气象因子和海风对秦皇岛市臭氧污染的影响

利用2017年9月至2019年9月秦皇岛市环境监测站污染物浓度资料以及秦皇岛市国家基本气象站和浮标站的气象数据,统计分析了秦皇岛市O3污染特征以及气象因子和海风对秦皇岛市O3污染的影响.结果表明:秦皇岛市O3污染月变化特征表现为以5—6月和9月最为严重,10—12月和1—2月则无O3超标天气出现.O3污染的日变化特征表...     

上海夏季近地面臭氧浓度及其相关气象因子的分析和预报

为了揭示城市近地面臭氧浓度的变化特征及其相关气象因素,尝试进行近地面臭氧浓度预报。通过对2005年夏季（6～9月上旬）上海徐家汇地区近地面臭氧的观测与分析,建立了用于夏季臭氧浓度预报和高浓度臭氧污染事件预警的一种简便、实用的统计回归方法。结果表明：天气条件对臭氧形成具有明显的作用,臭氧浓度晴天最大、多云天次之、阴雨天最小;臭氧具有明显的日变化特征,12：00～14：00之间为最大值,凌晨3：00～5：00之间有一很小的次峰,5：00～6：00之间为最小值。产生高浓度臭氧污染是多项因子的综合结果,一般在高压系统的影响下,晴天少云,紫外辐射较强,相对湿度较低,气温较高,地面和高空吹偏北风,且风速较小的情形时容易产生高浓度臭氧污染。引进高浓度臭氧潜势指数和风向影响指数两个指标,并综合考虑多种气象要素,通过逐步回归建立的臭氧浓度预报方程,对逐日最大臭氧浓度具有较好的拟合效果和可预报性。     

江苏臭氧污染特征及其与气象因子的关系

本文利用2013—2017年江苏70个环境监测站资料和13个国家气象观测站常规观测资料,研究江苏臭氧污染特征及其与气象因子的关系。结果表明:江苏臭氧质量浓度和超标率逐年增长,其空间分布特征由东部沿海城市大于西部内陆城市逐渐转为东西部城市差异不明显,南部城市超标率总体高于北部;4—9月臭氧质量浓度处于较高水平,夏季超标占一半以上;日变化呈"单峰单谷"型,15时(北京时间)前后超标率最大,O_(3-8 h)较O_(3-1 h)峰值推后3—4 h;O_3对空气质量不达标的贡献率呈逐年上升趋势;臭氧质量浓度与颗粒物和前体物NO_x日变化呈反相关,且存在"周末效应"。江苏地区臭氧质量浓度总体与气温正相关,相对湿度负相关,气温高于25℃、相对湿度30%～50%区间、风速低于4 m·s~(-1)以下易出现高浓度臭氧;苏南的城市主要在东南风向对应较高的值,而苏北城市多在西南风向对应的较高臭氧质量浓度值。     

重庆市臭氧污染及其气象因子预报方法对比研究

利用2014年1月1日至2018年12月31日的重庆市空气质量日均值资料,分析了重庆近5 a臭氧污染的特征。发现重庆市臭氧是除PM_2.5以外的第二大大气污染物,具有较强的季节变化特征,主要污染时段位于夏半年,在7—8月臭氧污染程度明显超过了PM_2.5。臭氧年平均浓度呈现逐年增加的趋势,首要污染物为臭氧的日数在2018年首次超过PM_2.5,臭氧成为2018年重庆市的第一大污染物,表明重庆正在由一个以颗粒物污染为主的城市转变为臭氧污染为主的城市。通过对同期逐日气象资料与臭氧8 h滑动平均日最大值相关性分析发现,大气温度、湿度及气压均为影响臭氧污染的重要气象因子。利用气象影响因子,采用逐步回归、支持向量机、神经网络方法对臭氧8 h滑动平均日最大值进行预报实验表明,三种预报模型均具有较强的预报能力,但总体来看预报均比实况略偏小。支持向量机方法的预报效果要稍好于逐步回归和神经网络方法,可为重庆市臭氧浓度预报提供参考。     

兰州主城臭氧污染特征及气象因子分析

基于2014—2017年兰炼宾馆、生物制品所、职工医院、铁路设计院4个国控站的监测数据,通过分析兰州市主城臭氧浓度变化时间分布特征以及气象指标对臭氧浓度的影响关系,进而通过遗传算法得到最优的气象因子范围,以此预测O_{3_8h}浓度的超标情况。结果表明:2014—2017年兰州市主城臭氧污染主要集中在4—8月,且每日14—16时处于高值区;对臭氧浓度变化起主导作用的气象因素有净地表太阳辐射、边界层高度、距地面2 m温度、西风、850 hPa相对湿度以及850 hPa垂直速度;采用遗传算法得到最优气象因子范围,据此判断气象条件是否处于高影响状态:当此时刻气象条件处于高影响状态时,下一时刻O_{3_8h}超标(O_{3_8h}大于160μg·m^-3)概率为42. 31%,O_{3_8h}超过130μg·m^-3的概率为99. 04%;当此时刻气象条件处于低影响状态时,下一时刻O_{3_8h}未超标概率为99. 87%。因此,在兰州市主城臭氧防治中,首先需要对未来的气象条件进行判断,进而在09时前人为操控一些主要气象因子或者控制臭氧前体物浓度,从而抑制臭氧浓度在09—14时快速上升,防止臭氧浓度超标。     

河北沧州市臭氧质量浓度与气象因子的关系分析

利用2014—2020年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,对沧州市臭氧(O₃)污染加剧现状及其与气象因子的关系进行分析。结果表明：(1)沧州地区O₃污染呈加剧态势,且O₃已上升为该地区首要污染物;O₃污染集中出现在5—9月,O₃质量浓度日变化呈单峰单谷型,最大浓度出现在16:00前后;(2)5—9月O₃日最大8 h平均质量浓度(简称“O₃-8 h”)所处时段,平均气温、最高气温、相对湿度、总辐射辐照度与O₃质量浓度的相关性较好,本站气压、水汽压和平均风速与O₃质量浓度的相关性未通过显著性检验;(3)5—9月O₃-8 h时段,当同时满足8 h平均气温高于30.9℃、最高气温高于32.7℃、平均相对湿度低于42.1%、平均总辐射辐照度高于505.8 W·m^-2时,出现O₃污染的概率达84%;(4)气象因子不是O₃     

肇庆市臭氧污染的气象影响及预测方法

通过肇庆市2013—2017年逐日气象要素和近地面臭氧连续观测数据,分析臭氧质量浓度变化特征及气象要素对臭氧变化的影响,结果表明:肇庆臭氧高质量浓度污染主要发生于秋季,全年臭氧质量浓度与日照时数相关性最好,其次为相对湿度和最高气温;秋季除气压和风速外,其余气象要素与臭氧相关性均不如全年。当日照时数介于8～10 h、相对湿度低于50%、平均风速介于1.5～2.0 m/s、气压介于1 010～1 015 hPa时臭氧质量浓度和超标率最高。主导风存在偏南分量时臭氧质量浓度明显较高,西南偏西风时达到最高,偏北到偏东风下质量浓度普遍较低;主导风为较大北风、东风、西北偏西风、南风时外来输送影响明显。当相对湿度为45%～85%、平均风速为1.0～2.0 m/s、日照时数>6 h、日平均气压为998～1013 hPa,同时主导风存在偏南风量或吹较大北风、东风或西北偏西风时可考虑发布臭氧污染预警。     

玉林市2019年秋季一次臭氧污染过程特征分析

利用NCEP再分析、资料及空气自动监测站和micaps探空等资料,运用天气学分析和统计方法,对2019年9月24日至10月1日广西玉林一次臭氧污染过程的天气形势、热力动力特征及气象条件进行了分析。结果表明,受副高控制及台风外围下沉气流影响,高低层一致偏北风的稳定天气形势导致高温晴朗天气持续,利于臭氧浓度增加;垂直方向上多层逆温,扩散条件差,导致污染物在低层积聚;臭氧浓度与相对湿度、最大风速呈负相关,与日照时数呈正相关。     

清洁地区气象因子与地面O3关系的初步研究

文章分析了地面O3和不同气象因子之间的关系。资料取自1991年8～11月在浙江临安本底站进行的中美大气化学联合考察。结果表明总辐射强弱是决定地面O3浓度的关键因子之一。     

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。     

空气污染预测与地面气象要素应用

利用逐步回归的数理统计方法及本溪市大气环境监测资料和地面常规气象观测资料，对辽宁省本溪市空气污染物TSP和SO2的浓度分别进行了计算分析并建立了预测方程，并对这两种污染物分别进行了预测检验。     

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。     

气象因子对冬小麦穗粒数的影响

运用统计学原理和分析计算方法，系统分析了冬小麦主要发育阶段气象因子对冬小麦穗粒数影响的规律。分蘖-拔节期受相对湿度影响较大，拔节-乳熟期主要受降水的影响，返青-抽穗期受日照时数的影响较大。     

气象因素对标枪成绩的影响分析

气象条件对体育比赛有着重要的作用,温度、湿度、降水、风等各种气象因素对体育比赛项目都会产生一定的影响。使用自20世纪80年代以来国内外有关气象条件对标枪项目的影响、标枪训练与投掷的技术标准、标枪项目的生物力学等方面的文献资料和有关标枪风洞实验的有关数据,重点分析了风力和风向对标枪投掷的影响。结果表明:在风速较小(顺风和侧风时风速小于6 m/s,在逆风时风速小于3 m/s)的情况下,一定的风速使标枪的飞行距离稍有增加,当风速超过6 m/s以后,飞行距离随风速的加大而减少。另外,气温和湿度对标枪运动的影响主要是在对运动员的身体状态方面,表现为对运动员的心理和生理的影响,影响运动员水平的发挥,降水、大雾等则表现为能见度差,造成比赛中止甚至取消。     

北京地区严重大气污染的气象和化学因子

利用北京３２５ ｍ 气象塔进行了大气污染物臭氧、氮氧化物、一氧化碳和气象要素的同步观测, 对影响大气污染的气象和化学因子进行了分析,探讨大气污染物变化的规律, 为城市空气污染预报提供理论基础。     

The Influence of Selected Meteorological Parameters on the Concentration of Surface Ozone in the Central Region of Poland

Abstract?This paper presents the results of measurements of the concentration of surface ozone and concurrent standard meteorological parameters: total solar radiation, temperature, relative humidity, pressure, wind speed, and vertical and horizontal components of the wind. The data were collected from 2005 to 2010 at stations located in central Poland (Mazowieckie voivodeship): Warszawa (urban), Legionowo (suburban), Granica and Belsk (rural). Furthermore, Granica is situated in the forested area of Kampinoski National Park. Continuously measured surface ozone concentrations demonstrated the well-known diurnal cycle of surface ozone concentration with a maximum in the afternoon and a minimum in the early morning hours. The averaged diurnal variations over six years reveal that the highest concentrations appear at rural stations (Belsk: 55?µg?m^?3 and Granica: 50?µg?m^?3) and the lowest at the urban station (Warszawa: 41?µg?m^?3). The threshold for high levels of surface ozone (120?µg?m^?3 per 8?h) was exceeded most often at Granica and Belsk. The occurrence of the ozone “weekend effect,” especially at urban stations, has been identified. The difference between weekend and weekday surface ozone concentrations at urban and rural stations was as high as 6.5?µg?m^?3 and approximately 2?µg?m^?3, respectively. Using appropriate statistical tools, it has been shown that meteorological conditions have a significant influence on ozone concentration. High correlation coefficients were found between ozone concentration and solar radiation, temperature, relative humidity, and wind speed. The forward stepwise regression model explains up to 75% of the variations in daily surface ozone concentration in terms of meteorological variability in summer and up to 70% in winter. At the same time, a multilayer perceptron neural network model was used to reconstruct the concentration of surface ozone. High correlation coefficients (up to 0.89) indicate that, on the basis of standard meteorological parameters and NO₂ concentration, we can determine ozone concentration with high accuracy.     

杭州市区大气臭氧浓度变化及气象要素影响

利用2005-2007年杭州市区大气O3连续监测资料, 分析了O3浓度变化特征, 在此基础上结合气象观测资料, 分析了大气O3与天气系统间的关系, 建立了O3与气象要素间的多元回归方程。结果表明: 2007年O3平均浓度和最大小时浓度分别为44 μg.m-3和348 μg.m-3, 比上一年增加20%左右, 超标现象也越来越严重; O3浓度有明显的季节变化, 夏季高、冬季低; 大气O3浓度超标主要出现在高压后部和高压控制等天气类型。在紫外线强度较强时O3浓度也高, 二者呈显著正相关; 对O3与各种气象因子进行多元回归分析表明: O3主要受到温度、相对湿度、日照等因素影响。