2015年上海崇明岛PM2.5和PM10浓度变化特征 及气象因素影响分析

通过对2015年1—12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))浓度的连续监测,研究了PM_(2.5)、PM_(10)在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO_2、NO_2、O_3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM_(2.5)和PM_(10)浓度的季节变化明显,呈现冬季的春季的秋季的夏季的的特征,冬季PM_(2.5)和PM_(10)小时浓度均值分别为0.058 mg/m~3和0.085 mg/m~3,夏季PM_(2.5)和PM_(10)均值分别为0.034 mg/m~3和0.054 mg/m~3。PM_(2.5)和PM_(10)浓度分别与SO_2浓度和NO_2浓度显著正相关,与O_3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM_(2.5)和PM_(10)浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM_(2.5)质量浓度≥0.115 mg/m~3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM_(2.5)、PM_(10)实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5 mm或持续3 h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM_(2.5)浓度为0.025～0.033 mg/m~3,均低于我国环境空气PM_(2.5)的一级浓度限值。     

长三角地区城市O_3和PM_(2.5)污染特征及影响因素分析

O_3和PM_(2.5)是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O_3和PM_(2.5)浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O_3年平均浓度为50～73μg·m~(-3),平均为61μg·m~(-3);除芜湖和宣城外,其余31城市均存在不同程度的超标状况,超标率为0.34%～18.86%,平均为5.68%。O_3在5月和9月达到浓度高值;四季O_3日变化均呈单峰型,峰值出现在15∶00,夏季O_3峰值浓度最高值为157μg·m~(-3)。O_3浓度沿海城市整体高于内陆城市;夏季宿迁—淮安—滁州片区O_3污染较重。O_3与NO_2、CO显著负相关,且与NO_2相关性较强;O_3与气温、日照时数显著正相关,与相对湿度、降水呈负相关。PM_(2.5)年平均浓度在25～62μg·m~(-3)范围内,平均为49μg·m~(-3);各城市均出现PM_(2.5)超标,滁州PM_(2.5)超标率最大,为23.91%。PM_(2.5)在3月和12、1月达到浓度峰值;其日变化呈双峰型,09∶00—10∶00和22∶00—23∶00达到峰值。冬季徐州PM_(2.5)浓度最高,为102μg·m~(-3)。PM_(2.5)与NO_2、CO、SO_2、PM_(10)显著正相关,与气温、风速、降水负相关。     

武汉市空气质量状况与气象条件的关系

基于2013年武汉市环境监测数据和气象要素资料,分析该市空气质量状况与气象条件的关系。结果表明,武汉市全年平均空气质量指数(AQI)为135,良和轻度污染所占比例分别为35%和30%。雾天、霾天、晴天、雨天四种天气条件下,6种污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))浓度值基本上为雾天最高、霾天次之、晴天再次之、雨天最低,雾天00—08时污染物浓度明显高于其他天气条件;PM_(2.5)浓度与降水量的相关性较差,中雨量级时,降水对污染物的清除作用显著,PM_(2.5)浓度下降明显,当日降水量小于1 mm时,PM_(2.5)浓度略有上升,平均上升1.3μg·m~(-3)左右,这与微量降水的大气增湿作用有关;PM_(2.5)浓度变化与相对湿度(RH)和风速的关系较明显,其相关系数分别为0.87和-0.72,当RH70%且每增加10%时,PM_(2.5)浓度增加10μg·m~(-3)左右;静风和风速很大时,污染物浓度相对较高,东南风影响下PM_(2.5)浓度在四季均较高,而秋、冬季在西北风影响下PM_(2.5)浓度最高;PM_(2.5)浓度主要增长阶段以正变温、负变压为主。     

宁波市大气混合层厚度变化特征及其与空气污染的关系

基于2001—2014年宁波市每日4个时次(02时、08时、14时、20时)的常规气象观测资料和同期宁波市环保局空气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10))浓度的日监测数据,采用最小二乘曲线拟合法计算了2001—2014年宁波市大气混合层厚度,并分析了大气混合层厚度的时间变化特征及其与空气污染的关系。结果表明:2001—2014年宁波市年平均大气混合层厚度波动变化明显,大气混合层厚度极大值和极小值分别出现在2004年、2007年,分别为866.1 m和746.1 m。水平风速对宁波市大气混合层厚度的影响较大。春季和7月、8月宁波市大气混合层厚度较大,秋季和冬季大气混合层厚度较小,而6月大气混合层厚度最小。大气混合层厚度在中午达最大值,夜间达最小值,大气混合层位于500.0—1200.0 m高度的出现频率最高。随着大气混合层厚度增大,污染物浓度被稀释。夏季,大气混合层厚度对PM_(10)、SO_2和NO_2浓度的调节能力较强。由于输入性污染的影响,冬季PM_(10)与SO_2浓度的极大值明显高于夏季,同时大气混合层厚度的变化对PM_(10)和SO_2浓度的增减效应比夏季明显削弱,但对NO_2浓度的影响较小。另外,当大气混合层厚度位于500.0—1200.0 m高度时,在同一大气混合层厚度下,同一污染物浓度的变化范围较大。     

都江堰紫外辐射特征分析及多元回归预报 方程的建立研究

利用2017年9月1日—2018年8月31日都江堰紫外辐射(UV-AB)的观测数据,分析了都江堰紫外辐射的变化特征及其与气象要素的相关性,并通过多元回归分析建立了都江堰紫外辐射辐照度预报方程。结果表明:都江堰的紫外辐照度具有明显的日变化、月变化、季节变化特征,辐照度主要受云、水汽和太阳高度角等的影响。全年最大日平均辐照度为55.84 W/m~2,最小日平均辐照度为2.39 W/m~2。全年10—15时平均紫外辐照度与14时总云量、10—15时最低相对湿度、10—15时最高气温分别呈负相关、负相关、正相关,相关系数分别为-0.60、-0.67、0.63。春、夏、秋、冬季的10—15时平均紫外辐照度预报方程均通过显著性水平α=0.05的F检验,调整后的R~2分别为0.84、0.78、0.82、0.78。方程平均偏差为2.61～5.02 W/m~2,标准误差为3.24～6.57 W/m~2。秋季预测值准确度最高,夏季最低。     

2013—2014年江门CMAQ的预报检验

基于CMAQ空气质量模式的报文资料和江门环境监测站资料,对2013年12月至2014年2月份CMAQ空气质量模式在江门市的应用进行了效果检验,分析了AQI和SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)等要素的预报值与实际观测值之间的误差和预报效果,结果表明:模式对AQI 24、48和72 h时效的预报值都比实测值偏高、预报时效越长、偏离越大;离散程度越高,可靠性也越差。整个冬季AQI 24 h时效预报值与实测值相关系数高达0.72,模式能够准确把握AQI的变化特征,48和72 h时效相应的相关系数分别为0.55和0.4。模式对SO_2、PM_(10)、O_3和PM_(2.5)的预报容易偏高,对NO_2和CO的预报容易偏低。6种要素预报效果较好的是PM_(2.5)和PM_(10);预报效果最差的是CO,无论是平均偏差、离散程度、相关系数和可靠性等,明显低于其它要素。     

德州市PM_(2.5)与PM_(10)浓度特征分析

通多对德州PM_(2.5)和PM_(10)浓度特征分析得出:德州PM_(2.5)和PM_(10)浓度年平均值分别为82.3μg/m~3和144.3μg/m~3,PM_(2.5)和PM_(10)浓度明显超过二级标准。PM_(2.5)占PM_(10)的63%,二者呈明显的正相关,相关系数为0.8695。一天内,PM_(2.5)和PM_(10)浓度呈双峰型,最大值出现在8-10时,其次出现在22时;最低值出现在17时。一年内,4~9月PM_(2.5)和PM_(10)浓度较小,8月份最小,PM_(2.5)浓度月均值为44.1μg/m~3。10~次年3月,PM_(2.5)和PM_(10)浓度较大,12月份最大,PM_(2.5)浓度月均值为201.2μg/m~3。统计发现:降水、绿色植被、水域能有效降低PM_(2.5)和PM_(10)浓度。     

吐鲁番市颗粒物浓度变化特征及其与气象要素的关系

依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。     

合肥市PM_(2.5)对城市辐射和气温的影响

本文利用2013年2月—2014年3月安徽省合肥市地面总辐射(即向下短波辐射)、气温、地面温度、相对湿度等气象资料和PM_(2.5)浓度资料,分析了合肥地区PM_(2.5)和地面总辐射、地温和气温的关系,研究发现:(1)PM_(2.5)浓度是影响总辐射的重要人为因子,在中午无云条件下,地面总辐射与PM_(2.5)的浓度呈现较强的负相关关系,相关系数为-0.62。归一化地面总辐射和PM_(2.5)的相关系数为-0.76,在早晨和傍晚的相关系数较小。平均而言,白天无云时PM_(2.5)浓度每增加1μg·m-3,地面总辐射下降0.92 W·m-2。(2)在白天无云时,气温、地面温度和PM_(2.5)浓度有明显负相关关系,PM_(2.5)浓度对地面温度的影响远大于对气温的影响,在夏季的影响高于其它季节。气温、地温和PM_(2.5)浓度的线性拟合直线的平均斜率分别为-0.022和-0.12,相当于PM_(2.5)浓度增加10μg·m-3,地温和气温分别平均下降0.22℃和1.2℃。(3)在天气尺度上,PM_(2.5)浓度对总辐射、气温和地面温度有非常明显的影响,在2013年9月清洁个例和2013年12月的污染个例中,PM_(2.5)浓度每增加1μg·m-3,将引起总辐射下降1.8 W·m-2和0.5 W·m-2,地温下降0.11℃和0.02℃,气温下降0.03℃和0.01℃,因此在天气预报过程中也需要考虑空气污染状况。     

吐鲁番市颗粒物浓度变化特征及与气象要素的关系

依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。     

2015-2019年成都夏季地面臭氧浓度与气象要素关系及臭氧污染天气分型

利用2015-2019年夏季地面臭氧浓度和常规气象观测资料,分析了成都夏季地面臭氧浓度的变化特征及其与气象要素的关系,并基于大气环流形势进行了分型。研究结果表明：(1)地面臭氧浓度有明显的日变化,呈单峰特征,最小值出现在清晨08:00左右,上午浓度迅速增加,午后15:00左右达峰值,随后浓度缓慢下降。(2)臭氧污染日与非臭氧污染日的地面臭氧浓度日变化趋势较为一致,但数值有所差异。两者深夜浓度值相当,08:00以后差值逐渐增大,至14:00达最大值93μg·m^-3,随后差值逐渐减小。(3)最大8 h滑动平均地面臭氧浓度与最高气温、最小相对湿度、紫外辐射强度相关性较好,相关系数分别为0.80、-0.76、0.74;臭氧污染易发生在气温高、湿度较低、紫外辐射强的气象条件下,在日最高气温大于30℃、最小相对湿度小于50%、平均紫外辐射强度大于20 W·m^-2的条件下,易出现臭氧污染。(4)根据臭氧污染时500 hPa天气形势,可将臭氧污染过程天气背景分为大陆高压型、脊前西北气流型、副高西部型、副高边缘型,成都夏季出现臭氧污染事件时最主要的天气类型为脊...     

贵阳地区太阳紫外辐射变化特征及主要影响因子分析

利用贵阳地区近6年太阳紫外辐射的观测资料及相关的气象因子,分析了该地区太阳紫外辐射的变化特征。结果表明,贵阳地区紫外辐射逐时平均最大值为21W.m-2（四级强度）,瞬时最大值为26.4W.m-2,未出现很强辐射（五级）的情况;4～9月出现强紫外辐射的时段较长,在10：00～15：00可达四级;13：00强紫外辐射在4～...     

山西省中北部地区近地面晴天大气电场特征及其与污染物的关系

对2013—2015年山西省大气电场监测系统8个观测站点的观测数据进行了统计分析。着重分析了山西省中北部地区近地面晴天大气电场的时间变化特征,以及大气电场与SO2、NO2、PM10、PM2.5浓度的相关性。结果表明:8个站的日变化均为双峰双谷型,具有典型的大陆型大气电场特征。第一个波谷均出现在04:00—06:00(北京时,下同),第二个波谷出现在12:00—16:00,下午的波谷略低于早晨;第一个波峰出现在07:00—10:00,第二个波峰出现在19:00—21:00,傍晚的值略低于上午。日变化与太阳对地面的辐射和人类活动保持较好的一致。8个站的大气电场年变化为单峰单谷型,波谷出现在夏季,波峰出现在冬季,春季和夏季、夏季和秋季的交界明显,秋季和冬季、冬季和春季的交界不明显。晴天大气电场的变化与大气中SO_2、PM_(2.5)的浓度有较好的一致性,呈正相关,与NO_2、PM_(10)的相关性较差或不相关。     

降水对河北沧州大气污染物质量浓度的影响

基于2014—2019年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,采用风力+背景浓度订正方法,进一步探讨降水对大气污染物浓度的影响。结果表明:风力+背景浓度订正方法可以较好地消除污染物浓度自身的日变化特征,并剔除了风的影响,从而更准确地获取降水对大气污染物浓度的影响。在风力+背景浓度订正条件下,降雨对PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、O_3有较好的清除作用,而对SO_2、CO的清除作用不明显。不同强度降雨对PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2均具有较好的清除作用,且清除率随着雨强的增强而增大;雨强小于8.0 mm·h~(-1)的降雨对O_3有显著清除作用,而大于6.0 mm·h~(-1)的降雨对SO_2有清除作用。伴随着降雨的持续,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、O_3质量浓度不断下降,降雨清除效率也随之降低,当污染物质量浓度降至一定阈值后降雨清除作用不明显。     

APEC会议期间北京地区大气污染物的分析研究

该文利用北京市通州区环保局、北京市环境保护监测中心自动检测网络站点数据及NCEP(1°×1°)再分析资料,分析了2014年北京APEC会议期间各污染物浓度值的变化,分析表明:管控期内PM_(2.5)、NO_3浓度下降明显。PM_(2.5)、NO_2呈现双峰现象,O_3、SO_2呈现单峰态。同时,北京市人口稠密区夜间PM_(2.5)污染较为严重,仍需控制NO_2的排放量。并探究管控措施实施效果,为今后重大活动空气质量保障提供参考。     

2014-2017年华北平原PM_(2.5)组分消光与能见度对比研究（英文）

华北平原大气污染与低能见度状况一直是人们关切的问题.本文通过分析2014-2017年PM_(2.5)化学成分的浓度和消光效果,研究了华北平原典型城市保定市的大气污染特征.结果表明,PM_(2.5)分的年均浓度显示下降趋势,水溶性无机离子,碳质气溶胶和金属元素分别减少了11μg m~(-3),23μg m_(-3)和1796 ng m_(-3).NH_4~+,NO_3~-和SO_4~(2-)是PM_(2.5)污染的主要污染物,三者之和占总离子浓度的82.9%.基于IMPROVE方程对细颗粒物进行重构,在观测期间PM_(2.5)质量浓度平均为93±69μg m~(-3),春季,夏季,秋季和冬季的消光系数分别为373.8±233.6 M m~(-1)±,405.3±300.1 M m~(-1),554.3±378.2 M m~(-1)和1005.2±750.3 M m~(-1).硫酸铵,硝酸铵和有机物对消光的贡献最大,不同季节下占比达55%～77%.通过PM_(2.5)组分进行重构,利用IMPROVE算法计算得到Rbsca,用能见度测量值转换得到Vbsca,二者具有较高的相关性(r2=0.84);但存在Vbsca的高值被低估,Vbsca的低值被高估的现象;特别是当Rbsca 1123 M m~(-1)(对应能见度约小于2.0 km)时,Vbsca的值被低估了17.6%.高浓度PM_(2.5)和高湿度对IMPROVE算法结果有显著的影响.     

呼和浩特市2015年冬季空气质量指导预报检验分析

文章对呼和浩特市2015年冬季(2015年11月—2016年1月)空气质量指导预报从单时次预报、逐日预报、过程预报3个方面进行了检验分析。检验分析表明:(1)单时次(08时)PM_(2.5)、PM_(10)等要素浓度预报偏差在可接受范围内,其中PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3、SO_2冬季平均绝对误差分别为52.99、68.21、1.25、17.89、26.93、23.76ug·m~(-3),且PM_(2.5)与PM_(10)误差变化趋势较为一致,其相关系数为0.91;单时次(08时)AQI预报准确率为72.94%。(2)逐日AQI检验误差65.41,AQI预报准确率为64%。(3)空气质量污染过程预报较为滞后,其中单峰型污染过程波峰预报时间滞后48~60h;双峰型污染过程中第一个波峰预报时间滞后60h左右,而第二个波峰滞后1d左右;持续性污染过程中波峰预报时间滞后约36h。     

本溪市大气颗粒物变化特征及其与气象要素的关系

利用2014年本溪市大气颗粒物质量浓度监测资料和风速、气温、相对湿度、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了本溪地区大气颗粒物质量浓度的月、季变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明:2014年7月和10月本溪市大气颗粒物质量浓度较高,5月和9月大气颗粒物质量浓度较低,6月和11月大气颗粒物质量浓度比值较高。夏季PM10质量浓度较低,平均浓度为115.1μg·m~(-3);冬季PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度较高,平均浓度分别为99.5μg·m~(-3)和86.1μg·m~(-3)。春季和冬季平均风速与大气颗粒物质量浓度的相关性最好,夏季和冬季相对湿度与大气颗粒物质量浓度的相关性最好。当ρ(PM_(2.5))≥200.0μg·m~(-3)时,ρ(PM_(2.5))与平均气温呈显著的正相关关系,相关系数为0.5288,ρ(PM_(2.5))与相对湿度的相关系数也高达0.6981,高温、高湿和小风等气象条件是本溪地区大气颗粒物高质量浓度事件发生的有利气象条件。     

格尔木市低空逆温特征及其对空气污染物浓度的影响

利用2015—2017年格尔木市L波段雷达探空站的探空资料,分析格尔木市低空逆温的基本特征,并与不同气候区的西宁市、玉树市做对比;结合2016—2017年格尔木市逐日空气污染物浓度(SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5))资料,研究低空逆温对空气污染物浓度的影响。结果表明:07时、19时格尔木市年均逆温发生频率分别为67%、24%,以贴地逆温为主,秋、冬季发生频率高于春、夏季;逆温厚度表现为早间高于晚间,冬季最厚,夏季最薄,07时各季节贴地逆温厚度高于悬浮逆温,19时秋、冬季悬浮逆温厚度高于贴地逆温;逆温强度表现为贴地逆温大于悬浮逆温;07时悬浮逆温的起始高度和终止高度(分别为331 m、571 m)小于19时(分别为662 m、851 m),均在冬季达到最大;07时柴达木盆地逆温发生频率最高(67%)、强度最大(2.07℃/100 m)、厚度最薄(267m),19时逆温发生频率少于河湟地区,但多于三江源地区(24%),强度最小(2.18℃/100 m),厚度最厚(127 m);逆温对SO_2、NO_2、O_3、PM_(2.5)浓度有显著影响,但对PM_(2.5)的影响效果不如风速明显。     

浙江宁波地区能见度变化特征和成因

利用浙江宁波7个县(市)区的能见度、雾、霾、风速、相对湿度等气象资料和细颗粒物PM_(2.5)浓度数据,运用统计分析、后向轨迹模拟及聚类分析等方法研究了宁波地区能见度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:1980—2013年,宁波地区能见度总体呈由西北到东南逐渐转好的空间分布特征,且中南部呈逐年下降态势,而北部则呈上升趋势,这与风速和相对湿度减少有关,但不同区域其主要影响因子存在差异。能见度和PM_(2.5)浓度均有明显的季节和日变化特征,且二者呈明显反位相,相关系数为-0.532,其中冬季PM_(2.5)浓度最高,能见度最低,夏季反之;13:00—17:00为PM_(2.5)浓度谷值、能见度峰值,01:00—08:00为PM_(2.5)浓度峰值、能见度谷值。气团输送轨迹分析表明,宁波地区共有来自5个方位的6类轨迹气团,其中西北方向的轨迹4对该区PM_(2.5)浓度影响最大,偏东方向的轨迹6对PM_(2.5)浓度影响最小,能见度最好,而对能见度影响最大的是来自西北方向的轨迹2和偏西方向的轨迹3。