太原地区灰霾天气特征及影响因子分析

利用2008~2012年太原常规地面气象观测资料、高空探测资料和大气污染物观测资料,对主要天气形势、典型气象要素以及空气污染状况下灰霾天气特征及形成机制进行了综合分析。结果表明:1)太原地区灰霾出现频率存在明显的季节变化,冬半年灰霾出现天数占全年的65.7%;一天中08:00(北京时间,下同)至13:00发生灰霾的频率较高。2)霾日静风频率较高,主导风向为偏东南风;重度灰霾天气出现时相对湿度较高。3)霾日的大气稳定度主要表现为稳定类;霾日平均混合层高度比非霾日低约100 m;08:00逆温出现次数高于20:00,霾时平均逆温强度和厚度高于非霾时。4)高压类型天气形势对灰霾的产生有重要影响,低压天气形势下较少出现灰霾天气。5)可吸入颗粒物、SO2和NO2浓度在非霾日比霾日分别下降32.6%、48.6%、21.7%;随着灰霾等级的增加,SO2和可吸入颗粒物的浓度有显著的增加。6)灰霾天气下到达地面的太阳辐射强度明显减弱,日照时数明显减少。     

四川霾时空分布及气象要素分析

选取2016~2019年四川地区156个站点的逐时能见度、相对湿度和温度资料,分析了霾的时空变化和对应的大气参数值变化特征。结果表明:四川地区霾天气的空间分布差异显著,川西高原和攀西地区发生较少,盆地发生较多。从季节变化来看,霾天气在冬季多发,春秋季次之,夏季最少。从日变化来看,霾在白天的发生次数远高于夜间,11~21时为高发阶段,03~08时为低发阶段;10~12时成霾最多,01~07时和23时成霾较少;20时和23时消霾最多,06~09时消霾最少;90%的霾在8 h内消散。结合气象要素分析,霾发生次数在气温介于7~14℃时最多;根据能见度划分的轻微霾和轻度霾发生次数较多,重度霾发生次数较少;霾发生次数在相对湿度介于2%~33%时最低,在其介于34%~79%时随相对湿度的增大而增加。      

武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报

武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM2.5浓度阈值为70 μg/m3,湿情景下该阈值为18—55 μg/m3。当PM2.5质量浓度低于约40 μg/m3时,继续降低PM2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。      

江西省中北部地区一次典型灰霾天气过程分析

利用气象观测资料、南昌市PM2.5资料并结合HYSPLIT轨迹模型,对2013年12月4—10日江西省中北部地区一次典型、持续性灰霾天气过程进行了分析,综合讨论了灰霾天气发生过程中的天气形势、风速、能见度、低层相对湿度、层结稳定度等气象要素和物理量特征,分析了PM2.5浓度等环境要素的变化特征以及导致此次灰霾天气的污染源。结果表明:1)此次灰霾天气过程的500 h Pa高度层平均环流形势为"两槽一脊"型,江西省受西北偏西气流控制;弱冷空气、静稳天气是灰霾天气得以形成和发展的主要天气背景场。2)较小的近地面风速和较大的相对湿度以及中低层逆温层的存在均是此次灰霾形成和维持的重要条件,且此次灰霾天气过程中能见度分别与近地面风速和相对湿度、PM2.5浓度呈正、反相位关系,湿度升高、污染物浓度较高、风速较低的气象条件容易形成低能见度。3)灰霾天气气溶胶颗粒物浓度的升高可能是由本地污染源和甘肃省、内蒙古自治区一带以及四川省东南部污染源共同造成的;前期整体出现在2 km以下,随着时间的推移,浓度升高。     

大运会期间深圳重度灰霾天气特征及环流形势

针对第26届大学生运动会将于2011年8月在深圳市举办,利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料,分析深圳8月份重度灰霾天气的分布特征、环流形势,以期为大运会期间天气服务保障提供科学依据。结果表明:8月是深圳一年中霾天气相对较少的月份;8月份深圳霾和重度灰霾天气均呈上升趋势;霾天气造成能见度明显下降,重度灰霾日平均能见度仅4 km,08:00～14:00是重度灰霾最容易出现的时段;大运会期间重度灰霾天气影响概率较低,且持续时间低于6 h;深圳8月份重度灰霾天气主要发生在副热带高压控制、热带气旋型两种不同的环流形势下,其中热带气旋型是8月份造成深圳重度灰霾天气的主要形势。     

南京市灰霾天气的长时间变化特征及其气候原因探讨

以南京市1954—2012年的逐日气象数据分析南京市灰霾天的长时间变化规律并从气候角度探讨其变化原因。南京市的霾日数近60 a来呈现明显上升趋势,从20世纪50年代的40 d/a已增加至21世纪的230 d/a左右,气象行业标准界定的霾日与人工观测的霾日长期变化趋势一致,前者在南京市具有较好的适用性。南京市雾霾混合日呈现出先增加后下降的趋势,其对应的相对湿度在不断降低,这可能是雾霾日向霾日转换,雾霾日数降低而霾日数增多的关键因素。南京地区能见度不断降低,近30 a里约下降8.4 km,霾日数与能见度相关系数高达-0.91,随着能见度的降低,灰霾天数几乎线性增加。南京地区的年平均相对湿度在1985年以后大幅降低,已从约80%下降至68%左右,湿度与霾日的相关系数为-0.72,随着湿度的降低,霾日呈上升趋势。南京年平均温度1985年后明显上升,升高了1.8℃,其中冬季上升幅度最大,夏季上升幅度最小;年均温度与霾日数呈现出明显正相关,和相对湿度呈现明显负相关,温度的升高将造成相对湿度的降低,进而造成霾日增多。南京的年平均风速1978年后不断降低,到20世纪末约降低1.5 m/s,风速与霾日呈现出显著的负相关,随着平均风速的降低,霾日数不断增多。在全球变暖的大气候背景下,南京市霾的长时间变化受到各种气候因子的影响,能见度、相对湿度、温度和风速都是重要的影响因素。     

乌海市灰霾天气的气候特征分析

利用乌海市1971—2009年每天4个时次（或3个时次）的常规地面观测资料和2004—2009年的空气质量状况（PM10、SO2、NO2浓度值）,统计分析了乌海市灰霾的分布特征和规律以及出现灰霾时的相对湿度、平均水平能见度、2分钟平均风速、风向特征和空气质量状况。得到：（1）乌海市1971—2009年共出现165次灰霾天气,2004年以后出现了161次,最多出现在2007年和2009年;春季出现次数最多,冬季最少;4月出现最多,1月和2月出现最少;82.4%的灰霾天气出现在08时。（2）当出现灰霾时,相对湿度在60%以下占71%,相对湿度在70%以上时绝大部分是与雾同时出现;灰霾天气出现最多风向是偏南风,最多风速是≤3.0 m.s-1。（3）2004—2006年出现灰霾时92%的空气质量出现了三级轻微或轻度污染,2007年以后出现灰霾时,在冬半年空气质量绝大部分为三级轻微或轻度污染,而在夏半年大部分空气质量为良。     

江苏省雾霾天气特征分析

根据2007年1月—2013年12月江苏省国家基准气候站的逐日地面观测资料,分析了江苏省雾、霾日数的气候变化特征以及霾天气发生时的主要气象要素场特征。结果表明:(1)雾日数分布从江苏省东部向西部逐渐减少,霾分布由南向北逐渐递减。(2)年际变化上,雾日数呈现一定的波动,霾日数逐年增长。秋、冬两季雾日数较多;霾日数在夏季最少。雾、霾天气分别在08时和14时发生次数最多。(3)淮安中度霾居多,微风、高湿情况下霾发生概率最高,不同季节风向分布不同。(4)风速与能见度成正相关关系,春、夏季的相关性较差,秋、冬季相关性相对较好。能见度与相对湿度春、冬两季两者之间呈明显的线性负相关,而夏、秋季拟合曲线呈非线性负相关。     

1960—2009年广西霾日时空变化特征

利用1960—2009年广西80个地面观测站资料,运用EOF、线性倾向估计等统计方法,分析了近50年广西霾日数的时空变化特征。结果表明:近50年广西霾日数总体呈上升趋势,与该地区人类活动和经济发展引起的污染排放增长密切相关;空间分布呈现出主要城市及其周边地区霾日多,边远地区及沿海地区霾日少的特点;广西霾天气主要发生在秋、冬季,以轻微霾 (能见度为5~10 km) 为主,且霾天气发生时的相对湿度8成以上介于70%~90%;除了空气污染之外,近50年风速呈下降趋势可能也导致更多的霾天气。     

霾与雾的区别和灰霾天气预警建议

霾与雾的区分是目前一个非常现实 ,又迫切需要解决的问题。而过去东南沿海各省不成文规定的用相对湿度区分的标准普遍偏低 ,区分霾和雾 ,应该根据影响天气系统的变化 ,结合各种判据来确定。考虑到近几年对气溶胶研究的新成果 ,大气中 0 .1μm以下的水溶性粒子主要是 (NH4) 2 SO4等组成的 ,>1μm的粒子主要是NaCl等组成的。这些物质的相变湿度大都在 80 %左右。建议将相对湿度<80 %时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化的天气现象确定为霾 ,相对湿度 >90 %时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化确定为雾 ,相对湿度介于 80～ 90 %之间时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化是霾和雾的混合物共同造成的 ,但其主要成分应该是霾。建议尽快制定灰霾指数和预警办法 ,开展灰霾天气预测预报预警方法的研究和业务平台建设 ,拓展气象服务领域 ,使环境气象产品更好地为社会公众服务 ,为政府实行动态调控的环保措施的决策服务。     

武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报

武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM_2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM_2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH<40%),能见度迅速降低的关键因素是PM_2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM_2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM_2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH<90%湿度区段下相关性最强。PM_2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM_2.5浓度阈值为70 μg/m³,湿情景下该阈值为18—55 μg/m³。当PM_2.5质量浓度低于约40 μg/m³时,继续降低PM_2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。     

基于自动观测资料的浙江省霾日判识指标研究

基于逐小时自动观测资料,综合考虑能见度、相对湿度和PM_(2.5)浓度的变化及其持续时间,拟定四种方案来判识霾日,从而对浙江省近两年的霾日进行回算。结果对比分析表明:综合考虑能见度、相对湿度、PM_(2.5)及持续时间的判识方法是可行的,得到的霾日数在合理范围内,能较好的反映霾天气的空间分布、日变化、季节变化和污染天气发生的状况;相对湿度条件的不同使得夜间霾次数波动较大,从排除弱降水和轻雾影响的角度来看,相对湿度阈值定为小于90%更为合理。     

鄂中东部两次秸秆焚烧引发的严重灰霾天气分析

利用气象卫星监测、微波辐射计、常规气象观测、NCEP再分析资料及环境监测等资料,采用气流后向轨迹模拟,对2012年6月11日和6月15日发生在鄂中东部的两次灰霾天气,从特征和成因进行了综合分析。结果表明,这两日的污染物指数（API）分别达到233 μg/m3和139 μg/m3,11日PM2.5最高值达141 μg/m3 ;两日的能见度均在2 km以下,11日平均能见度仅565 m,最低能见度246 m。这两次灰霾天气与北方冬小麦主产区大范围秸秆集中焚烧,造成大量污染物排放有密切关系。在115°E,39°～32°N存在大范围逆温层,垂直高度950~850 hPa 厚度为一致的东北气流,使得排放的污染物在“逆温层盖”的阻挡下不能向高空扩散,而随东北气流向鄂中东部输送。同时鄂中东部近地面静风、地面“均压场”、逆温、近地层弱垂直速度、正涡度和负散度等物理量条件,及适宜的湿度条件等因素,导致污染物不能及时扩散或沉降,为灰霾在本地形成和维持提供了有利的气象条件,加剧了灰霾的严重性。     

四会市灰霾天气的变化特征及影响因子

首先利用四会市气象局观测站1959—2012年的地面气象观测资料,对四会地区灰霾天气历史情况进行总结,由于2000年以前灰霾判别标准不统一,阈值偏低造成2000年以前灰霾天数记录偏少,故选择2000—2012年13年的灰霾变化特征、变化规律,及其影响因素进行分析。结果表明：2000年后四会地区的灰霾日数总体呈上升趋势,尤其是近5年来更加明显;灰霾天气具有明显的季节差异,呈现为冬季〉秋季〉春季〉夏季的特征;绝大多数霾天能见度在5~10 km,为轻微灰霾天气,2007年开始小于5 km的轻度或中度灰霾日数也逐渐增加;连续灰霾天气过程增多,尤其是最近3年,灰霾天气中连续灰霾日已超过1/2,灰霾天气持续时间最长达13 d;灰霾天气受气象要素的影响较显著,较小的风速、较大的相对湿度均有利于霾天气的出现;灰霾一定程度上会减少可记录日照长度;近年来大气污染的日益严重,汽车尾气、工业废气、粉尘等大量排放使污染物浓度增大,也可能是灰霾天气频发的一个原因。     

2013年1月安徽持续性霾天气成因分析

2013年1月安徽霾天气具有范围广、持续时间长、能见度低等特点。利用合肥、安庆、阜阳2009~2013年1月地面常规资料、高分辨率探空资料,结合轨迹分析和聚类分析,讨论了2013年1月安徽霾天气频发的原因。结果表明:低风速、高湿度不能解释2013年1月霾天气增多、增强的现象。大气层结稳定、接地逆温偏多、偏厚,可部分解释这次霾天气增多现象。边界层中上部输送条件的变化也不能解释2013年1月霾天气增多现象,但近地层输送条件的变化能较好地解释2013年1月霾天气增多现象,如偏东北来向的轨迹组对应着最低的能见度,且2013年1月各地最低能见度对应的轨迹组所占比例(或与次低能见度的轨迹组所占比例之和)在历年中最高。因此,大气层结稳定、近地层偏东北来向气团较多是2013年1月安徽各地能见度偏低、霾天气偏多的主要原因。     

关于霾与雾的区别和灰霾天气预警的讨论

由于经济规模的迅速扩大和城市化进程的加快,大气气溶胶污染日趋严重,霾与雾的区分成为一个非常现实,又迫切需要解决的问题。而过去东南沿海各省不成规定的用相对湿度区分的标准普遍偏低。区分霾和雾,应该根据影响天气系统的变化,结合各种判据来确定。考虑到近几年对气溶胶研究的新成果,大气中0．1μm以下的水溶性粒子主要是硫酸铵等组成的,大于1μm的粒子主要是氯化钠等组成的。这些物质的相变湿度大都在80％左右。建议将相对湿度小于80％时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化的天气现象确定为霾,相对湿度大于90％时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化确定为雾,相对湿度介于80％～90％之间时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化是霾和雾的混合物共同造成的,但其主要成分应该是霾。建议尽快制定灰霾指数和预警办法,开展灰霾天气预测预报预警方法的研究和业务平台建设,拓展气象服务领域,使环境气象产品更好地为社会公众服务,为政府实行动态调控的环保措施的决策服务。     

太原大气能见度影响因子分析及能见度预报

利用2017年1月—2019年12月太原地区逐时气象资料,分析了能见度及其主要影响因子的变化特征,并对两次低能见度过程进行深入分析,构建了能见度预报模型并进行检验,结果表明:(1)从空间分布看,太原北部能见度明显高于南部地区。从时间分布看,太原地区平均能见度最大值出现在5月,最小值出现在1月;日间最低值出现在06:00(北京时,下同),冬季略向后推移,最高值出现在15:00前后。(2)2017—2019年太原地区低能见度分别出现93、84、79 d;低能见度发生时,干霾、湿霾发生频率分别为59.27%、40.73%;湿霾发生时,能见度降低更加明显。(3)所选个例中,能见度均随各影响因子有所起伏,干霾、湿霾过程中能见度分别与颗粒物浓度、相对湿度变化一致。(4)采用神经网络方法构建太原地区能见度预报模型,预报模型相关系数为0.81,均方根为4.43 km,平均绝对误差为17.39%,轻微级能见度的TS评分为87%。神经网络方法对太原地区能见度预报具有较高的参考价值。     

北京一次持续霾天气过程气象特征分析

2013年1月10-14日,北京平原地区出现了水平能见度在2 km以下、以PM_2.5为首要污染物、空气质量持续5 d维持在重度以上污染水平的霾天气。综合分析此次霾天气过程的天气形势、北京地区常规和加密气象资料以及城郊连续观测的PM_2.5浓度资料。结果表明：此霾过程期间,北京高空以平直纬向环流为主,受西北偏西气流控制,没有明显冷空气南下影响北京地区,地面多为不利于污染物扩散和稀释的弱气压场;大气层结稳定、风速小(日平均风速小于2 m·s^-1)、相对湿度较大（日平均相对湿度在70 %以上）、逆温频率高强度大,边界层内污染物的水平和垂直扩散能力差;北京城区及南部的京津冀地区人类活动排放污染物强度大,在相对稳定和高湿的天气背景下,受地形和城市局地环流的影响,北京本地污染物累积和区域污染物输送以及PM_2.5细粒子在高湿条件下的物理化学转化等过程共同作用造成此次北京城区及平原地区污染物浓度快速增长并持续偏高,高浓度PM_2.5对大气消光有显著影响,造成低能见度和持续霾天气。     

西安市霾天气与清洁天气变化特征及影响因素分析

利用2006-2012年西安市污染物质量浓度、气象站逐时地面风场、相对湿度和能见度等资料,依据霾天气的定义统计理论霾日数,对比人工观测霾日与判据统计理论霾日的合理性,通过对霾天气与清洁天气过程的气象条件分析,分析西安市霾天气与清洁天气过程的变化特征及影响因素。结果表明：2006-2012年西安市霾天气过程在干季发生频率较高,湿季发生较少。地面风场对霾天气过程影响较大,绝大部分霾天气过程的日平均风速＜1.5 m·s^-1;干季大部分霾天气过程日平均风速≤1.0 m·s^-1,极端个例甚至在0.5 m·s^-1以下。清洁天气过程在干季发生次数多于湿季,主要与干季风速较大和湿度较小相关。     

2006年冬半年我国霾天气特征分析

利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料,对2006年10月至2007年2月我国霾天气的时空分布、环流形势特征和霾天气过程中气象要素的变化特征进行了统计和天气学分析.结果表明:2006年10月、12月、1月和2月是我国霾频发时期,11-14时发生的范围最大.霾主要发生在中阻塞、南支槽和纬向型三种不同的环流形势下.霾天气发生时的气象要素分布存在南北区域性差异,其中湿度的差别最为显著.14时华南地区相对湿度最大值为80%左右,长江中下游地区为70%,而华北地区只有60%.24小时气压减弱有利霾的发生.华北地区24小时负变温,而长江以南地区正变温时,霾更容易发生.能见度最小值的分布表明,广东、黄淮等部分地区发生霾时能见度较其他区域更小,只有2km左右.这些对于了解霾的发生规律和预报具有重要意义.