中山市地面气象要素与环境空气质量的关系

研究分析了中山市2004年地面气象因素对环境空气质量变化的影响规律,发现作为环境空气主要污染物的PM10浓度月变化与各地面气象要素都有很高的相关性,而日变化与气象要素相关性不高。分析了气象要素各自对污染物浓度日变化的具体影响,发现当大风、较强降水、本站气压明显偏低、高温高湿等气象条件中的一种或多种同时出现时,污染物浓度降低,这一结论在对环境空气质量典型日气象条件的分析中进一步得到证实。     

哈尔滨市空气质量变化特征与气象条件的相关性分析

通过哈尔滨市2013-2016年的空气质量指数资料、常规气象资料以及NECP/NCAR再分析资料,对哈尔滨市空气质量变化特征及其与气象要素的关系进行了分析,并从气象因素探讨了哈尔滨市典型污染日发生的天气形势及特点。结果表明近4 a哈尔滨市的空气质量状况总体有所改善,其中8、9月空气质量最好,12月空气质量状况最差;首要污染物主要为PM10和PM2.5,且在冬季PM10和PM2.5最重;冬季哈尔滨市逆温厚度与污染物浓度呈正相关;逆温强度与污染物浓度呈负相关,重污染的典型地面形势主要有高压南部型、高低压过渡型、高压中心型、高压南部型、燃煤供暖型和秸秆燃烧型5类。     

日照市区PM10污染物特征及其与气象要素的关系

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。     

太原地区主要污染物污染的气象特征

选用2002年太原地区6个环境监测站主要污染物逐时浓度监测资料和山西省观象台逐时的气象观测资料,系统的统计分析了太原地区主要污染物浓度的时空分布特征,其中包括SO2和可吸入颗粒物PM10平均浓度的逐月变化、采暖期和非采暖期平均浓度的逐时变化,以及主要污染物浓度与地面常规气象要素的相关性。揭示了各代表站主要污染物污染的年、日变化趋势、采暖期和非采暖期日变化的差异,并分析了春季大风天气时PM10与SO2污染浓度的变化特征。     

北京地区PM10污染的气象特征

选用北京城郊5个代表站2000年可吸人颗粒物PM10逐时浓度监测资料,较为系统地统计分析了北京地区主要空气污染物一PM10的时空分布特征,其中包括PM10平均浓度和各等级出现频率的逐月变化、采暖期和非采暖期平均浓度的逐时变化.揭示了各代表站PM10污染年、日变化趋势、采暖期和非采暖期日变化之间的差异,并分析了PM10浓度与地面常规气象要素的相关性.     

南阳市大气能见度变化趋势及影响因子分析

利用南阳市1995-2005年大气能见度和地面气象要素的观测资料及南阳市环境检测站提供的近3 a空气污染物监测数据,统计分析了近10 a南阳市大气能见度变化特征及其与气象要素和空气污染物的关系,结果表明:南阳市能见度年际变化呈缓慢波动上升趋势,夏秋季节2001年之后呈波动下降趋势;冬季能见度最低,春季最高;能见度月变化呈双峰型,第一个峰值在5月份,第二个峰值在9月份;一日之中,08时能见度最差,14时最好.能见度与同期气象要素及污染物浓度的相关分析表明,能见度与相对湿度、空气污染物PM10浓度呈显著性负相关,与NO2、SO2浓度负相关性较弱,与风速和气压呈弱的正相关,与温度的相关性较为复杂,雾是影响能见度的主要天气现象之一.     

广州市空气污染的变化特征及预报

利用2002年11月-2004年9月广州市空气污染指数（API）和PM10、NO2、SO2等污染物逐日浓度资料，采用小波分析、相关分析等方法对广州市空气污染的变化特征及与同期地面气象要素的关系进行了分析。并采用最优子集回归方法分别建立冬、夏季API指数及污染物浓度的预报方程。结果表明。PM10是广州市的主要污染物。其次为NO2、SO2。除SO2外，广州市API指数、NO2、PM10等污染物浓度具有冬半年（11-4月）偏高，夏半年（5-10月）偏低的变化规律。API指数及各种污染物浓度均具有明显的年周期振荡及5-7天的准单周、10-20天准双周、30-60天左右的季节内振荡，且30-60天的季节内振荡在冬半年较强而在夏半年较弱。冬半年API指数和PM10、NO2、SO2浓度与气压、风速、降水呈稳定负相关，与温度、相对湿度等呈稳定的正相关，而夏半年主要与风速、降水具有较好且稳定的负相关。增加前一天的污染物浓度作为预报因子后，所建的最优子集回归方程比单选用气象因子要稳定。具有较强的预测能力。     

淮河流域秸秆焚烧关键期主要大气污染物浓度时空分布特征

基于2015年6月淮河流域卫星遥感监测火点信息、环境空气质量监测数据和常规气象观测资料,利用ANUSPLIN和ArcGISKriging方法对气象要素和主要大气污染物浓度空间栅格化,分析了秸秆焚烧关键期内AQI和主要污染物浓度的时空变化特征及其与气温、相对湿度、风速等气象要素的相关关系。结果表明:秸秆焚烧关键期内,淮河流域城市AQI、PM10与PM2.5浓度均明显升高,且与卫星监测火点具有一定时空响应关系。在时间变化上,AQI、PM10与PM2.5浓度6月上中旬呈波动上升,6月下旬趋于回落;在空间分布方面,AQI、PM10与PM2.5浓度三者分布形态相似,总体上呈现"南低北高、两高一低"分布特征;期间AQI、PM10与PM2.5浓度与气温呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关,与风速的相关性不显著。     

上海地区地面风向对空气污染物浓度的影响

利用2000年6月至2002年12月上海地区空气污染物浓度和地面风向资料，统计了月平均污染物浓度随偏西风频率的分布，两者具有一致的趋势。首要污染物：PM10平均浓度风玫瑰图显示高浓度对应偏西风向的出现，各季节均表现出此特性。由于冬、夏半年主导上海地区的天气系统的不同，分冬半年和夏半年统计了各污染物浓度日变化随风向日变化的均值和标准差，当风向由非西风转为偏西风或连续受偏西风影响时，污染物浓度有所上升，不同污染物间，PM10浓度对地面风向的改变较SO2和NO2更敏感。     

邯郸市可吸入颗粒物的污染现状及相关气象条件分析

利用邯郸市区4个代表站2006年逐时可吸入颗粒物PM10浓度监测资料和邯郸市观测站地面气象要素的逐时观测资料,分析了邯郸市主要空气污染物--PM10的时空分布特征,结果表明:PM10平均浓度采暖期明显大于非采暖期;日变化规律为上午浓度最高,夜间次之,下午浓度最低,采暖期为双峰双谷型,非采暖期为一峰一谷型;弱风、低温和潮湿的气象条件有利于可吸入颗粒物的积累,增加PM10浓度.     

2016年12月青岛一次持续重污染天气的观测分析与数值模拟

选取2016年12月17—22日青岛一次典型重污染天气,利用大气污染物监测结果、地面气象要素观测资料和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）ERA5再分析数据对此次过程中大气污染物及气象场的变化特征进行分析。观测分析表明此次污染过程持续时间长达5 d以上,其中19—21日为重污染天气（PM 2.5 日均质量浓度ρ>150 μg·m-3）。根据气象场和PM2.5质量浓度变化特征,此次污染过程可分为3个阶段：17日02时—19日08时为青岛污染物累积阶段,研究区受西南风控制,PM2.5质量浓度逐渐上升,700 hPa等压面上高空槽的维持及槽前持续的南风、西南风有利于污染物累积,同时近地面相对湿度增加,是此次持续性重污染天气形成的重要条件;19日09时—20日20时为青岛污染维持加剧阶段,相对湿度大、风速很小,污染物扩散条件差,PM2.5质量浓度最高;20日21时—22日08时为青岛污染消散阶段,青岛对流层中下层及地面风速均增大并产生弱降水,有利于污染物扩散稀释和湿清除,PM2.5质量浓度逐渐降低。WRF-Chem数值模式能够较好地模拟出主要气象要素和青岛PM2.5 质量浓度的变化特征,模拟结果表明山东省内污染物排放贡献了青岛PM2.5的49.5%;污染物跨省输送对此次污染事件也有重要贡献,其中来自研究区以南的安徽和江苏的排放对青岛PM2.5的贡献率可达25.5%。     

西安市区PM10质量浓度时空变化特征及与气象条件的关系

以西安市环境监测站1998--2006年大气PM10的监测资料为基础,分析了西安市区PM10污染物质量浓度的特征及与气象要素之间的关系,结果表明：PM10平均质量浓度冬季较大、夏季较小,质量浓度分布以高压开关厂为最高,取暖期污染物排放增加是影响PM10质量浓度的重要因素,PM10质量浓度近年来有降低的趋势,PM10质量浓度变化与降水、风速呈显著负相关。     

2001—2007年兰州市主要大气污染物污染特征分析

以兰州市2001-2007年空气污染指数资料为基础,对每日空气污染指数(Air Pollution Index,API)、空气质量级别和PM10浓度等的年、季、月变化特征以及采暖期和非采暖期污染变化差异进行了分析。结合甘肃省地面气候资料集兰州市日观测资料,通过单因素方差分析和线性相关分析,找出不同季节对PM10浓度有显著影响的气象要素,得到不同季节与PM10浓度呈显著线性相关的气象因子。结果表明:(1)兰州市的首要污染物仍以PM10为主,其中冬季和春季污染最严重,PM10浓度在冬季12月有一主峰值,在春季3,4月份有一次峰值;(2)近年来,兰州市污染天数有减少趋势,并与兰州市烟、粉尘年排放量减小趋势一致;(3)采暖期PM10浓度有明显减小趋势,而非采暖期PM10浓度减小趋势不明显,污染日越来越集中在采暖期;(4)与PM10浓度呈显著线性相关的气象要素存在季节差异,但总体上风速、气温和湿度(或降水)是影响兰州市PM10浓度的主要气象因子,因此湿度、温度和风场条件的改变将对兰州市的大气环境产生影响。     

哈尔滨市PM10污染与气象条件分析

统计分析了2006-2010年哈尔滨市的3种污染物逐日污染物指数API数据,着重统计分析了哈尔滨市主要污染物PM10的逐月和季节演变特征,并对PM10浓度与平均气温、能见度、降水量、相对湿度、气压和平均风速6个气象要素的关系做了初步定量分析。研究结果表明：2006-2010年PM10浓度变化不大,空气质量好于二级的天数...     

山西省PM_(10)气溶胶污染特征分析

文章针对大同市2006—2009年、榆社县2006—2008年PM10质量浓度数据,使用趋势分析、后向轨迹模拟不同高度的PM10的传输路径,可以看出:PM10浓度的日变化特征为"两高三低";PM10浓度日际变化不明显,只在典型日PM10浓度值明显增大;PM10浓度月变化特征为1、5、12月浓度高,春季5月份由于为沙尘期浓度高。PM10浓度季节变化规律与采暖期和非采暖期变化相符合,即采暖期的冬春季浓度高、非采暖期的夏秋季浓度低;从2006—2009年间,两站PM10质量浓度基本呈逐年下降趋势。不同气象要素与PM10浓度的相关性,按相关系数绝对值从大到小排列依次为:露点温度、气温、降水量、相对湿度。其中露点温度和PM10浓度呈显著负相关性,气温与PM10浓度呈较弱负相关性。     

2007年冬季沈阳典型大气污染源PM10排放模拟

选取沈阳市区9个典型的大气污染源冬季的PM10。排放浓度资料,利用MM5耦合CALPUFF对2007年12月至2008年2月沈阳城市区域气象场和排放PM10。浓度分布进行月平均数值模拟。结果表明：冬季沈阳地区受高压控制,北风较强,并经过增强、减弱的过程,多呈现对大气污染物扩散不利的天气形势。高空为偏西风且风速较大时,地面和高空有明显的风向和风速的切变,切变有增强和减弱的变化。2007年冬季沈阳市区域月平均大气污染最严重的是2月,污染物分布主要集中在南部、东南部地区,南部地区大气污染最为严重。PM10。浓度分布的范围与风场、地形有直接的关系。地势平坦、风速大时,污染物扩散范围大,污染物浓度小;地势不平、风速小时,污染物扩散范围小,污染物浓度大。     

武汉市空气污染状况及其与气象条件的关系

利用2002年全年的SO2、NO2、PM10的逐日平均浓度资料和武汉市观象台地面四个时次、高空两个时次的观测资料及2002年的历史天气图资料,对武汉市空气污染状况及其与气象条件的关系进行了天气气候学和动力统计学分析．结果表明：武汉市的主要污染物为PM10,其次为SO2;冬季各污染物的平均浓度最高,其次为秋季,夏季最低,冬季各污染物与气象要素的相关性最好。我国北方沙尘暴天气过程、地面冷空气从河西走廊南下影响武汉地区时,在一定的高空系统配合下会对武汉市空气质量造成严重影响。     

2011—2014年通辽市PM_(10)质量浓度分析

文章统计了2011年5月至2014年4月通辽市区PM10质量浓度及同期气象要素和地面天气形势资料,分析归纳出PM10质量浓度与气象要素和地面天气形势的相关性。结果表明:通辽市PM10质量浓度最小出现在6—8月,最大出现在4—5月;风速大于二级时,随着风速加大PM10浓度增大;降水是通辽市区夏季PM10浓度最低的重要原因;高浓度天气形势为低压前部、低压后部、低压底部、气旋、倒槽、冷锋,低浓度天气形势为高压前部、高压后部、高压底部、高压、低压、地形槽。     

北京市大气电场和大气污染物关系初步研究

以北京市朝阳站为例总体上分析了2014-2015年北京市全年、冬半年和夏半年电场强度和污染物变化特性及相关性,重点研究静稳积累型、污染复合型、沙尘型3种类型污染天气下大气电场强度与主要污染物因子浓度以及与气象要素之间的关系。结果表明:(1)全年电场强度每小时平均值为0.45~0.72 kV·m-1,全年电场强度主要峰值在03:00(北京时,下同)和23:00,主要谷值在06:00和13:00;冬半年电场强度与污染物强度相关性更明显,特别是与PM10、PM2.5、PM1.0、NO2的相关性较显著。(2)静稳积累型污染物过程中,污染物浓度较快变大,电场强度随之增加,电场强度和污染物浓度变化趋势比较接近;相对湿度增大时,电场强度变为负值。(3)污染复合型过程中污染物浓度和电场强度变化都较平缓,在相对湿度较大的重污染天气,电场强度和污染物浓度的相关性并不强;电场强度和相对湿度相关性较强。(4)沙尘型天气下电场强度为负值,该种情况下大气污染物快速积累,电场强度绝对值剧烈变大,然后快速降低。沙尘型天气下不同情况电场强度绝对值从大到小依次是沙尘暴、扬沙、浮尘。     

西安北郊PM10、PM25特征及其与气象要素的关系

利用2017—2021年西安泾河站颗粒物监测数据和地面气象观测数据,统计分析了西安北郊PM10、PM25质量浓度的时间变化特征及其与气温、风向风速、降雨等气象要素的关系。结果表明：近5 a来西安北郊PM10、PM25质量浓度年均值分别为1175 μgm3、752 μgm3,PM10、PM25质量浓度整体呈逐年下降趋势;季节变化表现为夏季最低,冬季最高,春秋季次之;PM10、PM25质量浓度月变化分别呈现出1—8月下降而8—12月升高,1—7月下降而7—12月升高的“单谷型”结构;PM25质量浓度占PM10质量浓度的比例表现为冬季最高,春季最低,夏秋季较均匀,1月该比例最大为766%,5月最小为48%;PM10、PM25质量浓度日变化规律为上午和夜间高而下午低的双峰特征,整体表现为夜间浓度高于日间,但变化幅度小于日间;PM10、PM25质量浓度与气温呈负相关,当风速在45 m/s以下时与风速呈负相关,来自偏西北方向的污染物对颗粒物质量浓度影响较大;降雨量大时,颗粒物质量浓度相对较低,但降水对PM10、PM25的清除率均达不到100%。