| 2014—2019年北京和南京地区PM2.5和臭氧质量浓度相关性研究 |
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| 引用本文： | 孙金金,黄琳,龚康佳,王雪颖,李婧祎,秦墨梅,于兴娜,胡建林.2014—2019年北京和南京地区PM2.5和臭氧质量浓度相关性研究[J].南京气象学院学报,2020,12(6):656-664. |
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| 作者姓名： | 孙金金 黄琳 龚康佳 王雪颖 李婧祎 秦墨梅 于兴娜 胡建林 |
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| 作者单位： | 南京信息工程大学 江苏省大气环境监测与污染控制高技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心, 南京, 210044,南京信息工程大学 江苏省大气环境监测与污染控制高技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心, 南京, 210044,南京信息工程大学 江苏省大气环境监测与污染控制高技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心, 南京, 210044,南京信息工程大学 江苏省大气环境监测与污染控制高技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心, 南京, 210044,南京信息工程大学 江苏省大气环境监测与污染控制高技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心, 南京, 210044,南京信息工程大学 江苏省大气环境监测与污染控制高技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心, 南京, 210044,南京信息工程大学 气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京, 210044,南京信息工程大学 江苏省大气环境监测与污染控制高技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心, 南京, 210044 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划（2018YFC0213800）；国家自然科学基金（41675125，42007187） |
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| 摘 要： | 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.
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| 关 键 词： | PM2.5 臭氧 相关性分析 北京 南京 |
| 收稿时间： | 2020/10/9 0:00:00 |
Correlation between surface PM2.5 and ozone during 2014-2019 in Beijing and Nanjing |
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| SUN Jinjin,HUANG Lin,GONG Kangji,WANG Xueying,LI Jingyi,QIN Momei,YU Xingna and HU Jianlin.Correlation between surface PM2.5 and ozone during 2014-2019 in Beijing and Nanjing[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology,2020,12(6):656-664. |
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| Authors: | SUN Jinjin HUANG Lin GONG Kangji WANG Xueying LI Jingyi QIN Momei YU Xingna and HU Jianlin |
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| Institution: | Jiangsu Key Laboratory of Atmospheric Environment Monitoring and Pollution Control/Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044,Jiangsu Key Laboratory of Atmospheric Environment Monitoring and Pollution Control/Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044,Jiangsu Key Laboratory of Atmospheric Environment Monitoring and Pollution Control/Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044,Jiangsu Key Laboratory of Atmospheric Environment Monitoring and Pollution Control/Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044,Jiangsu Key Laboratory of Atmospheric Environment Monitoring and Pollution Control/Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044,Jiangsu Key Laboratory of Atmospheric Environment Monitoring and Pollution Control/Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044,Key Laboratory of Meteorological Disaster, Ministry of Education/Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters/Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044 and Jiangsu Key Laboratory of Atmospheric Environment Monitoring and Pollution Control/Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | PM2 5 O3 correlation analysis Beijing Nanjing |
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