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  • 简介:利用观测的气象要素和细颗粒物(即PM2.5)浓度资料,并结合中尺度数值天气模式WRF(WeatherResearchandForecastingModel),对2013年1月北京地区雾霾污染期间天气条件和边界层气象特征进行了分析。模拟与观测对比表明,WRF模式可以较好地反映北京—天津—河北地区地面和高空主要气象要素的时空分布。对1月10~14日、27~31日两次重雾霾天气的分析表明,雾霾的形成是高浓度的大气颗粒物和特殊的气象条件共同作用的结果。小风或静风、稳定的大气层结,使大气扩散能力减弱,造成污染物堆积,偏南气流将周边污染物和水汽输送到北京,不仅增加了污染物浓度,而且有利于气溶胶吸湿增长,消光增强,使能见度下降,进而形成雾霾。

  • 标签: 雾霾 数值模拟 气象要素 细颗粒物 成因分析
  • 简介:2000年8月16-17日,环北京地区出现较大范围暴雨天气过程.利用NCEP再分析资料并结合地面、高空观测资料,对本次暴雨过程的成因进行了初步的分析,结果表明:在高空西来槽和东北冷涡的环流形势下,高空辐散强迫抽吸作用和低层辐合共同作用造成强上升运动、低层有向北京地区的水汽输送,在以上两个条件成熟的情况下,前期对流不稳定能量的聚集和适时释放,也是造成此次强降水的主要原因之一.

  • 标签: 环流形势 辐散抽吸 诊断分析
  • 简介:以2009年11月5~8日北京地区发生的一次特殊天气形势下的重污染天气过程为例,研究分析本次污染特点和大气边界层结构特征以及此天气过程的大气温度和相对湿度结构特点。激光雷达是探测大气边界层及气溶胶的一个高效工具,利用ALS300激光雷达系统测量信号,应用Fernald方法反演大气消光系数,根据反演的气溶胶消光系数的最大突变,即最大递减率的高度来确定大气边界层的高度。利用其观测的退偏比分析大气污染物特性。利用微波辐射计数据,确定大气温度和湿度时空特征。研究结果表明:在本次污染天气下,大气具有很强的逆温结构,逆温最大可达近1K(100m)^-1,500m以上的大气相对湿度很低,在这种天气特征下的大气边界层高度在400m左右,非常稳定。污染结束降雪开始前,大气逆温结构消失,大气湿度大幅度增加,接近饱和。根据lidar(lightdetectionandranging)退偏比的分析,本次污染天气是一次典型的烟尘类颗粒物的污染,污染具有区域性特点。PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物)与AOT(AerosolOpticalThickness)之间有明显的线性关系,相关系数达到0.72。该lidar系统能够反演出秋季降雪前本次污染天气背景下北京城区上空的大气污染特性和大气边界层高度。

  • 标签: 激光雷达 污染天气 逆温 大气边界层 北京
  • 简介:为了研究空气中的水汽层结变化对雾、霾生消的影响,对北京2011年10月至2012年2月雾、霾天气个例中能见度变化和地基微波辐射计观测的相对湿度及液态水含量资料进行分析,结果表明:大气总液态水含量时序图对预报雾、霾没有参考意义,无论是大气总液态水含量数值的大小,还是大气总液态水含量随时间的变化都不能预测雾、霾的生成与消散。但不同时刻大气液态水含量的廓线图对雾、霾天气的预报还是具有指示意义的,因为雾、霾生消前后大气液态水含量层结变化明显。进一步分析不同情况的雾、霾天气发现:雾、霾生消前后均无降水出现和先出大雾后降水的情况,即降水后消散的雾、霾天气,大气相对湿度的变化和液态水含量的变化主要集中在3km以下;对于先降水后出大雾的情况,整层大气相对湿度的变化都很明显,液态水含量的变化主要在3~7km之间。由于降水既可以增加近地面的空气湿度,又可以消耗空气中的水汽,因此降水既是大雾形成的有利条件,也是大雾消散的有利条件。有降水出现的大雾天气,有饱和层(空气相对湿度达到或接近100%),无降水出现的重霾天气,则没有饱和层,且整体相对湿度偏低。

  • 标签: 雾霾 相对湿度 大气总液态水 微波辐射计
  • 简介:城市重霾污染事件的发生除排放源内在原因之外,气象条件是最直接的客观外因。本文以2013年2月21~28日北京地区典型细颗粒物(即PM2.5)重污染过程为例,基于颗粒物水平和垂直监测数据,常规及加密自动气象站数据和高时间分辨率风廓线数据,分析了重污染过程中不同尺度环流形势以及边界层结构的变化对细颗粒物重度污染形成、累积和消散的影响。结果表明:弱低压场或弱高压场控制下,局地西南风和东南风输送与北部山区偏北风在山前的汇聚,配合边界层低层顺时针方向的风切变,易发生大气中细颗粒物的爆发性增长;而均压场控制和近地层持续偏南气流输送,配合高层持续稳定的西北风,是污染长时间持续稳步增长的主因。此外,近地层低风速、高湿度和逆温的维持是区域霾污染爆发增长和长时间持续增长的关键气象因素。高压前部的系统性西北大风是污染得以驱散的直接外部动力。

  • 标签: 北京 细颗粒物 环流形势 边界层结构
  • 简介:利用2001年1月1日至2012年12月31日北京市空气污染指数资料和地面气象观测数据,对北京市API的节气变化特征及其与气象因子在节气尺度上的相关关系进行统计分析。结果表明:2001—2012年北京市春季和冬季分别以清明和小雪节气API最高,空气质量最差;立秋节气API最低,空气质量最好。春分—霜降节气空气首要污染物为PM10,SO2作为首要污染物出现在立冬—大寒和立春—惊蛰节气,小寒达到最大。温度、风速和相对湿度是影响北京空气质量的主要气象因子,立春—谷雨节气空气质量主要受气压影响,立冬—大寒节气空气质量受相对湿度和日照时数影响较大,立夏—霜降节气API与平均气温和最低气温显著相关,风速主要影响春秋节气的空气质量。

  • 标签: 空气污染指数 二十四节气 气象要素