乌海市空气污染浓度的时间分布特征分析

利用2005—2007年乌海市区大气中SO2、NO2、PM10浓度的实测数据,分析了乌海市大气污染物的时间分布特征,分析结果表明：乌海市首要污染物是PM10,其次是SO2;从2005—2007年日平均值看：SO2、PM10呈下降趋势,NO2略呈上升趋势。SO2、NO2、PM10的浓度都有明显的季节变化。     

贵阳市大气污染物浓度特征及降水的清除作用

本文利用2013年1月1日~2015年6月30日贵阳市9个环境监测站的6种主要大气污染物(SO2、NO2、O3、PM10、CO、PM2.5)监测数据,分析了贵阳市主要大气污染物的年变化、日变化特征及降水对首要污染物浓度变化的影响。发现SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度为单谷型年变化,夏季浓度最低,冬季浓度最高;O3浓度为双峰型年变化,4、10月分别有两个极大值、11~2月与7月分别为两个极小值;SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5浓度日变化呈双峰型特征;O3浓度日变化为单峰型特征;郊区SO2、NO2、PM10、CO、PM2.5日平均浓度低于市区,而郊区O3日平均浓度高于市区。降水对O3的湿清除效果不好,对其余大气污染物的湿清除效果较好,尤其夜间降水对颗粒污染物(PM2.5、PM10)的清除效果优于白天降水,但会使O3浓度明显上升。     

南京SO_2、NO_2和PM_(10)变化特征及其与气象条件的关系

利用南京市2002—2006年大气监测资料,分析了南京市大气中SO2、NO2、PM10年变化趋势及月季规律,评价了南京市空气质量状况。结果表明:5a来,SO2质量浓度呈显著上升趋势,NO2质量浓度缓慢上升,PM10质量浓度明显下降;南京市首要污染物是PM10,SO2、NO2污染较轻;3种污染物质量浓度均以夏季最低。进一步研究不同气象条件下污染物质量浓度发现,污染物质量浓度与风速反相关,且东南风时浓度最高;降水对污染物有清除作用;雾、霾天气下污染加剧;气象能见度与PM10、NO2的质量浓度反相关;污染物有明显的"周末效应",周末质量浓度值较低。     

南京SO2、NO2和PM10变化特征及其与气象条件的关系

利用南京市2002—2006年大气监测资料,分析了南京市大气中SO2、NO2、PM10年变化趋势及月季规律,评价了南京市空气质量状况。结果表明:5a来,SO2质量浓度呈显著上升趋势,NO2质量浓度缓慢上升,PM10质量浓度明显下降;南京市首要污染物是PM10,SO2、NO2污染较轻;3种污染物质量浓度均以夏季最低。进一步研究不同气象条件下污染物质量浓度发现,污染物质量浓度与风速反相关,且东南风时浓度最高;降水对污染物有清除作用;雾、霾天气下污染加剧;气象能见度与PM10、NO2的质量浓度反相关;污染物有明显的"周末效应",周末质量浓度值较低。     

2010年太原空气污染物特征及环流形势

利用太原市2010年6个环境监测站SO2、NO2、PM10的逐日监测资料和MICAPS、自动站逐日资料,应用统计方法分析了太原市污染物的时空分布特征,并分析了污染严重时期的大气环流形势特点。结果表明：随着城市工业结构变化、集中供暖布局改变、以及住宅小区建设,PM10。已不再是首要污染物,3种污染物的时空分布特征均发生了明显变化;大气结构对污染物扩散的影响也呈现复杂化的特点。     

辽宁中部城市群主要大气污染物时空分布特征的数值模拟

利用美国第三代空气质量模式系统Models-3对2002年1月17～18日辽宁中部城市群大气污染物SO2,NO2和PM10的浓度分布进行了数值模拟,并将模拟结果与监测结果进行了对比分析。结果表明:污染物的模拟值与观测值变化趋势具有一致性,模式反映了SO2,NO2和PM10浓度的时空分布特征和变化规律,再现了污染物浓度呈波峰波谷日变化的重要特征,可用于辽宁中部城市群区域大气污染物的研究。     

宣城市大气污染与气象分析

用 2003-2005 年宣城市环境保护监测中心PM10、NO2、SO2自动监测资料、宣城市气象台地面观测资料和美国NCEP/NCAR全球日平均再分析资料,分析了宣城市区空气污染浓度、典型大气持续高污染过程形成的气象条件.结果表明,PM10、SO2平均浓度从春季到冬季逐渐增大,NO2平均浓度冬季明显偏小;PM10、NO2、SO2浓度存在准12 d周期变化.典型大气持续高污染过程的环流形势是500 hPa沿海为低槽,槽后为弱冷平流区;地面为宽广的均压区.1000～925 hPa主要为下沉气流;且上层增温明显大于低层,气层稳定度增大,这两种因素均使污染物扩散受阻;1000～700 hPa各层风力微弱,不能将污染物输送至远处,造成污染大气长时间维持.     

聊城市空气质量现状及污染原因分析

利用2013年10月至2014年9月山东省聊城市大气主要污染物监测数据,分析了各种污染物的时空分布特征及其对空气污染的贡献,探讨了聊城市大气污染的成因。结果表明:2013年10月至2014年9月聊城市轻度污染以上的空气质量日数所占比例高达70.0%,大气中SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10浓度季节变化规律明显,即冬季各种污染物浓度远高于夏季。日首要污染物以PM2.5和PM10出现日数最多,其次为SO2作为首要污染物在冬季出现偏多,臭氧8 h作为首要污染物在夏季出现相对较多。聊城市5种污染物对空气污染的影响程度从大到小依次为PM2.5PM10NO2COSO2,其中PM2.5与PM10分担率大幅高于其他3种污染物,说明聊城市大气污染属于可吸入颗粒物与细颗粒物主导的类型。相关分析发现,PM2.5和PM10具有来自相同或相似污染源的可能性,扬尘与化石燃料使用是PM2.5和PM10污染的主要成因。     

呼和浩特市空气污染浓度时空分布特征分析

文章利用 1995～ 2 0 0 2年呼和浩特市区空气污染物PM10 、TSP、NOx、NO2 、SO2 浓度的实际监测数据 ,统计分析了呼市地区空气污染物的时空分布特征。分析结果表明 :呼市市区主要以煤烟型污染为主 ,冬、春季比夏、秋季污染严重 ,采暖期比非采暖期污染严重 ;PM10 、NO2 、SO2 都有明显的年变化 ,SO2 的浓度值呈逐年减小趋势 ,PM10 、NO2 的浓度值在近几年是增加的 ;月变化呈单峰型 ( 1和 12月达最高值 ,7和 8月达最低值 ) ;日变化冬夏季为双峰型 ,8～ 10时出现主峰值 ,2 0～ 2 4时出现次峰值 ,春季PM10 为三峰型 ,17～ 18时为主峰值 ,1～ 3时和 8～ 11时为两个次峰值 ;大气颗粒物是呼市首要的污染物 ,居民区污染最为严重。     

天津市大气环境污染特征分析

结合环境监测资料和同步气象资料分析了天津市大气污染的分布规律,结果表明,在气象条件和污染源排放综合作用下,天津市大气污染物的地面浓度具有明显的时空分布规律:时间上,冬强夏弱,早晚污染严重;年际上SO2趋势减弱,NO2呈增强趋势,TSP趋势基本趋于增强同时也存在波动.空间上,污染物浓度分布不均.     

北京市房山区大气污染物时空分布特征及气象影响因素分析

利用北京市房山区良乡镇和琉璃河镇内的区域自动气象站和环境监测站观测数据,对2013年至2015年PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO 5种大气污染物浓度变化特征进行了统计分析。结果显示,近3年来,两个镇综合污染物指数呈现逐年下降趋势,各污染物对房山区整体大气污染的贡献率从大至小依次为PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,PM_(2. 5)已取代传统大气污染物SO_2成为房山区的主要大气污染贡献体。两个站点各污染物浓度均表现出明显的季节、月、日变化特征。在不同季节条件下,局地气象要素与污染天气发生概率之间有着很好的相关关系。因此,可根据气象要素分级方法找出各季节污染天气发生时最敏感的气象因素,为局地污染天气预报提供参考指标,也为防范空气污染、制定科学的综合管理措施提供科学参考。     

几种空气质量预报方法的预报效果对比分析

目前应用于我国各个城市空气质量预报业务的预报方法主要有三种 :数值模式预报、统计预报和综合经验预报。这几种预报方法都有其各自的优势 ,同时也存在一些不足。应用以上方法对天津市市区进行空气质量业务预报 ,通过实测资料与预报结果进行对比分析 ,给出这几种方法在天津市区空气质量预报中的预报效果客观评价。     

北京地区气溶胶PM2.5粒子浓度的相关因子及其估算模型

文中运用统计分析和气象统计预报的方法 ,使用北京白石桥小区的污染物观测资料和同期北京地区的气象观测资料 ,对影响大气污染的气象因子进行了综合分析 ,并分别建立了气溶胶PM 2 .5粒子浓度与气体污染物、气象要素场的两类统计相关拟合模型。发现气溶胶PM2 .5粒子浓度与气体污染物浓度存在不同程度的相关性 ,且与气象条件亦存在显著的相关关系 ,此类时空变化及其量化估算模型具有一定实际应用价值。通过确定气象要素场和气溶胶浓度的关系可进一步研究不同地区的污染物输送和污染源扩散影响的问题。     

郑州市空气质量状况及冬季持续污染过程的气象机理分析

利用2004-2008年郑州市环境监测站所监测的SO2、NO2、PM10日平均浓度资料及历史气象资料,分析了郑州市近5a的空气质量状况与特征,并以2006年12月份的2次持续性污染过程为例,分析了气象条件对污染物浓度的影响,结果显示：郑州市以煤烟型污染为主,污染物浓度具有明显的季节变化特征,冬春季节污染物浓度明显高于夏秋季节;冬季均压场中持续多日风速小、近地面层出现逆温层是造成郑州市出现持续污染事件的主要气象条件,持续性污染过程往往因受冷空气的影响而结束。     

郑州市空气质量状况及冬季持续污染过程的气象机理分析

利用2004-2008年郑州市环境监测站所监测的SO2、NO2、PM10日平均浓度资料及历史气象资料,分析了郑州市近5a的空气质量状况与特征,并以2006年12月份的2次持续性污染过程为例,分析了气象条件对污染物浓度的影响,结果显示：郑州市以煤烟型污染为主,污染物浓度具有明显的季节变化特征,冬春季节污染物浓度明显高于夏秋季节;冬季均压场中持续多日风速小、近地面层出现逆温层是造成郑州市出现持续污染事件的主要气象条件,持续性污染过程往往因受冷空气的影响而结束。     

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。     

汾渭平原CUACE模式空气质量预报性能的检验订正及环境评估

利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM_2.5气象条件评估指数，结合滚动偏差订正方法，对汾渭平原CUACE空气质量预报产品进行了检验订正，并对气象条件和污染减排影响进行了评估。结果表明：CUACE模式对空气质量指数(AQI)、PM_2.5和SO₂浓度预报值较接近观测值，PM₁₀、CO和NO₂预报值小于观测值，O₃预报值大于观测值；对首要污染物O₃和PM_2.5及重度和严重等级污染的预报的TS评分最高，漏报率和空报率最小，预报偏差最接近1；滚动偏差订正方法对改善CUACE空气质量预报效果较为明显，尤其是对PM₁₀、O₃和NO₂改善最为明显；汾渭平原2019年上半年气象条件变化使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年同期分别上升了18.26%和11.18%，减排措施使PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年...     

丽水空气污染物时序特征及与气象条件的关系研究

利用丽水2012年9月—2014年3月主要空气污染物浓度和气象数据,分析丽水空气污染物构成及其与气象因子的相关性。分析结果表明:丽水空气质量优良率约80%,高频首要污染物依次为PM2.5、O38、PM10、NO2;各污染物浓度分布的时间、季节特征明显:早晚高峰时段污染物浓度普遍偏高,冬季—初春是一年中污染较重季节,尤其春节期间PM和SO2浓度急剧上升。各主要污染物质浓度随气象因子的变化各有特点:CO在气温较高、晴朗微风、高层层结稳定的天气条件下浓度较高;NO2在气温适中、湿度较大且无明显降水时浓度较高;SO2则在气温适中、湿度较小、晴朗微风的天气条件下浓度较高;O3则在高温干燥天气时浓度较高;PM在干燥、气温较低、连续晴朗、微风、高层层结稳定时浓度较高。     

2010年沙尘天气对巴彦浩特空气质量的影响

利用巴彦浩特2010年1月至2011年2月PM10、SO2、NO2的逐日监测数据和同一时期气象观测资料,分析巴彦浩特空气污染物特征及PM10浓度与沙尘天气之间的关系。分析结果表明:2010年春、夏、秋三季巴彦浩特的主要污染物是PM10,冬季主要污染物是SO2;沙尘天气是造成巴彦浩特PM10浓度变化的最重要因素;影响巴彦浩特空气质量的沙尘主要来源于其西北方向和西北偏北方向。建议有关部门在巴彦浩特西北地区搞好生态保护与建设,以减轻沙尘天气对巴彦浩特地区空气质量的影响。     

天津市城区静风与污染物浓度变化规律的分析

利用2000—2004年天津市城区气象和污染物资料,采用统计分析方法,研究了城区静风分布及污染物浓度变化规律。结果表明:静风分布有明显的日、年变化规律,在华北地形槽或低压、高压前部和高压的天气形势下易出现静风天气现象且持续时间较长。污染物浓度与风速呈现出较好的负相关,即风速越大、污染物浓度越小。但风速达到一定临界值时,TSP与风速呈正相关,大风可以引起二次扬尘并增加了空气中颗粒物的含量;PM10,SO2和NO2三种污染物在静风日的浓度值均高于非静风时的浓度值。