气象条件变化对石家庄市空气质量的影响

为了确定气象条件对石家庄市空气质量的影响,通过对2014-2018年的逐日空气质量和气象数据、以及1981-2018年的月均气象统计资料进行研究,分析了石家庄市的空气质量变化特征,探讨了气象要素与空气质量的关系,初步确定了利于污染物稀释扩散的气象条件。结果表明:①11月-次年2月是石家庄市污染最重的四个月,空气质量普遍达到中度及以上污染;②PM_(2.5)是影响重污染期空气质量最多的污染物;③相对湿度和水汽压低、风速大、混合层高度高的气象条件利于污染物的稀释扩散,明显降水对污染物也有清除作用,可以提高空气质量;④近年来石家庄的城市"热岛"、"干岛"、"浑浊岛"效应凸显,尤其重污染期的"浑浊岛"效应最为明显。     

重庆涪陵大气污染物特征及其与气象要素的关系

利用重庆涪陵2010—2014年空气质量监测数据和同期的气象资料,分析了涪陵地区大气污染物的变化情况与气象要素的相关关系.结果表明:涪陵从2010到2014年空气质量有变好趋势,迎宾大道和兴华中路的空气质量总体较好,AQI指数优良天数分别占87%和85.6%,PM_(10)为涪陵首要污染物.PM_(10),SO_2质量浓度具有周期性变化特征,从1月至12月为先降低后升高的趋势,每年较冷的12月、1月、2月PM_(10)质量浓度值较高,较热的月份质量浓度值较低.NO_2质量浓度年际间变化幅度较小.PM_(10)与气温、降水量、相对湿度、平均风速具有负相关性,与气压具有正相关,即气温越高、降雨量越大、气压越低、风速越大,PM_(10)质量浓度越低.SO_2,NO_2与气温、气压、降水量均为负相关,与相对湿度正相关.不同月份大气污染物与气象要素的相关性存在较大差异.     

河南省不同地域空气质量特征及其与气象要素的关系研究

基于2014—2016年逐小时安阳、郑州和南阳市空气质量六要素质量浓度及常规地面气象资料,分析了空气质量总体特征及气象要素对主要污染物浓度的影响,结果表明:2014—2016年,河南省空气质量南部好于中、北部,主要表现为南阳的优良天数最多,安阳、郑州的较少.2014—2016年河南省空气质量逐年提高,安阳、郑州和南阳市平均优良天数分别为153、165、178 d,呈逐步增多趋势.河南省夏季污染类型正由煤烟型向油烟型转变,冬季仍以煤烟型为主.夏季空气污染物中PM_(2.5)、PM_(10)污染水平逐年下降,O_38 h污染水平急剧上升,而冬季主要以PM_(2.5)和PM_(10)为主.O_3与气温和风速呈正相关,与气压、降水量和相对湿度呈负相关,相关系数最高的为气温,最低为风速.而PM_(2.5)和PM_(10)与气象要素的相关性与O_3相反.3个城市O_3重污染条件下基本都是以SE风向为主,而PM_(2.5)和PM_(10)重污染条件下多以偏N风和E风向为主.     

滇东地区城市空气污染变化特征及其与气象条件的关系

基于滇东城市曲靖2014-2018年2个国控空气质量监测点的逐日空气质量指数和6种空气污染物(SO_2、NO_2、PM_(10)、PM_(2.5)、CO和O_3)逐小时浓度资料以及同期气象要素数据,统计分析了曲靖主城区空气污染变化特征及气象因子对污染物浓度分布的影响.结果表明:①2014至2018年,曲靖主城区空气质量优良率为97%-99.7%,污染日数呈逐年减少趋势,首要污染物以PM_(10)、PM_(2.5)和O_3为主.②曲靖主城区空气质量呈现出夏秋季节较好、冬春季节较差的季节性特征.③6种污染物浓度各自表现出不同的季节性变化和日变化特征.气象条件影响着曲靖主城区污染物的扩散、迁移和转变.④风速与SO_2、NO_2、CO和PM_(2.5)浓度具有较好的负相关关系;与O_3浓度呈正相关关系;风速对PM_(10)影响较复杂,当风速小于2 m/s时有利于PM_(10)扩散,当风速超过2 m/s时反而导致PM_(10)浓度增加.⑤地面盛行西北风和东南风时,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度较高;地面盛行西南风时,O_3浓度达到最高值.⑥降水对6种污染物具有显著冲刷清洁作用.⑦温度与O_3浓度呈显著性正相关关系,与NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)浓度呈显著性负相关关系;与SO_2浓度关系不显著.⑧相对湿度与O_3、PM_(10)和PM_(2.5) 3种首要污染物浓度呈显著性负相关关系;与SO_2、NO_2和CO 3种非首要污染物浓度的关系不显著.     

天津市近五年空气质量变化特征分析

利用天津市2013—2018年空气质量监测数据和同期气象数据,分析了天津市大气主要污染物浓度变化特征及其与气象要素之间的关系。结果表明,自2013年实施"大气十条"以来,天津市环境空气质量逐年改善效果显著,6项主要污染物中,除O_3外,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO_5项污染物浓度均明显下降。与京津冀13个城市平均水平相比,天津市2018年环境空气质量总体略好,但与首批实施新环境空气质量标准的74个重点城市平均水平相比仍有一定差距。降水、风速、湿度和温度等气象要素对于天津市空气质量影响显著,风速、气温、降水、日照时数与O_3正相关,与其他污染物负相关;气压与SO_2、NO_2、CO正相关,与O_3负相关性,与颗粒物无明显相关性;相对湿度与PM_(2.5)和CO正相关,与SO_2、NO_2负相关,与PM_(10)、O_3无明显相关性。     

郑州市大气污染特征及其与气象条件的关系

利用2001-2012年郑州市空气质量日报资料及2013-2015年郑州市大气污染逐时监测资料,分析了郑州市大气污染特征.结合同期气象观测资料,分析了郑州市大气污染与地面气象要素、最大混合层厚度和稳定能量等气象参数之间的关系,重点分析了2014-2015年冬季采暖期郑州市发生重污染天气(AQI≥200)的气象条件,结果表明,2013年后,郑州市大气优良天数减少,大气污染加重,PM_(2.5)成为主要污染物.郑州市大气污染程度与风速整体呈负相关,与相对湿度冬季呈正相关,夏季呈负相关,最大混合层厚度和稳定能量是表征郑州市大气污染气象条件(特别是冬季)的重要参数.郑州市重污染天气多发生在冬季采暖期,处于地面均压场控制下,高空以平直纬向气流为主,连续多日出现最大混合层厚度低、低空稳定能量大、高湿小风的气象条件时,容易发生重污染天气.     

河北廊坊重污染天气特征及气象条件影响研究

利用2013—2016年廊坊市环境监测数据以及同期相关气象资料,采用数理统计等方法,研究重污染天气特征及影响的气象条件.结果发现:空气质量达标天数呈逐年上升趋势,而重污染天数逐年下降;重污染天气主要出现在1—3月、10—12月;重污染天气首要污染物只有PM_(10)、PM_(2.5)、O_3与PM_(10),PM_(2.5)4种情况.重污染天气日气象要素特征明显:主导风向主要位于风玫瑰图的第一、第三、第四象限,风速基本上小于1.6 m/s;相对湿度多在50%以上;年均能见度小于10 km;1—3月、10—12月主要污染月逆温层厚度更厚,强度更强,逆温出现频率也更高;静稳天气指数除了4、5、7月小于10以外,其余月均大于等于10;3—6月混合层高度在1000 m以上,其余月小于1000 m;重污染日霾、雾、轻雾、露、霜、结冰6种天气发生的频率较高.     

海口市空气质量的特征及其与气象条件的关系

根据海口市2013—2014年空气污染物的监测数据及气象资料,研究了该市的空气质量特征及其与气象要素的关系.结果表明:海口市空气质量优良率为95%;PM_(2.5),PM_(10),O_3是该市的主要污染物,年均质量浓度分别为25.29μg·m~(-3),44.48μg·m~(-3),77.15μg·m~(-3);该市的空气质量随季节变化的特征明显,春、夏、秋、冬四季的AQI值分别为42,35,54,65;污染物的"周末效应"与北京、深圳等国内其他城市不同,表现为:周末浓度大于工作日浓度;旅游黄金周期间污染物均有不同程度增加;污染物日变化特征明显;SO_2,PM_(2.5)表现出一定的区域污染特征;NO_2,PM_(10),CO和O_3表现出一定的局部污染特征;降水、风速、风向、温度、湿度对空气质量的影响显著,在多数情况下AQI与降水、风速、温度、湿度等存在负相关,而与气压存在正相关;对典型污染过程的分析表明:PM_(2.5)受扩散条件、本地排放及外地输送共同影响,O_3浓度与蒸发量、相对湿度及风速等指标有明显关系.     

章丘区空气污染特征及气象因素相关分析

利用济南市章丘区2016年3月至2017年2月空气污染指数(AQI)和6种污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、NO_2、SO_2、CO、O_3)数据,结合章丘区气象因子(温度、湿度、风速),运用统计分析、相关分析等方法,对该地区污染特征变化及与气象因子的相关性进行了研究.结果表明:章丘区主要污染物有PM_(10)、PM_(2.5)、O_3三项,分别占全年总天数的46%、44%、10%;章丘区全年空气质量较好的时间段集中在夏秋季节,冬春季节空气质量较差,但O_3变化趋势与总体趋势相反;全年温度变化成抛物线状,相对湿度变化不大,春旱现象明显,全年风速起伏变化较小,冬季风速较小;AQI与温度相关系数为-0.329,P0.01,具有显著的负相关性;AQI与湿度相关系数为0.150,P0.01,具有比较显著的正相关性;AQI与风速相关系数为-0.051,P0.01,相关性不显著.     

信阳城区气温和降水量与主要污染物之间关系分析

以2014—2017年信阳城区逐日气象要素(最高气温、最低气温、均温和降水量)和环境空气自动监测系统逐日数据(SO_2,NO_2,PM_(10),PM_(2.5),CO,O_3污染物浓度和AQI)为研究对象,采用统计分析和Pearson相关系数法,分析气温和降水量与主要污染物之间关系.结果表明:(1)2014—2017年信阳城区空气质量以优良为主,重度、严重污染的日数较少.(2)日气温(最低、平均和最高)和日降水量与主要污染物SO_2,NO_2,PM_(10),PM_(2.5),CO浓度和AQI呈显著的负相关,与O_3呈显著的正相关,说明气温愈高、降水量愈多,空气质量愈好,即夏季空气质量优于冬季.通过统计2014—2017年逐日空气质量,四季空气质量从夏季、秋季、春季和冬季依次由好转差.(3)相较于非雨日,雨日主要污染物浓度明显降低;降水过程中或者降水之后,大气主要污染物浓度显著下降,共同说明降水量对主要污染物具有显著淋洗作用,尤其是颗粒物PM_(10)和PM_(2.5).     

呼和浩特市大气污染物浓度与气象要素的灰色关联分析

基于呼和浩特市大气污染和同期气象要素的监测数据,采用灰色关联度方法,研究了气象要素对PM10、SO2、NO2污染物浓度时空变化的影响.结果表明,对PM10影响最强的气象要素是日平均风速,而对SO2和NO2影响最强的气象要素是日平均相对湿度,逆温强度对三者的影响次之,总云量对其影响最弱.研究结果可为呼和浩特市大气污染预报提供有效依据.     

基于单颗粒质谱技术的石家庄市2016年秋季空气重污染成因分析

利用单颗粒气溶胶质谱仪并综合地面空气污染监测数据、常规气象观测数据、卫星遥感火点监测资料和气流后向轨迹,分析了2016年石家庄市秋季出现的两次空气重污染过程的演变特征及主要影响因素。结果表明：机动车尾气和地面扬尘是PM_2.5的重要来源。高低空稳定的天气形势配置是两次重污染过程形成的直接原因。在这些天气形势下,湿度高、风速小、气压低、逆温层厚、混合层高度低是造成两次重污染过程的重要原因。同时东南和西南方向周边污染物的输送对重污染天气的形成发展也有一定的贡献。     

集中供暖区大气PM2.5季节动态及其影响因素——以陕西省宝鸡市为例

目的 研究集中供暖区大气PM2.5的现状、动态及其主要影响因素.方法 2012年4月～2013年3月利用E-BAM粒子监测仪连续监测了宝鸡市建成区的大气PM2.5浓度,结合气象因子、燃煤锅炉烟尘排放量和工业生产总值等数据进行分析.结果 宝鸡市大气PM2.5在非供暖期（4月～10月）污染程度较轻,供暖期（11月～翌年3月）污染程度较重;燃煤锅炉烟尘对PM2.5的贡献率约为10.9％;PM2.5浓度与日均湿度正相关,与日均温度、日均大气压负相关.结论 集中供暖区供暖期（11月～翌年3月）是治理PM2.5污染问题的关键期.     

中原城市群重点城市首要污染物日变化特征及成因分析

中原城市群重点城市是我国大气污染较为严重的区域之一。利用2017年河南省各地市环保局国控站点和地面监测站提供的首要污染物浓度和气象要素24h连续监测数据,分析得到2017年首要污染物占比和首要污染物浓度的日变化特征,采用相关分析法和主成分回归分析法得到各首要污染物之间的相关性及气象因子对首要污染物的影响。结果表明,2017年中原城市群重点城市首要污染物主要由PM2.5、PM10和O3组成;一天中,PM2.5呈双峰变化,主峰值出现在8:00-9:00,次峰值出现在22:00,谷值出现在下午16:00;PM10小时浓度呈三峰变化,主峰值出现在9:00,次峰值出现在1:00和21:00左右,主谷值出现在15:00,次谷值出现在0:00和5:00;O3小时浓度呈单峰变化,峰值出现在15:00,谷值出现在7:00左右;PM2.5在低温、高压、中等偏高的湿度、较弱风的条件下利于积累,PM10在低温、高压、中等偏高的湿度、较弱风的条件下易于积累,O3在高温、低压、中等偏低的湿度、强风的条件下易于生成与积累;对PM2.5、PM10浓度影响最大的两个气象因子是气温和气压,对O3浓度影响最大的两个气象因子是风速和气温。     

兰州市供暖期PM10浓度与气象因子分析

为研究兰州市供暖期内PM10浓度变化及其与气象因子的关系,于2007、2008年供暖期在兰州市4个典型城区,用Dust Trak Model 8530采集了303个PM10样品并收集同期3种（风速、相对湿度、气温）气象数据。运用数据统计分析方法,描述了供暖期PM10浓度的月变化和日变化趋势,同时分析了PM10日均浓度与气象因子的相关性。结果表明：（1）兰州市供暖期PM10污染十分严重,2007、2008年PM10的超标率分别为78.5%、54.5%,最大超标倍数分别达到2.27、2.81,PM10浓度日变化呈“双峰双谷”型;（2）PM10日均浓度与风速呈典型的二次函数关系,与相对湿度呈显著的负相关线性关系,而其与气温相关性不显著。     

深圳PM2.5浓度变化趋势及其月尺度预测方法

基于深圳市环境监测站的PM2.5浓度数据以及深圳市国家气候观象台发布的月度气象监测公报,研究了2012年至2019年深圳市PM2.5浓度的变化规律,分析了PM2.5浓度与月尺度气候要素的关系,并利用多元线性回归分析法建立了PM2.5月均浓度的预测模型。结果表明：2012年至2019年深圳PM2.5浓度呈明显下降趋势,PM2.5浓度有季节性特征,干季(1~3月及10~12月)PM2.5浓度比较高,也是PM2.5污染防控的重要时段。月降水日数、月降水量以及月平均温度与PM2.5浓度的负相关较明显,偏北风频率与PM2.5浓度呈显著正相关,可一定程度上帮助预判月均PM2.5浓度。与前人研究结果相反,月平均相对湿度与PM2.5浓度呈显著负相关。包含气象因素项以及PM2.5浓度项的月平均PM2.5浓度预报模型拟合度较高,偏北风频率、月平均相对湿度是对月平均PM2.5浓度影响最大的气象因素。利用深圳市2020年数据对模型进行检验,结果证明方程对于月平均PM2.5浓度的预报有一定适用性,可较好预报PM2.5浓度月增量。     

南京地区PM2.5和PM10浓度分布特征及与相关气象条件的关系

利用2014年12月至2015年5月南京市PM_(2.5)和PM_(10)的质量浓度以及天气观测数据,研究南京市颗粒物浓度空间、时间分布特征及其与相关气象因子的关系。研究表明PM_(2.5)和PM_(10)同季节内高度线性相关,时间分布具有明显的季节性差异;PM_(2.5)与风速呈负相关关系,与降雨清除量呈正相关关系;相对湿度达到75%左右时污染最严重。研究首次将其他污染气体和相关气象因子结合起来,用逐步回归法建立PM_(2.5)预测模型,能较好地拟合冬春两季PM_(2.5)变化趋势,较准确地反映南京市PM_(2.5)的污染特征,具有一定的理论和实用价值。     

2014年1月济南市空气污染气象条件分析

为研究大气环流背景及气象条件对山东中西部PM2.5污染的影响,利用气象及PM2.5浓度资料,选取济南市作为典型代表城市,诊断分析了大气环流背景及气象演变过程对2014年1月济南市PM2.5浓度的影响,建立济南静稳指数公式。结果表明：2014年1月华东北部至华北南部地面至对流层中层风速均为负距平,水平方向污染扩散能力差,偏南风异常加强了南方水汽的输送,有利于气态污染物向颗粒态转化,推高了PM2.5浓度;对流层低层东亚冬季风异常偏弱,逆温增多,垂直方向污染扩散能力差;500 hPa异常高压,抑制了东亚大槽的发展,更加有利于污染物在底层的累积。天气演变过程分析表明：地面水平方向及高空垂直方向气象条件对PM2.5浓度均有影响,地面风速偏弱（偏强）,高（低）湿度,风场辐合（辐散）时,PM2.5污染偏高（偏低）;边界层高度降低（升高）,垂直方向气流下沉（上升）,对流层中低层大气层结不稳定增强（减弱）时,PM2.5污染升高（降低）。静稳指数对于空气质量及重污染过程具有较好的预报能力。     

长三角典型城市PM2.5浓度变化特征及与气象要素的关系

利用长三角地区4个典型城市南京、上海、杭州、合肥2014年4月1日~2015年3月31日的PM2.5监测数据,以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对该地区PM2.5浓度的变化规律及其与气象要素的关系进行了分析和讨论。结果表明:长三角地区PM2.5浓度总达标率总体表现为夏季最高,冬季最低的态势。4个城市中,上海全年总达标率最高,杭州其次,合肥最低。上海和杭州达标率月变化特征相近,南京和合肥相近;PM2.5逐小时浓度日变化曲线呈现两峰一谷型分布,最大值均出现在早晨,最小值均出现在下午16~17时之间;月平均浓度具有明显的季节变化特征,冬季最高,夏季最低;PM2.5浓度与风速呈现显著现负相关关系,受地面风向影响明显,污染物在主导风的作用下从上游污染源扩散至下风区域;与气温呈现负相关关系;从全年来看,PM2.5浓度与相对湿度呈现负相关关系,高湿度状态更有利于降水从而增加PM2.5湿清除;各个城市PM2.5浓度与气压相关性很弱,并且未通过显著性检验,可见气压是影响PM2.5浓度变化的次要因素;降水对PM2.5清除作用明显。不同城市PM2.5的变化特征及其受气象要素的影响存在差异,主要是由不同城市的地理环境、产业布局以及污染源等因素造成的。     

宝鸡市区空气中PM_(10)、PM_(2.5)污染状况研究

目的研究宝鸡市城区采暖期和非采暖期PM10、PM2.5的质量浓度变化以及比例关系,为宝鸡的雾霾治理提供技术支撑。方法在宝鸡市环境监测中心站院子设点对PM10、PM2.5分别进行采暖期和非采暖期2个时段对比监测,结合气象条件进行分析,总结规律。结果在一般气象条件下PM2.5、PM10质量浓度采暖期高于非采暖期,昼间大于夜间,但细粒子在大气中漂浮时间长,昼夜变化幅度小于可吸入颗粒物。两种颗粒物浓度受气象条件影响较大,阴天浓度明显大于晴天。结论总结了不同时段PM10、PM2.5质量浓度和二者比例关系,为以后的研究和环境管理提供参考。