黑龙江省重点城市AQI指数特征及其与气象要素之关系

空气质量状况的优劣,直接关系到人体健康和经济社会可持续发展。利用2014年黑龙江省4个重点城市的空气质量数据,结合同期常规气象要素资料,分析了黑龙江省AQI指数基本特征及与气象要素的关系。分析结果表明：黑龙江省重点城市年平均AQI指数以哈尔滨最大（轻度污染级别）,其次牡丹江、大庆、齐齐哈尔（良级别）;单日空气质量指数最高值在大庆（500）,其次是哈尔滨（490）,牡丹江和齐齐哈尔单日最高值分别为264和251;AQI指数年分布特征是冬季最高,其次秋季,再次春季,夏季最低;首要污染物最多的是PM_2.5,其次PM₁₀、NO₂和臭氧8 h。AQI指数与平均气温,在年尺度上呈负相关,月和四季呈正相关为主;与降水日呈负相关;与相对湿度是冷月（1-2月）呈正相关,渐暖月（5-6月）呈负相关;与最大风速,采暖季呈明显负相关;与本站气压呈正相关,与日照时数冬季呈负相关关系。     

不同时间尺度气象要素与空气污染关系的KZ滤波研究

空气污染状况受气象要素和污染源排放的共同影响,为了评估大气污染控制措施的效果,需将由污染源排放的浓度数据分离出来.本文利用KZ滤波方法将天津市6个监测站点2015~2017年逐日的O₃、PM_2.5和PM₁₀浓度资料和6个同期气象数据分解为长期分量、短期分量和季节分量,计算各分量对原始时间序列方差的贡献.采用逐步回归法建立O₃及颗粒物3种分量与相应尺度气象要素的线性模型.结果表明,上述3种污染物浓度数据经分解后,季节分量对总方差贡献最大,其次为短期分量;气温和相对湿度是影响O₃季节和短期分量的主要气象因素,其中温度占主导地位,且呈现正相关,与相对湿度呈负相关;风速、气压、降水与颗粒物的短期及季节浓度变化呈负相关,相对湿度与之呈正相关,温度与短期分量呈正相关、与季节分量的变化呈负相关;经逐步回归消除气象影响的PM₁₀的长期分量有波动下降的趋势,PM_2.5浓度在2017年年初有所上升,其余部分有下降趋势,O₃长期分量浓度有所上升;这几年间颗粒物污染控制措施的效果较为显著,O₃污染有所加重.     

兰州市大气PM10健康影响效应的可预报性探讨

使用质粒DNA评价法研究了兰州市大气PM₁₀对质粒DNA的氧化性损伤能力及其与ρ(PM₁₀₎、采样期间的风速、相对湿度等气象要素之间的关系.结果表明:兰州市大部分PM₁₀对质粒DNA的氧化性损伤能力与ρ(PM₁₀₎呈正相关.兰州市PM₁₀全样对质粒DNA的氧化性损伤能力与采样期间的相对湿度和平均风速分别呈正相关和负相关,相关系数分别为0.531和-0.673.通过分析PM₁₀对质粒DNA的氧化性损伤原因可知,PM₁₀对人体健康的影响效应可用便于预报的ρ(PM₁₀₎、气象要素(相对湿度和风速等)等进行表征,即其可能具有可预报性.      

河谷地形气象要素对污染物浓度的影响

气象条件对环境空气质量影响的研究是科学制订大气环境污染防控方案、及时发布重污染天气应急预警的基础.利用兰州市西固区环境空气质量监测点2015年主要污染物小时浓度监测值,分析了污染物浓度的季节性变化和日变化特征,结合同期观测的气温、风速、相对湿度和降水量等气象资料,探讨了气象要素对污染物浓度变化的影响.结果表明:①除O₃外,其他污染物质量浓度呈"冬高夏低""早晚高下午低"的变化特点,这与表征污染物扩散能力的边界层参数变化特征一致. ②ρ（O₃）春季为71.42 μg/m3,夏季为62.74 μg/m3,春季高于夏季的主要原因是春季O₃的前体物NO_x质量浓度高于夏季且春季扩散条件弱于夏季. ③除O₃外,其他污染物质量浓度与气温、风速呈负相关. ④当相对湿度 < 40%时,污染物质量浓度与相对湿度呈正相关;当相对湿度>80%时,污染物质量浓度与相对湿度呈负相关;降雨对不同污染物的清除效果不同.研究显示,河谷地形气温和风速是影响污染物扩散的重要气象因子.      

2014年成都市PM_(2.5)污染及其与气象要素的关系

为了解2014年成都市PM2.5污染状况及其与近地面气象要素的关系,分析了PM2.5的月平均浓度演变及不同空气质量等级的天数变化,采用SPSS软件对降雨、平均相对湿度、气温、风向和平均气压与PM2.5质量浓度进行Kendall秩次相关分析。结果表明:2014年成都市1—12月PM2.5质量浓度呈"U"形分布,污染最严重在1月,污染程度最小是8月,全年有大半以上天数,空气质量等级为"良~优"。PM2.5质量浓度与各月降雨量,月平均气温存在较高的负相关性;PM2.5质量浓度与风向、平均相对湿度为较低显著性负相关。PM2.5质量浓度与平均气压之间正相关。     

重庆市黔江区春季大气污染物浓度变化与气象因素关系研究

分析了2015年重庆市黔江城区2个自动监测站点PM10,SO2,NO2,O3日均值和小时均值,结合同期气象因素,对污染物浓度与气象因素进行分析.表明,PM10、SO2、NO2和O3春季平均值呈显著差异,PM10超标6天,SO2,NO2,O3污染水平较低,未超标;PM10、SO2和NO2呈现早晚双峰型,O3呈典型单峰型;风速与SO2和NO2浓度呈负相关,与O3浓度则呈正相关关系,风速较小时,利于PM10浓度降低,当风速达到一定程度,会导致PM10浓度升高;污染物浓度和相对湿度呈明显负相关;降水对大气污染物有削减作用.     

广州近地面臭氧浓度特征及气象影响分析

利用2015年广州市近地面逐时臭氧(O_3)观测资料及气象数据,分析了广州地区近地面的O_3浓度时空分布特征及其与气象因子的关系.结果表明:广州地区城郊的O_3浓度高于中心城区;广州地区近地面的O_3浓度超标时间主要出现在4—9月,8月O_3浓度最高,3月O_3浓度最低;O_3浓度日变化呈现"单峰型"分布,早上7:00—8:00出现最低值,15:00达到峰值;O_3浓度与气温呈正相关,当气温高于30℃时,O_3浓度随温度升高增加明显;与相对湿度呈负相关,当相对湿度大于60%时,O_3浓度显著降低;当气压小于1010 hpa时,与气压呈负相关,当气压大于1010 hpa时,与气压呈正相关;当风力为2~3级吹西北偏西至西南偏西风区间时,O_3浓度最高,说明广州偏西部可能存在O_3污染源区;O_3浓度在晴天最高,其次是少云和多云天气,最低是在雨天.总体而言,气温高、日照长、辐射强、气压低、湿度小及2~3级的风力是广州地区近地面产生高浓度O_3的主要气象因素.当广州O_3浓度出现超标时,气温变化范围为25.9~37.4℃,相对湿度变化范围为29%~83%,气压变化范围为989.4~1009.1 h Pa,风速变化范围为0.7~5.8 m·s~(-1),紫外辐射强度日最大1 h均值最小为32.6 W·m~(-2),10:00—14:00均值最小为27.3 W·m~(-2).     

杭州市近地面大气臭氧浓度变化特征分析

利用2012~2016年杭州市近地面臭氧(O_3)的连续观测资料以及气象数据,分析了杭州市近地面O_3浓度的变化特征及其与气象要素的关系.结果表明,近年来杭州市O_3年平均浓度较10年前升高10μg/m~3左右,光化学污染形势日趋严重.O_3浓度冬季较低,其余季节均较高,日平均浓度大于100pg/m~3主要分布在4~10月.O_3浓度日变化呈单峰型分布,5:00~7:00出现最低值,14:00出现峰值,超标时段主要出现在11:00~18:00.O_3浓度变化与紫外辐射、温度呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系.紫外辐射大于0.02MJ/m~2、气温高于20℃、相对湿度低于70%时,O_3浓度会出现超标情况.风向风速对O_3浓度有一定影响,当风向为北风或偏北风时,O_3浓度较低;当风向为东风或偏东风时,O_3浓度较高,说明影响杭州O_3浓度升高的污染源也主要来自东部,南部和北部地区较少.     

北京市冬季气象要素对气溶胶浓度日变化的影响

对2004年1月1—15日北京气溶胶浓度与相对湿度、气压、风速、风向等气象要素的平均日变化进行分析,结果表明:北京冬季ρ(PM₁₀₎日变化明显,受气象要素的日变化影响. ρ(PM₁₀₎与相对湿度和气压呈正相关性;风速对ρ(PM₁₀)的日变化影响明显,09:00—18:00风速和ρ(PM₁₀₎变化趋势一致,呈正相关性,其他时间则呈负相关性; 风向对粗、细粒子的数浓度影响不同,细粒子数浓度在偏东风时大,西、西南风时小,而粗粒子则相反;粗、细粒子的数浓度日变化受气象要素的影响程度不同,相对于粗粒子,细粒子数浓度更易受气象要素日变化的影响.      

我国重点地区臭氧变化特征及与气象要素的关系

利用2015～2019年历史数据,分析我国臭氧(O₃)时间、空间变化特征,结合同期气象数据研究重点区域臭氧污染与气象要素的关系.结果表明:2015～2019年我国O₃浓度整体呈上升趋势,全国O₃浓度年均值由83.8μg/m³增至92.4μg/m³.O₃浓度变化主要呈"双峰型",2017年呈"单峰型".5～9月为O₃浓度的高值时段.1～3月、10～11月O₃浓度波动比4～9月大.我国O₃浓度呈"东高西低"的空间分布特征,高值区主要集中在京津冀地区.O₃浓度与日照时数呈正相关,与最高温度呈正相关,与相对湿度呈负相关.气象要素对O₃浓度的影响存在地区差异,大部分地区O₃浓度与温度的正相关性较强(r>0.5),而青藏地区O₃浓度与温度呈负相关(-0.23     

梅雨期大学宿舍室内生物气溶胶浓度及粒径分布

大学宿舍室内生物气溶胶可通过空气传播,可能会危害学生身体健康.本研究调查了梅雨期大学宿舍室内生物气溶胶浓度和粒径分布特点,对其同空气颗粒物浓度、环境温度和湿度的Spearman相关性进行了研究,分析了学生活动对宿舍室内气溶胶的影响.结果表明,学生宿舍室内的细菌和真菌气溶胶平均浓度分别为(2 133±1 617)CFU·m~(-3)和(3 111±2 202)CFU·m~(-3),真菌气溶胶的浓度明显高于细菌.学生宿舍室内的PM1、PM_(2.5)、PM10与细菌气溶胶浓度呈负相关,与真菌气溶胶浓度呈显著负相关;PM_(2.5)与可吸入细菌气溶胶呈正相关,PM_(10)与可吸入真菌气溶胶呈正相关;环境温度与细菌和真菌气溶胶浓度呈正相关,环境相对湿度与细菌和真菌气溶胶浓度呈负相关.在下午,宿舍室内真菌气溶胶浓度显著增加,上午和下午生物气溶胶的粒径分布有差异.本研究结果将为评价高校学生宿舍室内空气质量提供基础数据.     

长沙市城区臭氧浓度特征研究

根据2014年4月至2015年3月湖南省长沙市城区10个监测点O_3小时浓度监测数据,综合分析了长沙市O_3的时空分布及其与前体物、气象要素相关关系。结果显示:监测期间长沙市城区O_3小时平均浓度为44.47μg/m~3,O_3高值浓度主要集中在5-9月份,季节分布上O_3平均浓度整体呈现出冬季春季秋季夏季的特征。日变化上O_3呈现倒U型分布,一般在15:00、16:00左右达到峰值浓度,日循环可分为4个阶段:即臭氧累积阶段、臭氧抑制阶段、臭氧光化学生成阶段、臭氧的消耗阶段。空间分布上整体呈现出对照点峰值浓度明显大于城市环境评价点,从城区外围站点浓度大于市中心点浓度特征。O_3的前体物CO、NO_2均呈现双峰型分布,其中O_3与CO、NO_2呈现显著的负相关关系;与气压、湿度呈负相关关系,与温度呈正明显相关关系。     

芦苇湿地大气负氧离子变化特征及影响分析

利用盘锦芦苇湿地1 a的逐小时大气负氧离子浓度及同期的气象资料,分析盘锦芦苇湿地大气负氧离子的变化特征及气象条件对负氧离子的影响。结果表明,大气负氧离子年平均值为1 932个/cm~3。不同季节大气负氧离子日变化趋势一致,呈单峰型。春季、夏季、秋季和冬季大气负氧离子日变化最大值分别出现在14∶00、15∶00、14∶00和12∶00;大气负氧离子逐日的年变化呈单峰趋势,其中8月份达到最大值。大气负氧离子与气温和相对湿度均呈显著正相关(P0.01),相关系数分别为0.80和0.56。进一步分析发现大气负氧离子与气温呈指数函数关系,与相对湿度呈二次曲线函数关系。     

南京市北郊夏季臭氧浓度变化特征分析

利用南京市北郊2014年7月11日至2014年9月10日近地面O3浓度的连续观测数据,结合相应气象要素资料,分析了近地面O3浓度的逐日变化、日变化以及不同天气条件下的日变化特征,同时对青奥会时段以及非青奥会时段O3浓度进行了比较与分析,探讨了O3浓度与气象要素的相关性。结果表明:1整个观测期间O3浓度日均值为75.55μg/m3,青奥会时段日均值为66.47μg/m3,非青奥会时段为79.74μg/m3,随着青奥会的临近,O3浓度呈现逐渐降低的趋势。2 O3浓度的日变化呈现单峰型的特点,夜间变化平缓,白天变化剧烈。3不同天气条件下,晴天、阴天、雨天的O3浓度的日均值分别为102.23、63.66、63.86μg/m3,日变化最强烈的是晴天,阴天和雨天日变化较为平缓。4O3浓度的日均值出现的频率主要集中在40~80μg/m3之间,占总日数的59.02%。5太阳辐射强度、相对湿度、气温、风向、风速影响O3浓度的变化,其中O3浓度与气温及太阳辐射呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系。     

厦门市PM_(2.5)与分布特征及能见度关系的研究

利用2011-2012年厦门市PM2.5监测资料和气象要素资料,分析PM2.5分布规律,及与海陆风、低能见度天气的关系;尝试分不同季节,在不同主导气象要素场背景下,建立PM2.5与能见度的关系式,试图用能见度推算PM2.5浓度,探索AQI预报中PM2.5浓度预报的技术方法。结果表明:厦门市低能见度天气与PM2.5浓度关系密切,通过相对湿度、降水概率、风向风速以及对应典型的天气形势等差异可清晰表现出来;区分季节性气象要素,计算PM2.5浓度与能见度的相关系数,并建立7个关系式,发现夏季PM2.5浓度与能见度显著负相关,夏季是用能见度推算PM2.5浓度相对最容易、最准确的季节;秋冬春三季PM2.5与能见度关系分别可建立两种关系式,主要为负相关关系,且春季预报PM2.5的难度最大。     

徐州市区大气臭氧变化特征及与气象要素的相关性分析研究

根据2016年徐州市区7个自动空气监测子站的臭氧(O_3)与气象要素的连续观测数据,探讨了徐州市区大气中O_3浓度的变化特征及与气象要素的关系。结果表明:2016年徐州市区O_(3-8h)浓度为12~206μg/m~3,年均值为122μg/m~3;O_3浓度呈现夏季春季秋季冬季的季节性变化特征和"单峰型"的日变化特征。O_3浓度与温度呈正相关性,与湿度和气压呈负相关性;当气压1 010 hpa,气温25℃,相对湿度50%时,O_(3-8h)容易出现超标污染。     

台风“浪卡”过程对海南岛臭氧污染的影响分析

为了探讨2016号台风“浪卡”对海南岛臭氧(O₃)浓度的影响,选取了2020年10月10～14日海南岛逐时空气质量监测数据、气象要素数据、ERA5再分析资料和“葵花8号”红外亮温TBB产品,采用相关分析和后向轨迹模拟方法进行深入讨论.结果表明,10月11～13日台风过程期间均有市县O₃最大8 h滑动浓度平均值[ρ(O₃-8h)]超标,海南岛平均ρ(O₃-8h)峰值出现在10月12日,为130.15μg·m^-3,共有4个市县O₃-8h浓度超标,其中临高县达到了全岛最高值,为198.44μg·m^-3.台风过程期间海南岛小时O₃浓度与降水量、相对湿度和风速呈负相关关系,与气压和气温呈正相关关系,其中与降水量、气压和相对湿度的相关系数通过了99.9%的信度检验.我国东南部沿海省份是海南岛此次O₃污染的主要贡献源区.受西太平洋副热带高压(副高)内部的下沉气流和台风“浪卡”外围下沉气流共同影响,源区大气...     

东莞城区环境空气细颗粒物PM_(2.5)特征分析

采集2010—2012年东莞市城区5个采样点环境细粒子PM2.5,根据PM2.5浓度分析其污染特征,并结合气象要素分析其影响因素。研究表明:2010—2012年,东莞市城区各测点PM2.5年均浓度在0.035~0.054 mg/m3,PM2.5污染具有明显的夏季和非夏季2种季节性特征,夏季污染相对较轻,平均值为0.036 mg/m3,非夏季污染较严重,平均值达到0.053 mg/m3;PM2.5超标情况逐年好转,2010,2011,2012年超标率分别为20.3%、9.9%、4.6%。气象因素对PM2.5浓度变化有一定的影响,PM2.5浓度变化与风速呈一定程度的负相关,与相对湿度之间呈负相关关系,与气压之间呈正关系,而非夏季温度与其浓度变化关系不明显。     

浙江省气象及环境因子对负氧离子浓度的影响

基于2019年浙江省89个站的负氧离子浓度监测结果,结合气象及环境观测资料,开展了负氧离子浓度分布及气象和环境因子对负氧离子浓度的影响分析.结果表明:浙南和浙西的山区负氧离子浓度高,年平均浓度基本均在1000个/cm³以上;浙北平原浓度相对较低,大部分站年平均浓度在500～1000个/cm³左右.负氧离子浓度基本表现为高山林区>浅山景区>海岛、水体附近>郊区、平原公园>城镇.环境因素和气象因子对负氧离子浓度有一定的影响,负氧离子浓度与AQI、PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO等环境因子呈现出明显的负相关性.随着日照时数的增加,负氧离子浓度基本呈现出明显增大的变化趋势.当日平均气温在2～15℃和23～31℃时,随着气温的上升,负氧离子浓度基本呈现增大的变化趋势.50%～75%为相对适宜的相对湿度,对应的负氧离子浓度也较高.降水量越大、风速越大,负氧离子浓度基本呈现出升高的变化趋势;但当雨量达到暴雨级别、风速达到强风级别以上时,...     

霾天气影响下的京津冀气候变化特征与成因

利用1961~2016年京津冀90个国家级气象站的霾数据集、日平均相对湿度、14：00能见度、日平均气温、日累计降水、日平均风速、辐射等数据,采用MASH方法、线性趋势分析方法、曼-肯德尔（Mann-Kendall）法以及相关分析等方法研究了京津冀地区霾天气影响下的气候变化特征.结果表明：京津冀地区年平均霾日数呈明显的增长趋势,增长率为5d/10a以上,大中城市年平均霾日数明显高于其他地区,霾日数突变增多发生在1992~1993年,在国家大气污染防治专项资金注入以后年平均霾日数增长趋势减缓;京津冀地区霾日和非霾日年平均气温呈上升趋势,年平均能见度呈下降趋势;年平均降水日数总体趋势减少,但是霾日降水日数逐年增加,而非霾日呈现减少趋势,两者呈现对称相反关系;京津冀霾日和非霾日年平均风速均呈逐年下降趋势;霾日数具有随着GDP、能源消耗的增加逐年递增趋势.京津冀地区霾日和非霾日年平均总辐射和散射辐射都是逐年下降,霾日比非霾日下降趋势更加明显,年平均总辐射比散射辐射下降明显;年平均霾日数与年平均总辐射、年平均风速、年平均降水呈负相关,但是与年平均气温、GDP、能源消耗呈正相关.