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利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006-2008年的7-9月PM2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析.结果表明:城区站各月平均PM2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因.从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用.PM2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱.当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显. 相似文献
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利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006—2008年的7—9月PM2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析。结果表明:城区站各月平均PM2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因。从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2 m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用。PM2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱。当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显。 相似文献
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利用西安国家一般气象站和泾河国家基本气象站2006—2013年同期风向风速地面观测资料,分析比较了西安城区与郊区风向及风速的差异。结果表明:西安城区的月平均风速均小于郊区,城区比郊区偏小50%左右;两地逐月月平均风速波动趋势基本一致,郊区波动较大,城区较平缓;两地年平均风速均呈缓慢减小趋势,城区比郊区减小趋势明显;郊区极大风速远大于城区;郊区大风日较多,城区仅有1d,郊区出现大风的概率远高于城区。城区和郊区最多风向略有偏差,偏离1~20个方位;城区四季的最多风向均不同,郊区四季的最多风向变化不大;城区极大风风向较为分散,郊区较集中。 相似文献
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为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM2.5及PM10小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM10与PM2.5高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM10高值区位于城区南部区域,PM2.5高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM10与PM2.5月均浓度整体呈单峰型变化,PM10在4月份最高(157.54±5.67μg·m^-3),PM2.5在1月份最高(94.08±2.25μg·m^-3)。冬季PM2.5/PM10平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM10与PM2.5小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM10与PM2.5的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p<0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p<0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM10与PM2.5的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。 相似文献
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《气象与环境科学》2020,(1)
为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM_(2.5)及PM_(10)小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM_(10)与PM_(2.5)高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM_(10)高值区位于城区南部区域,PM_(2.5)高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM_(10)与PM_(2.5)月均浓度整体呈单峰型变化,PM_(10)在4月份最高(157.54±5.67μg·m~(-3)),PM_(2.5)在1月份最高(94.08±2.25μg·m~(-3))。冬季PM_(2.5)/PM_(10)平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM_(10)与PM_(2.5)小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM_(10)与PM_(2.5)的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM_(10)与PM_(2.5)的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。 相似文献
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《气象与环境学报》2016,(2)
利用2011—2013年北京市朝阳区国家一般气象站PM_(2.5)、O_3、NO、NO_x、CO和SO_2的大气成分监测资料,分析了朝阳区6种主要大气污染物浓度不同时间尺度的变化特征.结果表明:2011—2013年朝阳区PM_(2.5)浓度呈明显增长的趋势,达到重度污染等级的日数增多;而O_3、NO、NO_x、CO和SO_2等气态污染物的年平均浓度变化较小,无明显增长的趋势,5种气态污染物浓度季节差异明显.除O_3浓度为夏季高、冬季低外,PM_(2.5)、NO、NO_x、CO和SO_2浓度均为夏季低、冬季高,可能与冬季采暖期排放的污染物增多有关.污染物浓度的日变化除O_3呈单峰型外,其他5种污染物浓度日变化均大致呈双峰型,可能与人类活动及天气条件有关.朝阳区与宝联、顺义、上甸子地区等代表"城市—近郊—远郊站点的污染物浓度日变化存在极大的差异性,其中PM_(2.5)浓度差异最明显,朝阳站PM_(2.5)浓度日变化呈双峰型,宝联站PM_(2.5)浓度日变化呈三峰型,昌平和上甸子站PM_(2.5)浓度为峰值出现在夜间的单峰型日变化.由此可见,不同地区因城市化发展程度不同,导致局地污染物浓度存在明显的差异. 相似文献
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《气象与环境学报》2016,(5)
利用2014年5—7月西安南郊地区电称低压冲击器(ELPI)30 s分辨率的连续在线大气可吸入颗粒物数浓度的观测资料,并结合同期移动式自动气象站的降雨量、风向和风速等气象观测数据,研究西安南郊地区夏季降雨和风对可吸入颗粒物的去除作用。结果表明:2014年5—7月西安南郊地区持续性中雨对各粒径段可吸入颗粒物的去除效果均较好,短时持续性中雨可造成粗粒子模态颗粒物数浓度增加,持续性小雨对核模态和爱根核模态中粒径较小的组分去除效果不明显,间断性小雨对可吸入颗粒物无去除效果。西安南郊地区夏季主导风向为偏东风,但可吸入颗粒物主要来源于偏西方向,2014年5—7月西安南郊地区风速小于3.0 m·s-1以下的低风速出现频率较高,不利于污染物扩散;风速小于5.4 m·s~(-1)时,核膜态颗粒物数浓度随风速增加而增大,其他模态颗粒物数浓度随风速增加而减小;5.5—7.9 m·s~(-1)风速对各模态颗粒物均具有较好的去除效果. 相似文献
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近30年北京夏季降水演变的城郊对比 总被引:4,自引:2,他引:4
利用1975~2004年北京13个站的夏季降水资料,对30年来北京城区与郊区降水的时空变化趋势进行了对比分析,得出以下主要结论: 1)无论是城区站还是郊区站,北京的夏季降水量均呈明显下降趋势,且城区站的夏季降水量总体上要小于郊区站。2)从大兴、海淀和昌平3站夏季降水量的时间变化特征来看,位于城区盛行风向下风向的昌平下降趋势最不明显,在一定程度上表征了城市化对北京夏季降水的影响。3)地形仍然是决定北京地区降水分布的主导因素,但降水高值区存在向西南城区方向延伸或移动的趋势,而城市化可能是造成这种变化的一个原因。 相似文献
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利用常州市空气质量资料、常规气象观测资料,分析了2012—2014年常州市空气质量与气象要素之间的关系。结果表明:1)近3 a常州市总体空气质量特征以良为主,污染率接近40%,夏季空气质量最好,秋季次之,冬季为空气质量最差的季节。2)风向对污染物的输送有重要影响,常州市常年以偏东南风向为主导风向,风带来的海上清洁空气对污染物的稀释有一定作用,当空气达重污染时,西北风分量显著增大,说明上游地区污染物的输送对常州市空气质量有较大影响;风速对污染物的扩散作用明显,风速越大,空气污染率越低。3)降水对空气污染具有显著的净化作用,降水量级增大时,空气质量的优良率增大。4)气温与空气质量直接关系较小,气温低时,大气层结稳定,加之人类供暖致使能耗增大,导致空气污染概率较大,气温高时,大气对流活动较多,易产生降水,空气质量优良率较高;湿度与空气质量关系则较为复杂,当未形成降水时,相对较高的湿度有利于空气重污染的产生。 相似文献
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降水对重庆市大气污染物浓度的影响分析 总被引:1,自引:0,他引:1
利用2013—2015年逐日沙坪坝气象站气象及临近的环境监测数据,探讨降水对重庆市大气污染物浓度的影响,结果表明:PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2浓度随降水量增加逐渐降低,降低趋势线较为明显,降低幅度为SO_2的 PM_(10)的PM_(2.5)的;NO_2和CO随降水量增加减少趋势不明显;O_3浓度随降水量的增加而逐渐增加。各类大气污染物在不同量级降水量时变化特征有所不同。在降水量小于1 mm时,弱降水的气象条件更有利于污染物的积累,不利于污染的稀释扩散和沉降,空气质量恶化;大于1 mm后,降水对各种大气污染物均有明显的清除作用,清除能力随着降水量级的增加而增大,在降水量大于10mm后湿清除能力明显提升,降水量大于20 mm时湿清除能力最强,粗细颗粒与雨滴碰并效应增加,降水对PM_(10)和PM_(2.5)的湿清除率分别达30%和25%。连续降水时,各季节降水对各类大气污染物的湿清除能力不尽相同:冬季降水对PM_(2.5)湿清除作用最为明显,对其余污染物清除作用从大到小依次为PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,而O_3在冬季降水使O_3浓度增加非常明显,通常冬季臭氧浓度相对较低,降水一定程度上使冬季空气质量变好,太阳辐射增加,二次污染物光合作用增强,臭氧浓度也一定程度上增加。 相似文献
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利用2017—2021年西安泾河站颗粒物监测数据和地面气象观测数据,统计分析了西安北郊PM10、PM25质量浓度的时间变化特征及其与气温、风向风速、降雨等气象要素的关系。结果表明:近5 a来西安北郊PM10、PM25质量浓度年均值分别为1175 μgm3、752 μgm3,PM10、PM25质量浓度整体呈逐年下降趋势;季节变化表现为夏季最低,冬季最高,春秋季次之;PM10、PM25质量浓度月变化分别呈现出1—8月下降而8—12月升高,1—7月下降而7—12月升高的“单谷型”结构;PM25质量浓度占PM10质量浓度的比例表现为冬季最高,春季最低,夏秋季较均匀,1月该比例最大为766%,5月最小为48%;PM10、PM25质量浓度日变化规律为上午和夜间高而下午低的双峰特征,整体表现为夜间浓度高于日间,但变化幅度小于日间;PM10、PM25质量浓度与气温呈负相关,当风速在45 m/s以下时与风速呈负相关,来自偏西北方向的污染物对颗粒物质量浓度影响较大;降雨量大时,颗粒物质量浓度相对较低,但降水对PM10、PM25的清除率均达不到100%。 相似文献
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利用惠州市区2013—2016年逐时的风向风速和大气污染物浓度资料,分析了风向风速与污染物质量浓度的关系、地理位置和盛行风向对惠州市空气质量的影响。结果表明:①惠州市污染物质量浓度与风向风速密切相关。当风向为ESE、SE、SSE、S、SSW时,SO_2、CO、NO、NO_2、NO_x、PM10和PM2.5的全年平均质量浓度最低;当风向为SW、WSW、W、WNW、NW时,全年平均质量浓度最高。O_3在风向为WSW、W、WNW、NW时,全年平均质量浓度明显高于其他风向,均在72μg/m^3以上。在冬半年,当风向为偏西北风时,SO_2、CO、NO、NO_2、NO_x、O_3、PM10和PM2.5质量浓度与年平均相比增加了5%~33%;当风向为偏南风时,SO_2、CO、NO、NO_2、NO_x、PM10和PM2.5质量浓度与年平均相比减少了3%~17%。②地理位置、盛行风向和周边城市分布与惠州市空气质量密切相关。位于惠州市国控点东侧的河源市和汕尾市或南海海域环境空气综合质量指数低,空气质量优良率高,惠州市东北风和东南风全年出现频率分别为40.3%和27.3%;而位于惠州市国控点偏西侧的广州市和东莞市环境空气综合质量指数较高,空气质量优良率较低,惠州市偏西风全年出现频率(有W的合计)仅17.8%。 相似文献
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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、PM2.5、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、PM2.5、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。 相似文献
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利用2013-2019年银川市主要污染物浓度数据,分析了近年来银川市主要污染物浓度变化特征,并运用主成分分析法对主要污染物之间的关系进行研究。结果表明:近年来银川市主要污染物浓度除O3逐年呈上升趋势外,其他均呈下降趋势;市区站O3浓度较郊区背景站低,其他污染物市区较郊区背景站高;市区站PM10和PM2.5浓度超国家二级标准;除O3浓度夏季高,冬季低外,其他污染物冬季高,夏季低;CO、NO2、PM10、PM2.5浓度呈"双峰型"日变化特征,O3和SO2呈"单峰型"日变化特征。银川市主要污染物NO2浓度与CO和O3相关性显著,PM10和PM2.5之间相关性显著;污染物第一主成分是NO2、CO和O3,方差贡献率达到50%以上,加之银川市O3浓度逐年呈升高趋势,表明近年来银川市大气光化学污染增加。 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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通过综合运用micaps、自动站等气象资料,以及环境监测污染物浓度和AQI指数等资料,对2013—2015年廊坊市的连续重污染天气进行了分析,并细致分析探讨了在空气达到重污染背景下,气温、风向、风速、相对湿度等气象要素和多种空气污染物指数的分布特征。结果表明:(1)连续重污染具有明显的季节性特点,秋季开始出现,冬季达到顶峰,随着次年春季的到来逐渐减少至消失;(2)连续重污染的出现将导致气温升高,此时风向多为西南风—西风和偏东风,平均风速以0.3~1.5m·s^(-1)为主,最大风速多在1.6~3.3m·s^(-1)之间,相对湿度以60%~70%为最高发区间;(3)连续重污染天气的首要污染物为PM_(2.5)或PM_(10),其中以PM_(2.5)为主,比例高达94.3%,且呈逐年小幅下降趋势;(4)CO和SO_2浓度变化与采暖期污染物排放关系密切;(5)5月出现的连续重污染较少,且由大风沙尘天气造成。 相似文献
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利用2017年福建漳州和南部海岛气象观测资料,通过统计分析和人工订正判识海陆风日,再结合天气形势和污染物浓度资料分析海陆风日的天气特征及其与污染物浓度的关系。结果表明:漳州海陆风日是海岛站的2.2倍,春夏季是海陆风的高发季节,秋冬季相对较少。冬季海陆风日主导天气形势为变性冷高压、高压后部、锋前暖区等,气象要素场配置为气压梯度小、气温高、风速小、日照时间长、湿度低、云量少,气象条件不利于污染物的稀释、扩散;海陆风影响下除了O3,其他5种污染物浓度均高于系统风日2—3倍,其中颗粒物浓度明显偏高。与冬季不同,春季海陆风不仅对颗粒物浓度升高有利,对O3浓度升高贡献更加明显,主导天气形势、气象要素场配置与冬季类似;海陆风影响下所有污染浓度均高于系统风日1—2倍,且易出现O3超标现象。研究显示,漳州的海陆风全年发生频率虽然不到30%,但其特有的日变化规律和局地环流结构对污染物累积、输送具有重要的影响。 相似文献