影响南宁市空气质量的天气因素分析

对南宁市2003年的空气污染指数(API)与天气因素(天气类型、气象因子)的相关性进行了详细分析。结果表明,高压脊在冬春季对API影响较大;低压槽、副热带高压在夏秋季对API影响较大。湿度、云量与API呈相反走势,而温度则与API相关性不大。     

沙尘天气对沈阳市空气质量的影响分析

针对沙尘天气的成因、来源及危害进行综述 ,对沈阳市 2 0 0 2年出现的沙尘天气特点及对空气质量影响进行了分析 ,提出几点防治对策     

沙尘天气对我国北方城市大气环境质量的影响

采用2001—2006年沙尘天气的统计数据以及城市空气污染指数(API),分析了沙尘天气对沙尘源区和影响区代表城市的空气质量影响,并分析了2005—2007年兰州和北京春季沙尘天气与非沙尘天气下气溶胶光学厚度与波长指数的变化特征.结果表明:近些年沙尘天气呈先减少后略微增加但总体呈缓慢下降的趋势;春季沙尘天气加重了城市大气污染,对沙尘源区内代表城市的影响超过了区域本底污染指数的50%,使兰州、银川、呼和浩特和包头的春季非沙尘天气API平均值分别增加了64%,53%,86%和90%;使影响区内代表城市,如北京、天津、太原、石家庄、沈阳、济南、西安和郑州的春季非沙尘天气API平均值分别增加了85%,62%,49%,57%,29%,41%,27%和45%;沙尘天气使城市大气气溶胶光学厚度升高,气溶胶波长指数降低.      

2017年沙尘天气对济源市空气质量的影响及分析

根据沙尘的判定条件和济源市空气自动监测数据,对沙尘天气对济源市环境空气质量的影响进行了分析。指出2017年,受沙尘传输影响,济源市先后出现6次12天的沙尘天气,对济源市环境空气中PM10影响最为突出,并针对性的进行了分析。     

上海市空气质量季节变化及高污染案例分析

通过对上海市近4～5年环境空气质量监测数据的分析,探讨了上海市空气质量季节变化规律。对三次典型的高污染案例进行了分析,并从改善空气质量和加强人体保护方面提出了对策建议。     

内蒙古地区沙尘天气频率及其影响因素分析

基于内蒙古中西部地区45年（1961～2005年）的气象资料、沙尘暴资料,讨论内蒙古中西部地区沙尘暴频率变化趋势和气候动力因子对沙尘暴频率的影响。利用风速、降水量、蒸发量、相对湿度、大风日数等基本气象资料,建立新的影响沙尘天气的气候影响指数D模型,该模型不仅考虑影响沙尘暴的动力条件,而且也把影响沙尘暴发生的下垫面稳定情况纳入模型,所模拟的结果更趋近于现实。对各气象站计算的结果显示,气候影响指数D模型与沙尘天气频率有很好的线性关系,这种线性关系具有明显的区域特征。     

沙尘天气对北京市空气质量的影响及其预测预报

概述了北京市沙尘天气的分类、特征、判别方法,总结了2000—2002年沙尘天气对北京市空气质量的影响情况,提出了沙尘天气影响空气质量的短期(1～2d)预报方法。利用该方法预报了2002年4次主要沙尘天气过程,预报结果都比较准确。研究发现沙尘天气年际变化主要是受气候条件年际变化影响,提出根据气候条件年际变化预测来进行沙尘天气年际变化预测的初步方法。      

武威市空气质量现状与人群健康分析

目的:依武威市环保局2003年-2010年大气监测数据,对武威市空气质量进行评价。确定空气中的主要污染物,分析其对人群健康的影响,提出改善空气质量的建议和措施。方法用空气污染指数评价法,选用API指数划分武威市空气质量等级。结果评价结果显示武威市空气中的首要污染物为PM10,2003年空气质量为优良的天数占到全年的24.38%,之后逐年好转,到2010年全年空气质量均处于优良。结论近年来武威市空气质量逐渐好转,但危害人群健康的因素依然存在,因此需进一步加大环境综合治理,控制污染物排放,提高空气质量,保护人群健康。     

基于相关分析的北京空气质量影响因素研究

涉及北京地区空气质量影响因素的研究相对比较丰富,但文献中仍缺少同时考虑其他大气污染物和气象因素对空气质量的影响。文章对北京市2020.03-2021.02每日空气质量和气象指标展开研究,得出近年来北京市空气质量得到了明显的提升;天气状况、风向都对PM2.5浓度有着显著的影响;相关性分析与回归分析都得出PM10、SO₂、NO₂、CO对PM2.5浓度都有着显著的正影响,但风力对PM2.5浓度有着显著的负影响。最终文章还对北京空气质量的治理提出相应的建议。     

京津冀空气质量分布特征及气象影响因素分析

对京津冀地区空气质量分布特征及影响因素的研究已比较丰富,但对气象因素的影响分析往往通过简单的相关性分析。文章通过分析京津冀地区2019-2020年各市空气质量数据的基础上,得出近几年该地区空气质量都得到了明显的提升,在冬季空气质量相对较差,而春夏及初秋空气质量相对较好;京津冀地区呈现出北部区域空气质量较好,南部地区空气质量较差的现象,但各市空气质量整体较好;回归模型得出气温和风速对AQI指数有着显著的负向影响,相对湿度和气压对AQI指数有着显著的正向影响。最终本文还针对京津冀地区空气质量的治理提出了相应的建议。     

淮安市区空气质量评价及趋势分析

根据淮安市区2007年实测空气质量日报资料,用空气污染指数法,对淮安市区空气质量进行评价;并用秩相关系数检验法作污染趋势分析。结果表明,2007年淮安市区的空气质量类别为Ⅱ级,空气质量状况为良好,监测点富华服装公司的空气质量最差,监测点淮阴区监测站的空气质量最好;一年中以8月份的空气质量最好,1月份的空气质量最差;污染物SO2及NO2浓度随时间变化趋势明显,而PM10的浓度随时间变化趋势不显著。     

空气质量与气象因子关系及污染物变化趋势

本文中将对空气质量与气象因子之间的关系进行详细的阐述,并对主要污染物的变化趋势进行一定的分析研究,试图为空气质量的改良与控制提出一定的建议性对策。     

徐州市气象因子与空气质量和PM_（10）浓度的相关性分析

通过对徐州市空气质量及其对应的气象因子进行统计分析,得出空气质量与相对湿度、风速,降水等气象因子的关系。分析特殊气象天气出现时空气中主要污染物PM10的变化规律.得到一些初步结果,为减轻和防止污染提供参考。     

沈阳大气污染物浓度变化及气象因素影响分析

为深入探究沈阳市区大气污染物浓度变化特征和气象因子对大气污染物浓度的影响,文章利用2014-2019年沈阳市区PM₁₀、PM_2.5、O₃质量浓度监测数据及地面气象观测数据,研究沈阳市区大气污染物质量浓度和空气质量变化特征,选取气温、气压、相对湿度、风速、降水量和日照时数,利用Person相关分析方法研究气象因子对大气污染物PM₁₀、PM_2.5和O₃质量浓度的影响,根据大气污染物浓度与气象因子相关性建立多元回归方程预报大气污染物浓度,并评估预报效果。结果表明:2014-2019年沈阳市区大气污染得到改善,总污染天数及其占比逐年降低,优良天数明显增加,重度及以上污染天数急剧减少;PM₁₀、PM_2.5质量浓度逐年下降,O₃质量浓度稍有上升;PM₁₀、PM_2.5月均浓度呈"U"型分布,O₃月均浓度呈倒"U"型分布;PM_10<...     

沙尘天气对北京大气环境质量及太阳辐射的影响

利用空气污染指数(API)、地面气象数据和辐射观测数据,分析了2009年3月一次典型沙尘天气发生时的大气环境质量及太阳辐射变化,并分析了2008年10月—2009年6月不同污染情形下各太阳辐射要素之间的关系. 结果表明:API与辐射关系明显,沙尘天气导致总辐射、直接辐射和反射辐射减小.净辐射白天减小而夜间增大. 能见度和气压等气象要素对沙尘过程影响明显. 沙尘到来时,能见度降低,地面处于低气压控制下;沙尘过境后地面被高压控制. 随着污染的加重,总辐射与反射辐射相关关系显著,变化不大但略有偏差;直接辐射和总辐射、散射辐射、反射辐射的相关性先降低后增加;散射辐射与总辐射的比值持续增大,但增加的速度随着污染的加重趋于平缓,且离散度增大.      

山东省城市空气质量周报计算机管理系统的开发与应用

《山东省城市空气质量周报计算机管理系统》的主要功能是将城市空气质量信息进行录入、接收、处理、计算、归档、修改、查询、显示、打印以及对计算结果进行分类、编排最后产生全省空气质量周报的计算机软件系统。     

陕甘宁地区城市空气质量特征及影响因素分析

利用历史观测数据来探究短时间内AQI（空气质量指数）的起伏变化,有助于制定空气污染防治措施,对区域环境经济的协调发展具有重要意义.为研究陕西省、甘肃省和宁夏回族自治区（简称"陕甘宁地区"）2015-2017年空气质量特征,对3 a的AQI及评价体系中6项污染物（PM_2.5、PM₁₀、O₃、NO₂、SO₂、CO）质量浓度特征进行研究.通过数理统计对29个监测站点32 910个样本数据进行整理,采用克里金法分析AQI及6项污染物质量浓度的时空变化特征.结果表明:①空间上,陕甘宁地区西南部污染较轻,陕西省中部关中平原、宁夏回族自治区北部及甘肃省河西走廊西北部污染较严重.ρ（O₃）高值集中分布在研究区西北部地区,ρ（CO）、ρ（NO₂）高值集中分布在东部地区,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）分布特征与AQI分布特征相似,ρ（SO₂）高值集中分布在北部地区.②时间上,3 a的AQI平均值为88,AQI季节性变化呈冬季（108）>春季（88）>秋季（78）>夏季（74）的规律.③通过数理统计对污染物质量浓度月变化特征分析发现,ρ（O₃）夏季最高,峰值为140.3 μg/m3,春秋次之,冬季最低;ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）均为冬季最高,其最高值分别为83.7 μg/m3、155.9 μg/m3、72.6 μg/m3、52.1 μg/m3、2.04 mg/m3.④相关性分析表明,AQI与自然因素中的平均气温、平均降水量和气压的相关系数分别为-0.859、-0.903和0.620,平均气温、平均降水量与AQI均呈极显著负相关（P < 0.01）,气压与AQI呈显著正相关（P < 0.05）.DEM（数字高程模型）地形起伏度分析发现,地形起伏度级别越大,AQI越小.社会经济因素中,AQI受工业企业数的影响最大,相关系数为0.634.研究显示,自然因素对陕甘宁地区空气质量的影响大于社会经济因素的影响,气象条件对空气污染的扩散起重要作用.      

不同城市人为及气象因素对空气质量的影响

空气质量的变化受人为排放与气象因素的双重影响,但这2个因素的相对贡献并不明确。该研究采用随机森林方法,分析了2020年中国武汉市、南京市和石家庄市人为因素和气象因素对6种大气污染物浓度的影响。与没有封控的情境相比,封控时期人为活动减少导致污染物排放的降低,使1-2月大气中PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO和SO₂的浓度降低27%以上,在4月解除了各个城市封控行动后,各污染物浓度逐渐回升。相反,在封控时期3市O₃浓度上升23%～29%。同时,基于2020年实际气象数据和2015-2019年的平均气象数据运用随机森林模型预测结果的对比分析表明,仅冬季石家庄和南京的气象条件不利于污染物的扩散,对除O₃外各污染物产生一定影响,总体而言气象因素对于3市全年污染物浓度的影响并不大。     

环境空气质量新标准对博罗县空气质量评价结果的影响

利用博罗县城自动监测站2015年的环境空气自动监测数据,分析了实施《环境空气质量标准》(GB3095-2012)对博罗县城空气质量评价的影响.研究发现,若采用新标准,博罗县城空气中PM2.5和O3将出现不同程度的超标,达标率从99.4％下降到88.5％;PM2.5和O3的纳入是导致空气质量达标率下降的最主要原因,NO2标准的收严和CO的纳入未对博罗县城空气质量评价造成影响.     

基于GA-ANN改进的空气质量预测模型

基于人工神经网络的空气质量预测模型优于传统的逐步回归模型,但由于性能差异不明显而较少在空气质量预报中应用. 设计了将遗传算法和神经网络算法相结合的基于GA_-ANN的空气质量预测模型,并利用天津市2003—2007年气象和污染物监测资料对该模型进行验证. 对2007年全年的ρ(SO₂),ρ(NO₂)和ρ(PM₁₀₎进行预测,预测值与实测值的相关系数分别为0.899 6,0.828 3和0.600 0. 与一般的人工神经网络预测模型相比较,GA_-ANN模型将空气质量等级预报的准确率从77.57%提高到79.67%. GA_-ANN模型可结合其他方法进行日常空气质量预报.