北京南郊观象台2008—2018年PM10质量浓度特征及其与主要气象因子的关系

利用北京市观象台2008年3月2019年2月PM₁₀质量浓度数据,通过均值、偏差、Daniel趋势检验相关分析及显著性检验等统计方法,结合主要气象因子,分析PM₁₀质量浓度变化特征。结果显示:2008-2018年PM₁₀质量浓度年均值总体呈显著下降趋势,但均未达到国家二级限值标准;春季的质量浓度最大,其次为秋、冬季的,夏季的最小;月均值呈“M”形变化特征。PM₁₀质量浓度总体呈周末的高于工作日的周末效应。PM₁₀质量浓度日变化呈早上及夜间的双峰形特征,各季节峰值出现时间略有差异。PM₁₀质量浓度随着风速的增大呈现先上升后下降的变化,在3.4 m·s^-1时最高,为269.1μg·m^-3。风向为偏东、北或偏南时,PM₁₀质量浓度超过二级限值标准的频次较高。PM₁₀质量浓度与降雪的相关性高于与同等级降水的相关性。     

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。     

桂林市城郊PM10浓度变化监测分析

利用2005年12月至2007年3月的PM10观测资料,分析桂林市城郊PM10浓度变化规律,并简要分析这变化规律的原因及相关气象要素对其的影响。结果表明,PM10浓度分布频次呈单峰性,小时及日平均浓度频率分布比较集中;日变化为双峰型,早晨8∶00~9∶00和傍晚19∶00~20∶00各有一峰值,午后15∶00~16∶00出现最低值;受排放源及气候因素影响,PM10浓度月、季节变化明显,月均值最高值出现在3月份,最低值出现在7月份,超标月份集中12月至次年3月,冬、春比夏、秋季节日均浓度变化幅度较大,且易出现高浓度值,各季节平均浓度大小依次为:冬季>春季>秋季>夏季;通过对PM10浓度与同期气象要素的相关分析,得之PM10浓度与风速、降水、温度、地温、混合层高度负相关,与气压呈正相关,风速的作用要大于降水。     

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。     

乌鲁木齐市PM10,PM2.5和PM1.0浓度及分布变化特征研究

利用GRIMM180气溶胶粒谱分析仪采集乌鲁木齐市PM10、PM2.5和PM1.0数据,研究表明:乌鲁木齐市气溶胶颗粒物质量浓度在进入采暖季后急剧增加,冬季颗粒物中细粒子含量最高,PM2.5/PM10可达77.6%,PM2.5/PM10,PM1.0/PM10,PM1.0/PM2.5三比值体现了颗粒物的分布特征,四季污染程度越高,细粒子含量越高。四季无降水日PM10、PM2.5、PM1.0的质量浓度和分布的日变化基本呈三峰三谷型,出现早—午—晚峰值,上午—下午—午夜后谷值,各季节峰谷值具体出现时间略有差别,由于冬季逆温层顶盖等因素的影响,冬季质量浓度和分布的日变化在此基础上多了两次波动。降水的发生对冬、春季质量浓度的影响大于夏、秋季,对不同粒径段粒子的分布影响有一定差别。     

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。     

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。     

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。     

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.     

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。     

呼和浩特市PM_（10）污染特征分析

对2004—2011年的PM10浓度资料进行统计分析发现：呼和浩特市PM10污染最严重的是冬季,主要是由于燃煤采暖造成污染源增加以及大气扩散能力较弱;其次是春季,主要是由大风引发的沙尘天气所造成的。     

日照市区PM10污染物特征及其与气象要素的关系

对2002年1月1日～2002年12月31日日照市环境监测中心提供的PM10（可吸入颗粒物）日平均浓度资料和对应时段的日照市地面气象资料做了深入的分析，揭示了污染物PM10变化特征及其随气象要素的变化规律。同时分析了主要污染物PM10与地面风速、风向间的相关关系，发现日照市大于等于3级的PM10污染日均出现在1-4月，地面风速对污染物PM10浓度有一定影响，当地面风速超过5m／s时，3级及以上污染日很少出现，当地面风速超过6．5m／s时，随着风速的提高，污染物浓度呈下降趋势。污染物浓度呈明显的季节变化，冬、春季节明显高于夏、秋季节。     

金沙区域可吸入颗粒物浓度及其与气象因子的相关分析

选用咸宁市金沙区域2006年6月至2007年5月可吸入颗粒物质量浓度监测资料,分析了金沙颗粒物质量浓度时间分布特征。分析结果表明：金沙三种可吸入颗粒物PM10、PM2.5、PM1.0质量浓度变化规律基本一致,年季变化表现为秋冬大,夏春小;日变化呈双峰双谷型周期性变化,白天大于夜间,最大值出现在下午16-19时,最小值出现在清晨03-07时,除秋季外第二峰谷表现不明显。且雨雾天气PM10浓度较晴到多云低。且通过与2006年6月至2007年5月的地面气象要素资料相关分析,发现PM10质量浓度与气温、气压呈显著正相关,与降水、风速、湿度呈显著负相关。     

北京地区PM10浓度空间分布特征的综合变分分析

利用2003年10月北京地区PM₁₀浓度流动观测资料和同期MODIS AOD(Aerosol Optical Depth)高分辨率遥感资料，采用卫星遥感地面观测变分订正处理方法，综合分析了北京地区PM₁₀浓度的空间分布特征以及机动车排放的影响效应。动态观测试验结果表明:北京城区大部分为轻污染区, 北京近郊区PM₁₀浓度高值区沿环路呈环状分布，其中北京西南部、南部和东北部污染较严重，北京城郊街区PM₁₀的空间分布受机动车排放的影响较大。MODIS卫星遥感资料分析表明:北京城区及近郊区AOD值较远郊区高得多，AOD空间分布场中存在虚假高值区，AOD非均匀分布特征不明显。采取点面结合综合观测研究思路，运用卫星遥感地面观测综合变分分析方法，可以取得客观订正的显著效果。经地面实测PM₁₀浓度变分订正后的AOD变分场可以较高分辨率信息描述北京地区AOD的非均匀分布特征，弥补地面PM₁₀浓度观测的缺陷。     

山西省PM_(10)气溶胶污染特征分析

文章针对大同市2006—2009年、榆社县2006—2008年PM10质量浓度数据,使用趋势分析、后向轨迹模拟不同高度的PM10的传输路径,可以看出:PM10浓度的日变化特征为"两高三低";PM10浓度日际变化不明显,只在典型日PM10浓度值明显增大;PM10浓度月变化特征为1、5、12月浓度高,春季5月份由于为沙尘期浓度高。PM10浓度季节变化规律与采暖期和非采暖期变化相符合,即采暖期的冬春季浓度高、非采暖期的夏秋季浓度低;从2006—2009年间,两站PM10质量浓度基本呈逐年下降趋势。不同气象要素与PM10浓度的相关性,按相关系数绝对值从大到小排列依次为:露点温度、气温、降水量、相对湿度。其中露点温度和PM10浓度呈显著负相关性,气温与PM10浓度呈较弱负相关性。     

银川市PM10等气象条件分析

利用银川市大气自动监测站首年连续24h观测资料，从大气逆温、大气降水和大风扬尘的不同角度，分析其各自对大气污染物的增加和减少所做的贡献，进而给出贡献率。