简介:根据2006年1月~2015年1月西安市的空气质量指数(AQI)逐日监测数据,分析了西安市近10年的空气质量,并分析其与降水、气压、风速风向、温度等气象要素的相关性.分析表明该地十年内空气的质量较好,且等级是以Ⅱ级和Ⅲ级为主,首要污染物为可吸入颗粒物(PM10);空气质量变化的季节变化比年变化幅度大,并大致呈单峰型波动;除去2013—2015年的不完全数据,从2006年开始,AQI值呈下降趋势.西安市十年间AQI均值为86,状况良好;AQI月均值冬季变化最大,秋季变化最小.空气质量与平均相对湿度、日照时数、平均本站气压呈负相关,与温度、风速都呈显著的正相关,与最大风速的风向有不明显的相关性.
简介:摘要:利用2018年晋城市常规气象观测资料和空气质量资料,分析晋城市气象要素对空气质量的影响。结果表明:2018年晋城市空气质量总体以轻度污染为主。AQI与降水量、风速、气压和能见度显著相关。
简介:利用哈尔滨市2014—2016年逐日空气质量指数(AQI)数据,结合同期气象观测资料,分析了哈尔滨市空气质量的变化特征、主要污染物及与主要气象要素之间的关系。结果表明:近3a间,哈尔滨空气质量为良级别的天数最多,占47%,达到污染级别的天数占31%,2016年空气质量最佳,优良级别的天数达到284d,占全年78%;春夏季AQI指数较低,秋冬季AQI指数明显偏高,9月空气质量全年最佳,1月空气质量最差;PM2.5是造成哈尔滨空气污染的最主要污染物,其次是PM10、NO2和臭氧8h(O3-8h);AQI与气压之间以正相关为主,秋冬季最为显著;与风速主要表现为负相关,冬季尤为显著;与气温的关系受到采暖的干扰差异较大,年尺度及秋冬季呈负相关,月尺度呈正相关;与降水日数呈负相关;与相对湿度冬季表现为显著正相关,而5—9月为负相关。
简介:摘要:本文利用2017年-2019年金堂国家站地面气象观测的气温、相对湿度、降雨量、风速等数据,以及空气质量指数(AQI)和细颗粒物(PM2.5)、臭氧(O3)两种污染物浓度数据进行相关性分析,得出结论:(1)2017-2019年PM2.5和O3浓度呈逐年下降趋势,空气质量逐年转好;(2)PM2.5浓度呈现明显的夏<秋<春<冬的季节性变化趋势;O3浓度呈现明显的夏>春>秋>冬的季节性变化趋势(与细颗粒物的污染变化趋势相反);(3)日平均风速与PM2.5浓度具有负相关性,与O3浓度具有正相关性,与AQI相关性不明显;日平均气温与O3浓度具有正相关性,与AQI、PM2.5浓度具有负相关性;日降雨量与AQI、PM2.5具有负相关性,与O3浓度在滞后0天(当天)具有负相关性,在滞后1天后具有正相关性;日相对湿度与AQI、两种污染物具有负相关性。
简介:摘要:本文通过对楚雄市“州环境监测站”国控空气自动站2020年环境空气颗粒物监测指标及4个气象参数(气温、风速、湿度、气压)监测结果进行评价,并分析关联性,得出造成空气质量变化的客观气象原因。
简介:摘要 利用桂林两江机场1997-2016年20年逐时的能见度、天气现象、气温、场面气压和相对湿度等气象观测资料,对桂林两江机场能见度特征及气象要素相关性进行统计分析,结果表明:桂林两江机场平均能见度呈现先下降后上升的趋势,全年能见度变化分为2个阶段:1月至7月属于上升阶段;7月至12月开始逐步下降。各级能见度出现频率的年际变化均不大,出现的频率随季节的变化较大,夏秋季节出现频率较低,而冬春季节较高。出现频率有明显的日变化,即00时之后降低,08时之后增高,峰值均出现在19至20时。能见度低于1000米的出现日数与年平均气温和累年各月平均气温均呈现反相关,与年平均场面气压、年平均相对湿度均呈现正相关。影响能见度的天气现象主要是雾和雨。
简介:摘要:空气质量是人们关心的重要问题之一,其受到多种因素的影响,其中气象因素被广泛认为是空气质量的主要影响因素之一。本文旨在综述空气质量与气象因素之间的关联分析方法和预测模型构建方法,并讨论这些方法在实践中的应用和局限性。通过对与空气质量相关的气象因素进行统计和建模分析,可以揭示两者之间的关联性,并为空气质量的改善和预测提供依据。
简介:摘要:本文利用环境监测数据、气象常规观测数据对2023年衡水市空气质量状况与气象扩散条件进行分析,2023年衡水市空气质量达标天数219天,较2022年减少了18天;重污染天数15天,较2022年增加5天;空气质量综合指数为4.58,较2022年上升1.6%;PM2.5平均浓度为44μg/m ,较2022年上升2.3%;与2022年相比,静稳天气指数、年平均相对湿度持平,年平均风速略偏小,小风日数增多,偏北风、年降水量偏少。