环境空气监测子站气象仪器性能状况比对研究

气象监测是环境空气质量监测的重要组成部分,在环境空气质量精细化管理中发挥着重要作用。气象部门通常采用集中送检或现场校准的方式对气象仪器性能状况进行检查,但环保部门对监测子站气象仪器的相关性能检查还处于空白状态。结合国家环境空气质量自动监测网管理现状,研究采用现场比对方式进行气象仪器性能评估。试验过程中,温度、气压比对数据结果最好,湿度、风速比对数据结果较好,风向比对数据结果较差。因此,在气象部门集中送检和现场校准方式之外,环保部门采用现场比对方式,对空气子站气象仪器性能状况进行评估总体可行,对正常开展空气子站气象监测具有重要意义。     

嘉善前体物与气象因子对臭氧生成的影响及臭氧潜在源区分析

利用2017年嘉善善西超级站臭氧（O₃）及其前体物（NO_x和VOCs）以及气象因子（温度、湿度、风速）逐小时数据，分析了2017年全年NO_x和O₃的变化特征以及春季（4—5月）、夏季（7—8月）NO_x和气象因子对O₃生成的影响，利用O₃生成潜势（OFP）评估了VOCs大气化学反应活性，并通过潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）方法分析了嘉善春、夏季O₃潜在源区贡献特征。研究发现：O₃日变化特征为单峰结构，NO_x为弱双峰结构。O₃浓度在3—9月较高，春、夏季O₃浓度峰值分别出现在15：00和14：00，春、夏季的NO_x、O₃日变化与2017年全年日变化趋势基本一致。NO_x对O₃存在滴定作用，且低湿高温有利于O₃浓度的升高。春、夏季O₃生成潜势贡献均表现为烯烃 > 芳香烃 > 烷烃，由于烯烃光化学活性较高，夏季烯烃浓度升高导致其贡献较春季增长约18.1个百分点，且夏季VOCs平均最大O₃增量反应活性高于春季。PSCF和CWT分析结果表明，嘉善春季的潜在源区主要为本地、西南方向和东南方向，夏季的潜在源区主要为本地、西北方向、西南方向以及东南方向。     

全国大气背景地区黑碳浓度特征

分析了2015年14个背景站黑碳浓度水平及分布规律,结果表明:我国背景地区黑碳小时浓度均值呈现明显的对数正态分布特征,14个背景站880 nm波长时年均质量浓度为88.7~1 487.6 ng/m~3,小时最大峰值为685.0~13 731.0 ng/m~3,长岛和衡山相对较高;24 h日浓度变化基本呈现"单峰"状,但峰值出现时刻有所不同;工作日和周末的浓度变化趋势基本相似,但浓度高低与所在区域生产生活方式不同而有所差异。初步探讨了风速和风向与浓度污染水平的关系,相对风速而言,风向对黑碳的浓度影响较大,后向轨迹结果也印证了风向的影响。     

可吸入颗粒物污染与气象因子的关系

对闸北区空气自动监测站2009年SO2、NO2、PM10的浓度和气象参数变化特征进行研究,可吸入颗粒物的时间变化特征表明,总体上呈现冬春季高、夏秋季低;PM10与降水量、相对湿度、温度呈现一定的负相关性,但与风速的相关性随季节不同而不同,与气压略呈正相关性。对典型日和灰霾日PM10、SO2、NO2以及相应气象因子的特征进行了分析比较。     

上海市大气总汞季节变化特征及与气象条件的关系

2008年到2010年对上海市西南部大气中总汞(TGM———Total Gaseous Mercury)的污染水平进行监测,结果表明TGM日均浓度为ND~57.23ng/m(3(7.79±3.29)ng/m)3。TGM呈现出一定的季节性变化特征,浓度最高的是秋季,然后依次是冬季、春季、夏季,平均浓度分别为(9.30±2.48)、(8.32±2.79)、(7.78±2.33)、(2.16±3.29)ng/m3。TGM浓度受东南风向影响最大,其次为西北和东北风向。在置信水平为95%的情况下,TGM浓度与日平均温度呈正相关性,而与日温差、相对湿度、日相对湿度差、风速无显著相关性。但TGM浓度分别与日均O3浓度和NO2浓度均呈显著正相关。利用HYSPLIT_4模型对TGM浓度高值与低值几天的空气气团来源轨迹进行反演,结果发现高低浓度日的气团来源略有差别,总体上看,冬季、春季和秋季受北方气团影响较大,夏季则受我国东部海域影响,具体的局部和长距离输送的贡献需要进一步研究。     

珠江三角洲快速城市化对环境气象要素的影响

根据珠江三角洲珠海、中山、东莞、广州、深圳5个城市气象站1973~2008年常规气象资料,利用滑动平均和Mann-Kendall非参数统计检验法研究了珠江三角洲快速城市化不同经济发展时期(经济发展初期、经济快速发展期、经济发展稳定期)对城市温度、风速、风向的影响.结果表明,不同城市环境气象要素变化的差异与城市发展程度相关.城市平均温度变化率与城市化推进速度成正比,风速变化率与城市化进程成反比,主导风向出现频率随城市化下降.这些结果可归纳总结为定性的概念曲线.     

Dry deposition velocity of total suspended particles and meteorological influence in four locations in Guangzhou, China

Dry deposition velocity of total suspended particles (TSP) is an effective parameter that describes the speed of atmospheric particulate matter deposit to the natural surface. It is also an important indicator to the capacity of atmosphere self-depuration. However, the spatial and temporal variations in dry deposition velocity of TSP at different urban landscapes and the relationship between dry deposition velocity and the meteorological parameters are subject to large uncertainties. We concurrently investigated this relationship at four different landscapes of Guangzhou, from October to December of 2009. The result of the average dry deposition velocity is (1.49 ± 0.77), (1.44 ± 0.77), (1.13 ± 0.53) and (1.82 ± 0.82) cm/sec for urban commercial landscape, urban forest landscape, urban residential landscape and country landscape, respectively. This spatial variation can be explained by the difference of both particle size composition of TSP and meteorological parameters of sampling sites. Dry deposition velocity of TSP has a positive correlation with wind speed, and a negative correlation with temperature and relative humidity. Wind speed is the strongest factor that affects the magnitude of TSP dry deposition velocity, and the temperature is another considerable strong meteorological factor.We also find out that the relative humidity brings less impact, especially during the dry season. It is thus implied that the current global warming and urban heat island effect may lead to correlative changes in TSP dry deposition velocity, especially in the urban areas.     

基于水热因子波动的呼伦贝尔草原产草量模型

基于多年气象资料(温度和降水量)和产草量监测数据,采用相关分析、主成分分析和回归分析等方法,构建呼伦贝尔草原产草量与气象因子统计学模型,并对二者之间的关系进行了分析.结果表明:利用水热波动因子建立的多项式回归模型具有较好的拟合效果,所建立的呼伦贝尔草原产草量预测模型为y=100.209+1.6410x-0.00559x2.F值显著性检验表明,其复相关系数R2=0.4713,F=8.0239(P=0.0033),在α=0.01水平上显著.利用1989─2009年呼伦贝尔草原产草量数据进行模型精度检验,模型预测精度在85%以上.该预测模型具有选用参数易得、易于代入遥感数据中进行栅格计算、精度高于基于植被指数预测模型等特点.     

基于逐步回归分析方法的PM_(10)浓度预报模型

根据沈阳市2003～2005年的PM10浓度资料以及同期的气象要素资料,采用逐步回归方法建立了分季节的空气污染物PM10与气象因子的关系模型,并且利用2006年PM10资料和气象资料对模型进行了验证。结果表明:PM10预报浓度准确率和等级准确率最好的是夏秋两季,最差的是春季。春季当PM10日均浓度出现很高值时,预报结果与实测值有较大的误差,但趋势是一致的。秋季趋势的一致性不好,但波动比较小。冬季和夏季预报值与实测值的变化趋势基本上一致。     

南京江北酸雨分布特征及其与气象条件的关系

通过对南京江北区降水酸性及成分进行了全面系统的测定和分析,发现南京江北酸雨大大重于市区,并具有秋高春低,雨水离子浓度高,电导值大,强酸度与高发率同时出现等明显分布特征。气象条件影响主要表现为:大气降水量、气温和相对湿度与酸雨pH和电导值呈反相关,与酸雨频率呈正相关;大气压强与酸雨pH和电导值呈正相关,与酸雨频率呈反相关;风向风速对酸性污染物输送具有明显的引导作用;冬春季节沙尘和灰霾天气入侵对酸雨具有减缓效应。