皖南地区铜陵市大气颗粒物污染特征及潜在源研究

利用2018年3月—2021年2月环境和气象数据对皖南地区铜陵市大气颗粒物的污染特征和潜在贡献源进行了系统性研究.铜陵市大气颗粒物污染具有明显的季节变化特征,冬季污染物浓度最高,PM_2.5和PM₁₀平均为（60.3±31.0）μg·m^-3和（89.2±42.2）μg·m^-3.计算发现PM_2.5/PM₁₀超过0.5,铜陵市的大气颗粒物污染问题与细颗粒物关系密切.后向轨迹聚类分析表明铜陵市大气颗粒物的输送路径具有季节性差异.春季以西北、东北和西南方向气流为主,占比83.73%;夏季以东南和南部方向气流为主,占比82.90%;秋季以东北气流为主,占比51.00%;冬季则是以北方和西北气流为主,占比69.81%.其中,冬季气流轨迹所对应的PM_2.5和PM₁₀的浓度最高,平均为59.7和92.0μg·m^-3;夏季最低,平均为23.8和43.8μg·m^-3.潜在源贡献因子（WPSC...     

太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析

为了研究太原市大气PM_2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM_2.5的潜在源贡献因子（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）.结果表明,太原市PM_2.5的质量浓度在季节上呈现冬季（77.56μg/m³） > 秋季（69.89μg/m³） > 春季（63.78μg/m³） > 夏季（45.51μg/m³）的变化趋势.PM_2.5与SO₂、NO₂和CO之间存在明显的同源性和二次转化过程.春、秋和冬季大气传输路径主要以西和西北方向近距离、慢移速的轨迹为主,夏季以南和东方向轨迹为主.PM_2.5潜在源区季节变化明显：夏季主要受太原本地和晋中地区的影响;春、秋和冬季主要受陕西中北部、吕梁、临汾和晋中等地的影响.     

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.     

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.     

京津冀地区2015～2020年臭氧持续污染事件特征、气象影响及潜在源区分析

基于京津冀地区2015～2020年臭氧小时浓度数据和气象再分析数据,利用广义加性模型、潜在源贡献函数法、浓度权重轨迹法分析了京津冀地区臭氧持续污染事件特征、气象影响和潜在源区.结果表明,京津冀地区持续3d及以上的臭氧污染事件(OPE3)出现天数由2015年的24d上升到2020年的76d,占臭氧污染总天数的比例最高达到85%;OPE3天数的月变化特征与臭氧浓度的变化特征高度一致,在5～9月的相关性达0.97;京津冀地区OPE3发生的天气形势主要为高温、低湿、异常南风、异常反气旋及明显下沉气流;以京津冀地区的典型代表城市北京为例,OPE3期间气团主要来自于北京以南地区(71.2%),以短距离传输为主,主要潜在源区是河北省南部、山西省东北部、河南省东北部以及山东省北部,污染轨迹的贡献率约79.3%.     

华东高山背景点大气气态汞含量与传输特征

利用高时间分辨率自动测汞仪（Tekran 2537B）于2017年6月~2018年5月对武夷山气态元素汞（GEM）进行了连续1a的观测.结果表明，武夷山GEM年均浓度为（1.70±0.43）ng/m³，稍高于北半球背景值，表明武夷山受到一定程度的大气汞污染.GEM浓度表现为冬季>秋季>春季>夏季，季风和风速是影响武夷山GEM季节变化的主要因素.武夷山四季GEM表现为不同的日变化特征，早上8：00之后，春秋季GEM继续呈现下降趋势，其他季节则呈现先升后降再上升，并在晚上不同时刻出现峰值.GEM值白天低于晚上，这与风速和汞的长距离迁移有关.后向轨迹和浓度权重轨迹分析结果表明，偏西风背景下污染气团经江西向武夷山输送是大气汞迁移的主要路径，而江西和福建中北部为武夷山大气汞污染的潜在源区.△GEM/△CO值表明武夷山GEM汞污染主要来源于人为工业排放，生物质燃烧贡献较弱.     

嘉峪关市大气污染物传输特征与潜在源分析

利用Meteoinfo软件中的Trajstat插件对2019-03—2020-02期间抵达嘉峪关市的气团进行后向轨迹模拟,并结合各类大气污染物数据,对嘉峪关市四季的后向轨迹进行聚类分析,研究抵达嘉峪关市的主要气团输送路径及对应路径的污染物浓度特征。通过潜在源贡献因子法（PSCF）及权重浓度轨迹分析法（CWT）来分析PM₁₀与O₃的输送来源及主要潜在源区。结果表明:输送至嘉峪关市的气团中,西北方向气团轨迹数目和污染轨迹数目占比均大于其余方向,嘉峪关市四季的大气污染更易受到西北方向气团的影响。嘉峪关市春季PM₁₀污染相对严重,更易受到新疆东部地区潜在源区的影响,其余三季PM₁₀污染相对较轻,潜在源区主要集中在新疆东部地区,少数位于嘉峪关市东北方向。嘉峪关市春、夏季的O₃污染相对严重,强潜在源区主要集中在新疆东部地区及甘肃河西走廊地区,秋、冬季O₃污染相对较轻,其中秋季潜在源区主要位于甘肃河西走廊地区,冬季潜在源区主要位于新疆东部地区。     

帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析

基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据（2019年3月~2020年2月）,对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM₁₀和PM_2.5年均值分别为（29.4±16.4）,（9.3±5.1）μg/m³,大气颗粒物以PM₁₀为主,结合同期PM₁₀浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM₁₀聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）,揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM₁₀的潜在源分布及其贡献水平.结果表明：帕米尔高原东部PM₁₀输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM₁₀高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM₁₀值,秋季各轨迹对应PM₁₀值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM₁₀高值.PM₁₀春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部.     

帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析

基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据（2019年3月~2020年2月）,对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM₁₀和PM_2.5年均值分别为（29.4±16.4）,（9.3±5.1）μg/m³,大气颗粒物以PM₁₀为主,结合同期PM₁₀浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM₁₀聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）,揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM₁₀的潜在源分布及其贡献水平.结果表明：帕米尔高原东部PM₁₀输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM₁₀高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM₁₀值,秋季各轨迹对应PM₁₀值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM₁₀高值.PM₁₀春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部.     

2015~2019年日照市PM2.5长期变化特征及其潜在源区分析

利用2015~2019年山东省日照市PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,对日照市PM_2.5季节污染特征和日照市海陆风特征进行了分析,并基于HYSPLIT模式计算了5年逐日02：00、08：00、14：00和20：00（BTC）的48h后向轨迹,不仅通过轨迹聚类分析和潜在源区分析探讨了日照市不同季节PM_2.5主要传输路径和其轨迹污染特征及其潜在源区分布和贡献,也分析了海陆风对日照市污染物的影响.结果表明：日照市PM_2.5呈现冬季最高、夏季最低的分布特征,监测站点颗粒物浓度在偏西北风影响下较高.日照市不同季节主要输送路径存在差异：春季主要受到偏东和偏北方向气流影响;夏季在副热带高压影响下主要受到来自海上的较为清洁的偏东气流影响;秋季主要受到西北和偏东气流影响;冬季主要受西北和偏北气流影响.整体而言,不同季节受偏西至偏南气流影响时,日照市对应的PM_2.5浓度较高.日照市海陆风春秋季多,夏冬季少;在海陆风影响下,日照市PM_2.5污染和臭氧污染呈现不同的分布特征,且在不同PM_2.5污染等级下,PM_2.5浓度日变化特征也与其在非海陆风日的日变化有所差异.污染潜在源区分析结果表明,日照市最主要的潜在源区位于山东省临沂市、潍坊市、青岛市和江苏省连云港市.     

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.     

2017年10月海南省一次臭氧污染特征及输送路径与潜在源区分析

为了探讨2017年10月海南省一次O₃污染过程的气流轨迹、输送路径和潜在源区,采用海南省18个市县的AQI值、6类大气污染物质量浓度资料以及相关气象观测资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型进行分析.结果表明:①2017年10月海南省有13个市县首要污染物为O₃的天数比例超过80%,其中9个市县达100%.2017年10月26日澄迈县和儋州市AQI值分别为171和151,均达中度污染等级,7个市县达轻度污染等级.②气象要素与AQI和污染物质量浓度之间均存在较好的相关关系,ρ(O₃)、AQI与相对湿度的相关系数分别为-0.701和-0.685,均通过了99.9%的信度检验.③卫星反演结果表明,此次污染过程与外源输送关系密切.影响气流主要来自内陆地区的长距离气流、中短距离气流和来自东南沿海的中短距离气流,三支气流影响时段对应的海口市AQI值分别为83、69和61,对应的ρ(O₃)分别为和135.0、119.6和102.3 μg/m3.④通过计算PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(浓度权重轨迹)发现,广东省为海南省的主要潜在贡献源区,湖南省、江西省、江苏省、浙江省和福建省等地区也有一定的潜在贡献.研究显示,2017年10月海南省出现的O₃污染过程中,污染物来源以外源输送为主.      

基于轨迹模式分析海口市大气污染的输送及潜在源区

基于2013—2018年海口市空气质量资料,利用HYSPLIT模式和美国国家环境预报中心(NCEP)提供的FNL资料,模拟近6年海口市500 m高度气流48 h的后向轨迹,分析了不同季节气流轨迹分布、聚类分析和潜在源区分布概率(WPSCF)特征.结果表明:近6年海口市的空气质量等级主要以优和良为主,占所有天数的97.1%,有2.9%的天数达到了轻度污染及其以上级别,O_3从2015年开始成为海口市最主要的大气污染物.海口市影响气流有明显的季节变化,冬季主要受内地的大陆气流和东南沿海气流影响,春季和秋季以东南沿海气流为主,夏季多为来自西南方向的海洋性气流.气流轨迹和WPSCF的空间分布均表明,广东省是海口市大气污染物超标的主要贡献源区,此外,福建、江西、湖南和广西东部等地的潜在贡献也较大.     

哈尔滨市大气污染物输送路径及潜在源区分析

该文采用空气质量指数(AQI)分析了2015-2019年哈尔滨市不同季节首要污染物的污染特征,利用HYSPLIT后向轨迹模式对近5年四季逐日72 h后向轨迹气流进行聚类分析,结合AQI数据,揭示哈尔滨市大气污染物传输路径及潜在源贡献因子和浓度权重轨迹的季节差异。结果表明:哈尔滨市优良天数占比从2015年的66%上升到2019年的83%,5年中2015年为大气污染较为严重的一年,5年来空气质量呈明显好转趋势。哈尔滨市大气污染呈现出不同的季节特征:优良天数平均值占比从高到低依次为夏季(94.6%)秋季(84.4%)春季(80%)冬季(53%),O3和PM2.5分别为空气质量最优的夏季与最差的冬季的首要污染物,春季和秋季首要污染物表现为由NO2和PM2.5复合型污染向以O3为主导的气态型污染转变。各季节轨迹分布与其所处的地理位置和季风气候密切相关,春季来自山东东部、渤海、辽宁、吉林到达哈尔滨的轨迹污染率最高;夏季污染率较高的气流轨迹均来自南部方向,主要传输方向自渤海越过山东东部到达青岛地区,经辽宁、吉林汇入哈尔滨;秋季污染率较高的轨迹分布最为分散,主要以近距离输送轨迹为主;冬季AQI值显著高于其他季节,可能与北方冬季进入燃煤采暖期,污染物排放增多有关,主要集中分布于西北方向输送进入哈尔滨,呈现出输送轨迹越短,污染率越高的特点,其中来自吉林的最短转向路径挟带的污染物浓度最高,其次为由俄罗斯东南部经内蒙古过吉林到达哈尔滨,说明吉林是影响哈尔滨市冬季大气污染物浓度偏高的主要地区。     

不同季节天津市PM2.5与O3潜在源区及传输路径分析

为探究天津市各季节PM_2.5与O₃污染的非本地源贡献情况,本文以2017—2019年为研究时段,应用HYSPLIT模型,基于MeteoInfo软件对不同季节气流后向轨迹进行聚类分析,通过计算潜在源贡献因子(potential source contribution function, PSCF)、浓度权重轨迹(concentration-weighted trajectory, CWT)对天津市PM_2.5与O₃污染的外来潜在源区以及可能的污染传输途径进行研究. 结果表明:①天津市PM_2.5和O₃污染均较为严重,且具有明显季节性特征. 天津市各季节的气流变化明显,春、秋两季以西南方向气流为主,夏季以来自渤海的气流为主,冬季则以西北方向气流为主. ②天津市西南方向气流在各季节对应的污染物浓度均较高,春、秋两季西南方向气流携带的ρ(PM_2.5)和O₃浓度8 h滑动平均值〔简称“ρ(O₃-8 h)”〕均最高;夏季,西南方向气流携带的ρ(O₃-8 h)最高;冬季,西南方向轨迹携带的ρ(PM_2.5)最高. ③西南方向上河北省南部的邯郸市,山东省西部的菏泽市、聊城市,以及河南省北部的开封市、濮阳市、新乡市均为天津市PM_2.5与O₃污染的主要潜在源区. 此外,冬季张家口市和唐山市对天津市PM_2.5污染的潜在影响也较大. 冬季影响天津市PM_2.5污染的外来潜在源区情况较为复杂,除西南气流外,其还受西北部与东部气流的影响. 研究显示,天津市大气污染区域联防联控需重点关注河北省南部、河南省北部以及山东省西部城市的潜在输送影响.      

乌鲁木齐市区与南郊山区颗粒物污染特征对比分析

利用2017年10月~2018年8月的PM₁₀、PM_2.5、PM₁质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市区颗粒物潜在源区.研究结果表明:①市区PM_2.5的超标天数为26d,南郊山区无PM_2.5超标,市区PM₁₀的超标天数是南郊山区的3.5倍,市区日均值及月均值质量浓度是南郊山区的2~7倍,市区呈现冬高夏低的季节特征,南郊山区春季最高;②乌鲁木齐市区PM₁₀日变化存在3个峰值,PM_2.5、PM₁为双峰型分布,南郊山区均呈双峰分布;并存在季节性周末效应;③长短两支聚类气流轨迹对乌鲁木齐市区颗粒物浓度影响较大,春夏气流来自中亚,秋冬来源于北疆周边地区;④颗粒物潜在源区分布季节特征显著,高值区主要为昌吉、巴州、吐鲁番等周边地区,西北部中亚地区也是颗粒物重要来源区域之一.     

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.      

长沙市冬季重污染过程PM2.5污染特征和潜在源分析

文章针对2019年12月长沙市冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析大气污染特征及气象因素,通过HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS气象数据对12月及污染过程的3个阶段逐时72 h气流后向轨迹进行聚类,利用潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)揭示长沙市冬季PM_(2.5)的潜在源区及其贡献特征。结果表明:12月长沙市PM_(2.5)平均浓度分别为77.12μg/m~3,其中阶段Ⅱ(185.9μg/m~3)阶段Ⅰ(80.9μg/m~3)阶段Ⅲ(59.1μg/m~3),相关性分析和特征雷达图表明,污染过程以一次颗粒物的排放为主;风速上升过程长沙市PM_(2.5)污染方位由西南方向南方转移,不利气象条件促进了污染过程PM_(2.5)的积累和爆发;聚类分析显示长沙市12月来自湘鄂交界处的轨迹3最频繁,来自福建和广东的轨迹4携带PM_(2.5)浓度最高。阶段Ⅰ偏燃煤型污染显著,受安徽、江西和湖南3个省份的气流轨迹影响;阶段Ⅱ偏二次型污染受福建和广东气流轨迹影响;阶段Ⅲ转变为偏综合型和其他类型污染,与北方气流占比相对阶段Ⅱ上升有关,主要受来自江西和福建交界处的轨迹1影响浓度和占比均为最大;WPSCF和WCWT结果显示,长沙市PM_(2.5)浓度的主要源区位于湖南西南、北部及广东、湖北等地。     

广东省春季一次区域臭氧污染过程的成因分析

为探究广东省春季环境空气臭氧(O₃)污染成因，选取2022年4月6—10日的一次典型污染过程，结合后向气流轨迹、潜在源贡献因子算法和权重轨迹分析法，较为全面地分析了本次污染过程的特征及传输对O₃的影响.结果表明：本次污染范围涉及全省10个城市，污染前期江门市和中山市O₃小时峰值浓度分别高达264μg·m^-3和272μg·m^-3，后期东莞市每日O₃小时峰值均高于260μg·m^-3.以清远市为代表性城市的分析表明，污染天日最大8 h平均O₃浓度、氮氧化物(NO_x)和挥发性有机物(VOCs)浓度平均值较非污染天分别升高10.8%、44.0%和168.0%.O₃污染天呈高温、低湿的特点，O₃浓度与温度的相关性在污染天显著增强.基于MIR值计算的O₃生成潜势结果表明，与非污染天相比，污染天间、对-二甲苯、乙苯、邻二甲苯和甲苯对O     

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.