秦皇岛市空气污染与气象要素的关系

气象与环境学报

秦皇岛市空气污染与气象要素的关系

张宝贵^1,2 ;孙丽华¹

（1.秦皇岛市气象台，河北秦皇岛 066000;2.河北省生态环境监测重点实验室，河北石家庄 050021）

收稿日期:2008-12-22 修回日期:2009-01-21 出版日期:2009-08-26 发布日期:2009-08-26

Relationship between air pollution and meteorological elements in Qinhuangdao, Hebei province

ZHANG Bao-gui^1,2;SUN Li-hua¹

(1.Qinhuangdao Meteorological Observatory, Qinhuangdao 066000, China; 2.Key Laboratory of Ecological Environment Monitoring in Hebei Province, Shijiazhuang 050021, China)

Received:2008-12-22 Revised:2009-01-21 Online:2009-08-26 Published:2009-08-26

摘要/Abstract

摘要： 利用多因子分析和多元回归模型，对1998—2004年秦皇岛市城区空气污染物浓度逐日监测数据及气象要素进行分析，并调查污染源，得出主要污染物与气象要素的关系，建立当地空气质量预报。结果表明：上游西北地区是对秦皇岛市空气质量影响最大的污染源地；空气质量首要污染物PM10的峰值出现在4月，SO2的峰值出现在采暖季，NO2浓度全年稳定少变； SO2和PM10的浓度受风场影响较大，NO2最小；春季“南高北低”型气压场造成PM10污染指数全年最高；大于等于1 mm的降水对空气净化作用效果较小于1 mm的降水显著；春季气旋控制下，5级以上西风可形成中度以上污染，而非气旋控制下，6级以上西风才可形成中度以上污染。

关键词: 空气污染, 时空分布, 气象要素, 多因子分析

Abstract: Based on the multi-factors analysis and multivariate regression model, the daily air pollutants concentrations from 1998 to 2004 in Qinhuangdao and meteorological elements were analyzed. At the same time, the related pollution sources were investigated. The relationships between main pollutants and meteorological elements were discussed, and air quality forecast method was established. The results indicate that the northwestern region of upper reaches of study areas is the main pollution sources influencing air quality of Qinhuangdao. The peak values of PM10 and SO2 appear in April and in heating season, respectively. NO2 concentration is stable in the whole year. SO2 and PM10 concentrations are easily influenced by wind field, nor is NO2. PM10 air pollution index of spring is highest in the whole year, which is caused by “south high pressure and north low pressure” type’ pressure field. The purification effects of precipitation (≥1 mm) on air are better than precipitation (≤1 mm). West wind more than 5th level can come into being medium grade pollution under cyclone control in spring, while west wind more than 6th level can be that if cyclone does not control.

中图分类号:

张宝贵,孙丽华. 秦皇岛市空气污染与气象要素的关系[J]. 气象与环境学报, doi: .

ZHANG Bao-gui,;SUN Li-hua. Relationship between air pollution and meteorological elements in Qinhuangdao, Hebei province[J]. Journal of Meteorology and Environment, doi: .

0
/ / 推荐

导出引用管理器 EndNote|Reference Manager|ProCite|BibTeX|RefWorks

链接本文: http://www.jme1984.net.cn/CN/

http://www.jme1984.net.cn/CN/Y2009/V25/I4/43

[1]	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.
[2]	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.
[3]	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.
[4]	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.
[5]	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.
[6]	李义宇, 杨鸿儒, 王楠, 李军霞, 姚佳林. 太原市一次重污染天气过程的成因分析[J]. 气象与环境学报, 2018, 34(2): 11-18.
[7]	程月星, 戴健, 王玮琦, 李艳. 北京市朝阳区重空气污染天气类型分析[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(5): 44-52.
[8]	马小会, 廖晓农, 唐宜西, 孙兆彬, 李梓铭. 北京地区重空气污染天气分型及个例分析[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(5): 53-60.
[9]	陈磊, 俞科爱, 林宏伟, 孙军波, 蒋飞燕, 孙仕强. 宁波市大气混合层厚度变化特征及其与空气污染的关系[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(4): 40-47.
[10]	李怀川, 陈宣淼, 叶子祥, 吴贤笃. 浙江省重度空气污染过程时空变化特征[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(3): 68-79.
[11]	陈镭, 马井会, 甄新蓉, 曹钰. 上海地区空气污染变化特征及其气象影响因素[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(3): 59-67.
[12]	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.
[13]	梁碧玲, 张丽, 赖鑫, 魏晓琳. 深圳市臭氧污染特征及其与气象条件的关系[J]. 气象与环境学报, 2017, 33(1): 66-71.
[14]	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.
[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.