郑州市城区PM2.5和PM10变化特征及其与气象要素关系研究

利用2018年1月、4月、7月、10月郑州市城区8个监测站点的PM_(2.5)和PM_(10)浓度数据与气象数据,对郑州市城区PM_(2.5)和PM_(10)的时相变化特征及气象要素对其产生的影响进行研究.结果表明:郑州市城区在1月份的PM_(2.5)浓度最高(118.1μg·m~(-3)),污染严重,4月份PM_(10)浓度最高(169.4μg·m~(-3)).通过分析PM_(2.5)和PM_(10)的比值(PM_(2.5)/PM_(10))发现, PM_(2.5)是郑州市城区主要的大气污染物.PM_(2.5)和PM_(10)与气象要素之间的相关分析表明,PM_(2.5)和PM_(10)与气温和露点温度均呈显著负相关(P0.01),PM_(10)与降水呈显著负相关(P0.05),PM_(2.5)与气温之间的相关性(r=-0.441,P0.01)高于PM_(10)和气温的相关性(r=-0.311,P0.01).另外,当风速在2～3 m·s~(-1)时,PM_(10)最低;而风速大于4 m·s~(-1)时,颗粒物浓度增加明显,且对于PM_(10)的增加作用更显著.露点温度与颗粒物浓度之间也存在一定关系,当露点温度大于0℃时,颗粒物浓度会随露点温度的增加而降低.2018年郑州市PM_(2.5)与PM_(10)昼夜变化呈双峰型特征;风速与温度的双重作用导致PM_(2.5)浓度先于PM_(10)达到最高值,而空气湿度和露点温度则是造成04:00时颗粒物较低的主要原因.另外,通过多元回归分析发现,各月份昼夜时段颗粒物浓度主要受温度和相对湿度影响;在各时段中,温度与颗粒物浓度关系最为密切,风速次之,湿度最弱,各气象要素对PM_(2.5)浓度的影响较PM_(10)浓度更大.     

北京地区PM2.5浓度与气象要素的相关分析

利用美国驻中国大使馆2009年以来的PM_(2.5)浓度监测数据、MODIS光学厚度数据和NCEP边界层气象要素数据,对近年来北京地区PM_(2.5)和边界层内气象要素进行分析。结果表明:2009—2011年夏、秋季以及2012年夏、冬季北京地区PM_(2.5)污染情况较为严重,2013和2014年污染情况稍有转好;北风为有利于PM_(2.5)扩散的气象条件,且随着北风增强,扩散效果更好;南风为有利于PM_(2.5)堆积的气象条件,且随着南风增大,堆积效果略微增加;边界层高度越高,越有利于PM_(2.5)的扩散;相对湿度越大,越有利于PM_(2.5)的堆积;降水对PM_(2.5)有明显的驱散作用。21世纪以来,北京地区的平均边界层高度有明显的降低趋势,从2500 m降低到1500 m以下,其他气象要素没有明显的年际变化。     

PM2.5及气象要素对乌鲁木齐市臭氧的影响

利用乌鲁木齐市2016年12月～2017年11月臭氧(O_3)小时浓度数据,分析了乌鲁木齐市近地面O_3浓度变化特征以及PM_(2.5)和气象要素对O_3浓度的影响。结果表明,2016年12月～2017年11月乌鲁木齐市近地面O_3浓度均值为43.74μg·m~(-3),O_3-8 h浓度第90百分位数为119.98μg·m~(-3)。O_3日变化呈"单峰型",09:00为低谷,16:00达到峰值。臭氧浓度在5～9月相对较高,季节变化从高到低依次为:夏季、春季、秋季、冬季。O_3浓度与PM_(2.5)浓度负相关,高温低湿时二者相关性较高。O_3浓度与相对湿度负相关,与气温、日照时数、风速正相关。在低PM_(2.5)、高温、低湿、长日照时数及风速大于3 m·s~(-1)的气象条件下易发生O_3污染。     

华北平原地区PM2.5浓度时空变化特征及其影响因素研究

为揭示华北平原地区P M2.5污染的总体情况,并为华北平原地区大气环境污染防治提供有效依据,采用标准差椭圆和局部空间自相关等方法,运用2000—2018年华北平原地区PM2.5浓度遥感反演数据,分析华北平原P M2.5浓度的时空变化特征,并使用地理探测器对其浓度变化的影响因素进行研究.结果表明:①华北平原地区的P M2...     

基于卫星遥感和气象数据的2015年徐州市PM2.5时空特征

在2015年徐州市7个地面观测站PM2.5质量浓度监测数据的基础上,结合MOD04_3K AOD产品和地面气象数据,构建了基于物理机理修正的近地面PM2.5多元回归反演模型。利用实测和遥感反演数据共同分析了徐州市PM2.5质量浓度时空变化特征。分析结果表明,在徐州中心城区PM2.5质量浓度的日变化特征表现为PM2.5浓度白天降低,夜间升高的趋势。春秋两季的峰值出现在8:00—9:00,夏季峰值出现在6:00—7:00之间,冬季峰值出现在10:00—11:00之间。PM2.5浓度的季节变化特征为冬季>春季>秋季>夏季。PM2.5浓度的空间分布格局为：徐州市区及铜山中心区、新沂市及新沂与邳州边界为PM2.5高浓度的主要区域,与徐州的城镇会格局相似。     

2014—2018年南通市区PM2.5浓度的变化特征及影响因素

近年来,高浓度颗粒物所带来的霾污染在南通市经常发生,但已有文献对其关注较少.文章以南通市区5个大气环境监测站点发布的小时数据为基础,运用数理统计法详细分析了2014—2018年PM2.5浓度在不同时间尺度上呈现出的特征和变化规律.结果表明:1)年尺度上,5年间南通市区PM2.5平均质量浓度总体呈下降趋势,但逐年值均超过...     

PM2.5简介及福州市PM2.5污染分布特征

该文介绍了PM2.5细粒子污染重要的空气质量指示意义.利用2010年～2011年福州市PM2.5观测资料,分析了福州市细粒子污染的分布状况、主要特征及与气象条件的关系.结果表明:福州市PM2.5年平均浓度接近新标准规定的35ug/m3,污染程度较轻;月平均浓度峰值出现在5月,谷值出现在7月;季节分布高低排序为春季＞冬季＞秋季＞夏季,春季污染最严重,一级超标率达72.7％,夏季最轻;日分布呈单峰型,中午前后浓度最高;PM2.5浓度月季分布特征明显,说明PM2.5浓度变化与天气条件关系密切.     

张家界市旅游旺季PM2.5质量浓度的变化特征

为了探讨大气污染物对旅游活动强弱的反应机制，以典型生态旅游城市张家界市2017年旅游旺季时段4个空气质量自动监测站点的PM_2.5质量浓度数据为研究对象，采用消除趋势波动分析方法探讨PM_2.5的周末效应.结果表明，永定新区、电业局和未央路站点的PM_2.5质量浓度的波动日变化曲线基本一致，表现出双峰型，波峰分别出现在13：00和22：00左右，而袁家界站点与它们相比，存在明显差异；永定新区和电业局站点工作日的PM_2.5质量浓度略高于周末，而未央路和袁家界站点周末的PM_2.5质量浓度高于工作日.为了进一步探讨PM_2.5质量浓度变化的内在规律，对各站点PM_2.5质量浓度序列进行消除趋势波动分析，发现各站点PM_2.5质量浓度序列均表现出明显的长期持续性特征，且城区站点的长期持续性存在拐点，而景区站点和临近景区站点的不存在拐点，推测可能是景区受旅游活动干扰较多而致.     

不同污染程度下室内外小时PM2.5浓度变化特征对比

依据实测北京市夏季室外和开、关窗室内的PM_(2.5)浓度等数据,利用统计分析,探讨了不同污染程度下室内外小时PM_(2.5)浓度的变化特征。结果表明:室外PM2.5污染程度为轻度时,其浓度达到最大值后3 h,开窗室内PM_(2.5)也达到一天中的最大值。室外PM_(2.5)污染程度为良或优时,二者小时PM_(2.5)浓度的变化特征较同步。同时,关窗室内的小时PM_(2.5)浓度会出现大于室外的现象。室外PM_(2.5)的污染程度不论是轻度还是优或良,早晨7:00~9:00之间因交通早高峰的影响,室外和开窗室内细颗粒物浓度会出现峰值。     

南宁市PM2.5浓度与气象因素的关系研究

摘 要 空气污染主要与污染源的排放、气象条件、地形地貌三方面因素有关。对南宁市空气质量指数与气象因素的关系进行研究,进一步探究空气污染的主要污染源PM2.5与气象因素之间的关系,分析了促进空气污染发生的气象条件。并在此基础上建立多元线性模型对空气污染物PM2.5的浓度值进行预测。结果表明预测模型拟合度R2值最大达到了0.747,说明了该模型预测效果良好并能够适用于南宁市空气污染物PM2.5的监测和预报。     

珠江三角洲秋季典型气象条件对O3和PM10污染的影响

利用化学传输模式(CMAQ)系统对珠江三角洲(珠三角)地区2008年秋季的气象场、O₃和PM10的污染状况进行模拟, 研究典型气象条件对O₃和PM10污染的影响。结果表明2008年秋季珠三角受冷空气过程影响, 污染特征具有周期性, 冷空气过境期间空气质量良好, 冷空气过境前期和回暖期污染严重。1) 过境前期如处于冷锋前部型天气控制下, 珠三角近地面形成逆温层, 混合层高度较低, 早晨累积前日夜间生成的PM10, 造成珠三角北部和中部污染; O₃日间和PM10夜间污染区域分布在偏北风的下风向, 造成珠三角南部污染。2) 过境前期如处于高压底部型天气控制下, 将形成逆温层, 垂直输送较差, O₃和PM10沿着东北风向水平传输, 造成珠三角西南部污染。3) 回暖期通常处于变性高压脊型天气控制下, 珠三角近地面形成逆温层, 受静小风影响, 水平输送较差, 导致O₃和PM10的污染分布在珠三角西部、西北部和中部源排放区, 造成持续性局地污染。     

基于长江三角洲地区经济一体化的安徽经济发展战略

安徽的经济增长速度这几年落后于中部的其他省份，因此它的经济发展战略也就重新成为人们关注的焦点。本文从长江三角洲地区经济一体化发展的趋势，结合安徽经济发展的比较优势，提出安徽应采取实施以融入长江三角洲，把泛长江三角洲经济区做大做强为目的的大开放战略。最后，本文提出了实施该战略的政策建议。     

长江经济带城市雾霾污染PM2.5时空格局演变及影响因素研究

运用全局Geary指数C和地理加权回归模型GWR对长江经济带城市雾霾污染PM2.5时空格局及影响因素进行了研究.研究结果显示：2005年～2016年长江经济带城市雾霾污染PM2.5表现为较为明显的空间正相关,总体空间格局呈现出较为显著的集聚态势并不断增强.热点区以长江经济带下游地区分布为主,数量和范围呈现出缩小态势,次热点区显著减少但仅围绕在热点区周围,次冷点区由长江经济带上游地区向中游和下游地区移动趋势明显,冷点区范围呈现出显著扩张的趋势,长江经济带上游仅甘孜州外其他地区都转变为冷点区.此外,研究发现长江经济带城市雾霾污染PM2.5保持空间相关性的空间距离为867 km,在此范围内长江经济带城市雾霾污染呈现出较为显著的空间集聚分布状态.在对长江经济带城市雾霾污染影响因素分析中得出,产业结构是长江经济带城市雾霾污染最大影响因素,其次为经济发展,建成区绿化覆盖率与城市雾霾污染呈现出负相关关系,人口密度产生的影响由长江经济带下游和中游逐渐向部分上游地区扩展,交通运输状况对长江经济带下游地区产生的影响较大.结合各区域雾霾污染影响因素的差异性,提出长江经济带更应注重联防联控基础上,坚持走高质量发展之路的治理策略.     

粤东三市PM2.5和PM10质量浓度分布特征

采用在线监测方法于2009年7月8日至22日在广东省汕头、潮州、揭阳三市各选择1个有代表性的空气质量监测点同步进行PM2.5和PM10监测。监测结果表明,粤东三市PM2.5和PM10质量浓度低于部分沿海城市;PM10与PM2.5的质量浓度日变化呈双峰分布,分别处在上午(6:00至10:00)以及下午(18:00至22:00)两个时间段;PM10与PM2.5日平均浓度变化呈周期性波动,周期约为3～4 d;对于粤东三市区域,PM2.5/PM10为0.5215,说明PM10中细颗粒物含量大于粗颗粒物含量。     

大气污染期间北京住宅室内外空气中PM2.5的浓度水平

由于2012~2013年北京大气环境质量整体较差,且多天的PM2.5日均浓度值超过0.500 mg/m3。鉴于此,为了解大气污染期间住宅室内外PM2.5的浓度水平,于2014年4~5月对北京市内4所住宅A、B、C和D的室内外PM2.5浓度分别进行了随时间变化的同步测试,并对其浓度水平及影响室内PM2.5的因素进行了分析。结果表明：(1)测试期间4所住宅中,B、C和D住宅室内外PM2.5的平均浓度均高于0.075 mg/m3,室外PM2.5平均浓度分别为0.143 mg/m3、0.122 mg/m3和0.124 mg/m3,室内PM2.5平均浓度分别为0.129 mg/m3、0.089 mg/m3和0.104 mg/m3;(2)在室内无明显污染源或污染源强度相对较低时,较高的室外PM2.5浓度对室内PM2.5浓度水平起主导影响;(3)吸烟和烹饪对室内PM2.5浓度影响较大,开、关窗时间及室外PM2.5浓度水平影响室内PM2.5的衰减时间;(4)北京市朝阳区2014年测试的住宅A、B和2015年同期测试的住宅Z1的室外PM2.5平均浓度分别为0.037 mg/m3、0143 mg/m3和0.028 mg/m3,2014年开始实施的《北京市大气污染防治条例》使2015年北京市室外空气质量有所改善。     

兰州西固区PM2.5和烷醇类分布特征及其与气象因素相关性分析

采集2019年兰州市西固区细颗粒物监测数据,用气相色谱-质谱联用仪(GC-MS)对PM2.5中的有机组分进行定性和定量分析,着重探讨PM2.5与烷醇类的分布特征.同时收集同期近地面气象观测数据,采用相关性(Pear-son)与非参数分析(Spearman)方法,研究PM2.5和烷醇类与气象因素之间的关系并比较Pears...     

珠江三角洲地区边界层气象特征研究

根据珠江三角洲地区9个气象台站1995-2000年地面气象资料和部分地区的探空资料,分析研究区域气候与天气背景,风、温、混合层厚度、大气稳定度等大气边界层特征.结果表明:珠江三角洲地区受季风影响显著,还受海陆风、城市热岛环流、越南岭下沉气流等的复合影响;逆温频率很高,混合层高度较低,大气层结比较稳定;复杂的下垫面对珠江三角洲地区大气边界层有重要影响.