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。     

哈尔滨市空气质量与气象条件的关系分析

<正>1引言近年来,随着我国经济的飞速发展,各种程度的空气污染事件在全国各地频繁发生。哈尔滨作为我国纬度最高的省会城市,属中温带大陆性季风气候,冬季漫长、寒冷、干燥,加之近年来城市规模迅速扩张、人类活动密集,造成空气质量急剧恶化。污染天气对人类的健康和安全构成极大威胁,已引起社会各界的极大关注,近年来国内学者在空气污染成因及其与气象条件的关系方面,开展了大量研究,研究的方法主要有两个方面:一是利用长时间序列的资     

锦州市空气质量变化特征及其与气象条件关系

利用2014年3月至2015年2月锦州市逐日AQI、日平均污染物浓度和同期气象要素观测资料,对锦州市空气质量时空分布特征及其与气象条件的关系进行了分析.结果表明:锦州市空气质量等级为良的频率为62%,轻度污染的频率为23%,优的频率仅为6%,主要污染物为PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和O_3.锦州市2月和10月空气质量最差,9月空气质量最好,空气质量达优和良等级的日数占9月总日数的97%;锦州市天安街道空气质量最差,其SO_2浓度为百股街道的5倍.锦州市出现3级以上污染时的主要影响系统为地形槽、蒙古低压和弱气压场,降水对污染物具有清除作用,且对PM10的清除作用最明显;沙尘天气时空气污染明显加剧,逆温层抑制了污染物的扩散,逆温层底层高度越低,空气污染越严重.建立了AQI回归预报方程,拟合结果与实测值的变化基本一致,其中对春季AQI的拟合效果最好.     

哈长城市群空气质量与气象条件相关性分析

利用哈长城市群中哈尔滨、长春等10个城市2015年逐日空气质量指数(AQI)和同期的常规气象资料,运用统计方法,分析了各市空气质量指数逐月变化特征,并利用SPSS软件进一步分析探讨了AQI指数与气压、极大风速风向、气温、降水、相对湿度等气象因子的相关关系,以及哈长城市群间的空气质量指数相关性。     

哈尔滨市空气质量特征及其与气象要素的关系

利用哈尔滨市2014—2016年逐日空气质量指数(AQI)数据,结合同期气象观测资料,分析了哈尔滨市空气质量的变化特征、主要污染物及与主要气象要素之间的关系。结果表明:近3 a间,哈尔滨空气质量为良级别的天数最多,占47%,达到污染级别的天数占31%,2016年空气质量最佳,优良级别的天数达到284 d,占全年78%;春夏季AQI指数较低,秋冬季AQI指数明显偏高,9月空气质量全年最佳,1月空气质量最差; PM_(2. 5)是造成哈尔滨空气污染的最主要污染物,其次是PM₁₀、NO_2和臭氧8 h(O3-8 h); AQI与气压之间以正相关为主,秋冬季最为显著;与风速主要表现为负相关,冬季尤为显著;与气温的关系受到采暖的干扰差异较大,年尺度及秋冬季呈负相关,月尺度呈正相关;与降水日数呈负相关;与相对湿度冬季表现为显著正相关,而5—9月为负相关。     

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。     

武汉市军运会期间空气质量特征及气象条件分析

利用2019年10月1—30日湖北省及邻近地区的空气质量、气象要素监测数据和再分析资料,分析了第七届世界军人运动会(以下简称军运会)期间和前后时段空气质量变化特征及气象条件的影响.军运会管控期Ⅱ(17—28日)与过去五年(2014—2018年)同期相比颗粒物浓度下降最明显,与长沙等其他城市相比也是最低,相近时间段或相似...     

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...     

河源市空气质量首要污染物特征及其与气象条件的关系

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（PM_2.5）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。PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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。     

哈尔滨市汛期特征与年变化

利用哈尔滨市１９５１ ～１９９８ 年候降水量资料,用候降水量突变划分汛期,并对哈尔滨市汛期特征进行分析。哈尔滨市汛期可划分为：提前型、落后型;偏长型,偏短型;连续型、分段型。平均入汛期为６ 月２１ ～２６ 日,最早入汛期为５ 月２１ ～２５ 日,最晚入汛期为７ 月２１ ～２６ 日;平均出汛期为８ 月２６～３１ 日,最早出汛期为７ 月６ ～１０ 日,最晚出汛期为１０ 月１１ ～１５ 日。平均汛期长度为６０ｄ ,最长汛期为１００ｄ ,最短汛期为２０ｄ 。     

大气气溶胶粒径分布特征与气象条件的相关性分析

通过温度、相对湿度和风速等气象因素与不同粒径大气气溶胶粒子数浓度和质量浓度的相关性,分析气象条件对大气气溶胶的影响和作用机制。结果表明：气象因素对0.2—0.6 μm的气溶胶影响最大。温度升高既有利于增强大气扩散作用也有利于二次气溶胶生成,因此温度与超细气溶胶(小于0.1μm)呈正相关性,而与粒径较大的气溶胶呈负相关。风速主要影响气溶胶的水平扩散,对超细气溶胶无显著影响,而与粗粒径气溶胶呈负相关。相对湿度会促进超细气溶胶的聚积,使之生成较大粒径气溶胶。因此相对湿度与超细气溶胶呈较强的负相关,而与较粗粒径气溶胶呈正相关。     

杭州AQI的分布特征及其与气象条件相关性分析

根据杭州市2013—2015年的空气质量日报资料,分析了杭州市空气质量特征及其与气象要素的关系,并从气象因素分析了杭州重污染日发生的原因。结果表明:1)杭州市近3年平均AQI为97,良好率为63%,7月杭州空气质量最好,1月空气质量状况最差,近3年杭州的空气质量状况总体有所改善;2)杭州市首要污染物主要为PM2.5和O3,在6—9月,首要污染物主要为O3,在其他月份,首要污染物主要为PM2.5;3)杭州AQI与气象要素密切相关,且不同的时段所依赖的气象因子也不同;4)杭州重污染日时,地面风速小,且68%的重污染日低空存在逆温,71%的重污染日低层存在下沉运动;5)杭州重污染的典型地面形势主要有冷空气影响型、高压影响型和倒槽型3类。     

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。     

阳江市O3浓度变化及与气象条件相关性分析

利用阳江市2014-2018年O3浓度资料,分析日最大8h滑动平均O3浓度及其达到一、二类环境空气功能区质量要求的日数时间变化规律,再通过地面气象观测资料,分析不同气象要素对日最大8h滑动平均O3浓度的影响状况.结果表明,2014-2018年,阳江市日最大8h滑动平均O3浓度的年平均值为73.68～92.34ug·m-...     

北京地区空气质量指数时空分布特征及其与气象条件的关系

分析了北京地区2013年1-2月空气质量指数AQI的时空分布特征,及紫外吸收性气溶胶指数(AAI)、气象观测要素(相对湿度、气压和风速)、大气环流特征、混合层高度、总体理查森数(RB)与AQI的相关性等;同时对气象观测要素与AQI关系进行了拟合,建立了回归方程。研究结果及主要结论如下:北京地区AQI呈现出了一种自东南向西北递减的分布趋势;紫外吸收性气溶胶指数(AAI)与AQI之间呈明显正相关关系,相关系数r=0.456,可以作为污染物监测的参考;相对湿度、气压与AQI有着较好的相关性,相关系数分别为0.67、-0.49,建立的最优回归方程得到的拟合结果与实际观测效果对比良好;500 hPa乌拉尔山至贝加尔湖地区的高压脊是北京地区是否形成持续性污染的重要天气系统;AQI与1-2月混合层高度呈明显的负相关关系,相关系数为-0.511,持续低于459 m的混合层高度有利于污染物堆积;总体理查森数≥10.63时,有利于次日污染持续或发展等。     

武汉市空气质量状况与气象条件的关系

基于2013年武汉市环境监测数据和气象要素资料,分析该市空气质量状况与气象条件的关系。结果表明,武汉市全年平均空气质量指数(AQI)为135,良和轻度污染所占比例分别为35%和30%。雾天、霾天、晴天、雨天四种天气条件下,6种污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))浓度值基本上为雾天最高、霾天次之、晴天再次之、雨天最低,雾天00—08时污染物浓度明显高于其他天气条件;PM_(2.5)浓度与降水量的相关性较差,中雨量级时,降水对污染物的清除作用显著,PM_(2.5)浓度下降明显,当日降水量小于1 mm时,PM_(2.5)浓度略有上升,平均上升1.3μg·m~(-3)左右,这与微量降水的大气增湿作用有关;PM_(2.5)浓度变化与相对湿度(RH)和风速的关系较明显,其相关系数分别为0.87和-0.72,当RH70%且每增加10%时,PM_(2.5)浓度增加10μg·m~(-3)左右;静风和风速很大时,污染物浓度相对较高,东南风影响下PM_(2.5)浓度在四季均较高,而秋、冬季在西北风影响下PM_(2.5)浓度最高;PM_(2.5)浓度主要增长阶段以正变温、负变压为主。     

深圳市近年空气质量与气象条件的关系

利用近4年深圳市大气污染物的质量浓度资料和天气型统计,分析了大气污染物浓度变化与本地天气特征、气象要素的关系,总结造成深圳市空气质量夏优冬差的天气气侯原因,归纳出850hPa与地面天气型的不同组合对空气质量的影响,并由此给出各种影响的逐月分布;最后根据大气污染物浓度逐年的概率密度分布曲线和空间分布描述了近年深圳市空气质量的年际变化和空间分布特征。     

冬季梅州市空气质量与气象条件的关系

利用2009年冬季梅州市城市空气污染指数(API)和同步气象观测资料,选取2009年2个典型的空气污染过程,分析了典型空气污染过程与天气系统及各种气象要素间的关系.结果发现:空气污染指数处于高值的天气类型有受变性高压脊控制,引起地面辐合流场;区域位于高压底部,引起稳定层结;区域处于冷锋前部,近地面层有逆温;区域处于槽前...     

2001-2011年西宁市空气质量特征及其与气象条件的关系

利用2001-2011年西宁市城市空气质量日报资料,研究西宁市区域性污染特征,并结合气象资料对空气质量变化特征和影响因素进行了分析。结果表明：西宁市空气污染以可吸入颗粒物为主要污染物,空气质量状况以优和良居多;空气质量季节变化特征明显,春季空气质量最差,其次是冬季和秋季,夏季空气质量最好,冬春季空气质量不稳定,夏秋季空气质量较稳定; 空气质量年变化幅度大,供暖期API指数明显高于非供暖期;沙尘影响指数呈现下降趋势;从年际变化来看,空气质量已经有了明显改善;气象要素对大气污染物有制约关系,其中起主要作用气象因子为沙尘日数、降水量、相对湿度和气温; 可吸入颗粒物长距离输送是西宁市冬春季重污染现象的主要原因,来源于新疆、甘肃西北部、内蒙古中西部及本省西北部的柴达木盆地。