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相似文献
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1.
台风“妮妲”过程对广州臭氧浓度的影响分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
为研究台风天气系统对广州地区臭氧浓度的影响,选取2016年7月27日—8月2日台风"妮妲"过程,结合气象要素资料和空气质量数据进行了分析.结果表明:①7月27日—8月2日台风过程期间,7月27—29日和8月1—2日空气质量未超标,7月30日和31日分别达到轻度污染和中度污染,首要污染物均为O_3,其中,31日O_3小时浓度峰值达293μg·m~(-3),O_3_8 h (8 h滑动平均)浓度达249μg·m~(-3),期间PM_(2.5)及前体物NO_2和CO浓度也略有升高,但总体升幅不大,都在良范围内.②台风过程期间,O_3浓度与温度、风速呈正相关(p0.01),与气压、相对湿度呈负相关(p0.01).高温低湿、风速1.0~2.0 m·s~(-1)、气压低有利于大气光化学反应,容易导致O_3浓度超标.③受台风外围下沉气流影响,大气存在垂直输送;同时混合层顶低,30日和31日混合层高度白天最高在1300 m以下,夜间在200 m左右,最低不足60 m;同时,2 km高度内均有持续逆温存在,逆温高度主要在700 m以下.地面处于均压场,同时存在逆温,大气层结稳定,使得污染物在近地层堆积不易扩散,导致O_3浓度超标.  相似文献   

2.
杭州市近地面大气臭氧浓度变化特征分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用2012~2016年杭州市近地面臭氧(O_3)的连续观测资料以及气象数据,分析了杭州市近地面O_3浓度的变化特征及其与气象要素的关系.结果表明,近年来杭州市O_3年平均浓度较10年前升高10μg/m~3左右,光化学污染形势日趋严重.O_3浓度冬季较低,其余季节均较高,日平均浓度大于100pg/m~3主要分布在4~10月.O_3浓度日变化呈单峰型分布,5:00~7:00出现最低值,14:00出现峰值,超标时段主要出现在11:00~18:00.O_3浓度变化与紫外辐射、温度呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系.紫外辐射大于0.02MJ/m~2、气温高于20℃、相对湿度低于70%时,O_3浓度会出现超标情况.风向风速对O_3浓度有一定影响,当风向为北风或偏北风时,O_3浓度较低;当风向为东风或偏东风时,O_3浓度较高,说明影响杭州O_3浓度升高的污染源也主要来自东部,南部和北部地区较少.  相似文献   

3.
南京地区一次臭氧污染过程的行业排放贡献研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
采用WRF-CHEM模式对南京地区春季一次臭氧(O_3)污染过程进行了模拟及行业排放贡献分析.此次O_3污染过程发生在2015年5月22—26日,南京地区一直处于地面高压控制的晴好天气之下,并于25日达到O_3污染的峰值.模拟与观测的一致性指数IOA达到0.89,表征本次O_3污染过程的模拟与观测结果的一致性较高.通过5类排放源(工业源、农业源、居住源、交通源、生物源)的敏感性试验,探究各行业排放源中O_3前体物对近地面O_3浓度的相对贡献.结果表明工业源在白天为持续正贡献,且在午后16:00时达到峰值,而交通源、居住源和农业源的贡献随气温的升高在白天由负贡献转为正贡献,并在18:00时左右达到峰值.在夜晚,O_3则主要通过交通源排放的大量NO进行滴定消耗.在高O_3浓度(≥200μg·m~(-3))时,各人为排放源均为正贡献,工业源的贡献最大,达到50μg·m~(-3),在低O_3浓度(200μg·m~(-3))时,交通源、居住源和农业源呈负贡献.生物源在人为排放源主导的南京城区O_3污染过程中的贡献几乎为零.考虑到O_3生成机制的复杂性,对于南京地区,减少工业源排放是控制O_3污染的关键.  相似文献   

4.
北京市夏季不同O3和PM2.5污染状况研究   总被引:3,自引:3,他引:0  
从天气背景场、气象要素、前体物和PM_(2.5)化学组分、气团运动轨迹以及大气氧化性等方面对北京市夏季两种不同的O_3和PM_(2.5)污染状况进行了分析.结果表明,O_3达到中度污染而PM_(2.5)浓度优良(O_3和PM_(2.5)一高一低)污染状况的天气形势场为:高空为偏西北气流,地面受高压后部控制;而O_3和PM_(2.5)同时达到中度污染(O_3和PM_(2.5)两高)的天气形势场为:高空为偏西气流,地面受低压控制.与O_3和PM_(2.5)一高一低污染状况相比,O_3和PM_(2.5)两高时的气象要素特征为:偏南风更为明显和相对湿度更高.O_3和PM_(2.5)两高时污染物浓度演变特征为,O_3和PM_(2.5)的起始浓度较高,PM_(2.5)日变化特征更为明显,而O_3平均浓度却低于O_3和PM_(2.5)一高一低的污染状况.前体物、大气氧化性以及PM_(2.5)化学组分分析的结果表明,较高的起始浓度在不利气象条件下的积累和吸湿增长以及当天较大偏南风造成的区域传输可能是造成O_3和PM_(2.5)两高污染状况中PM_(2.5)浓度达到四级中度污染的主要原因.  相似文献   

5.
张智  马翠平  赵娜 《环境科学学报》2019,39(12):4162-4173
利用欧洲中心ERA-Interim数据以及河北省环境监测站、气象站观测资料,对2018年7月22—24日台风"安比"影响河北前后的一次O_3污染过程的生成、维持、清除进行动力分析,结果如下:台风外围的副热带高压天气型结构有利于河北南部地区污染物的积聚,其演变对预报大气光化学污染具有重要的意义;台风降水对O_3污染有非常好的清除作用,降水量越大,清除效果越好;高压带内部的高温有利于光化学反应,有利于O_3污染的形成;近地层的弱风辐合场与下沉气流的双重作用对O_3污染形成有很好的贡献;旋转形变效应(ds)负值区与河北中南部O_3污染区域对应;动力条件促使湍流运动加强,对O_3污染的清除有很好的作用.通过相关系数检验发现石家庄、邢台5 cm土壤温度和臭氧小时浓度相关性较高(相关系数0.75~0.85),由于土壤温度增加速度低于地表温度增加速度,臭氧浓度增加速度也低于地表温度增加速度,因此5 cm土壤温度比地表温度更及时反映了臭氧光化学反应强度.  相似文献   

6.
在2015年7~11月,选取我国珠江三角洲北部的广东南岭国家大气背景站为观测点,应用预浓缩-气相色谱/质谱联用等仪器进行连续在线监测,研究了大气中异戊二烯的浓度水平、干湿季变化、昼夜变化及其影响因素,并初步探讨了高浓度O_3污染天气以及典型台风天气过程对森林大气异戊二烯含量变化的影响.结果表明,广东南岭森林大气异戊二烯的平均浓度为(0.173±0.171)×10~(-9),低于国内其它大气背景站.湿季异戊二烯浓度高于干季,分别为(0.261±0.178)×10~(-9)和(0.080±0.089)×10~(-9).白天(06:00~18:00)异戊二烯浓度[(0.247±0.332)×10~(-9)]远高于夜晚[(0.071±0.129)×10~(-9)],异戊二烯浓度于06:00开始稳步升高,午后14:00达到峰值,之后逐渐降低.异戊二烯浓度水平与温度呈正指数相关关系,且湿季温度对异戊二烯浓度水平影响更加显著(R2=0.308).O_3污染日异戊二烯的日均浓度[(0.257±0.128)×10~(-9)]水平普遍高于非O_3污染日[(0.158±0.173)×10~(-9)],然而O_3污染日异戊二烯的光化学降解反应相对更为活跃.对台风"杜鹃"的分析表明,台风天气过程中外来污染气团的输送会导致森林大气异戊二烯含量显著增加.  相似文献   

7.
为掌握合肥市大气环境中O_3的时空变化特征及其影响因素,对合肥市2013—2015年空气质量监测数据和气象参数进行系统的分析.结果表明,合肥市O_3污染在夏、秋季节有逐渐加重的趋势,尤其是城市中心区域,呈显著的季节特征和日单峰性;O_3易在风速小于3.3 m·s-1、相对湿度介于50%~60%、地面气压低于1020 h Pa和日平均气温介于25~28℃的气象条件下出现浓度峰值;合肥市O_3浓度与NO2和VOCs分别存在显著的负相关和正相关关系,其中,烯烃、烷烃、芳香烃和炔烃对O_3生成潜势(OFP)的贡献值依次增大.O_3浓度可通过前一日O_3浓度、相对湿度、平均气温、PM2.5、当日8:00风速、平均气压及NO2等参数建立良好的统计预报模型,非标准化可决系数R2高达0.559.  相似文献   

8.
冬小麦田O3气孔与非气孔沉降及风险评估   总被引:1,自引:1,他引:0  
徐静馨  郑有飞  赵辉  储仲芳  黄积庆  袁月 《环境科学》2017,38(10):4427-4437
为了深入了解农田生态系统的O_3干沉降过程,并基于O_3通量(尤其是气孔O_3累积通量)指标进行风险评估,利用涡度相关系统对冬小麦田的O_3干沉降过程进行了连续动态观测,初步分析O_3浓度和总O_3通量的变化过程,着重探析气孔O_3沉降和非气孔O_3沉降的变化特征及其与主要气象因子的关系,并基于剂量指标(AOT40)和通量指标(DF_s06)分别推算出冬小麦的产量损失率.结果表明,观测期间(自2016年3月16日至5月30日)日平均O_3浓度(cO_3)为32.9 n L·L-1;白天(08:00~18:00)和夜间平均总O_3通量(F_(O3))分别为-7.6 nmol·(m~2·s)~(-1)和-3.1 nmol·(m~2·s)~(-1),日均F_(O3)为-5.1nmol·(m~2·s)~(-1).逐日平均气孔O_3通量(F_s)的变化范围为0~-5.1 nmol·(m~2·s)~(-1),日均F_s为-1.43 nmol·(m~2·s)~(-1).逐日平均非气孔O_3通量(F_(ns))的变化范围为-1.43~-10.31 nmol·(m~2·s)~(-1),日均F_(ns)为-3.66 nmol·(m~2·s)~(-1).较强的太阳辐射(SR)、较高的温度(T)和适度湿润的条件有利于冬小麦气孔沉降;较强的SR、适度的T和湿润条件是有利于冬小麦非气孔沉降.在整个观测期间,总O_3累积吸收通量(DF_(O3))、气孔O_3累积吸收通量(DF_s)和非气孔O_3累积吸收通量(DF_(ns))分别为31.58、9.99和21.59 mmol·m~(-2),总DF_s和总DF_(ns)分别占总DF_(O3)的32%和68%.通过剂量指标AOT40和通量指标DF_s06响应方程计算出的冬小麦产量损失率分别为11.58%~20.37%和20%~23.56%.  相似文献   

9.
广东四大区域污染过程特征与影响天气型分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据广东统计年鉴将广东省划分为粤东、粤西、粤北、珠三角四大区域,利用广东省101个环保国控站点2014—2016年期间的AQI六要素与广东省86个地面气象观测站的逐日能见度、相对湿度等资料,在对"区域污染过程"进行定义的基础上,分区域诊断典型污染天气过程,并对影响天气型及特征进行分析.结果表明:广东省四大区域污染过程具有显著协同性,区域污染可归类为6种影响天气型.量化分析表明区域污染过程与区域灰霾过程基本吻合,PM_(2.5)日均最大值均达到中度污染及以上(115μg·m~(-3)).整体区域污染过程影响天气型分类统计表明:珠三角和非珠三角PM_(2.5)易污染天气型中冷高变性出海形势占比超5成;珠三角O_3易污染天气型中副高、台风外围及两者叠加型占比超6成;珠三角NO_2易污染天气型中冷高出海型占比近7成.重污染影响天气型统计表明:区域PM_(2.5)重污染过程主要影响天气型为冷高压变性出海型;区域中度至重度O_3污染过程(集中在珠三角)主要影响天气型为副高、台风外围及两者叠加型;就天气型特征而言,单纯副高控制形势下,副高异常强盛;单纯台风外围形势下,台风强度为强台风至超强台风;副高叠加台风时,华南上空为大陆副高控制.广东地区近年高PM_(2.5)(与低能见度)污染过程逐年减少,但全省臭氧污染呈增加态势,尤其珠三角区域中度至重度O3污染过程次数同比明显增加,极端过程出现概率加大,尤其在秋季副高异常强盛,同时叠加台风外围下沉气流时,可预先根据影响天气型预报,实施珠三角重点区域联防联控预案措施.  相似文献   

10.
赵辉  郑有飞  魏莉  关清 《环境科学》2018,39(7):3418-3425
近年来,近地面O_3浓度呈不断上升趋势,高浓度O_3会影响作物的生长导致产量降低.本文利用2014~2016年南京市近地面O_3浓度的连续观测数据,分析了O_3浓度的变化特征及其对冬小麦和水稻产量与经济损失的影响.结果表明,2014~2016年南京市O_3年平均浓度分别为62.9、68.6和69.1μg·m-3,O_3浓度和超标日数均呈现逐年增加的趋势.季节平均的O_3浓度大小的顺序为:夏季、春季、秋季和冬季.四季O_3浓度的日变化均为明显的"单峰型",峰值出现在15:00~16:00,谷值出现在07:00~08:00.2014~2016年冬小麦生长季期间AOT40的数值分别为10.5、14.4和9.4μL·L~(-1)·h,水稻生长季期间AOT40的数值分别为8.5、20.0和25.6μL·L~(-1)·h.近地面O_3对冬小麦的影响要高于水稻,其中,2014~2016年O_3造成冬小麦减产范围为21.4%~32.8%,每年的经济损失达15 076.6~27 799.6万元,造成水稻减产范围为8.1%~24.3%,每年的经济损失达19 747.2~68 075.7万元.  相似文献   

11.
伴随着经济发展和城镇化进程的加速,很多城市的臭氧浓度存在超标问题.本文选取2014—2017年哈尔滨城区污染数据及气象要素数据,对哈尔滨近地面层O_3时空分布特征及其与气象要素的关系进行了分析,结果表明:哈尔滨O_3日内单峰分布,最高值出现在下午14:00,最低值在清晨7:00.空间分布东南部最高,其次是南部,城中区较低.日间周末的近地面O_3浓度较高,而夜间工作日的O_3浓度较高.哈尔滨O_3浓度与平均气温正相关,与相对湿度负相关,与低于37 W·m~(-2)的紫外辐射正相关.  相似文献   

12.
采用南京工业区2016年5月20日~8月15日这一高臭氧(O3)期的O3、O3前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归(SVMr)方法分别预报O3的小时值、日最大值和最大8 h滑动平均值.结果表明,O3小时值预报的相关系数(R2)为0.84,平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分误差(MAPE)分别为3.44×10-9和24.48,O3前期浓度、紫外B波段辐射(UVB)和NO2浓度是关键因子.O3日最大值预报的主要因子是NOx在07:00的浓度和UVB.预报O3 8 h时UVB和气温起重要作用.加入前体物项能够使O3的预报精度提升10%~28%.与多元线性回归方法相比,SVMr对O3浓度的预报有明显优势.  相似文献   

13.
2020年8月利用化学放大法对合肥市西郊大气总过氧自由基RO*2·(RO2·+HO2·)体积分数进行监测,并结合O3和其前体物,分析了过氧自由基体积分数、O3生成速率和O3生成对前体物的敏感性.结果表明,观测期间总过氧自由基体积分数的日均值呈典型的单峰型变化,12:00左右出现最高值,日间峰值体积分数为43.8×10-12,日间RO*2·与太阳辐射强度、温度和O3呈明显的相关性.利用实测RO*2·和NO,获得合肥市西郊夏季O3生成速率,日间峰值为10.6×10-9h-1,O3生成速率对NO变化更为敏感.基于大气自由基和NOx(NO+NO2)反应去除速率占比(Ln/Q),对合肥...  相似文献   

14.
京津唐地区臭氧时空分布特征与气象因子的关联性研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
京津唐地区随着经济的快速发展和城市化的不断推进,臭氧污染呈现加重的趋势,深入了解臭氧浓度时空变化特征及其变化驱动机制是采取科学有效防控措施的前提和基础.本研究针对京津唐地区近地面臭氧浓度快速增加的2016年,利用卫星遥感反演数据、地面每小时监测数据及气象观测资料,分析探讨了近地面臭氧浓度时空分布及与温度、压强、蒸发量、风(风速和风向)等气象要素的耦合关联关系.结果表明:京津唐地区近地面臭氧浓度每日7:00左右最低,午后达到最高;夏季臭氧浓度最高,且略有分区差异(北京呈现单峰型,6月臭氧浓度最高,天津和唐山呈双峰型,峰值分别出现在6月和9月),冬季浓度最低,12月达到最低值.全区各季节浓度空间分布趋势较为一致,均呈现从西北向东南逐渐降低的趋势.影响京津唐地区近地面臭氧浓度的首要气象要素为温度,二者呈较大的正相关性,臭氧浓度与近地面压强存在一定的负相关性,而与蒸发量具有较小的正相关性,与风速、风向的相关性较为复杂,表现出明显的地区和风向差异性(在偏南风和强风条件下较易出现高浓度臭氧),全年臭氧浓度与风速相关系数极低,呈不相关.全区分区(建成区与非建成区)近地面臭氧浓度与温度、压强、蒸发量、风速等的关联相关特性,虽然北京、天津和唐山各略有差异但基本一致.在不同气象要素分级组合协同条件下,臭氧浓度与温度、风速的相关性明显显著于其与蒸发量、压强的相关性,且存在在高压、较低蒸发量的气象条件下,臭氧浓度与温度的相关性随风速的增强(或减弱)而降低(或增强),与风速的相关性随温度的升高(或降低)而减弱(或增强)的普遍现象;对于压强和蒸发量而言,臭氧浓度与二者的相关性普遍相对较低,且趋势特征不明显.  相似文献   

15.
G20峰会期间杭州地区空气质量特征及气象条件分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用空气质量和气象要素的监测资料与再分析资料,分析了2016年G20峰会期间(2016年8月10日—9月20日)杭州及周边地区空气质量演变及区域特征,探讨了气象条件对G20峰会期间杭州空气质量的影响.结果表明:G20峰会管控期间,由于机动车排放大幅度降低,杭州NO_2浓度较管控前有所下降,对比周边城市降幅居于首位;而由于不利气象条件的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO和O_3浓度比管控前有不同程度的增长,但增幅相比周边城市较小,说明管控措施对杭州空气质量有一定的改善效果.9月7日管控措施结束后污染反弹现象明显.气象条件对杭州的空气质量有重要影响:在管控前,杭州晴热高温天气有利于O3的生成,偏东风相对洁净,污染传输较少;在管控期,杭州虽受到静稳天气和外来污染传输的影响,但得益于减排应急管控措施的有效实施,NO_2浓度下降幅度最大,其他污染物的增幅也较周边城市偏小;在管控后,气象条件不利于污染物的垂直扩散,受静稳天气和污染源恢复常态的影响,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2和CO出现了整个研究时段的最大值,而台风"莫兰蒂"使得杭州PM_(2.5)、PM_(10)和O_3浓度出现了整个研究时段的最低值.  相似文献   

16.
上海市浦东城区二次气溶胶生成的估算   总被引:6,自引:5,他引:1  
利用2010年5~10月不同日最高O3小时浓度(O3,max)下PM10浓度变化评估不同O3浓度水平下二次气溶胶生成量.CO作为一次颗粒物的标志物,O3作为光化学反应水平的指示物种.结果表明不同光化学水平条件下,PM10中一次与二次气溶胶浓度及比例存在较大差异.随着光化学水平的增加,PM10中一次气溶胶排放浓度增长不大(0.036~0.044 mg.m-3),二次气溶胶的生成量却呈数倍增长(0.018~0.055 mg.m-3);二次与一次气溶胶浓度的比例也从49.8%增加到124.5%.O3,max出现的时间也随着光化学水平的增强由13:00推迟到14:00,二次气溶胶生成的主要时段也从11:00~20:00增加到09:00~20:00;此外,PM2.5中主要组分SO24-、NO3-、OC等比例随着光化学水平(即O3,max浓度)的不同而存在一定差异,当O3,max<0.10 mg.m-3时,PM2.5主要由12.0%有机碳(OC)、18.7%硫酸盐、13.1%硝酸盐和4.5%元素碳(EC)组成,而O3,max>0.20mg.m-3时,PM2.5主要由20.0%有机碳(OC)、22.9%硫酸盐、23.1%硝酸盐和4.7%元素碳(EC)组成.说明SO24-、NO3-、OC受光化学水平影响较大.  相似文献   

17.
乌海市地形复杂,周边工业园区分布密集,近年来夏季O3污染问题突出,且污染特征与形成机制尚不明确,分析乌海市O3变化特征,探究O3污染形成机制对该区域大气污染防治具有重要意义.本文在分析乌海市2018年6~8月3次持续O3污染过程特征的基础上,利用WRF-CMAQ模式系统进行模拟并根据过程分析输出结果对污染的成因进行了深入分析,探讨了区域输送和局地光化学反应对乌海市O3的影响.结果表明,乌海市夏季O3呈现"单峰"的日变化特征,近地面O3与向下短波辐射和气温显著呈正相关,与相对湿度呈负相关;空间分布上,乌海市3个工业园区白天和夜间均为O3低值区,乌海西南部宁夏石嘴山地区、乌海城区和西北部乌兰布和沙漠地区白天为O3高值区;过程分析结果表明,输送和化学过程及其相对大小对乌海市O3有决定性影响,6月和7月的污染过程中局地光化学反应和输送共同导致O3显著升高,且化学过程的影响是输送的两倍左右,8月O3的升高主要为输送作用的贡献;进一步对输送作用进行分解可知偏南和西北方向的输送对O3的升高有较大贡献,结合前体物的排放,可能的传输来源为宁夏银川、石嘴山及巴彦淖尔等区域,因此,乌海市应在控制本地排放的基础上,加强区域联防联控,减少区域传输对O3的影响.  相似文献   

18.
邹宇  邓雪娇  李菲  殷长秦 《环境科学》2019,40(4):1634-1644
通过对广州番禺大气成分站(GPACS)的光化学相关污染物(O3、PAN、VOCs、NO2、NO)以及气象要素进行观测,分析2010~2016年期间发生在广州地区一次典型光化学污染过程.结果表明,该光化学污染过程期间,O3和PAN总体体积分数比较高,最大O3小时体积分数为140.6×10-9,而最大PAN小时体积分数为4.7×10-9.NO整体体积分数较低,对O3的化学滴定和PAN的去除影响较小.NO2整体体积分数较高、辐射较强和风速较低则有利于O3和PAN的形成和积累.PAN和O3具有一定的线性关系(R2=0.55),而形成PAN和O3前体物VOCs物种不完全相同影响着它们的线性关系,在生成PAN的VOCs物种中,乙烯、丙烷、异戊二烯和甲苯所占的比例较大,而对臭氧生成潜势较大的物种有异戊二烯、1,3,5-三甲苯、丙烯、间,对-二甲苯以及甲苯.对PA自由基体积分数进行估算,发现它的日均值体积分数在0.11×10-12~0.16×10-12范围变化,远高于其它地区,表明此次发生的光化学反应较为强烈.  相似文献   

19.
气候变化对浙江省大气污染的影响   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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(PM2.5)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(PM2.5)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(PM2.5)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(PM2.5)、ρ(NO2)及ρ(O3)等上升,促进ρ(SO2)、ρ(NO3-)、ρ(SO42-)、ρ(NH4+)等下降.   相似文献   

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