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相似文献
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1.
为研究云贵高原城市遵义新冠期间大气污染物变化特征,利用2015—2020年遵义市空气质量监测数据、地面气象观测资料,分析新冠肺炎疫情防控期间遵义市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应。结果表明:疫情防控导致遵义市PM2.5、PM10和NO2质量浓度明显下降,但O3质量浓度小幅增加;PM2.5和NO2对人为减排的响应更敏感;防控期内遵义市气象条件比较有利于污染物的清除,防控减排措施导致PM2.5质量浓度下降25.34%。在疫情防控的背景下,O3浓度较2015—2019年明显偏高,PM2.5显著下降,这与疫情防控期间人员车辆外出明显减少有关,导致夜间滴定消耗O3的气体减少。减排措施对防控期间颗粒物污染浓度有明显的削弱作用。  相似文献   

2.
利用潮州市区2014—2020年空气质量逐小时质量浓度数据,分析了PM2.5、O3质量浓度及复合污染的年、月、日变化特征,结合相应时段潮州国家站气象资料,分析PM2.5-O3与气象条件的关系。结果表明:2014—2020年潮州市区年平均ρ(PM2.5)、ρ(O3-8 h)及复合污染出现日数均呈波动下降趋势,月平均ρ(PM2.5)最高出现在3月,月平均ρ(O3-8 h)最高出现在10月,两种污染物最低均出现在6月。复合污染出现较多的是10月至次年4月。PM2.5、O3污染具有一定相互作用,当其中一种污染物质量浓度较高时另一种污染物的质量浓度相应较高,同时污染物质量浓度的日较差也会相应增大;污染物峰谷值出现时间表现为空气污染较严重时,O3峰值出现时间在16:00,PM2.5峰值出现在19:00。PM2.5-O...  相似文献   

3.
基于2017-2019年河源市空气质量数据,分析了河源市首要污染物的年际变化特征,同时利用2019年东埔国控站点的首要污染物与气象要素进行了相关性分析,并以典型污染日为案例,分析了气象条件对污染过程的影响。结果表明:2017-2019年细颗粒物(PM2.5)污染日比重大幅度降低,以臭氧(O3)为首要污染物的污染日逐年增加,污染形式逐渐从颗粒物污染向臭氧污染发生转变。O3浓度与温度和湿度分别呈正负相关关系,高浓度O3主要出现在(20-30℃,25%-55%)阈值之间,在吹西北偏北风时O3浓度也较高。PM2.5和PM10与湿度也呈负相关关系,温度与湿度组合在(8-13℃,40%-55%)范围内时两者容易同时出现高值;在夏季PM2.5和PM10还与温度具有较强的正相关关系,这意味着高温情况下河源有出现颗粒物与O3复合污染的可能。河源市典型污染日具有风速较小局部扩散不利的特征,低温低湿条件下容易出现PM2.5污染,且主要受到区域的传输影响;而高温低湿条件下容易发生O3污染,且较高的前体物浓度容易加剧O3的本地污染。  相似文献   

4.
秦卓凡  廖宏  陈磊  朱佳  钱静 《大气科学》2021,45(6):1273-1291
汾渭平原因其封闭的地形条件以及煤炭为主的能源结构,大气污染问题一直存在,并于2018年被列入大气污染防控的重点区域。文章利用2015年以来PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3质量浓度的观测数据和空气质量指数(Air Quality Index,简称AQI),分析了汾渭平原AQI及大气污染物质量浓度的时空分布特征;使用多元线性回归模型研究了气象条件对冬季PM2.5和夏季O3浓度日最大8 h滑动平均值(MDA8_O3)日变化和年际变化的影响。研究发现,汾渭平原的空气质量在2015~2017年间逐年变差,在2018~2019年有所好转,污染较重的城市为西安、渭南、咸阳、临汾、运城、三门峡、洛阳,集中在汾河平原与渭河平原交界处。汾渭平原的首要大气污染物多为PM2.5、PM10或O3,三者占比之和约90%。重污染时期主要集中在天气条件不利及污染物排放量大的冬季供暖期,但夏季O3浓度的升高趋势使得汾渭平原夏季污染情况越来越严重。影响汾渭平原冬季PM2.5浓度和夏季MDA8_O3日变化最主要的气象要素都是2 m高度气温(简称T2M),相对贡献分别是45.5%、35.3%,都表现为正相关;第二主要的气象要素都是2 m相对湿度(简称RH2M),相对贡献分别是41.5%(正相关)、25.4%(负相关)。影响汾渭平原冬季PM2.5浓度年际变化最主要的2个气象要素是T2M和RH2M,其相对贡献分别为43.6%、31.9%,且都呈正相关,2015~2019年汾渭平原冬季气象条件的变化会导致PM2.5浓度上升,部分削弱了人为减排导致的下降趋势(?8.3 μg m?3 a?1)。影响汾渭平原夏季MDA8_O3年际变化最主要的2个气象要素是T2M(正相关)和850 hPa风速(WS850,负相关),其相对贡献分别为71.7%、16.3%。2015~2019年汾渭平原夏季气象条件的变化导致O3污染呈上升趋势(1.2 μg m?3 a?1),但O3污染的总上升趋势(8.7 μg m?3 a?1)中,人为排放变化的贡献更大(7.5 μg m?3 a?1)。本研究表明,汾渭平原大气污染形势严峻,其颗粒物污染问题尚未解决,还面临着新的臭氧污染的挑战,汾渭平原内的11个地级市分属陕西、山西、河南三省管辖,三省交界处又是重污染区域,所以需要三省联合防治防控,协同改善汾渭平原的空气质量。  相似文献   

5.
选用太原市近地面O3、PM2.5、气象要素、天气形势、NCEP再分析资料、颗粒物激光雷达等资料,结合后向轨迹模式,对2019年8月19—20日太原市一次典型O3和PM2.5污染天气过程特征及成因进行分析。结果表明:此次污染过程O3浓度早于PM2.5浓度达到峰值,19日O3浓度较大且持续时间长,20日PM2.5浓度增大,但O3浓度明显减小。河套倒槽前小风、高温的稳定层结为19日O3和PM2.5的积累提供了有利条件,边界层高度降低和偏东气流输送导致19日日落后O3和PM2.5浓度增大,其后倒槽过境时的地面上升运动、边界层发展使近地面O3和PM2.5污染得到一定缓解,20日冷锋过境后的边界层高度降低及高湿环境为PM2.5在近地层迅速积累提供了有利...  相似文献   

6.
基于上海地区2012—2016年逐日PM2.5、PM10、CO、O3、SO2、NO2的分指数(individual air quality index,IAQI)数据以及同期气象要素(风速、降水量、气温、相对湿度、总云量、低云量)、逆温数据和高空大气环流数据,分析了上海地区空气质量指数的时间变化特征和气候要素对空气质量的影响,并选取PM2.5和O3污染天气过程及其邻近的非污染天气过程,对比分析高空大气环流形势的差异。结果表明:上海地区出现PM2.5、PM10和NO2污染天气在冬季最多,分别为31.4 d、10.0 d和14.8 d,而O3污染天气在夏季最多(18.8 d)。风速和低云量是影响PM2.5污染的重要气象因素,最大相关系数分别为-0.313和-0.261,O3污染则与气温和日照时数密切相关,最大相关系数分别为0.449和0.363,PM2.5、O3污染的发生也与前一日以及当日出现逆等温天气存在较好的相关性。在PM2.5污染天气过程,上海位于槽后高压前部,850 hPa有较强西北风,而非PM2.5污染天气过程中上海位于高压后部,低层850 hPa为东南风。在O3污染天气和非污染天气过程,中国东部长波射出辐射(Outgoing Longwave Radiation,OLR)分别为正、负距平,副热带高压控制下上海晴热少云,易引起O3污染,反之上海上空云系多,不容易出现污染。  相似文献   

7.
文章根据2015—2020年阿拉善左旗的环境空气质量监测数据和气象观测数据,利用AQI对大气中的SO2、NO2、PM2.5、PM10、CO、O3等空气污染物的年际变化和季节变化特征进行了分析,并探讨了阿拉善左旗各污染物浓度与气象条件的关系。结果表明:2015—2020年阿拉善左旗的平均环境空气质量指数(AQI)为77.3,空气质量良好率达87%,污染程度较轻,且具有显著的季节变化特征,秋、冬季节空气质量优于春、夏季节。在这6年间AQI总体呈缓慢降低趋势,良好率有所上升,轻度污染—严重污染级别天数减少。阿拉善左旗首要污染物为PM10,超标率和污染物贡献率均最高,并且年内变化趋势与沙尘暴高发期时间同步。AQI与风速呈极显著的正相关;气温对污染物影响较大,气温变化越大越有利于NO2、CO、SO2浓度增加,风是影响颗粒物浓度的主要驱动力。  相似文献   

8.
2020年1月23日起,武汉地区施行了严格的交通管控措施,对当地的人为活动产生了重大影响。本文基于地面监测站网和卫星遥感分析了管控期间武汉地区的主要大气成分的变化,并研究了人为排放下降对O3和细颗粒物(PM2.5)污染的影响。研究发现,由于管控期间施行机动车禁行政策,武汉地区的NO2浓度与2019年同期相比下降53.2%,挥发性有机物(VOCs)下降了25.1%;与NO2和VOCs的显著下降不同,O3日最大8小时滑动平均第90百分位浓度平均值与去年同期相比上升16.5%,尤其是2月温度同比增高超过5°C,紫外辐射增长超过100%,O3浓度显著高于去年同期,说明应基于O3前体物NOx和VOCs 活性种类的非线性定量关系加强协同减排;同时,管控期间PM2.5浓度与去年同期相比下降了35.6%,但是PM2.5浓度低值主要集中在风速较大、扩散较好的2月,其他时段PM2.5浓度下降并不明显;值得注意的是,与2月的显著下降不同,3月硝酸盐的浓度同比变化不大,说明导致NOx转化为硝酸盐的大气氧化能力并未受到较大削减,武汉地区颗粒物减排应基于颗粒物不同组分的形成机理,加强颗粒物一次排放源和关键前体物控制。  相似文献   

9.
城市大气污染及其引起的健康效应一直是关注的热点。本研究对2018年春季西北五省省会城市PM2.5、PM10、NO2、SO2、CO和O3浓度数据进行了系统分析,并采用美国环境保护署(United States Envi‐ronmental Protection Agency,USEPA)推荐的健康风险评价模型评估了PM2.5、PM10、SO2和NO2的健康风险。结果表明:PM2.5和PM10为主要超标污染物。除乌鲁木齐市(该市PM10春季平均质量浓度亦超标)外,其余四个城市PM2.5和PM10的春季平均质量浓度均超过国家二级标准。各城市SO2、NO2、O3和CO的污染水平较低。2018年春季各城市空气质量以良好至轻度污染...  相似文献   

10.
基于多元线性回归模型,采用主成分分析和通径分析方法,量化研究了2014~2020年重庆市中心城区北碚区空气质量情况以及气象因子对大气污染的影响。结果表明:北碚区空气质量以优良天数为主,且优良天数呈逐年增加趋势,中度和重度污染天数不明显,环境空气质量指数(AQI)、PM2.5浓度呈逐年下降趋势,8 h臭氧(O3-8h)浓度呈上升趋势。最高气温和相对湿度对AQI的贡献率最大,均为16%;风速贡献最小,占11%。最低气温和最高气温是影响PM2.5浓度日变化的主要因子,贡献率分别为31.6%、-12.6%。平均气温和最低气温是影响O3浓度日变化的主要因子,贡献率分别为63.6%、-36.8%。可见,气温对重庆中心城区大气污染的影响最为显著。  相似文献   

11.
由于新型冠状肺炎病毒(COVID-19)的爆发,中国从2020年春节起实施了限制出行、交通管制等一系列措施,污染物排放量大幅度减少,但四川盆地区域仍出现了多次轻度空气污染事件。本文结合空气质量观测数据与WRF-Chem模式模拟分析了疫情封控减排时期四川盆地污染的时空分布及成因。四川盆地区域二氧化氮(NO2)因人为活动减排从35.0μg·m-3下降至20.2μg·m-3,减少比例约为40%~60%,而臭氧(O3)因NOX-VOCs-O3的非线性关系以及四川盆地区域氮氧化物(NOX)、挥发性有机物(VOCs)排放与减排的不均衡反而从27.5μg·m-3上升至41.4μg·m-3,在重庆甚至增幅高达100%,进而促进了四川盆地区域气态污染物的氧化和二次细颗粒物的生成。疫情减排对污染的影响存在较为显著的区域差异,在成都、重庆地区,二次污染的生成一定程度上抵消了一次污染物减排的影响,二次污染物与一次污...  相似文献   

12.
利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM2.5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)、PM2.5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PM2.5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PM2.5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PM2.5浓度较2018年同期和过去5年...  相似文献   

13.
利用2018-2020年中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台公布的监测点数据以及中国气象局气象站点的同期地面观测资料,采用相关性分析的方法对2020年1-3月四川地区大气污染物的变化特征进行分析。结果表明:由于2020年1-3月人为排放源管控政策的实施,成都、绵阳、宜宾和攀枝花的NO2和PM10浓度相比2018-2019年同期平均下降幅度达到30%,而O3质量浓度在四座城市的日均值却分别上升了15.21%、10.32%、5.03%和0.42%。同时,O3与相对湿度成负相关关系,与温度、风速和降水成正相关关系且相关系数都超过了0.7。O3的反常增长不仅是受到气象要素的影响,较低的氮氧化物和PM10浓度也间接维持了O3的存在。严格的污染物排放控制措施对主要污染物排放影响较大,但对臭氧等次生污染物的影响较小,次生污染物污染的防治依旧面临严峻挑战。  相似文献   

14.
探究京津冀及周边地区大气细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)短期暴露对人群因病就诊的急性影响及其季节性差异,为区域性大气污染的协同治理提供流行病学证据。收集2013年1月1日—2018年12月31日京津冀及周边地区共14个城市100家医院门诊的日就诊量,以及大气PM2.5和O3日均浓度和气象因子数据,基于时间序列研究设计,采用二阶段统计分析策略(广义相加模型联合meta分析),在控制气象因子和时间趋势等混杂因素的基础上构建双污染物模型,分析大气PM2.5和O3短期暴露对人群因病就诊的影响。研究期间,大气PM2.5和O3日均浓度平均分别为 72.2±56.8 μg/m3和 58.2±36.9 μg/m3,医院门诊就诊量达6257万人 · 次。双污染物模型结果显示,移动平均滞后0—1 d的PM2.5和O3暴露浓度每升高10 μg/m3,医院门诊就诊量分别增加0.25%(95%置信区间(95%CI):0.20%—0.29%)和0.15%(95%CI:0.07%—0.22%);拟合季节分层模型发现,冷季PM2.5暴露对门诊就诊量的急性影响较强,而O3相关效应则呈现出暖季较强的特征。京津冀及周边地区大气PM2.5和O3短期暴露均增大人群因病就诊的风险,提示应采取积极措施协同治理大气PM2.5和O3复合污染,同时重视污染物冷、暖季风险的差异。   相似文献   

15.
本研究在天津空港工业园区建设大气污染物网格化监测系统,基于控制变量法、Moran's I研究并形成大气污染过程与气象风场响应关系建立方法体系。结果表明:工业园区垂直层次主要污染物为PM2.5、NO2、PM10、O3。SSW风、ENE风、SE风分别对高浓度PM2.5、NO2、O3及PM10区外传输影响较大。除区内自排放外,区外机场南西南段排放对PM2.5影响较大;区外东东北方向津汉公路、东丽湖路等道路移动源对NO2影响较大;O3及PM10受区外东南方向津滨高速、宁静高速及津北高速移动源,以及机场东南段排放影响较大。对于区内气流辐合区,9月23日09时1#应加强PM2.5、NO2、PM10协同管控,2#应关注NO2管控,3#西北延长带及5#北向延长带应关注O3管控;15时应加强对工业园区中、西、东、东南部PM2.5、O3、NO2协同管控;21时14#应加强PM2.5、O3协同管控,17#、18#应关注PM10管控。  相似文献   

16.
长三角工业区夏季近地层臭氧和颗粒物污染相互关系研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用2013年5月15日到8月31日南京江北工业区(长三角典型工业区)同步的观测资料分析了近地层臭氧(O3)和细颗粒物(PM2.5)、气溶胶光学厚度(AOD)的变化特征及相互间的关系,并结合光化学箱模式分析了AOD对近地层O3生成的影响。结果表明,观测期间PM2.5平均质量浓度为56.2±20.1 μg m-3;AOD(500 nm)均值为1.4±0.9;波长指数α(440~870 nm)均值为1.0±0.3。PM2.5质量浓度24 h均值超国家二级标准20.2%,超标时AOD均值增加14.7%,α平均值增加23.9%,O3体积分数均值减少12.3%。O3超国家二级标准10.1%,超标时段AOD增加34.9%,α变化不显著。高温低湿条件下,O3日变化峰值(y)和PM2.5质量浓度(x)存在较高的线性相关。相对湿度<60%时,两者拟合曲线为y=0.97x+43.96(拟合度R2=0.60),温度>32°C时,两者拟合方程为y=1.24x+30.61(R2=0.64)。夏季长三角工业区呈现高浓度O3与高浓度PM2.5叠加的大气复合污染。O3日变化峰值和AOD变化呈显著负相关。模拟结果显示,O3日变化峰值(y)和AOD(x)呈现极高的负相关[y=-34.28x+181.62,R2 = 0.93或y=220.62·exp (-x/3.17)-19.50,R2=0.99]。  相似文献   

17.
利用成都市城区2015年12月~2019年12月污染物浓度及气象资料,对PM10、PM2.5、CO、O3、 SO2、NO2六种大气污染物浓度变化特征以及与气象要素之间的相关性进行分析。结果表明:2016~2019年成都市空气质量冬季最差,秋季最好,年内整体以良为主,重度污染和严重污染的天气较少出现,空气质量逐年变好;主要污染物浓度除O3外在冬季最高,夏季最低,春秋两季相差不大,O3浓度变化则相反;主要污染物的日变化特征也较为明显。空气质量综合指数、PM10、PM2.5、CO、NO2浓度与气温和降水存在显著负相关性,与气压存在显著正相关性,还与相对湿度呈不同程度的负相关,但与风速相关性不显著;O3浓度不仅与风速、气温和降水存在显著的正相关,还与气压呈显著的负相关,却与相对湿度的负相关性不显著。   相似文献   

18.
京津冀位于华北平原腹地,面临着严重的空气污染问题,尤其是河北省的重点工业城市唐山,长期位于全国空气质量最差的前十名。为改善空气质量,过去的十多年间我国颁布实施了多项污染防治计划,但唐山的PM2.5和夏季O3浓度仍超国家标准。为此,使用WRF(Weather Research and Forecasting Model)-CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模型量化了唐山市2020年PM2.5和O3浓度的行业贡献并分析其协同控制可行性。工业源对唐山市PM2.5浓度贡献最大,约占45%,其次是居民源约占16%。冬季能源、居民源和农业源占比为全年最高,分别达17%、19%和11%。O3浓度的背景值约占一半以上,4月占比最高。在非背景值中,唐山O3浓度最大来源为工业源,约占53%,其次是交通源,约占22%。生物源、交通源和能源行业的贡献在7月有所上升,分别约10%、27%和20%。不同污染情...  相似文献   

19.
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(PM2.5和PM10),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O3。   相似文献   

20.
为评估太原青运会期间大气污染控制措施对空气质量的改善效果,对青运会会前、会期和会后三个阶段太原市6种污染物浓度的演变及气溶胶在垂直方向上的变化进行了分析。结果表明:青运会期间太原市PM10、PM2.5、CO、NO2、O3较青运会前分别下降30.5%、37.3%、20.2%、18.0%和18.6%,SO2削减程度不明显。垂直方向上,青运会期间气溶胶消光系数峰值降低24.6%,其中低湿天气下气溶胶消光系数峰值下降46%,高湿天气下峰值下降21.6%,青运会期间大气中PM2.5在PM10中的占比降低,垂直大气中气溶胶的吸湿增长能力增强。与2017和2018年同期相比,青运会期间PM10、PM2.5、CO、NO2浓度均有大幅下降,O3浓度较近两年同期无显著变化。因此,青运会期间的各项控制措施有效降低了本地颗粒物浓度。  相似文献   

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