揭西县空气负氧离子浓度的时空特征分析

利用揭西县8个大气负氧离子自动监测站数据,对揭西县大气负氧离子浓度空间分布与时间变化特征进行分析。结果表明:揭西县大气负氧离子资源十分丰富,负氧离子浓度呈现从西往东、从北往南逐渐增加的趋势,东部生态区负氧离子浓度普遍较高,年平均浓度基本超过1 000 cm~(-3),全县年平均为1 609 cm~(-3),揭西县坪上镇石内村最高,高达2 609.1 cm~(-3)。在居住区,一天之中负氧离子浓度在清晨前后最高,并有夜间高、白天低的变化规律;在生态区,负氧离子浓度有白天高、夜间低的变化规律,且最高浓度出现在上午。揭西县京溪园镇粗坑村夏季正午负氧离子浓度最高,有明显的年变化波动,1月负氧离子浓度最高,达2 728 cm~(-3)。大北山森林公园冬季午后负氧离子最盛,年变化波动较小,12月负氧离子浓度最高,8、9月负氧离子浓度处于较低水平。     

典型城市区与森林区空气负氧离子特征比较分析

利用连续15个月逐小时对比观测资料,分析比较了典型城市区和森林区负氧离子特征,结果显示:1城市区负氧离子平均浓度为240个/cm3、森林区为1470个/cm3,森林区明显高于城市区5~6倍;森林区负氧离子中"小离子"约占8成、"中离子"约占2成,而城区"中离子"几乎为零。2城市区和森林区负氧离子浓度日变化趋势大体一致,夜间高于白天,午夜到早晨为高浓度时段,峰值出现在凌晨04:00—5:00;低浓度时段在中午到傍晚前后,最低值均出现在13:00。3负氧离子浓度在季节分布上,森林区以春季和冬季较高,城市区以秋季较高。城市区秋季较高可能与当年秋季雨水异常偏多有关。4大老岭林区负氧离子浓度有缓慢下降趋势,而城市区有缓慢上升趋势。5负氧离子日平均浓度,城市区以雾天和雨天较高,雷雨天、阴天次之,晴天较低;森林区以晴天和雷雨天气较高,阴天次之,而雨天和雾天反而较低,与城市区相反。     

赤水市大气负氧离子的时空特征及与气象因子的关系

利用2016年5月—2017年4月赤水市境内复兴驿站、古迹驿站及相邻县市内共6个大气负氧离子自动观测点和气象站的观测资料,分析了赤水市大气负氧离子浓度的时空变化特征及其与气象因子的关系。参照世界卫生组织制定的空气负氧离子等级标准,区划赤水市空气负氧离子的等级。结果表明:(1)赤水市日均大气负氧离子浓度5 056个/m3,高于临近县市的负氧离子浓度,白天略高于夜间,远超过负氧离子含量的一级标准;(2)年均大气负氧离子浓度为5 125个/m3,各季节浓度相差不大;(3)赤水市大气负氧离子浓度空间分布规律为复兴站古迹站,景区大于街道;与邻近县市比较,植被覆盖率大的区域大气负氧离子浓度高于植被覆盖率小的区域;(4)不同天气条件下大气负氧离子与气象因子的相关性不同。在雨日,大气负氧离子与气温、气压、水汽压相关;无雨日,大气负氧离子与日照相关;同时,白天雨相对于大气负氧离子浓度的增加较夜雨更为明显。     

赤水市大气负氧离子的时空特征及其与气象因子的关系

利用2016年5月—2017年4月赤水市境内复兴驿站、古迹驿站及相邻县市内共6个大气负氧离子自动观测点和气象站的观测资料,分析了赤水市大气负氧离子浓度的时空变化特征及其与气象因子的关系。参照世界卫生组织制定的空气负氧离子等级标准,区划赤水市空气负氧离子的等级。结果表明:(1)赤水市日均大气负氧离子浓度5 056个/m3,高于临近县市的负氧离子浓度,白天略高于夜间,远超过负氧离子含量的一级标准;(2)年均大气负氧离子浓度为5 125个/m3,各季节浓度相差不大;(3)赤水市大气负氧离子浓度空间分布规律为复兴站古迹站,景区大于街道;与邻近县市比较,植被覆盖率大的区域大气负氧离子浓度高于植被覆盖率小的区域;(4)不同天气条件下大气负氧离子与气象因子的相关性不同。在雨日,大气负氧离子与气温、气压、水汽压相关;无雨日,大气负氧离子与日照相关;同时,白天雨相对于大气负氧离子浓度的增加较夜雨更为明显。     

浙江省空气负离子浓度分布特征

利用2016年浙江省53个站的负氧离子监测结果,制定了负氧离子数据质量控制方法,从年均值、最大值、日最大最小值、各等级浓度占比、清新度等多个指标评价了负氧离子资源,全面分析了全省负氧离子时空分布特征及地区差异。结果表明:浙南和浙西山区空气负氧离子含量高、浙北平原含量相对较低。浙江省负氧离子浓度具有明显日、月变化特征,午后(13:00—16:00)浓度低,夜间和早晨(22:00—07:00)浓度高;4—9月浓度高,冬季浓度低,高山林区站的月变化最显著。高山林区负氧离子浓度基本保持在"清新"级别;浅山景区站"清新"、"一般"、"不清新"级别各约1/3;平原公园站的"不清新"级别占到一半。高山林区的"清新"空气日平均小时数多在20h以上,"非常清新"空气也多在16h以上。在浅山和平原地区的风景区、林区、水体型公园等,"清新"空气时间也在10h以上。     

承德北部空气负氧离子浓度特征及预报模型

为提升生态康养气象服务能力,探讨空气负氧离子浓度与气象环境关系,利用承德北部丰宁县2020年—2022年5月两个空气负氧离子站监测资料,以及同期的气象环境数据,统计分析了负氧离子浓度时间变化特征、与气象环境要素的变化关系及关键影响因素,建立了负氧离子浓度的气象预测模型。结果表明:丰宁城市公园、林区负氧离子浓度年均值分别为1358.7个/cm3、1955.8个/cm3,最大值分别为3867个/cm3、5845个/cm3,具有治疗和康复功效的自然环境条件;林区的负氧离子浓度明显高于城市公园,城市公园和林区负氧离子浓度月变化均呈“单峰”型分布,峰值分别出现在7月、8月,最小值均出现在1月;林区、城市公园负氧离子浓度日变化夜间大于白天,年内及春夏秋冬四季内的日变化呈“双峰”型分布,峰值分别出现在日出以前及日落以后,最小值出现在午后;城市公园、林区负氧离子浓度与气温、降水量、相对湿度、风速、日照及PM2.5、O3浓度的变化有关,影响负氧离子浓度的最关键的气象、环境要素为相对湿度、PM2.5,城市公园受气象、环境影响更大;利用多元回归方法,分别建立了城市公园和林区的负氧离子浓度气象预报模型,经检验,两个模型的预报准确率分别为77.6%、74.9%,拟合效果良好,可为森林康养及健康生活提供气象服务。     

本溪复杂地形条件下三维多源SO2浓度场模拟

用差分方法求解三维大气平流扩散多源方程,模拟了本溪地区SO2浓度的时空分布。通过1999年1月19日的模拟结果与监测值对比表明:模拟结果比较准确地反映了SO2浓度的实际变化情况;由模拟计算可知,本溪地区SO2的污染很严重,且SO2浓度的时空分布有明显的日变化。10:00以前的浓度值比较大,10:00之后浓度值逐渐减小,到18:00左右浓度值又慢慢变大。     

阿克达拉大气本底站臭氧浓度变化特征分析

利用阿勒泰平原地区阿克达拉大气本底站2010年1月1日—2016年12月31日的臭氧质量浓度数据与PM_(10)等相关气象资料相结合,对臭氧质量浓度的日、周、月、季节、年变化特征以及影响臭氧浓度变化的主要因素进行了分析。结果分析表明:臭氧每小时平均质量浓度日变化规律呈显著单峰型,夜晚的变化较小,白天变化较大,01:00前后达到最小值,16:00左右达到峰值;臭氧每日平均质量浓度变化不具有较为明显的"周末效应"现象,峰值出现在星期六,日平均质量浓度为63.2μg·m~(-3),最低值出现在星期一,日平均质量浓度为60.0μg·m~(-3),日平均质量浓度最高值和最低值仅相差3.2μg·m~(-3);臭氧月平均质量浓度最高出现在2014年5月,为85.1μg·m~(-3),最低月平均质量浓度出现在2015年11月,为32.2μg·m~(-3);春、夏季臭氧质量浓度较高,秋季和冬季明显低于春季和夏季;2010—2016年臭氧浓度趋势线整体呈下降趋势,其中2012—2014年臭氧浓度连续月变化有明显的单峰型年度变化规律;臭氧浓度与PM_(10)质量浓度变化具有明显的逆向变化趋势,同时存在时间变化上的延迟性,并且臭氧的浓度变化早于PM_(10)质量浓度的变化。     

福建省空气负氧离子分布特征及气象预测模型北大核心CSCD

负氧离子是评价空气新鲜和清洁程度的重要指标。利用2018—2021年福建省负氧离子观测站数据分析负氧离子浓度的时空变化特征,并采用多元线性回归方法、多元逻辑回归方法和LightGBM机器学习方法建立负氧离子浓度预测模型。结果表明:福建省负氧离子资源十分丰富,中海拔区(350~550 m)年平均负氧离子浓度最高,低海拔区次之,高海拔区最小。负氧离子浓度日变化特征呈一峰一谷型,04:00—06:00(北京时,下同)达到峰值,12:00—13:00达到谷值;中海拔区负氧离子浓度季节变化较大,季节平均浓度从大到小依次为春季、夏季、冬季、秋季,而高、低海拔区季节变化相对较小。福建省不同海拔地区负氧离子浓度与湿度、降水和能见度均呈显著正相关,负氧离子浓度与气温、风速和气压显著相关,但不同海拔地区的相关性有所不同。机器学习方法对不同海拔地区负氧离子浓度数值的拟合效果比多元线性回归方法有明显提升,对负氧离子浓度等级拟合的准确率比多元逻辑回归方法提高7%~12%,且在绝大部分等级上的准确率均高于多元逻辑回归方法。     

温江站有无降水日的边界层特征对比分析

本文基于2016年6月21日~7月31日温江站边界层塔和加密探空观测获取的资料，对比分析了该站有雨日和无雨日的边界层大气特征，得到以下结论：1、温江站7月的降水量较多，降水时段以凌晨2:00~6:00居多，呈现典型的“夜雨”特征。2、边界层内大气各个气象要素场在有无降水日具有非常明显的差异，探空观测的低层大气表现为：无雨日白天边界层呈现典型的混合边界层特征。有雨日边界层大气温度总是小于无雨日，在极大值出现的午后时段二者的差值最大。有雨日近地层大气比湿在8:00、14:00和20:00三个时次都明显高于无有雨日，比湿日变化幅度低于无雨日。温江站边界层低层大气的风速总体较小，有雨日的风速明显大于无雨日。3、边界层塔观测显示：有雨日太阳短波辐射以及各个地表通量的极大值仅为无雨日的2/3左右。白天，有雨日的温度低于无雨日，日变化幅度比无雨日低3oC左右；夜间二者都呈现显著的逆温现象。有雨日白天比湿高于无雨日，夜间则低于无雨日，有无雨日比湿日变化幅度比无雨日少2g/kg；白天，有雨日风速日变幅也略小于无雨日，除了午后时段有雨日在凌晨2:00时还出现另外一个风速极大值点；有雨日的气压值总是略高于无雨日，白天的气压差值比夜间大。白天，有雨日各个地面观测量的极值出现时间总是略晚于无雨日1h左右。     

重庆远郊与市区SO_2的对比测量分析

1987年9月在重庆远郊四面山与市区观音桥同时进行了SO_2的对比测量.资料分析表明:(1)晴天时四面山SO_2日变化呈三峰三谷分布,峰值都为13—14ppb,分别在05:00,11:00及18:00时,而夜间的SO_2几乎都接近0ppb;市区观音桥的SO_2日变化呈双峰双谷分布,主峰在08:00时左右出现,浓度值达425ppb.(2)降雨条件下,四面山SO_2全部被清洗,接近0 ppb,市区的SO_2也受到明显冲洗.(3)四面山SO_2日平均浓度为2ppb,而市区观音桥日平均浓度为120ppb,市区的S     

珠三角城市扩张对春季主要气象参数和O3浓度的影响

利用新一代大气化学在线耦合模式WRF-Chem研究城市扩张对珠三角地区春季气象条件的改变及其对地面O3浓度的影响。研究结果表明:受城市扩张的影响,珠三角城区的月平均气温上升0.35℃;城区夜间相对湿度下降幅度为4%～6%,影响程度大于白天;风速在白天和夜间都有不同程度的下降,城市月平均风速下降1.89 m/s;边界层高度在白天和夜间均升高,城市月平均边界层高度上升39.82 m。城市扩张后,城市月平均O3浓度增加0.89 ppbv,增幅大于1.5 ppbv的区域主要在佛山和东莞,白天O3浓度增幅为0.6～1.5 ppbv,夜间增幅及影响范围都大于白天,O3浓度增加区域与主要气象要素变化的区域相一致;白天14:00城区混合层内总臭氧柱浓度增加了80 ppbv;O3浓度对气象要素的敏感程度表现为:温度>边界层高度>风速>相对湿度;白天O3浓度增幅呈U型,其中14:00的O3增幅最小,为0.2 ppbv;夜间O3增幅呈倒V型,其中20:00的增幅最大(>1.5 ppbv)。     

香河地区亚微米气溶胶粒子尺度谱分布特征

为了解香河地区气溶胶尺度谱的基本特征,自2012年5月起,利用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)对河北香河地区的亚微米(13.8~723.4 nm)气溶胶尺度谱分布进行了近2 a的测量。基于该数据集,分析了气溶胶尺度谱的季节变化和日变化特征及气象要素对气溶胶浓度的影响。结果发现,观测期间埃根核模态(20.0~100.0 nm)、积聚模态(100.0~723.4 nm),以及总的气溶胶数浓度、表面积浓度和体积浓度均值分别为7.0×103cm~(-3)、7.5×103cm~(-3)、14.9×103cm~(-3)、1125μm2·cm~(-3)和50μm~3·cm~(-3)。香河地区积聚模态的粒子数浓度接近华北地区其他污染测站的结果,但高于发达国家的测值。冬季气溶胶的平均浓度最高(18.1×10~3cm~(-3)),而春季最低(12.3×10~3cm~(-3))。不同季节,气溶胶的数谱分布主要为单峰分布,平均峰值直径约为105 nm。气溶胶浓度的日变化受机动车排放的影响显著,存在早晚两个高值中心,分别出现在早上的06:00—09:00和晚上的19:00—21:00。风速、风向对气溶胶数浓度的影响较大,低风速(2 m/s)和南风条件,尤其是吹西南风时,气溶胶浓度的增加显著。     

一次东北冷涡的天气学分析及基于HYSPLIT4模式的水汽通道特征

摘 要：利用连续一年旌德县负氧离子监测数据,分别以兔儿山公园、路西村茶园代表城市公园、高山茶园这两种生态环境,对城市公园和高山茶园负氧离子浓度特征以及气象要素对负氧离子浓度影响进行比较分析。结果表明：①高山茶园负氧离子浓度显著高于城市公园;②负氧离子浓度夏季最高,冬季最低,春秋季次之,6月负氧离子浓度达全年最高;③负氧离子浓度日变化整体呈“一峰一谷”变化趋势,峰值出现在上午,谷值出现在正午前后,夜间至上午负氧离子浓度较高,城市公园负氧离子浓度日较差较高山茶园偏小;④负氧离子浓度日变化与气温、风速呈显著负相关;⑤负氧离子浓度雨天最高,晴天次之,阴天和多云相对较低,暴雨天气条件下大气负氧离子浓度显著提高。     

湖北春季大气负氧离子浓度分布特征及与环境因子的关系

空气负氧离子浓度是衡量空气质量好坏的重要指标。选择湖北17个环境一致的国家气象观测站作为观测地点,采用符合国家及行业标准的设备,遵循负氧离子定义,开展了2014年湖北春季负氧离子浓度分布特征及与环境因子的关系分析。研究表明：湖北大气负氧离子浓度西部高于中东部,神农架林区的平均值最高,以武汉为中心的中、东部地区浓度普遍较低。负氧离子浓度的日变化为凌晨及清晨高,白天较低,傍晚后呈逐渐上升的趋势。负氧离子浓度与海拔、植被覆盖情况表现为正相关,与空气中的小颗粒物呈负相关,与气温、气压、相对湿度、风速及日照等气象要素相关性较为复杂,降水和雷电天气有利于负氧离子浓度的增加。     

峨眉山景区负氧离子浓度变化特征及预测模型研究

基于2015年9月至2016年8月峨眉山景区的负氧离子浓度和空气质量指数(Air Quality Index,AQI)的监测资料及气温、相对湿度及降水量的观测资料,分析了峨眉山景区负氧离子浓度的季节变化特征及其与相关气象要素的关系,并建立了适用于峨眉山景区的负氧离子浓度预测模型。结果表明:2015年9月至2016年8月峨眉山景区负氧离子浓度达到森林空气负离子二级标准,且具有明显的季节变化特征,秋季负氧离子浓度最高,春和夏季次之,冬季负氧离子浓度最低。AQI、气温和降水量是影响峨眉山景区负氧离子浓度的关键气象因素,秋季温度适宜、降雨充沛、空气湿润及植物生物量大等为负氧离子浓度较高的原因,冬季混交林落叶树木的落叶和植物生物量降低、降雨较少及空气干燥等为负氧离子浓度较低的原因。运用S模型建立的峨眉山景区负氧离子浓度的预测模型为:y=exp(1.4552/x+7.5988),模型预测效果较好;插值逼近的负氧离子浓度三维预测模型的决定系数为1,模型拟合效果较好,可以清晰地反映峨眉山景区负氧离子浓度与解释参数之间的规律。建立的峨眉山景区负氧离子浓度S预测模型可以预报负氧离子浓度,负氧离子浓度三维预测模型可以用于负氧离子浓度分析预报系统的设置,更适用于峨眉山景区负氧离子浓度的预测。     

大气负氧离子及其在不同环境中的变化规律

正1引言科学已经证明自然状态下的大气负氧离子有益于人的身体健康,被誉为大气中的"维生素"。大气负氧离子浓度从正向反映了空气的清新度,在生态、环境和空气质量评价体系中,大气负氧离子浓度已成为不可或缺的重要指标之一。本文通过对大气负氧离子及其在不同环境中的变化规律分析进一步增强人们对大气负氧离子的了解。2大气负离子与负氧离子大气负离子:大气中的中性气体分子与自由电子结合形成带负电荷的大气负离子,是大气中带负     

2021年3月沈阳地区一次污染过程气溶胶垂直变化特征及成因分析

利用地面大气颗粒物质量浓度观测资料、探空和NECP再分析资料以及地面激光雷达探测资料,对2021年3月13—15日沈阳地区污染事件过程展开分析,探讨大气污染物质量浓度、大气环流背景与气溶胶垂直分布等特征。结果表明: 3月13日PM_2.5质量浓度最高值出现在06:00—07:00,约为220.0—230.0 μg·m^-3,15日12:00开始显著降低,而PM₁₀质量浓度在15:00出现显著增加,为258.3 μg·m^-3。SO₂和NO₂浓度较高值均出现在3月13日10:00时左右,分别为40.1 μg·m^-3和101.3 μg·m^-3。CO质量浓度最高值出现在13日16:00—17:00,约为8.8 mg·m^-3。沈阳地区臭氧的最高值均出现在午后,13日和14日午后（12:00—16:00）臭氧最大值为102.4—113.7 μg·m^-3。蒙古气旋东移过程中逐渐发展加强,其后部西北风将沙尘向东南方向输送。沈阳地区沙尘发展旺盛时存在不稳定层结,同时伴有显著的上升运动,有利于沙尘粒子的垂直混合和向下游输送。3月15日02:00（北京时间15日10:00）气溶胶消光最大值出现在0.7 km处,消光系数约为6.0 km^-1。近地面激光雷达退偏比显著增加至0.4—0.5,近地面以非球形粒子（粗颗粒物）为主的沙尘或浮尘。     

气象因素对西安市西南城区大气中臭氧及其前体物的影响

利用西安市2015年连续观测的O_3及其前体物NO、NO_2和CO质量浓度数据,分析其随时间变化的污染特征,结合气象要素进行相关性分析并拟合方程。结果表明:受局地光化学反应的影响,西安市夏季O_3浓度最高,且因O_3-8h造成的污染占总污染天数的1/3。冬季光化学反应减弱,但前体物排放源增强,NO、NO_2和CO出现最大浓度值。O_3浓度日变化呈单峰型,最高值出现在16:00左右,夜间维持较低水平。NO、NO_2和CO的日变化呈现白天低,夜间高的双峰型。O_3与温度、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关,NO、NO_2和CO与风速呈负相关。受上风向污染源的影响,在东北、偏北和偏东气流控制下,易出现O_3浓度高值。夏季O_3质量浓度与气象要素的拟合度较好,可利用常规气象要素对O_3浓度趋势进行预测分析。     

一次PM2.5化学污染过程的实况及气象要素影响分析

在收集NARR资料、ARB资料、Caltech站观测数据3类气象资料的基础上,对一次化学污染过程中PM2.5站点分布和时间演变特征进行分析,同时按照地理位置分布将13个观测站点分类,分析气象要素场对PM25区域分布形成和扩散的影响,并找出PM25与气象要素演变的相关性.结果表明:各类观测站的PM2.5浓度值主要以“单峰型”日变化特征为主,其中以城区站的特征最为显著,通常在早上09:00左右达到峰值,平均峰值质量浓度为56.6 μg/m3,而在下午18:00左右为谷值,平均谷值质量浓度为18 μ/一m3,风场、行星边界层高度、地面温度场和湿度场在PM2.5平均的峰值、谷值时段有明显差别;排放源和气象场的日变化规律是决定城区站PM2.5峰谷时段的主要因素;城区站、郊区站地面PM2.5质量浓度值与风速、行星边界层高度、地面温度呈现明显的负相关,与地面气压、相对湿度呈明显的正相关;山区站PM2.5质量浓度值与温度呈弱负相关、与相对湿度呈正相关,其它气象要素相关不明显.