冬季PM2.5的气象影响因素解析
气象因素能够显著影响PM2.5浓度,可减轻或加剧城市空气污染,尤其是在雾霾严重的冬季.同时由于城市间污染物排放强度和扩散条件的差异,雾霾的发生往往具有较强的区域性.选择了石家庄、西安、北京、太原、广州5个不同污染区域的典型城市,首先分析多个气象因子与PM25浓度的关系,进而研究气象因素对PM25浓度变异解释度的差异,以及气象因子对PM2.5浓度影响的相对重要性,进一步对比分析气象因素对PM2.5浓度影响在不同污染程度的城市之间的差异,解析了不同城市的主要气象影响因素和气象因素的综合影响程度.研究结果表明:(1)气象条件与PM2.5日浓度显著相关,且在不同污染程度的城市与PM25浓度相关的气象因...
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Veröffentlicht in: | 生态学报 2016, Vol.36 (24), p.7897-7907 |
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Hauptverfasser: | , , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | chi |
Online-Zugang: | Volltext |
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Zusammenfassung: | 气象因素能够显著影响PM2.5浓度,可减轻或加剧城市空气污染,尤其是在雾霾严重的冬季.同时由于城市间污染物排放强度和扩散条件的差异,雾霾的发生往往具有较强的区域性.选择了石家庄、西安、北京、太原、广州5个不同污染区域的典型城市,首先分析多个气象因子与PM25浓度的关系,进而研究气象因素对PM25浓度变异解释度的差异,以及气象因子对PM2.5浓度影响的相对重要性,进一步对比分析气象因素对PM2.5浓度影响在不同污染程度的城市之间的差异,解析了不同城市的主要气象影响因素和气象因素的综合影响程度.研究结果表明:(1)气象条件与PM2.5日浓度显著相关,且在不同污染程度的城市与PM25浓度相关的气象因子不同.与石家庄冬季PM2.5浓度相关的气象因素为相对湿度、平均风速;与西安PM2.5浓度相关的主要气象因素为相对湿度、平均风速和最大持续风速;与北京PM2.5浓度相关的主要气象因素相对湿度、日均温度、平均风速、最大持续风速和最低温;与太原PM2.5浓度相关的主要气象因素为日均温、相对湿度、平均风速、最高温、最低温和最大持续风速;与广州PM2.5浓度相关的主要气象因素为相对湿度、平均风速、最高温和降雨量.(2)PM2.5浓度越高的地区,气象因素能够解释的PM2.5浓度变异越小.严重污染区的石家庄气象因素多元回归分析的R2为0.27,重污染区的西安气象因素多元回归分析R2为0.29,中污染区的北京气象因素多元回归分析R2为0.46,污染地区的太原气象因素多元回归分析R2为0.67.研究结果揭示了不同城市的主要气象影响因素及其综合影响程度,可为城市PM2.5控制和预测精度提高提供理论参考,并为区域生态环境规划和城市协调发展提供科学依据. |
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ISSN: | 1000-0933 |
DOI: | 10.5846/stxb201505020901 |