呼和浩特市大气污染与天气气候的关系

利用1990～2002年呼和浩特市区空气污染物TSP、SO2、NOx浓度的实际监测数据,分析了呼和浩特市大气污染物浓度变化的时空分布特征、大气污染与天气条件的关系。呼和浩特市市区主要以煤烟型污染为主,冬、春季比夏、秋季污染严重,采暖期比非采暖期污染严重,市区中心污染最严重。污染物的排放量及大气的稳定度状态是城市大气污染的主要影响因子,天气变化是城市大气污染物浓度变化的主导因素,局地环流是决定城市污染物分布的关键因素。因此,不同季节排污量的变化、天气条件是制作呼和浩特市大气污染预报的主要依据。     

广州城区热岛特征及其对空气污染的影响

本文利用广州市的气温、风向、风速、云量等气象资料及相应时段的污染物浓度监测资料,分析了城区热岛特征及其对空气污染的影响、热岛与天气系统及气象因子的关系,最后对城区冬季热岛强度预报进行了初步尝试。      

海口市空气污染特征分析及预报检验

利用海南省二次开发的CAPPS2.0模式,对2006年1月1日~2007年1月1日海口市逐日PM10、SO2、NO2污染浓度监测资料进行输出分析,得出海口市空气污染的变化特征。结果表明,污染物SO2和NO2的预报效果较好,而PM10预报效果较差。因此采用多元线性回归分析方法建立污染物浓度与气象要素的预报方程,并对PM10进行优化和校正,从而提高预报准确率。     

洛阳市城市环境气象监测预报服务研究

利用洛阳市环境监测资料和气象资料,分析了洛阳市污染物浓度的日变化、季节变化、年际变化规律,并分析了污染物浓度与气象因子的关系.在此基础上,通过回归分析预报方法、污染潜势预报方法、CAPPS模式预报方法对洛阳市3种主要污染物的浓度和级别进行了24 h和48 h预测,并建立了气象局与环保部门共享的气象和污染数据库平台,为双方今后的合作奠定了基础.     

洛阳市城市环境气象监测预报服务研究

利用洛阳市环境监测资料和气象资料,分析了洛阳市污染物浓度的日变化、季节变化、年际变化规律,并分析了污染物浓度与气象因子的关系。在此基础上,通过回归分析预报方法、污染潜势预报方法、CAPPS模式预报方法对洛阳市3种主要污染物的浓度和级别进行了24 h和48 h预测,并建立了气象局与环保部门共享的气象和污染数据库平台,为双方今后的合作奠定了基础。     

海口市空气污染特征分析及预报检验

利用海南省二次开发的CAPPS2.0模式，对2006年1月1日-2007年1月1日海口市逐日PM10、SO2、NO2污染浓度监测资料进行输出分析，得出海口市空气污染的变化特征。结果表明，污染物SO2和NO2的预报效果较好，而PM10预报效果较差。因此采用多元线性回归分析方法建立污染物浓度与气象要素的预报方程，并对PM10进行优化和校正，从而提高预报准确率。     

利用MM5模式输出产品制作空气质量预报方法探讨

根据2004年中尺度数值预报模式MM5输出产品和临沂市环境监测中心逐日监测资料建立了各污染物浓度预报方程,在2005年夏季的试报中,该方程的试报效果较差,其预报准确率明显低于其历史拟合率。为了提高预报准确率,利用逐步回归筛选的因子及统计模型研究中的有关数据,探讨了使用卡尔曼滤波方法制作空气污染物浓度预报的问题。分析发现,利用卡尔曼滤波方法制作空气质量预报可以取得比较满意的效果。     

不同大气污染物监测密度对CMAQ源同化修正效果影响的模拟

采用(美国环保部的MODEL-3系统的)CMAQ源同化模型及4种不同空间分辨率的SO2、NO2实测资料,反演得到中国不同尺度的同化修正排放源,利用新一代中尺度气象模式WRF与多尺度空气质量模式CMAQ,模拟分析了中国不同观测信息密度对SO2、NO2源同化反演及其浓度预报的影响,重点分析了华北地区SO2、NO2浓度加密观测对改善SO2、NO2排放源和空气质量预报的重要影响。结果表明,采用不同分辨率的实测资料时,SO2、NO2的趋势预报效果改善程度有一定差异;采用较高分辨率的实测资料进行SO2、NO2源同化修正时,可明显减小SO2、NO2浓度的预报误差。华北地区较高分辨率的观测信息对于改进源同化修正效果及SO2、NO2浓度的趋势预报十分重要,尤其是对SO2浓度的预报尤为重要;采用经高分辨率的实测资料同化修正的排放源时,WRF-CMAQ模式对北京城市尺度SO2、NO2浓度的变化趋势、浓度水平和空间分布特征具有较好的预报效果。高分辨率的观测资料和区域源同化反演方法对于区域污染物浓度预报及排放源清单具有显著的改进作用。     

攀枝花市雨季开始期的气候分析及其长期预报方法研究

运用攀枝花市气象局提供的市区、仁和区、米易县和盐边县四站历年雨季开始期资料 ,分析了各地雨季开始期的气候特征,结合500hPa环流特征指数资料,经统计分析,建立了预报攀枝花市各县、区的雨季开始期长期预报模式,其预报结果令人满意.     

利用地面气象资料进行福州市空气质量日预报

空气污染预报是建筑在空气污染与气象条件关系的基础之上的。利用福州市1995－1997年地面气象预测资料，运用统计学方法，探讨污染物浓度与气象因子（温度、气压、风、湿度、大气稳定度、降水等）分布规律，建立气象预报指标及统计预报方程，在1999年2－8月进行福州市空气污染物浓度等级试预报。结果表明运用统计模式开展城市空气污染浓度等级预报是切合实际并且可行的。