中国环境科学

作者：郭滢超, 权建农, 潘昱冰, 蒲维维, 冯琎, 赵秀娟, 袁铁

单位：1. 兰州大学大气科学学院, 甘肃 兰州 730000;2. 北京城市气象研究院, 北京 100089;3. 京津冀环境预报预警中心, 北京 100089

关键词：Morlet小波分析,北京,PM2.5,周期性变化,气象机制

基金：国家重点研发计划（2018YFF0300101-2）

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.

来源：2022年第3期

《中国环境科学》期刊编辑部

查看中国环境科学杂志2022年第3期