乌鲁木齐大气混合层厚度和稳定度与大气污染的关系

利用乌鲁木齐市4座10层100 m梯度气象塔2013年6月~2014年4月气象观测资料和7个环境监测站[WTBX]AQI[WTBZ]资料，计算并分析了大气混合层厚度和稳定度特征，探讨了大气混合层厚度和稳定度与污染的关系。结果表明：乌鲁木齐市混合层厚度夏季郊区高、城区低，冬季从南郊—城区—北郊随地势降低依次降低；夏季和冬季分别在1 559～1 772 m和526～1 156 m之间。地面至2 km以上每500 m高度间隔统计混合层厚度，500～1 000 m出现频率最多；月变化为6～9月基本在500 m以上，且每个高度区间其概率均超过10%，10月～次年2月1 500 m以上区间概率明显减小；日变化为中午13:00～16:00达到最高值，下午和傍晚迅速下降。白天较大的感热输送提供充足的热力条件，这也体现出白天以不稳定层结为主，夜间则以稳定层结为主。大气稳定度分类结果，夏季郊区和城区不稳定（A～C类）所占比例差不多，冬季北郊稳定（E、F类）所占比较最大、城区最弱。[WTBX]AQI指数冬季最大，从南郊—城区—北郊依次增大，这与采暖期污染物多、南郊比北郊地势高有利于扩散输送有关。总体来看，乌鲁木齐大气混合层厚度空间分布与气象要素、大气稳定度、地形等密切相关，对AQI[WTBZ]指数分布有重要影响，这对近地层大气污染状况预报有着重要的指导意义。     

大连市大气污染物质量浓度与气溶胶光学厚度的相关性分析

分别对2015年6~12月和2016年6~12月大连地区的大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃的浓度数据进行数据统计分析,基于ENVI软件平台利用MODIS数据反演大连地区的气溶胶光学厚度,通过回归建模研究气溶胶光学厚度与大连地区10个地面监测站点的大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃的浓度数据的相关性。回归建模以气溶胶光学厚度（AOD）为自变量,以大气污染物PM2.5、PM10、SO₂、NO₂、CO和O₃为因变量,在SPSS软件中分别选取线性、对数、三次、乘幂、指数5种函数类型进行研究,通过对比回归模型的拟合优度R²,选择最优拟合模型,探讨利用遥感数据反演气溶胶光学厚度监测大气污染的相关性。结果表明：气溶胶光学厚度与NO₂、PM2.5和PM10的最优拟合模型均为三次模型,其拟合优度R²分别是0.685、0.801和0.845;与O₃和SO₂的最优拟合模型为指数模型,其R²为0.367和0.482;与CO的最优拟合模型为对数模型,其拟合优度R²为0.810。该结果为分析大气气溶胶污染来源以及治理提供了数据。