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利用2008-2017年大气颗粒物质量浓度资料和逐日地面气象观测资料,统计分析了丹东市大气颗粒物质量浓度时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:2008-2017年丹东市大气颗粒物质量浓度年际变化具有一定的波动性,其中2015-2017年大气颗粒物污染状况持续改善明显;质量浓度月和季节变化特征明显,1月和12月最高、7月最低,冬季最高、夏季最低,非汛期显著高于汛期,供暖期显著高于非供暖期;非汛期大气颗粒物质量浓度超标日相较达标日,气温和能见度偏低,降水偏少,风速偏小;非汛期PM2.5、PM1质量浓度与相对湿度呈显著正相关,与风速呈显著负相关,汛期PM2.5、PM1质量浓度与风速呈显著负相关;PM2.5、PM1质量浓度春、秋、冬季与风速的负相关性最显著,冬季与相对湿度的正相关性也十分显著。 相似文献
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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
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本文主要针对塔里木盆地西侧喀什市的大气污染问题,采用多站点、多种污染物数据,分析2015年大气污染物的时空分布规律,揭示其大气污染物的主要特征。总体来看,喀什市主要以颗粒物污染为主,即PM10、PM2.5污染严重。从季节上来看,喀什PM10 平均浓度为春季最高、秋季次之,冬季最低的特点,而PM2.5则呈现冬季最高,夏季最低的特点。如PM10平均浓度春季最高,为504.2μg/m3,这与喀什春季气候特征有关。从日变化来看,PM10的日变化曲线四季除春季外都为双峰结构,春季为多波动型;PM2.5的日变化曲线秋、冬季为双峰结构,春、夏季为波动型结构。总体来看,两类污染物浓度全天的较大值都出现在午夜1:00与下午13:00左右。从空间分布来看, PM10浓度总体上是城市北部低、东南部高的特点;PM2.5浓度四季呈现城市西北部低、南部高的特点。 相似文献
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利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM2.5浓度最高,3月、11月PM2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM2.5平均浓度最高,达到134 μg·m-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM2.5浓度高于非采暖期的PM2.5浓度;克拉玛依PM2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM2.5浓度呈显著负相关。 相似文献
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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
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文雯 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2019,13(1):21-28
为了分析空气质量状况及其与大气水汽的关系,基于四川盆地西部的成都市近年来污染天气频发的现状,利用2015年成都市环境监测中心提供的环境空气质量指数资料和温江国家基准气候站提供的大气水汽探空资料,首先分析了成都空气质量变化特征,进一步结合成都L波段探空水汽数据,初步研究了成都空气质量与大气水汽的关系。结果表明：2015年成都单日空气质量指数（AQI）最高值为309,达到严重污染级别;AQI年分布特征是冬季最高,夏季最低;首要污染物最多的是PM2.5。春、夏季,大气可降水量（PWV）与臭氧质量浓度在5—8月呈显著负相关;秋、冬季,PWV与PM2.5及PM10质量浓度在1月、10—11月呈显著正相关,其中水汽对PM2.5浓度影响较大的时段出现在1月和10月。 相似文献
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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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福州市PM2.5、PM2.5/PM10分布特征及与气象条件关系的初步分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用福州市PM2.5、PM10和气象资料,分析PM2.5、PM2.5/PM10的分布特征及与气象条件的关系。结果表明:福州市细粒子污染程度较轻,春季PM2.5和PM2.5/PM10值均是四季中最高的,其次是冬季,夏季最低;影响PM2.5浓度出现高值的天气系统有:暖区辐合与高空槽前、大陆高压后部和暖区降水三种系统,其中暖区降水天气形势下的PM2.5平均浓度最高,超标率为25.5%;影响PM2.5浓度出现低值的天气系统有:冷高压脊、高压底部和高空槽后,副热带高压及边缘,台风(热带辐合带)及外围系统,在后两种天气系统影响下的PM2.5平均浓度最低,超标率为0;剔除因降水、雾等低能见度个例,PM2.5浓度与能见度的相关系数为-0.626,冬春季的相关系数是夏秋季的1.4倍;PM2.5浓度与单一气象要素(如温度、相对湿度、风速等)相关性不明显,但不同季节、不同气象要素变化的组合对PM2.5浓度有直接影响。 相似文献
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利用累积百分率法、Ridit中值分析法、"非常好"能见度出现频率法以及平均能见度年际和季节变化法,对1980—2005年南京大气能见度年际变化趋势进行分析,发现1980—1984年能见度呈上升趋势,1985年以后则在波动中呈明显下降趋势。26 a中,日均大气能见度最小值为0.55 km,最大值为29.25 km,平均值为8.59 km。大气能见度具有明显的日变化和季节变化特征,一日之中,14时最好,08时最差;一年之中,冬季能见度最低,夏季最高。能见度与相对湿度呈负相关,与风速呈正相关,与温度和气压的相关性相对较小。PM10是影响南京地区大气能见度的首要污染物,通过对能见度与PM10平均质量浓度进行曲线拟合发现,二者呈负相关,复相关系数在秋季最高,夏季最低。由统计预报方程可知,空气污染和气象条件协同作用对能见度的影响在春季、秋季、冬季较为明显,夏季则相对较差。 相似文献
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采用均一化订正的北京南郊地面日平均气温资料,分析了北京地区1951—2008年气温变化趋势。结果表明,年平均最高和最低气温的升高呈明显的不对称性,其中年平均最低气温升高较为明显,升温趋势为0.46℃/10a。根据1951—2008年日平均气温计算北京春、夏、秋、冬四季的季节长度和起始日期,发现北京地区冬季最长,秋季最短;夏季在逐渐延长,冬季在逐渐缩短,夏、冬两季长度变化的线性速率分别为4.4d/10a和-4.7d/10a。春、夏两季逐渐提前,趋势分别为3.0d/10a和2.5d/10a;而秋、冬两季在逐渐推迟,趋势分别为2.0d/10a和1.7d/10a。将季节起始日期与年平均气温进行相关性分析发现,春、夏两季的起始时间与年平均气温存在显著负相关,而秋、冬两季起始时间与年平均气温存在显著正相关。 相似文献
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基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO浓度均呈负相关,而与O3浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。 相似文献
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利用2013~2017年贵阳市10个国控空气质量监测站点PM2.5逐时监测数据,分析了贵阳市大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:(1)贵阳市PM2.5年均浓度为36.14 ug·m-3,基本处于国家空气质量二级标准范围内,污染程度较轻;(2)贵阳市PM2.5浓度冬季浓度为一年中最高,最高值出现在12月,夏季浓度最低,最小值出现在7月;(3)气象要素对PM2.5浓度的影响是显著的,尤其是在分季节的情况下,气象要素对PM2.5的影响差异较大。PM2.5浓度与太阳辐射、日照时数、气压呈显著正相关,与降水、相对湿度、风速、气温呈显著负相关。太阳辐射夏季对PM2.5影响最大,日照时数春季对PM2.5的影响最大,气温在夏、秋季与PM2.5浓度呈显著负相关。春季降水对PM2.5的相关性更为显著,风速对夏、冬季与PM2.5浓度具有显著负相关性。 相似文献
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影响上海市空气质量的地面天气类型及气象要素分析 总被引：22，自引：0，他引：22
地面天气形势及气象要素的变化在空气污染潜势预报中具有很好的指示作用。利用天气学原理将地面天气系统进行分型,探索研究不同地面天气类型对上海空气质量变化的影响。整理、分析2003—2005年地面天气类型和气象要素与空气质量的关系,发现:(1)上海秋冬季以大陆冷性高压系统移动为主,而夏季主要以副热带高压和台风影响为主,春季是冬季与夏季之间的过渡,天气系统转换较为频繁。(2)春、秋、冬季易引起上海市空气污染的天气类型有L型高压、高压、高压前和均压场4种地面天气类型,与空气质量优等级相对应的天气类型是低压槽、高压底和高压后。夏季空气质量优等级对应的天气类型主要有台风、高压(副高)和低压槽。(3)秋冬季节典型天气过程一般经历高压前(或冷空气)→L型高压→高压→高压后(或高压底)→低压槽的转换,PM10浓度变化也表现为先升后降。(4)气象要素的变化也与空气污染存在密切联系,气压与空气污染物的关系为正相关,而气温、相对湿度和风速与空气污染物浓度呈负相关。 相似文献
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利用2019—2021年金华市空气负氧离子浓度和气象环境资料，研究不同区域（平原城区、平原公园、水边景区、山林景区）负氧离子浓度时空分布特征，分析人类活动最多的城区负氧离子浓度与气象环境因素不同时间尺度的相关性，以及不同天空状况的差异。结果表明：负氧离子浓度呈现平原低、山区高的分布特征，植被茂密、动态水流可增加负氧离子浓度和提高浓度等级。山林景区日出和日落前后负氧离子浓度较高，水边景区凌晨和午后出现高值，平原地区则在下午达到高峰。不同区域四季日变化趋势整体较一致，但不同季节负氧离子浓度峰值大小、日较差和出现峰值时刻存在差异。四季不同区域负氧离子浓度有所差异，主要表现为6—9月高，其中尤以8月山林景区为最。负氧离子浓度与气象环境因素的相关性在不同时间尺度上差异较大：时尺度上与气温、风速、雨量和O3呈显著正相关，而与PM2.5呈显著负相关。四季看，负氧离子浓度春季与风速相关性最高，夏季为气温，秋季为O3，冬季为PM2.5。日尺度上则与相对湿度、风速、雨量呈显著正相关，与PM2.5和O3呈显著负相关，且雨天负氧离子浓度明显高于其他天空状况，差异在冬季达最大。 相似文献
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Dimitris K. Papanastasiou Constantinos Kittas 《Theoretical and Applied Climatology》2012,107(3-4):407-416
This paper studies the maximum intensity of the urban heat island (UHI) that develops in Volos urban area, a medium-sized coastal city in central Greece. The maximum temperature difference between the city center and a suburb is 3.4°C and 3.1°C during winter and summer, respectively, while during both seasons the average maximum UHI intensity is 2.0°C. The UHI usually starts developing after sunset during both seasons. It could be attributed to the different nocturnal radiative cooling rate and to the different anthropogenic heat emission rate that are observed at the city center and at the suburb, as well as to meteorological conditions. The analysis reveals that during both seasons the daily maximum hourly (DMH) UHI intensity is positively correlated with solar radiation and with previous day’s maximum hourly UHI intensity and negatively correlated with wind speed. It is also negatively correlated with relative humidity during winter but positively correlated with it during summer. This difference could be attributed to the different mechanisms that mainly drive humidity levels (i.e., evaporation in winter and sea breeze (SB) in summer). Moreover, it is found that SB development triggers a delay in UHI formation in summer. The impact of atmospheric pollution on maximum UHI intensity is also examined. An increase in PM10 concentration is associated with an increase in maximum UHI intensity during winter and with a decrease during summer. The impact of PM10 on UHI is caused by the attenuation of the incoming and the outgoing radiation. Additionally, this study shows that the weekly cycle of the city activities induces a weekly variation in maximum UHI intensity levels. The weekly range of DMH UHI intensity is not very large, being more pronounced during winter (0.4°C). Moreover, a first attempt is made to predict the DMH UHI intensity by applying regression models, whose success is rather promising. 相似文献
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葛洪燕 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2018,12(2):78-83
依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。 相似文献
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为了全面把握20世纪80年代以来中国生态脆弱区气候变化的特征,利用基于全国2000多个站点的格点化逐月资料,对中国典型生态脆弱区1980～2014年的日平均气温、日最高和最低气温、降水、相对湿度、风速和蒸发皿蒸发量的变化特征进行了分析。结果表明:（1）中国生态脆弱区日平均气温、日最高和最低气温几乎都呈上升趋势;日平均气温增幅北方大于南方;北方生态脆弱区日平均气温、日最高和最低气温、南方生态脆弱区日最低气温的季节增幅多为春季最大,秋季或冬季最小。（2）全区平均降水变化趋势不明显;生态脆弱区降水距平百分率春季多为增长趋势,夏季多为减少趋势,秋、冬季和年北方多为增长趋势,南方多为减少趋势。（3）相对湿度以减少趋势为主,只有黄土高原南部脆弱区秋、冬季和干旱半干旱区脆弱区冬季相对湿度距平百分率的趋势为正,这几个正值区同时也是降水增长大值区。（4）风速基本为减少趋势,春季减少趋势最大。（5）全区平均蒸发皿蒸发量春、夏季和年为减少趋势,冬季为增长趋势;北方生态脆弱区蒸发皿蒸发量四季和年多呈减少趋势;南方生态脆弱区蒸发皿蒸发量春、夏季以减少趋势为主,秋、冬季和年呈增长趋势。 相似文献
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利用MODIS光学厚度遥感产品研究北京及周边地区的大气污染 总被引：53，自引：2，他引：53
对2001年在北京地区利用太阳光度计观测的气溶胶光学厚度和NASA发布的MODIS气溶胶产品进行了比较,验证了这一卫星遥感产品的可靠性;比较了2001年MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品和由空气污染指数(API)计算的每日平均可吸入颗粒物(PM10)浓度,得到了比较高的相关系数,证实该气溶胶产品可用于污染分析.将北京地区AOD与气象能见度观测资料进行比较,得到了不同季节的气溶胶"标高".利用统计的不同季节的气溶胶标高,从光学厚度的季节分布得到了能见度(能见距离)的季节分布.气溶胶光学厚度图像的个例分析表明,除局地排放外,周边区域(主要为西南和南向)的输送对北京市区的空气污染贡献份额较大.卫星遥感气溶胶可以比较直观地再现污染物的区域分布和输送,不仅为研究全球气候变化也为研究区域环境的空气质量提供了一种有效手段. 相似文献