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671.
2013年1月份,全国大面积爆发雾霾天气,根据常州市区1月份空气质量环境监测数据和气象资料,分析了造成市区1月份空气质量下降的主要原因;气象因素往往制约着大气污染物的稀释、扩散、输送和转化过程,进而影响大气污染物的分布及污染物浓度,降水、风速、温度、相对湿度、天气形势对大气污染时空分布均会造成影响;气象因素与大气污染的特征及其相互关系研究可以为有关部门制定防治大气污染、保护城市生态环境的决策提供科学、有效的依据,更好的提高人民生活质量。 相似文献
672.
奥运前期与奥运期间北京市大气细颗粒物特征比较分析 总被引:1,自引:4,他引:1
利用城市生态系统研究站对北京市奥运前后(2008年6~9月)大气中细颗粒物(PM2.5)进行连续监测,获得不同阶段PM2.5日平均浓度的动态特征,分析气象因素、人为控制管理措施对颗粒物浓度的影响.结果表明,近北五环的生态中心站点(RCEES)颗粒物日均浓度平均值为0.067 mg.m-3,奥运期间的颗粒物浓度(0.060 mg.m-3)比奥运前期(0.081 mg.m-3)减少了约26%.而位于南二环市中心的教学植物园站点(JX)颗粒物浓度平均含量为0.078 mg.m-3.JX站点奥运期间的颗粒物浓度(0.069 mg.m-3)比奥运前期(0.095 mg.m-3)减少了约27%.各个阶段PM2.5的日变化都基本呈现双峰态势.第一个峰值出现在08:00~10:00左右,RCEES站点颗粒物浓度为0.068 mg.m-3,JX站点浓度值为0.089 mg.m-3;另一个峰值出现在晚20:00~22:00左右,RCEES和JX站点颗粒物浓度为0.079 mg.m-3和0.083 mg.m-3,这主要与上班交通高峰导致的尾气排放污染和道路扬尘污染等有关.研究气象参数发现奥运期间与奥运前期气象条件无显著差异,属于高温高湿风力不大的典型北京夏季天气条件.奥运期间颗粒物浓度与温度呈显著正相关(P<0.01),而与风速、相对湿度及降水相关性不显著(P>0.05).而连续多年大气污染综合治理措施和奥运空气质量保障措施的实施,产生了显著环境效益.在自然因素相差不大的条件下,人为控制因素对奥运期间颗粒物的下降起到主导作用. 相似文献
673.
沙尘天气是河西走廊东部多发的灾害天气之一.为提高河西走廊东部沙尘天气的预测、预报、预警水平,更好地预防沙尘灾害和沙尘天气对空气质量的污染.利用河西走廊东部5个气象站1960-2016年逐日沙尘(包括浮尘、扬沙及沙尘暴)资料和四季平均气温、最高气温、最低气温、平均风速、大风日、蒸发量、降水量、相对湿度等资料,运用统计学方法分析了河西走廊东部各强度沙尘日的时空分布特征以及沙尘日与气象因子的相关性.结果表明:受海拔、地形地貌以及天气系统等影响,各强度沙尘日(除浮尘外)由东北向西南呈递减趋势.年代、年各强度沙尘日呈显著减少趋势,沙尘暴、扬沙、浮尘递减率分别为-2.436、-5.277、-5.719 d/(10 a),气候趋势系数均通过了α=0.01的显著性水平检验.年沙尘日的时间序列均存在着6~8 a的准周期变化.各强度沙尘日均为春季最多,秋季最少,且各季节沙尘日均呈显著减少趋势,递减率为春季>夏季>冬季>秋季,气候趋势系数均通过了α=0.01的显著性水平检验.各强度沙尘日月变化比较一致,高峰值出现在4月,低谷值出现在9月.气象因子对沙尘天气有一定的影响,同一季节气象因子对各强度沙尘日的影响相对一致,但不同的季节气象因子对各强度沙尘日的影响不一致.热力因子和动力因子是影响沙尘天气的主导因子,水分因子的影响较弱.研究显示,气候变暖、冷空气活动频次和强度减弱是沙尘日减少的主要原因之一,大气环流的季节性转变是沙尘天气季节性变化的主要原因. 相似文献
674.
针对北京地区2020年冬季疫情防控期(1月24至2月29)的空气质量及两次持续性重污染过程进行分析,探究了该时段的大气污染特征及其气象影响.与过去5a同期相比,2020年疫情防控期间北京冷空气强度偏弱,活动频次偏少50%,气温偏高0.73℃,风速和混合层高度偏低17.8%和32.5%,相对湿度和露点温度增加60.9%和48.1%,偏北风频率减少7.5%,而偏南风和偏东风频率均增大6.0%;气象条件较历史同期明显转差;虽然降水量偏多,但整体降水强度弱、时次集中,因而颗粒物的整体清除作用有限.两次重污染过程(1月24~29日和2月8~13日)分别维持59和75h,两个过程累积阶段(1月24~25日和2月9~11日)均受区域输送影响较大,输送占比为70%和58%,分偏东和偏南两个通道.针对污染过程的源解析显示,本地污染贡献占比为67%和48%,可见在维持和加重阶段颗粒物的吸湿增长和二次生成占比增加.经分析,“高湿静稳”的不利气象背景下,大气垂直动力和水平辐合的叠加使PM2.5和水汽在北京平原累积,将其压制在边界层内快速增长;升高的污染物也与静稳的边界层气象因子双向反馈,导致污染进一步加重.根据EMI指数计算,2020年冬季疫情防控期的气象条件约引起70.1%的PM2.5浓度增加;而与过去5a同期相比,疫情防控期间排放的减少抵消了约53%的不利气象条件影响;两次污染过程与过去5a同期的9次过程相比,EMI分别偏大26.9%和19.7%,但PM2.5浓度基本持平或略有降低.可见,在目前的排放基数上,即使出现特殊情况下的城市封锁,排放量的减少将削减污染浓度峰值,但仍不足以完全抵消不利气象条件的影响. 相似文献
675.
基于华北区域大气本底站(北京上甸子站)地面观测和卫星遥感监测数据,分析了2011年10月1~15日在天气系统和人为污染物排放的影响下3次华北平原地区污染输送事件对本底地区气溶胶质量浓度及其光学特性的显著影响.结果表明,受人为污染事件输送影响,上甸子站10月4~5日、7~9日及11~12日气溶胶浓度和反应性气体浓度显著增加,和10月1~3日背景条件相比,反应性气体NOx、CO体积浓度增加3~6倍,SO2体积浓度增加了10~20倍;PM2.5质量浓度10月9日达到200μg·m-3;污染期间500 nm日平均气溶胶光学厚度达到0.60~1.00,气溶胶单次散射反照率低于0.88,黑碳浓度增加4~8倍,表明此次污染事件气溶胶吸收很强,因气溶胶吸收作用导致大气吸收太阳辐射增加100~400 W·m-2,气溶胶吸收和散射导致地表入射太阳辐射下降100~300 W·m-2,地表入射太阳辐射减弱且大气加热增强将导致大气稳定度增加,这可能将显著影响云和降水过程,对区域天气和气候产生重要影响. 相似文献
676.
对2006~2015年北京市定陵、官园、琉璃河和前门这4个站点的O3连续监测数据进行分析,探讨其浓度水平、变化趋势、时间变化规律以及和前体物、气象要素的关系.结果表明,定陵站十年平均浓度水平最高(65.2 μg·m-3),其次为琉璃河(53.4 μg·m-3)、官园(49.6 μg·m-3)和前门(40.4 μg·m-3).定陵O3浓度呈下降趋势[0.5 μg·(m3·a)-1],而官园[0.9 μg·(m3·a)-1]、琉璃河[0.3 μg·(m3·a)-1]和前门[0.3 μg·(m3·a)-1]均呈上升趋势.从月变化来看,各站点O3浓度最高值均出现在6~8月,出现频次最高的为7月(17次),平均月均浓度为99.8 μg·m-3;最低值均出现在11、12月和1、2月,出现频次最高的为1月(14次),平均月均浓度为16.6 μg·m-3.从日变化来看,近年来O3浓度峰值出现的时间明显提前,近3年峰值均在15:00~16:00出现,提前了1~2 h.2015年定陵站O3重污染天数达到11 d,比2013年增加了10 d,表明近年来夏季北京下风向山区的O3重污染状况愈发严重.与前体物的相关性分析表明,定陵站O3浓度与NO2浓度呈正相关,其余站点两者浓度均呈负相关,暗示定陵站O3生成的前体物控制区可能为NO2控制区,而其他站点为VOCs控制区.与气象要素的相关性分析表明,O3浓度与温度呈正相关关系,与湿度和气压呈负相关关系,温度对O3浓度的影响最大,其次是气压和湿度.当日最高温度超过30℃,相对湿度介于30%至70%之间时,北京市O3日最大8 h滑动平均浓度超过200 μg·m-3的概率较高,空气质量级别会达到轻度至中度污染的级别. 相似文献
677.
为了探讨太原市大气阴霾天气的主要污染物PM2.5中水溶性组分的污染特征,于2011年12月~2012年1月,采用美国Thermal Anderson公司的大流量PM2.5颗粒物采样器进行了PM2.5样品采集,共获得样品56个.通过采样前后滤膜的重量变化计算PM2.5的质量浓度.并采用微波提取技术,用TOC/TN分析仪研究了水溶性TOC和水溶性TN等的污染特征.研究结果表明,太原市冬季采暖期PM2.5污染严重,并且比北京、天津、广州、南京、西安的污染水平都高.对PM2.5主要影响因素风速、相对湿度、温度和昼夜变化等的分析表明,风速大小与PM2.5的浓度大小呈负相关(r=-0.4693,α=0.05),相对湿度与PM2.5浓度呈正相关(r=0.4092,α=0.05),而温度与其浓度变化关系不明显;采样期间PM2.5浓度的昼夜变化规律不明显.水溶性TOC对PM2.5贡献较高,占PM2.5总量的13.2%~57.7%;NO3-、SO42-也与水溶性TOC有重要的相关关系. 相似文献
678.
679.
680.