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1.
为研究四川盆地臭氧(O_3)时空分布特征及其气象成因,对四川盆地18个城市2015—2016年国控环境监测站点和气象台站数据进行了研究分析.结果表明:2015—2016年四川盆地O_3污染愈发严重,高值污染区呈扩张态势,污染区主要位于盆地西部成都、德阳、资阳、眉山、内江一带和以广安为中心的周边区域.O_3浓度有明显的季节变化特征:夏季(110.70±41.52)μg·m~(-3)春季(95.24±41.23)μg·m~(-3)秋季(67.58±39.55)μg·m~(-3)冬季(47.17±41.15)μg·m~(-3).基于广义相加模型(GAM)分析发现O_3浓度与气压、气温、相对湿度、风速、日照时数、降水量间均呈非线性关系,其中日照时数、相对湿度以及气温对四川盆地O_3浓度影响较大,而风速、气压以及降水量对O_3浓度影响相对较小.通过构建GAM模型对四川盆地18个城市O_3污染的主导气象因子进行识别,并对2017年O_3浓度进行预测和检验,结果显示GAM模型能较为准确地预测四川盆地各城市O_3浓度的变化趋势.  相似文献
2.
利用2015—2018年四川盆地内18个城市的6种污染物逐日质量浓度监测资料、同期的常规气象观测资料,采用插值、相关分析等方法,分析了四川盆地3个区域6种污染物的时空分布特征,探讨了各个污染物质量浓度与气象要素之间的关系.结果表明:①O3在盆地中西部污染较重,PM2.5和PM10在德阳、成都、眉山、内江、自贡一带污染较重,在广元和巴中污染较轻,SO2在巴中、南充、绵阳、德阳一带污染较轻,在广元和盆地中南部污染较重;②NO2平均浓度呈先增后减的趋势,O3呈增加趋势,而CO、PM2.5、PM10、SO2均呈减小趋势;③CO、NO2、PM2.5、PM10、SO2呈"夏低冬高"的特征,O3则相反,CO、NO2、PM2.5、PM10均表现为"双峰双谷"型,O3和SO2则表现为"单峰"型;④偏东风有利于CO、NO2、PM10、PM2.5的稀释扩散,偏北风有利于O3、SO2的稀释扩散;⑤6种污染物质量浓度均与气压、气温、24 h变温、24 h变压、相对湿度、10 m风速、700 hPa散度、850 hPa高度显著相关.风速、相对湿度、混合层高度、逆温层平均高度的增加有利于大多数污染物的稀释扩散.  相似文献
3.
高度集中的煤炭产业和繁忙的交通运输使得汾渭平原成为全国污染最严重的地区之一.利用中国环境监测总站发布的大气环境监测资料,以统计的方法分析了2017年汾渭平原东部三门峡市、运城市、渭南市、洛阳市的颗粒物质量浓度演变特征,并与北京市开展对比分析.结果表明:①2017年汾渭平原东部颗粒物污染形势较为严峻,ρ(PM2.5)年均值范围为61~75 μg/m3,高于北京市(58 μg/m3),ρ(PM2.5)/ρ(PM10)范围为0.47~0.57,远低于北京市的0.66,说明汾渭平原东部一次颗粒物的贡献更为显著.②与北京市相比,汾渭平原东部重污染有效时数较长,在三门峡市、运城市、渭南市和洛阳市出现PM2.5重度及以上污染过程的时数分别占全年总时数的6.56%、8.91%、9.23%和9.10%.但由于汾渭平原东部重污染期间颗粒物质量浓度较北京市低,因此造成汾渭平原东部和北京市重度及以上污染过程中颗粒物质量浓度平均值在颗粒物质量浓度年均值中占比基本相同.③汾渭平原东部颗粒物质量浓度的周变化特征与北京市有显著区别.④重污染期间,汾渭平原东部ρ(PM2.5)和ρ(PM10)的日变化特征与ρ(SO2)相同,均呈白天高、夜间低的特征,而北京市ρ(PM2.5)和ρ(PM10)的日变化特征与ρ(SO2)相反,呈白天低、夜间高的特征,说明汾渭平原东部特殊的能源结构、边界层动力演变和局地环流造成高架点源对重污染期间污染物质量浓度的影响较显著.研究显示,汾渭平原东部应该加强重污染期间高架点源的管控.  相似文献
4.
利用2014年铜川市空气质量指数(AQI)、常规气象资料和NECP/NCAR再分析资料,分析2014年铜川市AQI与首要污染物的时间分布,并探讨典型重污染时段的气象条件。结果表明:夏季AQI小于全年均值,首要污染物以臭氧为主,秋冬AQI较高,首要污染物以PM为主。2月的环流条件不利于污染物的扩散,500 hpa位势高度与AQI的变2.5化存在一定相关性,高空条件是2月持续污染的一个重要原因。春节和元宵节期间AQI均达到重度污染等级,对此间出现的连续性空气重度污染的气象条件分析得出,在高空稳定的平直纬向西风,配合地面的弱低压这一天气形势下,相对稳定的大气层结和持续较强逆温使得污染物难以扩散进而堆积,是持续数日重度污染的重要原因。  相似文献
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