保定市大气污染特征和潜在输送源分析

保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）分别为（138±96）（84±66）（29±23）和（50±24）μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ（CO）较2016年下降了14.0%;ρ（O₃）较2016年增长了25.2%.ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ（SO₂）和ρ（CO）未超标.②除ρ（O₃）外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM_2.5污染最为严重,春季PM_2.5~10（粗颗粒物）污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ（PM_2.5）约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团（占比为21.7%~60.0%）远距离传输和正南方向气团（占比为34.8%~50.5%）近距离传输的影响.④PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（浓度权重轨迹分析法）分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM_2.5的主要潜在源区.研究显示,PM_2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.      

基于后向轨迹模式的豫南地区冬季PM2.5来源分布及传输分析

为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ（PM_2.5）的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ（PM_2.5）在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份PM_2.5不同轨迹的输送特征,并使用潜在源贡献（PSCF）分析法和浓度权重轨迹（CWT）分析法识别了豫南地区冬季PM_2.5的潜在贡献源区及贡献大小.结果表明:①信阳市空气质量最好,其次为驻马店市,南阳市空气质量最差;南阳市、信阳市和驻马店市ρ（PM_2.5）分别超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值（75 μg/m3）的1.5、1.2和1.2倍,ρ（PM_2.5）日变化均呈双峰特征.②后向轨迹聚类分析表明,豫南地区主要受到来自西北和东北方向长距离传输和正南方向较短距离输送的影响.③潜在源区分析表明,除豫南地区及周边市县本地污染贡献外,冀鲁豫交界区域、陕鄂交界区域、陕西省中西部、湖北省东北部和西部、河南省中北部、山东省南部是影响豫南地区ρ（PM_2.5）的主要潜在源区.研究显示,豫南地区PM_2.5污染过程除了与地形条件、本地污染源排放有关外,来自东北、西北传输通道城市的远距离输送和南部的近距离传输也不容忽视.      

2007—2014年北京地区PM2.5质量浓度变化特征

为更好地解析北京地区ρ(PM_2.5)的长期变化特征及气流轨迹聚类分析结果,对2007年8月—2014年7月在中国环境科学研究院实测的ρ(PM_2.5)数据进行了统计分析,分析其年际、季节和月际变化特征;通过计算PM_2.5的AQI分指数,分析了污染等级的时间变化特征;结合后向气流轨迹,对ρ(PM_2.5)年际、季节变化与气团来源的关系进行了分析.结果表明:北京地区2008—2013年ρ(PM_2.5)年均值分别为111.5、95.8、94.8、80.5、75.2、81.3 μg/m3,整体呈逐年下降趋势,但污染水平依然较高;ρ(PM_2.5)由高到低的季节次序为秋季、冬季、春季、夏季,平均值分别为111.6、94.8、77.2、70.5 μg/m3,PM_2.5重污染时段主要出现在秋冬季节,并且冬季ρ(PM_2.5)近年来逐渐呈上升趋势;ρ(PM_2.5)月均值呈单峰型变化,11月最高(为125.3 μg/m3),7月最低(为76.4 μg/m3);轨迹聚类分析发现,途经山西省北部和河北省南部的气流轨迹中ρ(PM_2.5)较高,而来自北方及西北方向的气团相对较清洁,ρ(PM_2.5)较低.北京地区近些年实施的大气污染减排措施对于控制PM_2.5污染取得了一定效果,但针对秋冬季节重污染过程的控制力度仍需要加强,同时也要注意区域污染传输对北京地区ρ(PM_2.5)的影响.      

HEPA空气净化器对学校室内颗粒物的净化效果研究

为了解HEPA（high efficiency particle air filter,高效空气过滤器）空气净化器在小学教室和寝室的净化效果,于2019年3—4月在北京市一所全寄宿小学开展了一项HEPA空气净化器的交叉干预研究.记录干预组、非干预组室内和室外PM_2.5、PM₁₀、PM₁的浓度,计算空气净化器的净化率;采用多元线性回归模型探索净化效果的影响因素.结果表明:①空气净化器对PM_2.5、PM₁₀、PM₁的净化率分别为41.3%〔Q_l~Q_u（下四分位数~上四分位数,下同）:0~53.1%〕、40.7%（10.5%~46.2%）和34.9%（9.6%~40.3%）,其中对PM_2.5的净化率最高;寝室的净化率高于教室的净化率.②当室外PM_2.5浓度为[115,150）μg/m3时对PM_2.5的净化率最高,为52.83%（50.26%~56.13%）,PM₁₀和PM₁亦有类似结果.③多元线性回归分析表明,室外PM_2.5浓度 < 35 μg/m3时,开门通风和室内人员活动分别使室内PM_2.5浓度下降3.73 μg/m3〔95%置信区间（95% CI）:（0.60 μg/m3,6.86 μg/m3）〕和升高3.4 μg/m3（0.22 μg/m3,6.58 μg/m3）;室外PM_2.5浓度为[35,150）μg/m3时,空气净化器使室内PM_2.5浓度下降33.36 μg/m3（16.47 μg/m3,50.25 μg/m3）;室外PM_2.5浓度≥150 μg/m3时,空气净化器和开门通风分别使室内PM_2.5浓度下降48.87 μg/m3（25.62 μg/m3,72.12 μg/m3）和升高37.65 μg/m3（5.60 μg/m3,69.69 μg/m3）.研究显示:空气净化器可同时降低室内PM_2.5、PM₁₀、PM₁的浓度;当室外PM_2.5浓度 < 35 μg/m3时,不需开启空气净化器;当室外PM_2.5浓度为[35,150）μg/m3时,空气净化器有较好的净化效果,偶尔开窗通风不影响空气净化器的净化效果;当室外PM_2.5浓度≥150 μg/m3时,开启空气净化器时应关闭门窗,以免影响其净化效果.      

2014~2017年北京城区霾污染态势及潜在来源

统计分析2014~2017年北京城区霾污染发生情况,利用HYSPLIT模式对4年内气流来向进行聚类计算,识别区域内的主要污染传输通道和潜在污染源区分布及变化.结果显示,研究期间北京市城区空气质量状况整体呈改善趋势,灰霾时发生率从2014年的50.6%降至2017年33.7%,灰霾日数由165d降至78d,每年10月到次年采暖结束的3月灰霾发生较为集中.不同强度霾发生频率逐年下降,秋、冬季灰霾发生频率及污染强度均逐步降低.冀东南平原区、太行山东麓以及燕山南麓沿线为京津冀地区的3条主要污染传输通道,传输高度均在近地1000m内,期间通道轨迹对应北京城区PM_2.5平均达124.1μg/m³,其出现频率在2014~2017年逐年减小,并且各年当中同类轨迹所对应的北京PM_2.5均呈逐年下降趋势.北京城区PM_2.5的主要潜在源区从华北平原和渤海天津港区域逐渐缩小至冀中南和鲁西北地区,且传输通道区域污染贡献率逐年降低,有利的天气形势和人为的区域减排是近年空气质量改善的2大主因.     

2015~2021年景洪市PM2.5的传输路径及潜在源区

分析2015~2021年景洪市大气污染特征,识别日均PM_2.5浓度超过国家空气质量二级标准所在月(超标月)。利用混合单粒子拉格朗日积分轨迹模型计算景洪市PM_2.5超标月的逐日72h后向轨迹,并结合景洪市PM_2.5浓度,通过聚类、潜在源区贡献因子和浓度权重轨迹因子等分析方法,识别景洪市日均PM_2.5超标月的主要传输路径和潜在源区。结果表明:景洪市2~5月为日均PM_2.5超标月;景洪市2~5月PM_2.5的传输主要来自其西向、西南和南向,且中短距离和低空传输对应高PM_2.5浓度;景洪市PM_2.5源区主要位于缅甸中部、老挝西北部和泰国北部;通过归一化处理浓度权重轨迹因子可知,景洪市2~5月PM_2.5传输的源区主要来自缅甸,贡献41%~50%,其次为泰国和老挝,分别为21%~27%和5%~12%。基于2015~2021年2~5月中南半岛火点数分布及与景洪市PM_2.5浓度相关性分析,进一步揭示影响景洪市PM_2.5的主要排放源为缅甸生物质开放燃烧。研究可为景洪市建立跨境区域联防联控措施以及未来气候变化研究提供指导。     

基于传感器技术的渭南市道路环境颗粒物污染特征及影响因素研究

为深入了解渭南市街区道路环境颗粒物污染时空分布特征,利用车载颗粒物传感器于2019年3月1日—5月31日对渭南市道路环境空气中PM_2.5和PM₁₀浓度开展在线走航测量,分析了影响渭南市道路环境颗粒物污染时空分布的主要因素.研究表明:①渭南市区内所有道路PM_2.5平均浓度范围为37.7~51.9 μg/m3,浓度较高路段位于高新区东部和主城区;PM_2.5~10（粗颗粒物）平均浓度范围为65.8~119.1 μg/m3,浓度较高路段位于各功能区城郊.②工作日早高峰时段（07:00—09:00）主城区道路环境PM_2.5、PM_2.5~10污染较非工作日严重,3种类型道路工作日07:00 PM_2.5~10平均浓度呈支路（103.5 μg/m3）>主干道（102.1 μg/m3）>次干道（96.9 μg/m3）的特征.③对于高新区和老城区路段,除早晚高峰时段出现PM_2.5和PM_2.5~10浓度峰值外,凌晨时段渣土车行驶路段、裸地或施工现场周边路段易出现PM_2.5~10浓度峰值,其PM_2.5~10平均浓度最高达230.9 μg/m3（乐天大街西段的路段Ⅳ）.研究显示,工作日早晚高峰时段,特别是早高峰,机动车排放导致渭南市高新区东部和主城区路段的PM_2.5污染加重,夜间渣土车行驶导致高新区和老城区靠近城郊路段的颗粒物（PM_2.5和PM_2.5~10）污染加重.      

冬奥会期间京津冀及周边区域空气质量时空特征、气象影响和减排效果评估

对比分析2015～2022年冬奥会期间(1月31日至2月20日)京津冀及周边区域44城市空气质量时空演变特征,量化同期气象、协同减排和跨区域传输对PM_2.5浓度及组分变化贡献,为不利气象条件下区域空气质量联防联控提供科学参考.结果表明,2022年44城市PM_2.5浓度为近8年农历同期最低(46μg·m^-3),优良天占比最高(83.3%),不存在重污染天.PM_2.5污染南重北轻,高值区主要集中在太行山沿线及燕山传输通道城市.2016年在春节中期未管控烟花爆竹燃放等源排放强度下,优良天占比93.5%,大气强扩散能力对空气质量改善至关重要.2022年静稳天气指数(SWI)同比增加2.1,大气扩散能力转差,44城市ρ(PM_2.5)均值和峰值同比下降14μg·m^-3和76μg·m^-3,北京减排对PM_2.5浓度降幅较未采取前增大96%,晋鲁豫地区在气象造成PM_2.5浓度上升的不利背景下,峰值下降87μg...     

后奥运时期京津冀区域大气本底夏季污染变化

为探索后奥运时期京津冀区域大气本底污染状况及变化趋势,在中国科学院华北兴隆大气本底观测站,对夏季大气主要污染物(NO_x、SO₂、O₃和PM_2.5)进行了连续3年的在线观测,结合气流轨迹模式对大气污染物的传输路径及贡献率进行了分析. 结果表明:兴隆站大气本底夏季ρ(NO_x)、 ρ(SO₂)、 ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)的平均值分别为(11.5±5.9)、(8.3±7.0)、(137.6±38.4)和(50.9±33.0)μg/m3;首要污染物为O₃和PM_2.5,ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)日均值超过GB 3095─2012《环境空气质量标准》二级标准〔ρ(O₃)为200 μg/m3,ρ(PM_2.5)为75 μg/m3〕的天数分别为102和60 d,占观测期间有效天数的39%和23%,表现为大气氧化性增强、二次污染逐年上升;受偏南气流影响,太行山沿线区域和山东半岛—渤海湾地区是兴隆夏季大气本底污染的主要贡献区域,特别是京津冀城市区域夏季高浓度O₃和PM_2.5,对华北区域大气本底污染物浓度的整体上升具有重要影响.      

汾渭平原吕梁市颗粒物潜在源及输送通道分析

基于汾渭平原吕梁市2017~2019年颗粒物浓度监测数据和地面气象观测数据,利用后向轨迹聚类分析法以及潜在源贡献函数(PSCF)等方法研究了吕梁市冬季PM₁₀和PM_2.5大气污染特征及其潜在源区,最后结合轨迹密度分析法(TDA)、轨迹停留时间分析法(RTA)对轨迹聚类分析得到污染输送通道进行补充分类,并分析了不同输送通道的输送特征.研究发现,吕梁市2017~2019年颗粒物年均浓度逐年下降,其中PM₁₀下降了28μg/m³,PM_2.5下降了17μg/m³,冬季下降幅度最大.3a冬季风向风速和浓度的统计分析表明吕梁市颗粒物浓度受东北和西南风影响最为显著,其原因是受当地三川河河谷地形的影响.影响吕梁市PM₁₀污染的潜在源区主要位于西南方向,PM_2.5污染的潜在源区主要分布在西南、东和东南方向,颗粒物污染输送通道可概括为:西北、西南和偏东(东+东南)通道.西北通道气流移动速度快,途经新疆、内蒙、甘肃和陕西北部等区域;西南通道气流移动速度慢,主要途经陕西中南部渭河平原等污染严重的区域;偏东通道的气流移动速度慢,气流先沿太行山东麓南下,在经过太行山的横断山谷(太行陉、井陉等)时转向进入山西.PM₁₀污染时西北通道贡献最大,偏东通道贡献最小,且两个通道下绝大多数发生的均是轻度污染,占比都在90%左右;PM_2.5污染时三类通道下发生轻度污染的比重较PM₁₀均下降,西南和偏东通道下发生中度污染以上的比重在50%左右,且西南和偏东通道途经的区域恰好是PSCF计算得到的潜在源区位置,说明了西南和偏东气流容易将细颗粒物输送至吕梁.WRF (天气预报模式)的风场模拟较为直观的解释了三类污染输送通道,且复杂地形是形成污染输送通道的一个重要因素.西北和西南污染输送通道主要受吕梁山脉的影响,偏东污染输送通道主要受太行山及其横谷的影响.     

舟山本岛大气污染输送过程的数值模拟分析

利用HYSPLIT-4后向轨迹模式和NCEP(美国国家环境预报中心)的2012年GDAS(全球资料同化系统)气象数据,结合NO₂、PM_2.5、PM₁₀和SO₂等常规大气污染物的质量浓度数据,对舟山本岛2012年4月、7月、10月和12月的大气污染输送过程进行了模拟,并通过聚类分析和潜在源区分析〔包括PSCF(潜在源贡献)和CWT(浓度权重轨迹)计算〕,确定大气污染传输路径及影响源区. 结果表明:舟山本岛气流后向轨迹呈明显的季节变化特征,4月主要受来自黄海海面气流轨迹的影响,其占总轨迹数的36.7%,ρ(PM₁₀)为(53.24±24.33)μg/m3;7月以途经琉球群岛和东海气流轨迹为主,占总轨迹数的48.4%,对ρ(NO₂)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)和ρ(SO₂)贡献分别为(24.63±6.33)、(28.60±4.83)、(52.89±18.76)和(8.67±3.11)μg/m3;10月气流轨迹主要来自于东海海面,占总轨迹数的49.2%;12月气流则主要来自辽宁南部和黄海,占总轨迹数的66.1%,对ρ(NO₂)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)和ρ(SO₂)贡献分别为(28.48±15.14)、(58.71±14.10)、(69.83±38.94)和(20.83±13.28)μg/m3. 舟山本岛PM_2.5的潜在源主要为毗邻城市间局地污染,集中于浙江沿海城市及杭州湾、上海等地.      

厦门市冬季PM2.5污染情境识别及其与气象条件的关系

为研究厦门市冬季不同PM_2.5污染情境与气象条件和气团轨迹路径特征的关系,结合PM_2.5观测数据,使用AGAGE（Advanced Global Atmospheric Gases Experiment）统计方法识别2014—2018年冬季厦门市PM_2.5观测值、基线值和污染值情境,通过气象数据统计和气团后向轨迹聚类对不同PM_2.5污染情境下气象条件和气团轨迹路径特征进行探究.结果表明:①厦门市冬季不同PM_2.5污染情境下,ρ（PM_2.5）及PM_2.5污染值情境时长占比均呈波动中下降的趋势,具体表现为冬季PM_2.5观测值、污染值和基线值情境下,ρ（PM_2.5）平均值分别从2014年的42.2、90.7、16.4 μg/m3降至2018年的26.3、56.9、8.8 μg/m3,冬季PM_2.5污染值情境时长占比从2014年的10.2%降至2018年的3.0%.②冬季PM_2.5污染值情境下气象要素呈低风速、低气压、高温度、高相对湿度的特征.③冬季到达厦门市的气团轨迹路径中,局地路径由于大气条件稳定易累积形成PM_2.5污染;偏北路径和西北路径易从临近省份携带污染物输入导致PM_2.5污染,属于重要的外源污染输入路径;沿海路径和偏西路径均属于清洁路径,但沿海路径易在福建省北部与偏北路径重合形成污染输入,加强了偏北路径的污染物输送能力.研究显示,近年来厦门市冬季PM_2.5污染有明显减弱趋势,但不利的气象条件和外来污染输入仍会造成PM_2.5污染的发生.      

不同季节肇庆市PM2.5和O3污染特征及潜在源区分析

为定量化评估不同地区对肇庆市污染物输送影响,分析了2014—2018年肇庆市ρ（PM_2.5）和ρ（O_{3-8 h}）（O_{3-8 h}为O₃日最大8 h滑动平均值）的变化特征,并基于HYSPLIT模式计算不同季节后向气流轨迹,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对肇庆市外来污染物的输送路径和潜在源区进行分析.结果表明:①2014—2018年肇庆市ρ（PM_2.5）年均下降3.3 μg/m3,2016年开始ρ（PM_2.5）最大值逐年增大.ρ（PM_2.5）日变化呈双峰型,峰值分别出现在上、下班高峰期后.2016年起ρ（O_{3-8 h}）年均增加4.4 μg/m3,成为肇庆市首要空气污染物.ρ（O₃）日变化呈单峰型,于15:00—16:00达到峰值.②PM_2.5和O₃污染分别在冬季和秋季较严重,超标日分别达20.6和15.0 d.ρ（PM_2.5）与风速相关性最高,ρ（O_{3-8 h}）与日照时数和相对湿度相关系数均较高.③春、夏两季影响肇庆市的气流近80%来自南部海面和东北方向,秋、冬两季85%以上气流源自偏东和偏北方向,肇庆市PM_2.5和O₃污染除受本地排放影响外,还有来自珠三角、广东省北部及其东部沿海、江西省等地区的输送贡献.研究表明,肇庆市PM_2.5和O₃污染均较严重,区域联防联控需重点关注广东省中东部城市的外来输送影响.      

2017年京津冀地区PM2.5污染特征及潜在来源分析

京津冀及周边地区大气污染问题突出,秋、冬季重污染天气频发。为探讨该地区PM_2.5污染来源,分析其污染状况和气象因素的关系,利用2017年京津冀地区空气质量监测站的气象资料如气压、风速、相对湿度、温度、降水量等,结合ArcGIS软件空间插值法、SPSS 21.0的Pearson相关性分析等方法,采用拉格朗日混合型的扩散模型HYSPLIT后向轨迹聚类分析方法,探讨北京地区主要气团传输轨迹,结合GDAS气象资料计算潜在源贡献因子。结果表明:1）2017年京津冀地区ρ（PM_2.5）年均为64.4μg/m3,比2016年下降11.5%,全年达标天数占比为74.2%。2）京津冀地区PM_2.5与气压、相对湿度呈正相关,其中气压与PM_2.5相关性最高;与风速、日照时长、温度、降水量呈负相关,其中日照时长与PM_2.5相关性最高。冬季比其他季节影响更为显著。3）从时间尺度看,冬季污染最严重,秋、春季稍好,夏季PM_2.5优、良级占92.4%;其中,1月平均ρ（PM_2.5）最高。4）从空间范围看,整体上京津冀地区呈现南高北低,南北差异相对明显,其中其北部承德、张家口、秦皇岛地区ρ（PM_2.5）最低,石家庄、邯郸PM_2.5污染较严重。5）源解析结果表明,冬季北京地区主要受本地污染源影响,在春、秋季节受周边区域源贡献因子PSCF值>0.4,河北、山东、河南等地对北京PM_2.5的污染有一定的源贡献。     

基于HYSPLIT4模式的天水市颗粒物输送路径

首先利用后向轨迹模式（HYSPLIT）模拟了天水市2017~2019年冬季后向轨迹,分析了50,200,500和1000m 4个不同高度以及500m高度不同聚类数量对路径输送聚类统计结果的影响,并以500m高度四个季节的后向轨迹进行聚类分析,进一步运用权重潜在源贡献分析法（WPSCF）,探讨了研究期间天水市细颗粒物的潜在源区及不同源区对天水市颗粒物浓度的贡献,结果表明,（1）起始点高度为500m时,颗粒物浓度极值比和极值差均较大,聚类结果最具代表性;（2）不同聚类数量分析结果表明,按照总空间变化（Total spatial variation,TSV）显著增加的原则选取的聚类数量较少,且能反映不同方向的轨迹输送特征;（3）天水市不同季节的轨迹聚类结果表明,冬季来自陕西南部的东南路径是PM_2.5污染程度最高的路径,该路径下PM_2.5浓度为78.2μg/m³,春季西北路径的颗粒物浓度最高,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别是127.9~129.9和40.6~41.0 μg/m³,夏秋季节不同路径的颗粒物浓度相差不大.     

银川市PM2.5的输送路径及潜在源解析

基于2015~2017年银川市PM_2.5逐小时质量浓度和同期气象数据,采用气流后向轨迹聚类分析法、潜在来源贡献函数法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）研究银川市PM_2.5的输送路径及潜在源分布.结果表明：2013~2018年银川市大气PM_2.5质量浓度呈先升高后下降的趋势,其中2016年PM_2.5浓度年均值最高（54.25±20.91）μg/m³;在四季变化中,冬季PM_2.5浓度最高（75.11±29.21）μg/m³,夏季最低（31.83±7.09）μg/m³.聚类分析表明西北方向气流是银川市四季PM_2.5主要的输送路径,在春、秋、冬3季PM_2.5均为西北长距离输送路径;而在夏季,短距离输送气流是PM_2.5主要的输送方式.PSCF与CWT分析表明,冬季PM_2.5潜在源区范围最大,主要集中在西北-东南走向的潜在贡献源区带,包括新疆中东部、青海省北部、河西走廊地区、内蒙古西南部、甘肃省南部以及宁夏西北部;春、秋两季PM_2.5潜在源区主要位于新疆东部与甘肃省交界区域、甘肃省东南部、湖北北部、陕西西南部以及重庆北部;夏季的潜在源区范围最小,主要集中在新疆东部与甘肃交界区域.在PM_2.5重污染天气期间,其主要来源于西北方向气流,潜在源区主要分布在新疆东部与甘肃交界区域、内蒙古西南部与甘肃交界区域以及甘肃中南部地区.因此,在实施防风固沙的基础上,加强区域环境合作,实施大气污染联合防治,可以有效缓解银川乃至京津冀地区的大气污染.