Influence of dust storm on atmospheric environment quality in Xi’an， China

doi:10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00070

Journal of Desert Research ›› 2020, Vol. 40 ›› Issue (6): 53-60.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2020.00070

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Influence of dust storm on atmospheric environment quality in Xi’an， China

Yuanjie Hu(), Nan Jiang()

Xi’an Intelligent Environmental Protection Integrated Command Center，Xi’an 710021，China

Received:2020-04-28 Revised:2020-06-22 Online:2020-12-09 Published:2020-12-09
Contact: Nan Jiang

Abstract

Abstract:

The influence of dust storm on atmospheric environment quality in Xi’an was analyzed based on the air quality data collected during 2013-2018. The main conclusions include：（1） The particulate materials were the dominant pollutant in Xi’an. （2） The dust storm happened frequently in spring and winter， during which the pollution intensity of PM₁₀ increased significantly. （3）The average PM_2.5/PM₁₀ ratio was the highest in winter （range of 0.48-0.66） and the lowest in spring （range of 0.43-0.49）. The correlation between PM_2.5 and PM₁₀ was the worst in spring. The air quality of Xi’an was more affected by dust pollution in spring than in winter. （4） We analyzed typical dust pollution episode during 2017-2018 and found that the long-distance transmission of different dust sources affected the air quality of Xi’an in variable degrees， suggesting that taking measure in advance to suppress dust can effectively reduce the superposition pollution of local particulate matter sources during the dust storm. （5） Although the dust storm carried high concentration particulate matter， the accompanying windy weather was effective to diffuse and reduce the accumulated pollutants such as SO₂ and NO₂. In heating season， the dust storm could reduce not only the concentration of gaseous pollutants but also the accumulated PM_2.5 during haze pollution.

Key words: air quality, dust storm, air pollutants, Xi’an

CLC Number:

Yuanjie Hu, Nan Jiang. Influence of dust storm on atmospheric environment quality in Xi’an， China[J]. Journal of Desert Research, 2020, 40(6): 53-60.

Figures/Tables 6

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时间		沙尘影响持续时间/h		PM_2.5/PM₁₀比值			PM₁₀小时浓度/（μg·m^-3）
时间		沙尘起止时间	沙尘影响时间	均值	最小值	最大值	均值	最小值	最大值
2017年
01-26	沙尘起止时间段	7		0.20	0.09	0.33	587	439	693
	沙尘过程终止后沙尘影响时间段		21	0.22	0.10	0.30	294	180	394
02-26	沙尘起止时间段	3		0.17	0.14	0.20	312	304	321
	沙尘过程终止后沙尘影响时间段		10	0.17	0.14	0.20	233	163	286
03-24—03-25	沙尘起止时间段	21		0.23	0.13	0.36	216	146	419
04-17—04-19	沙尘过程开始前沙尘影响时间段		1	0.27	0.27	0.27	189	189	189
	沙尘起止时间段	40		0.25	0.14	0.31	370	112	469
05-05—05-07	沙尘过程开始前沙尘影响时间段		21	0.25	0.22	0.30	227	143	276
	沙尘起止时间段	41		0.35	0.29	0.40	527	244	1482
12-24	沙尘起止时间段		18	0.19	0.13	0.29	224	189	260
12-29	沙尘起止时间段	10		0.15	0.12	0.23	763	491	943
	沙尘过程终止后沙尘影响时间段		25	0.22	0.15	0.29	332	177	430
2018年
02-09	沙尘起止时间段	18		0.17	0.11	0.24	470	232	852
03-15—03-16	沙尘起止时间段	20		0.12	0.07	0.32	409	193	741
03-21—03-22	沙尘起止时间段	9		0.31	0.19	0.42	206	173	237
04-05—04-06	沙尘起止时间段	25		0.20	0.12	0.26	257	160	343
05-21—05-22	沙尘起止时间段	20		0.27	0.21	0.37	217	154	297
05-26	沙尘起止时间段	8		0.30	0.20	0.51	494	156	878
11-26—12-06	沙尘起止时间段	241		0.40	0.12	0.72	406	214	928

时间		沙尘影响持续时间/h		PM_2.5/PM₁₀比值			PM₁₀小时浓度/（μg·m^-3）
时间		沙尘起止时间	沙尘影响时间	均值	最小值	最大值	均值	最小值	最大值
2017年
01-26	沙尘起止时间段	7		0.20	0.09	0.33	587	439	693
	沙尘过程终止后沙尘影响时间段		21	0.22	0.10	0.30	294	180	394
02-26	沙尘起止时间段	3		0.17	0.14	0.20	312	304	321
	沙尘过程终止后沙尘影响时间段		10	0.17	0.14	0.20	233	163	286
03-24—03-25	沙尘起止时间段	21		0.23	0.13	0.36	216	146	419
04-17—04-19	沙尘过程开始前沙尘影响时间段		1	0.27	0.27	0.27	189	189	189
	沙尘起止时间段	40		0.25	0.14	0.31	370	112	469
05-05—05-07	沙尘过程开始前沙尘影响时间段		21	0.25	0.22	0.30	227	143	276
	沙尘起止时间段	41		0.35	0.29	0.40	527	244	1482
12-24	沙尘起止时间段		18	0.19	0.13	0.29	224	189	260
12-29	沙尘起止时间段	10		0.15	0.12	0.23	763	491	943
	沙尘过程终止后沙尘影响时间段		25	0.22	0.15	0.29	332	177	430
2018年
02-09	沙尘起止时间段	18		0.17	0.11	0.24	470	232	852
03-15—03-16	沙尘起止时间段	20		0.12	0.07	0.32	409	193	741
03-21—03-22	沙尘起止时间段	9		0.31	0.19	0.42	206	173	237
04-05—04-06	沙尘起止时间段	25		0.20	0.12	0.26	257	160	343
05-21—05-22	沙尘起止时间段	20		0.27	0.21	0.37	217	154	297
05-26	沙尘起止时间段	8		0.30	0.20	0.51	494	156	878
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