利用弥勒市2017—2022年主要大气污染物质量浓度数据和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)气象数据,综合分析弥勒市大气中SO_(2)、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)和O_(3)污染物的分布及变化特征,并用聚类方法、引...利用弥勒市2017—2022年主要大气污染物质量浓度数据和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)气象数据,综合分析弥勒市大气中SO_(2)、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)和O_(3)污染物的分布及变化特征,并用聚类方法、引入权重因子后的潜在源贡献因子法及浓度权重轨迹分析法研究不同区域对弥勒市大气PM_(2.5)、PM_(10)、O_(3)质量浓度的贡献.结果表明:①弥勒市主要大气污染物为O_(3)、PM_(10)、PM_(2.5),1—5月是污染物的集中时段,雨季空气质量明显改善,冬春季是明显污染时段,O_(3)质量浓度在每年4月及8月份出现波峰;②污染物的逐日变化特征明显,O_(3)质量浓度在16:00—18:00达到最大,NO_(2)与O_(3)变化相反.SO_(2)、NO_(2)和O_(3)质量浓度日变化为单峰型,CO、PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度日变化呈多峰型;③来自西南、南、东南、东北、东方向的污染气团对弥勒市环境空气污染物贡献较大,主导输送方向为西南方.缅甸、老挝和越南北部是弥勒春季和冬季的大气细颗粒物潜在源区.展开更多
文摘利用弥勒市2017—2022年主要大气污染物质量浓度数据和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)气象数据,综合分析弥勒市大气中SO_(2)、CO、PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)和O_(3)污染物的分布及变化特征,并用聚类方法、引入权重因子后的潜在源贡献因子法及浓度权重轨迹分析法研究不同区域对弥勒市大气PM_(2.5)、PM_(10)、O_(3)质量浓度的贡献.结果表明:①弥勒市主要大气污染物为O_(3)、PM_(10)、PM_(2.5),1—5月是污染物的集中时段,雨季空气质量明显改善,冬春季是明显污染时段,O_(3)质量浓度在每年4月及8月份出现波峰;②污染物的逐日变化特征明显,O_(3)质量浓度在16:00—18:00达到最大,NO_(2)与O_(3)变化相反.SO_(2)、NO_(2)和O_(3)质量浓度日变化为单峰型,CO、PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度日变化呈多峰型;③来自西南、南、东南、东北、东方向的污染气团对弥勒市环境空气污染物贡献较大,主导输送方向为西南方.缅甸、老挝和越南北部是弥勒春季和冬季的大气细颗粒物潜在源区.
