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影響空氣品質變化之氣象特性分析與每日預報支援計畫

中文摘要 計畫主要目的為探討影響空氣品質變化之氣象特性以及支援每日空品預報,共計有三項工作內容:(1) 探討氣象特徵與污染物濃度之關係; (2) 提升空品預報人員專業技術能力及支援空氣品質預報; (3) 規劃持續學習型空氣品質預報作業流程。 天氣型態分類結果如下:C1(東北季風):臺灣地區盛行強勁東北風,平均風速最高。平均PM2.5濃度28.34 μg/m3,排名第三。北部主要來自境外污染傳輸,中南部除了自身污染物排放,也受到北部或境外污染影響。C2(高壓出海迴流):東北風僅影響竹苗以北地區,中南部地區擴散條件不佳。主要污染來源為本土排放,西半部平均PM2.5濃度為 30.31 μg/m3,排名第二。C3(弱綜觀):高污染事件日最多,11月至隔年3月期間較多PM2.5高污染事件。臺灣未受明顯綜觀系統影響,風場微弱,由海陸風環流主導。 平均PM2.5濃度35.34μg/m3,排名第一。C4(季節轉換期間微弱東北季風):臺灣受微弱東北季風影響,平均風速1.82 m/s。 主要發生於春季和秋季季節轉換月份,4、9-10月有較多PM2.5高污染事件。平均PM2.5濃度23.85μg/m3,排名第四。O3濃度偏高。C5(副高影響):盛行風場為南、東南風。主要發生於6-8月份,高溫加上較多降水,污染事件較少。由於盛行南風,南部地區污染物往北部傳送,造成北部空品較差。平均PM2.5濃度17.02 μg/m3,在所有群集中排名第六。C6(副高影響、與副高東退):盛行風場為西南、南風,風速不強,平均風速為 1.7m/s。平均溫度較高。平均PM2.5濃度17.68 μg/m3,排名第五。 長期資料分析結果,顯示空氣污染物如NOx、SO2、PM2.5,平均濃度值雖呈現逐年遞減趨勢,但高濃度污染事件其遞減趨勢卻是較為趨緩。風速分析結果,呈現東北季風減弱、大環境風場變弱以及靜風天數增加的趨勢。而垂直溫度剖面分析結果,顯示大氣垂直結構趨向更穩定的趨勢。此通風擴散不良條件,將使得大氣中的污染物如PM2.5,因為持續累積,污染物濃度值容易飆高。中南部地區因大氣擴散條件存在先天劣勢的情況,為臺灣空品最差區域。在整體氣象擴散更佳不良影響下,高濃度污染事件之改善效益更為受到限制。
中文關鍵字 綜觀尺度天氣型態、細懸浮微粒、臭氧、長期趨勢分析

基本資訊

專案計畫編號 EPA-107-FA11-03-A140 經費年度 107 計畫經費 4070 千元
專案開始日期 2018/03/14 專案結束日期 2018/12/31 專案主持人 鄭芳怡
主辦單位 監資處 承辦人 蔡宜君 執行單位 中央大學大氣科學系

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Effect of the weather characteristics on air quality and support daily air quality forecast

英文摘要 The objective of this project is to (1) investigate the relationship between the weather conditions and the air pollution problem; (2) support the daily air quality forecast; (3) propose the air quality forecast operation strategy. The result of the classification identified six weather types. Cluster 1, 2 and 3 (C1-C3) are typical winter weather types and appears from October to next March, and are associated with high air pollutants concentrations. C3 is affected by a weak synoptic weather pattern and associated with the lowest wind speed and the highest PM2.5, PM10 and O3 concentrations. C3 is also the most prevalence weather type that is prone for the occurrence of the PM2.5 event. C4 occurs mostly during the season transitional month and is associated with high O3 concentrations. C5 and C6 are summer weather types and with low air pollutant concentrations. Analysis of the 39-year ERA-interim reanalysis dataset (1979–2017) reveals a weakening of East Asia winter monsoons, a reduction in the northeasterly monsoonal flow, and an overall stably stratified atmospheric structure from surface to 300-hPa level in the Taiwan area. The observed surface wind speed also appears to be in a long-term decline. Attempts to reduce high PM2.5 concentrations are the least effective in Western Taiwan from the central to southern parts, situated on the leeside of a mountain range, where stagnant wind conditions and strong subsidence are often exhibited.
英文關鍵字 Synoptic weather pattern, PM2.5, O3, long-term trend analysis