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1.
沙尘天气会危害人体健康并直接影响城市运行,当沙尘天气发生后,针对其清除过程及动力学机制鲜有研究.本文利用北京地区地面观测资料、风廓线雷达数据、四维变分多普勒雷达分析系统(Variational Doppler Radar Analysis System,VDRAS)数据、气溶胶激光雷达监测资料等,对比分析了2018年3月27—28日明显浮尘和2021年3月15日强沙尘暴天气的沙尘清除过程,研究了不同大气环流背景下的沙尘减弱消散动力机制.结果表明,在3月27—28日偏东风天气背景下:①北京地区沙尘浓度垂直分布及变化与高空槽及偏东风的强度垂直分布有紧密关系;②浮尘天气中,偏东风在1~1.5 km之上随高度减弱形成上升气流,与短波槽耦合,将高浓度气溶胶向高空输送;而1 km以下偏东风向 地面风速减小,有利于下沉运动,不利于气溶胶向高层扩散,造成中层浓度降低;③随着2.5 km以下偏东风加强至低空急流,并随高度增加, 上升运动显著增大,高浓度气溶胶被抬至高层并向下游输送,配合气团更迭,完成浮尘清除.而在3月15日强沙尘暴过程中:④沙尘浓度垂直分布变化与上游传输及低层强下沉运动有关,1 km以下沙尘浓度首先下降,主要由低层大气辐散下沉及沉降作用导致,而高空西北气流的 传输作用使得1~2.5 km高浓度沙尘粒子维持时间较长,垂直出现分层结构;⑤冷锋后西北气流天气形势下,沙尘的清除机制在于整层强烈的下沉运动与自然沉降的叠加效应,配合清洁气团更迭,完成清除过程.  相似文献   

2.
北京山谷风环流特征分析及其对PM2.5浓度的影响   总被引:3,自引:3,他引:0  
董群  赵普生  王迎春  苗世光  高健 《环境科学》2017,38(6):2218-2230
利用北京地区2013~2015年秋冬季各自动站气象要素数据、大气所铁塔资料以及海淀气象站风廓线数据和该地区PM2.5浓度数据,挑选典型个例分析山谷风环流特征及其对PM2.5浓度的影响.经过分析发现,谷风(山风)平均风速为0.55m·s~(-1)(0.31 m·s~(-1)).秋季(冬季)谷风平均持续时间为9h(6h),秋季(冬季)谷风开始时刻为11:00(13:00);秋季(冬季)山风持续时间为13 h(16 h),秋季(冬季)山风开始时刻为21:00(20:00);受北京地区地形等的影响,山谷风转化的风向分界线为东北-西南向,秋季山风前沿压到南二环,冬季山风前沿压到南三环;山、谷风在形成及发展变化的过程中,其厚度有着明显的变化,谷风(山风)秋冬季的平均厚度为700~1 000 m(300~600 m);无论是秋季还是冬季,一天中平均PM2.5浓度开始上升的时刻南部早于北部,秋季PM2.5浓度开始上升的时刻要早于冬季,而开始下降的时刻秋季会晚于冬季.北京地区秋(冬)季空气污染南北差异较大的过渡区处于南二环(南三环),并会随着时间的推移向南移动.秋(冬)季该现象的持续时间为4 h(2h).并且,在研究中发现,PM2.5与山谷风之间可能存在着一定的正负反馈作用.  相似文献   

3.
台风影响期间石家庄秋季典型空气污染过程研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
利用PM2.5污染监测数据、气象资料和WRF模式,研究了2013年10月2日至10日石家庄地区秋季一次典型的空气污染过程,结果表明,PM2.5质量浓度的上升和下降阶段与相继出现的台风"菲特"和"丹娜丝"输送气流及其背景场有关,本次污染过程同时受台风系统背景场、副热带高压系统和大陆高压系统协同控制.石家庄PM2.5质量浓度演变分为上升、下降、再上升和下降4个阶段,浓度曲线呈现双峰特征,分别对应台风"菲特"加强、减弱、台风"丹娜丝"加强和减弱阶段.污染过程中,PM2.5日均质量浓度最高值是425μg·m-3,导致这一现象的原因是由于台风"菲特"和"丹娜丝"系统外围东南暖湿气流进入石家庄地区,高空1000、1800和2600 m处出现逆温层,下沉气流最大风速是0.2 m·s-1,覆盖并影响石家庄地区,形成稳定的大气条件,利于PM2.5污染物持续积累,造成石家庄地区PM2.5浓度达到峰值并出现重污染事件.  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
在北京地区,有一类高污染产生在850 h Pa以上为偏北风的背景下.利用气象观测资料、NCEP再分析资料和地面PM2.5浓度监测结果分析了环境气象条件在这类污染过程形成中的作用.结果表明,在污染物浓度逐渐升高的过程中,环境大气并不总是处在层结稳定状态,有利于污染物累积的气象条件来自垂直运动和散度在垂直方向上的"分层"结构.从地面到对流层中层,垂直速度呈上升-下沉-上升的分布,而且散度呈辐合-辐散-辐合的结构.近地层的辐合导致周边的污染物向本地汇集,上升运动则将它们送向空中.但是,叠置在其上空的、长时间维持的下沉气流层却阻止了污染物继续向上运动,从而导致近地面层的污染浓度不断升高.垂直运动出现"分层"是由于高空偏北风并没有侵入到边界层内,近地层仍然维持偏南风或小风,冷空气太弱或者没有冷空气活动是高空偏北风不能到达近地层的主要原因.而下沉气流层的形成则与其上空的空气辐合有关,该辐合层源自偏北气流中的风速脉动.因此,环境大气动力作用是高空偏北气流型空气污染过程形成的关键机制.关注对流层中下层温度24 h变化、垂直速度和散度的垂直分布将有助于提高此类高污染过程的诊断分析和预报能力.  相似文献   

6.
珠江三角洲秋季典型气溶胶污染的过程分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了解大气中各物理和化学过程对气溶胶浓度的贡献情况,利用Models-3/CMAQ模式系统对珠江三角洲(以下简称珠三角)秋季典型气溶胶污染进行研究.模拟时间是2012年10月,期间珠三角主要受高压系统的控制,在17日冷锋过境前后高压天气形势发生转变,风向从东北风转为偏东风.结果表明,珠三角秋季PM2.5浓度呈现西高东低的水平分布特征,随着高度的上升浓度高值中心也向西南方向偏移;受大气边界层高度的影响,陆地上PM2.5输送高度呈现白天高夜晚低的变化特征;过程分析结果表明源排放,水平输送和垂直输送是影响近地面PM2.5浓度变化的主要过程;本地污染物排放是城市中心(广州站)PM2.5浓度升高的主要原因,而在下风向位置(江门站)外来污染物的水平输送过程是PM2.5的最主要来源.  相似文献   

7.
气象因子对北京一次重污染天气过程影响研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
文章利用空气质量和气象要素小时观测数据,详细分析了一次典型大气污染过程前后空气质量和主要气象因子的变化特征,探讨了气象因子对大气环境的影响,研究结果表明:北京地区的大气污染呈"缓慢积累、快速清除"的时间变化特点,其中积累过程可持续多天,而清除过程只需数个小时。大气本底站点和城市站点的污染物浓度变化趋势总体一致,但本底站点的浓度峰值和污染程度明显低于城市站点。在污染积累阶段,风速明显偏小,初始风向为西南风,此后逐渐转为东北风,相对湿度逐渐增加,日最大混合层厚度则有所下降;而在污染快速清除阶段,气象要素的变化则相反,风速明显增大,风向多为西北风,相对湿度显著下降,日最大混合层厚度有明显抬升。检验了污染过程前后风速、相对湿度与PM2.5质量浓度间的相关关系,其中风速与PM2.5质量浓度呈指数相关,R2达到0.621 6,相对湿度与PM2.5质量浓度呈线性相关,R2达到0.809 7,均通过了显著性水平为0.01的相关性检验,表明在大气污染过程中气象因子对大气环境的影响十分明显。  相似文献   

8.
孙焰  祁士华  张莉  邢新丽  杨丹  胡天鹏  瞿程凯 《环境科学》2016,37(10):3714-3722
2014年6月12日~7月22日,在武汉市洪山区进行PM2.5采样,分析了夏季PM2.5及其水溶性离子的浓度,并利用气相色谱/质谱(GC/MS)对PM2.5中多环芳烃(PAHs)浓度进行测定,探讨其污染来源及形成机制.结果表明,PM2.5质量浓度为36.41~220.02μg·m-3,平均值为97.38μg·m-3,超标率为59.26%,气象因素中风速对其影响较大,随着风速的增加,浓度呈降低趋势;SO2-4、NO-3、NH+4和K+是PM2.5的主要组成成分,占PM2.5质量浓度的40.67%,气溶胶偏酸性;对SO2-4、NO-3的形成过程分析发现其所受的影响因素不同,PM2.5中NH+4主要以NH4HSO4和(NH4)2SO4的形式存在.PM2.5中PAHs日均质量浓度为11.30 ng·m-3,主要是以4、5、6环为主.对PM2.5来源进行分析表明工业废气及汽车尾气的排放为主要污染源,其中燃煤及汽车尾气占83.90%,石油源占10.17%,炼焦排放占5.08%.PAHs总毒性当量浓度(TEQBa P)值为0.22~11.19ng·m-3,平均值为1.74 ng·m-3,日均超标率7.41%.  相似文献   

9.
利用环保部的常规观测资料、WunderGround的地面观测资料和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的NCEP/NCAR的再分析资料,从PM2.5、环流形势、水汽条件、热力层结、垂直运动和温度平流等几个方面对2013年12月3-9日南京市的一次大范围持续性霾过程进行了分析。结果表明:稳定的环流形势,较低的风速是维持霾天气的重要因素;相对湿度的近地层直减率越高,近地层空气越潮湿越容易导致霾的发生;垂直上升运动减弱会抑制颗粒物向上扩散;温度平流较小、逆温层和均温层均利于近地面污染物的积累。后向轨迹模拟显示,此次霾过程,除了南京本地的污染源导致的污染物浓度上升外,北方冬季供暖产生的污染物的长距离输送也是本次南京市的霾天气形成的原因之一。  相似文献   

10.
邯郸市大气复合污染特征的监测研究   总被引:8,自引:2,他引:6  
利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.  相似文献   

11.
风蚀扬尘抑尘剂是一种控制风蚀扬尘的有效措施,探讨使用便携式风洞(PI-SWERL)测试风蚀扬尘抑尘剂效率的方法,并对比国内外2种抑尘剂对风蚀扬尘PM2. 5的抑制效率,以研究喷洒方式、稀释倍数和风速对抑尘效率的影响.结果表明:①按照推荐的稀释倍数分别配置G和Enviroseal(ES)抑尘剂水溶液并测试,液滴喷洒方式对应的抑尘效率优于雾化喷洒方式,在17. 2 m·s~(-1)(相当于8级风)风速时G抑尘剂效率(99. 5%)优于ES抑尘剂(94. 0%)和水(77. 5%);②对稀释倍数为50、100、150、200和400倍的G抑尘剂进行测试,在17. 2 m·s~(-1)风速时,抑尘效率分别为99. 7%、99. 5%、99. 7%、98. 1%和95. 9%,可根据抑尘效率变化拐点确定抑尘剂最佳成本效益稀释倍数;在13. 1~17. 2 m·s~(-1)风速范围内,抑尘效率随风速增加而增加.③使用便携式风洞测试风蚀扬尘抑尘剂效率的方法,可以量化抑尘剂对风蚀扬尘PM2. 5的抑制效率,建议对风蚀扬尘抑尘剂开展抑尘有效期和环境友好性测试.  相似文献   

12.
北京地区偏南风和偏东风条件下污染特征差异   总被引:5,自引:5,他引:0       下载免费PDF全文
尹晓梅  乔林  朱晓婉  郭恒  刘湘雪  熊亚军 《环境科学》2020,41(11):4844-4854
为探究污染的控制风向特征差异及其长期演变趋势,对2014~2019年北京地区逐小时气象要素和PM2.5浓度统计分析.结果表明,研究时段内北京地区67%的污染发生在偏南风和偏东风的控制下,且冬季最易出现污染,其次为春季和秋季,各自对应的冬、春、秋和夏季平均污染概率为45.2%、34.1%、32.1%和26.1%及47.0%、45.8%、39.7%和29.6%.北京偏南风频率更高,但偏东风下污染概率更大,污染差异在春季最明显11.7%(2.8%~18.6%),冬季最小1.8%(-7.6%~13.9%).过去6 a,偏南风和偏东风下的污染概率分别以每年4.6%~8.0%和5.5%~7.9%的速度降低,很大程度体现在中度及以上程度污染占比的减少.偏南风下污染发生时,能见度和混合层高度偏高、风速偏大、小时风速≥3 m ·s-1的时次偏多、相对湿度和露点温度偏低,春季、夏季和秋季的PM2.5平均、峰值和75%百分位浓度显著低于偏东风控制下的污染,而冬季PM2.5浓度则偏高.这表明,污染发生时,偏南风下大气对污染物的承载和扩散能力略好于偏东风,且偏东风下大气含水量的增加有利于污染的维持和加重.而冬季,原有排放加上城市供暖的影响,偏南风输送的污染气团可能更有助于PM2.5浓度的升高.此外,春季、夏季和秋季的污染逐渐向"偏东风型"发展,但冬季一直保持"偏南风型"污染.  相似文献   

13.
为研究长江中游地区大气CH4浓度(体积分数)变化特征,2007~2011年,利用内表面硅烷化的苏玛罐采样、GC/FID方法对长沙市郊空气样品中CH4浓度进行测定分析,并结合地面气象要素和后向轨迹,探讨CH4浓度变化特征与源汇的关系.结果表明,观测期间,大气CH4年平均浓度变化范围在2 012×10-9~2 075×10-9之间,季节变化特征为秋季高,春季低,浓度年较差为152×10-9.通过分析地面风和气团传输对长沙市郊大气CH4的影响表明,长沙市郊大气CH4浓度受西北风和偏南风交替控制,贡献率分别为41.1%和20.4%;引起CH4抬升的地面风包括:4个季节中的W-WNW-NW、夏季ESE-SE和冬季S,春夏季节S则导致CH4浓度降低;夏秋季节源自水稻产区的气团、冬春季节源自能源消费量较高地区的气团,对长沙市郊CH4浓度的抬升有显著贡献,南方长距离传输气团有利于CH4扩散和清除.  相似文献   

14.
方双喜  李邹  周凌晞  许林 《环境科学学报》2012,32(10):2568-2574
利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CH4在线观测系统,于2010年7月—2011年10月在云南香格里拉大气本底站对大气CH4进行了在线观测.结果发现,该站春、夏、秋、冬季CH4平均本底值分别为(1850.7±6.9)×10-9(体积分数,下同)、(1850.9±13.4)×10-9、(1865.6±16.1)×10-9和(1839.2±6.5)×10-9.全年体积分数在9月最高,12月最低,月均值振幅约39.6×10-9.4季日平均最低值均出现在14:00—16:00.日变化振幅在冬季最小,秋季最大,分别为4.4×10-9和10.0×10-9.西南来向的地面风会明显抬升CH4体积分数,而北偏东来向的地面风显著降低观测结果.通过4季每日整点后向轨迹聚类计算,结合观测资料分析发现,该站CH4主要受西南来向气团传输影响,尤其在春、夏、秋3季.  相似文献   

15.
厦门秋季近郊近地面CO2浓度变化特征研究   总被引:2,自引:2,他引:0  
李燕丽  穆超  邓君俊  赵淑惠  杜可 《环境科学》2013,34(5):2018-2024
利用CO2监测仪在厦门近郊中国科学院城市环境研究所超级监测站进行了秋季CO2数据采集,并结合监测站气象要素和气体污染物监测,分析了近地面CO2浓度变化特征、风速风向对其变化特征的影响以及CO2与部分气体污染物的相互关系.结果表明,厦门近郊秋季近地面CO2浓度主要集中分布在375~415μmol.mol-1范围内,约占70.87%;近地面大气CO2日变化曲线呈单峰型结构,CO2浓度日变化范围375.74~418.18μmol.mol-1,日平均最高值出现在黎明前后(408.54μmol.mol-1),最小值出现在午后附近(379.14μmol.mol-1),夜晚(18:00~05:00,北京时间)平均浓度(400.87±4.05)μmol.mol-1高于白天(06:00~17:00)平均浓度(388.86±9.40)μmol.mol-1;风速日变化曲线与CO2呈现完全相反的变化趋势,夜晚时段(22:00~04:00)风速波动范围在1.0~1.5 m.s-1时,对应的CO2浓度变化平稳,基本稳定在(400.72±2.12)μmol.mol-1.白天时段(09:00~18:00)风速变化范围在2.0~2.5 m.s-1时,对应的CO2浓度变化范围较大为379.14~394.83μmol.mol-1;用指数函数模型估测到该站点区域CO2背景浓度为386.84μmol.mol-1;观测期间该站点主要风向为东北偏东,统计该方向上CO2浓度与风速的相关关系,得出CO2浓度与风速呈极显著负相关(r=-0.67),相关系数高于所有方向统计的CO2浓度与风速的相关系数(r=-0.41,P<0.01),不同风向上CO2浓度贡献来源不同;此外,CO2浓度与温度、辐射量呈负相关(r=-0.541/-0.515,P<0.01),与湿度呈正相关(r=0.66,P<0.01);与其它大气气体污染物相比CO2与CO、NO的相关程度较高(r=0.469/0.436,P<0.01),与SO2相关程度较弱(r=0.126,P<0.01),经分析推测监测站点区域CO2排放源部分来自机动车排放,而燃煤排放贡献较小.  相似文献   

16.
风速对人为扬尘源PM10排放浓度和强度的影响   总被引:3,自引:2,他引:1  
田刚  樊守彬  黄玉虎  聂磊  李钢 《环境科学》2008,29(10):2983-2986
人为扬尘源排放模型很少考虑风速对排放的影响,为了解人为扬尘源排放浓度及排放强度与风速的关系,以施工扬尘和道路扬尘为典型人为扬尘源,通过现场实测研究了风速对扬尘源附近大气环境中扬尘排放浓度、排放强度的影响.结果表明,扬尘源附近大气环境中因扬尘造成的PM10(可吸入颗粒物)排放浓度随风速的增加先降后升,本研究中最低浓度值所对应的2.2 m高度处的风速v(cmin)为1.0~2.0 m/s;扬尘排放强度随风速的增加逐渐升高,风速v(cmin)时,排放强度随风速增加增幅较小,风速超过v(cmin)后,排放强度迅速增大.将人为扬尘分为机械力扬尘和风蚀扬尘,进行了机制探讨,理论结果与现场观测结果是吻合的.  相似文献   

17.
通过分析2013—2017年海口市风向频率、地面PM_(2.5)浓度及海口市所处北部湾地理位置,确定12月为北部湾对海口市最不利风向时间段.利用中尺度气象模式(WRF,Weather Research Forecast)驱动空气质量模型(CMAQ,Community Multi-scale Air Quality),设置一系列数值模拟情景,深入分析北部湾人为源对海口市PM_(2.5)浓度影响.结果表明:WRF/CMAQ能很好地再现北部湾气象场和PM_(2.5)浓度的时空分布.2013年12月,北部湾人为源对海口市PM_(2.5)平均贡献率约为45.4%,其中约有90%来源于海口市自身人为源,约有10%来源于广东广西片区,海南片区除海口外其余市县贡献可忽略不计.污染时段,北部湾和海口市自身贡献率均下降,平均贡献率分别为40%和36%,表明污染时段海口市PM_(2.5)主要源区不仅来自北部湾.通过分析后向轨迹,发现污染时段均会经过一个关键区——珠三角区域,表明珠三角区域很有可能也是造成2013年12月海口市PM_(2.5)污染的主要源区.清洁时段,北部湾和海口市自身贡献率均上升,平均贡献率分别为52%和48%,表明北部湾对海口市PM_(2.5)浓度影响在清洁时段更显著.因此,北部湾未来产业规划值得关注,因为这些产业很有可能使目前海口市清洁时段变为污染时段,导致空气质量下降.  相似文献   

18.
北京平原和延庆地区山谷风异同及对污染的影响   总被引:1,自引:1,他引:0  
在一定的地形与天气条件下,山谷风环流是影响山地和平原气溶胶污染的主要气象因素之一.本研究基于2015~2019年京津冀地区生态环境监测数据和多源气象数据,对比分析了北京平原和延庆地区山谷风异同,结合典型污染事件揭示了山谷风不同阶段对PM2.5浓度的影响机制.经分析发现,观象台山谷风为偏西南风转偏东北风,延庆站为偏东南风转偏东北风,随着污染等级加重,山谷风强度减弱17.7%~32.4%;观象台风速2~6 m·s-1时,最大为SE风向PM2.5浓度83μg·m-3,东南风浓度高于西南;延庆站风速2~6 m·s-1时,偏东南方向浓度高于其他风向20~40μg·m-3,谷风阶段PM2.5浓度高于近5年均值10~12μg·m-3.以2015年3月5~8日重污染事件为例,山谷风的影响作用主要体现在谷风时段东南风的高湿性及区域传输作用,延庆站3月6~7日谷风阶段PM2.5浓度上升100~130μg·m-3;山风时段逆温发展至1000 m,观象台和延庆站露点先后抬升18℃左右,延庆站露点峰值滞后观象台2 h,高湿环境下PM2.5浓度小幅上升.同时,3月6~7日延庆站400 m高度和玉渡山站热力梯度逐渐减小,山谷风分别减小8%和6%,局地环流减弱可能与边界层和高浓度气溶胶双向反馈机制有关.  相似文献   

19.
臭氧作为大气中的二次污染物,其形成和变化复杂,臭氧预报更是当下空气污染治理的难题之一.通过分析2014~2017年佛山地区近地面O3浓度与高低层气象要素的关系,建立了佛山O3浓度预报方程,并进行了检验和应用.结果表明,佛山近地面O3的变化与高低层气象要素关系密切,气温和日照时数等气象要素与O3浓度呈显著正相关,相对湿度、总(低)云量和风速等与其呈负相关;高浓度O3污染发生的气象条件为小风速、晴间少云、低相对湿度、较长的日照时间和较高的温度,高浓度O3潜势指数(HOPI)和风向指数(WDI)的定义可以较好地衡量O3污染气象条件的好坏;综合考虑HOPI和不同高度WDI等13种气象要素,采用多指标叠套和多元逐步回归建立了佛山地区臭氧浓度预报方程;利用2018年资料检验发现,模拟值与实测值二者的相关系数R可达0.82,预报方程具有良好的拟合效果和可预报性.  相似文献   

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