TY - JOUR ID - TI - 2013—2018年北京市PM2.5污染波动特征研究 AU - 张章,孙峰,李倩,姚欢,董欣 AU - 刘保献1 AU - 2等 VL - 13 IS - 4 PB - SP - 33 EP - 39 PY - 2021/07/30/ JF - 环境监控与预警 JA - UR - http://www.hjjkyyj.com/hjjkyyj/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=A20210504001&flag=1 KW - 细颗粒物;气象条件;相关性分析;多元线性回归模型;北京 KW - PM2.5; Meteorological conditions; Correlation analysis; Multivariate regression model; Beijing AB - 利用2013—2018年北京市大气污染物监测数据及气象条件等资料,分析了北京市PM2.5污染波动变化趋势及其影响因素。结果表明,2013—2018年北京市空气质量呈现整体改善趋势,优良天数由2013年的176 d增加至2018年的227 d;重污染天数显著减少,由2013年的58 d逐年递减至2018年的14 d。受污染源排放、特殊气候现象、气象条件等多因素影响,近6年北京市ρ(PM2.5)月均值呈现波动下降趋势,其中秋、冬季波动性更加突显。2014—2016年北京市秋冬季PM2.5污染突出,其中2014年10月、2015年11—12月、2016年12月ρ(PM2.5)月均值均达到中度污染级别;而2017—2018年北京市秋、冬季ρ(PM2.5)月均值均处于优良水平。相关性分析结果显示,地面相对湿度、中层温度与大气污染物呈现较强的正相关性,中层北风频率、地面风速则呈现负相关性。基于上述气象条件及CO、SO2和NO2等气态污染物共同构建的拟合方程对ρ(PM2.5)估算结果较好,多站点的拟合值与实际值的相关系数为0.900~0.947,进一步说明气象条件及相关污染源排放对PM2.5污染具有显著影响。 ER -