黄石市大气PM10和PM2.5质量浓度特征研究     

虎彩娇  李锦伦  王祖武  成海容  柯豪昊  吴婉烨 《气象与环境学报》2019,35(4):40-46

利用2015年黄石市5个监测站点可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的在线监测数据和风向、风速、气温、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了黄石市大气PM10和PM2.5的质量浓度水平分布特征及其与气象参数的关系。结果表明:2015年黄石市5个监测站点大气PM10和PM2.5年均浓度范围分别为95.8—108.6μg·m^-3和64.3—68.9μg·m^-3,均超过国家二级标准;季均质量浓度呈现显著的冬季高夏季低的变化规律,冬季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(143.9±62.2)μg·m^-3和(95.5±44.5)μg·m^-3,夏季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(75.2±24.0)μg·m^-3和(50.7±17.3)μg·m^-3。5个监测站中,下陆区、西塞山区和铁山区的PM10和PM2.5颗粒物污染较为严重;各站点大气PM10和PM2.5质量浓度显著相关。大气颗粒物浓度与气象因素的分析显示,黄石市大气颗粒物浓度与气温呈显著的负相关关系,与气压呈正相关关系,与风速和相对湿度的相关性不显著,受风向影响变化较大。  相似文献   

2012年库尔勒市PM10质量浓度的变化特征分析     

赵克蕾 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2014,8(1):11-16

利用南疆最大的城市库尔勒市2011年11月15日-2012年11月30日连续自动可吸入颗粒物（PM10）浓度观测数据,分析了PM10的污染状况和质量浓度变化特征。结果表明：（1）由于气象条件与人类活动的影响,PM10浓度日变化为明显的双峰型。（2）PM。。质量浓度存在明显的周内变化,周一出现最大值274．8μg·m^-3,周三出现最小值196．7μg·m^-3。（3）PM10最高月浓度出现在4月,浓度为562．1μg·m^-3;7月达到最低浓度107．4μg·m^-3;11月达到次大值219．9μg·m^-3。（4）春季PM,。浓度较高,夏季较低,总体特征为：春季〉秋季〉冬季〉夏季,四季的平均浓度均超过国家二级标准。（5）降雪过程对PM10具有明显的清除作用,沙尘天气有使PM10质量浓度迅速增加的作用。  相似文献   

南昌市空气质量预报产品检验分析及统计订正试验          下载免费PDF全文

岳旭  蒋璐君  吴琼 《气象与减灾研究》2018,41(3):212-218

利用南昌市环境空气质量监测数据,对比分析了WRF-Chem模式和国家级空气质量预报指导产品对6种污染物浓度的预报效果,并采用时序法、时刻法和标准化法3种训练样本构建方案,利用BP神经网络法对WRF-Chem模式和国家级空气质量预报指导产品6种污染物浓度的预报结果进行订正试验。结果表明:1)WRF-Chem模式预报的6种污染物浓度的预报误差整体比国家级空气质量预报指导产品的预报误差要小,即WRF-Chem模式的预报效果优于国家级空气质量预报指导产品。2)WRF-Chem模式6种污染物浓度预报值与观测值的均方根误差的日变化均呈波动形式,除了O3在10时开始升高到18时达到峰值以外,其余的污染物均是从10时开始下降到16时或18时达到谷值。国家级指导产品6种污染物浓度预报值与观测值的均方根误差日变化则略有不同,除了NO2和O3分别在08时和20时达到谷值以外,其他4种污染物均是在14时达到谷值。3)采用标准化法对CO、SO2、PM10、PM2.5集合订正后的误差比WRF-Chem模式的要小;时刻法、时序法对NO2、SO2、PM2.5集合订正后的误差比WRF-Chem模式的要小,预报效果对单一模式预报结果有一定改进作用。  相似文献   

晋城市冬、春季PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象因子的关系     

马帅  王春迎  刘孟雄  杨娜  靳那英  李子凌 《气象与环境科学》2020,43(1):96-403

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   

凉山州工业排放PM_（10）的数值模拟研究     

李杨  刘志红  钱骏  廖瑞雪  边敏娟 《四川气象》2011,(2):45-49

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   

凉山州工业排放PM10的数值模拟研究     

李杨  刘志红  钱骏  廖瑞雪  边敏娟 《高原山地气象研究》2011,31(2)

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   

2014-2017年成都市大气污染特征分析          下载免费PDF全文

曹杨  王晨曦  刘炜桦  赵晓莉  杨景朝 《高原山地气象研究》2019,39(1):48-54,73

利用2014年5月~2017年12月的成都市环境空气质量监测资料,分析了成都市空气污染情况及污染物浓度时空变化特征。结果表明:成都市空气质量以优良天气为主,市区的首要污染物以PM2.5为主,郊区以O3为主;灵岩寺监测点的PM2.5,PM10,NO2和CO四种污染物的质量浓度低于成都市区各监测点,O3的质量浓度高于成都市区各监测点,SO2的质量浓度值与成都市区各监测点相差不大;成都市各监测站点六种污染物质量浓度具有明显的年际变化、季节变化、月变化和日变化趋势,且成都市区各监测点的变化趋势比较一致。  相似文献   

烟花爆竹燃放和气象条件对北京市空气质量的影响   总被引：3，自引：0，他引：3  

马小会  孙兆彬  丁海燕  李梓铭 《气象与环境学报》2015,(3):50-55

利用北京城区和近郊区2006—2014年春节期间主要污染物（PM10、PM2.5、PM1.0、SO2、NOX）浓度和气象资料,分析了北京市烟花爆竹对空气质量的影响,并将2014年和近8 a（2006—2013年）平均值进行比较分析。结果表明：春节期间（除夕至十五）烟花爆竹的燃放对空气污染物浓度增加具有较大贡献,自2006年“禁改限”后,近9 a集中燃放期间,PM2.5浓度均出现陡增情况,其中除夕峰值浓度均出现在01：00,初五、正月十五峰值浓度集中在21：00—23：00。除夕夜2012年峰值浓度最高,达1485.6μg·m－3,正月十五2008年峰值浓度最高,达1298.0μg·m－3,初五峰值浓度偏低,2007年最高,为571.5μg·m－3。2014年春节期间的PM2.5、SO2和NOX 平均浓度分别为60.5μg·m－3、43.8μg·m－3和45.6 ppb,比近8 a平均值分别下降了20％、41％和58％,除夕夜峰值浓度403.4μg·m－3,比近8 a平均值（768.5μg·m－3）下降了48％。2014年除夕、初五在集中燃放烟花爆竹期间,受小股冷空气影响,有利于污染物的扩散,而元宵节前后,受不利气象条件影响,峰值浓度高于除夕,且颗粒物浓度下降缓慢,造成持续性的污染,表明气象条件直接影响污染物浓度变化。总体来看,2014年春节期间空气污染物浓度下降的主要原因与烟花爆竹燃放量减少、机动车数量减少、春节期间较强冷空气影响直接相关。  相似文献   

汾渭平原东部运城市空气污染变化特征及其气象因素影响分析          下载免费PDF全文

周涛  周青  张勇  张传江  李津  赵华  张茜茹 《气象科技》2022,50(4):574-583

本文综合利用2015—2020年地面气象观测资料、欧洲中心ERA5再分析资料及大气环境监测数据，分析了汾渭平原东部运城市污染物浓度的变化特征以及与天气形势和气象要素的关系。结果表明：①2015—2020年期间运城市PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 5种污染物年平均浓度呈下降趋势，而O3浓度呈上升趋势；②冬季和夏季空气质量相对较差，首要污染物分别是PM2.5和O3，边界层高度的变化与近地层风向风速、污染物浓度的关系密切，冬季（夏季）PM2.5（O3）污染较重时边界层高度较低（较高），以东北风（东南风）为主，风速偏小（偏大）；③最后利用自组织映射神经网络（SOM）算法分别对冬夏925 hPa位势高度场进行天气分型并开展不同天气形势下污染物浓度与气象要素的变化对比研究，发现冬季污染时以静稳天气为主，低层弱东北风将污染物输送至运城市，而夏季O3污染较重时受热低压形势控制，利于O3前体物汇合，太阳辐射较强时O3浓度较高。  相似文献   

宁波秋冬季空气污染变化特征及污染物后向轨迹分析     

《浙江气象》2015,(1)

统计分析2012—2013年宁波空气质量及污染物浓度,得出秋冬季宁波市空气质量最差,AQI均值92,首要污染物主要为PM2.5、SO2、PM10,其中,PM10、PM2.5的浓度超过了国家二级标准。2013年空气质量下降、污染程度明显加重主要表现为秋冬季空气污染加重。应用HYSPILT4模式计算输送轨迹并聚类分析,表明大气污染是可以通过中远距离输送影响到下风向的地区;外来污染源对宁波空气质量影响明显。宁波秋季轨迹比较复杂,共有7条轨迹,主要来自津京冀、黄海南部、浙江西南地区和东海,共占72%;冬季有4条轨迹,主要来自浙北和津京冀,共占81%。由此可见,宁波空气污染受其特定的地理环境和大气环流背景影响,存在远、近不同距离的污染物输送问题,西北方向的输送轨迹对宁波空气质量有明显影响,其AQI、PM2.5、PM10、NO2、SO2平均浓度分别可达104、72.9μg·m-3、122.8μg·m-3、54.1μg·m-3、37.8μg·m-3,远高于其它轨迹。特别是秋季来自京津冀、黄海南部以及冬季来自浙江北部、山西河北的轨迹,造成宁波重度或严重污染的重要原因之一。在重污染天气预报预警中,预报员需要密切关注PM2.5浓度变化。大气污染的防治除政府相关部门继续进行能源结构调整、交通源排放控制外,还需要更大范围区域乃至全国的协作才能从根本上改善城市的空气质量。  相似文献   

中国东北地区重污染事件气溶胶浓度变化与天气形势分析     

马雁军  赵胡笳  刘宇飞  李晓岚  王扬锋  张云海  洪也 《气象与环境学报》2021,37(5):13-19

近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM_2.5和PM₁₀年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM_2.5年平均质量浓度下降的更快,PM_2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m^-3,SO₂年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m^-3,而NO₂最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m^-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m^-3,相反中国东北地区O₃年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m^-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM_2.5和PM₁₀与AQI最大值均出现在冬季,SO₂冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m^-3）,NO₂与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m^-3,1.8 mg·m^-3）。相反,O₃最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m^-3。重度污染级别（200 μg·m^-3≤PM_2.5 < 300 μg·m^-3）和严重污染级别（PM_2.5>300 μg·m^-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m^-3≤PM_2.5 < 200 μg·m^-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m^-3≤PM_2.5 < 150 μg·m^-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。  相似文献   

中国长三角地区PM2.5时空分布数值模拟研究     

许敏 《气象与环境学报》2021,37(4):33-39

利用第三代空气质量预报模式LOTOS-EUROS(Long Term Ozone Simulation-European Operational Smog)对2018年中国长三角地区细颗粒物(PM_2.5)浓度的时空分布进行数值模拟,通过对比模拟结果与地面观测值,验证模式对PM_2.5长期特征模拟的合理性并探讨长三角地区PM_2.5的时空分布特征。结果表明：LOTOS-EUROS模式可以较好地再现中国长三角地区PM_2.5浓度的时空分布特征,监测站点观测值和模拟值的整体相关系数达到0.64,可以用于长三角地区细颗粒物的模拟。长三角地区PM_2.5浓度呈冬高夏低,西北高东南低的特征。冬季PM_2.5浓度高值出现在长三角地区的西北部,安徽省等地区的浓度水平最大值可达到160 μg·m^-3;春季和秋季PM_2.5浓度的高值集中在30°N以北、120°E以西地区,浓度为40-80 μg·m^-3;而夏季PM_2.5浓度水平大幅度降低,大部分地区维持在20-40 μg·m^-3,低值中心出现在长三角地区东南部沿海城市,低于10 μg·m^-3,最低值可达5 μg·m^-3。  相似文献   

成都市夏季臭氧污染特征及影响因素     

郑丽英  许婷婷  陈志安  王欢博 《气象与环境学报》2019,35(5):78-84

利用2014年夏季成都市3个国控环境监测站（金泉两河,君平街和梁家巷）O₃、NO₂及PM_2.5逐时观测数据,结合国家基准站温江站的气温、湿度、风速、风向、太阳辐照度、降雨等地面气象要素观测资料,分析O₃的日、月变化及空间分布特征;探究前体物及气象因子对O₃浓度的影响。结果表明：成都市O₃-8 h平均浓度为104.4 μg·m^-3,O₃超标率为2.8%—15.3%。O₃浓度6月最高,8月最低;呈现明显的“单峰型”日变化特征,午后15：00达到峰值。O₃与NO₂呈现负相关,相关系数为-0.5;与PM_2.5无显著相关性。高温、低湿、强太阳辐射有利于O₃的形成;风速为2.5—3.0 m·s^-1,风向为南风时,O₃浓度相对较高。  相似文献   

2021年3月沈阳地区一次污染过程气溶胶垂直变化特征及成因分析     

李潇潇  赵胡笳  马雁军  刘晓初  李思绪  李晓岚  王扬锋  洪也 《气象与环境学报》2022,38(2):46-54

利用地面大气颗粒物质量浓度观测资料、探空和NECP再分析资料以及地面激光雷达探测资料,对2021年3月13—15日沈阳地区污染事件过程展开分析,探讨大气污染物质量浓度、大气环流背景与气溶胶垂直分布等特征。结果表明: 3月13日PM_2.5质量浓度最高值出现在06:00—07:00,约为220.0—230.0 μg·m^-3,15日12:00开始显著降低,而PM₁₀质量浓度在15:00出现显著增加,为258.3 μg·m^-3。SO₂和NO₂浓度较高值均出现在3月13日10:00时左右,分别为40.1 μg·m^-3和101.3 μg·m^-3。CO质量浓度最高值出现在13日16:00—17:00,约为8.8 mg·m^-3。沈阳地区臭氧的最高值均出现在午后,13日和14日午后（12:00—16:00）臭氧最大值为102.4—113.7 μg·m^-3。蒙古气旋东移过程中逐渐发展加强,其后部西北风将沙尘向东南方向输送。沈阳地区沙尘发展旺盛时存在不稳定层结,同时伴有显著的上升运动,有利于沙尘粒子的垂直混合和向下游输送。3月15日02:00（北京时间15日10:00）气溶胶消光最大值出现在0.7 km处,消光系数约为6.0 km^-1。近地面激光雷达退偏比显著增加至0.4—0.5,近地面以非球形粒子（粗颗粒物）为主的沙尘或浮尘。  相似文献   

2018年冬季鲁西北大气污染特征及影响因子分析     

代玉田  杨学斌 《气象与环境学报》2021,37(4):40-47

利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子。结果表明：2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61%、60%和54%,重度以上染污天数分别占24%、11%和9%;首要污染物均为PM_2.5、PM₁₀和NO₂,其中PM_2.5占60%以上。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO日变化呈双峰双谷型,谷值分别出现在04-07时和15-17时,且下午比清晨更低,峰值出现在上午和下午交通高峰期后2-3 h,且峰值上午大于下午;O₃呈单峰型分布,09时出现极小值,18-19时出现极大值。PM_2.5是鲁西北主要的首要污染物,与PM₁₀、CO、NO₂均为显著正相关,并通过0.01水平显著性检验,与NO₂的相关性在低相对湿度(< 60%)时大于高相对湿度(≥ 60%),与CO的相关性在高相对湿度时大于低相对湿度;污染时段(PM_2.5>75 μg·m^-3)的平均相对湿度和平均温度明显大于清洁时段(PM_2.5 ≤ 75 μg·m^-3),清洁时段风速和气压比污染时段明显偏大。  相似文献   

降水和风对泰安地区PM2.5浓度的影响及区域传输研究     

栾兆鹏  卢慧超  李恬  崔向前  赵天良  朱庆瑞 《气象与环境学报》2021,37(3):33-39

利用泰安市2018—2019年降水、风和PM_2.5逐小时观测数据,分析了降水和风对PM_2.5浓度的影响,并对PM_2.5进行了源解析。结果表明：降水对PM_2.5有一定清除作用,降雨日PM_2.5平均质量浓度较非降雨日平均降低约7.2%,秋冬季节最为显著。降水对PM_2.5的清除率与降水强度、降水前PM_2.5初始浓度及降水时间均有关。当降水强度大于4 mm·h^-1时,清除率多在40%以上;当降水强度小于2 mm·h^-1、初始浓度低于75 μg·m^-3或降水强度小于1 mm·h^-1、初始浓度在75—100 μg·m^-3范围,且降水持续时间在5 h以内时容易出现PM_2.5浓度反弹现象。不同风向风速对泰安地区霾粒子清除也有明显差异,西南偏西风和东北偏东风更容易造成泰安地区霾污染,重污染期间风速超过5 m·s^-1偏南风和风速超过3 m·s^-1偏北风均对污染物具有有效清除作用。而区域风场相关矢结果表明重污染期间PM_2.5污染物主要从广西—湖南—江西一带、安徽南部及浙江北部在西南气流引导下传输至泰安地区,本地源贡献则较少。  相似文献   

秦皇岛市气温与近地面臭氧浓度的关系分析     

徐静 《气象与环境学报》2020,36(4):83-88

利用2013年1月至2014年12月和2017年1月至2019年6月秦皇岛市近地面臭氧（O₃）浓度数据和气象资料,采用广义相加模型（GAM）,运用回归分析方法和基于R语言的统计分析软件,控制气压、相对湿度、日照时数、总云量等要素的混杂效应及时间变化趋势,分析春季、夏季、秋季、冬季气温与O₃浓度的关系。结果表明：秦皇岛市O₃浓度夏季最高、春季次之,冬季最低,与气温变化趋势基本一致,呈现明显的季节变化。各季气温与O₃浓度呈非线性相关关系,拟合曲线存在拐点,拐点两侧相关效应存在明显差异,主要表现为春季日平均气温高于15.0℃时,气温每升高1℃,O₃浓度增加7.6 μg·m^-3,增长速率是气温低于15.0℃时的4.0倍;夏季日平均气温高于27.2℃时,气温每升高1℃,O₃浓度增加13.9 μg·m^-3,增长速率是气温低于27.2℃时的11.6倍;秋季日平均气温高于21.4℃时,气温每升高1℃,O₃浓度增加47.5 μg·m^-3,增长速率是气温低于21.4℃时的19.1倍;冬季O₃浓度偏低且变化较为平稳,气温对O₃浓度的变化影响不大。由于春夏两季O₃浓度基础值偏高,因此,夏季和春季气温偏高时O₃浓度快速增加现象应引起高度重视。  相似文献   

2013—2018年大连中心城区臭氧时空变化及其影响因子分析     

马瑞丰  许敬红  严良政 《气象与环境学报》2022,38(3):75-84

基于2013—2018年大连中心城区O_(3)监测数据和气象数据,分析了该区O_(3)污染时空变化特征及气象要素对O_(3)污染的影响。结果表明:2013—2018年大连中心城区O_(3)已经逐渐成为最主要的大气污染物之一。O_(3)年平均浓度由2013年的66.66μg·m^(-3)上升至2018年的101.62μg·m^(-3)。秋季和夏季是大连O_(3)浓度较高的季节,其次是冬季和春季。O_(3)最高浓度月份主要为5月、6月及9月。O_(3)浓度日变化呈明显的单峰状,从上午08时开始增加,在下午14—16时达到最高,白天浓度高于夜晚。O_(3)污染物在2013—2017年从大连中心城区的西南向东北扩散。大连中心城区O_(3)与其他5种大气污染物均存在不同程度的负相关,与气温呈显著正相关,与相对湿度、气压及风速相关性较差。有利于大连O_(3)污染天气的气象条件主要为高气温(>30℃)、低湿度(≤80%)、低风速(1.5—2.0 m·s^(-1))、北风风向和长日照时间。高污染日的出现可能是受高温天气与本地逐渐增加的排放物共同影响。  相似文献   

2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染过程综合分析     

杨磊  陈传雷  曹世腾  孙丽  崔曜鹏  蒋超  黄海亮  陈宇  杨雪 《气象与环境学报》2019,35(3):37-44

利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。  相似文献