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。     

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。     

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。     

银川地区大气颗粒物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013—2014年银川地区大气颗粒物质量浓度和同期气象要素的观测资料,分析了银川地区大气颗粒物浓度的分布特征及其与气象条件的关系。结果表明:2013—2014年银川地区PM_(10)、PM_(2.5)、PM1年平均浓度分别为167.3μg·m-3、67.2μg·m-3和45.0μg·m-3,年平均PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)、PM1/PM_(2.5)分别为45.0%、32.0%和65.0%;PM_(10)浓度3月最高,8月最低,PM_(2.5)和PM1最高浓度均出现在1月,PM_(2.5)最低浓度出现在8月,PM1最低浓度出现5月;3—5月为PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)和PM1/PM_(2.5)最低的3个月。不同天气类型PM_(10)浓度由高至低依次为浮尘/扬沙典型天气平均霾晴天雾,不同天气类型PM_(2.5)浓度由高至低依次为扬沙/浮尘霾典型天气平均晴天雾,不同天气类型PM1浓度由高至低依次为霾典型天气平均雾晴天浮尘/扬沙。风速与PM_(10)浓度呈正相关关系,风速与PM_(2.5)和PM1浓度均呈负相关关系;PM_(10)浓度在偏西北风时较高,PM_(2.5)和PM1浓度在偏西南风与偏东北风时较高;气温与PM_(10)、PM_(2.5)、PM1浓度均呈显著的负相关关系;相对湿度与PM_(10)浓度呈显著的负相关关系,相对湿度与PM1浓度呈显著的正相关关系,相对湿度与PM_(2.5)相关性较弱;气压对PM_(10)浓度变化的影响较小,气压与PM_(2.5)、PM1浓度呈正相关关系;降水对PM_(10)的清除作用最强,对PM_(2.5)的清除作用次之,对PM1基本无清除作用。     

四平市大气颗粒物浓度的变化特征

利用四平中韩沙尘暴监测站颗粒物监测仪器GRIMM180观测的2011年数浓度及ρ(PM10)、ρ(PM2.5)和ρ(PM1.0)数据及台站的常规气象观测资料,分析了该地区数浓度、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性。结果表明,PM2.5和PM10污染存在着明显的季节性变化,季节变化特征基本一致,表现为冬季>春季>秋季>夏季,冬季最重,夏季最轻;颗粒物质量浓度日变化呈现两峰特征,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)和ρ(PM1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)的平均值为65.7%,ρ(PM1.0)/ρ(PM2.5)的平均值83.9%,ρ(PM1.0)/ρ(PM10)的平均值55.2%;四平地区年主导风向为SSW,颗粒物质量浓度变化受沙尘移动路径影响较大,采暖期间供热燃煤排放对空气质量有较大程度的影响,其中大风、浮尘等天气条件下颗粒物质量浓度值呈较大突变特性。     

晋城市冬、春季PM_(2.5)和PM_(10)污染水平时空分布及其与气象因子的关系

为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM_(2.5)及PM_(10)小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM_(10)与PM_(2.5)高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM_(10)高值区位于城区南部区域,PM_(2.5)高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM_(10)与PM_(2.5)月均浓度整体呈单峰型变化,PM_(10)在4月份最高(157.54±5.67μg·m~(-3)),PM_(2.5)在1月份最高(94.08±2.25μg·m~(-3))。冬季PM_(2.5)/PM_(10)平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM_(10)与PM_(2.5)小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM_(10)与PM_(2.5)的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM_(10)与PM_(2.5)的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。     

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。     

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。     

招远市PM_(2.5)浓度与气象因子相关性分析

为了了解PM_(2.5)的污染与地面气象因子的相关性,通过对招远市PM_(2.5)的月均浓度与降水量、湿度、风速和气压等气象因子关系分析,结果表明:(1)PM_(2.5)浓度存在明显的季节变化,冬季与气象因子相关性最好,夏季最差。(2)PM_(2.5)浓度与相对湿度、平均风速和降水有很强的负相关性。(3)PM_(2.5)浓度与本站气压呈现正相关性。     

福州市PM2.5、PM2.5/PM10分布特征及与气象条件关系的初步分析

利用福州市PM2.5、PM10和气象资料,分析PM2.5、PM2.5/PM10的分布特征及与气象条件的关系。结果表明:福州市细粒子污染程度较轻,春季PM2.5和PM2.5/PM10值均是四季中最高的,其次是冬季,夏季最低;影响PM2.5浓度出现高值的天气系统有:暖区辐合与高空槽前、大陆高压后部和暖区降水三种系统,其中暖区降水天气形势下的PM2.5平均浓度最高,超标率为25.5%;影响PM2.5浓度出现低值的天气系统有:冷高压脊、高压底部和高空槽后,副热带高压及边缘,台风(热带辐合带)及外围系统,在后两种天气系统影响下的PM2.5平均浓度最低,超标率为0;剔除因降水、雾等低能见度个例,PM2.5浓度与能见度的相关系数为-0.626,冬春季的相关系数是夏秋季的1.4倍;PM2.5浓度与单一气象要素(如温度、相对湿度、风速等)相关性不明显,但不同季节、不同气象要素变化的组合对PM2.5浓度有直接影响。      

晋城市冬、春季PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象因子的关系

为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM2.5及PM10小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM10与PM2.5高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM10高值区位于城区南部区域,PM2.5高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM10与PM2.5月均浓度整体呈单峰型变化,PM10在4月份最高(157.54±5.67μg·m^-3),PM2.5在1月份最高(94.08±2.25μg·m^-3)。冬季PM2.5/PM10平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM10与PM2.5小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM10与PM2.5的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p<0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p<0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM10与PM2.5的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。     

汾渭平原空气质量及气象要素对其日变化和年际变化的影响

汾渭平原因其封闭的地形条件以及煤炭为主的能源结构,大气污染问题一直存在,并于2018年被列入大气污染防控的重点区域。文章利用2015年以来PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO、O₃质量浓度的观测数据和空气质量指数（Air Quality Index,简称AQI）,分析了汾渭平原AQI及大气污染物质量浓度的时空分布特征;使用多元线性回归模型研究了气象条件对冬季PM_2.5和夏季O₃浓度日最大8 h滑动平均值（MDA8_O₃）日变化和年际变化的影响。研究发现,汾渭平原的空气质量在2015～2017年间逐年变差,在2018～2019年有所好转,污染较重的城市为西安、渭南、咸阳、临汾、运城、三门峡、洛阳,集中在汾河平原与渭河平原交界处。汾渭平原的首要大气污染物多为PM_2.5、PM₁₀或O₃,三者占比之和约90%。重污染时期主要集中在天气条件不利及污染物排放量大的冬季供暖期,但夏季O₃浓度的升高趋势使得汾渭平原夏季污染情况越来越严重。影响汾渭平原冬季PM_2.5浓度和夏季MDA8_O₃日变化最主要的气象要素都是2 m高度气温（简称T2M）,相对贡献分别是45.5%、35.3%,都表现为正相关;第二主要的气象要素都是2 m相对湿度（简称RH2M）,相对贡献分别是41.5%（正相关）、25.4%（负相关）。影响汾渭平原冬季PM_2.5浓度年际变化最主要的2个气象要素是T2M和RH2M,其相对贡献分别为43.6%、31.9%,且都呈正相关,2015～2019年汾渭平原冬季气象条件的变化会导致PM_2.5浓度上升,部分削弱了人为减排导致的下降趋势（?8.3 μg m?3 a?1）。影响汾渭平原夏季MDA8_O₃年际变化最主要的2个气象要素是T2M（正相关）和850 hPa风速（WS850,负相关）,其相对贡献分别为71.7%、16.3%。2015～2019年汾渭平原夏季气象条件的变化导致O₃污染呈上升趋势（1.2 μg m?3 a?1）,但O₃污染的总上升趋势（8.7 μg m?3 a?1）中,人为排放变化的贡献更大（7.5 μg m?3 a?1）。本研究表明,汾渭平原大气污染形势严峻,其颗粒物污染问题尚未解决,还面临着新的臭氧污染的挑战,汾渭平原内的11个地级市分属陕西、山西、河南三省管辖,三省交界处又是重污染区域,所以需要三省联合防治防控,协同改善汾渭平原的空气质量。     

Influences of meteorological conditions on interannual variations of particulate matter pollution during winter in the Beijing–Tianjin–Hebei area

To investigate the interannual variations of particulate matter (PM) pollution in winter, this paper examines the pollution characteristics of PM with aerodynamic diameters of less than 2.5 and 10 μm (i.e., PM_2.5 and PM₁₀), and their relationship to meteorological conditions over the Beijing municipality, Tianjin municipality, and Hebei Province—an area called Jing–Jin–Ji (JJJ, hereinafter)—in December 2013–16. The meteorological conditions during this period are also analyzed. The regional average concentrations of PM_2.5 (PM₁₀) over the JJJ area during this period were 148.6 (236.4), 100.1 (166.4), 140.5 (204.5), and 141.7 (203.1) μg m^–3, respectively. The high occurrence frequencies of cold air outbreaks, a strong Siberian high, high wind speeds and boundary layer height, and low temperature and relative humidity, were direct meteorological causes of the low PM concentration in December 2014. A combined analysis of PM pollution and meteorological conditions implied that control measures have resulted in an effective improvement in air quality. Using the same emissions inventory in December 2013–16, a modeling analysis showed emissions of PM_2.5 to decrease by 12.7%, 8.6%, and 8.3% in December 2014, 2015, and 2016, respectively, each compared with the previous year, over the JJJ area.     

辽宁中部城市群可吸入颗粒物PM10和PM2.5的污染特征研究

利用2006年8月-2007年10月辽宁中部沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市可吸入颗粒物PM10、PM2.5、PM1及同步气象因子的监测资料,分析了可吸入颗粒物分布特征、污染水平及其与气象因子的关系。结果表明：受区域天气系统的影响,4城市PM10和PM2.5的日平均浓度变化趋势基本一致,具有区域分布特征;PM10超标率冬季为最高;PM2.5日平均浓度占PM10比例夏季和冬季最大;PM10、PM2.5和PM1之间有很好的相关性;PM10与风速、温度呈负相关,PM2.5和PM1与能见度、风速、温度呈负相关,与相对湿度成正相关。     

2012~2020年成都市不同等级能见度的时空分布特征

利用2012~2020年成都市气象站观测资料和环境空气质量监测数据,研究了该地区能见度时空演变规律以及不同等级能见度下气象要素和污染物浓度的关系。结果表明:（1）成都市近9 a年平均能见度呈上升趋势。四季平均能见度由高到低依次为夏季（12.25 km）、春季（10.82 km）、秋季（9.04 km）和冬季（6.33 km）。成都市能见度日变化呈单峰型分布特征,07时能见度最低,17时能见度最高。（2）能见度空间分布特征为东高西低且北高南低,中部中心城区最低。（3）成都市3 km以下低能见度出现频率为10.92%,3~5 km、5~10 km和10~20 km能见度出现频率分别为15.92%、24.95%和22.51%。（4）能见度上升与对应的PM_2.5和PM₁₀浓度、相对湿度减少以及风速增加有关。当能见度低于1 km时,多为高湿（RH>96%）低温（T<10.6℃）和小风速（<1.0 m/s）和高浓度（PM_2.5>84.8 μg/m3,PM₁₀>129.0 μg/m3）。      

太原冬季PM2.5中有机碳和元素碳的变化特征

2005年12月—2006年2月在太原市区持续观测了气溶胶细粒子PM_2.5, 并应用Sunset碳分析仪进行了有机碳 (organic carbon, OC) 和元素碳 (elemental carbon, EC) 的测定。结果表明:太原冬季PM_2.5, OC和EC浓度均较高, 其中PM_2.5日平均浓度变化范围为25.4~419.0 μg/m3, 日平均浓度为193.4±102.3 μg/m3, OC平均浓度为28.9±14.8 μg/m3, EC平均浓度为4.8±2.2 μg/m3, OC/EC平均比值是7.0±3.9, 即太原市冬季PM_2.5和碳气溶胶污染严重。OC在PM _2.5中占18.6%, EC占2.9%, 这表明碳气溶胶是太原大气细粒子污染控制的关键组分。在太原市冬季, 采暖燃烧的煤是OC和EC的主要贡献源, 造成OC大大高于EC, 从而使OC/EC比值增大。各种气象条件对PM_2.5, OC, EC和OC/EC比值的变化都有不同程度的影响, 特别是大雾天气、相对湿度、风速和降雪是影响碳气溶胶浓度变化的重要因素。     

Study of seasonal variation of PM2.5 concentration associated with meteorological parameters at residential sites in Delhi,India

The seasonal variation of particulate matter and its relationship with meteorological parameters were measured at five different residential sites in Delhi. Sampling was carried out for one year including all three seasons (summer, monsoon, and winter). The yearly average concentration of particulate matter (PM_2.5) was 135.16 ± 41.34 µg/m³. The highest average values were observed in winter (208.44 ± 43.67 µg/m³) and the lowest during monsoon season (80.29 ± 39.47 µg/m³). The annual average concentration of PM_2.5 was found to be the highest at the Mukherjee Nagar site (242.16 µg/m³ ) during the winter and lowest at (Jawaharlal Nehru University) JNU (35.65 µg/m³) during the monsoon season. The strongest correlation between PM mass and a meteorological parameter was a strong negative correlation with temperature (R2=0.55). All other parameters were weakly correlated (R2<0.2) with PM mass.

     

贵阳市PM2.5分布特征及气象条件的影响

利用2013~2017年贵阳市10个国控空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,分析了贵阳市大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:(1)贵阳市PM_2.5年均浓度为36.14 ug·m-3,基本处于国家空气质量二级标准范围内,污染程度较轻;(2)贵阳市PM_2.5浓度冬季浓度为一年中最高,最高值出现在12月,夏季浓度最低,最小值出现在7月;(3)气象要素对PM_2.5浓度的影响是显著的,尤其是在分季节的情况下,气象要素对PM_2.5的影响差异较大。PM_2.5浓度与太阳辐射、日照时数、气压呈显著正相关,与降水、相对湿度、风速、气温呈显著负相关。太阳辐射夏季对PM_2.5影响最大,日照时数春季对PM_2.5的影响最大,气温在夏、秋季与PM_2.5浓度呈显著负相关。春季降水对PM_2.5的相关性更为显著,风速对夏、冬季与PM_2.5浓度具有显著负相关性。      

通辽市可吸入颗粒物质量浓度变化监测分析

文章基于通辽市2011年6月至2013年5月可吸入颗粒物质量浓度(PM10)资料数据,统计结果表明:(1)PM10年均质量浓度为85.92μg·m-3,未达到国家环境空气质量二级标准;(2)PM10季均质量浓度特征是春季冬季秋季夏季,PM10月平均质量浓度与季节分布基本一致;(3)PM10质量浓度在一周中呈现出单峰变化的特点,不同季节PM10质量浓度周变化不同;(4)PM10质量浓度日变化呈现双峰型分布。PM10浓度峰值从夏季到冬季逐渐推迟,这主要与日出日落时间和其他气象条件,以及上下班交通高峰相关;春季峰值还与沙尘天气发生时间有关。     

连续雾霾天气污染物浓度变化及天气形势特征分析

利用MICAPS资料、地面观测资料、NCEP资料和衡水市环境监测站细颗粒物(PM2.5)及PM10浓度资料,对2013年1月衡水市出现的连续雾霾天气从PM10及细颗粒物浓度演变、雾霾天气污染物浓度与地面要素关系、中低层环流形势特征进行了分析,结果表明:1)雾霾天气期间06:00(北京时间,下同)至07:00和16:00至21:00为PM10和细颗粒物浓度较低时段,PM10最大值出现在15:00,细颗粒物最大值出现在02:00,两者并不同时达到极值。2)雾霾天气污染物浓度与地面湿度并不是简单的正相关或负相关关系,还和许多其它因素有关。3)衡水市污染源主要来源于工业污染源、扬尘污染、冬季燃煤采暖、局部污染源及区域性污染。4)雾霾天气相对湿度和能见度基本呈负相关,气压变化不大,风向频率最多为北到东北风,平均风速一般都在2 m/s以下。雾日时大部分时段为雾和霾的混合物。5)重污染日期间500 hPa为平直偏西气流或西北偏西气流,没有明显的槽脊活动。而污染较轻的时段500 hPa为明显的西北气流控制或有槽脊活动。6)雾霾天气期间大部分日数08:00在850hPa以下都存在逆温层;地面气压场偏弱,尤其河北平原一带基本为均压场。最后对雾霾天气影响及对策进行了简单探讨。