降水对重庆市大气污染物浓度的影响分析

利用2013—2015年逐日沙坪坝气象站气象及临近的环境监测数据,探讨降水对重庆市大气污染物浓度的影响,结果表明:PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2浓度随降水量增加逐渐降低,降低趋势线较为明显,降低幅度为SO_2的 PM_(10)的PM_(2.5)的;NO_2和CO随降水量增加减少趋势不明显;O_3浓度随降水量的增加而逐渐增加。各类大气污染物在不同量级降水量时变化特征有所不同。在降水量小于1 mm时,弱降水的气象条件更有利于污染物的积累,不利于污染的稀释扩散和沉降,空气质量恶化;大于1 mm后,降水对各种大气污染物均有明显的清除作用,清除能力随着降水量级的增加而增大,在降水量大于10mm后湿清除能力明显提升,降水量大于20 mm时湿清除能力最强,粗细颗粒与雨滴碰并效应增加,降水对PM_(10)和PM_(2.5)的湿清除率分别达30%和25%。连续降水时,各季节降水对各类大气污染物的湿清除能力不尽相同:冬季降水对PM_(2.5)湿清除作用最为明显,对其余污染物清除作用从大到小依次为PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,而O_3在冬季降水使O_3浓度增加非常明显,通常冬季臭氧浓度相对较低,降水一定程度上使冬季空气质量变好,太阳辐射增加,二次污染物光合作用增强,臭氧浓度也一定程度上增加。     

德州市PM_(2.5)与PM_(10)浓度特征分析

通多对德州PM_(2.5)和PM_(10)浓度特征分析得出:德州PM_(2.5)和PM_(10)浓度年平均值分别为82.3μg/m~3和144.3μg/m~3,PM_(2.5)和PM_(10)浓度明显超过二级标准。PM_(2.5)占PM_(10)的63%,二者呈明显的正相关,相关系数为0.8695。一天内,PM_(2.5)和PM_(10)浓度呈双峰型,最大值出现在8-10时,其次出现在22时;最低值出现在17时。一年内,4~9月PM_(2.5)和PM_(10)浓度较小,8月份最小,PM_(2.5)浓度月均值为44.1μg/m~3。10~次年3月,PM_(2.5)和PM_(10)浓度较大,12月份最大,PM_(2.5)浓度月均值为201.2μg/m~3。统计发现:降水、绿色植被、水域能有效降低PM_(2.5)和PM_(10)浓度。     

北京雾、霾天细粒子质量浓度垂直梯度变化的观测

近年来北京城市区域雾霾天气显著增加,不仅严重影响工农业生产和交通运输,还严重影响人体健康.2007年夏秋季节,北京325 m气象塔8、80和240m平台梯度观测结果表明,雾、霾、晴三种典型天气状况大气细粒子质量浓度垂直分布各有特点,雾天(11月5～6日)低层浓度明显偏高,6日从低到高3层PM2.5(空气动力学直径小于等于2.5μ的大气气溶胶)浓度日均值分别为352.6±79.3、224.7±69.0、214.8±32.8 μg·m~(-3);霾天(8月19～20日)细粒子上下混合均匀,19日从低到高3层PM2.5浓度分别为89.8±29.3、88.9±29.8、90.0±31.7 μg·m~(-3);晴天(8月22～23日)细粒子昼夜变化明显,夜间在80 m高度出现明显分层,23日80 m以下平均值为32.6±13.1μg·m~(-3),240 m平均值为27.4±13.5μg·m~(-3).雾天细粒子主要来源于局地,霾天细粒子污染表现为时空分布十分均匀的城市群区域污染特征且污染物积累;连续晴天细粒子明显被清除.     

银川地区大气颗粒物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013—2014年银川地区大气颗粒物质量浓度和同期气象要素的观测资料,分析了银川地区大气颗粒物浓度的分布特征及其与气象条件的关系。结果表明:2013—2014年银川地区PM_(10)、PM_(2.5)、PM1年平均浓度分别为167.3μg·m-3、67.2μg·m-3和45.0μg·m-3,年平均PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)、PM1/PM_(2.5)分别为45.0%、32.0%和65.0%;PM_(10)浓度3月最高,8月最低,PM_(2.5)和PM1最高浓度均出现在1月,PM_(2.5)最低浓度出现在8月,PM1最低浓度出现5月;3—5月为PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)和PM1/PM_(2.5)最低的3个月。不同天气类型PM_(10)浓度由高至低依次为浮尘/扬沙典型天气平均霾晴天雾,不同天气类型PM_(2.5)浓度由高至低依次为扬沙/浮尘霾典型天气平均晴天雾,不同天气类型PM1浓度由高至低依次为霾典型天气平均雾晴天浮尘/扬沙。风速与PM_(10)浓度呈正相关关系,风速与PM_(2.5)和PM1浓度均呈负相关关系;PM_(10)浓度在偏西北风时较高,PM_(2.5)和PM1浓度在偏西南风与偏东北风时较高;气温与PM_(10)、PM_(2.5)、PM1浓度均呈显著的负相关关系;相对湿度与PM_(10)浓度呈显著的负相关关系,相对湿度与PM1浓度呈显著的正相关关系,相对湿度与PM_(2.5)相关性较弱;气压对PM_(10)浓度变化的影响较小,气压与PM_(2.5)、PM1浓度呈正相关关系;降水对PM_(10)的清除作用最强,对PM_(2.5)的清除作用次之,对PM1基本无清除作用。     

长三角地区城市O_3和PM_(2.5)污染特征及影响因素分析

O_3和PM_(2.5)是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O_3和PM_(2.5)浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O_3年平均浓度为50～73μg·m~(-3),平均为61μg·m~(-3);除芜湖和宣城外,其余31城市均存在不同程度的超标状况,超标率为0.34%～18.86%,平均为5.68%。O_3在5月和9月达到浓度高值;四季O_3日变化均呈单峰型,峰值出现在15∶00,夏季O_3峰值浓度最高值为157μg·m~(-3)。O_3浓度沿海城市整体高于内陆城市;夏季宿迁—淮安—滁州片区O_3污染较重。O_3与NO_2、CO显著负相关,且与NO_2相关性较强;O_3与气温、日照时数显著正相关,与相对湿度、降水呈负相关。PM_(2.5)年平均浓度在25～62μg·m~(-3)范围内,平均为49μg·m~(-3);各城市均出现PM_(2.5)超标,滁州PM_(2.5)超标率最大,为23.91%。PM_(2.5)在3月和12、1月达到浓度峰值;其日变化呈双峰型,09∶00—10∶00和22∶00—23∶00达到峰值。冬季徐州PM_(2.5)浓度最高,为102μg·m~(-3)。PM_(2.5)与NO_2、CO、SO_2、PM_(10)显著正相关,与气温、风速、降水负相关。     

上海地区空气污染变化特征及其气象影响因素

利用2013—2014年上海地区6种空气污染物小时浓度和逐日空气质量分指数(IAQI)的监测资料,统计分析了上海地区空气污染的变化特征及其气象影响因子。结果表明:2014年上海地区空气质量优良率达77.0%,空气质量总体较2013年明显好转。2013—2014年上海地区AQI具有季节性特征,表现为冬季空气质量较差、秋季空气质量较好的特征,其中12月空气质量最差。由首要污染物分布可知,上海地区最主要的污染物为PM_(2.5),其中冬季PM_(2.5)污染出现最多;O_3则为夏季的主要污染物。由污染物浓度的周循环变化可知,上海地区PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和O_3浓度均存在周末低于工作日的"周末效应",但PM_(10)和NO_2浓度的"周末效应"更显著。由2014年上海地区霾日与PM_(2.5)浓度的变化可知,当PM_(2.5)浓度达到轻度及以上污染时,霾天气出现的概率大幅提高,但二者并非对应的关系。天气形势对PM_(2.5)污染影响较大,基于上海地区天气形势特点可以将PM_(2.5)污染的地面形势分为7种类型,其中高压中心型和高压楔型为PM_(2.5)污染的主要天气型。由于上海地区冬季冷空气活动频繁,西北风将上游地区颗粒物输送至本地,易造成较严重的污染天气;同时在冷高压的控制下,高压中心型和高压楔型天气频繁出现,导致颗粒物不易扩散,也易造成空气污染。夏季和秋季在副热带高压的控制下,水平和垂直扩散条件均较好,不易出现PM_(2.5)污染,但由于气温较高,光照条件较好,易出现O_3污染。     

多尺度气象条件对济南PM2.5污染的影响

长时间序列空气质量数据和气象数据分析济南大气污染与气象条件关系的研究相对较少。利用2010-2016年济南市环境空气质量监测数据、气象再分析和观测数据,分析了济南市PM_(2.5)污染特征、PM_(2.5)浓度与2 m温度(T)、2 m相对湿度(RH)、10 m高度U和V风速(U和V)、10 m风速(WS)、K指数(K)、A指数(A)和边界层高度(BLH)的相关性、天气类型对PM_(2.5)浓度的影响,并基于逐步回归分析方法构建统计模型,利用解释方差量化气象条件对PM_(2.5)浓度变化的影响。分析发现,济南PM_(2.5)浓度存在显著的季节变化和年际变化特征,年均PM_(2.5)浓度呈下降趋势;近地面PM_(2.5)浓度与T、RH、K和A显著正相关,与WS和BLH显著负相关,U和V与PM_(2.5)浓度相关性不显著(p0. 05);不同天气类型对应的PM_(2.5)浓度均值存在显著差异;基于回归模型分析发现气象条件可以解释10%～40%的PM_(2.5)浓度逐日变化,气象条件的影响有明显的季节变化。     

降雨天气对大气污染物浓度的影响分析

利用2014—2016年的中国气象局地面观测资料和中国环境保护部公布的6种大气污染物浓度数据,对降雨天气前后的大气污染物浓度变化进行分析。结果表明:在京津冀、长三角和珠三角区域,降雨天气后6种大气污染物浓度降低的时次约占43%—60%,其中PM_(10)浓度降低最为明显,PM_(2.5)、O_3、SO_2和NO_2次之,最不明显的是CO。一般而言,降水天气前大气污染物浓度越高,降雨后浓度降低的时次所占比例越大,浓度降低值也越大,但当降雨天气前大气污染物浓度较低时,降雨天气后浓度升高的个例也很多,约占21%—61%。京津冀地区由于平均大气污染物浓度较高,降水天气对大气污染浓度的降低效果比长三角和珠三角地区更明显。对于大多数降雨时次,小时降水量越大,大气污染物浓度降低的时次所占比例越大,但浓度降低值反而越小。例外的是,小时雨强大于10 mm的降雨后,京津冀地区的O_3和SO_2浓度以及长三角地区的PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度降低程度不如小时雨强小于10 mm时;而珠三角地区的NO_2和O_3在降雨后的浓度变化对小时雨强不敏感。在京津冀地区,降雨天气对较大浓度的O_3清除作用非常明显。在长三角和珠三角地区,降雨前CO浓度较低时,降雨后浓度升高时次比浓度减小的多;另外,降雨天气对SO_2的清除作用非常明显。     

西安市PM_(10)浓度特征及气象因子影响分析

利用2011—2015年西安市城区PM_(10)浓度逐日资料及气象逐日观测数据,分析西安市PM_(10)浓度的年、季变化特征,并探讨气温与PM_(10)浓度的相关性及冬夏季节气温对PM_(10)浓度影响的阈值,不同等级、形态的降水对PM_(10)浓度的清除率,以及冬春季节风速对PM_(10)浓度的影响。结果表明:2011—2015年,西安市PM_(10)浓度变化较平稳,仅2013年出现骤增,高温、少雨、风速小等不利气象条件是导致2013年PM_(10)浓度剧增的主要原因。PM_(10)浓度有明显的季节性变化,PM_(10)大气污染主要发生在春冬季节,污染物分别以沙尘和煤烟为主。PM_(10)浓度与气温并非是简单的线性关系,夏季、冬季气温阈值分别为29℃和-1℃,低于阈值时二者呈正相关,高于阈值时则呈负相关。PM_(10)浓度与降水量成反比,但降水对PM_(10)的清除率永远不等于1;同一形态的降水清除能力与其量级呈正相关,同等级的固态降水比液态降水对PM_(10)的清除率高;一次降水过程中,PM_(10)浓度最低值往往出现在日降水峰值的次日;连续性降水过程中,PM_(10)浓度随着降水量自峰值的减弱而升高,当降水量再次增大时PM_(10)浓度便再次降低;间断性降水过程中,降水一旦停止,PM_(10)浓度将会有一定程度的升高,并有可能高于降水前的浓度值。春季大风沙尘天气易造成PM_(10)浓度增高,冬季PM_(10)浓度与风速呈明显反比关系。     

宁波地区不同季节不同强度霾天气变化特征

利用2014—2016年宁波市镇海地区逐时气象观测资料和大气成分监测资料,对宁波地区霾天气的变化特征进行统计分析。结果表明:2014—2016年宁波地区霾天气小时出现频率为28.8%,湿霾出现频率为61.0%。近3 a宁波地区霾天气小时出现频率呈下降趋势,秋冬季(11月至翌年1月)霾天气小时出现频率较高,夏季(6—8月)霾天气小时出现频率较低;从日变化来看,霾天气小时出现频率峰值集中出现在上午09时和夜间20—23时。宁波地区重度霾的PM_(2.5)、PM_(10)颗粒物浓度为轻微霾的2.13倍和1.92倍,干霾颗粒物浓度高于湿霾,宁波地区霾天气的颗粒物组成较稳定,PM_(2.5)/PM_(10)比重为0.7左右。宁波地区颗粒物浓度与风速和降水量的相关性较好,春季和夏季风速与PM_(2.5)浓度的相关性较高,秋季和冬季风速与PM_(10)浓度的相关性较高;降水与PM_(10)浓度的相关性高于PM_(2.5)浓度。静稳天气时地面风速小易造成细颗粒物浓度的积累增长,冬季西北偏北风和东北风是影响宁波地区PM_(2.5)浓度变化的重要输送路径,当风向为西北风时,冬季和春季PM_(10)浓度增加明显。     

天津市滨海新区持续性重度雾霾成因分析

2015年12月20—26日滨海新区出现持续性重度雾霾天气,空气质量指数AQI持续5 d大于200。利用大气观测、探测及污染物探测资料、NCEP再分析资料等,分析此次重度雾霾成因。结果表明,持续的纬向性环流及地面弱气压场,使逆温层建立;近地面切变线使污染物、水汽汇聚结合形成持续雾霾。逆温层接地后,当主要污染物PM2.5浓度350μg/m~3时,相对湿度即使小到45%,也会出现能见度2 km的重度霾;当PM_(2.5)浓度300μg/m~3、相对湿度90%时,会出现能见度0.1 km的严重雾霾。逆温层不接地,当PM_(2.5)浓度65μg/m~3时,即使相对湿度90%,能见度也会6 km,不能形成雾霾。因此逆温层形成后接地和污染物浓度是滨海新区持续重度雾霾产生的关键条件。     

新标准下空气质量预报指导产品对比检验

为了解和掌握上级指导产品对石家庄市空气质量预报的适用性,进一步提高石家庄市空气质量预报的准确性,利用国家气象中心(NMC)、北京区域气象中心(BJ)和河北省气象局(HB)空气质量预报产品,对石家庄市夏季4种主要污染物PM_(2.5)、PM_(10)、O_3和SO_2的预报进行了对比检验,结果表明:1)NMC对4种污染物的预报效果均逊于HB和BJ的,对PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2的预报值明显较实况偏大,尤其在发生重污染天气时,对PM_(10)和PM_(2.5)的空报率高达90%以上;2)HB对PM_(10)和SO_2的预报效果好于BJ的,对SO_2的预报值与实况值均在一个等级范围内,发生重污染天气时,对PM_(10)的预报效果好于BJ的,预报值更接近于实况,但对重污染向优、良转折天气的预报值偏高;3)BJ预报PM_(2.5)和O_3的效果好于HB的,对O_3的0级误差级别预报准确率高达90.5%,对PM_(2.5)优到轻度污染等级的预报效果较好,但对重污染天气的预报值低于实况。     

锦州市空气质量变化特征及其与气象条件关系

利用2014年3月至2015年2月锦州市逐日AQI、日平均污染物浓度和同期气象要素观测资料,对锦州市空气质量时空分布特征及其与气象条件的关系进行了分析.结果表明:锦州市空气质量等级为良的频率为62%,轻度污染的频率为23%,优的频率仅为6%,主要污染物为PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和O_3.锦州市2月和10月空气质量最差,9月空气质量最好,空气质量达优和良等级的日数占9月总日数的97%;锦州市天安街道空气质量最差,其SO_2浓度为百股街道的5倍.锦州市出现3级以上污染时的主要影响系统为地形槽、蒙古低压和弱气压场,降水对污染物具有清除作用,且对PM10的清除作用最明显;沙尘天气时空气污染明显加剧,逆温层抑制了污染物的扩散,逆温层底层高度越低,空气污染越严重.建立了AQI回归预报方程,拟合结果与实测值的变化基本一致,其中对春季AQI的拟合效果最好.     

分钟降水量对能见度及PM2.5浓度影响研究

为清楚认识降水对能见度及PM_(2.5)浓度的影响,以杭州为例,采用2014—2015年逐分钟气象观测资料,对比分析了不同降水条件下能见度及PM_(2.5)浓度的分布特征,建立了不同强度降水影响能见度及PM_(2.5)浓度的定量关系。研究结果表明降水量大小及持续时间对能见度与PM_(2.5)浓度有明显作用,不仅持续稳定的降水过程能够造成持续的低能见度,突发性强降水更能造成能见度大幅降低;降水与能见度之间关系符合幂函数分布特征,能见度随降水量增加从快速下降过渡到慢速下降,中间存在一个拐点。降水对PM_(2.5)的清除作用受降水量及降水前PM_(2.5)浓度大小共同作用,降水对PM_(2.5)的清除作用在降水较小并持续时,会造成PM_(2.5)浓度的缓慢下降;而强降水过程对PM_(2.5)的清除作用十分明显,降水量、PM_(2.5)浓度、能见度三者之间表现出基本一致的同步变化。基于降水量与降水前PM_(2.5)浓度两个因子,采用非线性拟合方案构建了降水影响PM_(2.5)浓度的定量统计模型,拟合结果与实况较为吻合,说明模型抓住了降水情景下影响PM_(2.5)浓度变化的关键因子。最后针对研究中存在的不足和未来值得进一步发掘的科学问题进行了讨论。     

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。     

临沂地区秋季一次重霾天气的特征分析

利用大气观测、探测及污染物探测资料、NCEP再分析资料和GDAS资料,对2013年10月26—29日一次持续性重霾天气过程中的气象要素和气溶胶演变特征进行分析。结果表明:本次持续性霾天气过程中,临沂地区PM_(2.5)污染严重,大气中PM_(2.5)的小时平均浓度工业区城区郊区,污染最严重时分别为365,344,284μg·m~(-3);较小的地面平均风速及PM_(2.5)浓度的稳定上升和较低的地面湿度为本次霾天气过程的形成和发展提供了有利条件;当临沂地区以南风或西南风为主时,市区霾天气加重,上游空气污染具有平流输送特征。贴地逆温层的形成,导致污染物在低空不断积累,造成污染浓度的持续升高。地方政府应加快产业结构调整,控制企业的污染物排放,才是治理雾霾的根本办法。     

2015年上海崇明岛PM2.5和PM10浓度变化特征 及气象因素影响分析

通过对2015年1—12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))浓度的连续监测,研究了PM_(2.5)、PM_(10)在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO_2、NO_2、O_3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM_(2.5)和PM_(10)浓度的季节变化明显,呈现冬季的春季的秋季的夏季的的特征,冬季PM_(2.5)和PM_(10)小时浓度均值分别为0.058 mg/m~3和0.085 mg/m~3,夏季PM_(2.5)和PM_(10)均值分别为0.034 mg/m~3和0.054 mg/m~3。PM_(2.5)和PM_(10)浓度分别与SO_2浓度和NO_2浓度显著正相关,与O_3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM_(2.5)和PM_(10)浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM_(2.5)质量浓度≥0.115 mg/m~3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM_(2.5)、PM_(10)实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5 mm或持续3 h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM_(2.5)浓度为0.025～0.033 mg/m~3,均低于我国环境空气PM_(2.5)的一级浓度限值。     

江苏淮安地区大气污染变化特征及其与气象条件的关系

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PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区空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PM_(10)、PM_(2.5)占比分别达到25.2%、48.9%,PM_(10)中PM_(2.5)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。     

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。     

广州南沙颗粒物质量浓度变化及其对能见度的影响

通过对广州南沙2016年颗粒物PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度、能见度和气象要素等资料的分析,发现细颗粒物PM_(2.5)是影响能见度变化的重要因素。PM_(2.5)质量浓度和相对湿度(RH)增加,能见度下降,低能见度对应较高的相对湿度和较高PM_(2.5)质量浓度,高能见度的出现则对应较低的相对湿度和较低的PM_(2.5)质量浓度。随着相对湿度的增加,颗粒物质量浓度对能见度的影响越来越小,此时颗粒物对能见度的影响主要是通过吸湿作用,吸湿作用最为明显的是雾和霾的混合区间80%≤RH≤90%。PM_(2.5)质量浓度对能见度的影响随着RH的增加阈值减小,当相对湿度低于90%时,颗粒物质量浓度值减小时,能见度随相对湿度的增加反而降低,尤其是60%RH≤90%的区间,能见度下降明显。