2008年秋季珠江三角洲污染气象分析

利用2008年10月15日至11月20日珠江三角洲从化、广州、开平三地的加强观测资料,分析了加强观测期间珠江三角洲的污染气象特征.结果表明,观测期间,造成珠江三角洲空气污染的天气形势可分为冷锋前部型、高压底部型、高压脊控制型3类.冷锋前部型易造成珠江三角洲中部和东北部污染;高压底部型易造成珠江三角洲西南部污染;高压脊控制型易造成珠江三角洲局地性污染.珠江三角洲城市群污染与盛行东北风且日平均风速小于2m/s有密切关系,大部分时间珠江三角洲西南部出现污染,是由于污染物沿着主导风向输送并累积造成.     

珠江三角洲区域空气质量的时空变化特征

利用2006-2012年粤港区域空气质量监控网的区域空气质量指数(RAQI)资料和珠江三角洲地区(珠三角地区)同期的地面气象资料,研究了珠三角地区RAQI时空分布特征,还结合相关性分析和风场分析等方法探讨了珠江三角洲不同城市之间污染物输送的影响。结果表明:珠江三角洲大部分城市区域空气质量近年来呈现出显著的改善趋势,但是广州、佛山和东莞的污染日数,依然保持在较高的水平;污染物输送在不同城市之间影响非常显著,下风向地区易受上风向地区污染物输送影响,尤其肇庆、中山、江门和惠州受上风向影响非常显著,佛山和东莞则影响不显著;珠三角造成污染天气的天气形势中,高压脊控制型和高压底部型较多,槽前脊后型等其他类型则相对较少。     

气象因子对北京一次重污染天气过程影响研究

文章利用空气质量和气象要素小时观测数据,详细分析了一次典型大气污染过程前后空气质量和主要气象因子的变化特征,探讨了气象因子对大气环境的影响,研究结果表明:北京地区的大气污染呈"缓慢积累、快速清除"的时间变化特点,其中积累过程可持续多天,而清除过程只需数个小时。大气本底站点和城市站点的污染物浓度变化趋势总体一致,但本底站点的浓度峰值和污染程度明显低于城市站点。在污染积累阶段,风速明显偏小,初始风向为西南风,此后逐渐转为东北风,相对湿度逐渐增加,日最大混合层厚度则有所下降;而在污染快速清除阶段,气象要素的变化则相反,风速明显增大,风向多为西北风,相对湿度显著下降,日最大混合层厚度有明显抬升。检验了污染过程前后风速、相对湿度与PM2.5质量浓度间的相关关系,其中风速与PM2.5质量浓度呈指数相关,R2达到0.621 6,相对湿度与PM2.5质量浓度呈线性相关,R2达到0.809 7,均通过了显著性水平为0.01的相关性检验,表明在大气污染过程中气象因子对大气环境的影响十分明显。     

西宁市大气重金属污染与气象因子分析

主要收集了西宁市2016年1月至12月5个重金属Pb、Cd、Cr、Hg、As的浓度数据,以及同时间段内的风向、风速、温度和相对湿度4个气象因子的实测数据,通过确定各季节的主要风向结合污染系数玫瑰图,明确了该地区不同季节风向对重金属污染物浓度扩散方向的影响。再利用SPSS22.0统计分析软件对该市重金属数据与同时段的气象中风速、气温、相对湿度的数据进行相关性分析,结果表明,风速对于各个重金属因子浓度的影响均非常显著,之间的相关性较强,可视为大气重金属污染的主要影响因子。     

珠江三角洲典型灰霾过程的边界层特征

2014年1月初珠江三角洲(以下简称珠三角)地区出现严重的灰霾天气.利用广东省城市空气质量资料、中国气象局番禺大气成分站逐时PM10、PM2.5、PM1以及能见度数据、广东省946个自动站风向风速数据、广州基本站风向风速数据、2013~2014年东莞佛山大气边界层观测试验资料等,研究了珠三角2014年1月1~8日典型灰霾过程的边界层特征.结果表明:大陆冷高压变性出海是这次灰霾过程发生的主要天气系统.其使得珠三角地区受静稳天气控制,造成微风或静风状况以及低的边界层和逆温结构;6日珠三角主要城市空气质量呈现不同的变化,其原因主要是区域内风向的变化,5日上午珠三角为弱的偏北风,整个珠三角都为灰霾天气,而5日下午风向由偏北风转为偏南风,珠三角东南部地区空气质量改善,北部(内陆)地区的空气质量恶化;后向轨迹分析发现所有气流呈明显下沉作用,且5日20:00的后向轨迹簇来自陆面,6日20:00的后向轨迹簇来自海面,两者对珠三角的空气质量具有不同的影响.     

街道峡谷对近地层风场影响的观测和模拟分析

城市街道峡谷结构对近地面边界层的风场环流等气象要素具有重要影响,可导致城市局地空气污染分布发生变化.随着城市化发展及城市空气质量变化,街道峡谷的城市空气污染影响日益突出,分析街道峡谷内部风场成为认识和治理我国城市空气污染的一条重要途径.鉴于目前我国鲜有城市街道尺度大气边界层精细气象观测研究,本文分析了美国俄克拉荷马大学的街道峡谷精细气象观测数据及其FLUENT模拟.结果表明:街道峡谷内风场结构变化依赖大气背景风向,当背景风向平行于街道峡谷走向时,街谷两岸风速几乎没有差异,而在背景风向垂直于街道峡谷走向时,由于高空风进入街谷形成的涡旋气流对街道峡谷风场有补充作用,峡谷两侧中层高度风场差异变大,风速差值大约为0.5 m·s~(-1),且街道峡谷两岸风速差异得到了FLUENT模式的验证,但模式对迎风岸的风速模拟存在高估,模拟的中层高度处两岸风速差值为1.6 m·s~(-1).观测资料分析揭示大气边界层稳定度条件对街道峡谷内风场分布也有很大影响,中性稳定条件下街道峡谷两岸近地层风速差异最大,输送进入峡谷空间的风速增量比原峡谷内风速大约高1倍,其它稳定度条件下街谷两岸风速差异被削弱.     

不同天气系统影响下广东省酸雨特征对比分析 ——气象场数值模拟

运用WRF模式对3种不同天气系统(冷锋,低压槽以及台风)造成的广东省酸雨个例进行数值模拟,结合实际测站资料对酸雨分布特征及影响酸雨过程的风场、湿度场以及温度场进行分析.结果表明个例中酸雨主要分布在珠江三角洲区域以及重工业区韶关.不同天气系统影响下的降水酸度略有不同,台风个例降水pH值最高(5.81),其后依次为低压槽降水(5.60)及冷锋降水(5.40). 冷锋降水个例中酸雨的分布及变化主要受风速,风向,相对湿度及逆温的影响,低压槽和台风降水个例中的酸雨分布及变化主要受降水量和风速的影响.风速和降水量的增加有利于缓解降水的酸度,而逆温层的存在及不同风向的辐合作用有利于降水酸度的增加.     

珠江三角洲城市间空气污染的相互影响

以2002年源排放清单、气象资料和空气质量观测资料为基础,利用CALPUFF模拟系统,通过数值模拟及对排放源现状分析,揭示了珠江三角洲内城市之间污染物相互输送的特点和规律,分析了不同城市空气污染影响因素的差异,定量给出了珠江三角洲城市间空气污染的相互影响和相互贡献.结果表明,珠江三角洲城市间污染相互作用显著,其中广州是最典型的与周边发生显著相互作用的城市之一.     

风速及风向对城市热岛强度的影响研究

为研究气象参数风对城市热岛效应影响,利用2008—2013年长沙气象局提供的相关气象数据,采用统计方法,首次研究了风速和风向对热岛强度分布规律的影响。结果表明:长沙热岛效应主要发生在晚间;热岛强度值随风速的增大而降低;处于顺风方向上的南北方向,两者热岛强度的差值随风速的增大而逐渐减少;处于与风向垂直方向上的东西方向,两者热岛强度的差值不受风速大小的影响。气象参数风对城市热岛强度和空间分布影响显著。     

台风过程珠江三角洲边界层特征及其对空气质量的影响

利用2006年7月珠江三角洲南北向3个点为期1个月的小球测风、低空探空资料及9个地面气象站逐时风向、风速资料,通过计算和分析风、温梯度资料,研究了台风过程珠江三角洲边界层特征及其对珠江三角洲地区空气质量的影响,重点分析了台风下沉气流影响导致灰霾天气期间的边界层结构.结果表明,2006年7月珠江三角洲地区空气质量主要受2个台风过程影响,当台风中心位于粤东及福建以东海域时,台风外围的下沉气流会对珠江三角洲地区的空气质量产生强烈影响,出现灰霾天气.在台风登陆前出现灰霾日时,珠江三角洲被均压场所控制,大部分区域为静小风,沿海地区会出现局地的海陆风,边界层风速较小.在200~500m低空会出现逆温层,同时最大混合层高度迅速下降到不足500m.     

京津唐地区臭氧时空分布特征与气象因子的关联性研究

京津唐地区随着经济的快速发展和城市化的不断推进,臭氧污染呈现加重的趋势,深入了解臭氧浓度时空变化特征及其变化驱动机制是采取科学有效防控措施的前提和基础.本研究针对京津唐地区近地面臭氧浓度快速增加的2016年,利用卫星遥感反演数据、地面每小时监测数据及气象观测资料,分析探讨了近地面臭氧浓度时空分布及与温度、压强、蒸发量、风（风速和风向）等气象要素的耦合关联关系.结果表明：京津唐地区近地面臭氧浓度每日7：00左右最低,午后达到最高;夏季臭氧浓度最高,且略有分区差异（北京呈现单峰型,6月臭氧浓度最高,天津和唐山呈双峰型,峰值分别出现在6月和9月）,冬季浓度最低,12月达到最低值.全区各季节浓度空间分布趋势较为一致,均呈现从西北向东南逐渐降低的趋势.影响京津唐地区近地面臭氧浓度的首要气象要素为温度,二者呈较大的正相关性,臭氧浓度与近地面压强存在一定的负相关性,而与蒸发量具有较小的正相关性,与风速、风向的相关性较为复杂,表现出明显的地区和风向差异性（在偏南风和强风条件下较易出现高浓度臭氧）,全年臭氧浓度与风速相关系数极低,呈不相关.全区分区（建成区与非建成区）近地面臭氧浓度与温度、压强、蒸发量、风速等的关联相关特性,虽然北京、天津和唐山各略有差异但基本一致.在不同气象要素分级组合协同条件下,臭氧浓度与温度、风速的相关性明显显著于其与蒸发量、压强的相关性,且存在在高压、较低蒸发量的气象条件下,臭氧浓度与温度的相关性随风速的增强（或减弱）而降低（或增强）,与风速的相关性随温度的升高（或降低）而减弱（或增强）的普遍现象;对于压强和蒸发量而言,臭氧浓度与二者的相关性普遍相对较低,且趋势特征不明显.     

沈阳城市化进程对大气边界层影响研究

利用沈阳气象站2000-2010年高空观测数据,统计分析了各年探空温度和风速曲线,还依据统计得到的中性层结风速廓线资料,利用莫宁-奥布霍夫相似理论计算了下垫面的空气动力学参数,综合研究了沈阳城市化进程对大气边界层的影响。结果表明:(1)随着城市化进程的发展,地面平均温度呈逐年升高的趋势,但升温幅度很小;高层温度也有增加的趋势,增温幅度很小。(2)垂直温度递减率有增加的趋势,这表示城市化程度的发展对边界层的影响也是显著的。(3)由于下垫面城市化程度的提高,在不同高度上风速都有不同程度的减小的趋势。(4)摩擦速度逐年增加,对风速的消减作用逐渐增强;粗糙度逐年增高和零平面位移逐年增大,可见沈阳下垫面城市化的程度逐年增加。     

青海省东部农业区参考作物蒸散量的变化及对气象因子的敏感性分析

使用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了青海省东部农业区7个气象代表站的逐日参考作物蒸散量(ET₀),运用多窗谱方法(MTM)对青海省东部代表站的ET₀的变化周期进行了分析,同时,分析了影响ET₀的主要气象要素的变化趋势,运用基于偏导数的敏感系数法分析了生长季ET₀对气温、日照时数、相对湿度、风速的敏感性,结果表明,青海省东部农业区的7个站点有比较一致的19.23~22.22 a的周期;整个东部农业区的气温(最高温度、最低温度、平均温度)呈明显的上升趋势,日照时数、风速、相对湿度则随纬度的变化而趋势不同,北纬36°以南的两个站日照时数、风速均有增加的趋势,相对湿度则减小,以北的5个站则呈相反的变化;ET₀对日照时数最为敏感,其次是气温、相对湿度和风速;敏感系数在整个生长季随气象因子的变化而变化,日照时数敏感系数呈波动状,最大值出现在4月,最小值出现在9月,气温敏感系数呈现单峰型变化,最大值出现在7月,风速敏感系数则呈单谷型变化,最小值出现在7月。     

自动气象站非规范算法对风观测数据质量的影响

目的弄清非规范算法对风观测数据质量的影响程度。方法采用规范方法和二种非规范方法同时统计长期正常采集的风向风速数据,统计每月16位风向的极大风速及其对应的风向和时间、最大风速及其对应的风向和时间、2 min平均风速、10 min平均风速、含静风的风向频率等参数,并绘制相应参数的风玫瑰图,比较不同算法、相同参数的风玫瑰图,探讨算法间的误差。结果风速简单滑动平均法、风向矢量滑动平均法对16位风向上极大风速、最大风速、10 min平均风速的统计结果与规范方法很接近,而风向、风速简单滑动平均法对上述5种参数的统计结果与规范方法都有很大差异。结论自动气象站非规范算法会降低风观测数据质量,加强自动气象站供货商资质管理是提高气象观测数据质量的基本保障。     

城市街道汽车污染扩散规律模拟研究

如何简单而准确地模拟城市街区污染的扩散规律,对于城市汽车污染控制决策具有重要的意义,从大量实测数据,分析了风速风向等影响街道峡谷污染物扩散的主要因素,采用丹麦开发的街道峡谷模式ＯＳＰＭ,对汽车污染扩散规律进行模拟研究。与北京实测数据对比结果表明,该模式较好地模拟昼间风速风向对街道峡保内汽车污染扩散的影响,比较准确地反映了峡保中流场的主要特征,以及汽车排放污染物的扩散规律,污染物浓度与风速的倒数摈心     

海面风矢量对不同极化状态海表面亮温的遥感影响研究

本文从海面风矢量与不同极化状态下海表面亮温参数的关系入手,利用2014年5月1日西北太平洋区域Windsat卫星L2风场数据和SMOS（Soil Moisture and Ocean Salinity）卫星L1C数据,定量分析了风速和风向对亮温的影响。研究结果表明:海表面亮温的变化,风速大于风向的影响;V极化状态下垂直亮温对风速、风向的敏感性最强,Stokes2亮温参数对风速的敏感性最低,20°风向变化对Stokes1亮温参数敏感性最低;海面亮温在3级风速内和0°~150°风向区间受风场影响变化较小,亮温波动显著区域主要集中在6级风速以上和300°~360°风向区间。     

天津市郊区冬季大气边界层风、温场结构与特征

利用天津市郊区探空观测资料,对该地区冬季大气边界层内的风场、温度场结构与特征进行研究.结果表明,测试期间风向随着高度增加呈顺时针旋转, 由东风、东南风逐渐右转,转为西南风、西风,遵循Eckman螺线的规律;不同高度层风速日变化规律不同.一般来说,在较低高度风速白天变大,夜晚变小,而较高处则相反;接地逆温大约在20:00开始生成,随着时间的增加,逆温逐渐加强,平均逆温厚度在02:00达到最大值;混合层高度在早晨厚度较薄,午后混合层厚度较厚,有利于污染物的扩散;天津市市区10m和100m高度层风速的日变化规律与郊区相同,200m高度层风速日变化规律不同;市区与郊区相比,不同高度层风速随着时间起伏变化较小.     

甘肃省1960—2008年潜在蒸散量时空变化及其影响因子

基于甘肃省27个气象站点1960—2008年逐日气温、 降水、 风速、 日照时数、 太阳总辐射和相对湿度数据,应用Penman-Monteith模型和Kriging插值法,分析其潜在蒸散量的时空变化及其影响因子。结果表明:近49 a来,甘肃省不同气候区年均潜在蒸散量变化除河西走廊外均呈上升趋势,并以甘南高寒湿润区上升最显著,变化率为10.36 mm/10 a(α=0.001);在四季变化中,夏季最大,春秋次之,冬季最小,各气候区变化趋势有别。潜在蒸散量空间差异显著,表现为自西北向东南递减,且甘南高原最小,河西暖温带最大。河西、 陇南、 陇中、 甘南及祁连山区年均潜在蒸散量分别与平均风速、 太阳总辐射和最高气温正相关最显著,典型站点与之一致,且辐射项主要受太阳辐射影响,动力项主要受风速影响。     

街道峡谷内超细颗粒数浓度和粒径分布特征试验研究

测试研究了街道峡谷内4个不同高度处10～487 nm粒径范围内颗粒的数浓度及粒径分布,根据特定条件下的测量结果,得到不同高度处颗粒数浓度粒径分布均呈包含2～3个峰的对数正态分布;一定高度范围内（15～20 m）,随高度增加, 核模态数浓度显著降低,其峰值粒径向大粒子方向偏移,积聚模态数浓度和粒径分布变化不如核模显著;随高度继续增大,颗粒数浓度和粒径分布无显著变化.同时对不同测点的PM_2.5和CO的浓度进行了测试,得到总颗粒数、总颗粒体积、CO和PM_2.5浓度垂直方向多呈幂函数递减规律分布.受环境风速风向影响,测试Ⅰ（高风速,递升型街道峡谷）时总颗粒体积、PM_2.5和CO浓度均低于测试Ⅱ（低风速,风向平行于街道峡谷）时,测试Ⅰ时总颗粒数、总颗粒体积、PM_2.5和CO浓度的垂直衰减率均低于测试Ⅱ时;无论递升型街道峡谷或风向平行于街道峡谷,总颗粒数浓度垂直衰减率均大于同期CO和PM_2.5的垂直衰减率,表明总颗粒数浓度除了受环境空气的稀释作用影响外,同时还受到沉降或凝并等作用的影响.     

广州市大气TSP浓度变化及其与气象因子的关系

利用实地监测大气TSP浓度和局地气象数据,研究了2005年至2006年广州市不同功能区大气TSP浓度变化及其与气象因子的关系。结果表明,工业区大气TSP月平均浓度0.273mg/m3最高,显著高于交通繁忙区的0.207mg/m3;极显著高于商业区的0.180mg/m3、社区的0.155mg/m3和对照郊区的0.142mg/m3。研究显示,广州市大气TSP污染仍然比较严重。广州市大气TSP浓度与降雨呈现负相关性,与温度呈极显著的负相关性,与相对湿度呈显著的负相关性,与风速呈负相关性,与风向的相关性不明显。各功能区大气TSP浓度与局地气象因子也存在类似的规律。