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1.
基于2015—2020年海南省18个市县环境监测数据和气象观测数据,结合Cressman客观差值、相关分析和气候倾向率等统计方法对PM2.5和PM10质量浓度时空分布特征进行深入分析.结果表明,PM2.5和PM10质量浓度空间分布上均呈北半部高于南半部的特征,同时2015—2020年均表现为快速下降的变化趋势,趋势系数分别为-0.982(PM2.5)和-0.935(PM10),通过了99.9%的信度检验.PM2.5和PM10质量浓度有明显的季节变化特征,冬季质量浓度最高,秋季和春季次之,夏季最低.PM2.5和PM10质量浓度呈现U形的逐月变化,最低值出现在7月,最高值出现在12月. PM2.5和PM10质量浓度呈“双峰双谷”型的日变化,受人为活动影响较为显著. PM2.5和PM10与...  相似文献   
2.
近10年海南岛大气NO2的时空变化及污染物来源解析   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用OMI卫星反演的NO2柱浓度数据,分析了近10年海南岛对流层NO2柱浓度(Tro NO2)和总NO2柱浓度(Tot NO2)的时空变化,同时结合地面风向、SO2排放资料,以及HYSPLIT模式等探究其大气污染物来源.结果表明,海南岛地区大气NO2呈北半部高于南半部、中部山区低于四周沿海的分布特征,其季节变化表现为冬季高、夏季低的特点,其中夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季浓度偏高与珠江三角洲地区的外源输送作用有密切联系.近10年海南岛大气NO2冬夏季有相反的变化趋势,冬季逐年下降,夏季则有弱的上升趋势.其原因可能是夏季大气污染物以本地排放为主,冬季外源输送起主要贡献作用.海口市Tro NO2与珠江三角洲地区的有利风向日数相关系数为0.84,通过了99%的信度检验.后向轨迹分析表明,2013年12月影响海口市的3条气流移动路径,均不同程度的经过珠江三角洲地区,进一步表明海南岛冬季大气污染物主要以珠江三角洲地区的外源输送为主.  相似文献   
3.
目的对比分析IMPROVE方程的改进算法(Revised IMPROVE)和MIE方法在北京地区计算消光系数的适用性。方法基于2012年6月3日至6月30日北京地区大气颗粒物成分的浓度观测数据,分别采用Revised IMPROVE和MIE方法计算颗粒物的消光系数,其中MIE方法的粒径分布采用总量双峰分布体积谱和化学组分体积谱两种方案进行循环试验获取最优拟合结果,使用散射积分浊度计和黑碳仪的实测数据对计算结果进行对比分析。结果 RevisedIMPROVE方程、总量双峰体积谱MIE方法和化学组分体积谱MIE方法都能较好地计算出了大气颗粒物消光系数,与观测结果回归方程的相关系数R分别达到0.952、0.9686和0.9734。体积谱分布参数的循环试验方法还同时可以获得气溶胶的体积谱分布参数,总量双峰体积谱和化学组分体积谱MIE方法得到的细颗粒和粗颗粒几何平均粒径分别为0.74、7.5μm和0.48、6.0μm。结论采用化学组分体积谱MIE方法计算的消光系数与观测结果最为接近,Revised IMPROVE方程也有较好的准确性,采用化学组分体积谱MIE方法得到的颗粒物体积谱峰值与实际观测结果也较为一致。  相似文献   
4.
基于2015~2020年海南省32个大气环境监测站监测数据,以及同期的常规气象观测资料,采用经验正交函数分解方法(EOF)、气候倾向率和趋势系数分析等方法,探讨了海南省O3-8h(最大8 h平均)时空分布特征,及其与前体物和气象因子的关系.结果表明,海南省ρ(O3-8h)呈北部和西部偏高,中部、东部和南部偏低的分布特征,最高值出现在东方市(91.5μg·m-3). 2015~2020年共有12个市县ρ(O3-8h)呈下降趋势,其中有6个市县达到了95%的信度检验.ρ(O3-8h)季节变化特征明显,秋季最高,春季和冬季次之,夏季最低.秋季ρ(O3-8h)表现为上升趋势,而其余三季为下降趋势. EOF分解的前两个特征向量场的累积方差为72.58%,能够较好地描述ρ(O3-8h)的主要分布特征.第一模态体现了ρ(O3-8h)变化的一致性,第二模态体现了地区性差异.ρ(O3-8h)的变化与前体物和气...  相似文献   
5.
利用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法对华南地区57个地面气象站的观测资料进行分析,探究近54年华南地区霾日数的时空变化特征及其气候成因.结果表明,年平均霾日数大值区主要分布在广东珠江三角洲(珠三角)地区和广西中东部.54年来霾日数呈现显著的上升趋势,而2008年后有所下降.霾日数的季节变化表现为冬季最多,其次是秋季和春季,夏季最少.2008年以后春、夏、秋3季霾日数有所下降,而冬季仍维持在较高水平.不同等级霾日数在近54年来均有不同程度的上升,霾污染不仅在日数上有明显的增加趋势,而且污染强度在加强.不同地区霾日数的快速增长时期不一样,污染严重和正常污染地区发生在20世纪90年代,而相对清洁地区发生在2000年以后.另外近10年污染严重和正常污染地区霾日数有所下降,但相对清洁地区仍维持快速的增长趋势.近54年华南地区年降水日数、年平均风速、大风日数和年小风日数等气候因子变化结果致使气溶胶粒子的湿沉降减弱,污染物扩散能力下降,霾天气生成概率增加.  相似文献   
6.
1960~2013年我国霾污染的时空变化   总被引:8,自引:6,他引:2  
符传博  唐家翔  丹利  何媛 《环境科学》2016,37(9):3237-3248
利用近54年(1960~2013年)我国霾日以及一些相关气象要素的观测资料,采用气候倾向估计、聚类分析、累积距平和突变检验等多种方法,分析了我国霾日数变化特征.结果表明:我国的霾污染主要发生在中东部和南部,尤以北京、山西中部和南部、河南局部地区、长江三角洲和珠江三角洲等地最为严重,我国西部和东北部地区相对较少.霾日发生的频率总体呈增加的趋势,而且与能源消耗总量有很好的正相关关系.我国霾日数的增加除了依赖于污染源排放加剧外,不利的气候条件加剧了霾天气的发生.近54年降水日数、平均风速、日照时数和相对湿度与霾日数的相关系数分别为-0.653、-0.635、-0.462和-0.699,远远超出了99.9%的信度检验标准.聚类分析表明,上升极显著、上升显著和上升明显的站点年平均霾日数近年来均有加速上升的趋势,其累积距平的变化趋势为下降-平缓-上升型.轻微上升站点上升时期为20世纪60年代至70年代末与2000年之后,累积距平为多波动型.轻微下降与下降明显的站点快速上升时期为60年代至70年代末,随后均有不同程度的下降,累积距平呈上升-平缓-下降型,且在1992~1993年间霾日数发生了由多到少的突变.  相似文献   
7.
2014—2016年海口市空气质量概况及预报效果检验   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文主要基于CUACE模式在海口市的预报产品,结合2014年3月—2017年2月海口市AQI、PM2.5、PM10和O3的实况资料进行预报效果检验.结果表明,①近3年海口市空气质量等级主要以优和良为主,但仍有少部分天数以PM10、PM2.5和O3为首要污染物,分别占所有首要污染物天数的27.6%、29.5%和42.9%,其中O3上升幅度较快.②CUACE模式能较好的模拟出AQI和3类污染物浓度的变化特征,其中PM2.5的预报值与实测值最为接近,而PM10和O3普遍偏低.③日平均浓度的预报效果检验表明,PM2.5的标准误差(RMSE)最小,AQI和PM10次之,O3最大.3个时次预报平均偏差(MB)和归一化偏差(MNB)均为负值,表明CUACE模式预报的污染要素浓度均偏低于实测值.④海口市空气质量为优等级时,TS评分最高;无首要污染物时,首要污染物预报的TS评分最高,但首要污染物为PM2.5、PM10或O3时,TS评分均偏低.  相似文献   
8.
基于栅格产汇流的TOPMODEL   总被引:4,自引:0,他引:4  
经典的TOPMODEL产汇流演算原是建立在子流域单位基础上的半分布式水文模型。考虑到流域地形、下垫面条件及流域气象条件的空间差异性,将TOPMODEL的产流计算细化到每个栅格,以改进模型的分布式计算,并在考虑地形坡度影响的情况下,根据降水-径流资料优选出的参数率定等流时线、利用率定的等流时线进行流域的汇流计算,以提升TOPMODEL在中、大尺度流域模拟演算的能力。使用改进后的模型在两河口流域(2 818 km2)以精度60 m的数字高程模型栅格网为基础,配合气象数据和水文资料对径流流量进行日模拟,模拟精度达到70%左右,进一步的分析认为该模型仍有较大的改进空间。  相似文献   
9.
2010年春季东亚地区沙尘气溶胶和PM10的模拟研究   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
利用区域空气质量模式系统RAQMS,模拟研究了2010年3月东亚地区PM10气溶胶的时空演变,研究了19~23日沙尘暴暴发的过程,并将模拟结果与中国16个城市的PM10地面观测数据进行了比较.结果显示,模式对于PM10和沙尘具有好的模拟能力,可以合理地反映东亚地区PM10的时空分布和沙尘暴的演变过程;观测值和模拟值的总体相关系数达到0.705,两者平均值分别为124.8,165.5mg/m3.2010年3月份东亚地区PM10平均浓度处在较高水平,沙尘气溶胶是PM10的主要组分.3月东亚地区沙尘排放量约110.4Mt,其中68%重新沉降到地表.  相似文献   
10.
利用OMI卫星反演的较高分辨率(0.125°×0.125°)对流层NO_2(Tro NO_2)柱浓度数据,分析了近12年海南岛TroNO_2柱浓度的时空变化,同时,结合MODIS卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)资料、海口市空气质量指数(AQI)、GDP、SO_2排放总量,以及民用汽车保有量等探究其长期变化与成因.结果表明:海南地区TroNO_2柱浓度空间分布表现为北半部高于南半部、四周沿海高于中部山区的特征,其中,北部地区最大值可达20×1014molec·cm~(-2)以上.近12年来海南地区TroNO_2柱浓度表现为上升的变化趋势.季节变化表现为冬季高于夏季,夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季偏高与旅游过冬人口增多和外源输送作用有密切联系.四季TroNO_2柱浓度均有不同程度的上升,而且季节差异在2010年以后有增大的趋势.海南地区TroNO_2柱浓度分布与岛上经济水平和人口分布关系密切,海南地区民用机动车拥有量近10年呈现快速的增加趋势,机动车尾气NO_2排放也不容忽视.  相似文献   
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