基于气象条件下哈尔滨市污染特征分析

利用2013年哈尔滨市环境监测资料及气象资料,分析了4种主要污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2)的时空分布特征及各种气象条件对城市大气污染的影响。结果表明:风速在采暖期对污染物浓度的影响尤为显著,相关系数达-0.87;混合层高度对雾霾天气形成影响较大,PM_(2.5)浓度与混合层高度呈现负相关;气温、气压、降水与PM_(2.5)浓度均有较好相关性,哈尔滨市污染物特征受气象条件影响较大。     

贵阳市混合层高度的研究

根据风速、温度的低探资料，直接估算了大气混合层高度。通过分析贵阳市冬、夏两季混合层高度与大气稳定度的关系及逆温、地面气温和风速等气象因子对混合层高度的影响，得到以下几点结论：（１）贵阳市夏季混合层高度大于冬季。（２）不同稳定度下，混合层高度不同；大所越不稳定，混合层高度越大。（３）逆温频率与混合层高度随时间呈反向变化趋势，而地面气温和风速与混合层高度有较好的正相关性。     

某市不同地区大气环境容量、允许排放量的初算及其应用

经统计处理得到的箱式扩散模式,是国内外污染气象学工作者表达中尺度大气污染动态的方法之一。其基本思路是假设大气扩散场为一箱子,箱内污染物混合均匀,不考虑污染物转化等细节,认为污染物的平均浓度与源强成正比,与通风量(即混合层高度H与混合层内平均风速V之乘积)成反比,即C=QL/HV。本文应用单点的气象观测资料,经统计处理建立了某市城北工业区、城区、河西部分工业区的箱式模式,并根据近两年的有关监测资料,初算了上述不同地区冬季大气中SO_2的允许排量,导出经统计处理得到的用气象参数来近似计算地面浓度的预报算式。     

铜陵市空气污染物浓度与大气混合层高度的关系

以长三角地区典型工业城市为研究对象,利用气象探空站观测数据,采用干绝热曲线法计算代表大气垂直方向上大气混合能力的最大混合层高度,并与地面观测的空气污染物浓度观测结果进行对比分析。分析结果表明,2-4月和7-10月是月均最大混合层高度较高的2个时期;在季节变化上呈现出春季到冬季依次下降的特征,东亚季风气候是造成这些特征的主要原因之一。总体而言,随着最大混合层高度的增大,各污染物的最大可能浓度呈现出不同的降低趋势。最大混合层高度对颗粒态污染物(PM_(10),PM_(2.5))日均浓度的影响最为显著,主要原因是颗粒态污染物相对稳定、且生命周期长。对于气态污染物而言,化学性质稳定的CO的最大日均浓度与最大混合层厚度之间关系最好,其次为SO_2和NO_2。O_3由于化学性质不稳定且受太阳辐射影响显著,其最大日均浓度与最大混合层高度之间关系相对较差,但也存在着-0.692的负相关。     

台风“妮妲”过程对广州臭氧浓度的影响分析

为研究台风天气系统对广州地区臭氧浓度的影响,选取2016年7月27日—8月2日台风"妮妲"过程,结合气象要素资料和空气质量数据进行了分析.结果表明:①7月27日—8月2日台风过程期间,7月27—29日和8月1—2日空气质量未超标,7月30日和31日分别达到轻度污染和中度污染,首要污染物均为O_3,其中,31日O_3小时浓度峰值达293μg·m~(-3),O_3_8 h (8 h滑动平均)浓度达249μg·m~(-3),期间PM_(2.5)及前体物NO_2和CO浓度也略有升高,但总体升幅不大,都在良范围内.②台风过程期间,O_3浓度与温度、风速呈正相关(p0.01),与气压、相对湿度呈负相关(p0.01).高温低湿、风速1.0～2.0 m·s~(-1)、气压低有利于大气光化学反应,容易导致O_3浓度超标.③受台风外围下沉气流影响,大气存在垂直输送;同时混合层顶低,30日和31日混合层高度白天最高在1300 m以下,夜间在200 m左右,最低不足60 m;同时,2 km高度内均有持续逆温存在,逆温高度主要在700 m以下.地面处于均压场,同时存在逆温,大气层结稳定,使得污染物在近地层堆积不易扩散,导致O_3浓度超标.     

北京市PM_(2.5)和反应性气体浓度的变化特征及其与气象条件的关系

利用2012年全年北京市SO_2、NO_y、O_3、CO和PM_(2.5)监测数据,讨论PM_(2.5)和反应性气体的变化特征及其与气象条件的相关关系.结果表明:北京地区2012年PM_(2.5)平均质量浓度为52.0μg/m~3,年波动范围较大,特别是秋冬两季,呈现出慢累积而快清除的变化特征;NO_y、NO、CO、SO_2与PM_(2.5)质量浓度增减呈相同的变化趋势,O_3变化趋势相反;PM_(2.5)质量浓度0~25μg/m~3之间出现的频率最高,为27%;NO_y、NO、CO、SO_2和PM_(2.5)在风速小于3m/s时,随风速增大均呈显著的下降趋势,其中PM_(2.5)的下降率约为25%/m/s,风速大于3m/s后,污染物下降到较低浓度后趋于平缓;清洁天,相对湿度增大对PM_(2.5)质量浓度的影响不显著,而污染天,在较高相对湿度下,PM_(2.5)的质量浓度迅速升高.     

城市边界层混合层高度与风速的相关分析

用125次探空气球所得数据研究了城市边界层平均混合层高度与风速之间的关系。实验结果证明了这种理论,即上述两个变量是负相关的。然而,显著相关仅仅限于风速为0～4ms~(-1)的范围内。如果风速增加并超过4ms~(-1),混合层高度似乎并不一定会随之减少。     

西安市主要大气污染物浓度变化特征及相关特性分析

分析西安市主要大气污染物浓度(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO、O_3)随时间、空间的变化特征及其与天气情况、车流量变化之间的相关特性。结果表明:大气污染物浓度会因地区特点随人流量呈规律性波动;PM_(2.5)、PM_(10)与对应的SO_2、NO_2、CO、大气相对湿度呈正相关,与臭氧、温度、风速呈负相关;受排放及气温辐射影响,NO_2浓度在午后出现峰值且滞后于交通峰值;连续型降水对PM_(10)的稀释作用随降雨天数的增加呈"驼峰"型变化。     

毕节市区大气污染特征及影响因素分析

根据毕节市2015年大气污染物浓度和气象因子的监测数据,分析了毕节市区大气污染物SO_2、NO_2、PM10、PM2.5、CO及O_3浓度的月、季和年平均变化特征及其影响因素,并对大气污染物浓度之间以及大气污染物浓度与气象因子之间的相关性进行了分析。结果表明:(1)毕节市区2015年空气质量总体良好,空气质量优良天数占95.1%,主要大气污染物为PM10和PM2.5;(2)大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO的月浓度都呈"V"型单谷变化趋势,而O_3的月浓度则为单峰变化趋势;大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO浓度的季节变化为冬季最高、夏季最低,O_3浓度的季节变化则为春季最高、冬季最低,且季节之间的差异性显著(p0.05);大气污染物PM10和PM2.5的年平均浓度分别超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中一级标准年平均浓度限值的18.2%和112.4%,SO_2和NO_2的年平均浓度均未超过国家一级标准的年平均浓度限值;(3)大气污染物SO_2、NO_2、CO浓度与颗粒物PM10、PM2.5浓度之间两两呈极显著正相关性(p0.01),其与O_3浓度之间呈极显著负相关性(p0.01);PM2.5浓度与PM10浓度之间呈极显著正相关性,而PM2.5浓度与O_3浓度之间呈显著负相关性,多元线性回归分析得出PM2.5浓度与其他大气污染物浓度之间的拟合方程为:PM2.5=2.718+0.130SO_2+0.747PM10+0.255NO_2-0.077O_3+0.678CO;(4)气压与大气污染物SO_2、NO_2、CO、PM10浓度之间呈显著正相关性,其与O_3浓度之间呈极显著负相关性;温度除与O_3浓度之间呈极显著正相关性外,与其他大气污染物浓度之间呈显著负相关性,且其与O_3浓度的相关性系数最大(r=0.501),说明温度对O_3浓度的影响较大;相对湿度除与CO浓度之间无显著相关性外,与其他大气污染物浓度之间均呈显著性负相关性;风速与O_3浓度之间呈极显著正相关性,其与其他大气污染物浓度之间均呈极显著负相关性。     

清洁大气背景下贵阳空气质量变化及气象作用

利用贵阳市2013~2016年空气质量监测及气象观测资料进行分析,研究云贵高原城市空气变化及气象影响作用.结果表明:近4a贵阳区域SO_2、NO_2、O_(3_8h)、PM_(10)、PM_(2.5)和CO年平均浓度分别为(20.78±19.71),(28.32±9.59),(107.59±27.54),(67.56±34.32),(42.53±24.52)μg/m3和(0.74±0.22)mg/m~3,除SO_2浓度接近或超出我国中东部城市之外,其它污染物均表现为相对清洁水平;地面O_3浓度逐年明显上升,但其它大气污染物水平均呈逐年下降趋势,且呈现与我国中东部一致的空气质量年际、月际和日变化特征.各功能区污染物区域差异明显,颗粒物和SO_2、NO_2、CO浓度水平表现为工业区居民区郊区,O_3浓度呈现为郊区居民区工业区的特征,表明人为活动对空气质量的影响.近4a O_3与PM_(2.5)夏季白天呈显著正相关,冬季显著负相关,反映了云贵高原城市空气质量的复合污染特性.大气污染物浓度与温度、边界层高度、太阳直接辐射和气压的相关性显著,而与相对湿度和风速相关性较弱,这不同于中东部地区风速主导大气污染物水平变化的特征.云贵高原夏季作为主要雨季,小雨和中雨量级降水对PM_(2.5)吸湿增长较弱,中雨以上降水对PM_(2.5)具有清除作用;而在PM_(2.5)浓度较高和干冷的冬季,小雨的PM_(2.5)吸湿增长明显,中雨以上降水对PM_(2.5)清除显著.     

南京北郊硫酸盐气溶胶性质实验观测

通过南京北郊的微脉冲激光雷达(MPL)对气溶胶进行了连续观测,结合温度、湿度以及SO_2浓度等资料分析了气溶胶的变化规律,结果表明,近地面(300m)气溶胶的退偏振比在00:00~10:00出现较大值,最大值可达0.163,峰值出现在05:00左右;该高度处的退偏振比与温度存在负相关性,与相对湿度、SO_2浓度呈强的正相关性;在较低温度、较高的相对湿度以及较高SO_2浓度条件下,SO_2更容易被氧化生成非球形较明显的硫酸盐气溶胶颗粒,使得气溶胶退偏振比偏大.     

河谷城市通风系数研究

通风系数是科学确定污染物排放总量的基础.利用WRF模式模拟的边界层高度和风速计算了兰州新区2014年4个季节的通风系数,探讨了风速的季节性变化和日变化特征.结果表明:①WRF模式模拟得到的兰州新区的混合层平均风速呈夜间高、日间低的特征,日间混合层内平均风速最大值出现在20:00左右,这与地面风速积分法确定的平均风速具有较高相关性,验证了利用模式模拟边界层内平均风速特征的能力.②混合层高度季节变化呈现春夏季高、秋冬季低的特征;受太阳辐射的影响,日间混合层高度明显高于夜间.③通风系数具有明显的季节性变化特征（4个季节的通风系数分别为4 607.6、5 424.1、1 316.4、706.9 m2/s）,夏季高,冬季小,这与混合层高度和混合层内平均风速的季节性变化特征一致;日变化呈现单峰型的变化规律,冬季的峰值出现在15:00,而其他3个季节的峰值则出现在17:00左右.研究显示,WRF模式的模拟结果可以较好地反映混合层平均风速的基本特征,利用WRF模式模拟的结果计算得到的河谷地形的通风系数较为合理,不同季节的通风系数差异较大.      

上海地区二氧化硫浓度和风速的统计关系

应用上海市1986年6月至1987年5月间5个自动监测站的全年每日逐时SO_2浓度平均值和同步的风速平均值资料,按季进行比较、归纳,得到风速—SO_2浓度的诊断判据,并利用1984年全年的相应资料进行验证,准确率达85％;得到了各季浓度—风速的回归方程,和浓度—风速、温差的二元回归方程、复相关系数。     

山西省SO_2时空变化特征及影响要素分析

以山西省各环境监测站点的SO_2浓度日均值为数据基础,结合风速、降水量、气压、气温、人均GDP、原煤产量、工业产值、火力发电量、NO、O_3、CO等自然、人文相关指标,利用空间插值和主成分分析法对SO_2时空变化进行解析。结果表明:1) 2015年1月—2018年12月山西省SO_2浓度整体较高,年均分别为61,66,56,32μg/m3,平均每年下降13μg/m3。季节变化呈"冬春高,夏秋低"的变化趋势。月变化呈"U"形,7—8月空气质量均>20μg/m3。2)空间分布结果显示为"中南高,北部低",其中晋中市、临汾市、太原市污染较为严重,平均每年下降13,19,23μg/m3,超标日数主要集中在晋中市。3)主成分分析表明,SO_2浓度为7. 27～14. 9μg/m3,其中降水和风速对其贡献度最大,且随着浓度的增加其影响力逐渐减小。风速、降水、温度为影响山西省SO_2浓度时空变化的自然因素,人均GDP、工业产值、火力发电量为主要的人为因素。时空变化及影响要素分析表明:污染物主要集中于经济水平相对较高、工业发展速度较快和人口相对密集地区,人类活动对SO_2浓度贡献度较大,但气象要素对污染物时空变化和位移影响不可或缺,其中风速和降水对大气中的SO_2等污染物抑制性较强。     

新疆五彩湾矿区气象模拟与分析

本文以美国国家大气研究中心(NCAR)气象再分析数据(Reanalysis data)和美国地质调查局(USGS)地理数据为基础,采用MM5/CALMET耦合模拟新疆五彩湾矿区四季的风速矢量场、温度场以及混合层高度。结果表明:春季的平均风速最大,为3.90m/s;风向全年以北西向及东南风为主。冬季与夏季相比,逆温层厚度较大、维持时间较长,夏季混合层高度较高;而冬季辐射能力较弱,混合层高度最大只有200m。矿区四季温差较大,夏季和冬季最高温和最低温最大相差37℃,并且昼夜温差在10℃以上。     

大气中四种污染物的垂直梯度观测及其与气象参数关系

在离地面1.5m、18m和52m三个高度,对SO_2、SO_4、颗粒物和NH_3,进行了20多天的同步观测。发现在18m以下,浓度随高度增高而增大;在18m～52m之间,浓度随高度升高而递减的规律。利用浓度的垂直梯度值,还计算了SO_2的干沉降系数。分析浓度逐日变化和多种气象参数关系可知,近地面风速仍然是影响浓度变化的主要参数;近地层R_1、温度垂直梯度、底层逆温层高度、地面气压和相对温度也与浓度有较密切的关系;各层浓度之间的关系,则主要受风速垂直切变的影响。     

沈阳地区二氧化硫污染分析

本文利用常规气象资料,SO_2连续监测的数据和电子计算机计算的结果,从污染气象学的角度对沈阳地区二氧化硫污染进行了分析。沈阳地区二氧化硫浓度的日变化和风速的日变化呈明显的负相关,风速在中午13时达最大值,风速曲线呈单峰状。浓度曲线在中午左右出现波谷,冬季二氧化硫污染的日变化有两个高峰。沈阳地区地势平坦,在风速大于2m/s 时,水平风场是均匀的,采用烟羽模式计算是适合的。沈阳地区出现重污染时的天气形势符合普遍性的规律,本地特点是在出现长白山小高压时二氧化硫污染最重,这是本地区值得注意的特殊性。     

气象因素对乌鲁木齐市PM_(2.5)浓度影响分析

基于乌鲁木齐市大气污染物数据,对乌鲁木齐市2016年空气质量变化做趋势分析。利用乌鲁木齐市2016年同期气象要素,通过相关分析和主成分分析方法探讨了气象要素对PM_(2.5)浓度的影响。结果表明:1)PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO的浓度全年变化趋势与空气质量指数(AQI)的变化趋势基本一致,O_3的浓度变化趋势与AQI变化趋势完全相反;2)PM_(2.5)浓度与CO、气压和相对湿度呈显著正相关,降水量、风速、气温和水气压与PM_(2.5)浓度呈显著负相关。     

不同季节气象条件对北京城区高黑碳浓度变化的影响

利用2013年至2015年北京城区黑碳气溶胶(下文统称为"BC")和PM2.5观测资料,结合地面气象观测资料、ECMWF边界层高度再分析资料和FNL/NCEP不同高度风速再分析资料,讨论了BC质量浓度及其在PM_(2.5)质量浓度中所占比例(下文统称"黑碳占比")的季节、月、日变化特征,并通过计算北京城区BC浓度与不同高度风速的相关矢量,分析了气象条件和外来输送对北京城区BC浓度变化的影响.结果发现:研究时段内北京城区BC浓度平均值为(4.77±4.49)μg·m~(-3);黑碳占比为8.23%±5.47%.BC浓度和黑碳占比在春、夏季低,秋、冬季高,其日变化特征在4个季节均为"白天低夜间高"的单峰型特征.随着PM_(2.5)浓度的升高,BC浓度增大,黑碳占比减小.当北京地区风向为东北、东北偏东、东南和西南偏西(主风向)时,BC浓度与风速和边界层高度均呈反向变化,即随风速和边界层高度的增大而减小.另外不同季节BC浓度随风速变化的临界值及其变化速率不同.冬季高BC浓度时段,北京城区BC浓度在低层大气的关键影响区分别位于河北南部与山东交界地区以及河北西北部与山西内蒙交界地区;高空关键影响区主要位于北京以西的河北西部、山西北部和内蒙古地区.     

天津市冬季典型大气重污染过程特征

基于污染物浓度、颗粒物化学组分及气象参数等观测数据,综合分析天津市2015年冬季典型重污染过程成因及污染特征,结果表明:天津市冬季重污染期间风速0~4.0m/s,相对湿度80%以上,混合层高度仅为清洁天气的1/3~1/2,静稳高湿的大气环境对重污染影响较大.重污染过程NO_2/SO_2比值较清洁天气低,NO_3~-/SO_4~(2-)比值大于1,表明重污染期间天津市移动源与固定源并重.重污染PM_(2.5)/PM_(10)比值较清洁天气高,PM_1/PM_(2.5)比值较清洁天气低,可能与重污染过程期间细粒子的吸湿增长以及散煤燃烧排放有关.污染初期NOR大于SOR,随着重污染持续,甶于受制于氨,SOR要高于NOR,需关注气态前体物尤其是SO_2排放.OC与EC浓度高时二者相关性较低,SOC占OC的20%~54%,说明冬季重污染期间散煤燃烧源和二次有机化学反应对冬季重污染影响较大.