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成都冬季PM2.5污染天气形势的客观分型研究

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文章利用2013-2018年冬季ERA-interim再分析资料,以及同期空气污染资料、地面常规气象观测资料和探空资料,采用PCT(principal component analysis in T-mode)客观分型方法对成都冬季海平面气压场进行天气分型,并探究冬季以及各月份不同天气型对应的空气污染状况及污染气象参数分布特征,进而从污染气象学的角度揭示重污染潜势天气型的气候特征.结果 表明:冬季海平面气压场共对应9种天气类型,其中,6型(准鞍型场型)和9型(冷锋前部型)为2类重污染潜势天气型,冬季对应的PM2.5均值浓度分别为194.3和173.2 μg/m3;而1型(川西高压前部型)为清洁天气型,对应的PM2.5均值浓度为73.2 μg/m3.重污染潜势天气型对应的边界层结构呈现出稳定能量大、混合层厚度和通风系数均最小的静稳天气特征,其能够反映大气污染潜势.该研究可为盆地地区空气污染潜势预报及大气重污染预报预警的客观化、自动化提供科学依据和技术支持.
Study on an Objective Synoptic Typing Method for Air Pollution Weather in Chengdu During Winter

张莹、王式功、倪长健、张小玲、贾旭伟、冯鑫媛

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成都信息工程大学,环境气象与健康研究院/高原大气与环境四川省重点实验室,四川 成都 610225

中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京 100029

兰州大学,甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,甘肃 兰州 730000

京津冀环境气象预报预警中心,北京 100089

中国人民解放军94498部队,河南 南阳 072655

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客观天气分型 PCT 静稳天气 重污染潜势型 成都

国家自然科学基金四川省重大科技专项四川省科技厅应用基础研究项目成都市科技厅项目成都信息工程大学科研启动金四川省教育厅科研项目

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2020

10.19672/j.cnki.1003-6504.2020.05.020

环境科学与技术
湖北省环境科学研究院

环境科学与技术

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.943
ISSN：1003-6504
年,卷(期)：2020.43(5)
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