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。     

2012年苏州地区PM2.5和PM10的时空变化特征分析

为了探明苏州地区大气污染物的时空分布特征,收集2012年苏州、昆山和太仓三个大气环境监测站的PM2.5、PM10等大气污染物观测资料及三站全自动气象观测数据,分析三站的PM2.5和PM10的时空分布特征;探讨气象条件对PM2.5和PM10的影响。结果表明:（1） 苏州市区PM2.5和PM10的年平均值分别是42.5和85.5 μg/m3,周边地区的年平均值是62.0和111.5 μg/m3;一年中苏州地区PM2.5和PM10的最大值出现在春季,最小值出现在夏季。（2） 一天中,苏州地区PM2.5和PM10的最大值出现在上午的8—9点。（3） 降水、气温、风速、气压等气象条件对PM2.5和PM10高浓度污染变化有重要影响。降水对PM2.5和PM10具有明显的清除作用,风则有较好的稀释扩散效应;PM2.5和PM10的浓度随气温的上升而升高;在高压状态下,PM2.5和PM10的浓度上升。（4） 苏州站PM2.5/PM10的变化范围和平均值都低于昆山站和太仓站,且PM2.5/PM10日变化存在明显的季节差异。      

2014年2月北京PM2.5污染过程及天气形势分析

2014年2月19—27日,北京出现了重度污染及以上水平的霾天气,严重危害着人们的身体健康。以北京该段持续污染过程为研究对象,基于同期气象数据与PM2.5 观测数据,利用SPSS统计软件分析了PM2.5浓度与气象因子间的相关性,探究区域周边城市PM2.5 污染变化特征及其与地面天气形势之间的关系。研究结果表明,在一定的气象条件下,PM2.5 浓度与风速、相对湿度分别呈显著的负相关、正相关,与气压呈负相关,与气温无显著相关关系。同时,比较该时段北京市与周边区域7个城市的PM2.5 浓度变化趋势及后向轨迹分析,发现北京市与周边城市在相似的气象背景条件下,污染过程具有区域性特征。华北地区处于地面高压均压场控制时,地面风速小,逆温层明显,大气层结稳定,区域扩散条件差,弱偏南气流主导时间长,受局地源积累和区域输送的影响,污染物浓度累积上升,可形成持续霾天气。     

基于BP人工神经网络的鹰潭市PM2.5和PM10浓度预测模型

利用2015—2019年鹰潭市5个大气成分监测站数据和气象站地面观测数据,运用主成分分析法,提取气象要素、气体污染物对PM2.5和PM10浓度影响的主要成分,调整BP人工神经网络的隐藏层个数和隐藏层节点数,构建基于BP人工神经网络的鹰潭市PM2.5和PM10浓度预测模型。结果表明：1） 气象要素中,共提取3个影响PM2.5、PM10浓度的主成分,分别为相对湿度、降水,气温、气压和风速,其中湿度、气温、风速与PM2.5、PM10浓度显著相关。2） 气体污染物中,共提取2个主成分,分别为SO2、NO2和O3,其中NO2、SO2与PM2.5、PM10浓度显著相关。3） 所建立的PM2.5、PM10浓度逐小时预测模型在20 h内预测性能良好,预测准确率分别为88%、86%,逐日预测模型在5 d内的预测性能良好,预测准确率分别为94%、92%,准确率较高,具有良好的预报性能。     

不同强度降雨过程对东莞PM2.5气质量浓度的影响

通过统计2012-2013年东莞市观测到的629次降雨过程和对应的PM2.5质量浓度降雨前后的变化,分析每次降雨过程的雨量级、时间、强度与PM2.5质量浓度净化大小的关系.结果表明:虽然降雨有助于PM2.5沉降,缓解空气污染,但由于每次降雨过程的雨量、降雨时长、强度不同,降雨前的PM25质量浓度不同,雨滴、雾滴的影响,局部性降雨的影响,雨滴大小、数密度以及其它气象要素的影响,导致每次降水过程不是都能削减PM2.5质量浓度,起净化作用,净化的程度也不一样;从平均净化能力来说,雨量级越大、降雨时长越长,雨强越强的降雨过程对PM2.5质量浓度削减的能力越强,净化效果越显著.     

北京地区夏末秋初气象要素对PM2.5污染的影响

利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006-2008年的7-9月PM2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析.结果表明:城区站各月平均PM2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因.从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用.PM2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱.当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显.     

天津城区秋季PM2.5质量浓度垂直分布特征研究

为研究天津大气颗粒物的污染水平和时空分布特征,利用天津大气边界层观测铁塔(255m),分别在40m、120m、220m处设立监测点,通过监测到的PM2.5的质量浓度,结合PM10、能见度等资料来分析污染物的时空分布规律和分布特征.结果表明,天津城区PM2.5污染水平相当严重,日均质量浓度远高于美国1997年制定的65μg*m-3的排放标准.混合层厚度和稳定度的变化对PM2.5浓度变化有一定的影响,随混合层厚度的变化,不同高度PM2.5质量浓度值有所不同.23时至11时,120m浓度明显高于其它各层,11-18时,由于大气扩散能力的增强,三层污染物质量浓度开始下降,而到了18-23时,低层污染物浓度较高,各层浓度总体趋势为120m＞40m＞220m.PM2.5质量浓度的日变化与稳定度的变化较一致.气象条件和早晚出行高峰期的影响导致PM2.5的质量浓度出现峰值.PM10与PM2.5的总体变化趋势基本一致,说明污染物来源基本相同.能见度水平和细粒子污染水平呈现较好的负相关,细粒子质量浓度的高低是决定能见度好坏的主要因子.降水过程是颗粒物从大气中清除的重要机制.     

威海PM2.5浓度与气象要素的相关分析

分析2013年10月—2014年1月威海监测站逐日、逐时的PM2.5平均值与气象要素的相关性。结果表明,风速和风向与PM2.5的浓度均有一定的相关关系。当风速小于3m/s时,PM2.5值缓慢增大或一直持续;当北风风速连续大于3 m/s时,PM2.5值将迅速下降;南风增强对PM2.5的浓度没有明显的改变。PM2.5浓度增大的多数形势为高空为平直的西风环流或高空槽前。PM2.5浓度最大值往往出现在地面冷锋过境后北风风力较弱的时间段,北风风速大于3m/s后且持续,PM2.5的浓度将迅速下降。     

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。     

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。      

春节燃放烟花爆竹对西安空气质量的影响

利用西安泾河站气象观测资料和西安空气质量指数、污染物质量浓度等,对2014—2016年春节期间西安市空气污染特征和气象条件的影响进行分析。结果表明:除夕夜间大量燃放烟花爆竹导致PM10和PM2.5质量浓度短时内骤增,但对SO2和NO2质量浓度影响不显著,春节期间空气污染主要是由细颗粒物(PM2.5)造成。气象条件对空气质量有明显影响。在静稳天气下风速小,湍流弱,贴地逆温持续存在,大气扩散能力差,春节期间烟花爆竹集中燃放,强污染源和大气扩散能力差是春节期间出现空气重污染的主要原因;而冷空气来临时,大气相对湿度降低,风速增大,湍流增强,大气扩散能力增强,加上降水的沉降作用,是空气质量改善的主要气象原因。     

黄石市大气PM10和PM2.5质量浓度特征研究

利用2015年黄石市5个监测站点可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的在线监测数据和风向、风速、气温、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了黄石市大气PM10和PM2.5的质量浓度水平分布特征及其与气象参数的关系。结果表明:2015年黄石市5个监测站点大气PM10和PM2.5年均浓度范围分别为95.8—108.6μg·m^-3和64.3—68.9μg·m^-3,均超过国家二级标准;季均质量浓度呈现显著的冬季高夏季低的变化规律,冬季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(143.9±62.2)μg·m^-3和(95.5±44.5)μg·m^-3,夏季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(75.2±24.0)μg·m^-3和(50.7±17.3)μg·m^-3。5个监测站中,下陆区、西塞山区和铁山区的PM10和PM2.5颗粒物污染较为严重;各站点大气PM10和PM2.5质量浓度显著相关。大气颗粒物浓度与气象因素的分析显示,黄石市大气颗粒物浓度与气温呈显著的负相关关系,与气压呈正相关关系,与风速和相对湿度的相关性不显著,受风向影响变化较大。     

2007和2008年夏季北京奥运馆大气PM10与PM2.5质量浓度变化特征

为了监测北京奥运主场馆附近大气颗粒物的污染状况以及评估奥运污染源减排措施对北京大气颗粒物质量浓度变化的影响,利用颗粒物在线监测仪器TEOM于2007年和2008年夏季,在奥运主场馆附近的中国科学院遥感应用研究所办公楼楼顶对大气颗粒物PM10和PM2.5进行了连续同步观测。结果表明,2007年夏季监测点附近大气PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为153.9和71.2μg.m-3,而2008年夏季PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为85.2和52.8μg.m-3。与奥运前一年同时段相比,奥运时段大气PM10和PM2.5的质量浓度分别下降44.5%和25.1%。对比分析奥运前后的2次典型污染过程发现,空气相对湿度的增加和偏南气流输送的共同影响易造成大气颗粒物的累积增长,而降雨的湿清除作用和偏北气流则会使大气颗粒物浓度迅速降低。在相近的气象条件下,奥运前后的污染过程中,大气细粒子的日均增长速率分别为25.1和13.9μg.m-3.d-1,而大气粗粒子的日均增长速率分别为20.8和2.2μg.m-3.d-1,奥运时段污染累积过程中大气粗、细粒子的增长速率分别显著低于和略低于奥运前同时段污染过程中颗粒物的增长速率。污染源减排措施的实施是奥运期间大气颗粒物质量浓度降低的主要原因,从控制效果来看,奥运期间实施的污染源减排措施对大气粗粒子的控制效果明显好于大气细粒子。     

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。     

汕头市PM10和PM2.5时间分布特征分析

采用β射线法大气颗粒物监测仪连续观测了汕头市PM10和PM2.5浓度,分析2015年11月至2017年10月的PM10和PM2.5的浓度水平、时间变化规律等。结果表明,PM10的年均日浓度为67.3μg/m~3,PM2.5的年均日浓度为35.9μg/m~3,其质量浓度日变化特征与人类活动和气象条件变化密切相关。PM10和PM2.5的月平均质量浓度变化趋势全年保持基本一致,谷值出现在6月,峰值出现在3月和12月。PM2.5/PM10比值为0.533,相关系数为0.75,存在显著的线性关系。     

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。     

武汉市观象台2013—2016年PM2.5质量浓度变化及其与气象因子的相关分析

采用江苏省淮安市地面5个监测站2013年1月1日2015年12月31日PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区大气污染季节变化特征及其与气象条件的关系;采用MODIS的光学厚度AOD (Aerosol Optical Depth)资料和火点资料分析了2013年12月发生在淮安的一次持续性大气污染事件。研究结果表明,淮安空气质量AQI指数(Air Quality Index)在春冬季较高,夏秋季较低,污染天气发生在春冬季的概率为23.6%,夏秋季的概率为13.3%。淮安地区的首要大气污染物为颗粒物污染,其中PM10、PM2.5占比分别达到25.2%、48.9%,PM10中PM2.5比率年平均为61.0%,臭氧是第2大污染物,占比为25.8%。表征大气柱气溶胶浓度的AOD的季节变化与地面颗粒物浓度截然不同,颗粒物浓度 1月和12月出现极高值,而这两个月AOD月平均值却在一年中达到极低值,AOD最高值出现在7月。另外,AQI与降水、气温、风速、相对湿度呈负相关关系,但相关程度较弱。     

降水和风对泰安地区PM2.5浓度的影响及区域传输研究

利用泰安市2018—2019年降水、风和PM_2.5逐小时观测数据,分析了降水和风对PM_2.5浓度的影响,并对PM_2.5进行了源解析。结果表明：降水对PM_2.5有一定清除作用,降雨日PM_2.5平均质量浓度较非降雨日平均降低约7.2%,秋冬季节最为显著。降水对PM_2.5的清除率与降水强度、降水前PM_2.5初始浓度及降水时间均有关。当降水强度大于4 mm·h^-1时,清除率多在40%以上;当降水强度小于2 mm·h^-1、初始浓度低于75 μg·m^-3或降水强度小于1 mm·h^-1、初始浓度在75—100 μg·m^-3范围,且降水持续时间在5 h以内时容易出现PM_2.5浓度反弹现象。不同风向风速对泰安地区霾粒子清除也有明显差异,西南偏西风和东北偏东风更容易造成泰安地区霾污染,重污染期间风速超过5 m·s^-1偏南风和风速超过3 m·s^-1偏北风均对污染物具有有效清除作用。而区域风场相关矢结果表明重污染期间PM_2.5污染物主要从广西—湖南—江西一带、安徽南部及浙江北部在西南气流引导下传输至泰安地区,本地源贡献则较少。     

济南PM2.5质量浓度与气象条件相关性初步研究

通过对济南2013年12月—2018年2月PM2.5质量浓度数据分析得出,PM2.5质量浓度平均和最大值均为冬季最高,春秋季次之,夏季最低;PM2.5质量浓度值1月和12月最高,8月最低;其质量浓度呈明显的逐年递减趋势。在不同风向上PM2.5质量浓度存在显著差异性,在N风向和ESE(盛行)风向上均出现了质量浓度较大值,一方面与污染物的异地输送有关,另一方面与济南的特殊地形有关。研究表明,无论污染源在山脉的背风侧还是迎风侧,都很容易导致高浓度污染;尤其在冬季,山脉地形还会加重逆温影响,使污染程度加重。通过相关性研究发现,冬季、春季和秋季,PM2.5质量浓度与相对湿度和平均总云量均呈正相关,与日照时数及其距平呈负相关;冬季,PM2.5质量浓度与平均气温及其距平以及最高、最低气温均呈正相关,与平均、最高、最低气压均呈负相关;春季和秋季,PM2.5质量浓度与气温距平值呈正相关;夏季和秋季,PM2.5质量浓度与日降水量呈负相关,而且随着雨强的增大,对PM2.5的洗消作用越显著。上述变量间相关性均通过了P≤0.01显著性检验。     

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。