建德市大气SO2浓度与气象条件关系初探

利用实测资料分析了建德市大气ＳＯ２与风向、风速、气温、湿度、降水量、逆温气象因子间的关系，认为，冬季污染源下风向混合区ＳＯ２浓度出现最高值，在静风和微风情况下，城市污染水平基本上可代表城市的总体污染水平。     

佳木斯大气污染物扩散影响因素及区域探究

对影响佳木斯市大气污染物扩散的因素进行了分析。结果表明,大气稳定度、垂直和水平温度梯度、低空风场引起的平流动力输送、地面粗糙度、湍流运动、雨雾等都不同程度地影响大气污染物的扩散,以一定的传输和扩散规律决定城市大气污染水平的高低,并由此使局部区域污染程度各不相同。城市热岛效应和温度层结是影响大气污染物扩散的重要因素。影响区域主要为城市主导风向下风向的城市东部地区。     

重庆市春节期间典型空气污染过程分析

对重庆主城区2001—2012年春节期间空气质量的变化特征进行分析,并利用气象观测资料以及TAMP模式分析了2006年春节期间中度污染个例的天气形势。结果表明,2006年鞭炮燃放解禁前后,除夕到初一空气污染指数的变化情况出现了明显差异,特别是2006年达到了中度污染。利用气象观测资料分析2006年春节大尺度环流背景发现,29日高空为偏西气流,地面受均压场控制,不利于污染物随大气扩散,近地层形成了很明显的逆温,使得污染状况更加严重。利用TAMP模式模拟此次过程,与实况对比分析了TAMP模式模拟出的8:00沙坪坝站温度的垂直变化情况,发现TAMP模式能较好地反映出近地层的大气状况。TAMP模式输出的地面风场显示,在鞭炮燃放的高峰期,在渝中半岛以及长江以南沿江地区形成了偏北气流与偏东气流的辐合,主城区的风向辐合以及较小的风速,使得鞭炮燃放产生的污染物无法及时扩散,而近地层平均动能和湍流动能都维持一个很小的值,同样抑制了污染物的扩散。     

兰州市冬季冷锋前、后空气污染指数变化的个例分析

利用2002年12月4～13日兰州地区气象和大气污染物浓度资料，分析了此段时间内兰州市区大气污染现状和相应的大气环流形势，结果表明：当高空为暖高压脊控制、近地层逆温强度和厚度较大时，污染物浓度逐渐增高，并达到峰值；当有冷空气影响本地时，污染物浓度迅速降低．由于兰州城区冬季各大气污染源排放总量的日际变化是很小的，因此冷空气活动是造成污染浓度日际变化的重要因素，空气污染浓度的变化与气象条件有着显著的相关关系。     

石河子市大气中氮氧化物与气象条件的关系

用实测数据分析了石河子市大气中ＮＯｘ与气温，湿度和风速等气象因子的关系，得出结论是气温升高，风速增强，使大气中ＮＯｘ浓度值降低，相对湿度在７０％～８０％之间，其ＮＯｘ浓度较高，为此，气象条件诸如水平风速，大气温度，湿度和大气层结构的稳定与否均大对气污染物浓度产生重要影响。     

伊宁市空气污染与气象因子相关性分析

利用伊宁市2000年大气和气象实测资料分析了污染物与气象诸因子的关系。结果表明，污染物与气象诸因子的关系较为明显，特别是与风速，相对湿度,气温的相关性十分显著。同时也得出伊宁市降水的净化效应不显著。     

山东省城市大气降水pH值观测结果及其初步分析

通过对山东省十七个主要城市2003年大气降水观测数据的统计分析,对大气降水pH值的时空分布特征和酸雨频率进行了分析。结果表明,山东省酸雨主要出现在秋季和冬季;鲁北平原、鲁中南的莱芜地区,胶东半岛地区频率较高。从酸雨与气象条件的初步分析得出,风速越小时,地面风对酸雨的贡献就相对增大;冬季接地逆温的存在为酸雨形成提供了极其有利的条件。文章并从气象角度对酸雨成因机理作了初步的分析。     

液氯泄漏事件的环境安全防护距离与监测布点方法

以大气湍流扩散模型为基础,结合大气环境基本资料和氯气的性质,提出了氯气泄漏突发事件的应急防护范围,为发生类似事件时的人群撤离范围和布点监测、监控范围,提出了一种思路,供大家参考.     

大气污染计算的简易公式

模拟由污染源排放的污染物对其周围地区的大气污染程度,已经提出许多计算公式,如高斯模式,萨顿扩散模式,以及针对不同排放方式的点源扩散公式和面源扩散公式等。但这些公式在使用中,由于污染源的情况千差万别,往往与模型相差甚多;此外,这些公式中所需要的气象参数,如大气稳定度和空气的湍流等的准确确定十分困难,也直接影响模型的计算精度。特别当污染源以多种方式排放时,选择合适的源强参数就更为困难。 本文提出了只需要源点浓度、风向、风速和距离的浓度衰减公式。该公式在对我市包钢氟污染的计算中,对二十一个点的监测数据进行计算,取得满意的结果。     

化工开发区突发性大气污染事故预测预警系统建设架构

大气污染事故预测预警系统主要包括污染气象模型和大气扩散数学模型,利用地理信息系统(GIS)技术,按照污染事故发生的地理位置,将模型的数值解和GIS相结合,从而可以在时间和空间上对污染扩散进行分析,得到不同地点的污染物浓度和污染程度,获取受污染范围内的人口和周边单位等重要信息,从而预测污染事故对环境的影响程度和范围,为突发性环境污染事故的应急监测、现场救护和灾后评估提供科学依据。     

乌鲁木齐市硫酸盐化速率关键影响因子分析

对硫酸盐化速率与大气中污染物质浓度和气象因素的分析结果表明,硫酸盐化速率不仅取决于SO2的浓度,还与PM10显著相关,是因为PM10表面为SO2的催化氧化提供了载体。气压和空气相对湿度对硫酸盐化速率有积极的促进作用,空气中的气态H2O具有凝结污染物质的能力,而降水对污染物质的冲刷效应降低了硫酸盐化速率。影响硫酸盐化速率的是空气中气态H2O而非降水。气温通过影响逆温层和风速共同影响着污染物浓度的扩散和稀释,从而决定着硫酸盐化速率的增减。     

北京市冬季大气细粒子数浓度的粒径分布特征

考虑到对人体的健康危害,大气颗粒物的数浓度值可能比质量浓度值更重要.通过对北京市交通道路边、生活区和远郊背景点大气细粒子数浓度的监测,对北京市大气细粒子数浓度的主要来源、浓度和粒径分布特征进行研究.文章认为交通源是城市大气细粒子数浓度的主要来源.城市生活区的大气细粒子主要是污染源稀释后扩散而来.远郊区既可能存在气象污染物光化学成核生成的超细颗粒物,也存在外部运移而来的细粒子.与国外其他城市相比,北京市大气细粒子数浓度在道路边处于中等偏下水平,但生活区和背景点处于相当或偏高的水平.     

昌吉市大气扩散模型的建立与探讨

根据昌吉市地理环境特点，选用“大气扩散－沉积模式”，气象设计条件和扩散参数，建立起符合昌吉市特点的大气质量模型，并摸拟了ＴＳＰ污染现状浓度。     

北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应

利用2013年1月—2014年12月北京地区PM_(2.5)和PM_(10)监测数据和同期近地面气象观测数据,采用非参数分析法(Spearman秩相关系数)研究了北京地区PM_(2.5)和PM_(10)的浓度对不同季节地面气象因素的响应。结果表明:北京地区大气颗粒物浓度水平具有明显的季节特征,冬季大气颗粒物污染最严重,夏季最轻。不同季节影响颗粒物浓度水平的气象因素各不相同,其中风速和日照时数为主要影响因素。PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别,PM_(2.5)/PM_(10)比值冬季最高,PM_(2.5)影响最大,春季最低,PM_(10)影响最大。这些结论可对制订科学有效的大气污染控制策略提供参考。     

主要气象因素对可吸入颗粒物浓度影响规律探讨

简要介绍了上海、南京、苏州和南通市区API污染指数逐月同步走向的一致性,得出环境空气质量保护目标确定条件下,影响大气污染物浓度高低的主要因素是大中尺度天气系统的气象因素以及春、夏、秋、冬和典型冬季寒潮前后,南通市区可吸入颗粒物与气象因素之间的相关变化关系.说明在政府加大力度控制大气污染物排放量并取得阶段性成果时,另一个影响可吸入颗粒物浓度高低变化的重要因素是气象因素.     

基于特征指标的气象因子对PM2.5浓度的影响分析

以西安为研究区域,为探究气象因子对PM_2.5浓度的影响,采集2017-2019年空气质量与气象因子数据,改进k-Means聚类算法,形成严重污染、重度污染、中度污染、轻度污染共4个PM_2.5浓度与气象因子样本簇集。分析簇集数据分布,选择Spearman相关性分析方法,确定影响PM_2.5浓度的气象因子;定义PM_2.5凸显性条件,给出幅度特征FOA、浮动特征FOF和凸显特征FOH,构建三维空间,确定气象因子对PM_2.5影响的大小,进而建立气象因子对PM_2.5浓度的影响分析方法。比较多元线性回归和随机森林回归方法,结果表明:该方法提高了分析效率,且无需考虑因子选取和表达,能有效确定影响PM_2.5浓度的气象因子种类及影响程度。在低温、高湿、高压和相对静风的气象条件下,空气中颗粒物难以扩散和输送,使西安市PM_2.5浓度升高。严重污染、重度污染和中度污染中,PM_2.5浓度与相对湿度呈显著正相关,与风速、气温呈显著负相关,且影响大小依次为相对湿度>风速>气温;轻度污染中,PM_2.5浓度与相对湿度、气压呈显著正相关,与风速、气温呈显著负相关,且影响大小依次为气温>相对湿度>气压>风速。     

边界层顶垂直速度对大气污染物地面浓度的影响

本文把地形、地转涡度及埃克曼抽吸作用共同引起的垂直运动通过大气污染物的平流扩散方程,引入到大气扩散模式中来.并通过实例计算了地面轴线浓度及其最大地面浓度距离后发现:在有些情况下,这些要素引起的垂直运动对大气污染物的地面浓度影响是重要的.     

北京大气CH4、CO2、TOC日变化规律及垂直分布的自动连续观测

提出了一种能自动连续监测CH4、CO2、TOC日变化及垂直分布的系统,利用该系统监测了2002年冬季CH4、CO2、TOC垂直分布的日变化的变化趋势.结果发现,距地面高度增加,受湍流扩散的影响,CH4、CO2、TOC浓度降低.冬季CH4浓度的日变化呈现明显的单峰周期变化,CO2日变化呈双峰形分布,TOC日变化没有明显的特征,其日变化受机动车尾气排放的影响很大.根据2002年冬季CO2浓度与2000年以前的对比结果发现,北京市冬季燃煤排放的污染物已处于一个相对稳定期,而随着北京市机动车保有量迅速增加,尾气排放成为影响某些大气微量气体日变化的主要因素.     

库尔勒市PM_(10)与气象条件的关系

利用库尔勒市2006—2013年的PM10监测数据以及同期常规气象资料,使用非参数分析(spearman秩相关系数)方法分析了常规气象要素与PM10浓度的相关关系。结果表明PM10浓度与各气象要素关系密切:气压较高时,PM10浓度易超过《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)二级标准;当气温≥20℃时,温度越高PM10浓度超标天数越少,当气温20℃时,较高的气温则不利于PM10的稀释扩散;温度露点差越小,PM10的超标率越大;PM10浓度随风速的增大先降低后增加;降水对PM10有清除作用。     

连云港春季PM2.5中主要水溶性无机离子污染特征及来源解析

于2017年3月1日—5月31日监测分析了连云港市大气PM_(2.5)中主要水溶性无机离子质量浓度的日变化规律,以及与气象因子、PM10、PM_(2.5)相关性。结果表明,水溶性无机离子质量浓度与环境空气中NO_2、CO、PM_(10)、PM_(2. 5)显著相关,与气温、风速、能见度等呈负相关;日变化呈明显单峰型,峰值出现在08:00左右;水溶性无机离子季度均值为27. 2μg/m~3,占ρ(PM_(2.5))平均50%左右,ρ(NO_3~-)、ρ(SO_4~(2-))和ρ(NH_4~+)占ρ(水溶性无机离子)总85%以上;指出,SO_4~(2-)主要受远距离传输的影响,NO_3~-和NH_4~+主要受局地源的影响。