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浙江省空气质量与大气自净能力的特征分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用最新的高时空分辨率ERA-Interim探空和地面资料,计算分析了1979—2015年浙江省大气输送和自净能力的时空分布变化特征,结合环保局空气质量监测数据探讨了浙江省空气质量与大气自净能力的关系,结果表明:大气自净能力在春、夏季表现出沿海地区小,内陆地区大的分布;到了秋、冬季,沿海地区大气自净能力增大,内陆地区则减小;研究时段内全省平均大气自净能力有增大趋势。表征低层输送能力的10 m风速在秋、冬季最大,夏季最小,随时间略有减小,这是浙江省空气污染加剧的可能原因之一;10 m风速的分布基本呈从东部沿海地区往西部山区逐渐减小的变化趋势,秋、冬季风速略大,以偏北风为主。浙江省大部分地区冬季大气自净能力最差,盛行的偏北风又容易将北方污染物带下来,因此冬季是浙江省最易发生空气污染的时段。当风速较小,风向转为偏西北风时,污染物从北方输入并且积累,最易出现较严重的污染天气。中度及以上的空气污染主要发生在杭嘉湖、宁波、绍兴、金华这些经济发达的地区,沿海地区的舟山、温州、台州由于大气输送条件好发生站次很少。丽水和衢州山区海拔高,加之本地工业经济发展较弱,空气污染发生的频次较少。 相似文献
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利用2016年宁波逐时气象观测资料、大气成分监测资料及气溶胶激光雷达资料,对宁波地区霾日进行判定,并对不同天气状况下气溶胶垂直分布特征进行分析。结果表明:2016年宁波地区霾日共70天,轻微霾最多为54天。气象要素和颗粒物浓度在霾日和非霾日都有明显日变化特征,除风速以外,能见度、PM2.5和PM10在霾日和非霾日有非常显著的差异。霾日和非霾日均在高度为0.00.5km时,气溶胶消光系数最大,贡献率分别为53.3%和40.5%。不同季节气溶胶消光系数变化范围有明显差异,消光系数在霾日秋季的>冬季的>春季的;非霾日冬季的>秋季的>春季的>夏季的。秋冬季多冷空气活动,多污染物输送造成霾日消光系数明显高于非霾日的,秋季两者消光系数峰值差异达0.47km^-1。夜间到早晨由于扩散条件不利,容易有污染物的积累增长。春季轻微霾在02时前后消光系数最大,可达2.9km^-1;轻度霾08时在1.4km处的最大,可达2.8km^-1。秋季轻微霾在0.5km以下,02时、08时有消光系数峰值区,最大可达1.0~1.2km^-1。冬季多静稳天气,扩散条件较差,气溶胶消光系数日变化规律不明显,随着霾程度的加重,消光系数波动幅度增大,无霾或轻微霾时消光系数为0.0~1.0km^-1,轻度和中度霾时,消光系数峰值从1.2km^-1增大到2.2km^-1。 相似文献
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《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
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采用江苏省淮安市地面5个监测站2013年1月1日2015年12月31日PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区大气污染季节变化特征及其与气象条件的关系;采用MODIS的光学厚度AOD (Aerosol Optical Depth)资料和火点资料分析了2013年12月发生在淮安的一次持续性大气污染事件。研究结果表明,淮安空气质量AQI指数(Air Quality Index)在春冬季较高,夏秋季较低,污染天气发生在春冬季的概率为23.6%,夏秋季的概率为13.3%。淮安地区的首要大气污染物为颗粒物污染,其中PM10、PM2.5占比分别达到25.2%、48.9%,PM10中PM2.5比率年平均为61.0%,臭氧是第2大污染物,占比为25.8%。表征大气柱气溶胶浓度的AOD的季节变化与地面颗粒物浓度截然不同,颗粒物浓度 1月和12月出现极高值,而这两个月AOD月平均值却在一年中达到极低值,AOD最高值出现在7月。另外,AQI与降水、气温、风速、相对湿度呈负相关关系,但相关程度较弱。 相似文献
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选用2007年1月8—30日期间8个无云天的激光雷达资料进行分析。基于Fernald方法反演得到气溶胶消光系数廓线,结合无线电探空资料分析了边界层内气溶胶时空分布,并将反演的激光雷达最低观测高度处(180 m)的气溶胶消光系数与地面PM10、能见度资料进行对比分析。结果表明：冬季大连市区气溶胶主要分布在2 km以下区域,早晨和夜间在0.5 km以下区域经常存在一个气溶胶层;气溶胶消光系数廓线与探空资料较吻合;反演激光雷达最低观测高度处(180 m)的气溶胶消光系数与地面的PM10浓度呈正相关,与能见度呈负相关,相关性较好。 相似文献
6.
利用2006年12月辽宁14个城市的大气环境现状监测资料和沈阳、鞍山、抚顺、本溪4城市可吸收入颗粒物(PM10,PM2.5和PM1)的监测资料,对辽宁冬季各城市的空气质量分布状况进行了综合研究。结果表明:辽宁14个城市的冬季空气质量分布状况为优、良和轻微污染3个等级,其中铁岭、营口和辽阳的空气质量有28 d为良及以上等级;空气质量级别为轻微污染日数最多的城市是本溪,共计12 d;其次是葫芦岛、沈阳、鞍山、抚顺、盘锦、阜新,共计7—10 d。各城市的首要污染物是PM10。由于冬季燃煤量的增加,沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市PM2.5日平均浓度值的超标率为77.4%—90.3%。 相似文献
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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
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文雯 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2019,13(1):21-28
为了分析空气质量状况及其与大气水汽的关系,基于四川盆地西部的成都市近年来污染天气频发的现状,利用2015年成都市环境监测中心提供的环境空气质量指数资料和温江国家基准气候站提供的大气水汽探空资料,首先分析了成都空气质量变化特征,进一步结合成都L波段探空水汽数据,初步研究了成都空气质量与大气水汽的关系。结果表明：2015年成都单日空气质量指数（AQI）最高值为309,达到严重污染级别;AQI年分布特征是冬季最高,夏季最低;首要污染物最多的是PM2.5。春、夏季,大气可降水量（PWV）与臭氧质量浓度在5—8月呈显著负相关;秋、冬季,PWV与PM2.5及PM10质量浓度在1月、10—11月呈显著正相关,其中水汽对PM2.5浓度影响较大的时段出现在1月和10月。 相似文献
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通过分析山东省近6a来大气中污染物的浓度变化,发现影响山东省空气质量的主要污染物是颗粒物（PM2.5和PM10）,山东省PM2.5年平均浓度均超过国家规定的轻污染标准10%以上,PM10年平均浓度基本接近轻污染标准值,其余四种污染物（SO2、CO、O3和NO2）浓度均低于轻污染规定标准,因此山东省大气污染治理的重点是减少颗粒物。分析污染物浓度时间变化发现：11—1月山东大气污染最严重,6—9月污染较轻;济南周四污染相对最轻,周六到周一污染较重;每日15—17时是空气质量最好的时段。分析污染物浓度空间分布发现：O3浓度半岛地区较其他地区高;SO2浓度鲁中地区较高;CO浓度鲁西北和鲁中较高;NO2、PM10和PM2.5浓度分布基本一致,除半岛地区外,其他地区均维持较高污染物浓度。 相似文献
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为了深入研究曹妃甸工业区的建立和大型工业企业的迁入对京津冀地区空气质量的影响,利用嵌套网格空气质量预报模式系统NAQPMS(Nested Air Quality Prediction Modeling System)研究该工业区和周边地区在2016年秋、冬季空气质量状况,并对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)来源与区域输送进行分析。结果表明:模式能很好地再现气象要素和污染物浓度分布特征;曹妃甸地区本地排放在1月和10月的月均贡献分别为17.8%和25.8%。当空气质量为优良时,曹妃甸地区PM2.5主要受短距离周边传输影响,唐山和天津贡献率之和达23%～53%;当空气出现轻度及以上污染时,曹妃甸地区PM2.5浓度主要受到长距离输送的影响,河北中南部和山东地区贡献之和达40%～50%。曹妃甸工业园区排放对周边地区PM2.5浓度贡献相对较小,对唐山和天津地区贡献为3%～7%,对京津冀地区其他城市PM2.5浓度贡献可忽略不计。空气质量转差时,曹妃甸、北京和天津地区PM2.5中一次排放占比相较于空气质量优良时明显下降,二次生成的无机盐类和二次有机气溶胶贡献率增加;曹妃甸地区10月二次生成硫酸盐贡献率较1月明显增加,月均贡献率为22%。因此,在致力于削减京津冀地区PM2.5一次排放的同时,对SO2、NOx等进行控制,能有效改善该地区空气质量。 相似文献
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根据海南省环境科学研究院提供的海口站2013—2016年逐日空气污染数据,统计分析了海口市空气质量状况。综合应用高低空环流场、AQI指数结合MODIS卫星蓝光气溶胶厚度图,采用HYSPLIT轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法和浓度权重轨迹分析方法,重点分析了2013年12月海口空气污染的的主要输送路径,并探讨了首要污染物PM2.5和O3的潜在源区。结果表明：冬夏季风风向转换是海口发生空气污染的最主要气象原因,且首要污染物为PM2.5,其次是PM10和O3;海口市空气质量达标率在97.1%,总体较好,AQI指数呈逐年下降趋势;值得关注的是,O3呈逐年稳定上升趋势。大气污染物浓度受污染物排放和环流场共同影响,海口污染日对应的地面天气形势主要有3种类型,冷高压、变暖高压脊和台风外围下沉气流。此次污染过程中污染源是来自北方地区污染物长距离输送影响的结果。污染物个例分析中,首要污染物PM2.5潜在源区主要集中在湖南和江西的交界处、广东沿海地区、广西北部、江西和福建的交界处以及浙江中部地区,这些潜在源区气团沿着轨迹1、2和4通过长距离输送到海口。海口O3质量浓度贡献较大的区域主要集中在湖南和江西的交界处、粤西一带,主要沿着轨迹2将内陆地区的污染源输送到海口。 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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基于经验公式分析了天津市2013-2017年大气自净能力,以及PM2.5和PM10质量浓度的时空分布特征,并探讨了大气自净能力与大气颗粒物PM2.5质量浓度的关系,以期更好的理解大气环境对污染物浓度变化的影响。结果表明：时间变化上,天津市大气自净能力在午后13-14时最大,夜间最低,一年之中在采暖季（10月至翌年3月）要小于非采暖季,与之相反,天津市PM2.5和PM10质量浓度在采暖季均高于非采暖季。2017年相对于2013年,大气自净能力增加了5%,而PM2.5质量浓度下降了34%,PM10质量浓度则减少了47%。空间分布上,大气自净能力各季节均表现为沿海高于内陆,城区低于郊区的分布,天津市的PM2.5和PM10质量浓度的高值也主要集中在中南部地区,尤其是城区。大气自净能力与颗粒物浓度的分布在空间分布上有着一定的对应关系。分析表明,天津市大气自净能力日均值与PM2.5质量浓度日均值呈负相关,两者的相关系数为-0.34,在采暖季,相关系数有所提高。通过大气自净能力与PM2.5质量浓度变化的分析可知,重污染事件大多数发生在低大气自净能力时。 相似文献
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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PM2.5和PM10年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM2.5年平均质量浓度下降的更快,PM2.5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PM2.5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≤PM2.5 < 300 μg·m-3）和严重污染级别（PM2.5>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≤PM2.5 < 200 μg·m-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m-3≤PM2.5 < 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
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利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM2.5浓度最高,3月、11月PM2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM2.5平均浓度最高,达到134 μg·m-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM2.5浓度高于非采暖期的PM2.5浓度;克拉玛依PM2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM2.5浓度呈显著负相关。 相似文献
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大气混合层高度是影响大气扩散的主要因子之一,其对空气质量评估与污染物的存储量及分布起着重要作用。利用2014年4月至2018年3月珠三角地区香港（沿海站点）和清远（内陆站点）气象探空数据,采用干绝热曲线法估算代表大气垂直方向上大气混合能力的最大混合层高度,探讨沿海与内陆地区混合层高度的差异性,并将最大混合层高度估算值与地面观测的污染物浓度进行相关性分析。结果表明：珠三角沿海与内陆地区的混合层变化具有典型局地特征,沿海日最大混合层高度普遍低于内陆,两地平均高度分别为982 m和1198 m。区域混合层高度的空间差异性由多方面原因造成,其中温度日较差起到关键作用。由于海洋水体的气温调节作用,沿海地区温度日较差较小,因此混合层发展相对较低。珠三角地区各污染物浓度与混合层高度的相关性有较大差异,其中以CO为代表的一次污染物与混合层高度间呈显著负相关,以O3为代表的二次污染物与混合层高度间则呈显著正相关,而颗粒物作为多源性污染物（既有一次排放,又有二次生成）,其与混合层高度之间的相关性较弱。 相似文献
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利用2016年12月至2017年5月海南省3个地级市（三沙市永兴岛、三亚、海口）监测的PM2.5、PM10数据,对比分析其污染特征。结果表明：相较于海口、三亚,永兴岛空气质量最好,细粒子污染程度最轻且PM2.5、PM10质量浓度日变化最平稳,其主要原因是人类生产活动对空气质量的影响不大。进一步通过分析3个站点的PM2.5质量浓度与近地面气象要素（相对湿度、月总降水量、能见度）发现,永兴岛PM2.5质量浓度与能见度整体呈负相关,永兴岛在不同风速、风向上的PM2.5质量浓度最小,三亚次之,海口最大。永兴岛PM2.5的大值区主要出现在东北风向上,其他方向上的气流则相对比较清洁,且在静风或者微风条件下,永兴岛的初始PM2.5质量浓度比较低。通过每天逐6 h的72 h后向轨迹分析发现,冬季、夏季风影响期间,永兴岛分别受来源于西太平洋、南海的海洋性气流影响,这与永兴岛的空气质量有直接关系。 相似文献
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基于上海地区2012—2016年逐日PM2.5、PM10、CO、O3、SO2、NO2的分指数（individual air quality index,IAQI）数据以及同期气象要素（风速、降水量、气温、相对湿度、总云量、低云量）、逆温数据和高空大气环流数据,分析了上海地区空气质量指数的时间变化特征和气候要素对空气质量的影响,并选取PM2.5和O3污染天气过程及其邻近的非污染天气过程,对比分析高空大气环流形势的差异。结果表明：上海地区出现PM2.5、PM10和NO2污染天气在冬季最多,分别为31.4 d、10.0 d和14.8 d,而O3污染天气在夏季最多（18.8 d）。风速和低云量是影响PM2.5污染的重要气象因素,最大相关系数分别为-0.313和-0.261,O3污染则与气温和日照时数密切相关,最大相关系数分别为0.449和0.363,PM2.5、O3污染的发生也与前一日以及当日出现逆等温天气存在较好的相关性。在PM2.5污染天气过程,上海位于槽后高压前部,850 hPa有较强西北风,而非PM2.5污染天气过程中上海位于高压后部,低层850 hPa为东南风。在O3污染天气和非污染天气过程,中国东部长波射出辐射（Outgoing Longwave Radiation,OLR）分别为正、负距平,副热带高压控制下上海晴热少云,易引起O3污染,反之上海上空云系多,不容易出现污染。 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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利用2013~2017年贵阳市10个国控空气质量监测站点PM2.5逐时监测数据,分析了贵阳市大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:(1)贵阳市PM2.5年均浓度为36.14 ug·m-3,基本处于国家空气质量二级标准范围内,污染程度较轻;(2)贵阳市PM2.5浓度冬季浓度为一年中最高,最高值出现在12月,夏季浓度最低,最小值出现在7月;(3)气象要素对PM2.5浓度的影响是显著的,尤其是在分季节的情况下,气象要素对PM2.5的影响差异较大。PM2.5浓度与太阳辐射、日照时数、气压呈显著正相关,与降水、相对湿度、风速、气温呈显著负相关。太阳辐射夏季对PM2.5影响最大,日照时数春季对PM2.5的影响最大,气温在夏、秋季与PM2.5浓度呈显著负相关。春季降水对PM2.5的相关性更为显著,风速对夏、冬季与PM2.5浓度具有显著负相关性。 相似文献