典型天气系统下海西城市群污染物浓度变化特征

利用2006-2010年海西沿海9个城市环境监测站主要污染物PM10浓度数据和每天对应的影响天气系统以及气象要素的变化,选取典型过程,分析天气系统变化时对应PM10浓度的变化特征。结果表明:(1)暖区辐合最不利于污染物的扩散,暖区辐合中心所在的地方,也是PM10污染最严重的地方;(2)变性冷高压后部比高压底部更易造成大气污染物浓度升高;(3)一般情况下,高空槽前易出现降水,有利于污染物的清除;而槽后不利于降水,易造成污染物的堆积;(4)登陆台风影响时,跟城市与登陆台风的相对位置有关:北部登陆台风有利于海西中北部城市污染物的扩散;中部登陆台风影响时,海西城市群PM10浓度均有明显降低;南部登陆台风影响时,南部城市群在台风登陆后,PM10浓度有明显下降。     

海峡西岸沿海城市群大气污染物浓度特征及其与天气形势的关系

将海峡西岸沿海主要城市分成北部、中部和南部3个城市群,分别取其组成城市2006年1月-2010年12月大气污染物(SO2、NO2、PM10)日均浓度的平均值进行时空分布特征分析,结果表明:南部城市群的总体污染水平是最高的,SO2和PM10平均浓度值比中部、北部城市群高,NO2浓度略低于中部城市群;3个城市群主要都以PM10为首要污染物;SO2、NO2、PM10浓度年变化、月变化特征相类似;各城市群大气污染物都没有表现出周末效应;分析不同天气形势对大气污染物浓度的影响,结果表明:变性冷高压、高空槽、暖区辐合3种天气形势为不利于大气污染物扩散的天气型,低涡切变、副热带高压及边缘、台风(热带辐合带)、台风(热带辐合带)外围、冷高压脊5种天气形势为有利于大气污染物扩散的天气型.     

冬季山谷风和海陆风对京津冀地区大气污染分布的影响

为了弄清冬季山谷风、海陆风对京津冀地区大气污染时空分布的影响,利用2016年12月地面加密自动气象站逐时观测数据和中国环境监测总站发布的逐时PM2.5浓度数据,计算平均风矢量场和平均PM2.5浓度场,分析山谷风、海陆风变化规律及其对PM2.5浓度分布的影响,得出:在山谷风日,中午至下午谷风将位于河北太行山东部地区的污染物向北输送。傍晚以后,在北京西部、北部,以及河北太行山山前出现的山风与偏南风构成“人字形”辐合线,辐合线的汇聚作用使北京地区、廊坊,以及保定、石家庄、邢台等地大气污染加重。在海陆风日,下午-前半夜,河北中东部沿海地区出现东南向海风,深入内陆到达天津东南部地区,海风前缘区域大气污染加重;通过对大气所铁塔0~325m风向风速与PM2.5浓度时间变化关系分析,以及利用Cressman法插值得到的地面风向风速和PM2.5浓度二维格点场,分析北京地区重霾污染过程中近地层山谷风和海陆风对大气污染形成的影响,得出:中午至下午,谷风将大气污染物向北京输送。傍晚以后,大气污染物在山风与偏南风形成的辐合线附近汇聚,在北京地区及以南地区形成PM2.5高污染区。凌晨至早晨北京被山风控制,大气污染物被吹离北京、滞留在北京以南至天津西北地区。冬季,山谷风的输送和汇聚作用使大气污染物以日为周期不断循环和累积,对北京地区至北京以南地区、河北太行山东部地区的大气重污染形成起重要作用。     

珠三角干季海陆风特征及其对空气质量影响的观测

通过2004年10月在珠江三角洲（以下简称“珠三角”）开展大气边界层观测试验得到的垂直风温资料和逐时PM_2.5浓度资料,利用局地环流指数（RF）等方法研究了珠三角海陆风特征及其对空气质量的影响.结果表明：局地环流指数是表征局地大气输送能力的有效指标;冷暖气团对峙导致珠三角污染日背景风场较弱,沿海海陆风活动活跃,空气质量指数与RF系数相关性颇高,珠三角沿海100~400m处RF系数值主要分布在0.5~0.8之间;在海陆风影响下低层风场的有效输送能力较弱,不利于污染物的输送扩散.而随着冷空气全面控制珠三角,垂直风场RF系数值高达0.9以上,海陆风难以发展,风场输送能力强,能够持续的将污染物输送出去.观测发现沿海观测点试验期间海陆风发生频率约为47.8%,其中72.7%的海陆风日出现了污染天气,海陆风日地面风向呈现出明显的随时间顺时针偏转特征,海风约从16：00时开始出现,并在20：00达到最大影响高度约为600~800m.夜间海风将污染物输送回内陆观测点,导致内陆PM_2.5浓度在19：00~21：00时出现浓度峰值,呈现出明显的双峰结构.     

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.     

海陆风对宁波东南滨海郊区大气臭氧变化特征及预测的影响

当前我国沿海发达城市群大气臭氧(O₃)污染严重,且污染的发生和发展受沿海气象条件影响明显.作为海岸附近典型的大气环流,海陆风对沿海地区大气污染物的生成和消散具有重要潜在贡献.本研究基于对2020年1月—2022年3月宁波沿海地区近地面空气质量和气象因子的连续监测,分析了海陆风对我国典型沿海城市大气O₃浓度及其时间变化的影响.同时,在区分有、无海陆风的不同情景下,利用线性回归和随机森林模型对O₃浓度进行了模拟预测.结果表明,海陆风可显著促进沿海地区大气O₃浓度的升高和污染事件的发生,海陆风日的O₃浓度明显高于无海陆风日.与无海陆风发生时段相比,春、夏、秋、冬四季海陆风发生时段的O₃超标率分别升高了19%、18%、38%和6%.海陆风天气下近地面大气相对静稳,污染物的局地循环和积聚是O₃浓度升高的主要原因.随机森林模型对O₃浓度的拟合效果明显优于线性回归模型,且全参数(气象因子和污染物)模型优于气象参数模型.在区分海...     

北京大气能见度和消光特性变化规律及影响因素

利用长时间序列的大气能见度与湿度等气象资料以及近年来大气污染物的监测数据,探讨了北京大气能见度及消光特性的变化规律及影响因素.结果显示:近50年来北京大气消光作用存在降-升-降的变化过程,1954~1967年以下降为主,20世纪60年代中期至70年代明显上升,此后特别是20世纪90年代以来北京大气消光作用基本呈缓慢下降趋势,能见度变化过程与此相反.从区域分布看北京大气消光作用北部及西部山区低于平原区,平原区存在由北向南逐渐升高的分布规律,即北部平原区低于中部市区,中部市区低于南部平原区.近10年来北京大气颗粒物消光作用区域差异逐渐减小,这与大气污染区域分布变化趋势基本一致.北京大气消光作用20世纪80年代之前冬高夏低,之后转为冬低夏高,对应于大气污染由煤烟型向综合型的转变.大气消光作用平均日变化呈双峰双谷型,09:00和21:00形成双峰,06:00和16:00处于双谷,但月际差异明显.大气消光作用受颗粒物浓度与相对湿度影响显著.高消光作用通常与高相对湿度和高颗粒物浓度有关;低消光作用出现在湿度和颗粒物质量浓度同时较小情况.相对湿度低于70%时,大气颗粒物消光作用会随着PM2.5浓度的升高明显增强,消光作用与PM2.5浓度存在线性关系;当相对湿度大于70%时,消光作用对PM2.5浓度变化的响应并不明显.     

沈阳地区一次颗粒物重污染天气过程的气象成因分析

为探究沈阳地区重污染天气成因,文章利用地面、高空气象观测资料、风廓线雷达资料、NECP再分析资料以及大气污染物监测资料,对2019年3月1~6日沈阳地区出现的一次持续性重污染天气过程,探讨了大气污染物质量浓度、地面气象要素变化特征、大气环流配置与外来输送等特征。结果表明,均压场、地面风场弱及辐合、高温高湿是本次重污染天气出现的原因;逆温层结建立、大气垂直运动差,造成污染加剧;来自京津冀东部地区和辽宁中南部地区的PM2.5外来输送对本次污染也有影响。     

北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系

北京2012~2013年的冬春多次出现雾霾天气,可吸入颗粒物(PM10)污染严重.而PM2.5作为PM10中粒径较小的部分,在PM10中所占比重越高,污染越严重.因此,本研究选取了能够覆盖北京所有区县的30个PM2.5和PM10的质量浓度监测点,对该地区的PM2.5和PM10污染特征进行分析,确定其空间差异特征和时间性变化特征.普通克里格插值(Original Kriging)法得到的北京地区冬、春季颗粒物浓度分布图显示,颗粒物浓度从北部山区到南部地区逐渐递增,在中心城区处,西部高于东部,且局部地区存在一定的城乡差异.颗粒物浓度月变化曲线呈单峰单谷型,1月最高,4月最低;逐日变化反映了PM2.5和PM10浓度具有较好的相关性,且受气象条件影响显著;日变化呈双峰趋势.本文选取日平均气温(℃)、相对湿度(%)、风速(风级)、降水量(mm)等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM2.5和PM10浓度的影响.北京冬季PM2.5和PM10的质量浓度分别与气温、相对湿度正相关,与风速负相关,风速和相对湿度是影响污染物质量浓度分布的主要因素.     

冬季山谷风和海陆风对京津冀地区大气污染分布的影响

为了弄清冬季山谷风、海陆风对京津冀地区大气污染时空分布的影响,利用2016年12月地面加密自动气象站逐时观测数据和中国环境监测总站发布的逐时PM_(2.5)浓度数据,计算平均风矢量场和平均PM_(2.5)浓度场,分析山谷风、海陆风变化规律及其对PM_(2.5)浓度分布的影响.结果表明,在山谷风日,中午至下午谷风将位于河北太行山东部地区的污染物向北输送.傍晚以后,在北京西部、北部,以及河北太行山山前出现的山风与偏南风构成"人字形"辐合线,辐合线的汇聚作用使北京地区、廊坊,以及保定、石家庄、邢台等地大气污染加重.在海陆风日,下午至前半夜,河北中东部沿海地区出现东南向海风,深入内陆到达天津东南部地区,海风前缘区域大气污染加重;通过对中国科学院大气物理研究所铁塔0～325 m风向风速与PM_(2.5)浓度时间变化关系分析,以及利用Cressman法插值得到的地面风向风速和PM_(2.5)浓度二维格点场,分析北京地区重霾污染过程中近地层山谷风和海陆风对大气污染形成的影响:中午至下午,谷风将大气污染物向北京输送.傍晚以后,大气污染物在山风与偏南风形成的辐合线附近汇聚,在北京地区及以南地区形成PM_(2.5)高污染区.凌晨至早晨北京被山风控制,大气污染物被吹离北京、滞留在北京以南至天津西北地区.冬季,山谷风的输送和汇聚作用使大气污染物以日为周期不断循环和累积,对北京地区至北京以南地区、河北太行山东部地区的大气重污染形成起重要作用.     

济南市四季PM_(10)、PM_(2.5)输送来源及其传输过程

利用HYSPLIT模型计算出济南市2012年全年逐日72 h的气流后向轨迹。对四季的气流轨迹做聚类分析得到抵达济南市的5种轨迹类型,结合PM10、PM2.5的日均浓度资料,计算潜在源的贡献作用和浓度权重轨迹,得到影响济南市四季PM10和PM2.5浓度的潜在源区以及不同潜在源区,对济南市四季的PM10和PM2.5浓度的贡献。结果表明:四季PM10的潜在源区和PM2.5的潜在源区分布大体相同。四季的PM10和PM2.5的潜在源区都包括济南市的周边地区,该区域对济南市日均的ρ(PM10)和ρ(PM2.5)的贡献分别在0.1、0.06 mg/m3以上。春季,2种污染物的潜在源区为江苏北部源区。夏季,其污染物潜在源区为山东省南部源区与江苏北部源区。秋季,2种污染物的潜在源区主要分布在河北南部、河南东部、江苏北部等地区;冬季,其污染物潜在源区主要分布在津冀鲁交界地区、河南东部、安徽北部等地区。     

海西城市群灰霾天气特征及其影响因子分析

利用2005-2010年海西21个城市常规气象观测资料和大气污染物浓度资料,分析了灰霾的时空分布规律和主要影响因子。结果表明:各城市间灰霾发生总天数存在明显差异,两个高发区在以福州、漳州为代表的闽中、闽南地区,少发区位于闽东北。1-4月是灰霾的高发期,10-12月是次高发期;春季霾日最多,其次是冬季,夏季和秋季较少。灰霾的产生不仅与天气条件有关,还与城市地形、大气复合污染有关。受低涡锋面、台风等降水系统影响,不会出现灰霾,非降水天气系统下均有可能出现,其中在锋前暖区和地面倒槽影响下灰霾出现率最高。秋冬季灰霾的出现与冷空气的强弱有关;春季与西南暖湿气流的强弱有关,夏季与副热带高压的进退有关。     

乌鲁木齐大气污染特征及气象条件的影响

乌鲁木齐市一直是世界上污染最严重的城市之一。该文选取2004-2006年乌鲁木齐市3个环境监测站逐时的PM10、SO2、NO2浓度数据以及乌鲁木齐市气象站、米泉气象站同期逐时的13类气象要素进行分析。结果表明,乌鲁木齐市PM10、SO2浓度冬季均达到轻微污染水平,其它3个季节属于优良级别,NO2四季都属优良级别;这三类大气污染物四季日变化基本呈现双峰型结构。冬季PM10、SO2浓度峰值出现在12:00-14:00时,最小值则分别出现在凌晨7:00时、傍晚19:00时,其它季节最大值(最小值)多出现在早晨(傍晚/凌晨);三类污染物的空间分布各有不同,PM10、SO2都是南部城区浓度较大,NO2浓度则是北部城区居首;各类气象要素与SO2浓度的相关性普遍高于与颗粒物PM10的相关性。全年与热力因素有关的气象要素与PM10、SO2浓度的相关性非常突出,冬季则是云量、降水等因素的影响明显提高;受蒙古高压和天山山脉地形的双重影响,乌鲁木齐冬季盛行偏南风和偏北风,山谷风交替现象明显;PM10浓度随乌鲁木齐市气象站、米泉气象站风速的增加均是先下降后上升,风速拐点分别是5 m/s、3 m/s,东南风对于污染物的远距离输送贡献较大;无论市区、还是北部城区,在偏北风和东南风的情形下,市区颗粒物浓度都比较大。     

基于CMAQ模式产品的福州市空气质量预报系统

利用CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模式预报产品和福州市2007年1月至2010年6月大气污染物的观测资料以及常规地面气象观测资料,根据动力-统计相结合的预报方法,通过多元线性逐步回归,建立不同天气系统下CMAQ模式产品和多类预报因子相结合的日污染物浓度预报模型.结果表明,影响福州市的天气系统共分为大陆高压、副热带高压、切变、暖区辐合、高空槽、台风和热带辐合带7类天气型.在暖区辐合、高空槽和大陆高压控制下,福州市的空气质量较差,而副热带高压和台风系统影响时,福州市的空气质量最好.日污染物浓度预报方程置信度均为P=0.000,模型有统计学意义.利用模型对2010年7~12月福州市各污染物浓度进行预报效果回代检验,模型对PM10的污染指数等级预报正确率达到了71.3%,对SO2和NO2的级别预报正确率达到了100%,日预报综合评分平均达88.8分.     

重庆市黔江区春季大气污染物浓度变化与气象因素关系研究

分析了2015年重庆市黔江城区2个自动监测站点PM10,SO2,NO2,O3日均值和小时均值,结合同期气象因素,对污染物浓度与气象因素进行分析.表明,PM10、SO2、NO2和O3春季平均值呈显著差异,PM10超标6天,SO2,NO2,O3污染水平较低,未超标;PM10、SO2和NO2呈现早晚双峰型,O3呈典型单峰型;风速与SO2和NO2浓度呈负相关,与O3浓度则呈正相关关系,风速较小时,利于PM10浓度降低,当风速达到一定程度,会导致PM10浓度升高;污染物浓度和相对湿度呈明显负相关;降水对大气污染物有削减作用.     

昆明市PM2.5和PM10质量浓度变化特征分析

根据昆明市2017年大气污染物PM2. 5和PM10的监测数据,对PM2. 5和PM10浓度的变化特征和PM2. 5占PM10的比重以及二者的相关性进行分析。结果表明:PM2. 5和PM10质量浓度冬春季明显高于夏秋季,且PM2. 5冬季的浓度最高为33. 25μg/m3,PM10春季污染物浓度最高为68. 24μg/m3; PM2. 5和PM10质量浓度峰值出现在上午9∶00和凌晨1∶00,谷值出现在下午16∶00和17∶00; PM2. 5/PM10比值范围在0. 436～0. 558,冬季均值最高为0. 505,表明冬季污染物中PM2. 5比例高; PM2. 5和PM10日均值有着非常显著的线性相关关系,相关系数方值R2为0. 853。     

宜昌市PM_(10)污染物特征及与气象要素的关系

利用2008-2012年宜昌市环境监测站PM10逐日质量浓度监测资料和宜昌市观象台同时段气象观测资料,分析了雾霾日数与PM10的相关关系,宜昌市大气中PM10的月、季变化规律。结果表明:宜昌市首要污染物是PM10,其质量浓度冬季最高,春季次之,夏季最小;PM10质量浓度与降水量负相关;与地面风速负相关;与宜昌不同季节盛行风向有明显关系,盛行东南风时PM10质量浓度高,西北风时PM10质量浓度低;与地面气压正相关。     

毕节市区大气污染特征及影响因素分析

根据毕节市2015年大气污染物浓度和气象因子的监测数据,分析了毕节市区大气污染物SO_2、NO_2、PM10、PM2.5、CO及O_3浓度的月、季和年平均变化特征及其影响因素,并对大气污染物浓度之间以及大气污染物浓度与气象因子之间的相关性进行了分析。结果表明:(1)毕节市区2015年空气质量总体良好,空气质量优良天数占95.1%,主要大气污染物为PM10和PM2.5;(2)大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO的月浓度都呈"V"型单谷变化趋势,而O_3的月浓度则为单峰变化趋势;大气污染物SO_2、PM10、NO_2、PM2.5、CO浓度的季节变化为冬季最高、夏季最低,O_3浓度的季节变化则为春季最高、冬季最低,且季节之间的差异性显著(p0.05);大气污染物PM10和PM2.5的年平均浓度分别超过我国《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中一级标准年平均浓度限值的18.2%和112.4%,SO_2和NO_2的年平均浓度均未超过国家一级标准的年平均浓度限值;(3)大气污染物SO_2、NO_2、CO浓度与颗粒物PM10、PM2.5浓度之间两两呈极显著正相关性(p0.01),其与O_3浓度之间呈极显著负相关性(p0.01);PM2.5浓度与PM10浓度之间呈极显著正相关性,而PM2.5浓度与O_3浓度之间呈显著负相关性,多元线性回归分析得出PM2.5浓度与其他大气污染物浓度之间的拟合方程为:PM2.5=2.718+0.130SO_2+0.747PM10+0.255NO_2-0.077O_3+0.678CO;(4)气压与大气污染物SO_2、NO_2、CO、PM10浓度之间呈显著正相关性,其与O_3浓度之间呈极显著负相关性;温度除与O_3浓度之间呈极显著正相关性外,与其他大气污染物浓度之间呈显著负相关性,且其与O_3浓度的相关性系数最大(r=0.501),说明温度对O_3浓度的影响较大;相对湿度除与CO浓度之间无显著相关性外,与其他大气污染物浓度之间均呈显著性负相关性;风速与O_3浓度之间呈极显著正相关性,其与其他大气污染物浓度之间均呈极显著负相关性。     

福州市春冬季灰霾天气PM10和PM2．5污染水平和气象特征分析

分析和探讨了福州市霾日和非霾日气溶胶PM10和PM2.5污染水平,无论春季或冬季,霾日福州市气溶胶PM10和PM2．5的质量浓度是非霾日的1．6倍;通过对霾日与非霾日的天气形势与及地面气象要素场的分析,揭示了福州市灰霾天气形成原因。为政府用空气扩散能力来对大气污染物排放进行调控,为开展相应的大气污染防治工作提供科学依据。     

嘉兴市春节期间烟花爆竹燃放对大气污染物分布特征的影响

为研究春节期间烟花爆竹的燃放对嘉兴市空气质量的影响,利用2015年春节期间嘉兴市3个监测站点的常规污染物(PM10、PM2.5、SO_2、NO_2、CO)和南湖区残联站的有机碳(OC)和元素碳(EC)数据,分析了烟花爆竹对嘉兴市不同功能区和不同空气质量条件下大气污染物的污染特征的影响.结果表明:春节烟花爆竹燃放显著影响PM10和PM2.5的浓度,残联站、清河小学和北部站在23日00∶00达最高值,PM10浓度分别为190、263和147μg·m~(-3),是非春节期间的2.2、2.8和2.1倍,PM2.5浓度分别高达156、158和78μg·m~(-3),是非春节期间的2.6、2.2和2.2倍.烟花爆竹燃放对污染气体的影响存在差异,对CO和SO_2的浓度影响较大,对NO_2和O_3的浓度影响较小.烟花爆竹燃放对嘉兴市老城区大气污染物的影响最大,其次是新城区,对工业区影响最小.污染源减排对大气污染物的影响比较大,2013—2015年嘉兴市春节期间大气污染物浓度(PM10、PM2.5、SO_2、NO_2、CO)整体要低于非春节期间,平均降幅在6.8%~46.1%之间.二次生成物O_3在春节期间的浓度均要高于非春节期间,增幅为20.1%~22.1%.不同空气质量条件下烟花爆竹的燃放对大气污染物的影响不同.