温湿度及天气对Grimm180PM1.0和PM2.5的影响分析

颗粒物是大气中的主要污染物之一,也是引起环境、气候变化的重要因素,也可称入肺颗粒物。本文利用2013年香格里拉区域大气本底站监测的PM1.0、PM2.5质量浓度数据进行了简要分析,得出结论:PM1.0、PM2.5质量浓度逐月变化呈现明显的冬季、高夏季低的特征;降雨量与PM1.0、PM2.5的质量浓度呈现负相关;PM1.0、PM2.5质量浓度与气温正相关;降雨量和湿度与PM1.0、PM2.5的质量浓度成负相关。     

驻马店市PM2.5污染特征及其与气象要素的关系研究

【目的】研究驻马店市PM_2.5污染特征及其与气象要素的关系，为大气污染预报与防治提供依据。【方法】基于2021年3月至2022年2月驻马店市大气颗粒物监测数据及气象资料，对驻马店市PM_2.5污染特征进行分析，并利用SPSS研究气象要素及其与PM_2.5浓度之间的相关性。【结果】2021年驻马店市大气污染日全年占比12%,PM_2.5日均浓度范围为9.2～176.4μg/m³，年平均浓度为44.5μg/m³，冬季浓度最高，春季和秋季次之，夏季最低，月变化呈“单峰型”分布；PM_2.5/PM₁₀平均比值62%，冬季最大，春季最小。【结论】从相关性来看，边界层高度和气温、风速、辐射强度均呈正相关；PM_2.5浓度与气温、辐射、降水和边界层高度均呈显著负相关，与相对湿度和风速呈弱的负相关。此外，风速和大气边界层高度所代表的大气扩散稀释能力对PM_2.5污染有较大影响。     

许昌城区大气污染物变化特征及其影响要素研究

通过研究 2016—2018 年许昌城区大气污染物变化特征及其影响要素,得出以下结论。(1)2016—2018年许昌城区大气颗粒物污染情况有所好转,达标率逐年降低。(2)月均浓度呈“V”型变化。季节变化表现为冬季浓度最高,夏季浓度最低,PM₁₀春季浓度高于秋季。PM_2.5平均浓度日变化呈单峰单谷型,PM₁₀平均浓度日变化呈双峰双谷型。(3)PM_2.5浓度主要与气温呈负相关;PM_2.5、PM₁₀浓度与降水量呈负相关;PM_2.5浓度与相对湿度在春、冬季呈正相关,夏季呈负相关;PM₁₀浓度和相对湿度主要呈负相关;PM_2.5、PM₁₀浓度与风速均呈负相关。     

2023年1月驻马店市一次PM2.5污染过程分析

【目的】探究2023年1月21至23日驻马店市PM_2.5污染过程特征。【方法】基于污染期间PM_2.5等污染物浓度数据及气象资料，利用统计学方法分析PM_2.5污染及气象条件特征。【结果】污染过程整体呈“双峰型”变化，两次污染峰值分别出现在21日夜间和22日夜间，PM_2.5小时浓度分别达到363.5μg/m³、249.5μg/m³。【结论】PM_2.5/PM₁₀平均比值0.59，表明本次污染过程以PM_2.5为主，NO₂/SO₂比值在晚间和早晨时段都出现了峰值，与交通高峰及工业企业夜间排放有关。PM_2.5浓度与气温、相对湿度呈正相关，与风速呈负相关。污染加重时，500 hPa形势场低槽东移，850 hPa有弱的风场辐合，风力较小，中低空存在逆温层，不利于污染物的垂直扩散，配合地面均压场、小风速及近地面逆温，导致静稳形势维持，有利于污染...     

基于PEARSON函数的AQI指数与气象要素关联性研究

基于2011—2018年洛阳地区AQI数据及主要污染物资料,分析了2011年到2018年洛阳地区的空气质量和污染物特征,探讨了洛阳地区AQI指数及污染物种类与气象要素之间的关系。结果表明:洛阳地区冬季AQI指数为一年中的最大值,夏秋季AQI指数最小;从2011年开始,AQI指数呈上升趋势,至2016年达到最大值后开始减小。洛阳市的主要污染物为PM2.5和PM10,且近年来冬季PM2.5和PM10的平均浓度呈上升趋势。温度和降水对污染物浓度的影响最大,但近三年来,温度变化对污染物浓度的影响效果开始减弱。总体来说,各气象要素与AQI之间存在紧密联系。     

气象因子对许昌市冬季典型重污染天气的影响分析

本文利用空气质量和气象要素小时观测数据,分析2016年12月18日至21日发生的持续性PM2.5重污染过程前后空气质量和主要气象因子的变化特征,探讨气象因子对大气环境的影响。研究结果表明:本次重污染过程是稳定气象条件下导致的局地污染积累;在污染积累阶段,风速明显偏小,相对湿度逐渐增加;而在污染清除阶段,气象要素的变化则相反,风速明显增大,相对湿度显著下降;风速和相对湿度与PM2.5质量浓度间均存在指数相关,相关系数平方R2分别为0.451 5、0.541 8,表明在大气污染过程中气象因子对大气环境的影响十分明显。     

2015～2018年哈尔滨市空气质量变化及评价

利用2015～2018年哈尔滨市逐日空气质量数据,对年内、不同年份及不同季节的空气质量指数(AQI)、首要污染物出现频率的特征变化进行研究,并采用综合污染指数法对哈尔滨市空气质量进行评价.结果表明:(1)2015～2018年哈尔滨市AQI为优良天数呈逐年增加趋势,轻度污染及以上天数逐年减少,2018年空气质量为最佳.(2)2015-2018年空气首要污染物以PM2.5和PM10为主,污染日数最多,属颗粒物污染类型,但逐年减少,而NO_2出现率均最低,但逐年增多.(3)夏季空气质量最好,以NO_2为主;春季次之,以PM10为首要污染物出现率最高;秋冬季节较差,以PM2.5为主.(4)2015～2018年哈尔滨的空气质量均属于轻污染等级,需采取进一步措施使哈尔滨市的环境空气质量更佳.     

德州市春节期间大气污染与气象要素的关系

气象要素是影响空气质量的重要因子.以德州市为例,选取了近5年德州市春节期间大气污染物浓度及气象数据,采用多种统计方法分析了大气污染物的变化以及气象与大气污染的关系,量化天气形势和局部气象要素对春节期间德州市大气污染物质量浓度变化的贡献.结果表明,PM_(2.5),PM_(10),SO_2,NO_2等4种污染物浓度受温度、湿度和风速等气象要素影响较大,其中PM_(2.5)和PM_(10)主要受湿度影响,SO_2主要受风速影响,NO_2受湿度和风速影响都相对较大.此研究为德州市在春节期间加强大气污染防治提供一定的数据基础和科学依据.     

气象条件对西安市区及周边污染影响分析

在环境污染日益严重的形势下,研究气象条件与大气污染的关系,以期为环境气象决策服务提供更好的思路。基于2010-2015年西安市区、长安区、临潼区气象观测资料及同期PM_(10)浓度和空气质量等级数据,探讨PM_(10)浓度年、季、月变化,以及污染天气下的气象要素特征,四季气温对PM_(10)浓度影响的阈值,不同等级、不同形态的降水对PM_(10)浓度的清除率,风速、风向对PM_(10)浓度的影响等。结果显示:近6aPM_(10)浓度缓慢上升,2013年PM_(10)浓度骤增与不利的气象条件关系密切;春季污染主要贡献为外来沙尘输送;冬季污染主要贡献为不利于污染扩散的气象条件;四季PM_(10)浓度与气温关系复杂;PM_(10)浓度最低值出现在降水峰值次日;连续性降水中PM_(10)浓度与降水量反比明显;间断性降水中,降水停止时PM_(10)浓度可能高于降水前的值;降水对西安市区的清除能力最大;春季大风沙尘造成PM_(10)浓度增高,冬季低风速不利于PM_(10)扩散;长安区盛行东南风、临潼区盛行东北风时易形成空气污染,二者下风方向为西安市区,加大了西安市区污染物堆积。     

成都市冬季PM_(2.5)污染特征及溯源分析

本研究利用2019年成都锦城湖监测点PM_(2.5)的监测数据,研究成都市冬季PM_(2.5)的污染特征及其与气象要素之间的关系,并利用后向轨迹模型进行颗粒物溯源及追踪分析。结果表明:成都市环境空气PM_(2.5)平均质量浓度为53 g/m~3,达到国家空气质量二级标准;PM_(2.5)质量与温度呈显著正相关性,与风速呈负相关性,与湿度呈负相关性,与气压呈显著负相关性;成都市冬季气团主要来自东北方向,来自东南偏南方向的PM_(2.5)及其前体物对成都市PM_(2.5)质量浓度贡献最大。     

西宁市空气质量现状及其与近地层逆温的关系

本文利用2014—2018年西宁市气象探空资料和大气污染物日均数据,采用统计对比分析、相关性分析方法,对西宁市空气质量现状及其与近地层逆温的关系进行分析.结果表明,5年中,西宁市空气质量达标率为79.8％,年污染日数整体呈下降趋势;PM10作为首要污染物,出现频率最高;6种污染物中,仅O3浓度夏半年大于冬半年,其余均表...     

衡阳市2019-2020年大气颗粒物潜在来源分析

利用HYSPLIT后向气流轨迹模型和GDAS全球资料同化系统数据,计算了衡阳市区域2019年9月至2020年8月逐时的72 h气流后向轨迹并进行了轨迹聚类,结合监测数据分析了大气污染物浓度受气流传输的影响规律,进一步采用潜在来源分析及权重浓度分析识别了污染潜在源区通过分析当地颗粒物质量浓度与风速、风向的关系,得到质量浓度风玫瑰图结果表明：衡阳市受东北方向气团影响显著,春、秋、冬三季途经河南—湖北—湘北传输至衡阳的气团为颗粒物主要外来传输通道,秋冬季颗粒物污染较严重,春夏季污染相对较轻秋季衡阳市大气受东北方向经安徽北部—湖北、江西交界—湖南东北部的中短距离传送的1类气团影响最为明显,占比高达73.72%PM2.5与PM10潜在源贡献区域相似,不同季节潜在源贡献区域有所差距,但大多集中在湖南南部、湖北中部、湘粤交界处等区域PM2.5与PM10不同季节的权重分布区域较为相似PM2.5与PM10质量浓度偏高现象通常发生在风速小于1.5 m/s时,AQI在风速较小和偏北风时数值更高     

兰州冬季空气污染与地面气象要素的关系

对兰州地区１９８８年￣１９９２年冬季（１１、１２月和１月）的３种主要空气污染物ＳＯ２、ＣＯ、ＮＯｘ浓度值与同时期的气压、气温、相对湿度、风速、总云量和水平能见度作了统计分析,结果表明：①总体来看,气温、风速、总云量和水平能见度与当日污染浓度呈负相关,相对湿度与当日浓度呈正相关,除１２月份外,气压与当日浓度基本不相关。②风速、总云量和水平能见度与次日污染浓度仍呈负相关,但相关程度不如当日,相对湿度与     

基于R语言的哈尔滨市大气污染数据时间序列分析

以R软件为数据分析工具,基于时间序列分析技术对2017年哈尔滨市大气监测数据进行分析.用统计学原理分析大气数据时间变化特征,并探讨R语言在大气数据分析领域应用的巨大潜力.结果表明:哈尔滨市大气污染物中PM2.5为主要污染物;秋冬季大气污染情况比春夏季严重.     

重庆市万盛地区大气12月份PM10污染预测分析

本文利用重庆市万盛地区2018年12月份空气质量监测数据及气象数据,首次研究了万盛地区PM10浓度与其他5项污染物、相关气象因素的关系。研究表明,PM10浓度与NO_2、CO污染因子显著正相关,但与SO_2、O_3-8h污染因子相关性不明显;PM10质量浓度受能见度、相对湿度、风速和风向等气象因素影响较大。本研究首次建立了万盛地区PM10预测模型,能较准确反映该地区PM10的污染特征,为开展该地区PM10污染预警预报提供了思路和奠定了基础。     

郑州市大气污染时空分布特征分析及预测模型建立

基于郑州市中心城区空气质量监测数据,结合环境空气质量指数(AQI),采用反距离权重插值法(IDW)对郑州市的空气质量进行评价和时空分析。选取气压、气温、湿度、风速、风向、降水量6项常规污染物监测项,以及前一日AQI值总计13项作为预测因子,应用BP和RBF神经网络方法对郑州市未来短期空气质量时空分布进行预测。结果表明:(1)2016年和2017年郑州市空气质量主要以优良和轻度污染为主;(2)PM_(10)和PM_(2.5)的年平均浓度分别超过我国环境空气质量标准中二级标准年平均浓度限值103.79%、142.03%;(3)管城区污染频率较高,多呈现持续性的污染天气状况,冬季时的极端污染天气多集中于惠济区;(4)BP、RBF神经网络预测模型可以较好地预测郑州市大气污染的时空分布状况。本研究结果对后续研究治理郑州市空气污染具有一定意义。     

锡林浩特国家气候观象台大气颗粒物污染特征

本文利用在锡林浩特国家气候观象台野外观测场采集的2008年大气颗粒物PM10、PM2.5、PM1.0颗粒物质量浓度和数浓度数据,分析了颗粒物质量浓度和数浓度的时间变化特征及其主要影响因子.研究结果表明:2008年,锡林浩特国家气候观象台PM10、PM2.5、PM1.0的年平均质量浓度分别为27.41、11.75、7.6...     

西安浐灞生态区降雨及气象环境因素对负氧离子浓度的影响分析

利用西安浐灞生态区空气负氧离子监测数据,分析西安夏季负氧离子浓度变化特征,研究降雨对负氧离子浓度变化的影响以及气象环境因素对负氧离子浓度的预报预测。研究显示:西安夏季浐灞生态区负氧离子月均值8月最高,无雨日负氧离子最大值常出现在深夜至凌晨时段;雨日负氧离子小时浓度与前0～3 h各时次的降雨呈直线相关关系(p0.05);中雨以上的降雨与负氧离子浓度的线性关系较小雨更显著,表明降雨能激增空气负氧离子浓度;空气负氧离子浓度与PM_(2.5)、PM_(10)、CO、日降水量、日均风速有显著相关性(p0.01)。通过逐步回归分析法,建立夏季负氧离子浓度的多元逐步回归预报模型(p0.01),拟合曲线与实际观测曲线基本一致。     

乌鲁木齐市天山区PM10的质量浓度变化特征分析

利用乌鲁木齐市天山区2005年1月1日～2005年12月31日监测的PM10的浓度资料,分析了该区的PM10的浓度变化特征。结果表明:天山区的PM10年平均浓度为266.1μgm,月平均浓度变化趋势图形整体呈现"V"型走势,最低的月平均质量浓度在8月份为93μgm,最高的月平均质量浓度在1月份为517.1μgm,最高浓度是最低浓度的5.6倍,说明冬季供暖对污染的影响大;PM10的质量浓度与RH呈正相关,γ=0.706(=0.01);PM10的质量浓度和降雨量呈负相关,γ=-0.301(=0.05);通过对天山区PM10的Spearman变化趋势分析得出,其质量浓度是呈递减的趋势。     

安阳市空气质量与能源消费结构的灰关联分析

以河南省安阳市2010-2015年的市区空气质量数据,利用灰色关联模型分析能源消费与空气主要污染物SO_2、NO_2、PM2.5、PM10的关系。结果表明,焦炭、煤气、汽油、柴油和原煤的消费与SO_2、NO_2、PM2.5、PM10浓度平均关联度达到0.98以上,对城市空气污染物排放的影响较大;而电力、煤油、洗精煤、热力和液化石油气的消费影响较小。