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1.
为研究城市大气污染持续过程的形成机制及区域输送问题,利用2002年西安市环境监测站SO2、NO2和PM10日平均污染物浓度资料分析了西安市大气污染的时空分布特征及其与气象条件的关系.分析结果表明:一年中西安出现3天以上空气质量为3级以上的持续污染过程18次,累计污染超标日为192天,出现3级以上的概率为53%.西安市区的污染物以可吸入颗粒物为主,PM10污染超标日较多.重点分析了2002年1月9~12日造成西安市持续污染过程的气象条件及天气形势,可见4天的气象条件有着共同的特点:平均风速小,气温较低,出现逆温,相对湿度较大.西安地处高压后部,气压较低,高空为较平直的西北气流,天气形势持续稳定.  相似文献   

2.
为研究城市大气污染持续过程的形成机制及区域输送问题, 利用 2002 年西安市环境监测站 SO2、NO2和PM10日平均污染物浓度资料分析了西安市大气污染的时空分布特征及其与气象条件的关系。分析结果表明: 一年中西安出现3天以上空气质量为3级以上的持续污染过程18次, 累计污染超标日为192天, 出现3级以上的概率为53%。西安市区的污染物以可吸入颗粒物为主, PM10污染超标日较多。重点分析了2002年1月9~12日造成西安市持续污染过程的气象条件及天气形势, 可见4天的气象条件有着共同的特点: 平均风速小, 气温较低, 出现逆温, 相对湿度较大。西安地处高压后部, 气压较低, 高空为较平直的西北气流, 天气形势持续稳定。  相似文献   

3.
对2013年河北省中南部的石家庄、保定、沧州、衡水、邢台和邯郸6个地市市区各站点逐小时PM10和PM2.5监测资料及相应气象资料分析结果表明:6个地市中邢台年污染日数最多,对应其年平均风速最小;沧州的最少,年平均风速最大。各地市各个级别污染日数不同,五、六级重污染天气均集中在10月—次年3月。首要污染物主要是PM10和PM2.5,但比例不尽相同。特殊的地理位置、污染源差异和气象条件的差异造成各地市污染日数、级别的差异。6个地市污染天气过程时段大都相同,区域性污染明显。各地市PM10和PM2.5浓度平均最大值均出现在冬季,PM10浓度平均最小值均出现在夏季,各市PM2.5浓度平均最小值出现的季节不同。6个地市PM10和PM2.5浓度值的月变化趋势相似。不同季节各地市PM10和PM2.5浓度日变化趋势不同,极值出现的时间也各不相同,极值出现的时间与气象条件和人类活动关系密切。秋、冬季各地市PM10和PM2.5浓度日较差多大于春、夏季的。各地市PM10和PM2.5浓度日均值与当地的日均气温、风速、能见度呈负相关关系,与相对湿度呈正相关关系且相关性比较显著。  相似文献   

4.
利用2008年7~9月北京污染监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料及NCEP再分析资料,分析了2008年奥运会期间北京地区空气动力学当量直径小于等于10μm颗粒物(PM10)污染特征及其成因,统计了利于和不利于污染物扩散的天气形势,研究了北京发生PM10污染的典型天气形势和气象条件。结果表明:1)奥运会期间北京共有8天出现PM10污染,包括一次持续污染过程,奥运会赛时和残奥会赛时未出现污染过程,这主要与北京8、9月降水偏多有关;2)不利于污染扩散的天气形势(如风速较小、偏南风、高温高湿、近地层出现持续逆温)出现频率较高,但并未造成特征性的PM10污染,这可能与奥运会期间的污染控制措施有关;3)PM10污染过程多与台风系统或热带低压的北上,从而阻滞了华北地区天气系统的南下东移相关联。  相似文献   

5.
乌海市PM_(10)污染浓度与气象条件分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
乌海市PM10浓度与风速的关系明显。总体而言,PM10污染物浓度随风速的增大而增大;冬季当风速在3.1~4.0m.s-1时,PM10污染物浓度低。PM10浓度与地面风向的关系:春季偏西风时PM10污染浓度最高,偏北风时污染浓度最低;冬季东南风时污染浓度最高,西北风时污染浓度最低。PM10浓度与空气湿度的关系:冬季PM10污染浓度值随湿度的增加而增加,正相关比较明显。春季当空气湿度越小,出现重度污染的频率越高。  相似文献   

6.
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   

7.
北京PM10重污染预警预报关键因子研究   总被引:10,自引:3,他引:7  
利用CART方法对造成北京PM10重污染的气象条件分析结果表明:适当的湿度条件和前期的污染状况是造成北京PM10重污染的必要条件,其他条件,如大气稳定度、边界层高度、持续性小风以及气压,是造成PM10重污染的重要条件。特别值得指出的是,湿度作为必要条件的出现,可能蕴涵着重要的物理化学过程,对其开展深入研究将对北京大气污染的控制和预报有所裨益。  相似文献   

8.
北京地区PM10污染日变化特征   总被引:14,自引:5,他引:14  
根据1999年4月16日至2001年12月30日北京城近郊区PM10日平均浓度和气象要素观测资料,对PM10日平均浓度大于等于4级污染日在浮尘、扬沙和非沙尘等不同天气情况下地面、高空气象条件的统计分析,得出近两年PM10大于等于4级污染日的年、季及随不同天气类型的变化特征,分析归纳了不同天气类型形成机制情况下PM10大于等于4级污染日的气象条件,为进一步建立北京地区PM10大于等于4级污染日的预报模型和提高预报准确率提供科学依据。  相似文献   

9.
郑州市区PM10污染状况及相关气象条件分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用郑州市区 2003年空气质量日报和同期气象观测资料,分析了郑州市区PM10 ( >10μm可吸入颗粒物)污染状况及相关气象条件变化特征,结果表明:郑州市区PM10污染全年各月均以 2级为主,占总样本数的77. 5%;其次是 3级污染,占 15. 1%, 1级只占 7. 4%。1 ~7月份 3级污染逐渐减少, 8 ~11月份 1级天气占一定比例。全年 3级污染日依自然季节变化逐渐减少。出现≥3级污染日时,空气相对湿度为 61% ~70%的占 3级污染日的 1 /3;日均风速≤2. 0m/s的日数占 3级污染日的 78%。  相似文献   

10.
利用郑州市区2003年空气质量日报和同期气象观测资料,分析了郑州市区PM10(>10 μm可吸入颗粒物)污染状况及相关气象条件变化特征,结果表明郑州市区PM10污染全年各月均以2级为主,占总样本数的77.5%;其次是3级污染,占15.1%,1级只占7.4%.1~7月份3级污染逐渐减少,8~11月份1级天气占一定比例.全年3级污染日依自然季节变化逐渐减少.出现≥3级污染日时,空气相对湿度为61%~70%的占3级污染日的1/3;日均风速≤2.0 m/s的日数占3级污染日的78%.  相似文献   

11.
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   

12.
通过对2003年11月呼和浩特市气象站的常规气象资料和同期天气图资料与环境监测站自动监测系统的污染物(SO2、NO2、PM2)浓度资料进行分析,并计算了污染物浓度与气象条件的相关系数。结果表明:空气污染物浓度的变化与气象条件有显著的相关关系,不同的地面和高空天气形势对应空气污染浓度不同。  相似文献   

13.
利用2013-2016年惠州市5个环保国控站的PM质量浓度和国家基本气象观测站的气象要素观测数据及NCEP/NCAR日平均再分析资料,统计分析了惠州市大气颗粒物质量浓度变化特征及其与气象条件的关系。结果表明:2013-2016年惠州市大气颗粒物质量浓度、污染日数和超标日数均呈明显下降趋势,2016年PM10年平均质量浓度已接近年平均质量浓度限值一级标准,PM2.5年平均质量浓度达到年平均质量浓度限值二级标准。大气颗粒物质量浓度冬季的最高、秋季的次之,非汛期的(10月次年3月)显著高于汛期的(4-9月)。PM2.5污染日均出现在非汛期,尤其是冬季的1和12月,大多出现在晴朗干燥的东北风天气下。分析惠州市20132016年间两次长时间大气颗粒物污染过程发现,这两次大气颗粒物污染过程出现在冷空气减弱、冷高压东移出海后或下一波冷空气来临前,但随着南下冷空气的到来,北风加大或带来明显降水,空气质量明显好转。  相似文献   

14.
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   

15.
对济南市空气污染物PM10中度以上污染日的地面、高空气象条件做统计分析,得出:沙尘造成的PM10中度以上污染主要与蒙古气旋和强冷空气活动有关,表现为风力大,相对湿度小,气温和气压变化明显等特征;非沙尘造成的PM10中度以上污染主要是天气形势稳定、污染物不断累积的结果,出现时间有相对连续性,表现为风力较小、相对湿度大、气温和气压变化不明显的特点。从地面气压场上可分为弱气压场、弱倒槽或倒槽型、均压场型三种形势。此分析为济南市中度以上污染日的预报提供了帮助,并可及时采取措施,控制或减少污染物的排放量。  相似文献   

16.
造成北京PM10重污染的二类典型天气形势   总被引:11,自引:5,他引:6  
利用北京空气质量监测资料和NCEP再分析资料,分析了北京发生PM10重污染的天气形势。研究表明:1)虽然北京地区PM10重污染(API指数3级以上)每年只有10 d左右,但与之关联的轻微或轻度空气污染(API指数3级)天数,却可能占全年3级污染总天数的40%-50%。因此,分析研究造成北京PM10重污染的天气形势,对于空气污染的预警预报以及污染源的控制和管理,都具有十分重要意义。2)通过海平面气压场的主观分析,确定了二类北京PM10重污染的典型天气形势,即高压南下东移阻滞型和与北上台风(或热带低压)相关联的弱高压控制型,并指出了后者在2008年奥运会期间,对开展北京空气污染预报和污染控制的指导作用。  相似文献   

17.
选用郑州市城郊7个代表站2006年可吸入颗粒物PM10、二氧化硫和二氧化氮等主要污染物逐日浓度监测资料,分析了郑州市这3种主要空气污染物的时空分布特征及其与气象条件的相关性,并利用2001-2006年均浓度资料分析了主要污染物浓度的变化趋势。  相似文献   

18.
北京一次局地重污染过程气象条件分析   总被引:20,自引:5,他引:20  
2004年10月7日至10日,北京出现了一次明显的持续重污染过程,这次污染过程持续时间之长、污染程度之重是近4年来同期最大的。为了了解造成这次持续重污染过程的原因,利用同期污染指数、常规气象观测资料、探空资料及自动站气象资料,对这一期间的空气污染气象条件进行了较为详细的分析。结果表明,这次持续重污染过程是由本地的污染源和大尺度的天气背景与局地的气象条件共同造成的。  相似文献   

19.
一次雾霾天气过程的污染影响因子分析   总被引:9,自引:0,他引:9  
利用常规天气资料、自动气象站资料、观象台风廓线雷达资料及污染资料,分析了2005年11月2-5日发生在北京的一次持续雾霾天气过程中中低空扰动、山谷风以及城市热岛对PM10浓度的影响。结果表明:PM10对中低空的扰动很敏感,且扰动越靠近地面,层次越厚,污染指数下降越明显;城区PM10浓度明显高于清洁对照站定陵,但北京地方性山谷风对城郊浓度日变化有明显影响,当谷风加强时,定陵站浓度接近城区并有可能高于城区浓度,谷风有对城区重污染向郊区输送的作用;雾霾天气下热岛效应显著,热岛对PM10浓度的影响相对气象条件和人类活动的影响来说很小。  相似文献   

20.
重庆市区大气能见度变化特征及其影响因素分析   总被引:9,自引:3,他引:6       下载免费PDF全文
为研究重庆市区大气能见度变化特征,对2000~2005年的重庆能见度观测资料进行了统计分析。结果表明:市区能见度以差和较差为主,能见度的季节变化、日变化特征明显,且近年来日平均能见度有所下降。能见度与同期的地面气象条件、主要空气污染物的相关分析结果表明,在气象条件中,相对湿度和风速对能见度的影响最为明显,各季能见度均与相对湿度呈显著负相关,与地面风速呈正相关;在污染物因子中,PM10是能见度下降的最主要原因,且不同季节PM10对能见度的影响程度不同,其中以冬、夏季影响较强。  相似文献   

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