空气质量数值模式预报中资料同化的初步研究

利用嵌套网格空气质量预报模式,在对上海市环境监测中心提供的观测数据进行必要的质量控制后,采用最优插值方法对可吸入颗粒物(PM10)、二氧化氮(NO2)和二氧化硫(SO2)进行资料同化。选取2004年8月1～20日做作逐日同化试验的结果表明,无论是PM10、NO2还是SO2,其同化偏差平均值均在20μg.m-3以下,比同化前减少了至少50%;3种污染物的同化偏差小于其未同化偏差的天数均在16天以上。在大气清洁和污染两种情况下,对PM10分别作10天的同化试验表明,同化后的均方根误差均小于同化之前。此同化方法能利用观测数据较好地修正空气质量模式预报场,从而为模式提供与实际更加接近的初始场。     

商丘市空气质量统计预报方法

利用商丘市2002年5月24日～2003年9月23日的空气污染浓度资料和同期气象观测资料,分析了商丘市空气质量的时间分布规律及影响商丘市空气中PM10、SO2和NO2浓度的气象因子,并用多元线性回归方法建立了商丘市空气质量预报方程.     

奥帆赛期间青岛空气质量与气象条件关系的分析和模拟

通过2002—2008年8月9—23日青岛城区8个空气质量监测资料和青岛气象台观测资料的分析表明,青岛市2007和2008年的空气质量都达到优良的标准,主要污染物为总悬浮颗粒物(PM10);空气质量与风向、风速、降水等气象条件的关系较密切;最后利用城市小区尺度模式(USDSM1.0)来模拟在不同背景风场下区域内大气污染物的扩散与输送。     

2015-2016年贵港市空气污染与天气形势的关系

利用2015—2016年贵港市空气自动监测站空气质量指数、首要污染物等数据及贵港国家气象观测站的常规气象观测资料(风速、湿度、气温等),分析了贵港市2015—2016年空气质量概况及相关气象因子,进而利用合成分析方法对贵港市在不同季节出现不同级别空气污染的天气形势变化进行了分析。分析结果表明:贵港市的首要污染物为PM_(2.5)和PM_(10),其中12月、1—2月为贵港市空气污染最严重的月份。各气象要素与空气质量指数相关性较强,风速、气温、降水等气象条件对贵港市的空气质量影响显著。在春、秋、冬季,冷空气南下影响贵港市,500 hPa为持续的下沉运动且850 hPa相对湿度较低及850hPa由北风转为南风且风速较小时,贵港市极易出现轻度污染以上的天气;当云南一带有南支槽活动时,贵港市易出现重度污染天气。夏季影响贵港市空气质量的主要因素则是热带气旋移动至江苏、浙江一带时,热带气旋的外围下沉气流导致贵港市出现持续下沉运动。此时,受副热带高压系统或者其他天气系统影响,850 hPa风向出现明显转折时,应考虑贵港市出现轻度污染的天气现象。     

气象因子对太原地区空气质量的影响研究

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。     

广东省人工影响天气改善空气质量作业方案设计

论述了国内目前开展人工增雨改善空气质量的进展，分析了广东省开展人工增雨降低灰霾污染的基础条件和天气形势，认为从理论上通过人工增雨减少雾霾，改善空气质量具有一定的可行性。设计了广东省人工增雨改善空气质量的流程，提出依据云模式、区域空气质量模式和地面环境气象监测等多种平台制定作业内容和方案，并进行效果评估。     

冬季采暖优化对北京地区空气质量的影响

空气污染能够影响人体健康、交通运输、农业生产等,会对国家经济造成损失.多年来,北京一直是空气污染严重地区,而冬季燃煤采暖是一个重要的原因.2016～2017年,北京大力优化采暖的能源结构,旨在改善空气质量.本文通过分析5个位于北京不同区域的空气质量监测站的PM2.5、PM10、SO2、 NO2和CO污染物浓度,对比了2...