湖北省城市空气污染气象条件预报模式

湖北省城市空气污染气象条件预报模式 (以下简称模式 )建立在有限区域中尺度数值天气预报模式和大气污染扩散箱格模型的基础上 ,是一种利用大气探空资料和一些地形、地表特征来预测城市空气污染变化趋势的方法。

利用中尺度模式作辽宁省空气污染气象条件预报

利用非静力中尺度数值模式(MM5V2),试验预报辽宁省空气污染气象条件。在模式中着重加密近地面的垂直分层,使用中期数值预报模式(T106L19)预报场作为初值背景场和侧边界。采用美国污染潜势预报方法,在模式预报输出场中,通过对近地面层的混合层高度和混合层平均风速的判定,预测未来空气污染气象条件,并用SO_2实测值进行检验。

空气污染气象条件预报评估技术与应用

空气污染气象条件的预报和评估是环境气象业务的重要内容,对重污染天气预报预警、大气污染减排效果评估、重大活动空气质量保障具有重要意义。介绍了上海市气象局开展空气污染气象条件预报评估的主要思路、技术方法和工作实践,讨论了空气污染气象条件预报评估业务中存在的问题和技术发展方向。

鸡西市空气污染气象条件预报分析

选取2006-2010年鸡西市气象资料,包括每日的气象要素及高空、地面和物理量场等资料,及市区4个环境监测点的环境空气日均监测值,通过对能见度和API数值的变化开展分析,了解鸡西市空气污染现状,选取典型重污染天气,分析实况、环流形势及气象参数,选取空气污染气象条件预报的预报因子,建立鸡西市空气污染气象条件预报流程。

孝感市城区空气污染气象条件预报模型

使用空气污染潜势指数概念和箱体模式,开发并建立了一套孝感市城区空气污染气象条件预报模型,并用VisualBasic6.0语言编写出相应的自动预报系统,实现了空气污染潜势的自动预报。其实际应用检验结果表明,全年空气污染潜势预报值评分为83.00分,春、夏、秋、冬四季的评分分别为77.65分、89.23分、76.32分和90.37分。

长沙市区空气污染气象条件预报及应用检验

为了对空气污染气象条件预报进行有益探索,利用2013年1月至2015年12月3年长沙每日AQI监测数据和同期气象资料,在大尺度环流背景、温湿条件、水平扩散条件、垂直累积条件等气象要素与AQI指数等相关性分析的基础上,归纳出有利于或不利于污染物稀释、扩散、聚积和清除的天气形势和气象参数;分别采用分类、加权法及模式预报法,计算预报参数判据及加权值,建立空气污染气象条件等级预报方法,得到长沙空气污染气象条件等级与AQI增量的短期预报结果,并对2016年1月至2017年4月预报应用情况进行检验。结果表明,该空气污染气象条件等级预报方法具有较好的可用性,回归模型对AQI变化趋势的预报亦具有一定参考性。

临汾市空气污染扩散气象条件等级预报评估

利用2022年临汾市逐日AQI数据和PM10、PM2.5、O3、NO2、CO、SO2等资料,以及同期气象资料,对空气污染扩散气象条件等级方程进行计算,然后利用2023年1~3月的静稳指数对得出的临汾市空气污染气象条件方程进行评估分析,结果表明:通过SPSS相关性分析,将PM2.5浓度的日平均值数据作为日数据的空气污染物浓度Ot可能会使计算值偏小,同时,使用日平均值的静稳指数St计算得到的指数It + 1也会偏小,如果使用一天中PM2.5浓度Ot的最大值和静稳指数St的最大值计算得出的空气污染气象指数It + 1值会相对大一些。Using daily AQI data and meteorological data from Linfen City in 2022, as well as meteorological data from the same period, the air pollution diffusion meteorological condition level equation was calculated. Then, the static stability index from January to March 2023 was used to evaluate and analyze the obtained Linfen air pollution meteorological condition equation. The results showed that using the daily average concentration data as the daily air pollutant concentration data through SPSS correlation analysis may cause the calculated value to be smaller. At the same time, the static stability index calculated using the daily average may also be smaller. If the maximum concentration and static stability index of a day are used to calculate the air pollution meteorological index value, the air pollution meteorological index value will be relatively larger.

松原市主城区空气污染等级与气象条件关系的分析及预报

经过对近两年(2004-2005年)松原市环境监测站所观测到的大气中可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)的初步分析,确定出了污染等级标准,PM10全年时间分布呈双谷双锋型,大值区分别集中在冬季(1月、12月)和春季(4月、5月),这与冬季取暖排污扣春季多风沙直接相关。SO2时间分布特点是冬季高夏季低,而NO2的时间分布特点是2-5月份浓度高。降水量、风速、气温、云量、相对湿度等与空气污染等级密切相关。

北京市空气污染与气象条件的关系及其预报

利用北京市2015-2017年逐日、逐小时w(PM2.5)、w(SO2)和w(O3)资料,及同期NCEP/NCAR的高分辨率全球预报系统数值预报产品,计算了相关空气污染气象参数,研究了北京市空气污染物质量浓度与气象条件的关系.采用逐步回归方法,建立了北京市空气污染物w(PM2.5)、w(SO2)和w(O3)的预报方程,并对预报结果进行了检验.结果表明,稳定能量和涡度与w(PM2.5)、w(SO2)以正相关为主,与w(O3)以负相关为主.低层平均风速和边界层厚度与w(PM2.5)、w(SO2)以负相关为主,与w(O3)以正相关为主.地面露点温度与w(PM2.5)、w(SO2)和w(O3)以正相关为主;在优选空气污染气象参数的基础上,利用逐小时空气污染物质量浓度资料和逐步回归方法,筛选了最佳预报因子,建立了北京市逐3 h的0~72 h短期精细化空气污染物质量浓度预报模型,能够拟合w(PM2.5)、w(SO2)和w(O3)随边界层气象条件的变化趋势.

兰州市空气污染与气象条件关系分析

利用20012003,20072008年兰州市环境保护局环境监测站SO2,NO2,PM10逐日质量浓度监测资料及同期兰州市气象局的常规气象观测资料,分析了兰州市空气污染的变化特征,探讨了SO2,NO2和PM10质量浓度与气象条件的关系.结果表明:兰州市空气质量以良和轻微污染天气状况为主,空气污染状况呈现冬季加重夏季减轻的年变化特征.吹东北风不利于污染物稀释扩散,吹西北风有利于污染物稀释扩散,降水、相对湿度和风速等气象条件对空气污染状况有显著影响,另外该市城市热岛效应与空气污染状况有明显相关关系.

河北南部空气污染特征及其气象条件分析

在一定条件下,空气污染物浓度除与污染源排放程度有关外,也受气象条件影响。文章以河北省南部城市邯郸为研究对象,采用邯郸市环境监测站质量浓度资料及同期气象资料,利用统计方法,结合邯郸市空气污染物时空变化特征,对空气污染及其气象条件影响进行分析。结果表明,邯郸市的空气质量总体以轻度污染为主,空气质量指数AQI和空气污染物SO2、NO2、NO、PM10、PM2.5质量浓度变化趋势一致,均为秋冬季污染严重,O3变化情况与之相反,夏季严重;邯郸市空气质量指数AQI有一个高值中心、一个低值中心,刮东南风时不利于污染物扩散,污染最大;降水和适量的风对空气污染物有明显的扩散稀释作用,但均有一个临界值;气温与AQI呈负相关。

一次持续空气污染过程的气象条件分析

2004年12月24—30日,淄博地区出现一次持续一周的强空气污染过程。本文分析了这次过程的主要污染物浓度变化特征和造成强污染的天气形势特点以及主要的气象变量分布特征。结果表明:高空维持稳定纬向环流、逆温层结持续存在、混合层厚度增加、低空风速小,导致污染物不能及时随大气扩散,污染物浓度增大。

深圳市空气污染气象条件标准体系的研究

为建立适合深圳的空气污染气象条件标准,对目前开展的空气污染气象条件预报进行客观的检验,基于2011—2013年地面常规气象观测资料和风廓线雷达资料,对能见度和影响因子(降雨、地面风速和低空风速)进行了相关分析。根据不同气象条件对空气污染的不同影响,将空气污染气象条件分为1—6级,等级越高,越有利于空气污染,并由此建立了深圳市空气污染气象条件等级的计算方法和流程。计算结果与实况基本相符,平均基本准确率达到75.0%,其中1级和4级基本准确率分别达到83.3%、85.2%,业务运行良好。该方法对于小概率事件(如热带气旋外围环流影响)的计算能力较差,6级的基本正确率仅为52.7%。所以针对特殊的低能见度小概率事件需要进行进一步的研究。

城市气象条件与重污染扩散精细化预报技术研究

为解决城市气象预报不准确,污染扩散防控不及时等问题,对城市气象条件与重污染扩散精细化预报技术进行研究。在分析影响城市气象条件的基础上,建立重污染扩散影响参数,确定精细化标准。在不同气象条件下分析并计算污染程度,建立气象预报模型区分不同气象环境下污染物的干沉浸率和湿沉积率,获取空气污染物在城市上空的平均停留时间。根据污染物沉积速度及实际降水强度,构建空气污染条件下精细化预报模型,实现空气污染扩散精细化预报。实验结果表明,研究技术能有效预报城市气象变化情况,并实现重污染扩散精准预报。

福州市空气污染与气象条件分析

1前言 空气污染与气象之间的密切关系已众所周知，各种尺度，不同程度的空气污染与污染物在大气中的输送、扩散过程有关，而该过程又几乎完全依赖于各种气象条件。

2015～2016年福州市空气污染气象条件对比分析

利用2015~2016年福州市大气常规污染物浓度监测数据以及气象观测资料,对比分析福州市空气污染气象条件状况及其对空气质量的影响。结果表明,2016年福州市空气污染气象条件好于2015年,特别是6~10月,受副热带高压及其边缘,台风(热带辐合带)及其外围等天气系统影响,空气污染气象条件基本维持在一级,大气扩散条件极好,AQI等级优占95.4%,颗粒物浓度只有年平均值的70%~80%。2016年全市有利于扩散的天气形势占72.4%,较上一年度增加32d,区域污染输送减少5d,非常不利于扩散的天气形势明显减少;全年平均风速2.3m/s,较上一年度增加4.5%;小风日数33d,减少8.3%;大风日数37d,增加5.7%;年总降水量2263.6mm,增加27.3%。从年均值分析看,2016年福州市空气污染气象条件较2015年明显改善,但对于不同的月份,不同的天气过程,空气污染气象条件变化的情况应具体分析,不同气象条件对AQI(空气质量指数)变化的贡献也各不相同。

南宁市一次较高空气污染指数过程气象条件分析

使用空气污染指数资料和气象资料,对南宁市2002年10月6～15日的较高空气污染指数过程的气象条件进行了分析研究,找出了南宁市高空气污染指数与气象条件的一些规律,为南宁市的空气污染指数预报提供参考。

开远市空气污染与气象条件关系及污染等级预报方法

为探究空气污染与气象条件的关系,以及基于气象条件的空气污染等级报方法,以开远市为例,利用相关性分析、数值统计预报方法及《空气污染扩散气象条件等级》标准进行了分析。结果表明:(1)开远空气污染具有“冬春高夏秋低”的鲜明特点,影响污染物主要有SO_(2)、PM_(10)、O_(3)、PM_(2.5),其中O_(3)为首要污染物;(2)影响开远市空气质量的气象条件主要有降水、相对湿度和风向。夏季降水的湿清除作用对改善当地空气质量有重要作用,尤其是在调节降低SO_(2)、PM_(10)、CO、PM_(2.5)浓度中作用显著。相对湿度与空气质量呈负相关,影响开远市空气污染扩散的风向主要为南向风;(3)根据《空气污染扩散气象条件等级》标准建立的基于气象条件的空气污染等级预报方程,比数值统计预报方法建立的AQI逐步回归预报方程具有更好的适用性,预测AQI等级对比实测AQI预报等级正确率达79.4%,对开远市空气污染防治具有一定的科学指导意义。

四平市空气污染气象条件分级预报研究

本文利用2014-2015年常规观测资料、四平市逐日AQI资料、四平市逐小时PM、PM、O、NO、CO、SO资料,对四平2.5 10 3 2 2市中度以上污染预报指标、四平市空气污染气象条件方程进行了分析,主要得出以下结论:降水、低层温度暖脊、低层逆温、风速、相对湿度与四平市中度以上污染天气密切相关;统计分析秋冬季空气污染气象条件物理量指标,并构建分季节四平市空气污染气象预报方程;通过对2016年进行试报,四平市逐日AQI正确率为75%,逐3小时正确率为62%。