四会市灰霾天气的变化特征及影响因子

首先利用四会市气象局观测站1959—2012年的地面气象观测资料,对四会地区灰霾天气历史情况进行总结,由于2000年以前灰霾判别标准不统一,阈值偏低造成2000年以前灰霾天数记录偏少,故选择2000—2012年13年的灰霾变化特征、变化规律,及其影响因素进行分析。结果表明：2000年后四会地区的灰霾日数总体呈上升趋势,尤其是近5年来更加明显;灰霾天气具有明显的季节差异,呈现为冬季〉秋季〉春季〉夏季的特征;绝大多数霾天能见度在5~10 km,为轻微灰霾天气,2007年开始小于5 km的轻度或中度灰霾日数也逐渐增加;连续灰霾天气过程增多,尤其是最近3年,灰霾天气中连续灰霾日已超过1/2,灰霾天气持续时间最长达13 d;灰霾天气受气象要素的影响较显著,较小的风速、较大的相对湿度均有利于霾天气的出现;灰霾一定程度上会减少可记录日照长度;近年来大气污染的日益严重,汽车尾气、工业废气、粉尘等大量排放使污染物浓度增大,也可能是灰霾天气频发的一个原因。     

内蒙古主要城市灰霾天气的气候特征分析

灰霾天气在全国日趋严重,已经成为一种新型的灾害性天气。分析研究灰霾天气的发生规律及其成因,对准确预报灰霾天气、减少灾害损失、保障交通安全和提高环境质量具有重要意义。文章利用1971—2006年6月内蒙古12个主要城市地面气象观测资料,分析了12城市灰霾天气的时空分布及其主要气象要素特征和空气质量情况。结果表明:①全区12个主要城市中赤峰出现次数最多,巴彦浩特和临河最少,08时发生次数最多,02时最少,春季比其它季节明显增多,从2003年开始有增加的态势;②当灰霾出现时,大部分平均水平能见度在6.0~9.0km之间,相对湿度小于60%(或70%),风速小于3.0m.s-1,偏南风概率较大,空气污染严重。     

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。     

苏州灰霾特征分析

利用苏州市2009年6月-2010年5月逐时的能见度、相对湿度、污染物(PM1o、PM2.5、黑碳)浓度和散射系数等资料进行灰霾的判识与统计分析,结果表明:苏州市灰霾日占全年天数的46.6％,雨日和“蓝天”分别占33.2％和21.9％.在苏州所有灰霾日中以轻微灰霾为主,占灰霾曰总数的70.6％,发生中度和重度灰霾的频率较小.灰霾出现频率的日变化规律表明白天出现灰霾的频率比夜间低,在5-8时灰霾出现的频率达到峰值,14-16时灰霾出现的频率最低.灰霾日的污染物浓度远大于非灰霾日,随着灰霾等级增大,黑碳浓度明显增大;除重度灰霾外,PM10和PM2.5浓度也明显增大;散射系数增大.     

近50a来桂林市灰霾天气的气候特征及热岛效应影响

根据桂林基准站1957～2006年的观测资料,对桂林市灰霾天气的年、季变化规律及与热岛效应的关系进行了分析。结果表明,桂林市年灰霾日数平均值为30d,80年代前年灰霾日数变化相对平稳,年平均值为8.6d,处于较低水平,80年代后灰霾日数年平均值为49d,比80年代前增加了40.4d,年平均灰霾日数呈明显的线性增长趋势;灰霾日数的月季变化表现为秋冬季多,春夏季少的分布特征,秋冬两个季节的灰霾日数占全年的76%;90年代后桂林出现热岛效应,第四季度尤为明显,与灰霾天气也大多出现在这个季节的分析结果一致。     

石家庄市污染日特征及其天气背景分析

对石家庄市2002年1月到2004年12月空气质量达到中度及以上典型污染日进行了统计分析,得出典型污染日的分布特点、对应的气象要素特征及3种天气型。结果表明:典型污染日多出现在采暖季节,出现时间具有相对连续性;污染日分为沙尘和非沙尘两类,气象要素特征前者表现为风速大、湿度小、多正变压等锋后特征;后者则表现为地面风小、湿度高、多逆温层、大里查逊数等稳定大气层结,这些均为锋前特征;还侧重指出由于石家庄的特殊地形作用,高压前部型是石家庄重污染出现几率最多的天气类型。并由此提炼出中度以上污染日的预报要点,可供空气质量预报业务参考。     

福州市灰霾气象要素场特征分析

利用1988-2007年常规观测资料、地面图5、00 hPa高空图资料,分析了福州市灰霾的时间分布,冬、夏半年霾日气象要素场和稳定度因子特征。结果表明：福州市灰霾年变化呈明显上升趋势;月分布呈单峰型,高发期在12、1月;冬半年14：00,夏半年08：00灰霾发生几率最高。冬半年灰霾多出现在冷空气减弱后,地面气压持续下降,温度不断上升,风速弱,湿度大,充分回暖后的天气下,对应地面天气形势有变性高压后部和底部、锋前暖区、地面倒槽;少数出现在冷空气入侵,地面气压上升,温度下降,湿度较小的天气下,对应地面天气形势为大陆冷高压。夏半年灰霾多出现在高温、干燥、大气层结稳定的清晨,对应500 hPa天气形势为副热带高压、副热带高压边缘、地面弱倒槽,以及少量台风外围控制下干热的下沉气流里。     

桂林市灰霾天气细粒子影响分析

根据桂林基准站50a的观测资料,对桂林市灰霾天气的变化规律以及细粒子污染进行了分析.结果表明桂林市年灰霾日数平均值为30d,80年代前年灰霾日数少且变化相对平稳,年平均值为8.6d,80年代后灰霾日数年平均值为49d,灰霾日数的月季变化表现为秋冬季多,春夏季少的分布特征,秋冬两个季节的灰霾日数占全年的76%;在桂林市的气溶胶污染中,主要是细粒子的污染,细粒子PM2.5占PMIO的比重非常高,达到77%～90.8%.     

近50a来桂林市灰霾天气的气候特征及热岛效应影响

根据桂林基准站1957~2006年的观测资料,对桂林市灰霾天气的年、季变化规律及与热岛效应的关系进行了分析。结果表明,桂林市年灰霾日数平均值为30d,80年代前年灰霾日数变化相对平稳,年平均值为8.6d,处于较低水平,80年代后灰霾日数年平均值为49d,比80年代前增加了40.4d,年平均灰霾日数呈明显的线性增长趋势;灰霾日数的月季变化表现为秋冬季多,春夏季少的分布特征,秋冬两个季节的灰霾日数占全年的76%;90年代后桂林出现热岛效应,第四季度尤为明显,与灰霾天气也大多出现在这个季节的分析结果一致。     

广州番禺区灰霾天气的特征及气象因子诊断

利用1996-2012年番禺地面观测站逐日观测资料,分析了番禺区灰霾天气的特征及其与地面风场、气压场、气温、连续不降水日数等的关系.结果表明,1996年以来番禺的灰霾天数存在着3次波动,20世纪90年代中后期是第一个能见度恶化阶段;2003年开始能见度再次恶化,年灰霾日数逐年增长,于2006年达到峰值;经过了2011年的短暂好转,2012年开始灰霾日数又重新呈上升趋势.10月—次年4月是灰霾天气的高发季节,其中1月份最多,7月份最少.在风场、气压、降水、气温等气象因子中,地面风场对能见度的影响最为明显,灰霾天气往往出现在静风或小风的情况,风向以SSE、SE、NNW、NNE为主;当风力达到3级以上时一般较少出现灰霾天气.气压场的减弱、地面气温的升高增加均有利于灰霾天气的出现,当△p24＞7 hPa或△p24＜-7 hPa以及△t24＜-6℃时,一般不会有灰霾天气出现.     

２种统计方法对气象要素均一性的影响

在天气现象观测中,轻雾、霾、浮尘是较易混淆的天气现象,准确的判断和记录这些现象,需要从形成条件、天气背景、垂直能见度、相对湿度等方面进行分析,综合判断,本文对此作了一些分析和探讨。     

天气形势对南昌市空气质量影响的初步分析

利用2007--2010年南昌市空气污染监测资料以及气象观测资料,分析了空气质量与天气形势的关系,以及造成南昌市空气污染的主要天气形势特征。结果表明：（1）南昌市空气污染具有明显的季节性变化特征,冬季污染日出现频次最高,其次是春、秋两季,夏季由于雨水的冲刷稀释作用、热对流作用,极少出现空气污染日。（2）影响南昌市空气质量的地面形势主要分为低压类（倒槽、锋前）和高压类（高压底部、高压后部、弱高压）,而高空系统主要为槽后西北气流以及西南气流的影响。（3）当出现空气污染时,地面至1000hPa近地层逆温非常明显,地面风速弱,基本在3m／s以下,且以偏东风出现频次最高。（4）污染物浓度与霾天气密切相关,霾日的空气质量较差。     

重庆雾和霾的气候特征分析

利用1981—2014年重庆地区气象观测资料,基于气候统计法分析重庆地区雾和霾的气候特征,结果表明:重庆雾日总体呈显著减少趋势,两种雾日观测资料的倾向率分别为为-10.3 d/10a和-7.6 d/10 a;雾日的空间分布总体呈"中西部多,东南东北少,西部偏北地区多于西部偏南地区"。霾日总体趋势与雾日变化相反,呈显著上升趋势,倾向率为12.9 d/10a,并且霾日发生显著增加的时段与雾日发生显著减少的时段基本一致,2000年前后霾日经历了明显的突变;霾的分布主要呈现"以主城为中心,中西部多,东北部和东南部少"的特点。     

北京春季沙尘和霾期间气溶胶的对比模拟研究

利用气象模式WRF驱动区域空气质量模式RAQMS,模拟研究了2014年北京地区春季颗粒物及气溶胶化学组分的时空变化,对比分析了沙尘期（3月17日、29日）和霾期（3月25～27日）的天气形势、气象要素和气溶胶化学组分特征,比较了沙尘和人为气溶胶表面非均相化学反应对大气化学成分的影响及相对贡献。结果显示,模式对于气象要素、PM2.5、PM10及其化学组分具有较好的模拟能力,考虑了气溶胶表面非均相化学反应后明显提高了模式对PM2.5及气溶胶化学组分模拟的准确性。沙尘期间,沙尘对PM10质量浓度贡献占主导地位（50.7%）,对PM2.5的贡献与有机气溶胶（OM）和人为排放的一次颗粒物（PPM）相当;霾期间,硝酸盐NO₃?（25.6%）和OM（23.6%）对PM2.5的贡献最大,在PM10中NO₃?、PPM和OM的贡献相当。沙尘期,粗粒子明显增加,在PM10中所占比例与细粒子相当,为45.5%;霾期,细粒子占主导地位,占PM10质量浓度的85.6%。非均相化学反应使沙尘期间硫酸盐（SO₄2–）和NO₃–浓度分别增加16.9%和83.8%,使霾期间的SO₄2?和NO₃–浓度分别增加14.5%和45.0%。2014年3月,非均相化学反应使北京月均SO₂、NO₂、O₃、SO₄2?、NH₄+和NO₃?的浓度分别变化了?2.5%、?5.7%、?3.4%、11.7%、18.6%和58.5%,本文结果表明非均相化学反应对二次无机气溶胶的生成有重要贡献。     

华北地区雾和霾天气环流特征聚类分析

根据2000~2013年华北地区72个地面观测站点的雾、霾日数资料挑选出华北地区出现雾、霾天气现象站数较多的40个样本,再利用这些样本同期的NCEP逐日再分析资料,对位势高度场进行聚类分析,结果表明华北地区发生雾或霾天气时的近地面环流形势可分别分为4类和5类。聚类结果揭示了雾和霾发生时大气环流具有不同的分型特征,只有弱高压型为雾、霾发生时的共有型,湿度场和冷暖平流输送在雾和霾天气发生时也存在显著差异。此外,在分析过程中发现同一天中存在雾、霾天气转换及同一时刻雾、霾共存的现象,本文也分析了这两种情形的环流形势特征,解释了其成因。     

2006-2010年福建沿海城市群低能见度天气特征及影响因素

利用2006年1月至2010年12月各城市能见度、相对湿度、降水、天气形势和PM10的浓度资料分析福建沿海城市群低能见度天气的特征及其影响因素,并将福建沿海主要城市分成北部、中部和南部3个城市群。结果表明：北部城市群每年霾日只有8-26 d,低能见度主要是由（轻）雾引起的,而中、南部城市群低能见度主要是由霾引起的;各城市群（轻）雾和霾天气主要出现在12月至翌年6月,7-11月出现率极低,而平均能见度夏秋季节高于冬春季节;各城市群的低能见度、（轻）雾和霾均以“短暂”为主,其次是“半天”,“全天”最少;低涡切变下（轻）雾的日数最多,其次是高空槽和暖区辐合,再其次是变性冷高压;霾出现频率较高的是暖区辐合、高空槽和变性冷高压3种天气形势;PM₁₀浓度在霾、非低能见度天气下和（轻）雾天气条件下分别为0.068-0.109 mg·m^-3、0.041-0.072 mg·m^-3和0.044-0.064 mg·m^-3。     

无锡市霾天气特征及影响因子研究

利用太湖北岸无锡气象局国家基本气象观测站1980—2011年地面气象观测资料及1991—2011年无锡市统计年鉴资料,对无锡市霾天气演变特征、气象要素特征及其影响因素进行了分析。结果表明：无锡市的霾日数总体呈上升趋势,近5年来更加明显;霾日数冬季>春季>秋季>夏季;连续10 d及以上霾过程都经历了地面均压场、〖JP2〗入海高压后部及地面倒槽3个连续天气过程。出现重度霾的地面天气形势为地面均压场型、冷锋前型、地面低压倒槽型3种类型。连续10 d以上的霾及重度霾,中低空气团的后向轨迹都出现了下沉运动,且气团经过地区为污染物浓度较高区域。工业污染物中的粉尘排放是造成20世纪90年代霾日数增加的最大因素,2004年以后由于工业废气的排放量以及汽车拥有量的逐年增加,霾日数仍然呈上升趋势。     

近56a洛阳地区雾和霾气候特征及其气象要素分析

利用1961—2016年洛阳9个县(市)地面气象观测站的雾、霾日数及相关气象要素资料,采用统计学方法分析了洛阳地区雾和霾日数的时空分布特征及影响其产生的气象要素特征。结果表明:近56a来洛阳市平均年雾日数在20世纪80和90年代较多,21世纪初开始逐渐减少,但在2015—2016年明显增加;平均年霾日数以2013—2016年最多;雾和霾日数在冬季最多,夏季最少。2000—2016年洛阳市雾日数自北向南逐渐减少,霾日数则在西部多、东部少,全区霾日数较1981—2010年明显增加。对雾、霾日气象要素的分析表明,相对湿度越大雾出现的频率越高、能见度越低,浓雾发生时相对湿度一般都在90%以上;中度和重度霾发生时相对湿度主要集中在50%~79%。雾发生时气温主要在-4.0~4.0℃之间,中度和重度霾发生时,气温分别集中在0~15.0℃和0~8.0℃,轻微和轻度霾发生时气温分布范围较大,以0~10.0℃较为集中。雾和霾出现时风速大部分在3.0m·s^-1及以下,并且主要是来自东北、东东北风向区域。     

北京冬季雾霾事件的气象特征分析

利用观测的气象要素和细颗粒物(即PM2.5)浓度资料,并结合中尺度数值天气模式WRF(Weather Research and Forecasting Model),对2013年1月北京地区雾霾污染期间天气条件和边界层气象特征进行了分析。模拟与观测对比表明,WRF模式可以较好地反映北京—天津—河北地区地面和高空主要气象要素的时空分布。对1月10~14日、27~31日两次重雾霾天气的分析表明,雾霾的形成是高浓度的大气颗粒物和特殊的气象条件共同作用的结果。小风或静风、稳定的大气层结,使大气扩散能力减弱,造成污染物堆积,偏南气流将周边污染物和水汽输送到北京,不仅增加了污染物浓度,而且有利于气溶胶吸湿增长,消光增强,使能见度下降,进而形成雾霾。     

1961-2012年江苏省霾日时空变化特征及影响因素分析

利用1961—2012年江苏省69个地面气象站观测资料和2012年苏州市大气气溶胶观测资料,在对霾日进行判识和筛选的基础上,分析江苏省霾日的时空变化特征及霾与气象条件和污染物的关系。结果表明：1961—2012年江苏省各站年总霾日数均呈上升趋势,85％的台站呈极显著上升趋势;江苏省年平均霾日数呈显著上升趋势,其中2011—2012年呈急剧上升趋势;1980年前霾日的空间分布差异不明显,1980年后,沿江和苏南地区为霾的高发区,东部沿海大部地区霾日较少。霾天气主要发生在冬季和春季,以12月和1月发生最多。降水少和风速小有利于霾天气的发生;除SO2外,PM10、PM2.5和NO2等污染物浓度随着霾等级的增加而增大,其中PM2.5浓度增大明显。