期刊文献+
共找到51篇文章
< 1 2 3 >
每页显示 20 50 100
Analysis on the Relationship between Air Pollution Status and Meteorological Factors in Zhumadian City 被引量:2
1
作者 Chen Song 《Meteorological and Environmental Research》 CAS 2019年第2期20-26,共7页
Based on monitoring data of air quality and corresponding meteorological observation data in Zhumadian City during 2013-2015,temporalspatial distribution characteristics and influence factors of air pollution were ana... Based on monitoring data of air quality and corresponding meteorological observation data in Zhumadian City during 2013-2015,temporalspatial distribution characteristics and influence factors of air pollution were analyzed. The results showed that >Grade II of pollution occupied a certain proportion in Zhumadian City throughout the year,and annual pollution probabilities at three stations were 11%,11% and 6%; serious pollution occurred for six times at three stations,and they all occurred in autumn and winter; pollution probabilities at three stations in autumn and winter were 18%,17% and 12%,and pollution situation in autumn and winter was more serious than that in spring and summer,and seasonal sequence of pollution frequency from low to high was spring,summer,autumn and winter. Seen from three monitoring stations,there was little difference between new and old industrial zones. Since Branch II of China Meheco Topfond Pharma Co.,Ltd. which represented largescale pollution source took pollution prevention measures,pollution was relatively light,but serious pollution was easy to appear. Seen from temporal change of pollutant concentration,monthly distribution characteristics of three kinds of air pollutants( SO_2,NO_2 and PM_(10)) showed typical one-peak-one valley pattern,and peak occurred during December-January,while valley was during July-August. Due to straw burning,monthly change curve of PM_(10) concentration had two peaks in June and October. Dekad change characteristics of three kinds of air pollutants also showed one-peak-one-valley pattern,and peak occurred from middle dekad of December to middle dekad of January,while valley was from early dekad of July to last dekad of August. The concentration correlation among three kinds of pollutants was the most significant at station 3.Additionally,concentration correlation was significant in autumn and winter,but was relatively weaker in spring and summer. The correlation between pollutant concentration and meteorological factors in the same period was the most significant in autumn,followed by winter. Negative correlation between horizontal visibility and pollutant concentration was extremely significant in winter. There was positive correlation between air pressure and pollutant concentration in summer and autumn,while the correlation was unobvious in winter and spring. There was negative correlation between air temperature and pollutant concentration,which was the most significant in autumn. Negative correlation between relative humidity and pollutant concentration was significant in summer and autumn. Total cloud cover showed significantly positive correlation with pollutant concentration in winter,but the correlation was unobvious in other seasons. Average wind velocity and NO_2 concentration maintained significantly negative correlation in whole year,and there was significantly negative correlation between average wind velocity and concentrations of other two kinds pollutants in winter,but the correlation was worse in other seasons. 展开更多
关键词 Air POLLUTION meteorological factors POLLUTION concentration Relationship characteristics
下载PDF
不同气象因子下主要空气污染物浓度变化特征研究
2
作者 杨昆 傅学振 +2 位作者 于文艳 吴琼 吴瑾 《环境科学与管理》 2025年第1期135-140,共6页
空气污染物的浓度受到多种因素的影响,如气象条件、地形、排放源分布,浓度过高会对生态环境产生破坏。因此,为避免空气进一步恶化,提出不同气象因子下主要空气污染物浓度变化特征研究,采用SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)、PM_(2.5)和PM_(10)... 空气污染物的浓度受到多种因素的影响,如气象条件、地形、排放源分布,浓度过高会对生态环境产生破坏。因此,为避免空气进一步恶化,提出不同气象因子下主要空气污染物浓度变化特征研究,采用SO_(2)、NO_(2)、CO、O_(3)、PM_(2.5)和PM_(10)6种空气污染物浓度数据,分析不同时间尺度下浓度和空气质量指数(Air Quality Index,AQI)变化规律,研究不同气象因子对空气污染物6种主要空气污染物浓度的影响。经分析结果可以看出,临沂市主要空气污染物浓度与气象因子显著相关且变化特征存在一定规律性,可利用该特点提升临沂市空气质量。 展开更多
关键词 空气污染物浓度 气象因子 AQI Spearman秩相关系数
下载PDF
气象因子对大气污染物浓度扩散影响研究 被引量:2
3
作者 吕恩奇 蔡惠文 +1 位作者 薛文华 刘畅 《环境科学与管理》 CAS 2024年第1期115-118,共4页
随着经济和城市化的不断发展,环境污染已成为全球面临的重要问题。其中,大气污染是影响人们身体健康和生活质量的主要因素之一,文章旨在探究气象因素对大气污染物浓度扩散的影响。以西安地区2022年的大气污染物浓度数据为基础,分析研究... 随着经济和城市化的不断发展,环境污染已成为全球面临的重要问题。其中,大气污染是影响人们身体健康和生活质量的主要因素之一,文章旨在探究气象因素对大气污染物浓度扩散的影响。以西安地区2022年的大气污染物浓度数据为基础,分析研究区域的污染物浓度变化特征,利用气象学和数据分析技术,通过分析三种气象要素(温度、风速、相对湿度)分析气象因子对大气污染物浓度扩散的影响。此次研究为后续类似研究提供了参考和借鉴,对于深入探究大气污染物扩散机理,制定有效的环保政策具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 气象因子 大气污染物度 浓度扩散 区域特征
下载PDF
南充市主城区大气氮湿沉降特征研究
4
作者 刘东辉 周宇 +3 位作者 胡艳丽 张海军 刘利全 肖娟 《绿色科技》 2024年第20期162-167,194,共7页
为了进一步了解南充主城区大气氮沉降的变化特征,采用降水采集法对南充市全年大气各形态氮浓度及通量进行了动态分析。结果表明:①各形态氮具有明显的变化特征,TDN、DON、NH_(4)^(+)-N、DIN的季节浓度变化表现为春冬高、夏秋低的趋势,NO... 为了进一步了解南充主城区大气氮沉降的变化特征,采用降水采集法对南充市全年大气各形态氮浓度及通量进行了动态分析。结果表明:①各形态氮具有明显的变化特征,TDN、DON、NH_(4)^(+)-N、DIN的季节浓度变化表现为春冬高、夏秋低的趋势,NO_(3)^(-)-N的季节浓度变化表现为春夏高、秋冬低的趋势;②TDN、DON和DIN的沉降通量表现为夏秋高、春冬低的季节变化趋势,NO_(3)^(-)-N沉降通量表现为春夏高、秋冬低的变化趋势,NH_(4)^(+)-N的沉降浓度表现为夏秋高、春冬低的变化趋势;③在空间差异上,4个观测点的沉降浓度没有明显差异。综上所述,南充市湿氮沉降显著,且以可溶性有机氮为主,有一定的增肥作用,这可能对区域林业和农业发展有一定的促进作用。 展开更多
关键词 氮沉降 降水 生态功能区 气象因素 大气污染物 南充市主城区
下载PDF
气象条件变化对哈尔滨市空气质量的影响 被引量:31
5
作者 高煜中 潘华盛 +3 位作者 张桂华 李铁 周秀杰 侯兆滨 《气象科技》 北大核心 2003年第6期361-365,共5页
用大量观测事实、统计相关分析表明 ,气象条件包括气压形势场、相对湿度 (高空露点温度 )、气温、风速和大气的稳定性等变化 ,对空气污染物的PM1 0 、SO2 和NO2 浓度扩散程度的影响是明显的有规律的。在不同季节、不同时期 ,地面和高空... 用大量观测事实、统计相关分析表明 ,气象条件包括气压形势场、相对湿度 (高空露点温度 )、气温、风速和大气的稳定性等变化 ,对空气污染物的PM1 0 、SO2 和NO2 浓度扩散程度的影响是明显的有规律的。在不同季节、不同时期 ,地面和高空气象因子作用是不同的。但另一方面 ,由于污染源因季节冷暖程度不同 ,排放量很难掌握 ,因此 ,气象条件对污染的影响有不确定的一面 ,使问题变得复杂化。 展开更多
关键词 污染物浓度 气象条件 气象因子 降水稀释作用
下载PDF
秋季嘉兴PM_(2.5)质量浓度特征分析 被引量:17
6
作者 张凯 柴发合 +2 位作者 张新民 段宁 马晓溪 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期1-6,共6页
利用膜采样、颗粒在线称重方法和维萨拉气象仪对2004和2006年秋季嘉兴大气中ρ(PM2.5)及气象因子进行了分析.结果表明:2004和2006年秋季ρ(PM2.5)分别为(84.7±62.4)和(89.0±61.5)μg/m^3;ρ(PM2.5)占ρ(PM10)比... 利用膜采样、颗粒在线称重方法和维萨拉气象仪对2004和2006年秋季嘉兴大气中ρ(PM2.5)及气象因子进行了分析.结果表明:2004和2006年秋季ρ(PM2.5)分别为(84.7±62.4)和(89.0±61.5)μg/m^3;ρ(PM2.5)占ρ(PM10)比例为42%~69%;ρ(PM2.5)日均值变化大(16.7~345.7μg/m^3),晴天ρ(PM2.5)约为阴雨天的2倍.ρ(PM2.5)日变化分析表明,晴天呈双峰双谷现象,晚高峰(16:00—20:00)ρ(PM2.5)大于早高峰(06:00—10:00),阴雨天日变化不明显.PM2.5与相对湿度无显著相关性,但在不同相对湿度下PM2.5与能见度呈显著的负指数关系.东北风和西北风是观测期内当地的主导风向,ρ(PM2.5)高值出现在西南风方向,重污染天气过程形成原因复杂. 展开更多
关键词 PM2.5 浓度特征 气象因素 污染 嘉兴
下载PDF
乌鲁木齐大气污染特征及气象条件的影响 被引量:30
7
作者 蔡仁 李霞 +3 位作者 赵克明 王磊 秦贺 冯志敏 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2014年第S1期40-48,共9页
乌鲁木齐市一直是世界上污染最严重的城市之一。该文选取2004-2006年乌鲁木齐市3个环境监测站逐时的PM10、SO2、NO2浓度数据以及乌鲁木齐市气象站、米泉气象站同期逐时的13类气象要素进行分析。结果表明,乌鲁木齐市PM10、SO2浓度冬季均... 乌鲁木齐市一直是世界上污染最严重的城市之一。该文选取2004-2006年乌鲁木齐市3个环境监测站逐时的PM10、SO2、NO2浓度数据以及乌鲁木齐市气象站、米泉气象站同期逐时的13类气象要素进行分析。结果表明,乌鲁木齐市PM10、SO2浓度冬季均达到轻微污染水平,其它3个季节属于优良级别,NO2四季都属优良级别;这三类大气污染物四季日变化基本呈现双峰型结构。冬季PM10、SO2浓度峰值出现在12:00-14:00时,最小值则分别出现在凌晨7:00时、傍晚19:00时,其它季节最大值(最小值)多出现在早晨(傍晚/凌晨);三类污染物的空间分布各有不同,PM10、SO2都是南部城区浓度较大,NO2浓度则是北部城区居首;各类气象要素与SO2浓度的相关性普遍高于与颗粒物PM10的相关性。全年与热力因素有关的气象要素与PM10、SO2浓度的相关性非常突出,冬季则是云量、降水等因素的影响明显提高;受蒙古高压和天山山脉地形的双重影响,乌鲁木齐冬季盛行偏南风和偏北风,山谷风交替现象明显;PM10浓度随乌鲁木齐市气象站、米泉气象站风速的增加均是先下降后上升,风速拐点分别是5 m/s、3 m/s,东南风对于污染物的远距离输送贡献较大;无论市区、还是北部城区,在偏北风和东南风的情形下,市区颗粒物浓度都比较大。 展开更多
关键词 乌鲁木齐 污染物 浓度日变化 气象要素 相关性
下载PDF
辽宁中部城市群大气能见度变化趋势及影响因子分析 被引量:77
8
作者 马雁军 左洪超 +1 位作者 张云海 惠小英 《高原气象》 CSCD 北大核心 2005年第4期623-628,共6页
通过分析辽宁中部相对集中分布的5个城市群1987—2002年间的大气能见度、影响能见度的气象因子和污染物的变化特征及能见度与气象因子、污染物浓度之间的相关关系等,得到以下结论:(1)各城市能见度有明显的月、季和年际变化特征,能见度... 通过分析辽宁中部相对集中分布的5个城市群1987—2002年间的大气能见度、影响能见度的气象因子和污染物的变化特征及能见度与气象因子、污染物浓度之间的相关关系等,得到以下结论:(1)各城市能见度有明显的月、季和年际变化特征,能见度月变化呈双峰型,第一个峰值在5月份,第二个峰值在9,10月份;冬季能见度的值最低,春、秋季高;本溪市的能见度在逐年变好;沈阳的能见度从1987—1997年逐年变好,1997年以后又逐年变差;其它城市的能见度呈逐年变差的趋势。(2)各城市影响能见度的气象因子的年际变化特征基本是一致的;5个城市TSP,SO2污染浓度年均值均呈下降趋势,NOX的年际变化趋势不明显。(3)能见度与湿度、雾的相关关系都呈负相关且非常显著;与降雨量、风速及温度之间的关系比较复杂;与各种污染物的相关都呈负相关。 展开更多
关键词 能见度 气象因子 污染物浓度 辽宁中部城市群
下载PDF
气象因子对近地面臭氧污染影响的研究 被引量:48
9
作者 徐家骝 朱毓秀 《大气科学》 CSCD 北大核心 1994年第6期751-757,共7页
本文通过对1993年春季和春夏之交的O3浓度逐日变化、日变化和气象因子关系的分析,提出了影响O3浓度的主导气象因子和不同情况下形成高浓度O3的主要因子,提出了大风速对逐日变化中O3浓度特高及浓度日变化峰值的重要作用,... 本文通过对1993年春季和春夏之交的O3浓度逐日变化、日变化和气象因子关系的分析,提出了影响O3浓度的主导气象因子和不同情况下形成高浓度O3的主要因子,提出了大风速对逐日变化中O3浓度特高及浓度日变化峰值的重要作用,并指出高温、低湿、小风并不是在所有情况都是促成高浓度O3的因子。另外,雾也可以成为近地面O3浓度增值的因素,主要原因是雾内湍流发展将高浓度O3大量输向下方。 展开更多
关键词 臭氧浓度 气象因子 臭氧污染
下载PDF
降水过程中气象条件对郑州市区气溶胶浓度的影响 被引量:13
10
作者 申占营 陆斌 +1 位作者 陈海波 马志红 《气象与环境科学》 2009年第3期55-58,共4页
利用郑州大气成分站的气溶胶浓度资料和气象资料,对郑州市区PM10、PM2.5、PM1浓度的日变化和月变化特征进行了分析,并对气温、降水、风速、气压等气象要素在降水过程中与气溶胶浓度的关系进行相关分析,结果表明,气溶胶浓度与气压呈正相... 利用郑州大气成分站的气溶胶浓度资料和气象资料,对郑州市区PM10、PM2.5、PM1浓度的日变化和月变化特征进行了分析,并对气温、降水、风速、气压等气象要素在降水过程中与气溶胶浓度的关系进行相关分析,结果表明,气溶胶浓度与气压呈正相关,与气温、降水量、风速等气象要素呈明显负相关,且随季节变化有所差异。 展开更多
关键词 降水 气溶胶浓度 气象要素 相关分析
下载PDF
南京市空气中花粉特征及其与气象条件关系 被引量:22
11
作者 张军 徐新 +2 位作者 张增信 张强 闫少峰 《气象与环境学报》 2009年第5期67-71,共5页
根据2003—2004年南京市气象局花粉观测数据,对南京市空气中花粉浓度变化规律进行研究。结果表明:南京市花粉浓度呈双峰型分布,花粉浓度最高月份分别出现在4—5月和9—10月,其中以4—5月花粉浓度为最高,浓度最低月份出现在12月至翌年1... 根据2003—2004年南京市气象局花粉观测数据,对南京市空气中花粉浓度变化规律进行研究。结果表明:南京市花粉浓度呈双峰型分布,花粉浓度最高月份分别出现在4—5月和9—10月,其中以4—5月花粉浓度为最高,浓度最低月份出现在12月至翌年1月。悬铃木花粉为春季最主要的致敏性花粉,其花粉数量占全年花粉总数量的27%,其次为枫杨和藜科;秋季花粉污染主要是葎草和豚草,分别占全年花粉数量的3.03%和1.00%。研究发现,风速、风向会影响空气中花粉传播距离,温度和降水会影响空气中花粉浓度。 展开更多
关键词 南京市 花粉浓度 花粉污染 致敏性 气象因子
下载PDF
河北廊坊市连续重污染天气的气象条件分析 被引量:54
12
作者 郭立平 乔林 +1 位作者 石茗化 王旭光 《干旱气象》 2015年第3期497-504,共8页
利用2013年1月至2014年7月廊坊市空气污染资料及逐小时风向风速、相对湿度、气压等地面自动站观测资料,通过统计学方法对廊坊市该期间发生的17次连续3d及以上重污染天气过程进行分析,结果表明:(1)17次连续重污染天气过程主要发生在... 利用2013年1月至2014年7月廊坊市空气污染资料及逐小时风向风速、相对湿度、气压等地面自动站观测资料,通过统计学方法对廊坊市该期间发生的17次连续3d及以上重污染天气过程进行分析,结果表明:(1)17次连续重污染天气过程主要发生在1~3月和11—12月,1月最多,最长连续时间长达7d;(2)连续重污染天气过程中,首要污染物主要是细颗粒物PM2.5;有高污染浓度持续日和高污染浓度间断分布日2种情况,平均浓度分别达到314μg/m3和193μG/m3,高污染浓度持续日的比例达60%;(3)500hPa高空廊坊市处于高压脊前西北偏西气流中,地面分别位于弱高气压场区及低压场(倒槽)区是连续重污染天气过程最主要的2类配置类型,后者是6级空气严重污染的主要控制形势;(4)连续重污染天气形成的气象条件是:廊坊市地面风向为西南风至偏西风或者为偏东风至东南风,风力≤2级;2—3月|△P3|≤3.0hPa,其余月|△P3|≤2.0hPa;相对湿度在40%-95%之间;日降水量G0.6mm,近地层有逆温层存在,平均高度900hPa以下,厚度≥10hPa,逆温层强度≥1℃;(5)当廊坊市地面处于低压场(倒槽)控制下,逆温层高度在925hPa以下、厚度320hPa及逆温层强度33℃,有利于严重污染天气的形成,若同时廊坊市地面风向为东北风至偏东风、风力为1级,相对湿度350%,则有利于高污染浓度持续日的形成和发展;(6)2014年2月11~15日河北省区域性空气重污染的演变状态及利用美国NOAA的Hysplit-4模式计算得到的空气质点的后向轨迹表明,燕山、太行山山脉的阻挡以及河北省和周边重污染区域分布导致的污染物区域输送是廊坊市连续重污染天气产生的重要因素之一。 展开更多
关键词 连续重污染天气 环流配置特征 气象条件 高污染浓度 成因分析
下载PDF
铜陵市空气污染物浓度日变化特征的观测分析 被引量:7
13
作者 张红 刘桂建 +2 位作者 梅建鸣 刘慧娟 薛骅骎 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期679-688,共10页
选择位于长江南岸的铜陵市为研究区域,利用2007~2010年空气污染物浓度监测数据与气象要素观测资料,分析二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)和可吸入颗粒物(PM10)浓度的日变化特征及其与气象要素之间的关系。结果表明,铜陵市空气污... 选择位于长江南岸的铜陵市为研究区域,利用2007~2010年空气污染物浓度监测数据与气象要素观测资料,分析二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)和可吸入颗粒物(PM10)浓度的日变化特征及其与气象要素之间的关系。结果表明,铜陵市空气污染物浓度和气象要素的日变化主要有“单峰单谷型”和“双峰双谷型”两种,SO2和PM10的日变化规律空间差异不显著,NO2的日变化存在明显空间差异。主要污染源附近的监测点,浓度日变化规律与气压、相对湿度和气温3个要素日变化之间存在相关性,而与风速、降水的日变化规律无关。周边无污染物排放的监测点,浓度日变化规律不仅与气压、相对湿度和气温日变化存在显著相关,还与风速呈反向相关关系。对于周边虽有部分污染源,但不是区域内的主要污染源的监测点,浓度日变化与气象要素之间无统一的相关性。 展开更多
关键词 铜陵市 空气污染物浓度 气象要素 日变化
下载PDF
空气污染物浓度变化特征与气象因子的相关性建模研究 被引量:3
14
作者 刘青 李典 +2 位作者 王立为 徐亚琪 吴宇童 《环境科学与管理》 CAS 2021年第4期136-140,共5页
由于空气污染物浓度较高,导致能见度降低,因此进行了空气污染物浓度变化特征与气象因子的相关性建模研究。利用广义灰色关联度理论获取空气污染物浓度变化特征和影响空气质量的最佳气象因子。通过对大气NO_(2)与气温、露点、湿度、气压... 由于空气污染物浓度较高,导致能见度降低,因此进行了空气污染物浓度变化特征与气象因子的相关性建模研究。利用广义灰色关联度理论获取空气污染物浓度变化特征和影响空气质量的最佳气象因子。通过对大气NO_(2)与气温、露点、湿度、气压、风速等气象因子实施相关分析。结果表明,NO_(2)浓度与所有气象因子均具有显著相关性。根据污染物日均数据,通过因子分析和多元回归建立了NO_(2)日均浓度预测模型,得出影响NO_(2)日平均浓度的主要气象因子是风速、湿度和温度。 展开更多
关键词 污染物浓度 气象因子 灰色关联度 日均数据 浓度预测模型
下载PDF
包头市气象因素对空气自动监测结果的影响分析 被引量:1
15
作者 王东霞 娜日苏 李健 《环境与发展》 2009年第3期86-90,共5页
气象因素对大气污染的形成、扩散、稀释、迁移密切相关,进而直接影响空气质量的监测,为了更好的掌握空气污染的变化规律,了解分析气象因素对监测的影响是十分重要的。
关键词 空气质量连续自动监测 气象因素 风速 风向 污染系数 逆温层 降水
下载PDF
齐齐哈尔市PM_(2.5)与气象因素、气体污染物浓度的相关性研究
16
作者 郑永杰 张炜 田景芝 《化工时刊》 CAS 2017年第5期5-9,共5页
根据齐齐哈尔大学监测点2014年3月~2015年5月间的大气实时监测数据及所采集的PM_(2.5)样品的分析数据,研究了监测期间各种气体污染物浓度在不同时段的变化特征,以及气象因素、各种气体污染物浓度之间的相关性。PM_(2.5)质量浓度与气象... 根据齐齐哈尔大学监测点2014年3月~2015年5月间的大气实时监测数据及所采集的PM_(2.5)样品的分析数据,研究了监测期间各种气体污染物浓度在不同时段的变化特征,以及气象因素、各种气体污染物浓度之间的相关性。PM_(2.5)质量浓度与气象要素的相关性分析显示,PM_(2.5)质量浓度与大气压、风向呈正相关,与温度、湿度和风速呈负相关。PM_(2.5)质量浓度与气体污染物浓度的相关性分析表明,不同季节PM_(2.5)质量浓度与气体污染物浓度相关性不同,整个监测期间PM_(2.5)质量浓度与SO_2、CO、NO_2浓度呈现正相关,与O_3浓度呈较小的负相关。 展开更多
关键词 环境学 PM2.5 气象因素 气体污染物浓度
下载PDF
京津冀臭氧变化特征及与气象要素的关系 被引量:126
17
作者 王玫 郑有飞 +2 位作者 柳艳菊 李巧萍 丁一汇 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期2689-2698,共10页
基于2014~2017年京津冀13座城市的O3-8h数据,分析O3时间变化特征及污染状况.在此基础上,结合同期气象数据研究近地层O3浓度与气象要素的关系.结果表明:2014~2017年京津冀区域O3-8h整体呈上升趋势,增长率为4.50μg/m3.区域内O3污染整体加... 基于2014~2017年京津冀13座城市的O3-8h数据,分析O3时间变化特征及污染状况.在此基础上,结合同期气象数据研究近地层O3浓度与气象要素的关系.结果表明:2014~2017年京津冀区域O3-8h整体呈上升趋势,增长率为4.50μg/m3.区域内O3污染整体加重,北京、保定O3污染较为严重;2014~2015年O3浓度与超标情况的月变化主要呈单峰型变化,峰值出现在5月;而2016~2017年为不规则双峰型变化,峰值出现在5~6月和9月.与气象因子的相关性表明:气象要素对O3的影响具有明显的季节差异,其中春、夏、秋季气温是影响O3浓度变化的主要因素,而在冬季相对湿度与风速为影响O3浓度变化的主要因素.此外,分析表明北京、天津、石家庄3大城市夏季形成高浓度O3的阈值明显不同. 展开更多
关键词 京津冀区域 O3浓度 O3污染 气象因子
下载PDF
北京地区PM_(2.5)浓度影响因素及估算模型 被引量:8
18
作者 谷阳阳 苏贵金 +4 位作者 柴涛 高丽荣 刘雅露 李倩倩 魏大 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期397-409,共13页
为研究PM_(2.5)与大气污染物浓度之间的关系以及气象条件对PM_(2.5)浓度的影响,本文运用数学统计方法,对北京顺义区2016年1月—12月PM_(2.5)及大气污染物和气象要素的数据资料进行分析并建立了北京顺义区PM_(2.5)浓度的估算模型.双变量... 为研究PM_(2.5)与大气污染物浓度之间的关系以及气象条件对PM_(2.5)浓度的影响,本文运用数学统计方法,对北京顺义区2016年1月—12月PM_(2.5)及大气污染物和气象要素的数据资料进行分析并建立了北京顺义区PM_(2.5)浓度的估算模型.双变量相关性分析的结果表明,PM_(2.5)浓度与PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3以及CO等大气污染物浓度与温度、湿度、压强和风速风向等气象条件间呈现强的相关性.建立了PM_(2.5)与单因素拟合模型,其中PM_(10)、NO_2和CO与PM_(2.5)浓度拟合模型的R^2均大于0.6.识别了对PM_(2.5)浓度有显著影响的二阶、三阶交互作用的因素交叉项.综合考虑单个影响因素与影响因素间交互作用的对PM_(2.5)浓度的影响,采用因子分析方法并对提取的主成分进行回归分析,建立了拟合度R^2为0.887的PM_(2.5)浓度估算模型. 展开更多
关键词 PM2.5浓度模型 影响因素 因子分析 大气污染物 气象条件 北京
下载PDF
沈阳大气污染物浓度变化及气象因素影响分析 被引量:14
19
作者 张宸赫 赵天良 +4 位作者 陆忠艳 王东东 陈煜升 杨瑞雯 王富 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第S02期39-46,共8页
为深入探究沈阳市区大气污染物浓度变化特征和气象因子对大气污染物浓度的影响,文章利用2014-2019年沈阳市区PM10、PM2.5、O3质量浓度监测数据及地面气象观测数据,研究沈阳市区大气污染物质量浓度和空气质量变化特征,选取气温、气压、... 为深入探究沈阳市区大气污染物浓度变化特征和气象因子对大气污染物浓度的影响,文章利用2014-2019年沈阳市区PM10、PM2.5、O3质量浓度监测数据及地面气象观测数据,研究沈阳市区大气污染物质量浓度和空气质量变化特征,选取气温、气压、相对湿度、风速、降水量和日照时数,利用Person相关分析方法研究气象因子对大气污染物PM10、PM2.5和O3质量浓度的影响,根据大气污染物浓度与气象因子相关性建立多元回归方程预报大气污染物浓度,并评估预报效果。结果表明:2014-2019年沈阳市区大气污染得到改善,总污染天数及其占比逐年降低,优良天数明显增加,重度及以上污染天数急剧减少;PM10、PM2.5质量浓度逐年下降,O3质量浓度稍有上升;PM10、PM2.5月均浓度呈"U"型分布,O3月均浓度呈倒"U"型分布;PM10、PM2.5质量浓度秋冬季高、春夏季低,O3反之。Person相关性分析表明,风速、相对湿度是影响沈阳市区PM10和PM2.5质量浓度的主要气象要素,温度和日照时数是影响O3质量浓度的主要气象要素。小风、适宜的湿度和温度、足够的日照以及适量的降水通常会导致大气污染物浓度升高。多元回归方程对于PM10、PM2.5、O3浓度日均值拟合度为12%65%,准确率为29%70%,级别命中率为38%73%,回归方程能够准确反映大气污染物浓度变化趋势,气象条件的改变主要影响大气污染物浓度的变化趋势。 展开更多
关键词 空气质量 污染物浓度 气象因子
下载PDF
长沙市气流传输特征及其对大气环境的影响分析 被引量:4
20
作者 罗达通 张敬巧 +3 位作者 尤翔宇 刘湛 张青梅 向仁军 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期97-105,共9页
利用HYSPLIT气流轨迹模型和GDAS全球资料同化系统数据,文章计算了长沙市2016-2019年区域逐时的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及气象因子受气流传输的影响规律,进一步采用轨迹权重浓度分析(WCWT)... 利用HYSPLIT气流轨迹模型和GDAS全球资料同化系统数据,文章计算了长沙市2016-2019年区域逐时的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及气象因子受气流传输的影响规律,进一步采用轨迹权重浓度分析(WCWT)识别了污染潜在源区。结果表明:长沙市PM2.5与NO2、SO2、CO均显著正相关,而O3与NO2、CO均显著负相关,且O3与PM2.5浓度分别与风速呈显著正、负相关关系。长沙市受东北方向气流影响显著,春、夏、秋和冬季其轨迹占比分别为50.1%、37.7%、82.1%和42.8%,不同气流传输类型影响下污染物浓度差异明显,颗粒物、NO2、CO在冬季受西南及西北气流影响时浓度较高,其他三季受东北方向短距离传输气流影响时浓度较高,四季O3和SO2分别受东北方向、南面沿海方向气流影响时浓度较高;另外,区域风速和温度受不同类型气流影响时也存在明显差别。WCWT分析表明,长沙市PM2.5潜在源区域主要集中在西北方向的陕西、山西,东北方向的河南以及东南方向的广东等部分区域,O3潜在源区域主要集中在东北方向的河南、河北、江苏、浙江以及西南方向的广西、广东部分区域,SO2、NO2及CO潜在源区域较为相似,在西北方向的宁夏、陕西、湖北沿线及南面的广东珠三角区域均存在贡献高值;污染物潜在源分布差异显示,长沙市NO2受西北燃煤排放影响相对较大,而CO受广东珠三角区域机动车排放影响相对较大,区域NOx对O3的滴定作用明显。 展开更多
关键词 后向轨迹聚类分析 大气污染物 气象因子 浓度权重轨迹 潜在源
下载PDF
上一页 1 2 3 下一页 到第
使用帮助 返回顶部