“十二五”期间高平市空气质量特征及其与气象要素的关系

基于高平市2011~2014年间的常规污染物浓度监测数据并结合同期气象资料,分析了高平市的空气质量变化特征,并讨论了空气污染指数与气象要素之间的相关关系。结果表明,高平市的空气质量从2013年开始下滑,空气良好率下降了7个百分点;首要污染物以PM_(10)为主;空气污染指数月变化具有统计学意义,季变化差异无统计学意义;气象因素与空气污染密切相关,气压、相对湿度与空气污染指数呈显著正相关,全年降水量、风速、气温与空气污染指数呈显著负相关;气温与空气污染指数间的相关性最高,其次为风速;东南气流为主导风向时往往给高平市带来优良空气质量,而北西北风向常伴随着污染日的出现。     

2015～2019年云南省城市空气质量特征及影响因素研究

利用2015～2019年云南省16个州市29188个空气质量日报数据进行数理统计,采用克里金插值法及Daniel趋势检验法分析AQI (空气质量指数)及主要污染物浓度的时空变化特征,探讨近5年云南省城市空气质量时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1) 2015～2019年云南省SO_2、PM_(2.5、)PM_(10)浓度呈下降趋势,NO_2浓度保持基本稳定,O_3浓度呈显著上升趋势,各年间空气质量综合指数值波动较小,且逐年改善。(2) 2019年O_3-8h作为超标污染物占比达57.52%。云南省PM_(2.5)年均值相对较高区域面积略有减少,O_3年均值相对较高区域面积显著增加。(3)云南省PM_(2.5)与PM_(10)月均值呈现冬春高夏秋低的变化规律,O_3月均值为春季单峰高值,SO_2月均值整体趋势平稳变化幅度不大。(4)云南省AQI值及平均能见度和平均降水量呈显著负相关(P0.01),AQI值与平均气温及平均风速不存在显著相关性。研究显示云南省空气质量优良逐年改善,污染类型由颗粒物污染转为以颗粒物和臭氧为特征的复合型污染。空气质量受气象条件影响,能源结构优化、污染物总量减排等措施对空气质量改善起到积极作用。     

上海市空气污染指数API的时空分布特征

空气污染指数(API)是一种综合反应和评价空气质量的指标,分级表征空气污染程度和空气质量状况.利用上海市环境监测中心收集的上海市2006 ～2011年各个区的API指数,对API指数进行时间序列分析和空间分析,包括近6年来API的年变化、季节变化以及比较上海市市区和郊区的API值.结果表明:上海市的空气污染状况在2006～2011年期间得到改善;夏季的空气质量最好,春季最差;空间上存在城郊差异,郊区API指数低于市区,金山区空气质量最好,普陀区和宝山区质量较差.     

陕西省空气质量时空差异研究

通过2016年12月~2017年5月陕西省10个地级市6项常规大气污染物逐小时监测数据,分析陕西省冬春季大气污染现状和时空分布规律。结果表明:(1)冬季关中地区空气质量最差,陕南、陕北地区较好,进入春季后,关中地区空气质量有显著提高;(2)冬季延安市SO2浓度异常高于其它城市,各市冬春季大气污染以颗粒物污染为主;(3)关中城市全天颗粒物污染较重,温度变化对O3小时浓度变化影响最显著,各市O3污染高频时段集中在午后。建议关中地区应加强冬季大气颗粒型污染物浓度控制,延安市应加强对SO2污染物排放的监管。     

基于颗粒物激光雷达的南充市一次沙尘污染过程分析

利用环境空气颗粒物自动监测数据、近地面气象数据和颗粒物激光雷达资料对南充市主城区2016年5月12日的沙尘气溶胶污染天气过程进行分析,并利用HYSPLIT模式对沙尘气溶胶的来源进行了模拟分析。结果表明:来自新疆盆地的沙尘气溶胶经高空远距离输送到达四川盆地上空后沉降造成南充市主城区的PM_(10)和PM_(2.5)浓度极显著升高,PM_(2.5)/PM_(10)值极显著降低;沙尘天气过程中,风速、气温、相对湿度、气压、能见度和大气边界层高度等气象因子发生变化并对环境空气中颗粒物浓度产生影响,其中风速与PM_(2.5)和PM_(10)浓度间显著正相关,与PM_(2.5)/PM_(10)值间显著负相关;颗粒物激光雷达连续监测到整个沙尘气溶胶沉降过程,与地面环境空气自动监测数据变化趋势一致。在对盆地城市沙尘天气的环境空气质量进行预警预报时,将历史环境空气质量自动监测数据与常规气象因子数据、颗粒物雷达资料和后向轨迹等资料进行综合分析,能进一步提高沙尘天气条件下的空气质量预警预报准确度。     

西宁大气气溶胶特征分析

利用2005～2015年的MODIS气溶胶光学厚度产品AOT和相关气象资料,分析了西宁大气气溶胶的特征,研究得出:(1)西宁AOT的时空分布差异性显著。空间上,植被覆盖度小的城区AOT高于植被覆盖度大的林区的AOT;时间上,夏季的AOT相对于冬季值较大;从2005～2015年西宁林区和城区的AOT都呈现下降趋势。(2)西宁AOT的空间分布与下垫面条件密切相关。时间变化特征与气候条件(包括太阳辐射、温度、相对湿度、降水和风向等)、下垫面状况和MODIS遥感反演的气溶胶产品本身的误差等因素有关。(3)西宁的AOT与PM10浓度在时间变化上表现为负相关关系。     

基于WRF模式的成都地区边界层污染气象特征研究

根据2013年成都地区的空气质量资料,对该地区的空气质量状况进行简要分析;并利用NCEP再分析资料,基于WRF模式对成都地区污染天气和清洁天气背景下的边界层气象特征进行模拟。结果表明:(1)成都地区冬季空气质量最差,春季和秋季次之,夏季最好。(2)WRF模式的模拟结果与实际观测结果基本一致。(3)无论是冬季还是夏季,成都地区均以偏北风为主,夏季风速明显大于冬季;随高度的增加,冬季风速逐渐增大,气流运动非常弱,夏季风速先增大后减小,气流以上升运动为主。(4)无论冬季还是夏季,西北部地面气温低,东南部地面气温高,且在成都市区附近均有一个高值中心,夏季气温高于冬季。(5)从边界层高度来看,西部明显低于东部,冬季和夏季在成都市区附近有一个高值中心,夏季显著高于冬季。     

河南省城市空气质量时空格局特征及驱动机制研究

空气污染是河南省经济发展过程中亟待解决的难题。基于河南省城市空气质量数据、气象与社会经济资料,运用ArcGIS和SPSS分析技术,从年、季节尺度探讨了河南省城市空气质量的时空特征及其影响因素。结果表明:河南省18个城市年均空气质量指数较高,在季节尺度上呈现"春降秋升、冬高夏低"的变化轨迹,在空间上表现出明显的集聚态势。河南省城市年均空气污染天数占比约为48.23%,且时空异质性明显。PM2.5是河南省城市空气污染的首要污染物,占空气污染总天数的54.40%,但季节性首要污染物仍需关注。风速减小、日照时数变短、温度降低、降水减少、气压升高等天气条件易于形成空气污染,而产业结构、车辆数量和建设施工等也是导致城市空气质量变化的重要因素。     

气象因素对成都市主要大气污染物影响的非参数分析

通过获取2014年成都市大气污染物和气象因素的在线监测数据,分析大气污染物的时间变化规律,并采用Spearman秩相关系数来分析污染物逐日浓度和气象因素的相关性。结果显示,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)夏季浓度最低,冬季最高,O_3则夏季最高,冬季最低;受秸秆露天焚烧影响,5月各污染物浓度均出现一个小高峰。温度和风速均与O_3显著正相关,与其他污染物显著负相关;大气压则相反;相对湿度与各污染物均显著负相关,但在严重污染时与颗粒物显著正相关。     

生态城市建设的研究

探讨了生态城市的概念、内涵和特征，从城市生态系统的结构、功能和协调度三个方面构建城市生态评价指标体系，应用层次分析法(AHP)对北京、上海、成都、西安、兰州、乌鲁木齐6个城市的生态状况进行定量分析，提出了城市生态建设的对策。     

长沙市灰霾天气与气象因子相关性研究

根据长沙市2013年PM2.5的逐日质量平均浓度、气象地面和高空观测数据,采用SPSS方法,分析了长沙市灰霾天气发生与气象因子的关系。结果表明:长沙市区的灰霾日以西北风向为主,PM2.5浓度与风速、降水呈显著负相关,与相对湿度、大气压、平均气温相关不明显。风速越小越不利于大气污染物的扩散,在没有降水的情况下,风速达到3.5m/s以上,空气质量才有好转;弱降水对污染物的浓度不会有明显的影响,降水量在5mm以下时,污染物的浓度不会有明显的下降,但强降水对空气有净化作用明显,在不同季节,不同时段,不同天气形势下降水的稀释作用不同;长沙秋冬季边界层稳定性几率高达80%以上,这种稳定层结构是长沙市区各种大气污染源不易扩散的重要因素之一。     

乌鲁木齐近5年冬季浓雾和空气质量变化特征及其关系浅析

基于2016～2020年冬季乌鲁木齐2个气象站逐日气象观测资料和同期2个空气监测站逐日环境监测资料,统计分析乌鲁木齐近5年冬季浓雾和空气质量的变化特征及其关系.结果表明:米东区(167 d)冬季浓雾日多于天山区(154 d),两地均是1月最多,11月最少;冬季米东区空气质量劣于天山区,表现在米东区重污染天和优良天分别占...     

西宁地区近地面臭氧(O3)浓度的变化特征及气象条件分析

文章给出了西宁地区2007年4月～2008年12月近地面臭氧浓度的季节变化及日变化.分析了2008年气象因子与地面臭氧浓度的关系.结果表明:西宁地区地面臭氧浓度与云天状况、风向风速、相对湿度、气压等要素的变化比较明显.当西宁地区出现晴天、风速较大、偏E风、气压较低、湿度小时,为出现高地面臭氧浓度的天气条件.与相距90公里处的瓦里关全球大气本底站资料相比,其季节变化及日变化明显不同.     

成都地区2014～2020年PM10变化特征及气象条件分析

利用相关分析、逐步回归等统计方法,考察了成都地区PM₁₀的变化趋势及不同气象要素对PM₁₀变化的作用。结果表明,成都地区PM₁₀逐年递减,月际尺度上呈典型的“U”型分布。PM₁₀质量浓度的变化与最大风速、降水量及气压、日照时数、平均风速的变化负相关,与气温及相对湿度的变化正相关。不同季节影响PM₁₀变化的典型气象因子不同,冬、春季最大风速影响最大,夏、秋季平均风速影响最大。通过建立PM₁₀变化的多元回归预测模型,为成都地区PM₁₀变化的预测及管控措施的制定提供了科学依据。     

廊坊市“突发”空气重污染的低层风场对比分析

利用2013~2015年廊坊市空气污染资料、MICAPS气象资料、廊坊气象观测站自动站资料,应用数理统计、天气学等方法对廊坊市86次空气重污染前后的低层风场进行了对比分析。结果表明:(1)廊坊市“突发”空气重污染时,因污染程度变化的差异可分为5个等级,其中3级转6级AQI值变化最大,平均变化值达227,4级转5级偏南风至偏西风均为75;(2)“突发”空气重污染过程中,地面风向风速均有明显变化,偏北风控制时间长比例下降,静风、偏南风(SW/SSW/WSW/W)、偏东风(E/ENE/ESE/SE)时间长比例增加;除4级转5级外,地面平均风速均有不同程度下降,以2级转5级下降幅度最大,平均达0.6m/s·d;(3)空气重污染前,1000hPa、925hPa以及850hPa高空以西北风或偏西风为主,空气重污染时,各层风向转为以西南、东南或偏东风控制为主,且常见风的辐合场形成。在三层大气风场风向变化不一致的条件下,以1000hPa风场风向的变化为参考点;(4)在“突发”空气重污染过程中,850hPa、925hPa、1000hPa有北风风速减小、南风风速增加的变化特征,且空气质量的等级变化越大、污染程度越重,大气风场的垂直变化越深厚。     

基于支持向量机和树叶磁学的大气颗粒物浓度模拟

在南京市仙林地区采集桂花、雪松及女贞树叶,测试其磁学参数,分析大气颗粒物浓度与树叶磁学参数、气象数据的相互关系,使用支持向量机方法构建大气颗粒物磁学评估模型。结果显示,雪松树叶的质量磁化率(χ)、饱和等温剩磁(SIRM)和非磁滞剩磁(ARM)值最高。3种树叶在夏季和秋季富集了相对较多的细磁畴磁性颗粒物,而在春季和冬季富集了相对较多的粗磁畴磁性颗粒物。PM_(10)和PM_(2.5)浓度与风速、温度和湿度之间显著负相关,与大气压显著正相关;与3种树叶的磁学参数显著正相关,且与χ和SIRM的相关性高于ARM,其中与桂花树叶χ、SIRM的相关系数均高于0.560。将"树叶磁学参数+气象数据"作为输入因子的支持向量机模型对PM_(2.5)浓度的模拟效果较好,将"树叶磁学参数"作为输入因子的模型对PM_(10)浓度的模拟效果较好,模型误差都在可接受范围内。     

长沙市空气质量变化特征及气象要素影响分析

利用2015—2018年长沙市连续在线观测得到的环境空气6项污染物质量浓度和同期的气象要素数据,分析空气质量变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:长沙市空气质量正逐年好转,且具有明显的季节特征,呈春夏季较好、冬秋季较差的特征;影响长沙市空气质量最主要的首要污染物为PM_(2.5),其次为O_3,且以PM_(2.5)为首要污染物的天数逐年减少,以O_3为首要污染物的天数逐年增加。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO浓度的季节变化特征都是夏低冬高,但O_3浓度的季节变化却是夏高冬低。各项污染物浓度与同期5种气象要素的相关性分析结果表明:各项污染物浓度与气压、气温、降水量、风速相关程度较高,其中,O_3与气象要素的相关性与另外5种污染物的相关性完全相反。     

2019年江苏省臭氧污染与气象条件影响分析研究

江苏省臭氧污染逐年上升，已成为影响城市空气质量的重要因素，利用环境监测数据和气象要素数据，分析了臭氧污染较重的2019年江苏省臭氧污染特点，以及与气象条件之间的相互关系。结果表明：江苏省臭氧浓度逐年增高，沿江苏南区域高于苏北城市；臭氧污染主要分布于4～9月，污染较重集中在5～6月。臭氧浓度与气象要素之间的关系非常密切，与温度呈正相关，与相对湿度呈负相关，当气温超过25℃,湿度在60%以下，偏南风(SSW～SSE),风速在2～4m/s时，臭氧超标率最高，易出现高浓度臭氧，从逐月气象因子与臭氧超标率的关系来看，5～6月的气象条件更易出现臭氧污染。研究臭氧污染的时空变化规律和与气象条件之间的关系，为区域臭氧污染防治，前体物排放管控，有较为有效的指导意义。     

荆门市近60年风速风向特征分析

利用1959～2018年荆门、襄阳、武汉3个国家地面气象观测站风速风向观测资料,通过数理统计、线性分析、气候倾向率等方法,对荆门地区风向风速变化特征及变化趋势等进行气候统计分析。结果表明:荆门年平均风速为2. 9m/s,与襄阳、武汉相比均偏大,地形和地势是荆门风速偏大的主要原因;荆门、襄阳、武汉风速逐年呈整体减小趋势,但均在迁站当年出现陡升现象;荆门市风速变化与城市发展具有一定的相关性,城市快速发展时期,风速呈明显减小趋势;荆门四季主导风向均为N,N出现频次秋季最高、冬季次之,春季和夏季SSW、SW风向明显增多; 1～12月最多风向均为N,各月平均风速均大于襄阳、武汉,最大3月3. 6m/s,最小6月2. 8m/s;荆门年均大风日数为16. 5d,明显高于襄阳、武汉,大风日数整体呈减少趋势,2007年之前以4. 1d/10 a的速率减少,2008年之后以3. 3d/10 a的速率减少,大风日多出现在春季,大风风向多集中在N～NNE。荆门风速较大且有稳定的盛行风向,适宜在城市周边建设风电场;中心城区常年以北风为主,适宜建设南北方向的城市风道。     

2012年新疆维吾尔自治区环境状况

一、城市空气质量总体稳定,乌鲁木齐市空气质量较上年有所好转。2012年,全区监测的19个城市中,阿勒泰市空气质量达到国家一级标准;克拉玛依、伊宁、塔城、博乐、等10城市空气质量达到国家二级标准;乌鲁木齐、哈密和库尔勒3城市空气质量达到国家三级标准;其余城市空气质量超过国家三级标准。全区城市环境空气质量优良日数占全年的80.6%,轻微度污染日数占15.4%,中重度污染日数占4.0%,与上年相比无显著变化。二、城市集中式饮用水源地总体水质保持良好。监测的19个城市39个集中式饮用水源地中,水质达标的水源地有34个,占87.2%;