黑龙江省重点城市AQI指数特征及其与气象要素之关系

引用本文

康恒元, 刘玉莲, 李涛. 黑龙江省重点城市AQI指数特征及其与气象要素之关系.自然资源学报,2017 32(4): 692-703
KANG Heng-yuan, LIU Yu-lian, LI Tao. Characteristics of Air Quality Index and Its Relationship with Meteorological Factors in Key Cities of Heilongjiang Province. Journal of Natural Resources, 2017 32(4): 692-703 复制到剪切板

doi: 10.11849/zrzyxb.20160451

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黑龙江省重点城市AQI指数特征及其与气象要素之关系

康恒元^1,², 刘玉莲³, 李涛^1,^*

1. 南京信息工程大学电子与信息工程学院,南京 210044

2. 哈尔滨市气象局,哈尔滨 150001

3. 黑龙江省气候中心,哈尔滨 150030

第一作者简介：康恒元（1970- ）,男,黑龙江望奎人,硕士,高工,主要从事气象网络技术与装备保障。E-mail:627362835@qq.com

*通信作者简介：李涛（1978- ）,男,河南信阳人,副教授,研究方向为信息系统及机器学习。E-mail:LTHNXX@21cn.com

收稿日期: 2016-04-28

基金: 中国气象局气候变化专项（CCSF201413）; 公益性行业（气象）科研专项（GYHY201306070）; 黑龙江省气象局自立项目（HQ2016026）

摘要

空气质量状况的优劣,直接关系到人体健康和经济社会可持续发展。利用2014年黑龙江省4个重点城市的空气质量数据,结合同期常规气象要素资料,分析了黑龙江省AQI指数基本特征及与气象要素的关系。分析结果表明：黑龙江省重点城市年平均AQI指数以哈尔滨最大（轻度污染级别）,其次牡丹江、大庆、齐齐哈尔（良级别）;单日空气质量指数最高值在大庆（500）,其次是哈尔滨（490）,牡丹江和齐齐哈尔单日最高值分别为264和251;AQI指数年分布特征是冬季最高,其次秋季,再次春季,夏季最低;首要污染物最多的是PM_2.5,其次PM₁₀、NO₂和臭氧8 h。AQI指数与平均气温,在年尺度上呈负相关,月和四季呈正相关为主;与降水日呈负相关;与相对湿度是冷月（1—2月）呈正相关,渐暖月（5—6月）呈负相关;与最大风速,采暖季呈明显负相关;与本站气压呈正相关,与日照时数冬季呈负相关关系。

关键词: 黑龙江; 空气质量指数; 气象要素

中图分类号:X51 文献标志码:A 文章编号:1000-3037(2017)04-0692-12

Characteristics of Air Quality Index and Its Relationship with Meteorological Factors in Key Cities of Heilongjiang Province

KANG Heng-yuan^1,², LIU Yu-lian³, LI Tao¹

1. College of Electronics and Information Engineering, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China

2. Harbin Bureau of Meteorology, Harbin 150001, China

3. Heilongjiang Province Climate Center, Harbin 150030, China

Fund:The special Project in Climate Change of China Meteorological Administration, No.CCSF201413; The Special Public Welfare Industry (Meteorological) Research, No.GYHY201306070; Self-reliance Project of Heilongjiang Province Meteorological Bureau, No.HQ2016026

Abstract

Air quality is directly related to human health and sustainable development of economy and society. Based on the air quality data of four key cities in Heilongjiang Province in 2014, combined with the conventional meteorological data during the same time, the basic characteristics of air quality index (AQI) in Heilongjiang Province and the relationship with meteorological elements were analyzed. The results show that annual average AQI in Harbin was the largest (slightly polluted), followed by Mudanjiang, Daqing, Qiqihar (good). The highest value of daily AQI happened in Daqing (500), followed by Harbin (490). The highest single day values in Mudanjiang and Qiqihar were 264 and 251, respectively. Winter had the highest seasonal average of AQI, followed by autumn and spring, and summer had the lowest average value. The primary pollutant was PM_2.5, followed by PM₁₀, NO₂ and ozone for 8 hours. The AQI index and the average temperature were negatively correlated at the annual scale, while mainly positively correlated at the monthly and seasonal scale. AQI index was negatively correlated with precipitation, and positively correlated with the relative humidity in coldest months (January-February), while negatively related with the relative humidity in warmer months (May-June). There was significant negative correlation between AQI and maximum wind speed in heating season. And AQI is positively related to the station pressure, and negatively related to the sunshine hours in winter.

Key words: Heilongjiang Province; air quality index; meteorological factors

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随着世界经济持续发展, 能源消耗急剧增加, 大量的废气、烟尘排放, 严重影响大气环境质量, 尤其是在人口稠密的大城市尤为突出, 大气污染不仅引发呼吸系统等疾病, 而且严重破坏生态环境, 导致植被退化与水源污染, 对全球的可持续发展与人体健康构成严重威胁。研究表明：空气质量不仅受污染物排放浓度、复杂下垫面、理化过程和城市地形地貌等因素的影响, 而且还与污染的扩散、传输、转化及稀释能力有关^{[1, 2, 3]}。气象条件和城市大气污染密切相关。气象条件作为影响空气环境质量的重要因素之一, 它制约大气污染物的稀释、扩散、输送和转化过程, 进而影响大气污染物的分布及污染物浓度, 在污染源相对稳定的情况下, 气象条件变化对污染物浓度变化影响十分显著^[4]。

目前, 许多专家学者对大气环境及其与气象要素的关系进行了研究^{[5, 6]}, 但大多数研究多是针对具体污染物^{[7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]}或空气污染指数（API）展开^{[14, 15, 16, 17]}。2012年环境保护部发布了《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》, 以空气质量指数作为衡量空气质量状况的指标^[18]。目前, 对AQI及其与气象要素关系的研究正在逐步展开^{[19, 20, 21]}, 但有关黑龙江省AQI与气象要素关系的研究较少^[22]。黑龙江地处中高纬, 空气质量与全国比较一直较好, 但随着城市化发展, 受全球变化影响以及能源制约, 2013年以来几次的雾霾围城, 以哈尔滨为代表的黑龙江省重点城市空气污染状况已经达到一个非常糟糕的程度, 加强对黑龙江省城市空气质量的研究是非常必要的。本文利用2014年黑龙江省4个重点城市的空气质量日报数据, 结合同期常规气象要素资料, 分析黑龙江省重点城市环境空气质量年内变化规律, 月、季变化特征, 及与气象要素关系, 可为全面了解黑龙江重点城市环境空气质量, 科学有效控制和治理大气污染、保护城市生态环境提供科学依据。

1 资料与方法

环境空气质量指数（Air Quality Index, AQI）, 来源于中国环境监测总站全国重点城市空气质量日报。AQI是定量描述空气质量状况的无量纲指数, 描述空气清洁或者污染的程度, 以及对健康的影响。AQI是2012年3月国家发布的新空气质量评价标准^[18], 参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物PM₁₀、可吸入细颗粒物PM_2.5、二氧化硫（SO₂）、二氧化氮（NO₂）、臭氧（O₃）、一氧化碳（CO）等6项, AQI将这6项污染物用统一的评价标准呈现, AQI数值越大、级别和类别越高, 说明空气污染状况越严重, 对人体的健康危害也就越大。

中国环境监测总站监测的黑龙江省4个重点城市为哈尔滨、齐齐哈尔、大庆、牡丹江。哈尔滨（省会）地处黑龙江省南部, 是黑龙江省中心城市。齐齐哈尔（地级市）是黑龙江省第二大城市, 老工业基地, 位于黑龙江省西部。大庆（地级市）位于黑龙江省西南部, 中国第一大油田大庆油田所在地。牡丹江市位于黑龙江省东南部, 地处中、俄、朝合围的“ 金三角” 腹地, 区位发展优势明显。4个城市分别位于黑龙江省不同区域, 是黑龙江省主要的工业城市, 对黑龙江省环境污染有代表性。

AQI数据时段为2014年1月1日— 2014年12月31日, 其中哈尔滨实有数据362 d（12月31日、11月30日、11月21日无记录）, 齐齐哈尔、大庆、牡丹江实有数据361 d（12月31日、11月30日、11月21日、5月29日无记录）。

气象数据来源于黑龙江省气象信息中心提供的哈尔滨、齐齐哈尔、大庆、牡丹江4个城市的2014年每日气象要素资料。月、季、年的AQI平均, 按时段内实有日数平均; 季节按气象业务季节划分标准, 3— 5月为春季, 6— 8月为夏季, 9— 11月为秋季, 12月到次年2月为冬季（因黑龙江AQI只有1 a资料, 冬季除1、2月外, 用2014年12月资料代替前年12月）。

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析, 是衡量两个变量因素相关密切程度的一种统计方法。使用相关分析时要注意的是, 相关分析法可以找出高相关的两个变量, 但是这两个变量只是相关性好, 并不一定存在因果。本文利用相关分析等统计分析方法, 结合黑龙江省重点城市AQI的年、季、月特征, 对4个重点城市AQI与气象要素的关系进行分析。

2 城市环境空气质量指数（AQI）统计特征

2.1 AQI指数分布特征

由黑龙江省4个重点城市年平均的AQI指数（表1）可见, 哈尔滨最大（106）, 为三级, 属轻度污染; 齐齐哈尔最小（64）, 为二级, 属良; 大庆（68）为二级, 属良; 牡丹江（85）为二级, 属良; 牡丹江空气质量优于哈尔滨, 差于齐齐哈尔。

表1 黑龙江省重点城市AQI Table 1 AQI of the key cities in Heilongjiang Province

单日空气质量指数（图1）最高值是大庆, AQI为500（爆表, 2014年1月13日）, 其次是哈尔滨（490, 2014年10月29日）, 牡丹江和齐齐哈尔单日AQI最高值分别为264（2014年11月1日）和251（2014年2月26日）。

近年来, 中国不同城市的空气污染现状与年际变化存在巨大的差异, 但总体而言正在经历着明显的改善^[23]。黑龙江省4个重点城市年平均空气质量指数分布是“ 中间低、两头高” （图1）, 即3月至10月上旬, AQI指数明显偏低; 10月中旬至2月下旬AQI指数普遍偏高, 主要是因为黑龙江省10月中旬开始集中供暖（如哈尔滨10月15日）, 冬季燃煤供暖, 粉尘、烟尘增多; 另外, 冬季黑龙江省多受西北冷空气影响, 空气静稳, 易出现逆温, 不利于污染物扩散。四季平均的AQI冬季最高, 其次秋季, 再次春季, 夏季最低。各月平均AQI, 最低在9月, 其次8月、5月, 最高在11月（哈尔滨、齐齐哈尔）和1月（大庆、牡丹江）。

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	图1 黑龙江省重点城市AQIFig. 1 AQI of key cities in Heilongjiang Province

2.2 AQI指数年季级别分布

AQI指数重度污染以上包括重度污染和严重污染级别, 污染以上级别包括轻度污染、中度污染、重度污染和严重污染, 优良级别包括空气质量优和良2个级别。

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	图2 黑龙江重点城市各级环境空气质量级别年内占比 (%)Fig. 2 Percentage of AQI at different level in key cities of Heilongjiang Province during the year

黑龙江省4个重点城市不同环境空气质量级别所占比例见图2, 重度污染以上日数比例最多的是哈尔滨, 其次为牡丹江、大庆、齐齐哈尔, 其中牡丹江和齐齐哈尔年内没有出现严重污染日, 空气质量最差为重度污染; 污染以上日数比例最多的排序与重度污染以上相同, 依次为哈尔滨、牡丹江、大庆、齐齐哈尔; 优良等级日数比例正好相反, 哈尔滨最小, 其次为牡丹江、大庆、齐齐哈尔。说明齐齐哈尔空气质量最好, 其次大庆, 再次牡丹江, 哈尔滨空气质量最差。

哈尔滨AQI指数冬季平均为152, 秋季为132, 春季78, 夏季最小（66）。AQI年最大指数日在秋季, 比冬季单日最高值要高, 夏季较春季低, 但单日最大较春季高（夏季252, 春季220）。四季各级别污染日数所占比例各不相同（表2）。严重污染在春、夏季没有出现, 秋季出现的百分比（13.5%）高于冬季（2.2%）; 重度污染春、夏季占比相等（1.1%）, 冬季最高（23.6%）, 其次秋季（6.7%）; 中度污染日数比例冬季最多（23.6%）, 其次秋季（14.6%）, 春、夏季相当（2.2%）; 轻度污染冬季最多（28.1%）, 春季次之（10.9%）, 夏季5.4%, 秋季最少（4.5%）。哈尔滨空气质量良的日数依次为春季最多（75.0%）, 夏季次之（60.9%）, 秋季（37.1%）较少, 冬季最少（22.5%）; 优的日数夏季最多（30.4%）, 然后依次为秋季（23.6%）、春季（10.9%）, 哈尔滨整个冬季没有空气质量达优等级的天。总之, 哈尔滨冬季轻度污染日最多, 其次是中度和重度污染; 春季以良等级居多, 其次是优和轻度污染; 夏季以良等级居多, 其次优和轻度污染; 秋季以良等级居多, 其次优和中度污染。

齐齐哈尔AQI指数冬季平均为80, 秋季为67, 春季58, 夏季最小（52）。AQI年最大指数日在冬季（251）, 夏季较春季低, 但单日最大较春季高（夏季192, 春季160）。四季各级别污染日数所占比例各不相同, 严重污染在齐齐哈尔四季都没有出现; 重度污染春、夏季没有出现, 秋季5.6%, 高于冬季（2.2%）; 中度污染日数比例冬季最多（4.5%）, 其次秋季（3.4%）、夏季（3.3%）、春季（1.1%）; 轻度污染冬季比例最多（13.5%）, 秋季其次（6.7%）, 春、夏季相当, 都为3.3%; 空气质量良的日数冬季最多（61.8%）, 其次春季（53.8%）、夏季（28.3%）, 秋季最少（28.1%）; 优的日数夏季最多（62.2%）, 其次秋季（56.2%）、春季（41.8%）、冬季（18.0%）。冬季, 良等级空气质量日最多, 其次是优和轻度污染; 春季, 良等级天居多, 其次是优和轻度污染; 夏季, 优等级天居多, 其次良和轻度、中度污染; 秋季, 优等级天居多, 其次良和轻度污染。

大庆AQI指数冬季平均为95, 秋季为60, 春季59, 夏季最小（58）。AQI年最大指数日在冬季（500）, 夏季最大指数232, 秋季228, 春季最小（176）。四季各级别污染日数所占比例, 严重污染在大庆春、夏、秋三季都没有出现; 重度污染春季没有出现, 秋季4.5%, 高于冬季和夏季（2.2%）; 中度污染日数比例冬季最多（5.6%）, 其次春季（2.2%）、夏季（1.1%）, 秋季接近0; 轻度污染冬季20.2%, 其次秋季（7.9%）、春季（5.5%）、夏季（5.4%）; 空气质量良的日数冬季最多（52.8%）, 其次春季（46.2%）、夏季（33.7%）, 秋季最少（25.8%）; 优的日数秋季最多（61.8%）, 其次夏季（57.6%）、春季（46.2%）、冬季（16.9%）。冬季, 良等级空气质量日最多, 其次是轻度污染和优; 春季, 优和良等级天居多, 其次是轻度污染; 夏季, 优等级天居多, 其次良和轻度污染; 秋季, 优等级天居多, 其次良和轻度污染。

表2 黑龙江省重点城市AQI指数季内各级别占比 Table 2 Percentage of different AQI level during the seasons（%）

牡丹江AQI指数冬季平均为116, 秋季为90, 春季70, 夏季最小（65）。AQI年最大指数日在秋季（264）, 冬季最大指数240, 夏季211, 春季最小（145）。四季各级别污染日数所占比例, 严重污染在牡丹江四季都没有出现; 重度污染春季没有出现, 冬季7.9%, 高于秋季（4.5%）和夏季（1.1%）; 中度污染春季没有, 冬季14.6%, 秋季9.0%, 夏季2.2%; 轻度污染冬季33.7%, 其次秋季（16.9%）、春季（11%）、夏季（2.2%）; 空气质量良的日数春季最多（74.7%）, 其次夏季（71.7%）、秋季（52.8%）, 冬季最少（38.2%）; 优的日数夏季最多（22.8%), 其次秋季(16.9%)、春季(14.3%), 冬季最少（5.6%）。冬季, 良等级空气质量日最多, 其次是轻度污染和中度污染; 春季, 良等级天居多, 其次是优和轻度污染; 夏季, 良等级天居多, 其次优和轻度、中度污染; 秋季, 良等级天居多, 其次优和轻度污染。

2.3 首要污染物

黑龙江4个重点城市首要污染物出现天数最多的是PM_2.5, 其次PM₁₀、NO₂和臭氧8 h（表3、表4）, 大庆和牡丹江首要污染物没有出现NO₂和SO₂。

表3 黑龙江省重点城市年内首要污染物超标天数 Table 3 The days of primary pollutants exceeding the limits during the year （d）

表4 黑龙江省重点城市各季首要污染物种类 Table 4 Primary pollutions of different seasons

4个重点城市的1、2、7、11、12月的首要污染物出现最多的是PM_2.5; 3月除哈尔滨首要污染物NO₂最多外, 其他3个城市也都是PM_2.5最多; 4月4个主要城市出现最多的首要污染物一致都是PM₁₀; 5月哈尔滨NO₂最多, 牡丹江臭氧8 h最多, 齐齐哈尔和大庆都是PM₁₀; 6月齐齐哈尔PM₁₀最多, 其他3个城市都是臭氧8 h; 8月哈尔滨NO₂, 牡丹江PM₁₀, 齐齐哈尔和大庆是臭氧8 h; 9月大庆最多是臭氧8 h, 其他三城市都是PM₁₀; 10月牡丹江是PM₁₀, 其他三个城市是PM_2.5。

3 AQI指数与气象要素相关性分析

哈尔滨、齐齐哈尔、大庆都位于松嫩平原, 牡丹江位于黑龙江省东南部半山区、长白山脉北麓, 都属于半湿润气候, 表5列出了4个城市最近气候期（1981— 2010年）表现出的气候状况（大庆气象站建站较晚, 资料序列较短, 用周边台站安达站数据代替）, 年降水量牡丹江最多, 大庆最少, 平均风速和日照时数都是齐齐哈尔最大（多）, 牡丹江最小（少）, 而年平均气温哈尔滨最高。

表5 黑龙江省重点城市气候状况 Table 5 Climate condition of the key cities in Heilongjiang Province

对2014年黑龙江省4个重点城市AQI指数与同期气温、湿度、降水等气象要素做相关分析, 对应相关性如表6所列（表中为年和季节相关, 月相关略）。

表6 黑龙江省重点城市AQI指数与气象要素相关性 Table 6 Relativity between AQI and meteorological factors of the key cities in Heilongjiang Province

3.1 AQI指数与气温

黑龙江重点城市年、季、月的日平均气温与AQI指数中, 年尺度4个城市相关性一致, 都为负相关, 且通过0.05显著性水平检验。四季平均气温与AQI指数差异较大, 冬季, 齐齐哈尔是通过检验的显著正相关; 春季, 大庆显著正相关; 夏季, 大庆和牡丹江显著正相关; 秋季, 4个城市除大庆外, 都是显著负相关。月平均气温与AQI指数, 哈尔滨1月为显著负相关, 3、4、8、11月为显著正相关, 其他月份相关不显著; 齐齐哈尔2、3、4、5、6、8、9月为显著正相关, 其他月份相关不显著; 大庆2、3、4、5、6、8月为显著正相关, 其他月份相关不显著; 牡丹江2、3、4、5、6、8月为显著正相关, 其他月份相关不显著。

气温与AQI指数的研究表明, 气温与AQI既有负相关^{[5, 17]}, 也有正相关^{[10, 16]}。对比分析发现, 负相关对应的时间是年尺度, 而正相关对应时间是冬季^[16]和6月^[10]。黑龙江省4个重点城市AQI与日平均气温年尺度是负相关, 冬、春和夏季呈正相关为主, 秋季呈负相关, 月变化以正相关为主。

AQI与气温关系的年、季、月尺度差异较大, 年尺度表现为与气温负相关, 且通过显著性检验, 主要是因为冬季是采暖季, 而黑龙江省目前还主要是靠燃煤取暖, 燃煤排放使空气质量下降, AQI增大。

9— 11月为秋季, 正是快速降温时段, 以哈尔滨为例, 9、10和11月月平均气温为15.1、6.4、-4.9 ℃, 而10月15日开始集中采暖供热, 所以AQI与秋季气温表现出负相关, 主要是源于降温采暖导致的空气污染加重, 城市人类活动对其相互关系产生了干扰。

3— 5月为春季, 是快速升温时段, 天气回暖, 冻土融化, 而植被还未恢复。空气活动异常, 冷暖空气交汇, 大风日数多, 易出现沙尘天气, 空气质量下降。

冬季最冷月份为1月, 夏季最热月份为7月, 冬季和夏季都是经历一个季节内变温过程, 冬季是较冷— 冷— 较冷, 夏季是较热— 热— 较热, 因此, 可以忽略季内变温对AQI与气温的相关影响。这与月范围的正相关较接近。

AQI与气温正相关, 是因为当升温时, 天气晴好, 不考虑其他因素影响, 上空暖空气过境, 不利于下层污染物质消散, 而升温过程一般会持续两三天以上, 污染物堆积; 当降温时, 冷空气过境, 伴随有风, 有时还有降水发生, 利于污染物扩散和稀释。

3.2 AQI指数与相对湿度

4个重点城市年AQI指数与平均相对湿度的相关不显著。四季平均相对湿度与AQI指数冬季和春季相关较明显, 其中冬季AQI与平均相对湿度呈显著正相关, 大庆和牡丹江春季呈显著负相关, 牡丹江秋季是显著负相关。月平均相对湿度与AQI指数哈尔滨2月为正相关, 5月为负相关, 齐齐哈尔1、2、12月为显著正相关, 6月为显著负相关; 大庆2、11、12月为正相关, 5月为负相关; 牡丹江1、2、11、12月为正相关, 4、5、6、9月为负相关。

以往对空气质量与相对湿度关系分析指出, 空气污染物浓度在采暖期与相对湿度正相关, 非采暖期, 与相对湿度负相关^{[8, 10, 13, 22]}, 相对湿度为50%左右时, 空气污染较高, 80%以上时雨雪天气出现可能大, 冲刷空气中的各种污染物, 非污染日几率增大^[17]。黑龙江AQI指数与平均相对湿度, 冷月以正相关为主, 渐暖月以负相关为主。

以哈尔滨为例, 平均相对湿度夏季最高（71%）, 其次冬季（67%）、秋季（58%）, 春季最小（50%）。冬季干燥少水, 相对湿度大时, 形成不了较强降水, 易出现雾霾天, 空气污染严重; 春季多风, 风的抽吸作用使空气相对湿度减小, 且卷起地面沙尘及携来上游浮尘, 空气质量较差。

3.3 AQI指数与降水

4个重点城市AQI指数与降水量关系不显著, 仅牡丹江春季呈显著负相关, 哈尔滨9月、大庆7月为负相关, 齐齐哈尔和大庆2月为正相关; AQI指数与降水日数（当日有≥ 1 mm降水）关系好于降水量。年AQI指数与降水日数牡丹江为负相关, 哈尔滨冬季、大庆春季、牡丹江春夏季为负相关, 哈尔滨7、9月为负相关, 齐齐哈尔7、8月为负相关, 大庆7月为负相关, 牡丹江2、5、6、9月为负相关。

前人研究指出降水量与空气质量呈负相关^{[8, 10, 17]}, 夏季明显, 冬季较弱, 这主要是由于夏季降水量多且次数频繁, 而冬季降水量少且次数较少。本文分析认为AQI与日内是否发生降水关系好于与降水量的关系, 表现为负相关, 有降水发生时, AQI指数偏低。

这是因为降水对空气有净化作用, 而达到一定程度后（如优等级）, 更多的降水对空气的净化效果并不是线性增长的。

3.4 AQI指数与风

AQI指数与日最大风速的相关性好于平均风速, 其中牡丹江年平均AQI指数与日最大风速为负相关, 风速越大, 越有利于污染扩散, AQI指数低。四季中哈尔滨、齐齐哈尔、牡丹江的冬季为明显负相关, 哈尔滨和牡丹江春季负相关较明显, 大庆春季则为正相关。在采暖期（10— 4月）AQI与最大风速都以负相关为主, 但是齐齐哈尔和大庆在春季4、5月呈显著正相关。月AQI指数与日最大风速哈尔滨和牡丹江都表现为负相关, 且有6个月最显著（哈尔滨1、2、4、9、11、12月, 牡丹江1、2、3、9、11、12月）; 齐齐哈尔4、5月为显著正相关, 7、12月为负相关; 大庆4、5、8月为显著正相关。

许多研究发现污染浓度与地面风速有负相关^{[8, 13, 16, 22]}, 少数为正相关^[10]。周兆媛等^[17]和刘宇等^[24]指出, 在干燥天气, 当风速大于4 m/s时, 污染与风速反相关。本文分析AQI与最大风速关系在采暖期（10— 4月）负相关为主, 非采暖季多不显著, 春季有正相关。采暖期间, 主要污染物是燃煤粉尘、烟尘, 风速大, 利于污染物扩散, AQI较低; 齐齐哈尔和大庆在春季4、5月表现了显著的正相关, 是由于齐齐哈尔、大庆处于松嫩平原中部、中国北方农牧交错带的东北部, 其周边土地沙化、盐碱化严重, 春季大风易引起沙尘污染, AQI指数偏高。

3.5 AQI指数与本站气压

4个重点城市年平均AQI指数与平均本站气压为正相关（大庆不明显）。四季中冬季哈尔滨和牡丹江呈明显正相关, 春季牡丹江为正相关, 秋季齐齐哈尔为正相关。哈尔滨7、9月月平均本站气压与AQI呈显著负相关, 1、12月正相关; 齐齐哈尔3月为负相关, 大庆3、4、10月为负相关, 7月为正相关, 牡丹江3月为负相关, 1、5、7、9月正相关。

AQI与本站气压正相关为主, 冬季更明显。这主要是因为低压天气系统控制下, 近地面垂直方向气流上升, 可加速大气污染物的扩散运动, 低压系统也可能带来降水, 吸附污染物粒子, 从而降低大气污染程度, AQI偏低; 高压系统控制下, 近地面垂直方向气流下沉运动, 大气层结稳定, 污染物不易扩散, AQI易偏高。

3.6 AQI指数与日照时数

AQI指数与日照时数年、四季变化以负相关为主。其中年平均AQI指数与日照时数哈尔滨、齐齐哈尔、大庆呈显著负相关, 四季中冬季哈尔滨、齐齐哈尔和大庆为显著负相关; 各月中哈尔滨9月为正相关, 11、12月为负相关; 齐齐哈尔2、3月为负相关; 大庆2、3、4、10、11、12月为负相关, 5、8月为正相关; 牡丹江1、7月为负相关, 5、6、8、9月为正相关。

4 结论与讨论

空气质量状况的优劣, 直接关系到人体健康和经济社会可持续发展。通过2014年黑龙江省4个重点城市的空气质量数据和同期常规气象要素资料, 分析了黑龙江省AQI指数基本特征及与气象要素的关系。分析结果表明：

1）黑龙江省重点城市年平均AQI指数哈尔滨最大（106）, 为三级, 属轻度污染; 其次牡丹江（85）、大庆（68）、齐齐哈尔（64）均为二级, 属良。单日AQI空气质量指数最高值在大庆（500）, 其次是哈尔滨（490）, 牡丹江和齐齐哈尔单日最高值分别为264和251。AQI指数年分布呈冬季最高, 其次秋季, 再次春季, 夏季最低。

2）AQI年内分布是中间低、两头高, 3月至10月上旬, AQI指数明显偏低, 10月中旬至2月, AQI指数普遍偏高; 季节平均的AQI冬季最高, 其次秋季, 再次春季, 夏季最低; 各月平均AQI, 最低在9月, 其次8、5月, 最高在11或1月。

3）哈尔滨春、夏季没有严重污染天, 冬季没有优等级天; 齐齐哈尔四季都没有严重污染天, 春、夏季没有重度污染天; 大庆春、夏、秋季没有严重污染天, 春季没有重度污染天; 牡丹江四季都没有严重污染天, 春季没有重度和中度污染天。哈尔滨冬季最多是轻度污染, 春、夏、秋季最多良等级天; 齐齐哈尔冬、春季最多是良等级天, 夏、秋季多优等级天; 大庆冬季最多是良等级天, 春、夏、秋季以优等级天居多; 牡丹江四季均以良等级天居多。

4）黑龙江4个重点城市首要污染物最多的是PM_2.5, 其次PM₁₀、NO₂和臭氧8 h。4个重点城市冬、春、秋季节最多的首要污染物是PM_2.5和PM₁₀。春季哈尔滨首要污染物NO₂最多, 夏季哈尔滨和大庆的首要污染物是臭氧8 h。因为臭氧8 h是一天中最大的连续8 h臭氧浓度均值, 这个最高值通常发生在午后光照强温度高的时段。当气象条件不利于臭氧前提物— — 氮氧化物和挥发性有机物的扩散, 加上足够的日照时间, 就成为臭氧超标的主要原因。臭氧超标的季节主要是春、夏和秋季, 其中以夏季较为明显^[25]。随着光照时间增多, 天气变热, 臭氧8 h浓度逐渐替代PM_2.5, 成为首要污染物。

5）AQI指数与平均气温年尺度是负相关, 冬、春、夏季为正相关为主, 秋季为负相关, 各月AQI指数与平均气温以正相关为主。这个相互关系中, 人为活动的干扰占了很大部分, 如果去掉人类活动影响, 可能结果会有不同。

6）城市AQI指数与相对湿度, 冷月正相关为主, 渐暖月负相关为主; AQI与日内是否发生降水关系较好, 表现为负相关, 有降水发生时, AQI指数偏低; AQI与最大风速关系在采暖期（10— 4月）以负相关为主, 齐齐哈尔和大庆在春季4、5月份, AQI与最大风速显著正相关; AQI与本站气压正相关为主, 冬季更明显; 4个重点城市AQI与日照时数关系为负相关, 冬季显著, 可见日照时数受AQI指数影响明显。黑龙江省冬季受冷高压控制, 降水较少, 所以日照时间长短多是受污染物浓度影响, 当AQI较高时, 日照较少。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

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2014

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Analysis on the relation between air quality status and meteorological conditions in Jinan City.

Environmental Monitoring in China, 2014, 30(1): 53-59. ]

利用济南市空气污染指数资料和气象资料，分析空气质量状况与气象条件的关系规律，建立起空气污染指数与气象要素间的季节性回归方程，并筛选济南市近年来的空气质量重污染过程，分析污染过程时对应的天气形势特征，为济南市的空气污染指数预报和环境保护工作中的污染潜势预报提供参考。

... 研究表明：空气质量不仅受污染物排放浓度、复杂下垫面、理化过程和城市地形地貌等因素的影响,而且还与污染的扩散、传输、转化及稀释能力有关^[1,2,3] ...

2011

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郭勇涛, 佘峰, 王式功, 等. 兰州市空气质量状况及与常规气象条件的关系[J]. 干旱区资源与环境, 2011, 24(11): 100-105.

[GUO Y

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Assessment on air quality in Lanzhou and its relation with meteorological conditions.

Journal of Arid Land Resources and Environment, 2011, 24(11): 100-105. ]

根据兰州市空气质量日报数据和同期的常规气象资料,研究了2001～2009年该市的空气质量特征,探讨了气象要素和城市空气质量之间的相互关系。结果表明:随着近年来该市开展大规模的环境综合治理工作,空气质量有了明显得改善。研究期间的空气质量以Ⅱ和Ⅲ级天气为主。主要污染物PM10、SO2、NO2年平均浓度在大部分年份超过国家空气质量二级标准,这表明该市的空气污染已呈现扬尘、煤烟和机动车尾气混合型污染特征。空气质量具有明显的季节变化。夏季的空气质量最好,冬季最差,春季次之。风速、气温、大气能见度、降水等气象条件的优劣对当地的空气质量影响显著。四季的API指数与同期的各个常规气象要素密切相关。API指数与风速、降水、能见度、露点温度、总云量在大部分情况下存在显著的负相关关系,与温度存在正相关关系。

2015

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2013

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... 气象条件作为影响空气环境质量的重要因素之一,它制约大气污染物的稀释、扩散、输送和转化过程,进而影响大气污染物的分布及污染物浓度,在污染源相对稳定的情况下,气象条件变化对污染物浓度变化影响十分显著^[4] ...

2015

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张珺, 王式功, 张文宗, 等. 河北南部空气污染特征及其气象条件分析[J]. 东北农业大学学报, 2015, 46(3): 87-94.

[ZHANG

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Analysis of air pollution characteristics and meteorological conditions in the southern of Hebei.

Journal of Northeast Agricultural University, 2015, 46(3): 87-94. ]

在一定条件下，空气污染物浓度除与污染源排放程度有关外，也受气象条件影响。文章以河北省南部城市邯郸为研究对象，采用邯郸市环境监测站质量浓度资料及同期气象资料，利用统计方法，结合邯郸市空气污染物时空变化特征，对空气污染及其气象条件影响进行分析。结果表明，邯郸市的空气质量总体以轻度污染为主，空气质量指数AQI和空气污染物SO2、NO2、NO、PM10、PM2.5质量浓度变化趋势一致，均为秋冬季污染严重， O3变化情况与之相反，夏季严重；邯郸市空气质量指数AQI有一个高值中心、一个低值中心，刮东南风时不利于污染物扩散，污染最大；降水和适量的风对空气污染物有明显的扩散稀释作用，但均有一个临界值；气温与AQI呈负相关。

... 目前,许多专家学者对大气环境及其与气象要素的关系进行了研究^[5,6],但大多数研究多是针对具体污染物^{[7,8,9,10,11,12,13]}或空气污染指数（API）展开^{[14,15,16,17]} ...

... 气温与AQI指数的研究表明,气温与AQI既有负相关^[5,17],也有正相关^[10,16] ...

2015

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2015

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姚琳, 彭王敏子, 陈胜东, 等. 成都市空气质量与气象条件的关系分析[J]. 江西科学, 2015, 33(5): 686-689.

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Analysis of the relationship between pollution in Chengdu city and ground meteorological factors.

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利用成都市城区2010年环境监测资料及同期气象资料,分析了成都市城区空气污染物的变化特征,及各污染物浓度与气象条件的关系. 结果表明:1)成都市大气环境中PM10为首要污染物,城区空气质量具有明显的季节特征,最优在夏季,冬季最差;2)成都市大气稳定度稳定类频率的变化幅度与污染物月均值变化幅度较为一致;3)成都市城区污染物除本地污染源外,还受到外地源的影响.

2004

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席云. 大气中PM10浓度与气象因素的关系[J]. 保山师专学报, 2004, 23(5): 25-28.

[XI

PM₁₀ and Meteorology.

Journal of Baoshan Teachers’ College, 2004, 23(5): 25-28. ]

摘　要：通过数据统计、相关分析方法,对保山市PM10的监测数据与各气象因素的关系进行分析,得到一些初步结果,为减轻和防止污染提供参考.

... 以往对空气质量与相对湿度关系分析指出,空气污染物浓度在采暖期与相对湿度正相关,非采暖期,与相对湿度负相关^[8,10,13,22],相对湿度为50%左右时,空气污染较高,80%以上时雨雪天气出现可能大,冲刷空气中的各种污染物,非污染日几率增大^[17] ...

... 前人研究指出降水量与空气质量呈负相关^[8,10,17],夏季明显,冬季较弱,这主要是由于夏季降水量多且次数频繁,而冬季降水量少且次数较少 ...

... 许多研究发现污染浓度与地面风速有负相关^[8,13,16,22],少数为正相关^[10] ...

2011

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Effect analysis of meteorological factors on the inhalable particle matter concentration of atmosphere in Hami.

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采用2007-2008年哈密市气象及环境数据,分析可吸入颗粒物(PM10)对哈密市空气质量的影响以及风速风向、沙尘天气、降水、气温、气压、相对湿度与PM10浓度的相互关系.结果表明:哈密市的首要污染物为可吸入颗粒物.偏西风能够明显增大PM1o浓度.当平均风速＜2.0 m/s时,随着风速的增大PM10浓度逐渐减小；平均风速≥2.0 m/s时,随着风速的增大PM10浓度逐渐增大.沙尘天气能够显著增大PM1o浓度,降水对PM10浓度有明显的消减作用,气温与PM10浓度负相关,气压与PM10浓度正相关.当相对湿度＜40％时,随着相对湿度的增大PM10浓度逐渐减小；当相对湿度≥40％时,随着相对湿度的增大PM10浓度逐渐增大.

2015

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Pollution characteristics of PM₁₀ and PM_{2. 5} in Changsha city and their relationships with meteorological conditions.

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2014年6月1日~7月2日在黄土岭、马坡岭采样点采集PM10、PM2.5样本,研究PM10、PM2.5质量浓度的时空分布特征,并分析其与气温、风速、相对湿度、气压和降水的相关性。结果表明,黄土岭、马坡岭PM10平均日均浓度分别为108.37、91.00μg/m3,日均浓度超标率分别为25.00%、18.75%;PM2.5平均日均浓度分别为73.48、65.09μg/m3,日均浓度超标率分别为31.25%、34.38%。长沙市PM2.5污染比PM10严重。6月12~16日PM10、PM2.5污染最严重,出现了灰霾天气。PM2.5和PM10质量浓度呈显著正相关;PM10、PM2.5质量浓度与气温、风速、气压呈正相关,与相对湿度呈显著负相关,与降水量呈弱负相关。

... 气温与AQI指数的研究表明,气温与AQI既有负相关^[5,17],也有正相关^[10,16] ...

... 对比分析发现,负相关对应的时间是年尺度,而正相关对应时间是冬季^[16]和6月^[10] ...

... 前人研究指出降水量与空气质量呈负相关^[8,10,17],夏季明显,冬季较弱,这主要是由于夏季降水量多且次数频繁,而冬季降水量少且次数较少 ...

... 许多研究发现污染浓度与地面风速有负相关^[8,13,16,22],少数为正相关^[10] ...

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Pollution characteristics of atmospheric particulates in Chengdu from august to September in 2009 and their relationship with meteorological conditions.

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Daily samples of PM2.5, PM10 were collected at three sites in Chengdu from August to September in 2009 in order to study the temporal and spatial distribution characteristics of atmospheric particulate, and their relationship with meteorological conditions. Average daily mass concentrations of PM2.5 and PM10 were 66 μg/m3 and 94μg/m3 respectively, and both had a wide concentration variation range and the same change trend during the sampling period. The mass concentrations had a spatial distribution characteristics as Panda Base > Caotang Temple > Lidu Garden, which meant that the pollution at the downwind area was most serious, followed by the commercial area and the residential area. In the viewpoint of time distribution characteristics, the atmospheric particulate pollution was most serious in the two periods of September 17th ~ 19th and September 5th ~ 9th with adverse weather conditions and pollutants accumulation being the main reasons. Correlation analysis showed that the correlation coefficient of daily mass concentrations of PM2.5 and PM10 was 0.93, and the ratio of PM2.5/PM10 was 0.69 revealing a significant contribution of PM2.5 to PM10. Temperature had no significant influence on the variation characteristics of the mass concentrations of atmospheric particulate, while precipitation and wind speed had great influence on it mainly through wet clearing and promoting diffusion. Within certain range of relative humidity, high humidity tended to cause severe pollution of atmospheric particulate pollution. A significantly negative correlation existed between the visibility and the concentration of atmospheric particulate, and the correlation coefficient between the visibility and concentration of PM2.5 was greater than that of PM10.

对成都市3个不同点位PM2.5和PM10进行了为期30d的连续观测,研究了大气颗粒物浓度的时空分布特征,及其与气象条件的关系.研究表明,观测期间成都市大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度日均值分别为66,94μg/m3,两者浓度变化范围较大,但变化趋势相同.从空间分布来看,大气颗粒物浓度均是熊猫基地>草堂寺>丽都花园,即下风向污染状况最严重,商业繁华地段次之,生活居住区最好;从时间分布来看,大气颗粒物污染最严重出现在9月17~19日,9月5~9日2个时间段,不利的气象因素和污染物的累积是造成该时间段大气颗粒物污染加重的主要原因.PM2.5与PM10质量浓度的相关性为0.93,PM2.5对PM10的贡献较大,两者质量浓度的比值达0.69.气温对大气颗粒物浓度变化没有显著影响;降水以及风速对颗粒物浓度影响较大,主要是对颗粒物的湿清除和促进扩散作用;在一定相对湿度范围内,高湿度条件容易造成大气颗粒物的较重污染.能见度与大气颗粒物浓度呈明显负相关性,且与PM2.5的相关系数大于与PM10的相关系数.

2015

0.0

2015

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杨莹, 王琨, 崔晨, 等. 哈尔滨市大气污染与气象因素的相关性分析[J]. 环境工程学报, 2015, 9(12): 5945-5950.

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Analysis of relationship between air pollution and meteorological conditions of Harbin.

Chinese Journal of Environmental Engineering, 2015, 9(12): 5945-5950. ]

In order to study Harbin air pollution characteristics and effects of meteorological factors on air pollution, we analyzed daily average concentration distribution of four kinds of air pollutants(SO 2 , NO 2 , PM 10 , PM 2.5 ) and correlation between air pollutant concentration and some meteorological factors(wind speed, temperature, pressure, humidity) of Harbin in 2013. The results display that daily average concentration of air pollutant in Harbin is in accordance with the normal distribution. There is a significant difference between the concentration of air pollutants and the ground meteorological elements in the heating period and the non heating period. In heating period, the concentration of pollutant is negatively correlated with the wind speed, and the correlation coefficient of the wind speed is -0.639, the correlation coefficient is positive correlation with the pressure and relative humidity. During the non heating period, four kinds of air pollutants are negatively related to relative humidity, and the correlation coefficient is about -0.5.However, the other three kinds of meteorological factors are generally not high. Only SO 2 is negatively correlated with temperature with -0.4 correlation coefficient.

为了研究哈尔滨市大气污染特征以及气象要素对大气污染的影响,对哈尔滨市2013年采暖期及非采暖期内4种大气污染物(二氧化硫SO 2 、二氧化氮NO 2 、可吸入颗粒物PM 10 、细颗粒物PM 2.5 )日均浓度分布特征以及日均浓度与部分地面气象要素(风速、气温、气压、相对湿度)相关性进行研究.提出哈尔滨市4种大气污染物日均浓度均符合对数正态分布.采暖期和非采暖期内4种大气污染物浓度与地面气象要素的相关性存在显著差异.采暖期内,4种污染物浓度与风速显著负相关,与风速相关系数最高达-0.639;与气压和相对湿度正相关.非采暖期内,4种大气污染物均与相对湿度呈负相关,相关系数为-0.5左右,与其他3种气象要素相关性普遍不高.全年4种污染物中仅有SO 2 与气温呈较好负相关,相关系数为-0.4.

... 许多研究发现污染浓度与地面风速有负相关^[8,13,16,22],少数为正相关^[10] ...

2015

0.0

黄容, 郭丽娜, 马艳, 等. 2006-2012年青岛市空气质量与气象条件的关系[J]. 气象与环境学报, 2015, 31(2): 37-43.

[HUANG

, GUO L

, MA

, et al.

Relationship between air quality and meteorological conditions from 2006 to 2012 in Qingdao.

Journal of Meteorology and Environment, 2015, 31(2): 37-43. ]

利用2006—2012年青岛市 SO2、NO2及 PM10的监测资料，统计分析3种污染物时空分布特征及污染物平均浓度与气象要素的关系，并分析了污染日气象条件的变化特征。结果表明：2006— 2012年青岛市年平均污染日数为23—33 d；青岛市空气污染主要出现在冬、春两季，主要污染物为 PM10。青岛市中度以上污染为 PM10污染，大多由浮尘天气引起。污染物浓度与云量、降水量和气温呈负相关，与气压呈正相关。冬季大雾易造成空气污染加重，而4—6月海雾则使空气质量提高。弱的地面天气形势和接地逆温层结的存在及持续的烟、霾天气易导致青岛市空气污染。

2015

0.0

赵敬国, 王式功, 张天宇, 等. 兰州市大气重污染气象成因分析[J]. 环境科学学报, 2015, 35(5): 1547-1555.

[ZHAO J

, WANG S

, ZHANG T

, et al.

The analysis of meteorological factors causing heavy air pollution in Lanzhou.

Acta Scientiae Circumstantiae, 2015, 35(5): 1547-1555. ]

Lanzhou used to be one of the most air-polluted cities in China and even in the world with highly heavy air pollution characteristics. Air quality data from Lanzhou Environmental Protection Bureau and meteorology data from Lanzhou Meteorological Bureau were used to analyze the characteristics of heavy air pollution (API >200) in Lanzhou from 2002 to 2011 with the aid of of using the time series analysis and correlation analysis approaches. The results showed that the days of static-stability heavy air pollution accounted about 77% of the total days of heavy air pollution episodes, while air pollution caused by sandstorm just accounted about 23%. The static-stability weather was the primary meteorological type leading to heavy air pollution episodes in Lanzhou, and it typically occurred in wintertime with long lasting time, during which SO 2 ,NO 2 and PM 10 pollutants accumulated synchronously. The heavy air pollution caused by sandstorm from external sources usually occurred in spring and lasted for a short time; during which PM 10 concentration increased,while the concentrations of SO 2 and NO 2 decreased. The concentrations of SO 2 and NO 2 during the sandstorm air pollution episodes were obviously lower than that during the static-stability air pollution one. The wintertime static-stability air pollution episodes were caused by small wind, huge stable energy and strong stability, leading to the accumulation of local pollutants. The air pollution episodes usually happened in spring were mainly caused by strong wind and dry climate leading to transport of sand particles to Lanzhou. The conclusions drawn from this study can provide scientific basis for controlling heavy air pollution in Lanzhou.

兰州市曾经是全国乃至全世界空气污染最严重的城市之一,重度空气污染特征明显.根据兰州市环境保护局公布的大气污染数据及气象局的气象观测数据,采用时间序列法和相关统计方法对兰州市2002—2011年空气污染指数(Air Pollution Index, API)大于200的大气重污染特征进行研究,并探析了其气象学成因.结果表明,静稳型重污染发生天数约占重污染发生总天数的77%,而沙尘型重污染只占23%.静稳型重污染是兰州市最主要的大气重污染类型,它往往存在PM 10 、SO 2 和NO 2 三种污染物同步累积的过程,持续时间长,主要发生在冬季;而沙尘型重污染持续时间短,由于外来高浓度沙尘输送的影响,PM 10 浓度会急剧升高,而SO 2 和NO 2 浓度则会明显下降(SO 2 、NO 2 浓度明显低于静稳型重污染),几乎都发生在春季.对它们的成因分析表明:静稳型重污染的气象学成因主要是风速小,稳定能量大,大气环境稳定度大,不利于湍流扩散,本地源污染物持续积累造成;沙尘型重污染气象学成因主要是春季气候干燥,相对湿度低,造成大风沙尘天气,给兰州市输送大量沙尘颗粒形成大气重污染.此研究结果可为兰州市大气重污染的防治提供科学依据.

2015

0.0

... 气温与AQI指数的研究表明,气温与AQI既有负相关^[5,17],也有正相关^[10,16] ...

... 对比分析发现,负相关对应的时间是年尺度,而正相关对应时间是冬季^[16]和6月^[10] ...

... 许多研究发现污染浓度与地面风速有负相关^[8,13,16,22],少数为正相关^[10] ...

2014

0.0

周兆媛, 张时煌, 高庆先, 等. 京津冀地区气象要素对空气质量的影响及未来变化趋势分析[J]. 资源科学, 2014, 36(1): 191-199.

[ZHOU Z

, ZHANG S

, GAO Q

, et al.

The impact of meteorological factors on air quality in the Beijing-Tianjin-Hebei region and trend analysis.

Resources Science, 2014, 36(1): 191-199. ]

空气质量与人们的健康和生活息息相关。除了直接受局地大气污染物排放影响，空气质量也受局地气象要素的影响。本文利用相关分析法和主成分回归分析法详细阐述了2001-2010年北京、天津和石家庄的空气污染指数（API）与各气象要素的关系，并假设大气污染物排放相对稳定，结合高分辨率区域气候模式模拟结果，探讨未来各气象要素的可能变化及其对京津冀地区空气质量的潜在影响。结果表明：①气压、气温、降水量和相对湿度与3个城市空气质量的关系较为密切。其中，气压与API指数存在显著的正相关关系，其他气象要素与API指数存在显著的负相关关系；②未来京津冀地区的海平面气压和气温均呈上升趋势，风速呈减弱趋势。降水量在2020s呈下降趋势，而后上升，总体呈上升趋势。相对湿度在2020s和2050s呈下降趋势，而后上升，总体呈上升趋势；③SRESA1B排放情景下，未来气候变化对京津冀地区空气质量的改善有一定的促进作用。北京的API指数变化幅度远大于天津和石家庄，3个城市在不同时段的API指数变化峰值均出现在6月份。

... 气温与AQI指数的研究表明,气温与AQI既有负相关^[5,17],也有正相关^[10,16] ...

... 前人研究指出降水量与空气质量呈负相关^[8,10,17],夏季明显,冬季较弱,这主要是由于夏季降水量多且次数频繁,而冬季降水量少且次数较少 ...

... 周兆媛等^[17]和刘宇等^[24]指出,在干燥天气,当风速大于4 m/s时,污染与风速反相关 ...

2012

0.0

... 2012年环境保护部发布了《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》,以空气质量指数作为衡量空气质量状况的指标^[18] ...

... AQI是2012年3月国家发布的新空气质量评价标准^[18],参与空气质量评价的主要污染物为细颗粒物PM₁₀、可吸入细颗粒物PM_{2 ...}

2014

0.0

张建忠, 孙瑾, 王冠岚, 等. 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[J]. 气象与环境科学, 2014, 37(1): 33-39.

[ZHANG J

, SUN

, WANG G

, et al.

Relation between the spatial-temporal distribution characteristics of air quality index and meteorological conditions in Beijing.

Meteorological and Environmental Sciences, 2014, 37(1): 33-39. ]

The paper analyzed the spatial temporal distribution characteristics of air quality index(AQI) from January to February, 2013 in Beijing and the correlation of UV absorbing aerosol index(AAI), meteorological observational elements(relative humidity, barometric pressure and wind speed), atmospheric circulation characteristics, mixed layer height, RB with AQI was also analyzed. Meanwhile the relationship between meteorological observational elements with AQI was fitted and the regression equation was established. The main results were as follows. AQI in Beijing showed a trend from southeast to northwest distribution decreasing. AAI and AQI showed a positive correlation, and the correlation coefficient r was 0.456, which can be used as a reference to monitor pollutant. Relative humidity, barometric pressure and AQI had a good correlation, and the correlation coefficient were 0.67 and -0.49 respectively, the results of regression equation established compared well with the observed effects. High pressure ridge from the Ural Mountains to the Lake Baikal region at 500 hPa was an important weather system of forming persistent contamination whether or not; AQI and the mixed layer height had a significant negative correlation, the correlation coefficient was -0.511, the mixed layer height of below 459 m consistently was in favor of the pollutant accumulation. When RB was great than or equal to 10.63, it was in favor of the pollutant sustained or development in the next day.

分析了北京地区2013年1-2月空气质量指数AQI的时空分布特征，及紫外吸收性气溶胶指数（AAI）、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(RB)与AQI的相关性等；同时对气象观测要素与AQI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AQI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（AAI）与AQI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AQI有着较好的相关性，相关系数分别为0.67、-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；AQI与1-2月混合层高度呈明显的负相关关系，相关系数为-0.511，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。

... 目前,对AQI及其与气象要素关系的研究正在逐步展开^[19,20,21],但有关黑龙江省AQI与气象要素关系的研究较少^[22] ...

2014

0.0

詹长根, 吴艺, 韦淑贞, 等. 基于GIS的武汉市AQI时空分布规律研究[J]. 地理空间信息, 2014, 12(5): 62-64.

[ZHAN C

, WU

, WEI S

, et al.

2014. Study on the temporal and spatial distribution of AQI in Wuhan city based on GIS.

Geospatial Information, 2014, 12(5): 62-64. ]

以武汉市2013-01-01~2013-06-30期间的10个环境空气质量自动监测站的AQI监测数据为基础,运用GIS空间分析工具,采用反距离加权插值法(IDW)获得武汉市各月AQI空间分布图。并将AQI监测数据与监测站其他6项空气污染物监测指标数据进行相关性分析。结果表明,2013年上半年武汉市AQI具有明显的时空分布特征,1~6月AQI总体呈逐渐下降趋势,中心城区AQI高值面积逐渐缩小,北部AQI高于南部地区。各项污染指标对于AQI的相关程度依次是PM2.5、CO、SO2、NO2、PM10、O3。

... 目前,对AQI及其与气象要素关系的研究正在逐步展开^[19,20,21],但有关黑龙江省AQI与气象要素关系的研究较少^[22] ...

2015

0.0

张燕杰, 蔺泽一, 郑煜. 哈尔滨市寒冷月份空气质量指数与空气污染的相关性[J]. 东北林业大学学报, 2015, 43(11): 122-126.

[ZHANG Y

, LIN Z

, ZHANG

Correlation analysis between air quality index and air pollutants of Harbin in winter.

Journal of Northeast Forestry University, 2015, 43(11): 122-126. ]

以哈尔滨市环保局公布的2014年1—2月份市区内空气质量指数(AQI)实时监测数据为基础,每日对监测数据进行收集整理,得到了AQI的实时值以及PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2质量浓度和臭氧1 h质量浓度(O3(1 h))、臭氧8 h质量浓度(O3(8 h));运用相关性分析、主成分回归分析及通径分析方法,分析各空气污染物对AQI的影响程度。结果表明:AQI与PM2.5、PM10、CO、SO2、NO2呈显著正相关,AQI与O3(1 h)、O3(8 h)呈显著负相关;空气污染物间存在严重的多重共线性。根据相关性分析结果,建立AQI与空气污染物的主成分回归模型,模型通过检验。通径分析结果表明:PM2.5对AQI的直接作用及总作用,均最大;PM2.5通过CO对AQI的间接作用,均大于其他污染物通过CO对AQI的间接作用;PM2.5对AQI的变化,起到了决定性的影响作用。

... 目前,对AQI及其与气象要素关系的研究正在逐步展开^[19,20,21],但有关黑龙江省AQI与气象要素关系的研究较少^[22] ...

2015

0.0

郑煜, 蔺泽一, 张燕杰, 等. 哈尔滨冬季气象要素对空气质量指数的影响分析[J]. 黑龙江大学自然科学学报, 2015, 32(6): 805-809.

[ZHENG

, LIN Z

, ZHANG Y

, et al.

Impact analysis of meteorological factors on the air quality index in Harbin Winter .

Journal of Natural Science of Heilongjiang University, 2015, 32(6): 805-809. ]

摘　要：影响空气质量的要素很多，其中气象要素对空气质量的影响是不容忽视的。运用相关性分析、偏最小二乘回归和通径分析方法，研究了哈尔滨市2014年1月份气象要素对空气质量指数（Airqualityindex，AQI）的影响程度。相关性分析结果表明，AQI与平均风速显著性负相关，与平均相对湿度显著性正相关，气象要素间存在严重的多重共线性。根据相关性分析结果，建立了AQI与气象要素的偏最小二乘回归方程，模型拟合良好。通径分析结果表明，平均风速对AQI的直接作用、总作用和决策系数均最大，平均气压、平均相对湿度、平均气温通过平均风速对AQ!的间接作用均大于它们对AQI的直接作用。平均风速为主要决定因素，平均气压为主要限制性因素。

... 目前,对AQI及其与气象要素关系的研究正在逐步展开^[19,20,21],但有关黑龙江省AQI与气象要素关系的研究较少^[22] ...

... 许多研究发现污染浓度与地面风速有负相关^[8,13,16,22],少数为正相关^[10] ...

2013

0.0

... 近年来,中国不同城市的空气污染现状与年际变化存在巨大的差异,但总体而言正在经历着明显的改善^[23] ...

2002

0.0

刘宇, 王式功, 尚可政, 等. 兰州市低空风时空变化特征及其与空气污染的关系[J]. 高原气象, 2002, 21(3): 322-326.

[LIU

, WANG S

, SHANG K

, et al.

Time-space changing character of low-level wind in Lanzhou city and its correlation with air pollution.

Plateau Meteorology, 2002, 21(3): 322-326. ]

The ground wind speed and air pollutant concentration data monitored by Automatic Monitoring System of Lanzhou environment monitoring station during the period from 1988 to 1992,low level wind data in Lanzhou city and the ground wind data of urban and suburb distric of Lanzhou in latest 40 years were analyzed.We also contrast the urban district with the suburb monitoring point(Yuzhong station).The results reveal the regularities of wind direction distribution and the daily,annual and interannual variations of wind speed as well as the characteristics of wind changing with height.At the same time,the distribution of air pollutant conecntration and its correlation with wind speed in the parallelism period have been analysed.The results will provide the bases for investigating time space changing regularity of stability of boundary layer and develope air pollution forecast in Lanzhou city.

对1988至1992年兰州市环境监测站自动监测系统监测到的近地面逐时风和空气污染浓度资料以及对应时段的兰州市低空风资料乃至城、郊近40年的地面风资料做了深入的分析,并将城区与郊区对照点(榆中站)进行对比研究,揭示了风向频率变化特征和风速日变化、年变化、年际变化以及风随高度的变化规律。同时分析了对应时段空气污染的分布状况及其与风速的相关关系,为研究兰州市边界层大气动力稳定度的时空变化规律和开展空气污染预报提供了一定的依据。

... 周兆媛等^[17]和刘宇等^[24]指出,在干燥天气,当风速大于4 m/s时,污染与风速反相关 ...

2002

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毛节泰, 张军华, 王美华. 中国大气气溶胶研究综述[J]. 气象学报, 2002, 60(5): 625-634.

[MAO J

, ZHANG J

, WANG M

Summary comment on research of atmospheric aerosol in China.

Acta Meteorologica Sinica, 2002, 60(5): 625-634. ]

The research on atmospheric aerosol in China is summarily commented in this paper, include the direct sample and analyzed, the ground and satellite remote sensing, the research of the radiative property of the atmospheric aerosols and its climate effect, the format and the transport of the dust storm. The direct sample not only analyzed the mass concentration and the size destribution, but also the chemical composition of the aerosol. The balloon observation get the aerosol's samples in the troposphere and lower stratosphere. The particles Wereanalyzed by using a transmission electron microscope equipped with an energh disperive Xray analyzer. Surface remote sensind and multi satllites data, include AVHRR, SVISSR, TOMS, POLDER etc was used to retieval the radiative property of the atmospheric aerosol, special, combing the extinction and forward scattering observation and using the distribution of the sky light, the size distribution and the phase function of the aerosol are retrieval. The Climatic effect of the aerosol was research with the numerical simulation. The influence on nonspheroid particles and water soluble particles are calculated. The directed sample and analyzed of the sand paricles provide the basic knowledge used to research the formation and transport of the dust storm. Different method is discussed and several pieces of proposal are brought forw ard in this research area.

文中综合论述了近20年来中国大气气溶胶研究状况,包括对大气气溶胶的直接采样分析,地面和卫星的遥感,大气气溶胶辐射特性及其气候效应的研究以及沙尘暴的形成、输送及气候效应的研究等。直接采样分析不仅研究了气溶胶的浓度和粒子谱分布等特性,而且也对其化学组分做了分析,高空气球采样得到了对流层和低平流层的气溶胶样品,并用X能谱电子显微镜进行了分析。地面遥感和多种卫星资料,包括AVHRR,SVISSR,TOMS,POLDER等,被用来研究大气气溶胶的辐射特性,并提出了用消光和前向散射相结合和利用天空散射光分布反演粒子谱分布相函数等方法。开展了有关气溶胶气候效应的数值模拟研究,并对非球形粒子以及吸湿性粒子的作用做了专门的计算。对沙尘粒子的直接观测为研究其生成条件和输送特性提供了基础数据。文中对不同的研究方法进行了初步评述,并对气溶胶的研究提出几点建议。

... 臭氧超标的季节主要是春、夏和秋季,其中以夏季较为明显^[25] ...