北京地区PM10污染的气象特征

选用北京城郊5个代表站2000年可吸人颗粒物PM10逐时浓度监测资料,较为系统地统计分析了北京地区主要空气污染物一PM10的时空分布特征,其中包括PM10平均浓度和各等级出现频率的逐月变化、采暖期和非采暖期平均浓度的逐时变化.揭示了各代表站PM10污染年、日变化趋势、采暖期和非采暖期日变化之间的差异,并分析了PM10浓度与地面常规气象要素的相关性.     

西安市区PM10质量浓度时空变化特征及与气象条件的关系

以西安市环境监测站1998--2006年大气PM10的监测资料为基础,分析了西安市区PM10污染物质量浓度的特征及与气象要素之间的关系,结果表明：PM10平均质量浓度冬季较大、夏季较小,质量浓度分布以高压开关厂为最高,取暖期污染物排放增加是影响PM10质量浓度的重要因素,PM10质量浓度近年来有降低的趋势,PM10质量浓度变化与降水、风速呈显著负相关。     

三明市PM10浓度突变及影响因子

利用2004—2007年三明市主要大气污染物PM10的监测值及气象因子(气压、风速、温度、湿度、降水、蒸发量)观测资料,以及同期08:00 850 hPa天气图资料,定量分析了PM10的突变特征以及突变与气象因子的相关关系。结果表明:PM10突变事件有明显的季节性特征,冬、春季节发生突变的概率较大;当地面气象要素场出现气压下降、风速减小、相对湿度下降、降水量减小而温度上升、蒸发量加大的配置时,PM10易发生正突变,当出现气压上升、风速加大、相对湿度上升、降水量增加而温度下降、蒸发量减小的配置时,PM10易发生负突变;当受大陆高压后部、暖区辐合系统影响时,PM10发生正突变的概率较高,受大陆高压前部、切变线系统影响时,PM10发生负突变的概率较高。     

武汉市观象台2013—2016年PM2.5质量浓度变化及其与气象因子的相关分析

采用江苏省淮安市地面5个监测站2013年1月1日2015年12月31日PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区大气污染季节变化特征及其与气象条件的关系;采用MODIS的光学厚度AOD (Aerosol Optical Depth)资料和火点资料分析了2013年12月发生在淮安的一次持续性大气污染事件。研究结果表明,淮安空气质量AQI指数(Air Quality Index)在春冬季较高,夏秋季较低,污染天气发生在春冬季的概率为23.6%,夏秋季的概率为13.3%。淮安地区的首要大气污染物为颗粒物污染,其中PM10、PM2.5占比分别达到25.2%、48.9%,PM10中PM2.5比率年平均为61.0%,臭氧是第2大污染物,占比为25.8%。表征大气柱气溶胶浓度的AOD的季节变化与地面颗粒物浓度截然不同,颗粒物浓度 1月和12月出现极高值,而这两个月AOD月平均值却在一年中达到极低值,AOD最高值出现在7月。另外,AQI与降水、气温、风速、相对湿度呈负相关关系,但相关程度较弱。     

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。     

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

通过对2015年1—12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))浓度的连续监测,研究了PM_(2.5)、PM_(10)在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO_2、NO_2、O_3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM_(2.5)和PM_(10)浓度的季节变化明显,呈现冬季的春季的秋季的夏季的的特征,冬季PM_(2.5)和PM_(10)小时浓度均值分别为0.058 mg/m~3和0.085 mg/m~3,夏季PM_(2.5)和PM_(10)均值分别为0.034 mg/m~3和0.054 mg/m~3。PM_(2.5)和PM_(10)浓度分别与SO_2浓度和NO_2浓度显著正相关,与O_3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM_(2.5)和PM_(10)浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM_(2.5)质量浓度≥0.115 mg/m~3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM_(2.5)、PM_(10)实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5 mm或持续3 h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM_(2.5)浓度为0.025～0.033 mg/m~3,均低于我国环境空气PM_(2.5)的一级浓度限值。     

河西西部工业区PM10质量浓度分布特征及其与气象要素关系研究

利用嘉峪关2014年1-12月不同下垫面的PM10质量浓度资料和风速、气温、相对湿度、气压等相关气象要素资料,分析了河西西部工业区不同下垫面PM10质量浓度的时空分布特征,结果表明,靠近酒钢厂区的市北区代表站酒钢宾馆PM10质量浓度,明显高于市南区靠近东湖绿地公园的市气象局代表站。两站均是春季大于其他季节,其中4月浓度最大,7月浓度最小,PM10质量浓度的不同分布特征与气象因素有密切的关系,尤其是沙尘天气的影响巨大,据近10 a沙尘资料统计,4月份是沙尘天气高发期,两者之间有一定映射关系。分析PM10质量浓度与其对应的温度、压强、相对湿度、风、能见度的对象要素的关系,研究表明,沙尘日的平均风速和最大风速均大于非沙尘日,相对湿度,气压,和能见度均小于非沙尘日。     

北京南郊观象台β射线法和TEOM法PM10质量浓度比对观测的相关分析

利用北京南郊观象台2016年3月1日-2017年2月28日β射线法与TEOM法观测的PM_(10)质量浓度观测数据,通过t检验、线性回归和相关分析等方法对两种方法观测的小时、日、周、月、季等数据进行相关性分析。结果表明:两种方法观测的PM_(10)小时平均质量浓度总体的线性回归方程相关系数R~2为0.870;在低浓度范围(PM_(10)50μg·m~(-3))时二者为微弱相关(R~2=0.073);中等浓度范围(50μg·m~(-3)≤PM_(10)350μg·m~(-3))时二者为低度相关(R~2为0.257～0.346);高浓度范围(PM_(10)≥350μg·m~(-3))时二者为高度相关(R~2=0.686)。二者日平均PM_(10)质量浓度数据总体的R~2为0.929;二者PM_(10)质量浓度小时数据周相关系数为0.598～0.980。二者月平均PM_(10)质量浓度数据间的相关系数为0.628～0.976;二者季节的R~2为0.627～0.944,呈现冬季的秋季的春季的夏季的。由此可发现,两种观测方法观测的PM_(10)质量浓度的结果总体呈显著性的线性相关关系,且浓度越高,相关性越强。     

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     

2012年库尔勒市PM10质量浓度的变化特征分析

利用南疆最大的城市库尔勒市2011年11月15日-2012年11月30日连续自动可吸入颗粒物（PM10）浓度观测数据,分析了PM10的污染状况和质量浓度变化特征。结果表明：（1）由于气象条件与人类活动的影响,PM10浓度日变化为明显的双峰型。（2）PM。。质量浓度存在明显的周内变化,周一出现最大值274．8μg·m^-3,周三出现最小值196．7μg·m^-3。（3）PM10最高月浓度出现在4月,浓度为562．1μg·m^-3;7月达到最低浓度107．4μg·m^-3;11月达到次大值219．9μg·m^-3。（4）春季PM,。浓度较高,夏季较低,总体特征为：春季〉秋季〉冬季〉夏季,四季的平均浓度均超过国家二级标准。（5）降雪过程对PM10具有明显的清除作用,沙尘天气有使PM10质量浓度迅速增加的作用。     

PM10 Observed at a Meteorological Station in Beijing: Historical Trend and Implications

Inhalable particles(PM₁₀), with aerodynamic equivalent diameters that are generally 10 micrometers or smaller, are basic pollutants in many areas, especially in northern China, and thus the pollution from PM₁₀inhalable particulate matter is a growing concern for public health. Independent long-term observations are necessary to evaluate the efficacy of PM₁₀reduction actions. Variations in the PM₁₀concentration from 2006 to 2017 at an observation statio...     

北京区域环境气象数值预报系统及PM2.5预报检验

基于北京地区快速更新循环同化预报系统 (BJ-RUC)、WRF-Chem模式和优选的能见度参数化方案,建立了北京区域环境气象数值预报系统。对2014年全年PM2.5浓度、能见度和APEC (Asia-Pacific Economic Cooperation) 期间预报效果检验结果表明:该系统对京津冀及周边地区PM2.5浓度的预报效果较好,大部分站点的相关系数在0.6以上,特别是北京的部分站点可达0.8以上,预报结果相比观测总体偏低,随着预报时效的延长,24 h之后预报效果略有下降。相比人工观测,能见度预报结果与自动观测能见度更加接近,对持续性低能见度过程预报与实况吻合较好,对于小时能见度低于10 km的分级检验显示,预报准确率从77%左右逐级下降,2 km以下在40%左右。2014年APEC期间,系统很好地预报出北京地区空气质量指数、PM2.5浓度和能见度的时空演变特征,为APEC期间环境气象预报服务提供了有力的技术支撑。     

北京PM10重污染预警预报关键因子研究

利用CART方法对造成北京PM10重污染的气象条件分析结果表明:适当的湿度条件和前期的污染状况是造成北京PM10重污染的必要条件,其他条件,如大气稳定度、边界层高度、持续性小风以及气压,是造成PM10重污染的重要条件。特别值得指出的是,湿度作为必要条件的出现,可能蕴涵着重要的物理化学过程,对其开展深入研究将对北京大气污染的控制和预报有所裨益。     

内蒙古沙地和草地环境下近地面PM10分布特征及其与相关气象要素的关系

利用内蒙古锡林浩特和朱日和2005年的PM10质量浓度（MPM）和相关气象要素资料,分析了沙地和草地环境下MPM的分布特征,发现MPM受沙尘天气的影响较大,非沙尘日MPM在不同下垫面条件下差别不大。进一步分析发现,气象要素对MPM有较大的影响,在选取相关气象要素参量的基础上,将各参量相乘建立了气象影响指数IPM,表示气象条件对MPM的综合作用,经检验发现锡林浩特和朱日和IPM值与MPM日均值的相关系数都大于0.70,高于MPM与其他单气象要素,月均值的线性相关性更显著。对同一气候带不同下垫面条件下不同季节IPM值与MPM的对比分析发现,气象条件对近地面MPM的影响比下垫面条件更显著。     

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。     

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。     

2016—2017年中国中东部本底地区PM10化学特性

对中国中东部3个区域大气本底观测站2015年12月—2017年12月PM10质量浓度及其化学成分空间分布与季节变化特征进行研究,结果显示：研究期间龙凤山站、临安站和金沙站平均PM10质量浓度分别为57.5,62.2 μg·m-3和57.6 μg·m-3。其中临安站和金沙站2017年PM10质量浓度较2016年有所下降,但龙凤山站有所上升。与2013年相比,临安站和金沙站平均PM10质量浓度分别降低29.3%和26.2%。临安站SO42-,NO3-和NH4+平均质量浓度分别为9.9,8.2 μg·m-3和3.7 μg·m-3,金沙站分别为10.2,6.7 μg·m-3和2.6 μg·m-3,均高于龙凤山站的5.9,4.9 μg·m-3和2.1 μg·m-3,其中龙凤山站和临安站的NO3-与SO42-质量浓度比值较高（0.9和0.8）,金沙站较低（0.6）。龙凤山站的有机碳（OC）和元素碳（EC）质量浓度分别为10.1 μg·m-3和2.7 μg·m-3,临安站为6.7 μg·m-3和3.1 μg·m-3,金沙站为4.7 μg·m-3和2.3 μg·m-3,即龙凤山站OC最高,金沙站最低,3个站点的EC基本相当,临安站略高。与2013年相比,研究期间临安站SO42-,NH4+和OC分别下降38.1%,26.0%和55.6%,金沙站分别下降46.3%,51.9%和44.7%,但临安站和金沙站的NO3-分别上升12.3%和15.5%;临安站EC下降27.9%,金沙站EC上升4.5%。3个站点夏季PM10,NO3-,EC质量浓度及NO3-与SO42-质量浓度比值均最低。     

2007和2008年夏季北京奥运馆大气PM10与PM2.5质量浓度变化特征

为了监测北京奥运主场馆附近大气颗粒物的污染状况以及评估奥运污染源减排措施对北京大气颗粒物质量浓度变化的影响,利用颗粒物在线监测仪器TEOM于2007年和2008年夏季,在奥运主场馆附近的中国科学院遥感应用研究所办公楼楼顶对大气颗粒物PM₁₀和PM_2.5进行了连续同步观测。结果表明,2007年夏季监测点附近大气PM₁₀与PM_2.5质量浓度的平均值分别为153.9和71.2μg·m^-3,而2008年夏季PM₁₀与PM_2.5质量浓度的平均值分别为85.2和52.8μg·m^-3。与奥运前一年同时段相比,奥运时段大气PM₁₀和PM_2.5的质量浓度分别下降44.5%和25.1%。对比分析奥运前后的2次典型污染过程发现,空气相对湿度的增加和偏南气流输送的共同影响易造成大气颗粒物的累积增长,而降雨的湿清除作用和偏北气流则会使大气颗粒物浓度迅速降低。在相近的气象条件下,奥运前后的污染过程中,大气细粒子的日均增长速率分别为25.1和13.9μg·m^-3·d^-1,而大气粗粒子的日均增长速率分别为20.8和2.2μg·m^-3·d^-1,奥运时段污染累积过程中大气粗、细粒子的增长速率分别显著低于和略低于奥运前同时段污染过程中颗粒物的增长速率。污染源减排措施的实施是奥运期间大气颗粒物质量浓度降低的主要原因,从控制效果来看,奥运期间实施的污染源减排措施对大气粗粒子的控制效果明显好于大气细粒子。