【摘 要】
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采用基本气候观测系统的近实时(Near Real Time Data)地面观测大气温度、温度-露点差、云、能(见度)、天(现在天气)、气压、风向风速、能见度等多天气要素报告,高空探测
【机 构】
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中国气象科学研究院,北京100081
【出 处】
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第一届中国大地测量和地球物理学学术大会
论文部分内容阅读
采用基本气候观测系统的近实时(Near Real Time Data)地面观测大气温度、温度-露点差、云、能(见度)、天(现在天气)、气压、风向风速、能见度等多天气要素报告,高空探测资料、大气成分观测系统站点资料,高分辩源排放资料等,探讨大范围低能见度雾霾预测的气象条件指数识别方法PLAM(Parameter Linking Air-quality toMeteorological conditions〉。结果表明：①本文研究空气质量气象条件PLAM 指数的大尺度分布与变化,基于二维概率密度函数的排放诊断模型,拓展和延伸气象条件指数应用于对低能见度雾/霾强度变化和分布的诊断预测的描述,考虑与忽略排放影响对比分析表明,气象条件和排放因子共同影响,PLAM 值强度描述能力有显著提高,对提高和改善华北严重雾霾天气诊断识别能力效果明显。
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