本溪市大气颗粒物变化特征及其与气象要素的关系

doi:10.3969/j.issn.1673-503X.2017.01.008

气象与环境学报 ›› 2017, Vol. 33 ›› Issue (1): 58-65.doi: 10.3969/j.issn.1673-503X.2017.01.008

本溪市大气颗粒物变化特征及其与气象要素的关系

李杨¹, 赵胡笳², 马雁军², 朱轶明³, 李潇潇⁴

1. 中国气象局气象探测中心, 北京 100081;
2. 中国气象局沈阳大气环境研究所, 辽宁沈阳 110166;
3. 辽宁省人工影响天气办公室, 辽宁沈阳 110166;
4. 大连市气象台, 辽宁大连 116001

收稿日期:2015-12-15 修回日期:2016-06-08 出版日期:2017-02-28 发布日期:2017-02-28
作者简介:李杨,女,1977年生,高级工程师,主要从事大气成分研究,E-mail:liyang@cma.gov.cn。
基金资助:
辽宁省气象局博士科研业务费专项“东北区域城市和背景区大气气溶胶化学特性及典型城市群气溶胶光学特性研究”（D201501）和国家自然科学基金面上项目（41475124）共同资助。

Variation characteristics of particulate matter and its correlations with meteorological elements over Benxi

LI Yang¹, ZHAO Hu-jia², MA Yan-jun², ZHU Yi-ming³, LI Xiao-xiao⁴

1. CMA Meteorological Observation Centre, Beijing 100081, China;
2. Institute of Atmospheric Environment, China Meteorological Administration, Shenyang 110166, China;
3. Weather Modification Office in Liaoning Province, Shenyang 110166, China;
4. Dalian Municipal Meteorological Observatory, Dalian 116001, China

Received:2015-12-15 Revised:2016-06-08 Online:2017-02-28 Published:2017-02-28

摘要/Abstract

摘要： 利用 2014年本溪市大气颗粒物质量浓度监测资料和风速、气温、相对湿度、气压等常规地面气象要素观测资料，分析了本溪地区大气颗粒物质量浓度的月、季变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明：2014年7月和10月本溪市大气颗粒物质量浓度较高，5月和9月大气颗粒物质量浓度较低，6月和11月大气颗粒物质量浓度比值较高。夏季PM₁₀质量浓度较低，平均浓度为115.1 μg·m^-3；冬季PM_2.5和PM_1.0质量浓度较高，平均浓度分别为99.5 μg·m^-3和86.1 μg·m^-3。春季和冬季平均风速与大气颗粒物质量浓度的相关性最好，夏季和冬季相对湿度与大气颗粒物质量浓度的相关性最好。当ρ（PM_2.5）≥200.0 μg·m^-3时，ρ（PM_2.5）与平均气温呈显著的正相关关系，相关系数为0.5288，ρ（PM_2.5）与相对湿度的相关系数也高达0.6981，高温、高湿和小风等气象条件是本溪地区大气颗粒物高质量浓度事件发生的有利气象条件。

关键词: 大气颗粒物, 时间变化, 气象要素, 相关性

Abstract: Data of the particulate matter mass concentrations and surface meteorological elements (i.e.wind speed,air temperature,relative humidity and atmospheric pressure) throughout 2014 in Benxi were used to evaluate the monthly and seasonally variations of particulate matters and their correlations with meteorological elements.The results show that the particulate matter concentrations are relatively high in July and October,while relatively low in May and September.Moreover,the concentration ratios of particulate matters in June and November are high.The concentrations of PM₁₀ are lower with the average value of 115.1 μg·m^-3,whereas those of PM_2.5 and PM_1.0 are higher,with the average values of 99.5 μg·m^-3 and 86.1 μg·m^-3,respectively.The correlations between particulate matter mass concentrations and wind speeds appear the most significant in spring and winter,and those between particulate matter mass concentrations and relative humidity appear the most significant in summer and winter.The mass concentrations of PM_2.5 and average temperatures show significantly positive correlations in case that they are below 200 μg·m^-3 with the coefficient of 0.5288,and that of the mass concentrations of PM_2.5 and relative humidities are as high as 0.6981.Higher temperature and humidity,as well as lower wind speed,are the active meteorological conditions leading to pollution events with high particulate matter concentrations over Benxi.

Key words: Particulate matter, Temporal variation, Meteorological elements, Correlation

中图分类号:

P427.2

李杨, 赵胡笳, 马雁军, 朱轶明, 李潇潇. 本溪市大气颗粒物变化特征及其与气象要素的关系[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(1): 58-65.

LI Yang, ZHAO Hu-jia, MA Yan-jun, ZHU Yi-ming, LI Xiao-xiao. Variation characteristics of particulate matter and its correlations with meteorological elements over Benxi[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2017, 33(1): 58-65.

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参考文献

[1] Sloane C S,Watson J,Chow J,et al.Size-segregated fine particle measurements by chemical species and their impact on visibility impairment in Denver[J].Atmospheric Environment. Part A.General Topics,1991,25(5/6):1013-1024.
[2] Ghim Y S,Moon K C,Lee S,et al.Visibility trends in Korea during the past two decades[J].Journal of the Air & Waste Management Association,2005,55(1):73-82.
[3] Zhang R,Jing J,Tao J,et al. Chemical characterization and source apportionment of PM_2.5 in Beijing:seasonal perspective[J].Atmospheric Chemistry and Physics,2013,13(14):7053-7074.
[4] Chang D,Song Y,Liu B. Visibility trends in six megacities in China 1973-2007[J].Atmospheric Research,2009,94(2):161-167.
[5] Che H Z,Zhang X Y,Li Y,et al. Haze trends over the capital cities of 31 provinces in China,1981-2005[J].Theoretical and Applied Climatology,2009,97(3):235-242.
[6] 滕恩江,胡伟,吴国平,等.中国四城市空气中粗细颗粒物元素组成特征[J].中国环境科学,1999,19(3):238-242.
[7] Chan Y C,Simpson R W,Mctainsh G H,et al.Source apportionment of visibility degradation problems in Brisbane (Australia) using the multiple linear regression techniques[J]. Atmospheric Environment,1999,33(19):3237-3250
[8] 宋宇,唐孝炎,张远航,等.北京市大气能见度规律及下降原因[J].环境科学研究,2003,16(2):10-12 .
[9] 吴兑,毕雪岩,邓雪娇,等.珠江三角洲大气灰霾导致能见度下降问题研究[J].气象学报,2006,64(4):510-517 .
[10] 梁元凤,刘从容.沈阳市环境空气中可吸入颗粒物污染现状分析[J].环境保护科学,2003,29(2):6-7.
[11] 严文莲,周德平,王扬锋,等.沈阳冬夏季可吸入颗粒物浓度及尺度谱分布特征[J].应用气象学报,2008,19(4):435-443.
[12] 王绪鑫,王冀,向旬,等.鞍山大气颗粒物浓度的变化特征[J].环境科学研究,2009,22(6):656-662.
[13] 马雁军,刘宁微,王扬锋.辽宁冬季城市空气质量分布状况综合研究[J].气象与环境学报,2007,23(3):15-18.
[14] 马雁军,杨洪斌,方志刚,等.辽宁中部城市群大气污染现状及发展趋势分析[J].城市环境与城市生态,2003,16(5):89-91.
[15] 陈传雷.辽宁中部城市群大气污染现状及相关气象条件分析[D].沈阳:东北大学,2008:20-23.
[16] 刘闯.1958—2009年本溪地区气候变化特征[J].气象与环境学报,2010,26(5):57-60.
[17] 马雁军,崔劲松,刘晓梅,等.1987—2002年辽宁中部城市群大气污染物变化特征分析[J].高原气象,2005,24(3):428-435.
[18] 马雁军,刘宁微,王扬锋.辽宁中部城市群大气污染分布及与气象因子的相关分析[J].气象科技,2005,33(6):527-532.
[19] 王扬锋,马雁军,陆忠艳,等.辽宁本溪大气颗粒物浓度特征[J].环境化学,2012,31(2):235-242.
[20] 马雁军,刘宁微,洪也,等.2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响[J].环境科学学报,2012,32(5):1160-1167.
[21] 王扬锋,马雁军,陆忠艳,等.本溪大气黑碳气溶胶浓度的观测研究[J].环境科学与技术,2011,34(12):22-25.
[22] 杨洪斌,马雁军,张云海.本溪市大气环境质量区域评价[J].辽宁气象,2004(3):35-36.
[23] 王扬锋,马雁军,陆忠艳,等.辽宁中部城市能见度变化特征及其与颗粒物的关系[J].气象与环境学报,2015,31(5):86-92.
[24] 环境保护部国家璺量监督检验疫总局.环境空气质量标准(GB 3095—2012)[S].北京:中国环境科学出版社,2012.
[25] 马雁军,王扬锋,刘宁微,等.辽宁中部城市群可吸入颗粒物PM₁₀、PM_2.5的污染水平[J].中国粉体技术,2010,16(1):9-13.
[26] 李军,孙春宝,刘咸德,等.气象因素对北京市大气颗粒物浓度影响的非参数分析[J].环境科学研究,2009,22(6):663-669.
[27] 魏玉香,童尧青,银燕,等.南京SO₂、NO₂和PM₁₀变化特征及其与气象条件的关系[J].大气科学学报,2009,32(3):451-457.
[28] 陈阳,曾钰,张琴,等.气象因素对长沙市PM_2.5周期性变化规律的影响分析[J].四川环境,2014,33(6):81-87.
[29] 王淑英,徐晓峰.北京地区低能见度的气候特征及影响因素[J].气象科技,2001,29(4):23-26.
[30] 王淑英,张小玲,徐晓峰.北京地区大气能见度变化规律及影响因子统计分析[J].气象科技,2003,31(2):109-114.

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Variation characteristics of particulate matter and its correlations with meteorological elements over Benxi

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[2]	张滢滢, 陈明, 陈丽英. 海口市重污染天气潜在源分析研究[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(2): 107-111.
[3]	朱红蕊, 刘赫男, 张洪玲, 尹嫦姣. 哈尔滨市空气质量特征及其与气象要素的关系[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(1): 53-58.
[4]	项程程, 柴曼. 辽宁城市PM_2.5时空变化聚类及其气象影响特征[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(1): 35-44.
[5]	田磊, 裴琳, 陈宇罡, 夏江江, 汪翔. 1970—2015年蚌埠地区霾日气候资料重建及时空变化特征[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(5): 39-46.
[6]	胡晓, 徐璐, 蒋飞燕, 俞科爱. 宁波地区不同季节不同强度霾天气变化特征[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(5): 31-38.
[7]	赛瀚, 李燕, 刘硕, 全美兰, 孙悦程. 东北区域数值模式产品在天气预报业务中的检验[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(5): 119-127.
[8]	李顺姬;李红;陈妙;曹泽磊;黄宇广;李澍. 气象因素对西安市西南城区大气中臭氧及其前体物的影响[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(4): 59-67.
[9]	刘海龙, 邹旭东, 杨洪斌, 张云海, 汪宏宇, 刘玉彻. AERMOD模型在葫芦岛市的应用研究[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(2): 107-112.
[10]	杜亮亮, 朱卫浩, 田秀霞, 王式功. 邯郸地区不同等级降水日数气候特征分析[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(4): 102-107.
[11]	安娟, 王鹏, 吴振东, 芦晓彤, 卢卓义, 刘春明. 2006-2012年辽阳市PM₁₀时空变化特征[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(6): 52-57.
[12]	缑晓辉, 严晓瑜, 刘玉兰, 桑建人. 银川地区大气颗粒物浓度变化特征及其与气象条件的关系[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(6): 58-68.
[13]	李杨, 马舒庆, 贾小芳, 郑宇, 鲁赛, 赵胡笳. 基于无人直升机探测的北京地区重雾霾天气大气颗粒物垂直变化特征分析[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(6): 179-183.
[14]	李家启, 张玉坤, 李艳, 栾健, 周晓东. 热谱指纹空间变化模式构建及其特征分析[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(5): 92-98.
[15]	陈翔翔, 胡磊, 彭王敏子, 刘波. 1960-2014年南昌市霾天气气象要素及主要大气污染物变化特征[J]. 气象与环境学报, 2016, 32(5): 114-121.