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耦合观测数据-模型计算-案例分析的臭氧综合预报方法

吕婧 杨震 高飞 吴卫东 刘静 陈静 张霖琳

吕婧, 杨震, 高飞, 吴卫东, 刘静, 陈静, 张霖琳. 耦合观测数据-模型计算-案例分析的臭氧综合预报方法[J]. 环境科学研究.
引用本文: 吕婧, 杨震, 高飞, 吴卫东, 刘静, 陈静, 张霖琳. 耦合观测数据-模型计算-案例分析的臭氧综合预报方法[J]. 环境科学研究.
Study on Ozone Forecasting Technology and Method Based on Numerical Models Results and Historical Case Analysis[J]. Research of Environmental Sciences.
Citation: Study on Ozone Forecasting Technology and Method Based on Numerical Models Results and Historical Case Analysis[J]. Research of Environmental Sciences.

耦合观测数据-模型计算-案例分析的臭氧综合预报方法

Study on Ozone Forecasting Technology and Method Based on Numerical Models Results and Historical Case Analysis

  • 摘要: 当前臭氧模式预报和统计预报的技术难以满足不同地域精细化环境管理需求,亟需构建稳定性高、实用性强的本地化臭氧预报方法。该研究通过构建臭氧预报工作流程并明确臭氧预报流程中相关技术参数和要求,以陕西省和西安市为例分析历史气象和环境空气质量数据,获取陕西省臭氧污染规律、西安市不同气象条件下臭氧等级分布规律和典型案例预报要点,确立人工订正经验技术集的方法,明确案例会构建、会商和预报回顾机制的相关要求,为臭氧预报模式的本地化提供了科学的技术路线。最终,通过业务化流程分析得知陕西省臭氧浓度与相对湿度、气压和风速呈显著负相关,与温度呈显著正相关,臭氧预报时应重点关注日均温度大于28℃、日最大温度大于34℃、相对湿度小于57%、气压低于959hPa、风速小于2.3m/s的气象条件下的臭氧污染等级,且该研究方法下臭氧预报预报准确率显著提高,为全国各省的臭氧预报提供了技术参考。

     

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出版历程
  • 收稿日期:  2022-02-24
  • 录用日期:  2022-06-02
  • 修回日期:  2022-05-27
  • 网络出版日期:  2022-06-04

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