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摘要
大气质量的周循环特征反映了人类周期性的活动规律对大气环境的影响。基于安徽省16个城市PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2和O3这6种污染物的监测结果,对安徽省大气污染的周循环特征进行了评估。首先基于原始逐小时污染物浓度时间序列在日和周窗口时间宽度上的滑动平均序列,定义了周循环距平百分率序列的计算方法,排除了日循环和长期低频变化的影响。以此为基础,基于合成分析以及贝叶斯统计分析,发现这6种大气污染物中,PM2.5、PM10、CO和NO2有着较为明显的周循环变化特征,其周循环距平百分率有着较大的变幅;而O3的周循环特征相对不明显。主成分分析获得的周循环,第1模态发现除O3以外的其他5种污染物的周循环有着同样的演进模式,即从周三开始持续到周五的累积和周六之后的衰减;O3的周循环峰值与谷值与其他污染物存在着大于12 h的滞后,反映了在周循环尺度上O3距平变化对其光化学反应前体距平变化的滞后响应特征。
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