银川大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013年银川地区6个监测点污染物质量浓度和同期气象要素数据,对区域内污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系进行分析。结果表明：银川市区PM10年均值超标0.7倍,PM_2.5年均值超标0.4倍,SO₂和NO₂也有一定程度超标,CO和O₃未超标|1、2、11月和12月为SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO质量浓度较高月,O₃浓度最高月为5月,次高月为10月|9:00-12:00和21:00-00:00是SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5和CO质量浓度较高的两个时段,O₃浓度一般于15:00达到最大;6类污染物普遍表现出季节性的准7 d周期和全年性的准30 d周期|空气质量状况良的频率是56 %,轻度污染26 %,优仅为12%;首要污染物以PM₁₀、PM_2.5和SO₂为主|风速与SO₂、NO₂和CO具有良好的负相关关系,与O₃则呈显著正相关关系,风速对PM₁₀和PM_2.5影响较复杂,当风速小于某一值时,有利于PM₁₀和PM_2.5扩散,当风速达到一定程度后,又会导致PM₁₀和PM_2.5浓度的增加|降水对污染物有较好的冲刷作用,且对SO₂的清除作用最明显,对O₃的清洁作用最弱。     

2015—2017年唐山市PM2.5重污染生消气象条件分析

利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM_2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM_2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明：2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最多,秋季次之。重污染天气中首要污染物为PM_2.5、PM₁₀和O₃,PM_2.5为首要污染物占比87%,PM₁₀占比6%,O₃占比7%。小时PM_2.5浓度与相对湿度、总云量、24 h变温正相关,与风速、气温、风向、1 h降水负相关。冬季相关性最好,其次是秋季和春季。90%PM_2.5重污染相对湿度均为50%以上,冬季和秋季高达98%;风速大于4 m·s^-1时,有0.7%的PM_2.5达到重污染;降水对PM_2.5有一定清除作用。升温、湿度增加和负变压有助于污染天气形成,生成过程中平均风速为1.8 m·s^-1,主导风向为SW,其次是S、W。降温、湿度下降、正变压、降水有助于污染天气消散,消散过程中平均风速为3.1 m·s^-1,主导风向为E,其次是NE、N。各方位3 m·s^-1的风具有清除能力,偏北风具有较好清除能力,风速较其他方向风速小。     

2016—2017年冬春季海南3市气溶胶质量浓度特征对比分析

利用2016年12月至2017年5月海南省3个地级市（三沙市永兴岛、三亚、海口）监测的PM_2.5、PM₁₀数据,对比分析其污染特征。结果表明：相较于海口、三亚,永兴岛空气质量最好,细粒子污染程度最轻且PM_2.5、PM₁₀质量浓度日变化最平稳,其主要原因是人类生产活动对空气质量的影响不大。进一步通过分析3个站点的PM_2.5质量浓度与近地面气象要素（相对湿度、月总降水量、能见度）发现,永兴岛PM_2.5质量浓度与能见度整体呈负相关,永兴岛在不同风速、风向上的PM_2.5质量浓度最小,三亚次之,海口最大。永兴岛PM_2.5的大值区主要出现在东北风向上,其他方向上的气流则相对比较清洁,且在静风或者微风条件下,永兴岛的初始PM_2.5质量浓度比较低。通过每天逐6 h的72 h后向轨迹分析发现,冬季、夏季风影响期间,永兴岛分别受来源于西太平洋、南海的海洋性气流影响,这与永兴岛的空气质量有直接关系。     

成都市大气污染与气象条件关系分析

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、PM_2.5、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、PM_2.5、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。      

彭州市大气污染物浓度变化特征研究

本文利用2017年彭州市大气污染物(SO₂、NO₂、O₃、CO、PM₁₀、PM_2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明:该地区细粒子(PM₁₀和PM_2.5)污染较为严重,O₃次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO₂、O₃呈单峰型日变化,NO₂、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O₃为夏高冬低),并且固态污染物(PM₁₀、PM_2.5)与气态污染物(NO₂、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O₃与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。      

阿拉善左旗空气质量状况与气象条件分析

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、PM_2.5、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。     

南京一次暴雪过程大气污染特征分析

利用气象和环境监测资料分析2013年2月19日南京一次短时强降雪过程对各类污染源及污染物浓度的影响,并利用Pearson相关分析法分析不同污染物之间及污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明：此次南京暴雪对面源影响最大,扬尘排放量几乎为零,流动源主要受机动车早晚高峰变化影响,工业点源受影响不大。此次暴雪过程后,南京空气质量达到优级,2013年2月19日AQI指数比18日与20日均下降35%,SO₂日变化仍呈单峰型,颗粒物及NO2日变化则未呈现早晚双峰变化。PM_2.5与PM₁₀、SO₂、NO₂、CO呈显著正相关,相关系数分别为0.979、0.663、0.837和0.875,说明污染物来源具有一定的同源性。污染物浓度与风速、相对湿度呈显著负相关,与温度、大气压强呈显著正相关。     

2014—2017年哈尔滨地区供暖前与供暖期空气污染特征分析

利用2014—2017年哈尔滨市常规气象资料、大气污染物浓度监测资料、气象再分析资料(ECMWF和NCEP),对比分析哈尔滨地区供暖前和供暖期PM_2.5、PM₁₀、CO、SO₂和NO₂这5种主要大气污染物的时间序列和日变化特征,并结合气象资料分析污染成因。结果表明：供暖期,5种主要大气污染物浓度明显升高,且维持在较高水平。从日平均浓度变化看,SO₂浓度受供暖影响最大。PM_2.5、PM₁₀、CO和NO₂在11月上旬均出现峰值或较大值,PM_2.5与PM₁₀变化趋势一致,同源性较高。从日变化时次分布来看,PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO均呈双峰分布,各大气污染物变化规律不完全一致。供暖期燃煤释放的大气污染物与不利于污染扩散的天气条件共同导致哈尔滨地区空气污染加重,在秸秆焚烧和供暖...     

贵阳市PM2.5分布特征及气象条件的影响

利用2013~2017年贵阳市10个国控空气质量监测站点PM_2.5逐时监测数据,分析了贵阳市大气污染物污染水平及其时空分布特征。结果表明:(1)贵阳市PM_2.5年均浓度为36.14 ug·m-3,基本处于国家空气质量二级标准范围内,污染程度较轻;(2)贵阳市PM_2.5浓度冬季浓度为一年中最高,最高值出现在12月,夏季浓度最低,最小值出现在7月;(3)气象要素对PM_2.5浓度的影响是显著的,尤其是在分季节的情况下,气象要素对PM_2.5的影响差异较大。PM_2.5浓度与太阳辐射、日照时数、气压呈显著正相关,与降水、相对湿度、风速、气温呈显著负相关。太阳辐射夏季对PM_2.5影响最大,日照时数春季对PM_2.5的影响最大,气温在夏、秋季与PM_2.5浓度呈显著负相关。春季降水对PM_2.5的相关性更为显著,风速对夏、冬季与PM_2.5浓度具有显著负相关性。      

利用PCA-kNN方法改进广州市空气质量模式PM2.5预报

为了提高广州市PM_2.5客观预报能力,采用主成分分析结合机器学习算法k近邻（PCA-kNN）方法,基于空气质量模式（CMAQ）预报产品、中尺度天气模式（GRAPES-MESO）预报产品和2017年上半年广州PM_2.5观测实况,试验确定PCA-kNN方法的最佳参数方案,建立广州市空气质量模式PM_2.5预报客观订正方法。结果表明:与CMAQ模式的PM_2.5预报相比,在第1~3天预报时效上,PCA-kNN订正结果与实况的相关系数分别提高20%、15%、29%,均方根误差分别降低17%、16%、20%,平均偏差更接近0,PM_2.5浓度等级TS评分接近或优于CMAQ预报,PCA-kNN订正结果优于CMAQ预报。机器学习算法PCA-kNN方法可有效改进广州市空气质量模式PM_2.5预报,本研究对其他地区、其他污染物客观预报研究具有借鉴意义。      

克拉玛依市PM2.5质量浓度分布及其影响因素分析

利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM_2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM_2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM_2.5浓度最高,3月、11月PM_2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM_2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM_2.5平均浓度最高,达到134 μg·m^-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM_2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM_2.5浓度高于非采暖期的PM_2.5浓度;克拉玛依PM_2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM_2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM_2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM_2.5浓度呈显著负相关。     

2018年春季西北五省省会城市大气质量与健康风险评价

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PM_2.5、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PM_2.5、PM₁₀、SO₂和NO₂的健康风险。结果表明:PM_2.5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PM_2.5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...     

新冠肺炎疫情期间遵义市大气污染物的变化

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PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度明显下降,但O₃质量浓度小幅增加;PM_2.5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PM_2.5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,PM_2.5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。     

2014—2021年德阳大气颗粒污染物特征及案例分析

利用德阳2014—2021年气象观测数据和大气颗粒污染物数据,分析了PM_2.5和PM₁₀浓度变化特征及其与气象要素相关性,并以2017年1月25—28日PM_2.5污染过程为案例,开展了污染过程的气象条件和后向轨迹分析。结果表明：(1)2014—2021年德阳PM_2.5和PM₁₀浓度呈下降趋势,二者浓度的日最大值、最小值分别出现在11时、17时,月均浓度都表现出“夏低冬高”的特征。(2)德阳四季PM_2.5和PM₁₀日均浓度均与降水量及地面风速呈显著负相关关系,而与相对湿度、气温、气压的相关性则存在季节差异。(3)地面均压场、气压梯度小、风力微弱的静稳天气条件以及上游污染物的输入是导致此次重污染形成和加重的主要因素。     

不同降水强度对PM2.5的清除作用及影响因素

云和降水过程是大气污染物的重要清除途径,但由于降水过程和大气污染颗粒物本身的复杂性,目前降水过程对大气污染物的清除机制及影响因素有待深入研究。该文利用2014年3月—2016年7月在北京地区连续观测的PM_2.5和降水数据,研究了不同降水强度对PM_2.5的清除率,以及雨滴谱、风速和降水持续时间对PM_2.5清除率的影响。研究表明:降水强度越大,对PM_2.5清除效率越高。小雨、中雨和大雨对PM_2.5清除率平均值分别为5.1%,38.5%和50.6%。小雨不但对PM_2.5的清除率最低,而且对PM_2.5的清除效果也存在很大差异,约50%的小雨个例中PM_2.5质量浓度出现减小情况,而另外50%的小雨个例中,PM_2.5质量浓度出现增加情况。在持续时间长或地面风速增大的情况下,小雨也表现出较高的清除率。在中雨和大雨情况下,PM_2.5质量浓度均出现明显减小情况。但降水持续时间和风速对中雨和大雨的清除率影响较小,这是由于中雨和大雨一般在较短时间内即可清除大部分PM_2.5,因此,对降水的持续时间和风速大小不敏感。     

汾渭平原空气质量及气象要素对其日变化和年际变化的影响

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、PM_2.5、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PM_2.5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PM_2.5、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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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。     

潮州市PM2.5-O3复合污染特征及与气象要素的关系

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PM_2.5、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PM_2.5-O₃与气象条件的关系。结果表明：2014—2020年潮州市区年平均ρ(PM_2.5)、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(PM_2.5)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。PM_2.5、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,PM_2.5峰值出现在19:00。PM_2.5-O...     

银川市主要污染物变化特征及其关系研究

利用2013-2019年银川市主要污染物浓度数据,分析了近年来银川市主要污染物浓度变化特征,并运用主成分分析法对主要污染物之间的关系进行研究。结果表明：近年来银川市主要污染物浓度除O₃逐年呈上升趋势外,其他均呈下降趋势;市区站O₃浓度较郊区背景站低,其他污染物市区较郊区背景站高;市区站PM₁₀和PM_2.5浓度超国家二级标准;除O₃浓度夏季高,冬季低外,其他污染物冬季高,夏季低;CO、NO₂、PM₁₀、PM_2.5浓度呈"双峰型"日变化特征,O₃和SO₂呈"单峰型"日变化特征。银川市主要污染物NO₂浓度与CO和O₃相关性显著,PM₁₀和PM_2.5之间相关性显著;污染物第一主成分是NO₂、CO和O₃,方差贡献率达到50%以上,加之银川市O₃浓度逐年呈升高趋势,表明近年来银川市大气光化学污染增加。     

汾渭平原CUACE模式空气质量预报性能的检验订正及环境评估

利用2019年1—6月地面环境监测资料和PM_2.5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)、PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5浓度较2018年同期和过去5年...     

贵州省2015～2019年空气质量及大气污染物时空分布特征研究

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(PM_2.5和PM₁₀),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O₃。