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1.
利用广东省惠州市区2013—2016年逐日、逐时的环境和气象资料, 研究了珠江三角洲(简称“珠三角”)东侧惠州市臭氧污染特征及其与气象条件关系。结果表明:惠州市臭氧污染具有明显的月和季节变化特征, 10月臭氧平均浓度最高, 臭氧超标日和污染日主要出现在7—10月。惠州市臭氧浓度日变化呈单峰变化, 06—08时最低, 最大值出现在午后14—15时。臭氧浓度变化和气象条件关系密切, 低浓度臭氧大多出现在气温较低、相对湿度和风速较大、云量较多伴有降水、日照时数较小的天气, 臭氧浓度超标多出现在气温较高、相对湿度和风速较小、云量较少一般无降水、日照充足的天气。惠州市臭氧超标主要出现在地面和低空偏西风下, 这可能与惠州市处于珠三角城市群下风向的区域污染输送有关。 相似文献
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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
3.
利用广东省惠州市2013—2018年逐日、逐时的环境和气象资料,研究了惠州市春季(3—5月)臭氧污染天气特征,并对2013年3月5—9日的一次臭氧污染过程进行了分析。结果表明:(1)惠州市春季臭氧质量浓度和臭氧污染日2015年起呈上升趋势,O_3-8 h平均质量浓度为92.0μg/m^3,年平均出现日数为4 d。(2)春季臭氧污染日出现在天气晴朗干燥、气温较高、日照充足且云量较少的情况下,臭氧污染日偏西风出现频率为22.4%,与无污染日相比偏高了13.1%;东南风出现频率为39.6%,与无污染日相比基本一致。(3)2013年3月5—9日臭氧污染期间,冷空气影响后惠州市出现晴朗干燥天气,有利于臭氧生成;地面到850 hPa均吹偏西风,惠州处于珠三角东侧,吹偏西风时处于城市群下风向,存在区域污染输送的可能。 相似文献
4.
利用2015-2017年贺州市环境监测数据和气象观测资料,分析研究空气质量与大气环流形势、气象要素之间的对应关系,结果表明:污染天气具有明显的月度变化和季节变化气候特征,冬季为污染天气出现的主要季节;城区空气质量与日雨量、日平均气温、相对湿度和平均风速呈负相关,与气压呈正相关,降水、高温、风速加大对贺州市污染物清除有利;当贺州市受变性冷高压影响、弱冷空气渗透、西南暖低压控制、锋前暖低压影响时,容易导致污染物聚集,产生污染天气。秋季晴空辐射较强时,容易导致贺州市出现以臭氧为主要污染物的光化学污染天气。 相似文献
5.
利用天气学和数理统计方法,基于2013—2017年(100°—120°E,25°—45°N)范围内405个环境空气质量评价点数据、武汉市空气质量实时监测数据以及相应时段常规气象观测资料,对武汉重污染天气过程触发机制及主要影响因素进行了分析,结果表明:(1)武汉市2013—2017年空气质量重污染过程发生频率和过程平均持续时长均呈明显下降趋势。(2)引发武汉市空气质量重污染过程的天气形势在海平面气压场表现为冷空气入侵、静稳天气两种类型,形成机制分别为风力加大导致风向上游空气质量指数AQI大值区污染物输送和扩散条件较差导致本地污染物堆积。(3)典型的武汉城区重污染过程形成的天气模型为:过程开始时静稳天气下本地污染物堆积;冷空气南下时风力加大导致外源污染物输入;冷锋过境后内外源污染物叠加;冷空气影响过后扩散条件转好,过程结束。(4)空气质量实时变化与气压、风、温度、相对湿度等气象要素有密切的关系。在不同的天气形势下,应以气压的实时变化为基础,结合其它气象要素的特征,分析制作AQI精细化变化趋势预报。 相似文献
6.
利用2013—2016年哈尔滨市07:00和19:00探空逆温资料及哈尔滨市环境监测站空气污染物浓度监测资料,对哈尔滨市低空温度层结特征及其与主要空气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5))浓度之间的关系进行了统计分析。结果表明:(1)哈尔滨市2013—2016年07:00持续性逆温天气出现频率是61.5%,19:00为58.8%。(2) 07:00和19:00逆温厚度月变化趋势基本一致,季节变化趋势也一致:冬季秋季春季夏季。(3)哈尔滨市冬半年逆温层出现频率明显高于夏半年,秋、冬季产生的逆温强度强于春、夏季。(4) 4年来哈尔滨市空气污染物浓度与持续性逆温频率、厚度呈正相关;与07:00逆温强度呈正相关,与19:00逆温强度的相关性不明显,说明哈尔滨市低空大气逆温层结状况是影响哈尔滨市空气质量的主要因素之一。(5)高纬冷平流弱,低层增暖,同时海平面气压场弱,大气水平和垂直方向输送能力差,从而使得污染物难以扩散进而堆积,这是持续数日重度污染的重要原因。 相似文献
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《青海气象》2017,(1)
利用2015年德令哈市逐日空气质量数据及地面气象观测数据,分析了德令哈市空气质量指数的时空分布特征,并探讨了其与气象要素的关系。结果表明:2015年德令哈市空气质量以Ⅱ级良为主,AQI指数有比较明显的季节分布特征。春季AQI指数最高,夏秋两季空气质量偏好。首要污染物在春季4月、5月和夏季主要以臭氧为主,其余时间多以PM_(10)为主。无降水日期间首要污染物集中在PM_(10)和臭氧,而当出现降水且量级增大时,首要污染物更多的为臭氧。从相关系数分析,在不同月份空气质量指数与不同的气象要素有比较好的相关关系。日降水量在不同月份存在着正、负相关关系,这与不同季节冷空气活动所带来的不同天气现象及其他气象要素作用有一定的关联。 相似文献
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《气象与环境学报》2017,(3)
利用2013—2014年上海地区6种空气污染物小时浓度和逐日空气质量分指数(IAQI)的监测资料,统计分析了上海地区空气污染的变化特征及其气象影响因子。结果表明:2014年上海地区空气质量优良率达77.0%,空气质量总体较2013年明显好转。2013—2014年上海地区AQI具有季节性特征,表现为冬季空气质量较差、秋季空气质量较好的特征,其中12月空气质量最差。由首要污染物分布可知,上海地区最主要的污染物为PM_(2.5),其中冬季PM_(2.5)污染出现最多;O_3则为夏季的主要污染物。由污染物浓度的周循环变化可知,上海地区PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和O_3浓度均存在周末低于工作日的"周末效应",但PM_(10)和NO_2浓度的"周末效应"更显著。由2014年上海地区霾日与PM_(2.5)浓度的变化可知,当PM_(2.5)浓度达到轻度及以上污染时,霾天气出现的概率大幅提高,但二者并非对应的关系。天气形势对PM_(2.5)污染影响较大,基于上海地区天气形势特点可以将PM_(2.5)污染的地面形势分为7种类型,其中高压中心型和高压楔型为PM_(2.5)污染的主要天气型。由于上海地区冬季冷空气活动频繁,西北风将上游地区颗粒物输送至本地,易造成较严重的污染天气;同时在冷高压的控制下,高压中心型和高压楔型天气频繁出现,导致颗粒物不易扩散,也易造成空气污染。夏季和秋季在副热带高压的控制下,水平和垂直扩散条件均较好,不易出现PM_(2.5)污染,但由于气温较高,光照条件较好,易出现O_3污染。 相似文献
9.
依据内蒙古乌海、包头、东胜、呼和浩特、赤峰及通辽各环保监测站提供的当地2008—2012年每日空气质量实况日均值,统计分析了6个城市逐日首要污染物数据,同时分析了不同城市逐年、不同季节首要污染物变化特点,并对出现中度及以上污染日的天气类型进行了归类分析。结果表明:近5a(2008—2012年)里,按照国家《环境空气质量标准》(GB3095-1996),上述城市空气质量逐年好转;轻微污染以上日的空气质量主要是轻微污染和轻度污染,中度及以上污染逐年减少,而且主要发生在冬、春两季;轻微污染及以上日的首要污染物年和季节变化较明显,沙尘型污染发生在春季,静稳型污染发生在秋季、冬季和春季。 相似文献
10.
利用2015—2016年西安市逐日空气质量资料和气象观测资料,统计评价了2016年气象条件较2015年对大气污染的影响情况。结果表明：2016年西安空气质量较2015年偏差,优良日数减少,各污染级别日数较2015年均有增加;全年降水日数、有效降水日数和年降水量都有所减少,降水对大气污染物的清除作用减弱;秋冬季平均风速较2015年同期明显偏小,比2016年全年平均风速也显著偏小,大气扩散能力减弱;秋冬季冷空气强度虽有所增加,但活动次数偏少,造成静稳天气增多,污染物累积效应持续增强;春夏季日照充足,太阳辐射增加,气温偏高、降水偏少,大气颗粒物减少,臭氧作为首要污染物第一次出现的日期相比2015年提前较多,污染日数也有所增加。臭氧已经成为除颗粒物之外的第二大污染源,春末至秋初期间,需要引起足够重视。 相似文献
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利用2001—2013年宁波市空气污染物浓度数据以及社会经济报表资料,分析了宁波市空气质量的变化,探讨了空气环境质量的影响因素。结果表明,2001—2013年宁波市空气污染物浓度先升后降,整体空气质量2005年最差,2010年以后改善明显,污染物浓度季节变化明显,在冬季最高,空气质量也最差,夏季相反。宁波市首要空气污染物为可吸入颗粒物,空气质量为良的日数最多,污染日中以轻度污染为主,重度污染和严重污染日数很少。工业废气排放量、各种能源消耗量、城市绿化率、汽车数量与宁波市空气质量变化有较强的关联性,而地区产值变化、常住人口数等因素对空气质量的影响也不可忽视。 相似文献
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利用2013—2014年邯郸市环境监测站环保资料、邯郸气象站地面观测资料及邢台站探空资料,分析了邯郸大气环境特征及影响污染物扩散的气象条件,结果表明：空气重污染主要发生在秋冬季和初春季节;2014年影响污染物扩散的气象条件与2013年的大体相当,但2014年邯郸重污染日数减少,达标日数增加,污染物浓度较2013年的下降,重污染天气持续时间较2013年的明显减少,表明邯郸市实施的一系列减排措施效果明显。 相似文献
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利用2015—2016年贵港市空气自动监测站空气质量指数、首要污染物等数据及贵港国家气象观测站的常规气象观测资料(风速、湿度、气温等),分析了贵港市2015—2016年空气质量概况及相关气象因子,进而利用合成分析方法对贵港市在不同季节出现不同级别空气污染的天气形势变化进行了分析。分析结果表明:贵港市的首要污染物为PM_(2.5)和PM_(10),其中12月、1—2月为贵港市空气污染最严重的月份。各气象要素与空气质量指数相关性较强,风速、气温、降水等气象条件对贵港市的空气质量影响显著。在春、秋、冬季,冷空气南下影响贵港市,500 hPa为持续的下沉运动且850 hPa相对湿度较低及850hPa由北风转为南风且风速较小时,贵港市极易出现轻度污染以上的天气;当云南一带有南支槽活动时,贵港市易出现重度污染天气。夏季影响贵港市空气质量的主要因素则是热带气旋移动至江苏、浙江一带时,热带气旋的外围下沉气流导致贵港市出现持续下沉运动。此时,受副热带高压系统或者其他天气系统影响,850 hPa风向出现明显转折时,应考虑贵港市出现轻度污染的天气现象。 相似文献
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北京市房山区大气污染物时空分布特征及气象影响因素分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用北京市房山区良乡镇和琉璃河镇内的区域自动气象站和环境监测站观测数据,对2013年至2015年PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO 5种大气污染物浓度变化特征进行了统计分析。结果显示,近3年来,两个镇综合污染物指数呈现逐年下降趋势,各污染物对房山区整体大气污染的贡献率从大至小依次为PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,PM_(2. 5)已取代传统大气污染物SO_2成为房山区的主要大气污染贡献体。两个站点各污染物浓度均表现出明显的季节、月、日变化特征。在不同季节条件下,局地气象要素与污染天气发生概率之间有着很好的相关关系。因此,可根据气象要素分级方法找出各季节污染天气发生时最敏感的气象因素,为局地污染天气预报提供参考指标,也为防范空气污染、制定科学的综合管理措施提供科学参考。 相似文献
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重庆市臭氧污染及其气象因子预报方法对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2014年1月1日至2018年12月31日的重庆市空气质量日均值资料,分析了重庆近5 a臭氧污染的特征。发现重庆市臭氧是除PM2.5以外的第二大大气污染物,具有较强的季节变化特征,主要污染时段位于夏半年,在7—8月臭氧污染程度明显超过了PM2.5。臭氧年平均浓度呈现逐年增加的趋势,首要污染物为臭氧的日数在2018年首次超过PM2.5,臭氧成为2018年重庆市的第一大污染物,表明重庆正在由一个以颗粒物污染为主的城市转变为臭氧污染为主的城市。通过对同期逐日气象资料与臭氧8 h滑动平均日最大值相关性分析发现,大气温度、湿度及气压均为影响臭氧污染的重要气象因子。利用气象影响因子,采用逐步回归、支持向量机、神经网络方法对臭氧8 h滑动平均日最大值进行预报实验表明,三种预报模型均具有较强的预报能力,但总体来看预报均比实况略偏小。支持向量机方法的预报效果要稍好于逐步回归和神经网络方法,可为重庆市臭氧浓度预报提供参考。 相似文献
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利用2015～2019年贵州省9个城市的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物逐日监测资料及同期气象要素观测资料,分析了贵州省各市年、季大气污染的分布特征,以及各市首要污染物出现频率的季节特征,探讨了6种大气污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明:(1)贵州省总体空气质量较好,2015～2019年全省空气质量优良天数占全年90%以上,2018年空气质量为5年中最优;(2)AQI的空间分布呈现“北高南低”的分布特征,高值区在遵义、水城和铜仁,兴义空气质量最好;(3)6种大气污染物与平均气温、相对湿度、日平均气温、日降水量、相对湿度、平均风速呈高度显著相关;(4)贵州省的污染日主要集中出现在冬季,首要污染物主要是颗粒物(PM2.5和PM10),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O3。 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PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区空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PM_(10)、PM_(2.5)占比分别达到25.2%、48.9%,PM_(10)中PM_(2.5)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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《湖北气象》2010,(4)
利用惠州市4个观测站逐日的降水资料,统计分析了1967—2009年惠州市强降水和洪涝气候变化特征,并分析了省运会期间强降水出现概率。结果表明:(1)惠州市属于强降水较多区,但时空分布不均匀,强降水90%以上出现在汛期,北部山区多于中部和沿海地区。(2)惠州市年强降水日的年际变化较大且除北部山区外其余地区都呈增加趋势,全市平均年强降水日近10年与前33年相比增加了1.4 d。(3)惠州市洪涝出现频繁,43年来全市累计出现156次,前汛期北部山区为多发区,后汛期沿海地区为多发区。(4)全球变暖背景下惠州市强降水日和洪涝都呈增多趋势,这与全球、全国和广东省的变化趋势一致。(5)省运会期间正值惠州市主汛期,强降水天气出现频繁,每天都有出现的可能。 相似文献