北京地区大气颗粒物输送路径及潜在源分析

利用TrajStat软件和全球资料同化系统数据,计算了2005~2016年北京市逐日72h气流后向轨迹,采用聚类分析方法,结合北京同期PM_2.5逐日质量浓度数据,分析北京市年及四季后向气流轨迹特征及其对北京市颗粒物浓度的影响,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,探讨研究时期内不同季节影响北京市颗粒物质量浓度的潜在源区以及不同源区对北京颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,就全年而言,西北输送气流占总轨迹的比例最高,达59.97%,且其输送距离最远、输送高度最高、移速最快.输送高度最低、距离最短、移速最慢的东南气流占比次之,为27.64%,东北气流占比最低为12.40%,其移速和输送距离介于前两者之间.主要污染轨迹来自山东、河北,其次为来自俄罗斯、蒙古国和内蒙古荒漠戈壁地区的西北气流.PSCF和CWT分析发现,蒙中、晋中、冀西南、豫北及鲁西是影响北京PM_2.5的主要潜在区域.而不同季节、不同输送路径对北京PM_2.5污染影响的差异显著,春季主要受来自蒙晋交界区域的短距离输送气流影响,潜在源区位于冀南、鲁西、豫东和皖西北地区,夏季污染轨迹来自鲁、晋地区,潜在源区为豫东北、皖北和苏北地区;秋季主要受来自冀南地区的短距离气流影响,潜在源区为晋北、冀南、豫北和鲁西地区,冬季主要受来自蒙古国中西部和蒙中地区的远距离输送气流影响,潜在源区主要在冀南、鲁西、豫北、晋和蒙西地区.     

苏锡常地区PM2.5污染特征及其潜在源区分析

利用2014年12月—2015年11月苏锡常地区国控大气环境质量监测站发布的逐时数据,分析了研究区PM_(2.5)浓度的季节变化和空间分布特征,并利用HYSPLIT模型分析了大气污染物的输送路径及苏锡常地区PM_(2.5)的潜在源区.结果表明,苏锡常地区PM_(2.5)浓度日均值变化趋势基本一致,均呈现冬季高、夏季低的规律.PM_(2.5)浓度四季空间差异显著,不同监测站之间的差异较小.四季PM_(2.5)浓度与其它污染物之间相关性显著.单位面积污染物排放量与空气质量分布的空间错位,表明该地区PM_(2.5)污染与区域性污染物迁移有较大关系.苏锡常地区气流后向轨迹季节变化特征明显,冬、春、秋季的气流主要来自西北内陆地区,夏季气流以东南和西南方向输入居多.聚类分析表明,来自内陆的污染气流和来自海洋的清洁气流是苏锡常地区两种主要输送类型,外源污染气流不仅直接输送颗粒物,还贡献了大量的气态污染物.山东南部、江苏西部、安徽东部、浙江北部及江西西北地区对苏锡常冬季PM_(2.5)浓度贡献较大,春、夏、秋季的潜在源区主要分布在苏锡常本地和周边城市.     

北京冬季严重污染过程的PM_(2.5)污染特征和输送路径及潜在源区

对北京2015年11月26日~12月2日出现的PM_(2.5)严重污染过程进行研究,分析了此次事件的污染特征和气象条件,结合HYSPLIT模型,用聚类方法对研究期间抵达北京的地面(500m)和高空(3000m)逐时72h气流后向轨迹聚类,并分析了地面和高空方向上气流轨迹对北京PM_(2.5)浓度的影响.运用潜在源贡献因子分析法和浓度权重轨迹分析法分别模拟了此次PM_(2.5)的主要潜在源区.结果表明,研究期间,北京PM_(2.5)小时均浓度数值变化较大.低温,高湿度和微风为北京PM_(2.5)严重污染过程的出现创造了适宜条件.不同方向气流轨迹对北京PM_(2.5)的影响在空间上存在显著差异.西北方向气流是影响北京PM_(2.5)浓度的主要气流轨迹,而地面来自南部的气流对北京PM_(2.5)浓度的影响也不能忽视.对北京PM_(2.5)的WPSCF和WCWT分析表明,蒙古国中西部、新疆东部、内蒙古中西部、山西北部、河北和山东北部对北京PM_(2.5)质量浓度贡献分别在0.7,200μg/m3以上,表明这些地区是影响此次北京PM_(2.5)的重要潜在源区.     

镇江市四季PM2.5污染特征与潜在源区分析

利用2017年3月1日—2018年2月28日镇江市环境监测站提供的逐时数据,对镇江市PM_(2. 5)污染特征进行分析,并结合HYSPLIT-后向轨迹模型,综合运用轨迹聚类及PSCF、CWT分析方法,计算了不同季节影响镇江城区PM_(2. 5)的主要气流输送路径及镇江市PM_(2. 5)的主要潜在源区。结果表明:镇江市PM_(2. 5)浓度季节分布特征明显,冬季PM_(2. 5)浓度最高,夏季最低。四季PM_(2. 5)浓度日变化均呈两峰一谷型分布,且夜间普遍高于白天,周末高于工作日。四季PM_(2. 5)浓度与NO_2、CO相关系数较高,表明工业排放与交通源可能是镇江市PM_(2. 5)的主要来源。镇江地区气流输送存在显著的季节变化特征:春季西北偏西及东北方向气流轨迹占主要优势;夏季气流主要来自东北、东南及西南方向;秋季以东北及偏东气流为主;冬季西北气流轨迹占绝对优势。镇江四季PM_(2. 5)浓度受本地及周边城市的局地污染输送影响较大,主要潜在源区集中分布在江苏本地及其周边的山东、安徽、浙江、上海等地。春、夏、秋季这些地区对镇江PM_(2. 5)浓度贡献值基本为35～75μg/m~3;冬季该贡献值较大,均在75μg/m~3以上,最高值可达到150μg/m~3以上;同时,冬季受北方污染输送影响,河北、京津冀等地也是主要潜在源区,贡献值为35～75μg/m~3。     

川南自贡市大气颗粒物污染特征及传输路径与潜在源分析

川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015～2018年PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m~(-3)和(65.95±6.98)μg·m~(-3),并有明显的下降趋势,冬季PM_(10)和PM_(2.5)浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08±52.29)μg·m~(-3)和(108.50±18.05)μg·m~(-3),夏季平均浓度最低.PM_(2.5)与PM_(10)的平均比值为69.12%,冬季比值约为夏季的1.17倍,空气污染以PM_(2.5)为主.采用拉格朗日混合单粒子轨迹模型(HYSPLIT)和全球资料同化系统的GDAS气象数据,对自贡市细颗粒物(PM_(2.5))浓度和逐日72 h后向轨迹进行计算和聚类研究,利用潜在源贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨不同季节影响自贡市PM_(2.5)浓度的潜在源区以及不同源区的污染贡献.结果表明,自贡市近地面四季多受东南风、偏西风和西北风控制,高浓度PM_(2.5)多出现在0～2 m·s~(-1)的低风速区;不同季节、不同输送路径对自贡PM_(2.5)污染影响的差异显著,春季主要受到来自偏西和偏北方向短距离输送气流的影响,夏季污染轨迹主要来自短距离输送的东南气流,秋季主要受来自资阳,经遂宁、重庆和内江的短距离输送气流的影响,冬季除受到资阳、遂宁和内江等周边城市的影响外,还受到来自西藏中部的远距离输送气流影响;除夏季外,自贡市潜在源区主要位于重庆西部与川南交界区域,冬季的主要贡献区范围最广、贡献程度最大,夏季潜在源区范围最小且贡献程度最弱.     

南京市大气PM2.5时空分布特征与潜在源区贡献分析

对2017年南京市区7个自动空气质量监测点的PM_(2.5)质量浓度ρ(PM_(2.5))数据进行分析,采用克里金(Kringing)空间插值法、气流运动轨迹聚类、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨了四季大气中ρ(PM_(2.5))的时空分布特征和潜在来源。结果显示,四季大气中ρ(PM_(2.5))均值由高到低依次为冬季(65. 54μg/m~3)、春季(41. 70μg/m~3)、秋季(35. 18μg/m~3)和夏季(23. 56μg/m~3),秦淮区四季大气中ρ(PM_(2.5))均最高。春季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受黄海海岸和北方大陆性输送气流的影响,来自黄海方向的气流轨迹2贡献比例达51. 65%,对应的ρ(PM_(2.5))为50. 91μg/m~3;夏季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受江苏、东部海洋和南部沿海城市输送气流的影响,其中源自江苏的气流轨迹1对南京大气PM_(2.5)贡献比例最大(33. 64%),气流轨迹对应的ρ(PM_(2.5))为35μg/m~3;秋季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受短距离的偏北气流影响,来自山西南部,河南中部、安徽中部的气流轨迹5对应的ρ(PM_(2.5))最高,出现概率(21. 11%)和贡献比例(27. 81%)均较高;冬季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受北方大陆性输送气流影响,来自俄罗斯、蒙古国东部、河北北部、北京、天津、山东中部的长距离气流轨迹4对应的ρ(PM_(2.5))最高,达109. 8μg/m~3,其贡献比例为26. 86%。PSCF和CWT分析发现,安徽、山东、浙江与江苏交界和黄海海岸是影响南京市空气质量的主要潜在源区,此外,湖北、北京、天津以及渤海海岸也是南京大气PM_(2.5)的潜在源区。     

银川地区大气颗粒物输送路径及潜在源区分析

利用Traj Stat软件和全球资料同化系统数据,计算了2014—2016年银川市逐日72 h气流后向轨迹,并采用聚类分析方法,结合银川市同期PM~(10)和PM~(2.5)质量浓度数据,分析了银川年及四季气流轨迹特征及其对银川颗粒物浓度的影响.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨了影响银川颗粒物质量浓度的潜在源区及不同源区对银川颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,输送距离最长、高度最高、移速最快的西北气流轨迹占总轨迹的比例最高,达66.7%,且气团移动速度和高度与轨迹距离呈正比;输送高度较低、距离最短、移速最慢的北方气流轨迹占总轨迹数的24.3%;东南气团占总轨迹数的9%,输送距离和移速介于前两者之间,但输送高度较西北气流和北方气流低.四季各类气流轨迹变化特征与年变化特征基本一致,春、秋、冬三季,中、短距离西北气流占气流轨迹总数的比例最高,夏季东南气流占比最高,且夏季南方气流和北方气流占比较春、秋两季高,冬季未出现南方气流和北方气流,春季和冬季气流轨迹输送距离普遍比夏季和秋季长;春、夏、秋三季,偏南气流的输送高度均最低,四季长距离西北气流的输送高度均最高.年及四季都表现为西北气流轨迹对应的银川PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度均较高,是影响银川颗粒物质量浓度的最重要输送路径,其次是东南气流轨迹,北方气流轨迹对银川颗粒物浓度影响较小.PSCF和CWT分析发现,位于新疆、甘肃、蒙古国、内蒙古、青海的西北源区及四川、陕西的东南源区是影响银川PM_(10)和PM_(2.5)浓度的两个主要潜在源区,各季节区域范围有所差异.     

重庆市冬季PM_(2.5)输送特征及污染源地解析

利用全球资料同化系统数据(GDAS)和PM_(2.5)实测浓度数据,使用HYSPLIT模型和Trajstat插件的聚类方法和聚类统计模块对2015年12月-2016年2月间到达缙云山空气质量监测站的28个不同气流高度气流进行聚类分析;结合Arc GIS软件计算气流速度和气流密度,以分析山体对PM_(2.5)跨区域输送的影响;运用潜在源贡献(PSCF)分析法及浓度权重轨迹(CWT)分析缙云山PM_(2.5)潜在源贡献率和轨迹权重浓度。结果表明:重庆主城主要受西部气流影响,主城PM_(2.5)异地源多来自该方向;高大山体会减缓气流运行速度,增大气流轨迹密度,阻碍PM_(2.5)的跨区域传输,PM_(2.5)浓度、输送速度和输送方向等会发生改变,山地城市PM_(2.5)浓度受气流输送影响小于平原城市;铜锣山以西重庆段是缙云山PM_(2.5)的极重要源区,源贡献率达到80%以上,重要源区多在四川与重庆接壤区域,横断山脉部分区域气流潜在源贡献率较高。PM_(2.5)的PSCF和CWT分布区域类似,气流轨迹浓度最大值区多位于极重要源区,随着源区重要性等级的减弱,浓度也逐步降低。     

APEC前后北京郊区大气颗粒物变化特征及其潜在源区分析

为分析2014年APE(Asia-Pacific Economic Cooperation)会议前后北京郊区大气颗粒物数浓度和质量浓度的变化特征及其主要影响因素,于当年11月在北京怀柔区中国科学院大学雁栖湖校区教学一楼楼顶利用微量振荡天平(TEOM)、扫描电迁移率颗粒物粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)对大气颗粒物质量浓度和数浓度分布进行连续在线监测;同时结合地面气象参数和HYSPLIT轨迹模式,对颗粒物的来源和传输过程进行聚类、潜在源区贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析.结果表明,APEC期间(11月5—11日)超细粒子(PM_(0.01～1))数浓度、细粒子(PM_(0.5～2.5))数浓度和粗粒子(PM_(2.5～10))数浓度分别为(17720.1±998.7)、(30.9±3.34)和(0.12±0.01) cm~(-3),比非APEC期间(即11月1—4日和11月12—30日)分别降低了28.8%、58.6%和64.7%;APEC期间ρ(PM_(2.5))为(36.1±2.4)μg·m~(-3),比非APEC期间降低55.5%.PM_(0.5～2.5)数浓度和PM_(2.5～10)数浓度降幅远大于PM_(0.01～1)数浓度,这表明APEC期间的减排措施对于PM_(0.5～2.5)和PM_(2.5～10)的控制效果优于PM_(0.01～1),说明APEC期间对PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)数浓度进行了更有效的控制.对北京气流后向轨迹聚类分析发现,来自蒙古国、内蒙古、河北西北部、河北南部方向的气流轨迹对应北京郊区的PM_(0.01～1)数浓度最高,为30593 cm~(-3),来自河北西北部、北京、天津、河北南部方向的气流轨迹对应北京郊区的PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)的数浓度及ρ(PM_(2.5))均为最高,分别为190 cm~(-3)、0.65 cm~(-3)、168μg·m~(-3).综合潜在源区贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT)的结果分析发现,观测期间北京PM_(0.01～1)与PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)的潜在源区存在明显的区别,其中PM_(0.01～1)数浓度的潜在源区分布区域相对较广,主要分布在内蒙古中部、河北西北部、河北中南部和山西东北部等地区,而PM_(0.5～2.5)和PM_(2.5～10)数浓度的潜在源区分布基本一致,而且区域相对较集中,主要分布在河北北部、山西东北部和河北中南部等地区.APEC期间与非APEC期间ρ(PM_(2.5))的源区贡献因子分析和浓度权重轨迹分析表明,APEC期间ρ(PM_(2.5))的主要源区分布比非APEC期间相对较集中,主要位于北京当地、天津等附近地区,该地区对观测点ρ(PM_(2.5))的贡献值在24～40μg·m~(-3)之间.     

青岛市PM_(2.5)输送来源研究

基于轨迹聚类,结合全球数据同化系统的气象资料以及青岛市PM_(2.5)的浓度监测资料,对2014年1-12月到达青岛市的气团进行了统计分析。利用潜在源区贡献法(PSCF)和浓度权重法分别分析了青岛市PM_(2.5)的潜在污染来源地区及不同地区对青岛市PM_(2.5)的权重浓度贡献。结果表明:在研究期间内,影响青岛市的气团主要有3类:第1类为来自西北内陆的大陆性气团,第2类为海洋性气团,第3类为区域输送气团;其中来自西北内陆的气团占46%,对应的PM_(2.5)浓度为60.86μg/m3,海洋性气团占39.95%,对应PM_(2.5)浓度为45.53μg/m3;区域传输特征气团占14.05%,对应浓度最高,为62.97μg/m3。PSCF分析结果显示:青岛市PM_(2.5)的潜在污染源地区为河南中部、安徽北部、山东西部、内蒙古中部、京津唐地区及长江三角洲附近黄海区域。CWT分析结果表明:对青岛市PM_(2.5)污染的权重浓度贡献较高的为河南中部地区、山东与河北交界地区,蒙古东部,京津唐地区及黄海南部等。区域传输是青岛市PM_(2.5)污染的重要来源。     

西宁市大气污染来源和输送季节特征

在2016~2018年西宁市大气污染物PM₁₀和PM_2.5季节污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模式和GDAS资料计算了逐日72 h气流后向轨迹,通过聚类分析确定气流输送路径及其对日均PM₁₀和PM_2.5质量浓度的影响,运用TrajStat软件提供的潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,探讨不同季节影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的潜在源区分布及贡献.结果表明,输送来源位置多分布在西宁的西-北方向和东-北方向,周边及邻近区域垂直高度较低.输送路径主要受西风、偏西风、西北、西南和偏东气流的影响.距离短、高度低和移速慢的气流轨迹出现概率最高,是最主要的输送路径,该路径在春夏秋三季来源于青海,冬季则源自新疆,省内输送占主导地位,且不同输送轨迹对PM₁₀和PM_2.5浓度影响不同.污染气流主要来自青海省内源、新疆外源及新疆以西的境外源,源地多沙漠和戈壁等脆弱地带分布.潜在源区范围及贡献大小有明显季节差异,冬季范围广且贡献最大,春秋次之,夏季最小.最主要潜在源区位于青海北部、中部和东部地区、新疆南部、中部和东部,其周边地区为中等贡献潜在源区.     

郑州市冬季大气PM2.5传输路径和潜在源分析

针对郑州市2017年12月~2018年2月的冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析了气象条件对颗粒物浓度的影响.通过混合型单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)方法模拟了郑州市冬季48 h的气流后向轨迹,同时进行了聚类分析,并使用潜在源贡献因子(PSCF)方法和浓度权重轨迹(CWT)方法分析了郑州市冬季PM_(2.5)的潜在污染来源和不同潜在源区对郑州市大气PM_(2.5)浓度的贡献.结果表明,低风速、高湿度和较少的降水是造成颗粒物污染严重的重要气象因素;超过60%的后向轨迹来自西北方向,其次是来自京津地区的轨迹占比为25.6%,而来自南边和东边的轨迹只占7.5%和6.1%,但对应着较高的PM_(2.5)浓度;郑州市冬季PM_(2.5)的潜在源区主要是北部的京津冀传输通道城市,包括焦作、开封、新乡、鹤壁、濮阳、安阳、邯郸和邢台,此外,相邻省份包括山西省、湖北省和安徽省部分区域对郑州市大气PM_(2.5)污染水平也有着较大的影响和贡献.     

广州市PM2.5污染特征及潜在贡献源区分析

基于NCEP/NCAR全球再分析气象资料和2015-2017年PM_(2.5)浓度,利用HYSPLIT模型研究不同气流轨迹对广州PM_(2.5)浓度的影响,以及污染输送路径和潜在源区空间分布特征。结果表明:(1)广州2015-2017年PM_(2.5)平均浓度为36.5μg/m~3,逐月平均PM_(2.5)浓度1月份最高,为49.3μg/m~3,轻度污染及以上时次比例达15.66%,6月份最低,为20.8μg/m~3,无轻度及以上污染时次。(2)PM_(2.5)平均浓度在不同情景类型下的浓度高低顺序依次为:污染日干季清洁日湿季,其中污染日的PM_(2.5)平均浓度是清洁日的近3倍,干季的PM_(2.5)平均浓度是湿季的1.4倍;不同情景类型下的PM_(2.5)浓度日变化特征基本都在白天时段低(16时最低),晚上时段高(21-22时最高),日变化幅度为污染日干季清洁日湿季。(3)在干季,影响广州的气流轨迹路径主要有5类:东北路径、东南路径、西北路径、西南路径及偏西路径,其中第2类东南路径对广州PM_(2.5)平均浓度的贡献最高;而在湿季,影响广州的气流轨迹路径主要有4类:偏南路径、东南路径、偏北路径及西南路径,其中第3类偏北路径对广州PM_(2.5)浓度的贡献最高。(4)基于潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析法分析表明,广州PM_(2.5)浓度潜在源贡献较大的区域主要集中在广州东部的东莞、惠州、深圳、肇庆、中山等周边地区,该研究可为确定广州污染潜在源贡献区以及区域联防联控提供参考。     

衡阳市冬季PM2.5外来输送特征及潜在源分析

利用HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、衡阳市PM_(2.5)质量浓度数据,分析了衡阳市2015—2017年冬季外来气团后向轨迹分布特征,并运用后向轨迹模式中的聚类分析法、潜在源分析法(PSCF)、浓度权重分析法(CWT),分析了衡阳市冬季PM_(2.5)外来输送通道及潜在源分布情况。结果表明:衡阳市冬季外来气团后向轨迹主要来自偏北方向,移动速度较慢,100 m高度的PM_(2.5)外来输送路径较集中,以近距离输送为主; 500 m高度的输送路径较分散且更长,长距离输送的影响增大。聚类分析显示,来自东北方向的聚类轨迹出现频率最高,该类轨迹移动方向是PM_(2.5)外来输送的主要通道方向。潜在源分析显示,衡阳市冬季PM_(2.5)外来输送以区域输送为主,对浓度影响较大,湘东、湘南、赣西、湘赣交界处、桂东北、豫南地区为PM_(2.5)外来输送的主要潜在源区,湘南、湘东北、赣西地区是高浓度外来输送潜在源区。     

烟台市环境受体PM2.5四季污染特征与来源解析

于2016～2017年四季在烟台市3个点位采集了PM_(2.5)样品,分析了其质量浓度和化学组分特征.利用CMB模型对受体进行解析,并利用后向轨迹和PSCF对传输气流和潜在源区进行了分析.结果表明,烟台市监测点位冬季、春季、夏季和秋季的PM_(2.5)平均质量浓度分别为(89. 45±56. 80)、(76. 78±28. 44)、(32. 65±17. 92)和(57. 32±24. 60)μg·m~(-3). PM_(2.5)浓度表现出明显的季节变化特征(P 0. 01).全年PM_(2.5)各源类分担率大小依次为:二次硝酸盐源(20. 3%)城市扬尘源(15. 7%)机动车排放源(14. 9%)燃煤源(13. 8%)二次硫酸盐源(12. 8%) SOC(6. 1%)建筑水泥尘源(5. 5%)海盐源(2. 9%),可以看到烟台市以二次源、扬尘、机动车排放源和燃煤源为主要污染源.春季硝酸盐源和城市扬尘源是重要贡献源类,夏季硫酸盐源贡献突出,燃煤源在秋冬季占比突出.烟台市气流输送和潜在源区也呈现出明显的季节变化:冬季主要受烟台市短距离输送的影响;夏季主要受烟台东部沿海和本地的影响;春秋季主要受山东东北部和东部沿海地区的区域传输和烟台市本地源的影响.     

2015~2019年日照市PM2.5长期变化特征及其潜在源区分析

利用2015~2019年山东省日照市PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,对日照市PM_2.5季节污染特征和日照市海陆风特征进行了分析,并基于HYSPLIT模式计算了5年逐日02：00、08：00、14：00和20：00（BTC）的48h后向轨迹,不仅通过轨迹聚类分析和潜在源区分析探讨了日照市不同季节PM_2.5主要传输路径和其轨迹污染特征及其潜在源区分布和贡献,也分析了海陆风对日照市污染物的影响.结果表明：日照市PM_2.5呈现冬季最高、夏季最低的分布特征,监测站点颗粒物浓度在偏西北风影响下较高.日照市不同季节主要输送路径存在差异：春季主要受到偏东和偏北方向气流影响;夏季在副热带高压影响下主要受到来自海上的较为清洁的偏东气流影响;秋季主要受到西北和偏东气流影响;冬季主要受西北和偏北气流影响.整体而言,不同季节受偏西至偏南气流影响时,日照市对应的PM_2.5浓度较高.日照市海陆风春秋季多,夏冬季少;在海陆风影响下,日照市PM_2.5污染和臭氧污染呈现不同的分布特征,且在不同PM_2.5污染等级下,PM_2.5浓度日变化特征也与其在非海陆风日的日变化有所差异.污染潜在源区分析结果表明,日照市最主要的潜在源区位于山东省临沂市、潍坊市、青岛市和江苏省连云港市.     

京津冀典型城市冬季工业源排放与PM_(2.5)污染关系

文章研究基于PM_(2.5)样品采集和水溶性离子测定,运用潜在源贡献分析法和WRF-CAMx模式识别分析了北京市和唐山市2017年1月PM_(2.5)的潜在源区和工业源传输矩阵,通过计算单位排放贡献,分析了京津冀典型工业源PM_(2.5)中一次颗粒物、硫酸盐和硝酸盐的区域贡献和分源贡献规律。结果表明,2017年1月北京和唐山PM_(2.5)浓度均高于国家二级标准,SNA占PM_(2.5)的32.85%～53.68%,且在污染时段,SNA及其前体物浓度均有明显提升;两地冬季潜在源主要受来自西北部内蒙古方向的远距离传输以及东南部渤海湾方向的中短距离传输这两部分污染源区的潜在影响,唐山受本地污染影响更大;从传输矩阵来看,北京和唐山的PM_(2.5)工业源外来贡献分别占总浓度的63.87%和8.66%,其中对北京PM_(2.5)浓度贡献较高的区域为唐山和京津冀中部地区,分别贡献了24.78%和21.18%,在污染日时段,受唐山和南部地区的PM_(2.5)传输贡献分别提升了5.27%和3.46%,受西北地区的影响减少了4.34%。对唐山贡献较高的区域为中部地区和东北部地区,为5.07%和2.10%,在污染日时段,外来传输贡献并没有显著波动(低于1%)。二次组分中,硝酸根的传输性最为显著;两地工业外来源单位排放贡献除却其各自周边地区较大以外,其西北传输通道沿线城市(张家口→北京→唐山)的单位排放贡献亦十分显著,且在这一通道上的外来输送,其第2层(非地面排放源)的单位排放贡献明显大于其他地区;从具体工业源来看,对北京市单位排放贡献最大的行业为其他工业源,对唐山则是冶金源。     

不同季节天津市PM2.5与O3潜在源区及传输路径分析

为探究天津市各季节PM_2.5与O₃污染的非本地源贡献情况,本文以2017—2019年为研究时段,应用HYSPLIT模型,基于MeteoInfo软件对不同季节气流后向轨迹进行聚类分析,通过计算潜在源贡献因子(potential source contribution function, PSCF)、浓度权重轨迹(concentration-weighted trajectory, CWT)对天津市PM_2.5与O₃污染的外来潜在源区以及可能的污染传输途径进行研究. 结果表明:①天津市PM_2.5和O₃污染均较为严重,且具有明显季节性特征. 天津市各季节的气流变化明显,春、秋两季以西南方向气流为主,夏季以来自渤海的气流为主,冬季则以西北方向气流为主. ②天津市西南方向气流在各季节对应的污染物浓度均较高,春、秋两季西南方向气流携带的ρ(PM_2.5)和O₃浓度8 h滑动平均值〔简称“ρ(O₃-8 h)”〕均最高;夏季,西南方向气流携带的ρ(O₃-8 h)最高;冬季,西南方向轨迹携带的ρ(PM_2.5)最高. ③西南方向上河北省南部的邯郸市,山东省西部的菏泽市、聊城市,以及河南省北部的开封市、濮阳市、新乡市均为天津市PM_2.5与O₃污染的主要潜在源区. 此外,冬季张家口市和唐山市对天津市PM_2.5污染的潜在影响也较大. 冬季影响天津市PM_2.5污染的外来潜在源区情况较为复杂,除西南气流外,其还受西北部与东部气流的影响. 研究显示,天津市大气污染区域联防联控需重点关注河北省南部、河南省北部以及山东省西部城市的潜在输送影响.      

天津PM10和NO2输送路径及潜在源区研究

利用HYSPLIT模型和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,用聚类方法对2012年12月~2013年11月期间抵达天津的逐日72h气流后向轨迹按不同的季节进行归类.并利用相应的PM10和NO2浓度日监测数据,分析了不同季节气流轨迹对天津污染物浓度的影响.运用潜在源贡献(PSCF)因子分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法分别模拟了不同季节PM10和NO2潜在PSCF和CWT.结果表明,不同方向气流轨迹对天津PM10和NO2潜在源区分布的影响存在显著差异.天津PM10和NO2日均浓度最高值对应的气流轨迹均集中在冬、春和秋季等来自内陆的西北气流;夏季影响天津的气流轨迹主要来自西北和东南方向,对天津PM10和NO2的日均浓度贡献较小.天津PM10和NO2的PSCF与CWT分布特征类似,最高值主要集中在天津本地以及邻近的河北省和山东省,是天津这两种污染物主要潜在源区.     

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.