重庆市区大气能见度变化特征及其影响因素分析

为研究重庆市区大气能见度变化特征,对2000～2005年的重庆能见度观测资料进行了统计分析。结果表明:市区能见度以差和较差为主,能见度的季节变化、日变化特征明显,且近年来日平均能见度有所下降。能见度与同期的地面气象条件、主要空气污染物的相关分析结果表明,在气象条件中,相对湿度和风速对能见度的影响最为明显,各季能见度均与相对湿度呈显著负相关,与地面风速呈正相关;在污染物因子中,PM10是能见度下降的最主要原因,且不同季节PM10对能见度的影响程度不同,其中以冬、夏季影响较强。     

瓦里关及西宁PM_(10)和多环芳烃谱分布的观测研究

为了研究青海瓦里关和西宁PM10中多环芳烃污染特征及其来源,于2007年5月24日～6月1日在青藏高原东北部的瓦里关大气本底站和青海气象台进行了观测并各采集7组气溶胶样品,分析了PM10质量浓度、粒径分布和多环芳烃谱分布特征。结果表明,瓦里关PM10日均浓度为24.85μg.m-3,粒径分布呈三模态;西宁PM10日均浓度为65.25μg.m-3,呈明显双模态。瓦里关积聚态颗粒物质量百分比大于西宁观测点。瓦里关PM10中多环芳烃含量远低于同季节西宁地区,浓度值为8.38ng.m-3;高分子量的PAHs主要集中在细颗粒上,而粗颗粒上低分子量PAHs相对较多。两地区高分子量多环芳烃均为单峰分布。后向轨迹分析表明,瓦里关PM10中PAHs污染与西宁市以及黄河河谷工业带方向的输送密切相关。     

福州市PM10突变特征与气象条件的关系研究

利用2004～2006年福州市PM10逐日资料,及同期地面气象要素资料和08时850 hPa天气图资料,采用统计分析方法,综合分析了PM10发生突变时气象条件的变化特征,结果表明:当地面气象要素场出现气压下降、风速下降、温度上升、相对湿度上升、降水量下降或出现气压上升、风速下降、温度下降、相对湿度下降、降水量下降的配置时PM10易发生正突变;当出现气压上升、风速上升、温度下降、相对湿度维持、降水量上升或出现气压下降、风速上升、温度上升、相对湿度上升、降水量上升的配置时PM10易发生负突变;当受大陆高压后部、暖区辐合系统影响时,PM10发生正突变的概率较高,受切变线、大陆高压前部系统影响时,PM10发生负突变的概率较高.     

2007和2008年夏季北京奥运馆大气PM10与PM2.5质量浓度变化特征

为了监测北京奥运主场馆附近大气颗粒物的污染状况以及评估奥运污染源减排措施对北京大气颗粒物质量浓度变化的影响,利用颗粒物在线监测仪器TEOM于2007年和2008年夏季,在奥运主场馆附近的中国科学院遥感应用研究所办公楼楼顶对大气颗粒物PM10和PM2.5进行了连续同步观测。结果表明,2007年夏季监测点附近大气PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为153.9和71.2μg.m-3,而2008年夏季PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为85.2和52.8μg.m-3。与奥运前一年同时段相比,奥运时段大气PM10和PM2.5的质量浓度分别下降44.5%和25.1%。对比分析奥运前后的2次典型污染过程发现,空气相对湿度的增加和偏南气流输送的共同影响易造成大气颗粒物的累积增长,而降雨的湿清除作用和偏北气流则会使大气颗粒物浓度迅速降低。在相近的气象条件下,奥运前后的污染过程中,大气细粒子的日均增长速率分别为25.1和13.9μg.m-3.d-1,而大气粗粒子的日均增长速率分别为20.8和2.2μg.m-3.d-1,奥运时段污染累积过程中大气粗、细粒子的增长速率分别显著低于和略低于奥运前同时段污染过程中颗粒物的增长速率。污染源减排措施的实施是奥运期间大气颗粒物质量浓度降低的主要原因,从控制效果来看,奥运期间实施的污染源减排措施对大气粗粒子的控制效果明显好于大气细粒子。     

西宁市典型污染日PM10输送规律研究

为研究西宁市PM₁₀的区域性污染特征,对2006年3月至2010年2月各季逐日大气污染指数（API,首要污染物为PM₁₀）进行统计分析。利用后向轨迹模型（HYSPLIT Model）对西宁市典型污染日（API > 200）中气团的后向轨迹进行模拟,研究PM₁₀的运动轨迹和区域性污染的可能来源。结果表明：西宁市一年中春季（集中于3月和4月）PM₁₀污染严重,与该季节气团对颗粒物的长距离输送有关。造成西宁市重污染状况的主要天气是风沙尘,北部和西北部的沙漠地区是主要风沙源;相邻城市PM₁₀污染峰值的提前与滞后,体现出区域性污染的传输过程。     

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。     

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。     

The statistical characters of PM10 in Belgrade area

The concentrations of air pollutants depend on meteorological conditions and pollutant emission level. From the statistical properties of air pollutants the number of times the daily average concentrations exceed the assigned air quality standard (AQS) can be estimated, as well as the level of reduction of particle matter emission sources required to meet the AQS. In this paper three statistical distributions (lognormal, Weibull and type V Pearson distribution) were used to fit the complete set of PM₁₀ data for the Belgrade urban area during a three-year period (2003–2005). The method of moments and the method of least squares were both used to estimate the parameters of the three theoretical distributions. The type V Pearson distribution represented the PM₁₀ daily average concentration most closely. However, the parent distributions sometimes diverged in predicting a high PM₁₀ concentration and therefore asymptotic distributions of extreme values were used to fit the high PM₁₀ concentration distribution more correctly. This method can successfully predict the return period and exceedances over a critical concentration in succeeding years. The estimated emission source reduction of PM₁₀ to meet the assigned standard varied from 53% to 63% in the Belgrade urban area. The results provide useful information for air quality management and could be used to examine the similarities and differences among air pollution types in diverse areas.     

郑州市区PM10污染状况及相关气象条件分析

利用郑州市区 2003年空气质量日报和同期气象观测资料,分析了郑州市区PM10 ( >10μm可吸入颗粒物)污染状况及相关气象条件变化特征,结果表明:郑州市区PM10污染全年各月均以 2级为主,占总样本数的77. 5%;其次是 3级污染,占 15. 1%, 1级只占 7. 4%。1 ~7月份 3级污染逐渐减少, 8 ~11月份 1级天气占一定比例。全年 3级污染日依自然季节变化逐渐减少。出现≥3级污染日时,空气相对湿度为 61% ~70%的占 3级污染日的 1 /3;日均风速≤2. 0m/s的日数占 3级污染日的 78%。     

乌海市PM_（10）污染浓度与气象条件分析

乌海市PM10浓度与风速的关系明显。总体而言,PM10污染物浓度随风速的增大而增大;冬季当风速在3.1～4.0m.s-1时,PM10污染物浓度低。PM10浓度与地面风向的关系：春季偏西风时PM10污染浓度最高,偏北风时污染浓度最低;冬季东南风时污染浓度最高,西北风时污染浓度最低。PM10浓度与空气湿度的关系：冬季PM10污染浓度值随湿度的增加而增加,正相关比较明显。春季当空气湿度越小,出现重度污染的频率越高。