基于PCT方法的京津冀冬季PM2.5重污染天气型分析

T模态斜交主成分分析法（PCT）分析的天气过程时间尺度越长,该算法的优势越明显,天气分型结果也更完整,可信度越高.利用京津冀地区2014年冬季-2019年冬季（每年12月-翌年2月）的环境监测资料,以区域平均PM_2.5日均值大于150 μg·m^-3为标准,筛选出72个京津冀地区PM_2.5重污染日,采用ERA5提供的0.25°×0.25°气象再分析资料,应用PCT算法将72个PM_2.5重污染日海平面气压场客观地分为高压前部型、锋前低压型、高压后部型、均压场型和弱低压型5种类型,分别占总PM_2.5重污染天数的34.72%、20.83%、16.67%、16.67%和11.11%.另外,对2017年2月12-16日京津冀地区PM_2.5重污染过程的分析表明,重污染天气过程中随着逐日天气型的演变,污染物浓度特征、近地面风场和大气污染物污染传输路径均发生相应变化.     

北京冬季奥运会历史同期大气PM2.5污染特征分析

基于2015~2021年的1~3月北京市大气PM_2.5浓度与化学组成长期观测数据,分析了2022年北京冬季奥林匹克运动会（冬奥会）和北京冬季残疾人奥林匹克运动会（冬季残奥会）历史同期的PM_2.5污染态势、化学组成特征以及潜在源区.2015~2018年的1~3月重污染［日均ρ（PM_2.5）>75 μg·m^-3］天数以及重污染期间PM_2.5平均值下降十分显著,之后这两者未发生明显改变.2018~2021年的1~3月每年平均发生重污染23 d,重污染天ρ（PM_2.5）平均值约为120.0 μg·m^-3.2015~2021年的1~3月超长重污染过程（连续重污染超过5 d）平均每年发生2~3次,其中2021年发生3次,且持续时间最长达到8 d.历年冬奥会历史同期发生重污染的天数为2~9 d,春节期间烟花爆竹大量燃放可能是该时期重污染发生的重要原因之一;冬季残奥会历史同期重污染天数一般为1~5 d,但2021年受频繁出现的静稳天气影响,重污染天数高达9 d.在同时段重污染期间,PM_2.5化学组成均以二次组分为主,例如在PM_2.5可测组分中,2020年NO₃^-质量分数高达46%,较同年清洁天（11%）显著增加;SO₄^2-质量分数为12%~19%,说明当前硫酸盐污染仍不容忽视.北京市1~3月PM_2.5主要贡献区域包括内蒙古自治区中西部、河北省、天津市、山西省、陕西省、山东省中西部和河南省北部.研究结果将为北京市冬季空气质量持续改善以及2022年冬奥会与冬季残奥会期间北京市环境空气质量保障提供科学依据.     

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.     

两湖盆地冬季区域大气颗粒物污染特征及独特的风场和下垫面影响

为认识近年来长江流域中游两湖（湖南-湖北）盆地大气环境变化特征,本文利用两湖盆地2015~2019年冬季近地面PM_2.5和PM₁₀观测数据,结合风速、地形和植被指数等资料,探讨两湖盆地冬季大气颗粒物PM_2.5和PM₁₀的变化特征及其与风速、地形和下垫面的关联.结果表明：①两湖盆地2015~2019年冬季PM_2.5污染频发,其中两湖盆地西北部的襄阳和荆门的冬季平均分别多达62 d和61 d出现PM_2.5污染（PM_2.5>75 μg·m^-3）,襄阳重污染（PM_2.5>150 μg·m^-3）多达19 d,表明两湖盆地是长江流域中游地区一个区域性PM_2.5污染中心.②在空间上,两湖盆地污染呈现出西北重东南轻、城市群污染较重的特征,这主要与冬季风驱动的大气污染物的区域传输和两湖盆地城市地区的强排放有关.③近地面风速与PM_2.5和PM₁₀地面浓度变化呈现特殊的"U"型非线性关系,PM_2.5和PM₁₀浓度拐点值分别为153 μg·m^-3和210 μg·m^-3,揭示了两湖盆地局地大气颗粒物累积主导了轻/中度污染,大气污染物区域传输决定了重度污染的独特区域特征.④两湖盆地冬季PM_2.5和PM₁₀地面浓度与地形高度和植被指数均呈显著负相关,反映了两湖盆地地形和城市化下垫面变化的大气环境效应.     

陕西省冬春季PM2.5时空分布特征研究

根据陕西省2016年12月至2017年5月PM_2.5质量浓度逐小时数据，利用ArcGIS分析陕西省PM_2.5污染时空变化格局，并分析造成南北差异的原因，再利用小波分析手段探讨各市PM_2.5污染时间序列周期和突变特性。结果表明：（1）陕西省冬季PM_2.5污染重，春季污染轻，并表现出"关中高，南北低"的特征，秦岭南北经济发展差异和供暖差异是控制陕西省PM_2.5污染空间格局的主要原因；（2）冬季和春季单日PM_2.5浓度变化趋势基本一致，为"双峰双谷型"，日最低值出现在16∶00~18∶00；（3）Morlet小波分析结果显示，陕西省PM_2.5日均变化序列存在多时间尺度特征。陕北城市PM_2.5污染第1主周期为40 d，关中城市和陕南商洛市有40 d和65 d两个共同周期，安康市和汉中市共同周期为20 d和80 d；（4）陕西省PM_2.5突变事件冬季频繁而春季较少，多发生在1月和2月，春季1次大范围的沙尘天气，造成了陕西省5月5日8个城市PM_2.5污染浓度剧增。     

1998~2016中国八大经济区植被覆盖对PM2.5浓度时空分布的影响

目前很少有PM_2.5污染与植被覆盖的相关性深入研究,尝试对此进行补充.基于1998~2016年的PM_2.5和归一化植被指数（NDVI）的栅格数据,以中国内地八大经济区为研究对象,对NDVI值进行3个等级划分（低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区）,并计算相应等级的PM_2.5污染浓度.在此基础上,从NDVI的景观尺度和类型尺度分析PM_2.5污染的时空特征,然后利用面板数据模型定量化NDVI景观格局指数对PM_2.5的影响.结果表明：①北部沿海、东部沿海、南部沿海、长江中游和东北经济区在植被覆盖相对较低的区域,PM_2.5污染较严重;而黄河中游、西南地区及大西北经济区则在植被覆盖相对较低的区域表现出较轻的PM_2.5污染;②大部分区域的PM_2.5随时间变化呈显著上升趋势;③PM_2.5与NDVI景观格局指数相关性显著（P<0.05）的区域相对较少;④景观形状指数（LSI）、斑块面积比（PLAND）、斑块数量（NP）、最大斑块占景观面积比（LPI）和聚集度指标（AI）指数对PM_2.5的影响都表现出明显的空间异质性.     

2016年京津冀地区红色预警时段PM2.5污染特征与浓度控制效果

2016年12月京津冀地区发生一次重污染过程,北京和天津于12月16日20：00至12月21日24：00,河北省（除张家口、承德和秦皇岛）于12月16日00：00至12月22日18：00发布了重污染红色预警.为研究重污染过程与应急措施的控制效果,基于环境监测数据与模型模拟结果对本次重污染过程的污染物浓度、天气形势与气团输送、区域传输和减排效果进行了研究.本次重污染过程中各地市PM_2.5平均浓度均超过200 μg·m^-3,小时均值峰值为834.5 μg·m^-3.重污染期间气象条件非常不利于污染物扩散,低压控制与气团传输加剧了污染过程.各地市平均本地贡献为47.1%,受天气形势影响传输效果存在一定差异.本次红色预警期间京津冀地区PM_2.5浓度平均下降比例为27.6%,减排效果明显.如果提前实施重污染应急措施,可以使PM_2.5下降浓度有一定提升.提前2 d实施可以使PM_2.5浓度平均下降比例增加4.4%,提前3 d以上效果提升不明显.     

长三角区域性PM2.5污染的空间分型及其大气环流特征研究

本文提出了一种长三角区域性PM_2.5污染日的判别方法，以出现5个、8个连片污染城市为检验阈值，分别覆盖了96%和100%的区域污染日.然后利用T-mode斜交旋转分解方法（PCT）对2015—2018年11—2月长三角地区260个区域性PM_2.5污染日进行分型，揭示了4种不同的PM_2.5的空间分布形态（整体型、西部型、西北型和东北型），其影响范围、持续时间和污染程度存在显著差异.其中，整体型污染受L型高压控制，出现日数最多（139 d）、覆盖范围最广（31个城市）、区域平均浓度最高（104.3 μg·m^-3），是影响长三角地区PM_2.5环境质量的最重要的污染类型.西部型和西北型分别受东路冷空气、西路冷空气影响，PM_2.5分别呈现"西高东低"、"北高南低"的分布形态，前者主要影响安徽大部和浙江北部，后者主要影响安徽北部和江苏西北部.东北型是长三角本地排放在弱气压场和高压中心下混合产生，主要影响江苏大部和上海，基本不受跨区域输送影响.针对不同类型的污染影响范围和程度可以采取差异化的大气污染联防联控措施.     

太原市PM2.5积累特征及重污染天气成因分析

收集了太原市2014-2018年秋冬季（10月-翌年2月） PM_2.5、SO₂、NO₂和CO浓度数据以及对应时刻气象资料,基于逐日PM_2.5在16：00-01：00时的变化将其分为消散过程、慢速积累过程和快速积累过程,从PM_2.5积累的角度分析了太原市PM_2.5的污染特征及影响因素,并将其运用于重污染天气形成过程的探讨.结果表明,太原秋冬季慢速积累过程占比最高为44%,快速积累过程占27%,消散过程占29%.10月以慢速积累为主占比超过60%,11和12月快速积累占比最高接近40%,1、2月慢速积累再次占主导地位;快速积累过程占比最高的年份为2014年和2016年均超过35%,慢速积累和消散占比最高的年份均为2017年.慢速积累状态下,二次污染物的生成有助于PM_2.5的积累速率增加;快速积累状态下一次污染物对PM_2.5积累速率影响更明显;发生快速积累时,来自临汾、晋城等东南方向区域输送显著增加.太原市重污染天气的形成过程以慢速积累为主,占比77%.重污染天气下,市区多以硫酸盐和硝酸盐复合污染为主,而郊区以硝酸盐污染为主.     

长江中游城市群城市化对PM2.5浓度的多尺度驱动机制

探究城市化对PM_2.5浓度的非线性影响及其驱动机制,对城市的大气污染治理具有重要意义.基于2002~2020年长江中游城市群的遥感数据和统计数据,采用空间自相关、系统动态面板回归模型和时空地理加权回归模型等方法,揭示长江中游城市群PM_2.5浓度的时空演变,并探究不同空间尺度下城市化对PM_2.5浓度的驱动机制.结果表明：①2002~2020年长江中游城市群PM_2.5浓度整体呈下降趋势,在空间上大致呈“北高南低”的分布格局.②热点城市有向长江中游城市群西部扩张的趋势,冷点城市空间相关程度有所增强.③PM_2.5浓度与经济城市化、土地城市化和人口城市化之间分别存在“N”型、倒“U”型和“U”型曲线关系.第二产业和能源消耗对PM_2.5浓度变化呈显著促进作用,降水和植被能够有效地削弱PM_2.5污染.④各城市化因子在局部的整体驱动效应均发生了转化,其主要影响区域集中在长江中游城市群的东南、西北和西南等边缘地带城市.结合长江中游城市群的城市发展现状和区域特征,推进产业绿色转型,合理规划城市空间布局和人口分布,增强基础设施建设将有助于实现城市发展和环境保护之间的协调发展.     

汾渭平原复杂地形影响下冬季PM2.5污染分布特征、来源及成因分析

汾渭平原受其复杂地形特征及产业结构影响,和京津冀、长三角地区一起被列为大气污染重点防治区域.本研究应用2014—2019年冬季中国环境监测总站汾渭平原各城市的六大空气污染物逐小时数据,结合欧洲中心ERA-5数据,利用HYSPLIT后向轨迹模型及T-model斜交旋转主成分分析法（PCT）,揭示过去6年汾渭平原冬季颗粒物浓度演变规律,厘清汾渭平原复杂地形影响下大气污染来源特征、潜在源区及成因,识别影响汾渭平原冬季空气污染的主要天气系统类型.HYSPLIT模拟结果表明,冬季喇叭口地形城市主要受本地和邻近区域污染源影响;山区盆地地形城市更易受到100~300 km距离以内污染源的传输影响,其中,来自陕北的气团对其影响最大;峡谷地形城市更易受到300~600 km范围内污染源的传输影响;平原地形城市的污染物浓度受区域传输的影响较大.影响汾渭平原冬季颗粒物重污染的天气系统可分为高压前部型、高压后部型、均压场型及低压倒槽型,其中,高压前部型是汾渭平原冬季重污染时段最易出现的天气形势.     

荆州市大气污染物周边源影响域的气候模拟研究

以大气污染物协同控制与精准治理的需求为导向,开展湖北省荆州市大气污染物的来源分析.基于FLEXPART-WRF模式揭示了2008—2017年荆州市PM_2.5周边源"影响域"的季节气候特征,估算了大气污染物区域传输和局地排放的相对贡献,确定出不同季节的大气污染物主要传输通道.结果表明,荆州地区PM_2.5主要"影响域"为湖北、湖南、河南和安徽省.不同季节湖北省外源传输对荆州PM_2.5"影响域"的贡献率分别为春季50.4%、夏季33.9%、秋季42.6%、冬季43.0%和年均45.1%.春季3条区域传输通道分别为北通道（沿南阳盆地-荆州）、东通道（沿长江航道-荆州）以及南通道（沿雪峰山-荆州）;夏季主要为南通道;秋、冬季分别为北通道、东北通道（沿大别山低山丘陵-荆州）及东通道.针对荆州主要3类重污染天气型的典型个例"影响域"分析表明,高压静稳型PM_2.5污染主要来源于本地排放,省内贡献率达87.8%;低压倒槽型PM_2.5污染主要来源于偏南输送和本地累积,省内贡献率达55.0%;冷锋输送型PM_2.5污染主要来源于北路区域传输,省外贡献率达77.2%.对于冬季重污染期间,建议重点围绕荆州本地与省内荆门、襄阳、孝感、天门、潜江、武汉、随州、宜昌及省外常德、南阳、信阳等地开展协作,加强区域间大气污染联防联控.该项研究可为区域大气污染精细化管控与靶向治理提供科学依据.     

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.     

北京市夏季不同O3和PM2.5污染状况研究

从天气背景场、气象要素、前体物和PM_(2.5)化学组分、气团运动轨迹以及大气氧化性等方面对北京市夏季两种不同的O_3和PM_(2.5)污染状况进行了分析.结果表明,O_3达到中度污染而PM_(2.5)浓度优良(O_3和PM_(2.5)一高一低)污染状况的天气形势场为:高空为偏西北气流,地面受高压后部控制;而O_3和PM_(2.5)同时达到中度污染(O_3和PM_(2.5)两高)的天气形势场为:高空为偏西气流,地面受低压控制.与O_3和PM_(2.5)一高一低污染状况相比,O_3和PM_(2.5)两高时的气象要素特征为:偏南风更为明显和相对湿度更高.O_3和PM_(2.5)两高时污染物浓度演变特征为,O_3和PM_(2.5)的起始浓度较高,PM_(2.5)日变化特征更为明显,而O_3平均浓度却低于O_3和PM_(2.5)一高一低的污染状况.前体物、大气氧化性以及PM_(2.5)化学组分分析的结果表明,较高的起始浓度在不利气象条件下的积累和吸湿增长以及当天较大偏南风造成的区域传输可能是造成O_3和PM_(2.5)两高污染状况中PM_(2.5)浓度达到四级中度污染的主要原因.     

传输指数在合肥市重污染过程中的应用分析

利用潜在源区贡献法计算了合肥市2015年冬季传输指数,并基于传输指数和PM_(2.5)浓度将合肥市的重污染过程划分为3类,同时对各类重污染过程进行气象成因分析.结果表明:污染物传输型重污染过程的传输指数明显增大且PM_(2.5)浓度急剧增大;污染物积累型重污染过程的传输指数无明显增大且PM_(2.5)浓度逐渐增大;污染物暴发性排放型重污染过程的传输指数无明显增大但PM_(2.5)浓度急剧增大.污染物传输型重污染过程主要是高压南下迫使北方重污染气团输送引起的;污染物积累型重污染过程主要是静稳的天气形势导致污染物堆积造成的;污染物爆发性排放型重污染过程是由污染物暴发性排放而无法及时扩散引起的.     

上海秋冬季PM2.5污染天气形势的客观分型研究

通过分析2013—2015年上海地面PM_(2.5)质量浓度观测资料,发现11、12、1月3个月对PM_(2.5)年总浓度的贡献达到36.4%,对总污染日数的贡献达到50.4%,对PM_(2.5)环境质量的影响最显著.采用T-mode斜交旋转分解方法(PCT),对2012—2015每年11月、12月和次年1月的海平面气压场和10 m风场进行大样本客观分型研究,揭示了4种秋冬季上海PM_(2.5)易污染的天气环流类型,分别为冷锋(Cw)、高压后部弱气压场(WGh)、高压前部弱气压场(WGl和WGf).对上海而言,冷锋、高后弱气压、高前弱气压分别表现为有利于上游污染输送、本地静稳累积、以及本地积累和上游输送相叠加的天气学特征.对比2个典型污染月(2013年1月和12月)和清洁月(2014年11月和2015年11月)的逐日分型结果发现,Cw环流控制下污染输送对秋冬季上海PM_(2.5)环境质量影响显著,高前弱气压的维持是导致上海3次连续重度污染的重要原因.     

中国典型城市群PM2.5污染特征研究进展

为进一步梳理近年来我国城市区域大气PM_2.5污染防治方面的研究成果,基于我国31个城市PM_2.5污染现状,以城市群为视角,总结了京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群PM_2.5组成与污染特征,分析了PM_2.5及其含碳气溶胶、水溶性无机离子、地壳元素等的整体特征,并在城市群间进行对比分析.结果表明:①3个城市群的ρ（PM_2.5）高低顺序依次为京津冀城市群>川渝城市群>长三角城市群,长距离传输使PM_2.5污染成为京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群面临的共同问题.②3个城市群的PM_2.5中均以SNA和OC为主,尽管ρ（PM_2.5）水平有下降趋势,但个别污染物（如SNA）略呈上升趋势.③京津冀城市群与川渝城市群的ρ（OC）接近,并且均高于长三角城市群的80%,较高的ρ（OC）/ρ（EC）反映我国城市群普遍存在SOC污染.④各城市群PM_2.5监测网（如监测时间和采样方法）发展水平迥异,城市群之间的相互影响和传输机制尚不清楚.建议今后的研究向以下几个方面扩展:①对城郊乡村等大气背景点,以及水库、湖泊等地化循环的重要源汇区域开展研究.②针对同一区域开展采样时段更长且研究方法和分析手段上保持一致的研究.③借用国外经验公式时需考虑我国国情,对基础研究方法开展一系列优化,建立符合我国国情的标准化研究方法.      

长三角地区典型PM2.5污染过程和跨区域传输对宁波污染贡献评估模拟

利用WRF模式和嵌套网格空气质量模式（NAQPMS）对长三角地区2015年1月一次典型PM_2.5区域重污染事件进行数值模拟.结果表明,NAQPMS模拟再现了长三角地区PM_2.5重污染的发展过程,外来区域污染输送是导致长三角地区发生重污染的一个重要因素,主要受3条通道传输影响：内陆（河南-安徽-江苏）通道、沿海（京津冀-山东-江苏）通道和海洋（京津冀-山东-黄海-江苏）通道.以宁波为对象评估污染跨区域输送贡献的解析结果表明：污染发生阶段以沿海通道输送为主,外来区域输送江苏贡献率较大（36.51%）;重污染阶段以内陆通道和海洋通道为主,主要外来区域贡献为浙江北（25.55%）、安徽（12.33%）和海洋（16.92%）;污染消散主要受海洋通道影响,外来输送主要为江苏（14.74%）和海洋（31.43%）.     

珠三角冬季PM2.5重污染区域输送特征数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)及其耦合的污染来源追踪模块,针对2013年1月珠三角区域的PM_(2.5)重污染过程输送特征进行了数值模拟研究.结果表明,污染气团首先形成于广州、佛山地区,并在弱偏北风的作用下南移加强,影响整个珠三角区域.重污染期间,广州(64.9%)、佛山(58.9%)的PM_(2.5)主要来自本地贡献,是区域输送最主要的来源地区;中山(51.9%)、珠海(66.2%)的PM_(2.5)主要来自外来贡献,是区域输送主要的受体地区.重污染期间,广州和佛山对中山的PM_(2.5)日均贡献率之和总体保持在25%以上,污染最重时达到40%.交通(26%)、工业(24%)、扬尘(16%)、火力发电(15%)和生物质燃烧(8%)是对中山贡献最大的5类源:工业源中山本地与外来输送贡献率基本相当;交通和扬尘源以中山本地贡献为主,贡献率分别为55%和67%;火力发电和生物质燃烧源以外来输送为主,贡献率分别为56%和62%.各类排放源的外来输送中,以广州、佛山所占的比例最大.     

天津市PM2.5浓度时空分布特征及重污染过程来源模拟分析

天津市多发生以PM_2.5为首要污染物的重污染事件,明确ρ（PM_2.5）时空分布特征及重污染过程来源对PM_2.5的综合治理意义深远.利用天津市2014-2017年环境资料和2016年气象资料,结合WRF-Chem模式研究了天津市ρ（PM_2.5）时空分布特征及重污染过程来源.结果表明:①自2014年以来,天津市ρ（PM_2.5）呈逐年下降趋势.②ρ（PM_2.5）月变化曲线呈"U"型分布,呈冬春季高、夏秋季低的季节性特征;ρ（PM_2.5）日变化呈双峰型分布,主峰值出现在08:00-09:00,次峰值出现在21:00-翌日00:00.③各季节天津市ρ（PM_2.5）空间分布不同,春季、夏季、秋季和冬季高值中心分别位于天津市西南部的静海区、中心城区北部的北辰区、西部的武清区及北部的蓟州区.④WRF-Chem模式模拟的天津市秋冬季污染物来源结果表明,本地源贡献率为56%,外来源输送贡献率为44%,其中以河北省和山东省的输送为主.2016年12月16-22日天津市一次重污染过程的模拟结果表明,天津市本地源贡献率为49.6%,河北省、北京市和山东省的外来源输送贡献率分别为32.2%、7.0%和2.2%.污染前期,不利气象条件和外来源输送造成天津市ρ（PM_2.5）聚集并形成重度污染;污染持续过程中,本地源贡献率逐渐增大并占主导地位.研究显示,近年来天津市ρ（PM_2.5）呈下降趋势,并有明显的空间分布特征.