江苏省臭氧污染天气分型及其与气象因子的关系研究

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收稿日期：2022-05-07

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摘要：基于2018~2020年江苏省臭氧浓度与气象要素数据,分析了夏季臭氧污染天气象要素分布特征及其与臭氧浓度之间的相关性,并对臭氧污染较为严重的2019年进行天气分型,建立了臭氧浓度与气象因子预测回归方程。结果表明:影响2019年高浓度臭氧污染... 展开+

摘要：基于2018~2020年江苏省臭氧浓度与气象要素数据,分析了夏季臭氧污染天气象要素分布特征及其与臭氧浓度之间的相关性,并对臭氧污染较为严重的2019年进行天气分型,建立了臭氧浓度与气象因子预测回归方程。结果表明:影响2019年高浓度臭氧污染的天气类型主要为暖平流型、高压脊型、暖湿气流型、副高控制型和台风影响型;夏季污染天臭氧浓度与气温、太阳辐射呈较强正相关,与风速呈较弱正相关,与相对湿度呈较强负相关,与海平面气压相关性较弱;夏季江苏省臭氧污染天的太阳辐射高频值、海平面气压、气温、相对湿度、风速的集中范围分别是340~360 W·m-2、1 001~1 007 hPa、26~28 ℃、65%~75%、2.5~3 m·s-1;为了快速预测臭氧浓度,可利用臭氧污染天小时浓度值与气象因子建立回归方程。 收起-

作者：

刘祎¹
周德荣^1,2,*
蔡哲¹
唐志伟¹

作者简介

第一作者：刘祎(1993—),女,辽宁朝阳人,硕士,主要研究方向为空气污染传输、大气污染溯源。E-mail:liuyi1@climblue.com
通讯作者：周德荣(1988—),男,江苏泰州人,博士,主要研究方向为空气污染气象学、大气物理和大气化学。E-mail:zhoudr@climblue.com

单位

1.南京创蓝科技有限公司,江苏南京 211135
2.南京大学大气环境与绿色发展产业技术研究院,江苏南京 210093

关键字

臭氧污染
天气分型
气象因子
回归分析

基金项目

江苏省重点研发计划(社会发展)重大科技示范基金资助项目(SBE 2019710077)

引用格式

刘祎,周德荣,蔡哲,等.江苏省臭氧污染天气分型及其与气象因子的关系研究[J].能源环境保护,2022,36(5):101-107.

LIU Yi, ZHOU Derong, CAI Zhe, et al. Typical weather classifications of O3 pollution in Jiangsu Province and its relationship with meteorological factors[J]. Energy Environmental Protection, 2022, 36(5): 101-107.

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