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。
简介:应用2007~2011年北京地区237个自动气象站资料,分析了北京夏季降水的精细化时空分布特征及城郊差异,结果表明:(1)北京大部分地区夏季平均有效降水时数约120~160h,降水时数高值区主要位于北部怀柔、密云山前迎风坡一带。城、郊区间有效降水时数差异并不明显,城市化对局地降水强度有较明显影响。(2)北京夏季降水主要出现在傍晚到前半夜,凌晨到正午降水较少出现。夏季平均降水量极大值出现在17:00(北京时间),为3.2mm/h。降水量存在较明显的周期变化特征,其中7d左右的周期是主周期。(3)夏季城区平均降水量多于郊区,城、郊雨量差异主要来自较强降水过程。城市效应会导致城区弱降水事件的减少,亦会导致较强降水事件的增多。(4)城、郊区间降水持续时长的差异主要由较强降水过程决定,多数情况下城区降水持续时长大于郊区,午后到前半夜发生的降水尤甚。
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。
简介:利用1961~2007年北京地区降水资料,采用气候倾向率、多项式曲线拟合和Morlet小波分析方法,对北京地区暴雨的气候特征及变化趋势进行了分析,结果表明:1)北京地区暴雨有明显的月变化特征,8月上旬(北京奥运会开幕式前后)是北京地区暴雨出现最为集中的时期。2)1961~2007年北京地区暴雨日数总体表现为波动式的缓慢下降,沙河暴雨日数的下降趋势最不明显,西郊居中,南苑暴雨日数的下降趋势最明显。3)暴雨日数的增减变化具有阶段性特征,1990年前南苑暴雨日数的变化与沙河、西郊有着完全相反的变化趋势。4)北京地区暴雨日数变化具有多重周期性,南苑、西郊和沙河暴雨周期日数不同。
简介:2002~2008年,北京市城区和近郊8月的NO2月均浓度大体呈现逐年下降趋势,其中前5年二者均以每年约10%的降幅下降,2008年发生显著下降,降幅达40%左右。利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPM/IAP),采用敏感性试验方法,评估了气象条件与污染控制措施对北京奥运会期间大气NO2浓度降低的影响,评估不同污染控制措施对NO2浓度降低的作用。研究结果表明,污染控制措施是NO2浓度降低的主要影响因素,其中面源的污染控制措施对于NO2浓度降低的作用最明显。
简介:为了探索夏季(6~8月)日气象负荷的最佳分离方式和引起日最大电力负荷波动的主要因子,以及建立预报模型最佳个数,基于北京市2005~2010年逐日最大电力负荷和间期的气象资料,分析了北京地区日最大电力负荷的变化规律,采用不同方法将气象负荷从夏季日最大电力负荷中分离出来,分析北京夏季气象负荷与气温、相对湿度、降水及炎热指数、高温持续日数、炎热日数持续时间、前一日气象负荷等因子之间的关系,并基于2005--2009年夏季逐日气象负荷和其主要影响因子采用逐步回归方法建立日最大电力负荷的预报模型,将2010年夏季北京日最大电力负荷作为预报效果的独立样本检验。结果显示:2005~2010年,北京逐日最大电力负荷具有明显的线性增长趋坍,夏季日最大电力负荷具有显著的星期效应;与去掉逐年夏季日最大电力负荷趋势和夏季平均日最大电力负苘趋势相比,去掉全年逐日最大电力负荷变化趋势的夏季日气象负荷预报模型的拟合能力更优;北京夏季日气象负荷与当日气温的相关系数最高,与前一日气象负荷也关系密切;利用前一日相对气象负荷和当日气缘要素一周逐日分别建立预报模型的拟合和预测效果较好。
简介:利用2007—2015年北京市大兴观象台、28个道面自动气象站、部分区域自动气象站等多种台站观测资料分析了2007—2015年北京地区能见度的时空变化特征。结果表明:2007—2015年北京地区春季平均能见度最高、夏季平均能见度最低,夏季及年平均能见度呈显著增加的趋势,春季和秋季能见度均呈波动增加,冬季颗粒物浓度的显著增加致使北京地区冬季能见度下降的时段集中在2011—2014年;空间上,北京西北地区能见度明显高于中心城区和东南大部地区。秋季和冬季能见度的空间分布特征与年平均能见度的分布特征较一致,表现为能见度自西北向东南方向逐渐递减;与能见度相关性最高的为相对湿度、颗粒物浓度、风向及风速,但不同要素在月、季和年尺度上的相关性差别较大;根据天气现象统计表明,近10a来北京地区雾、霾、沙尘日均呈增加的趋势,但是山区与城区气象站点低能见度事件的发生频次存在较大的差异。整体来看,小于10km能见度事件的发生频次在全区以增加为主,而小于1km能见度事件的发生频次在全区以减少为主。此外,近10a来北京地区干霾的发生频率为44.29%,湿霾的发生频率为7.13%,低能见度事件多由干霾造成,但湿霾发生时,能见度恶化的更明显。
简介:利用北京城区污染观测站2006~2013年夏季可吸入颗粒物PM10逐日浓度检测资料,挑选所有PM10浓度大于150μg/m3的个例,合成分析华北及北京地区风场变化情况,发现风速在污染当天变化不明显,南风与PM10的相关性普遍为正,污染当天各区南风增加较大,太行山一带甚至增长了5倍。南风异常可能会使河北、山东等地污染物向北京输送,造成北京大气污染。同时我们分析北京夏季空气污染时大气环流特征。在500hPa与200hPa,北京和内蒙古上空有显著的高压异常。在850hPa,环流场表现为东正西负的高度场异常,其中北京在正负异常分界线上。低层气压梯度异常会造成北京和以南地区南风异常。同时,我们发现北京污染天气伴随的高空环流异常具有准定常特征。在污染前4天,蒙古上空存在一个显著的高层高压异常。该高压异常增强并向南延伸,在污染当天控制北京和内蒙古。在污染消退期,该异常也逐渐消退。但在消退后第四天,北京和内蒙古上空依然受高压异常控制。这表明北京夏季污染和高空准定常环流异常有关。
简介:采用NCEP再分析资料、自动站加密观测资料、逐时云顶亮温TBB资料、多普勒雷达资料.以及成功模拟基础上的高分辨率模式输出资料,对2004年7月10日北京突发性暴雨过程中β尺度对流系统的发生发展、结构特征及成因进行了综合分析。结果表明:本次暴雨过程是由具有中β尺度的对流系统所产生,它发生在大尺度暖脊之中:对流层中层的短波槽.以及低层西风槽前的西南气流与暖切变线北侧的东南气流的汇合,为MβCS的发生提供了良好的环境每件。该MβCS由2个中尺度对流云团合并而成,具有椭圆形结构特征,其水平尺度为150km×100km,时间尺度约为5h。该MβCS在对流层低层表现为中尺度辐合线或强辐合中心,雷迭回波和径向速度场所反映的中尺度回波带和辐合线。与MβCS的演变有密切的关系。在其发展强盛期,中β尺度对流系统呈现相当正压性;垂直倾斜的上升气流及其两侧,有明显的下沉补偿气流.显示本个例MβCS具有对流型风暴的结构特征。此次MβCS发生在强对流不稳定层结条件下,在700hPa以下对流层低层具有明显的假相当位温θse暖舌;近地面层偏南风与偏东风2支气流的辐合,以及冷空气的侵入,导致行星边界层内能量锋区的加强,从而有利于MβCS的发生发展。
简介:2009年10月底到11月底,包括北京在内的华北地区连续出现2次较强冷空气过程,造成大范围的低温、雨雪天气。利用北京地区11个气象站近50年逐日气温、降水资料,对全市历年11月低温雨雪事件的演变特征进行了分析。结果表明,2009年11月全市月平均气温、月平均最低气温均突破了50年的最低记录,月平均最高气温位列1981年11月之后,接近历史极值;2009年11月降雪量也位列有记录以来第一位,冰冻日数历史排位第三;从气温和降水极端事件发生的频次来看,2009年11月日平均气温、日最高气温和日最低气温通过5%分位值标准的极端低温事件频次都明显偏多,在50年中居于第2位,降水量通过95%分位值标准的极端强事件频次在50年中居于第四位。2009年11月的严重低温雨雪事件出现在区域气温总体变暖、低温事件频率总体下降的气候趋势背景下,在一定程度上放大了负面影响。亚洲中高纬地区500hPa高度场经向度异常加大、冷暖气流交换活跃,是造成2009年11月极端低温和大雪的直接环流因子。
简介:针对近两年北京首都国际机场的两次暖切初雷进行研究,总结预报经验,探讨预报的可行性,结果表明:1)两次暖切初雷中,500hPa高度层均有浅槽存在,且500hPa高度层的正涡度区到达本场附近的时间与雷雨发生时间一致,同时低层有较强的辐合抬升;2)从雷达图像来看,两次雷雨发生时,本场附近均存在明显的速度辐合,雷雨回波为局地生成;3)相当黑体温度(BlackBodyTemperature,TBB)越低,对流越旺盛,所以TBB等值线图可以用来推断对流的发展趋势;4)在雷雨发生时段,基于风云2号气象卫星的雷暴云指数值介于0-0.5之间,雷暴云指数的变化趋势可以较准确表征雷雨发生的时间。