上海海陆风特征及其对臭氧浓度的影响

利用2013—2016年常规气象观测数据和再分析资料,提出上海地区海陆风判断标准,统计了该地区的海陆风发生规律。同时,结合地面空气质量监测数据,分析了海陆风环流对臭氧(O3)浓度的影响。结果表明:上海地区的海陆风发生频率在3—8月份较高,与海陆温差年变化之间存在显著相关性;海风通常开始于当地时间9:00前后,结束于20:00前后,最大风速出现在15:00前后,平均风速为3. 9 m/s;海陆风发生时O3质量浓度峰值被抬高(16μg/m3),且峰值出现时间延后;海陆风的影响可深入上海内陆青浦淀山湖地区,对污染物浓度的影响程度沿海大于内陆。     

不同天气形势下杭州市空气污染特征个例分析

利用杭州市气象局观测资料、NCEP再分析资料和中尺度天气预报模式WRF的数值模拟结果,对杭州市2011—2012年春、夏、秋、冬4个季节各一天的污染天气进行分析;同时选取2012年夏季有利于污染物扩散的天气个例进行对比分析。结果表明,杭州市容易发生轻度污染的天气类型主要有4类:高压前部、高压底部、高压控制和高压后部;500 h Pa高空系统稳定,受西南气流影响,850 h Pa有暖平流,1 000 h Pa风速较小时,容易造成污染物的积累,发生空气污染现象。WRF模拟结果显示,当杭州市为偏北风且风速较小时,容易发生空气污染事件,当为偏南风且风速较大时,空气质量一般较好。温度层结分析发现,当近地层以及高空出现较为深厚的逆温层且低层温度层结呈现中性或者稳定时,不利于污染物的扩散,污染物容易在底层积累,出现近地层空气污染现象。     

试点城市O3浓度特征分析

利用2009年O3试点城市的03监测数据,分析了北京、天津、上海、青岛、沈阳和广东的03浓度变化特征,统计了年超标情况,并结合气象要素数据分析了其对03浓度的影响.结果表明,不同城市各点位间03浓度变化趋势基本一致,但因点位类型不同,浓度存在差异；O3浓度呈单峰型日变化,在13:00-15:00出现最大值,6:00-7:00出现最小值；O3超标主要集中在4-8月份,广州和北京超标现象较多；O3浓度受温度、降水、风速和风向等气象要素影响较大.     

新疆南疆城市发生夏季沙尘天气,空气质量污染严重

<正>由于受强冷空气影响,库尔勒市2015年8月15日出现7到8级的大风天气,同时伴有阵雨,气温骤降,库尔勒市17日14:00~23:00出现浮尘天气,可吸入颗粒物浓度值为349~795μg/m3,造成17日持续10小时的浮尘天气,到18日00:00浮尘转弱。2015年8月17日阿克苏市持续出现沙尘天气,造成当日空气质量指数(AQI)达500,空气质量     

盐城市臭氧污染特征及影响因素

对2015—2016年盐城市城区4个空气质量自动监测国控站点的O_3监测数据进行分析,探讨盐城市O_3污染水平、时空分布特征及其与前体物、气象因子之间的关系。结果表明,各站点O_3污染水平较为接近,2016年各站点O_3-8h第90百分位数超标天数较2015年分别下降了43.5%,50.0%,8.7%和43.6%;全年O_3逐月值大致呈双峰分布,高ρ(O_3)主要集中在4—10月;O_3日变化曲线呈明显的单峰分布,一般在05:00—07:00最低,13:00—15:00达到峰值;不同季节的O_3日变化情况有所差异,午后O_3峰值与O_3日变化幅度均在春季最大,冬季最低;NO、NO_2和CO的日变化曲线均呈现出早晚双峰分布,受早高峰影响,一般在07:00左右达到一日中的最大值;O_3与NO_x等前体物均显著负相关,高ρ(O_3)往往出现在高ρ(CO)/ρ(NO_2)时;总体上各站点的ρ(O_3)随风速的增大而增大。     

气象条件对沈阳市环境空气臭氧浓度影响研究

利用2013年沈阳市环境空气监测点位臭氧监测数据,分析沈阳臭氧浓度变化特征,结合气象资料分析了其对臭氧浓度的影响。结果表明,沈阳市不同区域臭氧浓度变化特征基本一致。臭氧浓度日变化呈单峰趋势,最大值出现在14:00左右,最小值出现在6:00左右;臭氧浓度变化具有明显的季节特征,夏季臭氧浓度最高,春秋次之,冬季最低;臭氧浓度受温度、风速、湿度、能见度、天气情况影响,臭氧浓度变化是多因素共同作用的结果。     

重庆市空气污染持续过程特征及其气象成因分析

利用空气质量日报数据分析了重庆市主城区空气质量的总体概况以及持续空气污染过程的特征，并着重探讨了2005-11-29~12—31期间的空气污染指数API变化及其与主要气象条件的相关关系．结果显示，一年中主城区出现连续3d以上空气污染指数API超过100的持续污染过程10次，累计污染超标日为61d，占全年总超标天数的61．6％；持续污染过程的气象条件往往有着共同的特点，即平均风速小，元降水或降水稀少，大气层结稳定，混合层高度较低．     

气象因素对泉州臭氧的影响

利用泉州城区2017年全年连续观测的O_3和气象要素资料,统计了臭氧浓度的分布特征,分析了气象要素对O_3质量浓度的影响,对比了O_3超标日和非超标日的气象要素特征。结果表明:(1)泉州市O_3质量浓度月变化呈双峰形,春季最高,夏季最低;日变化呈单峰形,最大值出现在13:00—14:00,最小值出现在06:00—07:00,上下游站O_3浓度存在明显传输效应。(2)泉州O_3质量浓度与相对湿度呈负相关,其相关性最高;与风速呈正相关,其相关系数最低,且存在明显区位性差异;与气温的相关性比较复杂,既有正相关,也有负相关。(3)各站点O_3小时质量浓度超标时,均对应2个气象要素区间值。(4)对比污染日非污染日发现,污染日相对湿度较低(50%～60%),非污染日较高(70%～80%);污染日温度略低于非污染日;污染日风向总体为西南偏南,非污染日风向为西南-东南。     

沈阳环境空气臭氧浓度及累积速率时序曲线模拟研究

为了解环境空气臭氧累积规律,利用2017年沈阳市环境空气臭氧浓度数据,统计分析臭氧累积速率,并利用回归方法拟合并优化臭氧浓度及其累积速率的时间序列模型,同时结合气温、风力、臭氧前体物等时序变化情况分析臭氧浓度的影响因素。研究发现:沈阳市臭氧月均浓度年变化、日均浓度年变化以及小时浓度日变化时序曲线均呈现单峰形态;年变化中,6月的臭氧浓度最大,4月臭氧累积速率达到最大值;日变化中,14:00臭氧浓度达到最大值,09:00—11:00臭氧累积速率最大,19:00—20:00臭氧迅速消减。温度、风速同臭氧浓度之间均有较好的正相关性。臭氧前体物二氧化氮、挥发性有机物与臭氧浓度之间均呈明显的负相关性。     

北京市空气污染指数及其影响因素分析

以北京市2001—2012年空气污染指数(API)和气象资料为基础,通过描述统计和GLM模型分析了北京市API的变化趋势和影响因素。分析结果表明,从年际变化看,北京空气质量呈逐年好转趋势;空气质量季节差别显著,春季和冬季的空气质量最差,夏季空气质量显著优于冬季和春季;各气象因素对空气质量均有显著影响,气压、气温、降水、日照时间与API呈负相关关系,其升高有利于空气质量改善,而日最高温、湿度、风速与API呈正相关关系。交通限行政策对北京空气质量有显著改善作用,但未发现API存在显著的周末效应。