江苏地区气象条件对能见度的影响研究

论文总字数：18809字

目 录

摘要 1

1引言 3

1.1研究目的和意义 3

1.2国内外研究进展 3

1.3本文主要研究内容 4

2． 资料来源与方法介绍 4

2.1资料来源 4

2.2方法介绍 4

3.南京地区低能见度事件气象条件个例分析 5

3.1南京地区1月份平均能见度、边界层高度、风速的变化情况 5

3.2 多个气象要素与能见度的相关性统计以及多元线性回归分析 6

3.3本章小结 11

4.江苏多地能见度与气象要素长期回归分析 12

4.1江苏多地能见度长期回归分析 12

4.2低能见度情况下能见度的长期回归分析 15

4.3多元回归方程预报能见度变化 17

4.4 江苏多地能见度回归预报效果统计 20

4.5本章小结 21

5.结论 22

参考文献 22

致谢 24

江苏地区气象条件对能见度的影响研究

尹剑

，China

Abstract: In this paper, a variety of meteorological factors related to visibility are calculated by using the meteorological elements of the WRF meteorological model. Using these factors and the measured visibility for multiple linear regression, the multiple linear regression equation was established, and the visibility forecast was made by using these equations.

In the Nanjing January 2015 a low visibility process study found that lower boundary layer height and wind weather conditions is often appear in the low visibility event characteristics of meteorological elements. Using WRF to calculate the results of the meteorological factors and the actual visibility were analyzed by multiple linear regression fitting, fitting and high visibility observation the visibility of consistency, and the fitting results than the air quality model CMAQ calculated that the visibility is good. This method does not require multiple linear regression through the calculation of air quality model can get visibility, saves the computing time. The multiple regression method to explain the extent of pollution in the process of visibility is better than that of the cleaning process, the low thermal factor contribution degree the maximum visibility.

We use multiple sites in Jiangsu Province of the WRF forecast the results of calculated meteorological factors with the measured visibility of 3 months of multiple regression, the various regions of different regression equation is established. Then each region using the WRF forecast results calculated meteorological factors and their respective regression process of a visibility prediction, results show that the method can better according to the forecast of meteorological elements calculated visibility.

Key words: Jiangsu area; visibility; meteorological factors; multiple regression

1引言

1.1研究目的和意义

近几年来，随着我国的快速发展，一系列的环境问题也日益受到人们的关注。经济发展的同时带来的是能源的消耗和各种污染物的排放，这些大气污染物在大气中发生复杂的相互作用产生雾-霾。雾-霾是灾害性天气，它使得能见度恶化，低能见度事件频发，恶劣的能见度环境对交通安全能产生一定的危害^[1]。灰霾对人体健康的影响主要在于此类天气条件下微小气溶胶粒子对人类呼吸系统的损害，从而导致鼻炎，支气管炎等多类疾病。雾和霾是两个不同的概念，根据中国气象局给出的视障标准，如果水平能见度小于10000米时，将造成的视程障碍称为霾(Haze)或灰霾（Dust-haze）。一般将霾定义为相对湿度小于80%时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化的现象，雾的定义为相对湿度大于90%时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化的现象，相对湿度介于80-90%之间时的大气混浊视野模糊导致的能见度恶化是霾和雾的混合物共同造成的，但其主要成分是霾。雾和灰霾是影响能见度好坏的重要因素。X.Y. Zhang^[2]统计了1957~2005年间中国681个气象站观测到的地面能见度，根据相似的能见度变化定义出了四个主要灰霾区：(1)北部地区的华北平原以及关中平原。(2)以长江三角洲地区为主体的中国东部。(3)中国南部的广东大部分地区和珠江三角洲地区。(4)中国西南部的四川盆地。并指出这些区域能见度的降低与排放源的变化和高的PM浓度有关。高歌^[3]通过对45年间中国霾日的统计发现：霾日的多少呈现一定的空间分布规律，总体上东部地区的霾日较西部地区多，其中长江中下游地区是霾日的多发区，灰霾能够使能见度恶化。其中2011 年10 月8 日-12 月7 日北京地区多次出现雾霾过程，大气能见度受其影响严重，在这段低能见度过程中大气能见度变化范围为0. 6 - 26. 7 km，其中60%的情况下能见度在10km以下， 40%以上的时间大气能见度不足5 km^[4]。叶香等在对南京地区的大气能见度的变化研究中指出，近30年来南京市能见度年平均值和四季平均值均显著下降^[5] 。我国在2014年11月出现的霾事件中，最为严重的一次霾过程出现在北京地区，这段时间内北京的PM_2.5水平最高达到了600µg/m³，超出世界卫生组织规定的健康水平的25倍以上^[6]。污染物的远距离输送在灰霾区域出现的十分频繁，这多取决于亚洲地区影响下风方向区域空气质量的气象条件^[7]。根据有关研究,我们发现能见度的优劣程度与气象要素密切相关^[8] 。在污染物浓度相对稳定时，能见度的优劣程度往往受气象因子的影响，探究气象要素在能见度变化过程中的作用和影响能够建立能见度与气象因子的影响机制，从而能预报未来一段时间能见度的变化情况，对我国减污治污政策的制定具有一定的指导意义^[9]。

1.2国内外研究进展

近十几年，国内外对于低能见度事件愈发的关注，气象要素在低能见度过程中的作用和贡献同时也成为了对低能见度事件研究的重点方向。

之前在对能见度与气象要素的分析中，沈家芬等人采用Pearson相关和偏相关对广州地区能见度与气象要素进行相关性研究^[10] 发现气象要素对能见度有着不同程度的影响。周宁芳^[11]对我国多地域出现的灰霾天气的研究中发现，气象要素的分布在不同区域的灰霾天气中存在着明显的区域性差别，其中湿度的差异为最大。通过对夏季一次热带气旋外围下沉气流造成珠三角地区连续灰霾天气的分析，指出在层结稳定、静小风和晴朗少云的天气条件是导致珠三角地区出现连续灰霾天气的主要原因。王佳^[12]等对灰霾天气的影响因子探究中指出，气象因子对灰霾天能见度的变化起着至关重要的作用，静稳小风，日照强度大相对较低的相对湿度是灰霾天多出现的气象特征。在对北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析中^[13]，曹伟华等对能见度与气压的关系做了简单的相关性分析，能见度与气压有较强的相关性，达到了0.72，并通过了99%的置信检验，整个变化过程中气压变化比较平稳，对雾霾天的作用主要表现在气压梯度小，风速维持在一个很小的范围内，为低能见度的形成提供一个相对稳定且水平输送较小的天气背景场。反映出气压与能见度在天气尺度上的一致性。Charles D^[14]在研究能见度变化趋势中采用了单位分析法。Matthew Rigby^[15]在空气污染气象学的研究中指出风速以及边界层高度是污染物扩散模式中的两个重要因素。Hanqing Kang^[16]通过对南京地区出现的一次灰霾污染事件引起的低能见度过程进行了分析，得出了低风速、稳定的大气层结、地面由高压控制，较小的地表气压梯度以及混合层厚度较低这些因素是灰霾污染的持续性加剧的主要原因。张人禾^[18]对2013年1月中国东部持续性强雾霾天气产生的气象条件进行了研究，通过多元回归分析发现热力因子和动力因子对这次雾霾天气过程的作用相当，超过2/3的雾霾天气逐日变化的方差可以被气象因子解释，方差贡献达到0.68。

1.3本文主要研究内容

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