【摘 要】
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采用北京、成都等地逐日PM2.5 PM10 浓度观测数据,自动气象站(AWS)观测资料,气溶胶质谱(Aerosol Mass Spectrum,(AMS))每小时观测资料,分析研究影响PM2.5 浓度变化相关的
【机 构】
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中国气象科学研究院大气成分研究所,北京100081
【出 处】
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第21届中国大气环境科学与技术大会暨中国环境科学学会大气环境分会2015年学术年会
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采用北京、成都等地逐日PM2.5 PM10 浓度观测数据,自动气象站(AWS)观测资料,气溶胶质谱(Aerosol Mass Spectrum,(AMS))每小时观测资料,分析研究影响PM2.5 浓度变化相关的敏感气象要素与气象条件.建立气象条件对空气质量影响的参数化PLAM(Parameters Linking Air quality and Meteorology)诊断、预测模型.结果表明：凝结函数fc 是对PM2.5 浓度影响的有意义的敏感因子.当大气环境有利于fc,快速增加,为二次气溶胶粒子产生提供有利的条件.通过大样本PM2.5 和气象观测数据计算和统计分析给出,气象条件适应权重参数？对诊断PM2.5 变化有指示意义.冬季,凝结函数fc 贡献趋弱,但(有利于悬浮细颗粒生存的)适应权重参数β 贡献显著；与此相反,7、8 月份雨季,高温、高湿使凝结作用加大,但参数β 作用明显低于冬季.PLAM 指数中的适应权重参数β 与凝结函数fc 对PM2.5 浓度变化的影响具有相互制约影响效应.这与气象要素与PM2.5 浓度的季节变化的观测事实相一致.PLAM 指数24 h 预测PM2.5 的浓度观测结果具有良好相关性.为基于PM2.5 空气质量分析、诊断和预测研究提供有意义的尝试.
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