共查询到20条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
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
2.
为研究德州大气能见度与水汽和气溶胶的关系,利用2013年逐小时能见度、相对湿度、PM2.5和PM10浓度资料,对三者与能见度的关系进行分析。结果表明：能见度与相对湿度的线性相关最好,与PM2.5浓度的相关性次之;随着相对湿度、PM2.5和PM10浓度的增加,能见度明显降低。大气能见度与相对湿度、PM2.5和PM10浓度非线性相关系数明显高于线性相关系数。利用PM2.5和PM10浓度和相对湿度数据计算得到了非线性大气能见度拟合公式,经验证,该公式能较好地模拟德州大气能见度。 相似文献
3.
利用重庆地区能见度及温、压、湿、风等气象资料和大气颗粒物浓度数据，对重庆能见度特征及其影响因子进行分析，采用神经网络方法建立能见度预报模型，分析比较了引入PM2.5浓度因子对预报模型的影响效果。发现：重庆地区能见度分布呈现西低东高以及长江沿线较低的分布特征；雾发生时的平均能见度低于降水时能见度也远低于剔除雨、雾后的能见度，表明低能见度受大气中水汽影响更大；雾在冬季比例明显增加，使得平均能见度在冬季明显降低，而6月和10月降水增多是导致这两个月平均能见度出现明显降低的重要原因；能见度日变化呈现单峰型，雾和降水高发时段与平均能见度低值区重叠，是造成夜间能见度低的一个重要原因；大气湿度、温度及颗粒物浓度都是影响能见度的重要因子，当相对湿度小于70%时能见度随PM2.5增加明显降低，当相对湿度大于70%时PM2.5对能见度的影响降低；在能见度的客观预报模型中引入PM2.5浓度因子的预报效果好于不引入该因子的效果，特别是秋冬季的预报效果改善明显。 相似文献
4.
近年来北京的气象特征、雾霾发生频次、能见度变化特征及特点受到越来越多的关注。利用北京西南地区代表站的能见度,通过回归分析、Mann Kendall趋势分析突变检验方法等,对近34年能见度的变化特征及突变性进行了分析研究,发现平原地区和山区日平均能见度年际变化均呈下降趋势,季节变化以春冬季能见度较好,日变化显著,平原站年均能见度在1997年前后出现突变。结合常规地面观测要素进行了相关分析,发现能见度与湿度相关性最好。利用房山区环保局提供的2013年全年污染物浓度数据,分析能见度与污染指数的关系,发现在各污染因子中,PM25同能见度的相关性最好,SO2相关性最差,为今后污染治理提供参考依据。 相似文献
5.
2014年2月19—27日,北京出现了重度污染及以上水平的霾天气,严重危害着人们的身体健康。以北京该段持续污染过程为研究对象,基于同期气象数据与PM2.5 观测数据,利用SPSS统计软件分析了PM2.5浓度与气象因子间的相关性,探究区域周边城市PM2.5 污染变化特征及其与地面天气形势之间的关系。研究结果表明,在一定的气象条件下,PM2.5 浓度与风速、相对湿度分别呈显著的负相关、正相关,与气压呈负相关,与气温无显著相关关系。同时,比较该时段北京市与周边区域7个城市的PM2.5 浓度变化趋势及后向轨迹分析,发现北京市与周边城市在相似的气象背景条件下,污染过程具有区域性特征。华北地区处于地面高压均压场控制时,地面风速小,逆温层明显,大气层结稳定,区域扩散条件差,弱偏南气流主导时间长,受局地源积累和区域输送的影响,污染物浓度累积上升,可形成持续霾天气。 相似文献
6.
对济南市2013年1—12月的能见度、相对湿度、PM10及PM2.5逐时监测数据分析,结果表明：能见度、相对湿度、PM10和PM2.5浓度有明显的月变化和日变化规律。在各项污染物中,能见度与颗粒物的相关性最高,与PM10的相关系数为-0.6718,与PM2.5的相关系数为-0.7422;在气象因子中,与相对湿度的相关性最高,相关系数为-0.6501。不同季节条件下,能见度与PM2.5的相关性明显优于PM10的,冬季能见度与颗粒物的相关性明显优于其他季节的。 相似文献
7.
利用2015年1月至2017年6月桂林国家基本气象站能见度、相对湿度、气温、气压、降水等气象要素和PM10、PM2.5、PM1.0颗粒物质量浓度资料,分析桂林城区大气能见度与颗粒物浓度和气象因子之间关系。结果表明：桂林城区大气能见度和PM10、PM2.5、PM1.0呈对数关系,相关系数分别为-0.341、-0.461、-0.509,颗粒物对大气能见度影响在相对湿度为60%—70%时最为显著。在各气象因子中,大气能见度与风速的相关性最好,其次为相对湿度,与风速呈二次函数关系,与相对湿度呈幂指数关系,与温度相关性较小,与气压在秋冬季节呈正相关,相关系数冬季可达0.301,但在春、夏季节相关性不显著;利用颗粒物浓度和气象要素建立8种大气能见度非线性统计回归模型,比较后发现利用PM1.0、风速、相对湿度、气温等因子建立的不同季节大气能见度拟合公式在实际检验中效果最优,能较好地模拟桂林地区大气能见度的变化。 相似文献
8.
利用2008-2017年大气颗粒物质量浓度资料和逐日地面气象观测资料,统计分析了丹东市大气颗粒物质量浓度时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:2008-2017年丹东市大气颗粒物质量浓度年际变化具有一定的波动性,其中2015-2017年大气颗粒物污染状况持续改善明显;质量浓度月和季节变化特征明显,1月和12月最高、7月最低,冬季最高、夏季最低,非汛期显著高于汛期,供暖期显著高于非供暖期;非汛期大气颗粒物质量浓度超标日相较达标日,气温和能见度偏低,降水偏少,风速偏小;非汛期PM2.5、PM1质量浓度与相对湿度呈显著正相关,与风速呈显著负相关,汛期PM2.5、PM1质量浓度与风速呈显著负相关;PM2.5、PM1质量浓度春、秋、冬季与风速的负相关性最显著,冬季与相对湿度的正相关性也十分显著。 相似文献
9.
利用广州白云机场2005-2017年的大气能见度、相对湿度、风速、气温等要素的逐时观测资料,结合花都花东站2012-2017年PM2.5浓度的逐时观测数据,分析了近年来白云机场能见度的变化特征,探究了能见度与气象要素、大气污染物之间的关系。结果表明:2005-2017年白云机场能见度呈逐年增大趋势,低能见度出现次数总体呈减少趋势。2-4月是机场低能见度时期,7月能见度最大。能见度日变化显著,最低能见度通常出现在清晨,午后明显好转。白云机场能见度与相对湿度、PM2.5浓度呈负相关关系,与风速、气温成正相关关系,其中PM2.5浓度对能见度的影响最明显。当相对湿度小于80%时,能见度下降得较为缓慢;而当相对湿度超过80%时,能见度急剧降低。相对湿度越大,出现低能见度所需的PM2.5浓度值就越小。地面风速在0~4 m·s-1时,相对湿度越大,能见度随风速的增长趋势越显著。 相似文献
10.
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
11.
利用MODIS光学厚度遥感产品研究北京及周边地区的大气污染 总被引：53，自引：2，他引：53
对2001年在北京地区利用太阳光度计观测的气溶胶光学厚度和NASA发布的MODIS气溶胶产品进行了比较,验证了这一卫星遥感产品的可靠性;比较了2001年MODIS气溶胶光学厚度(AOD)产品和由空气污染指数(API)计算的每日平均可吸入颗粒物(PM10)浓度,得到了比较高的相关系数,证实该气溶胶产品可用于污染分析.将北京地区AOD与气象能见度观测资料进行比较,得到了不同季节的气溶胶"标高".利用统计的不同季节的气溶胶标高,从光学厚度的季节分布得到了能见度(能见距离)的季节分布.气溶胶光学厚度图像的个例分析表明,除局地排放外,周边区域(主要为西南和南向)的输送对北京市区的空气污染贡献份额较大.卫星遥感气溶胶可以比较直观地再现污染物的区域分布和输送,不仅为研究全球气候变化也为研究区域环境的空气质量提供了一种有效手段. 相似文献
12.
利用2010年6月至2011年5月鞍山大气成分观测站的能见度资料,统计分析能见度与PM10、PM2.5、PM1.0质量浓度、风速、降水强度和气溶胶光学厚度等气象要素的相关性。结果表明：鞍山市能见度月均值从8月份开始呈上升趋势,11月份达到峰值后开始显著下降,2月份达到最低值,自3月开始又出现较大幅度增长,进入夏季后略有下降;PM2.5/PM10、PM1.0/PM10比值与能见度呈反相关,能见度增大,PM2.5/PM10、PM1.0/PM10比值减小,且PM1.0/PM10的减小趋势更大,说明影响能见度的颗粒物以细粒子为主。平均风速与能见度变化趋势基本一致,与PM2.5/PM10、PM1.0/PM10的变化趋势呈反相关。随着雨强的增大,降水日能见度平均值随之减小,降水前一日和后一日的能见度平均值均大于降水日,且降水前一日及后一日的能见度改变量及改变率的绝对值随着降水强度的增加而增加。波长指数的变化说明影响鞍山能见度变化的污染物粒子整体较稳定,能见度与AOD成明显的反相关。 相似文献
13.
长三角工业区夏季近地层臭氧和颗粒物污染相互关系研究 总被引：4，自引：0，他引：4
利用2013年5月15日到8月31日南京江北工业区（长三角典型工业区）同步的观测资料分析了近地层臭氧（O3）和细颗粒物（PM2.5）、气溶胶光学厚度（AOD）的变化特征及相互间的关系,并结合光化学箱模式分析了AOD对近地层O3生成的影响。结果表明,观测期间PM2.5平均质量浓度为56.2±20.1 μg m-3;AOD（500 nm）均值为1.4±0.9;波长指数α（440~870 nm）均值为1.0±0.3。PM2.5质量浓度24 h均值超国家二级标准20.2%,超标时AOD均值增加14.7%,α平均值增加23.9%,O3体积分数均值减少12.3%。O3超国家二级标准10.1%,超标时段AOD增加34.9%,α变化不显著。高温低湿条件下,O3日变化峰值（y）和PM2.5质量浓度（x）存在较高的线性相关。相对湿度＜60%时,两者拟合曲线为y＝0.97x+43.96（拟合度R2=0.60）,温度＞32°C时,两者拟合方程为y＝1.24x+30.61（R2＝0.64）。夏季长三角工业区呈现高浓度O3与高浓度PM2.5叠加的大气复合污染。O3日变化峰值和AOD变化呈显著负相关。模拟结果显示,O3日变化峰值（y）和AOD（x）呈现极高的负相关[y＝－34.28x+181.62,R2 = 0.93或y＝220.62·exp (－x/3.17)－19.50,R2＝0.99]。 相似文献
14.
利用MODIS资料监测京津冀地区近地面PM2.5方法研究 总被引：7，自引：0，他引：7
为建立京津冀地区冬季近地面细颗粒物浓度监测方法模型,利用气象模式资料对2013年1-3月MODIS的AOD二级深蓝算法产品进行湿度和垂直订正,与同期观测的地面细颗粒物PM2.5资料进行相关分析。结果表明：AQUA的MODIS深蓝算法AOD产品更适用于建立冬季AOD-PM2.5遥感监测模型,其R2为0.33;以气象模式资料中边界层高度代替气溶胶标高对MODIS的AOD进行垂直订正,并结合IMPROVE观测的气溶胶吸湿增长特征构建分区湿度订正方法,可以提高AOD-PM2.5模型结果的精度,建立较为理想的京津冀地区冬季遥感反演综合模型,模型结果与地面监测结果R2达0.5以上。根据建立的模型计算了2013年1-3月的京津冀地区PM2.5月平均浓度,京津冀地区1月的PM2.5浓度较高,南部大部分地区空气质量已经达到重度污染水平。 相似文献
15.
秸秆燃烧对北京秋季气溶胶浓度和短波辐射影响的模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用地面细颗粒物（PM2.5）浓度和气象常规观测资料、地基 AERONET观测资料、GFED生物质燃烧排放清单和大气化学—天气耦合模式WRF-Chem,模拟研究了华北地区2014年10月气象要素和大气污染物的时空演变,重点关注北京10月7～11日的一次重霾事件及其天气形势、边界层气象特征、输送路径、PM2.5及其化学成分浓度变化等特征,以及秸秆燃烧对华北和北京地区细颗粒物浓度和地面短波辐射的影响。与观测资料的对比结果显示,模式可以很好地模拟北京地区地面气象要素和PM2.5质量浓度,考虑秸秆燃烧排放源可以明显改进北京PM2.5浓度模拟的准确性,但在重度污染情况下,模式总体上低估气溶胶光学厚度和高估地面短波辐射。10月7～11日北京地区重霾事件主要是不利气象条件下人为污染物累积和区域输送造成,也受到华北地区南部秸秆燃烧的影响。河南北部、河北南部和山东西部大面积秸秆燃烧释放的气态污染物和颗粒物在南风的作用下输送至北京,秸秆燃烧对北京地区地面PM2.5、有机碳（OC）、硝酸盐、铵盐、硫酸盐和黑碳（BC）的平均贡献率分别为24.6%、36.8%、23.2%、22.6%、7.1%和19.8%,秸秆燃烧产生的气溶胶可以导致北京地面平均短波辐射最大减小超过20 W m－2,约占总气溶胶导致地表短波辐射变化的24%。 相似文献
16.
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
17.
利用气象模式WRF驱动区域空气质量模式RAQMS,模拟研究了2014年北京地区春季颗粒物及气溶胶化学组分的时空变化,对比分析了沙尘期（3月17日、29日）和霾期（3月25～27日）的天气形势、气象要素和气溶胶化学组分特征,比较了沙尘和人为气溶胶表面非均相化学反应对大气化学成分的影响及相对贡献。结果显示,模式对于气象要素、PM2.5、PM10及其化学组分具有较好的模拟能力,考虑了气溶胶表面非均相化学反应后明显提高了模式对PM2.5及气溶胶化学组分模拟的准确性。沙尘期间,沙尘对PM10质量浓度贡献占主导地位（50.7%）,对PM2.5的贡献与有机气溶胶（OM）和人为排放的一次颗粒物（PPM）相当;霾期间,硝酸盐NO3?（25.6%）和OM（23.6%）对PM2.5的贡献最大,在PM10中NO3?、PPM和OM的贡献相当。沙尘期,粗粒子明显增加,在PM10中所占比例与细粒子相当,为45.5%;霾期,细粒子占主导地位,占PM10质量浓度的85.6%。非均相化学反应使沙尘期间硫酸盐（SO42–）和NO3–浓度分别增加16.9%和83.8%,使霾期间的SO42?和NO3–浓度分别增加14.5%和45.0%。2014年3月,非均相化学反应使北京月均SO2、NO2、O3、SO42?、NH4+和NO3?的浓度分别变化了?2.5%、?5.7%、?3.4%、11.7%、18.6%和58.5%,本文结果表明非均相化学反应对二次无机气溶胶的生成有重要贡献。 相似文献
18.
本文利用2014年全年北京市12个空气质量监测站的逐小时PM_(2.5)地面观测资料,以及Terra卫星和Aqua卫星的MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)产品,分析了地面PM_(2.5)和两颗卫星AOD的时空分布特征,并在时空匹配的基础上,建立了AOD与PM_(2.5)浓度之间的回归模型。结果表明:PM_(2.5)浓度在城区高、郊区低,最低值位于定陵站,城区站和郊区站的逐时PM_(2.5)浓度的日变化分别呈"双峰型"和"单峰型";两颗卫星AOD数值也均是城区高、郊区低,沿山区的边界有明显的AOD梯度,且城区上午Terra卫星的AOD高于下午Aqua卫星的AOD,而郊区上、下午的AOD基本相同;Aqua卫星AOD与PM_(2.5)的确定系数(R2)较Terra卫星AOD与PM_(2.5)的确定系数平均高0.11,且城区站点两颗卫星AOD与PM_(2.5)相关性均较郊区站点AOD与PM_(2.5)相关性偏高;综合来看,Aqua卫星的AOD与城区的PM_(2.5)相关系数最高,即Aqua卫星的AOD更适于监测和反演城区地面的PM_(2.5)。 相似文献
19.
Miyeon Lee 《Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences》2014,50(1):585-594
PM2.5 is a big issue as it is considerably more harmful than other sizes of particulate matter. World Health Organization (WHO) recommends 25 μg m?3 as the daily average concentration, and 10 μg m?3 per day as an annual average. To keep up with global trends, it is first necessary to understand the current status and characteristics of PM2.5 concentrations in Korea. Using the PM2.5 data measured by Seoul Metropolitan City from November 2005 to March 2012, the author analyzed its statistical characteristics and correlations with other air pollutants. For the time period from 2005 to 2012, the annual average concentration of PM2.5 was 27 μg m?3, three times the WHO standard. Also, the daily average PM2.5 concentration of 215 days per year also exceeded the WHO standard. However, the number days exceeding the Korean daily average standard of 50 μg m?3 to be enacted in 2014 was only three. PM2.5 concentration had a high correlation (r = 0.84) with PM10, and also showed high correlations with gaseous pollutants, such as SO2, NO2, and CO, but not O3. This study suggests that the Korean government should strengthen their standard to match the criteria used by WHO. 相似文献
20.
葛洪燕 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2018,12(2):78-83
依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。 相似文献