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基于2016年11月24日—12月23日南京市草场门站、鼓楼站和仙林站的强化试验观测资料,分析了城市和郊区主要大气污染物的时空变化特征及其与气象要素的相互关系。研究发现：观测期间南京PM2.5、PM10、NO2、O3、CO、SO2月均质量浓度分别为52.84~84.34 μg·m-3、88.36~120.34 μg·m-3、49.98~51.66 μg·m-3、24.85~50.57 μg·m-3、0.99~1.2 mg·m-3和22.1~26.48 μg·m-3;近地面,城市大气污染物质量浓度高于郊区,其中城市O3比郊区高61.0%;在城市地区,除NO2和CO外,鼓楼站大气污染物质量浓度高于草场门站,其中鼓楼站PM2.5比草场门站高42.7%;PM2.5小时质量浓度最大为210.93 μg·m-3,重污染过程出现时风速较低、温度较高,郊区PM10、PM2.5、NO2质量浓度呈现高值时的最频风向为南风,O3和SO2质量浓度呈现高值时的最频风向分别为西风和西南风,所以郊区大气污染受城市输送影响。利用HYSPLIT模式研究发现12月4—8日和16—20日的污染气团分别来自西部和北方地区,聚类分析发现12月影响南京市的污染气团45%来自西部地区且移动速度较快,55%来自北方地区且移动速度较慢。由此可见,南京市冬季出现的大气污染,其形成不仅与本地排放和局地气象条件有关,而且西部和北方地区的远距离输送也会造成影响。 相似文献
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长三角4个省会（直辖市）城市（上海、南京、合肥、杭州）中,合肥与南京的PM2.5浓度演变有较高的一致性。应用聚类分析的方法对2013-2015年合肥非降水日（日降水量低于10 mm）100 m高度（代表近地层）和1000 m高度（代表边界层中上部）的72 h后向轨迹进行分类,结合合肥2013-2015年PM2.5日均浓度资料,探讨近地层和边界层中上部输送轨迹与长三角西部PM2.5浓度的关系。近地层和边界层中上部分别得到7组和6组不同的后向轨迹;不同输送轨迹对应的PM2.5浓度、重污染（重度以上污染,PM2.5日均浓度大于150 μg/m3）天数、能见度、地面风速、相对湿度等都有显著不同,尤其是在近地层。100 m高度,平均长度最短、来向偏东的轨迹组对应的PM2.5浓度均值最高（约是组内均值最低值的2倍）、重污染天数最多,且占比最高（30%）,重污染日对应的气流在过去72 h下降高度均值仅28 m,明显低于其他PM2.5污染等级日;来向偏西北、长度较短的轨迹组,PM2.5浓度均值和重污染天数为第2高,这一类轨迹占比14%,气流到达本地前存在明显的下沉运动,反映了远距离输送加剧本地PM2.5重污染的特征。这两类轨迹常对应PM2.5日均浓度的上升。PM2.5平均浓度最低的2个轨迹组分别是来自东北和西南的较长轨迹组,所占比例分别为6.4%和10.3%,这2类轨迹往往对应着PM2.5日均浓度下降。1000 m高度的结果与100 m高度结果类似,但PM2.5平均浓度的组间差异不及100 m高度,与2001-2005年PM10浓度与输送轨迹的关系不同。对3 a中84个重污染日两个高度的后向轨迹进行聚类,近地层和边界层中上部各得到7类和6类PM2.5重污染日的天气形势。近地层92%的重污染日对应的海平面气压形势场上,从华北到华东属于均压区,气压梯度小,轨迹来向以偏东到偏北方向为主,垂直方向延伸高度在950 hPa以下。1000 m高度,77%的重污染日属于相对较短的轨迹组,对应的850 hPa高度场特征为从中国西北（新疆）到东南受高压控制,长三角或位于高压底部,或位于两高压之间的均压区。这对PM2.5浓度预报有较好的指示意义。 相似文献
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本文采用RBLM-chem模式,利用杭州市高分辨率城市建筑等资料,定量分析城市动力效应、热力效应以及城市植被、人为热对SO2、NO2、O3、PM2.5等主要污染物浓度的影响。结果表明,城市化过程使得大部分城区温度上升约1℃,相对湿度下降约6%,风速下降约0.8 m·s-1,湍流动能增强约0.03 m2·s-2。城市动力效应主要通过降低城市风速,使得城区污染物浓度升高,SO2浓度有近5 μg·m-3的上升,PM2.5、O3浓度也有近15 μg·m-3的上升。城市热力效应主要通过热岛环流使城区污染物向上输送,令地面污染物浓度降低,在城市大部分区域PM2.5都有大约10 μg·m-3的浓度下降。城市动力效应大于热力效应,城市的总体作用是使污染物浓度升高。城市下垫面使污染物浓度上升的另外一个机制是代替了自然有植被的下垫面,使污染物干沉降速度下降,但这一作用小于动力学效应。另一方面,人为热对城市主要污染物浓度都起着减小的作用,其中SO2、NO2、O3、PM2.5浓度降幅分别在2.5、3.0、6.0、10.0 μg·m-3左右。城市植被可以显著增加污染物干沉降速度,使主要污染物SO2、NO2、O3和PM2.5的干沉降速度分别上升0.1、0.1、0.03、0.06 m·s-1左右,相应地使上述污染物浓度分别下降2.5、6.0、4.0、6.0 μg·m-3左右。 相似文献
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2007和2008年夏季北京奥运馆大气PM10与PM2.5质量浓度变化特征 总被引：6，自引：1，他引：5
为了监测北京奥运主场馆附近大气颗粒物的污染状况以及评估奥运污染源减排措施对北京大气颗粒物质量浓度变化的影响,利用颗粒物在线监测仪器TEOM于2007年和2008年夏季,在奥运主场馆附近的中国科学院遥感应用研究所办公楼楼顶对大气颗粒物PM10和PM2.5进行了连续同步观测。结果表明,2007年夏季监测点附近大气PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为153.9和71.2μg·m-3,而2008年夏季PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为85.2和52.8μg·m-3。与奥运前一年同时段相比,奥运时段大气PM10和PM2.5的质量浓度分别下降44.5%和25.1%。对比分析奥运前后的2次典型污染过程发现,空气相对湿度的增加和偏南气流输送的共同影响易造成大气颗粒物的累积增长,而降雨的湿清除作用和偏北气流则会使大气颗粒物浓度迅速降低。在相近的气象条件下,奥运前后的污染过程中,大气细粒子的日均增长速率分别为25.1和13.9μg·m-3·d-1,而大气粗粒子的日均增长速率分别为20.8和2.2μg·m-3·d-1,奥运时段污染累积过程中大气粗、细粒子的增长速率分别显著低于和略低于奥运前同时段污染过程中颗粒物的增长速率。污染源减排措施的实施是奥运期间大气颗粒物质量浓度降低的主要原因,从控制效果来看,奥运期间实施的污染源减排措施对大气粗粒子的控制效果明显好于大气细粒子。 相似文献
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自2014年以来,中国细颗粒物（PM2.5）浓度大幅度下降,但臭氧（O3）浓度逐年缓慢上升,厘清PM2.5和O3（P-O）相关性尤为关键.在本研究中,2014—2019年北京和南京PM2.5年均质量浓度下降幅度分别为-6.86和-6.15 μg·m-3·a-1;而日最大8小时平均O3质量浓度（MDA8 O3）年均增长幅度为1.50和1.75 μg·m-3·a-1.研究期间,北京地区MDA8 O3质量浓度小于100 μg·m-3,P-O呈负相关;而当质量浓度大于100 μg·m-3时,P-O为正相关.通过Pearson相关系数研究P-O两者相关性.在两个城市每月相关性分析中,在每日时间尺度5—9月为强的正相关;而小时时间尺度11月至次年2月趋于负相关.在北京,P-O每月和季节相关性变化大于南京.在日变化中,夏季在16时为强的正相关,春秋两季在13—17时为弱的正相关,而在春、秋和冬季8时,却为强的负相关. 相似文献
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南京市城市不同功能区PM10和PM2.1质量浓度的季节变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM2.1和PM10的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρPM10春季为167.47 μg/m3,夏季为 85.99 μg/m3,秋季为238.99 μg/m3;ρPM2.1春季为59.66 μg/m3,夏季为42.80 μg/m3,秋季为100.15 μg/m3。不同季节中ρPM10和ρPM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρPM2.1和ρPM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m3和9.0~10.0 μm/m3。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m3的粒径段。江北工业区ρPM10和ρPM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。 相似文献
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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
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使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM2.1和PM10的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρPM10春季为167.47 μg/m3,夏季为 85.99 μg/m3,秋季为238.99 μg/m3;ρPM2.1春季为59.66 μg/m3,夏季为42.80 μg/m3,秋季为100.15 μg/m3。不同季节中ρPM10和ρPM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρPM2.1和ρPM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m3和9.0~10.0 μm/m3。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m3的粒径段。江北工业区ρPM10和ρPM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。 相似文献
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2010年11月16日至12月17日在南京、常州、苏州三城市设置采样点,24 h采集大气PM2.5样品,并测定其水溶性无机离子和元素的浓度,在此基础上讨论PM2.5及无机组分的时空分布特征。结果表明,采样期间,PM2.5污染较严重,且苏州最重,常州次之,南京最轻,南京、苏州、常州日均浓度分别是国家二级标准(75 μg/m3)的1.44、2.32、1.53倍;三市PM2.5离子组分中,阴离子均以SO42-和NO3-为主,阳离子以Ca2+和Mg2+为主;苏州Na+和Cl-之间的相关性较高,其受到海盐输送影响较大;三城市PM2.5中Ca是最主要元素,Al次之。运用主成分法分析南京、常州和苏州PM2.5的来源可知,三城市PM2.5受多个污染源影响,包括生物质燃烧、地表扬尘、五金工业及汽车尾气排放等。 相似文献
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北京秋季一次典型大气污染过程多站点分析 总被引：3，自引：1，他引：2
多站点多种大气污染物的同步在线观测对深入剖析大气污染的成因和演变机制有重要意义。以龙潭湖、北京325 m塔、双清路和阳坊4监测站点实时NOx、SO2、O3、PM2.5和PM10浓度观测数据为基础,介绍了北京地区2010年10月3～11日发生的一次典型污染过程。不同污染物在污染过程中变化特征不一致,表现为NOx、SO2、O3浓度有明显日变化,而PM浓度升高后一直维持在高值,日变化幅度很小。通过分析不同站点、相同污染物之间的相关性和变异系数发现,4站点间一次污染物NO和SO2空间浓度差别大,变异系数分别为77%和70%,相关系数低于0.44;而二次污染物NO2、PM2.5、O3空间浓度差别较小,变异系数分别为34%、36%和29%,相关系数均超过0.54。结合中尺度气象模式研究发现,该污染过程中,850 hPa高空持续的西南暖平流造成华北地区显著平流逆温,与近地层辐射逆温共同作用,使北京地区混合层高度维持在1200 m以下。低混合层高度和低风速限制了大气垂直和水平扩散,造成北京地区近地层污染物累积,形成重度污染。 相似文献
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利用空气质量历史监测数据、地面气象要素及激光雷达探测资料,综合分析了2019年1月10—15日长春市一次霾污染过程,探讨了污染过程中污染物和气象要素的变化特征与影响机制。结果表明：此次霾污染过程中12—13日污染最重,PM2.5和PM10质量浓度均超过150 μg·m-3,气溶胶消光最强,超过70%的PM2.5/PM10比值大于0.7,指出了细粒子对重污染事件的贡献;重污染期间近地面风速偏小、相对湿度增加、变压较小,同时低空风出现明显的风向转变,弱下沉运动与逆温以及较低的边界层共同削弱了大气的水平和垂直扩散能力,有利于污染物累积,导致霾污染。500 hPa天气形势表明长春市位于槽前脊后,850 hPa高度场为弱西风,相对湿度大;海平面气压场存在低压气旋及弱西南气流,该气流有利于将污染物输送至长春市,造成霾污染加剧;1月14—15日高空槽加深东移,850 hPa西北气流增强,近地面气压梯度力变大,污染物得到扩散,霾污染逐渐结束。 相似文献
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2018年11月23日至12月3日,华北平原出现了一次较长时间的雾霾天气。利用常规气象观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和污染物浓度资料,以河南省濮阳市为例,对此过程的大尺度环流背景场、边界层内气象要素特征、动力因素和污染状况等进行综合分析,分3个阶段探讨此过程形成的原因和维持机制。结果表明:(1)雾霾发生在高空纬向环流背景下,华北处于高压脊前西北气流中,频繁受下滑短波槽影响。(2)冷空气活动偏弱,中低层维持暖脊控制,使边界层内出现较强逆温,制约低层水汽和污染物的垂直扩散。(3)地面处于均压场或锋后弱冷高压控制,弱风条件不利于污染物的水平扩散。(4)前期大雾形成时,强逆温层在900 hPa以下的贴地高度,能见度很低,污染严重;中期霾严重时,较强逆温层上移至900—850 hPa,并出现双层逆温,能见度虽较好,污染仍然严重;后期的雾霾主要由高湿度环境中污染物聚集吸湿增长造成。(5)中低空弱的下沉气流及近地面辐合风场是雾霾天气得以发展维持的动力因子。 相似文献
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利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM2.5,PM2.5平均浓度为438 μg·m-3,局地PM2.5浓度高达1487 μg·m-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s-1,风速≤ 1.5 m·s-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。 相似文献
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2019年1月铜仁市发生了中到重度污染过程,本文利用铜仁市城区逐时环境监测资料,高空及地面气象观测资料,分析了本次污染过程气象条件特征。结果表明,此次首要污染物为细颗粒物（PM2.5）。污染天气发生时,铜仁上空是高压脊或一致的西南气流,地面为冷高压或均压区控制,气压梯度小,风小;当转为高空槽前,地面有冷空气补充,气压梯度增大时,污染物浓度得到降低。同时风速和相对湿度大小跟污染物浓度也有一定关系,地面风速小,空气干燥时,污染物浓度增加;相反,风速增大达4m/s以上,空气相对湿度增大达90%以上,特别是明显的雨雪天气发生时,污染物浓度得到快速降低。另外,污染天气伴随有近地层逆温层持续影响,逆温层厚度越厚,且逆温强度越强,抑制了大气垂直方向的湍流交换,有利于污染物浓度累积增长。受梵净山地形阻挡作用,当近地层为弱偏东风影响时,污染物不能翻越梵净山向西扩散,会在山的东侧堆积,导致铜仁城区污染物在本地循环累积,污染浓度维持较大值。上述研究结果,可为铜仁市空气质量预报及污染防控提供新的参考依据。 相似文献
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利用空气质量监测资料、高空和地面气象观测资料、NCEP再分析资料,对达州市2016年元旦节期间重污染天气过程特征及气象条件进行分析。结果表明:达州市此次重污染天气过程为长时间无冷空气活动,无降雨,大气污染物不断积聚形成。AQI日变化受污染源排放情况影响更大,早上低,白天逐渐增加,天黑后达到峰值。大气污染物的积累一般发生大气稳定度为中性或以上。AQI与08时和17时混合层厚度负相关,但日平均混合层厚度与AQI没有通过相关性检验。重污染时近地面有逆温层且逆温层较厚。AQI与逐日最高气温、日平均风速和日最大风速正相关,降雨对大气污染物稀释作用明显,特别是降雨持续时间长,雨量大效果更为显著。AQI逐时变化与温度正相关,与风速负相关。 相似文献
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本文利用气象台站资料和NCEP再分析资料对2017年12月18日～2018年1月2日成都出现的一次持续性污染天气过程的气象条件进行了分析。结果表明,此次污染过程是一次中到重度污染,局部时段出现了严重污染。500hPa环流形势及其调整与此次污染状况的发展有着密切的联系,其中500hPa高压脊前西北气流下沉区所产生的下沉逆温层和等温层是导致此次污染过程的主要因素。随着环流调整,低槽东移,受槽前西南气流影响,污染状况得到了改善,并最终结束了此次污染过程。此次污染天气过程中,贴地逆温及静风的稳定大气抑制了污染物的扩散,但对污染天气的生成及演变并未起主导作用。此外,有四次冷空气进入盆地的过程出现。冷空气主要来自四川盆地北部和东部,使污染状况得到缓解,但并未对污染过程的结束起到决定性的作用。 相似文献
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利用NCEP/NCAR再分析资料、地面气象观测资料,重点分析了2013年1月成都地区一次重污染天气过程的天气背景以及地面气象要素演变。结果表明:(1)此次持续的污染天气出现在高空为弱脊控制且位势高度场异常偏高,地面处于变性高压脊或均压场且近地面层风速较弱的静稳天气背景下。(2)产生此次高污染(高AQI)的地面气象条件为:地面冷高压逐渐变性,近地面温度升高,海平面气压降低,近地面相对湿度升高至80%左右,无降水或弱降水,能见度将降低至于10km以下,地面风速减弱。(3)中低层弱风速,弱的水平风垂直切变,700h Pa层附近和近地面层的逆温层,不利于污染物在垂直方向上的扩散,使得污染进一步加剧。 相似文献
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利用2014~2018年冬季空气质量和污染物浓度数据,结合地面观测、探空及风廓线雷达资料,对新都区冬季气象要素及其污染扩散条件进行分析。结果表明:（1）新都区不同污染物具有相同的日变化特征,在11时左右浓度最高,18时达到最低。（2）新都区污染物浓度与风速、气温、降水、相对湿度有密切关系。当风速大于(小于)平均风速时,污染物浓度减小（增加）;气温越高且相对湿度越大,污染也越强;降水较弱时,反而会加重污染。（3）新都区污染天气过程中,逆温强度与厚度的大小将影响污染物的垂直扩散,强度和厚度偏大,污染偏严重。 相似文献
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河南3次重污染天气过程的气象条件诊断及传输影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用空气质量监测数据、气象常规观测资料、L波段雷达探空资料、EC-Intrim再分析资料和NCEP全球资料同化系统提供的再分析资料,以及HYSPLIT模式模拟结果,分析了2016年12月至2017年1月间发生在河南的3次重污染天气过程的影响范围、气象条件和传输影响等。结果表明,3次过程河南地区均呈现出500 hPa等高线平直、9251000 hPa风垂直切变小和海平面气压场均压等特征。在近地面,3次过程在污染开始和加强时段均有小风和低湿特征,过程临近结束时有大风或增湿出现。前两次污染过程为干霾过程,均因加强的偏西风而结束,但是在结束阶段,相较于第1次过程的西南风,第2次过程的西北风能更快速有效地清除污染物;第3次过程为湿霾(雾、霾混合)过程,因偏东风而结束,但由于偏东风风力较小,对污染物彻底清除能力有限,过程结束后很快出现反复。郑州近地面存在明显逆温和“上干下湿”的层结特征,这种“干暖盖”严重阻碍着空气的对流运动,使近地层的污染物垂直扩散能力变弱,从而导致污染加重。HYSPLIT后向轨迹传输影响显示,第1次过程主要以省外西北路输送为主,后两次过程主要以本省和本地累积为主。 相似文献