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基于2014-2022年库尔勒市空气质量监测数据,分析了库尔勒市空气质量水平和污染特征,并进一步探究了沙尘天气对空气质量的影响。结果表明:2014-2022年库尔勒市年均优良率为65.3%,春季空气污染最严重,夏季空气质量最好;大气污染主要是颗粒物超标,PM10年均浓度值超过二级标准限值127%,PM2.5超31%,SO2、NO2、CO、O3均达标;首要污染物为PM10,占总超标天数的92.2%,PM2.5为首要污染物占比8.0%;受沙尘影响天气年平均100.4d,污染日79.7%受到沙尘影响;按环境监测要求剔除沙尘天气,PM10和PM2.5平均浓度分别减少18.6%和13.0%;沙尘天气对AQI平均贡献率为31.8%,对PM10贡献率为41.9%,对PM2.5贡献率为23.3%。沙尘天气对库尔勒空气质量影响明显,大气污染防治根本是沙尘天气综合治理。沙尘天气对库尔勒市空气质量影响明显,大气污染防治根本是沙尘天气的综合治理。 相似文献
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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。 相似文献
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以兰州市2001-2007年空气污染指数资料为基础,对每日空气污染指数(Air Pollution Index,API)、空气质量级别和PM10浓度等的年、季、月变化特征以及采暖期和非采暖期污染变化差异进行了分析。结合甘肃省地面气候资料集兰州市日观测资料,通过单因素方差分析和线性相关分析,找出不同季节对PM10浓度有显著影响的气象要素,得到不同季节与PM10浓度呈显著线性相关的气象因子。结果表明:(1)兰州市的首要污染物仍以PM10为主,其中冬季和春季污染最严重,PM10浓度在冬季12月有一主峰值,在春季3,4月份有一次峰值;(2)近年来,兰州市污染天数有减少趋势,并与兰州市烟、粉尘年排放量减小趋势一致;(3)采暖期PM10浓度有明显减小趋势,而非采暖期PM10浓度减小趋势不明显,污染日越来越集中在采暖期;(4)与PM10浓度呈显著线性相关的气象要素存在季节差异,但总体上风速、气温和湿度(或降水)是影响兰州市PM10浓度的主要气象因子,因此湿度、温度和风场条件的改变将对兰州市的大气环境产生影响。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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为了探明苏州地区大气污染物的时空分布特征,收集2012年苏州、昆山和太仓三个大气环境监测站的PM2.5、PM10等大气污染物观测资料及三站全自动气象观测数据,分析三站的PM2.5和PM10的时空分布特征;探讨气象条件对PM2.5和PM10的影响。结果表明:(1) 苏州市区PM2.5和PM10的年平均值分别是42.5和85.5 μg/m3,周边地区的年平均值是62.0和111.5 μg/m3;一年中苏州地区PM2.5和PM10的最大值出现在春季,最小值出现在夏季。(2) 一天中,苏州地区PM2.5和PM10的最大值出现在上午的8—9点。(3) 降水、气温、风速、气压等气象条件对PM2.5和PM10高浓度污染变化有重要影响。降水对PM2.5和PM10具有明显的清除作用,风则有较好的稀释扩散效应;PM2.5和PM10的浓度随气温的上升而升高;在高压状态下,PM2.5和PM10的浓度上升。(4) 苏州站PM2.5/PM10的变化范围和平均值都低于昆山站和太仓站,且PM2.5/PM10日变化存在明显的季节差异。 相似文献
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利用2010—2012年间中国西北地区敦煌、民勤和塔中3个站点的CE-318太阳光度计观测资料,反演获得了气溶胶440 nm波段的大气气溶胶光学厚度(AOD)及440—870 nm波长指数(Alpha),同时结合Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer(MODIS)卫星L1B产品及环境颗粒物监测仪Tapered Element Oscillating Microbalance(TEOM)观测的PM10数据,挑选出2010—2012年间沙尘天气特征明显的6个日期,并对这6天的气溶胶光学特性、PM10浓度变化特征及沙尘气溶胶来源进行了分析。研究结果表明:MODIS卫星图有明显沙尘天气过境时,当天的AOD值较高,Alpha值则较低,且AOD和Alpha表现出相反的变化趋势。这表明在这3个站点沙尘气溶胶占主导,PM10浓度变化与AOD变化趋势有较好的正相关性。Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT)后向轨迹分析表明,气团大多起源于塔克拉玛干沙漠或干旱、半干旱区。 相似文献
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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 总被引:5,自引:0,他引:5
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。 相似文献
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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。 相似文献
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利用2009年-2011年春节期间大同市可吸入颗粒物PM10质量浓度和气象资料,分析了烟花爆竹燃放后对空气质量的影响。春节期间在大量烟花爆竹集中燃放时,当有降雪天气出现时,降雪对PM10质量浓度的上升具有明显的抑制作用;在没有降雪天气时,风速仍是影响PM10质量浓度的主要因素。除夕的11时-13时、23时-Ol时,元宵节的18时-21时这三个时段为PM10质量浓度最大的时段,其间PM10质量浓度很高。当天气稳定风速较小时PM0质量浓度会明显升高。在集中燃放烟花爆竹后,当风速较大存在有利扩散的气象条件时,PM10质量浓度升高后很快降低,没有太多的污染,而当天气稳定风速较小时,PM0质量浓度升高较明显,对空气污染严重。 相似文献
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Seasonal variation of particulate polycyclic aromatic hydrocarbons associated with PM10 in Guangzhou, China 总被引:5,自引:1,他引:5
Ji-Hua Tan Xin-Hui Bi Jing-Cun Duan Kenneth A. Rahn Guo-Ying Sheng Jia-Mo Fu 《Atmospheric Research》2006,80(4):250-262
Polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) are ubiquitous pollutants in the urban atmosphere. An investigation on seasonal variation of PAHs in the urban atmosphere of Guangzhou, China was conducted in this study. 112 PM10 (particulate matter with aerodynamic diameter < 10 μm) samples were collected at two sites between June 2002 and June 2003. PAHs were analyzed with GC–MS (gas chromatography–mass spectrometry). The result showed that PAHs exhibit distinct seasonal variation. The seasonal concentration for the ∑PAHs ranged from 8.11 to 106.26 ng m− 3. The average ∑PAHs measured were highest in winter and lowest in summer. The PAHs distribution patterns were similar within each season at two sites. 5–6 ring PAHs were the abundant compounds, which accounted for 65–90% of ∑PAHs and benzo [b + k] fluoranthene dominated in four seasons. The PAHs concentration and distribution pattern fluctuated greatly in winter for the cold air current. Based on the different temperature in winter, the samples were split into two groups. PM10 and the abundance of the PAHs in winter-1 (temperature, 12–22 °C) were much greater than in winter-2 (temperature, 8–12 °C). In winter-1 benzo [b + k] fluoranthene and Indeno [1, 2, 3] pyrene dominated while chrysene and benzo [b + k] fluoranthene dominated in winter-2. Meteorological conditions such as wind speed and temperature had a strong influence on the seasonal variation. Potential sources of PAHs were identified using the molecular diagnostic ratios between PAHs. Results showed fossil fuel combustion may be the major source of PAHs at the two sites. 相似文献
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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。 相似文献
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通过统计2012—2013年东莞市观测到的629次降雨过程和对应的PM2.5质量浓度降雨前后的变化,分析每次降雨过程的雨量级、时间、强度与PM2.5质量浓度净化大小的关系。结果表明:虽然降雨有助于PM2.5沉降,缓解空气污染,但由于每次降雨过程的雨量、降雨时长、强度不同,降雨前的PM2.5质量浓度不同,雨滴、雾滴的影响,局部性降雨的影响,雨滴大小、数密度以及其它气象要素的影响,导致每次降水过程不是都能削减PM2.5质量浓度,起净化作用,净化的程度也不一样;从平均净化能力来说,雨量级越大、降雨时长越长,雨强越强的降雨过程对PM2.5质量浓度削减的能力越强,净化效果越显著。 相似文献
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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。 相似文献