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为研究大气气溶胶及空气中水汽与大气能见度下降的关系,利用2009年天津大气边界层观测站大气能见度资料和同期观测的相对湿度、PM10及PM2.5资料,对三者与大气能见度的关系进行了分析。结果表明：大气能见度与相对湿度线性相关系数最高,PM2.5次之;大气能见度随相对湿度的增大而明显降低。相对湿度低于60 %时,大气能见度与PM2.5的非线性相关性较好,与PM10次之,与PM10与PM2.5差值的相关性最差。相对湿度高于60 %时,大气能见度与PM10的非线性相关性较好,与PM10-PM2.5差值的相关性次之。大气能见度与相对湿度非线性相关系数高于线性相关系数。利用相对湿度、PM10及PM2.5数据计算得到了具有季节变化的非线性大气能见度拟合公式,经验证,该公式能较好地模拟天津地区的大气能见度。 相似文献
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为研究德州大气能见度与水汽和气溶胶的关系,利用2013年逐小时能见度、相对湿度、PM2.5和PM10浓度资料,对三者与能见度的关系进行分析。结果表明：能见度与相对湿度的线性相关最好,与PM2.5浓度的相关性次之;随着相对湿度、PM2.5和PM10浓度的增加,能见度明显降低。大气能见度与相对湿度、PM2.5和PM10浓度非线性相关系数明显高于线性相关系数。利用PM2.5和PM10浓度和相对湿度数据计算得到了非线性大气能见度拟合公式,经验证,该公式能较好地模拟德州大气能见度。 相似文献
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根据杭州1994—2017年24时次观测的大气能见度及同期地面气象要素(风速、气温、降水量和相对湿度等)、2013—2017年PM_(2.5)监测数据,探讨杭州市大气能见度的特征以及相对湿度、PM_(2.5)对能见度的影响。统计分析表明,杭州大气能见度的年、季、日变化特征明显,在经历2003—2014年低能见度天气多发后,2016—2017年能见度明显转好,特别是2017年均能见度达到11.6 km,为1994年以来最高值;一年之中,冬季能见度较低,夏季能见度较高;一日之中,早晨07:00能见度最差,午后15:00最好。能见度的转好与PM_(2.5)关系密切,当PM_(2.5)质量浓度在50μg·m^(-3)以下,每降低5μg·m^(-3)可以使能见度显著增加。 相似文献
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《干旱气象》2016,(4)
利用1980—2013年石家庄地区12个气象台站能见度资料,结合相对湿度和PM_(2.5)、PM_(10)浓度数据,分析了石家庄地区能见度的时空分布特征,通过研究能见度与相对湿度和PM_(2.5)、PM_(10)浓度的关系,建立大气能见度的多元非线性预报模型。结果表明:(1)1980年以来石家庄地区年平均能见度以-1.0 km·(10 a)~(-1)的速率呈下降趋势,夏季下降趋势最明显,春季下降趋势最小;(2)1998年前后石家庄地区能见度变化较大,1999—2013年平均能见度较1980—1998年下降了15.3%,且空间变化也较明显,1998年之前分别在中北部和中南部存在2个高值中心,在市区和赵县存在2个低值中心,1998年之后则呈由东向西逐渐递减的分布形势;(3)能见度与相对湿度存在显著的指数函数关系,而与PM_(2.5)和PM_(10)浓度均呈幂函数关系。据此建立的能见度与相对湿度和PM_(2.5)、PM_(10)浓度的多元非线性拟合模型能较好地反映能见度的变化规律,并对能见度具有一定的预报能力。 相似文献
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利用2016年10月—2019年9月太原地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度等观测数据,研究分析了大气能见度与相对湿度及PM_(2.5)质量浓度的关系,采用神经网络方法,构建了能见度与相对湿度及颗粒物质量浓度的非线性模型,并利用2019年10月—12月气象小时数据对该模型进行了检验。结果表明:(1)太原不同季节能见度日变化特征明显,春夏秋季能见度在06时左右最低,冬季在09时左右最低;从空间分布上看,太原地区能见度南北差异明显,北部能见度高于南部。(2)细颗粒物质量浓度与相对湿度对大气能见度变化都有明显影响。PM_(2.5)质量浓度与能见度之间存在幂函数非线性关系,在40%≤相对湿度60%的区段内相关性最强,PM_(2.5)质量浓度与10 km能见度对应的阈值随相对湿度升高而减小,范围为5～103μg/m~3。(3)采用神经网络方法构建能见度与相对湿度及颗粒物质量浓度的关系模型,相关系数为0.81。利用太原地区2019年10—12月逐时气象观测数据对模型进行检验,均方根误差为5.29 km,平均绝对百分误差为31.45%,轻微级霾情况下模拟能见度TS评分为0.86,误差呈现正态分布,误差小于4 km的比例达72.99%。该模型对研究太原地区能见度具有较高的参考价值。 相似文献
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《青海气象》2017,(2)
通多对德州PM_(2.5)和PM_(10)浓度特征分析得出:德州PM_(2.5)和PM_(10)浓度年平均值分别为82.3μg/m~3和144.3μg/m~3,PM_(2.5)和PM_(10)浓度明显超过二级标准。PM_(2.5)占PM_(10)的63%,二者呈明显的正相关,相关系数为0.8695。一天内,PM_(2.5)和PM_(10)浓度呈双峰型,最大值出现在8-10时,其次出现在22时;最低值出现在17时。一年内,4~9月PM_(2.5)和PM_(10)浓度较小,8月份最小,PM_(2.5)浓度月均值为44.1μg/m~3。10~次年3月,PM_(2.5)和PM_(10)浓度较大,12月份最大,PM_(2.5)浓度月均值为201.2μg/m~3。统计发现:降水、绿色植被、水域能有效降低PM_(2.5)和PM_(10)浓度。 相似文献
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天津低能见度特征初探 总被引：4，自引：1，他引：3
本文通过对天津气象站历史能见度资料和边界层观测站能见度、相对湿度、气溶胶观测资料进行分析,获取天津低能见度基本特征,在此基础上,基于WRF-Chem大气化学模式模拟了2010年10月和2011年1月天津地区大气水平能见度。结果表明:天津地区低能见度事件主要发生在每年11月至次年1月,在获取PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度、相对湿度的基础上可较好地推算大气水平能见度,利用WRF-Chem大气化学模式和拟合公式,可以有效的进行能见度等级模拟和预报。 相似文献
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为清楚认识降水对能见度及PM_(2.5)浓度的影响,以杭州为例,采用2014—2015年逐分钟气象观测资料,对比分析了不同降水条件下能见度及PM_(2.5)浓度的分布特征,建立了不同强度降水影响能见度及PM_(2.5)浓度的定量关系。研究结果表明降水量大小及持续时间对能见度与PM_(2.5)浓度有明显作用,不仅持续稳定的降水过程能够造成持续的低能见度,突发性强降水更能造成能见度大幅降低;降水与能见度之间关系符合幂函数分布特征,能见度随降水量增加从快速下降过渡到慢速下降,中间存在一个拐点。降水对PM_(2.5)的清除作用受降水量及降水前PM_(2.5)浓度大小共同作用,降水对PM_(2.5)的清除作用在降水较小并持续时,会造成PM_(2.5)浓度的缓慢下降;而强降水过程对PM_(2.5)的清除作用十分明显,降水量、PM_(2.5)浓度、能见度三者之间表现出基本一致的同步变化。基于降水量与降水前PM_(2.5)浓度两个因子,采用非线性拟合方案构建了降水影响PM_(2.5)浓度的定量统计模型,拟合结果与实况较为吻合,说明模型抓住了降水情景下影响PM_(2.5)浓度变化的关键因子。最后针对研究中存在的不足和未来值得进一步发掘的科学问题进行了讨论。 相似文献
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《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
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Denghui JI Zhaoze DENG Xiaoyu SUN Liang RAN Xiangao XIA Disong FU Zijue SONG Pucai WANG Yunfei WU Ping TIAN Mengyu HUANG 《大气科学进展》2020,37(7):671-678
Aerosols in the atmosphere not only degrade visibility, but are also detrimental to human health and transportation. In order to develop a method to estimate PM_(2.5) mass concentration from the widely measured visibility, a field campaign was conducted in Southwest China in January 2019. Visibility, ambient relative humidity(RH), PM_(2.5) mass concentrations and scattering coefficients of dry particles were measured. During the campaign, two pollution episodes, i.e., from 4-9 January and from 10-16 January, were encountered. Each of the two episodes could be divided into two periods. High aerosol hygroscopicity was found during the first period, when RH was higher than 80% at most of the time, and sometimes even approached 100%. The second period experienced a relatively dry but more polluted condition and aerosol hygroscopicity was lower than that during the first period. An empirical relationship between PM_(2.5) mass concentration and visibility(ambient aerosol extinction) under different RH conditions could thus be established. Based on the empirical relationship,PM_(2.5) mass concentration could be well estimated from visibility and RH. This method will be useful for remote sensing of PM_(2.5) mass concentration. 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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利用CALPUFF耦合MM5的大气扩散模型,对四川省凉山彝族自治州2007年工业排放PM10的扩散传输进行数值模拟,分析了污染物的浓度时空分布以及影响污染物浓度分布的主要因素。结果表明：CALPUFF耦合MM5模型对凉山州2007年工业排放PM10的浓度模拟有着较好的适用性;污染物主要沿着安宁河和黑水河分布,浓度分布特征随时间变化,其中冬季污染较为严重;各市（县）的PM10浓度值有空间差异,西昌和甘洛污染最为严重,季平均浓度分别为67.81μg/m3和57.23μg/m3;凉山州PM10的浓度分布受气象条件、地形和污染源的地理位置的综合影响。 相似文献
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将先进的在线源追踪模拟模块ISAM与空气质量模式系统RAMS-CMAQ耦合,对2015年7月华北地区主要气溶胶物种(硫酸盐、硝酸盐、铵盐、黑碳、有机碳、沙尘和海盐)进行模拟,并且深入探讨了不同地区排放源对PM_(2.5)质量浓度的贡献特征。模拟结果显示PM。2.5质量浓度高值主要出现在河北省南部和山东省西部北京和天津市的排放源对PM_(2.5)质量浓度的贡献主要集中在本地,而河北和山东省则为华北地区PM_(2.5)质量浓度的主要贡献者。就北京市而言,由于近年执行了多项减排措施,目前该地区的本地贡献占20%-30%。而河北和山东省是北京市PM_(2.5)的主要区域传输贡献者,分别可超过25%和10%。此外,在污染背景下周边地区传输贡献的比重更大。当空气质量恶化时,河北和山东省的传输贡献比例均有所提升。因此,建议在污染期间,应重点基于对区域尺度的排放源开展协同控制,制定综合的减排措施方可进一步降低北京市的PM_(2.5)质量浓度。 相似文献
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城市近郊常受到城区污染物扩散和输送的影响,2010年7月21日至8月6日利用β射线颗粒物连续监测仪和黑碳仪对北京西北郊区PM2.5和黑碳气溶胶(BC)进行了连续观测。结果表明,北京西北郊区夏季PM2.5和BC的质量浓度分别是(133.16±81.64)、(2.89±1.62)μg/m3。受明显的山谷风的影响,来自观测点东南方的城区的气流使PM2.5和BC浓度升高,来自观测点西北方向的风则使PM2.5和BC浓度降低。受局地排放、区域输送和气象条件的共同影响,郊区的PM2.5和BC浓度表现出明显日变化特征,二者浓度在上午、傍晚和夜间显著上升。 相似文献
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Nan WANG Zhenhao LING Xuejiao DENG Tao DENG Xiaopu LYU Tingyuan LI Xiaorong GAO Xi CHEN 《大气科学进展》2018,35(9):1145-1159
Historical haze episodes(2013–16) in Guangzhou were examined and classified according to synoptic weather systems.Four types of weather systems were found to be unfavorable, among which "foreside of a cold front"(FC) and "sea high pressure"(SP) were the most frequent( 75% of the total). Targeted case studies were conducted based on an FC-affected event and an SP-affected event with the aim of understanding the characteristics of the contributions of source regions to fine particulate matter(PM_(2.5)) in Guangzhou. Four kinds of contributions—namely, emissions outside Guangdong Province(super-region), emissions from the Pearl River Delta region(PRD region), emissions from Guangzhou–Foshan–Shenzhen(GFS region), and emissions from Guangzhou(local)—were investigated using the Weather Research and Forecasting–Community Multiscale Air Quality model. The results showed that the source region contribution differed with different weather systems. SP was a stagnant weather condition, and the source region contribution ratio showed that the local region was a major contributor(37%), while the PRD region, GFS region and the super-region only contributed 8%, 2.8% and 7%, respectively, to PM_(2.5) concentrations. By contrast, FC favored regional transport. The super-region became noticeable,contributing 34.8%, while the local region decreased to 12%. A simple method was proposed to quantify the relative impact of meteorology and emissions. Meteorology had a 35% impact, compared with an impact of-18% for emissions, when comparing the FC-affected event with that of the SP. The results from this study can provide guidance to policymakers for the implementation of effective control strategies. 相似文献
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In recent years,several studies pointed out that anthropogenic emission sources in China which significantly contribute to the PM2.5mass burden was an important cause of particulate pollution in South Korea.However,most studies generally focused upon a single pollution event.It is rare to see comprehensive research that captures those features prone to interannual variations concerning the transboundary pollutant contribution in South Korea using a unified method.In this paper,we establish the emission inventories covering East Asia in 2010,2015,and 2017,and then conduct the source apportionment by applying a coupled regional air quality model called the Integrated Source Apportionment Module(ISAM).Comparison of simulated and observed PM2.5mass concentration at 165 CNEMC(China National Environmental Monitoring Center)sites suggests that the PM2.5concentrations are well represented by the modeling system.The model is used to quantitatively investigate the contribution from emission sources in China to PM2.5concentrations over South Korea and those features found to be prone to interannual variations are then discussed.The results show that the average annual contribution of PM2.5has dropped significantly from 28.0%in 2010 to 15.7%in 2017,which strongly suggests that China has achieved remarkable results in the treatment of atmospheric particulates. 相似文献
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为了研究青海瓦里关和西宁PM10中多环芳烃污染特征及其来源,于2007年5月24日～6月1日在青藏高原东北部的瓦里关大气本底站和青海气象台进行了观测并各采集7组气溶胶样品,分析了PM10质量浓度、粒径分布和多环芳烃谱分布特征。结果表明,瓦里关PM10日均浓度为24.85μg.m-3,粒径分布呈三模态;西宁PM10日均浓度为65.25μg.m-3,呈明显双模态。瓦里关积聚态颗粒物质量百分比大于西宁观测点。瓦里关PM10中多环芳烃含量远低于同季节西宁地区,浓度值为8.38ng.m-3;高分子量的PAHs主要集中在细颗粒上,而粗颗粒上低分子量PAHs相对较多。两地区高分子量多环芳烃均为单峰分布。后向轨迹分析表明,瓦里关PM10中PAHs污染与西宁市以及黄河河谷工业带方向的输送密切相关。 相似文献