【摘 要】
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利用Morlet小波方法分析北京市2008～2017年PM2.5资料,结果表明,北京市PM2.5浓度存在显著的日变化、周变化、以及季节和年变化周期性特征,并且秋冬季的周期性特征显著高于春夏季.结合气象资料,包括水平风速、大气边界层高度、以及大气稳定度指数等,分析PM2.5不同周期性变化对应的主要影响机制表明:大气边界层过程是PM2.5日变化的主要影响机制,导致PM2.5浓度白天低、夜间高.秋冬季PM2.5日变化幅度高于春夏季;天气过程是PM2.5周变化的主要机制,PM2.5浓度与天气变化过程带来的风速变化
【机 构】
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兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000;北京城市气象研究院,北京100089;北京城市气象研究院,北京100089;京津冀环境预报预警中心,北京100089;兰州大学大气科学学院,甘肃兰州7300
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利用Morlet小波方法分析北京市2008～2017年PM2.5资料,结果表明,北京市PM2.5浓度存在显著的日变化、周变化、以及季节和年变化周期性特征,并且秋冬季的周期性特征显著高于春夏季.结合气象资料,包括水平风速、大气边界层高度、以及大气稳定度指数等,分析PM2.5不同周期性变化对应的主要影响机制表明:大气边界层过程是PM2.5日变化的主要影响机制,导致PM2.5浓度白天低、夜间高.秋冬季PM2.5日变化幅度高于春夏季;天气过程是PM2.5周变化的主要机制,PM2.5浓度与天气变化过程带来的风速变化和边界层高度呈强反相关关系;PM2.5的季节变化与大气扩散能力的季节变化密切相关,秋冬季减弱的大气扩散能力加速了 PM2.5在近地面累积,春夏季则相反.
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