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相似文献
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1.
利用2018-2020年中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台公布的监测点数据以及中国气象局气象站点的同期地面观测资料,采用相关性分析的方法对2020年1-3月四川地区大气污染物的变化特征进行分析。结果表明:由于2020年1-3月人为排放源管控政策的实施,成都、绵阳、宜宾和攀枝花的NO2和PM10浓度相比2018-2019年同期平均下降幅度达到30%,而O3质量浓度在四座城市的日均值却分别上升了15.21%、10.32%、5.03%和0.42%。同时,O3与相对湿度成负相关关系,与温度、风速和降水成正相关关系且相关系数都超过了0.7。O3的反常增长不仅是受到气象要素的影响,较低的氮氧化物和PM10浓度也间接维持了O3的存在。严格的污染物排放控制措施对主要污染物排放影响较大,但对臭氧等次生污染物的影响较小,次生污染物污染的防治依旧面临严峻挑战。  相似文献   

2.
利用潮州市区2014—2020年空气质量逐小时质量浓度数据,分析了PM2.5、O3质量浓度及复合污染的年、月、日变化特征,结合相应时段潮州国家站气象资料,分析PM2.5-O3与气象条件的关系。结果表明:2014—2020年潮州市区年平均ρ(PM2.5)、ρ(O3-8 h)及复合污染出现日数均呈波动下降趋势,月平均ρ(PM2.5)最高出现在3月,月平均ρ(O3-8 h)最高出现在10月,两种污染物最低均出现在6月。复合污染出现较多的是10月至次年4月。PM2.5、O3污染具有一定相互作用,当其中一种污染物质量浓度较高时另一种污染物的质量浓度相应较高,同时污染物质量浓度的日较差也会相应增大;污染物峰谷值出现时间表现为空气污染较严重时,O3峰值出现时间在16:00,PM2.5峰值出现在19:00。PM2.5-O...  相似文献   

3.
基于2017-2019年河源市空气质量数据,分析了河源市首要污染物的年际变化特征,同时利用2019年东埔国控站点的首要污染物与气象要素进行了相关性分析,并以典型污染日为案例,分析了气象条件对污染过程的影响。结果表明:2017-2019年细颗粒物(PM2.5)污染日比重大幅度降低,以臭氧(O3)为首要污染物的污染日逐年增加,污染形式逐渐从颗粒物污染向臭氧污染发生转变。O3浓度与温度和湿度分别呈正负相关关系,高浓度O3主要出现在(20-30℃,25%-55%)阈值之间,在吹西北偏北风时O3浓度也较高。PM2.5和PM10与湿度也呈负相关关系,温度与湿度组合在(8-13℃,40%-55%)范围内时两者容易同时出现高值;在夏季PM2.5和PM10还与温度具有较强的正相关关系,这意味着高温情况下河源有出现颗粒物与O3复合污染的可能。河源市典型污染日具有风速较小局部扩散不利的特征,低温低湿条件下容易出现PM2.5污染,且主要受到区域的传输影响;而高温低湿条件下容易发生O3污染,且较高的前体物浓度容易加剧O3的本地污染。  相似文献   

4.
利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM2.5气象条件评估指数,结合滚动偏差订正方法,对汾渭平原CUACE空气质量预报产品进行了检验订正,并对气象条件和污染减排影响进行了评估。结果表明:CUACE模式对空气质量指数(AQI)、PM2.5和SO2浓度预报值较接近观测值,PM10、CO和NO2预报值小于观测值,O3预报值大于观测值;对首要污染物O3和PM2.5及重度和严重等级污染的预报的TS评分最高,漏报率和空报率最小,预报偏差最接近1;滚动偏差订正方法对改善CUACE空气质量预报效果较为明显,尤其是对PM10、O3和NO2改善最为明显;汾渭平原2019年上半年气象条件变化使PM2.5浓度较2018年同期和过去5年同期分别上升了18.26%和11.18%,减排措施使PM2.5浓度较2018年同期和过去5年...  相似文献   

5.
利用2017年9月至2019年9月秦皇岛市环境监测站污染物浓度资料以及秦皇岛市国家基本气象站和浮标站的气象数据,统计分析了秦皇岛市O3污染特征以及气象因子和海风对秦皇岛市O3污染的影响。结果表明:秦皇岛市O3污染月变化特征表现为以5—6月和9月最为严重,10—12月和1—2月则无O3超标天气出现。O3污染的日变化特征表现为单峰型分布,午后O3浓度最高而清晨O3浓度最低。有利于秦皇岛市出现O3污染的气象条件为太阳辐射强度850—950 W·m-2、日最高气温高于32℃、无降水和相对湿度50%—60%、受SW和SSW风影响。秦皇岛市海风以6—8月最多,出现频率达50%以上,海风多在上午08—10时开始出现,午后12—15时达到最大,傍晚以后减弱结束;5—6月和8—9月有海风日的O3-8h平均浓度均高于无海风日,且5月、6月和9月有海风日的O3-8h月平均浓度高达155—166 μg·m-3,海陆风环流对秦皇岛市的O3污染有加重的影响。  相似文献   

6.
利用2015—2019年辽宁城市逐小时地面O3浓度观测数据,结合各城市逐小时气象要素观测数据,分析了辽宁地区近5 a的O3污染状况及影响O3的相关气象条件。结果表明:除环辽东湾部分城市O3浓度呈下降趋势外,辽宁地区其他城市的O3浓度均呈明显的上升趋势,O3正取代PM2.5成为影响辽宁地区的首要大气污染物。O3浓度具有夏季高、冬季低,下午高、早晨低的时间分布特征。除受污染排放源直接影响外,高温、高湿、强辐射、小风和地面低气压都有利于O3的局地生成;在亚洲夏季风的影响下,上游地区(如京津冀地区)的污染气团会随大气环流向东北地区输送,对辽宁地区夏季O3污染产生重要影响。  相似文献   

7.
秦卓凡  廖宏  陈磊  朱佳  钱静 《大气科学》2021,45(6):1273-1291
汾渭平原因其封闭的地形条件以及煤炭为主的能源结构,大气污染问题一直存在,并于2018年被列入大气污染防控的重点区域。文章利用2015年以来PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3质量浓度的观测数据和空气质量指数(Air Quality Index,简称AQI),分析了汾渭平原AQI及大气污染物质量浓度的时空分布特征;使用多元线性回归模型研究了气象条件对冬季PM2.5和夏季O3浓度日最大8 h滑动平均值(MDA8_O3)日变化和年际变化的影响。研究发现,汾渭平原的空气质量在2015~2017年间逐年变差,在2018~2019年有所好转,污染较重的城市为西安、渭南、咸阳、临汾、运城、三门峡、洛阳,集中在汾河平原与渭河平原交界处。汾渭平原的首要大气污染物多为PM2.5、PM10或O3,三者占比之和约90%。重污染时期主要集中在天气条件不利及污染物排放量大的冬季供暖期,但夏季O3浓度的升高趋势使得汾渭平原夏季污染情况越来越严重。影响汾渭平原冬季PM2.5浓度和夏季MDA8_O3日变化最主要的气象要素都是2 m高度气温(简称T2M),相对贡献分别是45.5%、35.3%,都表现为正相关;第二主要的气象要素都是2 m相对湿度(简称RH2M),相对贡献分别是41.5%(正相关)、25.4%(负相关)。影响汾渭平原冬季PM2.5浓度年际变化最主要的2个气象要素是T2M和RH2M,其相对贡献分别为43.6%、31.9%,且都呈正相关,2015~2019年汾渭平原冬季气象条件的变化会导致PM2.5浓度上升,部分削弱了人为减排导致的下降趋势(?8.3 μg m?3 a?1)。影响汾渭平原夏季MDA8_O3年际变化最主要的2个气象要素是T2M(正相关)和850 hPa风速(WS850,负相关),其相对贡献分别为71.7%、16.3%。2015~2019年汾渭平原夏季气象条件的变化导致O3污染呈上升趋势(1.2 μg m?3 a?1),但O3污染的总上升趋势(8.7 μg m?3 a?1)中,人为排放变化的贡献更大(7.5 μg m?3 a?1)。本研究表明,汾渭平原大气污染形势严峻,其颗粒物污染问题尚未解决,还面临着新的臭氧污染的挑战,汾渭平原内的11个地级市分属陕西、山西、河南三省管辖,三省交界处又是重污染区域,所以需要三省联合防治防控,协同改善汾渭平原的空气质量。  相似文献   

8.
利用2017—2019年夏季(6—8月)太原市污染物浓度和气象逐小时数据,分析了太原南部城区O3浓度及其影响因子的变化特征,通过神经网络构建了O3与其影响因子的关系模型,并进行了检验。结果表明:2017—2019年夏季太原南部城区O3浓度超标天数分别为55 d、39 d、59 d,超标主要集中在6月和7月;O3浓度日变化特征呈单峰型,每日06时前后达到最低,15时前后达到峰值。高温、强辐射、低湿、低压、西南风容易引起太原南部城区O3浓度升高,西北风有利于O3扩散;NO2、CO与O3浓度表现为负相关关系,但NO2对其影响更加显著。利用神经网络构建O3浓度与影响因子的关系模型,相关系数达0.96,均方根误差、平均绝对误差分别为8 μg·m-3、6%,TS评分为0.95,神经网络模型具有较高预报能力,可为太原地区O3预报提供参考价值。  相似文献   

9.
2020年1月23日起,武汉地区施行了严格的交通管控措施,对当地的人为活动产生了重大影响。本文基于地面监测站网和卫星遥感分析了管控期间武汉地区的主要大气成分的变化,并研究了人为排放下降对O3和细颗粒物(PM2.5)污染的影响。研究发现,由于管控期间施行机动车禁行政策,武汉地区的NO2浓度与2019年同期相比下降53.2%,挥发性有机物(VOCs)下降了25.1%;与NO2和VOCs的显著下降不同,O3日最大8小时滑动平均第90百分位浓度平均值与去年同期相比上升16.5%,尤其是2月温度同比增高超过5°C,紫外辐射增长超过100%,O3浓度显著高于去年同期,说明应基于O3前体物NOx和VOCs 活性种类的非线性定量关系加强协同减排;同时,管控期间PM2.5浓度与去年同期相比下降了35.6%,但是PM2.5浓度低值主要集中在风速较大、扩散较好的2月,其他时段PM2.5浓度下降并不明显;值得注意的是,与2月的显著下降不同,3月硝酸盐的浓度同比变化不大,说明导致NOx转化为硝酸盐的大气氧化能力并未受到较大削减,武汉地区颗粒物减排应基于颗粒物不同组分的形成机理,加强颗粒物一次排放源和关键前体物控制。  相似文献   

10.
利用2013-2019年银川市主要污染物浓度数据,分析了近年来银川市主要污染物浓度变化特征,并运用主成分分析法对主要污染物之间的关系进行研究。结果表明:近年来银川市主要污染物浓度除O3逐年呈上升趋势外,其他均呈下降趋势;市区站O3浓度较郊区背景站低,其他污染物市区较郊区背景站高;市区站PM10和PM2.5浓度超国家二级标准;除O3浓度夏季高,冬季低外,其他污染物冬季高,夏季低;CO、NO2、PM10、PM2.5浓度呈"双峰型"日变化特征,O3和SO2呈"单峰型"日变化特征。银川市主要污染物NO2浓度与CO和O3相关性显著,PM10和PM2.5之间相关性显著;污染物第一主成分是NO2、CO和O3,方差贡献率达到50%以上,加之银川市O3浓度逐年呈升高趋势,表明近年来银川市大气光化学污染增加。  相似文献   

11.
在北京城区布点实测了冬季 (2000年1月26日~2月2日) 主要空气污染物 (SO2、NOx) 浓度的垂直分布以及边界层气象要素的分布, 并对该时间段内气象条件和污染物浓度分布之间的关系做了初步分析。结果表明:在不利于扩散的气象条件下, 污染物浓度剧增; 随着气象状况的交替变化, 污染物浓度也呈交替变化的规律; 在同一建筑物的不同高度, 污染物浓度分布存在差别; 在同一建筑物不同朝向处, 污染物浓度也存在差异, 特别是在不利扩散的气象条件下, 空气质量差异可达一个级别。此外, 城南和城北处的污染物浓度也有显著的差异。  相似文献   

12.
利用2016—2019年唐山市逐时O3浓度和气象数据,分析了O3污染特征及其与气象条件的关系。结果表明: 2016年唐山市O3超标天数为53 d,2017—2019年O3超标天数每年在70 d以上,污染程度偏重。O3月平均浓度值呈双峰型分布,6月O3平均浓度值最大,达112.26 μg·m-3,9月次之。O3浓度超标日分布在3—10月,夏季超标天数最多,其他依次为春季、秋季,具有明显的季节变化特征。O3日均浓度为15:00最大,日变化呈单峰型分布。O3浓度与温度、风速正相关,与相对湿度负相关。气温高是导致O3浓度超标的重要因素,日最高温度超过25 ℃时要考虑O3浓度出现超标现象。相对湿度在50%左右及60%—80%时,O3浓度超标率均大于30%,在60%—70%时O3-8h浓度平均值达到最大。夏秋季O3浓度超标率高与地面小风、较低的混合层高度有关。当日均风速1<V≤4 m·s-1时,O3浓度超标率较高。容易产生中度以上O3污染的天气形势场为500 hPa高空受西北气流或高压脊影响,850 hPa有西南或偏南气流经过,地面大多处在高压后部、低压前部或低压辐合区内。  相似文献   

13.
利用成都市城区2015年12月~2019年12月污染物浓度及气象资料,对PM10、PM2.5、CO、O3、 SO2、NO2六种大气污染物浓度变化特征以及与气象要素之间的相关性进行分析。结果表明:2016~2019年成都市空气质量冬季最差,秋季最好,年内整体以良为主,重度污染和严重污染的天气较少出现,空气质量逐年变好;主要污染物浓度除O3外在冬季最高,夏季最低,春秋两季相差不大,O3浓度变化则相反;主要污染物的日变化特征也较为明显。空气质量综合指数、PM10、PM2.5、CO、NO2浓度与气温和降水存在显著负相关性,与气压存在显著正相关性,还与相对湿度呈不同程度的负相关,但与风速相关性不显著;O3浓度不仅与风速、气温和降水存在显著的正相关,还与气压呈显著的负相关,却与相对湿度的负相关性不显著。   相似文献   

14.
自2020年新冠疫情(COVID-19)爆发以来,各地进行了不同程度的人员流动限制或封控,致使全球范围内氮氧化物(NOx)、二氧化硫(SO2)、一氧化氮(CO)、细颗粒物(PM2.5)等大气污染物浓度均大幅度降低,而作为二次污染物的臭氧(O3)在各地区却表现出复杂的变化特征,成为研究热点。本研究总结了近两年该方向的研究成果,阐明了COVID-19期间对流层O3及其前体物的变化特征、变化机制及其可能存在的潜在环境效应。COVID-19严控期,全球人为NOx排放下量降了至少15%,特别是高人为活动影响区,下降了18%~25%,部分高污染地区(挥发性有机物敏感区)近地层NOx的减少量达50%以上。NOx的减少导致NO对O3的滴定作用减弱,使得该类高污染地区O3增加(10%~50%)。而偏远地区及自由对流层O3主要受NOx控制,NOx...  相似文献   

15.
周涛  周青  张勇  吴昱树  孙健 《气象》2023,49(11):1359-1370
PM2.5和O3已经成为汾渭平原城市最主要的污染物,两者之间相互影响,在暖季经常同时出现构成污染,其污染程度与气象条件密切相关。利用2015—2021年汾渭平原12个城市逐日PM2.5和O3浓度、地面气象观测数据以及ERA5高空再分析数据等资料,分析了汾渭平原PM2.5和O3的时空变化特征以及复合污染发生时PM2.5和O3的关系,并研究了局地气象条件和天气形势对复合污染的影响。结果显示,该地区年均PM2.5和日最大8小时O3浓度分别在2017年和2018年开始持续下降,复合污染日数也在2019年后开始持续下降;复合污染主要发生在3—9月,在汾渭平原东部城市出现次数较多,多出现在高温、低湿的环境下;最后利用T-PCA算法(正交主成分分析)将复合污染的天气环流形势分为4种类型,主要呈现出以高空西北气流或偏西气流、低层为暖区偏南风或微风为主的天气特征。研究结果对汾渭平原的大气...  相似文献   

16.
彭州市大气污染物浓度变化特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
本文利用2017年彭州市大气污染物(SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明:该地区细粒子(PM10和PM2.5)污染较为严重,O3次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO2、O3呈单峰型日变化,NO2、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O3为夏高冬低),并且固态污染物(PM10、PM2.5)与气态污染物(NO2、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O3与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。   相似文献   

17.
银川大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2013年银川地区6个监测点污染物质量浓度和同期气象要素数据,对区域内污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系进行分析。结果表明:银川市区PM10年均值超标0.7倍,PM2.5年均值超标0.4倍,SO2和NO2也有一定程度超标,CO和O3未超标|1、2、11月和12月为SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO质量浓度较高月,O3浓度最高月为5月,次高月为10月|9:00-12:00和21:00-00:00是SO2、NO2、PM10、PM2.5和CO质量浓度较高的两个时段,O3浓度一般于15:00达到最大;6类污染物普遍表现出季节性的准7 d周期和全年性的准30 d周期|空气质量状况良的频率是56 %,轻度污染26 %,优仅为12%;首要污染物以PM10、PM2.5和SO2为主|风速与SO2、NO2和CO具有良好的负相关关系,与O3则呈显著正相关关系,风速对PM10和PM2.5影响较复杂,当风速小于某一值时,有利于PM10和PM2.5扩散,当风速达到一定程度后,又会导致PM10和PM2.5浓度的增加|降水对污染物有较好的冲刷作用,且对SO2的清除作用最明显,对O3的清洁作用最弱。  相似文献   

18.
近年云南春季的大气污染问题凸显,成为打赢蓝天保卫战的关键阻力。本文基于地面监测和卫星遥感数据,分析了2018~2021年春季云南空气质量变化,并研究了气象要素和境外生物质燃烧对空气质量的影响。结果显示,近4年全省春季污染物超标262 d(含6 d重污染),占全年91.3%,滇南高达96.8%;污染集中在3月中旬至4月中旬,2019年污染最重,2021年次之,但优天减少良天增加明显,2020年尽管污染物浓度最低,但发生6 d重污染;空间分布表现为滇南远高于滇中和滇北,且西双版纳最高,占总超标天数的27%,但臭氧(O3)滇西南和滇中最高,以普洱为首;超标天的首要污染物仍以PM2.5为主,但2018和2019年O3占比略高于PM2.5。总体PM2.5和O3存在显著的正协同效应,高臭氧促进PM2.5二次生成。PM2.5和O3污染发生都与西南风和少降水密切相关,叠加中高温、中低湿加剧O3污染发生,叠加中高温度和湿度易导致PM2.5超标;叠加中高温度和中等湿度,易形成O3  相似文献   

19.
利用2014~2019年冬季ERA5再分析资料、成都市PM2.5和PM10逐日浓度数据以及污染物(二氧化硫、氮氧化物、烟粉尘)年排放量数据,通过分析四川盆地近6 a气溶胶污染物的时间变化特征以及PM2.5浓度与气象条件的相关性,探讨了气象条件对四川盆地气溶胶污染的影响。结果表明:近6 a四川盆地冬季气溶胶污染物浓度和严重、重度污染天数均呈波动下降趋势,污染物浓度年际变化与污染物年排放量存在一定差异。首要污染物以PM2.5为主,PM2.5浓度与青藏高原及其下游地区气象条件的关系密切,与对流层低层、中高层气象要素的相关性存在差异,其中与青藏高原及其以北和以东地区850~500 hPa气温呈显著正相关,尤其是与易出现逆温层的四川盆地850~750 hPa温度的相关性最强。当850 hPa东北风较弱且相对湿度偏高、700 hPa西风较强且湿度偏低、500 hPa高压偏强且西风偏弱时,PM2.5浓度偏高;反之亦然。   相似文献   

20.
利用2015-2019年太行山南麓(即山西省晋城市)O3浓度和中国太阳总辐射资料,分析了该地区O3浓度的时空变化特征,及其与风、相对湿度、降水、雾霾、气温、太阳总辐射等气象因子的关系。结果表明:O3浓度呈逐年增加趋势,夏季浓度明显高于冬季,月变化为单峰型,峰值出现在6月,谷值出现在1月,日变化白天高于夜间;O3浓度的空间分布有明显的地域差异,呈现中部和南部高,东西部和北部低的特征,表现出与气候倾向率一致的特性。风速对O3浓度影响明显,风速小于1.5 m·s-1时,O3浓度升高速度快,大于2.5 m·s-1时,O3浓度迅速减小;O3浓度与相对湿度为负相关,峰值出现在相对湿度为30%-70%的区域;不同量级降水对O3浓度的影响差异较大,中雨时O3浓度较低,其他量级较高;无降水日O3浓度明显大于有降水日。有雾霾时O3浓度明显低于无雾霾天气;O3浓度与气温具有明显正相关,与太阳总辐射也呈正相关,但是相关性低于O3浓度与气温的相关性。  相似文献   

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