陕西关中一次强雷暴天气过程分析

从天气过程发生前及同期的高空、地面天气形势和各种物理量场着手,结合数值预报资料,分析2006年8月14～15日发生在陕西关中地区的一次强雷暴天气过程,得知这次过程的主导系统是副热带高压,影响系统是700hPa切变;前期的高温高湿为这次过程积聚了大量的水汽和能量;强的垂直风切变和垂直温度梯度,加剧了强对流的发展;大气层结极不稳定,是强雷暴发生的有利条件,副高的减弱东退是这次强雷暴过程的触发机制;强雷电与强降水有很好的时间一致性;欧洲数值预报产品对日常预报业务有一定的指导意义。地面露点锋的形成、发展和东移对触发强对流天气的产生起了重要作用。     

西安地区大气质量分布特点和能源使用概述

通过对 2 0 0 1年西安 5个环境监测点资料的统计对比分析 ,得出不同功能区污染程度的差异 ,简要分析气象条件对空气质量的影响 ,并进一步分析了西安市空气质量的时、空分布特征 ,指出西安市的空气质量有着明显的季节变化特征 ,夏季优于冬季。介绍了西安地区清洁能源的使用情况 ,在此基础上提出了西安市大气环境质量改善措施     

清除过程及对大气污染物的影响

清除过程能有效地清除大气中的许多污染物,针对城市空气质量预报需要,着重从理化方面介绍其清除机制.     

西北地区一次沙尘暴过程的诊断分析及地形影响的模拟试验

以实况资料作初始场,利用改进的MM4中尺度模式对西北地区2001年4月8~9日强沙尘暴天气过程的位势涡度、涡度、垂直速度、螺旋度等热、动力物理量的水平和垂直分布特征进行了分析,发现各物理量场在沙尘暴发展的不同时期有着很好的配置,物理量量值及其分布特征的变化与沙尘暴天气的形成、发展、消弱的不同时期有着很好的对应。通过改变秦岭及河西走廊地形进行数值模拟试验,发现秦岭地形对此次沙尘暴天气系统影响很弱,而河西走廊地形对沙尘暴天气系统影响较大,河西走廊狭窄的地形为沙尘暴形成提供了有利的地理环境。     

沙尘天气等对西安市空气污染影响的研究

通过对西安市1981—2000年TSP、SO2和NOx年平均浓度资料,1998—2000年周报和日报环境监测资料以及相应的地面、高空常规气象观测资料的统计分析,研究了该市空气污染的时间变化特点以及沙尘天气等几种气象条件对其浓度变化的影响。结果表明:(1)颗粒污染物(TSP和PM10)是西安市的首要污染物,其次是SO2。1981—2000年期间,TSP年平均浓度降低了75%,SO2年平均浓度降低了77%,NOx年平均浓度总体上变化不大;这三种污染物月平均浓度的年变化都呈单周期型,冬季1月份最高,夏季最低(TSP是7月份最低,SO2和NOx是8月份最低)。(2)2001年春季3～4月份沙尘天气的频繁发生,使西安市空气污染日出现全年的第二个多发期(23d·月-1),这有别于正常年份仅在冬季1月份出现一个浓度峰值的特点;强沙尘暴天气过程会使西安市PM10浓度在非常短的时间内提高3倍左右,造成严重的颗粒物污染。(3)西安市冬半年出现轻度污染以上级别的几率明显大于夏半年。影响西安市的地面天气系统可归纳为12类,当受不同天气系统控制时,其污染状况会有较大差异。(4)西安市一年四季都有逆温存在,100m平均逆温强度为0.90℃;全年以低层逆温出现日数最多,但冬季贴地逆温出现日数最多,厚度最厚,强度最大,是造成西安市冬季空气污染严重的最重要气象因素之一。(5)西安     

关中2次严重空气污染天气对比分析

用MICAPS实时资料,对关中2002-12-14和2003-04-172次严重空气污染的气象条件进行分析,结果表明:前者是在地面均压场、深厚逆温层、弱风场条件下典型的本地污染,不易扩散;后者是随冷锋扩散南下的上游大风区沙尘造成关中PM10浓度跃增,属典型的周边大区域污染源扩散污染,冷锋过后,扩散污染减轻。冬半年关中处于地面均压场、冷锋前时应注意有较重空气污染的可能。     

兰州市大气污染的特点及主要原因分析

本文阐述了兰州大气污染的特点,并从地形地貌和气象条件、产业布局和能源结构、沙尘暴和浮尘天气、城市生态环境、城市基础设施改造、机动车辆尾气这6个方面进一步阐明影响兰州市大气污染的主要原因.     

一次连阴雨天气过程分析

应用天气学原理、能量分析方法等对 1 999-1 0 -0 1～ 0 4关中陕南连阴雨局部暴雨天气过程进行分析可知 :副高西伸北抬 ,乌山脊前不断有槽东移南下与副高西侧暖湿气流在我省交绥 ,50 0h Pa西风槽和 70 0 h Pa低涡切变 ,是造成这次连阴雨的主要原因 ;70 0 h Pa低涡切变及 Tσ 能量锋区与连阴雨中大降水的落区有很好的对应关系 ;日本数值预报产品对连阴雨开始及结束的预报有很好的参考价值     

西安城市空气质量数值、统计预报方法效果评估及业务化集成预报

通过对空气质量预报考核的定义,分别对数值、统计及会商的预报结果予以评估,并采用权重集成、可信度集成、回归集成方法进行集成,通过对比分析最终选取回归集成预报方法业务化应用.     

气象条件与西安污染物的关系及预报方法

对西安1998～2000年的主要污染物PM10的实测浓度值结合部分气象条件进行分析,得出:(1)年内冬季采暖期浓度较高,夏季汛雨期浓度较低,3a来空气质量逐渐好转;(2)污染浓度与降水和风速的关系较为复杂,但仍有规律可循;(3)污染物浓度与某些逆温层特征相关较好;(4)污染物与能见度相互影响.并给出了部分气象条件的预报方法.