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1.
利用南京本站气象观测记录、环保局监测数据以及NCEP/NCAR再分析资料,分析2013年1月持续性污染天气过程的大气环流背景,并结合南京地区探空资料、风廓线雷达资料以及激光雷达资料,分析这次持续性污染过程中空气质量属良好、轻度污染、中度污染、重度污染典型个例的大气垂直特征和边界层内气象条件的差异。得到如下结论:2013年1月份北方冷空气活动较弱,南京地区大气层结稳定,近地层风速小,污染物气象扩散条件差。加之近地层以弱偏东风为主,水汽较多,有利于污染物颗粒直径增大。大气垂直结构以及边界层内水平风速均对大气污染程度起到一定影响。AQI与逆温层高度存在显著负相关关系;大气污染时,1000 m以下出现逆温结构,且逆温层越低、越厚,污染程度越大;重度污染时,近地层出现贴地逆温层,厚度为700m左右。逆温层高度下降,PM10颗粒物高浓度区高度也明显下降,近地层污染物浓度对垂直方向上污染物浓度正响应的高度降低。在空气质量良好时, 150~1500m存在风速大值区,且风无空,湍流作用明显,有利于污染物和周围的洁净空气相混合而得到稀释,加速污染物的垂直扩散进程。当中度污染日和典型重度污染日时,150~1500 m之间并不存在大风速区。此外, PM10的300μg·m-3高浓度垂直高度延伸至300 m附近时,近地层PM2.5明显上升至100μg·m-3以上,高浓度区数值越大,近地层PM2.5越大。  相似文献
2.
分析了北京地区2013年1-2月空气质量指数AQI的时空分布特征,及紫外吸收性气溶胶指数(AAI)、气象观测要素(相对湿度、气压和风速)、大气环流特征、混合层高度、总体理查森数(RB)与AQI的相关性等;同时对气象观测要素与AQI关系进行了拟合,建立了回归方程。研究结果及主要结论如下:北京地区AQI呈现出了一种自东南向西北递减的分布趋势;紫外吸收性气溶胶指数(AAI)与AQI之间呈明显正相关关系,相关系数r=0.456,可以作为污染物监测的参考;相对湿度、气压与AQI有着较好的相关性,相关系数分别为0.67、-0.49,建立的最优回归方程得到的拟合结果与实际观测效果对比良好;500 hPa乌拉尔山至贝加尔湖地区的高压脊是北京地区是否形成持续性污染的重要天气系统;AQI与1-2月混合层高度呈明显的负相关关系,相关系数为-0.511,持续低于459 m的混合层高度有利于污染物堆积;总体理查森数≥10.63时,有利于次日污染持续或发展等。  相似文献
3.
利用丽水2012年9月-2014年3月主要空气污染物浓度和气象数据,分析丽水空气污染物构成及其与气象因子的相关性.分析结果表明:丽水空气质量优良率约80%,高频首要污染物依次为PM25、O38、PM10、NO2;各污染物浓度分布的时间、季节特征明显:早晚高峰时段污染物浓度普遍偏高,冬季—初春是一年中污染较重季节,尤其春节期间PM和SO2浓度急剧上升.各主要污染物质浓度随气象因子的变化各有特点:CO在气温较高、晴朗微风、高层层结稳定的天气条件下浓度较高;NO2在气温适中、湿度较大且无明显降水时浓度较高;SO2则在气温适中、湿度较小、晴朗微风的天气条件下浓度较高;O3则在高温干燥天气时浓度较高;PM在干燥、气温较低、连续晴朗、微风、高层层结稳定时浓度较高.  相似文献
4.
利用2015-2016年贵港市空气自动监测站空气质量指数、首要污染物等数据及贵港国家气象观测站的常规气象观测资料(风速、湿度、气温等),分析了贵港市2015-2016年空气质量概况及相关气象因子,进而利用合成分析方法对贵港市在不同季节出现不同级别空气污染的天气形势变化进行了分析。分析结果表明:贵港市的首要污染物为PM2.5和PM10,其中12月、12月为贵港市空气污染最严重的月份。各气象要素与空气质量指数相关性较强,风速、气温、降水等气象条件对贵港市的空气质量影响显著。在春、秋、冬季,冷空气南下影响贵港市,500 hPa为持续的下沉运动且850 hPa相对湿度较低及850 hPa由北风转为南风且风速较小时,贵港市极易出现轻度污染以上的天气;当云南一带有南支槽活动时,贵港市易出现重度污染天气。夏季影响贵港市空气质量的主要因素则是热带气旋移动至江苏、浙江一带时,热带气旋的外围下沉气流导致贵港市出现持续下沉运动。此时,受副热带高压系统或者其他天气系统影响,850 hPa风向出现明显转折时,应考虑贵港市出现轻度污染的天气现象。  相似文献
5.
利用MODIS气溶胶光学厚度(AOD,Aerosol Optical Depth)产品与同期乌鲁木齐市空气质量指数进行相关性分析,得到二者的相关系数为0.664。对MODIS AOD产品进行垂直和湿度订正后,二者的相关性显著提高,相关系数从0.664提高到0.805。订正后按季节分类统计,春、夏、秋3季的相关系数分别为0.775、0.608和0.822,其中秋季的订正更为有效,可用性更高。这可能受到不同季节气溶胶来源、特征以及数据样本差异的影响。最后分别建立全年、春季、夏季和秋季的线性、对数、一元二次、乘幂和指数5种类型的拟合模型。考虑模型易于利用的因素,依据各拟合模型相关系数的大小得到全年以及各季节最优拟合模型,该模型函数可用来反演和监测乌鲁木齐市空气质量指数。  相似文献
6.
根据2012—2015年的空气质量指数(AQI)日报数据与同时段的气象数据,采用统计方法和广义加性模型(GAM)对空气质量指数的时间变化及其与气象要素的关系进行了分析,结果表明:2012—2015年北京市空气质量整体呈现下降趋势,冬春季空气质量较差,夏秋季的较好,冬季容易产生重污染天气,春季污染天气频发。北京空气质量存在一定程度的周末效应,表现为周末空气质量较差,工作日相对较好。整体上空气质量指数与风速、日照时数、降水量、平均气温和最高气温呈负相关,与湿度呈正相关,不同季节和不同级别空气质量下的AQI与气象要素相关性差异较大。通过广义加性模型得到AQI与降水量呈线性关系而与其他气象要素均呈非线性关系,气象要素在不同数值范围内对AQI的影响趋势和程度存在显著差异。  相似文献
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