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1.
通过对淳安2013年全年的大气颗粒物PM2.5和PM10资料统计分析,得出该地区PM2.5和PM10质量浓度的季节变化、日变化特征以及气象因子对其的影响。结果表明:2013年淳安PM2.5年平均浓度为国家标准的1.2倍,PM10年平均浓度优于国家标准;PM2.5和PM10均具有明显的季节变化特征,表现为冬季秋季春季夏季;并且均呈现双峰型的日变化特征,二者出现峰值的时间基本一致,PM2.5和PM10峰值出现在18:00,次峰值出现在08:00,谷值均出现在14:00,主要与边界层变化和人为活动有关;PM2.5和PM10变化存在明显的线性关系。降水对颗粒物浓度影响较大,能有效降低颗粒物质量浓度。 相似文献
2.
利用高陵区2018年1月1日—2020年12月31日 PM25质量浓度监测资料、空气质量指数,分析PM25的污染特征,结合气象观测资料, 通过线性相关分析定量分析不同季节PM25质量浓度与气温、相对湿度、风向风速、降水等气象要素之间相关性。结果表明：（1）近3 a来高陵区污染天气首要污染物为PM25的累计时间远超其他污染物为首要污染物的累计时间。（2）PM25平均质量浓度月变化呈明显的“U”型特征,1月最高,2月、12月次之;季节变化规律为冬春高、夏秋低,冬季最高,夏季最低。（3）PM25质量浓度日变化呈单峰单谷特征, 23时为最大峰值,17时左右为谷值,此变化趋势与气温、风速的日变化呈相反趋势,与相对湿度日变化趋势基本一致。（4）不同季节PM25质量浓度和气象要素的相关性存在差异,PM25质量浓度与风速及降水量在各个季节均呈显著负相关,与气温整体上呈负相关,与相对湿度整体呈正相关。（5）PM25质量浓度高值主导风向为偏西北风,其次是东北风,风向偏东和西南时PM25质量浓度值相对较小。 相似文献
3.
利用2015年黄石市5个监测站点可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的在线监测数据和风向、风速、气温、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了黄石市大气PM10和PM2.5的质量浓度水平分布特征及其与气象参数的关系。结果表明:2015年黄石市5个监测站点大气PM10和PM2.5年均浓度范围分别为95.8—108.6μg·m^-3和64.3—68.9μg·m^-3,均超过国家二级标准;季均质量浓度呈现显著的冬季高夏季低的变化规律,冬季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(143.9±62.2)μg·m^-3和(95.5±44.5)μg·m^-3,夏季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(75.2±24.0)μg·m^-3和(50.7±17.3)μg·m^-3。5个监测站中,下陆区、西塞山区和铁山区的PM10和PM2.5颗粒物污染较为严重;各站点大气PM10和PM2.5质量浓度显著相关。大气颗粒物浓度与气象因素的分析显示,黄石市大气颗粒物浓度与气温呈显著的负相关关系,与气压呈正相关关系,与风速和相对湿度的相关性不显著,受风向影响变化较大。 相似文献
4.
城市边界层高度变化特征与颗粒物浓度影响分析 总被引：8，自引：0，他引：8
利用2007年以来西安郊区泾河观象台大气细颗粒物质量浓度资料和气象自动站资料以及探空资料,采用国标法、罗氏法和位温法三种不同方法计算边界层高度。结果表明,三种方法得到的结果有一定差异,但日变化分布一致,可以用于分析边界层高度变化特征。边界层高度季节变化明显,春、夏、秋和冬季边界层高度分别是1300,1200,820和800 m。边界层日变化与颗粒物浓度呈显著负相关关系,即冬季边界层顶高度低,三种粒径颗粒物质量浓度高,夏季则相反。PM2.5、PM1.0、PM1.0分别在PM10、PM2.5、PM10含量中有明显月变化,表明西安除了本地污染源之外,春季易受上游风沙天气影响。 相似文献
5.
利用新乡市2015—2016年大气环境质量监测数据和同步常规气象观测数据,分析首要污染物质量浓度变化特征及其与气象因子的相关性,结果表明：PM10和PM25质量浓度冬高夏低,峰值出现在1月或12月,谷值出现在8月;而O3则是夏高冬低,峰值出现在6月,谷值出现在1月或12月。三种首要污染物质量浓度在大多数月份都与海平面气压呈负相关,与24小时变温（ΔT24）呈正相关;PM10和PM25质量浓度多数月份都与10 min风速呈负相关;PM25质量浓度大多数月份与相对湿度呈正相关,与24小时变压（ΔP24）呈负相关;PM10质量浓度与相对湿度在冬季呈正相关,夏季呈负相关,与ΔP24在春季呈正相关,在秋、冬季多呈负相关;而O3质量浓度在所有月份与温度、10 min风速都呈正相关,与相对湿度都呈负相关。 相似文献
6.
为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM2.5及PM10小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM10与PM2.5高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM10高值区位于城区南部区域,PM2.5高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM10与PM2.5月均浓度整体呈单峰型变化,PM10在4月份最高(157.54±5.67μg·m^-3),PM2.5在1月份最高(94.08±2.25μg·m^-3)。冬季PM2.5/PM10平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM10与PM2.5小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM10与PM2.5的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p<0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p<0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM10与PM2.5的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。 相似文献
7.
针对2013年1月江苏淮安地区发生的一次连续性雾霾天气过程,分析该天气过程中PM10和PM2.5的质量浓度演变特征、能见度与气象要素之间的关系、中低层环流特征以及污染物来源。结果表明:雾霾期间PM10和PM2.5质量浓度最低值出现在05:00至07:00(北京时间,下同)和13:00至17:00,最高值出现在21:00至23:00,PM10和PM2.5质量浓度并非同时达到极大值;持续变化较小的气压梯度、较低的风速、相对湿度的增大以及PM2.5和PM10质量浓度的增高是雾霾发生发展的必要条件;能见度与气压、相对湿度、PM2.5质量浓度的相关性较好,建立回归方程,对能见度的整体变化趋势拟合效果较好;高空环流形势平稳、中低层的暖平流、持续稳定少动的地面高压场分布为雾霾天气的持续发生发展提供了有利的形势背景;稳定的层结结构、中低层偏东及偏东北方向气团的输送、本地污染源以及严重的空气污染是此次过程中能见度偏低、霾天数较多的主要原因。 相似文献
8.
利用潮州市2014—2020年空气质量逐小时质量浓度数据，分析了PM2.5质量浓度的年、月、日变化特征，并结合相应时段的潮州国家站气象资料，分析了PM2.5质量浓度与气象要素的关系。结果表明：2014—2020年潮州市区PM2.5年平均质量浓度、超标出现日数均呈下降趋势。PM2.5质量浓度具有明显的月和季节变化特征，其峰值出现在3月、谷值在6月，秋冬春季的质量浓度较高及超标日较多，尤其是1—4月份，需加强PM2.5污染防控。二级和轻度污染质量浓度的日变化呈双峰型分布，主峰在20:00,次峰在01:00;中度污染质量浓度出现3个峰区，第1峰在01:00、第2峰在21:00、第3峰在09:00,各级最低谷均出现在14:00—15:00。各级质量浓度对应的气象条件有较大差异，其中一级时平均雨量较大、气温较高、风速较大；超标时平均雨量较小、气温较低、风速较小；二级处于一级和超标之间。日雨量1 mm以下、平均气温15～20℃之间、风速≤1.5 m/s时，平均质量浓度及超标率较高。西风及静... 相似文献
9.
对2013年河北省中南部的石家庄、保定、沧州、衡水、邢台和邯郸6个地市市区各站点逐小时PM10和PM2.5监测资料及相应气象资料分析结果表明:6个地市中邢台年污染日数最多,对应其年平均风速最小;沧州的最少,年平均风速最大。各地市各个级别污染日数不同,五、六级重污染天气均集中在10月—次年3月。首要污染物主要是PM10和PM2.5,但比例不尽相同。特殊的地理位置、污染源差异和气象条件的差异造成各地市污染日数、级别的差异。6个地市污染天气过程时段大都相同,区域性污染明显。各地市PM10和PM2.5浓度平均最大值均出现在冬季,PM10浓度平均最小值均出现在夏季,各市PM2.5浓度平均最小值出现的季节不同。6个地市PM10和PM2.5浓度值的月变化趋势相似。不同季节各地市PM10和PM2.5浓度日变化趋势不同,极值出现的时间也各不相同,极值出现的时间与气象条件和人类活动关系密切。秋、冬季各地市PM10和PM2.5浓度日较差多大于春、夏季的。各地市PM10和PM2.5浓度日均值与当地的日均气温、风速、能见度呈负相关关系,与相对湿度呈正相关关系且相关性比较显著。 相似文献
10.
秦皇岛地处河北省东北部,是环渤海重要的港口城市,在近几年京津冀地区减排效果较好的情况下,于2019年1月出现了多次持续细颗粒物（PM2.5）污染过程。因此本文利用耦合了数值源解析模块ISAM（Integrated Source Apportionment Method）的区域空气质量模式RAMS-CMAQ（Regional Atmospheric Modeling System–Community Multiscale Air Quality）,对2019年1月秦皇岛地区PM2.5进行模拟,并将PM2.5质量浓度高于（低于）75 μg m－3的时段划分为污染（清洁）时段,分别探讨了两个时段本地排放源对秦皇岛市PM2.5质量浓度的贡献情况,并且进一步探讨了秦皇岛各区县及外地排放源对秦皇岛市4个国控环境监测站点（第一关站、北戴河站、市监测站、建设大厦站）PM2.5质量浓度的区域传输特征。结果表明,秦皇岛地区PM2.5质量浓度整体呈“南高北低”式分布。清洁时段,PM2.5质量浓度受本地贡献较大,青龙县、卢龙县大部分地区贡献为40%～50%,海港区、抚宁区、北戴河区、第一关区及昌黎县大部分地区贡献在60%以上;4个国控环境监测站点受跨界输送贡献占34.7%～41.6%。污染时段,秦皇岛市本地贡献相对于清洁时段整体下降10%左右,当地大气污染受到跨界区域传输影响增加;而在4个国控站中,北戴河站、第一关站受到跨界输送贡献分别下降1.0%和2.3%;市监测站、建设大厦站受到跨界输送贡献分别上升2.9%和2.0%。 相似文献
11.
利用2006年8月-2007年10月辽宁中部沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市可吸入颗粒物PM10、PM2.5、PM1及同步气象因子的监测资料,分析了可吸入颗粒物分布特征、污染水平及其与气象因子的关系。结果表明：受区域天气系统的影响,4城市PM10和PM2.5的日平均浓度变化趋势基本一致,具有区域分布特征;PM10超标率冬季为最高;PM2.5日平均浓度占PM10比例夏季和冬季最大;PM10、PM2.5和PM1之间有很好的相关性;PM10与风速、温度呈负相关,PM2.5和PM1与能见度、风速、温度呈负相关,与相对湿度成正相关。 相似文献
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我国东部地区冬季模式边界层探空效果评估 总被引：1，自引：0，他引：1
应用中尺度气象模式MM5对2006年和2007年12月东部地区进行逐日模拟,并用地面常规观测资料及南京和安庆12h一次的逐日探空资料对模拟的地面及边界层内气象要素进行检验,计算地面和边界层内不同高度的温度、湿度、风向和风速等要素的多种常用统计参数;并分别评估雾发生前和发生时边界层探空的模拟效果。结果表明:(1)MM5模式模拟的地面温度和湿度均较理想,但风速误差较大。温度、相对湿度、风速的观测与模拟的偏差概率分布均呈近正态分布,峰值中心分别为-1.52℃、4.59%和1.92m·s-1,白天模拟效果优于夜间。(2)以南京、安庆两站为例,模拟的08:00(北京时,下同)和20:00边界层内探空基本可靠,但20:00的效果比08:00好;模拟效果均随高度上升而变好;且南京站边界层内温度、湿度的模拟效果优于安庆站,但安庆站风的模拟效果优于南京站。(3)以南京站为例,雾发生前和发生时温度、湿度模拟效果较平均情况差,风速模拟较其他模拟时段无明显变化。(4)南京、安庆冬季近地层逆温发生频率都比较高,常见多层逆温,MM5模式能再现近地层逆温,但有高估的倾向,且对边界层中上部逆温模拟效果不佳。此外,敏感性试验的结果表明,模拟方案中地面负的温度偏差不是由近地层高垂直分辨率所致。 相似文献
13.
《湖北气象》2016,(1)
2015年1月15—16日,宜昌及周边地区经历了连续性严重污染天气过程。文中利用污染物浓度数据和严重污染时段内气象资料及后向轨迹模型,分别分析了严重污染天气发生发展过程中的气象条件和污染物源地。分析表明,细颗粒物浓度(PM2.5,大气中直径小于等于2.5μm的颗粒物)具有明显的日变化特征,峰值一般出现在午夜,次峰值出现在中午12时前后,两个谷值分别出现在日出前和下午16—17时。通过与历史气候数据比较发现,2015年1月14—15日污染物浓度快速上升的时段内,宜昌站的气象条件表现为明显的相对湿度正距平(10%)以及较大的最大风速负距平(-1m·s~(-1));宜昌城区位于地形辐合线影响区域,有利于细颗粒物的聚集。宜昌站的探空数据表明,在1月14—15日期间,垂直方向上,1 km以下的大气中存在明显的逆温层,并且相对湿度保持较高的值(80%~90%)。风廓线雷达监测结果表明,1月14—15日,边界层顶较低,边界层以内为小风或静风流场,且以下沉气流为主。以上气象条件有利于气溶胶的吸湿增长和浓度的聚集。对1月1—20日后向轨迹分析表明,在宜昌地区,与4—5日相比,在15—16日持续性严重污染过程中,偏南轨迹造成的污染物在本地滞留性、往返性运动更明显,而且在到达本地之前6 h,均从城区以东进入,配合向东开口的喇叭口地形,更易造成持续性严重污染。 相似文献
14.
淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征 总被引：2，自引：0，他引：2
基于2015年6月淮河流域卫星遥感监测火点信息、环境空气质量监测数据和常规气象观测资料,利用ANUSPLIN和ArcGISKriging方法对气象要素和主要大气污染物浓度空间栅格化,分析了秸秆焚烧关键期内AQI和主要污染物浓度的时空变化特征及其与气温、相对湿度、风速等气象要素的相关关系。结果表明:秸秆焚烧关键期内,淮河流域城市AQI、PM10与PM2.5浓度均明显升高,且与卫星监测火点具有一定时空响应关系。在时间变化上,AQI、PM10与PM2.5浓度6月上中旬呈波动上升,6月下旬趋于回落;在空间分布方面,AQI、PM10与PM2.5浓度三者分布形态相似,总体上呈现"南低北高、两高一低"分布特征;期间AQI、PM10与PM2.5浓度与气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,与风速的相关性不显著。 相似文献
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针对北京市2016年12月16～21日的重污染过程,基于嵌套网格空气质量模式预报系统（NAQPMS）,面向气象驱动模式WRF中7类物理过程的参数化方案,通过单扰动和组合扰动方式构建了51组不同的WRF模式运行配置,对比分析不同方案配置下NAQPMS对这次重污染过程细颗粒物（PM2.5）浓度预报的性能。结果表明:在重污染时段,组合扰动优化方案在城中心站点和城郊站点的PM2.5浓度预报精度都显著高于基准参数化方案配置下的预报结果,特别是能显著改进基准方案下模式对重污染过程结束时间的预报误差问题,显著减小12月21日存在的预报偏差。从统计指标来看,城中心站点在组合扰动优化方案下预报相关性最高,相关系数在0.7以上;从预报均方根误差来看,组合扰动优化方案误差最小。城郊站点同样是在组合扰动优化方案下预报相关性最高,与观测之间的偏差更小。从污染物与气象要素的空间分布来看,组合扰动优化方案比基准方案能更好再现污染时段的气象要素变化,预报的风速更小、相对湿度更高,从而有利于12月21日北京高浓度PM2.5的维持和累积。本文结果表明气象预报模式参数化方案不确定性是重污染预报的关键不确定性来源,选择合适的参数化方案可以减小重污染期间气象要素的模拟偏差,并可进一步提高重污染时段的PM2.5浓度预报精度。 相似文献
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利用嘉峪关2014年1-12月不同下垫面的PM10质量浓度资料和风速、气温、相对湿度、气压等相关气象要素资料,分析了河西西部工业区不同下垫面PM10质量浓度的时空分布特征,结果表明,靠近酒钢厂区的市北区代表站酒钢宾馆PM10质量浓度,明显高于市南区靠近东湖绿地公园的市气象局代表站。两站均是春季大于其他季节,其中4月浓度最大,7月浓度最小,PM10质量浓度的不同分布特征与气象因素有密切的关系,尤其是沙尘天气的影响巨大,据近10 a沙尘资料统计,4月份是沙尘天气高发期,两者之间有一定映射关系。分析PM10质量浓度与其对应的温度、压强、相对湿度、风、能见度的对象要素的关系,研究表明,沙尘日的平均风速和最大风速均大于非沙尘日,相对湿度,气压,和能见度均小于非沙尘日。 相似文献
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为更好地表征当前广州城区和城郊大气颗粒物污染现状与差异及其与气象要素的关系,对2017年城郊站黄埔和城区站番禺的大气颗粒物(PM2.5和PM10)和气象观测数据进行了分析。结果表明:全年来看,城区和城郊PM2.5和PM10具有相似的质量浓度频率、月际变化和日变化;城区站的平均PM2.5质量浓度为39.3μg/m3,高于城郊站(35.3μg/m3);城区站PM10质量浓度为58.5μg/m3,低于城郊站(62.9μg/m3);ρ(PM2.5)/ρ(PM10)显示,相比城郊,城区的2次污染更严重,细粒子占比更高。风玫瑰图分析发现,静风或小风状态下,城区番禺的颗粒物污染程度要高于城区黄埔,本地排放对城区站的颗粒物污染,特别是细颗粒物污染的影响更为显著;城郊站颗粒物污染的形成也同时受本地排放和外源输送影响,主要的输送来源于西北上风向肇庆、佛山一带的污染排放,其对PM2.5的影响更为显著。 相似文献
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利用Weather Research and Forecasting/Chemistry(WRF/Chem)空气质量模式模拟研究了山东地区2014年2月21~26日期间的中度细颗粒物(PM2.5)污染过程,并从模拟结果评估、分布及演变特征、与气象条件的关系等方面分析了PM2.5的模拟特征。模拟研究结果表明,山东PM2.5积聚期间多为弱的偏南风控制,消散阶段受西北风控制,当北京—天津—河北(京津冀)一带同时存在更为严重的PM2.5污染时,西北冷空气的平流输送使得山东部分地区的PM2.5浓度在完全削弱前又出现了一个高峰值。污染期间山东全省平均PM2.5的模拟浓度为125μg m~(-3),伴随着地面3.0 m/s的低风速、370 m低边界层高度和70%左右的相对湿度,其中PM2.5的模拟值受边界层高度的影响最大。整个污染期间全省平均PM2.5模拟值高于监测值10%左右,但是对于局部站点300μg m~(-3)及以上的观测峰值,模式模拟结果明显偏低。模拟效果的评估结果是:山东南部最好、然后是山东半岛,山东中部、西北部地区较差。 相似文献
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一次热带气旋外围下沉气流造成的珠三角地区连续灰霾天气过程分析 总被引：5，自引：2，他引：3
通过研究广州番禺大气成分站的气溶胶颗粒物质量浓度(PM10和PM2.5)、黑碳浓度、臭氧浓度等大气成分要素,常规地面气象要素以及气流后向轨迹、垂直速度、位温和边界层高度等资料,结合热带气旋路径和天气形势对热带气旋外围下沉气流造成的一次珠三角地区连续灰霾天气过程的形成原因和变化特征进行了分析.由于热带气旋移动缓慢,其外围下沉气流使珠三角地区形成了层结稳定、静小风和晴朗少云的天气条件,导致珠三角地区出现连续的灰霾天气.在这次灰霾过程中,气溶胶粒子来源以本地源为主,并且以细粒子为主,PM2.5占PM10的比例接近70％,黑碳浓度占PM10的6.0％左右;在凌晨,由于边界层高度降至最低,垂直扩散条件差,同时相对湿度也达到峰值,气溶胶吸湿增长明显,易出现能见度低值. 相似文献
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选取2016年12月17—22日青岛一次典型重污染天气,利用大气污染物监测结果、地面气象要素观测资料和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）ERA5再分析数据对此次过程中大气污染物及气象场的变化特征进行分析。观测分析表明此次污染过程持续时间长达5 d以上,其中19—21日为重污染天气（PM 2.5 日均质量浓度ρ>150 μg·m-3）。根据气象场和PM2.5质量浓度变化特征,此次污染过程可分为3个阶段：17日02时—19日08时为青岛污染物累积阶段,研究区受西南风控制,PM2.5质量浓度逐渐上升,700 hPa等压面上高空槽的维持及槽前持续的南风、西南风有利于污染物累积,同时近地面相对湿度增加,是此次持续性重污染天气形成的重要条件;19日09时—20日20时为青岛污染维持加剧阶段,相对湿度大、风速很小,污染物扩散条件差,PM2.5质量浓度最高;20日21时—22日08时为青岛污染消散阶段,青岛对流层中下层及地面风速均增大并产生弱降水,有利于污染物扩散稀释和湿清除,PM2.5质量浓度逐渐降低。WRF-Chem数值模式能够较好地模拟出主要气象要素和青岛PM2.5 质量浓度的变化特征,模拟结果表明山东省内污染物排放贡献了青岛PM2.5的49.5%;污染物跨省输送对此次污染事件也有重要贡献,其中来自研究区以南的安徽和江苏的排放对青岛PM2.5的贡献率可达25.5%。 相似文献