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    内容提示： 第37卷第l 期2014年2月气象与环境科学M eteorol ogi caland Envi ronm entalSci encesV01．37 N o．1Feb．2014北京地区空气质量指数时空分布特征及其与气象条件的关系张建忠1，孙瑾1，王冠岚1，安林昌1，王维和2( 1．国家气象中心，北京100081；2．国家卫星气象中心，北京l o0081)摘要：分析了北京地区2013年l _2月空气质量指数AQ ，的时空分布特征，及紫外吸收性气溶胶指数( AA，) 、气象观测要素( 相对湿度、气压和风速) 、大气环流特征、混合层高度、总体理查森数( R。) 与AQ ，的相关性等；同时对气象观测要素与Ap，关系进行了拟合，建立了回归方程。研究结果及主要结论如下：北京地区AQ ，呈...

    文档格式：PDF | 页数：8 | 浏览次数：34 | 上传日期：2015-07-27 20:07:29 | 文档星级：
    第37卷第l 期2014年2月气象与环境科学M eteorol ogi caland Envi ronm entalSci encesV01．37 N o．1Feb．2014北京地区空气质量指数时空分布特征及其与气象条件的关系张建忠1，孙瑾1，王冠岚1，安林昌1，王维和2( 1．国家气象中心，北京100081；2．国家卫星气象中心，北京l o0081)摘要：分析了北京地区2013年l _2月空气质量指数AQ ，的时空分布特征，及紫外吸收性气溶胶指数( AA，) 、气象观测要素( 相对湿度、气压和风速) 、大气环流特征、混合层高度、总体理查森数( R。) 与AQ ，的相关性等；同时对气象观测要素与Ap，关系进行了拟合，建立了回归方程。研究结果及主要结论如下：北京地区AQ ，呈现出了一种自东南向西北递减的分布趋势；紫外吸收性气溶胶指数( AA，) 与AQ ，之间呈明显正相关关系，相关系数r=0．456，可以作为污染物监测的参考；相对湿度、气压与AQ ，有着较好的相关性，相关系数分别为0．67、一0．49，建立的最优回归方程得到的拟合结果与实际观测效果对比良好；500 hPa乌拉尔山至贝加尔湖地区的高压脊是北京地区是否形成持续性污染的重要天气系统；AQ ，与l 一2月混合层高度呈明显的负相关关系，相关系数为一O ．51l ，持续低于459 m 的混合层高度有利于污染物堆积；总体理查森数≥10．63时，有利于次日污染持续或发展等。关键词：空气质量指数；气象条件；污染监测与预报中图分类号：x51文献标识码：A文章编号：1673—7148( 2014) 0l 一0033—07引言冬季是北京地区大雾多发、污染严重的季节‘ 112。。随着城市化进程的加快，污染物成分以及源地都有了变化。根据一些学者的研究一～‘ ，北京地区污染物主要由三部分组成，最主要的部分是本地的排放，第二部分是周边地区污染物的输送，第三部分是污染物的再生。同时，污染物浓度变化具有明显的季节特征“ 。针对污染物的输送，前期有研究者利用M M 5、w RF等模式进行了局地环流的模拟。7 o，或通过卫星监测分析污染物的演变情况¨ 。。2013年1月1日之前，环保部门正式公布的污染数据是以可吸入颗粒物( PM 。。) 为基础的，污染物与气象条件的相关研究多以PM ，。为分析对象。9“ “ 。按照环保部门的环境空气质量指数( AQ ，) 技术规定( 试行) ¨ 4。和环境空气质量标准‘ 1“ ，AQ ，是从6项污染物(SO ：、N 0：、PM 。PM ：，、O ，、C0)基本项目中选择空气质量分指数最高者为空气质量指数。从环保部门监测数据的统计可知，2013年1—2月，以细颗粒物( PM ，，) 为首要污染物的天数达到了51天。因此，空气质量指数和PM ：，成为舆论焦点，也成为气象部门服务工作的一项重要内容。但是，在污染物种类调整、污染指数计算分级方法改变的情况下，气象条件与污染指数的关系是什么，污染的监测和预报中需要关注那些内容，这些就是本文探讨的内容。1资料本文采用的主要数据如下：2013年1—2月共计59d的N CEP( 1。× 1。) ／EC( 0．25。× 0．25o) 逐日再分析资料；北京市环保局35个观测站空气质量日报数据( AQ ，) ；北京南郊观象台的相对湿度、气压和风速的逐日观测数据。2北京地区4p，时空分布特征从北京35个监测站的2013年1月、2月逐月的AQ ，平均( 下同) 分布图可以看到，1月( 图l a) 污染程度明显重于2月( 图1b) 。1月，北京大部地区AQ ，都在101以上，城区和南部郊区更是达到了201～300收稿日期：2013一12一02；修订日期：2014一叭一10基金项目：国家自然科学基金青年基金课题( 40805011) 资助作者简介：张建忠( 1972一) ，男，北京人，高级工程师，从事防灾减灾与气象服务研究．E—m ai l ：zhan鲥z@ cm a．gov．cn万方数据

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