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1.
为研究云贵高原城市遵义新冠期间大气污染物变化特征,利用2015—2020年遵义市空气质量监测数据、地面气象观测资料,分析新冠肺炎疫情防控期间遵义市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应。结果表明:疫情防控导致遵义市PM2.5、PM10和NO2质量浓度明显下降,但O3质量浓度小幅增加;PM2.5和NO2对人为减排的响应更敏感;防控期内遵义市气象条件比较有利于污染物的清除,防控减排措施导致PM2.5质量浓度下降25.34%。在疫情防控的背景下,O3浓度较2015—2019年明显偏高,PM2.5显著下降,这与疫情防控期间人员车辆外出明显减少有关,导致夜间滴定消耗O3的气体减少。减排措施对防控期间颗粒物污染浓度有明显的削弱作用。  相似文献   

2.
本文采用RBLM-chem模式,利用杭州市高分辨率城市建筑等资料,定量分析城市动力效应、热力效应以及城市植被、人为热对SO2、NO2、O3、PM2.5等主要污染物浓度的影响。结果表明,城市化过程使得大部分城区温度上升约1℃,相对湿度下降约6%,风速下降约0.8 m·s-1,湍流动能增强约0.03 m2·s-2。城市动力效应主要通过降低城市风速,使得城区污染物浓度升高,SO2浓度有近5 μg·m-3的上升,PM2.5、O3浓度也有近15 μg·m-3的上升。城市热力效应主要通过热岛环流使城区污染物向上输送,令地面污染物浓度降低,在城市大部分区域PM2.5都有大约10 μg·m-3的浓度下降。城市动力效应大于热力效应,城市的总体作用是使污染物浓度升高。城市下垫面使污染物浓度上升的另外一个机制是代替了自然有植被的下垫面,使污染物干沉降速度下降,但这一作用小于动力学效应。另一方面,人为热对城市主要污染物浓度都起着减小的作用,其中SO2、NO2、O3、PM2.5浓度降幅分别在2.5、3.0、6.0、10.0 μg·m-3左右。城市植被可以显著增加污染物干沉降速度,使主要污染物SO2、NO2、O3和PM2.5的干沉降速度分别上升0.1、0.1、0.03、0.06 m·s-1左右,相应地使上述污染物浓度分别下降2.5、6.0、4.0、6.0 μg·m-3左右。  相似文献   

3.
对2002年1月1日-2002年12月31日日照市环境监测中心提供的PM10(可吸入颗粒物)日平均浓度资料和对应时段的日照市地面气象资料做了深入的分析,揭示了污染物PM10变化特征及其随气象要素的变化规律。同时分析了主要污染物PM10与地面风速、风向间的相关关系,发现日照市大于等于3级的PM10污染日均出现在1-4月,地面风速对污染物PM10浓度有一定影响,当地面风速超过5m/s时,3级及以上污染日很少出现,当地面风速超过6.5m/s时,随着风速的提高,污染物浓度呈下降趋势。污染物浓度呈明显的季节变化,冬、春季节明显高于夏、秋季节。  相似文献   

4.
2013年1月持续性霾天气中影响污染程度的气象条件分析   总被引:6,自引:3,他引:3  
利用南京本站气象观测记录、环保局监测数据以及NCEP/NCAR再分析资料,分析2013年1月持续性污染天气过程的大气环流背景,并结合南京地区探空资料、风廓线雷达资料以及激光雷达资料,分析这次持续性污染过程中空气质量属良好、轻度污染、中度污染、重度污染典型个例的大气垂直特征和边界层内气象条件的差异。得到如下结论:2013年1月份北方冷空气活动较弱,南京地区大气层结稳定,近地层风速小,污染物气象扩散条件差。加之近地层以弱偏东风为主,水汽较多,有利于污染物颗粒直径增大。大气垂直结构以及边界层内水平风速均对大气污染程度起到一定影响。AQI与逆温层高度存在显著负相关关系;大气污染时,1000 m以下出现逆温结构,且逆温层越低、越厚,污染程度越大;重度污染时,近地层出现贴地逆温层,厚度为700m左右。逆温层高度下降,PM10颗粒物高浓度区高度也明显下降,近地层污染物浓度对垂直方向上污染物浓度正响应的高度降低。在空气质量良好时, 150~1500m存在风速大值区,且风无空,湍流作用明显,有利于污染物和周围的洁净空气相混合而得到稀释,加速污染物的垂直扩散进程。当中度污染日和典型重度污染日时,150~1500 m之间并不存在大风速区。此外, PM10的300μg·m-3高浓度垂直高度延伸至300 m附近时,近地层PM2.5明显上升至100μg·m-3以上,高浓度区数值越大,近地层PM2.5越大。  相似文献   

5.
基于国家生态环境部发布的环境空气质量监测数据等资料,采取调查研究与量化分析相结合的方法,对关中地区西安、渭南、咸阳、铜川、宝鸡5市空气质量的总体特征和空间差异进行研究.结果表明:颗粒污染物普遍严重超标,其中PM2.5和PM10分别超标91%和77%;空气污染具有明显的季节性,冬季的首要污染物是PM2.5和PM10,夏季的主要污染物是O3;关中空气污染受地形、气象条件和工业排放、采暖、施工、道路扬尘、汽车尾气等人类活动综合影响,大气污染具有相似性,同时表现出一定的差异性.  相似文献   

6.
为了研究海南省三亚地区冬春季大气污染状况,于2011年12月—2013年4月的冬春季节在三亚鹿回头村(监测点位于三亚市郊,三面临海,周围没有工业污染源)开展了大气主要污染物(NOx、O3、PM2.5)的连续监测,利用观测数据对三亚地区冬春季大气污染变化特征进行分析.结果表明:三亚地区大气污染物浓度均低于国家一级标准的浓度值,NO、NO2、NOx、O3、PM2.5质量浓度的日平均值(平均值±标准差)分别为(2.1±2.2)、(5.2±3.4)、(7.3±3.8)、(59.8±28.4)和(17.5±14.3)μg·m-3.在污染物的日变化方面,NOx、PM2.5呈现典型的双峰型,其峰值分别出现在08:00和17:00,峰谷在13:00;O3的日变化为单峰型,峰值出现在13:00.通过后向轨迹分析发现,三亚地区大气污染物受局地源排放和外源输送的共同影响,来自陆地的气流易造成污染物的积累,而来自海上的气流则有利于污染物的清除.  相似文献   

7.
采用盱眙县环境监测站 2014年1—12月PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3逐日质量浓度资料及盱眙国家基本气象站同期气象资料,分析不同气象条件下盱眙县空气质量变化.结果表明:盱眙县主要污染物是PM2.5、PM10,污染较轻的是SO2、NO2、O3;盱眙县空气质量变化趋势为春冬季污染严重,夏秋季污染较轻.气象条件中的降水因子对改善空气质量、清除颗粒物具有明显作用;当温度在0 ℃以下或30 ℃以上时空气质量相对较好,0~20 ℃时空气污染情况较为严重;偏东风时大气环境质量较差,偏北风时大气环境质量较好.  相似文献   

8.
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   

9.
武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH<40%),能见度迅速降低的关键因素是PM2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH<90%湿度区段下相关性最强。PM2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM2.5浓度阈值为70 μg/m3,湿情景下该阈值为18—55 μg/m3。当PM2.5质量浓度低于约40 μg/m3时,继续降低PM2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。  相似文献   

10.
南京北郊2011年春季气溶胶粒子的散射特征   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
利用南京北郊2011年春季积分浊度仪的观测资料,结合PM2.5质量浓度、能见度和常规气象资料,分析了南京北郊春季气溶胶散射系数的变化特征、散射系数与PM2.5质量浓度和能见度的关系。结果表明,观测期间气溶胶散射系数平均值为311.5±173.3 Mm-1,小时平均值出现频率最高的区间为100~200 Mm-1;散射系数的日变化特征明显,总体为早晚大,中午及午后小。散射系数与PM2.5质量浓度的变化趋势基本一致,但与能见度呈负相关关系。霾天气期间散射系数日平均值为700.5±341.4 Mm-1,最高值达到近1 900 Mm-1;结合地面观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和后向轨迹模式分析显示,霾期间气块主要来自南京南部和东南方向。  相似文献   

11.
淮安一次雾霾过程的污染物变化特征及来源分析   总被引:4,自引:3,他引:1  
2012年6月9-11日淮安及周边地区出现了一次严重雾霾天气,PM2.5、NOx、CO、SO2等大气污染物浓度急剧升高.本文综合利用地面空气污染监测资料、气象观测资料,分析了该次雾霾过程中污染物的变化特征和影响因素,并对污染物的来源进行了探讨.结果发现:在这次连续雾霾过程中,SO2的质量浓度都在0.049 mg/m3以下;NOx、PM2.5、CO的质量浓度与能见度呈反相关,并在整个雾霾过程中出现两个峰值,均出现在能见度低于1 000m的雾过程中;在雾霾天气过程中,中低层一直维持一个逆温层结,其中四个时次中逆温层底在975 hPa,逆温层顶在925 hPa附近,这种稳定的大气垂直结构不利于大气湍流、水汽的垂直交换以及污染物的垂直扩散,为雾霾的长时间维持创造了良好的热力条件.整个雾霾过程中,近地层始终维持偏东风向,能见度在风速下降的时候随之下降,在风速增大的时候随之增大.应用轨迹模式分析表明,有利的天气条件和大面积秸秆燃烧的结合是造成这次淮河下游连续雾霾过程发生的主要原因.  相似文献   

12.
基于2016年11月24日—12月23日南京市草场门站、鼓楼站和仙林站的强化试验观测资料,分析了城市和郊区主要大气污染物的时空变化特征及其与气象要素的相互关系。研究发现:观测期间南京PM2.5、PM10、NO2、O3、CO、SO2月均质量浓度分别为52.84~84.34 μg·m-3、88.36~120.34 μg·m-3、49.98~51.66 μg·m-3、24.85~50.57 μg·m-3、0.99~1.2 mg·m-3和22.1~26.48 μg·m-3;近地面,城市大气污染物质量浓度高于郊区,其中城市O3比郊区高61.0%;在城市地区,除NO2和CO外,鼓楼站大气污染物质量浓度高于草场门站,其中鼓楼站PM2.5比草场门站高42.7%;PM2.5小时质量浓度最大为210.93 μg·m-3,重污染过程出现时风速较低、温度较高,郊区PM10、PM2.5、NO2质量浓度呈现高值时的最频风向为南风,O3和SO2质量浓度呈现高值时的最频风向分别为西风和西南风,所以郊区大气污染受城市输送影响。利用HYSPLIT模式研究发现12月4—8日和16—20日的污染气团分别来自西部和北方地区,聚类分析发现12月影响南京市的污染气团45%来自西部地区且移动速度较快,55%来自北方地区且移动速度较慢。由此可见,南京市冬季出现的大气污染,其形成不仅与本地排放和局地气象条件有关,而且西部和北方地区的远距离输送也会造成影响。  相似文献   

13.
京津冀位于华北平原腹地,面临着严重的空气污染问题,尤其是河北省的重点工业城市唐山,长期位于全国空气质量最差的前十名。为改善空气质量,过去的十多年间我国颁布实施了多项污染防治计划,但唐山的PM2.5和夏季O3浓度仍超国家标准。为此,使用WRF(Weather Research and Forecasting Model)-CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模型量化了唐山市2020年PM2.5和O3浓度的行业贡献并分析其协同控制可行性。工业源对唐山市PM2.5浓度贡献最大,约占45%,其次是居民源约占16%。冬季能源、居民源和农业源占比为全年最高,分别达17%、19%和11%。O3浓度的背景值约占一半以上,4月占比最高。在非背景值中,唐山O3浓度最大来源为工业源,约占53%,其次是交通源,约占22%。生物源、交通源和能源行业的贡献在7月有所上升,分别约10%、27%和20%。不同污染情景下对唐山市PM2.5和O3的来源比较发现,工业和能源是其最重要的共同来源。  相似文献   

14.
利用气象观测资料、南昌市PM2.5资料并结合HYSPLIT轨迹模型,对2013年12月4—10日江西省中北部地区一次典型、持续性灰霾天气过程进行了分析,综合讨论了灰霾天气发生过程中的天气形势、风速、能见度、低层相对湿度、层结稳定度等气象要素和物理量特征,分析了PM2.5浓度等环境要素的变化特征以及导致此次灰霾天气的污染源。结果表明:1)此次灰霾天气过程的500 h Pa高度层平均环流形势为"两槽一脊"型,江西省受西北偏西气流控制;弱冷空气、静稳天气是灰霾天气得以形成和发展的主要天气背景场。2)较小的近地面风速和较大的相对湿度以及中低层逆温层的存在均是此次灰霾形成和维持的重要条件,且此次灰霾天气过程中能见度分别与近地面风速和相对湿度、PM2.5浓度呈正、反相位关系,湿度升高、污染物浓度较高、风速较低的气象条件容易形成低能见度。3)灰霾天气气溶胶颗粒物浓度的升高可能是由本地污染源和甘肃省、内蒙古自治区一带以及四川省东南部污染源共同造成的;前期整体出现在2 km以下,随着时间的推移,浓度升高。  相似文献   

15.
北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析   总被引:11,自引:1,他引:10  
利用北京地区高时间分辨率观测资料对2009年11月3—8日一次持续性雾霾天气过程中的气象因素和气溶胶演变特征进行了分析。结果表明,该次雾霾过程具有明显的阶段性特征,前期以霾为主,中期发展为雾霾交替,后期随着相对湿度减小再次转换为霾并最终消散。边界层逆温是低能见度过程形成的必要条件,但并不最终决定雾霾低能见度强度。相对湿度和PM2.5浓度是决定能见度大小的两个关键影响因子,对能见度的影响体现出阶段性特征。大部分时段PM2.5浓度是影响能见度的主要因子,当能见度小于1 km时,能见度变化更多受相对湿度影响。不同的情景计算表明,控制PM2.5浓度对于改善本次过程的能见度有重要作用。  相似文献   

16.
2002年11月30至12月4日,北京持续4天大雾天气,空气污染物在持续的稳定层结条件下,空气质量连续3天达5级以上。文中分析了大雾天气各主要污染物的变化特征,以及此次过程中天气形势的特点及演变,并对造成大雾日空气污染天气的物理量分布特征进行分析。结果表明:高空WNW气流、稳定性持续增加、逆温层结持续存在、低空风速较小、相对湿度大,导致局地污染物不能及时随大气扩散;1000~700hPa有弱的上升气流形成和维持,与500hPa高空下沉气流之间在低空的某层高度上形成稳定层结(逆温层),导致大雾及重污染的形成;850hPa为暖区,850~500hPa为冷平流,有利于大雾的形成和加重。  相似文献   

17.
该文利用空气质量、污染物资料、NCEP(1°×1°)再分析资料及常规气象资料,分析2017年10月25日—11月3日防城港市一次持续性空气污染过程的污染物特征和气象条件。结果表明:此次空气污染过程首要污染物为臭氧,臭氧浓度存在日变化;气温与臭氧浓度变化存在显著正相关,相对湿度与臭氧浓度变化存在显著负相关;午后太阳辐射增强、湿度降低、无降水等气象条件有利于臭氧浓度的增加;500 hPa环流平直、地面为弱的高压脊、地面风速小、天气晴好少云、低层存在逆温层是本次持续性空气污染过程维持的有利气象条件。  相似文献   

18.
为了全面分析浙江省不同区域能见度变化基本特征及影响机理,基于杭州、宁波、温州3个国家基本气象站2013-2014年逐时能见度观测资料,比较分析了3市能见度变化的基本特征。发现3市不同等级能见度出现频率基本一致,随着能见度等级的提高,出现频率逐渐降低;从能见度的日变化来看,07时(北京时)前后最低,之后缓慢上升,14-15时达到最高,随后逐渐下降;全年有两个能见度较低时段,分别出现在12月-次年2月和5-6月;总体而言,宁波能见度最优,杭州和温州大体相当。功率谱分析结果表明,3市能见度均有显著的日周期,高频波段呈现出多个显著谱峰,低频波段存在若干显著谱峰。进一步开展机理分析,发现相对湿度和PM2.5浓度是调制大气能见度的关键因子,相对湿度增大、PM2.5浓度升高导致能见度降低。在同一相对湿度等级下,初始阶段能见度随PM2.5浓度的升高迅速降低,到达“拐点”之后降低速率趋于缓慢。在同一PM2.5浓度水平下,相对湿度越大,能见度越低,说明水汽对能见度也有重要影响。基于相对湿度和PM2.5浓度两个因子,采用非线性拟合方案构建了大气能见度定量统计模型,总体而言模型拟合效果较好。最后针对研究中存在的不足和未来值得进一步发掘的科学问题进行了讨论。  相似文献   

19.
大气污染物排放清单是空气质量模拟和空气污染治理的重要依据.本研究比较分析了两套覆盖江苏省的2017年大气污染物排放清单,即分别由上海市环境科学研究院、江苏省环境科学研究院编制的"长三角清单"和"江苏省清单",并结合区域空气质量模型CMAQ评估不同清单对长三角地区2017年1、4、7、10月的空气质量模拟的影响.清单比较结果表明,除二氧化硫(SO2)以外,江苏省清单估算的各污染物排放量较长三角清单低.通过与观测数据比较,发现两套清单对SO2、氮氧化物(NOx)、臭氧(O3)和细颗粒物(PM2.5)的模型模拟性能均较好.江苏省清单与长三角清单两者的模拟结果空间分布接近,其中江苏省清单模拟的PM2.5和O3在长三角多数地区略低于长三角清单的模拟结果(1月O3除外).江苏省清单与长三角清单均能够用于空气质量模式模拟,可为江苏地区的细颗粒物和光化学烟雾污染的控制策略制定提供参考.  相似文献   

20.
北京秋季一次典型大气污染过程多站点分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
多站点多种大气污染物的同步在线观测对深入剖析大气污染的成因和演变机制有重要意义。以龙潭湖、北京325 m塔、双清路和阳坊4监测站点实时NOx、SO2、O3、PM2.5和PM10浓度观测数据为基础,介绍了北京地区2010年10月3~11日发生的一次典型污染过程。不同污染物在污染过程中变化特征不一致,表现为NOx、SO2、O3浓度有明显日变化,而PM浓度升高后一直维持在高值,日变化幅度很小。通过分析不同站点、相同污染物之间的相关性和变异系数发现,4站点间一次污染物NO和SO2空间浓度差别大,变异系数分别为77%和70%,相关系数低于0.44;而二次污染物NO2、PM2.5、O3空间浓度差别较小,变异系数分别为34%、36%和29%,相关系数均超过0.54。结合中尺度气象模式研究发现,该污染过程中,850 hPa高空持续的西南暖平流造成华北地区显著平流逆温,与近地层辐射逆温共同作用,使北京地区混合层高度维持在1200 m以下。低混合层高度和低风速限制了大气垂直和水平扩散,造成北京地区近地层污染物累积,形成重度污染。  相似文献   

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