全国2018～2019年秋冬季气象条件变化对PM2.5影(4)

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摘要：(3) 长江三角洲 长三角地区2018～2019秋冬季实测PM2.5浓度均值比去年同期下降4.56μg/m3(表4),10月、3月实测PM2.5浓度比去年同期升高,其余月份实测PM2.5浓度均比

(3) 长江三角洲

长三角地区2018～2019秋冬季实测PM2.5浓度均值比去年同期下降4.56μg/m3(表4),10月、3月实测PM2.5浓度比去年同期升高,其余月份实测PM2.5浓度均比去年同期降低.从污染减排角度来看,除2月外,其余月份污染减排均导致PM2.5浓度同比均值下降.从气象因素角度来看,2.2节分析结果表明,长三角地区10月、11月和3月气象条件同比转差.因此气象条件同比转差是10月、3月实测PM2.5浓度同比上升的原因.11月人为减排大幅减弱了气象条件同比转差产生的影响,实测PM2.5浓度并未较去年同期升高.与“2+26”城市、汾渭平原相比,长三角整体气象条件同比基本持平(表4),且污染减排效果较好,使得长三角2018～2019秋冬季实测PM2.5浓度比去年同期降低.

图6 长三角污染源排放、气象条件变化对PM2.5浓度的定量影响(μg/m3)Fig.6 Quantitative impact of pollutant emissions and meteorological conditions on in Yangtze River Delta(μg/m3)SH：上海市, NJ：南京市, WX：无锡市, XZ：徐州市, CZ：常州市, SZ：苏州市, NT：南通市, LYG：连云港市, HA：淮安市, YC：盐城市, YZ：扬州市, ZJ：镇江市,TZ1：泰州市, SQ：宿迁市, HZ：杭州市, NB：宁波市, WZ：温州市, JX：嘉兴市, HZ：湖州市, SX：绍兴市, JH：金华市, QZ：衢州市, ZS：舟山市, TZ2：台州市,LS：丽水市, HF：合肥市, WH：芜湖市, BB：蚌埠市 HN：淮南市, MAS：马鞍山市, HB：淮北市, TL：铜陵市, AQ：安庆市, HS：黄山市, CZ：滁州市,FY：阜阳市, SZ：宿州市, LA：六安市, BZ：亳州市, CZ：池州市, XC：宣城市

表4 2018～2019年秋冬季重点区域气象因素和污染排放影响下的PM2.5浓度变化均值 (μg/m3)Table 4 The quantitative effects of meteorological conditions and pollutants emissions on in key areas(μg/m3)区域 实测 气象影响 污染排放“2+26”城市 4.98 7.69 -2.71汾渭平原 0.31 7.03 -6.72长三角 -4.56 0.90 -5.46

3 结论

3.1 与2017～2018年秋冬季相比, 2018～2019年秋冬季246个城市气象条件同比转差,91个城市气象条件同比转好；气象条件变化导致全国PM2.5浓度同比升高5.55%.“2+26”城市2018～2019年秋冬季气象条件同比转差最为显著,汾渭平原次之,长三角气象条件同比基本持平.

3.2 2018～2019年秋冬季气象条件同比变化呈现明显的月度特征.“2+26”城市和汾渭平原均为11月、1月、2月气象条件转差最为显著；10月、3月气象条件转好.长三角地区则10月、11月、3月气象条件转差最为显著；12月、1月、2月的气象条件转好.

3.3 PM2.5浓度变化由气象条件和污染源排放共同决定.“2+26”城市11月、1月和2月气象条件同比显著转差是2018～2019年秋冬季PM2.5浓度比去年同期上升的主要原因.汾渭平原PM2.5同比变化较小,12月、3月人为减排污染一定程度上有效地减弱了1月、2月气象条件转差所带来的不利影响.长三角气象条件同比基本持平,且污染排放较去年同期下降,减弱了某些月份气象转差的不利影响,所以长三角实测PM2.5浓度比去年降低.

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