwave Radiation,OLR）分别为正、负距平,副热带高压控制下上海晴热少云,易引起O₃污染,反之上海上空云系多,不容易出现污染。