2005年南京市PM10浓度时间序列分析

根据南京市2005年的PM10日均浓度和气象观测资料,利用Matlab小波分析工具,对PM10浓度的年时间序列进行分析,得出了该地区PM10日均浓度的变化规律：2—5月较大,6—9月较小,10—12月较大;并且全年共有5个突变点。结合HYSPLIT-4污染扩散模式,对污染源进行追踪,结果表明：造成南京市大气污染主要有局地污染物的排放和外来污染物的输送两种类型;在垂直方向上,污染物的长距离输送一直稳定在低层。     

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。     

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。     

银川市PM_(10)等气象条件分析

利用银川市大气自动监测站首年连续 2 4 h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     

2011—2014年通辽市PM_(10)质量浓度分析

文章统计了2011年5月至2014年4月通辽市区PM10质量浓度及同期气象要素和地面天气形势资料,分析归纳出PM10质量浓度与气象要素和地面天气形势的相关性。结果表明:通辽市PM10质量浓度最小出现在6—8月,最大出现在4—5月;风速大于二级时,随着风速加大PM10浓度增大;降水是通辽市区夏季PM10浓度最低的重要原因;高浓度天气形势为低压前部、低压后部、低压底部、气旋、倒槽、冷锋,低浓度天气形势为高压前部、高压后部、高压底部、高压、低压、地形槽。     

淳安县PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化特征分析

通过对淳安2013年全年的大气颗粒物PM2.5和PM10资料统计分析,得出该地区PM2.5和PM10质量浓度的季节变化、日变化特征以及气象因子对其的影响。结果表明:2013年淳安PM2.5年平均浓度为国家标准的1.2倍,PM10年平均浓度优于国家标准;PM2.5和PM10均具有明显的季节变化特征,表现为冬季秋季春季夏季;并且均呈现双峰型的日变化特征,二者出现峰值的时间基本一致,PM2.5和PM10峰值出现在18:00,次峰值出现在08:00,谷值均出现在14:00,主要与边界层变化和人为活动有关;PM2.5和PM10变化存在明显的线性关系。降水对颗粒物浓度影响较大,能有效降低颗粒物质量浓度。     

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。     

延安市能见度与相对湿度和PM_(2.5)及PM_(10)的关系

为分析延安市能见度与相对湿度、气溶胶质量浓度的关系,利用2016年延安大气成分站PM_(2.5)、PM_(10)和国家基本气象站相对湿度、能见度观测资料,对能见度与相对湿度、PM_(2.5)和PM_(10)的关系进行分析。结果表明:全年能见度与相对湿度的线性相关系数最高,与PM_(10)次之;随相对湿度的增大,能见度明显降低。相对湿度<50%时,能见度与PM_(2.5)的非线性相关性高于与PM_(10)的相关性;相对湿度>50%时,能见度与PM_(10)的非线性相关性则较PM_(2.5)好。相较于线性拟合方法,能见度与相对湿度的非线性拟合公式能更好地表现二者的关系。利用相对湿度、PM_(2.5)和PM_(10)观测数据对能见度做多元非线性拟合,检验结果表明,计算得出的拟合公式能较好地模拟延安市能见度的变化规律。     

乌海市PM_（10）污染浓度与气象条件分析

乌海市PM10浓度与风速的关系明显。总体而言,PM10污染物浓度随风速的增大而增大;冬季当风速在3.1～4.0m.s-1时,PM10污染物浓度低。PM10浓度与地面风向的关系：春季偏西风时PM10污染浓度最高,偏北风时污染浓度最低;冬季东南风时污染浓度最高,西北风时污染浓度最低。PM10浓度与空气湿度的关系：冬季PM10污染浓度值随湿度的增加而增加,正相关比较明显。春季当空气湿度越小,出现重度污染的频率越高。     

华北降水时间序列资料的小波分析

利用小波变换时域局部性特点,对华北地区降水时间序列资料作了多时间尺度小波分析.在对华北地区降水100年资料的分析过程中,运用不同的时间尺度分别得到6～7年、21～22年和35～36年的时间周期规律.这些结果为探讨华北地区长期旱涝趋势的可预报性问题提供了重要信息.此外,还对这些特征尺度下的小波分析曲线进行了重构,得到的重构曲线与用原始数据作十年滑动平均所得曲线十分吻合.     

瓦里关及西宁PM_(10)和多环芳烃谱分布的观测研究

为了研究青海瓦里关和西宁PM10中多环芳烃污染特征及其来源,于2007年5月24日～6月1日在青藏高原东北部的瓦里关大气本底站和青海气象台进行了观测并各采集7组气溶胶样品,分析了PM10质量浓度、粒径分布和多环芳烃谱分布特征。结果表明,瓦里关PM10日均浓度为24.85μg.m-3,粒径分布呈三模态;西宁PM10日均浓度为65.25μg.m-3,呈明显双模态。瓦里关积聚态颗粒物质量百分比大于西宁观测点。瓦里关PM10中多环芳烃含量远低于同季节西宁地区,浓度值为8.38ng.m-3;高分子量的PAHs主要集中在细颗粒上,而粗颗粒上低分子量PAHs相对较多。两地区高分子量多环芳烃均为单峰分布。后向轨迹分析表明,瓦里关PM10中PAHs污染与西宁市以及黄河河谷工业带方向的输送密切相关。     

凉山州工业排放PM_（10）的数值模拟研究

利用CALPUFF耦合MM5的大气扩散模型,对四川省凉山彝族自治州2007年工业排放PM10的扩散传输进行数值模拟,分析了污染物的浓度时空分布以及影响污染物浓度分布的主要因素。结果表明：CALPUFF耦合MM5模型对凉山州2007年工业排放PM10的浓度模拟有着较好的适用性;污染物主要沿着安宁河和黑水河分布,浓度分布特征随时间变化,其中冬季污染较为严重;各市（县）的PM10浓度值有空间差异,西昌和甘洛污染最为严重,季平均浓度分别为67.81μg/m3和57.23μg/m3;凉山州PM10的浓度分布受气象条件、地形和污染源的地理位置的综合影响。     

郑州市区PM10污染状况及相关气象条件分析

利用郑州市区 2003年空气质量日报和同期气象观测资料,分析了郑州市区PM10 ( >10μm可吸入颗粒物)污染状况及相关气象条件变化特征,结果表明:郑州市区PM10污染全年各月均以 2级为主,占总样本数的77. 5%;其次是 3级污染,占 15. 1%, 1级只占 7. 4%。1 ~7月份 3级污染逐渐减少, 8 ~11月份 1级天气占一定比例。全年 3级污染日依自然季节变化逐渐减少。出现≥3级污染日时,空气相对湿度为 61% ~70%的占 3级污染日的 1 /3;日均风速≤2. 0m/s的日数占 3级污染日的 78%。     

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。     

大同基准站PM10监测项目简析

本文首先介绍了PM10的基本概念以及对人体的危害和国际社会对其的重视程度,简单阐述了大同基准站PM10监测设备的基本原理,详细分析了PM10监测扬沙和烟尘等视程障碍天气的能力,用数据曲线清晰的展示出了PM10值在沙尘天气下的变化。同时详细分析了PM10值变化与能见度值的相互关系,通过分析提出了在一定的天气下可以参考PM10的值来判断能见度的观点。本文总结了PM10值与沙尘天气和能见度的关系。     

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。     

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。     

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。     

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。     

Estimation of PM_(2.5) Mass Concentration from Visibility

Aerosols in the atmosphere not only degrade visibility, but are also detrimental to human health and transportation. In order to develop a method to estimate PM_2.5 mass concentration from the widely measured visibility, a field campaign was conducted in Southwest China in January 2019. Visibility, ambient relative humidity(RH), PM_2.5 mass concentrations and scattering coefficients of dry particles were measured. During the campaign, two pollution episodes, i.e., from 4-9 Ja...