【摘 要】
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利用成都市三瓦窑、沙河铺国控环监站2015年9月—2016年8月逐时PM2.5监测数据,结合同期双流国际机场公布的地面气象要素（风场、温度、湿度和压强）以及温江站风速探空资料,首先
【机 构】
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成都信息工程大学大气科学学院高原大气与环境四川省重点实验室; 中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心(ICCES);
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(41475099,41305076);四川省教育厅项目(2015Z155)
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利用成都市三瓦窑、沙河铺国控环监站2015年9月—2016年8月逐时PM2.5监测数据,结合同期双流国际机场公布的地面气象要素（风场、温度、湿度和压强）以及温江站风速探空资料,首先统计分析了成都市风场、温度和湿度的基本特征,然后计算了污染条件下PM2.5干沉降速率,并建立了适用于不同季节的GIFM模型和多元回归预测模型。结果表明:基本气象要素场的配置以及特殊地形导致了成都市PM2.5干沉降环境恶劣,同时四季差异较大;污染条件下PM2.5干沉降速率约为0.020.1 cm/s,表现为冬季<秋季<年<春季<夏季,四季的主要影响因子也不同,秋冬为湿度和压强,春季为温度,夏季为风速,且湿沉降强度过大时,会出现PM2.5干沉降速率的"虚高"现象;GIFM模型和多元回归模型均能很好地预测污染条件下的PM2.5干沉降速率,其预测能力均是夏季最好,冬季最差,春秋次之,通过对比分析表明GIFM模型的预测能力在各季节均优于多元回归模型。
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