2000～2002年北京市城市大气污染特征分析

通过对 2 0 0 0年 1月至 2 0 0 2年 1 2月北京市城市大气污染物SO2 ,PM1 0 ,NO2 的分析发现 :北京市主要污染物是SO2 和PM1 0 。SO2 污染月份主要发生在 1 1月至次年的 3月 ;PM1 03级以上的日数全年都有分布 ,但 4级和 5级的日数主要发生在春季和冬季 ;NO2 主要污染月份发生在 1 0月至次年的 3月 ;大多数污染物以 2 0 0 0年最为严重。对污染资料进行MHAT小波分析发现 ,北京市大气污染存在两个明显的周期波动 ,即 2 0～ 30天周期和准 5天周期 ,这说明北京市污染物浓度短期变化主要受到天气过程及大气低频振荡的影响 ,该文进一步计算了 2 0 0 0年污染资料与气象资料的相关关系发现 ,北京市污染物与日平均气温、日平均风速、每日 1 2 :0 0 (北京时 )温度梯度、相对湿度存在明显的相关关系 ,且不同的气象要素对不同的污染物浓度影响不同。     

2014-2017年成都市大气污染特征分析

利用2014年5月~2017年12月的成都市环境空气质量监测资料,分析了成都市空气污染情况及污染物浓度时空变化特征。结果表明:成都市空气质量以优良天气为主,市区的首要污染物以PM_2.5为主,郊区以O₃为主;灵岩寺监测点的PM_2.5,PM₁₀,NO₂和CO四种污染物的质量浓度低于成都市区各监测点,O₃的质量浓度高于成都市区各监测点,SO₂的质量浓度值与成都市区各监测点相差不大;成都市各监测站点六种污染物质量浓度具有明显的年际变化、季节变化、月变化和日变化趋势,且成都市区各监测点的变化趋势比较一致。     

西安市区大气污染时空变化特征及其与气象条件关系

利用 1 998— 2 0 0 3年西安市环境监测站提供的 SO2 、NO2 和 PM1 0质量浓度资料 ,分析研究了这 3种主要污染物的年际变化、年变化、季变化等时空变化特征及其与气象条件的关系。结果表明 :西安市区主要空气污染物年日均质量浓度总趋势是逐年递减 ,空气质量逐步得到改善 ;冬春两季空气污染严重 ,夏秋两季空气质量最好 ;空间分布上 SO2 和 NO2 以小寨商业区最高 ,PM1 0则以东郊纺织城地区最高。污染物质量浓度与气象条件密切相关 ,但在不同的季节与不同的污染物相关紧密的气象要素不同     

1992年12月柳州市大气污染与气象条件的关系

本文利用１９９２年１２月“柳州市大气环境监测点位优化研究”中２０天网格监测资料与当时对应的气象条件进行分析，得出了各气象要素对柳州市１９９２年１２月大气污染的影响关系。     

临沂市冬半年大气污染气象条件分析

利用１９９４～１９９７年冬半年临沂市大气ＳＯ２浓度观测值与同期气象资料,着重分析了临沂市大气污染特点及其与气象条件的关系,总结了不利于大气污染物扩散的气象条件。指出在不利的气象条件下,适当控制污染物的排放可大大减轻大气污染程度。     

近年朝阳地区大气污染时间变化特征分析

根据2003年朝阳市大气环境监测资料,分析了朝阳地区大气污染的时间变化特征。研究结果表明:由于朝阳市存在工业布局不合理,生产工艺、污染处理设施落后等问题,市区大气污染问题较为突出;朝阳地区低空逆温频率偏高,而且贴地逆温强度相对较强,非贴地逆温平均底高相对较低,使得污染源排放的污染物在逆温层下输送扩散,不利于大气污染物的稀释。     

聊城市空气质量及相关大气污染事件特征分析

采用气候倾向趋势法、皮尔逊相关系数法对2009—2017年聊城空气污染日数据和静稳天气的气候特征进行分析,探究聊城市空气质量状况和相关大气污染事件的发展规律。结果表明:聊城主要大气污染物中,PM10和PM2.5年平均质量浓度高于山东省平均水平和中国环境空气质量标准限值,颗粒物类污染物质量浓度明显偏高;主要污染物年平均质量浓度除PM10呈逐年小幅增加外,其他污染物质量浓度均呈下降趋势;聊城污染日数总体呈减少趋势,但是中到重度污染日数及占比有增加趋势,重度污染日数占比增加趋势最明显。2009—2011年除CO外,其他污染物作为首要污染物出现的日数明显增加;2012年之后只有PM2.5作为首要污染物出现的日数迅速增加;冬季污染最严重,夏季污染最轻;霾和雾月出现日数与月大气污染出现日数呈明显的正相关,静稳天气多发是大气污染严重的主要天气学原因。     

天津市大气环境污染特征分析

结合环境监测资料和同步气象资料分析了天津市大气污染的分布规律,结果表明,在气象条件和污染源排放综合作用下,天津市大气污染物的地面浓度具有明显的时空分布规律:时间上,冬强夏弱,早晚污染严重;年际上SO2趋势减弱,NO2呈增强趋势,TSP趋势基本趋于增强同时也存在波动.空间上,污染物浓度分布不均.     

南宁市夏季影响大气污染的气象条件分析

通过数值统计、相关分析方法对南宁市 2 0 0 1年夏季大气污染与气象条件的关系进行分析 ,得到一些初步结果 ,为南宁市的大气污染预报提供参考     

利用气象条件进行大气污染调控对策研究

通过对2005年-2007年山西省临汾市河谷地带重污染区4县市的环境空气质量、气象要素特征及其之间的关系分析,运用天气学分型方法将影响大气环境的天气类型分为5类,通过应用工业源复合模型（ISC）,依据临汾市气象特征,结合周边地理环境、地形结构、产业特点及污染源布局等因素,进行局部模拟试验,得到不同天气类型下大气环境污染物排放的调控预案。     

京津冀采暖期大气污染天气特征

选取2004—2006年京津冀地区采暖期155个区域大气污染日,对当日08:00(或前一日20:00)海平面气压场,结合高空环流特征进行了分析。对影响京津冀区域污染的天气形势划分为5种类型,即高压型、冷锋型、低压型、华北干槽型和均压场型,其中高压型最多,占40.0%。区域污染过程通常对应一次高空环流调整过程,连续性区域污染过程往往由多种天气型影响。地面辐合加上低层逆温和下沉运动阻碍污染物在水平和垂直方向的扩散,在污染源一定的条件下,稳定的大气层结和区域内特殊地形的影响是导致区域污染形成的重要原因。     

深圳市空气污染气象条件标准体系的研究

为建立适合深圳的空气污染气象条件标准,对目前开展的空气污染气象条件预报进行客观的检验,基于2011—2013年地面常规气象观测资料和风廓线雷达资料,对能见度和影响因子(降雨、地面风速和低空风速)进行了相关分析。根据不同气象条件对空气污染的不同影响,将空气污染气象条件分为1—6级,等级越高,越有利于空气污染,并由此建立了深圳市空气污染气象条件等级的计算方法和流程。计算结果与实况基本相符,平均基本准确率达到75.0%,其中1级和4级基本准确率分别达到83.3%、85.2%,业务运行良好。该方法对于小概率事件(如热带气旋外围环流影响)的计算能力较差,6级的基本正确率仅为52.7%。所以针对特殊的低能见度小概率事件需要进行进一步的研究。     

石家庄市污染日特征及其天气背景分析

对石家庄市2002年1月到2004年12月空气质量达到中度及以上典型污染日进行了统计分析,得出典型污染日的分布特点、对应的气象要素特征及3种天气型。结果表明:典型污染日多出现在采暖季节,出现时间具有相对连续性;污染日分为沙尘和非沙尘两类,气象要素特征前者表现为风速大、湿度小、多正变压等锋后特征;后者则表现为地面风小、湿度高、多逆温层、大里查逊数等稳定大气层结,这些均为锋前特征;还侧重指出由于石家庄的特殊地形作用,高压前部型是石家庄重污染出现几率最多的天气类型。并由此提炼出中度以上污染日的预报要点,可供空气质量预报业务参考。     

2012—2014年常州市大气重污染日的气象条件分析

利用常州市环境监测中心的大气污染监测资料、常州市气象局的常规气象观测资料及NCEP/NCAR再分析资料等分析了2012—2014年常州市的大气污染情况,将大气重污染日的地面形势场进行了分型,并重点分析了污染程度极为严重的2013年1月的气象条件,得到以下结论：1)近3年常州市共计出现大气重污染日54天,冬季为重污染日数最多的季节,首要污染物主要是PM2.5。2)可将重污染日的地面形势场归纳为均压场型、高压底部型、高压后部型、变性高压型和低压型5种类型：均压场型扩散条件差,为大气重污染最常见的地面形势;高压底部型一般伴随有冷空气扩散,往往导致上游污染物的输送;高压后部型、变性高压型分别意味着冷高压移出和变性减弱致使污染物累积导致大气重污染发生;低压型一般易出现降水,若前期污染程度较重或降水较弱,往往导致污染维持。3)2013年1月大气污染极其严重,单月共计出现重污染日14天,降水量异常偏少是本月重污染频发的主要原因之一,高温高湿小风环境则有利于大气重污染的形成。4)秋冬季节多冷空气活动,本地往往经历均压场高压底部冷空气冷高压均压场的循环过程,冷空气“间歇期”为大气重污染高发时段,故地面形势场对大气重污染的预报预警有着较好的指示作用。     

淄博市污染气象特征与大气环境容量

利用淄博市环境监测站2002-2004年间的主要大气污染物浓度和同期气象资料,综合分析了淄博市大气环境污染状况及演变特征,用A-P值法对大气环境容量进行测算.结果表明该市主要污染物为可吸入颗粒物(PM10)和二氧化硫(SO2),其实际排放量均高于理想大气环境容量.此外,引入美国NOAA后向轨迹模式(HYSPLIT4),分析了影响淄博市强污染天气的外来气团,确认它们是源于东北地区和内蒙古东部的偏北气流,以及蒙古国中部的偏西气流.这些结果为今后制定城市发展规划,控制和防治大气污染提供了科学依据.     

岳阳城区空气污染的变化特征及气象影响因素

根据2003年12月至2013年12月空气污染资料, 对岳阳城区空气污染的变化特征及气象影响因素进行了分析,探讨了2013年岳阳城区出现的典型空气污染过程的天气实况、大尺度环流背景及成因。结果表明：近10年来,岳阳城区API指数呈显著下降趋势。冬季空气污染最严重且年际变化较大,而夏季空气污染相对较轻且年际变化较小。1—12月API指数基本呈V形变化,且具有冬半年（10月至次年3月）偏高,夏半年（4—9月）偏低的变化规律。工业布局、主导风向、地理条件等导致岳阳城区空气质量具有显著的时空分布。气温日较差大、逆温等大气处于稳定状态下空气污染加重。本地气象和外地输入因素导致2013年岳阳城区出现一次比较典型的空气污染过程。用多元回归方法建立的API指数预报方程表明,气象要素和天气现象对岳阳城区API指数有显著影响。     

天津冬季大气能见度与空气污染的相互关系

为探求天津冬季大气能见度特征与空气污染的相互关系,于2008年12月至2009年1月连续观测大气能见度和空气污染物浓度(PM10、PM2.5质量浓度,O_3、NO_2和SO_2体积浓度),并结合相对湿度进行相关分析。结果表明:天津冬季大气能见度平均值为11.59 km,日变化呈明显的单峰特征,其变化特征受到空气污染物,尤其是气溶胶质量浓度及相对湿度变化共同影响;观测期内霾的发生频率接近50%;采用非线性回归方程拟合能见度与气溶胶质量浓度相互关系显示,PM2.5质量浓度对水平能见度的贡献大于PM10质量浓度,并且高湿情况下,能见度与气溶胶质量浓度相关性更好。     

2008年奥运会期间北京地区PM10污染天气形势和气象条件特征研究

利用2008年7～9月北京污染监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料及NCEP再分析资料,分析了2008年奥运会期间北京地区空气动力学当量直径小于等于10μm颗粒物(PM10)污染特征及其成因,统计了利于和不利于污染物扩散的天气形势,研究了北京发生PM10污染的典型天气形势和气象条件。结果表明:1)奥运会期间北京共有8天出现PM10污染,包括一次持续污染过程,奥运会赛时和残奥会赛时未出现污染过程,这主要与北京8、9月降水偏多有关;2)不利于污染扩散的天气形势(如风速较小、偏南风、高温高湿、近地层出现持续逆温)出现频率较高,但并未造成特征性的PM10污染,这可能与奥运会期间的污染控制措施有关;3)PM10污染过程多与台风系统或热带低压的北上,从而阻滞了华北地区天气系统的南下东移相关联。     

盱眙县空气污染特征及其气象条件分析

采用盱眙县环境监测站 2014年1—12月PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃逐日质量浓度资料及盱眙国家基本气象站同期气象资料,分析不同气象条件下盱眙县空气质量变化.结果表明:盱眙县主要污染物是PM_2.5、PM₁₀,污染较轻的是SO₂、NO₂、O₃;盱眙县空气质量变化趋势为春冬季污染严重,夏秋季污染较轻.气象条件中的降水因子对改善空气质量、清除颗粒物具有明显作用;当温度在0 ℃以下或30 ℃以上时空气质量相对较好,0～20 ℃时空气污染情况较为严重;偏东风时大气环境质量较差,偏北风时大气环境质量较好.