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1.
为探讨“人类活动—大气污染—气温变化”的关系反应链,从宏观尺度阐明PM_(2.5)浓度变化对气温的影响,利用1951—2017年中国822个气象站点日最高气温、日最低气温和日平均气温资料,1998—2016年中国年均PM_(2.5)浓度遥感图像数据、地表太阳辐射数据,1998—2016年中国各省(区)逐年能源消耗总量、地区生产总值及夜间灯光指数数据,运用Slope趋势变化分析方法与相关性分析法,分析了中国PM_(2.5)浓度的变化趋势及其影响因素。结果表明:1998—2016年中国黄淮海区、东北区PM_(2.5)浓度上升速度最快,分别为1.42μg·m^(-3)·a^(-1)、1.44μg·m^(-3)·a^(-1),而其他地区相对变化不明显;黄淮海区PM_(2.5)浓度平均值高,地表太阳辐射降低,对该区年最高气温有明显的抑制作用,但对年平均气温和年最低气温的影响不明显。东北区PM_(2.5)浓度增长速率较高,但年平均浓度值低,该地区有着较高的水热配合度,PM_(2.5)对年最高气温的抑制作用不明显;能源消耗总量与PM_(2.5)浓度呈显著的正相关。 相似文献
2.
王定定 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2019,13(2):97-101
利用阿勒泰平原地区阿克达拉大气本底站2010年1月1日—2016年12月31日的臭氧质量浓度数据与PM_(10)等相关气象资料相结合,对臭氧质量浓度的日、周、月、季节、年变化特征以及影响臭氧浓度变化的主要因素进行了分析。结果分析表明:臭氧每小时平均质量浓度日变化规律呈显著单峰型,夜晚的变化较小,白天变化较大,01:00前后达到最小值,16:00左右达到峰值;臭氧每日平均质量浓度变化不具有较为明显的"周末效应"现象,峰值出现在星期六,日平均质量浓度为63.2μg·m~(-3),最低值出现在星期一,日平均质量浓度为60.0μg·m~(-3),日平均质量浓度最高值和最低值仅相差3.2μg·m~(-3);臭氧月平均质量浓度最高出现在2014年5月,为85.1μg·m~(-3),最低月平均质量浓度出现在2015年11月,为32.2μg·m~(-3);春、夏季臭氧质量浓度较高,秋季和冬季明显低于春季和夏季;2010—2016年臭氧浓度趋势线整体呈下降趋势,其中2012—2014年臭氧浓度连续月变化有明显的单峰型年度变化规律;臭氧浓度与PM_(10)质量浓度变化具有明显的逆向变化趋势,同时存在时间变化上的延迟性,并且臭氧的浓度变化早于PM_(10)质量浓度的变化。 相似文献
3.
《湖北气象》2016,(3)
基于2013年武汉市环境监测数据和气象要素资料,分析该市空气质量状况与气象条件的关系。结果表明,武汉市全年平均空气质量指数(AQI)为135,良和轻度污染所占比例分别为35%和30%。雾天、霾天、晴天、雨天四种天气条件下,6种污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))浓度值基本上为雾天最高、霾天次之、晴天再次之、雨天最低,雾天00—08时污染物浓度明显高于其他天气条件;PM_(2.5)浓度与降水量的相关性较差,中雨量级时,降水对污染物的清除作用显著,PM_(2.5)浓度下降明显,当日降水量小于1 mm时,PM_(2.5)浓度略有上升,平均上升1.3μg·m~(-3)左右,这与微量降水的大气增湿作用有关;PM_(2.5)浓度变化与相对湿度(RH)和风速的关系较明显,其相关系数分别为0.87和-0.72,当RH70%且每增加10%时,PM_(2.5)浓度增加10μg·m~(-3)左右;静风和风速很大时,污染物浓度相对较高,东南风影响下PM_(2.5)浓度在四季均较高,而秋、冬季在西北风影响下PM_(2.5)浓度最高;PM_(2.5)浓度主要增长阶段以正变温、负变压为主。 相似文献
4.
O_3和PM_(2.5)是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O_3和PM_(2.5)浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O_3年平均浓度为50～73μg·m~(-3),平均为61μg·m~(-3);除芜湖和宣城外,其余31城市均存在不同程度的超标状况,超标率为0.34%～18.86%,平均为5.68%。O_3在5月和9月达到浓度高值;四季O_3日变化均呈单峰型,峰值出现在15∶00,夏季O_3峰值浓度最高值为157μg·m~(-3)。O_3浓度沿海城市整体高于内陆城市;夏季宿迁—淮安—滁州片区O_3污染较重。O_3与NO_2、CO显著负相关,且与NO_2相关性较强;O_3与气温、日照时数显著正相关,与相对湿度、降水呈负相关。PM_(2.5)年平均浓度在25～62μg·m~(-3)范围内,平均为49μg·m~(-3);各城市均出现PM_(2.5)超标,滁州PM_(2.5)超标率最大,为23.91%。PM_(2.5)在3月和12、1月达到浓度峰值;其日变化呈双峰型,09∶00—10∶00和22∶00—23∶00达到峰值。冬季徐州PM_(2.5)浓度最高,为102μg·m~(-3)。PM_(2.5)与NO_2、CO、SO_2、PM_(10)显著正相关,与气温、风速、降水负相关。 相似文献
5.
《广东气象》2020,(3)
利用佛山市2014至2018年8个环境国控站观测的近地面6种污染物质量浓度数据,结合同期气象数据,采用多种统计方法,分析佛山近5年来近地面O_3质量浓度日、周、月的变化特征,同时探讨了主要影响因子和气象要素阈值。结果表明:(1)佛山市O_3污染天数和浓度均呈现增加趋势;(2)日变化表现为单峰分布,峰值出现在15:00前后,出现时间和其它城市较一致,其前体物CO、NO_2则在15:00前后出现谷值;(3)O_3前体物质量浓度休息日高于工作日,O_3质量浓度周末低于工作日,和广州表现较为一致;(4)当日均气温高于26℃、相对湿度介于40%～70%、气压低于1 010 hPa、日均风速低于2 m/s、日照时数大于6.5 h时,有利于O_3生成并造成臭氧超标;(5)佛山O_3质量浓度与PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2质量浓度呈正相关。 相似文献
6.
利用2009-2018年桂林大气成分站的大气气溶胶质量浓度观测资料,分析了PM_(10)、PM_(2.5)、PM_1统计值的变化规律,结果表明:(1)2009-2018年桂林ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_1)年平均值变化趋势基本相同,2012-2014年,年平均值相对较高,自2015年后有下降的趋势。一年中月变化基本呈冬高夏低的正V字型分布,月平均峰值出现在1月,谷值出现在7月。质量浓度小时平均值从数值上呈现出冬春秋夏的趋势,并呈现明显的双峰分布特征。ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))、ρ(PM_1)/ρ(PM_(10))、ρ(PM_1)/ρ(PM10_(2.5))介于60%-93%之间,说明全年可吸入颗粒物中细粒子占大多数。桂林大气气溶胶质量浓度月平均分布规律可能与天气气候特点有密切关系,日变化主要受到气象条件和污染物排放的影响。(2)桂林ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)与日均气温、日均湿度、日降水量、日均风速显著负相关,与日均气压显著正相关。中雨及大雨、暴雨可明显稀释污染物的浓度,细颗粒物易被雨水冲刷清除。2级以上的风力对于污染物有一定的驱散作用,尤其粗颗粒物下降的程度较明显。 相似文献
7.
利用青藏高原东北部城市西宁2015—2017年O_3质量浓度和各气象要素数据(紫外辐射、最高气温等),分析近地面O_3变化特征及其影响因素,结果表明:该地区臭氧平均质量浓度呈现单峰型日变化规律。每年6—8月O_3质量浓度最大,12月至翌年2月最小。依据环境空气质量指数AQI统计分析,6—8月污染天气O_3占首要污染物总天数的72%。O_3与NO_2、CO呈极显著负相关,臭氧日最大1 h平均质量浓度与紫外辐射、日最高气温呈极显著正相关,与日平均气压、日最高气压、日最低气压呈极显著负相关,与日平均相对湿度相关性不显著。不同季节不同高度风速大小和风向频率对O_3质量浓度影响不同,500 h Pa盛行风向以WNW为主时有利于扩散。2017年青海省大部地区O_3月平均质量浓度总体呈先增加后减小变化趋势。纬度越低,海拔越高的地区,O_3质量浓度升高越早。降水量的差异对O_3质量浓度影响较小。 相似文献
8.
《干旱气象》2016,(5)
根据河北邢台市2015年10月11—23日一次重污染天气过程的激光雷达探测数据,对大气污染物浓度和雷达反演得出的大气边界层(PBL)高度、气溶胶光学厚度(AOD)和消光系数的变化进行分析。结果表明:在剔除降水因子的影响后,PBL高度对PM_(2.5)浓度有显著影响,PBL高度越低,PM_(2.5)浓度越高,且两者的相关性夜间好于日间;大气污染物浓度的增加会导致AOD和气溶胶消光系数的显著升高,且AOD与PM_(2.5)浓度的相关性日间好于夜间,在降水的湿沉降效应和大气相对湿度增加的影响下,会出现大气污染物浓度下降,但AOD升高的现象;300 m高度的气溶胶消光系数与地面污染物浓度的日变化趋势较为一致,贴近地面处消光系数相对较小。整体而言,随着PBL高度下降、AOD上升和消光系数增加,环境大气质量逐步趋于恶化。 相似文献
9.
《高原气象》2020,(2)
利用不同气候背景代表城市北京、沈阳、银川、成都、南京和广州6个城市2014-2016年臭氧质量浓度和同期气象要素数据,对典型城市臭氧(O_3)浓度变化特征及其与气象条件的关系进行研究。结果表明:2014-2016年臭氧年平均浓度由高到低的顺序为南京沈阳北京银川成都广州,3年间广州臭氧浓度呈下降趋势,沈阳变化不大,其他城市总体呈上升趋势,其中,银川增幅最大,北京增幅最小;臭氧浓度月变化特征受纬度影响较大,随纬度增高单峰结构越明显,且各月郊区臭氧普遍高于市区;各城市臭氧日最大值出现在15:00(北京时,下同)-16:00,最小值出现在07:00-08:00,但其峰值、谷值及日变幅有明显差异,广州全天郊区臭氧都显著高于市区,其他城市则不同,11:00-17:00间两者差别较小,成都、南京、银川郊区峰值浓度甚至略低于市区,其余时段郊区高于市区;6个城市影响臭氧变化最主要的气象要素均是气温和日照时数,其次是相对湿度,再次是风速,气温高、日照长、湿度低有利于臭氧生成,相对而言,对于日照时间较长的北京、银川和沈阳,臭氧对气温的变化较其他城市更敏感,且与风速呈弱的正相关,而对于气温、湿度较高的广州、南京和成都,臭氧与日照时数和相对湿度的相关性较其他3个城市强,且与风速呈弱的负相关;城区臭氧与气象要素相关性普遍较郊区好。 相似文献
10.
《气象与环境学报》2016,(6)
利用2013—2014年银川地区大气颗粒物质量浓度和同期气象要素的观测资料,分析了银川地区大气颗粒物浓度的分布特征及其与气象条件的关系。结果表明:2013—2014年银川地区PM_(10)、PM_(2.5)、PM1年平均浓度分别为167.3μg·m-3、67.2μg·m-3和45.0μg·m-3,年平均PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)、PM1/PM_(2.5)分别为45.0%、32.0%和65.0%;PM_(10)浓度3月最高,8月最低,PM_(2.5)和PM1最高浓度均出现在1月,PM_(2.5)最低浓度出现在8月,PM1最低浓度出现5月;3—5月为PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)和PM1/PM_(2.5)最低的3个月。不同天气类型PM_(10)浓度由高至低依次为浮尘/扬沙典型天气平均霾晴天雾,不同天气类型PM_(2.5)浓度由高至低依次为扬沙/浮尘霾典型天气平均晴天雾,不同天气类型PM1浓度由高至低依次为霾典型天气平均雾晴天浮尘/扬沙。风速与PM_(10)浓度呈正相关关系,风速与PM_(2.5)和PM1浓度均呈负相关关系;PM_(10)浓度在偏西北风时较高,PM_(2.5)和PM1浓度在偏西南风与偏东北风时较高;气温与PM_(10)、PM_(2.5)、PM1浓度均呈显著的负相关关系;相对湿度与PM_(10)浓度呈显著的负相关关系,相对湿度与PM1浓度呈显著的正相关关系,相对湿度与PM_(2.5)相关性较弱;气压对PM_(10)浓度变化的影响较小,气压与PM_(2.5)、PM1浓度呈正相关关系;降水对PM_(10)的清除作用最强,对PM_(2.5)的清除作用次之,对PM1基本无清除作用。 相似文献
11.
《气象与环境学报》2016,(2)
利用2011—2013年北京市朝阳区国家一般气象站PM_(2.5)、O_3、NO、NO_x、CO和SO_2的大气成分监测资料,分析了朝阳区6种主要大气污染物浓度不同时间尺度的变化特征.结果表明:2011—2013年朝阳区PM_(2.5)浓度呈明显增长的趋势,达到重度污染等级的日数增多;而O_3、NO、NO_x、CO和SO_2等气态污染物的年平均浓度变化较小,无明显增长的趋势,5种气态污染物浓度季节差异明显.除O_3浓度为夏季高、冬季低外,PM_(2.5)、NO、NO_x、CO和SO_2浓度均为夏季低、冬季高,可能与冬季采暖期排放的污染物增多有关.污染物浓度的日变化除O_3呈单峰型外,其他5种污染物浓度日变化均大致呈双峰型,可能与人类活动及天气条件有关.朝阳区与宝联、顺义、上甸子地区等代表"城市—近郊—远郊站点的污染物浓度日变化存在极大的差异性,其中PM_(2.5)浓度差异最明显,朝阳站PM_(2.5)浓度日变化呈双峰型,宝联站PM_(2.5)浓度日变化呈三峰型,昌平和上甸子站PM_(2.5)浓度为峰值出现在夜间的单峰型日变化.由此可见,不同地区因城市化发展程度不同,导致局地污染物浓度存在明显的差异. 相似文献
12.
13.
对2013—2015年山西省大气电场监测系统8个观测站点的观测数据进行了统计分析。着重分析了山西省中北部地区近地面晴天大气电场的时间变化特征,以及大气电场与SO2、NO2、PM10、PM2.5浓度的相关性。结果表明:8个站的日变化均为双峰双谷型,具有典型的大陆型大气电场特征。第一个波谷均出现在04:00—06:00(北京时,下同),第二个波谷出现在12:00—16:00,下午的波谷略低于早晨;第一个波峰出现在07:00—10:00,第二个波峰出现在19:00—21:00,傍晚的值略低于上午。日变化与太阳对地面的辐射和人类活动保持较好的一致。8个站的大气电场年变化为单峰单谷型,波谷出现在夏季,波峰出现在冬季,春季和夏季、夏季和秋季的交界明显,秋季和冬季、冬季和春季的交界不明显。晴天大气电场的变化与大气中SO_2、PM_(2.5)的浓度有较好的一致性,呈正相关,与NO_2、PM_(10)的相关性较差或不相关。 相似文献
14.
利用2016—2018年重庆市荣昌区冬季PM_(2.5)质量浓度监测数据,结合地面气象观测资料、L波段探空雷达资料、ERA-Interim再分析资料及全球资料同化系统(GDAS)数据,并与HYSPILT模型相结合,分析荣昌区冬季PM_(2.5)污染的气象影响因素及区域传输特征。结果表明:(1)2016—2018年荣昌区冬季PM_(2.5)污染超标频率高达56.3%,但空气质量有好转趋势。PM_(2.5)质量浓度日变化有2个峰值,分别出现在12:00和23:00;(2)荣昌区冬季PM_(2.5)污染主要受降水、逆温层、低层风速等气象条件影响。当925 hPa以下和700~600 hPa存在明显逆温层结,500 hPa呈西北气流或平直西风气流,850 hPa以下为偏东北弱风时不利于PM_(2.5)扩散,易发生重度污染天气。日降水量R>2.0 mm时,降水对PM_(2.5)具有明显的正清除,且清除能力随着降水等级的增大而增大,R<1.0 mm时,降水对PM_(2.5)表现为负清除,微量降水期间不利的扩散条件加之颗粒物吸湿增长作用反而导致PM_(2.5)质量浓度增加,空气质量恶化;(3)荣昌区冬季PM_(2.5)污染主要受距离荣昌区西北和东北方向约300 km范围内的成渝城市群城市间污染物区域输送影响,外域颗粒污染物的传输是荣昌区冬季PM_(2.5)污染的重要原因。 相似文献
15.
采用吉林省特种观测资料中的柏油路面温度资料,分析高速路面温度的时空变化特征.分季节、分月份计算气温与高速路面温度的偏差值,并分不同天空状况(晴天、雨天、多云天)进行讨论.分析发现:全省高速路面温度和气温均具有明显的日变化特征,变化趋势大体一致.各季节高速路面温度的日变化幅度明显大于气温.夏季高速路面温度与气温的偏差值最大,冬季最小.晴天各季节高速路面温度和气温的日变化最明显;多云状况下二者日变化均减弱;雨天气温和高速路面温度均没有明显的日变化.不同地区高速路面温度的日变化存在差异,在实际预报服务中,应进行分区讨论. 相似文献
16.
《广东气象》2020,(3)
利用WRF-Chem模式,模拟了2014年1月3—4日深圳市发生的一次冷锋前大陆高压脊影响下的重度霾污染天气过程的发生、发展及消散各阶段的温度场、风场、大气边界层以及污染物的三维结构特征,分析了PM_(2.5)时空变化特征及与气象环境场的关系,结果表明:(1)模式对该次重霾污染天气过程PM_(2.5)模拟值与实测值的相关性较好,能够较好地再现该次霾过程的污染物质量浓度场特征,但PM_(2.5)质量浓度整体略偏大;(2)PM_(2.5)质量浓度模拟结果表明,高质量浓度位于深圳中西部地区,中西部污染较东部严重,PM_(2.5)污染时段主要出现在20:00—02:00,与霾严重时段相吻合;(3)通过分析此次污染过程温度场、风场、大气边界层以及污染物的三维结构,首要污染物PM_(2.5)质量浓度的分布与大陆高压脊影响下造成的持续大范围弱北风、强下沉气流、较低的大气边界层以及逆温层有密切关系。持续弱北风和强下沉气流不利于污染物的水平和垂直扩散,较低大气边界层促进污染物在边界层内快速积累;逆温层的存在进一步抑制了大气垂直扩散能力,使得霾天气加剧。 相似文献
17.
《干旱气象》2017,(2)
利用2011—2015年西安市城区PM_(10)浓度逐日资料及气象逐日观测数据,分析西安市PM_(10)浓度的年、季变化特征,并探讨气温与PM_(10)浓度的相关性及冬夏季节气温对PM_(10)浓度影响的阈值,不同等级、形态的降水对PM_(10)浓度的清除率,以及冬春季节风速对PM_(10)浓度的影响。结果表明:2011—2015年,西安市PM_(10)浓度变化较平稳,仅2013年出现骤增,高温、少雨、风速小等不利气象条件是导致2013年PM_(10)浓度剧增的主要原因。PM_(10)浓度有明显的季节性变化,PM_(10)大气污染主要发生在春冬季节,污染物分别以沙尘和煤烟为主。PM_(10)浓度与气温并非是简单的线性关系,夏季、冬季气温阈值分别为29℃和-1℃,低于阈值时二者呈正相关,高于阈值时则呈负相关。PM_(10)浓度与降水量成反比,但降水对PM_(10)的清除率永远不等于1;同一形态的降水清除能力与其量级呈正相关,同等级的固态降水比液态降水对PM_(10)的清除率高;一次降水过程中,PM_(10)浓度最低值往往出现在日降水峰值的次日;连续性降水过程中,PM_(10)浓度随着降水量自峰值的减弱而升高,当降水量再次增大时PM_(10)浓度便再次降低;间断性降水过程中,降水一旦停止,PM_(10)浓度将会有一定程度的升高,并有可能高于降水前的浓度值。春季大风沙尘天气易造成PM_(10)浓度增高,冬季PM_(10)浓度与风速呈明显反比关系。 相似文献
18.
《干旱气象》2016,(6)
利用浙江宁波7个县(市)区的能见度、雾、霾、风速、相对湿度等气象资料和细颗粒物PM_(2.5)浓度数据,运用统计分析、后向轨迹模拟及聚类分析等方法研究了宁波地区能见度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:1980—2013年,宁波地区能见度总体呈由西北到东南逐渐转好的空间分布特征,且中南部呈逐年下降态势,而北部则呈上升趋势,这与风速和相对湿度减少有关,但不同区域其主要影响因子存在差异。能见度和PM_(2.5)浓度均有明显的季节和日变化特征,且二者呈明显反位相,相关系数为-0.532,其中冬季PM_(2.5)浓度最高,能见度最低,夏季反之;13:00—17:00为PM_(2.5)浓度谷值、能见度峰值,01:00—08:00为PM_(2.5)浓度峰值、能见度谷值。气团输送轨迹分析表明,宁波地区共有来自5个方位的6类轨迹气团,其中西北方向的轨迹4对该区PM_(2.5)浓度影响最大,偏东方向的轨迹6对PM_(2.5)浓度影响最小,能见度最好,而对能见度影响最大的是来自西北方向的轨迹2和偏西方向的轨迹3。 相似文献
19.
利用2014—2020年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,对沧州市臭氧(O_(3))污染加剧现状及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:(1)沧州地区O_(3)污染呈加剧态势,且O_(3)已上升为该地区首要污染物;O_(3)污染集中出现在5—9月,O_(3)质量浓度日变化呈单峰单谷型,最大浓度出现在16:00前后;(2)5—9月O_(3)日最大8 h平均质量浓度(简称“O_(3)-8 h”)所处时段,平均气温、最高气温、相对湿度、总辐射辐照度与O_(3)质量浓度的相关性较好,本站气压、水汽压和平均风速与O_(3)质量浓度的相关性未通过显著性检验;(3)5—9月O_(3)-8 h时段,当同时满足8 h平均气温高于30.9℃、最高气温高于32.7℃、平均相对湿度低于42.1%、平均总辐射辐照度高于505.8 W·m^(-2)时,出现O_(3)污染的概率达84%;(4)气象因子不是O_(3)小时质量浓度快速增长的充分条件。 相似文献
20.
江苏淮安地区大气污染变化特征及其与气象条件的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
采用江苏省淮安市地面5个监测站2013年1月1日—2015年12月31日PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区空气污染季节变化特征及其与气象条件的关系;采用MODIS的光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)资料和火点资料分析了2013年12月发生在淮安的一次持续性大气污染事件。研究结果表明,淮安空气质量AQI指数(Air Quality Index)在春冬季较高,夏秋季较低,污染天气发生在春冬季的概率为23.6%,夏秋季的概率为13.3%。淮安地区的首要大气污染物为颗粒物污染,其中PM_(10)、PM_(2.5)占比分别达到25.2%、48.9%,PM_(10)中PM_(2.5)比率年平均为61.0%,臭氧是第2大污染物,占比为25.8%。表征大气柱气溶胶浓度的AOD的季节变化与地面颗粒物浓度截然不同,颗粒物浓度1月和12月出现极高值,而这两个月AOD月平均值却在一年中达到极低值,AOD最高值出现在7月。另外,AQI与降水、气温、风速、相对湿度呈负相关关系,但相关程度较弱。 相似文献