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北京地区气象条件与区域传输对PM_(2.5)浓度影响研究
被引量:
9
1
作者
刘瑞琪
贾海鹰
《环境监测管理与技术》
CSCD
2021年第5期16-20,25,共6页
通过采用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波统计方法,结合WRF/CMAQ数值模型情景分析技术,定量分析气象条件和区域传输对北京市PM_(2.5)浓度的影响。结果显示:2018年7月—2019年6月,北京市PM_(2.5)平均质量浓度为46.0μg/m^(3),气象条件同比偏...
通过采用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波统计方法,结合WRF/CMAQ数值模型情景分析技术,定量分析气象条件和区域传输对北京市PM_(2.5)浓度的影响。结果显示:2018年7月—2019年6月,北京市PM_(2.5)平均质量浓度为46.0μg/m^(3),气象条件同比偏差6.9%,外来传输平均为43.7%。从日变化上看,外来传输在早晚高峰期间明显下降,体现出本地机动车排放贡献明显上升的特点,气象条件对PM_(2.5)浓度的影响主要表现为白天整体有利于污染物扩散,夜间气象条件转为偏不利的特征。2018年10月—2019年3月秋冬季期间,气象条件同比偏差3.3%,在气象条件较为不利和区域同比反弹的情况下,北京市PM_(2.5)浓度持续走低,主要为源减排的效益。
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关键词
PM_(2.5)
区域输送
气象条件
kz滤波方法
北京
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职称材料
题名
北京地区气象条件与区域传输对PM_(2.5)浓度影响研究
被引量:
9
1
作者
刘瑞琪
贾海鹰
机构
湖南省气象服务中心
气象防灾减灾湖南省重点实验室
中国环境科学研究院
出处
《环境监测管理与技术》
CSCD
2021年第5期16-20,25,共6页
基金
国家重点研发计划大气专项课题基金资助项目(2016YFC0208900)
湖南省气象局重点科研课题基金资助项目(XQKJ19A001)。
文摘
通过采用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波统计方法,结合WRF/CMAQ数值模型情景分析技术,定量分析气象条件和区域传输对北京市PM_(2.5)浓度的影响。结果显示:2018年7月—2019年6月,北京市PM_(2.5)平均质量浓度为46.0μg/m^(3),气象条件同比偏差6.9%,外来传输平均为43.7%。从日变化上看,外来传输在早晚高峰期间明显下降,体现出本地机动车排放贡献明显上升的特点,气象条件对PM_(2.5)浓度的影响主要表现为白天整体有利于污染物扩散,夜间气象条件转为偏不利的特征。2018年10月—2019年3月秋冬季期间,气象条件同比偏差3.3%,在气象条件较为不利和区域同比反弹的情况下,北京市PM_(2.5)浓度持续走低,主要为源减排的效益。
关键词
PM_(2.5)
区域输送
气象条件
kz滤波方法
北京
Keywords
PM_(2.5)
Regional transport
Meteorological condition
Kolmogorov-Zurbenko
Beijing
分类号
X513 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
北京地区气象条件与区域传输对PM_(2.5)浓度影响研究
刘瑞琪
贾海鹰
《环境监测管理与技术》
CSCD
2021
9
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