轻雾与霾的判别与观测

随着城市经济的发展,霾的出现越来越频繁。地面气象观测中,由于轻雾和霾在能见度影响方面存在共性,使其辨认仍存在一定的难度,容易混淆。基于此,从轻雾与霾的成因、性质、颜色及与之相关的气象要素等方面分析两者的区别,并探讨这两种天气现象的观测记录,确保此类天气资料观测的准确性。     

霾、轻雾、浮尘的判别及对农业生产的影响

本文对霾、轻雾、浮尘3种易混淆天气现象特征和成因进行分析,总结了基于能见度和相对湿度的霾、轻雾、浮尘判断方法,阐述了雾霾天气对农业生产的影响。     

视程障碍观测中霾与轻雾的区别

随着城市经济的发展,霾出现的天数越来越多,对空气质量好坏有着重要的指示意义,越来越多的受到公众的关注,气象业务中也将霾作为重要天气报。由于轻雾与霾在能见度影响方面存在着共性,对地面观测有时容易造成判断失误,因此结合二者的成因、特征及其相互转化方面进行了讨论,供地面观测参考。     

轻雾、烟、霾、浮尘的判断方法

在介绍轻雾、烟、霾、浮尘定义的基础上,总结4种复杂天气现象的判断方法,指出可在气味、颜色、沉淀物、能见度、生消特点等方面进行区别和判断,由此可提高观测水平,为气象预报提供基础资料。     

锦州市雾与霾的判别及监测标准探讨

正确判断并记录各种天气现象是气象业务的基础,既能为研究气候变化提供基础信息,又能为气象预报、决策服务和灾害预警提供依据。对一些能见度低、易混淆的天气现象如雾与霾,如果原始记录不准确,则会对气候分析、气象预报等造成不利的影响。因此,该文介绍轻雾、雾、霾等复杂天气现象的判断方法,以提高观测水平。     

西安雾日和霾日时空特征分析

利用1960～2012年西安区域7个气象站的历史地面观测资料,统计分析了西安地区雾日、轻雾日及霾日的时空变化特征。结果表明,1960～2012年西安区域雾日分布呈近山区多、平原区少的特点;轻雾日的分布呈城区多发、郊区少发的特征;霾日在城区为高发区,近郊次之,远郊最少。西安地区年平均雾日数呈现先增加后减少的变化特征,轻雾日数以9.0 d/10a的速率呈波动性显著增加趋势,霾日以-7.7 d/10a的速率呈波动性显著减少趋势。西安地区雾日数在年内呈单谷型分布,全年最低值出现在夏季6月(0.2 d),冬季12月出现最高值(3.8 d);轻雾日数在年内呈"V"型分布,全年轻雾日数最低值出现在6月(7.6 d),冬季12月份出现最多(17.4 d);霾日数在年内呈"U"型分布,春末(5月)～初秋(9月)霾日出现频率在年内变化曲线上表现为一个宽广的"U"型底部,在冬季1月份上升至最高值(6.1 d)。     

西安雾日和霾日时空特征分析(英文)

利用1960~2012年西安区域7个气象站的历史地面观测资料,统计分析了西安地区雾日、轻雾日及霾日的时空变化特征。结果表明,1960~2012年西安区域雾日分布呈近山区多、平原区少的特点;轻雾日的分布呈城区多发、郊区少发的特征;霾日在城区为高发区,近郊次之,远郊最少。西安地区年平均雾日数呈现先增加后减少的变化特征,轻雾日数以9.0d/10a的速率呈波动性显著增加趋势,霾日以-7.7d/10a的速率呈波动性显著减少趋势。西安地区雾日数在年内呈单谷型分布,全年最低值出现在夏季6月(0.2d),冬季12月出现最高值(3.8d);轻雾日数在年内呈"V"型分布,全年轻雾日数最低值出现在6月(7.6d),冬季12月份出现最多(17.4d);霾日数在年内呈"U"型分布,春末(5月)~初秋(9月)霾日出现频率在年内变化曲线上表现为一个宽广的"U"型底部,在冬季1月份上升至最高值(6.1d)。     

上海市霾与非霾期间PM_(2.5)中水溶性阳离子污染特征对比

霾污染是颗粒物和气体污染物导致的可察觉到的能见度降低的天气污染现象,主要为PM2.5污染,水溶性阳离子是PM2.5的主要成分。为了探讨霾与非霾期间PM2.5水溶性阳离子污染特征,对上海市的PM2.5颗粒物连续采样1个月,利用离子色谱分析了K+、Na+、NH+4、Ca2+、Mg2+5种水溶性阳离子。结果表明,上海市霾天气期间PM2.5的日均质量浓度(103.03μg/m3)是非霾天气日均质量浓度(37.64μg/m3)的2.74倍,Na+、NH+4、Ca2+、Mg2+和K+的质量浓度分别为6.28、1.74、1.42、0.20和0.23μg/m3,PM2.5中水溶性阳离子组分占PM2.5质量浓度的20%左右。对大气气溶胶污染物、水溶性阳离子及气象因素相关性进行分析显示各污染物之间的相关性存在显著差异,其中NOX、NO和CO,SO2和NO2,Na+和CO,Mg2+和CO、NOX,可能存在共同来源。霾动态变化过程分析表明,水溶性阳离子浓度在霾与非霾天气时发生较大变化,Na+、Ca2+和Mg2+是霾天气的主要污染阳离子。     

人工消霾的可行性分析

介绍了人工消霾采用的方法、原理,对消霾的实施及科学性进行了有效评估,以期为治理空气污染提供参考。     

淄博市霾预报方法研究

本文使用2015年4月至2016年9月NCEP再分析资料(1°×1°)、淄博地区气象观测资料及淄博市环境监测中心提供的污染物浓度资料,采用BP神经网络建立预报模型,并利用欧洲细网格资料及CUACE模式资料对淄博地区进行了72 h站点霾预报试验。结果表明,BP神经网络模型对淄博地区霾预报的准确率达到74%以上,漏报率仅为5.37%,空报率略偏高,其中淄博站、沂源站、高青站的预报准确率达到82%以上,对实际业务中霾的预报有一定参考意义。     

上海霾的影响因素与特征

利用2009年12月~2010年11月的上海气象资料、颗粒物资料和后向轨迹聚类分析方法对在此期间的霾日进行统计分析。结果表明,上海霾发生时多盛行由内陆而来的西南和西北气流,且各季有所不同,夏季以西南气流为主,春季比较平均,秋、冬季节则以西北气流为主;较高的相对湿度和较小的风速有利于霾的形成;上海霾的发生受到当地和外部输送两方面因素影响,其中以当地影响为主;细颗粒物对霾发生的贡献很大,上海绝大部分的霾日中,PM2.5/PM10的比值均达0.5以上;上海霾的产生可能与机动车尾气排放有比较密切的关系。     

逐步判别在鱼类形态判别上的应用

鱼类种群的划分与鉴别是合理利用鱼类资源及加强渔业管理的首要解决的一个基本问题,其中形态判别在鱼类种群的划分与鉴别上占有一席之地,在具体判别上,运用数学的统计方法是毫无疑问的,但从现有的国内外资料看,通过采样而获得的反映计数性状和量度性状的数据,没有见到运用多元统计学中的逐步判别方法,因而,总有一些不尽人意之处,本文拟将逐步判别方法在鱼类形态判别上的应用作一点探索性研究。1统计问题与逐步判别方法1．1鱼类形态判别上的统计问题在鱼类形态判别上,相当多的文章参照划分亚种75％规则[Mayr等1953]应用差异系数（…     

逐步判别在鱼类形态判别上的应用

鱼类种群的划分与鉴别是合理利用鱼类资源及加强渔业管理的首要解决的一个基本问题,其中形态判别在鱼类种群的划分与鉴别上占有一席之地,在具体判别上,运用数学的统计方法是毫无疑问的,但从现有的国内外资料看,通过采样而获得的反映计数性状和量度性状的数据,没有见到运用多元统计学中的逐步判别方法,因而,总有一些不尽人意之处,本文拟将逐步判别方法在鱼类形态判别上的应用作一点探索性研究。1统计问题与逐步判别方法1．1鱼类形态判别上的统计问题在鱼类形态判别上,相当多的文章参照划分亚种75％规则[Mayr等1953]应用差异系数（…     

区域引进良种成败的判别方法研究

分析了引进良种的经济效益,指出了传统农业引进良种的缺点,提出了区域引进良种的模糊相似优先比方法及其优点。     

霾的发生及对植物光合作用的影响

随着经济规模的迅速扩大和城市化进程的加快,由大量的尘埃、硫酸与硝酸微滴、硫酸与硝酸盐、有机碳氢化合物和黑碳粒子组成的污染性气溶胶——霾在我国日趋严重,已广泛成为一种频发的新气象和严重的灾害性天气,对空气质量、交通运输、生态环境、人体健康、旅游景观及农业生产等均造成严重影响.该文对霾的物化组成、产生原因、在我国的分布及其对植物最重要的生理过程——光合作用的影响进行概述与展望,为进一步明确植物生长发育对霾的响应、适应和抵御研究提供参考.     

如何判别低压配电系统接地制式

从防雷工程设计施工实践出发,按照国内外相关防雷技术标准中的规定,对IT、TT、TN这3种接地制式进行判别,有利于SPD在低压配电系统中的安装。     

区域引进良种成败的判别方法研究

分析了引进良种的经济效益,指出了传统农业引进良种的缺点,提出了区域引进良种的模糊相似优先比方法及其优点.     

企业负债经营状态的利益主体判别方法

基于负债经营的财务杠杆原理，对合理负债经营这一国有企业改革热点问题进行探讨。针对现有确定合理负债标准的不足之处，运用系统分析定性与定量相结合的方法，从权益人，债权人对２个与企业发展相关的利益主体方面研究了企业负债经营状态的主体判别方法。     

济南地区霾污染天气气溶胶和逆温层特征

利用逐小时的气溶胶、探空、ERA5气象数据,分析了2020年年底济南地区3次严重霾污染天气过程,结果表明：2020年年底的3次霾污染过程中AQI的变化趋势与PM_2.5、PM₁₀和NO₂基本一致,说明PM和NO₂是造成济南地区冬季霾污染天气的主要污染物,而CO、SO₂和O₃不是济南地区霾污染天气的主要污染物,其中PM与O₃呈明显的错峰趋势;1 000 hPa风场特征：a过程,在12月8日前后,济南地区受高压反气旋影响,风力微弱以晴好天气为主,不利于污染物的沉降和扩散,11日开始受西北冷空气影响,雾霾过程结束。b过程,12月26日前后济南地区受东南暖湿气流影响,到27日达到最强,然后减弱,使得这次短暂的霾污染过程减弱。c 过程,1 月 20 日前后济南地区受东南暖湿气流影响,23 日开始减弱,使得 AQI 下降,然后在 27日受东北风影响,此次长达8 d的霾污染天气结束。济南地区几次霾污染过程均出现逆温层,贴地逆温和脱地逆温均影响了霾的形...