门头沟生态区排放的大气颗粒物输送的模拟研究

利用一个耦合的区域空气质量模式系统,模拟了2004年4月1～7日门头沟排放的大气颗粒物浓度的时空分布及向北京主城区的输送过程,分析了下垫面非均匀性和气象条件对输送过程的影响以及源于门头沟污染物对主城区颗粒物浓度的贡献。模拟结果显示,门头沟排放的污染物能够被输送到主城区,存在输送通道,浓度分布表现出强烈的时空非均匀性。门头沟排放的PM10对主城区近地面浓度的影响可达0．1～15μg／m。与观测的比较表明,模式对于PM10浓度分布和输送态势具有较强的模拟能力,浓度相关系数及标准偏差分别为0．8、0．03。     

拉格朗日烟团空气质量模式系统气象要素模拟验证

侧重介绍拉格朗日烟团空气质量模式系统及其在北京的应用.这套模式系统充分考虑了天气系统与中、小尺度气象过程对污染物之输送、扩散、转化和迁移过程的影响,区域与城市尺度之间大气污染物的相互影响,以及污染物在大气中的气相与液相化学过程、气溶胶过程和干湿沉积过程对污染物浓度时空分布的影响.在空气质量模拟方面,采用烟团函数分割方法,垂直坐标采用地形追随坐标.可以模拟区域与城市尺度大气气溶胶、对流层臭氧、酸雨、能见度和常规污染物的浓度.在环境风险预警与应急过程中,能为政府提供可靠的环境空气质量及暴露水平数据.通过对比气象要素(风向、风速和露点温度)的模拟值与观测值,结果表明,模拟值与其相应的观测值具有很好的线性关系,相关系数分别为0.95,0.74,0.94.这套模式系统将诊断模型与中尺度模型相耦合,对城市区域的环流特征和边界层结构具有很好的模拟能力,同时能够较真实地模拟下垫面非均匀性对大气边界层结构和局地天气条件的影响.     

我国PM2.5污染现状及来源解析研究

利用2013年我国各城市PM2.5浓度数据及查找大量文献,对我国细颗粒物的污染现状及重点城市细颗粒物来源解析工作进行了初步研究。结果发现,我国PM2.5浓度水平较高且空间差异较大,呈现明显的时空分布特征;PM2.5浓度高值区主要分布在华北平原、四川盆地、长三角地区,华北地区年均浓度在80μg/m3左右,各城市PM2.5浓度季节变化基本为冬季＆gt;春季＆gt;秋季＆gt;夏季;燃煤源、工业源、汽车尾气是对PM2.5有明显贡献的主要排放源类,机动车尾气对PM2.5贡献的大多在10%～30%。     

拉格朗日烟团空气质量模式系统气象要素模拟验证

侧重介绍拉格朗日烟团空气质量模式系统及其在北京的应用。这套模式系统充分考虑了天气系统与中、小尺度气象过程对污染物之输送、扩散、转化和迁移过程的影响,区域与城市尺度之间大气污染物的相互影响,以及污染物在大气中的气相与液相化学过程、气溶胶过程和干湿沉积过程对污染物浓度时空分布的影响。在空气质量模拟方面,采用烟团函数分割方法,垂直坐标采用地形追随坐标。,可以模拟区域与城市尺度大气气溶胶、对流层臭氧、酸雨、能见度和常规污染物的浓度。在环境风险预警与应急过程中,能为政府提供可靠的环境空气质量及暴露水平数据。通过对比气象要素（风向、风速和露点温度）的模拟值与观测值,结果表明,模拟值与其相应的观测值具有很好的线性关系,相关系数分别为0．95,0．74,0．94。这套模式系统将诊断模型与中尺度模型相耦合,对城市区域的环流特征和边界层结构具有很好的模拟能力,同时能够较真实地模拟下垫面非均匀性对大气边界层结构和局地天气条件的影响。     

青海东部城市群一次沙尘天气中PM10的模拟

利用WRF-Chem空气质量模式模拟研究了青海东部城市群2016年3月9日一次沙尘天气过程中PM10浓度的分布、演变特征,进行了模拟结果评估,检验了模式对沙尘天气中PM10的可预报性,并就气象因素与PM10的关系进行了探讨。结果表明:1)PM10浓度的日变化表现为典型的双峰型;2)除了受沙尘天气、混合层高度及风、相对湿度等气象要素的影响外,PM10浓度的变化还与当日大气垂直方向的温湿状态有密切的关系;3)模式可以较好地模拟温度和近地面风场,但对PM10的模拟数值偏小,且对极值没有表现出来,这对模式的进一步优化提出了更高的要求。     

石家庄大气颗粒物污染特征及防治对策

石家庄近年来重污染天气频发,其中主要的空气污染物为颗粒物.基于2013和2014年1～6月PM10和PM25浓度水平、日变规律及PM25/PM10的变化情况,阐述了石家庄大气颗粒物污染的年度变化特征.结果表明,2014年上半年PM10、PM2.5的日平均浓度均值分别为257、145 μg/m3,相较于2013年分别下降了22.4％和14.7％,达标天数占总观测天数的比值明显提高,表明石家庄地区采取的大气颗粒物减排措施已初见成效.通过对石家庄大气颗粒物污染状况的系统分析,为该地区颗粒物污染控制提供参考和依据.     

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。     

室内通风方式对PM2.5浓度的影响

参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物PM2.5,大气中PM2.5不仅影响气候和空气质量,而且严重危害人体健康.PM2.5等细颗粒物是大气中主要污染物之一,PM2.5对正处于发育期的学生危害极大,因此良好的教室内空气品质对学生的健康成长有着重要的意义,而教室通风方式对室内PM2.5的质量浓度分布有着直接关联.为探究郑州...     

2006年9～10月常德市太阳山大气中PM10气溶胶变化特征

对常德市太阳山大气成分站GRIMM-180颗粒物监测仪2006年9～10月PM10质量浓度资料进行分析,结果得出非降水天气下质量浓度日变化呈双峰分布。主要影响因子为人类生产活动直接产生和排放的气溶胶以及影响气溶胶扩散的气象条件大气湍流,非降水有雾天气质量浓度明显比无雾天气偏高;降水天气过程对大气中气溶胶有明显湿清除作用;对比常德市环境监测站PM10观测采样资料,两者具有很高的相关性,常德市环境监测站的PM10浓度要略高于太阳山大气成分站,说明太阳山受到人为影响更弱一些,具有更加充分的区域代表性。     

天门市PM2.5和PM10颗粒污染物特征及其预测模型

利用2017年1月1日至2020年5月30日PM2.5、PM10大气颗粒污染物质量浓度逐时监测数据,分析了大气颗粒污染物与气温、降水、相对湿度和风速风向等气象因子的关系.结果表明,PM2.5和PM10颗粒物质量浓度与 日平均气温呈先上升后下降的关系,10℃以下颗粒物浓度随着气温的上升而升高,而10℃以上随着气温的逐渐升...