新疆库尔勒对流层NO2特征分析

利用地基多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS),选择新疆开孔河流域绿洲城市库尔勒为研究区,于2014—2016年对其市区及郊区的对流层NO_2垂直柱浓度(VCD)进行观测,结果表明:(1)从日变化来看,市区在不同季节的NO_2VCD日均值为冬季秋季春季夏季,郊区为冬季春季秋季夏季。(2)从季节变化来看,市区和郊区的NO_2VCD波峰均出现在冬季,波谷基本出现在夏季;NO_2VCD的年均值在2014年最高,2015年有所下降,2016年又开始回升。(3)NO_2VCD与同期NO_2地面浓度变化趋势基本一致,两者相关性良好(R=0.795)。(4)地形与风向影响使得库尔勒污染物不断向郊区扩散,造成郊区NO_2浓度的增加;冬季漫长的采暖期、风沙天气频发以及不利于污染物扩散的静稳天气条件导致污染物的聚集,难以及时扩散。     

广州PM2.5污染特征及与气象因子的关系分析

基于2014—2016年广州PM_(2.5)浓度逐时观测数据,研究了广州PM_(2.5)污染变化特征及其与气象因子的关系,确定了影响广州大气能见度的PM_(2.5)浓度阈值。结果表明:(1)2014—2016年广州PM_(2.5)质量浓度平均为32.7μg/m3,广州1月PM_(2.5)污染最重,轻度、中度、重度污染频率合计达20.16%;(2)PM_(2.5)浓度与风速、降水、气温、能见度呈负相关,与相对湿度、气压呈正相关;(3)广州地区在南风的条件下PM_(2.5)浓度最低,风速小于2m/s的偏北风下易出现污染;(4)PM_(2.5)浓度与相对湿度共同影响广州能见度的变化,随着相对湿度的增加,PM_(2.5)浓度的敏感阈值不断减小,通常当PM_(2.5)高于37.3μg/m3时,控制PM_(2.5)对改善城市能见度成效相对缓慢,而当PM_(2.5)浓度低于此阈值时,降低PM_(2.5)将显著提高大气能见度。     

基于MAX-DOAS的乌鲁木齐市NO_2时空变化

为研究乌鲁木齐市NO_2污染状况,了解其时空分布特征及其影响因素,基于多轴差分吸收光谱技术(MAXDOAS),利用2014年4月—2015年12月3个监测点和多次车载移动观测的数据,反演了乌鲁木齐对流层NO_2垂直柱浓度(VCD),并且结合气象和地形等因素进行了分析。结果表明:NO_2VCD由高到低的季节依次是冬季、春季、秋季和夏季,均值为10.84、7.78、5.98和3.56×1015molec·cm~(-2);由高到低的监测站依次是城区站、工业区站和郊区站,年均值为9.52、8.44和5.58×1015molec·cm~(-2);日变化上春冬两季呈U型,夏秋两季呈双峰型;NO_2空间分布由南到北呈明显的"两头低中间高",高值通常出现在市区高架桥附近;乌鲁木齐NO_2VCD与气象因子温度、风速、相对湿度、日照时数都有较好的相关性;乌鲁木齐夏季盛行西北风,顺势于地形利于市区污染物传输出去,冬季盛行东北风,而东面有博格达山阻挡致使风速较低,污染物滞留堆积浓度高。     

太原市近地面臭氧浓度变化规律及其与气象要素的关系

臭氧(O3)是城市大气污染和气候变化促进的重要因子,对于城市大气污染与防治研究具有重要意义。本研究选取太原城区10个国控点O3日浓度变化,分析了其与相关气象因子(能见度、室外温度、室外湿度、风速和风向)的关系。研究结果表明,夏季O3浓度最高;春季O3浓度变化次之,冬季变化最小;城市新兴繁荣区和传统重工业区高浓度O3变化的时间跨度要明显高于过渡区域。城区O3和相关气象因子存在显著季节性变化特征。小波分析结果显示,城区O3时间序列相对较高能量的变化周期为主要以4 d的短周期为主(p0.05),与各气象因子存在8 d的显著的同步变化特征(p0.05),且在6—7月与室外温度和室外湿度还存在严格的线性同步变化特征,在11月则与可见度存在近似严格的线性同步变化特征。全年,西西北风对O3浓度影响频率达50%;而夏季受此影响频率高达60%,秋季西西北风和西北北风对O3浓度的影响频率相近(约40%)。研究结果将有助于为北方城市大气污染防治提供理论参考和实践指导。     

广州南沙区O3浓度变化及其与气象因子的关系

利用广州南沙区气象探测基地2010年O3浓度和常规气象观测资料,分析了O3浓度变化特征及其气象因子的关系。结果表明,广州南沙区2010年O3浓度最高时均值的最大值出现在8月,超标时数最多的是9月;O3浓度日变化呈单峰型分布,O3浓度日变化最大的季节是秋季,其次为夏季、春季、冬季;O3浓度呈现秋季>春季>夏季>冬季的变化特征。气温、相对湿度、日照时数和云量与O3浓度相关系数大,是影响南沙O3浓度的主要气象因子。秋季O3浓度高,O3主要以局地光化学反应生成为主;春季、夏季和冬季O3主要以外来源的输送为主。气团后向轨迹分析表明南沙区秋季气团主要来自污染的大陆地区,春季、夏季和冬季气团主要是来自东南沿海附近或较为清洁的南海。     

北京空气重污染红色预警期间污染物与气象因子特征

揭示空气重污染红色预警期间污染物与气象因子的变化特征对空气质量预报和污染减排措施评估具有重要参考价值。利用大气污染和气象观测资料,研究了北京2015年11—12月空气重污染红色预警时期污染物浓度、气候特征及气象因子对空气质量影响。结果表明,PM_(2.5)在大气颗粒物中占有较大比重,为首要空气污染物;在重污染峰值时段,城郊PM_(2.5)与PM10比值(R)相差不大,可达0.9以上,空气呈均匀混合的高PM_(2.5)浓度特征,而空气质量较好时城区R值明显高于郊区;研究时段气候特征与历史同期相比有明显差异,其中平均风速偏小19%,平均气温偏高0.23℃,气温日较差减小,而多次小型降水增加了空气湿度,导致相对湿度值偏高40%,垂直方向上的逆温层或等温层则加剧了空气重污染的形成和发展,重污染过程中的红色预警措施明显降低了颗粒物浓度;风速与污染物浓度呈指数相关,城郊风速分别低于2.0和2.5 m·s~(-1)时,空气质量较差、污染物浓度随风速升高快速下降,而当城郊风速大于2.0和2.5 m·s~(-1)时变化特征则相反;相对湿度与污染物浓度呈幂相关,相对湿度在65%左右为空气质量特征发生变化的转折点;由于气温日较差存在季节变化,其与空气质量相关关系不太显著。     

杭州城市可吸入颗粒物污染与气象条件关系的分级评价和BP神经网络评估

为了解杭州城市环境空气质量与气象条件之间的关系,利用杭州市区2003-2007年的可吸入颗粒物(PM10)浓度数据和气象资料,通过分级评价的方法和基于BP神经网络的污染物浓度评估模型,得到PM10浓度与气象条件的对应关系.结果表明,随着日降水量的增大,PM10浓度减小;风速与PM10浓度呈明显的负相关,随着风速的增大,PM10浓度明显减小;气象因素与PM10浓度之间呈非线性关系,大气能见度对PM10和相对湿度的变化极为敏感.随着PM10浓度的增大,大气能见度迅速降低,相对湿度越高,大气能见度则越低;近几年杭州市气象条件不利于大气污染物的扩散和清洗,是杭州城市环境空气质量上升缓慢的主要原因之一.     

昆明市新城区气态总汞浓度季节特征及来源研究

为研究中国城市新城区气态总汞(TGM)的浓度变化特征及来源,以昆明市呈贡新城区为研究对象,利用高时间分辨率自动测汞仪(UT-3000型)于2018年4月、6月、11月、12月对该区域进行了监测。结果表明,监测期间呈贡新城区TGM平均质量浓度为(1.0±0.5)ng/m3,低于昆明市主城区,与瓦里关背景点相近,说明此区域受人为排放源影响较弱。秋季TGM平均质量浓度最高,为(1.6±0.5)ng/m3,受到上风向滇池释汞的影响较大。夏季TGM最低((0.7±0.2)ng/m3),主要受降雨湿沉降的影响。气团后向轨迹和火点图分析表明,春季TGM浓度受到生物质燃烧源和有色冶炼源传输的影响,而昆明市本地风向、风速的快速改变会造成扬尘对TGM的累积贡献。     

唐山新冠肺炎防疫期间空气质量变化特征及污染成因分析

为研究唐山市新冠肺炎防疫期间环境空气质量变化特征以及形成重污染的成因,分析了2020年1月1日至2月29日的PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO、NO_2、CO、PM_(2.5)组分(有机碳(OC)、元素碳(EC)、重金属等)和气象数据。结果表明,防疫期间空气质量整体改善,相比正常生产期间除CO浓度均值未变化,其他参数均呈下降趋势,其中NO、NO_2浓度降幅最大,分别降低73%和41%,受车流量减少影响显著。防疫期间的2月9—13日出现1次连续5天的重污染过程,相比正常生产期间PM_(10)、PM_(2.5)和CO浓度分别增长了69%、104%和95%,Fe浓度增加57%,呈钢铁型污染特征;该时段相对湿度和风速分别为80.2%、0.7m/s,为高湿低风速气象条件,二次无机盐(SNA,包括NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))在PM_(2.5)中占比为64%,比正常生产期间高31%,此次污染过程受本地工业大气污染物排放累积以及二次生成共同影响。     

公交站交通颗粒物污染的时空分布

为识别公交站空气污染分布差异，以横跨市区和郊县的福州市某繁忙道路为例，实地测量解析沿路公交站之间及站内不同位置上亚微米颗粒物(PM_1.0)和黑碳(BC)浓度的分布与变化特征。结果表明：风速小等不利气象条件使秋季公交站颗粒物平均浓度高于春季，公交站颗粒物浓度呈现早晚高峰大于中午的时间特征，郊区公交站颗粒物浓度对车流量变化敏感而市区公交站对瞬时高排车辆及交通拥堵敏感。公交站四周不够通透、路段车流量大或拥堵、位于道路下风向等是增加站内颗粒物暴露风险的主要原因。无论市区或郊区，公交站局部位置的颗粒物浓度基本服从远离道路而衰减的规律，但BC分布的站点间差异较PM_1.0更明显。公交站牌对站前颗粒物的拦截率最高近30%,针对空间有限且交通量大的峡谷道路公交站，合理优化其站牌结构和布局将有利于减少站内候车人群的污染暴露风险。