2018年3月两会期间北京重污染过程边界层气象的演变分析

为研究北京冬季重污染过程的污染特征及成因,采用边界层风场、温/湿场和气溶胶垂直探测等雷达综合遥测手段,对2018年3月北京两会期间的一次典型重污染过程,从边界层气象要素演变进行综合研究.结果表明:①整个污染过程历时7 d,轻度以上污染时数达118 h (占污染过程总小时数的69. 8%),严重污染时数达16 h (占污染过程总小时数的9. 5%),ρ(PM_(2.5))最高达333. 5μg/m~3.②从气溶胶的垂直空间演变来看,重污染天气的形成,除受本地源排放积累的影响外,还存在北京南部和东部的外部污染传输.贴地或上部逆温的稳定温度层结基本上对应ρ(PM_(2.5))的累积过程,其中,重污染时段逆温维持达68 h,逆温层厚度为500～1 100 m,最大平均逆温强度为0. 6℃/(100 m).大气边界层高度偏低(积累过程白天在1 000 m以下,夜间只有300～500 m),导致污染物持续积累.整个污染过程中,高湿时段引起PM2. 5吸湿增长和转化加重了污染程度;近地层持续小风导致污染积累;西南、东或东南方向大风层(10 m/s左右)向低空下探,有利于污染的缓解;强西北风或北风作用,使污染得以清除.研究显示,污染过程与边界层气象要素的演变密切相关.     

珠三角干季边界层垂直温度结构对空气质量的影响

文章通过利用2013年12月和2014年10月在珠三角开展大气边界层观测试验得到的垂直温度探空资料和逐日空气质量资料,从逆温层和低空稳定能量等角度研究了珠三角干季边界层垂直温度结构对空气质量的影响。结果表明:珠三角处于冷空气前影响时,较弱的气团活动有利于低空逆温层的持续存在和贴地逆温的发展,珠三角污染日逆温层高度主要分布在0～1 000 m之间。其中贴地逆温出现频率约为35%,低空逆温层尤其是夜间频繁出现的贴地逆温使得污染物累计在近地面气层内,对珠三角空气质量有重要影响。低空稳定能量(E_w)能够较好地反映珠三角大气垂直扩散能力,珠三角AQI与500～800 m处气层稳定能量相关性较好,说明500～800 m气层是影响珠三角空气质量的关键气层,当珠三角该层稳定能量15 J/cm~2时,大气垂直扩散能力较弱,珠三角空气质量恶化的可能性较高。     

石家庄市一次大气重污染过程的边界层特征和成因分析

针对石家庄市2015年12月5—14日出现的重污染过程,利用石家庄市逐日地基微波辐射计、风廓线雷达、地面气象观测资料以及同期的污染物观测资料,分析了重污染过程期间大气边界层温度、湿度、风变化特征及对PM_(2.5)的影响,采用Hysplit后向气团轨迹模式对污染来源进行分析。此次重污染以局地排放为主要形成源,期间冷空气势力弱,地面日平均风速均在1.5 m/s以下,日平均相对湿度均在70%以上,风速小、湿度大,稳定的大气环流形势为重污染提供了持续稳定的大气环境背景。逆温形成及快速增厚导致重污染开始,逆温层平均厚度为683 m,逆温层厚、强、不易消散,导致重污染持续时间长、污染重。近地面小风层厚(平均700 m左右),通风能力弱,导致污染物难以稀释扩散。同时近地层湿度大、厚度厚,使得PM_(2.5)更容易形成和积累,对重污染加重起到了促进作用。     

一次以南京为中心的夏季PM_(2.5)污染岛污染事件的数值模拟

2013年6月23~24日南京及其周边地区发生了一次小范围、突发性的气溶胶污染事件,PM_(2.5)的平均浓度达到242μg/m3,在夏季比较少见.本文利用WRF-chem模式对该PM_(2.5)污染事件进行模拟,通过对模式结果进行分析表明:此次污染事件与天气形势和边界层结构有着直接联系.此次污染发生时江淮地区正处于梅雨时节,南京及其周边地区处于江淮低空切变线上,切变线附近有辐合的流场,东部上游排放源的贡献和南京本地的静稳风场导致污染物在南京堆积.污染期间有比平时更强的气粒转化过程,23日PM_(2.5)浓度受到SO2减半的影响,浓度减少量为9.8%,受NOx减半影响的减少量为7.3%.污染发生期间南京地区上空温度垂直梯度较小,温度层结不利于污染物的垂直扩散,边界层高度较低,低层大气湍流活动较弱,垂直高度上的稳定层结也为污染物集聚提供了条件.     

基于无人机探空和数值模拟天津一次重污染过程分析

污染发生在边界层中,边界层热力和动力垂直结构对重污染天气形成有显著影响.本文基于无人机探空、地基遥感观测和数值模式,开展天津地区2019年1月10~15日重污染过程期间边界层垂直结构及污染成因分析,以期加强北方沿海城市边界层过程对重污染影响规律认知,提升重污染天气预报预警准确率.结果表明：大气温度层结对重污染天气形成、持续和消散有显著影响,此次过程伴随逆温层的发展和消散,PM_2.5高浓度区白天向大气上层发展,高度可达300 m以上,夜间向近地面压缩,高度在100 m左右;雾天气出现并在白天维持,改变了边界层垂直结构特征,雾顶逆温的持续存在抑制了污染物向大气上层扩散,使得白天湍流垂直混合过程贡献明显下降,导致近地面重污染天气维持和发展;过程期间区域输送贡献率为66.6%,边界层垂直结构与重污染天气区域输送密切相关,区域污染物输送高度主要出现在边界层顶部以及雾顶逆温层以上的大风速层处,且随着边界层和雾顶抬升高度的变化,通过下沉运动影响地面,形成北部弱高压天气控制下静稳天气区域输送;边界层垂直结构影响冷空气对空气质量的改善效果,S3阶段雾顶的强逆温导致冷空气无法通过湍流切应力传导到地面,在高低空存在明显的风速差,冷空气影响地面时间延后,作用减弱,重污染天气无法彻底缓解.     

多遥感设备联用在区域空气质量变化与边界层结构关系研究中的应用

为研究佛山地区空气质量变化与边界层结构的关系,2015年10-12月在佛山地区3个站点同步开展了多台风廓线雷达、激光雷达、微波辐射计联用的大气边界层结构观测实验.结果表明:风廓线雷达探测可获得平均风场垂直分布的连续变化,发现佛山地区风场垂直分层结构明显,空气污染与近地小风层厚度的相关性较强.激光雷达探测可获得颗粒物消光特性垂直分布的连续变化,发现佛山地区颗粒物消光特性与大气边界层结构有密切关系,空气质量指数(AQI)变化与颗粒物激光雷达探测反演的边界层高度相关性较高,相关系数为-0.58.微波辐射计探测可获得平均温度、相对湿度垂直分布的连续变化,逆温和相对湿度变化对边界层日变化及空气污染成因分析有较高的价值.通过多设备联合探测,可同时获得研究地区平均风场垂直分布特征、颗粒物浓度变化特征、逆温和相对湿度的变化特征.多设备联合探测,有利于区域空气质量变化与边界层结构关系机理研究,对区域空气质量变化的预测预报有重要作用.     

广州城区低空逆温及其对空气质量影响分析

研究了广州城区的低空逆温特征,并分析其对空气质量的影响,发现广州城区全年均有低空逆温出现,低空逆温平均时长为4.4 h,干季低空逆温出现天数和平均时长均高湿季约50%,干季低空逆温使温度垂直递减率更小。低空逆温呈现一强一弱的双峰型日变化特征,干季双峰型更为明显,峰值主要集中在午后前后和清晨,湿季低空逆温出现高峰的时间早于干季,且出现的频次更为集中在夜间。干季出现逆温时对大气扩散条件影响更大,污染物浓度更容易累积。广州市AQI超标时有超过50%的天数同时出现了低空逆温,其中干季NO_2和PM_(2.5)浓度变化对低空逆温更为敏感,干季出现低空逆温时,NO_2和PM_(2.5)浓度显著上升。     

天津污染天气边界层温度层结变化特征及预报阈值确定

针对天津市大气污染防治需求,基于2016年4月1日—2017年3月31日天津255 m气象塔观测资料及数值模拟,开展天津地区污染天气边界层温度层结变化特征及预报阈值研究.结果表明:(1)天津地区10~250 m高度的气温递减率为0.56℃/100 m,当日均气温递减率小于0.4℃/100 m时,垂直扩散条件不利于大气污染物扩散,出现中度以上污染概率为64%,重污染概率为47%.从温度廓线和逆温频率统计分析,贴地逆温占所有逆温的55%,除贴地逆温以外逆温底部最易出现在160 m的高度,大量脱地逆温的出现不利于高架源夜间的排放.(2)每年10月—次年2月天津逆温频率为20%,冬季需要关注逆温情况对大气污染物扩散的影响.如秋、冬季8:00逆温仍然存在,重污染天气出现概率高达56%,中度及以上污染出现概率为72%,是重污染天气辨识的重要指标.(3)7:00—10:00在逆温消散或者日均气温递减率由0.6℃/100 m向0.4℃/100 m变化时,任何细微变化对大气垂直扩散有显著影响.基于天津地区PM_(2.5)污染情况下,数值模拟显示10~250 m的气温递减率由于气溶胶的存在可减少0.06℃/100 m,在25个重污染过程中,日均气温递减率平均下降0.18℃/100 m,对大气垂直扩散条件产生显著影响.因此,在空气污染预报分析时使用不考虑气溶胶辐射效应的天气模式分析温度层结,需要适当调整阈值,尤其是在7:00—10:00逆温消散及垂直温度递减率由0.6℃/100 m向0.4℃/100 m变化时.     

福州市PM2.5污染过程中大气边界层和区域传输研究

以福建省会福州市2013年1月空气质量变化为对象,分析大气边界层变化和周边区域污染物传输对福州市大气颗粒物PM2.5的影响.利用福州市2013年1月逐日地面和探空观测资料以及NCEP提供的2013年1月FNL分析资料,通过大气边界层要素与PM2.5浓度之间的相关性,对PM2.5污染过程的大气边界层特征进行分析;同时采用HYSPLIT后向轨迹模拟及区域风场相关矢分析对影响福州雾霾的污染物区域传输路径进行探讨.结果表明:地面气温与PM2.5浓度呈正相关,地面风速与PM2.5浓度呈负相关,近地面边界层条件有利于霾颗粒物的形成和累积.但不同于我国东部主要污染源区霾污染过程中存在大气边界层逆温,福州PM2.5污染过程中并未出现大气边界层逆温结构,这一边界层结构的垂直混合可有利于区域传输的污染物从上层大气到达近地面从而加重福州霾污染,福州是华东地区一个PM2.5污染物的主要接受区,PM2.5污染物主要以外源输送为主.2013年1月份福州市清洁日近地面风向为海洋吹向大陆的东南风,霾污染日则为大陆吹向海洋的偏北风,PM2.5污染物主要从长三角地区、苏北以及安徽河南一带通过东北和西北方向的传输路径影响福州的空气质量.     

武清地区冬季一次重污染过程垂直分布特征

为研究京津冀地区重污染过程大气污染物的垂直分布特征,于2016年12月13日重污染前（11:49-12:18）和12月18日重污染期间（11:00-11:16）在北京市、天津市、河北省交界处的武清地区利用系留气球开展1 000 m以下的大气观测,探究污染物的垂直分布特征及对流边界层、覆盖逆温层和混合层等要素对重污染形成的影响.结果表明:①在重污染前,大气层结不稳定,ρ（PM_2.5）、ρ（NO_x）与ρ（O₃）随高度变化不明显,存在明显的垂直对流运动,有利于大气污染物的扩散;PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）]在800 m以下为0.60~0.80,在800~1 000 m以上大于0.90.②重污染期间,近地面大气层分为对流边界层（距地面0~150 m）、覆盖逆温层（150~370 m）、混合层（370~500 m）和自由大气（500 m以上）4个层次.③NO_x主要在对流边界层内聚积;高空O₃在向近地面扩散时受强混合层阻挡,在混合层出现一个小峰值;PM_2.5不仅在近地面聚积,而且在覆盖逆温层内聚积,ρ（PM_2.5）在覆盖逆温层内呈双峰（峰值分别出现在150和370 m）分布,其粒径集中在0.5~1.0 μm,属于积聚态气溶胶.研究显示,在不利扩散条件下,汽车排放、村镇居民供暖排放的污染物聚积及二次颗粒物的生成是重污染形成的重要因素.      

江西省冬季大气典型污染过程的气象成因研究

选取2019年1月江西省两次大气污染过程为研究对象,利用常规气象观测资料、美国国家环境预报中心（NCEP）再分析资料、全球资料同化系统（GDAS）气象数据和空气质量数据,分别从局地气象要素变化、地面天气形势、大气动力和热力条件及污染潜在源区等进行分析,对比两次污染过程形成机制.两次污染过程地面天气形势分别为冷锋前部型和低压倒槽型.冷锋前部型污染形成主要原因为冷空气南下在江西省减弱辐合导致上游细颗粒物输送并堆积,西北风增大细颗粒物浓度降低.低压倒槽型污染形成原因为较长时间处于高湿、小风或静风、逆温下的污染累积.对两次过程中污染较为严重的九江市进行分析,冷锋前部型九江市近地面主要受西风影响,低压倒槽型主要受东北风影响,低压倒槽型九江市风速多在2 m·s^-1以下.两次污染期间大于3 m·s^-1的风速有利于污染物清除.长时间高湿、小风（< 2 m·s^-1）及风场辐合,是低压倒槽型九江市重污染维持较长时间的重要原因.低压倒槽型大气垂直结构较冷锋前部型稳定.低压倒槽型垂直湍流弱、低层风速小于2 m·s^-1,且存在多层逆温和深厚的湿区,冷锋前部型存在明显下沉运动,逆温强度明显弱于低压倒槽.九江市PM_2.5污染潜在贡献源主要来自河南东部、山东西部和安徽西北部;低压倒槽型九江市潜在源区主要位于江西省内及与江西省接壤的湖北东南部、安徽西南部.     

2011年10月珠江三角洲一次区域性空气污染过程特征分析

2011年10月18—25日珠江三角洲地区出现了一次区域性空气污染过程,重污染区域集中在西部,后期向中部转移,PM₁₀为首要污染物.针对本次空气污染过程的研究发现,此次珠江三角洲地区空气污染过程主要受大尺度冷高压活动的影响,一直为下沉气流所控制,500 m以下近地层风速很小,边界层高度较低,存在贴地逆温层,非常不利于污染物的输送和扩散.PM₁₀浓度与风速、能见度呈显著的负相关关系,与温度相关性不显著;且与风速和温度的相关性存在滞后性.稳定天气形势、大范围下沉气流、近地层静小风和贴地逆温是导致这次区域性空气污染过程的气象原因,PM₁₀浓度增加导致珠江三角洲能见度下降.     

基于风廓线仪等资料的珠江三角洲污染气象条件研究

利用珠江三角洲区域空气质量资料和珠海、南沙、增城的逐30 min风廓仪观测资料,以及清远探空站每天08时和20时的温度探空资料等,研究了2012年10月珠江三角洲出现的大范围持续性污染天气期间的大气边界层特征.结果表明:2012年10月珠江三角洲出现的大范围持续性污染天气主要是受到弱冷空气南下和台风外围下沉气流天气形势的影响;在污染日,增城、南沙和珠海低层风速普遍小于3 m·s-1,300m高度以下风速甚至小于2 m·s-1,增城和珠海观测站的通风量普遍小于5000~6000 m2·s-1;非污染日的通风量则远远大于污染日;在近海的南沙站和珠海站,海陆风等局地环流的的作用不利于污染物的扩散,海风约出现于下午6时,最大影响高度约600~800 m;逆温层是导致重污染的天气的重要原因,清远探空站频繁出现逆温层,甚至出现多层低空逆温,污染日的逆温层平均厚度和平均强度都较大.     

奥运前期与奥运期间北京市大气细颗粒物特征比较分析

利用城市生态系统研究站对北京市奥运前后(2008年6～9月)大气中细颗粒物(PM2.5)进行连续监测,获得不同阶段PM2.5日平均浓度的动态特征,分析气象因素、人为控制管理措施对颗粒物浓度的影响.结果表明,近北五环的生态中心站点(RCEES)颗粒物日均浓度平均值为0.067 mg.m-3,奥运期间的颗粒物浓度(0.060 mg.m-3)比奥运前期(0.081 mg.m-3)减少了约26%.而位于南二环市中心的教学植物园站点(JX)颗粒物浓度平均含量为0.078 mg.m-3.JX站点奥运期间的颗粒物浓度(0.069 mg.m-3)比奥运前期(0.095 mg.m-3)减少了约27%.各个阶段PM2.5的日变化都基本呈现双峰态势.第一个峰值出现在08:00～10:00左右,RCEES站点颗粒物浓度为0.068 mg.m-3,JX站点浓度值为0.089 mg.m-3;另一个峰值出现在晚20:00～22:00左右,RCEES和JX站点颗粒物浓度为0.079 mg.m-3和0.083 mg.m-3,这主要与上班交通高峰导致的尾气排放污染和道路扬尘污染等有关.研究气象参数发现奥运期间与奥运前期气象条件无显著差异,属于高温高湿风力不大的典型北京夏季天气条件.奥运期间颗粒物浓度与温度呈显著正相关(P<0.01),而与风速、相对湿度及降水相关性不显著(P>0.05).而连续多年大气污染综合治理措施和奥运空气质量保障措施的实施,产生了显著环境效益.在自然因素相差不大的条件下,人为控制因素对奥运期间颗粒物的下降起到主导作用.     

淮北地区一次春季浮尘天气成因研究

利用激光气溶胶雷达和风廓线雷达,结合卫星遥感资料、地面气象要素资料、大气气溶胶浓度资料和HYSPLIT模型,研究了2017年5月5—8日淮北地区一次沙尘天气过程的特征.结果表明,2017年5月5—6日上午的浮尘(过程1)是由西北-华北地区的远距离输送所致,其中PM_(10)峰值浓度高达766μg·m~(-3),而6日下午—7日的浮尘(过程2)是冷空气回流所导致.外源输入、气象要素和垂直风场的变化为浮尘天气的发生和维持创造了有利条件,降水的出现使本次浮尘天气过程结束.激光气溶胶雷达可以有效监测此次浮尘天气的大气气溶胶消光系数的空间分布,能直观准确地反映出污染物的分布聚集情况以及时空变化,对大气污染监测具有重要意义.本研究还提出了适合江苏地区的浮尘客观判定方法,SO_2/PM_(10)、NO_2/PM_(10)以及PM_(2.5)/PM_(10)的比值可以有效判别浮尘天气.     

Process analysis of characteristics of the boundary layer during a heavy haze pollution episode in an inland megacity, China

Ground observation data from 8 meteorological stations in Xi'an, air mass concentration data from 13 environmental quality monitoring sites in Xi'an, as well as radiosonde observation and wind profile radar data, were used in this study. Thereby, the process, causes and boundary layer meteorological characteristics of a heavy haze episode occurring from 16 to 25 December 2013 in Xi'an were analyzed. Principal component analysis showed that this haze pollution was mainly caused by the high-intensity emission and formation of gaseous pollutants (NO₂, CO and SO₂) and atmospheric particles (PM_2.5 (fine particles) and PM₁₀ (respirable suspended particle). The second cause was the relative humidity and continuous low temperature. The third cause was the allocation of the surface pressure field. The presence of a near-surface temperature inversion at the boundary layer formed favorable stratification conditions for the formation and maintenance of heavy haze pollution. The persistent thick haze layer weakened the solar radiation. Meanwhile, a warming effect in the urban canopy layer and in the transition zone from the urban friction sublayer to the urban canopy was indicated. All these conditions facilitated the maintenance and reinforcement of temperature inversion. The stable atmospheric stratification finally acted on the wind field in the boundary layer, and further weakened the exchange capacity of vertical turbulence. The superposition of a wind field with the horizontal gentle wind induced the typical air stagnation and finally caused the deterioration of air quality during this haze event.     

边界层低空急流导致北京PM2.5迅速下降及其形成机制的个例分析

2015年3月17日18:00~23:00北京地区的PM_(2.5)质量浓度快速下降,在此期间并未出现与冷空气活动相伴的强偏北风.本研究分析了导致空气质量迅速改善的原因,结果表明边界层急流起着关键的作用.随着边界层内偏南风速增大,大气的通风量增大,污染物浓度降低.急流发展也加大了边界层内水平风的垂直切变,从而导致湍流增强和混合层增厚.此外,3月17日20:00在混合层顶附近出现气旋性地转涡度,Ekman抽吸的方向为垂直向上,于是底层的污染物就被带到高空并随强劲的西南风输送到下游.边界层急流的发展与惯性振荡和大气的斜压性有关.     

北京地区偏南风和偏东风条件下污染特征差异

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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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.     

兰州市PM2.5中多环芳烃的污染特征和来源解析

为了明确兰州市PM_2.5中16种多环芳烃（PAHs）的污染特征和来源,采集了兰州市4个季节的PM_2.5样品,运用气相色谱-质谱联用仪（GC-MS）对PAHs的浓度进行了分析,利用正定矩因子分解法（PMF）、聚类分析和潜在源因子分析法（PSCF）对PAHs的来源进行解析.结果表明,兰州市PM_2.5中ρ（PAHs）均值为：冬季［（118±16.2） ng·m^-3］>秋季［（50.8±21.6） ng·m^-3］>春季［（22.2±8.87） ng·m^-3］>夏季［（4.65±1.32） ng·m^-3］.相关性分析表明,兰州市PM_2.5和TPAHs均与温度呈现极显著的负相关性,与气压呈现极显著的正相关性,与风向、风速和相对湿度的相关性较差.各环PAHs在4个季节的占比相似,其中4环和5环的PAHs占比为最大,其次为6环和2~3环.兰州市PM_2.5中PAHs的主要来源在春夏季为工业排放和生物质及天然气燃烧,秋季工业排放占主导地位,冬季主要为燃煤排放,交通排放在4个季节的贡献比较稳定.聚类分析和PSCF计算结果表明,来自蒙古国、新疆东北部和青海等地的气流对兰州市环境空气质量有重要的影响.     

气候变化对浙江省大气污染的影响

开展气候变化对大气污染影响的研究有利于加深对大气污染形成机理的认识.利用1996-2015年浙江省大气成分、气象观测资料,分析气候变化对大气污染的影响.结果表明,近20 a来浙江省呈年高压天气日数增多、年均气温升高、降水集中及年均净辐射、日照时数、风速、气温日较差和水汽蒸发量都下降的气候变化事实.气候变化引起大气污染扩散能力下降,1996-2015年杭州市和浙江省年均大气扩散指数分别下降了0.55和0.81,降幅分别达35.71%和42.69%.大气扩散指数与ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）及年霾日数之间呈显著负相关,当大气扩散指数增大时,大气颗粒物浓度和年霾日数均下降,反之亦然.杭州市大气扩散指数与ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）之间的相关系数分别为0.73和0.76.杭州市和浙江省大气扩散指数与年霾日数之间的相关系数分别达到0.77和0.78,T检验值则分别为28.88和30.81,说明由气候变化引起的大气扩散能力改变是影响大气污染的重要原因,但不同大气成分受气候变化的影响程度不同.影响ρ（PM₁₀）的关键气候要素是降水量、风速及相对湿度等,影响ρ（PM_2.5）的主要是辐射、气温,影响ρ（SO₂）的主要是气温,影响ρ（NO₂）及ρ（NO₃-）、ρ（NH₄+）的主要是辐射.总体来说,浙江省近20 a的气候变化事实可能有利于促进ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）及ρ（O₃）等上升,促进ρ（SO₂）、ρ（NO₃-）、ρ（SO₄2-）、ρ（NH₄+）等下降.