【摘 要】
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T模态斜交主成分分析法(PCT)分析的天气过程时间尺度越长,该算法的优势越明显,天气分型结果也更完整,可信度越高.利用京津冀地区2014年冬季-2019年冬季(每年12月—翌年2月)的
【机 构】
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南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,中国气象局气溶胶-云-降水重点实验室,南京210044;河北省环境气象中心,石家庄050021;贵州山地环境气候研究所,贵阳550002;南京信息工
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T模态斜交主成分分析法(PCT)分析的天气过程时间尺度越长,该算法的优势越明显,天气分型结果也更完整,可信度越高.利用京津冀地区2014年冬季-2019年冬季(每年12月—翌年2月)的环境监测资料,以区域平均PM2.5日均值大于150 μg·m-3为标准,筛选出72个京津冀地区PM2.5重污染日,采用ERA5提供的0.25°×0.25°气象再分析资料,应用PCT算法将72个PM2.5重污染日海平面气压场客观地分为高压前部型、锋前低压型、高压后部型、均压场型和弱低压型5种类型,分别占总PM2.5重污染天数的34.72％、20.83％、16.67％、16.67％和11.11％.另外,对2017年2月12-16日京津冀地区PM2.5重污染过程的分析表明,重污染天气过程中随着逐日天气型的演变,污染物浓度特征、近地面风场和大气污染物污染传输路径均发生相应变化.
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