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相似文献
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1.
利用2013—2014年上海地区6种空气污染物小时浓度和逐日空气质量分指数(IAQI)的监测资料,统计分析了上海地区空气污染的变化特征及其气象影响因子。结果表明:2014年上海地区空气质量优良率达77.0%,空气质量总体较2013年明显好转。2013—2014年上海地区AQI具有季节性特征,表现为冬季空气质量较差、秋季空气质量较好的特征,其中12月空气质量最差。由首要污染物分布可知,上海地区最主要的污染物为PM_(2.5),其中冬季PM_(2.5)污染出现最多;O_3则为夏季的主要污染物。由污染物浓度的周循环变化可知,上海地区PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和O_3浓度均存在周末低于工作日的"周末效应",但PM_(10)和NO_2浓度的"周末效应"更显著。由2014年上海地区霾日与PM_(2.5)浓度的变化可知,当PM_(2.5)浓度达到轻度及以上污染时,霾天气出现的概率大幅提高,但二者并非对应的关系。天气形势对PM_(2.5)污染影响较大,基于上海地区天气形势特点可以将PM_(2.5)污染的地面形势分为7种类型,其中高压中心型和高压楔型为PM_(2.5)污染的主要天气型。由于上海地区冬季冷空气活动频繁,西北风将上游地区颗粒物输送至本地,易造成较严重的污染天气;同时在冷高压的控制下,高压中心型和高压楔型天气频繁出现,导致颗粒物不易扩散,也易造成空气污染。夏季和秋季在副热带高压的控制下,水平和垂直扩散条件均较好,不易出现PM_(2.5)污染,但由于气温较高,光照条件较好,易出现O_3污染。  相似文献   

2.
利用2015~2019年贵州省9个城市的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物逐日监测资料及同期气象要素观测资料,分析了贵州省各市年、季大气污染的分布特征,以及各市首要污染物出现频率的季节特征,探讨了6种大气污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明:(1)贵州省总体空气质量较好,2015~2019年全省空气质量优良天数占全年90%以上,2018年空气质量为5年中最优;(2)AQI的空间分布呈现“北高南低”的分布特征,高值区在遵义、水城和铜仁,兴义空气质量最好;(3)6种大气污染物与平均气温、相对湿度、日平均气温、日降水量、相对湿度、平均风速呈高度显著相关;(4)贵州省的污染日主要集中出现在冬季,首要污染物主要是颗粒物(PM2.5和PM10),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O3。   相似文献   

3.
运用石河子市2015—2020年6种污染物浓度,研究了石河子市近6年空气质量及污染物浓度时间变化特征。结果显示:石河子市近6年空气质量有所改善,首要污染物主要以可吸入颗粒物和臭氧为主,并有明显的采暖期和非采暖期之分。冬季空气质量对全年空气质量优良天数占比为负贡献,各污染物浓度的峰值多出现在白天。分析石河子市相对湿度、气压、温度等气象要素和空气质量指数的相关性,并建立拟合方程,结果显示石河子市除冬季外其他时间最小相对湿度、最低气温和空气质量指数相关性较好,在预报空气质量过程中可重点考虑。  相似文献   

4.
为了让公众对桂林市近期空气质量状况和近十年来的空气质量变化情况有所了解,以空气中的主要污染物二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物的空气污染指数API作为表征空气质量的特性值,用统计分析方法,研究分析桂林市2003~2012年空气质量特征及其变化状况.2003至2012年,桂林市空气质量优良率为99.1%,首要空气污染物主要为可吸入颗粒物和二氧化硫,而又以可吸入颗粒物居多.2003年和2005~2008年,桂林市的首要空气污染物为二氧化硫,其它年份为可吸入颗粒物.2009~2011年连续三年出现空气污染指数较大幅度的上升.2010年的年平均空气污染指数首次突破51,达到58,首次出现年平均空气质量为二级的年份,2011、2012年平均空气质量也维持在二级.研究分析的结论是桂林市2009年以来空气质量有下降的趋势,且2010~2012年的年平均空气质量等级由以前的一级下降为二级,首要空气污染物由2008年以前的以二氧化硫为主变为以可吸入颗粒物为主.  相似文献   

5.
2014—2015年上海地区冬夏季大气污染特征及其污染源分析   总被引:2,自引:2,他引:0  
刘超  花丛  康志明 《气象》2017,43(7):823-830
利用上海地区冬、夏季空气质量数据和常规地面观测数据,分析了2014—2015年冬、夏两季大气污染特征,并通过聚类分析法和后向轨迹模式对污染物输送路径进行统计分析。结果显示:上海市冬、夏两季空气质量均以优良为主,首要污染物分别以PM2.5和O3;来自夏季的西北输送路径对应PM2.5和O3浓度最高,分别为62.8和130.2 μg·m-3,来自冬季的西北和西南方向的输送路径对应PM2.5浓度较高;进而基于潜在源区贡献和污染源排放强度等要素建立了传输指数。总体而言,江苏中南部、浙江中北部以及安徽中南部等地对上海地区夏季空气质量影响较为显著,而冬季周边区域的传输指数范围有所扩大,主要包括河北南部、河南中东部、山东、安徽、湖北中东部、江苏以及浙江中北部等地。  相似文献   

6.
基于2015-2020年北京35个环境空气站和20个气象站观测资料,应用机器学习方法(随机森林算法)分离了气象条件和源排放对大气污染物浓度的影响.结果发现,为应对疫情采取的隔离措施使北京2020年春节期间大气污染物浓度降低了35.1%-51.8%;其中,背景站氮氧化物和一氧化碳浓度的降幅最大,超过了以往报道较多的交通站点.同时,2020年春节期间的气象条件不利于污染物扩散,导致多次霾污染事件发生.为进一步改善北京空气质量,未来需要优化减排策略.  相似文献   

7.
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   

8.
为探究西宁市主要空气污染物时空分布特征,气象要素对大气污染物的制约关系,依据环境空气质量评价方法和西宁市2013年的环境空气质量监测结果,进行数据分析处理,实现2013年西宁市主要空气污染物分布可视化。分析结果表明:西宁市的空气质量具有明显的季节特征,冬季是空气质量最差的季节,春季次之,夏季空气质量最好;有效降水的高低导致2013年西宁市空气质量状况劣于2012年;PM10、PM2.5和平均相对湿度具有较高的负相关性,分别为-0.870和-0.796。  相似文献   

9.
深圳市近年空气质量与气象条件的关系   总被引:16,自引:7,他引:9  
利用近4年深圳市大气污染物的质量浓度资料和天气型统计,分析了大气污染物浓度变化与本地天气特征、气象要素的关系,总结造成深圳市空气质量夏优冬差的天气气侯原因,归纳出850hPa与地面天气型的不同组合对空气质量的影响,并由此给出各种影响的逐月分布;最后根据大气污染物浓度逐年的概率密度分布曲线和空间分布描述了近年深圳市空气质量的年际变化和空间分布特征。  相似文献   

10.
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   

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