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1.
通过对淳安2013年全年的大气颗粒物PM2.5和PM10资料统计分析,得出该地区PM2.5和PM10质量浓度的季节变化、日变化特征以及气象因子对其的影响。结果表明:2013年淳安PM2.5年平均浓度为国家标准的1.2倍,PM10年平均浓度优于国家标准;PM2.5和PM10均具有明显的季节变化特征,表现为冬季秋季春季夏季;并且均呈现双峰型的日变化特征,二者出现峰值的时间基本一致,PM2.5和PM10峰值出现在18:00,次峰值出现在08:00,谷值均出现在14:00,主要与边界层变化和人为活动有关;PM2.5和PM10变化存在明显的线性关系。降水对颗粒物浓度影响较大,能有效降低颗粒物质量浓度。 相似文献
2.
利用四平中韩沙尘暴监测站颗粒物监测仪器GRIMM180观测的2011年数浓度及ρ(PM10)、ρ(PM2.5)和ρ(PM1.0)数据及台站的常规气象观测资料,分析了该地区数浓度、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性。结果表明,PM2.5和PM10污染存在着明显的季节性变化,季节变化特征基本一致,表现为冬季>春季>秋季>夏季,冬季最重,夏季最轻;颗粒物质量浓度日变化呈现两峰特征,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)和ρ(PM1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)的平均值为65.7%,ρ(PM1.0)/ρ(PM2.5)的平均值83.9%,ρ(PM1.0)/ρ(PM10)的平均值55.2%;四平地区年主导风向为SSW,颗粒物质量浓度变化受沙尘移动路径影响较大,采暖期间供热燃煤排放对空气质量有较大程度的影响,其中大风、浮尘等天气条件下颗粒物质量浓度值呈较大突变特性。 相似文献
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海口市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_1质量浓度的变化特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用2013年在海口市气象局地面气象观测站采集的PM10、PM2.5和PM1质量浓度数据,分析了2013年可吸入颗粒物质量浓度的变化特征,并对其成因进行了初步分析。结果表明:2013年海口市PM10、PM2.5和PM1质量浓度的变化趋势基本相同,PM10、PM2.5质量浓度的超标率低,达到一级标准的概率分别为74.0%和68.8%,超过2级标准的天数分别为1和9 d,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)与ρ(PM1)/ρ(PM2.5)的比例平均分别为78.1%和85.1%;海口PM10、PM2.5和PM1质量浓度冬季最高,夏季最低,春、秋两季处于冬夏之间;PM10、PM2.5和PM1质量浓度的日变化呈双峰现象,一个峰出现在上午,一个峰出现在夜间;颗粒物质量浓度的变化主要受到气象条件和污染物排放的影响。 相似文献
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福州市PM2.5、PM2.5/PM10分布特征及与气象条件关系的初步分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用福州市PM2.5、PM10和气象资料,分析PM2.5、PM2.5/PM10的分布特征及与气象条件的关系。结果表明:福州市细粒子污染程度较轻,春季PM2.5和PM2.5/PM10值均是四季中最高的,其次是冬季,夏季最低;影响PM2.5浓度出现高值的天气系统有:暖区辐合与高空槽前、大陆高压后部和暖区降水三种系统,其中暖区降水天气形势下的PM2.5平均浓度最高,超标率为25.5%;影响PM2.5浓度出现低值的天气系统有:冷高压脊、高压底部和高空槽后,副热带高压及边缘,台风(热带辐合带)及外围系统,在后两种天气系统影响下的PM2.5平均浓度最低,超标率为0;剔除因降水、雾等低能见度个例,PM2.5浓度与能见度的相关系数为-0.626,冬春季的相关系数是夏秋季的1.4倍;PM2.5浓度与单一气象要素(如温度、相对湿度、风速等)相关性不明显,但不同季节、不同气象要素变化的组合对PM2.5浓度有直接影响。 相似文献
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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
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为更好地表征当前广州城区和城郊大气颗粒物污染现状与差异及其与气象要素的关系,对2017年城郊站黄埔和城区站番禺的大气颗粒物(PM2.5和PM10)和气象观测数据进行了分析。结果表明:全年来看,城区和城郊PM2.5和PM10具有相似的质量浓度频率、月际变化和日变化;城区站的平均PM2.5质量浓度为39.3μg/m3,高于城郊站(35.3μg/m3);城区站PM10质量浓度为58.5μg/m3,低于城郊站(62.9μg/m3);ρ(PM2.5)/ρ(PM10)显示,相比城郊,城区的2次污染更严重,细粒子占比更高。风玫瑰图分析发现,静风或小风状态下,城区番禺的颗粒物污染程度要高于城区黄埔,本地排放对城区站的颗粒物污染,特别是细颗粒物污染的影响更为显著;城郊站颗粒物污染的形成也同时受本地排放和外源输送影响,主要的输送来源于西北上风向肇庆、佛山一带的污染排放,其对PM2.5的影响更为显著。 相似文献
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利用2014年和2015年春节期间南京市城区与郊区主要污染物(PM10、PM2.5、SO2和NO2)浓度监测资料和气象观测资料,分析了禁燃烟花爆竹对南京市空气质量的影响。结果表明:2015年春节期间禁燃烟花爆竹对南京市空气质量改善显著。2015年春节期间,南京市AQI同比2014年春节期间下降了20%—30%,除夕至正月初三期间空气质量为优良;同时,SO2和NO2质量浓度变化幅度较小且均达到空气质量二级标准;PM10和PM2.5质量浓度变化趋势与2014年春节期间相反,且变化幅度比SO2和NO2质量浓度大,变化幅度分别为13.0—234.5μg·m-3和17.5—320.4μg·m-3。PM10和PM2.5是造成南京市春节期间空气质量污染的主要污染物,其中PM2.5所占比重较大,但2015年春节期间PM10和PM2.5最高小时浓度分别占2014年春节期间的51.0%、40.0%。此外,2015年春节期间南京市城区与郊区PM2.5浓度比2014年春节期间均降低且差异较小。春节期间气象因素对南京市污染物扩散具有较大影响,但禁燃烟花爆竹对PM2.5浓度的降低起决定性作用。 相似文献
9.
利用GRIMM180气溶胶粒谱分析仪采集乌鲁木齐市PM10、PM2.5和PM1.0数据,研究表明:乌鲁木齐市气溶胶颗粒物质量浓度在进入采暖季后急剧增加,冬季颗粒物中细粒子含量最高,PM2.5/PM10可达77.6%,PM2.5/PM10,PM1.0/PM10,PM1.0/PM2.5三比值体现了颗粒物的分布特征,四季污染程度越高,细粒子含量越高。四季无降水日PM10、PM2.5、PM1.0的质量浓度和分布的日变化基本呈三峰三谷型,出现早—午—晚峰值,上午—下午—午夜后谷值,各季节峰谷值具体出现时间略有差别,由于冬季逆温层顶盖等因素的影响,冬季质量浓度和分布的日变化在此基础上多了两次波动。降水的发生对冬、春季质量浓度的影响大于夏、秋季,对不同粒径段粒子的分布影响有一定差别。 相似文献
10.
利用2006年8月-2007年10月辽宁中部沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市可吸入颗粒物PM10、PM2.5、PM1及同步气象因子的监测资料,分析了可吸入颗粒物分布特征、污染水平及其与气象因子的关系。结果表明：受区域天气系统的影响,4城市PM10和PM2.5的日平均浓度变化趋势基本一致,具有区域分布特征;PM10超标率冬季为最高;PM2.5日平均浓度占PM10比例夏季和冬季最大;PM10、PM2.5和PM1之间有很好的相关性;PM10与风速、温度呈负相关,PM2.5和PM1与能见度、风速、温度呈负相关,与相对湿度成正相关。 相似文献
11.
天津城区秋季PM2.5质量浓度垂直分布特征研究 总被引：8，自引：2，他引：6
为研究天津大气颗粒物的污染水平和时空分布特征,利用天津大气边界层观测铁塔(255m),分别在40m、120m、220m处设立监测点,通过监测到的PM2.5的质量浓度,结合PM10、能见度等资料来分析污染物的时空分布规律和分布特征.结果表明,天津城区PM2.5污染水平相当严重,日均质量浓度远高于美国1997年制定的65μg*m-3的排放标准.混合层厚度和稳定度的变化对PM2.5浓度变化有一定的影响,随混合层厚度的变化,不同高度PM2.5质量浓度值有所不同.23时至11时,120m浓度明显高于其它各层,11-18时,由于大气扩散能力的增强,三层污染物质量浓度开始下降,而到了18-23时,低层污染物浓度较高,各层浓度总体趋势为120m＞40m＞220m.PM2.5质量浓度的日变化与稳定度的变化较一致.气象条件和早晚出行高峰期的影响导致PM2.5的质量浓度出现峰值.PM10与PM2.5的总体变化趋势基本一致,说明污染物来源基本相同.能见度水平和细粒子污染水平呈现较好的负相关,细粒子质量浓度的高低是决定能见度好坏的主要因子.降水过程是颗粒物从大气中清除的重要机制. 相似文献
12.
淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征 总被引：2，自引：0，他引：2
基于2015年6月淮河流域卫星遥感监测火点信息、环境空气质量监测数据和常规气象观测资料,利用ANUSPLIN和ArcGISKriging方法对气象要素和主要大气污染物浓度空间栅格化,分析了秸秆焚烧关键期内AQI和主要污染物浓度的时空变化特征及其与气温、相对湿度、风速等气象要素的相关关系。结果表明:秸秆焚烧关键期内,淮河流域城市AQI、PM10与PM2.5浓度均明显升高,且与卫星监测火点具有一定时空响应关系。在时间变化上,AQI、PM10与PM2.5浓度6月上中旬呈波动上升,6月下旬趋于回落;在空间分布方面,AQI、PM10与PM2.5浓度三者分布形态相似,总体上呈现"南低北高、两高一低"分布特征;期间AQI、PM10与PM2.5浓度与气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,与风速的相关性不显著。 相似文献
13.
天津冬季大气能见度与空气污染的相互关系 总被引：3，自引：1，他引：2
为探求天津冬季大气能见度特征与空气污染的相互关系,于2008年12月至2009年1月连续观测大气能见度和空气污染物浓度(PM10、PM2.5质量浓度,O_3、NO_2和SO_2体积浓度),并结合相对湿度进行相关分析。结果表明:天津冬季大气能见度平均值为11.59 km,日变化呈明显的单峰特征,其变化特征受到空气污染物,尤其是气溶胶质量浓度及相对湿度变化共同影响;观测期内霾的发生频率接近50%;采用非线性回归方程拟合能见度与气溶胶质量浓度相互关系显示,PM2.5质量浓度对水平能见度的贡献大于PM10质量浓度,并且高湿情况下,能见度与气溶胶质量浓度相关性更好。 相似文献
14.
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
15.
为了探明苏州地区大气污染物的时空分布特征,收集2012年苏州、昆山和太仓三个大气环境监测站的PM2.5、PM10等大气污染物观测资料及三站全自动气象观测数据,分析三站的PM2.5和PM10的时空分布特征;探讨气象条件对PM2.5和PM10的影响。结果表明:（1） 苏州市区PM2.5和PM10的年平均值分别是42.5和85.5 μg/m3,周边地区的年平均值是62.0和111.5 μg/m3;一年中苏州地区PM2.5和PM10的最大值出现在春季,最小值出现在夏季。（2） 一天中,苏州地区PM2.5和PM10的最大值出现在上午的8—9点。（3） 降水、气温、风速、气压等气象条件对PM2.5和PM10高浓度污染变化有重要影响。降水对PM2.5和PM10具有明显的清除作用,风则有较好的稀释扩散效应;PM2.5和PM10的浓度随气温的上升而升高;在高压状态下,PM2.5和PM10的浓度上升。（4） 苏州站PM2.5/PM10的变化范围和平均值都低于昆山站和太仓站,且PM2.5/PM10日变化存在明显的季节差异。 相似文献
16.
番禺秋季气溶胶浓度的变化与气象条件的关系 总被引：4，自引：2，他引：2
利用2004年9～11月在番禺区气象局采集到的气溶胶质量浓度资料和同期的气象资料,分析了番禺秋季气溶胶质量浓度变化及其与气象条件的关系。结果发现：番禺秋季大气污染物主要是PM10,PM10中以细粒子（PM2.5）为主,而且污染严重;气溶胶污染严重时大气层结稳定,污染高值主要出现在西北气流和东北气流的共同影响下,受周边环境的影响明显;PM（PM10和PM2.5）浓度超标日的天气过程主要出现在台风外围环流云系的影响下;气溶胶对能见度的影响较大,二者负相关明显。 相似文献
17.
利用WRF-Chem模拟研究京津冀地区夏季大气污染物的分布和演变 总被引：9，自引：4，他引：5
应用WRF—Chem（Weather Research and Forecasting Model with Chemistry）模式模拟研究了2007年8月京津冀地区近地面O3、NO2、PM2.5浓度的时空变化特征,将模拟结果与观测数据进行详细对比,结果表明,模式可以较好地模拟O3、PM2.5,浓度的空间分布和时间变化特征,成功再现了8月33和PM2.5的几次积累增加过程,其中O,的模拟值与观测值的相关系数为0．69～0．86,PM2.5的相关系数为0．44～0．49,但模式对NO2的模拟相对较差,相关系数为0．27～0．43。北京、天津地区为O3月均低值区,月均体积浓度约30×10^-9,渤海及京津冀以西地区O3月平均体积浓度可达60×10^-9;PM2,呈现南高北低的分布特征,变化范围为120～240μg／m3。14时月平均03体积浓度在北京、天津地区低于周边地区,约为60×10^-9;而PM2.5质量浓度在环渤海地区和河北南部较高,为100～120μg/m^3。8月17日北京出现一次典型的高浓度O,污染事件,14时北京地区温度达到33℃,O3体积浓度为80×10^-9～110×10^-9。在局地排放、化学反应和外来输送的共同作用下,渤海西岸和北岸PM2.5的质量浓度超过120μg／m3,其中二次气溶胶质量浓度为50～100μg／m3,一次排放人为气溶胶质量浓度为10～20μg／m3,海盐质量浓度为1～7μg／m3,二次气溶胶是该地区PM2.5的主要贡献者。 相似文献
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针对2013年1月江苏淮安地区发生的一次连续性雾霾天气过程,分析该天气过程中PM10和PM2.5的质量浓度演变特征、能见度与气象要素之间的关系、中低层环流特征以及污染物来源。结果表明:雾霾期间PM10和PM2.5质量浓度最低值出现在05:00至07:00(北京时间,下同)和13:00至17:00,最高值出现在21:00至23:00,PM10和PM2.5质量浓度并非同时达到极大值;持续变化较小的气压梯度、较低的风速、相对湿度的增大以及PM2.5和PM10质量浓度的增高是雾霾发生发展的必要条件;能见度与气压、相对湿度、PM2.5质量浓度的相关性较好,建立回归方程,对能见度的整体变化趋势拟合效果较好;高空环流形势平稳、中低层的暖平流、持续稳定少动的地面高压场分布为雾霾天气的持续发生发展提供了有利的形势背景;稳定的层结结构、中低层偏东及偏东北方向气团的输送、本地污染源以及严重的空气污染是此次过程中能见度偏低、霾天数较多的主要原因。 相似文献
19.
为了更好地研究沙尘气溶胶起沙和输送特征,2010年4—5月,在民勤周边沙地利用EZ LIDAR ALS300ALS450型激光雷达和GRI MM180型颗粒物采样器进行了大气气溶胶的外场连续观测,取得了晴天、浮尘、扬沙和沙尘暴天气条件下沙尘气溶胶总后向散射垂直剖面图和PM10、PM2.5、PM1.0质量浓度采样资料,其中包2010年4月24日特强沙尘暴过程资料。结果表明:春季民勤近地层大气中沙尘气溶胶浓度较高,且随气象要素的变化很大;在整个观测期内,PM10、PM2.5和PM1.0的平均质量浓度分别为202.3、57.4μg/m3和16.7μg/m3。在不同天气条件下,PM10、PM2.5和PM1.0质量浓度的变化有较好的相关性,但变化趋势有所不同。在沙尘暴天气条件下,PM10的日平均质量浓度高达2469.1μg/m3,是背景天气条件下PM10日平均质量浓度的100多倍,是浮尘天气条件下PM10日平均质量浓度的8倍,是扬沙天气条件下PM10日平均质量浓度的2倍。PM2.5在沙尘暴天气下日平均质量浓度为460.3μg/m3,是背景天气条件下PM2.5日平均质量浓度的45倍,是浮尘天气条件下PM2.5日平均质量浓度的6倍,是扬沙天气条件下PM2.5日平均质量浓度的1.4倍。PM1.0在沙尘暴天气条件下的日平均浓度为92.7μg/m3,是背景天气条件下PM1.0日平均浓度的13倍,是浮尘天气条件下PM1.0日平均浓度的7倍,是扬沙天气条件下PM1.0日平均浓度的1.3倍。可见,风速增大时,沙尘粒子浓度的增加对粒子粒径是有选择的,小粒子比重随沙尘浓度增加而相对减小,大粒子比重随沙尘浓度增加而相对增多。通过对2010年4月24日特强沙尘暴过程的研究表明,一次沙尘暴过程往往包括沙尘暴、扬沙和浮尘天气中的两种类型。通过对激光雷达数据分析发现,在强沙尘暴发生过程当中,民勤沙地发生了非常严重的风蚀起沙现象。 相似文献
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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