岳阳市区空气质量变化特征及气象条件预报

利用2014年3月-2015年2月6个空气质量监测点资料,对岳阳市区AQI的时空变化特征及气象影响因素进行了分析,并用综合指标法和逐步回归法建立岳阳市区AQI预报模型。结果表明:岳阳市区年AQI为88。夏季空气质量最好;春、秋季次之;冬季空气质量最差。其中7-9月空气质量最好,1-2月空气质量最差。岳阳市区空气质量总体由北向南趋好,同时水库、景区明显好于工业区。岳阳市区年空气质量优良率为73%。年和各季空气质量优良率时空分布与AQI分布基本一致。岳阳市区首要污染物以PM10为主,其次为PM_(2.5)。重度污染及严重污染日基本出现在空气质量相对较好的夏秋季节,且工业区明显多于水库、景区。岳阳市城市工业布局方向与年主导方向一致,使得市区广大区域处于工业气流的下游,导致空气污染加剧。以短期天气预报中的气象要素预报作为空气质量气象条件预报的基础,采用日平均气温、相对湿度、低云量、风速、降水、雾等气象因子建立的岳阳市区AQI预报模型模拟效果较好。     

厦门市环境空气污染时空特征及其与气象因素相关分析

利用2014年3月—2015年2月厦门市18个监测站点实测数据,运用GIS技术、相关分析以及统计分析等方法,进行空气质量指数(AQI)及其污染因子的时空分析,结合厦门市土地利用分类专题图和主要重工业企业分布图进行厦门市环境空气质量状况污染源的分析.结果表明:厦门市首要污染物为PM10,其天数占全年的48%,PM2.5紧随其后占到36%;厦门市空气质量较好时间段主要集中在夏季,其中7月份是厦门市空气质量最好的月份,而厦门市秋冬两季的空气质量较差;AQI与温度相关系数达-0.813,具有极显著负相关性(p0.01),与气压相关系数达0.835,具有极显著正相关性(p0.01),而与风速和相对湿度气象因素相关性都不显著(p0.05);PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3污染因子存在明显的空间分布差异,海沧区和集美区南部的空气污染比厦门其他地方明显更为严重;从土地利用图和主要重工业企业的分布图可以看出,污染最为严重的地区土地利用类型主要是建筑用地,而且这些地区还分布着许多钢铁厂和发电站.     

武汉市一次重霾天气AQI演变及气象因子特征分析

利用空气质量指数AQI数据,分析了武汉市2013年10月30日到11月3日AQI指数的演变特征,并结合自动站雨量、相对湿度、高空探测气温、风速数据探讨了与霾天气相关的气象因子特征。结果表明,武汉市各站点的AQI指数变化趋势大致相同,数值上稍有差异,日际变化非常明显;逆温层和低风速是制约污染物扩散的两大因素,30日武汉上空逆温层的减弱,对于污染物的扩散是非常有利的;降水对于AQI指数有一定的影响,在有利污染物扩散的大气条件下,可考虑增加降水带动气溶胶粒子的湿沉降改善空气质量。     

近10年中国主要城市空气API及与气象因子相关性分析

据2000年6月-2012年6月中国47个主要城市的空气污染指数(API)逐日监测数据,分析中国近年空气质量,并分析其与气温、露点、降水、风及温度露点差(T-T d)等气象要素的相关性。通过分析发现:我国空气污染西北重、东南低;空气质量变化呈现明显的季节变化,冬季最高,春季较高且变化幅度大,夏秋季节相对较低;主要污染物以可吸入颗粒物(PM10)为主;广西地区化学污染突出。随着污染治理工作的开展,近年API值呈下降趋势,由2001年的年均82.75下降至2011年的66.1。分析API与气象要素的相关性,发现降水对空气污染的净化作用明显;风在沿海地区能稀释空气污染,而在西北内陆这一作用不明显;API与气温、露点均呈负相关;而与二者之差所表征的空气干燥程度呈较高的正相关。     

关中地区城市空气质量特征及影响因素分析

本文对陕西省关中地区33个城市环境空气质量自动监测站点2015年全年的监测数据进行统计和研究,讨论了关中城市空气质量特征和主要影响因素。结果表明,关中地区城市间空气质量具有密切的相关性和整体性,影响关中城市群全年空气质量最主要的污染因子是可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5),首要污染物呈现出显著的季节变化规律。人类活动、气象因素以及地形特征是造成关中地区空气质量现状的主要原因。     

基于精细观测资料的深圳不同季节霾及其污染特征分析

利用2010~2013年逐时霾、能见度和空气质量监测数据,分析了深圳霾天气的变化特征、霾与空气质量和气象条件的关系.结果表明:深圳市霾日数总体呈现增多增强趋势,2009年开始明显下降;霾日数呈“V”型月变化:即秋冬季多、春夏季少,秋冬季多发持续时间长、影响严重的霾过程,春夏季多发持续时间短的霾过程; 霾常伴有污染发生(35%),污染以轻度污染为主;霾时首要污染物PM2.5最多、其次O3,这说明PM2.5是造成深圳霾的主因,且深圳光化学污染严重. 霾时PM2.5、PM10 和O3季节变化明显,冬春季首要污染物以PM2.5为主(75%以上),夏秋季O3和PM2.5为主;分析还发现,风、相对湿度与霾密切相关,风速越弱,湿度越大, 越利于霾出现和发展.约80%的中重度霾出现在风速<2m/s,相对湿度70%~90%的情况下.     

徐州市气象因子与空气质量和PM_（10）浓度的相关性分析

通过对徐州市空气质量及其对应的气象因子进行统计分析,得出空气质量与相对湿度、风速,降水等气象因子的关系。分析特殊气象天气出现时空气中主要污染物PM10的变化规律.得到一些初步结果,为减轻和防止污染提供参考。     

昆明市2019年空气质量特征分析

利用昆明市空气质量国控监测点2019年监测资料,分析每个监测点AQI变化情况,发现昆明市全市空气质量总体较好;空气污染程度春季最严重,秋季最轻,没有表现出明显的周末效应;造成昆明市空气污染超标的主要污染物依次为O_3-8h、PM_(10)、PM_(2.5)。     

合肥紫外线辐射强度与空气质量的关系研究

利用合肥地面紫外辐射及环境空气质量观测资料,分析了晴天状况下9-15时逐时紫外线辐射强度与对应时段的PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO这6种污染物浓度及空气质量指数(AQI)之间的关系。结果表明:在PM2.5为首要污染物的情况下,紫外线辐射强度与PM2.5、PM10、AQI存在较好的负相关,与PM2.5的相关系统可达-0.72,而与SO2、NO2、O3、CO的相关性较差;与PM2.5的相关性存在明显的日变化,PM2.5/PM10越大,相关性越好;以PM2.5为首要污染物的重度污染可使紫外辐射衰减32%以上。     

哈尔滨市PM_(2.5)质量浓度变化特征及影响因素分析

针对哈尔滨市的PM_(2.5)空气污染问题,收集整理了哈尔滨市2014年全年的空气污染物数据和气象数据,分析研究了当地PM_(2.5)质量浓度变化特征,找出其影响因素。结果表明,哈尔滨市PM_(2.5)日均质量浓度为72.64μg/m~3,初步达到国家标准。PM_(2.5)月均质量浓度11月最高,约为148.27μg/m~3,9月最低,约为21.07μg/m~3。秋冬两季PM_(2.5)平均质量浓度较高。PM_(2.5)/PM10比例春季最低,约为0.5,PM_(2.5)已成为哈尔滨市可吸入颗粒物中的首要污染物。从PM_(2.5)与SO~2、NO~2、CO的相关性来看,哈尔滨市PM_(2.5)与CO的相关性最高,四季均在0.9左右。各类空气污染物的平均浓度降水日低于非降水日。PM_(2.5)与气象因子的相关性较小,与风速呈负相关。