简介:针对北京市2016年12月16~21日的空气重污染过程进行了回报试验,探讨了该次事件预报的目标观测敏感区。使用新一代高分辨率中尺度气象模式(WeatherResearchForecasting,WRF)和嵌套网格空气质量模式(NestedAirQualityPredictionModelSystem,NAQPMS),针对初始气象场的不确定性,通过4套初始场资料识别了影响北京地区细颗粒物(PM2.5)预报水平的目标观测敏感变量及其敏感区。结果表明:当综合考虑初始气象场的风场、温度、比湿不确定性的影响时,发现改善黑龙江区域上述气象要素的初始场精度,对北京地区PM2.5预报不确定的减小最显著;当分别考察风场、温度、比湿的不确定性的影响时,发现初始风场精度的改善,尤其是黑龙江区域风场精度的改善,能够更大程度地减小北京地区PM2.5的预报误差,对北京东南地区的PM2.5预报误差的减小甚至可达到40%以上。因此,优先对黑龙江区域的气象场,尤其是该区域的风场进行目标观测,并将其同化到预报模式的初始场中,将会有效提高初始气象场的质量,进而大大减小北京地区PM2.5浓度的预报误差,提高北京地区空气质量的预报技巧。初始风场代表了北京地区该次空气重污染事件预报的目标观测变量,而黑龙江地区则是该目标观测的敏感区域。
简介:2008年1月7~11日期间,华东地区自北向南出现了一次持续大雾过程,分别影响到山东、江苏、安徽、上海、浙江、福建等地,并伴随有轻至中度空气污染,对当地生活、生产、运输造成严重影响。利用地面探测和探空资料、NCEP/NCAR再分析资料及MM5数值模拟结果等资料,分别从天气形势分析、水汽条件、动力因子、温度层结、空气质量变化等多方面入手,对此次大雾过程的成雾条件及空气污染对持续大雾的贡献进行诊断分析。分析指出,近地面层水汽通量散度、垂直速度以及500hPa与1000hPa散度差与能见度无显著相关,近地面相对湿度(Rh)与能见度呈明显反相关,近地面温度递减率(γ)与能见度呈明显正相关,可以把Rh≥85%、γ〈0.2℃.(100m)^-1作为大雾形成的必要条件。另外,选取与空气污染指数(API)相同时间段(前一日04时至当日03时,协调世界时)上海虹桥机场的航空能见度最低值与API对比发现,航空能见度最低值与API呈强烈的反相关,空气污染对大雾形成或维持具有显著的促进作用,可以把"API上升达到150"作为上海虹桥机场出现大雾的一个重要的判断条件。
简介:利用常规探测资料、多普勒雷达资料、高时空密度自动气象站地面观测网等实况资料,对2017年8月7日呼和浩特地区一次飑线过程进行详细分析,结果表明:(1)由于常规观测站资料时空分辨率低,数值预报难以准确描述中小尺度系统,因此在实际业务中,很难在短时预报中给出飑线的发生发展预报;(2)常规探空资料计算的CAPE值对于飑线发生潜势的指示性是非常有限的;(3)目前业务中,对飑线的预报只能通过大尺度环流背景结合加密自动气象站,以及短时临近雷达监测来实现;(4)高空槽前和东北冷涡后部的西北和偏北气流汇合南下,以及低空切变线带来的偏南气流北送,是这次飑线形成的环流背景。