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长三角4个省会（直辖市）城市（上海、南京、合肥、杭州）中,合肥与南京的PM2.5浓度演变有较高的一致性。应用聚类分析的方法对2013-2015年合肥非降水日（日降水量低于10 mm）100 m高度（代表近地层）和1000 m高度（代表边界层中上部）的72 h后向轨迹进行分类,结合合肥2013-2015年PM2.5日均浓度资料,探讨近地层和边界层中上部输送轨迹与长三角西部PM2.5浓度的关系。近地层和边界层中上部分别得到7组和6组不同的后向轨迹;不同输送轨迹对应的PM2.5浓度、重污染（重度以上污染,PM2.5日均浓度大于150 μg/m3）天数、能见度、地面风速、相对湿度等都有显著不同,尤其是在近地层。100 m高度,平均长度最短、来向偏东的轨迹组对应的PM2.5浓度均值最高（约是组内均值最低值的2倍）、重污染天数最多,且占比最高（30%）,重污染日对应的气流在过去72 h下降高度均值仅28 m,明显低于其他PM2.5污染等级日;来向偏西北、长度较短的轨迹组,PM2.5浓度均值和重污染天数为第2高,这一类轨迹占比14%,气流到达本地前存在明显的下沉运动,反映了远距离输送加剧本地PM2.5重污染的特征。这两类轨迹常对应PM2.5日均浓度的上升。PM2.5平均浓度最低的2个轨迹组分别是来自东北和西南的较长轨迹组,所占比例分别为6.4%和10.3%,这2类轨迹往往对应着PM2.5日均浓度下降。1000 m高度的结果与100 m高度结果类似,但PM2.5平均浓度的组间差异不及100 m高度,与2001-2005年PM10浓度与输送轨迹的关系不同。对3 a中84个重污染日两个高度的后向轨迹进行聚类,近地层和边界层中上部各得到7类和6类PM2.5重污染日的天气形势。近地层92%的重污染日对应的海平面气压形势场上,从华北到华东属于均压区,气压梯度小,轨迹来向以偏东到偏北方向为主,垂直方向延伸高度在950 hPa以下。1000 m高度,77%的重污染日属于相对较短的轨迹组,对应的850 hPa高度场特征为从中国西北（新疆）到东南受高压控制,长三角或位于高压底部,或位于两高压之间的均压区。这对PM2.5浓度预报有较好的指示意义。 相似文献
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利用常规气象数据、颗粒物观测数据、全球大气同化系统GDAS数据、NCEP再分析资料、ERA5再分析资料等,结合数理统计、轨迹聚类、天气学分析等方法对2015—2019年秋冬季漯河重污染特征、污染输送及潜在源区分布进行分析,并通过一次典型重污染个例进行证明。结果表明:近5 a秋冬季漯河重污染过程发生频次高、持续时间长、污染程度重,AQI、PM_(2.5)变化趋势不明显,PM_(10)浓度下降趋势明显,PM_(2.5)/PM_(10)比值逐年递增,以PM_(2.5)重污染为主。秋冬季漯河主要有6种气团输送路径,东北路、偏东路轨迹短、移速慢且高度低,近距离近地层污染输送特征明显,为重要重污染通道;西北路远距离下沉沉降输送和西南轨迹近距离输送下的AQI均值及重污染概率较低,对漯河重污染贡献不高。漯河潜在源区来源复杂、范围广、强度大,其污染潜在源主要分布在河南中东部、尤其是东北部,对应东北路径、偏东路径等气团轨迹。重污染时地面偏北风是其主导风,尤其是2—4 m·s^(-1)之间偏北到东北风最为显著。两次跨区域输送表明,北路或东北路近地层输送是AQI峰值维持发展的重要原因。 相似文献
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天津重污染天气混合层厚度阈值及应用研究 总被引：2，自引：1，他引：1
在对比云高仪反演数据和中尺度模式不同边界层方案模拟数据的基础上,构建天津地区混合层厚度数据集,并收集2009—2015年天津地区PM_(2.5)质量浓度和能见度资料,开展天津地区重污染天气混合层厚度阈值和相关规律研究。结果表明:2000—2015年期间天津地区混合层厚度呈现波动性逐年增加趋势,与255m气象塔观测近年天津地区逆温层底升高以及夜间边界层高度增加有较强的一致性。统计显示PM_(2.5)日均质量浓度和混合层厚度呈现指数关系,混合层厚度越低PM_(2.5)质量浓度越高,其阈值天津地区可以以200、400、600和800 m作为界限判断大气污染垂直扩散能力,当日均混合层厚度200m时,天津地区重污染天气出现概率52%,中度以上霾出现概率46%,需要特别关注。PM_(2.5)日均质量浓度和混合层厚度的负相关并不适用于所有过程,对于输送型过程由于大气污染的输送一般由高空影响地面,在污染的起始阶段,混合层厚度的增加,反而有利于上层大气污染物向下的传输,使得近地面PM_(2.5)质量浓度升高,在运用混合层厚度阈值指标时需要特别考虑。 相似文献
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基于肇庆市2014—2018年PM_(2.5)质量浓度数据,使用HYSPLIT模式计算肇庆市干季的后向气流轨迹,并应用聚类分析法、潜在源贡献因子分析和质量浓度权重轨迹分析方法评估PM_(2.5)污染物的外来输送特征和潜在源区。结果表明:(1)2015—2018年肇庆市PM_(2.5)污染维持在较高水平,2017—2018年PM_(2.5)污染略有加重趋势;(2)污染较重的月份主要在1—4和10—12月,1月PM_(2.5)污染最严重,而6月PM_(2.5)质量浓度最低,5、7和8月无PM_(2.5)污染超标;(3)全年PM_(2.5)日平均质量浓度与风速相关性最高,干季与风速的相关系数有所提高;(4)干季影响肇庆的气流有5条,其中超过1/2源自东北和偏北方向的气流,来自东北方向的气流轨迹对PM_(2.5)污染贡献最高,其次来自偏西方向绕过珠三角北部进入肇庆的轨迹和广东省内短距离输送的轨迹;(5)肇庆市干季PM_(2.5)外来输送潜在源区主要位于肇庆辖区内和珠三角中南部城市以及粤东、粤东北部分地区,其中佛山、珠海、中山、东莞、惠州、广州南部对肇庆PM_(2.5)质量浓度贡献均超过60μg/m;。 相似文献
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《干旱气象》2016,(6)
利用陕西关中多站气象观测资料和颗粒物浓度监测资料,对2013年12月16—26日关中一次持续多日重霾污染天气过程的颗粒物污染特征及气象条件进行统计分析。结果表明,此次重霾污染事件主要是由细粒子PM_(2.5)造成。关中各站颗粒物浓度在污染过程中的变化具有区域同步性特征,各站PM_(2.5)浓度日均值的相关系数达0.71~0.96,且严重超标,区域最高小时浓度均值达508μg·m~(-3),污染非常严重。关中盆地特殊的喇叭口地形以及关中东部持续的强东风使得区域污染传输叠加本地污染循环累积,是17日关中各站PM_(2.5)浓度剧增的主要原因。污染严重阶段,西安和渭南持续的弱风和静风使得局地排放的污染物聚集,引起PM_(2.5)浓度振荡上扬;宝鸡21日PM_(2.5)浓度的爆发式增长则是由上游西安和渭南储备的高浓度PM_(2.5)在持续偏东风作用下远程传输所致;而铜川受山谷风影响,PM_(2.5)浓度具有显著日变化特征。长时间贴地、悬浮的多层逆温和低混合层高度的存在,抑制了污染物的垂直扩散,也造成低空水汽聚集在近地层,是PM_(2.5)浓度持续累积增长的重要原因。关中此次重霾污染的快速有效清除最终依赖于冷高压加强南下。 相似文献
6.
利用常规气象资料、颗粒物观测数据、NCEP 1°×1°分析资料、GDAS 1°×1°数据、激光雷达资料等,对2018年11月下旬河南漯河一次连续重污染天气过程成因与污染物传输特征进行了分析。结果表明:(1)本次污染与天气形势关系密切,前期受静稳纬向环流和地面均压场影响,有利污染积累;中期高空槽与地面变性高压引导弱冷空气东移南下,产生滞留效应,污染物迅速增加;后期因低层东路冷空气扩散与静稳形势恢复,污染继续积累增长,形成连续性重污染。(2)PM_(2.5)造成重污染时因辐射逆温持续稳定,导致污染加剧;PM_(10)重污染时因逆温层减弱消失,有利污染物输送沉降;混合重污染时因近地层湍流混合加强形成逆温,污染持续发展。(3)本次重污染天气主要有5条传输路径,西南路径和偏东路径污染比例较高,其轨迹短,高度在900 hPa以下,对PM_(2.5)近距离输送作用明显;西北路径和偏北路轨迹长,起始高度在700—600 hPa之间,高空中远距离输送以PM_(10)为主。(4)受静稳条件和近地层高湿影响,高消光带维持在600 m以下,较低边界层抑制垂直扩散,导致污染细颗粒物与沙尘积累并长时间共存。(5)本次重污染是本地污染累积和高空外源污染输送共同影响。除漯河本地污染贡献较高外,高潜在源区主要集中河南西南部、东北部以及与山东交界处,这也是本次持续性污染发展的重要原因。(6)重污染时地面偏北风占主导,其他方向风速较小,有利形成污染辐合以及污染物二次转化并加剧污染。 相似文献
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《气象与环境学报》2016,(5)
利用京津冀地区80个环境监测站PM_(2.5)浓度的逐时监测资料和常规气象站的观测资料,分析了2013年1月京津冀地区3次典型重污染天气过程PM_(2.5)浓度的分布和演变特征,选取PM_(2.5)浓度快速增长时段的风场特征分析外来源对北京地区污染输送的影响。结果表明:2013年1月京津冀地区存在3个PM_(2.5)浓度高值中心,分别位于石家庄—保定、廊坊和唐山地区。北京地区外来源主要来自河北省中南部的石家庄—保定及廊坊一带,主要通过边界层偏南风远距离输送影响北京地区,边界层辐合线和逆温结构加剧了污染物在北京地区的累积。随着静稳时间的增长,PM_(2.5)污染物向燕山和太行山前输送堆积,造成北京地区PM_(2.5)浓度高于河北省中南部地区,北京市郊区PM_(2.5)浓度高于城区。 相似文献
9.
长时间序列空气质量数据和气象数据分析济南大气污染与气象条件关系的研究相对较少。利用2010-2016年济南市环境空气质量监测数据、气象再分析和观测数据,分析了济南市PM_(2.5)污染特征、PM_(2.5)浓度与2 m温度(T)、2 m相对湿度(RH)、10 m高度U和V风速(U和V)、10 m风速(WS)、K指数(K)、A指数(A)和边界层高度(BLH)的相关性、天气类型对PM_(2.5)浓度的影响,并基于逐步回归分析方法构建统计模型,利用解释方差量化气象条件对PM_(2.5)浓度变化的影响。分析发现,济南PM_(2.5)浓度存在显著的季节变化和年际变化特征,年均PM_(2.5)浓度呈下降趋势;近地面PM_(2.5)浓度与T、RH、K和A显著正相关,与WS和BLH显著负相关,U和V与PM_(2.5)浓度相关性不显著(p0. 05);不同天气类型对应的PM_(2.5)浓度均值存在显著差异;基于回归模型分析发现气象条件可以解释10%～40%的PM_(2.5)浓度逐日变化,气象条件的影响有明显的季节变化。 相似文献
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2013年1月安徽持续性霾天气成因分析 总被引：10，自引：3，他引：7
2013年1月安徽霾天气具有范围广、持续时间长、能见度低等特点。利用合肥、安庆、阜阳2009~2013年1月地面常规资料、高分辨率探空资料,结合轨迹分析和聚类分析,讨论了2013年1月安徽霾天气频发的原因。结果表明:低风速、高湿度不能解释2013年1月霾天气增多、增强的现象。大气层结稳定、接地逆温偏多、偏厚,可部分解释这次霾天气增多现象。边界层中上部输送条件的变化也不能解释2013年1月霾天气增多现象,但近地层输送条件的变化能较好地解释2013年1月霾天气增多现象,如偏东北来向的轨迹组对应着最低的能见度,且2013年1月各地最低能见度对应的轨迹组所占比例(或与次低能见度的轨迹组所占比例之和)在历年中最高。因此,大气层结稳定、近地层偏东北来向气团较多是2013年1月安徽各地能见度偏低、霾天气偏多的主要原因。 相似文献
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《广东气象》2017,(3)
2014年深圳市东北部吓陂监测站PM_(2.5)的年均质量浓度为47.0μg/m~3,在全市处于较高污染状态,并呈现出冬季秋季春季夏季的季节变化特征。气象要素的分析表明,2014年吓陂监测站夏季时降水较多、湿度最大、风速最大、气温最高、边界层高度最高,最有利于污染物的扩散和清除;冬季时降水最少、湿度最小、风速最小、气温最低、边界层高度最低,最不利于污染物的扩散和清除。后向轨迹聚类分析表明,吓陂监测站的后向轨迹主要分为5类,其中来自北方内陆地区的气团污染最重,来自南海地区的气团污染最轻。进一步利用潜在源贡献因子进行源区识别分析,结果表明:2014年吓陂监测站的PM_(2.5)主要来源于本地源的排放及周边地区(尤其是广东东北部地区)的短距离输送,此外江西等内陆地区的长距离传输在一定程度上也可能导致吓陂监测站PM_(2.5)质量浓度的升高。 相似文献
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PM2.5污染仍然是湖北省冬季大气污染的首要污染类型,且具有明显区域传输特征,重污染过程的空气污染气象条件有别于华北地区,值得关注。采用WRF/Chem不同排放情景下的模拟结果,并结合观测分析,研究了2015年12月—2016年1月湖北省PM2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征,从大尺度输送条件和局地边界层动力作用分析了外来污染物水平传输、悬浮聚集和向下传输的过程,并解释了该地区观测到的午后PM2.5浓度特殊峰值的气象成因。结果表明,湖北重污染爆发以区域传输为主,地面观测PM2.5极值对应10 m风速可达8—10 m/s,边界层0—1 km为较强偏北风输送,污染传输通量极值位于400 m高度附近,为重要传输通道,低空无明显逆温,重污染过程具有“非静稳”边界层气象特征。重污染形成的大尺度输送条件为,长江中下游及北部地区偏北风异常偏强,南部地区风速减缓,使污染物在中游平原堆积,鄂北边界风速越大,越有利污染输送增长。传输性污染主要来自偏北和东北方向的污染源输送,潜在源区贡献主要为途经偏北通道上的豫中、南阳盆地和关中地区,以及途经东北通道上的鲁、皖、苏等部分地区。PM2.5浓度日变化双峰结构的天气成因不同,21—24时（北京时）峰值为静稳性污染,11—14时峰值为传输性污染。污染输送受大气边界层高度影响,日出前大气边界层高度较低,层结稳定并伴有上升运行,使得低空外来输送悬浮聚集在400 m高度附近;日出后随大气边界层高度升高,静稳层结被破坏,在干沉降作用下高浓度PM2.5开始向下传输,并在午后地面形成峰值。 相似文献
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基于湖北省PM_(2.5)大气成分逐日监测数据和高分辨率气象再分析资料,利用EOF方法对2015—2016年湖北省近两年冬季月份PM_(2.5)的污染分型并分析其天气特征,探讨PM_(2.5)质量浓度与大尺度环流因子相关性,并计算得到海平面气压指数。结果表明:冬季PM_(2.5)质量浓度湖北中部高于东西部,时间序列上存在较大波动,且近两年有明显下降趋势。湖北省冬季PM_(2.5) EOF前4个特征向量时间系数的方差贡献为86. 2%,能够反映PM_(2.5)空间场的主要特征。湖北省PM_(2.5)污染的天气型特征主要有两类:传输型污染和本地累积型,前者造成的PM_(2.5)污染浓度高于后者。传输型分别表现出全区污染、西部污染和中北部污染,全区污染时段湖北近地层以偏北气流为主,有利于将北方地区PM_(2.5)输送到湖北省;西部污染在于偏东气流将东部污染物以及沿海地区水汽输送到湖北省,同时受鄂西山脉的阻挡,污染物在湖北省西部地区聚积;中北部污染表现为东北和西北气流的汇集效应。本地累积型在静稳天气条件和地形共同作用下造成湖北东部污染和中南部污染。三种传输型污染物输送通道分别为北路输送、东路输送和东北路输送。东亚冬季风系统的高层东亚大槽和低层大陆冷高压减弱时,PM_(2.5)质量浓度增加。关键区的海平面气压相关指数与湖北省PM_(2.5)质量浓度和EOF第一模态时间系数相关性较好,对预报预测有一定指示意义。 相似文献
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《干旱气象》2016,(5)
根据河北邢台市2015年10月11—23日一次重污染天气过程的激光雷达探测数据,对大气污染物浓度和雷达反演得出的大气边界层(PBL)高度、气溶胶光学厚度(AOD)和消光系数的变化进行分析。结果表明:在剔除降水因子的影响后,PBL高度对PM_(2.5)浓度有显著影响,PBL高度越低,PM_(2.5)浓度越高,且两者的相关性夜间好于日间;大气污染物浓度的增加会导致AOD和气溶胶消光系数的显著升高,且AOD与PM_(2.5)浓度的相关性日间好于夜间,在降水的湿沉降效应和大气相对湿度增加的影响下,会出现大气污染物浓度下降,但AOD升高的现象;300 m高度的气溶胶消光系数与地面污染物浓度的日变化趋势较为一致,贴近地面处消光系数相对较小。整体而言,随着PBL高度下降、AOD上升和消光系数增加,环境大气质量逐步趋于恶化。 相似文献
15.
针对2020年1月5—17日乌鲁木齐出现的重污染天气，利用乌鲁木齐的探空站资料和地面常规气象数据计算了最大混合层高度、平均风速、逆温特性、边界层通风量、能见度、相对湿度等，对最大混合层高度、能见度、相对湿度与PM2.5质量浓度进行了相关性分析，并利用Hysplit后向气团轨迹模式分析污染形成源。结果表明：此次重污染天气过程大气层结较为稳定，主要表现为逆温层厚(平均577 m)、逆温强度大(平均1.7℃/100 m)、最大混合层高度低(平均400 m)；边界层通风量对局地空气质量影响显著；PM2.5质量浓度与相对湿度呈弱的正相关，与能见度呈指数相关；Hysplit后向气团轨迹模式分析得出此次污染过程以局地排放为主要形成源。 相似文献
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利用环境监测站大气污染物数据、地面自动气象站观测资料、L波段加密探空资料和0.125°×0.125°的EC再分析资料,结合MODIS遥感火点监测和HYSPLIT4后向轨迹模拟结果,对比分析了2015年11月8日和2016年11月5日的两次由于东北地区秸秆焚烧导致辽宁重污染天气过程的大气边界层特征、气象扩散条件和大气污染物输送来源等。结果表明:两次过程地面PM_(2.5)浓度均出现快速上升和下降,其中2015年11月8日重污染过程的污染强度较2016年11月5日强,且持续时间更长。2015年11月8日重污染过程的混合层高度较低,其上层的中性层结转变为逆温层结,抑制混合层高度的发展。同时低层冷平流不断侵入到暖平流下方,使得大气层结稳定性增强,维持时间较2016年11月5日重污染过程更长,低层下沉运动和黑龙江西南部、吉林西部污染物的远距离输送增强使得辽宁地面污染物浓度快速累积。而2016年11月5日重污染天气过程主要受深厚冷空气影响,东北地区西部污染物的区域输送和地面风场辐合是地面污染物浓度快速上升的主要原因。 相似文献
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《广东气象》2020,(3)
利用WRF-Chem模式,模拟了2014年1月3—4日深圳市发生的一次冷锋前大陆高压脊影响下的重度霾污染天气过程的发生、发展及消散各阶段的温度场、风场、大气边界层以及污染物的三维结构特征,分析了PM_(2.5)时空变化特征及与气象环境场的关系,结果表明:(1)模式对该次重霾污染天气过程PM_(2.5)模拟值与实测值的相关性较好,能够较好地再现该次霾过程的污染物质量浓度场特征,但PM_(2.5)质量浓度整体略偏大;(2)PM_(2.5)质量浓度模拟结果表明,高质量浓度位于深圳中西部地区,中西部污染较东部严重,PM_(2.5)污染时段主要出现在20:00—02:00,与霾严重时段相吻合;(3)通过分析此次污染过程温度场、风场、大气边界层以及污染物的三维结构,首要污染物PM_(2.5)质量浓度的分布与大陆高压脊影响下造成的持续大范围弱北风、强下沉气流、较低的大气边界层以及逆温层有密切关系。持续弱北风和强下沉气流不利于污染物的水平和垂直扩散,较低大气边界层促进污染物在边界层内快速积累;逆温层的存在进一步抑制了大气垂直扩散能力,使得霾天气加剧。 相似文献
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天津冬季重霾污染过程及气象和边界层特征分析 总被引：3，自引：2，他引：1
京津冀大气灰霾污染严重,天津市作为其核心组成之一其污染形势亦严峻。选取2013年2月20~28日天津重霾污染时段7站PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)和气态污染物数据,结合北京污染数据、地面气象要素、能见度、边界层温湿和风廓线、后向轨迹,深入分析重霾污染过程特征及气象和边界层成因。结果显示,研究时段天津PM2.5、SO2、NO2、CO和O3浓度均值为150、87、56、2.4和22μg m-3,气态污染物各站差异显著,但仅有SO2全面超过国家空气质量一级标准(50μg m-3),而PM2.5具有区域同步变化特征,且严重超标,是一级标准(35μg m-3)的2~8倍,最高小时均值高达364μg m-3;高浓度PM2.5是导致低能见度的主因,能见度小于10 km对应PM2.5阈值为50μg m-3。弱风和高湿度导致局地排放累积,PM2.5始增,在高湿度条件下,持续偏南风促使其稳步增加,配合弱北风和弱东风PM2.5震荡上扬,污染高值阶段,南北气流短时迅速切换,区域污染传输叠加污染的循环累积,PM2.5浓度峰值达到最高;除因边界层强东风导致的平流逆温外,高浓度PM2.5与平流逆温密切相关;高污染时段高湿主要集中在500 m以下,且随高度递减幅度较大;位于200~600 m的低空急流一定程度抑制污染上升,尤其持续强东风使PM2.5浓度稳步降低到二级水平,污染迅速有效清除最终依赖整层的强西北风。北京、环绕天津的河北中部和西南部地区对天津重污染有显著贡献。 相似文献
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《干旱气象》2017,(5)
基于京津冀地区80个环境监测站PM_(2.5)浓度逐时监测资料和气象观测资料,以2016年12月16—21日和2017年1月1—7日雾和霾天气为例,分析PM_(2.5)浓度演变的气象条件。结果表明:气象条件在北京地区污染物浓度爆发性增长过程中具有重要作用。北京地区12月19—20日PM_(2.5)浓度出现爆发性增长,小时浓度在8 h内上升201μg·m~(-3),主要是边界层南风分量由地面增厚至700 m,700 m以上弱下沉抑制作用,结合地面辐合线维持所致;20—21日北京地区PM_(2.5)浓度维持高值且无日变化,是由于低空1.5 km出现弱回暖,逆温层显著增厚增强且无明显日变化,导致高浓度气溶胶无法有效扩散。综合来看,2016年12月16—21日污染物浓度爆发性增长的原因以外源性污染物输送为主;2017年1月3—4日污染物浓度爆发性增长原因与局地极端不利扩散条件及污染排放等其他因素有关。 相似文献
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通过对2015年1—12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))浓度的连续监测,研究了PM_(2.5)、PM_(10)在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO_2、NO_2、O_3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM_(2.5)和PM_(10)浓度的季节变化明显,呈现冬季的春季的秋季的夏季的的特征,冬季PM_(2.5)和PM_(10)小时浓度均值分别为0.058 mg/m~3和0.085 mg/m~3,夏季PM_(2.5)和PM_(10)均值分别为0.034 mg/m~3和0.054 mg/m~3。PM_(2.5)和PM_(10)浓度分别与SO_2浓度和NO_2浓度显著正相关,与O_3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM_(2.5)和PM_(10)浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM_(2.5)质量浓度≥0.115 mg/m~3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM_(2.5)、PM_(10)实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5 mm或持续3 h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM_(2.5)浓度为0.025～0.033 mg/m~3,均低于我国环境空气PM_(2.5)的一级浓度限值。 相似文献