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1.
珠三角地区不同季节颗粒物数谱分布特性   总被引:2,自引:1,他引:1  
基于珠三角大气超级站不同季节3 nm~10μm颗粒物数谱分布在线监测数据,系统分析不同季节颗粒物数浓度、表面积浓度与体积浓度的水平与构成及数谱分布日变化规律,揭示了珠三角地区颗粒物数谱分布特征。结果表明,冬季、春季和秋季珠三角大气超级站总颗粒物数浓度分别为2.17×104、1.97×104、2.24×104个/立方厘米,总颗粒物表面积浓度分别为2.98×103、2.28×103、2.78×103μm2/cm3,总颗粒物体积浓度分别为1.33×102、1.04×102、1.40×102μm3/cm3。颗粒物总数浓度中,爱根核模和积聚模态颗粒物是主要贡献者,在总数浓度的比例均达到40%以上;总颗粒物表面积浓度中,积聚模态颗粒物是主要贡献者,月平均比例高达88%以上;总颗粒物体积浓度中,积聚模态颗粒物也是主要贡献者,月平均贡献为65%~80%,其次为粗粒子模贡献较大,比例为20%~30%。积聚模态颗粒物的重要贡献较好地体现了超级站的区域性。冬季、春季和秋季颗粒物数浓度平均日变化趋势均为7:00~9:00和18:00~20:00存在较高的爱根核模态颗粒物数浓度,意味着机动车排放对细颗粒物污染的影响较显著。10月颗粒物数谱分布平均日变化中存在明显的颗粒物增长过程,体现了新粒子生成事件的重要影响。  相似文献
2.
采用Pearson相关系数分析了2013—2016年3大典型城市北京、南京和广州的ρ(PM_(2.5))与各气象因子的关系。结果表明,3个城市ρ(PM_(2.5))与各风速因子最大的相关系数依次为-0.44,-0.29和-0.37,与各气温因子最大的相关系数依次为-0.44,-0.33和-0.37,气压与南京和广州的ρ(PM_(2.5))正相关,气压因子最大的相关系数分别为0.25和0.34,湿度与北京ρ(PM_(2.5))正相关,与广州ρ(PM_(2.5))负相关,湿度因子最大的相关系数分别为0.49和-0.36,日照时数与北京ρ(PM_(2.5))相关系数为-0.46,降水量与南京和广州ρ(PM_(2.5))相关系数分别为-0.20和-0.24;采用逐步线性回归方法建立城市次日ρ(PM_(2.5))与气象因子的预测模型,复合相关系数分别为0.722 8,0.770 6和0.809 9。模型预测3个城市2016年PM_(2.5)年均值分别偏高4,5和3μg/m3,日均值平均相对误差为±45.6%,±32.9%和±26.0%,模型对高ρ(PM_(2.5))普遍低估。  相似文献
3.
对广东省空气质量等级预报准确性评估进行了探讨,结果表明,在不区分污染等级的情况下,2016年夏季广东各市的预报准确性差异较大,中山预报准确性达92%,是全省唯一一个准确性超过90%的城市,云浮最低,为53%.在区分污染等级时,实测为轻度及以上污染级别的情况下,各市的准确性普遍较低,仅佛山、东莞与广州的准确性达50%以上,而有11个城市的准确性为0.综合考虑不同污染级别的准确性得分后,佛山市排名第1,较不区分污染等级时的排名提前9名.指出,采用区分污染等级的预报效果评估办法更加适合广东空气污染较轻的区域.在首要污染物为臭氧的情况下,广东省平均的等级预报准确性低于首要污染物为其他物种的情况.  相似文献
4.
介绍了珠三角区域空气质量预报的“六步法”流程,并对2015年空气质量等级和首要污染物预报准确率进行评估研究。结果表明,2015年珠三角区域空气质量以优良为主,24 h等级预报准确率1月最高2月最低,平均准确率为87.6%;出现的首要污染物种类包括PM2.5,PM10,O3-8 h和NO2,预报准确率9月最高3月最低,平均准确率为72.7%。  相似文献
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