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相似文献
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1.
采用数值模式与观测资料相结合的方式,对北京市2013年1月9~15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析。结果表明,此次重污染过程北京市空气质量从9日的二级跳至10日五级重度污染,11日一13日空气质量维持连续3d严重污染,14日降为重度污染,15日转为轻度污染;重污染过程期间10—14日P(PM2.5)平均值为323μg/m。,平均风速为1.47m/s,平均相对湿度为73.6%,24h变温基本为一2.72~2.68℃,24h平均变压为一3.65~2.63hPa。指出,此次重污染过程与当地气象条件密切相关,稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景,风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因,地面风场辐合及边界层下沉运动是造成重污染的重要原因。  相似文献   

2.
为找到对成都空气质量有改善作用的气象要素等级,量化成都气象条件对大气污染物的影响,对2015—2018年成都环境监测站空气质量监测数据和温江国家气候观象台同时段的气象观测资料进行了研究分析。结果表明:(1)成都中部地区的空气质量污染较为严重,全年主要以PM2.5和O3污染为主,占比达75%,2015—2018年成都的PM2.5污染呈下降趋势,而O3污染虽有所波动但没有显著改善。(2)PM2.5持续重污染过程中,过去12 h降水量和过去24 h降水量均大于1 mm,均为有效降水,大于2.5 mm对PM2.5污染的改善作用显著增强;相对湿度低于70%对中度及以上PM2.5污染的改善作用同步增加,低于40%对轻度PM2.5污染的改善作用较为明显,优良天气的发生概率显著增加;风速大于1 m/s时PM2.5浓度随风速的增大而减小,大于2 m/s对PM2.5浓度的改善作用显著加强。...  相似文献   

3.
以西安为研究区域,为探究气象因子对PM2.5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PM2.5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PM2.5浓度的气象因子;定义PM2.5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PM2.5影响的大小,进而建立气象因子对PM2.5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PM2.5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PM2.5浓度升高。严重污染、重度污染和中度污染中,PM2.5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,PM2.5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。  相似文献   

4.
中山市2013年污染天气形势和气象要素特征分析   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用2013年中山市空气质量监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料和WRF数值模式模拟分析了中山市全年大气污染的基本特征,总结了易于造成大气污染的典型天气形势和气象要素条件。结果表明:2013年中山市空气污染主要发生在秋季和冬季,首要污染物类型为PM2.5和O3,全年共发生12次持续污染事件;当中山市位于我国大陆冷高压底部(冷锋前部)副热带高压脊线北部或台风外围地区时有利于污染发生;中山市的弱(风速1~2 m/s)偏北风或偏东风、合适的相对湿度(40%~60%)和温度(秋季20~25℃,冬季10~15℃)均可能造成秋冬季的大气污染,而高温(大于30℃)是造成夏季大气污染的主要原因。1月PM2.5重污染期间的WRF数值模拟结果表明:此次PM2.5污染是小风(风速小于2 m/s)、地面增暖(增温2℃)、增湿(增湿5%以上)综合作用的结果,而大风(风速大于4 m/s)的强扩散作用对PM2.5的清除效果显著。  相似文献   

5.
选取污染事件较为严重的冬季为研究对象,分析该季节空气质量指数(Air Quality Index,以下简称AQI)变化及其与气象要素之间的相关特性,为乌鲁木齐市在大气污染治理方面提供相关的理论依据。利用乌鲁木齐市2019—2021年的逐日AQI和地面气象要素数据,分析了该市冬季空气质量特征及其与气象要素的关系,结果表明:乌鲁木齐市1月空气质量最差,污染主要出现在冬季12月至翌年2月;冬季空气质量呈现明显的南优北劣的空间特征;冬季AQI与相对湿度呈显著的正相关,与降水量、气温、风速呈显著的负相关;降水量低于0.5 mm、相对湿度在60%~75%、平均气温在-20~-10℃、平均风速低于2 m/s时,容易出现重污染天气。  相似文献   

6.
利用2014—2020年河南省18个地级城市空气质量监测资料和气象数据,运用空间自相关分析、ArcGIS制图及相关性分析等方法,从时空分布特征上揭示河南省PM2.5污染特征,并分析其气象成因。结果表明:河南省2014—2020年PM2.5年均浓度为40~100μg/m3,总体呈递减趋势。PM2.5浓度季节分布特征为冬季>秋季=春季>夏季。河南省2019年和2020年PM2.5污染空间分布存在显著自相关,污染程度严重的地区主要是中部和东北部地区。冷热点分析发现,热点城市为濮阳、安阳、济源、郑州、新乡、焦作、鹤壁,冷点城市为信阳、驻马店、周口。PM2.5在年尺度上与气压、气温、相对湿度、风向、风速、能见度显著相关,其中,与气温相关性最高,相关系数为-0.424。当相对湿度处于90%以下时,PM2.5浓度与相对湿度呈正相关;而在相对湿度超过90%之后,PM2.5浓度下降至70μg/m3...  相似文献   

7.
根据潍坊市国家环境空气质量监测点位和国家气象台站监测数据,对潍坊市2019年灰霾发生情况进行统计,并分析了灰霾天气与气象要素、环境空气质量的关系。结果表明:潍坊市 2019年按小时计算的灰霾发生频率为22.4%。灰霾在冬季和秋季相对高发,发生次数占全年小时灰霾数的66.7%,发生比例为56.2%。从时间上看,灰霾发生频率呈正弦曲线分布,在早上06:00-07:00发生频率最高,17:00前后发生频率相对较低。灰霾发生时风速、温度与能见度呈正相关关系,相对湿度与能见度呈负相关关系。潍坊市灰霾现象主要发生在风速小于3 m/s、相对湿度大于30%时,当风速大于5 m/s、相对湿度小于10%时极少发生灰霾。PM2.5是影响灰霾发生的主要污染因子,与能见度的相关系数最高。灰霾主要发生在48 μg/m32.5质量浓度<239 μg/m3条件下,占灰霾总次数的84%;而当PM2.5质量浓度>140 μg/m3时灰霾发生频率达到100%;灰霾天气统计期间潍坊市空气中PM2.5与PM10的质量浓度平均比值为0.52,其中,灰霾发生时比值为0.75,非灰霾时比值为0.43。随着灰霾程度的加重,PM2.5/PM10逐渐增大;当灰霾程度达到轻度及以上时,PM2.5/PM10大于全年平均值。  相似文献   

8.
选取荒漠草原无林地的PM_(2.5)、PM_(10)浓度以及气象因子数据,对颗粒物浓度的时间变化特征及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:(1)1月的PM_(2.5)、PM_(10)月平均浓度最高,7月的PM_(2.5)与PM_(10)达到最低。季节尺度上PM_(2.5)、PM_(10)浓度变化为由大到小顺序依次为冬季秋季春季夏季。(2)风速≤4.0 m/s时,随着风速增加,PM_(2.5)、PM_(10)浓度不断降低;当风速4.0 m/s时,PM_(2.5)、PM_(10)浓度随风速增加而增加。PM_(2.5)、PM_(10)浓度与温度负相关。相对湿度≤50%时,随着相对湿度增加,PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈增加趋势;相对湿度50%时,随着空气湿度增加,PM_(2.5)、PM_(10)浓度呈降低趋势。随着大气气压上升,PM_(2.5)与PM_(10)浓度随之增加。(3)不同季节的气象因子对PM_(2.5)、PM_(10)影响存在差异。  相似文献   

9.
使用天津市2013—2019年连续污染物监测数据和气象观测数据探讨臭氧污染现状,分析气象条件对臭氧浓度的影响,对不同臭氧污染过程案例进行天气分型,统计出现臭氧污染时的污染气象特征。结果表明:天津市臭氧浓度不降反升,2017—2019年连续3年超过国家二级浓度限值,2019年以臭氧为首要污染物的重污染天约占全年的1/2。春季和秋季臭氧污染日益突出,4月臭氧浓度已明显升高。天津市臭氧日最大8 h滑动平均质量浓度(O3-8 h)在日最高气温超过30℃、相对湿度20%~70%、西南风或东南风风速1~2.5 m/s、白天边界层高度1 400 m以下时较高。将臭氧污染天气形势分为春夏之交、盛夏高温和夏秋静稳3种类型。其中春夏之交天气型易出现臭氧与PM2.5协同污染;盛夏高温天气型平均风速较大,日最高气温大于35℃;夏秋静稳天气型平均风速小、边界层低。  相似文献   

10.
基于环境空气质量监测数据和气象观测数据,分析2015年2月5日—14日广西典型空气重污染过程及形成原因。结果表明:重污染期间PM2.5平均质量浓度为118 μg/m3,超标0.57倍,日均质量浓度超标率为92.1%;与2014年1月重污染过程相比,此次污染过程持续时间减短、极端污染天气有所缓解、PM2.5为首要污染物的比例增大。气象条件和气流后向轨迹分析表明,大气层结稳定、近地层逆温明显、风速小、相对湿度大等静稳天气是此次污染过程形成的重要原因,广西本地排放污染物及区域污染传输相叠加是造成重污染的根本原因。  相似文献   

11.
利用AQI和PM_(2. 5)质量浓度、地面气象要素、NCEP、ERSST_V3、GBL等资料,对2016年12月29日至2017年1月5日洞庭湖区一次重度空气污染过程成因进行了分析。结果表明,静稳天气形势下的累积效应和本地持续升温、降压、增湿、小风导致污染物浓度不断增加。本地风速与雨量对污染物浓度产生显著影响。降温前风速明显加大,有利于污染物快速扩散。湿度增加有利于污染物吸湿性增长,但高湿易引起降水有利于污染物的湿清除。此次重度空气污染过程中大气稳定度为中性或稳定,14:00混合层高度逐渐降低且重度空气污染日降至100 m以下。污染物空间分布与主导风向和污染通道密切相关。气流后向轨迹分析表明,洞庭湖区各地气流来源和影响路径差异明显,且存在大范围区域性同步污染现象。北方外来污染源是洞庭湖区重要的污染面源,本地工业污染排放点源和地理条件也是洞庭湖区空气污染物空间分布差异的重要因素。  相似文献   

12.
利用PM2.5质量浓度、地面气象要素、NCEP、ERSST_V3、GBL等资料,研究了2021年12月7—11日长株潭地区一次重度空气污染过程的特征及成因。结果表明,高空平直环流、无明显槽脊影响,地面弱冷空气活跃是本次重度空气污染过程的主要环流形势特征;地面均压场、小风和升温增湿是此次重度空气污染过程的主要气象要素特征。污染物浓度变化与主导风向和污染通道密切相关,本地风速对混合层的高度、污染物水平扩散影响较大,600~700 hPa逆温层有利于污染物在主导风作用下近距离传输及在低层交换积累。我国中东部污染物积聚是长株潭区域重要的污染来源,长株潭地区存在区域性同步污染现象。低层流入长株潭区域气流轨迹差异及地理条件是长株潭污染物空间分布差异的重要因素。  相似文献   

13.
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。  相似文献   

14.
通过对黑龙江省4个自然年(2016年1月1日—2019年12月31日)环境空气污染物和气象要素的分析,揭示了黑龙江省气象条件对空气污染物浓度的影响规律与特征。对PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3等6项污染物的描述性统计和简单的相关分析显示:黑龙江省环境空气质量呈现逐年变好的趋势,非采暖期环境空气质量好于采暖期,6项污染物中除O_3呈现夏季偏高以外,其余污染物采暖期浓度均高于非采暖期。运用典型相关分析法探究环境空气污染物与温度、降水量、相对湿度、风速和气压5项气象要素之间的关系,并进行统计学检验,结果表明:环境空气污染物与气象要素之间存在显著相关,温度、风速和相对湿度对污染物具有显著影响。非采暖期大气相对湿度对PM_(10)和O_3-8h的影响显著;而在采暖期,风速对PM_(10)和PM_(2.5)的影响显著。  相似文献   

15.
2018年11—12月北京市发生了4次以PM2.5为首要污染物的重污染天气过程,为了分析数值模型对4次重污染过程的预报能力,将CMAQ模式提前1~7 d对北京市PM2.5的小时预报结果与观测结果对比,分别从离散统计和分类统计2个方面评估CMAQ模式对4次重污染天气过程的预报效果,并简要分析了偏差产生的气象方面原因。结果表明:CMAQ模式提前1~6 d对重污染天气过程的预报显示出良好的性能,为日常业务预报提供了可借鉴的参考信息,可较好地预报出PM2.5小时浓度变化趋势和浓度水平,离散统计结果显示提前1~4 d的预报结果好于提前5~7 d,相关系数r基本大于0.8,但有一定程度的低估趋势;分类统计结果显示不同预报时效预报准确率大于70%,探测准确率高于55%,部分时段可以达到80%~90%,对人工预报起到了良好的参考作用;输入的气象场的变化及其偏差对于重污染的起始时间、持续时间及清除时间有一定的影响,对相对湿度预报偏小和风速预报偏大是造成CMAQ模式低估的一个重要原因。  相似文献   

16.
Air pollution is one of the most important environmental problems in Balikesir, situated in the western part of Turkey, during the winter periods. The unfavorable climate as well as the city’s topography, and inappropriate fuel usage cause serious air pollution problems. The air pollutant concentrations in the city have a close relationship with meteorological parameters. In the present study, the relationship between daily average total suspended particulate (TSP) and sulphur dioxide (SO2) concentrations measured between 1999–2005 winter seasons were correlated with meteorological factors, such as wind speed, temperature, relative humidity and pressure. This statistical analysis was achieved using the stepwise multiple linear regression method. According to the results obtained through the analysis, higher TSP and SO2 concentrations are strongly related to colder temperatures, lower wind speed, higher atmospheric pressure and higher relative humidity. The statistical models of SO2 and TSP gave correlation coefficient values (R 2) of 0.735 and 0.656, respectively.  相似文献   

17.
利用2014年佛山市8个国控大气自动监测点位的O_3监测数据,分析了佛山市的O_3污染特征,结果表明,2014年O_3日最大8 h平均值的第90百分位数为167μg/m~3,O_3为首要污染物的超标天数为43d,占比46.7%;ρ(O_3)区域变化不大;ρ(O_3)月变化呈现"三峰型",全年高ρ(O_3)集中在6—10月份,其中7月份出现全年最高峰值;ρ(O_3)日变化呈单峰型分布,夜间浓度较低且变化平缓,14:00—16:00左右达到峰值,并存在一定的"周末效应",但并不明显;ρ(O_3)与气温呈显著正相关,与湿度、气压、雨量呈显著负相关,与风向、风速的相关性相对较弱;总体上看,高温、低湿、微风、偏南风、低压、无雨的天气条件下高ρ(O_3)更容易出现。  相似文献   

18.
以乌鲁木齐市2008-2012年7个空气自动监测点位小时浓度数据为基础数据,利用ArcGIS 技术,分析了其NO2年变化、月变化、日变化、空间分布等污染特征。结果表明,NO2年均值为0.065~0.068 mg/m3,基本保持稳定;NO2呈明显的季节变化,冬季污染较重,春节、秋季次之,夏季空气质量相对较好;NO2呈现“单峰型”的日变化特征,夜间NO2明显高于白天;不同季节 NO2的空间分布特征不同,与交通、供暖、人口密度、地理位置密切相关;NO2分布与风速相关关系明显,而与气温、湿度的关系为非线性。  相似文献   

19.
针对2018年3月9—15日京津冀地区的一次空气重污染过程,进行了基于地基颗粒物激光雷达组网的星载-地基联合观测分析。颗粒物激光雷达观测到污染前期为局地污染累积过程,中期有明显的污染物区域传输过程,北京受太行山沿线城市污染输送影响较大。风廓线激光雷达观测结果表明:此次污染过程近地面主要为偏南风且风力较弱,冷空气到来时风向转为较强东北风,导致污染消散。微波辐射计观测到保定在污染过程中出现持续6 d的逆温层,同时在污染过程中近地面相对湿度较高,逆温层被打破后污染开始消散。在污染过程的各个阶段中,污染团的空间分布与变化特征均被很好地反映出来,可见地天联合观测对污染物的累积与输送研究有较大的意义,能对京津冀及周边地区的大气污染联防联控提供有力支持。  相似文献   

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