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利用贵州省安顺市2015—2019年大气污染物资料和气象资料,分析安顺市空气质量特征和主要大气污染物特征,通过TrajStat软件中HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、PM2.5浓度,分析不同季节输送途径及其污染轨迹,采用潜在源贡献作用和浓度权重轨迹分析方法,分析研究期内所有PM2.5污染日（PM2.5日浓度高于75 μg·m-3）输送轨迹垂直与水平方向分布特征。结果表明: PM2.5是安顺城区主要大气污染物,冬季输送污染轨迹占比较大,输送方向主要为贵州东北方向、偏南方向; 污染日PM2.5输送路径以贵州东北方向近距离输送为主,该类轨迹基本分布在880—980 hPa高度; 潜在源高值区主要集中在贵阳整个地区、毕节织金县、黔西市、金沙县等,高贡献值区主要集中在安顺紫云县、镇宁县、毕节织金县、大方县等。 相似文献
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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
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利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM2.5气象条件评估指数，结合滚动偏差订正方法，对汾渭平原CUACE空气质量预报产品进行了检验订正，并对气象条件和污染减排影响进行了评估。结果表明：CUACE模式对空气质量指数(AQI)、PM2.5和SO2浓度预报值较接近观测值，PM10、CO和NO2预报值小于观测值，O3预报值大于观测值；对首要污染物O3和PM2.5及重度和严重等级污染的预报的TS评分最高，漏报率和空报率最小，预报偏差最接近1；滚动偏差订正方法对改善CUACE空气质量预报效果较为明显，尤其是对PM10、O3和NO2改善最为明显；汾渭平原2019年上半年气象条件变化使PM2.5浓度较2018年同期和过去5年同期分别上升了18.26%和11.18%，减排措施使PM2.5浓度较2018年同期和过去5年... 相似文献
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华南区域大气成分数值模式GRACEs预报性能评估 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2016-2019年广东省国控站实况监测数据对华南区域大气成分数值模式系统(GRACEs)预报性能进行了综合评估。除空气质量指数AQI外,重点对PM2.5、O3及NO2进行了分析评估。(1) 模式预报性能存在年际差异,对各要素的预报值总体偏低。(2) 模式预报能较好地反映空气质量的空间分布,PM2.5中心在珠三角西北部,而O3-8 h高值区在珠三角核心区和粤东沿海,但模式对O3-8 h高值区存在显著预报低估现象。(3)模式可较好地模拟出PM2.5月变化的单峰型特征和O3-8 h月变化双峰型特征,但模式对AQI的秋冬季主峰值和春季次峰值的预报存在低估,分别与模式对O3-8 h、PM2.5的低估有关。(4) 模式能较好体现O3的午后峰值和NO2双峰值的日变化规律;模式对O3前体物NO2的预报偏差,有可能是导致随后几小时对O3浓度预报偏差的重要原因。(5) 日平均浓度预报效果检验显示模式可较好预测AQI和3种污染物的变化趋势,但对夏秋季高O3-8 h浓度预报显著偏低;模式对轻度污染及以上等级预报能力偏低,亟需提升模式对污染天气的预报能力。 相似文献
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基于GRAPES-CMAQ的中山市空气质量预报系统预报效果评估 总被引：2，自引：2，他引：2
对基于GRAPES-CMAQ模式的广东省中山市空气质量预报系统2016年的AQI等级、首要污染物、PM2.5和O3浓度预报数据进行检验评估。预报系统对中山市全年的AQI等级24小时预报TS评分为0.66, TS评分在6—7月最高。当实况AQI等级为一级, TS为0.84, 当空气质量变差时, TS明显下降, 说明模式目前对空气重污染事件的预报能力不足。模式对中山市的主要污染物O3、PM和NO2的预报TS评分分别为0.21、0.24和0.24, 其中对O3和NO2的漏报率达到0.78和0.76, 而PM的空报率高达0.71。预报系统对PM2.5的浓度预报总体略偏高, 相关系数为0.59, 但在霾污染较严重的月份中预报效果并不稳定。对O3的预报全年相关系数达到0.7, 且在O3污染较严重的7—11月, 相关系数均能达到0.5以上, 但这几个月的O3预报浓度均比实况明显偏低。从气象预报入手分析预报系统对10月2—7日中山市一次连续O3污染过程漏报的原因, 发现GRAPES模式对这段时间内整个珠三角地区日间降水的预报范围偏大, 强度偏强, 且预报的地面风速也比实况要偏大, 导致模拟O3浓度比实况明显偏低。 相似文献
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基于2014—2018年全国空气质量指数（AQI）和PM2.5质量浓度数据、美国国家环境预报中心GDAS数据和后向轨迹模式,分析研究了湖州市PM2.5浓度变化特征,并筛选出5 a内出现的8次重污染天气过程进行输送特征和潜在源分析。结果表明：湖州地区PM2.5日平均浓度频率分布呈指数分布,高频区主要集中在20—40 μg·m-3之间。污染主要出现在冬季,夏季、初秋为低浓度值,PM2.5小时平均浓度的日变化呈主副双峰型分布特征,其中主峰出现在10时,副峰出现在02时,谷值则在18时,其与NO2和SO2的变动有关。污染主要通过西北和偏东路径进行中远距离传输,其中西北路径传输对湖州地区影响较大,而偏东路径下气团经过海面,夹带的水汽与颗粒物充分混合,会加剧颗粒物的二次生成和老化过程;西南偏西路径和偏南路径对湖州空气污染也有一定贡献,但存在不确定性,个别过程中偏南路径表现为清洁通道。西北路径上的城市群是主要潜在源区,大值区主要集中在安徽中西部。 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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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
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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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本研究在天津空港工业园区建设大气污染物网格化监测系统,基于控制变量法、Moran's I研究并形成大气污染过程与气象风场响应关系建立方法体系。结果表明：工业园区垂直层次主要污染物为PM2.5、NO2、PM10、O3。SSW风、ENE风、SE风分别对高浓度PM2.5、NO2、O3及PM10区外传输影响较大。除区内自排放外,区外机场南西南段排放对PM2.5影响较大;区外东东北方向津汉公路、东丽湖路等道路移动源对NO2影响较大;O3及PM10受区外东南方向津滨高速、宁静高速及津北高速移动源,以及机场东南段排放影响较大。对于区内气流辐合区,9月23日09时1#应加强PM2.5、NO2、PM10协同管控,2#应关注NO2管控,3#西北延长带及5#北向延长带应关注O3管控;15时应加强对工业园区中、西、东、东南部PM2.5、O3、NO2协同管控;21时14#应加强PM2.5、O3协同管控,17#、18#应关注PM10管控。 相似文献
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利用常规气象数据、颗粒物观测数据、全球大气同化系统GDAS数据、NCEP再分析资料、ERA5再分析资料等,结合数理统计、轨迹聚类、天气学分析等方法对2015—2019年秋冬季漯河重污染特征、污染输送及潜在源区分布进行分析,并通过一次典型重污染个例进行证明。结果表明:近5 a秋冬季漯河重污染过程发生频次高、持续时间长、污染程度重,AQI、PM_(2.5)变化趋势不明显,PM_(10)浓度下降趋势明显,PM_(2.5)/PM_(10)比值逐年递增,以PM_(2.5)重污染为主。秋冬季漯河主要有6种气团输送路径,东北路、偏东路轨迹短、移速慢且高度低,近距离近地层污染输送特征明显,为重要重污染通道;西北路远距离下沉沉降输送和西南轨迹近距离输送下的AQI均值及重污染概率较低,对漯河重污染贡献不高。漯河潜在源区来源复杂、范围广、强度大,其污染潜在源主要分布在河南中东部、尤其是东北部,对应东北路径、偏东路径等气团轨迹。重污染时地面偏北风是其主导风,尤其是2—4 m·s^(-1)之间偏北到东北风最为显著。两次跨区域输送表明,北路或东北路近地层输送是AQI峰值维持发展的重要原因。 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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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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大气污染是影响儿童肺功能的重要因素,目前关联性研究证据大多来自发达国家且以细颗粒物影响为主。本研究旨在探讨大气污染物（PM2.5、O3）短期暴露对中国学龄儿童肺功能的影响。选择2014—2015年江苏省7个城市1081名3—5年级的儿童,对其进行肺通气功能的重复测量和问卷调查。采用线性混合效应模型分析大气污染物与肺功能的关系。研究结果显示,当日和不同累积滞后暴露在PM2.5和O3环境与肺功能指标存在明显的急性效应。当日PM2.5和O3浓度每升高10 μg/m3,肺通气功能分别降低8.8（95%置信区间（95%CI）:4.0—13.7） mL和21.1（95%CI:13.8—28.4） mL。累积滞后5 d的PM2.5浓度对肺通气功能影响最大,累积滞后7 d的O3浓度对肺通气功能影响最大。PM2.5对男孩和有过敏史的儿童的肺通气功能影响更大。本研究提示,PM2.5和O3短期暴露对儿童肺功能存在影响,采取适当的个体防护措施具有重要意义。 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