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1.
《贵州气象》2020,(4)
为了解成都市PM_(2.5)污染特征及其与地面气象要素的关系,利用环境空气质量监测资料和地面气象观测资料,分析了PM_(2.5)质量浓度的季节、月和日变化特征,并分不同空气质量等级分析空气质量与地面气象要素的关系。结果表明:PM_(2.5)质量浓度具有明显的季节、月和日变化特征,且成都市区6个监测站的变化趋势比较一致;成都市相对湿度较大,地面风速较小,约62%的样本分布在相对湿度80%～100%,约85%的样本分布在地面风速0～2 m·s~(-1),地面风速对成都市PM_(2.5)的水平输送、扩散、稀释不利;降水对PM_(2.5)的清除量随PM_(2.5)初始浓度、降雨持续时间和累积降雨量增加而增大。 相似文献
2.
对2002年1月1日-2002年12月31日日照市环境监测中心提供的PM10(可吸入颗粒物)日平均浓度资料和对应时段的日照市地面气象资料做了深入的分析,揭示了污染物PM10变化特征及其随气象要素的变化规律。同时分析了主要污染物PM10与地面风速、风向间的相关关系,发现日照市大于等于3级的PM10污染日均出现在1-4月,地面风速对污染物PM10浓度有一定影响,当地面风速超过5m/s时,3级及以上污染日很少出现,当地面风速超过6.5m/s时,随着风速的提高,污染物浓度呈下降趋势。污染物浓度呈明显的季节变化,冬、春季节明显高于夏、秋季节。 相似文献
3.
利用南京北郊2011年春季积分浊度仪的观测资料,结合PM2.5质量浓度、能见度和常规气象资料,分析了南京北郊春季气溶胶散射系数的变化特征、散射系数与PM2.5质量浓度和能见度的关系。结果表明,观测期间气溶胶散射系数平均值为311.5±173.3 Mm-1,小时平均值出现频率最高的区间为100~200 Mm-1;散射系数的日变化特征明显,总体为早晚大,中午及午后小。散射系数与PM2.5质量浓度的变化趋势基本一致,但与能见度呈负相关关系。霾天气期间散射系数日平均值为700.5±341.4 Mm-1,最高值达到近1 900 Mm-1;结合地面观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和后向轨迹模式分析显示,霾期间气块主要来自南京南部和东南方向。 相似文献
4.
为研究云贵高原城市遵义新冠期间大气污染物变化特征,利用2015—2020年遵义市空气质量监测数据、地面气象观测资料,分析新冠肺炎疫情防控期间遵义市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应。结果表明：疫情防控导致遵义市PM2.5、PM10和NO2质量浓度明显下降,但O3质量浓度小幅增加;PM2.5和NO2对人为减排的响应更敏感;防控期内遵义市气象条件比较有利于污染物的清除,防控减排措施导致PM2.5质量浓度下降25.34%。在疫情防控的背景下,O3浓度较2015—2019年明显偏高,PM2.5显著下降,这与疫情防控期间人员车辆外出明显减少有关,导致夜间滴定消耗O3的气体减少。减排措施对防控期间颗粒物污染浓度有明显的削弱作用。 相似文献
5.
针对地面站点稀疏不足以提供高空间覆盖、高空间分辨率的面域PM2.5数据支撑区域细颗粒物污染防治的问题,以湖北地区2015-2017年的MODIS卫星遥感气溶胶光学厚度（AOD）产品数据为主预测量,结合温度、湿度、风速、压强等气象参数和植被指数数据等辅助预测量,建立了AOD-PM2.5关系逐日变化的线性混合效应（LME）模型,用于估算湖北地区的PM2.5浓度水平.利用十折交叉验证方法进行了模型精度评估.结果表明：1）2015-2017年的交叉验证R2分别达到0.89、0.85和0.88,利用MODIS AOD数据反演近地面PM2.5质量浓度的线性混合效应模型能很好地用于区域细颗粒物遥感监测;2）省内PM2.5质量浓度空间差异显著,鄂东、鄂南和鄂北高,鄂西北和鄂东南低;3）全省PM2.5估算时空数据年均值呈下降态势,分别为65.6±39.8、57.1±34.1和48.1±28.3 μg/m3,各市除随州、咸宁2016、2017年年均值持平外,都呈下降趋势. 相似文献
6.
基于2016年11月24日—12月23日南京市草场门站、鼓楼站和仙林站的强化试验观测资料,分析了城市和郊区主要大气污染物的时空变化特征及其与气象要素的相互关系。研究发现：观测期间南京PM2.5、PM10、NO2、O3、CO、SO2月均质量浓度分别为52.84~84.34 μg·m-3、88.36~120.34 μg·m-3、49.98~51.66 μg·m-3、24.85~50.57 μg·m-3、0.99~1.2 mg·m-3和22.1~26.48 μg·m-3;近地面,城市大气污染物质量浓度高于郊区,其中城市O3比郊区高61.0%;在城市地区,除NO2和CO外,鼓楼站大气污染物质量浓度高于草场门站,其中鼓楼站PM2.5比草场门站高42.7%;PM2.5小时质量浓度最大为210.93 μg·m-3,重污染过程出现时风速较低、温度较高,郊区PM10、PM2.5、NO2质量浓度呈现高值时的最频风向为南风,O3和SO2质量浓度呈现高值时的最频风向分别为西风和西南风,所以郊区大气污染受城市输送影响。利用HYSPLIT模式研究发现12月4—8日和16—20日的污染气团分别来自西部和北方地区,聚类分析发现12月影响南京市的污染气团45%来自西部地区且移动速度较快,55%来自北方地区且移动速度较慢。由此可见,南京市冬季出现的大气污染,其形成不仅与本地排放和局地气象条件有关,而且西部和北方地区的远距离输送也会造成影响。 相似文献
7.
使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM2.1和PM10的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρPM10春季为167.47 μg/m3,夏季为 85.99 μg/m3,秋季为238.99 μg/m3;ρPM2.1春季为59.66 μg/m3,夏季为42.80 μg/m3,秋季为100.15 μg/m3。不同季节中ρPM10和ρPM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρPM2.1和ρPM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m3和9.0~10.0 μm/m3。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m3的粒径段。江北工业区ρPM10和ρPM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。 相似文献
8.
武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH<40%),能见度迅速降低的关键因素是PM2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH<90%湿度区段下相关性最强。PM2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM2.5浓度阈值为70 μg/m3,湿情景下该阈值为18—55 μg/m3。当PM2.5质量浓度低于约40 μg/m3时,继续降低PM2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。 相似文献
9.
2007和2008年夏季北京奥运馆大气PM10与PM2.5质量浓度变化特征 总被引：6，自引：1，他引：5
为了监测北京奥运主场馆附近大气颗粒物的污染状况以及评估奥运污染源减排措施对北京大气颗粒物质量浓度变化的影响,利用颗粒物在线监测仪器TEOM于2007年和2008年夏季,在奥运主场馆附近的中国科学院遥感应用研究所办公楼楼顶对大气颗粒物PM10和PM2.5进行了连续同步观测。结果表明,2007年夏季监测点附近大气PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为153.9和71.2μg·m-3,而2008年夏季PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为85.2和52.8μg·m-3。与奥运前一年同时段相比,奥运时段大气PM10和PM2.5的质量浓度分别下降44.5%和25.1%。对比分析奥运前后的2次典型污染过程发现,空气相对湿度的增加和偏南气流输送的共同影响易造成大气颗粒物的累积增长,而降雨的湿清除作用和偏北气流则会使大气颗粒物浓度迅速降低。在相近的气象条件下,奥运前后的污染过程中,大气细粒子的日均增长速率分别为25.1和13.9μg·m-3·d-1,而大气粗粒子的日均增长速率分别为20.8和2.2μg·m-3·d-1,奥运时段污染累积过程中大气粗、细粒子的增长速率分别显著低于和略低于奥运前同时段污染过程中颗粒物的增长速率。污染源减排措施的实施是奥运期间大气颗粒物质量浓度降低的主要原因,从控制效果来看,奥运期间实施的污染源减排措施对大气粗粒子的控制效果明显好于大气细粒子。 相似文献
10.
长三角4个省会（直辖市）城市（上海、南京、合肥、杭州）中,合肥与南京的PM2.5浓度演变有较高的一致性。应用聚类分析的方法对2013-2015年合肥非降水日（日降水量低于10 mm）100 m高度（代表近地层）和1000 m高度（代表边界层中上部）的72 h后向轨迹进行分类,结合合肥2013-2015年PM2.5日均浓度资料,探讨近地层和边界层中上部输送轨迹与长三角西部PM2.5浓度的关系。近地层和边界层中上部分别得到7组和6组不同的后向轨迹;不同输送轨迹对应的PM2.5浓度、重污染（重度以上污染,PM2.5日均浓度大于150 μg/m3）天数、能见度、地面风速、相对湿度等都有显著不同,尤其是在近地层。100 m高度,平均长度最短、来向偏东的轨迹组对应的PM2.5浓度均值最高（约是组内均值最低值的2倍）、重污染天数最多,且占比最高（30%）,重污染日对应的气流在过去72 h下降高度均值仅28 m,明显低于其他PM2.5污染等级日;来向偏西北、长度较短的轨迹组,PM2.5浓度均值和重污染天数为第2高,这一类轨迹占比14%,气流到达本地前存在明显的下沉运动,反映了远距离输送加剧本地PM2.5重污染的特征。这两类轨迹常对应PM2.5日均浓度的上升。PM2.5平均浓度最低的2个轨迹组分别是来自东北和西南的较长轨迹组,所占比例分别为6.4%和10.3%,这2类轨迹往往对应着PM2.5日均浓度下降。1000 m高度的结果与100 m高度结果类似,但PM2.5平均浓度的组间差异不及100 m高度,与2001-2005年PM10浓度与输送轨迹的关系不同。对3 a中84个重污染日两个高度的后向轨迹进行聚类,近地层和边界层中上部各得到7类和6类PM2.5重污染日的天气形势。近地层92%的重污染日对应的海平面气压形势场上,从华北到华东属于均压区,气压梯度小,轨迹来向以偏东到偏北方向为主,垂直方向延伸高度在950 hPa以下。1000 m高度,77%的重污染日属于相对较短的轨迹组,对应的850 hPa高度场特征为从中国西北（新疆）到东南受高压控制,长三角或位于高压底部,或位于两高压之间的均压区。这对PM2.5浓度预报有较好的指示意义。 相似文献
11.
2010年11月16日至12月17日在南京、常州、苏州三城市设置采样点,24 h采集大气PM2.5样品,并测定其水溶性无机离子和元素的浓度,在此基础上讨论PM2.5及无机组分的时空分布特征。结果表明,采样期间,PM2.5污染较严重,且苏州最重,常州次之,南京最轻,南京、苏州、常州日均浓度分别是国家二级标准(75 μg/m3)的1.44、2.32、1.53倍;三市PM2.5离子组分中,阴离子均以SO42-和NO3-为主,阳离子以Ca2+和Mg2+为主;苏州Na+和Cl-之间的相关性较高,其受到海盐输送影响较大;三城市PM2.5中Ca是最主要元素,Al次之。运用主成分法分析南京、常州和苏州PM2.5的来源可知,三城市PM2.5受多个污染源影响,包括生物质燃烧、地表扬尘、五金工业及汽车尾气排放等。 相似文献
12.
南京市城市不同功能区PM10和PM2.1质量浓度的季节变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM2.1和PM10的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρPM10春季为167.47 μg/m3,夏季为 85.99 μg/m3,秋季为238.99 μg/m3;ρPM2.1春季为59.66 μg/m3,夏季为42.80 μg/m3,秋季为100.15 μg/m3。不同季节中ρPM10和ρPM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρPM2.1和ρPM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m3和9.0~10.0 μm/m3。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m3的粒径段。江北工业区ρPM10和ρPM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。 相似文献
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2014年3月13日至4月20日在福建三明市利用PM2.5中流量采样器采集大气中PM2.5膜样品,测定了PM2.5的质量浓度,并用热/光碳分析仪和离子色谱分析了其组分变化特征.结果表明,三明市观测期间PM2.5的平均质量浓度为73.61±0.73 μg/m3,有机碳(OC)和元素碳(EC)的平均质量浓度分别为7.26±1.00和5.63±0.27 μg/m3,水溶性离子中SO42-、NH4+、NO3-和Na+的质量浓度分别为18.08±12.19、4.18±3.56、2.77±1.16和2.73±0.23 μg/m3,总和占总水溶性离子的87.76%.结合后向轨迹分析了福建三明市的污染物来源特征.该地区OC/EC的平均比值小于2,SOC(二次有机碳)生成量很少,主要以一次有机污染物为主,OC、EC与K+的相关性分析表明OC、EC与K+的来源相近,可以判断OC、EC绝大部分来源是生物质燃烧产生的污染物.在水溶性离子分析中,观测期间NO3-/SO42-为0.159±0.02,表明三明市主要以固定源为主,机动车辆等移动源贡献较少. 相似文献
14.
自2014年以来,中国细颗粒物（PM2.5）浓度大幅度下降,但臭氧（O3）浓度逐年缓慢上升,厘清PM2.5和O3（P-O）相关性尤为关键.在本研究中,2014—2019年北京和南京PM2.5年均质量浓度下降幅度分别为-6.86和-6.15 μg·m-3·a-1;而日最大8小时平均O3质量浓度（MDA8 O3）年均增长幅度为1.50和1.75 μg·m-3·a-1.研究期间,北京地区MDA8 O3质量浓度小于100 μg·m-3,P-O呈负相关;而当质量浓度大于100 μg·m-3时,P-O为正相关.通过Pearson相关系数研究P-O两者相关性.在两个城市每月相关性分析中,在每日时间尺度5—9月为强的正相关;而小时时间尺度11月至次年2月趋于负相关.在北京,P-O每月和季节相关性变化大于南京.在日变化中,夏季在16时为强的正相关,春秋两季在13—17时为弱的正相关,而在春、秋和冬季8时,却为强的负相关. 相似文献
15.
依据一种基于建筑用地比例和土地利用信息熵的城乡站点划分方法,将西安市环境与气象站点划分为城区、郊区和两类乡村站,讨论其PM2.5的城乡分布特征及与城市热岛效应强度(Urban Heat Island Intensity,UHII)间的相关关系。结果表明,不同季节西安市呈现不同的PM2.5城乡分布特征和日变化特征,两类乡村站点PM2.5差异明显且下风向乡村站点(乡村D)对应的UHIID对城区和乡村的影响程度大于上风向乡村站点(乡村U)对应的UHIIU。在城区较多本地排放的影响下,乡村PM2.5浓度与 UHIIU(或UHIID)相关系数均大于城区。随着UHIID的增加,城乡PM2.5相对浓度差值(RUPIID)整体呈下降趋势且UHIID与RUPIID在春夏秋季显著负相关。UHIID增大,城区近地面PM2.5的水平扩散能力减弱,但PM2.5的垂直扩散能力较乡村更强,从而UHIID通过影响PM2.5的传输扩散特征,进一步影响西安市RUPIID。 相似文献
16.
本文采用RBLM-chem模式,利用杭州市高分辨率城市建筑等资料,定量分析城市动力效应、热力效应以及城市植被、人为热对SO2、NO2、O3、PM2.5等主要污染物浓度的影响。结果表明,城市化过程使得大部分城区温度上升约1℃,相对湿度下降约6%,风速下降约0.8 m·s-1,湍流动能增强约0.03 m2·s-2。城市动力效应主要通过降低城市风速,使得城区污染物浓度升高,SO2浓度有近5 μg·m-3的上升,PM2.5、O3浓度也有近15 μg·m-3的上升。城市热力效应主要通过热岛环流使城区污染物向上输送,令地面污染物浓度降低,在城市大部分区域PM2.5都有大约10 μg·m-3的浓度下降。城市动力效应大于热力效应,城市的总体作用是使污染物浓度升高。城市下垫面使污染物浓度上升的另外一个机制是代替了自然有植被的下垫面,使污染物干沉降速度下降,但这一作用小于动力学效应。另一方面,人为热对城市主要污染物浓度都起着减小的作用,其中SO2、NO2、O3、PM2.5浓度降幅分别在2.5、3.0、6.0、10.0 μg·m-3左右。城市植被可以显著增加污染物干沉降速度,使主要污染物SO2、NO2、O3和PM2.5的干沉降速度分别上升0.1、0.1、0.03、0.06 m·s-1左右,相应地使上述污染物浓度分别下降2.5、6.0、4.0、6.0 μg·m-3左右。 相似文献
17.
2018年1月,利用颗粒物采样器采集武汉市大气PM2.5样品并进行水溶性无机离子（F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+）的分析.结果表明,NO3-、SO42-、NH4+是PM2.5中最主要的3种水溶性无机离子,除Mg2+与Ca2+外,PM2.5与WSⅡs （水溶性无机离子）之间的相关性显著,且移动源贡献占主导地位.阴阳离子平衡表明武汉市冬季灰霾期PM2.5呈中性或弱酸性.通过混合单粒子拉格朗日综合轨迹模式模拟并采用分层聚类得出了4种主要的后向气流轨迹及相应的PM2.5和水溶性离子浓度,结果表明区域传输对此次灰霾期影响较大. 相似文献
18.
采用盱眙县环境监测站 2014年1—12月PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3逐日质量浓度资料及盱眙国家基本气象站同期气象资料,分析不同气象条件下盱眙县空气质量变化.结果表明:盱眙县主要污染物是PM2.5、PM10,污染较轻的是SO2、NO2、O3;盱眙县空气质量变化趋势为春冬季污染严重,夏秋季污染较轻.气象条件中的降水因子对改善空气质量、清除颗粒物具有明显作用;当温度在0 ℃以下或30 ℃以上时空气质量相对较好,0～20 ℃时空气污染情况较为严重;偏东风时大气环境质量较差,偏北风时大气环境质量较好. 相似文献
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对2017年11月1日—2018年1月31日与2018年11月1日—2019年1月31日连续两年青岛市大气PM1进行监测,获取了PM1中含碳组分的变化趋势,结合国控站点监测数据和气象条件,分析了秋冬季PM1来源.结果表明：2017、2018年秋冬季观测期间PM1日均质量浓度分别为40.58±25.98、42.55±25.05 μg/m3;霾日质量浓度分别为84.71±16.70、81.52±18.39 μg/m3.与2017年相比,2018年同期PM1质量浓度增长4.85%,霾日下降3.76%.2017年霾日PM1中OC、EC质量浓度分别为13.67±3.95、3.95±1.02 μg/m3,2018年分别为16.48±6.34、3.34±1.16 μg/m3.与2017年相比,2018年霾日OC质量浓度增长20.56%,EC下降15.44%.2017、2018年霾日SOC质量浓度分别是非霾日的1.28和2.15倍,表明霾污染发生时易发生有机碳二次转化.含碳组分主成分分析均解析出3个因子.因子1解释变量均最大,分别为58.98%、67.14%,其表征含碳组分主要源于生物质燃烧、燃煤、道路扬尘及汽油车尾气等排放源.由后向气流轨迹分析得出,2017、2018年秋冬季气团轨迹多起源于内蒙古,经河北、天津、山东等省市抵达青岛. 相似文献
20.
2013年1月持续性霾天气中影响污染程度的气象条件分析 总被引：6，自引：3，他引：3
利用南京本站气象观测记录、环保局监测数据以及NCEP/NCAR再分析资料,分析2013年1月持续性污染天气过程的大气环流背景,并结合南京地区探空资料、风廓线雷达资料以及激光雷达资料,分析这次持续性污染过程中空气质量属良好、轻度污染、中度污染、重度污染典型个例的大气垂直特征和边界层内气象条件的差异。得到如下结论:2013年1月份北方冷空气活动较弱,南京地区大气层结稳定,近地层风速小,污染物气象扩散条件差。加之近地层以弱偏东风为主,水汽较多,有利于污染物颗粒直径增大。大气垂直结构以及边界层内水平风速均对大气污染程度起到一定影响。AQI与逆温层高度存在显著负相关关系;大气污染时,1000 m以下出现逆温结构,且逆温层越低、越厚,污染程度越大;重度污染时,近地层出现贴地逆温层,厚度为700m左右。逆温层高度下降,PM10颗粒物高浓度区高度也明显下降,近地层污染物浓度对垂直方向上污染物浓度正响应的高度降低。在空气质量良好时, 150~1500m存在风速大值区,且风无空,湍流作用明显,有利于污染物和周围的洁净空气相混合而得到稀释,加速污染物的垂直扩散进程。当中度污染日和典型重度污染日时,150~1500 m之间并不存在大风速区。此外, PM10的300μg·m-3高浓度垂直高度延伸至300 m附近时,近地层PM2.5明显上升至100μg·m-3以上,高浓度区数值越大,近地层PM2.5越大。 相似文献