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1.
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;③SRES A1B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。  相似文献   
2.
依据2001年-2010年的空气污染指数(API)日报数据和相应时段的地面气象要素数据,从季节平均和月平均、空气污染等级和空气污染过程3个角度出发,分别研究北京、天津和石家庄3市的空气污染指数(API)与气象要素之间的相关关系,统计分析结果表明:①北京、天津、石家庄3市的空气污染状况在2001年-2010年期间逐步改善,夏季空气质量最好;北京春季受沙尘的影响、天津和石家庄冬季受取暖的影响导致对应季节的空气质量最差;②气象要素对空气污染的影响存在较大时空差异,北京、天津和石家庄3市的月均尺度的API与气温(平均、最高和最低)、最高气压、水汽压和最大风速4类气象要素存在一致的相关关系,大部分相关系数的绝对值天津〉石家庄〉ag京;季均值尺度下,北京、天津和石家庄3市的API与气象要素的关系差异性较大,但3市的API与水汽压存在一致的相关关系;和季节与月份均值处理分析的相关性相比,基于空气污染不同级别分析的相关系数明显偏低,可能与较大的样本量和气象要素对空气污染影响机制的复杂性有关;基于空气污染过程的相关系数的绝对值介于均值和级别分析结果的中间,但是3个城市气象要素对空气污染的影响相关系数仍显不足;③根据不同风向上污染日数的分布统计分析,北京、天津和石家庄分别主要受西南和南西南、北西北和北以及东南和东东南方向上极大风速和最大风速的影响。为了使研究结果更具机理性和普适性,更好的服务于空气污染未来预报,仍需进一步开展包括上述多种方式的联合与深入研究。  相似文献   
3.
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;③SRES A1B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。  相似文献   
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