长沙市区空气污染气象条件预报及应用检验
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长沙雾霾调查报告(2)2. 雾霾天气是心血管疾病患者的“健康杀手”,尤其是有呼吸道疾病和心血管疾病的老人,雾天最好不出门,更不宜晨练,否则可能诱发病情,甚至心脏病发作,引起生命危险。
专家指出,之所以说雾天是心血管疾病患者的“危险天”,是因为起雾时气压低,空气中的含氧量有所下降,人们很容易感到胸闷,早晨潮湿寒冷的雾气还会造成冷刺激,很容易导致血管痉挛、血压波动、心脏负荷加重等。
同时,雾中的一些病原体会导致头痛,甚至诱发高血压、脑溢血等疾病。
因此,患有心血管疾病的人,尤其是年老体弱者,不宜在雾天出门,更不宜在雾天晨练,以免发生危险。
3. 事实上,雾霾天气持续,空气质量下降并不是今年的新现象。
近几年,每到秋冬特别是入冬以后,国内中东部地区不时会遭遇类似的情况,当中虽有一定的气象因素,但最主要还是粗放式无序发展带来的恶果。
应该看到,雾霾并非一般空气污染,它可能对公众生活和健康造成极大威胁,1952年伦敦大雾中,据官方统计就有逾4000人丧生,有环保专家分析,灰霾很可能取代吸烟成为肺癌头号致病“杀手”。
4. 霾天对人体心脑血管疾病的影响也很严重,会阻碍正常的血液循环,导致心血管病、高血压、冠心病、脑溢血,可能诱发心绞痛、心肌梗塞、心力衰竭等,使慢性支气管炎出现肺源性心脏病等。
另外,浓雾天气压比较低,人会产生一种烦躁的感觉,血压自然会有所增高。
再一方面雾天往往气温较低,一些高血压、冠心病患者从温暖的室内突然走到寒冷的室外,血管热胀冷缩,也可使血压升高,导致中风、心肌梗死的发生。
所以心脑血病患者一定要按时服药小心应对。
专家指出,持续大雾天对人的心理和身体都有影响,从心理上说,大雾天会给人造成沉闷、压抑的感受,会刺激或者加剧心理抑郁的状态。
此外,由于雾天光线较弱及导致的低气压,有些人在雾天会产生精神懒散、情绪低落的现象。
四、怎么预防雾霾带来的危害防大雾疾病方法:1、外出戴口罩如果外出可以戴上口罩,这样可以有效防止粉尘颗粒进入体内。
长沙市大气污染现状及对策探讨摘要:通过对资料的研究,对长沙市大气污染现状及污染物变化特征进行了分析,研究结果.表明SO2、NO2、TSP(总悬浮颗粒物)为长沙市大气污染的主要污染物,且春季和冬季是长沙市大气污染较为严重的季节。
并对原因进行了解析,文章最后还提出了一些针对长沙大气污染现状的对策,为进一步解决长沙市的大气污染问题提供依据。
关键词:长沙大气污染现状对策中国是能源生产和消费大国,也是目前世界上少数几个一次能源以煤炭为主的国家之一。
在一次能源的消费结构中,煤炭约占70%,其中约85%的煤炭直接用于燃烧,能源效率却仅为32%左右(比发达国家低10个百分点). 由燃煤引起的酸雨覆盖区已超过国土总面积的30%,。
为了逐步解决这些问题,采取有针对性的防治措施,中国划分了酸雨控制区和二氧化硫控制区(简称“两控区”). 长沙市是被国家列入“两控区”的主要城市之一。
其大气污染非常严重 , 大气环境质量属轻度污染占49.6%重度污染占2.6%.因而,长沙市的大气环境治理已刻不容缓。
随着“十五”规划的实施,湖南省将发展重点放在了二、三产业上,这必定会影响到湖南省的空气质量,长沙市作为湖南省的省会,随着其经济和工业的高速发展,大量的废气、烟尘排入环境,其大气污染程度也相应增加。
严重影响了人们的学习生活。
本文主要对长沙市大气污染的主污染物为SO2、NO2、TSP,且春季和冬季是大气污染较为严重的季节的现状进行了阐述。
并提出了一些进一步优化产业结构、合理布局工业、加强环境质量监管,提高人们的环保意识的建议,为建设我们美好长沙有显著的意义.1、大气主要污染物(1) 评价方法主要根据周报中的空气污染指数API ,选取TSP 、SO 2、NO X 为常规监测指标,结合我国1982 年制定的《大气环境质量标准》GB3095—82, 列出的污染物浓度标准分级和分区管理的原则,将空气质量分为4级Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ,分别对应API 值(<50,50-100,100-200,>200)【1】采用综合污染指数P 综=n 1∑=n i Pi 1(i=1、2、3……n )【2】分析长沙出现TSP ,SO 2,NO x 的频率和平均值,从而得出长沙空气质量的区域特征;并求得其月、年的平均值,通过比较得出长沙大气环境质量的月变化和年变化【3】,并总结出全省空气质量的时间变化规律。
长沙空气质量研究报告第一篇:长沙空气质量研究报告长沙空气质量研究报告空气质量(air quality)的好坏反映了空气污染程度,它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。
空气污染是一个复杂的现象,在特定时间和地点空气污染物浓度受到许多因素影响。
来自固定和流动污染源的人为污染物排放大小是影响空气质量的最主要因素之一,其中包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业污染、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。
城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。
实施环境空气质量新标准以来,长株潭三市环境空气平均优良率却不容乐观。
尤其在1月份31天中,长株潭三市空气质量合格天数均只有3天。
谢立介绍,2013年1-5月,长株潭实施环境空气质量新标准以来,三市环境空气平均优良率为46.6%,首要污染物为PM2.5,最大超标倍数为2.6倍。
长株潭三市环境空气质量优良率分别为45.7%、46.4%和47.7%,三市空气污染程度基本相近。
1-5月中,1月份污染最重,三市出现重度污染和中度污染的天数,主要集中在1月。
1月份31天中,三市合格天数均为3天;2-5月三市空气质量呈好转趋势,5月份空气质量最好,三市空气质量优良率分别为长沙80.6%、株洲67.7%、湘潭77.4%。
“改善长株潭地区的环境质量,省委省政府专门下发了长株潭地区大气污染防治联防联控的意见。
”谢立说,一个城市环境质量提升了,而另一个城市环境没有改善,是会相互影响的。
从1—5月份监测结果来看,长株潭三个城市环境质量差不多,因为光是长沙环境质量提到了,把烟囱拆除了,株洲没拆除,一样影响长沙天气。
为了改善空气质量,长株潭地区三市联动联防联控是非常必要的。
而且从目前来看也很有成效,所有的电厂、火电企业和影响大气污染的排放大户全部上了脱硫脱硝设施。
清洁能源替代传统能源,长沙二环内所有的锅炉全部被拆除。
长沙全市土地面积1.1819万平方公里,其中城区面积556平方公里。
长沙市辖6区、2县,代管1市(芙蓉区、天心区、岳麓区、开福区、雨花区、望城区、长沙县、宁乡县、浏阳市)。
长沙雾的分布特征及其发生的气象条件摘要:利用1971-2020年,长沙四个台站的雾的气象资料,分析长沙雾的时空分布特征和相关气象条件。
结果表明:长沙地区的雾的多发区位于浏阳;有明显的季节变化和月变化,且辐射雾居多,多数生成在5-8时,消失在8-11时。
一年四季都能发生雾,但秋冬季最多,夏季最少。
雾出现时地面水平运动微弱,近地面层有逆温层或者地面层比较稳定,近地层湿度条件好。
关键词:时空分布大雾气象条件雾是悬浮在近地面空气中大量微小水滴或冰晶形成的可见集合体,当空气中水汽达到饱和时,在凝结核上而形成,使水平能见度小于1KM的天气现象[1]。
大雾是长沙常见的天气现象,出现几率高,发生范围广。
随着现代交通运输业的发展,大雾对交通的影响越来越明显,常使飞机起降受阻,高速公路封闭还会发生交通航运事故。
同时,弥漫在空中的雾滴往往会带有细菌、病毒,影响城市污染物扩散。
近年来已有很多科技研究者对雾的生成大气形势、雾的气候特征[2-3]做了大量研究工作。
本文利用1971-2020年长沙四个台站的气候资料,全面系统地研究了长沙大雾的气候特征,分析大雾发生时的气象条件,以期为长沙大雾的进一步研究提供依据。
1资料说明本文采用的资料为长沙市4个气象台站1971-2020年的雾、能见度、相对湿度等逐日观测资料和高空资料。
2长沙雾的空间分布2.1年平均雾日的空间分布由图1可以看出,宁乡年平均雾日数18天,长沙年平均雾日数23天,马坡岭站29天,浏阳36天,这跟其地理位置有关。
浏阳东面是山区,西部是丘陵盆地,位于山区与盆地交接的中部地区,东北、西南走向的山脉之间有大片谷底平原,有利于形成雾天气。
图13雾的时间分布特征3.1雾的年际变化1971-2020年期间,长沙年雾日最多的为2016年,250天,最少的为2012年44次。
长沙雾的年际变化为先上升后下降再急速上升的趋势,有明显波动性。
为进一步研究近50a来年雾日的变化趋势,对长沙年雾日进行Mann-Kendall分析,2004年后雾出现日数明显减少,但减少趋势未通过相关检验。
长沙市一次重霾污染条件下环境空气质量预报研究作者:张琴彭庆庆罗岳平杨云芸刘妍妍曾钰来源:《绿色科技》2016年第20期摘要:以2014年6月12~17日在长沙市发生的一次空气重污染过程为例,对长沙市大气污染整体水平、周重点城市空气质量变化情况、污染物浓度变化走向及趋势、污染特征进行了分析,并结合风、湿度、气压等气象参数对未来72 h城市空气质量进行了预报。
结果表明:外源输入性污染是导致此次灰霾发生的不可控原因,在当地污染源排放基本稳定的前提下,均压场、静风、逆温、暖湿气流、降水等气象条件的准确判断是开展空气质量预报的关键。
15日,长沙市高空为高压环流形势,无明显降水,均压场形势,近地面静风或微风,大气稳定度较高,不利于污染物的扩散和清除;16日,受高空槽和地面气旋波影响,偏南风加强,并迎来一段阴雨天气,大气污染扩散条件有所改善,污染天气有所缓和;17日,西南暖湿气流旺盛,中低层有切变,长沙市区阴天,并有中等阵雨或雷阵雨。
降雨发生后,污染物浓度迅速降低,污染过程结束。
关键词:霾;重污染;气象条件;空气质量预报;外源输入中图分类号:P458文献标识码:A 文章编号:1674-9944(2016)20-0020-051 引言我国城市灰霾天气频发,并呈现影响范围广、持续时间长、污染物浓度高等特征(唐宜西等,2013),受到社会广泛关注。
灰霾天气出现时,室外能见度降低,容易引发交通事故,诱发各种疾病,严重干扰城市正常运转(白志鹏等,2006;程从兰等,2003;刘玉兰等,2012;宋宇等,2003;吴珂等,2013)。
2014年,在湖南省境内发生多次大范围、长时间的灰霾天气,空气污染严重影响人们的生产生活和身体健康。
准确研判污染现状及走势,开展有效空气质量预报工作对减少灾害损失,科学降霾至关重要。
以2014年6月12~17日在长沙市发生的一次重污染天气为例,对其污染特征和气象条件等进行综合分析,并通过部门会商,对未来72 h城市环境空气质量进行预报。
长沙雾霾情况分析报告5则范文第一篇:长沙雾霾情况分析报告长沙市雾霾情况分析报告最近感到长沙市的雾霾情况越来越严重,为了得到一个较为直观的结果,上网查了些资料,发现长沙市乃至全国,雾霾情况触目惊心。
2013年1月13日20时,中国环境监测总站发现37个城市的空气“重度污染”和“严重污染”,其中包括北京在内的7个城市达到“空气污染的最高级”。
湖南也不例外,1月13日长沙市环保局18时在长沙市环境空气质量实时发布的数据显示,各监测站中火车站、雨花区、沙坪为严重污染,天心区、马坡岭、湖南师大、经开区、高开区、伍家岭、湖南中医大为重度污染。
1月19日18时发布的各监测站的结果稍有好转,沙坪由严重污染变为中度污染,火车站和雨花区由严重污染变为重度污染,其它各站还是重度污染。
除长沙市外,株洲、湘潭13个监测站空气质量均为重度污染。
上面这个表是我在PM2.5网上找到的长沙市2013年12月22日个监测点检测到的空气情况,基本上都是中度污染以上。
而中度污染具体是个什么概念,这些能让人有个直观的了解:从2013年12月22日长沙市空气质量表可以看出,这种空气质量不是短期的,已经成为了一种普遍现象,不管是1月还是现在的12月,都没有明显的变化。
下面还有个最近两周长沙空气质量变化情况:从这上面可以看出,长沙基本处于一个空气质量不合格的状况,只有当降水之后,空气质量才能得到一个明显的改善,但是马上就会恢复。
上面数据已经很触目惊心了吧,但是我还看到一个更加夸张的消息。
2011年长沙在全国31个省会及直辖市城市空气质量排名中,长沙名列第11位,与2010年的名次相同。
而12年长沙空气优良率在中部6个省会城市中排名第一。
与南昌并列。
我不知道这个消息是真是假,但这一点还是能看出全国空气质量处于一个什么水平。
雾霾灾害相对其它气象灾害还有其特殊性,一是其组成是空气中有PM2.5,以北京为例,据北京市副市长洪峰在公共场合表示,北京的PM2.5来源:22%是机动车排放,17%是煤炭燃烧,16%是工地扬尘,16.3%是工业喷涂发挥,4.5%是农村养殖和秸杆焚烧,24.5%则来自外地;二是雾霾停留不散受地貌和风向影响,也以北京为例,中科院大气物理研究所王跃思研究员认为“北京三面环山,南面是平原,一个偏南风,就可以让北京PM2.5数值处于严重污染状态,但一般西北风也容易让北京回归蓝天”。
长沙市区空气污染气象条件预报及应用检验
为了对空气污染气象条件预报进行有益探索,利用2013年1月至2015年12月3年长沙每日AQI监测数据和同期气象资料,在大尺度环流背景、温湿条件、水平扩散条件、垂直累积条件等气象要素与AQI指数等相关性分析的基础上,归纳出有利于或不利于污染物稀释、扩散、聚积和清除的天气形势和气象参数;分别采用分类、加权法及模式预报法,计算预报参数判据及加权值,建立空气污染气象条件等级预报方法,得到长沙空气污染气象条件等级与AQI增量的短期预报结果,并对2016年1月至2017年4月预报应用情况进行检验。
结果表明,该空气污染气象条件等级预报方法具有较好的可用性,回归模型对AQI变化趋势的预报亦具有一定参考性。
标签:空气污染气象条件;分类、加权法;均值分析;长沙
引言
空气中的污染物在大气中的传播、扩散受到气象条件的制约,如何充分利用气象条件可成为防治污染有效而又现实的途径之一。
众多学者对空气质量与气象条件之间的关系进行了大量研究[1-9]。
张丽等[1]基于2011-2013年地面观测资料及风廓线雷达资料,对能见度及降水、地面和低空风向风速影响因子进行相关分析,建立了深圳市空气污染气象条件等级的方法及流程,计算结果与实况基本相符。
黄菊梅等[2]利用2014年3月-2015年2月6个空气质量监测点资料,对岳阳市区AQI的时空变化特征及气象影响因素进行了分析,并用综合指标法和逐步回归法建立岳阳市区AQI预报模型。
王伟平等[10]采用数值预报方法、气象条件指标判别方法和天气学方法,对浙江省空气污染气象条件进行预报,对其预报结果作了分析与评估。
由于不同地域气象影响因子与环境空气质量浓度存在着较大差异,建立合适本地的空气污染气象条件预报模型至关重要[10-18]。
为此,利用2013年1月1日至2015年12月31日3年长沙逐日AQI数据和同期气象资料,通过相关性分析归纳出有利于或不利于污染物稀释、扩散、聚积和清除的天气形势和气象参数,并尝试建立空气污染气象条件等级预报方法。
1 预报资料及方法
1.1 資料的选取
本文采用长沙市2013年1月1日~2015年12月31日3年环境空气质量监测数据及同期高空、地面气象观测资料。
1.2 预报方法
基于大尺度环流背景场、温湿条件、本区域垂直风场变化、低层大气污染物的扩散条件、垂直累积条件等高空天气形势、地面天气形势及气象参数与AQI 指数的相关性分析,对AQI均值以5%、15%、25%为分界点,给出相应的加权
方案;对预报因子进行分类、加权,确定预报参数判据及加权值,建立空气污染气象条件预报参数判据。
根据均值分析结果,建立污染气象条件等级(M)与ΔAQI 的一元线性回归方程。
日平均气象要素采用20时~20时的整体情况,逆温层结数据取自每日08时的探空资料。
2 结果与分析
2.1 预报因子选取
地面、高空天气形势及气象要素的变化对空气污染物的稀释、扩散、聚积和清除起着决定性的作用。
通过相关性分析,并考虑了可预报性,选取500hPa环流形势、地面形势场、700hPa、850hPa、925hPa
及10米风场、850hPa温度平流、降水及逆温,作为判断空气污染气象条件的9个考察对象,每个对象根据天气学原理给出若干分类。
2.2 预报方法的建立
利用上述高相关因子,分别采用分类、加权法及模式预报法,计算预报参数判据及加权值,建立空气污染氣象条件等级预报方法,得到长沙空气污染气象条件等级与AQI变量的短期预报结果。
2.2.1 分类、加权法
2013~2015年长沙市AQI均值为98.12,统计单一对象中不同类型的分类平均值,与总平均值(98.12)进行比较。
以5%、15%、25%为分界点,给出加权方案:(X表示均值,Y表示权重)
X123,Y=+3
对于上述9个考察对象,根据每个考察对象中不同分类所对应的X(AQI 均值),确定其Y值(权重)。
以500hPa形势这一考察对象为例,可分为1、槽后或部分时段槽后,2、高压脊,3、高空槽,4、高空平直多波动,5、下滑槽,6、槽前转槽后,7、槽后转槽前,8、副高控制,9、副高边缘,10、台风外围10个分类,通过统计得出,1、6、7的权重均为+1,可合并为“槽后或部分时段槽后”;2、4的权重均为+2,可合并为“高压脊或平直环流”;3、5的权重均为0,可合并为“高空槽”;8、10的权重均为-3,可合并为“副高控制或台风外围”;9的权重为-2,保留原始分类。
其它8个考察对象的统计分析过程以此类推,由此得到空气污染气象条件预报参数判据及加权数以及总加权数(∑Y)与污染气象条件等级(M)的判定方案。
500hPa环流形势:
槽后或部分时段槽后,Y=1;高压脊或平直环流,Y=2;高空槽,Y=0;副
高控制或台风外围,Y=-3;副高边缘,Y=-2
700hPa风场:
偏南风,Y=-1;偏北风,Y=1;偏南风转偏北风,Y=0;偏北风转偏南风,Y=1;其他(静风、偏东风等),Y=0
850hPa风场:
偏南风,Y=-1;偏北风,Y=0;偏南风转偏北风,Y=1;偏北风转偏南风,Y=1;偏东风,Y=2;静风及其他风向,Y=0
925hPa风场:
偏北风4-6m/s,Y=1;偏北风≥8m/s,Y=-1;偏南风≥4m/s,Y=-1;静风及其他风向,Y=0
地面形势:高压或高压前部、弱冷空气,Y=0;均压场、高压底部或后部,Y=1;冷锋前沿,Y=2;低压或倒槽,Y=-1;台风或台风外围,Y=-2
850hPa温度平流:
暖平流,Y=2;冷平流或無明显温度平流,Y=0
10m风场:
偏南风≤2m/s或偏北风,Y=1;偏南风≥4m/s,Y=-2;静风及其他风向,Y=0
降水:
无降水,Y=1;间歇性降水R=9,Y=6
经检验,M与空气质量等级(N)的差值的平均为-0.329。
将“M与N的差值的绝对值<=1”定义为“可接受的污染气象条件等级的判定”,则该方案可用性为74%。
2.2.2 均值分析与回归模型
对污染气象条件等级(M)与空气质量指数日变化(ΔAQI)做均值分析,可知M与△AQI为正相关,空气污染气象条件等级越高,△AQI增量越大,符合空气污染气象条件所表示的物理意义。
M=1的分组均值为负,表示污染气象条件为一级(非常有利于污染物的稀释、扩散)时,AQI呈下降趋势;M≥2时的分组均值均为正,AQI呈上升趋势。
基于此相关性,以△AQI为因变量,M 为自变量做线性回归,得到回归方程:△AQI=-6.669+4.018*M
3 应用检验
对2016年1月1日~2017年4月14日的空气污染气象条件等级预报产品分别按照“可用性”、平均误差及回归模型均值分析三种方法做检验。
在检验时段内,由本预报模型所给出的空气污染气象条件等级的可用性为79.8%,空气污染气象条件等级(M)与空气质量等级(N)的平均差值为0.289。
对于线性回归方程,计算所得的△AQI与实际△AQI相比,两者符号相同(即同为正或同为负)的概率为56.8%,两者差值的绝对值小于等于10的概率为37.2%。
说明该回归方程对趋势判断(上升或下降)有一定参考作用,对定量预报的参考性较小。
4 结论与讨论
(1)基于高相关因子,采用分类、加权法,计算预报参数判据及加权值,建立空气污染气象条件等级预报方法;建立了污染气象条件等级(M)与ΔAQ I 的一元线性回归方程,得到AQI增量的短期预报结果。
(2)检验结果表明,该空气污染气象条件等级预报方法具有较好的可用性,回归模型对AQI变化趋势的预报有一定参考性,但对定量预报参考性较小。
参考文献
[1]张丽,李磊.深圳市空气污染气象条件标准体系的研究[J].气象与环境科学,2016,39(3):112-116.
[2]黄菊梅,陈娇荣,彭洁,等.岳阳市区空气质量变化特征及气象条件预报[J].环境科学与技术,2016,39(6)53-57.
[3]张福艳,付昌.鸡西市空气污染气象条件预报分析[J].南方农业,2016,10(15):204-204.。