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首先采用高斯烟羽模型对西安市PM2.5的扩散规律进行仿真,结果发现高压开关厂和高新西区的相互污染扩散最为严重;小寨对曲江文化集团区域也有较强的扩散作用;长安区、草滩等区域遭污染扩散的程度较低.而后结合气象因素及其它空气污染物对PM2.5浓度的影响,构造一个PM2.5演变预测的多元线性回归模型.最后用13个监测点的PM2.5浓度数据对以上两个模型进行验证,结果表明两个模型能够实现对西安PM2.5扩散规律的拟合和浓度预测分析. 相似文献
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PM2.5污染暴露评估需要浓度空间分布数据,而稀疏的地面监测点无法满足要求.土地利用回归(LUR)模型是模拟大气污染物浓度的有效方法,本研究拟探讨LUR模型在中国区域尺度的适用性及精度.选取土地利用、道路交通、人口密度、工业污染源、高程、气象共6类变量建立区域LUR模型模拟京津冀地区2013年PM2.5浓度空间分布.以研究区80个监测点为中心建立0.1km～10km共22个系列缓冲区,表征不同尺度下各变量对PM2.5浓度的影响.双变量相关分析得出161个影响因子与PM2.5浓度的相关性水平,筛选出13个影响因子与PM2.5浓度进行逐步多元线性回归,得到区域LUR模型.交叉验证显示模型拟合精度(R2)达到78.7％,模拟结果显示京津冀PM2.5污染南北差异明显. 相似文献
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利用和田绿洲空气质量日报数据和同期的常规气象资料,分析了2015年1月1日至2017年12月31日该区的空气质量特征,探讨了气象条件和空气质量之间的相互关系。结果表明:和田绿洲近3 a平均环境空气质量指数(AQI)为199,达到空气质量中度污染标准,污染天数占总日数的78.1%。其中,春季空气质量最差,以严重污染为主;其次是夏季,以轻度和严重污染为主;再次是秋季和冬季,以轻度污染为主。PM10、PM2.5浓度年平均分别为332μg·m^-3和100μg·m^-3,超标率为75.7%和49.5%,其余污染物超标率在3%以下,其中PM10浓度春季最大,夏、秋季其次,冬季最小;PM2.5浓度春季最大,夏、冬季其次,秋季最小;SO2、NO2、CO浓度冬季最大,秋、春季次之,夏季最小;O3浓度夏季最大,春、秋季次之,冬季最小。除降水量外,AQI与其余气象因子均呈极显著相关;除平均气温与PM2.5、相对湿度与CO、降水量与SO2、PM10、O3、PM2.5无相关外,其余气象因子对污染物浓度均有显著影响;能见度与AQI和各类污染物浓度均为极显著相关。随着能见度的上升,AQI下降,在同样能见度条件下,AQI在沙尘多发期的夏半年高于沙尘少发期的冬半年;不管在沙尘多发期还是少发期,随着能见度的转好,SO2、PM10、CO、PM2.5浓度呈减少趋势,O3浓度呈增多趋势,NO2浓度无明显的规律,而且PM10、O3、PM2.5浓度夏半年高于冬半年,SO2、CO、NO2浓度冬半年高于夏半年。在沙尘天气期间,最低能见度小于1 km的浓浮尘和沙尘暴天气AQI相互接近,最低能见度在1~3. 5 km的浮尘和扬沙天气AQI相互接近,当最低能见度大于3.5 km时,浮尘天气的AQI高于扬沙天气的AQI;PM10、PM2.5浓度随着最低能见度升高而变小,其他污染物浓度虽然随着最低能见度的变化有一定的差别,但规律不明显。 相似文献
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PM2.5污染已逐渐成为当前我国城市和区域首要的大气污染物,而包头市作为中国重要的工业基础基地,其PM2.5污染也较严重。以实地测量和遥感手段相结合的方法,通过PM2.5浓度数据和包头市Landsat 8 OLI影像数据,对包头市典型城市绿地及周边道路和小区PM2.5浓度进行了对比分析,完成了NDVI与PM2.5之间的相关分析。结果表明：劳动公园、赛汗塔拉和师院小树林PM2.5浓度比周边道路和小区相对较高,儿童乐园、青山公园和八一公园院内比周边稍低或相当,而NDVI和PM2.5浓度之间形成微弱的负相关关系。总体而言,城市绿地对PM2.5起到一定消减作用,而园内湿度大、树林郁闭度高、风速小和烟尘是引起公园绿地PM2.5浓度高的主要因素。 相似文献
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利用常规气象资料、NCEP再分析资料和内蒙古环境监测中心站的污染物浓度监测资料,对2014年2月21~26日发生在呼和浩特市的持续性霾天气过程进行分析。结果表明:此次呼和浩特市霾天气过程的主要污染物为PM2.5,个别时段主要污染物为PM10。呼和浩特市PM2.5浓度变化有双峰型特点,最大值出现在午夜,最小值出现在早晨,午后一般会出现次大值。PM10浓度在00时左右达到最大值,在00时前后,PM10浓度会出现第二个峰值,与最大值相当。PM10浓度最小值出现在早晨,有的在傍晚。稳定的天气系统为霾的发生、维持提供了有利的背景条件。呼和浩特市持续性霾的气象条件是:地面风速小于4m/s、地面到850hpa出现逆温及较小的温度露点差持续较长时间。 相似文献
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天津春季典型天气条件下气溶胶浓度谱分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用天津大气边界层观测站2011年4月1日-5月10日PM10和PM2.5质量浓度、气溶胶数浓度资料、大气能见度和常规气象观测数据,分析晴日、霾日、降水日和沙尘日等典型天气条件下气溶胶质量浓度和数浓度的分布特征,并考察风和降水对气溶胶质量浓度和数浓度的影响。结果表明:2011年春季天津城区PM10质量浓度平均值为194.42±164.19μg·m-3,PM2.5质量浓度平均值为57.89±37.02μg·m-3,PM2.5/PM10为0.35±0.20;不同天气条件下气溶胶质量浓度和数浓度分布特征差异明显,PM2.5质量浓度在霾日和沙尘日较高,PM2.5-10质量浓度沙尘日最高,降水日最低;PN1霾日最高,晴日最低,PN1-2.5和PN2.5-10沙尘日最高,降水日最低;典型天气下后向轨迹有显著不同,来自偏南和偏西风向的气流易造成细粒子污染而形成灰霾天气,晴日以偏北气流为主,偏东气流易导致降雨;降水对清除气溶胶粗粒子和改善大气能见度作用明显,但降雨前后细粒子数浓度变化不大。 相似文献
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《干旱区资源与环境》2018,(2):87-93
利用2015年1月1日—2016年12月27日呼和浩特市环境监测中心污染物浓度数据和同期自动气象观测站逐日气象数据,对空气质量时间分布状况进行评价,分时段分析空气质量指数与气象因子相关性显著水平。结果表明:研究期内,二级(良)天气是呼和浩特市主要空气质量特征,占总日数的61.6%;主要污染物为PM10,贡献率达40.9%;大部分污染物年内分布呈双峰型曲线,波谷出现在6-8月;四季中,以冬季污染最为严重,春秋季次之,夏季空气质量相对较好。气象因子对大部分污染物IAQI有显著影响,气温和日照时数与SO_2、NO_2、PM10、CO与PM_(2.5)的IAQI呈极显著负相关,与O_3的IAQI呈极显著正相关关系;相对湿度对NO_2、CO、O_3与PM_(2.5)浓度影响显著;除与O_3的IAQI相关性较差外,降水与风速与其他5种污染物均呈极显著负相关关系。气象因子对AQI影响在不同时段存在明显差异,特别是供暖期与非供暖期。影响AQI的主要气象因子冬季为气温、相对湿度、风速和日照,春季为气温、最大风速和日照,夏季为气温、相对湿度、降水和日照,秋季为气温、降水和风速,供暖期为相对湿度、风速和日照,非供暖期为气温、降水、最大风速和日照。供暖期气温对AQI的影响是通过影响燃煤量来体现的。 相似文献
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为了解沧州冬、春季PM10污染特征及其影响因素,于2010年12月~2011年5月采用TEOM1400a对沧州环境空气中ρ(PM10)进行连续在线观测,分析了ρ(PM10)主要特征,比较了冬、春季ρ(PM10)与风速、气压、温度及相对湿度等气象因素之间的关系,并运用HYSPLIT v4.9模式,分析了冬、春季不同气团轨迹特征。结果表明:沧州颗粒物污染比较严重,ρ(PM10)为171.3±104.6μg·m-3,高于国家空气质量二级标准日均质量浓度限值(150μg·m-3)约14%;ρ(PM10)冬季高于春季,双休日高于工作日;冬、春季、双休日和工作日ρ(PM10)日变化曲线均为双峰型;平均风速、气压和温度是影响ρ(PM10)的主要气象因素,冬季ρ(PM10)与风速呈负相关,而春季呈正相关,冬、春季ρ(PM10)与气压均为负相关,与温度均为正相关;后向轨迹聚类分析显示,西北偏北气流表现为对颗粒物的清除作用,南部气流和西北气流输送是造成颗粒物浓度升高的主要原因。 相似文献
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以西安市城区2014年1月1日~2015年12月31日空气质量监测数据和气象资料为基础,分析了气象因素对空气质量的影响。相关性分析表明:在各污染等级下,气温T和露点温度Td与气态污染物SO_2、CO、NO_2呈显著负相关,与O3呈显著正相关;4级污染时,露点温度Td与PM_(2.5)呈显著负相关,气温T与PM_(10)呈显著正相关;3、4级时,气温T与PM_(2.5)呈显著负相关。3级污染时,仅有气压趋势Pa对PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、CO存在显著相关性;4级及以上污染时,大气压P0、平均海平面大气压P与各污染物浓度间的显著相关性基本一致。4级污染时,湿度RH与PM_(10)和NO_2呈显著负相关,4级及以上污染时,RH与SO_2呈显著负相关。PM_(10)主成分回归模型通过了显著性检验、拟合优度很好且无多重共线性,CO、NO_2、PM_(2.5)、T、Td、RH对PM_(10)浓度存在显著影响。 相似文献