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2008~2017年北京市PM_(2.5)周期性变化特征与影响机制 被引量：12
1
作者 郭滢超 权建农 +4 位作者 潘昱冰 蒲维维 冯琎 赵秀娟 袁铁 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期1013-1021,共9页
利用Morlet小波方法分析北京市2008~2017年PM_(2.5)资料,结果表明,北京市PM_(2.5)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... 利用Morlet小波方法分析北京市2008~2017年PM_(2.5)资料,结果表明,北京市PM_(2.5)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PM_(2.5)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PM_(2.5)日变化的主要影响机制,导致PM_(2.5)浓度白天低、夜间高.秋冬季PM_(2.5)日变化幅度高于春夏季;天气过程是PM_(2.5)周变化的主要机制,PM_(2.5)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;PM_(2.5)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PM_(2.5)在近地面累积,春夏季则相反. 展开更多
关键词 MORLET小波分析 北京 PM_(2.5)周期性变化 气象机制
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