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利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明：2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最多,秋季次之。重污染天气中首要污染物为PM2.5、PM10和O3,PM2.5为首要污染物占比87%,PM10占比6%,O3占比7%。小时PM2.5浓度与相对湿度、总云量、24 h变温正相关,与风速、气温、风向、1 h降水负相关。冬季相关性最好,其次是秋季和春季。90%PM2.5重污染相对湿度均为50%以上,冬季和秋季高达98%;风速大于4 m·s-1时,有0.7%的PM2.5达到重污染;降水对PM2.5有一定清除作用。升温、湿度增加和负变压有助于污染天气形成,生成过程中平均风速为1.8 m·s-1,主导风向为SW,其次是S、W。降温、湿度下降、正变压、降水有助于污染天气消散,消散过程中平均风速为3.1 m·s-1,主导风向为E,其次是NE、N。各方位3 m·s-1的风具有清除能力,偏北风具有较好清除能力,风速较其他方向风速小。 相似文献
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本文利用2017年彭州市大气污染物(SO2、NO2、O3、CO、PM10、PM2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明:该地区细粒子(PM10和PM2.5)污染较为严重,O3次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO2、O3呈单峰型日变化,NO2、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O3为夏高冬低),并且固态污染物(PM10、PM2.5)与气态污染物(NO2、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O3与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。 相似文献
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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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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
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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
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利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM2.5浓度最高,3月、11月PM2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM2.5平均浓度最高,达到134 μg·m-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM2.5浓度高于非采暖期的PM2.5浓度;克拉玛依PM2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM2.5浓度呈显著负相关。 相似文献
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近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM2.5和PM10年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM2.5年平均质量浓度下降的更快,PM2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m-3,SO2年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m-3,而NO2最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m-3,相反中国东北地区O3年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM2.5和PM10与AQI最大值均出现在冬季,SO2冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m-3）,NO2与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m-3,1.8 mg·m-3）。相反,O3最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m-3。重度污染级别（200 μg·m-3≤PM2.5 < 300 μg·m-3）和严重污染级别（PM2.5>300 μg·m-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m-3≤PM2.5 < 200 μg·m-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m-3≤PM2.5 < 150 μg·m-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。 相似文献
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利用泰安市2018—2019年降水、风和PM2.5逐小时观测数据,分析了降水和风对PM2.5浓度的影响,并对PM2.5进行了源解析。结果表明：降水对PM2.5有一定清除作用,降雨日PM2.5平均质量浓度较非降雨日平均降低约7.2%,秋冬季节最为显著。降水对PM2.5的清除率与降水强度、降水前PM2.5初始浓度及降水时间均有关。当降水强度大于4 mm·h-1时,清除率多在40%以上;当降水强度小于2 mm·h-1、初始浓度低于75 μg·m-3或降水强度小于1 mm·h-1、初始浓度在75—100 μg·m-3范围,且降水持续时间在5 h以内时容易出现PM2.5浓度反弹现象。不同风向风速对泰安地区霾粒子清除也有明显差异,西南偏西风和东北偏东风更容易造成泰安地区霾污染,重污染期间风速超过5 m·s-1偏南风和风速超过3 m·s-1偏北风均对污染物具有有效清除作用。而区域风场相关矢结果表明重污染期间PM2.5污染物主要从广西—湖南—江西一带、安徽南部及浙江北部在西南气流引导下传输至泰安地区,本地源贡献则较少。 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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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
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利用2015-2019年太行山南麓(即山西省晋城市)O3浓度和中国太阳总辐射资料,分析了该地区O3浓度的时空变化特征,及其与风、相对湿度、降水、雾霾、气温、太阳总辐射等气象因子的关系。结果表明：O3浓度呈逐年增加趋势,夏季浓度明显高于冬季,月变化为单峰型,峰值出现在6月,谷值出现在1月,日变化白天高于夜间;O3浓度的空间分布有明显的地域差异,呈现中部和南部高,东西部和北部低的特征,表现出与气候倾向率一致的特性。风速对O3浓度影响明显,风速小于1.5 m·s-1时,O3浓度升高速度快,大于2.5 m·s-1时,O3浓度迅速减小;O3浓度与相对湿度为负相关,峰值出现在相对湿度为30%-70%的区域;不同量级降水对O3浓度的影响差异较大,中雨时O3浓度较低,其他量级较高;无降水日O3浓度明显大于有降水日。有雾霾时O3浓度明显低于无雾霾天气;O3浓度与气温具有明显正相关,与太阳总辐射也呈正相关,但是相关性低于O3浓度与气温的相关性。 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
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利用2013~2017年贵阳市10个国控空气质量监测站点PM2.5逐时监测数据,分析了贵阳市大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:(1)贵阳市PM2.5年均浓度为36.14 ug·m-3,基本处于国家空气质量二级标准范围内,污染程度较轻;(2)贵阳市PM2.5浓度冬季浓度为一年中最高,最高值出现在12月,夏季浓度最低,最小值出现在7月;(3)气象要素对PM2.5浓度的影响是显著的,尤其是在分季节的情况下,气象要素对PM2.5的影响差异较大。PM2.5浓度与太阳辐射、日照时数、气压呈显著正相关,与降水、相对湿度、风速、气温呈显著负相关。太阳辐射夏季对PM2.5影响最大,日照时数春季对PM2.5的影响最大,气温在夏、秋季与PM2.5浓度呈显著负相关。春季降水对PM2.5的相关性更为显著,风速对夏、冬季与PM2.5浓度具有显著负相关性。 相似文献
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利用2015年黄石市5个监测站点可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的在线监测数据和风向、风速、气温、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了黄石市大气PM10和PM2.5的质量浓度水平分布特征及其与气象参数的关系。结果表明:2015年黄石市5个监测站点大气PM10和PM2.5年均浓度范围分别为95.8—108.6μg·m^-3和64.3—68.9μg·m^-3,均超过国家二级标准;季均质量浓度呈现显著的冬季高夏季低的变化规律,冬季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(143.9±62.2)μg·m^-3和(95.5±44.5)μg·m^-3,夏季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(75.2±24.0)μg·m^-3和(50.7±17.3)μg·m^-3。5个监测站中,下陆区、西塞山区和铁山区的PM10和PM2.5颗粒物污染较为严重;各站点大气PM10和PM2.5质量浓度显著相关。大气颗粒物浓度与气象因素的分析显示,黄石市大气颗粒物浓度与气温呈显著的负相关关系,与气压呈正相关关系,与风速和相对湿度的相关性不显著,受风向影响变化较大。 相似文献