京津冀区域典型城市PM2.5污染特征及其成因研究

量化空气质量改善过程中气象条件和减排措施的相对贡献, 有助于科学评估减排措施的实施效果. 本文以2017—2019年京津冀区域13个城市PM_2.5质量浓度为研究对象, 采用主成分分析、系统聚类等方法客观确定各次区域的典型代表城市, 并基于环境气象评估指数（EMI）量化空气质量改善过程中气象条件和减排措施的相对贡献. 结果表明, 京津冀区域PM_2.5浓度整体呈南高北低特征, 高值区集中在河北省南部, 冬季区域PM_2.5浓度显著高于其他季节. 经旋转后的主成分分析可划分出2个主成分, 分别对应河北省中南部地区和京津冀北部地区. 系统聚类将京津冀区域分为3个次区域, 经相似性计算获得次区域典型代表城市为承德、唐山和邢台. 以2017年为基准年开展EMI评估, 结果显示2018年1月承德、唐山和邢台PM_2.5浓度下降, 减排和气象条件均有不同程度的贡献; 不利气象条件是2019年1月承德PM_2.5上涨的主要原因, 排放造成同期唐山PM_2.5浓度上升了52.8%,不利气象条件抵消了邢台减排的效果, 并造成其PM_2.5浓度小幅度增加. 京津冀区域各城市PM_2.5浓度的同步变化, 排放和气象条件对不同城市的贡献仍然存在很大差异, 在京津冀区域内划分次区域具有重要意义.     

北京与成都大气污染特征及空气质量改善效果评估

近年来我国空气质量持续改善,大气颗粒物浓度明显降低.为探究气象条件和减排措施对细颗粒物（PM_2.5）浓度的相对贡献,选取两个典型代表城市——北京和成都,对比分析两城市所处的地理环境条件、污染排放以及气象扩散条件.结果表明,北京与成都2013~2018年重污染天数及污染过程显著减少,SO₂和PM_2.5浓度降幅明显,与2013年相比,两城市2018年SO₂浓度的降幅分别为77.8%和70.9%,PM_2.5浓度分别降低了42.7%和48.5%.冬季PM_2.5浓度下降速率最大,每年分别以13.5μg·m^-3和14.1μg·m^-3的速率降低.2013~2018年成都较北京风速偏小,温度偏高约3℃,静小风日数偏多,冬季静小风频率高,混合层高度、大气容量指数以及通风系数明显偏小,大气扩散条件较差.综合静稳天气指数（SWI）和环境气象指数（EMI）结果表明北京大气扩散条件优于成都,但近几年的变化程度有所不同.2014~2018年两城市的EMI呈减小趋势,2018年成都地区EMI降幅最显著,气象条件明显好转.与2014年相比,2018年北京与成都全年大气污染减排对PM_2.5浓度的贡献分别为33.5%和24.0%,气象条件的贡献分别为7.2%和11.1%;冬季减排贡献分别为31.7%和32.5%,气象条件的贡献比全年的大.     

“大气十条”实施对2013—2017年大气气溶胶-辐射相互作用的影响

为应对严重的大气污染问题，我国于2013年颁布并实施了严格的《大气污染防治行动计划》（"大气十条"）.本研究利用在线耦合的区域大气化学传输模型WRF-Chem进行数值模拟，研究了2013—2017年"大气十条"实施期间大气气溶胶-辐射相互作用（Aerosol-Radiation Interaction，ARI）强度的变化及其对空气质量的影响，并量化分析了排放和气象条件变化对气溶胶-辐射相互作用强度变化和空气质量改善的相对贡献.研究发现，"大气十条"实施后ARI对PM_2.5质量浓度的增强效应明显减弱，ARI效应的减弱导致2017年全国平均PM_2.5浓度相较2013年下降了2.7 μg·m^-3，占PM_2.5浓度总降幅的9.1%.在这一过程中污染减排起了主导作用，约占ARI效应减弱导致全国平均PM_2.5浓度下降的88%，气象条件变化的贡献约占12%.在季节尺度上，冬季ARI效应减弱最为明显，使得2017年冬季全国月平均PM_2.5浓度同比2013年下降了12.1%.在区域尺度上，ARI效应的减弱对京津冀区域PM_2.5浓度的影响最为显著，使得2017年该区域平均PM_2.5浓度相较2013年下降了2.8 μg·m^-3，占该区域PM_2.5浓度总降幅的9.9%.2013—2017年，ARI效应对京津冀区域冬季重污染天气的影响程度也明显降低.以2013年1月和2017年1月为例，ARI效应使得这两个月内强霾事件期间区域日平均PM_2.5浓度峰值分别增加了47.6 μg·m^-3和33.7 μg·m^-3.研究表明"大气十条"实施后ARI对PM_2.5质量浓度的增强效应明显减弱，从而进一步推动了全国及重点区域PM_2.5浓度的下降，带来了额外的空气质量改善效益.     

基于WRF-Chem和EMI指数的新冠肺炎疫情期间沈阳市大气污染物浓度变化原因分析

利用2015—2020年沈阳市空气质量监测数据、地面气象观测资料、环境气象评估指数（EMI）产品、NCEP再分析资料及WRF-Chem数值模式,分析新冠肺炎疫情防控期间沈阳市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应.结果表明：疫情防控导致沈阳市PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度下降,但O₃质量浓度小幅增加;PM_2.5和NO₂对人为减排的响应更敏感;防控期内沈阳市气象条件有利于污染物的清除,气象条件使PM_2.5质量浓度下降16.37%,防控减排措施导致PM_2.5质量浓度下降22.96%;在疫情防控的背景下,不利的气象条件和污染物排放的突然增加共同造成重污染天气发生,其中不利气象条件的贡献大于排放增加的贡献;减排措施对防控期间重污染天气过程污染物峰值浓度有明显的削弱作用.     

京津冀及周边地区秋冬季大气污染物排放变化因素解析

基于大气污染源排放清单技术方法,定量分析2016~2017年秋冬季"跨年霾"至2019~2020年秋冬季"疫情霾"期间京津冀及周边地区主要大气污染物排放量变化,解析大气污染防治政策实施带来的减排和疫情造成的活动水平下降对主要污染物排放的贡献,并利用空气质量模型模拟分析不利气象条件下措施减排和疫情影响对空气质量改善的贡献.结果表明,从"跨年霾"（2016-12-16~2017-01-14）至"疫情霾"（2020-01-22~2020-02-14）该区域主要大气污染物排放量大幅下降50%左右,不利气象条件下,区域PM_2.5平均浓度可削减40%以上.措施减排主要来自火电、钢铁等重点工业行业提标改造和工业锅炉、民用燃煤等燃煤源治理,对SO₂和PM_2.5排放量的削减贡献较大,贡献率分别为67.1%和53.4%;疫情主要影响移动源和轻工业活动水平,对NO_x和VOCs排放量的削减贡献较大,贡献率分别为71.9%和68.2%.措施减排对区域空气质量改善贡献突出,有效抑制了重污染过程的强度和范围.在"跨年霾"的不利气象条件下,措施减排使区域PM_2.5平均浓度下降26%,重度及以上污染天数减少44%.受疫情影响,区域PM_2.5平均浓度继续下降24%,重污染持续时间和范围进一步缩减.     

“兰州蓝”背景下空气污染特征、来源解析及成因初探

兰州市近年空气质量有所好转，频繁出现"兰州蓝"现象.本文利用兰州市2013—2018年空气污染物实时监测数据，分析了兰州市空气污染特征、潜在来源和成因.结果表明，2013—2018年兰州市SO₂、PM_2.5和PM₁₀浓度呈下降趋势，NO₂、CO和O₃浓度呈上升趋势，PM_2.5和PM₁₀是兰州市的主要污染物，其值远远高于标准限值.大气污染物与气象参数的关系表明，较低的一次污染物与较高的风速相关，二次污染物O₃其较低的浓度值与较低的温度有关.从后向轨迹模型分析来看，新疆塔克拉玛干及周围的戈壁沙漠、内蒙古高原和西部青海地区是春季、秋季和冬季污染物的主要来源区，兰州东南部周边地区是夏季的主要源区和秋季的次要源区.初步分析了当地污染物排放和气象条件的影响，由于严格的排放控制，空气质量的改善可能与污染物排放量的减少有关，而气象条件的贡献并不明显，具体还需要进一步研究.     

淮海经济区核心区污染排放对重点区域城市PM2.5贡献研究

基于WRF-CMAQ空气质量模型，采用开关污染源排放的敏感性试验方法，定量分析了淮海经济区核心区污染排放对京津冀区域、"2+26 "大气污染传输通道城市、汾渭平原地区和长三角区域PM_2.5的贡献.结果表明，对京津冀区域，污染贡献比例最大值出现在10月份，同时对不同城市的贡献值在10%以内变化；对" 2+26"大气传输通道城市，影响的时空差异变化明显，其中对聊城市、菏泽市和济南市的贡献值均超过了10%；对汾渭平原地区的贡献总体较弱，最大贡献值低于5%；对长三角区域，贡献值在不同城市间的时空差异变化明显.考虑到淮海经济区地处京津冀和长三角过渡地带，且对京津冀和长三角区域PM_2.5影响较大，建议尽快将淮海经济区核心地区纳入国家大气污染重点控制区.     

珠三角典型城市大气污染减排措施的PM2.5改善评估研究

评估大气污染减排措施的成效能为空气质量改善政策制定和优化提供科学指导,但大多减排措施评估研究采用敏感性分析方法进行量化,计算效率低且无法考虑不同减排措施之间的相互影响.另外,现有研究大多关注区域减排措施评估,很少针对城市尺度进行评估.基于此,本研究结合基于模式的PSAT源解析技术提出了一种相对较为高效的城市大气污染减排措施的PM_2.5改善评估方法,并以珠三角典型城市为例,定量评估了肇庆市2014—2016年期间实施的16项减排措施对PM_2.5污染的影响.结果发现,肇庆市近年来的本地减排措施有效降低了SO₂、PM_2.5、PM₁₀、NO_x、NH₃和VOCs排放,降幅分别达到25%、14%、13%、11%、9%和4%.根据模型评估,在2016年气象条件下,2014—2016年期间减排措施使肇庆市本地生成PM_2.5浓度下降了16.0%,其中,对浓度下降贡献最为明显的污染源为工业源和生物质燃烧源,关键措施是以煤炭品质提升为代表的燃煤管控和以焚烧区划定为代表的生物质露天焚烧管控,使肇庆本地PM_2.5浓度分别下降了7.2%和2.4%.农牧源、扬尘源和道路移动源等其他源的减排措施也对PM_2.5浓度改善有一定的贡献,但这些源贡献无法抑制活动水平增长带来的排放和贡献浓度的增长,表明这些源仍存在较大的减排潜力,是下一阶段肇庆市PM_2.5防治的重点对象.本研究的评估方法证实了减排措施的有效性,同时也为未来城市空气质量改善提供了科学依据和技术支撑.     

基于RAMS-CMAQ模拟的2019年初威海市大气污染反弹成因研究

威海市是山东省东部最典型的沿海城市,也是中国、日本、韩国大气污染相互传输影响的重要通道.虽然威海市大气质量已连续4年达标,但其污染仍时有反弹.2019年1-2月威海市大气NO₂和PM_2.5浓度反弹率分别达48.5%和35.0%,明显高于山东省内陆地区和京津冀地区平均水平.通过对同期空气质量例行监测数据和气象资料统计分析、空气质量模型RAMS-CMAQ模拟和后向轨迹聚类等方法定量剖析了威海市大气污染反弹的原因.结果表明,威海市2019年1-2月空气污染反弹与气象条件及其相关联的污染物区域输送有较大的相关性,与2018年同期相比,冷空气活动弱、降水量偏少、风速偏低、受来自山东内陆和京津冀相对高污染区污染输送影响偏多是造成本次污染反弹的主要诱因.RAMS-CMAQ模拟显示,相同排放源假定下,由气象条件及其引起的区域传输造成的PM_2.5和NO₂浓度反弹,2019年1、2月较2018年同期PM_2.5浓度增加值分别为8、3 μg·m^-3,分别占总反弹率的53%、37.5%,NO₂浓度增加值分别为10、7.5 μg·m^-3,分别占总反弹率的58.8%、40%.说明威海市空气质量受外来输送明显、扩散条件及区域污染输送是空气质量评估不容忽视的重要因素.     

秦巴山地西部地区2015—2018年大气污染物变化特征及潜在来源分析

为了研究我国南北过渡带西部地区大气污染物变化特征，选取了秦巴山地西部陇南市2015-2018年大气主要污染物监测资料和气象数据，分析了各污染物的浓度水平、变化特征及与气象条件的关系，并利用HYSPLIT后向轨迹模式分析了该地区污染物潜在来源（WPSCF和WCWT）.结果表明：4年来，秦巴山地西部地区空气环境质量较好，空气质量优良率达94.24%，6项大气污染物SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀平均浓度分别为19.02、23.35、701.41、83.11、30.57、56.50 μg·m^-3，均未超过国家二级标准.PM₁₀是该地区首要污染物中天数最多的，达94 d.污染物SO₂、NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀的季节变化和日变化特征具有较好一致性，呈"U"型变化，O₃呈单峰型，在夏季和午后浓度到达高值.颗粒污染物PM₁₀、PM_2.5与气态污染物SO₂、NO₂、CO均呈现较好正相关，气温、降水量和风速风向对污染物浓度有较大的影响.该地区冬季空气质量明显差于其他季节，颗粒物浓度主要受供暖期化石燃料燃烧和外来气流的影响.     

北京及周边地区大气污染数值模拟研究

北京周边地区污染源对北京市区大气环境的影响不可忽视.利用区域大气污染模式,系统模拟分析2002-08-17T09:00-2002-08-29T08:00污染传输过程;选择典型污染时段,结合气象资料进行比较分析,计算各时段周边地区和北京自身大气污染物对北京大气环境污染的贡献和贡献率;进一步证实了在大气条件有利于污染物输送的背景下,周边地区污染源的中远距离输送对北京大气环境质量的影响不可忽略.研究表明:有特殊天气背景时,即研究区域在西南风气流场的控制之下,周边地区污染源对北京的贡献比北京自身的大;没有特殊天气时,北京自身的贡献大于周边地区对其的贡献.      

基于城市大气环境荷载指数的大气污染排放变率估算

基于地面气象观测资料计算大气自净能力指数ASI,和环境监测站的实测PM_2.5浓度数据,利用城市大气环境荷载指数研究分析了2个时段单位人口的污染物排放率的变化,以及2013年9月~2019年2月京津冀及周边主要城市气象条件和减排措施对空气污染物浓度变化的作用.结果显示：秋冬季节污染物的削减力度明显大于春夏季.2014年秋冬季有74.5%城市实现减排,区域平均减排12.6%,减排初见成效;2017年和2018年秋冬季,京津冀及周边地区持续大幅减排,其中京津冀区域相对基准年分别减排54.0%和47.7%.长治市在2014~2017年秋冬季排放率均高于基准年,直至2018年冬季始实现减排27.6%;石家庄市排放率变化幅度波动较大,2016年冬季相比2014年冬季增加68.2%,今后区域污染物防控需要重点关注以上2个城市.城市大气环境荷载指数能够客观定量反映出典型减排时段的排放率变化方向和幅度,是一种评估气象条件和排放控制措施二者对污染物浓度变化各自作用的简单有效方法.     

河北城市霾污染来源的模拟研究

选取2007年12月作为模拟时段,以MM5-Models-3/CMAQ为核心工具,对河北地区4个主要城市(石家庄、邢台、邯郸、保定)的霾污染来源进行了模拟研究,结果表明:工业源和民用燃烧源对河北4城市PM2.5浓度贡献率最大,分别为28.1%³5.4%,29.1%35.4%,29.1%³1.8%。河北4市受工业源排放影响最大的为保定市(35.4%),其余为石家庄(31.7%)、邢台(28.3%)、邯郸(28.1%)。受民用燃烧源影响最大的依然为保定市(31.8%),其余为邯郸(30.0%)、邢台(29.1%)、石家庄(27.5%)。电厂源、民用非燃烧源和交通源的贡献率较小,分别为0.5%31.8%。河北4市受工业源排放影响最大的为保定市(35.4%),其余为石家庄(31.7%)、邢台(28.3%)、邯郸(28.1%)。受民用燃烧源影响最大的依然为保定市(31.8%),其余为邯郸(30.0%)、邢台(29.1%)、石家庄(27.5%)。电厂源、民用非燃烧源和交通源的贡献率较小,分别为0.5%².5%,0.4%2.5%,0.4%⁰.9%,2.0%0.9%,2.0%².3%。对于消光系数的部门来源,最大的依然是工业源和民用燃烧源,民用燃烧源对河北地区消光系数平均贡献率分别为石家庄20.7%,邢台29.1%,邯郸30.7%,保定30.6%;工业源的贡献率分别为石家庄18.2%,邢台15.9%,邯郸16.8%以及保定22.4%。     

乌鲁木齐城市化进程与大气污染关系研究

以乌鲁木齐市为研究区,选取乌鲁木齐市2004—2013年11项城市化指标以及3项大气污染指标,得出城市化水平综合指数以及大气污染水平综合指数。将城市化综合水平作为解释变量,SO2、NO2、PM10污染综合指数、大气污染综合指数分别作为被解释变量,分析城市化水平与大气污染状况,分别对其进行二次曲线回归分析以及三次曲线回归分析,得出乌鲁木齐市2004—2013年城市化进程与大气污染之间的演化规律。     

大气封闭型扩散浓度估算模式细探

从大气封闭型扩散实际反射路径分析入手,引入上下边界不同的反射率与污染物衰减系数,得出比以往公式更具一般意义的大气封闭型扩散的污染物浓度估算公式,特别适用于边界具有一定吸收能力与污染物质有衰减的情况,从而有效改进污染贡献的估算精度.文中展示的示意图,纠正了以往示意图的错误.      

基于遗传算法优化的大气质量评价的污染危害指数公式

基于污染危害率概念,提出了大气环境质量评价的污染危害指数计算公式和新的因子赋权法．指出用污染物的浓度相对值代替其监测值,公式中的参数可认为不随污染物种类和数目而改变．采用遗传算法对公式中的参数进行优化,得到了适用于多种污染物的大气质量评价的污染危害指数计算公式应用该公式对实例评价的结果与用其他多种方法评价结果进行了比较结果表明,该公式用于大气环境质量评价的物理意义明确、普适性强、计算简单、使用方便．     

大气污染分区与绿化模式的研究

在大气污染物实测和预测分析的基础上,应用聚类分析和综合指数的方法将污染区分为４个类型,绿化植物按照指数大小划分为３类,根据每个类型污染特点选择相应的绿化模式和植物种,研究表明：距污染源下风向３００－４００ｍ是重污染区,单一污染和复合污染在该范围内较严重,绿化模式以乔、灌、草结合的形式对大气污染净化效果较好。     

北疆地区近53年极端气温事件及其影响因素分析

根据北疆地区1960—2012年31个气象站点的逐日最高气温和最低气温资料,采用线性趋势分析、主成分分析和反距离加权等方法对该地区的年平均最高气温、年平均最低气温和14个极端气温指数的时空变化特征进行了研究,并探讨了各极端气温指数与北极涛动指数、北大西洋涛动指数和厄尔尼诺-南方涛动之间的关系。研究表明:(1)近53年来,北疆地区年平均最低气温、年平均最高气温分别以0.49℃·(10a)~(-1)、0.22℃·(10a)~(-1)的年际倾向率呈显著的上升趋势;气温日较差以0.27℃·(10a)~(-1)的年际倾向率呈显著下降趋势。极端暖指数除暖昼日数、夏日日数和极端最高气温均表现为不显著的上升趋势外,其他暖指数均呈显著上升趋势;极端冷指数中除极端最低气温、日最高气温的极小值呈上升趋势外,其他冷指数均呈减小趋势;在空间变化上各极端气温指数均表现为在阿尔泰山东南部地区和伊犁河谷地区变化幅度较大,其他地区变化较小。(2)冷指数(冷夜、日最高气温的极小值、极端最低气温)的增温幅度明显大于部分暖指数(暖夜、日最低气温极大值、极端最高气温),这一变化特征在山麓、山谷等地区表现最为明显,而在这一地区夜指数(暖夜、冷夜)的变暖幅度也明显大于昼指数(暖昼、冷昼)。(3)极端气温指数与大气环流指数相关性分析表明,三种大气环流指数中北极涛动指数对北疆地区极端气温的影响最为明显,其次是北大西洋涛动指数,且这两种大气环流指数对研究区极端气温冷指数的影响较为显著,而厄尔尼诺-南方涛动对研究区极端气温影响较小。     

基于PSCF与CWT模型的乌鲁木齐市大气颗粒物源区分析

利用MeteoInfoMap软件和GDAS全球同化气象数据,对乌鲁木齐市2014—2019年四季72 h气团后向轨迹进行聚类分析.同时,结合小时PM_2.5和PM₁₀浓度数据,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）分析了乌鲁木齐市颗粒物不同季节潜在源区及其对研究区颗粒物浓度的贡献.结果表明：①影响乌鲁木齐市大气质量的气团轨迹可分为长、短两支,短支气流主要来自研究区及周边城市,对研究区颗粒物浓度贡献大;②长支气流输送距离较远,主要来自哈萨克斯坦、俄罗斯等国家,对研究区颗粒物浓度贡献小;③影响乌鲁木齐市PM_2.5浓度的主要潜在源区是吐鲁番地区、巴音郭楞蒙古自治州、伊宁市和阿克苏地区;④潜在源区分布呈现显著季节变化特征,冬季潜在源区分布广、贡献度高,而夏季源区分布狭窄、贡献度低,春季和秋季源区分布与贡献特征介于两者之间.     

环状扩散采样管的研制及其在大气氨测定中的应用

为解决采样过程中气体与颗粒物之间的相互干扰的问题。在国内首次研制出新型大气痕量气体采样装置－环状扩散管,并应用于采集大气中的氨。在大气条件下对氨的收集效率可达９７％,检测限为０．１５μｇ／ｍ＾３,与滤膜法和湿式环状扩散管进行了对比实验。结果表明三者基本一致,从１９８５年到１９９２年,在４－５月份测定了北京中关村地区大氨浓度,其变化范围４．６－４０μｇ／ｍ＾３,平均浓度１７μｇ／ｍ＾３。