2013年济南市大气能见度与相对湿度和PM10、PM2.5的关系

对济南市2013年1—12月的能见度、相对湿度、PM10及PM2.5逐时监测数据分析,结果表明：能见度、相对湿度、PM10和PM2.5浓度有明显的月变化和日变化规律。在各项污染物中,能见度与颗粒物的相关性最高,与PM10的相关系数为-0.6718,与PM2.5的相关系数为-0.7422;在气象因子中,与相对湿度的相关性最高,相关系数为-0.6501。不同季节条件下,能见度与PM2.5的相关性明显优于PM10的,冬季能见度与颗粒物的相关性明显优于其他季节的。     

天津大气能见度与相对湿度、PM10及PM2.5的关系

为研究大气气溶胶及空气中水汽与大气能见度下降的关系,利用2009年天津大气边界层观测站大气能见度资料和同期观测的相对湿度、PM₁₀及PM_2.5资料,对三者与大气能见度的关系进行了分析。结果表明：大气能见度与相对湿度线性相关系数最高,PM2.5次之;大气能见度随相对湿度的增大而明显降低。相对湿度低于60 %时,大气能见度与PM_2.5的非线性相关性较好,与PM₁₀次之,与PM₁₀与PM_2.5差值的相关性最差。相对湿度高于60 %时,大气能见度与PM₁₀的非线性相关性较好,与PM₁₀-PM_2.5差值的相关性次之。大气能见度与相对湿度非线性相关系数高于线性相关系数。利用相对湿度、PM₁₀及PM_2.5数据计算得到了具有季节变化的非线性大气能见度拟合公式,经验证,该公式能较好地模拟天津地区的大气能见度。     

乌拉特中旗器测能见度与PM10变化关系

利用乌拉特中旗国家基准气象站安装的PM10质量浓度监测仪和能见度观测仪获得的资料,对2008年1—12月器测能见度的变化以及与PM10质量浓度变化的关系进行了分析。     

桂林市城郊PM10浓度变化监测分析

利用2005年12月至2007年3月的PM10观测资料,分析桂林市城郊PM10浓度变化规律,并简要分析这变化规律的原因及相关气象要素对其的影响。结果表明,PM10浓度分布频次呈单峰性,小时及日平均浓度频率分布比较集中;日变化为双峰型,早晨8∶00~9∶00和傍晚19∶00~20∶00各有一峰值,午后15∶00~16∶00出现最低值;受排放源及气候因素影响,PM10浓度月、季节变化明显,月均值最高值出现在3月份,最低值出现在7月份,超标月份集中12月至次年3月,冬、春比夏、秋季节日均浓度变化幅度较大,且易出现高浓度值,各季节平均浓度大小依次为:冬季>春季>秋季>夏季;通过对PM10浓度与同期气象要素的相关分析,得之PM10浓度与风速、降水、温度、地温、混合层高度负相关,与气压呈正相关,风速的作用要大于降水。     

乌鲁木齐市PM10,PM2.5和PM1.0浓度及分布变化特征研究

利用GRIMM180气溶胶粒谱分析仪采集乌鲁木齐市PM10、PM2.5和PM1.0数据,研究表明:乌鲁木齐市气溶胶颗粒物质量浓度在进入采暖季后急剧增加,冬季颗粒物中细粒子含量最高,PM2.5/PM10可达77.6%,PM2.5/PM10,PM1.0/PM10,PM1.0/PM2.5三比值体现了颗粒物的分布特征,四季污染程度越高,细粒子含量越高。四季无降水日PM10、PM2.5、PM1.0的质量浓度和分布的日变化基本呈三峰三谷型,出现早—午—晚峰值,上午—下午—午夜后谷值,各季节峰谷值具体出现时间略有差别,由于冬季逆温层顶盖等因素的影响,冬季质量浓度和分布的日变化在此基础上多了两次波动。降水的发生对冬、春季质量浓度的影响大于夏、秋季,对不同粒径段粒子的分布影响有一定差别。     

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。     

内蒙古东部春季三类沙尘天气气溶胶散射系数及其与PM10、能见度相关性分析

利用内蒙古东胜、锡林浩特两站2004~2006年春季（3~5月）积分浊度计的观测资料,结合同期PM10质量浓度、大气能见度等资料,分析了背景、扬沙、沙尘暴、强沙尘暴等不同强度沙尘天气气溶胶散射系数的分布特征,讨论了不同强度沙尘天气过程中散射系数、PM10、能见度的日变化规律,以及不同强度沙尘天气过程中散射系数与PM10质量浓度、散射系数与能见度的相关关系。结果表明:散射系数能够很好地反映沙尘天气强度;随沙尘天气强度增强,散射系数日变化从双峰型向单峰型转变;沙尘天气强度较弱时,PM10与散射系数的日变化不相似,强沙尘暴过程中PM10与散射系数的日变化有一定的相似性;能见度与散射系数日变化趋势相反;散射系数与PM10质量浓度呈正相关性,沙尘天气越强,相关性越好,背景、扬沙、沙尘暴、强沙尘暴相关系数分别为0.201、0.809、0.898和0.953;散射系数与能见度有指数相关关系,随沙尘天气强度增强二者相关性逐渐增强,背景、扬沙、沙尘暴、强沙尘暴相关系数分别为-0.773、-0.870、-0.918和-0.940。     

哈尔滨市PM10污染与气象条件分析

统计分析了2006-2010年哈尔滨市的3种污染物逐日污染物指数API数据,着重统计分析了哈尔滨市主要污染物PM10的逐月和季节演变特征,并对PM10浓度与平均气温、能见度、降水量、相对湿度、气压和平均风速6个气象要素的关系做了初步定量分析。研究结果表明：2006-2010年PM10浓度变化不大,空气质量好于二级的天数...     

南宁市PM10浓度与气象条件分析

利用南宁大气成分观测系统建成以来收集的数据,分析南宁市大气成分中可吸入颗粒物(PM10)的浓度变化及其与各种气象条件的相关性。分析结果表明,南宁PM10浓度与降水量、温度、风速等要素稳定为反相关,但与湿度存在一个分界线。     

上海崇明岛PM2.5和PM10污染特征及气象因素影响分析

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     

济南市PM10中度以上污染的天气条件分析

对济南市空气污染物PM10中度以上污染日的地面、高空气象条件做统计分析,得出:沙尘造成的PM10中度以上污染主要与蒙古气旋和强冷空气活动有关,表现为风力大,相对湿度小,气温和气压变化明显等特征;非沙尘造成的PM10中度以上污染主要是天气形势稳定、污染物不断累积的结果,出现时间有相对连续性,表现为风力较小、相对湿度大、气温和气压变化不明显的特点。从地面气压场上可分为弱气压场、弱倒槽或倒槽型、均压场型三种形势。此分析为济南市中度以上污染日的预报提供了帮助,并可及时采取措施,控制或减少污染物的排放量。     

银川市PM10等气象条件分析

利用银川市大气自动监测站首年连续24h观测资料，从大气逆温、大气降水和大风扬尘的不同角度，分析其各自对大气污染物的增加和减少所做的贡献，进而给出贡献率。     

渭北地区苹果花期推迟气温特征分析

利用2009年-2011年春节期间大同市可吸入颗粒物PM10质量浓度和气象资料,分析了烟花爆竹燃放后对空气质量的影响。春节期间在大量烟花爆竹集中燃放时,当有降雪天气出现时,降雪对PM10质量浓度的上升具有明显的抑制作用;在没有降雪天气时,风速仍是影响PM10质量浓度的主要因素。除夕的11时-13时、23时-Ol时,元宵节的18时-21时这三个时段为PM10质量浓度最大的时段,其间PM10质量浓度很高。当天气稳定风速较小时PM0质量浓度会明显升高。在集中燃放烟花爆竹后,当风速较大存在有利扩散的气象条件时,PM10质量浓度升高后很快降低,没有太多的污染,而当天气稳定风速较小时,PM0质量浓度升高较明显,对空气污染严重。     

呼和浩特市PM_（10）污染特征分析

对2004—2011年的PM10浓度资料进行统计分析发现：呼和浩特市PM10污染最严重的是冬季,主要是由于燃煤采暖造成污染源增加以及大气扩散能力较弱;其次是春季,主要是由大风引发的沙尘天气所造成的。     

金沙区域可吸入颗粒物浓度及其与气象因子的相关分析

选用咸宁市金沙区域2006年6月至2007年5月可吸入颗粒物质量浓度监测资料,分析了金沙颗粒物质量浓度时间分布特征。分析结果表明：金沙三种可吸入颗粒物PM10、PM2.5、PM1.0质量浓度变化规律基本一致,年季变化表现为秋冬大,夏春小;日变化呈双峰双谷型周期性变化,白天大于夜间,最大值出现在下午16-19时,最小值出现在清晨03-07时,除秋季外第二峰谷表现不明显。且雨雾天气PM10浓度较晴到多云低。且通过与2006年6月至2007年5月的地面气象要素资料相关分析,发现PM10质量浓度与气温、气压呈显著正相关,与降水、风速、湿度呈显著负相关。     

北京地区PM10浓度空间分布特征的综合变分分析

利用2003年10月北京地区PM₁₀浓度流动观测资料和同期MODIS AOD(Aerosol Optical Depth)高分辨率遥感资料，采用卫星遥感地面观测变分订正处理方法，综合分析了北京地区PM₁₀浓度的空间分布特征以及机动车排放的影响效应。动态观测试验结果表明:北京城区大部分为轻污染区, 北京近郊区PM₁₀浓度高值区沿环路呈环状分布，其中北京西南部、南部和东北部污染较严重，北京城郊街区PM₁₀的空间分布受机动车排放的影响较大。MODIS卫星遥感资料分析表明:北京城区及近郊区AOD值较远郊区高得多，AOD空间分布场中存在虚假高值区，AOD非均匀分布特征不明显。采取点面结合综合观测研究思路，运用卫星遥感地面观测综合变分分析方法，可以取得客观订正的显著效果。经地面实测PM₁₀浓度变分订正后的AOD变分场可以较高分辨率信息描述北京地区AOD的非均匀分布特征，弥补地面PM₁₀浓度观测的缺陷。     

山西省PM_(10)气溶胶污染特征分析

文章针对大同市2006—2009年、榆社县2006—2008年PM10质量浓度数据,使用趋势分析、后向轨迹模拟不同高度的PM10的传输路径,可以看出:PM10浓度的日变化特征为"两高三低";PM10浓度日际变化不明显,只在典型日PM10浓度值明显增大;PM10浓度月变化特征为1、5、12月浓度高,春季5月份由于为沙尘期浓度高。PM10浓度季节变化规律与采暖期和非采暖期变化相符合,即采暖期的冬春季浓度高、非采暖期的夏秋季浓度低;从2006—2009年间,两站PM10质量浓度基本呈逐年下降趋势。不同气象要素与PM10浓度的相关性,按相关系数绝对值从大到小排列依次为:露点温度、气温、降水量、相对湿度。其中露点温度和PM10浓度呈显著负相关性,气温与PM10浓度呈较弱负相关性。     

成都地区2012年PM10污染过程气象条件分析

利用PM10日平均值统计资料、NCEP 2.5°×2.5°分析资料以及温江站探空资料,针对2012年发生在成都的13次PM10典型污染过程进行了环流背景、动力条件、稳定度条件以及水汽条件的分析.结果表明：（1）PM10典型污染过程多发生在南支波动较弱的环流型下,我省受偏西气流或西北气流控制.（2）大气中低层垂直运动较弱,低层为弱辐合,辐合层次较低,不利于污染物的水平和垂直扩散.（3）对流层中下层中常有逆温层或等温层存在,大气热力状态较稳定.（4）大气多为上干下湿的状态,湿层较浅薄.