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1.
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
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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
3.
利用成都市城区2015年12月~2019年12月污染物浓度及气象资料,对PM10、PM2.5、CO、O3、 SO2、NO2六种大气污染物浓度变化特征以及与气象要素之间的相关性进行分析。结果表明:2016~2019年成都市空气质量冬季最差,秋季最好,年内整体以良为主,重度污染和严重污染的天气较少出现,空气质量逐年变好;主要污染物浓度除O3外在冬季最高,夏季最低,春秋两季相差不大,O3浓度变化则相反;主要污染物的日变化特征也较为明显。空气质量综合指数、PM10、PM2.5、CO、NO2浓度与气温和降水存在显著负相关性,与气压存在显著正相关性,还与相对湿度呈不同程度的负相关,但与风速相关性不显著;O3浓度不仅与风速、气温和降水存在显著的正相关,还与气压呈显著的负相关,却与相对湿度的负相关性不显著。 相似文献
4.
基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO浓度均呈负相关,而与O3浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。 相似文献
5.
利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子。结果表明：2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61%、60%和54%,重度以上染污天数分别占24%、11%和9%;首要污染物均为PM2.5、PM10和NO2,其中PM2.5占60%以上。PM2.5、PM10、SO2、NO2和CO日变化呈双峰双谷型,谷值分别出现在04-07时和15-17时,且下午比清晨更低,峰值出现在上午和下午交通高峰期后2-3 h,且峰值上午大于下午;O3呈单峰型分布,09时出现极小值,18-19时出现极大值。PM2.5是鲁西北主要的首要污染物,与PM10、CO、NO2均为显著正相关,并通过0.01水平显著性检验,与NO2的相关性在低相对湿度(< 60%)时大于高相对湿度(≥ 60%),与CO的相关性在高相对湿度时大于低相对湿度;污染时段(PM2.5>75 μg·m-3)的平均相对湿度和平均温度明显大于清洁时段(PM2.5 ≤ 75 μg·m-3),清洁时段风速和气压比污染时段明显偏大。 相似文献
6.
为评估太原青运会期间大气污染控制措施对空气质量的改善效果,对青运会会前、会期和会后三个阶段太原市6种污染物浓度的演变及气溶胶在垂直方向上的变化进行了分析。结果表明：青运会期间太原市PM10、PM2.5、CO、NO2、O3较青运会前分别下降30.5%、37.3%、20.2%、18.0%和18.6%,SO2削减程度不明显。垂直方向上,青运会期间气溶胶消光系数峰值降低24.6%,其中低湿天气下气溶胶消光系数峰值下降46%,高湿天气下峰值下降21.6%,青运会期间大气中PM2.5在PM10中的占比降低,垂直大气中气溶胶的吸湿增长能力增强。与2017和2018年同期相比,青运会期间PM10、PM2.5、CO、NO2浓度均有大幅下降,O3浓度较近两年同期无显著变化。因此,青运会期间的各项控制措施有效降低了本地颗粒物浓度。 相似文献
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为了解广州亚运会期间华南区域大气质量状况以及气象条件对区域本底浓度值的影响,2010年11月对鼎湖山站主要污染物NOx,SO2,O3,PM10和PM2.5进行了连续在线观测。利用MICAPS,NCEP FNL资料及后向轨迹模拟对观测时段大气污染物变化特征进行了分析。结果表明:观测时期鼎湖山区域NO2,SO2和O3平均体积分数分别为 (7.2±3.1)×10-9,(8.5±3.8)×10-9和 (28.7±9.8)×10-9。PM10和PM2.5的月平均质量浓度分别达到113 μg·m-3和81 μg·m-3,PM2.5超标日数达13 d (标准为世界卫生组织第1阶段值,日平均值为75 μg·m-3)。不同时段日变化分析表明,广州亚运会期间高值时段 (定义为PM2.5质量浓度超过世界卫生组织的IT.1标准的时段) NOx和O3平均体积分数为13.2×10-9和20.9×10-9,较2009年同期分别下降了41.3%和10.7%。不利气象要素影响和污染物区域传输作用是形成珠江三角洲区域大气本底 (鼎湖山地区) 细粒子污染偏高的主要原因。 相似文献
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近些年京津冀地区秋、冬季大气重污染事件频发,工业生产与居民燃煤是大气灰霾污染的重要原因。河北省沙河市是京津冀地区以玻璃制造和加工为主的典型工业城市,本研究选取该城市为研究对象,主要利用2017年1月至12月国控站点的大气环境监测和气象数据,采用扩散模型、潜在源分析等手段,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和污染来源。主要结论有:（1）沙河市首要污染物具有明显季节特征,春季、夏季、秋冬季分别以PM10、O3、PM2.5污染为主,季节贡献率分别为43.3%、72.3%、61.5%。（2）受城市大气边界层和排放的共同影响,PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO浓度均有剧烈的季节—日变化特征。（3）冬季东北风时PM2.5、NO2、SO2均展现出高浓度和高相关性特征,表明站点可能受东北方向玻璃企业排放影响。同时,站点可能也受城中村散煤燃烧影响。（4）沙河市冬季PM2.5浓度为143 μg m-3。冬季的一次重污染中硫氧化率SOR、氮氧化率NOR的最高值分别达0.67、0.39,气态污染物的二次转化剧烈,高湿度利于二次粒子的生成。重污染中C(NO3-)/C(SO42-)均值为1.89,推测沙河市NO2主要来自大型运输车辆和企业的共同排放。（5）本地源是沙河市PM2.5的主要潜在源区,周边几个重工业城市也有一定贡献。因此本研究建议沙河市PM2.5的治理除需加强本地污染源的削减和控制外,区域联防联控也十分重要。 相似文献
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10.
利用华中区域代表性站点金沙国家大气本底站2007—2018年的PM2.5、PM10颗粒物质量浓度数据,2019年3月—2019年6月反应性气体数据,对华中区域空气质量进行整体评价,并分析了颗粒物浓度的变化特征及其影响因素。结果表明,反应性气体CO、SO2、NO、NO2质量浓度其日平均最大值、平均值均达到一级标准,O3日平均值超标率为10.6%,PM2.5超标率为18%,PM10超标率为17%。从颗粒物质量浓度多年变化来看,2007—2013年金沙站大气颗粒物质量浓度属于上升趋势,2013年至今质量浓度呈现下降趋势,风向风速也在一定程度上影响颗粒物的来源。 相似文献
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本文利用2013年1月1日~2015年6月30日贵阳市9个环境监测站的6种主要大气污染物(SO2、NO2、O3、PM10、CO、PM2.5)监测数据,分析了贵阳市主要大气污染物的年变化、日变化特征及降水对首要污染物浓度变化的影响。发现SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度为单谷型年变化,夏季浓度最低,冬季浓度最高;O3浓度为双峰型年变化,4、10月分别有两个极大值、11~2月与7月分别为两个极小值;SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度日变化呈双峰型特征;O3浓度日变化为单峰型特征;郊区SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5日平均浓度低于市区,而郊区O3日平均浓度高于市区。降水对O3的湿清除效果不好,对其余大气污染物的湿清除效果较好,尤其夜间降水对颗粒污染物(PM2.5、PM10)的清除效果优于白天降水,但会使O3浓度明显上升。 相似文献
12.
利用2014年5月~2017年12月的成都市环境空气质量监测资料,分析了成都市空气污染情况及污染物浓度时空变化特征。结果表明:成都市空气质量以优良天气为主,市区的首要污染物以PM2.5为主,郊区以O3为主;灵岩寺监测点的PM2.5,PM10,NO2和CO四种污染物的质量浓度低于成都市区各监测点,O3的质量浓度高于成都市区各监测点,SO2的质量浓度值与成都市区各监测点相差不大;成都市各监测站点六种污染物质量浓度具有明显的年际变化、季节变化、月变化和日变化趋势,且成都市区各监测点的变化趋势比较一致。 相似文献
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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
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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