2003广西主要城市空气质量评价及空气污染物浓度与气象条件关系

从南宁、桂林、北海三城市空气质量自动监测站监测到二氧化硫(SO2),二氧化氮(NO2),可吸入颗粒物(PM10)的日均浓度数据计算的空气污染指数API得出:2003年三城市空气质量状况整体为 级"优"或 级"良",达到了国家环境保护总局对城市环境规定的标准,特别是桂林市的空气质量最好。对各种污染物月平均浓度值与地面气象要素关系进行相关分析,发现相关性非常好,其中与气压呈正相关,与气温、水汽压、相对湿度、降雨量、风速、0厘米地温等要素呈反相关。各种污染物日平均浓度值与地面风速相关也非常好。     

广西主要城市空气质量状况及其与气象条件关系分析

通过对南宁、桂林、北海市空气质量自动监测数据的分析得出 :三城市整体空气质量水平为 1级或 2级 ,即优或良 ,城市空气的首要污染物为可吸入颗粒物 ;桂林、北海两城市没有出现轻度或轻度以上的污染 ,特别是北海市空气质量为 1级“优”的天数占 90 .9% ,2级良占 9.1%。空气污染的浓度与气象条件有密切关系 ,其中南宁市主要污染物月平均浓度值与月平均气压呈正相关、与月平均气温、水汽压、降雨量、相对湿度、风速、 0 cm地温呈反相关关系。各种污染物日均浓度值也与地面、高空气象要素相关非常好。因此 ,在预报未来 2 4～ 36 h天气时 ,对空气质量可进行预报     

广西主要城市空气质量状况及其与气象条件关系分析

通过对南宁，桂林，北海市空气质量自动监测数据分析得出：三城市整体空气质量水平为1级或2级，即优或良，城市空气的首要污染物为可吸入颗粒物；桂林，北海两城市没有出现轻度或轻度以上的污染，特别是北海市空气质量为1级“优”的天数占90．9％，2级良占9．1％。空气污染的浓度与气象条件有密切关系，其中南宁市主要污染物月平均浓度值与月平均气压呈正相关，与月平均气温，水汽压，降雨量，相对湿度，风速，0cm地温呈板相关关系，各种污染物日均浓度也与地面，高空气要素相关非常好。因此，在预报未来24－36h天气时，对空气质量可进行预报。     

广西城市空气质量预报技术

以南宁市为例介绍广西城市空气质量预报技术。对南宁市二氧化硫、二氧化氮和可吸入颗粒物等污染物平均浓度与气象要素的相关分析表明，污染物浓度与地面、高空气象要素相关非常好。在未来24-36小时天气预报基础上，采用动态统计预报两种模式对城市空气质量进行预报，并根据污染日的影响天气系统类型对两种模式预报结果进行订正。业务实践证明预报准确率较高。     

贵州普定县人居环境气候条件分析

利用普定国家气象观测站1971年1月1日-2022年2月28日逐日平均气压、平均气温、平均相对湿度、平均风速、降水量等气象资料以及普定县空气污染物日均浓度、空气质量指数（AQI）等资料,运用人体舒适度指数、气象要素与污染物浓度的相关性、人体舒适度与空气质量相关性分析方法,分析普定县近50a的人居环境气候条件。结果表明：普定县平均气温、平均风速以及日照时数呈增加趋势,相对湿度、降水量以及气压呈降低趋势。常年体感主要为凉（3级）～最舒适（5级）之间,全年体感无寒冷及酷热等级,且体感舒适（含凉舒适及最舒适）月份主要为4-10月,占全年58%。普定县气温上升、风速增大、气压下降的趋势有利于污染物浓度降低,空气质量好,而相对湿度降低、降水量减少的趋势不利于污染物浓度降低,影响空气质量。普定县空气质量以4-5月、7-11月为优,且其四季空气质量均为优,表明空气质量好,人体舒适度高,适宜人居。     

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。     

气象条件与西安污染物的关系及预报方法

对西安1998～2000年的主要污染物PM10的实测浓度值结合部分气象条件进行分析,得出:(1)年内冬季采暖期浓度较高,夏季汛雨期浓度较低,3a来空气质量逐渐好转;(2)污染浓度与降水和风速的关系较为复杂,但仍有规律可循;(3)污染物浓度与某些逆温层特征相关较好;(4)污染物与能见度相互影响.并给出了部分气象条件的预报方法.     

兰州市冬季空气污染的天气成因分析及浓度预报

兰州是全国冬季大气污染最严重的城市之一 ,通过对污染与天气形势的分析 ,给出了影响冬季兰州污染的天气分型 ;对 3种主要空气污染物TSP、SO2 、NOX 浓度值与同期表征逆温特征的逆温参数及地面气象要素作了统计分析 ,结果表明 :(1)污染物浓度与逆温层厚度呈显著正相关 ;(2 )污染物浓度与平均温度、能见度、风速、总云量、相对湿度成负相关 ,与温差、气压成正相关。最后针对不同天气分型 ,给出了冬半年兰州污染物浓度预报方程 ,经检验预报效果良好     

贵州省2015～2019年空气质量及大气污染物时空分布特征研究

利用2015～2019年贵州省9个城市的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物逐日监测资料及同期气象要素观测资料,分析了贵州省各市年、季大气污染的分布特征,以及各市首要污染物出现频率的季节特征,探讨了6种大气污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明:(1)贵州省总体空气质量较好,2015～2019年全省空气质量优良天数占全年90%以上,2018年空气质量为5年中最优;(2)AQI的空间分布呈现“北高南低”的分布特征,高值区在遵义、水城和铜仁,兴义空气质量最好;(3)6种大气污染物与平均气温、相对湿度、日平均气温、日降水量、相对湿度、平均风速呈高度显著相关;(4)贵州省的污染日主要集中出现在冬季,首要污染物主要是颗粒物(PM_2.5和PM₁₀),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O₃。      

2002年广西三城市空气质量状况及与气象条件的关系

根据广西重点环境保护城市南宁、桂林、北海三城市空气质量自动监测数据监测到二氧化硫(SO2)，二氧化氮(NO2)，可吸入颗粒物(PM10)的日均浓度数据计算的空气污染指数API，结果表明：2002年三城市空气质量状况整体为1级“优”或2级“良”，仅南宁市出现过轻度污染共10d，达到了国家环境保护总局对城市环境规定的标准。     

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。     

多尺度空气质量模式系统及其验证I. 模式系统介绍与气象要素模拟

主要介绍一个多尺度空气质量模式系统及其在东亚地区的应用. 这套模式系统充分考虑了天气系统与中、小尺度气象过程对污染物的输送、扩散、转化和迁移过程的影响, 区域与城市尺度之间大气污染物的相互影响, 以及污染物在大气中的气相与液相化学过程、非均相化学过程、气溶胶过程和干湿沉积过程对浓度分布的影响, 可用于区域与城市尺度对流层臭氧、大气气溶胶、能见度和其他空气污染物的预报和环境评价. 模拟的气象要素(风向、风速、温度和湿度)与TRACE-P 和ACE-Asia期间三架飞机上获取的观测资料的比较结果表明, 模拟值与其相应的观测值具有非常好的一致性, 它们的相关系数都超过了0.96.     

乌鲁木齐及周边城市空气质量变化特征及影响因素分析

利用2004—2010年乌鲁木齐及其周边的米泉、昌吉、阜康、克拉玛依和吐鲁番6个城市空气质量日报资料,同时结合降水和风速等气象资料对空气质量变化特征和影响因素进行分析。结果表明:(1)除了吐鲁番外,其他5个城市每年API指数具有相同的变化规律,每年的10月开始API指数逐渐增大,翌年的3月开始API指数逐渐下降。(2)6个城市API指数变化依次为,米泉乌鲁木齐阜康昌吉吐鲁番克拉玛依。(3)每年Ⅰ级和Ⅱ级天数占主导地位,乌鲁木齐和米泉在60%～80%之间,昌吉、阜康和吐鲁番在70%～90%,克拉玛依占到97%以上。(4)API高值出现在冬季,低值出现在夏季,反映了乌鲁木齐及周边城市典型的煤烟型污染特点;冬天逆温天气及大气稳定度以稳定型居多不利于空气污染物的扩散稀释;API与月降水量和月平均风速呈负相关关系。     

CALPUFF在沈阳地区大气污染模拟中的应用

利用CALPUFF模拟了2006年1月5日沈阳地区大气污染物扩散。结果表明,CALPUFF能够直观、真实地模拟大气环境中污染物浓度的分布。污染物扩散的范围与风速相关,风速大时污染物扩散的范围大,风速小时污染物扩散的范围小。当污染物扩散的范围大时污染源附近的污染物浓度值小,污染物扩散范围小时污染源附近的污染物浓度大。其中,日平均浓度的分布受平均风场和地形的双重影响,实时浓度的分布主要受风场的影响。     

CALPUFF在沈阳地区大气污染模拟研究中的应用

利用CALPUFF模拟了2006年1月5日沈阳地区大气污染物扩散。结果表明,CALPUFF能够直观、真实地模拟大气环境中污染物浓度的分布。污染物扩散的范围与风速相关,风速大时污染物扩散的范围大,风速小时污染物扩散的范围小。当污染物扩散的范围大时污染源附近的污染物浓度值小,污染物扩散范围小时污染源附近的污染物浓度大。其中,日平均浓度的分布受平均风场和地形的双重影响,实时浓度的分布主要受风场的影响。     

长顺县空气质量及气象要素对主要大气污染物的影响

该文利用长顺县2016年1月—2018年7月共868组气象要素资料及空气质量资料,分析了长顺县空气质量状况及气象要素对主要大气污染物的影响。监测期间长顺空气质量等级Ⅰ、Ⅱ日数和占总体的97.7%,轻度污染日数占比为2.5%,空气质量良好。长顺县主要大气污染物依次为PM_(2.5)(36.8%)、O_3(33.8%)、PM_(10)(30.4%)。主要大气污染物与气象要素的相关性不尽相同,日平均气温和日相对湿度对主要大气污染物的影响比日累计降水量、日平均风速大。主要大气污染物与气象要素间的逐步回归方程组模型预报准确率较好。     

气象条件对石家庄PM_(2.5)浓度的影响分析

利用2013~2014年石家庄逐小时PM2.5监测浓度与地面及探空等气象观测资料,从大气的垂直扩散、水平扩散和地面局地环流等方面,探讨气象条件对PM2.5浓度的定量影响关系。结果表明:(1)石家庄PM2.5浓度具有明显的日、月和季节变化特征,早晨08时前后PM2.5浓度最高,下午16时前后浓度最低;冬季PM2.5浓度最高,夏季最低;(2)2 a共出现485 d逆温,其中10~12月出现频率最多,达82.8%~86.2%,逆温致使低层大气垂直运动受阻,不利于污染物扩散;(3)大气混合层高度与PM2.5浓度呈反相关,PM2.5浓度75μg/m3(空气质量优良),对应大气混合层高度平均为1 448 m,而PM2.5浓度≥150μg/m3(空气重污染)的混合层高度降到878 m;(4)受地形影响,石家庄地面风与边界层附近风对污染物的影响明显不同:925 h Pa西南风、地面偏东风不利于污染物扩散;925 h Pa西北风、地面偏西风有利于污染物浓度降低。925 h Pa风速4 m/s、地面偏西风风速2 m/s、地面偏东风风速3 m/s,有利于污染物扩散;(5)降水对污染物有湿清除作用,清除量不仅与降水量有关,还与前期PM2.5浓度有关,且冬季降雪过程对PM2.5的清除作用是降雨的4倍。     

汉中市空气污染特征及其气象条件分析

利用2015年汉中市空气质量资料和同期的地面气象观测资料,统计分析了2015年汉中市空气质量与气象条件之间的关系。结果表明:2015年汉中市空气质量状况总体较好,以优良天气为主,达标率78%;空气质量指数和空气污染物SO2、NO2、PM10、PM2.5及CO质量浓度变化趋势基本一致,均表现为夏季最低,冬季最高,O3变化规律正好相反;降水能够有效清除空气污染物,净化空气,对于0~50mm的降水,降水量级越大,对空气污染物的清除作用越明显;汉中主导风向为偏东风和偏南风时,空气质量较差,为偏北风时,空气质量较好;风速对空气质量具有双重影响。     

新都区冬季空气污染扩散与气象要素相关性研究

利用2014~2018年冬季空气质量和污染物浓度数据,结合地面观测、探空及风廓线雷达资料,对新都区冬季气象要素及其污染扩散条件进行分析。结果表明:（1）新都区不同污染物具有相同的日变化特征,在11时左右浓度最高,18时达到最低。（2）新都区污染物浓度与风速、气温、降水、相对湿度有密切关系。当风速大于(小于)平均风速时,污染物浓度减小（增加）;气温越高且相对湿度越大,污染也越强;降水较弱时,反而会加重污染。（3）新都区污染天气过程中,逆温强度与厚度的大小将影响污染物的垂直扩散,强度和厚度偏大,污染偏严重。      

肇庆市不同强度灰霾天气特征及气象因子分析

采用日均法对1980—2015年肇庆灰霾天气作分析,研究了不同强度灰霾天气的变化特征及其与气象因子的关系。结果表明:肇庆灰霾轻微等级出现的比例最大,和总灰霾日数的变化趋势非常一致,呈现上升趋势,近年来重度灰霾天气出现的频次增加。灰霾日数与风速、相对湿度的变化趋势呈反相关关系,受地面风速、逆温层的影响最明显。冬季大气中低层存在逆温层的概率高达93. 6%,风速偏弱,灰霾出现概率大。灰霾期间主导风向为NE,日雨量1 mm,地面平均风速1. 5m/s,比无灰霾出现时小。出现中度及以上灰霾天气时主导风向以偏东风为主,静风频率较高,平均风速低至1 m/s左右,日雨量0. 5 mm。重度灰霾污染天气发生时主要受弱偏东风场控制,低层有逆温,肇庆处于广州、佛山等城市的下风向,广州、佛山等地的污染物输送对肇庆的空气质量有一定的影响。