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为了探明苏州地区大气污染物的时空分布特征,收集2012年苏州、昆山和太仓三个大气环境监测站的PM2.5、PM10等大气污染物观测资料及三站全自动气象观测数据,分析三站的PM2.5和PM10的时空分布特征;探讨气象条件对PM2.5和PM10的影响。结果表明:(1) 苏州市区PM2.5和PM10的年平均值分别是42.5和85.5 μg/m3,周边地区的年平均值是62.0和111.5 μg/m3;一年中苏州地区PM2.5和PM10的最大值出现在春季,最小值出现在夏季。(2) 一天中,苏州地区PM2.5和PM10的最大值出现在上午的8—9点。(3) 降水、气温、风速、气压等气象条件对PM2.5和PM10高浓度污染变化有重要影响。降水对PM2.5和PM10具有明显的清除作用,风则有较好的稀释扩散效应;PM2.5和PM10的浓度随气温的上升而升高;在高压状态下,PM2.5和PM10的浓度上升。(4) 苏州站PM2.5/PM10的变化范围和平均值都低于昆山站和太仓站,且PM2.5/PM10日变化存在明显的季节差异。 相似文献
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利用合肥地区高时间分辨率观测资料对2013年1月13-15日一次低能见度事件中大气颗粒物变化进行分析,依据能见度、相对湿度和PM2.5浓度将过程划分为轻雾、霾、雾3个阶段,进而研究不同阶段大气颗粒物的微物理特征。结果表明:这次低能见度事件经历了“轻雾—霾—轻雾—雾—轻雾—雾—轻雾”的阶段转换过程。整个过程PM2.5/PM10和PM1/PM2.5与能见度呈负相关关系,雾阶段PM2.5/PM10大,细颗粒物积聚程度较快;而轻雾和霾阶段PM2.5/PM10小且离散程度大,粗颗粒物生成速度较快。不同阶段的颗粒物谱分布存在较大差异,轻雾和霾阶段的细颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度谱形相似;雾阶段对不同粒径尺度的颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度均有沉降作用,雾过程持续时间越长,对颗粒物的沉降作用越强。 相似文献
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利用西安泾河站气象观测资料和西安空气质量指数、污染物质量浓度等,对2014—2016年春节期间西安市空气污染特征和气象条件的影响进行分析。结果表明:除夕夜间大量燃放烟花爆竹导致PM10和PM2.5质量浓度短时内骤增,但对SO2和NO2质量浓度影响不显著,春节期间空气污染主要是由细颗粒物(PM2.5)造成。气象条件对空气质量有明显影响。在静稳天气下风速小,湍流弱,贴地逆温持续存在,大气扩散能力差,春节期间烟花爆竹集中燃放,强污染源和大气扩散能力差是春节期间出现空气重污染的主要原因;而冷空气来临时,大气相对湿度降低,风速增大,湍流增强,大气扩散能力增强,加上降水的沉降作用,是空气质量改善的主要气象原因。 相似文献
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上海市一次罕见的连续11天空气污染过程的特征及成因分析 总被引:5,自引:1,他引:4
2005年11月22日~12月2日上海市环境空气质量罕见地出现连续11天轻度污染,作者从天气形势和气象因子变化着手,初步分析了此次污染事件的成因.结果表明:轻度污染期间,上海市主要受高压脊控制,天气晴朗,气温回升,日夜温差大,地面风速很小,早晚易出现逆温和轻雾,这种停滞的气象条件不利于大气污染物扩散,易造成轻度空气污染.后向轨迹和PM10与PM2.5浓度变化分析阐明,如果气旋移动在北方引起沙尘天气,冷空气南下途中没有显著降水,伴随锋面移动的大风天气极有可能长距离输送高空浮尘,造成下游地区PM10浓度显著上升,出现典型的颗粒物污染. 相似文献
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利用南京市2002—2006年大气监测资料,分析了南京市大气中SO2、NO2、PM10年变化趋势及月季规律,评价了南京市空气质量状况。结果表明:5a来,SO2质量浓度呈显著上升趋势,NO2质量浓度缓慢上升,PM10质量浓度明显下降;南京市首要污染物是PM10,SO2、NO2污染较轻;3种污染物质量浓度均以夏季最低。进一步研究不同气象条件下污染物质量浓度发现,污染物质量浓度与风速反相关,且东南风时浓度最高;降水对污染物有清除作用;雾、霾天气下污染加剧;气象能见度与PM10、NO2的质量浓度反相关;污染物有明显的"周末效应",周末质量浓度值较低。 相似文献
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利用南京市2002—2006年大气监测资料,分析了南京市大气中SO2、NO2、PM10年变化趋势及月季规律,评价了南京市空气质量状况。结果表明:5a来,SO2质量浓度呈显著上升趋势,NO2质量浓度缓慢上升,PM10质量浓度明显下降;南京市首要污染物是PM10,SO2、NO2污染较轻;3种污染物质量浓度均以夏季最低。进一步研究不同气象条件下污染物质量浓度发现,污染物质量浓度与风速反相关,且东南风时浓度最高;降水对污染物有清除作用;雾、霾天气下污染加剧;气象能见度与PM10、NO2的质量浓度反相关;污染物有明显的"周末效应",周末质量浓度值较低。 相似文献
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利用2013-2016年惠州市5个环保国控站的PM质量浓度和国家基本气象观测站的气象要素观测数据及NCEP/NCAR日平均再分析资料,统计分析了惠州市大气颗粒物质量浓度变化特征及其与气象条件的关系。结果表明:2013-2016年惠州市大气颗粒物质量浓度、污染日数和超标日数均呈明显下降趋势,2016年PM10年平均质量浓度已接近年平均质量浓度限值一级标准,PM2.5年平均质量浓度达到年平均质量浓度限值二级标准。大气颗粒物质量浓度冬季的最高、秋季的次之,非汛期的(10月次年3月)显著高于汛期的(4-9月)。PM2.5污染日均出现在非汛期,尤其是冬季的1和12月,大多出现在晴朗干燥的东北风天气下。分析惠州市20132016年间两次长时间大气颗粒物污染过程发现,这两次大气颗粒物污染过程出现在冷空气减弱、冷高压东移出海后或下一波冷空气来临前,但随着南下冷空气的到来,北风加大或带来明显降水,空气质量明显好转。 相似文献
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2014年2月19—27日,北京出现了重度污染及以上水平的霾天气,严重危害着人们的身体健康。以北京该段持续污染过程为研究对象,基于同期气象数据与PM2.5 观测数据,利用SPSS统计软件分析了PM2.5浓度与气象因子间的相关性,探究区域周边城市PM2.5 污染变化特征及其与地面天气形势之间的关系。研究结果表明,在一定的气象条件下,PM2.5 浓度与风速、相对湿度分别呈显著的负相关、正相关,与气压呈负相关,与气温无显著相关关系。同时,比较该时段北京市与周边区域7个城市的PM2.5 浓度变化趋势及后向轨迹分析,发现北京市与周边城市在相似的气象背景条件下,污染过程具有区域性特征。华北地区处于地面高压均压场控制时,地面风速小,逆温层明显,大气层结稳定,区域扩散条件差,弱偏南气流主导时间长,受局地源积累和区域输送的影响,污染物浓度累积上升,可形成持续霾天气。 相似文献
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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。 相似文献
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太湖微气候条件及局地热环境的研究对于太湖周边城市地区可持续发展以及大气宏观调控具有重要意义。为了更准确模拟太湖湖-气交换,将CLM4-LISSS浅水湖泊陆面过程参数化方案耦合进入WRF中的Noah陆面过程模型。采用太湖湖上平台及岸边陆上测站观测的数据,评估了CLM4-LISSS浅水湖泊过程方案对太湖区域近地层气象条件的模拟性能。并基于耦合模型模拟研究了太湖对周边城市区域热环境的影响。结果表明,CLM4-LISSS湖泊陆面过程方案模拟的湖表面温度能反映真实温度的变化趋势。两种陆面过程方案在2 m气温的模拟值也存在一定的差异。CLM4-LISSS与Noah方案计算所得湖上2 m气温的模拟值与观测值的平均均方根误差分别为1.77和2.22℃,平均相关系数分别为0.88和0.84;模拟10 m风速的平均均方根误差分别为1.93和2.78 m/s,平均相关系数为0.72和0.68。太湖对周边城市热环境存在明显的影响。8月太湖对周边地区15时(北京时)近地层平均降温0.5-0.7℃,影响范围达60 km。06时太湖导致周边近地层平均升温达0.7-1℃,影响范围达50 km。湖风带来的冷空气抑制了城市热岛的垂直运动,在高温天气下使得苏州、无锡和常州城市地区昼间边界层下降高度可达300、400和100 m。无锡地区边界层内气温最高降幅可达0.5-0.7℃。通过选取无锡地区2015年8月28日高温小风天气作为背景条件,分析该地区湖风对城市热岛环流的影响机制。结果表明湖风能够破坏无锡地区的热岛环流结构,改变近地面热量和水汽的分布,抑制城市热岛的垂直发展,并影响至整个无锡地区。局地热力环流的变化对于局地气候以及污染物质的输送与扩散有可能产生重要影响,准确的湖泊陆面过程参数化方案对于天气预报、空气污染模拟,以及气候模拟研究等均具有重要意义。 相似文献
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针对2013年1月江苏淮安地区发生的一次连续性雾霾天气过程,分析该天气过程中PM10和PM2.5的质量浓度演变特征、能见度与气象要素之间的关系、中低层环流特征以及污染物来源。结果表明:雾霾期间PM10和PM2.5质量浓度最低值出现在05:00至07:00(北京时间,下同)和13:00至17:00,最高值出现在21:00至23:00,PM10和PM2.5质量浓度并非同时达到极大值;持续变化较小的气压梯度、较低的风速、相对湿度的增大以及PM2.5和PM10质量浓度的增高是雾霾发生发展的必要条件;能见度与气压、相对湿度、PM2.5质量浓度的相关性较好,建立回归方程,对能见度的整体变化趋势拟合效果较好;高空环流形势平稳、中低层的暖平流、持续稳定少动的地面高压场分布为雾霾天气的持续发生发展提供了有利的形势背景;稳定的层结结构、中低层偏东及偏东北方向气团的输送、本地污染源以及严重的空气污染是此次过程中能见度偏低、霾天数较多的主要原因。 相似文献
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本文利用常规气象观测资料和NCEP1°×1°再分析资料对2014年1月31日~2月1日成都地区连续性大雾天气过程的环流背景、气象要素及相关物理诊断量进行分析,结果表明:本次持续性大雾天气过程是在500h Pa西北气流和地面均压场的环流形势下发生的,属于平流-辐射雾。前期降水、偏南水汽和西风扰动水汽为本次大雾形成提供了水汽条件。低层暖平流输入、水汽辐合以及辐合上升运动有利于大雾的形成和维持;反之,则大雾消散。逆温层高度及强度、双逆温结构、冷平流入侵厚度和湿层厚度与雾的浓度密切相关。 相似文献
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We present mobile vehicle lidar observations in Tianjin, China during the spring, summer, and winter of 2016. Mobile observations were carried out along the city border road of Tianjin to obtain the vertical distribution characteristics of PM2.5. Hygroscopic growth was not considered since relative humidity was less than 60% during the observation experiments. PM2.5 profile was obtained with the linear regression equation between the particle extinction coefficient and PM2.5 mass concentration. In spring, the vertical distribution of PM2.5 exhibited a hierarchical structure. In addition to a layer of particles that gathered near the ground, a portion of particles floated at 0.6–2.5-km height. In summer and winter, the fine particles basically gathered below 1 km near the ground. In spring and summer, the concentration of fine particles in the south was higher than that in the north because of the influence of south wind. In winter, the distribution of fine particles was opposite to that measured during spring and summer. High concentrations of PM2.5 were observed in the rural areas of North Tianjin with a maximum of 350 μg m–3 on 13 December 2016. It is shown that industrial and ship emissions in spring and summer and coal combustion in winter were the major sources of fine particles that polluted Tianjin. The results provide insights into the mechanisms of haze formation and the effects of meteorological conditions during haze–fog pollution episodes in the Tianjin area. 相似文献
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应用能见度观测仪、风廓线雷达、加密自动站和常规气象观测等资料,从天气学角度对2018年1月17—18日和11月24—25日辽宁地区两次大雾天气特点及边界层热动力条件对大雾形成的影响进行分析。结果表明:两次大雾天气表现与成因较为类似。大雾发展均有两个阶段,且天气背景条件相似。其中大雾第一阶段主要为辐射雾,辽宁中部位于弱辐合带上,大雾出现在偏南气流中,偏南风将海上水汽输送到营口—沈阳一带,辐射降温配合弱的上升冷却作用,形成近地面逆温,同时温度露点差减小、相对湿度增大,导致大雾爆发性发展。大雾第二阶段,在次日07—08时冷平流入侵近地面层,逆温层再次建立导致大雾发展,低层弱冷平流到达地面时间和位置是大雾精细化预报的关键因素。 相似文献
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苏州夏季城市热岛现状及影响因子分析研究 总被引:5,自引:4,他引:5
利用2007年夏季常规和自动站气象观测资料,分析研究苏州城市热岛及其与影响因子关系.气温分布表明,市中心干将桥气温相对较高,而靠近太湖的新区镇湖镇、东山等郊区气温相对较低.苏州城市热岛强度日变化呈现双峰分布,两个峰值分别出现在10时和20时左右,最低值出现在16时左右.热岛强度与气象条件关系分析表明:(1)热岛强度受云量的影响较大;(2)与城区气温分布关系密切,相关系数为0.62;(3)与风向有关,城区风向为西风时的热岛强度大于东风时热岛强度;而城区热岛强度与风速关系不明显.另外相关站点的合理选取对城市热岛研究也十分重要. 相似文献
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PM2.5污染仍然是湖北省冬季大气污染的首要污染类型,且具有明显区域传输特征,重污染过程的空气污染气象条件有别于华北地区,值得关注。采用WRF/Chem不同排放情景下的模拟结果,并结合观测分析,研究了2015年12月—2016年1月湖北省PM2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征,从大尺度输送条件和局地边界层动力作用分析了外来污染物水平传输、悬浮聚集和向下传输的过程,并解释了该地区观测到的午后PM2.5浓度特殊峰值的气象成因。结果表明,湖北重污染爆发以区域传输为主,地面观测PM2.5极值对应10 m风速可达8—10 m/s,边界层0—1 km为较强偏北风输送,污染传输通量极值位于400 m高度附近,为重要传输通道,低空无明显逆温,重污染过程具有“非静稳”边界层气象特征。重污染形成的大尺度输送条件为,长江中下游及北部地区偏北风异常偏强,南部地区风速减缓,使污染物在中游平原堆积,鄂北边界风速越大,越有利污染输送增长。传输性污染主要来自偏北和东北方向的污染源输送,潜在源区贡献主要为途经偏北通道上的豫中、南阳盆地和关中地区,以及途经东北通道上的鲁、皖、苏等部分地区。PM2.5浓度日变化双峰结构的天气成因不同,21—24时(北京时)峰值为静稳性污染,11—14时峰值为传输性污染。污染输送受大气边界层高度影响,日出前大气边界层高度较低,层结稳定并伴有上升运行,使得低空外来输送悬浮聚集在400 m高度附近;日出后随大气边界层高度升高,静稳层结被破坏,在干沉降作用下高浓度PM2.5开始向下传输,并在午后地面形成峰值。 相似文献
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苏州-无锡-常州城市带热岛效应个例研究 总被引:2,自引:0,他引:2
应用WRF(weather research and forecasting)及其耦合的多层城市冠层模式BEP(building energy parameterization),对2013年8月13日长江三角洲地区一次高温天气过程进行了模拟.此次过程盛行东南风,风向与苏州-无锡-常州城市带走向一致.模拟结果表明:苏州-无锡-常州城市带热岛效应明显,热岛强度向下游城市逐渐增加;在东南风作用下,三座城市的热岛连成一片,形成了一个更强大的热岛环流.夜晚,边界层逐渐趋于稳定,热岛环流减弱,有利于热岛温度向下游地区输送.热岛效应导致城市边界层高度明显上升.白天太湖产生强盛的湖风对其周边城市影响显著,来自太湖的冷气团导致无锡和常州边界层内热岛强度明显下降,抑制城市热岛向上发展,削弱了无锡与常州两城市热岛间的联系.白天太湖使得无锡和常州边界层高度明显下降. 相似文献
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应用WRF(weather research and forecasting)及其耦合的多层城市冠层模式BEP(building energy parameterization),对2013年8月13日长江三角洲地区一次高温天气过程进行了模拟。此次过程盛行东南风,风向与苏州—无锡—常州城市带走向一致。模拟结果表明:苏州—无锡—常州城市带热岛效应明显,热岛强度向下游城市逐渐增加;在东南风作用下,三座城市的热岛连成一片,形成了一个更强大的热岛环流。夜晚,边界层逐渐趋于稳定,热岛环流减弱,有利于热岛温度向下游地区输送。热岛效应导致城市边界层高度明显上升。白天太湖产生强盛的湖风对其周边城市影响显著,来自太湖的冷气团导致无锡和常州边界层内热岛强度明显下降,抑制城市热岛向上发展,削弱了无锡与常州两城市热岛间的联系。白天太湖使得无锡和常州边界层高度明显下降。 相似文献
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为了探明PM_(2.5)中水溶性无机离子的来源和气象因子对其浓度变化的影响,利用2012年2、5、8和11月苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度和本站气象观测数据,分析了苏州市水溶性无机离子的时间变化特征,解析了当地PM_(2.5)中水溶性无机离子的主要来源,探讨了气象因素对离子组分的影响。结果表明:(1)苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子年均浓度大小依次为:SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)Mg~(2+)F~-;SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-为PM_(2.5)中最重要的3种水溶性无机离子物种,其总和占PM_(2.5)总质量浓度的50.9%。各离子的季节浓度特征均为冬季最高、夏季最低。(2)通过运用主成分分析法对苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子进行来源分类解析,发现第一类为二次污染源和生物质燃烧,其贡献率为32.84;第二类为道路扬尘及工业排放,其贡献率为19.99%;第三类为海盐污染,其贡献率为18.43%。(3)通过水溶性无机离子与气象条件的相关性分析发现,风向、风速和温度与水溶性无机离子浓度的相关性较显著,这三者是颗粒物浓度变化的主要影响因子。(4)利用HYSPLIT后向轨迹模式对外来污染物进入苏州市的轨迹进行聚类分析后发现:因受季风气候影响,苏州市外来污染物的输入路径存在明显的季节性变化特征,其中夏半年输送主径源自海上,冬半年主径源自内陆。 相似文献