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《沈阳农业大学》 2017年
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辽宁省PM2.5时空分布规律及其与气象要素关系的研究

刘源  
【摘要】:为更加准确地做好PM2.5超标所引起的雾霾现象的预报和预警工作,本文利用2014~2016年全省PM2.5质量浓度监测数据及同期沈阳市地面气象观测站的观测数据,分析辽宁省PM2.5质量浓度的时空分布规律,并选取沈阳市作为代表,使用相关关系分析和回归分析的方法,研究气象要素对PM2.5质量浓度的影响以及PM2.5质量浓度和相对湿度对能见度的影响。主要结论如下:按照辽宁省PM2.5质量浓度从高到低的顺序,可将全省分为A区、B区和C区三个区域,沈阳市(A区)最高,朝阳市(B区)最低;其季节分布规律为冬季较高,夏季较低,春季和秋季居中;日变化规律基本符合双峰型分布,在上午迎来第一个高峰,夜间到达第二个峰值,这两个峰值及其出现的时间会随季节变化。从较大尺度来看,风向是决定大尺度空气流动的主因之一,因此对沈阳冬季PM2.5质量浓度影响较大;其它气象要素中,相对湿度的影响较大,风速影响较小。但是沈阳市冬季PM2.5质量浓度受风速影响较小的主因是风速太低。用温度、相对湿度、气压及风速四个要素建立表示气象因子影响PM2.5质量浓度的回归方程,再以辽宁冬季一次重度PM2.5污染过程来验证,可知依靠这种简单的分析方式预测PM2.5质量浓度时误差较大,但总体关系(正相关或负相关)是可靠的,这说明PM2.5质量浓度的变化过程实际上十分复杂,单单考虑常规地面气象观测要素是不可行的——虽然这些要素在建模中不可或缺。相对湿度和PM2.5质量浓度都对能见度呈显著负相关,相比于PM2.5对大气能见度的影响,相对湿度和大气能见度的相关性较高;当相对湿度在大于80%的区间内,相对湿度是影响大气能见度的主要因素;在相对湿度小于80%的区间内,细粒子的质量浓度与大气能见度之间的相关性高于相对湿度大于80%区间内的相关性,而且二者呈高度的幂指数对应关系。尤其是在相对湿度在70%~800%的区段内,二者的相关性明显比其他相对湿度区段强;最后当细粒子的质量浓度在小于60μg/m~3的区间内,大气水平能见度随着细粒子质量浓度的降低而迅速增加,但当PM2.5质量浓度在大于60μg/m~3的区间内,细粒子的质量浓度对大气能见度改变并不显著。
【学位授予单位】:沈阳农业大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:X513;X16

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