【摘 要】
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近年来,城市化和经济发展的同时,机动车保有量迅速增长,氮氧化物排放总量增加,NO2污染问题日趋严重,给人类健康和生态环境造成严重威胁。本文以南京市为研究区,利用环境监测站的NO2浓度逐时观测数据和南京站的气象要素逐日数据,统计南京市NO2浓度的年变化、月变化、季节变化以及日变化情况,构建NO2浓度和气象因子之间的广义加性模型（Generalized Additive Models,GAM）,定量化
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近年来,城市化和经济发展的同时,机动车保有量迅速增长,氮氧化物排放总量增加,NO2污染问题日趋严重,给人类健康和生态环境造成严重威胁。本文以南京市为研究区,利用环境监测站的NO2浓度逐时观测数据和南京站的气象要素逐日数据,统计南京市NO2浓度的年变化、月变化、季节变化以及日变化情况,构建NO2浓度和气象因子之间的广义加性模型（Generalized Additive Models,GAM）,定量化研究气象因子对NO2浓度变化的影响特征。在此基础上利用WRF-Chem模式对一次NO2污染个例进行数值模拟,对污染过程进行气象成因分析。并利用HYSPLT-4模式模拟此次NO2污染的输送路径,探究NO2污染的潜在源区分布特征。得到以下研究结果:（1）2017-2019年南京地区NO2浓度整体呈现逐年下降的趋势,但到2019年仍有多个站点监测到NO2浓度超标天数超过15天。分月看,NO2浓度的变化范围为24.04～52.66μg/m~3,最低值出现于8月,最高值出现于12月。分季节看,NO2浓度最低值出现于夏季,最高值出现于冬季,春季和秋季浓度介于二者之间。（2）在工作日情况下NO2浓度呈现“双峰现象”,在节假日情况下NO2浓度呈现“单峰现象”。工作日的NO2浓度整体比节假日的NO2浓度高,二者的NO2浓度在7:00～14:00和19:00～23:00存在明显差异,上午9:00差异达到最大,为14.34μg/m~3。（3）GAM模型能够较好地解释NO2浓度变化对气象因子的响应情况,NO2浓度随着平均温度、相对湿度以及平均气压的升高呈先增大后减小的趋势,随平均风速的增大近似于对数式下降的趋势。在（平均温度位于10℃附近﹢相对湿度位于52%左右﹢低风速﹢平均气压位于1010 h Pa附近）的协同作用下,最有利于NO2的积累。（4）NO2污染个例中,多次的逆温层的出现、水平风速低值区下移以及弱垂直速度,使得NO2不断积累。此次NO2污染的外来源主要是由附近的短途气流和江苏内部气流输送,合肥市中部和六安市的东部、镇江市的大部分区域、常州市的东北部以及南京市与镇江市交界的区域是主要源区,两块源区的WPSCF数值均大于0.9,WCWT值的范围为90～100μg/m~3。
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