2005年南京市pm_10_浓度时间序列分析

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1、第29卷第3期气象科学Vol.29,No.32009年6月SCIENTIAMETEOROLOGICASINICAJun.,2009任永建,周锁铨,石顺吉,等.2005年南京市PM10浓度时间序列分析.气象科学,2009,29(3):37523802005年南京市PM10浓度时间序列分析1,2223任永建周锁铨石顺吉拉巴(1武汉区域气候中心,武汉430074)(2南京信息工程大学气象灾害重点实验室,南京210044)(3西藏高原大气环境科学研究所,拉萨850000)摘要根据南京市2005年的PM10日均浓度和气象观测资料,利用Matlab小波分析工具,对PM10浓度的

2、年时间序列进行分析,得出了该地区PM10日均浓度的变化规律:2—5月较大,6—9月较小,10—12月较大;并且全年共有5个突变点。结合HYSPLIT24污染扩散模式,对污染源进行追踪,结果表明:造成南京市大气污染主要有局地污染物的排放和外来污染物的输送两种类型;在垂直方向上,污染物的长距离输送一直稳定在低层。关键词PM10时间序列小波分析HYSPLT24分类号P421.2文献标识码AAnalysisofPM10concentrationusingtimeseriesmethodin2005inNanjing1,2223RenYongjianZhouSuoquanSh

3、iShunjiLaBa(1WuhanRegionalClimateCenter,Wuhan430074,China)(2KeyLaboratoryofMeteorologicalDisaster,NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044,China)(3TibetPlateauAtmosphericEnvironmentResearchInstitute,Lasa850000,China)AbstractBasedonaveragedailyPM10concentrationsand

4、meteorologicaldataofNanjingin2005,weconcludethechangerulesofPM10concentrationsbyusingMatlabwavelettool,whichshowsthatPM10concentrationsarerelativelyhigherfromFeb.toMay,fromOct.toDec.andlowerfromJun.toSep.,andfindfivebreakpointsin2005.ThenwetracethesourceofpollutantbyintegratingtheHYSPL

5、IT24pollutantdispersionmodel.Itindicatesthatemissionoflocalpollutantandtransportationofouterpollu2tantcausetheatmosphericpollutantinNanjing,asfortheverticaldirection,long2distancetransportationofpollutantisalwaysrestrictedtothebottomlayer.KeywordsPM10TimeseriesWaveletanalysisHYSPLIT24气

6、环境质量的监测分析,我国首要大气污染物已从引言[2]SO2转变为颗粒物,主要是PM10的污染。PM10粒当今世界城市化水平进程飞速推进,我国广义子是指动力学直径小于或等于10μm的大气颗粒城市化水平实际上达到了3711%~4013%。城市物,其成分复杂,来源广泛,是目前我国各城市大气人口大规模增加是工业化的必然结果,由此产生的环境的首要污染物,对大气环境质量起到决定性的环境污染和生态破坏问题也日趋严重,它已成为制影响。[1]约社会进步、经济发展的重要因素。根据全国大大气中的颗粒物包括PM10的污染,已经引起了收稿日期:2007209221;修改稿日期:2008206

7、212基金项目:江苏省气象灾害重点实验室项目(KLME05017)第一作者简介:任永建(19822),男,江苏盐城,硕士生,主要从事资源与环境研究。ryj407@163.com通讯作者:周锁铨,教授,博导,zhousuoquan@nuist.edu.cn376气象科学29卷环境和大气科学家的广泛关注。国外学者从1960s市2005年的PM10浓度数据和气象观测资料,对南[3]就开始从不同方面对PM10进行研究,Turston等定京市PM10浓度的时间序列进行了分析。量计算了Boston大气中可吸入颗粒物的来源;Len2[4]1PM10月均浓度变化schow对造成

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