共查询到17条相似文献，搜索用时 125 毫秒
1.
沙尘天气对榆林市环境空气质量的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
基于2013—2018年榆林市沙尘天气和环境空气质量逐日数据,定量分析了沙尘天气对榆林市空气质量指数（AQI）、可吸入颗粒物（PM10）和细颗粒物（PM2.5）的绝对贡献和相对贡献率。结果表明：沙尘天气对榆林市AQI的贡献率为0.7%—11.1%（平均值±标准差6.4%±3.8%）;对PM10的绝对贡献为1.0—13.1 μg·m-3（平均8.2±5.4 μg·m-3）,相对贡献率5.4%±3.5%;对PM2.5的绝对贡献为-0.4—3.5 μg·m-3,沙尘天气对PM2.5的影响小于对PM10。沙尘天气对榆林市空气质量的影响季节差异很大,春季贡献最大,秋冬季贡献较小。沙尘天气对榆林市区和郊区的影响程度不同,这可能与局部气象条件和地形条件等因素有关。 相似文献
2.
沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响 总被引：5，自引：3，他引：2
2014年4月23-25日中国北方地区经历了一次大范围的强沙尘天气过程.利用13个城市的空气质量和气象数据结合后向轨迹模式和MODIS deep-blue气溶胶光学厚度数据,研究沙尘天气过程对中国北方城市空气质量的影响,特别是对PM2.5质量浓度的贡献。结果表明:来源于塔克拉玛干沙漠及其周边地区的沙尘途经甘肃西北部和内蒙古中西部的沙漠区进而影响下游城市。MODIS deep-blue气溶胶光学厚度的空间分布能够较好地反映出沙尘的水平运动特征。沙尘天气过程可以使中国北方城市PM2.5和PM10质量浓度分别增加7.5%～1 141.2%和344.0%～2 562.1%,可以有效地降低SO2、NO2和CO气体污染物的浓度,而对O3的浓度影响较小。银川、大同和库尔勒沙尘天气过程期间平均SO2、NO2和CO浓度较非沙尘天气过程期间降低最明显,分别降低约80.0%、78.7%和62.1%。 相似文献
3.
作为影响京津冀地区的沙尘途经地和发源地，对库布齐沙漠的治理工作一直在持续，成为使用科学技术手段将沙漠变废为宝、变害为利的成功案例，同时也是全球治沙范例。为研究库布齐沙漠治理工作对京津冀地区空气质量的改善效果，利用手工采样数据和城市空气质量监测数据，结合气团轨迹，筛选库布齐沙漠起沙并对京津冀地区产生影响的沙尘天气。选取2017年5月3-6日作为典型个例代表，使用嵌套网格空气质量预报模式系统（NAQPMS），设计不同的起沙权重系数敏感试验，模拟研究该地区起沙和治理对京津冀地区的空气质量影响。结果表明：（1）气象模式较好地把握天气系统的演变以及地面风场的特征，保证NAQPMS模式可合理模拟沙尘的起沙区域、影响范围以及时空演变特征；（2）受沙尘影响城市的PM10浓度模拟量值及变化与观测较为一致，表明模式合理再现了沙尘的输送过程；（3）库布齐沙漠起沙对京津冀地区的PM10浓度贡献为35~150 μg·m-3，贡献比例为10%~40%；（4）库布齐沙漠治理可使京津冀地区PM10浓度降低35~75 μg·m-3，下降比例为5%~20%，受影响城市PM10浓度下降比例为7%~37%，沙漠治理工作可有效降低受影响地区的PM10浓度。 相似文献
4.
沙尘对兰州市大气环境质量的影响 总被引：2，自引：2，他引：0
利用1951-2010年甘肃省气象局地面观测站沙尘气象资料和2006-2010年兰州环保局PM10、SO2、NO2质量浓度资料,分析了兰州市沙尘天气时间变化特征及其对SO2、NO2、PM10等大气污染物浓度的影响。结果表明:近60年来兰州市沙尘天气总体上呈现振荡性减少的趋势,沙尘暴、扬沙和浮尘年变化倾向率分别为-0.15 d、-0.72 d和-0.97 d,这与上游沙尘源区沙尘天气振荡性减少有关。沙尘对兰州地区SO2和NO2质量浓度影响不大,对PM2.5质量浓度和PM1.0数浓度的变化有一定的贡献,但对PM10质量浓度影响非常大,沙尘对春季PM10质量浓度的贡献率在18.4%～43.1%。对2007年5月10日一次强沙尘天气过程研究发现,随着沙尘天气的侵入,兰州市不同粒径气溶胶的浓度陡然上升,然后达到较高的浓度水平,之后由于沙尘天气的减弱、消退或离境,不同粒径气溶胶浓度也逐渐降低并缓慢恢复到正常水平。 相似文献
5.
利用2011年秋冬季榆林大气成分站黑碳浓度、颗粒物质量浓度、大气能见度、地面气象资料,计算边界层高度、气溶胶吸收系数、大气消光系数,导出单次散射反照率,并对其进行分析讨论。结果表明：（1） 榆林秋冬季平均黑碳浓度为2.6 μg·m-3。（2）黑碳占颗粒物质量浓度PM1.0比值为10.6%,黑碳与颗粒物质量浓度PM1.0、PM2.5、PM10相关系数分别为0.91、0.91、0.72。（3）黑碳浓度受边界层高度影响,沙漠风场对黑碳的堆积输送起主导作用。（4） 榆林地区气溶胶吸收系数与大气消光系数比值为16.8%。（5）单次散射反照率平均值为0.72。 相似文献
6.
利用NCEP再分析资料、逐小时污染物浓度数据、风廓线雷达及地面常规观测资料，对北京2018年3月26—29日一次“先霾后沙”的空气污染过程进行了分析。结果表明：霾污染期间PM2.5峰值浓度为242 μg·m-3，PM2.5/PM10值为0.86。受蒙古气旋影响，PM10浓度出现爆发性增长，增长速率达到912 μg·m-3·h-1，PM2.5/PM10值下降至0.11。霾主要影响时段边界层内以西南风为主，平均通风量为15 907 m2·s-1，大气边界层以稳定的弱上升或下沉运动为主；而沙尘影响时段平均通风量为9 226 m2·s-1，沙尘天气爆发前边界层明显的下沉运动先于地面污染物浓度的变化。基于后向轨迹模式和潜在源贡献分析方法PSCF计算结果，霾影响时段河北中南部、山西中部等地对北京PM2.5贡献较多；而沙尘影响时段，北京地区的PM10主要来源于内蒙古中部和辽宁西部。 相似文献
7.
利用2017—2019年中天山北坡城市群（乌鲁木齐市、昌吉市、石河子市、五家渠市）逐时大气污染物监测数据及气象数据,分析了大气污染物年内变化和污染天气类型特征。结果表明：（1） 中天山北坡4座城市6类大气污染物中PM2.5超标日数最多（年均94~104 d）,年均浓度介于64~73 μg·m-3,且五家渠市>乌鲁木齐市>石河子市>昌吉市。采暖期PM2.5浓度在100~118 μg·m-3之间,是非采暖期的4.00~5.00倍,靠近山前地带的城市PM2.5浓度日变化大体呈现“双峰双谷型”。（2） 4座城市污染天气类型主要分为静稳型、沙尘型和特殊型,其中静稳型占86.2%~93.6%、沙尘型占5.8%~13.2%。静稳型污染天气多出现在冬季,沙尘型主要出现在春、秋季节。静稳型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比45.8%~56.6%,沙尘型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比14.9%~29.4%。（3） 静稳型和沙尘型污染天气下PM2.5和PM10浓度都存在显著的线性相关,前者PM10浓度是PM2.5的1.26倍,而后者达3.16倍,此倍数可以作为区分静稳型和沙尘型污染天气的判据。 相似文献
8.
利用2014—2018年近地面观测PM2.5质量浓度数据、MODIS 10 km气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)数据、ERA5再分析气象数据和DEM(Digital Elevation Model)数据,分别构建估算东北地区PM2.5质量浓度的多元线性回归模型(Multiple Linear Regression, MLR)、线性混合效应模型(Linear Mixed Effects Model, LME)和随机森林模型(Random Forest, RF),利用十折交叉验证方法对3个模型进行精度评价。根据最优模型估算2009—2018年东北地区逐日PM2.5质量浓度,结果表明：(1) 3种模型模拟的PM2.5质量浓度与地面实测值间的相关系数R2排序为RF>LME>MLR,RF模型整体精度最高。(2)不同季节、月份的RF模型模拟PM2.5质量浓度与地面实测值间的R2均高于0.93,通过R... 相似文献
9.
以2017年5月4日~5日华北地区出现的一次大范围的严重的天气污染形成与消散过程为研究对象,通过搜集华北地区9个城市空气中主要污染物浓度、AQI（空气质量指数）和常规气象数据,分析AQI、主要污染物（PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3）浓度变化特征和相关气象因子的关系。结果表明：本次重污染本质为区域性沙尘污染所致。污染过程呈现出形成速度快、消散急促的特点。该污染过程首要污染物为PM10,其次为PM2.5,而SO2、NO2、CO、O3等由人类活动产生的污染物浓度并未超标。后向轨迹分析和相关分析发现造成此次严重污染颗粒物主要来自蒙古高原,风是主要驱动因子。污染物在空间位置比较接近的城市间传输时,表现出趋势一致性、时间上的滞后性和污染物浓度的累积性特点。 相似文献
10.
为了解兰州市沙尘天气期间大气污染特征，选取2016—2017年兰州市国家大气环境监测网络系统21个监测站点逐小时数据，对沙尘天气过程中的污染物特征进行分析。在此基础上，结合地面气象参数，运用HYSPLIT模型聚类计算和激光雷达观测等手段，对颗粒物来源和传输过程进行潜在源区贡献因子（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析。结果表明：兰州沙尘天气主要受西北方向、东偏北短距离传输、北部内蒙古路径3类气团影响，其中西北方向气团影响沙尘天气持续时间较长，沙尘过程中消光系数最高，环境空气质量转差显著，其他两类气团影响沙尘天气持续时间较短，有利于污染扩散；沙尘天气发生前期PM10与气态污染物呈现正相关，沙尘天气过程中为负相关，沙尘天气后则再次转为正相关，沙尘天气对气态污染物浓度有降低效果；春季兰州地区颗粒物潜在区分布相对集中，主要来自于兰州西北部河西走廊，PSCF值大于0.7；冬季颗粒物潜在源区分布范围较广，PSCF值集中在0.7~0.9，其中对PM10较大贡献区集中在新疆东南部，贡献值240~320 μg·m-3。 相似文献
11.
基于WRF-IWEMS耦合模型对2016年3月1~9日发生在蒙古高原的强沙尘天气过程进行数值模拟,着重模拟了尘源、粉尘传播路径以及粉尘扩散过程中浓度变化和影响范围,并采用卫星影像、站点监测数据与模型结果进行对比分析。结果表明：此次风沙天气过程的尘源分布在新疆哈密地区、阿拉善高原、中蒙边境戈壁地区以及浑善达克沙地部分地区,粉尘自源区分别沿河西走廊、贺兰山区、张家口等地扩散至华北和京津地区。蒙古高原土壤风蚀可使华北地区来自自然源的大气颗粒物PM10、PM2.5浓度分别达到1 000 μg·m-3、200 μg·m-3以上,还可使华北地区大气颗粒物浓度高于200 μg·m-3的天气持续48 h以上。 相似文献
12.
在塔里木盆地东北部库尔勒市大气颗粒物逐时数据(2015年1月至2020年12月)污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模型、聚类分析、潜在源贡献因子分析(PSCF)、浓度权重轨迹分析(CWT)分析不同季节库尔勒市颗粒物传输路径与潜在源区,揭示研究期间库尔勒市不同季节大气颗粒物的潜在源分布及其贡献水平。结果表明:2015—2020年库尔勒市PM_(2.5)、PM_(10)年均值分别为47.7±20.0、162.2±102.4μg·m^(-3),超过国家年均值二级浓度限值132%、36.3%,PM_(10)为主要污染物;颗粒物季节变化呈现冬春高、夏秋低的变化特征;PM_(2.5)/PM_(10)值春季最低(0.29),冬季最高(0.47),PM_(2.5)/PM_(10)值整体呈下降趋势;气流输送路径主要来自西风短气流,其次为吐鲁番盆地的东灌气流;塔里木盆地全年四季都是库尔勒市颗粒物的主要贡献源区,颗粒物浓度贡献水平春冬季较高,夏秋季较低。 相似文献
13.
选择西北干旱区城市乌鲁木齐市为研究区,利用MODIS气溶胶产品（AOD）数据和地面监测站PM2.5浓度数据进行相关性分析,结果表明：二者相关性良好,对AOD数据进行垂直订正和湿度订正后,发现相关性进一步提升（0.49～0.80,p<0.01）。对订正后AOD数据与地面PM2.5浓度进行建模并选取最优模型,结果均为一元三次模型且模型R2在0.27～0.69之间,其中春秋两季模型R2较高,夏季较低。对模型精度进行验证结果,显示春季与秋季模型精度良好,夏季较差,说明MODIS气溶胶光学厚度数据可以用于反演干旱区地面PM2.5浓度值,对卫星遥感在干旱区地面空气监测应用提供了新的方法和思路。 相似文献
14.
依据峡口城市乌鲁木齐市2013-2016年6个环境监测站逐时的6类污染物数据,分析大气污染物的时空分布规律。总体来看,乌鲁木齐市以颗粒物污染为主,即PM10、PM2.5污染严重。从季节上来看,乌鲁木齐污染物浓度大多冬季高、夏季低,春秋季次之。春、夏、秋、冬PM2.5的浓度依次为59.8、40.5、67.8、139.6 μg·m-3,而PM10则是148.6、119.7、146.4、209.4 μg·m-3,粗细粒子浓度在春秋季的细微变化凸显在春季沙尘天气的影响。从日变化方面来看,污染物多呈现为双峰型结构。PM10、PM2.5春夏秋3个季节都是在子夜1：00时浓度最高,9：00～10：00时次之,但是冬季日最高值则出现在17：00时左右,次峰值出现在21：00～22：00时。从空间分布来看,颗粒物浓度总体上是中心城区低、四周高的分布格局;从PM2.5浓度占PM10浓度比重分析来看,冬季比重最高,达70%,以城区及城北最为明显,达73%,日变化分布则主要集中在下午至夜间,且冬季比重达71%。 相似文献
15.
2017年5月4-5日和2015年3月28-30日两次影响北京的沙尘天气均包含外来输送及沙尘回流过程。采用常规气象观测资料、大气成分资料、CALIPSO卫星监测及风廓线雷达数据等，对两次过程中的气象要素变化、传输轨迹、天气学条件、边界层特征等进行分析。结果表明：两次过程均由蒙古气旋引起，远距离传输过程中经沙源地传输的沙尘气溶胶可被抬升至700 hPa以上高度，主要传输层位于对流层中低层；高空急流强度、入口区位置及次级环流的结构对沙尘传输及影响区域有重要指示意义；沙尘回流主要受大气中低层偏南风输送带的影响，主要传输高度为1 km以下的低层大气，北京与回流上游城市PM10浓度变化的时间滞后性与前期沙尘天气是否得到彻底清除有关。 相似文献
16.
基于HYSPLIT模型和2019年9月至2020年8月喀什地区大气颗粒物逐时数据,利用聚类分析、潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）分析喀什地区四季PM10传输路径与潜在源区,揭示研究期间喀什地区不同季节PM10的潜在源分布及其贡献水平。结果表明：喀什地区PM10、PM2.5年均值分别为237.3±268.3、89.3±82.3 μg·m-3,大气颗粒物以PM10为主;喀什地区气流输送路径主要来自中亚西风气流,其次是来自中国新疆南部;PM10秋季主要贡献源区分布在中亚部分地区以及中国新疆南部区域,贡献水平为250—450 μg·m-3;冬季主要贡献源区与秋季相似,贡献水平为150—300 μg·m-3;春季重点贡献源区主要分布在新疆南部塔克拉玛干沙漠区域,贡献水平为250—500 μg·m-3;夏季主要贡献源区与春季相似,贡献水平为150—250 μg·m-3。喀什地区重点防范应是塔克拉玛干沙漠沙尘气溶胶的影响,其次是中亚西风气流携带的大气颗粒物远距离输送。 相似文献
17.
中国高能耗的经济增长模式和不生态的城镇化模式是PM2.5污染的主要诱因,为了弄清PM2.5的本质,着重研究PM2.5污染的产出机理与模型。首先用逐步回归分析法,确定对PM2.5影响较大的变量,再对PM2.5及其相关变量进行空间相关分析,在GIS技术与空间统计学的支持下,建立中国区域性细颗粒物空气污染评估模型。结果表明：中国PM2.5污染具有东高西低的区域差异特点,这与中国人口分布密度特征曲线（胡焕庸线）所划分出的人口空间分布特点相一致。考虑了空间效应影响的模型拟合度（R2=0.71）优于传统统计模型（R2=0.62）。PM2.5与总人口、人均汽车保有量的平方、第二产值比例的平方成正比,与森林覆盖率的平方成反比,其中对PM2.5贡献率最大的是人均汽车保有量。 相似文献