典型文献
2008～2017年北京市PM2.5周期性变化特征与影响机制
文献摘要：
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.
文献关键词：
Morlet小波分析;北京;PM25;周期性变化;气象机制
中图分类号：
作者姓名：
郭滢超;权建农;潘昱冰;蒲维维;冯琎;赵秀娟;袁铁
作者机构：
兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000;北京城市气象研究院,北京100089;京津冀环境预报预警中心,北京100089
文献出处：
引用格式：
[1]郭滢超;权建农;潘昱冰;蒲维维;冯琎;赵秀娟;袁铁-.2008～2017年北京市PM2.5周期性变化特征与影响机制)[J].中国环境科学,2022(03):1013-1021
A类：
气象机制
B类：
周期性变化,Morlet,年变化,变化周期,秋冬季,春夏季,气象资料,水平风,大气边界层高度,大气稳定度,制表,白天,日变化幅度,天气过程,天气变化,变化过程,风速变化,反相,季节变化,大气扩散能力,近地,小波分析,PM25
AB值：
0.269375
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