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江苏省大气复合污染特征与相关气象驱动

         

摘要

基于2014~2017年江苏省13个市的PM2.5浓度和O3_8h_max数据,探讨了其时空分布特征.在此基础上,研究了日益升高的近地层O3浓度与气象因子的关系.结果表明:江苏省2014~2017年PM2.5浓度整体上呈下降的趋势,年均浓度减少率为6.06μg/m3,而O3_8h_max整体上呈上升趋势,年均浓度增长率为3.84μg/m3.总体上,PM2.5浓度呈现冬春高、夏秋低的V型月变化特征,O3_8h_max则基本呈现不规则的M型,在5月份达到峰值后逐渐降低,又在7~9月份保持平缓,而后又逐渐下降.空间上,江苏省PM2.5浓度呈现"内陆高,沿海低"的状态,而O3_8h_max却呈现"沿海高,内陆低"的状态.与气象因子的相关性表明,O3浓度与气温和太阳辐射呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系,太阳辐射对O3浓度的影响最大,其次是温度和相对湿度.当日平均气温在20~30℃、相对湿度在50%~70%、太阳辐射强度高于150w/m2时O3浓度容易出现超标.

著录项

  • 来源
    《中国环境科学》 |2018年第8期|2830-2839|共10页
  • 作者单位

    南京信息工程大学中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏南京 210044;

    南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京 210044;

    南京信息工程大学中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏南京 210044;

    南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京 210044;

    南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京 210044;

    南京信息工程大学中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室,江苏南京 210044;

    南京信息工程大学大气物理学院,江苏南京 210044;

    南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京 210044;

    南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏南京 210044;

    北京市环境保护监测中心,北京 100048;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 气相污染物;
  • 关键词

    江苏; PM2.5; O3; 大气复合污染; 气象因子;

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