我国霾日和API分布特征及典型大城市中它们与气象条件关系

摘要

利用全国756基准站1994-2013年MICAPS地面常规观测资料和47个城市2002-2012年国家环境保护总局公布的空气污染指数(API)数据，对北京、南京、重庆沙坪坝、广州四个大城市霾日和API的气象条件进行分析，结果表明:
　　(1)我国霾日和API的高值区主要分布在中东部地区，年霾日自1998年开始上升，并持续增长，到2013年达到最多。1月份霾日最多，8月份霾日最少。2002-2012年期间，与年霾日不同，年API呈下降趋势，12月份API最高，8月份API最低。四大城市的霾日和API的年际变化和月际变化均存在较大差异。
　　(2)一般情况下，霾发生时气象要素的变化分别是:北京、南京、重庆沙坪坝、广州对应的相对湿度较高;北京西南风占主导作用，南京和广州均东南风占主导作用，重庆沙坪坝西北风占主导作用，风速多集中在1-4m/s，负变压及低层大气稳定时更易产生霾日。同时，四大城市随着霾的等级增大，霾出现概率较大时所对应的相对湿度的越高，风速的越小，主导风向各不相同。
　　(3)低层稳定度（γ850）对四大城市的API的影响各不相同，北京和重庆沙坪坝与γ850呈负相关，即越稳定，API值越高，南京和广州与γ850呈正相关，即越不稳定，API值越高。
　　(4)当空气质量为优和良好等级时，非霾日出现的天数多于霾日的天数，当空气质量为轻微、轻度、中度、重度污染等级时，霾日的出现天数多于非霾日的天数。多元线性回归方程的结果表明:热力因子（相对湿度、γ850）和和动力因子（地面风速、24h变压）对四大城市冬季霾日能见度和冬季API各有贡献。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 引言

1．2 国外研究进展

1．3 国内研究进展

1．4 存在的问题

1．5 研究内容和章节安排

1．6 本文的创新之处

第二章 资料和方法

2．1 资料

2．2 资料处理

2．3 研究方法

2．3．1 相关分析

2．3．2 相关性检验

2．3．3 回归分析

2．3．4 回归分析的统计性检验

第三章 我国霾日时空分布特征以及四大城市霾日气象条件

3．1 我国霾日空间分布特征

3．2 四大城市霾日时间变化特征

3．3 四大城市霾日气象要素特征

3．3．1 相对湿度

3．3．2 地面风向风速

3．3．3 24h变压和24h变温

3．3．4 气温

3．4 四大城市不同等级霾日及气象要素特征

3．4．1 四大城市不同等级霾日分布特征

3．4．2 相对湿度

3．4．3 风速

3．4．4 风向

3．5 四大城市冬季霾天气影响因子回归方程建立

3．6 本章小结

第四章 我国API时空分布特征以及四大城市API气象条件

4．1 我国API时空分布特征

4．2 四大城市API对比分析

4．3 四大城市API与气象要素的关系

4．3．1 相对湿度

4．3．2 风速

4．3．3 24h变压

4．3．4 低层稳定度

4．4 四大城市冬季API影响因子回归方程建立

4．5 本章小结

第五章 霾天气与API指数的关系

5．1 四大城市霾天气与API指数的关系

5．1．1 北京

5．1．2 南京

5．1．3 重庆沙坪坝

5．1．4 广州

5．2 本章小结

第六章 结论与展望

6．1 主要结论

6．2 讨论与展望

参考文献

作者简介

致谢