空气污染指数(API)与气象要素之间的关系
厦门空气污染指数与地面气象要素的关系分析
件和 自 净能力 ， 为更好地规划城市建设 和合理地布 近几年 来厦 门市 在 人 口和经 济 高 速增 长 的前 提 局工 业 区提供 参 考 。 下， 环境质量虽继续保 持优 良水平 ， 但仍维持下滑 的
趋 势 。研 究 表 明 Ｊ 气 象条 件 对 污 染 物 的扩 散 、 ， 稀
收 稿 日期 ：０ ０— ３５—１ 。 ０ 作者简介 ： 郑美秀 ， ，９ ７年生 ， 女 １６ 高级工程师 ， 主要从事应用 气象工作 ， — ｉ Ｚ Ｅ ｍａ ：ＭＸ１６ １ ＠１６ ｃｍ。 ｌ ９ ７ １ ２ ．ｏ
水 汽压 关 系最相 关 ， 次是 气压 。 其
关键词 ： 指数 ； Ａ 地面气 象要素 ； 相关分析 ； 门 厦 中图分类号 ： Ｓ Ｘ１ 文献标 识码 ： Ａ 文章编号 ：６３— ０ Ｘ（０ ０ ０ １７ ５ ３ ２ １ ）３—０５ ０ ０ ３— ５
１ 引 言
与厦 门市空 气 质 量 间 的关 系 规 律 ， 用 大 气 扩 散 条 利
“ 轻微 污染 ” 日数 １ ７ ．
其中优占 ３ ％， １ 良占６ ％， ７ 轻微污染 占２ ％。２０ — ０６ ２０ 年有 １０９ｄ的 Ａ ， ０８ ５ 尸 指数值 选取 Ｐ 。 Ｍ 分指数
值， ７ ， 占９ ％ 且未选取 Ｐ 。 Ｍ。 分指数值 的 ３ｄ空气质 ７ 量均为优 。可见 ， 门首要 污染物为可吸人颗粒物 厦
２ 资 料 来 源
释 和积 累有 一定 作用 ， 污染 源 一 定 的条 件 下 ， 染 在 污
物 浓度 的大 小主要 取 决 于气 象条 件 。对 于空 气 质 量
空气 污染 指数 （ 指 数 ） Ａ 资料 来 源 于 ２０ ０６年 １
月—２ ０ ０ ８年 １ 厦 门市环 境监 测 站 每 日２ ２月 ４个 时 次
空气污染天气过程与气象要素之间的关联性分析
空气污染天气过程与气象要素之间的关联性分析空气污染已成为近年来备受关注的环境问题之一。
随着工业化和城市化的快速发展，大量的废气排放、车辆尾气以及生活污染物的排放导致了空气质量的恶化，对人体健康和环境造成了严重的危害。
研究空气污染与气象要素之间的关联性对于制定有效的治理策略和改善环境质量至关重要。
本文将从空气污染的天气过程、气象要素的影响以及相关研究进展等方面进行分析。
一、空气污染的天气过程空气污染是指大气中的有害物质（包括颗粒物、二氧化硫、一氧化碳等）在一定时间内超出了环境质量标准，对空气质量和环境造成危害。
空气污染的严重程度受到天气过程的影响。
在静稳天气条件下，大气中的有害物质很难扩散，导致污染物在大气中逗留时间加长，从而加剧了空气污染的程度。
而在动力天气条件下，气流强劲，有害物质会得到有效的扩散，从而减轻了空气污染的程度。
二、气象要素的影响气象要素对空气污染的影响主要体现在风速、气压、温度、湿度等方面。
1. 风速：风速是影响大气污染扩散的重要因素。
当风速较小时，有害物质在大气中难以扩散，导致污染物浓度高，空气质量较差；当风速较大时，有害物质能够迅速扩散，减轻了大气污染程度。
2. 气压：气压对大气污染的扩散和稀释起着重要作用。
在高气压天气下，大气垂直运动弱，导致污染物向地面堆积，降低了空气质量；而在低气压天气下，大气垂直运动较强，有害物质得到有效的扩散，改善了空气质量。
4. 湿度：湿度对大气污染的扩散和稀释也有一定的影响。
空气湿度大时，有害物质容易被水蒸汽吸附而沉降，改善了空气质量；而空气湿度小时，污染物难以沉降，加剧了空气质量污染。
三、相关研究进展近年来，关于空气污染和气象要素之间关联性的研究逐渐增多。
通过大量的观测数据和模拟实验研究发现，气象要素对空气质量具有重要的影响。
中国科学家利用气象观测数据和大气扩散模型研究发现，风速、气压、温度和湿度等气象要素对PM2.5浓度具有显著影响，其中风速是最主要的影响因素，其次是气压和温度。
2004—2012年济宁市空气质量特征及其与气象要素的关系
2004—2012年济宁市空气质量特征及其与气象要素的关系作者：李芳蔡鹏李瑞芬来源：《现代农业科技》2016年第18期摘要利用2004—2012年济宁市API和气象观测资料，研究济宁市空气质量状况分布特征，分析空气污染指数与气象要素的关系，结果表明：近9年济宁市环境空气质量年优良率为92.3%，年平均API整体呈波动上升趋势，季节变化明显；污染指数与降水量、低云量、相对湿度、风速和气温呈负相关，与气压呈正相关；济宁市空气污染日主要受S和WN风影响；不同的污染指数等级所对应的能见度和相对湿度成反比关系，能见度越低，相对湿度越高，能见度越高，相对湿度越低；污染指数等级越高，对应的风速越小，能见度的范围越低。
关键词空气污染指数（API）；气象要素；山东济宁；2004—2012年中图分类号 P42；X51 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2016）18-0167-02随着经济的高速发展，能源与交通规模明显扩大，城市人口迅速膨胀，大气污染日益严重。
大气是无处不在而且只能吸收、不可选择的环境，与人们的身体健康密切相关。
研究表明[1]，气象条件对污染物的扩散、稀释和积累有一定作用，在污染源一定的条件下，污染物浓度的大小主要取决于气象条件。
对于空气质量与气象要素的关系，我国研究者从不同角度进行过研究：李德平等[2]分析2001—2007年数据表明，影响北京地区三级以上污染的主要气象因子为风向、降水和逆温层；王淑英等[3]分析北京地区PM10污染的气象特征，表明在稳定的天气条件下，PM10浓度与相对湿度呈正相关，与能见度、风速和气压呈负相关；张国勋等[4]指出，杭州市大气污染物浓度与降水量、气温和SSW 风等呈明显的负相关，与静风和逆温呈明显的正相关。
济宁市位于鲁南泰沂低山丘陵与鲁西南黄淮海平原交接地带，地形以平原洼地为主，地势东高西低，地貌复杂。
近年来，由于城市工业化、交通运输业的迅速发展，大气污染源和量增多，空气质量不容乐观，本文利用济宁市2004—2012年空气污染指数（API）和气象资料，分析API的时空分布特征，探讨济宁市空气污染指数与气象条件的关系，为济宁市乃至鲁西南空气污染的防治提供依据。
宣城市空气污染特征与气象要素的关系分析
宣城市空气污染特征与气象要素的关系分析作者：王俊等来源：《安徽农业科学》2014年第10期摘要依据2006～2013年宣城市空气污染指数（air pollution index，API）日数据和相应时段的常规地面气象数据，利用SPSS对城市空气质量与气象要素进行相关统计分析。
结果表明，宣城市空气质量以Ⅰ级和Ⅱ级天气为主，其中Ⅱ级天数占统计样本的77.9%，而Ⅲ级以上天数共有170 d，占统计样本的5.8%，整体空气质量较好；首要污染物为PM10，2012年以来有逐年严重的趋势。
API周末效应指数分布区间主要集中在-20～20，变化趋势符合夏季低、冬季高的规律；气温、湿度、风速和能见度等气象要素与API指数关系密切，各季节相关性存在差异。
关键词空气污染指数（API）；周末效应；气象要素；相关分析中图分类号S161；X51文献标识码A文章编号0517-6611（2014）10-03042-03AbstractBased on the monitoring both of API（air pollution index） and ground meteorological data in Xuancheng during 2006-2013 were analyzed， and the relationships between the API and ground meteorological factors were statistical analyzed by SPSS. The results indicated the overall air quality is better in Xuancheng. The grade ofⅠand Ⅱ air quality primarily occurred. Grade Ⅱ was partly accounted for 77.9%， grade Ⅲ and oversteps were 170 days in all that was accounted for5.8%. The primary pollution was PM10 and worse than before from 2012. Weekend effect index of API mainly concentrated -20-20， its variation trend is low in summer and high in winter. There was a strong negative correlation between temperature， humidity， wind velocity， visibility and API，but their relationships had diversities in different season.Key wordsAir pollution index； Weekend effect； Meteorological factors； Correlation analysis空气污染指数（API）是我国广泛采用的评价城市空气质量水平的一种数值评价模型，它能够向公众提供及时、准确、易于理解的城市空气质量状况，并可用于环境现状评价、回顾性评价和趋势评价[1]。
浅谈空气质量与气象因素的关系
TECHNOLOGY AND INFORMATION科技论坛182 科学与信息化2020年1月上浅谈空气质量与气象因素的关系宋锴内蒙古巴彦淖尔市农业气象试验站 内蒙古 巴彦淖尔 015000摘 要 影响空气质量的气象因素主要有风、雾霾、雨雪、温度、气压等。
空气质量的好坏反映了空气污染程度， 它是依据空气中污染物浓度的高低来判断的。
本文主要对气象因素与空气质量变化的关系进行了阐述，以供参考。
关键词 气象因素；空气质量；影响一个城市空气质量的好坏与季节及气象因素的关系十分密切。
城市的大气污染是燃煤烟雾、企业排放的有害气体造成的，汽车尾气和悬浮颗粒物污染，它们的共同作用使空气污染更加严重。
在污染源排放量没有大的变化情况下，风、雾霾、雨雪、温度、气压、云等气象因素则直接影响空气质量的好坏。
1 空气质量首先，给大家介绍什么是空气质量以及他的级别。
城市空气质量是据城市空气环境质量标准和各项污染物的生态环境效应及其对人体健康的影响规定的，所确定的污染指数（AQI ）分级以及相应的污染物浓度限值并划分出相应等级[1]。
2 空气质量对人们的影响污染物浓度较高时，会造成一系列不利于人体健康的影响，如对眼睛和呼吸道有刺激作用，对肺功能、心脏和气管均有严重损害；而且由污染物造成的污染现象（酸雨、雾霾、光化学烟雾）等都严重影响着人们的生产生活，造成严重的经济问题。
3 气象因素与空气质量变化的关系（1）逆温“大锅盖”会使空气质量“暴跌”？逆温层是一种极其稳定的空气层，严重地阻碍着空气的对流运动。
这种“不流动”的气层使近地层空气中的水汽、烟层以及各种有害气体不能流动或沉着，并漂浮在逆温层下面的空气中“聚集”，降低了能见度，进一步影响空气质量。
（2）空气质量与风力的“共生关系”。
一般来说:污染浓度与风速平方成反比，与污染源排放强度成正比。
通俗地讲：风速增大时，大气水平和垂直的对流运动增强，大气的自净能力加强，可以使污染物稀释、扩散、流动、沉着地面；长时间的微风或静风，空气中的污染物不能“流动”，越聚越多。
空气污染天气过程与气象要素之间的关联性分析
空气污染天气过程与气象要素之间的关联性分析空气污染一直是重要的环境问题，它给人们的生活带来严重的危害。
环境污染的主要来源是人类活动所排放的废气、工业废水、固体废弃物和噪声等等。
其中，空气污染最为严重，它威胁着人们的健康和生命安全。
本文将从气象要素和大气污染天气过程之间的关联性方面进行分析。
首先，大气污染的天气过程主要是由不同的气象要素所影响的。
气温、湿度、风速等气象要素均会影响空气质量，它们是造成大气污染的主要因素。
其中，气温是影响大气污染的关键因素之一。
当气温较高时，空气中的氧气和氮气会与其他化学物质产生反应，从而形成氮氧化物和臭氧等有害物质。
在高温天气条件下，较强的太阳辐射会使有机物和氮氧化物发生光化学反应，产生臭氧和光化学烟雾等污染物，导致空气质量下降。
其次，湿度对大气污染也有一定的影响作用。
当空气湿度较高时，污染物的扩散能力较差，容易形成雾霾等污染事件。
此外，湿度还会影响颗粒物的形成和分散，从而影响空气中细微颗粒物的浓度。
风速则是影响大气污染的重要因素之一，它能够影响污染物的扩散和输送，使其在大气中形成不同的浓度和分布情况。
最后，大气污染的天气过程也与气压和气流等气象要素相关。
气压能够影响大气中的温度和湿度等要素，进而影响大气污染的形成和传递。
此外，气流的方向和速度也会对大气污染产生重要的影响，它们能够影响污染物在空气中的移动和扩散，进而影响大气污染天气过程的产生。
总之，大气污染天气过程与气象要素之间存在着密切的关联性。
气温、湿度、风速、气压和气流等气象要素均会对大气污染产生重要的影响。
因此，在对大气污染的预测和控制中，需要充分考虑与气象要素之间的关联性，以制定更加合理的预防和治理措施，以减少大气污染给人们的生活和健康带来的危害。
利用空气污染指数(API)分析我国空气污染的区域时空变化特征
利用空气污染指数（API）分析我国空气污染的区域时空变化特征利用空气污染指数（API）分析我国空气污染的区域时空变化特征近年来，我国的空气质量问题备受关注。
随着经济的发展和城市化进程的加快，我国空气污染问题日益突出。
为了更好地了解我国空气污染的区域时空变化特征，利用空气污染指数（API）进行分析成为一种有效的方法。
一、空气污染指数（API）的意义及计算方法空气污染指数（API）是一种用于评价空气质量的综合指标，可以反映空气中主要污染物的浓度水平和对人体健康的影响。
API的计算方法依赖于各个污染物单项浓度指数（CPI），即当单项污染物浓度超过国家限值时，API的计算结果与超过限值的污染物指数值相关。
通过将不同污染物的指数值进行组合，得到空气污染指数。
二、我国空气污染的整体状况中国的经济快速发展，但同时也带来了严重的环境问题，尤其是空气污染。
根据中国环境监测总站提供的数据，中国城市的空气质量指数（API）呈现出明显的区域时空变化特征。
1. 北京地区：北京市是我国最著名的空气污染问题城市之一。
在过去的几年中，北京市的空气质量指数呈现出波动上升的趋势。
尽管政府采取了一系列措施来改善空气质量，如限制尾气排放和关闭高污染企业等，但由于人口密集和交通拥堵等原因，北京市的空气质量仍然严重超标。
2. 长三角地区：长三角地区是我国经济发展最为活跃的地区之一。
上海、江苏、浙江等地的经济发展快速，但同时也伴随着严重的空气污染问题。
根据最新的API数据，长三角地区的空气质量指数在过去几年有所下降，但仍然超过国家限值。
3. 珠三角地区：珠三角地区是我国最具发展活力的地区之一，也是我国工业化进程最为集中的地区。
由于大量的工业排放和机动车尾气排放等原因，珠三角地区的空气质量一直较差。
然而，近年来，珠三角地区出台了一系列环境保护政策，包括限制工业排放和治理机动车尾气，取得了一定的成效，空气质量指数有所下降。
三、区域时空变化特征根据API数据分析，我国的空气污染呈现出明显的区域时空变化特征。
大气污染指数的影响因素
大气污染指数的影响因素大气污染指数（Air Pollution Index，简称API）是评估空气质量的一种常用指标。
通过测量大气中的污染物浓度并综合计算得出，API的数值越高，表示空气质量越差。
大气污染指数的高低对人类健康和环境都有重要影响。
在考虑和改善空气质量时，我们需要了解大气污染指数的影响因素。
一、大气污染源大气污染源是指释放污染物到大气中的来源。
主要的大气污染源包括工业排放、交通运输、能源消耗和生活污染排放等。
工业排放是大气污染的主要来源之一，工业生产过程中产生的废气和固体排放物会直接释放到大气中。
交通运输也是重要的大气污染源，汽车和摩托车释放的废气中含有大量有害气体。
此外，能源消耗（如燃煤、燃油等）和生活污染排放（如废气、垃圾焚烧等）也会导致大气污染。
二、大气循环和气象条件大气循环和气象条件对大气污染指数也有重要影响。
大气循环是指大气层中气体和能量的水平和垂直运动。
当大气循环不利于污染物扩散和稀释时，大气污染指数会上升。
气象条件，如风向、风速、湿度和温度等，也会影响大气污染物的浓度分布。
风向和风速决定了污染物传播的方向和速度，湿度和温度则会影响大气中污染物的稳定性和化学反应。
三、地理和环境因素地理和环境因素也会对大气污染指数产生影响。
地理位置和地形会影响大气污染物的扩散和传播。
例如，山脉和山谷会导致局部空气污染物滞留在某地区，加剧污染程度。
气候类型和气候状况也是地理因素的重要组成部分，地区的气候类型会影响大气污染物的形成和传输。
此外，环境中的植被覆盖和土地利用方式也会对大气污染产生一定影响。
植被可以吸收部分污染物，缓解大气污染的程度。
四、人口密度和经济发展水平人口密度和经济发展水平也是影响大气污染指数的因素之一。
人口密度高的地区通常伴随着工业发展和交通流量增加，这会导致更多的污染物释放到大气中。
经济发展水平提高时，能源消耗和生产规模也会增加，这会增加大气污染物的排放量。
因此，人口密度和经济发展水平的增加往往导致大气污染指数的升高。
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空气污染指数（API）与气象要素之间的关系
空气污染的影响因子有很多，包含气象因素、污染源及其强度、自然因素、人文因素等，其中气象因素被认为对空气污染影响最大的因子[4]。
本文从气象要素和API指数月均、季均两个方面来分析API和气象要素之间的相关关系，总结二者之间的可能联系。
3.1 A市与B市逐月API指数与气象要素之间的关系
表3.1给出了2000-2020年A市与B市月均API指数与气象要素之间的关系。
表3.1 2000-2020年A市与B市月均API指数与气象要素之间的关系
注：*.表示在0.05水平（双尾）上显著相关；**.表示在0.01水平（双尾）上显著相关
分析表3.1可以得到：
（1）A市月均API指数与平均气温的月均值呈显著负相关，相关系数为-0.869；与平均气压和平均风速的月均值呈正相关，相关系数分别为0.469和0.361；与平均相对湿度的月均值呈负相关，相关系数为-0.456。
与平均气温月均值呈显著负相关，相关系数为-0.880；与平均相对湿度、平均风速的月均值呈负相关，相关系数分别为-0.502、-0.158。
（3）两城市比较可以发现A市与B市的月均API指数均都与平均气温呈现显著负相关，并且两城市与平均气压的月均值都呈正相关，只是B更显著一些。
二者与平均相对湿度的月均值呈负相关，相关性均不是很好。
B月均API指数与平均风速呈负相关，而A市呈正相关趋势。
3.2 A市与B市季均API指数与气象要素之间的关系
表3.2给出了2000-2020年A市与B市季均API指数与气象要素之间的关系。
表3.2 2000-2020年A市与B市季均API指数与气象要素之间的关系
注：*.表示在0.05水平（双尾）上显著相关；**.表示在0.01水平（双尾）上显著相关
分析表3.2可以得到：
（1）A市季平均API指数与平均气温、平均相对湿度的季均值呈负相关，相关系数分别为-0.913和-0.475；与平均气压和平均风速的季均值呈正相关，相关系数分别为0.452和0.192，从相关系数可以看到A市季平均API指数与各气象要素之间均不是十分显著。
与平均气温月季均值呈显著负相关，相关系数为-0.999；与平均相对湿度、平均风速的季均值呈负相关，相关系数分别为-0.569和-0.264。
其中与平均气压和平均气温关系十分显著。
（3）两城市比较可以发现A市与B市的月均API指数均都与平均气压呈现显著正相关，并且两城市与平均气温的季均值都呈负相关，B较A市来说更显著一些。
二者与平均相对湿度的季均值呈负相关，相关性均不是很好。
B季均API指数与平均风速呈负相关，而A市呈正相关趋势，说明两城市与平均风速的相关关系相反。