呼和浩特市冬季空气污染特征及气象条件影响分析

文章利用2013—2017年呼和浩特市冬季空气污染数据及同期气象观测数据,分析空气污染特征及各类气象条件下污染日数分布特征,结果表明:近5a来呼和浩特市冬季平均空气质量指数呈下降趋势,空气污染程度有所减缓。空气质量未达标日数呈减少趋势,特别是轻度和中度污染日数下降趋势最显著;首要污染物以PM10为主;冬季风速、气温、相对湿度与空气质量指数显著相关,降水量对空气质量的影响较小;S和SSW风向时污染日数出现概率较高,易出现中到重度空气污染。     

乌海市冬季大气污染与气象条件的关系

利用乌海市近年来的气象资料对乌海市冬季大气污染与气象条件的关系作了分析,并提出相应的对策。     

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。     

2013年1月持续性霾天气中影响污染程度的气象条件分析

利用南京本站气象观测记录、环保局监测数据以及NCEP/NCAR再分析资料,分析2013年1月持续性污染天气过程的大气环流背景,并结合南京地区探空资料、风廓线雷达资料以及激光雷达资料,分析这次持续性污染过程中空气质量属良好、轻度污染、中度污染、重度污染典型个例的大气垂直特征和边界层内气象条件的差异。得到如下结论:2013年1月份北方冷空气活动较弱,南京地区大气层结稳定,近地层风速小,污染物气象扩散条件差。加之近地层以弱偏东风为主,水汽较多,有利于污染物颗粒直径增大。大气垂直结构以及边界层内水平风速均对大气污染程度起到一定影响。AQI与逆温层高度存在显著负相关关系;大气污染时,1000 m以下出现逆温结构,且逆温层越低、越厚,污染程度越大;重度污染时,近地层出现贴地逆温层,厚度为700m左右。逆温层高度下降,PM₁₀颗粒物高浓度区高度也明显下降,近地层污染物浓度对垂直方向上污染物浓度正响应的高度降低。在空气质量良好时, 150~1500m存在风速大值区,且风无空,湍流作用明显,有利于污染物和周围的洁净空气相混合而得到稀释,加速污染物的垂直扩散进程。当中度污染日和典型重度污染日时,150~1500 m之间并不存在大风速区。此外, PM₁₀的300μg·m^-3高浓度垂直高度延伸至300 m附近时,近地层PM_2.5明显上升至100μg·m^-3以上,高浓度区数值越大,近地层PM_2.5越大。     

近五年周至空气污染气象条件分析

利用周至2012年1月1日—2017年9月30日气象观测资料及空气质量监测资料,分析了近五年周至地区污染特征及冬季重污染天气过程中气象条件的影响,结果表明:周至地区冬季空气污染情况最为严重,五年来重度污染等级以上(包括重度污染和严重污染)日数(简称重污染日)共计119d,重污染天气频发。该地区冬季重污染日气象条件:以静稳天气为主,风速较小,主导风向为偏西北风,这使得大量外来污染源在本地堆积;低于冬季平均值的气温使得大气逆温现象更易发生,大气层结稳定;高于平均值的相对湿度使得颗粒物吸湿增长加剧,重污染日前连续无有效降水使得空气中的污染物得不到有效冲刷,不利于污染物扩散,使得重污染天气进一步加重。     

达州市2016年元旦期间持续重污染天气气象条件分析

利用空气质量监测资料、高空和地面气象观测资料、NCEP再分析资料,对达州市2016年元旦节期间重污染天气过程特征及气象条件进行分析。结果表明:达州市此次重污染天气过程为长时间无冷空气活动,无降雨,大气污染物不断积聚形成。AQI日变化受污染源排放情况影响更大,早上低,白天逐渐增加,天黑后达到峰值。大气污染物的积累一般发生大气稳定度为中性或以上。AQI与08时和17时混合层厚度负相关,但日平均混合层厚度与AQI没有通过相关性检验。重污染时近地面有逆温层且逆温层较厚。AQI与逐日最高气温、日平均风速和日最大风速正相关,降雨对大气污染物稀释作用明显,特别是降雨持续时间长,雨量大效果更为显著。AQI逐时变化与温度正相关,与风速负相关。     

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。     

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     

成都市大气污染与气象条件关系分析

利用成都市城区2015年12月~2019年12月污染物浓度及气象资料,对PM₁₀、PM_2.5、CO、O₃、 SO₂、NO₂六种大气污染物浓度变化特征以及与气象要素之间的相关性进行分析。结果表明:2016~2019年成都市空气质量冬季最差,秋季最好,年内整体以良为主,重度污染和严重污染的天气较少出现,空气质量逐年变好;主要污染物浓度除O₃外在冬季最高,夏季最低,春秋两季相差不大,O₃浓度变化则相反;主要污染物的日变化特征也较为明显。空气质量综合指数、PM₁₀、PM_2.5、CO、NO₂浓度与气温和降水存在显著负相关性,与气压存在显著正相关性,还与相对湿度呈不同程度的负相关,但与风速相关性不显著;O₃浓度不仅与风速、气温和降水存在显著的正相关,还与气压呈显著的负相关,却与相对湿度的负相关性不显著。     

金华市大气污染特征及与气象条件的关系分析

利用金华市环境监测站2015-2018年空气质量指数和大气主要污染物观测资料,结合金华市国家气象观测站地面气象观测资料、气候再分析资料,分析了金华市大气污染变化特征,以及两大主要污染物PM2.5和O3与气象条件的关系.结果表明,近年来金华市空气质量状况逐年改善,空气质量优良率稳中有升.夏季的空气质量最优,冬季的空气质量...     

2016年西安市气象条件对大气污染影响评价

利用2015—2016年西安市逐日空气质量资料和气象观测资料,统计评价了2016年气象条件较2015年对大气污染的影响情况。结果表明：2016年西安空气质量较2015年偏差,优良日数减少,各污染级别日数较2015年均有增加;全年降水日数、有效降水日数和年降水量都有所减少,降水对大气污染物的清除作用减弱;秋冬季平均风速较2015年同期明显偏小,比2016年全年平均风速也显著偏小,大气扩散能力减弱;秋冬季冷空气强度虽有所增加,但活动次数偏少,造成静稳天气增多,污染物累积效应持续增强;春夏季日照充足,太阳辐射增加,气温偏高、降水偏少,大气颗粒物减少,臭氧作为首要污染物第一次出现的日期相比2015年提前较多,污染日数也有所增加。臭氧已经成为除颗粒物之外的第二大污染源,春末至秋初期间,需要引起足够重视。     

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2001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。     

潍坊市区近10年空气质量与气象条件的关系

运用潍坊市环境监测中心站 1 993～ 2 0 0 2年的潍坊市区空气质量逐日监测资料与潍坊市气象局气象观测资料 ,分析了 1 0年间潍坊市区空气质量的时空特征、变化趋势及与气象条件的关系。结果表明 ,在影响潍坊市区空气质量的主要三种污染物———二氧化硫 (SO2 )、氮氧化物 (NOX)和总悬浮颗粒 (TSP)中总悬浮颗粒是首要污染物 ;三种污染物随季节的分布规律是 :冬半年 ( 1 1～ 4月 )偏多 ,夏半年 ( 5～ 1 0月 )偏少 ;三种污染物的变化趋势是随年代减少 ,年减少率SO2 为 0 0 0 54mg·m- 3,NOX 为0 0 0 1 6mg·m- 3,TSP为 0 0 0 6 2mg·m- 3。按国家标准分级 ,空气质量 3级以上 (API>1 0 0 )的日数占 33 5% ,年递减率为 5 96天。针对市区空气质量特征又重点分析了混合层高度、雾与其它天气现象 (烟尘、浮尘、扬沙 )与空气污染的关系。     

气象条件对石家庄市空气质量的影响

利用河北省石家庄市近40 a的气象资料和2 a的大气污染监测资料,详细分析了气象条件对该市空气质量的影响.结果表明:石家庄市冬季、秋季和春季地面主导风向为NNE、N和SSE,对市区空气污染有加剧作用;风速在一定范围内空气污染物易超标,并不是风速愈小,污染浓度愈大;强降水对空气有净化作用,弱降水会使空气质量变的更差;石家...     

广西主要城市空气质量状况及其与气象条件关系分析

通过对南宁、桂林、北海市空气质量自动监测数据的分析得出 :三城市整体空气质量水平为 1级或 2级 ,即优或良 ,城市空气的首要污染物为可吸入颗粒物 ;桂林、北海两城市没有出现轻度或轻度以上的污染 ,特别是北海市空气质量为 1级“优”的天数占 90 .9% ,2级良占 9.1%。空气污染的浓度与气象条件有密切关系 ,其中南宁市主要污染物月平均浓度值与月平均气压呈正相关、与月平均气温、水汽压、降雨量、相对湿度、风速、 0 cm地温呈反相关关系。各种污染物日均浓度值也与地面、高空气象要素相关非常好。因此 ,在预报未来 2 4～ 36 h天气时 ,对空气质量可进行预报     

城市发展和气象条件对大气污染的贡献率

文章运用2000—2014年反映呼和浩特市城市发展指标的人均GDP、人口密度、第二产业结构、建成区面积及代表气象条件的平均气温、年平均气压、年总降水量、年平均风速、年平均相对湿度和机动车保有量数据,利用对数线性模型将城市空气主要污染物SO_2、NO_2、PM10年平均浓度与城市发展指标数据、气象条件和机动车保有量进行拟合,得出显著性因子和贡献率。结果表明:第二产业结构、机动车保有辆、平均气温、相对湿度、平均风速和平均气压均通过了显著性检验,第二产业结构与SO_2和PM10浓度呈显著正相关,对SO_2和PM10污染贡献率分别为0.961%和0.738%,大于气象条件贡献率;机动车保有量和年平均气温、年平均相对湿度与NO_2浓度具有显著的正相关,机动车保有量贡献率为0.83%,大于年平均气温、年平均相对湿度的贡献率;年平均气压与SO_2浓度呈负相关,贡献率仅为0.21%。     

2019年湖南一次重污染天气过程成因分析

2019年12月12—17日,湖南省出现了一次首要污染物为PM2.5的持续时间长、影响范围大的重污染过程。本文综合应用湖南省环境监测站发布的AQI、逐小时主要污染物浓度和各类气象观测数据资料等,选取长沙为代表站,深入探究本次重污染天气过程气象条件、边界层演变特征等,并探讨污染物的来源和外来源气团移动路径。结果表明:此过程为输入叠加本地的复合型污染,污染积累阶段的弱冷空气打通了污染传输通道,有利于北方污染物南下,污染爆发阶段主要是本地静稳天气叠加上游外来源造成,污染清除阶段湖南地区地面主要是受较强冷空气影响,风力加大,污染物迅速稀释扩散,近地面逆温的存在是此次污染持续并爆发的重要条件。后向轨迹表明,此次重污染天气过程是外来源和本地源共同叠加的结果。     

气象条件对晋江城市空气质量的影响

根据2006—2007年晋江市环境监测资料和同期气象资料,对晋江市空气质量状况分布特征、空气污染与气象条件的关系进行分析。结果表明：晋江市区空气质量优良率较高,夏季空气质量最好,春季空气质量最差;海洋性气候是形成晋江市空气质量优良率高的主要原因;空气质量为优的天气形势主要包括冷空气、副热带高压和台风等,空气质量持续为优;空气质量为轻微污染以上的天气形势主要包括SW暖湿气流、入海高压后部偏东气流、弱冷空气影响后期、副热带高压减弱或东退等。     

近10a黔北地区雾的时空分布及 能见度与AQI的关系浅析

选取2006—2015年近10 a遵义市14个国家气象站观测资料,分析统计了大雾天气的时空分布,雾日的季节和月频率分布以及区域性大雾年际变化;并通过2015—2017年遵义市市区空气质量指数资料和能见度等地面气象资料,浅析其时间变化特征。结果表明：遵义大雾区主要有西部河谷大雾区、中部偏南大雾区、东部大雾区、北部雾区等4个。遵义市12月—次年1月出现的雾日最多,6—8月出现最少。近10 a区域性大雾天气次数随着年代的增加,总体呈现逐年减少的趋势。遵义秋冬季节空气质量状况不佳,空气中污染颗粒物较多,此时较高的相对湿度有助于形成能见度较差的天气。     

2016年冬季南京地区大气污染特征的观测分析

基于2016年11月24日—12月23日南京市草场门站、鼓楼站和仙林站的强化试验观测资料,分析了城市和郊区主要大气污染物的时空变化特征及其与气象要素的相互关系。研究发现：观测期间南京PM_2.5、PM₁₀、NO₂、O₃、CO、SO₂月均质量浓度分别为52.84~84.34 μg·m^-3、88.36~120.34 μg·m^-3、49.98~51.66 μg·m^-3、24.85~50.57 μg·m^-3、0.99~1.2 mg·m^-3和22.1~26.48 μg·m^-3;近地面,城市大气污染物质量浓度高于郊区,其中城市O₃比郊区高61.0%;在城市地区,除NO₂和CO外,鼓楼站大气污染物质量浓度高于草场门站,其中鼓楼站PM_2.5比草场门站高42.7%;PM_2.5小时质量浓度最大为210.93 μg·m^-3,重污染过程出现时风速较低、温度较高,郊区PM₁₀、PM_2.5、NO₂质量浓度呈现高值时的最频风向为南风,O₃和SO₂质量浓度呈现高值时的最频风向分别为西风和西南风,所以郊区大气污染受城市输送影响。利用HYSPLIT模式研究发现12月4—8日和16—20日的污染气团分别来自西部和北方地区,聚类分析发现12月影响南京市的污染气团45%来自西部地区且移动速度较快,55%来自北方地区且移动速度较慢。由此可见,南京市冬季出现的大气污染,其形成不仅与本地排放和局地气象条件有关,而且西部和北方地区的远距离输送也会造成影响。