下载文档原格式
成都市大气污染质量状况与成因分析报告报告如下。
1成都市大气污染的质量状况20__年3月--20__年3月，在成都市气象局的协助下，本研究组完成了成都市大气环境质量现状的调查，在调查大气污染环境质量现状时，分别在成都市的东南西北以及城中心设立了5个监测点，对成都市的环境气象参数及相关气候因子进行监测和统计，对大气污染的空气质量和污染气象进行了测试，调查的污染物是大气中的有总悬浮颗粒物（TSP）、SO 2、NO2。
1.1大气污染评价标准根据国家GB3095-20__中二级标准中的环境空气质量二级标准进行评价。
1小时平均：SO2 ≤0.5mg/ Nm3，NO2≤0.24mg/ Nm3日平均：TSP≤0. 30mg/ Nm3 SO2 ≤0. 15mg/ Nm3NO2≤0. 12mg/ Nm31.2 评价方法采用单项因子质量Pi指数，Pi值与1相比较，表示污染物的污染程度，质量指数Pi <1，说明i污染物不超标，Pi >1，说明污染物超标。
计算公式为Pi =Ci/ Si式中： Pi — i 污染物的大气质量指数；Ci — i 污染物的实测浓度值（ mg/ Nm3）；Si — i 污染物的环境质量标准（ mg/ Nm3）。
1.3调查的结果如表1。
表1成都市20__年3月--20__年3月大气污染物的调查结果（mg/m3）污染物TSPSO 2NO21小时平均0.140.380.13日平均0.230.120.08由上表可知，成都市区大气环境中日平均浓度值，SO 2为0.12mg/m3、NOX平均浓度值0.08mg/m3、TSP平均浓度值0.23mg/m3，总体环境空气质量低于国家GB3095-20__中的二级标准的要求值，说明空气质量还可以，但是，从大气质量综合污染指数（P值）的结果显示，城市环境空气质量是属于轻度污染的现状，按照污染大小的顺序，污染顺序排序为TSP>NO2>SO2。
2成都市大气污染的成因分析2.1地形和气候因素形成大气污染的原因成都市地处四川盆地的西部，是川西北高原向四川盆地过渡的地带，属于亚热带湿润季风气候。
成都市空气质量数据研究与分析一、引言成都作为中国西部地区最大的城市之一，其空气质量一直备受关注。
近年来，随着城市化进程的加快和工业发展的不断推进，成都市的空气质量问题也越来越突出。
本文旨在通过对成都市的空气质量数据进行研究和分析，揭示成都市空气质量现状，并提出相应的改进措施，以改善城市的空气质量。
二、成都市空气质量数据概览通过收集成都市空气质量监测站的数据，可以获取到该地区的空气质量指数（AQI）和各项空气污染物的浓度。
根据最新数据显示，成都市的空气质量整体较差，经常出现严重污染的情况。
主要污染物包括细颗粒物（PM2.5）、可吸入颗粒物（PM10）、二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）等。
三、成都市空气质量问题分析1. 细颗粒物（PM2.5）污染细颗粒物是成都市空气污染的主要来源之一，其主要来源包括车辆排放、工业废气和建筑施工等。
细颗粒物对人体健康的危害极大，可导致呼吸道疾病、心血管疾病等。
成都市应加强车辆尾气排放管控和加大工业污染治理力度，以减少细颗粒物污染。
2. 交通污染作为西部重要的交通枢纽城市，成都市的交通污染问题也比较突出。
高峰时段集中的交通拥堵和车辆排放带来的尾气排放，直接影响了城市的空气质量。
应通过建设更多的公共交通，鼓励居民减少使用私家车，减缓交通压力，减少交通尾气排放对空气质量的影响。
3. 工业废气排放成都市工业发展迅速，但也伴随着大量的废气排放。
工业废气中含有大量的有害物质，对空气质量造成严重影响。
成都市应加强对工业废气排放的监管，对超标排放的企业进行处罚，并推动工业企业进行环保设施的安装和改进，减少废气排放。
四、成都市空气质量改进措施1. 加强环境监测成都市应加强对空气质量的监测和评估工作，增设更多的空气质量监测站，并提高监测数据的及时性和准确性，为科学决策提供可靠的数据支持。
2. 推动可再生能源发展成都市应增加对可再生能源的投资和利用，推动清洁能源的发展和应用。
这将有助于减少对传统能源的依赖，降低大气污染物的排放，改善空气质量。
Climate Change Research Letters 气候变化研究快报, 2020, 9(5), 446-453Published Online September 2020 in Hans. /journal/ccrlhttps:///10.12677/ccrl.2020.95048成都地区地气温差演变规律对空气质量的影响研究龙艺文，王超*，陈亚玲，冉欢欢，杨巨佳，肖天贵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，四川成都收稿日期：2020年8月17日；录用日期：2020年9月1日；发布日期：2020年9月8日摘要地气温差的变化会直接影响地表感热通量的变化，从而影响边界层结构特征，而不同的边界层结构对空气污染物的稀释、扩散有不同的影响。
本文利用成都市温江站2014年的地表观测资料和空气质量观测资料，分析了地气温差和空气质量的年、季节、日变化和季节日变化特征，讨论地气温差对空气质量的影响。
结果表明：(1) 成都地区地气温差的年平均值为2.2℃，一年中地气温差的最大值出现在5月，最小值出现在11月；秋季的地气温差最小，冬季次之，春季的温差最大；地气温差的日变化显著，地气温差的变化幅度春季最大，秋季最小。
(2) 总的来讲，地气温差越小越容易出现颗粒物浓度的大值；地气温差越大，越有利于污染物的稀释、扩散，空气质量越好。
利用地气温差对污染物浓度的影响特征，可作为污染潜势预报的参考依据。
关键词成都，地气温差，空气质量，污染潜势预报A Study on the Evolution Law of GroundTemperature Difference in Chengdu and Its Influence on Air QualityYiwen Long, Chao Wang*, Yaling Chen, Huanhuan Ran, Jujia Yang, Tiangui XiaoPlateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, College of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu SichuanReceived: Aug. 17th, 2020; accepted: Sep. 1st, 2020; published: Sep. 8th, 2020*通讯作者。
城市大气污染与气象条件的相关性分析随着城市化进程的加速推进，城市大气污染问题日益凸显。
大气污染给人们的生活和健康带来了严重的威胁。
为了有效控制和减少大气污染，我们需要深入了解大气污染与气象条件之间的相关性。
本文将分析城市大气污染与气象条件的相关性，并探讨其影响因素和解决方法。
首先，城市大气污染与气象条件之间存在密切的相关性。
气象条件包括温度、湿度、风速和风向等因素。
这些因素会直接影响大气中的空气流动和污染物扩散。
温度对大气污染的影响非常重要。
研究表明，温度升高会促进大气污染物的化学反应速率，加剧污染程度。
高温条件下，污染物散发速度加快，臭氧生成的速度也会增加。
此外，湿度和风速因素也会影响大气污染物的扩散和输送。
较高的湿度可以有效降低大气中的污染物浓度，而风速的大小会影响污染物的传输距离和扩散范围。
其次，城市大气污染与气象条件相关性的程度会受到其他因素的影响。
城市地理环境是一个重要的因素。
地形和建筑物的分布会改变大气流动的方向和速度，从而影响大气污染物的传播和分布。
此外，城市中的工业活动、交通状况和建筑废气等因素也会对大气污染产生影响。
这些因素会增加大气污染物的排放量，使得城市大气污染问题更加严重。
然而，城市大气污染与气象条件相关性的解释并不简单。
不同城市之间的气象条件和大气污染状况存在很大的差异。
城市自身的发展水平、经济结构和环保措施也会对大气污染产生重要影响。
因此，我们需要进一步探索城市大气污染与气象条件相关性的机制，并采取相应的措施来减轻大气污染的程度。
对于城市大气污染与气象条件的相关性，我们应该采取一系列综合措施来解决。
首先，加强城市空气质量监测体系的建设，及时获取大气污染的相关数据。
其次，加强城市规划和建设，合理布局工业和交通设施，减少污染物的排放。
同时，加强对污染物排放源的监管和管理，确保环境保护法规的有效实施。
此外，还应该推广和应用清洁能源和绿色技术，减少对化石燃料的依赖，降低空气污染物的排放。
成都地区地气温差演变规律对空气质量的影响研究我在成都生活了好些年了，这成都啊，就像一个神秘的大盒子，里面装着各种各样有趣的东西，今天我就想和大家唠唠这成都地区地气温差演变规律对空气质量的影响。
我住的小区里有个老张，他可是个老成都了，每天早上都会在小区花园里打太极。
有一天，我也早早起来，想跟着老张学两招，就凑到他跟前。
老张一边慢悠悠地比划着，一边和我搭话：“你看这成都的天，有时候雾蒙蒙的，空气质量可不像以前咯。
”我抬头看看天，还真是，那天空就像被罩了一层轻纱，有点灰蒙蒙的。
我就好奇地问老张：“老张啊，你在成都这么多年了，你觉得这天气和以前比到底咋个不一样了呢？”老张停下手中的动作，喘了口气说：“以前啊，早上起来空气清爽得很，深呼吸一口，那叫一个舒服。
现在呢，有时候总感觉喉咙有点痒痒的。
”我听了点点头，心想这空气质量的变化还真是个大问题。
我这人就爱琢磨事儿，尤其是这种和生活息息相关的事儿。
我就开始研究起来了，这一研究就发现啊，地气温差这个东西在里面起着不小的作用呢。
咱先说说这地气温差是啥。
简单来讲，就是地面温度和空气温度的差值。
在成都这个地方啊，不同的季节，地气温差可有着不同的脾气。
就拿夏天来说吧，夏天的时候，白天太阳那叫一个毒啊。
地面被晒得发烫，就像个大火炉。
我有一次中午出去买个东西，刚踏出家门，就感觉脚底下的热气直往上冒，就像踩在烧热的铁板上一样。
这时候地面温度比空气温度高很多，地气温差就比较大。
这个大的地气温差就像一把大扇子，把地面的热气呼呼地往空中扇，空气就像被煮开的粥一样，不停地翻滚流动。
这样一来，空气的上下对流就很强烈，就像有个大力士在不停地搅拌着空气。
这种强烈的对流会把地面的灰尘啊、污染物啊都卷到空中去，但是呢，因为空气一直在流动，又能把这些污染物带到其他地方去，所以夏天的时候，虽然有时候看起来有点热烘烘的，但空气质量总体来说还不算太糟。
再说说冬天吧。
冬天的成都，太阳就像个害羞的小姑娘，很少出来露脸。
空气质量检测中的气象条件对空气污染的影响研究近年来，随着城市化的不断发展，空气污染问题越来越严重。
针对这一问题，相关部门纷纷投入大量精力进行空气质量检测，并且也逐渐开始注重气象条件对空气污染的影响。
在此，我们将探讨气象条件对空气质量检测的意义、作用及相关研究。
一、气象条件对空气污染的影响据研究，气象条件是影响空气质量的重要因素之一。
在气象条件不变的情况下，空气质量指数呈周期性变化，这也说明了气象参数对于空气质量的影响是显著的。
主要的气象条件包括温度、湿度、风速、风向、降水等。
1. 温度温度是气象条件中影响空气污染的因素之一。
当温度升高时，大气中的气体扩散容易加快，大气层的稳定度会下降，从而促进了空气的对流和扩散，使得空气污染物的扩散距离加大。
所以，在高温天气条件下检测到的空气质量指数往往更低。
2. 湿度湿度也是影响空气污染的因素之一。
适宜的湿度可以减少空气中的颗粒物，减少雾霾天气的发生。
但是，如果湿度过高，污染物就容易被捕集在水珠表面，限制污染物的扩散和沉降,这也会导致空气质量不好。
3. 风速和风向风速和风向是另外两个和空气质量相关的重要气象条件。
通常而言，当风速较大时，空气质量指数会相对较低，因为污染物在风的作用下容易扩散和稀释。
而风向是影响空气质量指数另一个因素，如果来自远方严重污染区域的污染物通过气流传输到目标区域，那么目标区域的空气质量就可能会下降。
4. 降水降水可以净化大气中的颗粒物和有害气体。
当发生降水的时候，空气中的污染物会随着降雨落到地面，从而净化空气。
因为降雨的存在，降水可以消除城市中的空气污染，降雨前后的空气质量指数也往往会有显著的变化。
因此，气象条件对于空气质量检测的作用至关重要。
在进行空气质量检测时，必须对气象条件进行充分的了解和控制，从而提高检测数据的精度和准确性。
二、气象条件对空气质量检测的意义正确的气象条件对于空气质量检测的精度和准确性至关重要。
如果检测时没有考虑气象条件，那么得出的数据就会受到气象因素的影响。
第46卷第1期2021年1月环境科学与管理ENVIＲONMENTAL SCIENCE AND MANAGEMENT Vol.46No.1Jan．2021收稿日期：2020－10－11作者简介：杜筱筱（1989－），女，硕士，工程师，研究方向：环境气象。
文章编号：1674－6139（2021）01－0058－05成都市秋冬季天气形势客观分型与空气质量关联研究杜筱筱1，杨景朝1，赵晓莉1，成翔1，朱漫2（1．四川省气象灾害防御技术中心，四川成都610072；2．中国气象局气象干部培训学院四川分院，四川成都610072）摘要：成都秋冬季的海平面气压环流类型共分为6种，当天气形势为高压前部型、低压底部型、低压型和均压场型时成都易出现污染天气，各占到秋冬季节的7.3%、3.3%、0.4%、19.8%，低压型时发生污染天气概率最高；污染转折性天气主要发生在高压后部型和低压前部型，两种类型的850hPa 风场均为明显东北气流，地面主导风向为北到东北风，多降水天气；低压前部型时空气质量最好，在大风速段的占比也明显高于高压后部型，风速均值六种最高。
关键词：成都；客观分型；PCT ；空气质量中图分类号：X51文献标志码：AAnalysis on Correlations between Weather Classification and Air Quality During Autumn and Winter in ChengduDu Xiaoxiao 1，Yang Jingchao 1，Zhao Xiaoli 1，Cheng Xiang 1，Zhu Man 2（1．Sichuan Meteorological Disasters Prevention Technology Center ，Chengdu 610072，China ；2．Sichuan Branch of Meteorologist Training Institute ，CMA ，Chengdu 610072，China ）Abstract ：The results showed that there are six types of sea level pressure circulation in autumn and winter of Chengdu．When the weather situation is the front of high pressure type ，the bottom of low pressure type ，low pressure type and average pres-sure field type ，pollution weather is prone to occur in Chengdu ，which accounts for 7．3%，3．3%，0.4%and 19．8%respective-ly in autumn and winter．The probability of pollution weather is the highest in low pressure．The pollution transition weather main-ly occurs in the back of high pressure type and the front of low pressure type．Under the transition weather ，the two types of 850hPa wind fields are obvious northeast airflow．The dominant wind direction of the two types of ground is from north to northeast wind with frequent precipitation．The air quality of the front of low pressure type is the best ，and the proportion in the high wind speed section is also significantly higher than that of the high －pressure rear type ，and the average wind speed of the six types is the highest．Key words ：Chengdu ；synoptic weather classification ；PCT ；air quality前言天气类型与空气质量关系密切，不同地区的气候背景和地理环境的差异，影响当地的天气类型也会有所不同。
成都市空气污染预测本文对我国城市的空气污染程度、成都未来空气质量、城市空气污染的主要因素进行了分析研究。
针对我国现行的空气质量评估标准——AQI 分级制中的不足，在AQI 评估基础上进行修改完善使之更加科学，同时还收集了必要的数据来研究影响城市空气污染程度的主要因素。
影响城市空气污染程度的主要因素建立于网上所查的国家颁布的数据之上，总的来说，大气污染源主要可分为自然源和人为源两大类。
人为源包括车辆、船舶、飞机的尾气、工业企业生产排放、居民生活和取暖、垃圾焚烧等。
城市的发展密度、地形地貌和气象等也是影响空气质量的重要因素。
城市空气质量的好坏与季节及气象条件的关系十分密切。
因此我们分不同月份讨论。
将某种污染源的所有污染物的等标污染负荷按数值大小排列，从小到大分别计算百分比和累计百分比，将累计百分比大于80%的污染物确定为该污染源的主要污染物污染源，即影响成都空气质量的主要因素。
本文考虑到空气污染程度的季节性变化，所以最后利用Excel 对数据进行处理和计算，得出成都污染程度的季度与年度的综合情况。
本文对四川省成都市近几年的空气质量详细列表进行科学分析，利用层次分析法和曲线拟合等数学建模方法对其空气质量进行评价与预测，综合考虑各种因素建立如下数学模型：一、对成都市空气质量进行评价。
本文通过对成都市最近十年影响空气质量的因素进行统计，如首要污染物2SO 、2NO 、10PM 、可吸入性颗粒物以及污染指数、空气质量级别等进行统计。
利用matlab 软件进行曲线拟合对数据进行处理，根据数据处理结果对成都市的空气质量进行评价。
二、对2013-2015年空气质量分析判断影响成都地区空气质量有哪些主要因素。
因为影响空气质量的因素主要是，工业废气，汽车尾气，以及居民日常生活产生的废气。
查阅出成都市近几年的工业发展情况，汽车数量变化情况，以及居民采暖房方式等数据。
判断影响成都地区空气质量有哪些主要因素？这些因素是如何对空气质量造成影响，根据分析结果来未来验证我们的猜测。
