江苏副高型强对流天气特征及环境参数分析

副热带高压控制下的强对流天气常常漏报和错报。为了提高此类天气的预报准确率,利用2007—2016年常规地面和高空观测资料以及地面区域自动站资料,运用统计分析方法,对苏南地区56例副高型强对流的天气特征和环境参数特征进行分析。结果表明:副高型强对流主要有短时强降水、雷暴大风、冰雹雷暴大风和强降水混合型,其中混合型出现频率最高(66%),雨强在30～79.9 mm/h的短时强降水频率(68%)最高,雷暴大风的风力多为8～9级(61%);强对流触发时间峰值在12:00—14:00时。静力稳定度方面,850与500 hPa的温差ΔT_(85)和沙氏指数S_I的中位值分别为25℃和-1℃左右,3种类型强对流的差异不大;混合型强对流的对流有效位能C_(APE)的中位值(2 510 J/kg),远大于短时强降水(1 570 J/kg)和雷暴大风(1 220 J/kg);而对流抑制有效位能C_(IN)的中位值则是雷暴大风(160 J/kg)的最高。3种类型强对流低层水汽条件相似,1 000 hPa露点T_d的中位值均在25℃左右;水汽条件差异主要在中层,中层大气越干、露点垂直递减率越大,越利于雷暴大风的发生,反之,则利于短时强降水的发生,混合型强对流介于两者。K指数的中位值,雷暴大风(32℃)、混合型(34℃)到短时强降水(36℃)是逐渐增大的。自由对流高度L_(FC)和抬升凝结高度T_(CL),雷暴大风的25%值分别为650、910 hPa,远小于短时强降水的900、970 hPa,混合型强对流则位于两者。差异明显的环境参数,对副高型强对流天气的分类预报有一定的指导意义。     

南通酸雨变化特征及影响因素分析

利用2007年4月～2018年10月南通地区3个酸雨观测站的观测资料,分析南通地区年、季、月变化特征及12年平均酸雨变化规律,利用酸雨观测的长期资料进一步统计分析酸雨发生与气象因子的关系,并结合南通环境监测站监测的大气污染物排放数据形成进行初步归因探讨分析。结果表明：南通地区吕四、南通、如皋酸雨观测站都有酸雨出现,出现的频率都在50%以上。吕四站的(强)酸雨概率大于其他2个站;pH值也是最低的。由年平均降水pH值及(强)酸雨频率分析显示,2008年前后3个站酸雨达到最强,2014年之后,降水的酸性程度在减小,酸雨率在降低。夏季和秋季降水受污染程度较冬季和春季轻,吕四站冬季降水甚至达到强酸雨污染程度。南通地区3个站pH值都是随着降水等级的增加,呈现先下降后上升的波动趋势。3个站的电导率均是随日降水量的增加而明显降低,可以看出降水量的大小会影响降水的电导率。从主导风向对比降水pH值、酸雨频率,吕四站酸雨污染程度高于南通站和如皋站;吕四站和南通站出现酸雨概率最多的为东南风,如皋站出现酸雨的频率最多的为东北偏东风。分析2017年全年南通站降水当日的降水pH值跟当日SO2、NO2、PM10和PM2.5均呈较明显的负相关关系,说明降水当天大气污染越严重,降水酸度越强。由南通地区酸雨的变化趋势,也能说明跟近年SO2、NO2等大气污染物排放量明显在减少。     

南通市大气污染物浓度变化特征及其与气象因素的关系

为了厘清南通市大气污染浓度的变化情况以及与气象因素之间存在的关系,分析南通市大气污染物潜在的输送来源。文章利用南通市2018年全年大气污染物资料和同期气象观测要素资料,对SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5污染物的时、日、月、季浓度变化规律及其与气象因素之间的关系进行分析,并结合南通市2次重污染天气过程,使用后向轨迹模式HYSPLIT4分析南通市大气污染物的主要来源。结果表明：SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5浓度均呈现夏季最低,其次是秋季,冬、春季浓度最高,O3浓度呈现明显春、夏季高于秋、冬季。SO2、NO2、CO、O3年平均排放量均较低。一天当中不同时间段,气象因素影响情况不同导致污染物的浓度不同。O3浓度变化跟NO2浓度变化呈明显负相关性。O3污染最高的天气,一般是气压较低,能见度较好的晴朗天气。而研究发现,PM2.5在气温较低、湿度高、气压高、日降水量较小、能见度低且风速较小的气象条件下,污染浓度更容易升高。NO2在低温高湿,气压高且风速较小的气象条件下时跟容易堆积。NO2、CO、O3与6种常规气象要素均存在显著相关性。O3跟气象要素之间相关性关系正好与其他5种污染物相反(湿度除外)。通过两次重污染天气过程的后向轨迹分析,南通市大气污染物来源既有西北和偏北气流的长距离输送,也有偏西和偏南气流的区域性源。