利用观测的气象要素和细颗粒物（即PM2.5）浓度资料，并结合中尺度数值天气模式WRF（Weather Research and Forecasting Model），对2013年1月北京地区雾霾污染期间天气条件和边界层气象特征进行了分析。模拟与观测对比表明，WRF模式可...利用观测的气象要素和细颗粒物（即PM2.5）浓度资料，并结合中尺度数值天气模式WRF（Weather Research and Forecasting Model），对2013年1月北京地区雾霾污染期间天气条件和边界层气象特征进行了分析。模拟与观测对比表明，WRF模式可以较好地反映北京—天津—河北地区地面和高空主要气象要素的时空分布。对1月10～14日、27～31日两次重雾霾天气的分析表明，雾霾的形成是高浓度的大气颗粒物和特殊的气象条件共同作用的结果。小风或静风、稳定的大气层结，使大气扩散能力减弱，造成污染物堆积，偏南气流将周边污染物和水汽输送到北京，不仅增加了污染物浓度，而且有利于气溶胶吸湿增长，消光增强，使能见度下降，进而形成雾霾。展开更多
文摘利用观测的气象要素和细颗粒物（即PM2.5）浓度资料，并结合中尺度数值天气模式WRF（Weather Research and Forecasting Model），对2013年1月北京地区雾霾污染期间天气条件和边界层气象特征进行了分析。模拟与观测对比表明，WRF模式可以较好地反映北京—天津—河北地区地面和高空主要气象要素的时空分布。对1月10～14日、27～31日两次重雾霾天气的分析表明，雾霾的形成是高浓度的大气颗粒物和特殊的气象条件共同作用的结果。小风或静风、稳定的大气层结，使大气扩散能力减弱，造成污染物堆积，偏南气流将周边污染物和水汽输送到北京，不仅增加了污染物浓度，而且有利于气溶胶吸湿增长，消光增强，使能见度下降，进而形成雾霾。
