2013年河北中南部PM_(10)和PM_(2.5)浓度时间变化特征及其影响气象条件分析

对2013年河北省中南部的石家庄、保定、沧州、衡水、邢台和邯郸6个地市市区各站点逐小时PM10和PM2.5监测资料及相应气象资料分析结果表明:6个地市中邢台年污染日数最多,对应其年平均风速最小;沧州的最少,年平均风速最大。各地市各个级别污染日数不同,五、六级重污染天气均集中在10月—次年3月。首要污染物主要是PM10和PM2.5,但比例不尽相同。特殊的地理位置、污染源差异和气象条件的差异造成各地市污染日数、级别的差异。6个地市污染天气过程时段大都相同,区域性污染明显。各地市PM10和PM2.5浓度平均最大值均出现在冬季,PM10浓度平均最小值均出现在夏季,各市PM2.5浓度平均最小值出现的季节不同。6个地市PM10和PM2.5浓度值的月变化趋势相似。不同季节各地市PM10和PM2.5浓度日变化趋势不同,极值出现的时间也各不相同,极值出现的时间与气象条件和人类活动关系密切。秋、冬季各地市PM10和PM2.5浓度日较差多大于春、夏季的。各地市PM10和PM2.5浓度日均值与当地的日均气温、风速、能见度呈负相关关系,与相对湿度呈正相关关系且相关性比较显著。     

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。     

2007年呼和浩特市PM10与气象条件分析

文章利用2007年的PM10的日平均浓度资料与同期对应的呼和浩特市气象台的气象资料,分析了PM10污染与气象条件的关系,得出PM10污染程度的大小与气象条件有很好的对应关系。     

城市空气污染持续维持机制研究Ⅰ.2002年西安市空气污染持续维持过程分析及其气象成因

为研究城市大气污染持续过程的形成机制及区域输送问题,利用2002年西安市环境监测站SO2、NO2和PM10日平均污染物浓度资料分析了西安市大气污染的时空分布特征及其与气象条件的关系.分析结果表明:一年中西安出现3天以上空气质量为3级以上的持续污染过程18次,累计污染超标日为192天,出现3级以上的概率为53%.西安市区的污染物以可吸入颗粒物为主,PM10污染超标日较多.重点分析了2002年1月9～12日造成西安市持续污染过程的气象条件及天气形势,可见4天的气象条件有着共同的特点:平均风速小,气温较低,出现逆温,相对湿度较大.西安地处高压后部,气压较低,高空为较平直的西北气流,天气形势持续稳定.     

城市空气污染持续维持机制研究 I.2002年西安市空气污染持续维持过程分析及其气象成因

为研究城市大气污染持续过程的形成机制及区域输送问题, 利用 2002 年西安市环境监测站 SO2、NO2和PM10日平均污染物浓度资料分析了西安市大气污染的时空分布特征及其与气象条件的关系。分析结果表明: 一年中西安出现3天以上空气质量为3级以上的持续污染过程18次, 累计污染超标日为192天, 出现3级以上的概率为53%。西安市区的污染物以可吸入颗粒物为主, PM10污染超标日较多。重点分析了2002年1月9~12日造成西安市持续污染过程的气象条件及天气形势, 可见4天的气象条件有着共同的特点: 平均风速小, 气温较低, 出现逆温, 相对湿度较大。西安地处高压后部, 气压较低, 高空为较平直的西北气流, 天气形势持续稳定。     

2010年春季民勤沙地近地面沙尘气溶胶浓度特征

为了更好地研究沙尘气溶胶起沙和输送特征,2010年4—5月,在民勤周边沙地利用EZ LIDAR ALS300ALS450型激光雷达和GRI MM180型颗粒物采样器进行了大气气溶胶的外场连续观测,取得了晴天、浮尘、扬沙和沙尘暴天气条件下沙尘气溶胶总后向散射垂直剖面图和PM10、PM2.5、PM1.0质量浓度采样资料,其中包2010年4月24日特强沙尘暴过程资料。结果表明:春季民勤近地层大气中沙尘气溶胶浓度较高,且随气象要素的变化很大;在整个观测期内,PM10、PM2.5和PM1.0的平均质量浓度分别为202.3、57.4μg/m3和16.7μg/m3。在不同天气条件下,PM10、PM2.5和PM1.0质量浓度的变化有较好的相关性,但变化趋势有所不同。在沙尘暴天气条件下,PM10的日平均质量浓度高达2469.1μg/m3,是背景天气条件下PM10日平均质量浓度的100多倍,是浮尘天气条件下PM10日平均质量浓度的8倍,是扬沙天气条件下PM10日平均质量浓度的2倍。PM2.5在沙尘暴天气下日平均质量浓度为460.3μg/m3,是背景天气条件下PM2.5日平均质量浓度的45倍,是浮尘天气条件下PM2.5日平均质量浓度的6倍,是扬沙天气条件下PM2.5日平均质量浓度的1.4倍。PM1.0在沙尘暴天气条件下的日平均浓度为92.7μg/m3,是背景天气条件下PM1.0日平均浓度的13倍,是浮尘天气条件下PM1.0日平均浓度的7倍,是扬沙天气条件下PM1.0日平均浓度的1.3倍。可见,风速增大时,沙尘粒子浓度的增加对粒子粒径是有选择的,小粒子比重随沙尘浓度增加而相对减小,大粒子比重随沙尘浓度增加而相对增多。通过对2010年4月24日特强沙尘暴过程的研究表明,一次沙尘暴过程往往包括沙尘暴、扬沙和浮尘天气中的两种类型。通过对激光雷达数据分析发现,在强沙尘暴发生过程当中,民勤沙地发生了非常严重的风蚀起沙现象。     

承德市臭氧污染气象条件预报方法研究

利用2014-2016年承德市环境监测站和气象站的数据,分析了气象条件对承德市O₃-8h浓度的影响,探讨了臭氧污染气象条件的预报方法。结果表明：4-7月是承德市O₃-8h浓度较高的月份,O₃浓度的日变化特征为午后浓度高而夜间浓度低;O₃污染的天气形势为500 hPa受高压脊和偏西气流影响,850 hPa有强暖平流和20℃以上的高温,地面受低压前部和高压后部之间的偏南气流影响;有利于O₃-8h出现高浓度的气象因子为日平均气温大于23℃、日最高气温大于28℃、日平均海平面气压995-1007 hPa、日平均水汽压18-28 hPa、偏南风大于1 m·s^-1。利用气象因子综合评分建立臭氧污染指数,与O₃-8h浓度的相关系数高达0.7553,说明臭氧污染指数能较好地预报臭氧污染天气。     

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。     

一次雾霾天气过程的污染影响因子分析

利用常规天气资料、自动气象站资料、观象台风廓线雷达资料及污染资料,分析了2005年11月2-5日发生在北京的一次持续雾霾天气过程中中低空扰动、山谷风以及城市热岛对PM10浓度的影响。结果表明:PM10对中低空的扰动很敏感,且扰动越靠近地面,层次越厚,污染指数下降越明显;城区PM10浓度明显高于清洁对照站定陵,但北京地方性山谷风对城郊浓度日变化有明显影响,当谷风加强时,定陵站浓度接近城区并有可能高于城区浓度,谷风有对城区重污染向郊区输送的作用;雾霾天气下热岛效应显著,热岛对PM10浓度的影响相对气象条件和人类活动的影响来说很小。     

基于气象条件的沈阳市空气质量预报方法研究

空气质量受污染源排放和气象条件共同作用影响。为了定量评估气象条件对空气质量的影响,利用2014—2016年沈阳市取暖季气象与环保827个样本数据,在综合考虑湿度、风速、逆温强度、混合层高度等大气温湿压条件及稳定状况的物理要素基础上构建了沈阳市静稳天气指数,并分析其与空气质量关系。结果表明:通过静稳天气指数阈值9.1,可做为判断引发沈阳市出现重污染天气的条件。重污染天气形成的两种主要类型,一种是在静稳天气形势下出现重污染天气,另一种是在天气不静稳但外来输送明显时出现重污染天气。分析静稳天气指数和不同污染等级PM2.5浓度关系发现,静稳天气指数对空气质量有较好的指示意义,平均状态下,当静稳天气指数大于10.4时,空气质量容易出现污染且静稳天气指数越大,污染越严重。     

春季沙尘天气对内蒙古相关城市颗粒物污染影响研究

沙尘天气是造成我国北方春季区域性沙尘型重污染的主要原因,然而目前对此研究并不多见。因此,本文利用中国环保网2014年1月1日-2016年12月31日内蒙古11个城市环境监测站的颗粒物浓度的逐日和逐时资料,首先分析近3年该地区颗粒物污染浓度的年变化特征,然后对比这3年沙尘天气发生的次数及时段,探究颗粒物污染的年变化特征及其与沙尘天气之关系。统计结果表明,近3年春季内蒙古沙尘天气的发生次数是逐年增加的,中西部是沙尘天气频发区,与之相对应,西部颗粒物浓度的年变化高于东部,且造成内蒙古主要城市PM10浓度春季出现全年的最高值,表明沙尘天气频繁发生对当地粗颗粒物污染有显著的影响。对比内蒙古全年3个时间段的PM10浓度值,其排序是：春季沙尘期间＞春季非沙尘期间＞其他季节;即春季沙尘期间PM10浓度比非沙尘期间高69%,比其他季节高101%。有所不同的是,3个时间段平均PM2.5浓度排序则为：春季沙尘期间＞其他季节＞春季非沙尘期间;春季沙尘期间PM2.5的平均浓度比其他季节高16%,比春季非沙尘期间高29%;可见,春季沙尘天气对相关城市PM10浓度的影响明显大于对PM2.5浓度的影响。最后对内蒙古地区典型沙尘暴和扬沙个例进行细致研究, 发现沙尘暴个例中PM10浓度的增加倍数在2.3~15.1之间,而扬沙过程PM10浓度的增加倍数在0.8~5.6之间,两者相比可看出,沙尘暴过程对颗粒物污染的影响显著大于扬沙过程。     

2013年呼和浩特市秋季PM_(2.5)浓度特征及气象条件分析

文章选取2013年9月1日—11月31日呼和浩特市污染物浓度与气象要素资料,分析了PM2.5的浓度特征,并利用灰色关联度分析法,分别计算了PM2.5与其他污染物、各气象要素的综合关联度,取与PM2.5关联度较高的气象要素,根据PM2.5在其不同区间内的超标频率,得出4种易造成PM2.5污染的气象条件：1最大风速的风向为偏东方向;2最大风速〈6m·s^-1;3气温日较差小于6℃,相对湿度大于60%,日平均风速在2m·s^-1时以下;4气温日较差在12～15℃之间,日平均气温在0～10℃之间,日平均风速在5m·s^-1以下。     

秦皇岛市空气污染与气象要素的关系

利用多因子分析和多元回归模型,对1998—2004年秦皇岛市城区空气污染物浓度逐日监测数据及气象要素进行分析,并调查污染源,得出主要污染物与气象要素的关系,建立当地空气质量预报。结果表明：上游西北地区是对秦皇岛市空气质量影响最大的污染源地;空气质量首要污染物PM10的峰值出现在4月,SO2的峰值出现在采暖季,NO2浓度全年稳定少变; SO2和PM10的浓度受风场影响较大,NO2最小;春季“南高北低”型气压场造成PM10污染指数全年最高;大于等于1 mm的降水对空气净化作用效果较小于1 mm的降水显著;春季气旋控制下,5级以上西风可形成中度以上污染,而非气旋控制下,6级以上西风才可形成中度以上污染。     

郑州市区PM10污染状况及相关气象条件分析

利用郑州市区 2003年空气质量日报和同期气象观测资料,分析了郑州市区PM10 ( >10μm可吸入颗粒物)污染状况及相关气象条件变化特征,结果表明:郑州市区PM10污染全年各月均以 2级为主,占总样本数的77. 5%;其次是 3级污染,占 15. 1%, 1级只占 7. 4%。1 ~7月份 3级污染逐渐减少, 8 ~11月份 1级天气占一定比例。全年 3级污染日依自然季节变化逐渐减少。出现≥3级污染日时,空气相对湿度为 61% ~70%的占 3级污染日的 1 /3;日均风速≤2. 0m/s的日数占 3级污染日的 78%。     

基于WRF/Chem模式天津地区重污染天气成因分析

基于WRF/Chem数值模式,以CO为示踪物分解水平输送、湍流混合和垂直运动对近地面大气污染的影响,研究2014-2017年天津地区重污染天气成因。研究表明:基于上述方法可实现重污染天气水平输送、湍流混合和垂直运动影响的定量描述,完成重污染天气成因数值归因分析。如2017年1月26日的重污染天气湍流混合能力下降是其重要的影响因素,2017年2月12日重污染天气混合层厚度下降对其影响显著,2017年2月16日重污染天气水平输送对其有重要影响,2015年12月21日重污染天气是下沉气流、湍流混合能力下降和混合层降低共同导致。在分析中,可通过湍流混合导致地面CO质量浓度每小时下降速率小于40%,垂直运动使得CO质量浓度每小时上升速率大于等于1. 4%,混层层厚度小于250 m,水平扩散导致地面CO质量浓度上升等指标表征气象条件易于重污染天气形成。2014-2017年99次重污染天气符合上述条件之一或者多个条件,覆盖所有重污染过程的85%,即使未满足上述条件,99%的过程也可以通过重污染天气成因分析标准予以解析。分析显示2014-2017年天津116次重污染过程,58%的过程由两个或者三个气象因素共同影响所致,且影响因素与天气类型密切相关,如高压后部型与水平输送、北部弱高压型与下沉运动影响等。相比水平输送和湍流混合能力下降,下沉运动带来的近地面大气污染物质量浓度上升往往会被忽略,但在部分过程中,下沉运动也会导致近地面质量浓度快速增加,成为重污染天气形成的重要影响因素,如2014年1月10-11日。湍流扩散系数KZ和湍流混合导致地面CO质量浓度每小时下降速率β与近地面PM2. 5质量浓度呈现较好的幂指数关系,其相关系数分别为0. 57和0. 73,可以在重污染成因分析和预报中发挥积极作用。     

乌鲁木齐重污染日PM2.5不同增长型的污染特征及气象条件分析

基于2015—2021年近7 a乌鲁木齐冬季逐小时地面常规观测资料和空气质量数据，并结合ERA5再分析资料对重污染日PM2.5不同增长类型的污染特征、环流形势以及气象条件进行综合分析。研究发现，近7 a乌鲁木齐冬季PM2.5重污染及以上级别的比例由41.2 %降至8.6 %，PM2.5重污染天数由63 d降至13 d，超过70%重污染日PM2.5浓度增长分布在60 μg?m-3以内。依据PM2.5增长类型判别方法，近7 a乌鲁木齐冬季重污染日以缓慢型增长为主。对比分析爆发型增长和缓慢型增长的天气背景形势表明，两种增长类型在欧亚范围内500 hPa高空形势上均主要受西北或偏西气流影响，爆发型增长的高压脊势力较强，乌鲁木齐处于高压中心后部且气压梯度显著；而缓慢型增长的高压脊较为平直，乌鲁木齐位于高压后部的均压场控制下，气压梯度相对较弱。对比两种类型边界层内逆温厚度和强度发现，爆发型增长在925~700hPa之间的逆温层平均厚度明显大于缓慢型增长，前者逆温强度达到1.8 ℃?（100m）-1，明显高于缓慢型增长的1.2 ℃?（100m）-1，表明造成两种PM2.5不同类型增长与边界层内的逆温垂直特征分布结构存在密切联系。     

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。     

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.     

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。      

海口市空气污染特征分析及预报检验

利用海南省二次开发的CAPPS2.0模式，对2006年1月1日-2007年1月1日海口市逐日PM10、SO2、NO2污染浓度监测资料进行输出分析，得出海口市空气污染的变化特征。结果表明，污染物SO2和NO2的预报效果较好，而PM10预报效果较差。因此采用多元线性回归分析方法建立污染物浓度与气象要素的预报方程，并对PM10进行优化和校正，从而提高预报准确率。