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基于PM2.5污染—气象综合指数的中国中东部冬季PM2.5污染气象条件分析
1
作者
许丽人
张硕
+1 位作者
贺婧
高怡
《气候与环境研究》
北大核心
2025年第5期578-594,共17页
基于中国生态环境部逐小时细颗粒物(PM2.5)浓度数据以及NCEPFNL气象再分析资料,通过相关分析构建了PM2.5污染—气象综合指数(Pollution Meteorological Index,PMI),分析了2014~2020年冬季中国中东部4个典型地区(京津冀、汾渭平原、长三...
基于中国生态环境部逐小时细颗粒物(PM2.5)浓度数据以及NCEPFNL气象再分析资料,通过相关分析构建了PM2.5污染—气象综合指数(Pollution Meteorological Index,PMI),分析了2014~2020年冬季中国中东部4个典型地区(京津冀、汾渭平原、长三角和珠三角)PM2.5污染气象条件变化及其对PM2.5浓度的影响。PM2.5浓度变化分析表明,2014~2020年冬季,中国中东部96.5%(305/315)的站点近地面PM2.5浓度下降,89%(251/282)的站点PM2.5重污染天数减少。PM2.5浓度在京津冀、长三角和珠三角地区下降速率依次为9.3、6.3和2.9µg m-3 a-1,在汾渭平原2014~2016年冬季上升,之后下降。构建的PMI和2014~2020年冬季区域平均的PM2.5浓度呈较强正相关关系,在京津冀、汾渭平原、长三角和珠三角地区的相关系数分别为0.71、0.71、0.71和0.61,说明PMI具有较好的可靠性。PMI变化分析显示,2014~2020年冬季京津冀、汾渭平原和珠三角影响PM2.5的气象条件无显著趋势变化,而长三角地区明显好转(PMI每年下降0.33)。PM2.5浓度、PMI及污染物人为源排放变化对比分析结果表明,京津冀和珠三角地区2014~2020年冬季近地面PM2.5浓度下降主要归因于人为源排放减小,而长三角地区还受到气象条件好转的影响。2014~2016年冬季汾渭平原近地面PM2.5浓度上升是气象条件恶化的结果。
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关键词
污染—气象综合指数
中国中东部
细颗粒物(PM2.5)
气象
条件
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题名
基于PM2.5污染—气象综合指数的中国中东部冬季PM2.5污染气象条件分析
1
作者
许丽人
张硕
贺婧
高怡
机构
地理信息工程国家重点实验室
中国科学院大气物理研究所大气环境与极端气象全国重点实验室
出处
《气候与环境研究》
北大核心
2025年第5期578-594,共17页
基金
国家重点研发计划2022YFC3701203。
文摘
基于中国生态环境部逐小时细颗粒物(PM2.5)浓度数据以及NCEPFNL气象再分析资料,通过相关分析构建了PM2.5污染—气象综合指数(Pollution Meteorological Index,PMI),分析了2014~2020年冬季中国中东部4个典型地区(京津冀、汾渭平原、长三角和珠三角)PM2.5污染气象条件变化及其对PM2.5浓度的影响。PM2.5浓度变化分析表明,2014~2020年冬季,中国中东部96.5%(305/315)的站点近地面PM2.5浓度下降,89%(251/282)的站点PM2.5重污染天数减少。PM2.5浓度在京津冀、长三角和珠三角地区下降速率依次为9.3、6.3和2.9µg m-3 a-1,在汾渭平原2014~2016年冬季上升,之后下降。构建的PMI和2014~2020年冬季区域平均的PM2.5浓度呈较强正相关关系,在京津冀、汾渭平原、长三角和珠三角地区的相关系数分别为0.71、0.71、0.71和0.61,说明PMI具有较好的可靠性。PMI变化分析显示,2014~2020年冬季京津冀、汾渭平原和珠三角影响PM2.5的气象条件无显著趋势变化,而长三角地区明显好转(PMI每年下降0.33)。PM2.5浓度、PMI及污染物人为源排放变化对比分析结果表明,京津冀和珠三角地区2014~2020年冬季近地面PM2.5浓度下降主要归因于人为源排放减小,而长三角地区还受到气象条件好转的影响。2014~2016年冬季汾渭平原近地面PM2.5浓度上升是气象条件恶化的结果。
关键词
污染—气象综合指数
中国中东部
细颗粒物(PM2.5)
气象
条件
Keywords
Pollution-meteorological index
Central–East China
PM2.5
Meteorological condition
分类号
X51 [环境科学与工程—环境工程]
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作者
出处
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1
基于PM2.5污染—气象综合指数的中国中东部冬季PM2.5污染气象条件分析
许丽人
张硕
贺婧
高怡
《气候与环境研究》
北大核心
2025
0
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