2020年1月大气环流和天气分析

2016年1月大气环流主要特征为：北半球极涡呈偶极型分布,东亚大槽位置较常年同期偏东偏北,强度偏弱。1月,全国平均降水量为23.3 mm,较常年同期（13.2 mm）偏多77%,为1961年以来历史同期第二多。1月,全国平均气温为-3.6℃,较常年同期（-5.0℃）偏高1.4℃,月内冷空气较弱,我国中东部雾 霾天气频发,共有三次大范围持续性雾 霾过程,分别为1月3—5日、16—18日和22—28日。此外,月内共有四次降水过程。     

成都地区雾的气候时空特征及其与近年空气质量的关系

利用成都市1980—2021年14个国家气象站的雾日、平均气温、最低气温、相对湿度等观测资料,结合PM_2.5、PM₁₀、NO₂及SO₂等环境监测以及人口数据,对成都地区雾的气候特征及其与城市化进程、空气质量的关系进行分析。结果表明：成都地区雾日气候分布呈现中心最多、东部次之、西北部最少的区域特征;冬季最多,秋季次之,夏季最少的季节特征。且雾日整体呈下降趋势,中心地区雾日的年际变化较大。雾日数与相对湿度、气温、城市化进展密切相关。成都的发展变迁导致了各地区雾日突变年的不同,西部比东部发展更早,因而雾日突变年西部早于东部。大雾影响下,成都地区更容易出现PM_2.5污染。近年来,成都地区雾日越多,空气污染物浓度就会越大,尤其是PM_2.5浓度增大最为显著。     

超声速气流触发过冷水雾核化的机制研究

本文对超声速气流触发过冷水雾核化的机制进行了实验研究，对影响冰晶产生的各种气流参数进行了细致测量。实验结果表明超声速气流的快速绝热膨胀的冷却作用是促使大量冰晶产生的确切机制、高速运动气体与环境静止空气的剪切混合作用以及边界层的涡旋冷却作用对冰晶产生亦起着不可轻视的作用。实验测得单位质量空气的成冰率为1011～1012个／克。用高纯度氮气代替空气得到类似结果。     

2006—2010年泾河站日照时数分析

利用泾河、西安、高陵站2006—2010年气象月报表资料,对影响日照的云量、大雾、轻雾、霾、降水等气象要素统计分析。结果表明:在同样的天气背景下,泾河站的日照时数均比西安、高陵偏少,造成这一现象的主要原因与其所处的地理位置有较大关系,泾河站地处泾河工业园区,南北紧邻渭河、泾河两大河流,同时又是城市建设大开发、大发展时期,比西安、高陵雾、霾日数明显偏多,造成日照时数偏少。
 

     

2022年1月大气环流和天气分析

2022年1月大气环流的主要特征是:北半球极涡呈偶极型,东亚大槽位置偏东,南支槽显著偏强.全国平均降水量为18.2 mm,比常年同期(14.5 mm)偏多25.5％.月内我国出现了2次大范围雨雪冰冻过程,影响范围广、降雪量大、雨雪相态转换复杂,江西、湖南、重庆、四川、云南、西藏等地遭受低温雨雪冰冻灾害影响.月内冷空气活...     

2020年11月大气环流和天气分析

2020年11月大气环流的主要特征为:北半球极涡呈偶极分布,环流呈三波型,东亚大槽偏弱,南支槽偏弱,西太平洋副热带高压偏西偏强.全国平均降水量为16.9 mm,比常年同期(19.0 mm)偏少11％,月内17-19 日出现了一次强雨雪天气过程,湖北恩施建始县和辽宁丹东出现大暴雨,黑龙江牡丹江、鸡西和七台河、内蒙古通辽和...     

一次山地浓雾的三维数值研究

利用非静力平衡中尺度数值模式MM5v3对发生在2001年3月7—8日的南岭山地浓雾进行数值研究,结合外场综合观测资料,分析浓雾的发生、发展和消散机制。结果表明,在大范围的主体层状云系到来之前,低层的偏南暖湿气流沿山坡爬升冷却凝结形成爬坡雾,提早了地面浓雾出现的时间;大范围层状云系在山头接地形成了地面的浓雾。随后锋面逆温促进了低云和浓雾的长期维持与发展。模拟雾的强度、出现时间、含水量和温度、湿度随时间的演变与实测基本吻合。表明了中尺度模式预报山地浓雾的潜在能力。     

重庆雾的特点及其变化分析

利用重庆市沙坪坝195l一2001年的资料，对重庆市区雾的生消时间、持续时间、能见度等主要特征变量及其相对湿度，温度差等相关气象要素做了较为全面的分析，认为城市热岛效应可能是造成重庆主城区雾日数减少的重要原因之一。     

雾的标准化危险性指数计算方法及其应用

在有雾的天气下经常发生几百辆车连续追尾碰撞的恶性交通事故,因此为了做好交通安全工作有必要开展雾的风险分析研究。在考虑雾的出现频率、持续时间和能见度3个参数的基础上,通过改进雾的危险性指数（FHI）方法,得出了适合我国气象标准的雾的标准化危险性指数(NFHI)的计算方法。为了使危险性指数适应雾的数值预报产品的应用,进一步改进了雾的标准化危险性指数的形式,提出了适合数值预测模式的雾的标准化危险性指数。最后结合京津塘高速公路沿线5个国家气象站36 a的雾的观测数据,利用NFI方法计算得出了4个季节的雾的危险性等级,并使用数值预报结果计算了不同地点的雾的标准化危险性指数。利用该指数计算方法可以通过比较不同路径危险性的大小进行最佳路径的选择,为交通安全提供科学参考。     

Size Distributions and Elemental Compositions of Particulate Matter on Clear, Hazy and Foggy days in Beijing, China

Total suspended particulates(TSP)samples were collected using low pressure impactors(Andersen Series 20-800,USA)on typical clear,hazy and foggy days in Beijing in order to investigate the characteristics of size distributions and elemental compositions of particulate matter(PM)in different weather conditions. The concentrations of sixteen elements,including Na,Mg,Al,K,Ca,Mn,Fe,Ni,Cu,Zn,As,Se,Cd,Ba,Tl and Pb were detected using inductively coupled plasma mass spectrometry(ICP-MS).The results showed that Ca,Al,Fe,Mg and Ba on foggy days were 2.0-2.6 times higher than on clear days,and 2.3-2.9 times higher than on hazy days.Concentrations of Cu,Zn,As,Se and Pb on foggy days were 163.5,1186.7,65.9,32.0 and 708.2 ng m-3,respectively,in fine particles,and 68.1,289.5,19.8,1.6 and 103.8 ng m-3,respectively,in coarse particles.This was 1.0-8.4 times higher and 1.4-7.4 times higher than on clear and hazy days,respectively.It is then shown that Mg,Al,Fe,Ca and Ba were mainly associated with coarse particles,peaking at 4.7-5.8μm;that Cd,Se,Zn,As,Tl and Pb were most dominant in fine particles,peaking at 0.43-1.1μm;and that Na,K,Ni,Cu and Mn had a multi-mode distribution,with peaks at 0.43-1.1μm and 4.7-5.8μm.The enrichment factors indicated that coal combustion along with vehicle and industry emissions may be the main sources of pollution elements.