重庆能见度特征分析及其与颗粒物浓度和气象影响因子的关系

摘要：

利用重庆地区能见度及温、压、湿、风等气象资料和大气颗粒物浓度数据,对重庆能见度特征及其影响因子进行分析,采用神经网络方法建立能见度预报模型,分析比较了引入PM2.浓度因子对预报模型的影响效果.发现:重庆地区能见度分布呈现西低东高以及长江沿线较低的分布特征;雾发生时的平均能见度低于降水时能见度也远低于剔除雨、雾后的能见度,表明低能见度受大气中水汽影响更大;雾在冬季比例明显增加,使得平均能见度在冬季明显降低,而6月和10月降水增多是导致这两个月平均能见度出现明显降低的重要原因;能见度日变化呈现单峰型,雾和降水高发时段与平均能见度低值区重叠,是造成夜间能见度低的一个重要原因;大气湿度、温度及颗粒物浓度都是影响能见度的重要因子,当相对湿度小于70％时能见度随PM2.5增加明显降低,当相对湿度大于70％时PM2.5对能见度的影响降低;在能见度的客观预报模型中引入PM2.5浓度因子的预报效果好于不引入该因子的效果,特别是秋冬季的预报效果改善明显.

关键词：能见度、影响因子、PM2.5、神经网络

所属期刊栏目：50

分类号：P427.2(气象基本要素、大气现象)

资助基金：重庆市气象局业务技术攻关团队项目;业务技术攻关项目

在线出版日期：2022-09-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：563-573