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中山市2013年污染天气形势和气象要素特征分析被引量：12: 2016年; 利用2013年中山市空气质量监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料和WRF数值模式模拟分析了中山市全年大气污染的基本特征,总结了易于造成大气污染的典型天气形势和气象要素条件。结果表明：2013年中山市空气污染主要发生在秋季和冬季,首要污染物类型为PM2.5和O3,全年共发生12次持续污染事件;当中山市位于我国大陆冷高压底部（冷锋前部）副热带高压脊线北部或台风外围地区时有利于污染发生;中山市的弱（风速1～2 m/s）偏北风或偏东风、合适的相对湿度（40%～60%）和温度（秋季20～25℃,冬季10～15℃）均可能造成秋冬季的大气污染,而高温（大于30℃）是造成夏季大气污染的主要原因。1月PM2.5重污染期间的WRF数值模拟结果表明：此次PM2.5污染是小风（风速小于2 m/s）、地面增暖（增温2℃）、增湿（增湿5%以上）综合作用的结果,而大风（风速大于4 m/s）的强扩散作用对PM2.5的清除效果显著。; 王文丁陈焕盛姚雪峰郑海涛晏平仲吴文威徐迅宇黄嘉璐王自发; 关键词：空气污染气象要素

京津冀区域重污染天气过程数值预报评估新方法被引量：15: 2016年; 利用区域空气质量监测数据、空气质量模式数值预报产品及天气图资料,建立了一种适用于区域重污染天气过程预报的评估方法,将其用于评估NAQPMS模式系统对2013年和2014年京津冀地区静稳型、沙尘型和特殊型3类重污染天气过程的预报能力,并探讨了重污染天气过程早报、晚报及漏报的可能气象条件原因,以提高预报准确率.结果表明:数值模式系统提前3 d预报重污染天气过程的预报准确率可达57%,秋冬季预报效果好于其他季节,静稳型预报效果好于沙尘型和特殊型.对模式AQI预报结果统计发现,当预报AQI值达到150以上时,实际发生重污染天气过程的概率较大,如定义AQI等于150作为重污染天气预警临界值,模式预报准确率可提高至70%以上.天气系统对污染过程预报有重要影响,WRF气象模式对中低层天气系统位置及强度预报偏差是导致静稳型污染过程早报和晚报的一个重要原因.; 潘锦秀朱彬晏平仲王自发陈焕盛李健军朱莉莉姚雪峰韦莲芳; 关键词：京津冀

基于多元数据分析的我国PM2.5浓度及其主控因子的时空分布特征研究被引量：9: 2018年; 基于2013～2016年空气质量监测台站资料,利用经验正交分解、功率谱分析、BP典型相关分析等多元数据分析方法解析了中国地区细颗粒物(PM2.5)主要模态的时空特征,并与排放源和气象场建立了相关关系,得到以下结论:中国地区PM2.5场存在两个主要模态,其中第一主模态为一致增加模态,强度中心位于西北地区东部—华北南部地区;其时间序列呈显著下降趋势。第二主模态主要表现为南北反向变化的偶极子型分布,其大值区分别位于华北中南部和长江中下游地区。其中,PM2.5第一模态可以看作平均态,主要受平均排放场和环流场及大地形的影响,在北方的表现更为显著。PM2.5第二模态可看作偏离平均场的一种变化态,在冬季更可能和冷空气活动有关。冷空气的强弱决定了污染累积的位置以及输送的方式,其作用是使得南方的污染明显偏离平均态,故第二主模态在南方的表现更为显著。本研究有效地利用了多元数据分析方法研究了我国大气污染的演变机理,可为进一步认清大气污染的形成规律提供科技支撑。; 姚雪峰葛宝珠葛宝珠马宇飞郑海涛王自发; 关键词：主模态气象场

基于数值模拟的2015年11月东北极端重污染过程成因的定量评估被引量：10: 2017年; 2015年11月中上旬,我国东北地区经历了一系列连续重污染过程,其污染程度之高、影响范围之广、持续时间之长历史罕见.本文综合利用空气质量监测资料、遥感卫星资料、数值模式等方法手段探究了此次连续重污染事件的成因,并运用敏感性分析方法首次定量评估了各污染原因对PM_(2.5)浓度的贡献比重.结果表明,受阻塞高压控制、中低层强逆温、地面高湿度低风速等不利扩散条件可使PM_(2.5)浓度在污染过程中升高30%~50%;采暖季污染排放显著增强可使PM_(2.5)浓度整体升高100~200μg·m^(-3),重污染过程中对局部地区贡献达50%~70%;污染传输通道上游捕捉到的秸秆焚烧也可使局部地区PM_(2.5)浓度增加75~100μg·m^(-3),对PM_(2.5)浓度的平均贡献率为10%~20%.研究表明,不利扩散条件、采暖季污染源的加强排放及冬季的秸秆焚烧是引发此次高浓度PM_(2.5)的三大原因.本研究可为我国东北地区大气污染问题治理提供有益参考,也可帮助民众认知污染成因.; 杨婷晏平仲王自发李健军张稳定姚雪峰王威朱莉莉吴煌坚; 关键词：秸秆焚烧

2013年京津冀重污染特征及其气象条件分析被引量：20: 2017年; 2013年中国东部地区多次发生持续的重霾污染事件.为探究其气象条件与重污染事件的关系,本文使用欧洲中心2013年东亚地区的逐日气象数据和北京、天津、石家庄的逐时PM_(2.5)浓度数据以及2013年MICAPS观测数据,分析了重污染事件对应的天气形势,并使用NAQMPS针对2013年1月的重污染事件进行情景模拟.研究结果表明:(1)北京、天津和石家庄地区PM_(2.5)浓度,夏秋季节日变化不显著,秋冬季节白天低夜间高;3地PM_(2.5)浓度均表现为12—1月浓度最高,7月最低;.(2)500 hPa平直西风气流,850 h Pa弱暖平流,地面处于弱高压后部或高压底部高低空配置下的天气系统,对应着重污染事件的高发期;(3)源强不变的情况下,京津冀地区由弱高压前部控制转为弱高压控制时,地面温度升高0~5°C,相对湿度增加30%~50%,风速下降2~3 m·s^(-1),PM_(2.5)浓度变化可达300μg·m-3.; 郝建奇葛宝珠王自发王哲黄思姚雪峰; 关键词：气象要素

2014年北京地区云内云下的降水化学分析被引量：12: 2017年; 为了解现阶段北京地区降水的化学特征和云下/云内的清除作用,于2014年采用分段采样的方式针对25场降水进行收集,分析了降水中各离子组分浓度.结果发现,2014年北京地区降水中NH_4^+、SO_4^(2-)、NO_3^-和Ca^(2+)浓度最高,雨量加权平均离子浓度分别为240、162、91和65μeq·L^(-1),与早期研究相比均有所下降.SO_4^(2-)/NO_3^-比值为1.8,NO_3^-和NH_4^+的比重显著增加.综合利用相关性分析、主因子分析及后向轨迹等方法,探讨了北京地区降水中各离子组分的来源.结果表明,东南气团中主要离子NO_3^-、SO_4^(2-)及NH_4^+的浓度较高,主要受人为活动排放的影响.总体上各离子的云下冲刷作用略大于云内清除,其中,Na^+、Ca^(2+)及NO_3^-云下冲刷的贡献大于SO_4^(2-)和NH_4^+.与其他城市相比,北京地区云内清除的贡献略大,表明长距离输送的影响不可忽视.; 徐丹卉葛宝珠王自发郝建奇姚雪峰范凡; 关键词：降水化学

改进的超级集成预报方法在长江三角洲地区O_3预报中的应用被引量：2: 2018年; 针对当前单模式系统臭氧(O_3)预报的不确定性问题,提出了一种基于活动区间的多模式超级集成的、高效的预报方法。本研究基于长江三角洲(长三角)地区多模式空气质量预报系统,将改进后的超级集成预报方法(AR-SUP)运用到2015年长三角地区的O_3预报中,并与滑动训练期的超级集成预报(R-SUP)、多模式集成平均预报(EMN)、消除偏差的集成平均预报(BREM)对比,结果表明AR-SUP对预报效果的改善最明显,其在暖季和冷季的均方根误差(RMSE)较最优单模式平均下降了20%和23%。将AR-SUP运用到48h和72h预报中发现,当预报时效增加时该方法依旧保持较高的预报技巧。多项统计数据均证明AR-SUP在研究时段内所有站点均能显著减小O_3预报误差、提高整体相关性和一致性,有效提高当前短期(三天)预报准确率。; 姚雪峰葛宝珠葛宝珠王自发汤莉莉郝建奇汤莉莉郝建奇张稳定张祥志; 关键词：臭氧

2013年京津冀重污染特征及其气象条件分析: 2013年1月,中国东部地区发生了连续数日的重污染事件(本文中提到的重污染均是由PM2.5 浓度过高引起的,下同),对人们的生活、生产造成了极大的影响,严重降低了居民的生活水平,重污染也随之备受关注.为了减少重污染事件的...; 郝建奇葛宝珠王自发王哲黄思姚雪峰; 关键词：PM2.5 气象要素

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