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1.
利用内蒙古11个环保监测站提供的2014—2016年颗粒物浓度监测日均值和同期沙尘天气观测资料,从统计分析和个例剖析两方面探究了沙尘天气对颗粒物污染年变化的影响,研究表明:近3 a春季内蒙古沙尘天气的发生呈逐年增加的态势,中西部是沙尘天气频发地带,与之相对应,中西部地区颗粒物浓度的年变化高于东部,表明沙尘天气对颗粒物浓度的影响显著;春季沙尘天气对PM_(10)浓度的影响强于PM_(2.5),而当地供暖排放与之相反;沙尘输送以粗颗粒物为主,当地颗粒物污染排放以细颗粒物为主;沙尘暴过程对颗粒物污染的影响明显大于扬沙过程。 相似文献
2.
针对2016年西宁市区稳定和沙尘两种不同天气形势,基于后向轨迹气团的聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),结合市环境监测站PM_(10)浓度质量资料,分析了西宁市区不同天气形势下不同来源区域PM_(10)质量浓度的贡献影响及其潜在源区。结果表明:西宁市区稳定天气PM_(10)均来自青海省境内,PM_(10)输送路径以西方和东方转向路径最多,占总轨迹数的34.78%和30.43%;西方路径主要从青海省格尔木市向东输送,东方转向路径则从西宁市西部地区向东转而向西输送,两者经过的地区均没有明显的沙源;PM_(10)的潜在贡献源区主要在西宁市区及其北部与大通县和互助县交界地区。沙尘天气PM_(10)输送路径除了以来自青海省海西州的西方路径为最多外,甘肃省河西走廊的东方转向路径也较多,占比分别达到42.11%和36.84%;西方路径PM_(10)主要从沙漠地带南疆—青海省海西州西部向东输送,东方转向路径PM_(10)则经河西走廊沙源地进入西宁市区;PM_(10)污染主要是PM_(10)由沙源地输送进入西宁市区聚集所造成。地形对PM_(10)的输送路径有较大的影响。 相似文献
3.
《气象与环境学报》2016,(2)
利用2014年3月至2015年2月锦州市逐日AQI、日平均污染物浓度和同期气象要素观测资料,对锦州市空气质量时空分布特征及其与气象条件的关系进行了分析.结果表明:锦州市空气质量等级为良的频率为62%,轻度污染的频率为23%,优的频率仅为6%,主要污染物为PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和O_3.锦州市2月和10月空气质量最差,9月空气质量最好,空气质量达优和良等级的日数占9月总日数的97%;锦州市天安街道空气质量最差,其SO_2浓度为百股街道的5倍.锦州市出现3级以上污染时的主要影响系统为地形槽、蒙古低压和弱气压场,降水对污染物具有清除作用,且对PM10的清除作用最明显;沙尘天气时空气污染明显加剧,逆温层抑制了污染物的扩散,逆温层底层高度越低,空气污染越严重.建立了AQI回归预报方程,拟合结果与实测值的变化基本一致,其中对春季AQI的拟合效果最好. 相似文献
4.
利用常规气象观测资料以及环保监测数据,对2010年4月8日辽宁沙尘天气过程的高低空天气形势和主要气象要素进行探讨,并对沈阳地区的空气污染状况进行分析。结果表明：沙尘天气过程主要是受贝加尔湖地区东移冷空气和蒙古低压的共同影响,强大的蒙古气旋造成地面强变压导致地面风速加大,是形成沙尘天气的动力因子;沙尘天气来临前后,风速、能见度和湿度等发生急剧变化;在沙尘天气影响下,沈阳地区的PM10浓度迅速上升,而大风等有利的扩散条件,造成黑碳、气态污染物SO2和NO2浓度出现不同程度的下降。 相似文献
5.
根据1961—2018年喀什地区9个国家站浮尘日数逐日观测资料,利用气候学统计、M-K突变检验等方法分析喀什地区浮尘日数的时空分布等气候特征,分析2019年3月19—25日喀什地区出现的强浮尘造成的重污染天气成因。结果表明:喀什地区年平均浮尘日数为71 d,浮尘日数总体呈减少趋势,并于1997年前后发生了显著减少性突变。2019年3月19—25日出现的强浮尘天气过程,持续时间长,影响范围广,乌拉尔山高压脊发展,脊前横槽转竖,在新疆东部回流东灌冷空气是造成此次沙尘过程的天气背景。浮尘天气造成21—24日喀什地区空气污染指数AQI指达500,属严重污染,首要污染物PM_(2.5)和PM_(10)在21日、22日达到峰值,分别为494、1 175μg/m~3。热力、动力条件以及近地面存在逆温层均不利于污染物的扩散。污染过程前后喀什市本站气压与PM_(10)、PM_(2.5)浓度均呈正相关,相关系数为0.762、0.507,均通过0.05显著性水平检验;气温与PM_(10)浓度呈负相关,与PM_(2.5)相关性不明显;相对湿度跟PM10和PM2.5呈正相关,表明气象因子在大气污染过程中对大气环境影响明显。 相似文献
6.
基于激光云高仪的北京沙尘气溶胶特征分析 总被引：5，自引：4，他引：1
利用激光云高仪对2015年春天北京沙尘天气过程进行连续观测,结合常规地面气象要素、能见度和PM_(10)颗粒物质量浓度变化分析了两次沙尘天气过程中浮尘、扬沙和沙尘暴三类天气现象时气溶胶后向散射系数的时空分布特征,分析了云高仪后向散射系数与PM_(10)颗粒物质量浓度的相关性。结果表明:激光云高仪能够监测沙尘气溶胶粒子的时空变化,扬沙和沙尘暴期间后向散射系数随高度的增加而减小,后向散射系数在0.005 km~(-1)·srad~(-1)以上的沙尘层厚度约500 m;云高仪的近地面大气后向散射系数变化趋势与PM_(10)颗粒物浓度变化相同,10、50和100 m高度上的后向散射系数与PM_(10)颗粒物质量浓度的相关系数均在0.82以上。 相似文献
7.
利用常规气象观测资料以及环保监测数据,对2010年4月8日辽宁沙尘天气过程的高低空天气形势和主要气象要素进行了探讨,并对沈阳地区的空气污染状况进行了分析。结果表明：沙尘天气过程主要是受贝加尔湖地区东移的冷空气和蒙古低压的共同影响,强大的蒙古气旋造成的地面强变压导致地面风速加大,是形成沙尘天气的动力因子;沙尘天气来临前后,风速、能见度、湿度等发生急剧变化;在沙尘天气影响下,沈阳地区的PM10浓度迅速上升,而大风等有利的扩散条件,造成黑碳、气态污染物SO2和NO2浓度出现不同程度的下降。 相似文献
8.
利用常规污染物监测资料、卫星资料和再分析资料等,对京津冀地区在2017年春季遭遇的一次强沙尘天气过程进行分析。结果表明,此次过程是由地面冷锋过境,高空槽后冷空气持续补充引起,沙源地主要位于巴丹吉林、腾格里沙漠,随后以西北路径输送至京津冀地区。前期沙源地感热通量迅速增大,与中低层冷平流叠加,导致不稳定层结增强,助于起沙;高空强风速带加强并向下延伸,中低层次级环流发展,不但使沙尘传输并下降至地面,而且使高层高动量和高位涡冷空气下传,促进低空急流形成、低层系统发展,使大风及沙尘天气维持;沙尘过境时,地面至4 km高度存在沙尘型气溶胶,PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化趋势较一致并达到重度污染水平,且气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)与空气质量指数(Air Quality Index,AQI)具有较好的时空匹配关系,重污染时段AOD值大于1,污染减弱时AOD值降至0.6以下。 相似文献
9.
2006年两次影响北京的沙尘天气对比分析 总被引：7，自引：2，他引：5
利用卫星、再分析(NECP)、地面观测等多种资料,针对2006年3和4月影响北京的两次沙尘天气过程,就天气过程形势、云系演变以及沙尘传播和沉降进行分析.前者对北京上空的沙尘天气一扫而过,后者对北京的影响则是遍地黄沙.对比分析表明:1)强沙尘天气过程是蒙古气旋所引起的,沙尘天气起源于中蒙边境、内蒙古西部,在河套地区北部鄂尔多斯高原以及浑善达克沙地得到加强,并随着高空西北风将沙尘输送到华北、渤海、黄海北部一带.卫星遥感监测技术不仅可以有效地监测到沙尘天气的发展演变过程,也能有效地监测到沙尘的覆盖范围和沉降区;2)导致4月16～17日华北东部严重沙尘沉降现象的原因是地面冷锋静止于华北中部地区,距地面1 km以上的浮尘层稳定覆盖华北东部和渤海等广大区域的主要原因,是边界层中尺度涡旋对低空冷锋的阻挡作用;冷锋云系在东移发展过程中,受到日本海上空涡旋云系的顶推阻碍,其结构发生变型瓦解. 相似文献
10.
沙尘天气是造成我国北方春季区域性沙尘型重污染的主要原因,然而目前对此研究并不多见。因此,本文利用中国环保网2014年1月1日-2016年12月31日内蒙古11个城市环境监测站的颗粒物浓度的逐日和逐时资料,首先分析近3年该地区颗粒物污染浓度的年变化特征,然后对比这3年沙尘天气发生的次数及时段,探究颗粒物污染的年变化特征及其与沙尘天气之关系。统计结果表明,近3年春季内蒙古沙尘天气的发生次数是逐年增加的,中西部是沙尘天气频发区,与之相对应,西部颗粒物浓度的年变化高于东部,且造成内蒙古主要城市PM10浓度春季出现全年的最高值,表明沙尘天气频繁发生对当地粗颗粒物污染有显著的影响。对比内蒙古全年3个时间段的PM10浓度值,其排序是：春季沙尘期间＞春季非沙尘期间＞其他季节;即春季沙尘期间PM10浓度比非沙尘期间高69%,比其他季节高101%。有所不同的是,3个时间段平均PM2.5浓度排序则为：春季沙尘期间＞其他季节＞春季非沙尘期间;春季沙尘期间PM2.5的平均浓度比其他季节高16%,比春季非沙尘期间高29%;可见,春季沙尘天气对相关城市PM10浓度的影响明显大于对PM2.5浓度的影响。最后对内蒙古地区典型沙尘暴和扬沙个例进行细致研究, 发现沙尘暴个例中PM10浓度的增加倍数在2.3~15.1之间,而扬沙过程PM10浓度的增加倍数在0.8~5.6之间,两者相比可看出,沙尘暴过程对颗粒物污染的影响显著大于扬沙过程。 相似文献
11.
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
12.
基于湖北省PM_(2.5)大气成分逐日监测数据和高分辨率气象再分析资料,利用EOF方法对2015—2016年湖北省近两年冬季月份PM_(2.5)的污染分型并分析其天气特征,探讨PM_(2.5)质量浓度与大尺度环流因子相关性,并计算得到海平面气压指数。结果表明:冬季PM_(2.5)质量浓度湖北中部高于东西部,时间序列上存在较大波动,且近两年有明显下降趋势。湖北省冬季PM_(2.5) EOF前4个特征向量时间系数的方差贡献为86. 2%,能够反映PM_(2.5)空间场的主要特征。湖北省PM_(2.5)污染的天气型特征主要有两类:传输型污染和本地累积型,前者造成的PM_(2.5)污染浓度高于后者。传输型分别表现出全区污染、西部污染和中北部污染,全区污染时段湖北近地层以偏北气流为主,有利于将北方地区PM_(2.5)输送到湖北省;西部污染在于偏东气流将东部污染物以及沿海地区水汽输送到湖北省,同时受鄂西山脉的阻挡,污染物在湖北省西部地区聚积;中北部污染表现为东北和西北气流的汇集效应。本地累积型在静稳天气条件和地形共同作用下造成湖北东部污染和中南部污染。三种传输型污染物输送通道分别为北路输送、东路输送和东北路输送。东亚冬季风系统的高层东亚大槽和低层大陆冷高压减弱时,PM_(2.5)质量浓度增加。关键区的海平面气压相关指数与湖北省PM_(2.5)质量浓度和EOF第一模态时间系数相关性较好,对预报预测有一定指示意义。 相似文献
13.
对2002年3月18～22日北京出现的强沙尘天气过程的高低空天气形势和主要气象要素进行了分析，并对沙尘天气影响下北京地区的空气污染状况特别是颗粒物污染进行了分析。结果表明：这次强沙尘天气过程主要是受新疆地区东移的强冷空气和蒙古地区低压的共同影响所致，沙尘天气来临前后，许多气象要素(如风速、能见度、温度、湿度等)发生急剧变化；在沙尘影响下，北京地区的颗粒物浓度迅速上升，在短时间内达到重度污染，随着沙尘天气的结束，能见度转好，空气质量改善。 相似文献
14.
《气象与环境学报》2017,(1)
为了检验CUACE模式指导产品在合肥地区的预报性能,本文利用合肥地区PM_(2.5)、PM_(10)、O_3监测资料对中国气象局下发的2014年3月至2015年2月合肥地区空气质量CUACE模式指导产品的预报效果进行了检验。结果表明:2014年3月至2015年2月合肥地区CUACE模式指导产品AQI和PM2.5浓度的预报值接近实测值,PM_(10)浓度预报值略小于实测值,O_3浓度的预报值明显偏大,但O_3浓度的预报值与实测值相关性最好,AQI、PM_(2.5)浓度和PM_(10)浓度预报值与实测值之间的相关系数均为0.3—0.4。实测空气质量等级为良时,CUACE模式空气质量等级预报的TS评分最高,漏报率和空报率最小;实测首要污染物为PM_(2.5)时,CUACE模式首要污染预报TS评分最高,漏报率和空报率最小。CUACE模式的预报性能并未随预报时效的延长而降低,CUACE模式指导产品总体预报效果较好,可为合肥市空气质量预报提供指导。 相似文献
15.
利用2014—2016年西安、咸阳、宝鸡、渭南、铜川的逐日PM_(10)质量浓度和同期美国国家航空航天局(NASA)的MODIS气溶胶产品(3 km),提取有效的气溶胶光学厚度(AOD)数据并进行标高及湿度订正,得到近地面"干"消光系数(AODSEC-RH),分析关中及5个地市PM_(10)质量浓度、AOD、AODSEC-RH的月、季、年时空变化特征。结果显示:近3 a关中及5个地市PM_(10)质量浓度均呈递减趋势;1月为峰值,7月为谷值,全年呈波动变化,冬季最大;3月较厚的逆温层及较稳定的大气致使污染不易扩散,PM_(10)质量浓度下降缓慢;4—5月降水开始增多,PM_(10)质量浓度下降较快;夏季PM_(10)质量浓度最低;10月雾和霾天气活跃,PM_(10)质量浓度迅速回升。西安年平均PM_(10)质量浓度较其他4市偏高,关中四季的PM_(10)质量浓度高值区均位于西安、咸阳、渭南市。近3 a关中整体AOD有所下降,高值区也位于西安、咸阳、渭南。夏季高温高湿,气溶胶吸湿强,AOD最大;其次为春季,气温回升、空气干燥、植被稀少,大风为沙尘天气提供了充分的动力,AOD次高;秋冬季AOD整体偏小。经标高及湿度订正的AODSEC-RH夏季明显降低,冬季明显升高,时空变化特征更接近于PM_(10)质量浓度,能充分体现近地面污染特征。 相似文献
16.
《干旱气象》2017,(2)
利用2011—2015年西安市城区PM_(10)浓度逐日资料及气象逐日观测数据,分析西安市PM_(10)浓度的年、季变化特征,并探讨气温与PM_(10)浓度的相关性及冬夏季节气温对PM_(10)浓度影响的阈值,不同等级、形态的降水对PM_(10)浓度的清除率,以及冬春季节风速对PM_(10)浓度的影响。结果表明:2011—2015年,西安市PM_(10)浓度变化较平稳,仅2013年出现骤增,高温、少雨、风速小等不利气象条件是导致2013年PM_(10)浓度剧增的主要原因。PM_(10)浓度有明显的季节性变化,PM_(10)大气污染主要发生在春冬季节,污染物分别以沙尘和煤烟为主。PM_(10)浓度与气温并非是简单的线性关系,夏季、冬季气温阈值分别为29℃和-1℃,低于阈值时二者呈正相关,高于阈值时则呈负相关。PM_(10)浓度与降水量成反比,但降水对PM_(10)的清除率永远不等于1;同一形态的降水清除能力与其量级呈正相关,同等级的固态降水比液态降水对PM_(10)的清除率高;一次降水过程中,PM_(10)浓度最低值往往出现在日降水峰值的次日;连续性降水过程中,PM_(10)浓度随着降水量自峰值的减弱而升高,当降水量再次增大时PM_(10)浓度便再次降低;间断性降水过程中,降水一旦停止,PM_(10)浓度将会有一定程度的升高,并有可能高于降水前的浓度值。春季大风沙尘天气易造成PM_(10)浓度增高,冬季PM_(10)浓度与风速呈明显反比关系。 相似文献
17.
《气象与环境学报》2017,(5)
基于华北区域气象中心、华东区域气象中心、华南区域气象中心和国家气象中心环境气象业务数值模式2015年1—3月的预报结果,从能见度和空气质量两个方面对环境气象业务数值模式的预报效果进行了对比检验。结果表明:随着能见度降低,各数值模式的预报能力均逐渐下降,对于1 km的能见度,仅华北区域模式和国家级雾霾数值预报业务系统(CMA Unified Atmospheric Chemistry Environment,CUACE)模式表现出一定的预报技巧,其中华北区域模式和CUACE模式对北京本地24 h能见度预报的TS评分分别为0.20、0.10;CUACE模式总体能见度预报误差较各区域数值模式均偏大;CUACE模式和华北区域模式、华东区域模式、华南区域模式能见度预报值与观测值的相关系数普遍低于0.6。随着空气质量下降,各数值模式AQI的预报能力均逐渐下降;AQI为优等级时,各数值模式AQI预报的TS评分均较高,其中空气质量较好的华南地区空气质量等级预报的TS评分最高,为0.81;总体上24 h的AQI预报,区域模式优于CUACE模式;48 h和72 h的AQI预报,CUACE模式优于各区域模式。各数值模式PM_(2.5)浓度的预报值普遍较观测值偏低,华南区域模式24 h的PM_(2.5)浓度预报误差相对较小,华北区域模式和华东区域模式24 h的PM_(2.5)浓度预报误差相对较大;CUACE模式PM_(2.5)浓度的预报误差较各区域模式均偏大,CUACE模式PM_(2.5)浓度预报值与观测值的相关系数较各区域模式均偏低。 相似文献
18.
利用2015-2018年3月宝鸡市区气象监测站地面观测资料与环境监测站空气质量数据进行对比分析,结果表明:①早春宝鸡市区首要污染物为PM2.5、PM10和O3。2016年与2018年3月污染日数多,主要气象因素是降水量偏少,连续无降水日数持续时间长,东风日明显多于西风日。②PM10质量浓度(C(PM10))变化与日平均气压、日降水量关系密切,且均为反相关;PM2.5质量浓度(C(PM2.5))与日最小相对湿度正相关特征明显;臭氧质量浓度(C8h(O3))与日最小相对湿度呈显著反相关,与日平均气温的正相关特征明显。③气压升高,连续性降水越多,西风日越多,越有利于污染物质量浓度的下降。C(PM10)大值区多出现在偏南风或偏东北风时;C(PM2.5)和C8h(O3)在偏东风时较大。④C8h(O3)主要出现在前期日最高气温突然增加5~8℃的当天和日最高气温为近期极值后的1~2 d。⑤沙尘天气使C(PM10)与C(PM2.5)明显升高;早春影响宝鸡市区的沙尘天气主要有蒙古气旋东移和冷空气东移南下两种地面形势。 相似文献
19.
基于CMAQ空气质量模式的报文资料和江门环境监测站资料,对2013年12月至2014年2月份CMAQ空气质量模式在江门市的应用进行了效果检验,分析了AQI和SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)等要素的预报值与实际观测值之间的误差和预报效果,结果表明:模式对AQI 24、48和72 h时效的预报值都比实测值偏高、预报时效越长、偏离越大;离散程度越高,可靠性也越差。整个冬季AQI 24 h时效预报值与实测值相关系数高达0.72,模式能够准确把握AQI的变化特征,48和72 h时效相应的相关系数分别为0.55和0.4。模式对SO_2、PM_(10)、O_3和PM_(2.5)的预报容易偏高,对NO_2和CO的预报容易偏低。6种要素预报效果较好的是PM_(2.5)和PM_(10);预报效果最差的是CO,无论是平均偏差、离散程度、相关系数和可靠性等,明显低于其它要素。 相似文献
20.
《气象与环境学报》2018,(5)
利用2014—2016年宁波市镇海地区逐时气象观测资料和大气成分监测资料,对宁波地区霾天气的变化特征进行统计分析。结果表明:2014—2016年宁波地区霾天气小时出现频率为28.8%,湿霾出现频率为61.0%。近3 a宁波地区霾天气小时出现频率呈下降趋势,秋冬季(11月至翌年1月)霾天气小时出现频率较高,夏季(6—8月)霾天气小时出现频率较低;从日变化来看,霾天气小时出现频率峰值集中出现在上午09时和夜间20—23时。宁波地区重度霾的PM_(2.5)、PM_(10)颗粒物浓度为轻微霾的2.13倍和1.92倍,干霾颗粒物浓度高于湿霾,宁波地区霾天气的颗粒物组成较稳定,PM_(2.5)/PM_(10)比重为0.7左右。宁波地区颗粒物浓度与风速和降水量的相关性较好,春季和夏季风速与PM_(2.5)浓度的相关性较高,秋季和冬季风速与PM_(10)浓度的相关性较高;降水与PM_(10)浓度的相关性高于PM_(2.5)浓度。静稳天气时地面风速小易造成细颗粒物浓度的积累增长,冬季西北偏北风和东北风是影响宁波地区PM_(2.5)浓度变化的重要输送路径,当风向为西北风时,冬季和春季PM_(10)浓度增加明显。 相似文献