2018—2019年常州主城区颗粒物浓度变化特征及湿清除作用的影响

基于2018—2019年常州市主城区14个大气环境自动监测点位的可吸入颗粒物( PM10 )、细颗粒物( PM2. 5 )监测数据以及36个气象自动站的降水量监测数据,对常州主城区颗粒物的空间分布特征和变化趋势进行了分析,并对降水导致的湿清除作用进行了研究.结果表明:1)2019年常州市主城区PM2. 5质量浓度较20...     

基于EOF方法的常州市区PM2.5污染时空分布特征

基于2018年常州市14个自动监测点位ρ（PM_2.5）,采用变异函数法和正交经验分解法（EOF）对其ρ（PM_2.5）的空间变异性和逐日质量浓度序列的时空分区特征进行了研究。结果表明,常州市PM_2.5高值均发生在11和1月,其次为2,4和5月,18：00后至次日上午时段PM_2.5易出现峰值;ρ（PM_2.5）具有较大的空间差异性,其在东西方向上的空间异质性程度要大于南北方向,随着站点之间空间距离的增加,各个站点局地污染分布因素的差异性逐渐增大;受市区重点污染源分布和气象条件影响,ρ（PM_2.5）总体呈现沿东北向西南区域依次递减的分区特征,高值区位于常州市区中心偏北、偏东地区,低值区位于市区西南部区域,且具有明显的季节变化特征。