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相似文献
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1.
针对2020年1月5—17日乌鲁木齐出现的重污染天气,利用乌鲁木齐的探空站资料和地面常规气象数据计算了最大混合层高度、平均风速、逆温特性、边界层通风量、能见度、相对湿度等,对最大混合层高度、能见度、相对湿度与PM2.5质量浓度进行了相关性分析,并利用Hysplit后向气团轨迹模式分析污染形成源。结果表明:此次重污染天气过程大气层结较为稳定,主要表现为逆温层厚(平均577 m)、逆温强度大(平均1.7℃/100 m)、最大混合层高度低(平均400 m);边界层通风量对局地空气质量影响显著;PM2.5质量浓度与相对湿度呈弱的正相关,与能见度呈指数相关;Hysplit后向气团轨迹模式分析得出此次污染过程以局地排放为主要形成源。  相似文献   

2.
基于2018年1月~2020年12月中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)资料,利用罗氏法计算四川省大气混合层高度,分析其时空分布特征,并结合大气环境空气质量监测数据,讨论大气混合层高度变化与空气质量的关系。结果表明:四川省大气混合层高度呈西高东低分布特征。盆地与攀西地区、川西高原大气混合层高度季节变化有显著性差异,盆地春季最高,秋季最低;川西高原和攀西地区秋季最高,夏季最低。四川省各地区大气混合层高度月、日变化趋势基本一致。四川省大气混合层高度与O3质量浓度呈显著正相关关系,与PM2.5质量浓度呈显著负相关关系。   相似文献   

3.
探究京津冀及周边地区大气细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)短期暴露对人群因病就诊的急性影响及其季节性差异,为区域性大气污染的协同治理提供流行病学证据。收集2013年1月1日—2018年12月31日京津冀及周边地区共14个城市100家医院门诊的日就诊量,以及大气PM2.5和O3日均浓度和气象因子数据,基于时间序列研究设计,采用二阶段统计分析策略(广义相加模型联合meta分析),在控制气象因子和时间趋势等混杂因素的基础上构建双污染物模型,分析大气PM2.5和O3短期暴露对人群因病就诊的影响。研究期间,大气PM2.5和O3日均浓度平均分别为 72.2±56.8 μg/m3和 58.2±36.9 μg/m3,医院门诊就诊量达6257万人 · 次。双污染物模型结果显示,移动平均滞后0—1 d的PM2.5和O3暴露浓度每升高10 μg/m3,医院门诊就诊量分别增加0.25%(95%置信区间(95%CI):0.20%—0.29%)和0.15%(95%CI:0.07%—0.22%);拟合季节分层模型发现,冷季PM2.5暴露对门诊就诊量的急性影响较强,而O3相关效应则呈现出暖季较强的特征。京津冀及周边地区大气PM2.5和O3短期暴露均增大人群因病就诊的风险,提示应采取积极措施协同治理大气PM2.5和O3复合污染,同时重视污染物冷、暖季风险的差异。   相似文献   

4.
利用潮州市区2014—2020年空气质量逐小时质量浓度数据,分析了PM2.5、O3质量浓度及复合污染的年、月、日变化特征,结合相应时段潮州国家站气象资料,分析PM2.5-O3与气象条件的关系。结果表明:2014—2020年潮州市区年平均ρ(PM2.5)、ρ(O3-8 h)及复合污染出现日数均呈波动下降趋势,月平均ρ(PM2.5)最高出现在3月,月平均ρ(O3-8 h)最高出现在10月,两种污染物最低均出现在6月。复合污染出现较多的是10月至次年4月。PM2.5、O3污染具有一定相互作用,当其中一种污染物质量浓度较高时另一种污染物的质量浓度相应较高,同时污染物质量浓度的日较差也会相应增大;污染物峰谷值出现时间表现为空气污染较严重时,O3峰值出现时间在16:00,PM2.5峰值出现在19:00。PM2.5-O...  相似文献   

5.
PM2.5污染仍然是湖北省冬季大气污染的首要污染类型,且具有明显区域传输特征,重污染过程的空气污染气象条件有别于华北地区,值得关注。采用WRF/Chem不同排放情景下的模拟结果,并结合观测分析,研究了2015年12月—2016年1月湖北省PM2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征,从大尺度输送条件和局地边界层动力作用分析了外来污染物水平传输、悬浮聚集和向下传输的过程,并解释了该地区观测到的午后PM2.5浓度特殊峰值的气象成因。结果表明,湖北重污染爆发以区域传输为主,地面观测PM2.5极值对应10 m风速可达8—10 m/s,边界层0—1 km为较强偏北风输送,污染传输通量极值位于400 m高度附近,为重要传输通道,低空无明显逆温,重污染过程具有“非静稳”边界层气象特征。重污染形成的大尺度输送条件为,长江中下游及北部地区偏北风异常偏强,南部地区风速减缓,使污染物在中游平原堆积,鄂北边界风速越大,越有利污染输送增长。传输性污染主要来自偏北和东北方向的污染源输送,潜在源区贡献主要为途经偏北通道上的豫中、南阳盆地和关中地区,以及途经东北通道上的鲁、皖、苏等部分地区。PM2.5浓度日变化双峰结构的天气成因不同,21—24时(北京时)峰值为静稳性污染,11—14时峰值为传输性污染。污染输送受大气边界层高度影响,日出前大气边界层高度较低,层结稳定并伴有上升运行,使得低空外来输送悬浮聚集在400 m高度附近;日出后随大气边界层高度升高,静稳层结被破坏,在干沉降作用下高浓度PM2.5开始向下传输,并在午后地面形成峰值。   相似文献   

6.
秦卓凡  廖宏  陈磊  朱佳  钱静 《大气科学》2021,45(6):1273-1291
汾渭平原因其封闭的地形条件以及煤炭为主的能源结构,大气污染问题一直存在,并于2018年被列入大气污染防控的重点区域。文章利用2015年以来PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3质量浓度的观测数据和空气质量指数(Air Quality Index,简称AQI),分析了汾渭平原AQI及大气污染物质量浓度的时空分布特征;使用多元线性回归模型研究了气象条件对冬季PM2.5和夏季O3浓度日最大8 h滑动平均值(MDA8_O3)日变化和年际变化的影响。研究发现,汾渭平原的空气质量在2015~2017年间逐年变差,在2018~2019年有所好转,污染较重的城市为西安、渭南、咸阳、临汾、运城、三门峡、洛阳,集中在汾河平原与渭河平原交界处。汾渭平原的首要大气污染物多为PM2.5、PM10或O3,三者占比之和约90%。重污染时期主要集中在天气条件不利及污染物排放量大的冬季供暖期,但夏季O3浓度的升高趋势使得汾渭平原夏季污染情况越来越严重。影响汾渭平原冬季PM2.5浓度和夏季MDA8_O3日变化最主要的气象要素都是2 m高度气温(简称T2M),相对贡献分别是45.5%、35.3%,都表现为正相关;第二主要的气象要素都是2 m相对湿度(简称RH2M),相对贡献分别是41.5%(正相关)、25.4%(负相关)。影响汾渭平原冬季PM2.5浓度年际变化最主要的2个气象要素是T2M和RH2M,其相对贡献分别为43.6%、31.9%,且都呈正相关,2015~2019年汾渭平原冬季气象条件的变化会导致PM2.5浓度上升,部分削弱了人为减排导致的下降趋势(?8.3 μg m?3 a?1)。影响汾渭平原夏季MDA8_O3年际变化最主要的2个气象要素是T2M(正相关)和850 hPa风速(WS850,负相关),其相对贡献分别为71.7%、16.3%。2015~2019年汾渭平原夏季气象条件的变化导致O3污染呈上升趋势(1.2 μg m?3 a?1),但O3污染的总上升趋势(8.7 μg m?3 a?1)中,人为排放变化的贡献更大(7.5 μg m?3 a?1)。本研究表明,汾渭平原大气污染形势严峻,其颗粒物污染问题尚未解决,还面临着新的臭氧污染的挑战,汾渭平原内的11个地级市分属陕西、山西、河南三省管辖,三省交界处又是重污染区域,所以需要三省联合防治防控,协同改善汾渭平原的空气质量。  相似文献   

7.
基于2017-2019年河源市空气质量数据,分析了河源市首要污染物的年际变化特征,同时利用2019年东埔国控站点的首要污染物与气象要素进行了相关性分析,并以典型污染日为案例,分析了气象条件对污染过程的影响。结果表明:2017-2019年细颗粒物(PM2.5)污染日比重大幅度降低,以臭氧(O3)为首要污染物的污染日逐年增加,污染形式逐渐从颗粒物污染向臭氧污染发生转变。O3浓度与温度和湿度分别呈正负相关关系,高浓度O3主要出现在(20-30℃,25%-55%)阈值之间,在吹西北偏北风时O3浓度也较高。PM2.5和PM10与湿度也呈负相关关系,温度与湿度组合在(8-13℃,40%-55%)范围内时两者容易同时出现高值;在夏季PM2.5和PM10还与温度具有较强的正相关关系,这意味着高温情况下河源有出现颗粒物与O3复合污染的可能。河源市典型污染日具有风速较小局部扩散不利的特征,低温低湿条件下容易出现PM2.5污染,且主要受到区域的传输影响;而高温低湿条件下容易发生O3污染,且较高的前体物浓度容易加剧O3的本地污染。  相似文献   

8.
周涛  周青  张勇  吴昱树  孙健 《气象》2023,49(11):1359-1370
PM2.5和O3已经成为汾渭平原城市最主要的污染物,两者之间相互影响,在暖季经常同时出现构成污染,其污染程度与气象条件密切相关。利用2015—2021年汾渭平原12个城市逐日PM2.5和O3浓度、地面气象观测数据以及ERA5高空再分析数据等资料,分析了汾渭平原PM2.5和O3的时空变化特征以及复合污染发生时PM2.5和O3的关系,并研究了局地气象条件和天气形势对复合污染的影响。结果显示,该地区年均PM2.5和日最大8小时O3浓度分别在2017年和2018年开始持续下降,复合污染日数也在2019年后开始持续下降;复合污染主要发生在3—9月,在汾渭平原东部城市出现次数较多,多出现在高温、低湿的环境下;最后利用T-PCA算法(正交主成分分析)将复合污染的天气环流形势分为4种类型,主要呈现出以高空西北气流或偏西气流、低层为暖区偏南风或微风为主的天气特征。研究结果对汾渭平原的大气...  相似文献   

9.
银川大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2013年银川地区6个监测点污染物质量浓度和同期气象要素数据,对区域内污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系进行分析。结果表明:银川市区PM10年均值超标0.7倍,PM2.5年均值超标0.4倍,SO2和NO2也有一定程度超标,CO和O3未超标|1、2、11月和12月为SO2、NO2、PM10、PM2.5、CO质量浓度较高月,O3浓度最高月为5月,次高月为10月|9:00-12:00和21:00-00:00是SO2、NO2、PM10、PM2.5和CO质量浓度较高的两个时段,O3浓度一般于15:00达到最大;6类污染物普遍表现出季节性的准7 d周期和全年性的准30 d周期|空气质量状况良的频率是56 %,轻度污染26 %,优仅为12%;首要污染物以PM10、PM2.5和SO2为主|风速与SO2、NO2和CO具有良好的负相关关系,与O3则呈显著正相关关系,风速对PM10和PM2.5影响较复杂,当风速小于某一值时,有利于PM10和PM2.5扩散,当风速达到一定程度后,又会导致PM10和PM2.5浓度的增加|降水对污染物有较好的冲刷作用,且对SO2的清除作用最明显,对O3的清洁作用最弱。  相似文献   

10.
利用2013-2019年银川市主要污染物浓度数据,分析了近年来银川市主要污染物浓度变化特征,并运用主成分分析法对主要污染物之间的关系进行研究。结果表明:近年来银川市主要污染物浓度除O3逐年呈上升趋势外,其他均呈下降趋势;市区站O3浓度较郊区背景站低,其他污染物市区较郊区背景站高;市区站PM10和PM2.5浓度超国家二级标准;除O3浓度夏季高,冬季低外,其他污染物冬季高,夏季低;CO、NO2、PM10、PM2.5浓度呈"双峰型"日变化特征,O3和SO2呈"单峰型"日变化特征。银川市主要污染物NO2浓度与CO和O3相关性显著,PM10和PM2.5之间相关性显著;污染物第一主成分是NO2、CO和O3,方差贡献率达到50%以上,加之银川市O3浓度逐年呈升高趋势,表明近年来银川市大气光化学污染增加。  相似文献   

11.
The height of the atmospheric boundary layer is derived with the help of two different measuring systems and methods. From radiosoundings the boundary layer height is determined by the parcel method and by temperature and humidity gradients. From lidar backscatter measurements a combination of the averaging variance method and the high-resolution gradient method is used to determine boundary layer heights. In this paper lidar-derived boundary layer heights on a 10 min basis are presented. Datasets from four experiments – two over land and two over the sea – are used to compare boundary layer heights from both methods. Only the daytime boundary layer is investigated because the height of the nighttime stable boundary layer is below the range of the lidar. In many situations the boundary layer heights from both systems coincide within ±200 m. This corresponds to the standard deviation of lidar-derived 10-min values within a 1-h interval and is due to the time and space variability of the boundary layer height. Deviations appear for certain situations and depend on which radiosonde method is applied. The parcel method fails over land surfaces in the afternoon when the boundary layer stabilizes and over the ocean when the boundary layer is slightly stable. An automatic radiosonde gradient method sometimes fails when multiple layers are present, e.g. a residual layer above the growing convective boundary layer. The lidar method has the advantage of continuous tracing and thus avoids confusion with elevated layers. On the other hand, it mostly fails in situations with boundary layer clouds  相似文献   

12.
激光雷达反演边界层高度方法评估及在北京的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
边界层高度是影响大气边界层发展和空气污染程度的重要因子,是环境和气候研究的重要参数。本文利用激光雷达对北京地区2011年5月至2012年4月的边界层高度进行探测分析,采用小波协方差方法反演边界层高度,评估了该方法的适用性。得到基于小波协方差方法自动判断边界层高度的最优参数组合,激光雷达与飞机探测结果对比一致性较好;与探空结果相关系数0.88,激光雷达反演的边界层高度略偏高。当激光雷达的垂直分辨率为30 m时,更加适合北京地区的步长和阈值分别为210 m和0.05;当激光雷达的垂直分辨率为15 m时,步长和阈值分别为135 m和0.05。分析期间,不同季节边界层高度日变化有明显的不同,夏季14:00(北京时)左右达到最高,较高的边界层高度可维持3~4 h,平均可达1.30 km;冬季较高边界层高度只能维持2 h左右,平均为1.08 km。有云与无云天气边界层日变化特征以及边界层高度存在显著的差异,云的存在减少了到达地面的直接辐射,抑制了湍流的发展,进一步抑制了边界层的发展;本文也将激光雷达反演边界层高度结果应用于观测时期边界层高度与地面污染的关系研究中,统计得到边界层高度与PM2.5浓度的相关系数为-0.340。  相似文献   

13.
广州地区旱季一次典型灰霾过程的特征及成因分析   总被引:18,自引:1,他引:17  
通过研究2009年11月广州市气溶胶颗粒物质量浓度(PM10、PM2.5、PM1)、黑碳浓度、散射系数(Scatter)等大气成分要素,以及微波辐射计、激光雷达及风廓线雷达所探测的风、温、湿等边界层结构,统计分析广州旱季一次典型灰霾过程(2009年11月23—29日)中气溶胶颗粒物及其光学特性的时空变化特征,并配合天气形势背景、边界层结构对其形成原因进行详细分析。在典型灰霾过程中,黑碳浓度高达58.7μg/m3,散射系数高达1 902.7 Mm-1,PM10浓度高达423.5μg/m3,PM2.5浓度高达355.7μg/m3,PM1浓度高达286.5μg/m3。通过对同期的气象条件分析表明在广州地区旱季,区域性污染过程,特别是灰霾天气的形成具有以下三种气象条件:大气边界层高度较低;高压变性出海的天气形势与之密切相关;在偏东和偏南气流带来的高湿度环境下,气溶胶吸湿增长效应显著,导致出现严重灰霾天气。  相似文献   

14.
北京秋季一次降雪前污染天气的激光雷达观测研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
以2009年11月5~8日北京地区发生的一次特殊天气形势下的重污染天气过程为例,研究分析本次污染特点和大气边界层结构特征以及此天气过程的大气温度和相对湿度结构特点。激光雷达是探测大气边界层及气溶胶的一个高效工具,利用ALS300激光雷达系统测量信号,应用Fernald方法反演大气消光系数,根据反演的气溶胶消光系数的最大突变,即最大递减率的高度来确定大气边界层的高度。利用其观测的退偏比分析大气污染物特性。利用微波辐射计数据,确定大气温度和湿度时空特征。研究结果表明:在本次污染天气下,大气具有很强的逆温结构,逆温最大可达近1 K(100 m)-1,500 m以上的大气相对湿度很低,在这种天气特征下的大气边界层高度在400 m左右,非常稳定。污染结束降雪开始前,大气逆温结构消失,大气湿度大幅度增加,接近饱和。根据lidar(light detection and ranging)退偏比的分析,本次污染天气是一次典型的烟尘类颗粒物的污染,污染具有区域性特点。PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物)与AOT(Aerosol Optical Thickness)之间有明显的线性关系,相关系数达到0.72。该lidar系统能够反演出秋季降雪前本次污染天气背景下北京城区上空的大气污染特性和大气边界层高度。  相似文献   

15.
利用北京地区2017年11月至2018年1月连续3个月的激光雷达资料和无线电探空数据,按照清洁天、污染天和多云天3种天气条件,对大气边界层高度的计算方法和结果进行对比分析。结果表明,基于激光雷达消光系数的梯度法、标准差法和小波法都能够较好地提取边界层高度。清洁天标准差法计算的边界层高度高于梯度法和小波法,08:00(当地时间,下同)和20:00由无线电探空得到的清洁天边界层高度平均值分别为1176 m和1224 m。污染天标准差法的计算结果要低于梯度法和小波法,污染天无线电探空得到的边界层高度平均值约为956 m,和清洁天相比降低了两百多米,重污染时最低降低至562 m,逆温层高度和PM2.5浓度具有明显的反相关关系。有云时,梯度法和小波法确定的边界层高度和云高非常接近,标准差法计算的结果略低。总体而言,气溶胶激光雷达计算的边界层高度随着污染等级的提高没有明显的降低趋势,相反在重度污染情况下反而有所增加,这可能是由于污染物的不断堆积导致的。梯度法确定的边界层高度易受到污染物传输过程的影响,略高于逆温层高度。另外,激光雷达确定的边界层高度受到残留层影响时,也会高于逆温层。  相似文献   

16.
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   

17.
为了深入理解边界层内气温、相对湿度对PM2.5垂直分布和近地面污染的影响,本文使用搭载了多参数大气环境探测传感器的无人机对南京2017年12月3~4日和12月23~24日的PM2.5浓度、气温和相对湿度进行垂直观测,结合对气象数据的分析及HYSPLIT4(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory version 4)轨迹计算模式的应用,对这两次PM2.5的垂直分布特征及污染过程的成因进行了分析。结果表明,PM2.5浓度和相对湿度呈明显的正相关关系,在12月23~24日的6次观测中相关系数均值达到0.96。逆温层下部,PM2.5浓度和相对湿度高且垂直差异较小;逆温层以上,PM2.5浓度和相对湿度随高度升高而迅速降低。由于大气扩散条件较差,导致PM2.5在华北平原南部不断累积,之后受到高压系统的影响分别向南和东南转移。这两次PM2.5污染过程都明显受到外部输送的影响,大气逆温对PM2.5和水汽的向上输送有明显的抑制作用,外部输送和局部逆温是导致这两次PM2.5污染的主要原因。  相似文献   

18.
地基微波辐射计探测大气边界层高度方法   总被引:4,自引:3,他引:1       下载免费PDF全文
采用2013年中国科学院大气物理研究所香河大气综合观测试验站的地基微波辐射计和激光雷达观测数据,以激光雷达探测的大气边界层高度为参考,分别利用非线性神经网络和多元线性回归方法建立微波亮温直接反演大气边界层高度的算法,并对比两种方法的反演能力, 同时分析非线性神经网络算法在不同时段及不同天气状况下反演结果的差异。结果表明:非线性神经网络算法的反演能力优于多元线性回归算法,其反演结果与激光雷达探测的大气边界层高度有较好一致性,冬、春季的相关系数达到0.83,反演精度比线性回归算法约高26%;对于不同时段和不同天气条件,春季的反演结果最好,晴空的反演结果好于云天; 四季和不同天气状况的划分也有利于提高反演精度。  相似文献   

19.
Meteorological conditions, particularly the vertical wind field structure, have a direct influence on the PM2.5 concentrations over the Pearl River Delta (PRD). In October 2012, an exceptional air pollution event occurred in the PRD, and a high concentration of PM2.5 was registered at some stations. During days with PM2.5 air pollution, the wind speed was less than 3 m s-1 at the surface, and the vertical wind field featured a weak wind layer (WWL) with a thickness of approximately 1000 m. The mean atmospheric boundary layer height was less than 500 m during pollution days, but it was greater than 1400 m during non-pollution days. A strong negative correlation was detected between the PM2.5 concentration and the ventilation index (VI). The VI was less than 2000 m2 s?1 during PM2.5 air pollution days. Because of the weak wind, sea–land breezes occurred frequently, the recirculation factor (RF) values were small at a height of 800 m during pollution days, and the zones with the lowest RF values always occurred between the heights of 300 and 600 m. The RF values during PM2.5 pollution days were approximately 0.4 to 0.6 below a height of 800 m, reducing the transportation capacity of the wind field to only 40% to 60%. The RF and wind profile characteristics indicated that sea–land breezes were highly important in the accumulation of PM2.5 air pollution in the PRD. The sea breezes may transport pollutants back inland and may result in the peak PM2.5 concentrations at night.  相似文献   

20.
利用东疆红柳河黑戈壁下垫面陆气相互作用观测站2017年近地大气边界层梯度探测资料和红柳河气象站天气现象观测数据,分析该地区典型晴天条件下的近地层风速、温度和比湿的四季廓线特征。结果表明:四季近地层风廓线变化规律明显。典型晴天条件下,在0.5~4 m高度内风速随高度的增加而变大的速度较快,在4~32 m范围内,白天风速随高度增大较缓慢,但夜间出现快速增大;存在明显的夜间逆温,逆温层主要集中在4~32 m,冬季逆温强于夏季,晨间0.5~32 m间的温度差可达4.6℃,且红柳河四季的气温日较差均较大,秋季可达到15.7℃;夜间比湿高于白天,秋、冬季夜间逆湿层出现在10~32 m,其比湿差为0.15 g/kg左右,夏季无逆湿现象。  相似文献   

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