2003广西主要城市空气质量评价及空气污染物浓度与气象条件关系

从南宁、桂林、北海三城市空气质量自动监测站监测到二氧化硫(SO2),二氧化氮(NO2),可吸入颗粒物(PM10)的日均浓度数据计算的空气污染指数API得出:2003年三城市空气质量状况整体为 级"优"或 级"良",达到了国家环境保护总局对城市环境规定的标准,特别是桂林市的空气质量最好。对各种污染物月平均浓度值与地面气象要素关系进行相关分析,发现相关性非常好,其中与气压呈正相关,与气温、水汽压、相对湿度、降雨量、风速、0厘米地温等要素呈反相关。各种污染物日平均浓度值与地面风速相关也非常好。     

德令哈市2015年空气质量指数分布特征及其与气象要素的关系

利用2015年德令哈市逐日空气质量数据及地面气象观测数据,分析了德令哈市空气质量指数的时空分布特征,并探讨了其与气象要素的关系。结果表明:2015年德令哈市空气质量以Ⅱ级良为主,AQI指数有比较明显的季节分布特征。春季AQI指数最高,夏秋两季空气质量偏好。首要污染物在春季4月、5月和夏季主要以臭氧为主,其余时间多以PM_(10)为主。无降水日期间首要污染物集中在PM_(10)和臭氧,而当出现降水且量级增大时,首要污染物更多的为臭氧。从相关系数分析,在不同月份空气质量指数与不同的气象要素有比较好的相关关系。日降水量在不同月份存在着正、负相关关系,这与不同季节冷空气活动所带来的不同天气现象及其他气象要素作用有一定的关联。     

金华市大气污染特征及与气象条件的关系分析

利用金华市环境监测站2015-2018年空气质量指数和大气主要污染物观测资料,结合金华市国家气象观测站地面气象观测资料、气候再分析资料,分析了金华市大气污染变化特征,以及两大主要污染物PM2.5和O3与气象条件的关系.结果表明,近年来金华市空气质量状况逐年改善,空气质量优良率稳中有升.夏季的空气质量最优,冬季的空气质量...     

气象条件与西安污染物的关系及预报方法

对西安1998～2000年的主要污染物PM10的实测浓度值结合部分气象条件进行分析,得出:(1)年内冬季采暖期浓度较高,夏季汛雨期浓度较低,3a来空气质量逐渐好转;(2)污染浓度与降水和风速的关系较为复杂,但仍有规律可循;(3)污染物浓度与某些逆温层特征相关较好;(4)污染物与能见度相互影响.并给出了部分气象条件的预报方法.     

岳阳市AQI指数变化特征及与常规气象条件的关系

该文利用2015—2016年岳阳市区空气质量AQI数据和同期的常规气象资料,运用统计分析方法对该市的AQI时空分布特征进行了分析,运用综合指标法和逐步回归法建立岳阳市区AQI预报模型。结果表明:岳阳市区冬季空气质量最差,夏季空气质量最好,城市北部空气质量差于南部、工业区空气质量差于水库景区。重度污染及严重污染日基本出现在空气质量较差的冬季,工业区发生频率比较高。岳阳市城市工业布局方向与年主导风向一致,使得市区广大区域处于工业气流的下游,导致空气污染加剧。选取气温、降水量、低云量、相对湿度、风速等因子建立的岳阳市区AQI预报模型模拟效果较好。     

2003广西主要城市空气质量评价及空气污染物浓度与气象条件关系

从南宁、桂林、北海三城市空气质量自动监测站监测到二氧化硫(SO2)，二氧化氮(NOD，可吸入颗粒物(PM10)的日均浓度数据计算的空气污染指数API得出：2003年三城市空气质量状况整体为Ⅰ级“优”或Ⅱ级“良”，达到了国家环境保护总局对城市环境规定的标准，特别是桂林市的空气质量最好。对各种污染物月平均浓度值与地面气象要素关系进行相关分析，发现相关性非常好，其中与气压呈正相关，与气温、水汽压、相对湿度、降雨量、风速、0厘米地温等要素呈反相关。各种污染物日平均浓度值与地面风速相关也非常好。     

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。     

空气中负离子浓度与气象条件关系初探

文章介绍了空气中负离子的来源和医疗保健作用，根据定点逐日逐时观测资料分析了春季负离子的时空分布规律，建立了春季空气中负离子浓度与气象要求的相关方程。     

哈密市空气污染物浓度分布特征及其与气象因子的关系

利用2002—2008年哈密环境监测站监测资料和气象站同步观测资料,对哈密市大气污染物浓度分布特征和成因进行研究,结果表明:可吸入颗粒物是影响哈密市空气质量的主要因子,是首要污染物;冬季和3、4月污染最严重,夏季最轻;污染源以煤烟型、风沙型为主;气温日较差、辐射、风、相对湿度、能见度等气象因子与首要污染物浓度变化存在密切关系,气温日较差、日净地表辐射越大、能见度越好,越有利于污染物的扩散和稀释,空气质量就越好。     

广西贺州市城区空气质量与气象条件的关系研究

利用2015-2017年贺州市环境监测数据和气象观测资料,分析研究空气质量与大气环流形势、气象要素之间的对应关系,结果表明:污染天气具有明显的月度变化和季节变化气候特征,冬季为污染天气出现的主要季节;城区空气质量与日雨量、日平均气温、相对湿度和平均风速呈负相关,与气压呈正相关,降水、高温、风速加大对贺州市污染物清除有利;当贺州市受变性冷高压影响、弱冷空气渗透、西南暖低压控制、锋前暖低压影响时,容易导致污染物聚集,产生污染天气。秋季晴空辐射较强时,容易导致贺州市出现以臭氧为主要污染物的光化学污染天气。     

2012—2015年北京市空气质量指数变化及其与气象要素的关系

根据2012—2015年的空气质量指数（AQI）日报数据与同时段的气象数据,采用统计方法和广义加性模型（GAM）对空气质量指数的时间变化及其与气象要素的关系进行了分析,结果表明：2012—2015年北京市空气质量整体呈现下降趋势,冬春季空气质量较差,夏秋季的较好,冬季容易产生重污染天气,春季污染天气频发。北京空气质量存在一定程度的周末效应,表现为周末空气质量较差,工作日相对较好。整体上空气质量指数与风速、日照时数、降水量、平均气温和最高气温呈负相关,与湿度呈正相关,不同季节和不同级别空气质量下的AQI与气象要素相关性差异较大。通过广义加性模型得到AQI与降水量呈线性关系而与其他气象要素均呈非线性关系,气象要素在不同数值范围内对AQI的影响趋势和程度存在显著差异。     

气象条件变化对哈尔滨市空气质量的影响

用大量观测事实、统计相关分析表明，气象条件包括气压形势场、相对湿度(高空露点温度)、气温、风速和大气的稳定性等变化，对空气污染物的PM10、SO2和NO2浓度扩散程度的影响是明显的有规律的。在不同季节、不同时期，地面和高空气象因子作用是不同的。但另一方面，由于污染源因季节冷暖程度不同，排放量很难掌握，因此，气象条件对污染的影响有不确定的一面，使问题变得复杂化。     

城市空气质量与气象条件的关系及空气质量预报系统

利用2002年6月1日至2004年5月31日沧州市环境监测站的逐日空气质量报告数据,对沧州市空气质量及其污染物进行了统计分析,发现沧州市空气质量优良的天数居多,两年中有236天污染天气。影响沧州市空气质量的首要污染物为PM10,其次为SO2,空气质量受季节影响较为严重,冬季取暖期污染最为严重,属于“煤烟型”污染,并与天气现象、气压场、风场、总云量等气象因子密切相关。对比沧州市每日运行的空气质量预报系统,CAPPS 1.0模式比统计预报模式预报更为准确。     

达州市2016年元旦期间持续重污染天气气象条件分析

利用空气质量监测资料、高空和地面气象观测资料、NCEP再分析资料,对达州市2016年元旦节期间重污染天气过程特征及气象条件进行分析。结果表明:达州市此次重污染天气过程为长时间无冷空气活动,无降雨,大气污染物不断积聚形成。AQI日变化受污染源排放情况影响更大,早上低,白天逐渐增加,天黑后达到峰值。大气污染物的积累一般发生大气稳定度为中性或以上。AQI与08时和17时混合层厚度负相关,但日平均混合层厚度与AQI没有通过相关性检验。重污染时近地面有逆温层且逆温层较厚。AQI与逐日最高气温、日平均风速和日最大风速正相关,降雨对大气污染物稀释作用明显,特别是降雨持续时间长,雨量大效果更为显著。AQI逐时变化与温度正相关,与风速负相关。     

许昌市供电量与气象要素相关分析

利用20052006年许昌市逐日供电量和气温、降水、相对湿度等气象要素资料,分析了供电量和这些气象要素之间的相关关系,结果表明,温度为影响本地用电量的主要气象因子,特别是夏季用电量对气温变化的反应更加敏感.     

许昌市供电量与气象要素相关分析

利用2005 2006年许昌市逐日供电量和气温、降水、相对湿度等气象要素资料,分析了供电量和这些气象要素之间的相关关系,结果表明,温度为影响本地用电量的主要气象因子,特别是夏季用电量对气温变化的反应更加敏感。     

2019年湖南一次重污染天气过程成因分析

2019年12月12—17日,湖南省出现了一次首要污染物为PM2.5的持续时间长、影响范围大的重污染过程。本文综合应用湖南省环境监测站发布的AQI、逐小时主要污染物浓度和各类气象观测数据资料等,选取长沙为代表站,深入探究本次重污染天气过程气象条件、边界层演变特征等,并探讨污染物的来源和外来源气团移动路径。结果表明:此过程为输入叠加本地的复合型污染,污染积累阶段的弱冷空气打通了污染传输通道,有利于北方污染物南下,污染爆发阶段主要是本地静稳天气叠加上游外来源造成,污染清除阶段湖南地区地面主要是受较强冷空气影响,风力加大,污染物迅速稀释扩散,近地面逆温的存在是此次污染持续并爆发的重要条件。后向轨迹表明,此次重污染天气过程是外来源和本地源共同叠加的结果。     

辽宁中部城市群大气污染分布及与气象因子的相关分析

根据2002年辽宁省中部城市群（沈阳、鞍山、本溪、抚顺、辽阳）的主要大气污染物（TSP、PM10、SO2、NOx）的监测值及气象因子（能见度、风速、温度、湿度、降水、总云量和低云量）的观测资料，分析了辽宁中部城市群大气污染的现状、污染程度及污染物与气象因子的相关关系。结果表明：城市群的主要大气污染物是TSP、PM10和SO2冬季是城市群大气污染最重的季节，夏季大气污染最轻；城市群大气污染最重的城市是本溪，其次是鞍山、沈阳、抚顺、辽阳；污染物与能见度、温度的相关性非常显著，平原城市的污染物与气象因子的相关性较山区城市好。     

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。     

2014年京津冀空气污染时空分布特征及主要成因分析

为进一步了解京津冀区域空气污染状况与工业排放、气象条件的相互关系,运用统计分析方法,使用环保部2014年空气质量日报数据对京津冀地区13个城市空气质量指数(Air Quality Index,简称AQI)、首要污染物的时空分布特征进行了分析,并与各城市的城市建设、经济发展、工业排放及相应时段主要气象因子的影响进行了对比分析。结果表明:总体上,2014年京津冀地区空气质量呈北优南劣分布,即北部优于中部、中部优于南部。京津冀地区空气质量以良和轻度污染的天数居多,其中位于北部的张家口、承德和秦皇岛3市空气质量最好,优良的天数达到67%~86%;北京、天津的占46%,保定、衡水和邢台的仅占23%。各城市AQI具有相似的季节变化特征,12月AQI值最大,9月份达到最小,10月份起AQI开始回升。各市首要污染物1—3月、7月、9—12月以PM2.5为主,4、5月以PM10和PM2.5为主,6、8月以O3为主。影响京津冀地区的首要污染物来源不同,北京市、河北省分别以机动车尾气排放和燃煤排放为主,天津以工业二氧化硫排放及燃煤影响显著。各地空气质量的首要污染物多为原地生成。秋冬季节空气污染加重与燃煤用量加大、静稳天气增多关系密切;而春夏季节空气污染减轻依赖于风力加大、降水频繁、大气不稳定等气象因素。机动车尾气、工业排放、燃煤排放、人口数量等因素与空气污染关系密切,气象条件（风、雨、不稳定大气层结等）对空气污染扩散起着重要作用。