【摘 要】
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利用2015—2019年冬季ERA5再分析资料,采用主成分分析(PCA)与K均值聚类的客观分型方法对江苏北部冬季海平面气压场进行天气形势分型,结合同期大气污染物浓度资料、地面站点气象数据,分析江苏北部地区不同天气形势下PM2.5污染特征,并通过地面气象要素与污染物浓度的相关性进一步探究天气形势对PM2.5污染的影响。结果表明:江苏北部冬季海平面气压场可分为7种天气类型,其中良好的空气质量主要出现在冷锋前部型、高压底部型和高压环流型3种与冷高压密切相关的天气形势中
【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,中国气象科学研究院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(No.2016YFC0203304),国家自然科学基金培育项目(No.91744209),连云港市气象局自立课题(No.LG201705)。
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利用2015—2019年冬季ERA5再分析资料,采用主成分分析(PCA)与K均值聚类的客观分型方法对江苏北部冬季海平面气压场进行天气形势分型,结合同期大气污染物浓度资料、地面站点气象数据,分析江苏北部地区不同天气形势下PM2.5污染特征,并通过地面气象要素与污染物浓度的相关性进一步探究天气形势对PM2.5污染的影响。结果表明:江苏北部冬季海平面气压场可分为7种天气类型,其中良好的空气质量主要出现在冷锋前部型、高压底部型和高压环流型3种与冷高压密切相关的天气形势中
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