斜剖面圖的設(shè)計及在PM 2.5 中期潛勢預(yù)報中的應(yīng)用
發(fā)布時間:2022-08-13 16:37
本文將強降水潛勢預(yù)報的"配料法"原理引入到環(huán)境預(yù)報中,選取ECMWF數(shù)值預(yù)報產(chǎn)品中的700hPa相對濕度、1000hPa風(fēng)向風(fēng)速和850hPa溫度作為氣象要素"配料",沿占比最多的冷空氣輸送路徑穿過華北重污染區(qū)和上海,設(shè)計制作了未來10d氣象要素"配料"時空斜剖面圖,并具體定義了業(yè)務(wù)中常見的典型污染過程(冷空氣輸送、干靜穩(wěn)和濕靜穩(wěn)累積)和清潔過程(冷空氣清潔、濕沉降清潔)共5種圖形的識別特征.該斜剖面圖由于融合了單站時序圖和單時次空間面圖的優(yōu)點,無需一張張翻閱天氣形勢圖,顯著縮短了看圖分析時間;斜剖面圖還建立了氣象要素圖形特征、污染氣象條件和PM2.5污染潛勢三者的對應(yīng)關(guān)系,通過圖形特征可以快速掌握區(qū)域內(nèi)天氣形勢演變情況,識別出上述典型污染和清潔過程,最終得出PM2.5中期污染潛勢,便于在業(yè)務(wù)中應(yīng)用和推廣.一次典型污染個例應(yīng)用顯示,斜剖面圖和污染實況的圖形型態(tài)特征非常相似,斜剖面圖中靜穩(wěn)累積和冷空氣輸送過程圖形特征辨識度高,區(qū)域和單站提前5d的預(yù)報結(jié)論和實況較為一致;進一步評估顯示,2018年冬季期間預(yù)報時效5d以內(nèi)的TS評分維持在0.32~...
【文章頁數(shù)】:10 頁
【文章目錄】:
1 資料和方法
1.1 數(shù)據(jù)資料來源
2 斜剖面圖的設(shè)計
2.1 圖形設(shè)計思路
2.2 斜剖位置選取
3 斜剖面圖的應(yīng)用說明
3.1 斜剖面圖主要參數(shù)及圖形含義
3.2 常見典型過程圖形特征
4 斜剖面圖的應(yīng)用效果檢驗
4.1 一次典型污染個例應(yīng)用
4.1.1 典型污染個例概述
4.1.2 天氣形勢應(yīng)用效果檢驗
4.1.3 污染潛勢預(yù)報效果檢驗
4.2 2018年秋冬季預(yù)報效果檢驗
5 結(jié)論
【參考文獻】:
期刊論文
[1]2018年國家級空氣質(zhì)量主客觀預(yù)報TS評分對比檢驗[J]. 張?zhí)旌?遲茜元,饒曉琴,王繼康,張碧輝,徐冉,江琪,欒天. 環(huán)境工程技術(shù)學(xué)報. 2019(03)
[2]影響上海PM2.5污染不同源地和路徑的數(shù)值模擬[J]. 余鐘奇,馬井會,曹鈺,常爐予,許建明,周廣強. 中國環(huán)境科學(xué). 2019(01)
[3]武漢市霾天氣過程冷鋒和降水對PM2.5輸送和清除效應(yīng)分析[J]. 岳巖裕,周悅,王曉玲,祝波. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報. 2018(12)
[4]空氣污染氣象指數(shù)在上海地區(qū)的應(yīng)用[J]. 瞿元昊,馬井會,許建明,余鐘奇,毛卓成,周婉君. 氣象. 2018(05)
[5]利用多模式最優(yōu)集成方法預(yù)報上海PM2.5[J]. 瞿元昊,許建明,Guy Brasseur,謝英,周廣強,馬井會. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報. 2018(09)
[6]2016年12月江蘇省兩次連續(xù)污染過程氣象條件對比分析[J]. 顧沛澍,劉端陽,陳鵬,孫燕,彭小燕,張琪,張樹民. 環(huán)境科學(xué)研究. 2018(07)
[7]基于255 m氣象塔天津地區(qū)污染天氣高空風(fēng)特征研究[J]. 蔡子穎,韓素芹,邱曉濱,張敏,陳靖,姚青,劉敬樂. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報. 2018(09)
[8]成都市一次典型空氣重污染過程特征及成因分析[J]. 郭倩,汪嘉楊,周子航,翟慶偉. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報. 2018(02)
[9]基于動態(tài)統(tǒng)計預(yù)報方法的京津冀霧霾中期預(yù)報試驗[J]. 張自銀,趙秀娟,熊亞軍,馬小會. 應(yīng)用氣象學(xué)報. 2018(01)
[10]長江三角洲西部地區(qū)PM2.5輸送軌跡分類研究[J]. 周述學(xué),王興,弓中強,石春娥. 氣象學(xué)報. 2017(06)
本文編號:3677381
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【文章目錄】:
1 資料和方法
1.1 數(shù)據(jù)資料來源
2 斜剖面圖的設(shè)計
2.1 圖形設(shè)計思路
2.2 斜剖位置選取
3 斜剖面圖的應(yīng)用說明
3.1 斜剖面圖主要參數(shù)及圖形含義
3.2 常見典型過程圖形特征
4 斜剖面圖的應(yīng)用效果檢驗
4.1 一次典型污染個例應(yīng)用
4.1.1 典型污染個例概述
4.1.2 天氣形勢應(yīng)用效果檢驗
4.1.3 污染潛勢預(yù)報效果檢驗
4.2 2018年秋冬季預(yù)報效果檢驗
5 結(jié)論
【參考文獻】:
期刊論文
[1]2018年國家級空氣質(zhì)量主客觀預(yù)報TS評分對比檢驗[J]. 張?zhí)旌?遲茜元,饒曉琴,王繼康,張碧輝,徐冉,江琪,欒天. 環(huán)境工程技術(shù)學(xué)報. 2019(03)
[2]影響上海PM2.5污染不同源地和路徑的數(shù)值模擬[J]. 余鐘奇,馬井會,曹鈺,常爐予,許建明,周廣強. 中國環(huán)境科學(xué). 2019(01)
[3]武漢市霾天氣過程冷鋒和降水對PM2.5輸送和清除效應(yīng)分析[J]. 岳巖裕,周悅,王曉玲,祝波. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報. 2018(12)
[4]空氣污染氣象指數(shù)在上海地區(qū)的應(yīng)用[J]. 瞿元昊,馬井會,許建明,余鐘奇,毛卓成,周婉君. 氣象. 2018(05)
[5]利用多模式最優(yōu)集成方法預(yù)報上海PM2.5[J]. 瞿元昊,許建明,Guy Brasseur,謝英,周廣強,馬井會. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報. 2018(09)
[6]2016年12月江蘇省兩次連續(xù)污染過程氣象條件對比分析[J]. 顧沛澍,劉端陽,陳鵬,孫燕,彭小燕,張琪,張樹民. 環(huán)境科學(xué)研究. 2018(07)
[7]基于255 m氣象塔天津地區(qū)污染天氣高空風(fēng)特征研究[J]. 蔡子穎,韓素芹,邱曉濱,張敏,陳靖,姚青,劉敬樂. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報. 2018(09)
[8]成都市一次典型空氣重污染過程特征及成因分析[J]. 郭倩,汪嘉楊,周子航,翟慶偉. 環(huán)境科學(xué)學(xué)報. 2018(02)
[9]基于動態(tài)統(tǒng)計預(yù)報方法的京津冀霧霾中期預(yù)報試驗[J]. 張自銀,趙秀娟,熊亞軍,馬小會. 應(yīng)用氣象學(xué)報. 2018(01)
[10]長江三角洲西部地區(qū)PM2.5輸送軌跡分類研究[J]. 周述學(xué),王興,弓中強,石春娥. 氣象學(xué)報. 2017(06)
本文編號:3677381
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