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山东省2015年PM_(2.5)和O_3污染时空分布特征
被引量：
31
1
作者
隋玟萱
王颢樾
+3 位作者
唐晓
卢苗苗
吴煌坚
朱莉莉
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期59-69,共11页
利用中国环境监测总站的城市空气质量自动监测数据,分析了2015年山东省细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_3)污染的时空分布特征,并初步探讨了其与气象要素的相互关系。研究发现:山东省PM_(2.5)年均质量浓度和年超标天数的空间分布均呈现由东...
利用中国环境监测总站的城市空气质量自动监测数据,分析了2015年山东省细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_3)污染的时空分布特征,并初步探讨了其与气象要素的相互关系。研究发现:山东省PM_(2.5)年均质量浓度和年超标天数的空间分布均呈现由东部向西部递增的趋势,半岛地区的浓度最低,其他地区浓度均较高,年均质量浓度最大值出现在德州(101μg/m^3)。各城市PM_(2.5)的月均质量浓度均呈现出季节性变化,冬季最高,夏季最低。O_3-8h年均值和O_3年超标天数的空间分布与PM_(2.5)不同,半岛地区污染天数最少,其次为南部地区,中部地区和西北部地区污染最为严重并且各区域的城市之间O_3污染情况存在较大差异,具有明显的局地性特征。O_3质量浓度在春末夏初最高,超标现象主要出现在5—8月。分析各城市PM_(2.5)污染和O_3污染的协同性与差异性发现,虽然不同城市之间两者污染情况存在一定差异,但整体上看,山东省大气复合污染特征明显,全年有10个城市的PM_(2.5)和O_3同时超标天数都在20 d以上,并且该现象主要发生在夏季。夏季高温低湿的大陆气团控制更有利于O_3和PM_(2.5)叠加共存形成复合型污染。温度≥26℃时,O_3-8 h与PM_(2.5)日均质量浓度的相关系数为0. 63,相对湿度≤60%时,两者相关系数为0. 69。此外,当在大陆气团的控制下发生O_3污染时,相对湿度的提高更有利于PM_(2.5)浓度的增加。
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关键词
PM2.5
O3
山东省
时空分布特征
气象要素
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职称材料
题名
山东省2015年PM_(2.5)和O_3污染时空分布特征
被引量：
31
1
作者
隋玟萱
王颢樾
唐晓
卢苗苗
吴煌坚
朱莉莉
机构
云南
大学
大气
科学
系
复旦大学
环境科学
与工程
系
上海市
大气
颗粒物
污染
防治
重点
实验室
(
lap
中国
科学
院
大气
物理研究所
大气
边界层物理和
大气
化学国家
重点
实验室
(
lap
C)
中国
环境
监测总站国家
环境
保护
环境
监测质量控制
重点
实验室
出处
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第2期59-69,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(41575128
21477021
41641044)
文摘
利用中国环境监测总站的城市空气质量自动监测数据,分析了2015年山东省细颗粒物(PM_(2.5))和臭氧(O_3)污染的时空分布特征,并初步探讨了其与气象要素的相互关系。研究发现:山东省PM_(2.5)年均质量浓度和年超标天数的空间分布均呈现由东部向西部递增的趋势,半岛地区的浓度最低,其他地区浓度均较高,年均质量浓度最大值出现在德州(101μg/m^3)。各城市PM_(2.5)的月均质量浓度均呈现出季节性变化,冬季最高,夏季最低。O_3-8h年均值和O_3年超标天数的空间分布与PM_(2.5)不同,半岛地区污染天数最少,其次为南部地区,中部地区和西北部地区污染最为严重并且各区域的城市之间O_3污染情况存在较大差异,具有明显的局地性特征。O_3质量浓度在春末夏初最高,超标现象主要出现在5—8月。分析各城市PM_(2.5)污染和O_3污染的协同性与差异性发现,虽然不同城市之间两者污染情况存在一定差异,但整体上看,山东省大气复合污染特征明显,全年有10个城市的PM_(2.5)和O_3同时超标天数都在20 d以上,并且该现象主要发生在夏季。夏季高温低湿的大陆气团控制更有利于O_3和PM_(2.5)叠加共存形成复合型污染。温度≥26℃时,O_3-8 h与PM_(2.5)日均质量浓度的相关系数为0. 63,相对湿度≤60%时,两者相关系数为0. 69。此外,当在大陆气团的控制下发生O_3污染时,相对湿度的提高更有利于PM_(2.5)浓度的增加。
关键词
PM2.5
O3
山东省
时空分布特征
气象要素
Keywords
PM2.5
O3
Shandong province
spatial-temporal distribution characteristics
meteorological factors
分类号
X823 [环境科学与工程—环境工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
山东省2015年PM_(2.5)和O_3污染时空分布特征
隋玟萱
王颢樾
唐晓
卢苗苗
吴煌坚
朱莉莉
《中国环境监测》
CAS
CSCD
北大核心
2019
31
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