两湖盆地襄阳地区PM2.5重污染过程区域传输的观测和模拟分析

两湖盆地位于华中地区,横跨湖北、湖南两省,海拔高度低于200 m.襄阳为华中地区两湖盆地的“风口”,PM_2.5污染严重.为认识襄阳地区大气环境变化特征,对其2016年1月的大气污染过程进行研究分析,研究气象条件对PM_2.5浓度的影响.结果表明：冷空气南下入侵对两湖盆地襄阳地区产生PM_2.5重污染有重要驱动作用.强风是驱动大气污染物区域传输的主要因素,受东亚冬季风影响,上风方的PM_2.5跨区域传输到下风方两湖盆地,导致襄阳地区的PM_2.5污染水平上升.基于FLEXPART-WRF模式,定量估算了2016年1月襄阳地区4次PM_2.5重污染过程的区域传输贡献,估算发现4次大气重污染过程的外源贡献率均高于50.0%,最高达80.3%,体现了大气污染物区域传输对两湖盆地大气重污染事件的主导作用.两湖盆地襄阳地区PM_2.5污染主要潜在源来自东北路径,以华北平原为主.     

武汉地区2014年PM2.5时空分布与来源贡献的数值模拟研究

利用耦合了污染源在线追踪模块的化学传输模式NAQPMS （Nested Air Quality Prediction Model System）,结合地面细颗粒物（PM_2.5）的小时观测数据,模拟了2014年1、4、7、10月4个月份武汉地区PM_2.5浓度时空分布特征,量化了本地、武汉城市圈及远距离地区对武汉PM_2.5浓度贡献.研究发现,2014年武汉市PM_2.5年均浓度为85.3 μg·m^-3,污染天（PM_2.5日均值≥75 μg·m^-3）占全年总天数的47.9%.细颗粒物的月均值呈现出季节性特征,即冬季污染最为严峻,1月均值为199.1 μg·m^-3,PM_2.5浓度超标持续一整月;夏季空气质量最好,春秋介于两者之间.模拟的PM_2.5平均浓度在空间上大致呈现"城区高,郊区低"的分布态势.污染物区域来源解析发现,武汉市本地排放源贡献在1月最低,为34.1%,表明外来源贡献对长期灰霾的形成起决定性作用.7月本地源影响最显著（65.7%）,和毗邻城市源（23.1%）一起成为夏季污染物的主要来源.4月和10月本地排放贡献比分别为49.1%和42.1%.4个月份,武汉城市圈对该市PM_2.5浓度的贡献差异不大,范围在20.8%~24.1%.受大尺度天气系统的影响,远距离传输贡献率趋势与本地来源相反,占10.6%~35.3%.研究结果表明污染气团跨界输送对武汉不同季节PM_2.5浓度有重要贡献.在冬季大范围污染背景下,污染物区域大范围协同控制才能有效减缓武汉PM_2.5污染问题;而夏季对本地及近周边城市的减排措施可以有效改善武汉的空气质量.     

铁岭市2015—2018年大气颗粒物PM2.5潜在源区分析

了解大气污染物的潜在源区分布对制定污染物减排措施至关重要.本文采用HYSPLIT模型,模拟出抵达铁岭市地区72 h的主要气流轨迹,结合铁岭市2015—2018年PM_2.5逐小时浓度数据资料,采用CWT方法（concentration-weighted trajectory method）对铁岭市PM_2.5潜在源区浓度进行了分析,在此基础上,提出了PCWT方法（percentage concentration-weighted trajectory method）,对铁岭市地区PM_2.5潜在源区浓度占比及传输过程进行了定量分析.研究表明,铁岭市PM_2.5来源呈现出不同的季节特征：春季PM_2.5主要来源于铁岭市西北和南部地区,夏季PM_2.5主要来源于铁岭市南部地区,秋季PM_2.5主要来源于铁岭市西北部及东北部地区,冬季PM_2.5主要来源于铁岭市西北部及铁岭市周边地区.铁岭市PM_2.5主要来源于3个方向,其中来自铁岭西北方向的源区贡献值4年平均占比27.36%、东北方向占18.51%、西南方向占15.73%;铁岭及周边城市、吉林省松嫩平原、科尔沁沙地以及辽宁中部城市群、环渤海湾地区是铁岭市PM_2.5的主要国内源区;俄罗斯、蒙古、朝鲜是铁岭市PM_2.5的主要国外源区,且近几年有增加趋势.研究成果对建立铁岭市生态环境管控分区,制定有效防治大气污染措施有重要的科学支撑作用.     

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.     

2013年12月上海市PM2.5重污染过程数值模拟研究

基于2013年11月30日-12月13日上海一次PM_2.5重污染过程,利用Model-3/CMAQ模式及过程分析技术,定量评估不同时段各大气过程对上海PM_2.5浓度变化的影响.结果表明:Model-3/CMAQ模式系统能较好的模拟出实况PM_2.5的浓度变化趋势与特点.研究期间,白天源排放的增强和大气传输的影响、加上较强的气溶胶和云过程生成贡献,是造成上海PM_2.5浓度上升至重污染的主要原因.不同污染时段对PM_2.5浓度上升贡献率最大的过程均为输送,其中,西北部点位(青浦淀山湖和虹口凉城输送)的贡献率最大,且重污染时段输送的贡献率明显高于非重污染时段.     

武汉市2014-2017年大气污染物分布特征及其潜在来源分析

利用武汉市2014—2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）和气象要素的观测数据,分析了大气污染物的变化特征及其影响因素.使用HYSPLIT模式计算了影响武汉市的主要气团类型,并利用潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）分析方法,揭示了研究期内武汉市不同大气污染物的潜在源区分布及其贡献特性.结果表明,武汉市2014—2017年空气质量逐年好转,SO₂、O₃、PM_2.5和PM₁₀的浓度呈逐年下降的趋势,但NO₂和CO的浓度先下降后上升.2017年SO₂、O₃、PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO的浓度分别为9.6、50.8、52.7、89.2、47.5 μg·m^-3和1.1 mg·m^-3,分别比2014年降低了64.3%、23.0%、24.7%、18.8%、3.5%和5.9%.大气污染物存在显著的季节变化和月变化.大气污染物在四个季节中日变化类似,SO₂和O₃均为单峰型分布,NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀均为双峰型分布.武汉市空气污染以PM_2.5为主,随着污染程度的加剧PM_2.5/PM₁₀的值逐渐增大,在空气质量为严重污染时,PM_2.5/PM₁₀高达90%,比空气质量为优时高了31.34%.局地气团（45%）和来自山西、陕西和河南一带的西北气团（12.1%）下大气污染物浓度较高.大气污染物的潜在源区贡献（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）的较大值主要集中在武汉市本地及其周边地区,局地污染对武汉市大气污染物的贡献较大,但不同大气污染物受到排放源分布和停留时间等影响其WPSCF和WCWT的分布范围不同.     

2015年12月气流轨迹对长三角区域细颗粒物浓度和分布的影响

2015年12月中国长三角区域经历了4次高浓度、大范围、长时间的颗粒物污染.本研究基于HYSPLIT后向轨迹模式结合GDAS（Global Data Assimilation System,全球资料同化系统）气象数据和长三角区域15个主要城市的PM_2.5质量浓度数据,利用轨迹聚类、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2015年12月长三角区域主要气流轨迹方向和重污染过程中细颗粒物的潜在来源分布,探讨了不同污染过程的气象特征和影响气团分布.结果表明,2015年12月长三角区域主要受到来自西北和北方气流影响（B、C、D类）,其出现概率分别为39.5%、20.0%和25.8%;西方内陆（A类）出现概率最低,仅为14.7%.西北内陆方向长距离输送（B类）对长三角区域空气质量影响较大,在此类气团主导下,长三角区域颗粒物（PM_2.5、PM₁₀）质量浓度和气态污染物（SO₂、NO₂、CO）质量浓度平均值分别为90.9、135.1、32.4、54.4和1200 μg·m^-3,且粗颗粒物比重较其它3类聚类高;经过东北海面气团（C类）携带的颗粒物浓度也较高,且PM_2.5/PM₁₀比值最高,可能是其水汽含量较高加剧了污染物的二次生成.PSCF和CWT分析结果表明,污染过程1（12月5-8日）期间,长三角区域PM_2.5浓度主要受内蒙东部、京津冀、山东和江苏东部等地影响;污染过程2（12月10-11日）和污染过程3（12月13-15日）期间,京津冀地区对长三角区域PM_2.5浓度的贡献都较低,污染过程2的主要潜在源区较为集中,主要为内蒙东部、辽宁、山东东部、江苏和上海;而污染过程3的潜在源区较广,内蒙西南地区、甘肃、山西、陕西、河南、河北南部、山东、安徽北部等地及长三角本地对区域PM_2.5浓度均有重要贡献;污染过程4（12月20-27日）持续时间最长,相较前3次污染过程,京津冀地区和西南地区对长三角区域PM_2.5浓度的贡献相对增加.总体来说,2015年12月4次污染过程期间长三角区域PM_2.5污染的潜在贡献源主要集中在华北和华东（长三角）地区,区域性污染和长距离输送对冬季长三角区域空气质量有重要影响.     

基于数值模拟对西安地区冬季一次重污染过程PM2.5区域来源解析

西安是关中盆地经济发展的核心城市,特殊的地形和工业发展导致冬季细颗粒物（PM_2.5）污染严重,制定科学合理的治理措施迫切需要明确PM_2.5的来源.本文基于空气质量模式CAMx（Comprehensive Air Quality Model with extensions）、颗粒物源解析模块PSAT（Particulate Source Apportionment Technology）及融入多种来源数据后建立的排放清单来量化西安地区本地及区域传输贡献.在本文研究的重污染过程中,模式的模拟精度合理,模拟与观测值相关系数为0.78,FAC2达到95%.PSAT模块在本次重污染过程中对西安PM_2.5的来源解析结果显示：在城区,西安本地为最大的排放源区,日均贡献率均大于60%,其次为咸阳8%,省外的传输为6%;在郊区,西安本地的贡献减少,传输贡献增加,其中阎良区传输贡献达到83%.对西安城区的一次细颗粒物面源排放量减少50%模拟后,城区和郊区来自周边区域渭南或咸阳的贡献率有6%~8%的增长.该研究结果表明需要从本地排放管控和区域联防两方面来改善西安地区的空气质量.     

基于2015～2018年实时监测数据对关中平原城市群PM2.5时空变化规律的研究

为了解关中平原城市群PM_2.5时空变化规律，利用2015～2018年国家空气质量检测平台发布的PM_2.5实时监测数据，并用地统计学和探索性空间数据分析等方法，对关中平原城市群PM_2.5污染的时空变化规律进行分析。结果表明，关中平原城市群PM_2.5污染总体呈向好趋势，PM_2.5年均超标城市由11个减少到8个，年均浓度超标率显著下降。PM_2.5污染主要出现在冬季，春秋季过渡，夏季PM_2.5浓度季度均值、月均值都最低，PM_2.5日均值曲线与月均值曲线大致趋势一致，呈单峰"脉冲型"变化；PM_2.5污染在空间上具有明显的分异性和集聚性特征，表现出"临汾-咸阳"为轴的高污染区面积逐渐缩小，而以平凉、天水为中心的低污染区面积逐渐扩大的空间变化规律。     

2016-2018年西宁市颗粒物来源及输送差异分析

利用HYSPLIT模式计算了2016—2018年西宁市逐日72 h气团后向轨迹,采用聚类分析方法,结合同期颗粒物PM₁₀和PM_2.5质量浓度数据,分析逐年和3年平均西宁市颗粒物输送特征及差异,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）对影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的污染潜在源区及不同潜在源区贡献进行了分析.结果表明,2016—2018年,西宁市颗粒物最主要输送路径源自青海北部的聚类2、甘肃中部的聚类6和甘肃东部的聚类8,占同期总轨迹比例分别为28.1%、27.4%和27.5%;3年平均则源自青海北经青海东折回西宁的聚类2,占比45.3%.最主要输送路径对应颗粒物质量浓度最低,输送距离较短、垂直高度较低、气团移速较慢;影响气团由西北向偏东转变,3年平均则以西北气团为主.2018年源自甘肃经青海东至西宁的短距离输送处于突出地位,所含轨迹占总轨迹的比例高达49.6%.PM₁₀和PM_2.5主要输送路径和污染路径由较长距离向较短距离过渡,较长距离输送路径出现比例逐年较小.PM_2.5/PM₁₀小于0.3时,主要输送路径与PM₁₀污染轨迹有很好的对应关系;PM_2.5/PM₁₀大于0.6时,主要输送路径与PM_2.5污染轨迹有较好的对应关系.PSCF和CWT分析发现,影响西宁市颗粒物质量浓度的主要污染潜在源区分布在新疆南部和青海北部,对PM₁₀质量浓度贡献大于100 μg·m^-3,对PM_2.5质量浓度贡献大于45 μg·m^-3.潜在源区分布年变化差异明显,2016年最广,2018年最小.印度北部主要贡献源区虽分布范围逐年减小,但在2017年局部贡献增大,对PM₁₀贡献超250 μg·m^-3,对PM_2.5贡献超60 μg·m^-3.主要贡献区周边区域及西宁至兰州一带为中等贡献源区,对PM₁₀贡献为50~100 μg·m^-3,对PM_2.5贡献为15~45 μg·m^-3.     

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.     

福州市区冬春季PM2.5污染特征与来源差异性分析

基于福州市区2015年2月—2016年1月间的大气PM_(2.5)监测数据,综合运用HYSPLIT后向轨迹模式、潜在源贡献因子法(WPSCF)与浓度权重轨迹分析(WCWT)等方法,探讨了福州市区冬、春季PM_(2.5)污染特征和典型污染过程成因,总结了气象因子和污染来源的季节性差异.研究期间,冬、春季是福州市区PM_(2.5)污染的主要季节,福州市区不同类型站点的PM_(2.5)浓度在冬、春季污染发生时均呈现出整体升高的特点,但浓度日变化却存在季节性差异,冬季无显著日变化,春季则表现为单峰单谷特征.福州市区春季主要受锋前暖区和高压后部等天气系统影响,大气扩散条件差,PM_(2.5)极易在不利的气象条件下累积,福建沿海地区是其PM_(2.5)污染的主要潜在源区;冬季污染易受高压天气系统作用,盛行偏北风,长江三角洲地区的污染物输入会对福州市区空气质量产生较大影响,长江三角洲、浙江东南沿海、福建北部是其PM_(2.5)污染的主要潜在源区.     

基于无人机的大气细颗粒物与臭氧污染探测与溯源研究进展

近年来,中国大气细颗粒物(PM_2.5)污染的治理已取得阶段性成效,但臭氧(O₃)污染快速上升,实现PM_2.5和O₃协同控制的基础与关键是针对大气污染物的精细化探测和污染溯源.随着无人机技术和传感器技术的迅速发展,基于无人机平台的大气污染探测可以有效获得近地层的PM_2.5和O₃结构特征,并结合计算机算法对大气污染事件进行精准溯源,具有高时效性、高灵活性和高时空分辨率的特征,有助于研究人员了解区域污染物的分布、变化以及来源,为大气复合污染的协同控制提供科学依据.通过回顾传统的大气污染探测方法,总结了污染探测领域常用的无人机飞行平台类型和探测仪器,归纳了基于无人机的PM_2.5和O₃污染探测应用与相关溯源算法,并展望了无人机大气探测的未来研究方向.     

京津冀PM2.5时空分布特征及其污染风险因素

为分析京津冀及其周边区域2013年典型污染事件中PM_2.5的时空分布特征及污染风险因素,根据国家城市环境空气质量实时发布数据和京津冀地区地理国情信息监测成果,采用空间数据挖掘方法对PM_2.5污染的热点区域进行了划分;并采用地理探测器定量分析了PM_2.5污染风险因子及其影响程度. 结果表明:在选取的京津冀6个城市中,在PM_2.5污染事件统计上存在保定—廊坊—北京—天津—承德—张家口的污染顺序. PM_2.5污染在空间上呈河南省(山东省)—河北省—北京市(天津市)一线的带状分布特征,在单次污染事件中,城市间的PM_2.5污染存在空间运移关系. 空间热点探测表明,京津冀及其周边区域主要分为5个热点聚集区,其中3个高值区分布在北京市、天津市、河北省和山东省的中部,面积分别为5.31×104、10.26×104、5.04×104 km2. 在8个污染风险因子中,污染企业总数(影响力为0.97,下同)、降水量(0.93)、地形坡度(0.89)对PM_2.5污染的影响显著高于其他风险因子;其他风险因子影响力排序依次为人口数量(0.60)、降水量大于0.1 mm的降水日数(0.57)、地表覆盖类型(0.52)、年均相对湿度(0.51)、年均风速(0.33),但风险因子间相比没有显著性差异. 研究显示,京津冀地区PM_2.5污染的主要因素是污染物排放,其次,气象要素中的年降水量和自然地理环境中的地形坡度也是影响PM_2.5污染特征的重要风险因子.      

基于PMF模型的PM2.5中金属元素污染及来源的区域特征分析

金属元素是大气PM_2.5的重要组成成分,对人群危害性极强且兼具源特异性,分析不同经济模式地区大气细颗粒物中金属污染状况及来源差异,可以为科学规划城市产业布局和保护大气环境提供参考.通过霾/非霾期大气PM_2.5采样,使用电感耦合等离子体发射光谱仪（ICP-OES）测定成都市及仁寿县样品中18种金属元素质量浓度,分析其污染水平,并基于正定矩阵因子分解模型（PMF）解析两地大气PM_2.5中金属元素的来源.结果表明,成都市扬尘源、移动源和燃煤源特征元素占元素总和的比值大于仁寿县,而仁寿县生物质燃烧源、工业源以及燃油源特征元素占比则较高.两地Cr、Cd和As元素浓度均超标,表明PM_2.5中重金属污染严重.随着霾污染加剧,两地PM_2.5中金属元素总量上升,但增幅远低于PM_2.5浓度增长.此外,不同元素在霾期和非霾期浓度比值存在差异,成都市变化范围为0.7（Al）~2.8（Ba）,仁寿县介于0.8（Al）~3.1（Mn）之间,但总的来说两地大致呈现出燃煤和工业活动排放元素增幅较大,机动车污染源次之,扬尘源增幅较缓的状况.受地区产业布局、经济规模和发展模式的影响,大气PM_2.5中金属元素污染水平及来源呈现出不同的区域特征.在重点发展第三产业的大型城市,如成都,更易遭受交通运输和城市建设等带来的大气污染,而在仁寿等第二产业占比不断增加的郊县,其污染主要受化石燃料燃烧和工业过程排放的影响.     

两种典型污染时段鹤山市大气细颗粒污染特征及来源

PM_2.5和O₃浓度超标是我国大气污染的主要特征,研究两种典型污染时段的细颗粒化学组成、混合状态和来源对治理大气污染具有重要意义.2016年11月10—20日广东省鹤山市先后出现了PM_2.5和O₃超标的污染事件.污染期间,采用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）对细颗粒进行实时采样分析,共采集到有正负化学组成信息的颗粒422 944个,占总颗粒数的19.2%.基于单颗粒质谱数据特征,使用自适应共振神经元网络算法（ART-2a）,对单颗粒数据进行自适应分类.颗粒物划分为OC（有机碳）、EC（元素碳）、ECOC（元素-有机碳混合）、HOC（高分子有机碳）、Pb-rich（富铅）、Si-rich（富硅）、LEV（左旋葡聚糖）、K-Secondary（钾二次）、Na-rich（海盐）和HM（重金属）颗粒共10类.结果表明:两个PM_2.5污染时段EC颗粒和K-Secondary颗粒的占比高,EC颗粒分别占46.5%和61.1%,K-Secondary颗粒分别占14.3%和10.3%;O₃污染时段EC颗粒占比（39.4%）最高,其次是OC颗粒占比17.0%;两种污染时段OC组分与HSO₄-和NO₃-的混合程度都有明显的上升,说明污染有利于有机气溶胶的老化.由源解析结果可知,PM_2.5污染时段,细颗粒主要来源于燃煤、机动车尾气和扬尘,而O₃污染时段细颗粒主要来源于燃煤、生物质燃烧和扬尘;此外,两种污染时段燃煤源对细颗粒的贡献都有较大提升.研究显示,控制燃煤源的排放对污染物的降低有着重要影响.      

PM2.5和O3污染协同防控区的遥感精细划定与分析

针对地面站点监测数据难以支撑大气PM_2.5与O₃污染防控区边界划定的问题,融合大气污染浓度遥感估算建模与GIS统计分析模型,提出了一种基于PM_2.5和O₃浓度遥感估算结果的协同防控区精细划定方法,开展了2015~2020年月和年尺度的全国PM_2.5与O₃污染协同防控成效定量分析与防控区精细划定研究.结果表明,2015~2020年,我国PM_2.5浓度总体下降显著但O₃浓度基本持平,PM_2.5污染在秋冬超标严重,O₃污染则在春夏;同时PM_2.5与O₃浓度变化在空间上的不一致性显著,其中PM_2.5下降且O₃上升、PM_2.5与O₃均下降、PM_2.5与O₃均上升和PM_2.5上升O₃下降的面积占比分别为38.34%、35.12%、15.24%和10.89%.遥感精细划定范围显示,PM_2.5和O₃协同防控区域的边界具有显著动态变化特征,在时间变化上呈现先扩大后缩小的趋势,主体范围集中在"2+26"城市、汾渭平原、长三角北部和山东半岛.以PM_2.5或O₃单一防控为主的区域范围较为稳定,辽吉、鄂湘赣、成渝和塔克拉玛干沙漠-河西走廊区域需以PM_2.5防控为主,珠三角、长三角和环渤海湾部分区域则应以O₃防控为主.基于卫星遥感手段的PM_2.5和O₃协同防控区域边界精细划定方法可更好辅助国家PM_2.5和O₃协同防控策略制定需求.     

京津冀地区机动车细颗粒物污染的健康影响分析

机动车尾气排放对城市空气污染的影响日益严峻，而对特定污染源大气污染排放特征及健康影响进行评估可以为环境空气质量管理提供科学依据.以PM_2.5为研究对象，分析京津冀地区2010～2020年机动车污染排放特征、导致的健康效应与经济损失.结果表明，2010～2020年间京津冀地区机动车PM_2.5排放量呈现先逐年递增后缓慢下降的趋势；不同车型污染物排放贡献率显示，重型货车和重型客车为PM_2.5主要贡献车型；不同城市机动车污染物排放特征存在差异，北京市污染物贡献率下降幅度明显，其余城市污染减排也不容忽视.机动车PM_2.5污染对人群健康影响的评估结果表明，京津冀地区各健康终端发生人数总体呈上升趋势，其中，2020年PM_2.5污染造成约34 337人(95%CI:9 025～57 209人)早逝、4.55万人(95%CI:1.08～8.02万人)住院、 28.23万人(95%CI:14.05～41.63万人)门诊及43.90万人(95%CI:16.03～67.92万人)患病；研究期间(201...     

2013年1月北京市PM2.5区域来源解析

2013年1月,北京地区经历了多次严重的灰霾天气,细颗粒物污染已成为北京地区所面临的重要问题.了解和掌握北京细颗粒物的污染来源,是解决细颗粒物污染的重要途径,也是制定防治政策的重要依据.通过建立三维空气质量模型系统,对2013年1月20~24日的污染过程进行模拟,并运用PSAT技术探究北京市细颗粒物污染的区域来源.结果表明,本地源排放是北京市PM2.5的主要来源,平均贡献率为34%;河北和天津的平均贡献率分别为26%和4%;京津冀周边地区及模拟边界外的贡献分别为12%和24%.在重污染日,区域传输对北京市PM2.5的影响显著增强,是北京PM2.5污染的主要来源.PM2.5中的硝酸盐主要来自北京市周边地区的贡献,而硫酸盐和二次有机气溶胶呈现远距离传输的特性,铵盐和其他组分则主要来自北京本地的贡献.     

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...