山西省城市空气质量指数地理特征及其与气象要素的关系

以山西省11个地级市2014年空气质量日报数据和部分气象站点同期的地面气象数据为基础,基于地理信息系统软件surfer运用克里格插值法绘制出2014年山西省空气质量指数(AQI)的时空分布特征,然后将AQI与5个地面气象要素进行相关分析,得出它们在不同时内的相关关系.结果显示:2014年1~2月全省AQI值普遍较高,空气污染较重;3~6月AQI值逐渐降低;7~9月AQI值维持在较低范围内,空气质量优良;10~12月AQI值再度升高.在研究时段内,AQI值和平均本站气压呈显著负相关关系,和平均气温、平均水汽压呈显著正相关关系,风速对于AQI值的影响具有双重性,平均相对湿度和AQI值相关性较弱.     

信阳市城区空气质量指数变化及其与气象要素的关系

以2014-2017年信阳市逐月空气质量指数(AQI)监测数据及同时段的气象数据为研究对象,采用统计分析、Pearson相关系数法和广义加性模型(GAM),对信阳市城区空气质量指数变化特征及其与气象要素的关系进行分析.结果表明:(1)2014—2017年信阳市城区AQI年际波动较大,空气质量有明显变好的趋势;研究期间,信阳市城区有27个月(56.25%)空气质量属于良,19个月(39.58%)属于轻度污染,2个月(4.17%)属于中度和重度污染;AQI变化受季节影响明显,空气质量状况优劣程度依次为夏季春季秋季冬季.(2)从整体水平来看,AQI与气压呈正相关关系,与气温、平均水汽压、日照时数和风速呈负相关关系;在不同季节和不同等级空气条件下,气象要素对AQI的影响差异较大.(3)由广义加性模型可以看出,AQI与降水量呈线性关系,与平均气温、平均水汽压、日照时数和平均风速等气象要素为非线性关系,气象要素对AQI的影响一般存在阈值.     

信阳市城区空气质量指数变化及其与气象要素的关系

以2014-2017年信阳市逐月空气质量指数(AQI)监测数据及同时段的气象数据为研究对象,采用统计分析、Pearson相关系数法和广义加性模型(GAM),对信阳市城区空气质量指数变化特征及其与气象要素的关系进行分析.结果表明:1)2014—2017年信阳市城区AQI年际波动较大,空气质量有明显变好的趋势;研究期间内,信阳市城区有27个月(56.25%)空气质量属于良,19个月(39.58%)属于轻度污染,2个月(4.17%)属于中度和重度污染;AQI变化受季节影响明显,空气质量状况优劣程度依次为夏季春季秋季冬季.2)从整体水平来看,AQI与气压呈正相关关系,与气温、平均水汽压、日照时数和风速呈负相关关系;在不同季节和不同等级空气条件下,气象要素对AQI的影响差异较大.3)由广义加性模型可以看出,AQI与降水量呈线性关系,与平均气温、平均水汽压、日照时数和平均风速等气象要素为非线性关系,气象要素对AQI的影响一般存在阈值.     

空气质量与气象要素的关系研究进展与探讨

从气温、气压、相对湿度、风、降水、日照时数等方面论述了气象要素对空气质量影响的相关研究成果,指出了未来进一步研究的方向和内容。     

河南省贫困人口空间分布及其地域特征研究

在GIS的支持下,构建河南省贫困人口空间数据库,对河南省贫困地区的分布特征、贫困人口空间分布的集散程度、贫困区域划分进行空间可视化表达.结果表明:(1)河南省贫困地区在空间分布上呈现出南多北少,西南、东南多而中部少的特点;(2)河南省贫困人口在周口市、南阳市分布最为集中,新乡市分布最为分散;(3)贫困人口的空间分布表现出相似值之间的空间集聚,并且在总体上趋向集中;(4)豫中、豫西、豫北、豫南、豫东五大地理区域的贫困程度存在显著差异,其中豫南和豫东地区贫困程度最为深刻;(5)根据各地市的贫困程度状况,可以利用Jenks自然断裂法将河南省划分成4个贫困类型区:基本脱贫区、低度贫困区、中度贫困区、高度贫困区.     

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.     

石家庄市采暖期空气质量特征及其与气象条件的关系

为确定石家庄市采暖期易引发大气污染的气象条件,通过对石家庄市2016—2018年采暖期的空气质量逐日监测数据,以及同期气象观测资料进行研究,分析了石家庄市采暖期的空气质量变化特征,探讨了影响环境数据变化的主要气象要素,筛选并确定了PM_(10)、PM_(2.5)、AQI的污染气象指标。结果表明:石家庄市采暖期内所有天数均为非一级天,其中污染日较多,占69.58%,以PM_(2.5)为首要污染物的天数最多,其次是PM_(10);PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO浓度与气温、变压、风速和混合层高度负相关,与相对湿度正相关(SO_2除外),O_3与气象要素的相关性和上述五种污染物相反;气象要素对大气环境影响的排序为:相对湿度风速混合层高度水汽压变压气温;确定的三种污染气象指标准确率分别是70.37%、70.37%、72.97%。     

日照市空气质量变化特征及其与气象条件的关系

根据日照市2015年3月至2016年2月的空气质量日报数据以及同期气象数据,研究了该市空气质量特征及其与气象条件的关系.结果表明:日照市空气质量以II级良为主,占全年总天数的58%.PM2.5、O3和PM10为该市主要污染物;空气质量具有明显的季节特征,冬季空气质量最差,AQI的平均值为132.8,并且中度污染、重度污染和严重污染在冬季多次出现,夏季空气质量最好,AQI值为78.4;降水、风速、湿度和温度对于空气质量影响显著,大部分情况下,AQI指数与降水、风速、湿度呈负相关,与气压、气温存在正相关关系.     

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.     

商丘市气象要素对空气质量的影响

利用商丘市环境监测站2015—2016年逐日空气质量监测数据,对空气质量总体状况、首要污染物变化特征等进行了分析,并利用商丘市多年逐日气象资料分析了气象要素对空气质量的影响.结果表明:商丘近两年占主导的首要污染物为PM2.5,出现频率为56%,空气质量优和良总体比率占51.6%,重度污染和严重污染总体比率为6.7%,连续3 d以上的重污染天气出现在11月到次年2月,AQI指数与平均气温、平均风速、降水量呈显著负相关,空气质量等级愈大,气象要素值愈小,降水频率愈高,空气质量愈好,降水量、降水日数、平均风速和大风日数的变化对空气质量有显著影响.     

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.     

九江市PM_(2.5)时间变化特征及其与气象要素的关系

利用2014年-2015年九江市环境监测站污染物浓度监测资料以及常规的气象观测资料,统计分析近两年九江市PM_(2.5)浓度的时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:1)2014-2015年年九江市年平均污染日数为68 d,其中首要污染物为PM_(2.5)的天数占64%,重度污染日的首要污染物均为PM_(2.5);2)PM_(2.5)日变化表现为白天扩散晚上堆积,PM_(2.5)的月平均峰值主要出现在10月至次年1月以及5月底至6月初;3)秋冬季的污染主要由污染物水平输送造成,其次出现在不利于污染物扩散的稳定大气层结条件下。春夏交替期的污染主要由秸秆燃烧造成;4)PM_(2.5)浓度与能见度、温度风速、降水量呈显著负相关,而且弱降水有利于污染的加剧,高相对湿度更有利于出现重污染天气。     

安阳PM_(10)污染物统计特征及其与气象要素的关系

利用2003—2014年安阳市环境保护局环境监测站PM_(10)、SO_2、NO_2逐日质量浓度监测数据及同期中国气象科学数据共享服务网提供的安阳市常规气象观测数据,采用Pearson相关系数法,对安阳市PM_(10)污染物浓度统计特征及其与同期气象要素的关系进行了研究分析.结果表明:安阳市的首要污染物为PM_(10),代表工业区的铁佛寺污染物浓度最大;PM_(10)浓度具有明显的年际、月、季等变化特征,2012年之前总体呈下降趋势,2013—2014年又有所增加,冬季平均浓度最大,其次为秋季,夏季最小;总体上,空气质量以良为主,PM_(10)夜间浓度高于白天,全天平均质量浓度最低时段是在下午;另外,PM_(10)四季质量浓度与同期气象要素有一定的相关性,尤其是月相关系数较高,与能见度、气温、降水量呈负相关,与气压存在正相关关系.     

吊罗山热带雨林雾天空气负离子含量分布特征及其与气象要素的关系

通过监测雾天吊罗山热带雨林空气负离子含量,探索其与雾等级(强度)以及风速、气温等气象因子之间的关系.研究结果表明:1)轻雾条件下的空气负离子含量显著高于晴天及雾强度更高条件下的空气负离子含量;2)随着雾强度从大雾升至特强浓雾,空气负离子含量有下降趋势,但是差异并不具有统计学意义;3)有雾条件下,气温对吊罗山热带雨林空气负离子含量的影响显著,具体表现为随着气温的升高,空气负离子含量增多,反之减少.风速对雾天空气负离子含量的影响不显著.     

景德镇市2019年PM2.5质量浓度变化特征及其与气象要素的关系

分析了2019年景德镇市气象台观测站监测年PM2.5质量浓度的特征及与本地各气象因子的关系,主要结论如下:景德镇市的空气质量良好,2019年优良率达100％.呈波动变化,以1月、12月最大,2月最小.有明显日变化,夜间较白天大,18:00—24:00为年PM2.5质量浓度最高时段,14:00—17:00为年PM2.5质量浓度最低时段.与气象因子有明显的关系,主要表现在与降水、气温的反相关,有降水时较无降水时的质量好,中雨以上较小雨的质量好,有降水且有大雾时空气质量最好.这些可为景德镇市大气污染防治、生态文明建设提供支撑.     

棉花生长发育与气象要素关系研究初报

为了解掌握棉花不同品种在生长发育过程中与气象要素之间的关系,更好地利用气候资源,本试验从棉花播种至吐絮现蕾、铃、花与温度的关系进行了系统的观察统计,并提出相应的栽培管理措施。     

西北地区城市化与空气质量变化关系研究

以西北地区省会城市为研究对象,研究西北地区城市化与空气质量之间的关系.借助统计软件SPSS进行主成分分析、因子分析和聚类分析,得出西北不同城市的城镇化水平和空气污染类型,通过比较得出中度城镇化对环境的影响最大的结论;通过EVIEWS软件建立了适合西北地区城镇化与空气质量之间的Panel模型,发现短期内环境变化与城市发展之间呈环境库茨涅茨曲线特征.     

福建省空气质量与森林覆盖率的关系研究

依据福建省2015-2017年的空气质量监测数据及2017年森林覆盖率,利用经典邓氏灰色关联分析、协方差分析方法,得出森林覆盖对改善空气质量有积极作用,特别是对PM_(10)、O_3、CO的抑制作用较大。利用协方差分析,剔除协变量干扰,结论表明森林覆盖对各污染因子存在显著影响,因此认为营造良好森林环境对改善我国空气质量非常重要。     

黔江城区大气环境质量与气象要素的关系研究

采用"十二五"期间黔江城区大气观测数据,结合多元统计分析方法,研究了气象因子与空气污染指数(API)及PM10,SO2,NO2的质量浓度变化特征关系.结果表明:气象因素对空气质量变化产生一定影响,降水对改善空气质量作用明显,日降水量为24mm时,API下降值达到最大,日降水量持续达到49mm以上时,净化作用减弱.气压、温度、湿度对API,PM10质量浓度影响较大;风向、风速对API、污染物质量浓度影响程度不大,风向在低风速区对空气质量变化产生一定影响.相关分析表明,降水对API,PM10的相关性分析具有统计学意义(p0.05),对SO2,NO2影响的相关性分析极具统计学意义(p0.01);气压、温度、湿度、风速、风向对API,PM10,SO2,NO2影响的相关性分析极具统计学意义(p0.01).因子分析表明,气压、温度、湿度、风速对黔江城区大气质量影响较为明显.