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北京城区PM_(2.5)不同时间尺度周期性研究

Using Morlet wavelet analysis to analyze multiple time scale periodically in PM_(2.5) in Beijing

作     者:李梓铭 孙兆彬 邵勰 廖晓农 张小玲 熊亚军 马小会 LI Zi-ming;SUN Zhao-bin;SHAO Xie;LIAO Xiao-nong;ZHANG Xiao-ling;XIONG Ya-jun;MA Xiao-hui

作者机构:中国气象局北京城市气象研究所北京100089 京津冀环境气象预报预警中心北京100089 国家气候中心北京100081 

出 版 物:《中国环境科学》 (China Environmental Science)

年 卷 期:2017年第37卷第2期

页      面:407-415页

核心收录:

学科分类:07[理学] 070602[理学-大气物理学与大气环境] 0706[理学-大气科学] 

基  金:国家科技支撑计划项目(2014BAC16B04 2014BAC23B01 2014BAC23B03) 北京市科委首都蓝天行动培育专项(Z141100001014013) 科技部公益性行业(气象)专项(GYHY201206015) 中国气象局预报员专项(CMAYBY2016-003) 国家电网公司总部科技项目(8KE000M15011) 

主  题:北京 PM2.5 准双周振荡 季节内振荡 人类活动 

摘      要:为研究北京城区PM_(2.5)浓度不同时间尺度的周期及其演变特征,利用2010~2015年PM_(2.5)浓度和常规气象资料,对其进行Morlet小波和交叉小波分析.结果表明,北京城区PM_(2.5)浓度存在显著的周期性变化,主要周期包括24h左右,8d左右和14d左右.14d左右的周期主要受大气准双周振荡的影响,8d左右周期不仅与天气尺度系统周期有关,此外可能还与人类活动引起星期效应有关,其中天气尺度系统的影响可能居于主要地位.通过交叉小波分析,PM_(2.5)与平均风速在8d和14d左右存在显著的共振现象,并且二者表征为负位相关系.气象要素日变化、城市居民行为习惯导致的污染物排放差异可能是造成24h左右振荡周期的重要因素.北京城区PM_(2.5)浓度的各周期在秋冬季较为显著,与北京地区秋冬季低层大气更多受强天气系统的影响有关;春夏季PM_(2.5)浓度较低和影响因素较多以及局地中尺度热力环流对于低层大气的影响更为显著是该时期周期性较弱的主要原因;季节内振荡(40~60d)在2014年后减弱可能与北京市开展的减排措施有关.尽管本研究利用小波分析方法得到一些关于北京城区PM_(2.5)浓度振荡周期及其演变特征的有效信息,但所用资料时长较短且站点相对单一,所得结论还需要大量的实测数据或其他分析方法的验证.

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