滁州市空气质量与气象要素的关系及其预报方法研究

利用滁州市2015年1月至2017年5月逐日大气污染物数据及对应的气象观测资料,分析滁州市空气污染状况及其与气象要素的关系并建立基于气象要素的空气质量预报模型。结果表明,该地区空气污染物以细颗粒物PM2.5为主,主要出现在冬、春季,其次为O_3,主要出现在夏季;该地区出现中度以上污染时,上游西北来向的污染输送起重要作用,风速、降水与空气质量指数(AQI)及各类污染物浓度呈显著负相关,气温与PM10、PM2.5、NO_2、CO呈显著负相关,与O_3呈显著正相关,日照时数和相对湿度与颗粒物PM10、PM2.5浓度呈显著正相关;基于气象要素的预报模型对AQI及PM2.5、PM10和O_3的浓度预测效果优良,能满足日常的业务需求,对NO2的预报效果相对较差,标准化平均误差(NME)超过了30%,且对NO_2浓度有一定程度高估。     

乌海市雾对空气质量的影响

使用乌海市环保局2015—2020年逐时污染物浓度资料、乌海机场逐时能见度、国家一般气象站逐时相对湿度气象要素资料,分析了乌海市雾与空气质量的变化和对空气质量的影响。结果表明：(1)空气质量指数(Air quality index,AQI)与雾日数变化整体趋势相反,但不完全呈负相关,还有其他影响因素,乌海市的雾具有湿度大、持续时间短的特征。(2)雾对空气质量有明显的影响,相对湿度<95%的雾,除持续时间长以外,均会使平均AQI值增加,加剧空气污染程度;而相对湿度≥95%的雾反而会减轻空气污染。但雾消散后的空气污染状况基本比雾出现前严重。乌海市雾出现时大气首要污染物以PM_2.5为主。     

兴安盟(乌兰浩特)空气质量特征与气象条件的关系

本文利用空气污染指数(AQI)及地面气象资料,对比分析了AQI指数和空气污染级别日数的月、季、供暖期和非供暖期变化特征及年际变化趋势,并进一步讨论空气质量与气象要素之间的关系,以期对城区空气质量预报提供参考。     

德州市区空气质量与气象条件的关系

选取德州市区2008年7月~2014年6月逐日的空气质量监测数据和同期的逐日气象观测资料,分析近40年来气候变化特征和近6年德州市区空气质量变化特征,研究了气象要素与空气质量指数之间的关系。结果表明,德州市区空气质量与气象因子关系密切,最为密切的主要因子有相对湿度、能见度、雾、霾。通过线性逐步回归分析建立AQI预报模型,得出德州市区影响AQI的气象影响因子在4个季节中均有霾入选,秋季除了霾之外还有平均能见度、大雾,而全年、夏季、冬季除了平均能见度、大雾之外均有轻雾、霾、平均相对湿度。     

2014年重庆市大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系简

根据重庆市2014年1月-12月大气空气质量指数（AQI）以及大气首要污染物PM2.5,PM10,CO,SO2,NO2和O3等相关数据,分析了重庆市大气污染物浓度的变化特征,并结合月平均降水量、平均气温、日照时数、平均相对湿度、平均风速和平均气压等气象数据,运用相关分析法,研究气象要素对重庆市大气污染物的影响.研究结果表明:AQI和PM2.5,PM10质量浓度变化在月尺度上呈明显的“U”型变化,表现为两端高中间低的态势;季节变化尺度上,冬季最高,夏季最低,即夏季空气质量最好,冬季空气污染最严重;PM2.5和PM10质量浓度显著相关,相关系数达0.99,PM2.5对PM10贡献较大,两者质量浓度的比值达0.80.PM2.5和PM10质量浓度与平均相对湿度正相关,主要是因为相对湿度越大越有利于颗粒物的形成;与...     

江苏省宿迁市气象条件对空气污染的影响

利用江苏省宿迁市空气污染指数(API)、空气质量指数(AQI)数据分析宿迁市大气污染不同时间尺度的变化特征,结合同时期的气象观测资料,对大气污染与气象要素的相关性进行研究。结果表明,宿迁市空气质量为良的频次最高(78.3%),优次之(10.6%),首要污染物为PM2.5(66.6%),其次为PM10(25.3%);宿迁市夏季空气质量最优,明显好于其他季节,秋冬季空气质量最差,其中6月、10—11月的空气质量明显偏差,大概与农田的秸秆焚烧有一定的关系;气温、降水量、风速、湿度对空气质量均有显著的正效应作用,而气温日较差则表现出较强的负效应。     

泰州市环境空气质量现状及原因分析

为掌握泰州市减排措施实施后空气质量现状及其变化趋势,对泰州市2013—2015年空气质量监测数据进行系统分析。结果表明:受减排影响显著,空气质量有逐步好转的趋势。与2013年相比,2015年泰州市AQI优良率上升7.9个百分点;同时,细颗粒物在综合指数中占比逐年下降。能源结构变化、污染源综合整治是改善空气质量的关键。除此之外,有利的气象条件也是空气质量好转的重要原因。     

吉林省长春市2019年12月22日—29日一次重污染过程的成因分析

运用统计、对比分析等方法对2014—2019年吉林省长春市空气污染及其气象条件进行研究分析。根据《环境大气质量标准（GB 3095—2012）》中对空气质量指数（AQI）和相关污染物的标准划定对空气质量进行综合评价,主要采用地面降水量、风速、逆温层特征、混合层高度等气象要素进行相关分析。对AQI和相关污染物的月均变化进行对比分析,以及对研究期间出现的2个重污染个例进行深入分析,并得出相关结论。     

固原市空气质量特征及其与气象条件的关系

本文利用2015年1月至2017年12月固原市空气污染监测资料和气象资料,分析了空气质量特征及其与气象条件的关系。结果表明:固原市空气质量以良为主,空气质量为优的天数呈现减少趋势,从年际变化看,2017年空气质量有明显改善;PM10是固原市最主要的污染物,O3作为首要污染物天数年际变化呈明显增加趋势;春季、秋季、冬季固原市的首要污染物主要是PM10,夏季固原市首要污染物主要是O3,冬季12月至次年3月PM2.5成为首要污染物的天数占比较大,NO2成为首要污染物的天数主要集中在12月;不同季节影响空气质量的气象因子并不完全相同,各地面气象要素与空气污染指数(AQI)的关系,与风速最密切,其次是相对湿度;不同季节气温对空气污染指数(AQI)的影响作用不同;固原市易发生严重污染的典型天气形势:500hPa高空受脊前强西北气流影响,同时地面处于高气压场前部,多伴有大风、沙尘天气等灾害性天气现象。     

1961—2015年延边地区农业气候资源变化特征分析

利用1961—2015年延边地区8个台站气象资料和图们1976—2015年气象资料,分析各气象要素的变化特征。结果表明:年平均气温、≥10℃有效积温、降水呈波动缓慢上升趋势;初霜日明显延后,终霜日变化明显提前;日照时数呈波动减少趋势。