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相似文献
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1.
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   

2.
利用2016—2018年常州市区环境空气细颗粒物数据,结合同期地面气象资料,分析了常州市区PM2.5以及气象因素的变化特征,并统计分析气象因素对PM2.5浓度的影响。结果表明:常州市区PM2.5、降水量、相对湿度和气温等具有明显季节性,呈夏季较高冬季较低,而气压夏季较低冬季较高的特征。相对湿度与PM2.5呈正相关,即随着相对湿度的增加PM2.5超标率和平均浓度均增加;降水对PM2.5具有一定的清除作用,清除率与降水前PM2.5浓度、降水量、降水强度有关,降水量、降水强度越大,则降水清除效果越好,而降水前PM2.5浓度较小,则清除率不明显;常州市区偏西风时PM2.5的超标率和平均浓度较其他风向较高;风速对常州市区PM2.5的影响呈负相关,即风速越大PM2.5超标率和平均浓度均减小;常州市区地面天气形势可以分为两种类型,第一种类型表现为气压较低气温较高,PM2.5超标率以及平均浓度相对较低,而第二种类型表现为气压较高气温较低,PM2.5超标率以及平均浓度相对较高。  相似文献   

3.
沈阳两次降水过程中能见度的变化特征   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2011年7月29-31日,8月27-29日沈阳大气成分观测站的能见度资料,统计分析了能见度与降水强度、PM10、PM 2.5、PM 1.0质量浓度、风速、相对湿度等气象要素的相关性。结果表明: 7月29-31日降水过程特点为个别时间内降水量较大,8月27-29日降水过程特点为持续几个小时都有较大降水量;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,初期降水对PM的湿清除效果较好,后期随着降水强度的增加,能见度有所降低;7月29日0时-31日23时期间内,PM质量浓度在降水过程中出现5 μg•m-3左右的低值是因为降水和较大风速的双重作用,而8月27日0时-29日23时期间内的降水过程中,风速较稳定,PM质量浓度的改变量相对较小;7月29日-31日和8月27日-29日降水过程中,平均风速与PM10、PM 2.5、PM 1.0的变化趋势均呈反相关,较高的相对湿度有利于PM质量浓度的上升;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,能见度与PM 2.5/PM10、PM 1.0/PM10的比值变化趋势均呈明显的反相关。随着颗粒物粒径的减小,其与能见度的相关性逐渐增加。  相似文献   

4.
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   

5.
利用2014—2017年汕头市PM2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP (Back-Propagation)人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM2.5质量浓度预报模型。结果表明:与多数内陆城市不同,汕头市PM2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关(相关系数为-0.143);汕头市非汛期PM2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水(暴雨以上除外)对PM2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。  相似文献   

6.
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   

7.
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   

8.
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   

9.
北京地区夏末秋初气象要素对PM2.5污染的影响   总被引:7,自引:0,他引:7       下载免费PDF全文
利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006—2008年的7—9月PM2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析。结果表明:城区站各月平均PM2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因。从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2 m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用。PM2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱。当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显。  相似文献   

10.
彭州市大气污染物浓度变化特征研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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   

11.
范凡  陆尔  葛宝珠  王自发 《气象科学》2019,39(2):178-186
为了解不同程度的降水对江浙沪地区大气PM_(2.5)的清除作用,搜集了2014—2016年该地区41个城市的降水和PM_(2.5)观测数据,通过对比2 a非降水和全时段PM_(2.5)平均浓度的差异,发现前者显著高于后者,说明降水对该地区PM_(2.5)具有清除作用。利用降水前与降水期间PM_(2.5)的浓度差异作为降水对PM_(2.5)的清除率,降水后与降水期间的浓度差异作为雨后浓度回升的增加率,分别研究了目标区域不同时期、不同降雨量以及不同降雨时长对PM_(2.5)的清除效果。结果显示:(1)与江浙沪南部地区不同的是,北部地区降水清除率与降水前浓度存在正相关,降水后浓度的增加与当地的排放量呈正相关。(2)当降水量为30 mm或者降水时长为36 h时,清除率增幅减缓,说明降水对PM_(2.5)的清除效率存在着阈值。  相似文献   

12.
利用重庆市1961—2012年34个气象观测站的逐日降水资料,采用EOF分析、线性回归及相关分析的方法对重庆市的降水量时空特征、降水频数特征及降水强度特征进行诊断分析研究,并进行了相关讨论.结果表明:重庆市的年总降水量呈逐年减少的变化特征,并且年总降水量存在空间一致性与重庆市东北地区和其他地区反相变化的空间分布形式;各类持续性降水过程频数的空间分布差异较大,持续性降水过程频数的变化趋势表明短期降水过程(持续2 d)逐年增加而持续较长时间(持续5 d及以上)的连阴雨天气过程减少趋势明显;降水强度分析中发现一般降水(小雨、中雨、大雨)的年总降水量呈下降趋势,是引起重庆市年总降水量减少的主要原因,小雨、中雨降水强度逐年减弱而大雨的强度有弱的增强,较强降水等级(暴雨与大暴雨)的年总降水量呈较弱的上升趋势,降水强度也表现为弱的增强趋势;持续5 d及以上降水过程频数的减少可能与当地500 hPa位势高度场的上升及赤道太平洋海表温度的升高相关,大雨及以上等级降水的强度变化可能与El Niño Modoki现象有关.  相似文献   

13.
对2015—2016年秋冬季4次小雨过程云中液水含量、地面降水量和近地面大气细颗粒物浓度PM2.5三要素观测资料统计,得到47个数据组个例,根据冷云催化和天气动力学原理,在对47例增雨(雪)潜力定性分析基础上,结合大气污染数值模拟结果对三要素关联性进一步综合分析,探讨和研究了三要素组合的潜力量化指标。即地面未降水时作业潜力指标为:1.5>N>0.1,PM2.5<78;2.5>N>1.5,PM2.5<86;N>2.5,PM2.5<93。地面降水时的作业潜力指标为:1.5>N>0.1,R<1.9,PM2.5<78;2.5>N>1.5,R<2.6,PM2.5<86;N>2.5,R<2.8,PM2.5<93(其中N、R、PM2.5分别为小时云中液水含量、地面降水量和近地面细颗粒物浓度)。采用C#.net编程技...  相似文献   

14.
利用2008—2016年5—9月中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)格点融合分析降水资料以及降水观测资料,在对CLDAS格点降水融合资料进行验证的基础上,对贺兰山区降水时空分布特征以及与地形的关系进行了分析。结果表明:贺兰山区降水呈“东多西少、南多北少”的分布特征,贺兰山主峰偏西0.1° 存在一个超过240 mm的降水高值中心,日降水量极值西侧高于东侧。8月降水量和短时强降水次数最多,11:00—18:00降水次数最多,午后到前半夜短时强降水次数最多。贺兰山区降水以小雨为主,其次是中雨,中雨和小雨雨量占区域总雨量的比例高达85%。贺兰山区降水量随海拔高度的增加而增加,西坡降水随高度的增加率为5.1 mm/hm,东坡降水随高度的增加率为2.1 mm/hm,西坡明显高于东坡。中雨日数与地形高度的相关性较好,其它级别降雨日数与地形相关性不强。  相似文献   

15.
An observational campaign was conducted in the street canyon of Zhujiang Road in Nanjing city in 2007.Hourly mean concentrations of PM10 were measured at street and roof levels.The Operational Street Pollution Model(OSPM)street canyon dispersion model was used to calculate the street concentrations and the results were compared with the measurements.The results show that there is good agreement between measured and predicted concentrations.The correlation coecient R2 values(R2 is a measure of the correlation of the predicted and measured time series of concentrations)are 0.5319,0.8044,and 0.6630 for the scatter plots of PM10 corresponding to light wind speed conditions,higher wind speed conditions,and all wind speed conditions,respectively.PM10 concentrations tend to be smaller for the higher wind speed cases and decrease rapidly with increasing wind speed.The presentations of measured and modelled concentration dependence on wind direction show fairly good agreement.PM10 concentrations measured on the windward side are relatively smaller,compared with the corresponding results for the leeward side.This study demonstrates that it is possible to use the OSPM to model PM10 dispersion rules for an urban street canyon.  相似文献   

16.
对2002年1月1日-2002年12月31日日照市环境监测中心提供的PM10(可吸入颗粒物)日平均浓度资料和对应时段的日照市地面气象资料做了深入的分析,揭示了污染物PM10变化特征及其随气象要素的变化规律。同时分析了主要污染物PM10与地面风速、风向间的相关关系,发现日照市大于等于3级的PM10污染日均出现在1-4月,地面风速对污染物PM10浓度有一定影响,当地面风速超过5m/s时,3级及以上污染日很少出现,当地面风速超过6.5m/s时,随着风速的提高,污染物浓度呈下降趋势。污染物浓度呈明显的季节变化,冬、春季节明显高于夏、秋季节。  相似文献   

17.
侯梦玲  王宏  赵天良  车慧正 《大气科学》2017,41(6):1177-1190
本文利用GRAPES_CUACE大气化学模式对京津冀地区2015年12月重度雾霾过程进行了模拟和评估。京津冀地区能见度和PM2.5模拟值与观测值的对比表明:该模式能较好地模拟京津冀地区能见度和PM2.5的逐日变化情况,但模式存在对伴随着重污染发生的低能见度模拟偏高的问题。以12月5~10日的重度雾霾过程为重点,针对地面风速、边界层高度、相对湿度、PM2.5及其对能见度的影响进行了详细分析,研究结果表明:污染过程中大部分地区过程平均风速低于2 m s-1,边界层平均高度低于600 m,相对湿度较高。模式低能见度模拟偏高可能因为:(1)模式模拟重雾霾时段的PM2.5极大值浓度偏低。(2)模拟相对湿度存在系统性偏低的误差,这一误差对能见度的影响表现为两方面,一是相对湿度会通过影响可溶性气溶胶的吸湿增长过程影响气溶胶质量浓度,导致气溶胶消光系数的计算偏低;二是目前模式中采用的能见度的参数化公式考虑了相对湿度对气溶胶吸湿增长的影响,没有考虑雾滴的直接消光作用。  相似文献   

18.
Precipitation scavenging of aerosol particles is an important removal process in the atmosphere that can change aerosol physical and optical properties. This paper analyzes the changes in aerosol physical and optical properties before and after four rain events using in situ observations of mass concentration, number concentration, particle size distribution, scattering and absorption coefficients of aerosols in June and July 2013 at the Xianghe comprehensive atmospheric observation station in China. The results show the effect of rain scavenging is related to the rain intensity and duration, the wind speed and direction. During the rain events, the temporal variation of aerosol number concentration was consistent with the variation in mass concentration, but their size-resolved scavenging ratios were different. After the rain events, the increase in aerosol mass concentration began with an increase in particles with diameter 0.8 μm [measured using an aerodynamic particle sizer(APS)], and fine particles with diameter 0.1 μm [measured using a scanning mobility particle sizer(SMPS)]. Rainfall was most efficient at removing particles with diameter ~0.6 μm and greater than 3.5 μm. The changes in peak values of the particle number distribution(measured using the SMPS) before and after the rain events reflect the strong scavenging effect on particles within the 100–120 nm size range. The variation patterns of aerosol scattering and absorption coefficients before and after the rain events were similar, but their scavenging ratios differed, which may have been related to the aerosol particle size distribution and chemical composition.  相似文献   

19.
基于1981—2018年内蒙古地区103个地面气象观测站的逐日降水资料,运用趋势分析方法,分析近38 a内蒙古降水量、降水日数和降水强度的时空变化特征。结果表明,不同等级降水量和降水日数呈现弱减少趋势,不同等级降水强度年际变化趋势不明显,但是湿润区的各等级降水年际波动最大,干旱区的中雨强度年际波动明显大于其他气候区。各等级降水对总降水的贡献率从大到小依次为小雨、中雨和大雨,但地区分布不均。各气候区小雨日数贡献率均在80%~90%,并且小雨量占比从内蒙古东北部湿润区到西北部的干旱区逐渐上升。内蒙古各等级降水均呈现自东向西递减的空间分布特征,其中降水量和降水日数的高值区主要分布在东北部地区,降水强度的高值区主要分布在东南部地区。2010年以来,内蒙古东北部和中部偏西地区的小雨等级的降水量和小雨日数减少,小雨等级的降水强度增加;在内蒙古西北部各等级降水量和降水强度均增加,大雨等级的降水量、降水日数和降水强度的增加趋势尤为显著。  相似文献   

20.
利用无人机搭载气象及环境监测设备于2020年7月29—31日在太原进行飞行试验,对不同高度层颗粒物和气象要素进行观测,得到PM_(2.5)三维分布及其随时间的变化特征,并通过气象要素、天气形势和后向轨迹分析得到污染累积和消散成因以及外地传输作用影响。结果表明:PM_(2.5)浓度的垂直分布差异显著,下午大部分时次满足"下高上低"规律,上午边界层垂直混合和颗粒物吸湿增长可能导致"下低上高"的情况;逆温层对大气垂直混合有明显抑制作用;29日为污染物积累过程,30日和31日白天均为消散过程;副热带高压带来的小风、高湿环境是29日颗粒物逐渐累积的原因,30日槽前对流发展和较大的风速有利于颗粒物浓度下降,31日相对湿度较低、对流发展旺盛使PM_(2.5)浓度快速下降;试验期间气流主要来自东南方向,太原市PM_(2.5)本地积累占主导地位,外地传输更多来自于本省晋中、长治等邻近城市。  相似文献   

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