厦门雷电分布特征及天气类型分析

采用2004～2008年厦门雷电观测和闪电定位资料,分析厦门雷电分布特征,结果表明：厦门雷电活动频繁。对同期相关环流形势和天气系统进行统计,结果表明产生雷闪的天气类型主要有高空槽类、副热带高压类和热带系统类等3类6型。     

不同天气形势下福建省环境空气质量特征研究

该文利用2014年9月~2015年8月福建省9个设区市PM10、PM2.5逐日浓度资料及NCEP/NCAR再分析逐日高度场、风场(垂直方向为17层,分辨率为2.5°×2.5°)资料,分析福建省不同天气形势下的污染物浓度变化特征,并将其应用于环境空气质量预报业务中。得出结论:(1)高空脊、暖区辐合为不利扩散的环流形势,高空脊影响过程中,多个设区市环境空气质量处于轻度污染水平;受暖区辐合影响时,多个设区市环境空气质量处于良的水平,多个时段出现轻度污染事件。(2)高空槽、副热带高压及其边缘、台风及其外围为有利扩散的环流形势,受其影响期间,各设区市环境空气质量处于优良水平。(3)西北气流带、西南气流带、平直西风气流带在不同的季节,其扩散能力不同,各设区市环境空气质量处于良的水平。     

近15a兰州市空气质量变化特征及沙尘天气影响

采用2002-2016年兰州市PM10、SO_2及NO_2质量浓度监测数据、空气质量指数和地面常规气象观测资料,统计分析了兰州市的空气质量变化特征及沙尘天气的影响.结果表明,兰州市空气重污染天数减少,空气质量呈好转趋势,首要污染物仍以PM10为主,其污染天数占总污染天数的89%.较重的空气污染主要出现在11-4月,尤其春季的沙尘天气对空气污染有重要影响.兰州市每3～4 a会出现一个沙尘天气多发年, 3类沙尘天气以浮尘为主;沙尘天气的月、季分布特征明显, 90%以上的沙尘天气出现在春季.沙尘天气的PM10年均质量浓度最高,为非沙尘天气的1.2～5.4倍,平均为2.6倍;沙尘天气的PM2.5年均质量浓度比非沙尘天气高2.4倍, SO_2和NO_2的年均质量浓度差别不大.沙尘天气对兰州市PM10月均质量浓度贡献率较大的月份为3、4月,对PM2.5月均质量浓度贡献率较大的月份则持续至5月. 14 a间3类沙尘天气对PM10日均质量浓度的平均贡献率均为正值,对SO_2和NO_2,除沙尘暴对SO_2的贡献率为正值外,其余均为负值, 2013-2016年浮尘对PM2.5日均质量浓度的平均贡献率为110%,扬沙对PM2.5的平均贡献率为-30%.不同强度的沙尘天气对兰州市空气质量的影响体现在细颗粒物和粗颗粒物上有差异.     

天津市津南区一次持续性污染天气特征及气象条件分析

2018年3月9日～14日天津市津南区出现了一次持续性空气污染过程,利用津南区PM2.5质量浓度观测资料和地面气象要素观测数据,从天气形势和气象要素2方面对此次重污染过程进行分析。结果表明,此次持续性污染过程PM2.5质量浓度达271μg/m3,以细颗粒污染物为主;高空主要为高压脊前偏西风或平直的西风气流,低层受西南风控制;地面位于高压后部或低压前部,西南风不断将污染物从河北中南部向津南区输送。分析认为,高相对湿度、低风速和较低的混合层高度是造成此次持续性污染天气过程的主要气象要素,其中PM2.5质量浓度与混合层高度具有负相关。     

PM2.5简介及福州市PM2.5污染分布特征

该文介绍了PM2.5细粒子污染重要的空气质量指示意义.利用2010年～2011年福州市PM2.5观测资料,分析了福州市细粒子污染的分布状况、主要特征及与气象条件的关系.结果表明:福州市PM2.5年平均浓度接近新标准规定的35ug/m3,污染程度较轻;月平均浓度峰值出现在5月,谷值出现在7月;季节分布高低排序为春季＞冬季＞秋季＞夏季,春季污染最严重,一级超标率达72.7％,夏季最轻;日分布呈单峰型,中午前后浓度最高;PM2.5浓度月季分布特征明显,说明PM2.5浓度变化与天气条件关系密切.     

2014年7月厦门地区异常高温天气分析

2014年7月,厦门地区出现了异常高温天气,市区的高温日数达到7天,岛外同安达到16天,持续的高温天气给市民带来了极大的不便。此次高温天气过程中副热带高压的位置偏南,强度偏强,西脊点位置偏西,是造成高温的一大原因。同时,台风移动过程中的东北下沉气流也是造成此次高温的原因之一。强盛的副热带高压与台风下沉气流的相互交替影响是造成连续高温的主要原因。在气象要素上则表现为云量少、湿度小,偏西风或者东北风持续到午后,都与高温有一定的关系。     

PM2.5变化趋势的联合多重分形分析

PM2.5是造成雾霾天气、降低能见度,影响交通安全的主要因素。首先基于主成分分析法分析得出PM10最能影响PM2.5浓度变化,再利用联合多重分形探究不同城市的PM2.5与PM10之间的关系。从而得出西安市及伦敦市的PM2.5和PM10之间的关系具有一致性,即PM10浓度偏低时PM2.5也偏低,而PM10浓度偏高时PM2.5却偏低。无论PM10浓度如何变化,相对而言,伦敦市PM2.5浓度波动更剧烈些。     

利用信号场作深圳宝安机场的雷暴分类研究

利用深圳宝安机场2001～2010年雷暴观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,运用统计方法研究近10年来雷暴发生的气候特征。利用主成分分析方法提取宝安机场夏季雷暴日500hPa高度信号场共同特征,并根据主成分分析前3个模态归纳出3种易出现雷暴的天气类型:台风型,高空槽、切变线型和副热带高压型;其中近10年来副热带高压型在夏季出现的频次最高。从年际变化来看,高空槽、切变型和台风型都是呈减少趋势,而副热带高压型无明显变化趋势。     

天津蓟县夏季PM_(2.5)污染特征及影响因素

为探究天津蓟县大气细颗粒物(PM2.5)污染特征及气象因素对它的影响,搜集了2013年蓟县PM2.5质量浓度变化资料,对PM2.5污染情况进行了详细分析;并针对夏季典型天气,对PM2.5质量浓度进行监测,结合同步气象数据,运用线性回归及相关性分析方法研究PM2.5质量浓度与气象因素关系.结果表明:蓟县PM2.5质量浓度呈现明显冬高夏低特征,夏季污染超标率达45%,其日变化呈明显双峰型;PM2.5质量浓度受温度、相对湿度、风速、风向、降雨影响显著,与气压无显著关系,能见度随PM2.5质量浓度增大呈现e指数衰减规律.研究结果可为当前的京津冀区域大气污染协同防控提供一定的科学参考.     

上海城乡细颗粒物中碳质、无机和重金属的全组分特征及来源分析

为系统研究我国超大城市上海城乡细颗粒物（PM2.5）的组成特征及来源,本研究于2015年夏季在上海中心城区（普陀区市政大楼）和农村（青浦区淀山湖边）两地进行同步观测,全面分析了两地PM2.5浓度及各种化学组分：水溶性离子（8种）、元素（20种）、有机碳（OC）和元素碳（EC）。结果意外表明,农村站点PM2.5平均质量浓度（43.5±19.8 μg·m-3）高于城区站点（34.8±15.0 μg·m-3）。从化学组分来看,除Ca2+、Mg2+浓度低于城区站外,农村站测得的PM2.5中水溶性离子质量浓度均高于普陀站。二次无机离子（硫酸盐、硝酸盐及铵盐）在两地PM2.5中均占主导地位,贡献超过一半。元素分析表明,燃煤相关排放（以Pb、Hg等为示踪元素）对两地污染贡献均较大,其中城区站点有较显著的道路扬尘和机动车排放影响。观测期间两地同步出现一次PM2.5高浓度污染事件,后向轨迹结合潜在源贡献因子分析（PSCF）表明,本次污染事件可能受浙江北部工业污染物的短距离传输所致。     

合肥市灰霾大气污染特征浅析

根据《灰霾污染日判别标准(试行)》判别标准,合肥市2013年PM10、PM2.5等浓度值及天气统计数据,分析了灰霾天气下,不同PM2.5浓度区间及不同PM2.5/PM10区间的气象特征。在非灰霾天气下,剖析了降水、无降水,能见度5km及无降水,能见度5km且相对湿度95%,主要是有雾或者雾霾混合的天气下的气象特征。得出如下结论:合肥市灰霾天气主要出现在1月和12月,这个期间降水量低,轻微的降水沉降颗粒物效果不明显,风速明显低于非灰霾时期,不利于颗粒物扩散,气压呈增加趋势,增加了大气的温度性,也不利于污染物扩散,导致污染物浓度增加。PM2.5是导致灰霾天气的主要原因。     

南宁市灰霾天气与空气污染物关系分析

根据2010年6月1日至2011年5月31日南宁市的环境监测数据和气象数据,分析南宁市灰霾天气特征,然后通过SPSS软件分析灰霾天气与能见度、颗粒物(PM2.5、PM10)浓度、气态污染物浓度和空气污染指数的关系,探讨南宁市灰霾天气与空气污染物的关系。结果发现,南宁市灰霾天气主要分布在秋、冬两季,PM2.5是直接造成南宁市灰霾天气的主要因子,PM10、SO2、NO2、CO和O3对灰霾天气的发生也有一定影响。PM2.5与PM10相关性最显著,与SO2、NO2相关性较显著,与CO相关性显著,与O3相关性不显著。     

2006号台风"米克拉"过程数值模式预报检验分析

受2020年第6号台风"米克拉"影响,福建南部出现了12级以上阵风和暴雨局部大暴雨天气.该文利用模式预报与地面气象站实况资料,采用平均绝对误差、准确率、空报率和漏报率等统计量对模式产品进行检验评估.结果表明,副热带高压强度变化影响台风移动路径,副高加强西伸对台风西移有指示意义.3h极大风预报误差最小的是GFS模式,整体...     

北京市大气PM2.5的季节特征和空间趋势（英文）

近年来,北京地区雾霾污染事件频发,大气PM2.5污染引起国内外强烈关注.利用北京市35个PM2.5监测站自2012年10月开始发布数据至2013年9月的小时观测数据,对其时空变化特征进行了分析.结果表明:(1)35个站点的平均PM32.5浓度为88.6μg/m;(2)PM2.5浓度与风速等气象要素关系密切,低浓度通常出现在大风天或者大风过后的紧邻时段,重污染天通常风速小,相邻天的PM2.5浓度可相差几倍甚至十倍以上;(3)PM2.5浓度随季节变化较大,1月和6月份较高,4月、8月和11月相对较低;(4)PM2.5浓度随站点类型变化明显,交通环境站点的平均浓度高于城市环境评价站点(可超过10%);(5)北部PM2.5浓度低于东部和南部,而与河北交界的南部和西南地区浓度为全区最高;(6)PM2.5浓度由北到南整体上呈线性增加趋势,每向南10 km,PM2.5平均浓度升高4.6μg/m3(R2=0.89),南部PM2.5平均浓度接近北部2倍;(7)PM2.5平均浓度存在一定的局部变化,但相邻站点变化幅度一般在20%以内.     

2012年8月河南一次暴雨、大暴雨天气过程分析

利用NCEP／NcAR再分析资料、常规观测资料及新一代雷达资料,对2012年8月4—5日河南出现的一次暴雨、大暴雨天气过程进行分析,结果表明,欧亚中高纬两槽一脊的形势、副热带高压的东西带状分布和强大维持、中低纬度双台风的同时存在,为本次暴雨过程提供了有利的环流条件;700hPa等压面上低槽、地面干线和辐合线的长期维持、边界层地形抬升作用、高能区的长时间存在为暴雨的发生和维持提供了不稳定层结、辐合抬升和触发条件;受副热带高压的阻挡,台风‘达维’北上移速缓慢,台风北侧偏东气流与副热带高压南侧偏东气流合并加强及长期维持,为该次暴雨、大暴雨天气提供了充足的水汽条件;边界层的地形作用和600hPa等压面附近的强烈辐合是造成林州1h雨量达到76．5mm的主要原因．     

空气中PM2.5浓度的灰色预测与关联因素分析

2013年1月开始,国内持续的大范围雾霾天气,将PM2.5问题推向了舆论热潮的顶峰.结合武汉市监测点的数据建立灰色预测GM(1,1)模型,并编写VB程序建立GM(1,1)系统,对未来短期PM2.5浓度变化进行预测,弥补了监测过程中缺失的数据.此外,根据武汉市空气质量监测数据和京津冀、上海、广东及全国其他地区的工业废气、粉尘排放量数据进行灰色关联度分析,得出CO,O3,NH3和NH4NO3与PM2.5浓度的相关性较强,从而为进一步研究PM2.5提供科学依据.     

基于时间序列变化的PM_(2.5)质量浓度趋势分析

PM2.5即直径小于2.5 um悬浮于空气中的可吸入颗粒物,被人体吸入后,可直达肺部干扰气体交换。文章利用PM2.5监测网每小时更新的实时数据为依据、实地考察所得的监测站地理环境、天气及其他影响因素,研究了以日、周、月为时间间隔的PM2.5质量浓度变化趋势。结果表明,PM2.5质量浓度变化趋势为冬高夏低、日变化较大、且年质量浓度呈现马鞍形双峰值趋势,是一个具有周期变化的非平稳时间序列。     

集中供暖区大气PM2.5季节动态及其影响因素——以陕西省宝鸡市为例

目的 研究集中供暖区大气PM2.5的现状、动态及其主要影响因素.方法 2012年4月～2013年3月利用E-BAM粒子监测仪连续监测了宝鸡市建成区的大气PM2.5浓度,结合气象因子、燃煤锅炉烟尘排放量和工业生产总值等数据进行分析.结果 宝鸡市大气PM2.5在非供暖期（4月～10月）污染程度较轻,供暖期（11月～翌年3月）污染程度较重;燃煤锅炉烟尘对PM2.5的贡献率约为10.9％;PM2.5浓度与日均湿度正相关,与日均温度、日均大气压负相关.结论 集中供暖区供暖期（11月～翌年3月）是治理PM2.5污染问题的关键期.     

副热带高压影响场区天气研究

采用国家气候中心气候系统诊断预测室74环流指数研究了1950～2005年西太平洋副热带高压的变化规律,发现近50年来副热带高压有增强的趋势,总结了副热带高压影响西昌卫星发射场的影响时间、影响方式和影响程度,分析了副热带高压指数与场区降水的相关性,建立了基于副高指数的场区降水预报方程,建立了副热带高压影响场区天气模型,给出了每种类型的经典特征、关键区和预报着眼点,在发射任务中得到良好的应用.     

汽车尾气PM2.5对人体健康危害的处理措施

随着汽车保有量的快速增长,严重的雾霾天气和PM2.5出现,对人体健康和生存环境存在巨大危害,导致人们对PM2.5污染和人体健康非常关注,因此,对于日前我国汽车排放现状、PM2.5的来源及对人体的影响,结合国内外环境污染控制措施,围绕在用车排放、提高机动车用油质量等方面提出有效控制汽车排放污染控制对策和人体健康防护措施.