包头市空气污染与气象因素相关性研究

本文以包头市市区2007年和2008年的空气环境质量逐时监测数据和相应的地面逐时气象数据为基础,结合MM5中尺度气象模型拟合的高空气象数据,采用Pearson相关分析法,对空气环境中主要污染物二氧化硫、可吸入颗粒物的浓度与风速、近地面气温、降水、气压、相对湿度等气象因素的相关性进行了分析,探讨了逆温、静风等主要气象条件对空气环境中污染物浓度变化的影响,为改善城市空气环境质量提供技术支撑。     

城市环境空气演变的过程

通过整理阜新市空气自动监测系统在4个功能区2005年全年每小时主要污染因子的实测数据,并用综合指数评价、比较不同时、地的空气质量,总结全市及各功能区空气质量逐月、逐时变化的规律.同时依据计算空气污染物浓度的箱模式理论和同期污染物排放量、平均地面风速、空气混合层高度等影响因素的演变过程解析空气质量变化的原因,了解城市环境空气演变的过程.     

环境规划与环境管理

气象科学研究所)//气象/中国气象局一2(XX),26 (4)一25一28环图P一2 根据福州站1995一1卯8年探空和地面资料, 计算出影响污染物浓度的n个地面气象要素和x32 2(X)(X刀6699个大气层结参量,将它们和福州市1995一1998将15014以x〕纳人建设项目环境保护管理程序/李年跳、Nox、花P浓度建立一系列回归方程,利用海生(国家环保总局环境工程评估中心)..·//环境该回归方程对1999年2一8月空气污染物进行逐科学/中科院生态环境研究中心一2以刃,21(2)·日等级预报,根据天气形势分类对应关系进行补一no一112环图x一5充订正得出预报等级,并与实测各污染…     

气象条件变化对呼市地区大气污染的影响

利用1995至2002年呼和浩特市区空气污染物PM10、TSP、NO2、NO2、SO2浓度的实际监测数据与同期的地面要素场资料、大气边界层气象参数和地面天气图分析了污染物浓度与气象条件的关系及气象条件变化对呼市地区污染物浓度变化的影响，讨论了污染物浓度变化规律的成因。在此基础上用逐步回归方法建立了不同季节呼市地区空气污染浓度统计预报模型。     

浅谈环境质量监测与评价

环境质量监测是环境监测内容之一,环境监测主要是监测环境中污染物的分布和浓度,借测量数据来确定环境质量状况,定时、定点监测环境质量,并记录在册就可以为环境质量评价提供必不可少的历史数据,还可以对污染物迁移转化规律的科学研究也提供的基础数据。     

基于CALPUFF大气扩散模式空气环境总量控制对策研究

本文基于CALPUFF大气扩散模式与MM5气象模拟技术,深入开发、解析污染源普查数据,通过对主要污染物源解析和环境质量实测数据拟合,分析区域污染源排放对空气环境质量的影响,研究各类污染源总量控制多种方案,最终提出与环境容量相适应的总量分配方案和相关控制对策,并为包头市中心城区环境质量达标制定控制方案,为科学利用区域大气环境容量提供技术支持。     

沈阳市环境空气质量"优级"气象条件分析

利用2003年～2005年沈阳市空气质量为“优级“天气的监测数据和同期气象数据进行分析,结果表明:在两种气象条件下环境空气质量能够达到“优级“水平,第一是连续降水的后期,由于一定强度的连续降水对空气中污染物有明显的冲刷冲洗作用,降水后期空气中污染物浓度持续降低.第二是低空或高空有强冷空气时,地面吹北风且风速较大,在水平方向和垂直方向扩散条件好,使空气质量达到“优级“.     

空气质量与气象因子间关联规则的挖掘方法研究

传统数据相关性分析仅能揭示空气质量与气象因子之间的相关系数,关联规则挖掘方法使用支持度、置信度、作用度、兴趣度等指标能够发掘隐藏在大量监测数据内部的关联规则。文章使用SQL语言实现了Apriori算法,挖掘出研究区内空气主要污染物浓度与气象因子之间的关联规则,定量表示气象因子变化对主要污染物浓度的影响。     

粤北山地城市近地面臭氧污染特征及气象影响因素分析——以韶关为例

利用2015-2019年韶关市3个地面环境空气质量国控站逐时臭氧(O3)观测资料、同期的气象资料、ECMWF(欧洲中期天气预报中心)ERA5再分析资料和2017-2019年广东南岭背景空气自动监测站逐时臭氧(O3)观测资料,对粤北山地城市(以韶关为例)的近地面臭氧污染特征及气象影响因素进行了系统分析,包括韶关近地面O3...     

基于KZ滤波法的韶关市O3不同时间尺度变化特征分析研究

利用2015—2019年韶关市3个地面环境空气质量站逐时臭氧(O₃)观测资料、同期的气象资料和2017—2019年广东南岭站逐时O₃观测资料及同期气象资料,采用Kolmogorov-Zurbenko (KZ)滤波、多元回归和后向轨迹潜在来源贡献分析等统计方法,分析了韶关市O₃浓度不同尺度变化特征与气象要素的关系.结果表明：(1)不同时间段气象因素对韶关市盆地区域O₃浓度变化的影响不同：2015年1月—2016年6月及2018年6月—2019年6月,气象因素有利于降低近地面O₃浓度;而2016年6月—2018年6月及2019年下半年,气象因素有利于增加地面O₃浓度.2018年6月前,气象因素影响导致近地面O₃浓度的增加或降低幅度范围在2μg·m^-3;2018年6月后,气象因素影响造成地面O₃浓度的增加或降低幅度范围上升到4μg·m^-3,说明韶关市O₃...     

2018-2019年兰州市近地面臭氧浓度变化特征及其影响因素分析

选取兰州市城区4个环境空气质量国控站点2018-2019年的监测数据和兰州市气象站同期的观测资料,分析了兰州市O₃浓度的时空分布特征,并探讨了气象因素和相关污染物对ρ(O₃-8 h)的影响。结果表明:1)兰州市城区各站点ρ(O₃-8 h)的月变化和ρ(O₃)小时值的日变化均呈单峰型,ρ(O₃-8 h)高值出现在4-8月,ρ(O₃)小时峰值出现在15:00左右;2)相关污染物与ρ(O₃-8 h)均呈负相关,ρ(O₃-8 h)随ρ(NO₂)、ρ(CO)、ρ(PM_2.5)的增加而降低;3)高温、低湿的环境有利于兰州市城区O₃的生成,而特殊的地形条件导致在一定风速下,O₃更容易积累;4)分别建立了相关污染物和气象因子的多元线性回归方程,发现在当前气象条件和相关污染物排放现状下,气象因子对兰州市O₃的影响比相关污染物的影响更为重要。     

西安市一次霾过程中气溶胶垂直分布特征及气象要素影响

为探讨西安市典型霾过程中的气溶胶垂直分布特征和气象要素影响,利用地面空气质量数据、CALIPSO卫星激光雷达资料以及气象要素资料,并结合HYSPLIT后向轨迹模式、天气形势分析、相关性分析等,对西安市2016年12月17-21日霾过程依据RH（相对湿度）进行干霾、湿霾和雾霾的划分,并分析不同阶段的气溶胶垂直分布特征.结果表明:前期干霾阶段,西北沙尘的输送使得高空气溶胶退偏比和色比较大,以沙尘型气溶胶为主;中期湿霾阶段,RH的增大使得低层细粒子增多,消光系数达1.7 km-1,以污染型气溶胶为主;后期干霾阶段时,低层大气中非球形粗粒子增多,以混合型气溶胶占主导.气象要素对霾过程影响较大,静风、高湿、"双逆温"效应不利于颗粒物的清除,逆温强度的变化与污染物的消长具有一定的滞后一致性.RH和ρ（PM）共同影响能见度变化,RH高于80%时,能见度由RH主导,相关系数达到-0.871;RH低于80%的污染阶段,ρ（PM）对能见度起主导作用,相关系数达0.85以上.研究显示,不同霾阶段气溶胶垂直分布特征差异较大,气象要素对霾过程的消长有重要影响.      

2012年-2014年常州市大气污染特征分析研究

利用2012年-2014年常州市大气污染数据、气象观测数据,通过分析污染物浓度的月变化、季节变化,污染物浓度与能见度及各气象要素间的关系,得到以下结论:风对大气污染物具有较好的扩散、稀释作用,风力越大,污染物浓度越低;降水对大气污染物具有较好的冲刷、沉降作用,降水量越大,持续时间越长,污染物浓度越低;气温与污染物浓度直接关系较小,但由于夏季污染物浓度较低,表现为气温越高污染物浓度越低;冬季反之,故从整体上看气温与污染物浓度呈反相关关系;相对湿度对各污染物浓度有一定影响,在适宜的湿度条件下,水汽对污染物有较好的吸附作用,有利于颗粒物等的生成和增长.     

北京大气中常规污染物的垂直分布特征

近地层大气中的污染物的垂直变化对地面空气质量有直接影响.2004年9月22日─10月30日,以北京325 m气象塔为观测平台,分别在气象塔的8,47,120和280 m处,对大气中的O₃,CO,NO,SO₂和NO_x 5种污染物及温度、湿度、风向和风速4项气象要素进行同步连续观测.5种污染物在各层日变化均明显,其中8,47和120 m 3层的变化一致,但280 m处的φ(O₃)高于其下3层,夜间尤其明显.当φ(NO₂)/φ(NO)小于25时,φ(O₃)与该比值表现出很强的相关性,8,47,120和280 m处的相关系数分别为0.86,0.72,0.58和0.57.主成分分析中,280 m处各主成分组成与其下3层完全不同,进一步表明该处的污染物与低层污染物分布规律不同,该处的污染物除受局地湍流扩散影响外,还显著受到区域水平输送作用的影响.      

基于阶段式时序注意力网络的PM2.5鲁棒预测

PM_2.5浓度的预测对于大气污染治理、改善环境质量等起到重要作用。受气象条件变化与大气污染物排放等多种因素的交叉影响,PM_2.5预测通常易受突变事件及噪声数据干扰。因此,基于对气象条件以及大气污染物与PM_2.5的相关性分析,提出阶段式时序注意力网络模型（staged temporal-attention network,STAN）,该方法融合多段注意力学习模块与循环神经网络,建模气象因素与大气污染物对PM_2.5浓度的交叉影响。统计分析北京市、上海市、广州市预测结果的绝对误差值,可知:1）对比广泛使用的单一类模型支持向量机（support vector machine,SVM）、长短期时序记忆方法（long short-term memory,LSTM）和多层感知机（multilayer perceptron,MLP）,STAN可达到10%以上的性能领先;对比最新的融合类模型U型网络（U-net）,STAN领先了7%的优势。2）以北京市冬季预测结果为例进行统计分析,STAN的预测值与实测值之间的拟合系数可有95.2%的性能领先。此外,在鲁棒性分析中发现,STAN在含有10%噪声的数据上进行预测,误差上升幅度仅为9.3%。结果表明:注意力机制与时序学习模块相结合能够深度挖掘PM_2.5变化规律并抑制噪声数据,且STAN模型可以进行PM_2.5浓度的鲁棒预测。     

石家庄一次沙尘大气污染物与边界层相互作用

针对2020年5月11~12日华北平原出现的一次沙尘过程,使用云高仪和空中国王-350飞机观测平台观测了气溶胶后向散射系数、气象要素、黑碳气溶胶（BC）和0.1~3.0μm气溶胶粒径分布的垂直结构,并结合FY-4A卫星数据、大气污染物数据（PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO和O₃）、地面气象数据和探空数据,探究了此次沙尘过程中大气污染物和边界层结构的相互作用机制.结果表明,由于逆温层的存在,沙尘在石家庄上空维持在>1km的高度,因此对地面污染物的影响较小.沙尘期间石家庄PM₁₀的平均质量浓度为166.3μg/m³,分别是沙尘前和沙尘后的2.7倍和1.5倍.沙尘过程对边界层结构影响较大.沙尘期间在沙尘层附近形成一层RH较小、风速较大、气溶胶含量较高的“穹顶”结构,阻碍了大气边界层的发展.“穹顶”结构使得贴地逆温消失,有利于近地面污染物的扩散.沙尘层内BC和气溶胶数浓度较高,最大浓度接近地面观测浓度.沙尘过程对不同高度气溶胶数浓度谱谱型影响较小,沙尘层使得0.4~3μm气溶胶数浓度显著增加.     

天山北坡经济带城市PM2.5质量浓度时空分布及模拟分析

PM_2.5扩散/积聚有着复杂的物理、化学过程,其时空变化与前体污染物及气象条件密切相关.为探究区域城市ρ（PM_2.5）的变化规律,以天山北坡经济带城市为研究区,采用2015年1月-2017年10月大气污染物监测数据和气象数据,结合数理统计和GIS空间分析技术,分析研究区ρ（PM_2.5）的时空变化特征;借助普通OLS（最小二乘法）分析影响因子的多重相关性,通过PLS（偏最小二乘）法构建ρ（PM_2.5）估算模型.结果表明:①研究区各城市小时ρ（PM_2.5）呈"W"型双峰变化;各月份ρ（PM_2.5）呈"U"型特征,月均值为59.5 μg/m3,2月和9月分别为ρ（PM_2.5）最高月和最低月;各季节ρ（PM_2.5）排序为冬季（146.6 μg/m3）＞秋季（35.2 μg/m3）＞春季（34.1 μg/m3）＞夏季（26.8 μg/m3）;空间上ρ（PM_2.5）由西北部克拉玛依市向东南部乌鲁木齐市逐渐增大.②PLS法构建模型能有效克服自变量多重相关性的问题,模型可解释自变量95.7%和因变量80.1%的变异信息,年均模拟值与实测值偏差为9.82%.③研究区各城市ρ（PM_2.5）与ρ（CO）的相关性极显著,与气象因子中的风速和气温的相关性较显著,而与相对湿度的相关性不显著.研究显示,基于前体污染物和气象因子的PLS法构建模型是模拟ρ（PM_2.5）的有效方法.      

常州市区2013年1月份污染状况与原因探讨研究

2013年1月份,全国大面积爆发雾霾天气,根据常州市区1月份空气质量环境监测数据和气象资料,分析了造成市区1月份空气质量下降的主要原因;气象因素往往制约着大气污染物的稀释、扩散、输送和转化过程,进而影响大气污染物的分布及污染物浓度,降水、风速、温度、相对湿度、天气形势对大气污染时空分布均会造成影响;气象因素与大气污染的特征及其相互关系研究可以为有关部门制定防治大气污染、保护城市生态环境的决策提供科学、有效的依据,更好的提高人民生活质量。