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1.
为评估广东省西北部地区近地面O3浓度变化特征及其气象条件影响关系,文章统计分析2016年O3和气象要素逐时监测资料,结果表明,粤西北地区O3污染是在有利的气象条件下受本地排放和外来输送影响造成的,并已成为影响当地空气质量的首要污染物。5-11月上旬污染较重,其中6月为O3超标率最高月份,9月O3平均浓度最高。受气象条件影响,冬夏半年O3浓度日变化分别在15:00-16:00和14:00-15:00达到极大值。O3浓度变化与气温和日照数据相关性最好,平均气温超过25℃、最高气温超过30℃、日照时数介于4~6 h或超过10 h、气压介于995~1 000 hPa、湿度介于70%~80%、风速介于1.5~2.0 m/s且主导风为较大偏东风或东南到偏南风时有利于O3污染加重。造成O3浓度超标的天气形势由重到轻依次有台风外围、均压场、副高、变性高压脊、冷锋前,其中副高和冷锋前天气形势造成的O...  相似文献   
2.
通过分析肇庆市2013—2018年国控大气环境监测站的PM_(2.5)连续监测数据,发现肇庆市区PM_(2.5)浓度在干季(10月—次年4月)明显高于其余月份,轻度以上污染基本发生在干季,且PM_(2.5)浓度对年总浓度贡献达70.8%.基于Era-interim再分析资料采用K-means聚类分析法对2013—2018年干季逐日的海平面气压和10 m水平风进行分型,揭示了肇庆市易出现PM_(2.5)污染的6种大气环流形势,包括冷锋前部(CF)、变性高压脊(THR)、脊后槽前型(BRFT)、高压底后部(HSW)、弱冷高压脊(HR)和台风外围型(TP).2013—2016年易污染天气型影响天数呈明显减少趋势,2017—2018年呈增加趋势.不同天气型PM_(2.5)浓度与局地气象要素相关性不一致,其中CF、HR、HSW、TP天气型与湿度相关性最好,THR与风速、BRFT与气压相关性最好.PM_(2.5)污染除BRFT天气型主要以本地排放累积影响为主,其余易污染天气型存在不同尺度的外来输送影响,HSW、HR主要来自广州、清远、韶关, CF主要来自佛山、中山,THR来自广州、清远、佛山.同一污染天气型在不同月份的污染影响差异较大,其中HSW、THR污染型主要影响1月和10月,CF为1月和12月,HR为2月和12月,TP为10月,BRFT为1月和10—11月.不同年份的同一月份造成不同程度的PM_(2.5)污染除了排放影响,还与天气环流类型和同一天气型下的局地气象要素密切相关.  相似文献   
3.
利用自组织神经网络分析法,对珠江三角洲2013~2017年秋季海平面气压和全风速场进行大样本客观分型.结果表明,影响O3的天气类型共有7种,由污染程度高低分为高、中、低3类,对应的平均O3超标率分别为32.3%, 12.0%和4.2%.对比2017年和2016年秋季O3污染天气分型下促发O3污染的气象因子差异,2017年秋季高污染型O3天气形势出现的天数比2016年增多,且中污染型天气形势出现时,2017年的局地污染气象条件更为不利.采用WRF-CAMx模式通过改变气象场输入来量化气象条件贡献,并用实测变化减去气象变化以推算排放贡献.结果表明,气象条件变化导致O3浓度上升的贡献率为29.8%,而排放的变化引起O3浓度下降的贡献率为7.1%.在2017年秋季开展的O3污染防治专项行动指导下的珠江三角洲O3前体物控制措施,有效缓解了部分由于不利气象条件而引起的O3污染浓度上升.不利气象条件是导致2017年秋季O3浓度升高的重要成因.  相似文献   
4.
为定量化评估不同地区对肇庆市污染物输送影响,分析了2014—2018年肇庆市ρ(PM2.5)和ρ(O3-8 h)(O3-8 h为O3日最大8 h滑动平均值)的变化特征,并基于HYSPLIT模式计算不同季节后向气流轨迹,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对肇庆市外来污染物的输送路径和潜在源区进行分析.结果表明:①2014—2018年肇庆市ρ(PM2.5)年均下降3.3 μg/m3,2016年开始ρ(PM2.5)最大值逐年增大.ρ(PM2.5)日变化呈双峰型,峰值分别出现在上、下班高峰期后.2016年起ρ(O3-8 h)年均增加4.4 μg/m3,成为肇庆市首要空气污染物.ρ(O3)日变化呈单峰型,于15:00—16:00达到峰值.②PM2.5和O3污染分别在冬季和秋季较严重,超标日分别达20.6和15.0 d.ρ(PM2.5)与风速相关性最高,ρ(O3-8 h)与日照时数和相对湿度相关系数均较高.③春、夏两季影响肇庆市的气流近80%来自南部海面和东北方向,秋、冬两季85%以上气流源自偏东和偏北方向,肇庆市PM2.5和O3污染除受本地排放影响外,还有来自珠三角、广东省北部及其东部沿海、江西省等地区的输送贡献.研究表明,肇庆市PM2.5和O3污染均较严重,区域联防联控需重点关注广东省中东部城市的外来输送影响.   相似文献   
5.
利用2013年9月—2014年11月广州地区激光雷达观测结果,使用小波分析反演边界层高度(PBLH),通过归一化后向散射信号(NRB)的小波分解对小波分析中直接影响PBLH识别的尺度因子a进行了选取.并以2014年1月发生的一次灰霾过程为例,对灰霾过程的PBLH等边界层特征进行了分析,并对边界层垂直结构进行了初步探究.同时,利用自组织映射神经网络(SOM)进行了天气分型,对整个观测时段激光雷达反演的PBLH与天气型之间的关系进行了统计.结果表明,通过对NRB廓线的小波分解,小波分析尺度因子a取300较为合适.灰霾过程中PBLH均存在日变化.从平均结果来看,PBLH最高值出现在13:00,为850 m;最低值出现在5:00,为483 m.灰霾过程PBLH与PM_(2.5)之间呈显著负相关(r=-0.62,p0.01),风速与PM_(2.5)之间也呈显著负相关(r=-0.39,p0.01).对流边界层平均高度约为稳定边界层的1.5倍,峰值高度约为稳定边界层的3倍.低压天气系统控制下灰霾天气出现的概率较低,对应的PBLH明显较高,峰值高度在1200~1600 m,日间边界层发展极为明显.而高压天气系统控制下边界层发展容易受到抑制,峰值高度均低于1000 m.  相似文献   
6.
结合地面观测资料、再分析数据和客观天气分型方法SOM,分季节、分区域诊断和分析2015~2020年广东省O3污染天气型及其变化特征.结果表明,2015~2019年广东省O3污染逐年上升,其中2017~2019年上升较为明显,2020年则明显下降,气象条件和污染物排放的变化均对O3污染的变化起到重要作用.2017~2020年广东省干季O3浓度接近或超过湿季O3浓度,干季污染城数亦接近湿季.弱冷高压脊天气型是影响广东省O3污染的主导天气型,6a期间共造成526个污染城数.干季和湿季O3污染的主导天气型分别为弱冷高压脊和台风外围,干季弱冷高压脊天气型污染天数占比呈明显上升趋势,2019~2020年超过湿季台风外围天气型成为影响O3污染最主要的天气型.在弱冷高压脊天气型下,影响四大区域O3污染的外来源输送路径主要有东北路和沿海路,湿季珠三角台风外围和粤北变性高压脊天气型下,区域O3污染则受本地排放影响较大.  相似文献   
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