湖南省长株潭城市群环境空气质量易超标指标变化规律研究

根据长株潭24个环境空气质量监测国控点数据,分析了CO、SO2、NO2、O3、PM10和PM2.5常规六项污染物不同月份的变化规律,并对首要污染物O3和PM2.5不同时期、不同时段的变化规律以及达标状况进行了分析。研究结果表明:PM2.5和O3浓度的季节性变化大,O3浓度夏季高、冬季低,PM2.5则正好相反;在一天当中,昼间的PM2.5浓度低于夜间;在城市之间,长沙市PM2.5的日均浓度和O3浓度明显高于株洲和湘潭市。上述结论将为制定相应的防治措施提供参考依据。     

重庆市冬季PM_(2.5)及气态污染物的分布特征与来源

利用重庆市大气污染物监测站2013年冬季(2013年11月—2014年1月)的实测数据,分析PM2.5及相关气态污染物(SO2、NO2、O3)的时空特征,并采用轨迹聚类与PSCF(潜在源贡献因子)分析污染物来源.结果表明:除ρ(O3)以外,其他3种污染物质量浓度的月际变化趋势基本一致,均呈12月升高、1月降低的特征;污染物空间分布不均,其中ρ(PM2.5)和ρ(NO2)在工业区和人口密集区较高,ρ(SO2)南高北低,ρ(O3)城区低于郊区.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)均呈显著正相关,其中ρ(SO2)与ρ(PM2.5)的R(相关系数)在城、郊区分别为0.71、0.65,ρ(NO2)与ρ(PM2.5)在城、效区的R分别为0.73、0.56;而ρ(O3)与ρ(PM2.5)未表现出显著相关.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)的相关性高低可在一定程度上说明二次气溶胶的污染程度,ρ(O3)与ρ(PM2.5)的相关性受到PM2.5来源和污染程度的影响.轨迹分析结果显示,重庆市2013年冬季主要受东北方向气流影响;聚类分析表明,重庆市11月没有表现出明显的PM2.5外来输送特征,但12月和1月的PM2.5外来输送特征明显,并且不同方向的气流污染物浓度差异也较大.PSCF分析发现,重庆市冬季PM2.5、SO2、NO2、O3主要来源于本地和周围城市局地传输,同时还受南宁、贵阳、遵义、达州等地的影响.     

佛山惠景城大气污染物浓度时序特征

基于佛山市惠景城区2013年1月1日-12月31日SO2、NO2、O3、PM2.54种大气污染物的时序监测数据,分析其时序特征,4种污染物质量浓度的平均水平和离散程度表现为NO2PM2.5O3SO2。不同时间际的浓度变化以及污染物之间的互相关、自相关分析结果表明:(1)细颗粒污染、臭氧污染分别集中于冬春季和秋季。周一、周二的SO2、NO2、PM2.5浓度高于一周内的其他时日,O3则相反。尤其是周二NO2浓度显著高于其他日该值,可能与周一车流高峰期机动车直接排放NO转化耗时导致NO2峰值延迟有关。在12:00-15:00时段,SO2、NO2、PM2.5浓度最低,O3浓度最高,可能原因为中午高气温可促使地表污染物向高空扩散,而O3作为NO2的光解反应产物,其浓度水平更大程度上受制于太阳辐射强度。(2)4种污染物的自相关系数各不相同,整体上间隔期为1、3(天或时)的历史污染物浓度能够有效影响当前时刻的污染物浓度。SO2、NO2、PM2.5三者之间存在明显的正相关关系,而O3与NO2呈现弱负相关关系,可能与站点地理位置有关,即该站点PM2.5受机动车直接排放影响为主。O3除受NO2的制约外,更大程度上受太阳辐射的影响。     

京津冀污染物跨界输送通量模拟

发展了关键影响因子加权人为源分配方法(WKIF),增添了依赖于气象条件和下垫面类型的生物源,动态更新了气象场和浓度场的边界条件.然后利用WRF-CAMx模式定量给出了四季北京、天津和河北大气边界层中PM2.5、O3、CO、SO2、NO2和NO跨界输送通量和北京净输入或输出通量.结果表明WKIF方法合理反映了中小城市人为源的空间分布特征,模式重要输入参量、初值与边界条件的改进显著改善了WRF-CAMx模式对京津冀地区6个观测站点近地面NOx、O3和PM2.5浓度的模拟.北京向天津冬、春季主要通过西北方向,夏、秋季主要经过偏西方向输入NO、NO2、SO2、CO、O3、PM2.5,输送通量夏季均最小,冬季均最大,且四季北京向天津输入的CO、O3、PM2.5通量显著高于NO、NO2、SO2通量.河北的污染物冬、春季主要通过西北方向,夏季主要经由偏南方向,秋季主要途径偏西方向进入北京;四季北京向河北输入NO和NO2,但跨界输送通量小于20t·d-1;四季河北向北京输入的CO、O3、PM2.5通量远高于北京向河北输送的NO、NO2通量,明显大于北京向河北输送的SO2通量,且河北向北京输入CO、O3、PM2.5通量夏季均最小,冬季均最大;四季北京大气边界层中NO、NO2、SO2最大净输出通量小于50t.d-1,CO、O3、PM2.5净输入或输出通量分别为111～2309、567～6244、715～1778t·d-1.这些定量结果为京津冀区域污染源调控对策的制定提供了科学依据.     

上海金山石化区常规大气污染物随时间变化分析研究

利用上海金山石化点位2014年大气监测资料,分析石化地区SO2、NO2、O3、PM10和PM2.5随时间的变化趋势,为未来工业园区的合理规划布局提供理论基础和决策依据.结果表明:(1)常规大气污染物浓度具有明显的季节性特征,SO2 、NO2、PM10 、PM2.5冬季高浓度,夏季低浓度,O3变化趋势相反;(2)O3呈现明显单峰日变化,NO2 、PM10、PM2.5则出现双峰现象,这是由于太阳辐射增强造成光化学反应加剧、地面温度上升以及人类活动的影响.SO2受太阳辐射影响较小,日变化趋势不明显.(3)污染物浓度风向分析表明,测点常规污染物主要来源于金山新城排放,但化工区废气排放对O3浓度具有明显影响.     

哈尔滨市2014年1-2月PM_(2.5)与主要空气污染物相关分析

为了解哈尔滨市主要空气污染物对PM2.5浓度变化的影响,利用SPSS软件及哈尔滨市南岗区2014年1-2月环境空气质量日报数据,对空气污染物中SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5进行了相关分析。结果显示,SO2、NO2、CO、O3、PM10与PM2.5均呈显著的正相关关系。结合相关性分析结果,建立了PM2.5与SO2、NO2、CO、PM10之间的主成分回归模型,并对模型进行了通径分析。分析结果表明,CO对PM2.5的直接影响最大,SO2、NO2、PM10对PM2.5的直接作用相对较小,但它们通过CO对PM2.5的间接作用较大。因此,在哈尔滨市1-2月主要空气污染物中,CO对PM2.5浓度的变化具有重要的影响。     

北京地区臭氧时空分布特征的飞机探测研究

利用2007～2010年北京地区上空（0～3.5 km）飞机探测的臭氧（O3）及氮氧化物（NO、NO2）等数据资料,分析O3的时空分布特征.结果表明：①O3月平均体积分数随高度变化趋势有较好的一致性,随高度增加,均出现先增大后减小,然后稳定不变的趋势,且高空有一个比较明显的分界线（约1.5 km）.1.5 km以下是O3体积分数垂直梯度变化较大的层次,均存在一个O3体积分数高值区,说明其受近地面人为活动的影响较大;在1.5 km以上,O3体积分数的垂直梯度变化明显减小,此空间处于混合层以上,气团运动受下垫面影响较小,输送作用可能对污染物体积分数的影响更加显著.②O3体积分数变化具有明显的季节特征,春秋季节O3体积分数较低,夏季O3体积分数较高.统计的月份中,只有7～9月之间O3均值变化最不明显,差异未达显著水平（P〉0.05）,其他月份之间均在0.01水平上差异显著.③在夏季一天（白天）当中,每小时O3体积分数垂直廓线与月平均统计的变化趋势一致.低空1.5 km以下O3体积分数的低值出现在上午（09：00～10：00）时段,高值出现在下午（15：00～16：00）时段,同高度内O3体积分数不同时段相差最大约为60×10-9;高空1.5～3.5 km内,O3体积分数相差不大,一般在70×10-9～80×10-9之间波动.④O3体积分数水平区域分布,0～2 km内城区四环O3体积分数较高,周边地区也出现较多明显的高值区,源强汇低造成北京市区周边近地层O3体积分数较高;高空2～4 km内,除了北京城区O3体积分数较高外,城区正北面、东南面（北京-天津方向）、西南面（北京-保定方向）的O3体积分数较高.⑤在0～3.5 km内,O3与NO、NO2和NO2/NO值之间都存在着显著的相关关系,O3与NO、NO2皆为负相关,但与NO2/NO值为正相关.     

北京气象塔夏季大气O3,NOx和CO浓度变化的观测实验

以北京325m气象塔为观测平台,于2002年夏季进行了大气污染物臭氧(O3)及其前体物氮氧化物(NOx)和气象要素加强期的同步观测.对观测资料做了详尽的分析,结果表明:边界层内存在明显的臭氧浓度(用体积分数表示)垂直差异;中午120m高度层存在O3浓度最大值;低层O3浓度呈明显的日变化,且昼夜振幅较大;夜间高层(280m)O3的湍流混合和化学消耗较弱,可维持较高的浓度;局地光化学生成是白天边界层O3的主要来源;降水天气过程可造成O3及其前体物浓度的显著变化.     

太原市2014年春节期间常规大气污染物浓度变化及聚类分析

为了探寻太原市春节期间不同监测站点各常规大气污染物的质量浓度变化规律及相互之间的关系,记录和收集了太原市上兰、南寨、涧河、尖草坪、桃园、坞城、小店、金胜、晋源9个监测点2014年农历小年至元宵节(2014-01-23—2014-02-14)期间的大气PM2.5、PM10、CO、NO2、O3、SO2小时浓度值以及相应的气温、气压、湿度、风级、能见度等气象数据,采用相关分析、小波分析、单因子污染指数评价和系统聚类等方法进行研究,发现:1该时段内就太原市总体而言,PM2.5超标倍数最大,其次是PM10、SO2、CO、NO2,O3污染最小.2农历小年、除夕、正月初八、元宵节大气PM2.5和PM10的浓度迅速增加,与自然气象因子基本无关,说明烟花爆竹的集中燃放对大气颗粒物尤其是细颗粒物产生较大影响.3SO2、NO2、CO与PM2.5和PM10浓度变化的波动趋势相似、主周期相同,反映了部分PM2.5和PM10与SO2、NO2、CO有共同的来源;O3的波动趋势及主周期与上述污染物完全不同,显示出它来源的特殊性.4按PM2.5聚类,南寨、涧河、尖草坪、桃园4个点聚为一类,小店和坞城2个点聚为一类,金胜和晋源聚为一类,位于太原市最北端作为清洁对照的上兰监测点自成一类,与它们的地理位置有较好的相符性,同时,聚类分析结果与各监测点的单因子污染指数评价结果相一致.本文提示小波分析与聚类分析相结合可以较好地反映城市大气污染物浓度变化的时间与空间分布规律.     

成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析

为了解成都市区大气污染物浓度水平及其变化规律,统计分析了2013年6月1日—8月31日3个市区站点(十里店、梁家巷和草堂寺)SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10和CO逐时观测资料.结果表明,观测期间O3污染严重,上述3个站点小时均值超标率分别达22%、37%和42%.大气颗粒物污染也较为严重,上述3个站点PM10日均浓度超标率分别为13%、8%和3%,而PM2.5日均值超标率分别高达34%、27%和26%.NO2和CO早晚的浓度高峰主要与机动车流量增加和混合层高度降低有关.由于紫外辐射影响,O3浓度在正午出现峰值.受机动车流量高峰和气象条件的影响,PM2.5和PM10最大值和最小值分别出现在上午和下午.通过对污染物"周末效应"的分析,发现周末O3、PM2.5和PM10的浓度显著高于工作日,SO2、NO2和CO反之.成都市区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,其中PM10和NO2主要受局地源控制,而PM2.5、SO2和O3受外输送影响较大.     

天津市环境空气中细粒子的污染特征与来源

于2006年8─12月,在天津市中心城区采集细粒子(PM_2.5)并测定其中水溶性无机离子和元素的质量浓度,应用因子分析与多元线性回归技术解析PM_2.5的来源. 结果表明:ρ(PM_2.5)月均值为103.9～217.4 μg/m3,呈冬季最高、夏季最低的特征. 水溶性无机离子质量浓度占ρ(PM_2.5)的比例为24.90%～49.76%,其中ρ(SO₄2－),ρ(NO₃－),ρ(NH₄+)与ρ(Cl－)之和约占离子总质量浓度的90%. 在夏季,二次粒子质量浓度占ρ(PM_2.5)比例最大,这与SO₂向SO₄2-,NO₂向NO₃-的转化率升高有关. PM_2.5中Cl富集主要与燃煤等人为排放有关, 海盐源对Cl－的贡献不足20%. 天津PM_2.5中含量最高的元素为Si,约占元素总质量浓度的28.4%. 微量元素中以Zn和Pb的含量最高,二者主要来自燃煤和机动车排放. 源解析结果表明,二次污染、化石燃料燃烧、土壤尘和建筑粉尘是天津市环境空气中PM_2.5的主要来源,贡献率分别为53.4%,25.8%,12.3%和8.6%.      

天津夏季低层大气O3和NO2浓度垂直分布

利用2007年8月8-24日天津255 m气象铁塔上连续17 d的ψ(O3)和ψ(NO2)及同期气象观测数据,分析了ψ(O3)和ψ(NO2)(以小时平均值计)的日变化和垂直分布规律及其与气象因子之间的关系.结果表明:天津市近地层ψ(O3)分布具有明显的日变化和垂直分布特征,昼夜差异显著;一般情况下,ψ(O3)日均值在220 m高度处最大,120 m处次之,40 m处最小;ψ(O3)与温度和风速呈正相关,而与相对湿度呈负相关.ψ(NO2)日变化多为双峰型,白天较低;ψ(NO2)垂直差异较小,夜间稳定层使NO2产生局地积累,低层大于高层;ψ(NO2)与温度和风速呈负相关,与相对湿度的关系比较复杂,白天呈正相关,夜间呈负相关.     

天津大气扩散条件对污染物垂直分布的影响研究

利用2017~2019年夏、冬季天津市大气污染物监测和气象观测数据,基于天津气象铁塔垂直观测,针对大气垂直扩散条件对PM_2.5和O₃的影响进行研究.结果显示:近地面PM_2.5浓度随高度的升高而下降,O₃浓度则随高度的升高而上升,受大气垂直扩散条件的季节和日变化影响,冬季,地面与120m PM_2.5质量浓度相关明显,与200m PM_2.5质量浓度无明显相关.夏季,120m和200m PM_2.5质量浓度相关系数为0.72,午后通常出现120m和200m PM_2.5质量浓度高于地面的情况.夏季,不同高度O₃浓度差异小于冬季,地面与120m高度O₃浓度接近.以大气稳定度、逆温强度和气温递减率作为大气垂直扩散指标,对地面PM_2.5和O₃垂直分布具有指示作用.冬季,TKE与PM_2.5质量浓度相关系数为到-0.65,夏季,TKE与ΔPM_2.5相关系数为-0.39.夏、冬季TKE与地面O₃浓度的相关系数分别为0.46和0.53,与ΔO₃的相关系数分别为0.73和0.70.弱下沉运动对地面O₃浓度影响较强,40m高度垂直运动速度与地面O₃浓度的相关系数在冬、夏季分别为-0.54和-0.61.对冬季典型PM_2.5重污染过程的分析发现,雾霾的生消维持和PM_2.5浓度的变化与大气稳定度、气温垂直递减率和TKE的变化有直接关系.对夏季典型O3污染过程的分析发现,近地面的O₃污染的形成与有利光化学反应的气象条件密切相关,同时,垂直向下输送和有利垂直扩散条件对O₃污染的形成和爆发影响明显.     

珠三角空气质量暨光化学烟雾数值预报系统

基于中尺度气象模式(MM5)、排放源模式(SMOKE)和大气化学模式(CMAQ),耦合本地排放源清单,建立了珠三角区域空气质量数值模式预报系统。该套模式系统对清洁、污染过程的一次、二次污染物都有较好的预报能力。冬季,能见度和PM_(2.5)的预报值和观测值的相关系数最高达0.76和0.78。O_3和NO_x的预报值和观测值的相关系数为0.64和0.61。随着预报时效的增加,预报效果没有明显降低。夏季,在2个典型光化学过程中,O_3的预报值和观测值的相关系数分别为0.68和0.81,NO_x分别为0.57和0.64。在相关的边界层气象因子中,地表通风系数和能见度相关度最高,相关系数达0.71。混合层高度、地面风速、比湿和能见度的相关系数分别为0.55、0.50、和-0.37。在灰霾过程中,PM_(2.5)占PM_(10)的质量浓度为78%。在气溶胶质量权重中,硫酸盐所占的比重最高,占PM_(2.5)权重达到33%,元素碳为18%,有机碳为14%,铵盐为5%,硝酸盐仅为1%。灰霾过程的二次气溶胶的质量权重比清洁过程的大。     

天津重污染期间大气污染物浓度垂直分布特征

利用天津气象局255 m铁塔垂直4层观测平台(高度分别为3、40、120和220 m),对各层大气中的NO_x、O₃、SO₂浓度(均以φ计)和PM_2.5浓度(以ρ计)进行了连续观测,结合同步气象要素分析了2010年10月3—11日天津发生的一次重污染事件.结果表明:在此次重污染事件期间,一次及二次污染物浓度的垂直梯度变化差异显著,φ(NO)、φ(NO₂)和ρ(PM_2.5)随高度上升而降低,φ(NO)在3～120和120～220 m的递减率分别为58.0%和8.5%,ρ(PM_2.5)在3～220 m递减率为13.0%;而φ(O₃)和φ(SO₂)平均值却随高度的上升而增加,其中φ(O₃)在3～40、40～120和120～220 m的增长率分别为108.0%、19.1%和56.4%,φ(SO₂)在3～220 m的增长率为25.0%. NO_x主要来源于局地近地面污染源的排放;SO₂主要来源于高架点源的排放,O₃则来源于局地光化学过程积累;PM_2.5受局地排放源和光化学过程的双重影响,垂直梯度变化最不显著. 不利于扩散的气象条件使以局地排放为主的污染物积累升高及其伴随的光化学反应造成了天津此次重污染事件.      

Investigation of air pollution concentration in Kathmandu valley during winter season

The monthly concentrations of NO2, NOx, SO2 and O3 measured by a passive sampler from February 2003 to January 2004 showed that the air pollution during the winter season in Kathmandu valley was higher than the summer season. The O3 level was found the highest during April, May and June due to strong radiation. The hourly concentrations of NO2, NOx, O3 and suspended particulate matter（SPM） were also measured by automatic instruments on December 2003. Temperature at the height of 60 m and 400 m at Raniban Mountain in the northwest of Kathmandu valley was measured on February 2001 in the winter season and the average potential temperature gradient was estimated from observed temperature. Wind speed was also measured at the department of hydrology, airport section, from 18 February to 6 March 2001. It was found that the stable layer and the calm condition in the atmosphere strongly affected the appearance of the maximum concentrations of NO2 and SPM in the morning, and that the unstable layer and the windy condition in the atmosphere was considerably relevant to the decrease of air pollution concentrations at daytime. The emission amounts of NOx, HCs and total suspended particle（TSP） from transport sector in 2003 were estimated from the increasing rate of vehicles on the basis of the emission amounts in 1993 to be 3751 t/a, 30570 t/a and 1317 t/a, respectively. The diurnal concentrations in 2003 calculated by the two-layers box model reproduced the characteristics of air pollution in Kathmandu valley such as the maximum value of O3 and its time, the maximum value of NO in the morning, and the decrease of NO and NO2 at daytime. The comparison with the concentrations in 1993 calculated suggested that the main cause of air pollution was the emission from transport sector.     

广州城区近地面层大气污染物垂直分布特征

为更好地了解广州城区近地面层大气污染物的扩散与输送过程,利用广州塔4层大气污染物垂直梯度观测平台(高度分别为地面、118、168和488 m)于2014年1月—2015年12月对多种大气污染物进行连续观测,分析了广州城区近地面层大气污染物的垂直分布特征.结果表明:①ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁)、ρ(NO₂)和ρ(NO)随高度的上升而降低,其中ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)在低层(地面点位)—高层(488 m点位)的递减率分别为35%、30%和26%,ρ(NO₂)和ρ(NO)分别为75%和84%;ρ(O₃)随高度上升而增加,其低层—高层的增长率为135%;ρ(SO₂)和ρ(CO)则随高度上升先增后减.②除ρ(O₃)外,其余污染物浓度均符合“冬强夏弱”的季节特征,ρ(O₃)则在夏秋季较高,春冬季较低.冬季ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(NO₂)和ρ(NO)高、低层间差异为全年各季最大,分别为38.6、18.5、49.4和31.9 μg/m3.③各污染物小时浓度日变化特征均不同程度地受混合层发展过程的影响,各高度污染物浓度在一天中混合层高度最高的时段(12:00—17:00)最接近,而在其余时段分层较明显.除O₃外,其余污染物质量浓度在中、低层大致呈早晚双峰分布,而在高层大致呈单峰分布.ρ(O₃)则在各层均保持单峰分布,峰值一致出现在14:00.④对一次典型污染过程分析发现,不同高度的ρ(PM_2.5)和ρ(NO₂)最大差值分别可达183.0和148.0 μg/m3,ρ(PM_2.5)显著地受到本地近地面污染源的影响,污染物高浓度区域主要集中在488 m以下.      

广州城区秋季大气PM_(2.5)中主要水溶性无机离子分析

分别在广州市中心城区高楼顶(距地50m)和交通干线路边(距地1.2m),于2006年秋季连续一周采集了大气PM2.5样品,对比分析了SO42-、NO3-、Cl-、F-、Na+、NH4+、Ca2+、K+、Mg2+等9种水溶性无机离子含量。结果表明,楼顶相对充分混合大气中PM2.5的质量浓度范围59.5～129.5μg/m3,均值为83.7μg/m3;交通干线路边大气PM2.5的质量浓度范围为108.4～132.2μg/m3,均值为121.1μg/m3。9种离子总浓度平均达到50.9(楼顶)和44.1(路边)μg/m3,占PM2.5质量浓度的60.8%(楼顶)和36.4%(路边)。SO42-和NO3-为水溶性无机离子主要组成,其占PM2.5质量浓度的比例均是楼顶高于路边,显示二次气溶胶对楼顶充分混合大气中PM2.5有较大贡献,而路边样品中一次来源贡献相对较大。计算表明采样期间海盐对广州大气PM2.5中的水溶性组分贡献较小。NH4+当量浓度远小于SO42-和NO3-的当量浓度,中和度远1,反映PM2.5酸性较强,且楼项PM2.5粒子酸性高于路边样品。     

Thermal internal boundary layer and its effects on air pollutants during summer in a coastal city in North China

The thermal internal boundary layer(TIBL) is associated with coastal pollution dispersion,which can result in high concentrations of air pollutants near the surface of the Earth. In this study, boundary layer height data which were obtained using a ceilometer were used to assess the effect of the TIBL on atmospheric pollutants in Qinhuangdao, a coastal city in North China.A TIBL formed on 33% of summer days. When a TIBL formed, the sunshine duration was 2.4 hr longer, the wind speed was higher, the wind direction reflected a typical sea breeze, and the boundary layer height was lower from 9:00 LT to 20:00 LT compared to days without a TIBL. If no TIBL formed, the average concentrations of PM_(2.5) and PM_(10) decreased with increasing boundary layer height. However, when a TIBL was observed, the average concentrations of PM_(2.5) and PM_(10) increased with increasing boundary layer height. Because the air from the sea is clean, PM_(2.5) and PM_(10) concentrations reached minimums in the daytime at 16:00 LT. After16:00 LT, the PM_(2.5) and PM_(10) concentrations increased rapidly on days when a TIBL formed,which indicated that the TIBL leads to the rapid accumulation of atmospheric pollutants in the evening. Therefore, the maximum concentrations of particulate matters were larger when a TIBL formed compared to when no TIBL was present during the night. These results indicate that it is suitable for outdoor activities in the daytime on days with a TIBL in coastal cities.     

北京秋冬季近地层PM2.5质量浓度垂直分布特征

选取秋冬两季各14 d对北京地区近地层ρ(PM_2.5)垂直分布进行监测,获得ρ(PM_2.5)垂直廓线;结合同步测得的气象数据,就气象因素对垂直分布的影响进行了分析;最终拟合了ρ(PM_2.5)垂直廓线方程.研究表明:秋冬两季ρ(PM_2.5)的垂直分布随高度增加而呈对数递减的规律;风速随高度的变化遵循对数规律;发生逆温时,大气层结稳定,垂直方向上的湍流受到抑制,风速与PM_2.5逐时质量浓度在垂直方向的分布呈较好的线性关系,ρ(PM_2.5)随高度改变呈显著的对数相关关系;而在非逆温的情况下,PM_2.5逐时质量浓度垂直分布与风速线性相关的概率较小,质量浓度的垂直分布与高度的对数关系不显著.