东北主要城市的空气质量长期变化特征

利用2001—2012年沈阳、大连、长春和哈尔滨市及2005—2012年齐齐哈尔市和牡丹江市城市空气质量日报资料对空气质量变化特征和影响因素进行了分析.结果表明,东北地区城市空气质量与国内北京、天津、石家庄等地区相比,空气污染相对较轻,6个城市空气质量都以Ⅰ级(优)与Ⅱ级(良)为主;6个城市首要污染物均为可吸入颗粒物,占样本总数80%以上.沈阳、长春、哈尔滨市空气污染指数(API)年平均下降趋势显著,通过P0.01的显著性检验.大连、齐齐哈尔空气污染指数(API)年平均下降趋势显著通过P0.05的显著性检验.地理因素、污染源及沙尘天气对东北主要城市API分布的区域性特征和季节变化具有重要的影响.     

近10年中国空气质量时空分布特征

空气污染是建设健康中国过程中亟待解决的难题。利用2005—2015年全国86个重点城市空气质量日报数据,综合运用全局自相关法、层次聚类法、空间插值法以及重心迁移模型,从年度、季节和月份3个时间尺度上探讨了近10年来中国空气质量的时空分布特征。结果表明,(1)全国空气质量表现出显著的时间变化规律。从年际变化上看,空气质量逐年好转趋势明显;从季节变化上看,夏季空气质量最好,春秋次之,冬季最差;从月份变化上看,空气质量呈现出显著的先降后升的"U"型变化规律。(2)全国空气质量呈现出显著的空间集聚和分异规律,表现为"北重南轻、东重西轻"的空间格局。其中,京津冀地区、西北地区以及山东、河南属于长期高污染区;以珠三角为核心的南部沿海地区、云贵高原和青藏高原地区属于常年优良区。近10年全国空气质量整体虽得到有效改善,但部分地区(河北、山东、河南和江苏)污染仍在加重,期间污染范围从整个华北地区、中部地区和西北地区向京津冀地区集中,空气污染分布模式从集中连片分布变成零星分布。(3)近10年全国空气质量重心以向东北方向移动为主,表明东部和北部地区部分省份的空气污染程度较全国其他省份严重。(4)研究结果揭示了近10年中国空气质量的时空分异规律,可为寻求污染治理办法提供理论参考。     

基于MODIS数据的珠三角地区NDVI时空变化特征及对气象因素的响应

珠江三角洲是广东省经济密度最大、人为活动最强烈的区域,随着工业化和城市化的迅速发展,该区域出现了各种生态环境问题。通过对2001-2017年覆盖珠三角地区的MODIS/NDVI数据进行月时间序列重构和年时间序列合成,利用趋势分析方法和空间自相关分析方法对珠三角地区NDVI的时间变化趋势和空间格局特征进行研究,同时结合气象站点观测资料,基于相关系数方法分析NDVI对气象因素的响应。结果表明,(1)在过去的17年中,珠三角地区NDVI在年际变化上呈现波动增长趋势,总体年平均增长速率为0.005 1。(2)在空间分布上,珠三角范围内有90.84%区域的植被呈增长趋势,而在珠三角核心地带的城市群集区域存在植被退化现象,占全区面积的9.16%。(3)珠三角地区NDVI具有高空间集聚特性,受地形和城区分布影响,低植被覆盖集聚区和高植被覆盖集聚区分布格局显著且变化稳定,在多年平均NDVI的局部空间自相关分析中分别占全区面积的28.77%和33.69%。(4)珠三角地区NDVI和气温、降水及日照时数在月变化上显著相关,NDVI对气温和降水的响应分别存在1个月和1-2个月的滞后效应,并且这种滞后效应在空间分布上也体现出"西南-东北"方向的区域差异,而NDVI对日照时数的响应不存在滞后。(5)在年尺度上,珠三角地区NDVI与气象因素之间的相关性不显著。研究结果对珠三角地区恢复植被和修复生态具有重要的参考价值和现实意义     

珠三角地区PM_(2.5)浓度空间自相关分析

PM_(2.5)空间变异规律是揭示污染机制的重要基础。研究获取珠三角地区共57个监测点2013年全年PM_(2.5)小时均值监测数据,汇总后得到监测点季度均值和年均值,采用空间自相关分析理论研究不同季节PM_(2.5)浓度空间自相关性的强弱与集聚模式。结果显示,珠三角地区PM_(2.5)污染季节差异显著,冬季PM_(2.5)浓度均值是夏季的3倍。空间自相关分析表明,90 km范围内,珠三角PM_(2.5)浓度均存在正空间自相关性且尺度效应明显,空间自相关性存在城市尺度和区域尺度2次递减;春、夏、秋、冬季PM_(2.5)浓度全局Moran's I指数分别为0.542、0.752、0.602和0.628,空间自相关性由高到低依次为夏、冬、秋和春季;珠三角PM_(2.5)浓度集聚模式明显,深圳等沿海地区表现为PM_(2.5)浓度低-低集聚(L-L),而离海岸稍远的广州等地区为高-高集聚(H-H)区域。     

近10年中国大陆 MODIS 遥感气溶胶光学厚度特征

应用2001—2010年 MODIS 大气气溶胶光学厚度(AOD)资料,分析中国550 nm AOD 年和季节平均分布.还选取了10个代表性区域,分析 AOD 变化特征.这些分析建立起了近10年来中国气溶胶光学厚度的气候学特征:中国年平均AOD 空间区域分布中心大体呈现两低两高.两低中心位于植被覆盖度高和人烟稀少的(1)黑龙江和内蒙古东北高纬度地区(~0.2);(2)川、滇与青藏高原交界的西南高海拔地区(0.1~0.2).一个 AOD 低值带(0.2~0.3)连接这两个低中心,呈东北西南走向跨过中国大陆.在此低值带两侧,各有一片 AOD 高值中心(~0.8):(1)人口密集和工业化发展带来的大量人为气溶胶形成了一个覆盖了华北、长江流域(从四川盆地,两湖地区到长三角)到华南珠江三角洲相联的大片高 AOD 中心区域;(2)以沙尘为主的自然气气溶胶造就了西北塔克拉玛干沙漠及周边高 AOD 区.中国 AOD 这一两低两高区域分布特征基本保持四季不变,但其中心强度呈现各自区域性季节变化.中国春季 AOD 高值区的面积最大,其次是夏季,然后是秋季,面积最小的是冬季.南方 AOD 月变化规律多为双峰型,即3—5和8—9月出现2次高峰,5—7月从南向北先后出现波谷,变化规律与季风响应.北方为单峰型,6—7月为高峰,11到来年2月为低谷.用弱季风年(2002)和强季风年(2003)季风影响区域气象条件和气溶胶数据对比分析表明,大陆 AOD 的月空间分布和变化与季风气候,以及风速、风向、降水、温度和湿度等的变化有关     

福州鼓山茶园不同生境空气负离子浓度及其影响因子

为研究福州市鼓山茶园不同生境空气负离子浓度空间分布规律以及空气负离子与其环境因子的关系,以茶园内7种生境作为研究对象,对各生境空气负离子浓度及环境因子进行测定。结果表明,茶园内7种生境空气负离子浓度由高到低为乔木群落高海拔茶园池塘有机茶园草地空地常规茶园,其平均负离子浓度分别为924、892、770、761、754、617、601个/cm3;在观测高度范围内(50~150cm),空气负离子浓度大致存在随海拔高度升高而增加的趋势,且150cm高度处空气负离子浓度显著大于50cm高度;各生境空气负离子与相对湿度呈极显著正相关关系,与温度、风速、气压及海拔相关性不显著;鼓山茶园空气质量总体较为清洁,各生境空气质量评价系数CI均在0.50以上,且空气质量评价系数CI值大致存在随海拔高度而增加的趋势。     

基于AQI的深圳大气污染特征及其典型环流形势分析

随着中国城市化加速以及机动车保有量的大幅增加,城市环境问题日益突出。深圳地处珠江三角洲城市群,空气质量恶化引起社会各界广泛关注。利用深圳市11个国控站空气质量时平均、日平均监测资料、欧洲中心中期天气预报(ECMWF)再分析资料以及温度、湿度等自动气象监测数据,采用数理统计和典型环流分型等方法,在分析2013—2015年深圳市大气污染时空分布特征的基础上,探讨了深圳污染日典型环流形势特征,以期为深圳大气污染的预警预报、防治及其影响评估提供科学依据。基于空气污染指数(AQI)的污染分析表明:2013—2015年深圳市空气质量呈转好趋势,污染以轻度污染为主(92.4%);引起污染天气的主要污染因子是PM_(2.5)(75%)、O_3(19%)和NO_2(4.8%),PM_(2.5)和NO_2引起的污染天气呈下降趋势,而O_3引起的污染天气呈上升趋势,这表明光化学污染已成为深圳大气污染的重要形式。深圳的大气污染过程持续时间短,以1~2 d为主,污染天气集中出现在冬季,且易出现长时间持续(≥5 d)的污染过程。主要污染物季节特征明显,冬季为PM_(2.5),夏季O_3,春秋季PM_(2.5)、O_3和NO_2均会出现。深圳污染天气空间差异性较大,总体呈现西多东少的分布,东部沿海地区是深圳空气质量最好的区域。深圳污染日典型天气形势可分为大陆高压型、热带气旋型两类,其中秋冬季为大陆高压型,夏季为热带气旋型,在空气质量预报预警服务中,不同季节应关注不同污染物浓度变化和天气形势演变。     

中国城市大气污染特征及社会经济影响分析

大气污染因影响人类健康、制约国家发展而成为全球最关注的环境问题之一。基于2016年中国361个城市空气质量数据,利用空间自相关和核密度法分析中国空气质量的时空演化特征,并运用空间计量经济模型从全国和区域两个尺度探讨空气污染的社会经济影响因素。结果表明,(1)从污染等级上看,全国及各区域空气质量以优、良和轻度污染天气居多。(2)从时间变化上看,全国及各区域空气质量呈现出"夏低冬高,春降秋升"的"U"型月变化规律。(3)从空间变化上看,全国空气质量整体呈现出由沿海到内陆、由南到北、由西到东、由非采暖区到采暖区、由欠发达到发达区逐渐加重的态势,其中,京津冀、山东半岛和黄河中游属于高污染热点集聚区,而南部沿海、青藏和云贵高原属于低污染冷点集聚区。(4)从全国层面上,人口集聚、工业化和能源消耗对大气污染的恶化具有推动作用;而经济发展、科技进步和城市绿化的提高则有助于改善城市空气质量。(5)从区域层面上看,绿地覆盖率对各地大气污染呈不同程度的负向改善效应;人口密度、能源消耗、第二产业占比和民用汽车拥有量对各地大气污染呈不同程度的正向加重效应;而科技支出占比和人均GDP对各地空气质量的影响具有双向性。该研究结果可为寻求污染治理办法提供理论参考,并为人与自然的和谐发展提供科学依据。     

山东重点城市空气质量及其与气象要素的关系

利用山东省济南、青岛2001—2010年以及其他7个重点城市2005—2010年逐日空气污染指数（API）和同期的常规气象资料,运用统计方法,分析了各市空气质量年、季变化特征,并利用SPSS软件进一步分析探讨了API指数与风速、气温、降水、湿度、日照时数等气象因子的相关关系。结果表明：济南由于受能源结构、地形、气象条件等因素的影响,API指数累年平均值最大达到91.2,沿海城市空气质量明显好于内陆城市,日照 API 指数最小仅为56.5;从年际变化来看,济南由于加强对空气污染的治理,空气质量明显改善,API指数呈逐年下降趋势,其他城市有不同程度的增加或减小。空气质量具有明显的季节变化,各城市均是夏季空气质量最好,优良率天数频率最多,冬季最差,济南冬季发生轻微污染以上天数的频率最大占39.8%;各城市均以 PM10为首要污染物出现的频率为最多,出现以 NO2、SO2为首要污染物频率最多的城市分别是枣庄、潍坊,出现空气质量为优频率最多的城市是日照;各城市4季 API 指数与同期常规气象要素密切相关,4季API指数与降水均呈负相关,除济南春季外,与风速基本呈负相关,春、夏、秋3个季节API指数与相对湿度基本均成负相关,冬季API指数与日照时数成负相关、与气温、相对湿度成正相关。     

京津冀地区大气NO2污染特征研究

京津冀都市圈作为全国主要的重化工业基地,区域性大气污染问题成为关注的焦点。NO2作为二次颗粒物及光化学污染物的重要前体物,了解其在时空尺度的污染特征对于保护公众康健及大气污染综合治理具有重要意义。本研究主要基于OMI遥感反演数据并结合部分地面监测数据,研究了2005—2013年京津冀NO2区域污染特征。结果表明：京津冀NO2柱浓度总体呈现逐年升高的趋势,年平均增长速率可达5.69%。在空间格局上呈东南平原区高、西北山区低的特征,平原的年均柱浓度是山区的3倍多;平原区存在两大NO2高值区域,分别为北京-天津-唐山区域和石家庄-邢台-邯郸区域;9年内, NO2高值范围不断扩大,且呈现明显的连片趋势。各城市大气 NO2在9年内的增长趋势也表现出明显的空间差异性。其中石家庄、唐山、邢台等 NO2重度污染区域的增长速率最大,衡水、沧州、秦皇岛、廊坊等中度污染区域的增长速率次之,承德、张家口等轻度污染区域的增长速率最小。京津冀NO2柱浓度具有显著的季节变化特征,总体表现为秋冬高、春夏低,但山区与平原区差异较大。人口密度、能源消耗、机动车排放等人为因素与京津冀 NO2污染密切相关,不同城市的首要影响因素却不同。北京 NO2柱浓度变化主要受机动车排放影响,天津、唐山、石家庄、邯郸、邢台地区主要受工业燃煤的影响,其次为机动车排放。人为因素对平原区NO2柱浓度的影响作用始终占据主导地位,对山区的主导作用从2006年开始突显。此外,京津冀平原区NO2重污染中心的形成还受到特殊地形和不利的气象条件影响。2008奥运年,京津冀空气质量得到迅速且有效的改善,说明北京及周边省市联合开展大气污染治理及监管工作的有效性及必要性。     

“十一五”期间安庆市环境空气质量状况分析

根据安庆市环境空气质量监测数据,对＂十一五＂期间安庆市环境空气质量状况进行了分析,并与＂十五＂期间进行了比较。结果表明,＂十一五＂期间安庆市环境空气质量优良率总体呈下降态势,首要污染物主要为PM10,老城区的污染重于开发区。采暖期SO2及PM10的质量浓度高于其它月份,NO2测值随季节变化不明显,2009年起各种污染物浓度有所下降。与＂十五＂比较,＂十一五＂期间PM10的质量浓度大幅下降,SO2及NO2均有不同幅度的上升,环境空气质量优良率比＂十五＂略有下降。     

基于Ward系统聚类的京津冀城市群空气质量时空变化特征与成因分析

京津冀城市群是中国空气污染最严重的区域之一,探明该地区空气质量的时空变化特征和影响因素对空气污染防治具有重要意义。利用2014—2018年空气实时监测数据,运用系统聚类与空间分析方法,研究京津冀城市群空气质量的时空变化特征和关键影响因素,结果表明:2014—2018年京津冀城市群空气质量改善趋势明显,SO₂、PM_2.5、PM₁₀与CO浓度均有显著下降,O₃浓度逐年升高;以PM_2.5、PM₁₀、NO₂与O₃四项污染物浓度指标为依据,可将区域空气质量状况分为“低-低-低-低”(Ⅰ类),“中低-中低-高-中低”(Ⅱ类),“中高-中高-中低-高”(Ⅲ类)与“高-高-中高-中高”(Ⅳ类)4个区域,区间城市的地理点具有空间上的连续性,区内城市则具有空间上的聚集性;空气质量指数(AQI)呈“秋冬高,春夏低”的变化特点,5—9月O3污染突出,10月至次年4月颗粒物污染突出,四类分区内的特征污染物和变化规律各异;污染“热点”始终保持在保定西部-石家庄-邢台-邯郸一带,区域春夏季AQI的差异表现为东西向,秋冬季则表现为南北向;政策影响对污染物减排作用明显,是整个地区空气质量改善的根本原因。太阳辐射、空气湿度、季风等气象因素是张家口与承德夏季臭氧污染的关键因子,污染物排放变化是第Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类城市空气质量改善的主要原因,风速,降雨等气象因子具有局部调节作用。在微观区域分析中,第二产业比重对PM_2.5和O₃的影响以北京-廊坊-天津为核心由内而外逐渐减小,汽车拥有量的影响逆向增加。     

桑沟湾海域叶绿素a的时空分布特征及其影响因素研究

2009年4月-2010年2月对山东荣成典型养殖海湾—桑沟湾海域水体中的叶绿素a（Chl-a）进行了6个航次的监测,分析该海区表底层海水中Chl-a的质量现状,探讨Chl-a在桑沟湾海区的时空分布特征,以及与水温和营养盐等主要环境因子的相关性。结果表明,桑沟湾海域表层海水Chl-a质量浓度范围为0.36～9.77μg L-1,平均值为2.17μg L-1;底层海水Chl-a质量浓度范围为0.40～7.46μg L-1,平均值为2.14μg L-1。Chl-a质量浓度的季节性变化呈现一定的模式,夏季〉秋季〉春季〉冬季。Chl-a的质量浓度在春季和冬季呈现由湾内向湾外递减的分布特征,而夏季和秋季则没有明显的分布规律。垂直分布上,夏季表层Chl-a质量浓度高于底层,冬季则是底层高于表层,春秋2季表底层垂直分布比较均匀。相关分析显示桑沟湾Chl-a与水温呈较显著正相关,但与营养盐溶解无机氮（DIN）不具显著意义的相关关系。总体看来,桑沟湾海域Chl-a的时空分布受养殖环境状况、水文环境及陆地径流和外源输入的共同影响,贝藻养殖活动及营养盐的陆源输入是影响Chl-a分布格局的重要因素。     

流沙湾海水中石油烃的时空分布特征研究

于2008年2月（冬季）、5月（春季）、8月（夏季）和11月（秋季）对流沙湾进行了4次采样考察,研究分析了流沙湾表层海水中石油烃质量浓度的平面分布和季节变化特征。结果表明,在2008年度,流沙湾表层海水石油烃的质量浓度为0~1.930 mg.L-1,平均值为0.080 mg.L-1,季节差异比较明显,呈春、冬、夏、秋季依次减小的变化趋势,冬、春季节海水呈现不同程度石油污染,夏、秋季节属Ⅰ、Ⅱ级水质,整个流沙湾海域表层海水石油烃的平面分布相对比较均匀。在内外湾分布上,冬、春、秋季节外湾大于内湾,而夏季节内湾大于外湾。流沙湾的水产养殖活动是其海水石油烃时空分布的主要影响因素。     

气象因素对环境空气质量达标的影响分析

以天津市为例,分析地面风场、大气层结及天气形势等主要污染气象参量的特征及其与环境空气质量的相关关系;估算高、低污染潜势的天气背景对大气污染物浓度的影响幅度;提出在天气气候分类的基础上,建立气象条件标准化分级,评估气象条件对环境空气质量影响水平的方法。研究表明:天津市采暖季高污染的天气形势出现的频率约为34%,而非采暖季高污染的天气形势出现的频率约为16%,ISCLT3模型模拟结果显示相应于相同的污染源排放数据库由于采暖季和非采暖季气象条件不同引起的SO2全市平均浓度的差异约在10%以上。污染源源强相对稳定的条件下,高污染潜势的天气背景对空气污染的加剧作用大于低污染潜势的天气背景对空气污染的减轻作用。     

北京市秋季大气颗粒物的污染特征研究

大气颗粒物是造成城市空气污染的重要原因之一,并已经成为我国北京等大中城市空气污染中的首要污染。为了分析北京市大气细颗粒物的污染水平及其影响因素,以大气中的PM10和PM2.5为研究对象,于2005年秋季在北京市设立了9个采样点进行采样监测,通过对所采集到的PM10和PM2.5质量浓度的对比来分析大气颗粒物的空间分布和时间变化特征,并建立起PM10和PM2.5质量浓度与风力、温度、湿度等气象条件的对应关系来分析各种气象因素对大气细颗粒物污染水平的影响。结果表明:北京市不同区域的PM10和PM2.5的质量浓度差异较大,同时,值得注意的是通过对同一地点同一采样时间大气颗粒物质量浓度的对比发现PM2.5质量浓度的空间分布并不完全同于PM10,这主要是与采样点所处的环境中不同污染源影响的强弱有关;气象条件稳定时,PM10和PM2.5质量浓度的日变化表现出一定的规律性,这种时间变化的特征主要取决于所在环境中排放的污染物变化情况;气象条件是影响PM10和PM2.5污染程度的重要因素,在一定的范围内,颗粒物质量浓度随着温度的上升而下降,随着相对湿度的升高而增大,随着风力的增强而减小。     

Spatial heterogeneity in distribution and ecology of Western Palearctic birds

Species vary in abundance and heterogeneity of spatial distribution, and the ecological and evolutionary consequences of such variability are poorly known. Evolutionary adaptation to heterogeneously distributed resources may arise from local adaptation with individuals of such locally adapted populations rarely dispersing long distances and hence having small populations and small overall ranges. We quantified mean population density and spatial heterogeneity in population density of 197 bird species across 12 similarly sized regions in the Western Palearctic. Variance in population density among regions differed significantly from a Poisson distribution, suggesting that random processes cannot explain the observed patterns. National estimates of means and variances in population density were positively correlated with continental estimates, suggesting that means and variances were maintained across spatial scales. We used Morisita's index of population abundance as an estimate of heterogeneity in distribution among regions to test a number of predictions. Heterogeneously distributed passerine bird species as reflected by Morisita's index had small populations, low population densities, and small breeding ranges. Their breeding populations had been consistently maintained at low levels for considerable periods of time, because the degree of genetic variation in a subsample of non-passerines and passerines was significantly negatively related to heterogeneity in distribution. Heterogeneously distributed passerine species were not more often habitat specialists than homogeneously distributed species. Furthermore, heterogeneously distributed passerine species had high annual adult survival rates but did not differ in annual fecundity from homogeneously distributed species. Heterogeneously distributed passerine species rarely colonized urban habitats. Finally, homogeneously distributed bird species were hosts to a greater diversity of blood parasite species than heterogeneously distributed species. In conclusion, small breeding ranges, population sizes, and population densities of heterogeneously distributed passerine bird species, combined with their low degree of genetic variability, and their inability to colonize urban areas may render such species particularly susceptible to human-influenced global climatic changes.     

近年来长江流域气溶胶光学厚度时空变化特征分析

利用2000年3月至2011年2月MODIS Level3遥感反演大气气溶胶光学厚度（AOD）产品数据,结合中国地形的3大阶梯分布,分析近年来长江流域气溶胶光学厚度的时空变化特征。结果表明,近12年来,长江流域的年平均AOD值在0．38,～,0．44之间变化,其中“第一阶梯”年平均AOD呈极显著下降趋势（P〈0．01）,“第二阶梯”和“第三阶梯”则呈上升趋势,但趋势不显著（P〉0．05）;4季平均AOD除春季呈下降趋势,其他3季均为上升趋势,其中冬季上升速率最快,线性倾向率为0．004·a-1（P〈0．05）,春季AOD与其他季节的差距在逐步减小;长江流域3大阶梯AOD具有鲜明的季节变化特征,基本上是春夏季较大,秋冬季较小,具体表现为春季最大,从夏季到冬季逐渐减小,冬季到来年春季跳跃性增高,但由于地理位置、地形、气候、人类活动等因素的影响,不同区域又有所差异;AOD年平均值和四季平均值均表现为“第三阶梯”〉“第二阶梯”〉“第一阶梯”。长江流域年平均AOD变化空间差异显著,其中显著减少区域占整个流域面积的17．54％,主要分布在“第一阶梯”;显著增加的区域仅占流域总面积的5．23％,主要分布在“第二阶梯”和“第三阶梯”。另外,由于海拔、地形及山脉阻挡等诸多因素影响,导致在地形阶梯间高程突变线左右两边的狭窄区域,AOD分布存在低处明显大于高处的现象。这些结果有助于长江流域的区域气候变化和环境研究。     

沙尘与大雾天气对京津石空气质量影响

采用北京、天津、石家庄2001-2010年沙尘与大雾天气的统计数据以及城市空气污染指数（API）,分析北京、天津、石家庄3市空气污染指数变化特征及大雾和沙尘天气下北京、天津、石家庄3市空气质量情况,进而得出沙尘大雾天气对京津石空气质量的影响。结果表明：2001-2010年间北京、天津、石家庄3市API总体呈下降趋势,天津、石家庄相对于北京空气质量改善较为明显,且空气质量夏季〉秋季〉春冬季。沙尘天气条件下,北京、天津、石家庄3市API平均值分别为255、179和167,空气质量出现良的比率天津为24%,北京、石家庄为10%左右,出现重污染的比率北京高达50%以上,天津和石家庄均在20%左右;3市沙尘天气高频次均出现在3-5月份,但北京沙尘天气发生次数远大于天津和石家庄。大雾天气条件下,北京、天津、石家庄3市API平均值为185、130和167,空气质量出现优或良的比率：天津〉石家庄〉北京,北京和石家庄出现重污染的比率均接近30%,天津不到10%,所以大雾天气对3市空气质量影响较小,大雾天气频次的变化波动并未对该地区空气质量的年际变化造成显著影响,3市高频次大雾天气集中在10-12月份,对该时段内空气污染呈现加重趋势有一定的贡献。所以沙尘和大雾天气均对北京、天津和石家庄空气质量存在不利影响,其中对北京影响最为严重,对天津影响最轻。整体上沙尘对3市的空气质量影响较大,大雾天气影响较小。