成都市一次重度灰霾期间大气PM2.5的自组织临界特性

2013年1—2月期间,四川省成都市出现大范围、长时间、高浓度的严重霾污染.本文运用频度统计分析和消除趋势波动分析方法,研究了成都市2013年1月25日—2月7日一次典型重度灰霾期间8个监测站点(草堂寺、人民公园、梁家巷、金泉两河、十里店、沙河铺、三瓦窑、灵岩寺)大气PM2.5小时平均浓度序列的时空演化规律.结果表明,各站点大气PM2.5的浓度波动并非随机,而在统计上服从典型的负幂律分布,同时均表现出很强的长期持续性特征.这些特征刻画了灰霾期间大气PM2.5浓度波动的宏观特征.将PM2.5浓度演化与沙堆崩塌进行类比,发现大气PM2.5演化具有自组织临界性复杂系统的基本特征.进一步根据自组织临界(SOC)理论,建立了大气PM2.5数值沙堆模型,模型算法考虑了此次灰霾期间成都市的气象因素和PM2.5的迁移扩散机制.通过对该模型的数值模拟,能够定量阐明此次重度灰霾期间成都市各监测站点大气PM2.5浓度时空波动宏观统计规律的产生根源.同时,深入讨论了该模型的自组织临界特征.模拟结果和实际结果的高度一致表明该模型真正阐明了导致PM2.5浓度时空波动的重要动力机制.SOC内禀机制是控制此次成都市灰霾期间大气PM2.5浓度演化的主要机制之一.本研究可为灰霾期间PM2.5的演化动力学提供新的研究方法.     

灰霾消散前后PM_(10)浓度大幅波动的多重分形分析

该研究采用多重分形消除趋势波动分析法,对成都一次灰霾污染过程中,PM10浓度在灰霾消散前后的多重分形特征进行分析,研究表明灰霾消散前后PM10浓度均具有多重分形特征。进一步运用相位随机替代法与随机重构法,对导致PM10浓度多重分形特征的动力原因进行分析。结果表明重度灰霾期间,长期记忆机制在PM10演化中均占据了主导控制作用;灰霾消散期间,虽然降水过程使得PM10多重分形特征的动力来源有所变化,但长期持续机制仍是多重分形特征的主要动力来源。尽管从表观上来看,大气降水过程显著降低了大气PM10浓度,但由于其内在动力机制并未得到本质的破坏,长期记忆机制仍是PM10演化的内在动力机制,从而可能导致未来特定气象条件下出现高浓度PM10污染,形成灰霾,后续监测数据证实了该论断。研究结果对于PM10浓度演化动力特征的研究以及灰霾预测预警机制的建立具有实际的参考意义。     

麦秸焚烧导致的北京市大气污染时空分布和化学组成特征分析

为了全面评价农田秸秆焚烧产生的污染事件,并为制定有效的管理措施提供依据,于2006年6月20日监测了西南风下北京南部农田麦秸焚烧产生的污染物向北京传输的过程.获得了SO2、CO、NOx以及可吸入颗粒物(PM10)质量浓度的数据.颗粒物的化学组分数据.数据分析结果表明,污染输送对北京市西南部地区空气质量影响最大(PM10小时浓度超过600μg·m-3),对北部山区影响较小(PM10浓度峰值在110μg·m-3).高浓度污染在市区持续时间最长.麦秸焚烧通过输送增加了PM10(尤其是PM1)、CO、NO2以及NMHC等污染物质,这使得与前一日相比污染物之间的相关关系发生了变化:SO2与其它污染物的相关性不显著,而CO与NO2、CH4与NO显著相关.因子分析进一步揭示,气象条件对污染物浓度变化具有主导作用,而由麦秸焚烧所产生的外来污染源属于次要地位.污染输送过程中,PM25中的硝酸盐类和有机碳、碳黑质量浓度增大.麦秸焚烧所输送的气态污染物和细小颗粒物对人体健康存在威胁,在不利扩散的气象条件下在大气中存留时间加长.研究结果表明,气象条件不利于污染扩散时必须禁止农田秸秆焚烧.     

华东区域高山背景点PM10 和PM2.5 背景值及污染特征

为了解华东森林及高山背景区域大气中PM10和PM2.5质量浓度的变化特征,选取国家大气背景监测福建武夷山站2011年3月～2012年2月PM10、PM2.5为期1 a的监测数据,研究其浓度变化特征及其影响因子,并利用后向轨迹模式探讨区域输送对背景区域PM10和PM2.5质量浓度的影响.结果表明:华东森林及高山区域现阶段PM10和PM2.5背景浓度分别为(23±16)μg·m-3和(18±12)μg·m-3;PM10和PM2.5浓度具有相同的季节变化特征,即春季>秋季>冬季>夏季,2011年春季武夷山背景点因受沙尘远距离输送影响,PM10和PM2.5浓度明显高于其它三季;武夷山背景地区主要以细粒子为主,PM2.5/PM10年平均比值为0.76;PM10和PM2.5浓度与气体污染物均有较好的相关性,表明PM10和PM2.5可能来源于区域人为污染源的输送和二次粒子转化;2011年4月的污染事件与北方沙尘输送有关,而9月的污染事件主要与华东高污染负荷区的污染物输送有关.     

2013年12月初长江三角洲及周边地区重霾污染的数值模拟

运用WRF-CMAQ模型模拟了2013年12月1~9日长江三角洲及周边地区的一次重霾污染过程.初步探究灰霾天气下大气细颗粒物(PM2.5)的时空分布特征和区域输送过程,并定量研究了外部源区域输送和本地源对长江三角洲地区PM2.5的贡献.结果表明:模式能够合理再现灰霾天气下长江三角洲及周边地区PM2.5的时空分布特征和演变规律.静稳天气下大气细颗粒物仍然存在着显著的区域输送.污染期间来自安徽、山东南部、苏北地区的跨界输送对长江三角洲区域PM2.5的贡献率分别为3.5%~24.9%、0.14%~30.0%、0.03%~17.5%.整个污染期间本地贡献占49%左右,本地贡献和外地贡献基本相当.     

基于分形模型的城市空气质量评价方法研究

基于分形模型开展了城市空气质量的评价方法研究.首先利用分形求和模型分析大气污染物分布特征,用分维数定量描述其浓度分布随机程度,开展了城市空气质量评价的背景值和标准值的确定方法研究.然后在此基础上基于橡树岭大气环境质量指数评价方法,确定了基于二氧化硫、二氧化氮、PM10三项污染物的中国城市人为源空气质量评价方法模型.最后以西安市为示范区,利用本研究方法确定了西安市的大气环境背景值和评价标准值,建立了适用于西安市的大气环境质量指数模型,并开展了2010年该市全年环境质量分析评价工作.结果表明,基于分形模型的评价结果认为西安市空气质量年变化呈“U”字型分布,该方法比常规环境空气质量评价方法更能表现出空气质量的变化规律和季节分布特征.总体上,2010年西安市空气质量良好,未受到污染天数占83%,但是受沙尘天气影响比较大;西安市空气质量随季节变化特征比较明显,夏季和秋季空气质量较好,受污染程度较低,冬季和春季空气质量较差,受污染程度偏高.     

沈阳及周边城市大气细粒子的分布特征及其对空气质量的影响

利用沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市2007-2009年大气细粒子PM2.5及大气污染物PM10SO2、NO2的观测资料,分析了4城市大气细粒子的分布特征及其与空气质量的关系.结果表明:4城市大气细粒子PM2.5污染很重,年均浓度平均值超过美国大气细粒子PM2.5年均浓度标准4倍左右;4城市PM10、SO2的年均浓度呈下降...     

长江三角洲地区大气O3和PM10的区域污染特征模拟

以TRACE-P污染源资料及上海市地方排放清单为基础,采用Models-3/CMAQ环境空气质量模型和中尺度气象模式MM5,模拟研究了2001-01和2001-07长三角近地面二次污染物O3及PM 10的浓度分布及输送状况,并以上海市国控点2001年冬、夏季各10 d的小时监测数据对模型进行了验证.验证结果显示,Models-3/CMAQ对O3和PM10的模拟结果与监测值的相关系数分别为0.77和0.52;一致性指数分别达到0.81和0.99.模型对O3小时最高浓度的估算偏低27%,标准偏差为-3.1%;对PM10小时平均浓度的估算偏低10%,标准偏差为46%.模型已具备再现和模拟长三角大气污染输送过程的能力,且误差落在可接受的范围之内.模拟结果显示,2001-07长三角区域16个主要城市中,有14个城市O3小时最大浓度超过国家二级标准,高浓度O3可覆盖苏南和浙北广大区域.2001-01泰州、扬州、南京、镇江、常州等城市受本地排放源和北部大气污染输送的影响显著,大气PM10日均浓度超过PM10国家二级标准.长三角地区环境空气质量与污染类型受大气污染传输与化学转化的影响十分明显.夏季太阳辐射较强时,南部城市排放的污染物常以二次污染物的形式影响下风向城市;太阳辐射较弱的情况下,则以一次污染物输送为主的形式影响周边地区.冬季长三角区域颗粒物污染总体水平较高,这与我国北方地区排放的颗粒物在西北风作用下向长三角输送造成的影响密切相关.长三角地区的大气污染已逐渐从局地转为区域问题.     

应用嵌套网格模式系统对沈阳市环境空气质量的数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)对沈阳市大气污染物的输送与化学转化进行了数值模拟研究,并对SO2、NO2和PM10等大气污染物浓度的模拟结果与监测结果进行了对比分析.结果表明,NAQPMS模式系统能较好地模拟出沈阳市的大气污染物输送与化学转化情况,SO2 NO2和PM10的模拟值与观测值具有较好的一致性,说明该模式能较好地反映这些大气污染物的分布特征和变化规律,可为今后深入开展沈阳市大气污染数值预报与传输扩散研究提供有效的手段.     

2009年8~9月成都市颗粒物污染及其与气象条件的关系

对成都市3个不同点位PM2.5和PM10进行了为期30d的连续观测,研究了大气颗粒物浓度的时空分布特征,及其与气象条件的关系.研究表明,观测期间成都市大气颗粒物PM2.5和PM10质量浓度日均值分别为66,94μg/m3,两者浓度变化范围较大,但变化趋势相同.从空间分布来看,大气颗粒物浓度均是熊猫基地>草堂寺>丽都花园,即下风向污染状况最严重,商业繁华地段次之,生活居住区最好;从时间分布来看,大气颗粒物污染最严重出现在9月17~19日,9月5~9日2个时间段,不利的气象因素和污染物的累积是造成该时间段大气颗粒物污染加重的主要原因.PM2.5与PM10质量浓度的相关性为0.93,PM2.5对PM10的贡献较大,两者质量浓度的比值达0.69.气温对大气颗粒物浓度变化没有显著影响;降水以及风速对颗粒物浓度影响较大,主要是对颗粒物的湿清除和促进扩散作用;在一定相对湿度范围内,高湿度条件容易造成大气颗粒物的较重污染.能见度与大气颗粒物浓度呈明显负相关性,且与PM2.5的相关系数大于与PM10的相关系数.     

成都市一次典型空气重污染过程特征及成因分析

为了研究成都市冬季空气重污染过程的成因,以2015年12月26日—2016年1月6日成都市一次典型重污染天气过程为例,基于HYSPLIT后向轨迹模式结合全球资料同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)气象数据和成都市7个监测站的AQI、PM_(2.5)、PM10、NO2质量浓度数据,使用气象分析、轨迹聚类(Cluster Analysis)、潜在源贡献因子法(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹法(Concentration Weighted Trajectory,CWT),分析了此次过程的气象特征、轨迹输送特征和污染物潜在来源分布.结果表明,此次污染天气过程是以PM_(2.5)为主要污染物,其次为PM10、NO2.2015年12月30日14:00左右是此次污染天气过程各站点PM_(2.5)、PM10浓度到达峰值的时刻.缺少北方冷空气南下,四川盆地内空气水平运动弱,以及扩散条件差的静稳天气形势是导致此次大气污染过程成都市污染物累积的原因,而冷空气活动是改善这种天气形势的关键.污染过程辐射逆温层的形成对当时污染物浓度增长有促进作用,但随着每日生消、加强减弱,其并不是最终导致重污染天气形成的关键因素.川东北的广元、绵阳、德阳等地区和成都本地及其南向的眉山、雅安等地区是此次过程主要的潜在源区,这些地区人口较密集,工业较发达,且沿地形走向而分布.     

荆州市大气污染物周边源影响域的气候模拟研究

以大气污染物协同控制与精准治理的需求为导向,开展湖北省荆州市大气污染物的来源分析.基于FLEXPART-WRF模式揭示了2008—2017年荆州市PM_2.5周边源"影响域"的季节气候特征,估算了大气污染物区域传输和局地排放的相对贡献,确定出不同季节的大气污染物主要传输通道.结果表明,荆州地区PM_2.5主要"影响域"为湖北、湖南、河南和安徽省.不同季节湖北省外源传输对荆州PM_2.5"影响域"的贡献率分别为春季50.4%、夏季33.9%、秋季42.6%、冬季43.0%和年均45.1%.春季3条区域传输通道分别为北通道（沿南阳盆地-荆州）、东通道（沿长江航道-荆州）以及南通道（沿雪峰山-荆州）;夏季主要为南通道;秋、冬季分别为北通道、东北通道（沿大别山低山丘陵-荆州）及东通道.针对荆州主要3类重污染天气型的典型个例"影响域"分析表明,高压静稳型PM_2.5污染主要来源于本地排放,省内贡献率达87.8%;低压倒槽型PM_2.5污染主要来源于偏南输送和本地累积,省内贡献率达55.0%;冷锋输送型PM_2.5污染主要来源于北路区域传输,省外贡献率达77.2%.对于冬季重污染期间,建议重点围绕荆州本地与省内荆门、襄阳、孝感、天门、潜江、武汉、随州、宜昌及省外常德、南阳、信阳等地开展协作,加强区域间大气污染联防联控.该项研究可为区域大气污染精细化管控与靶向治理提供科学依据.     

南京冬季一次重霾污染事件PM2.5区域传输收支分析

利用WRF-Chem模式对2015年12月21—23日南京一次重霾污染过程进行模拟.基于合理的模拟评估,采用大气传输通量计算法,着重分析了此次霾污染过程中模拟的南京地区PM_(2.5)的传输收支特征,以及周边地区大气污染物传输对南京市PM_(2.5)变化的贡献.结果表明,此次霾污染过程中,本地源与外来源区域传输共同影响着南京市的空气质量.PM_(2.5)的跨区域传输是此次重霾污染发生和消亡的重要因素.在霾污染事件的形成维持阶段,南京地区是作为周边地区PM_(2.5)的接收区,大气污染物主要由南京的西边界输入,大气污染物的外源输入是南京PM_(2.5)污染的主要贡献来源,占南京PM_(2.5)污染的84%.在霾污染事件的消亡阶段,南京地区则是作为周边地区PM_(2.5)的源,大气污染物主要由南京的东边界持续向外输出.     

2014—2016年海口市空气质量概况及预报效果检验

本文主要基于CUACE模式在海口市的预报产品,结合2014年3月—2017年2月海口市AQI、PM_2.5、PM₁₀和O₃的实况资料进行预报效果检验.结果表明,①近3年海口市空气质量等级主要以优和良为主,但仍有少部分天数以PM₁₀、PM_2.5和O₃为首要污染物,分别占所有首要污染物天数的27.6%、29.5%和42.9%,其中O₃上升幅度较快.②CUACE模式能较好的模拟出AQI和3类污染物浓度的变化特征,其中PM_2.5的预报值与实测值最为接近,而PM₁₀和O₃普遍偏低.③日平均浓度的预报效果检验表明,PM_2.5的标准误差（RMSE）最小,AQI和PM₁₀次之,O₃最大.3个时次预报平均偏差（MB）和归一化偏差（MNB）均为负值,表明CUACE模式预报的污染要素浓度均偏低于实测值.④海口市空气质量为优等级时,TS评分最高;无首要污染物时,首要污染物预报的TS评分最高,但首要污染物为PM_2.5、PM₁₀或O₃时,TS评分均偏低.     

北京秋冬季一次重污染过程PM2.5来源数值模拟研究

利用WRF模式(The Weather Research and Forecasting Model)和嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)对2016年11月发生在京津冀地区一次PM_(2.5)污染事件进行模拟研究并分析污染过程中的天气形势变化.结果表明,均压场、低空逆温层和偏南暖湿气流输送的存在为北京地区PM_(2.5)形成提供了有利条件,NAQPMS模式能够合理的再现北京大气污染物时空变化,细颗粒物PM_(2.5)和可吸入颗粒物PM_(10)模拟与观测数据相关系数达0.71,模拟数据在观测数据两倍范围内占比(FAC2)达65%.源解析结果表明,在不考虑临时实施减控措施下,11月18日区域外输送对北京PM_(2.5)浓度贡献为55.25%,区域内输送贡献为44.75%,北京东北区域PM_(2.5)外地源主要为河北中部、河北南部、天津和山东,所占贡献为9.67%、9.01%、7.90%和7.99%.污染物主要来源为生活源、交通源和工业源,分别占比39.6%、34.6%和20.0%.而实际上北京在唐山、保定采取一系列控制措施后仍在研究时段内出现高PM_(2.5)浓度,意味着在同样天气形势下需要对河北中部、河北南部、天津和山东等浓度贡献占比大的城市加强减排管控才能有效减缓高PM_(2.5)浓度的出现.     

北京市PM2.5时空分布特征及其与PM10关系的时空变异特征

PM_(2.5)时空分布特征及其与其它污染物的相关关系是PM_(2.5)时空统计分析的主要研究内容.然而,现有的方法直接从监测站点的角度对时空分布特征进行分析,难以有效地揭示PM_(2.5)浓度的聚集分布特征;同时,常用的地理加权回归在对PM_(2.5)与其它污染物间关系进行建模的过程中,缺乏同时考虑时间异质性与空间异质性,从而不能准确地描述依赖关系的时空变异特征.为此,首先借助于空间聚类分析技术,对北京市2014年PM_(2.5)浓度的聚集结构进行探测,在此基础上,通过聚集结构来分析PM_(2.5)季节性时空分布特征.然后,利用地理时空加权回归对北京市PM_(2.5)与PM_(10)季节平均浓度间关系进行建模,依据回归结果分析PM_(2.5)-PM_(10)间关系的时空变异特征.实验结果表明,春夏季节PM_(2.5)污染程度及空间变异程度均低于秋冬季节,各季节PM_(2.5)浓度均表现为北部浓度低、南部浓度高的空间分布特征;地理时空加权回归具有更好的拟合效果,由回归系数进一步可发现,春夏季PM_(2.5)-PM_(10)相关性低于秋冬季PM_(2.5)-PM_(10)相关性;各季节均表现为西北部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性高于东南部PM_(2.5)-PM_(10)的相关性.     

交通与气象因子对不同粒径大气颗粒物的影响机制研究

为了研究北京市气象因子与车流量、车速等交通因子对PM2.5、PM10浓度水平的影响,在市区三环主路及居民区选取了28个采样点,采集滞尘量,PM2.5、PM10浓度、车速、车流量、温度、湿度、风速等数据.通过3个月的滞尘质量分析,得出交通源对空气质量的影响是显著的,其中三环主道路两侧采样点和远离交通源对照点滞尘均值分别为0.284 g和0.016 g.再由道路口与居民区对比实验(局部实验)得出,居民区采样点测得的PM2.5和PM10浓度均低于道路口颗粒物浓度,差值均值分别为101 074 n·(cf)-1和15 386 n·(cf)-1,同时PM2.5白天浓度一般低于夜间.最后结合最佳子集预测模型分析得出,PM2.5和PM10受到湿度和温度的影响最大,车速、车流量、风速次之,其中车速、车流量、低风速对颗粒物PM2.5的影响比对PM10的影响更为显著.     

天津市道路环境大气颗粒物水溶性无机离子分析

大气颗粒物,尤其是其中的水溶性无机离子,对人体危害很大.天津市大气污染中机动车尾气污染相对较高,为探究不同道路类型下水溶性无机离子的污染特征,于2015年4~5月对天津市四类道路类型分别进行大气颗粒物PM_(2.5)和PM_(10)采样及水溶性离子组分分析,并运用皮尔森相关性分析、水溶性离子比值关系分析及主成分分析方法进行探讨.结果表明,天津市水溶性无机离子主要集中在细颗粒物中,不同离子在不同道路下所占质量分数差异很大,二次污染相对较重;二次离子是水溶性无机离子的重要组成部分,在细颗粒物中含量相对较高,在PM_(2.5)中的含量是PM_(10)中的1~2倍左右;K~+、Mg~(2+)、Na~+与Ca~(2+)之间有较高的同源性;各道路PM_(2.5)和PM_(10)第一贡献因子均是燃烧和二次污染的混合源,第二贡献因子主要为扬尘与交通混合源.     

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.     

2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响

利用2011年5月11—12日辽宁沙尘天气过程的相关资料,分析了沙尘天气对不同粒径颗粒物及空气质量的影响及此次沙尘过程的天气成因.结果表明:沙尘天气发生前后可吸入颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM₁的浓度变化很大,沈阳、鞍山、本溪和丹东4城市PM₁₀、PM_2.5的小时浓度最大值都增大了1.5~20倍;粗粒子PM_(2.5~10)的数量浓度分别增加了30~41倍,质量浓度分别增加了27~30倍;细粒子PM_(1~2.5)的质量浓度分别增加了30~35倍,数量浓度分别增加了15~30倍;微粒子的数量浓度和质量浓度各城市表现不同,沈阳微粒子的数量浓度和质量浓度最大值增大了3倍和5倍,而鞍山PM₁的数量浓度和质量浓度分别减少了50%和10%.受蒙古气旋的影响内蒙古地区产生大风降温天气,大风将内蒙古地区的沙尘带到高空并随西风带向东移动进入辽宁,由于辽宁地区风速比较小,造成了辽宁大部分地区的浮尘天气,并对辽宁各地空气质量造成了严重影响,除丹东外辽宁其他13个城市空气质量都达到了轻微污染到重度污染的级别,铁岭、阜新、沈阳和抚顺的污染指数分别超过了300,达到了重度污染的级别.