应用嵌套网格模式系统对沈阳市环境空气质量的数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)对沈阳市大气污染物的输送与化学转化进行了数值模拟研究,并对SO2、NO2和PM10等大气污染物浓度的模拟结果与监测结果进行了对比分析.结果表明,NAQPMS模式系统能较好地模拟出沈阳市的大气污染物输送与化学转化情况,SO2 NO2和PM10的模拟值与观测值具有较好的一致性,说明该模式能较好地反映这些大气污染物的分布特征和变化规律,可为今后深入开展沈阳市大气污染数值预报与传输扩散研究提供有效的手段.     

重庆市黔江区春季大气污染物浓度变化与气象因素关系研究

分析了2015年重庆市黔江城区2个自动监测站点PM10,SO2,NO2,O3日均值和小时均值,结合同期气象因素,对污染物浓度与气象因素进行分析.表明,PM10、SO2、NO2和O3春季平均值呈显著差异,PM10超标6天,SO2,NO2,O3污染水平较低,未超标;PM10、SO2和NO2呈现早晚双峰型,O3呈典型单峰型;风速与SO2和NO2浓度呈负相关,与O3浓度则呈正相关关系,风速较小时,利于PM10浓度降低,当风速达到一定程度,会导致PM10浓度升高;污染物浓度和相对湿度呈明显负相关;降水对大气污染物有削减作用.     

长江三角洲地区大气O3和PM10的区域污染特征模拟

以TRACE-P污染源资料及上海市地方排放清单为基础,采用Models-3/CMAQ环境空气质量模型和中尺度气象模式MM5,模拟研究了2001-01和2001-07长三角近地面二次污染物O3及PM 10的浓度分布及输送状况,并以上海市国控点2001年冬、夏季各10 d的小时监测数据对模型进行了验证.验证结果显示,Models-3/CMAQ对O3和PM10的模拟结果与监测值的相关系数分别为0.77和0.52;一致性指数分别达到0.81和0.99.模型对O3小时最高浓度的估算偏低27%,标准偏差为-3.1%;对PM10小时平均浓度的估算偏低10%,标准偏差为46%.模型已具备再现和模拟长三角大气污染输送过程的能力,且误差落在可接受的范围之内.模拟结果显示,2001-07长三角区域16个主要城市中,有14个城市O3小时最大浓度超过国家二级标准,高浓度O3可覆盖苏南和浙北广大区域.2001-01泰州、扬州、南京、镇江、常州等城市受本地排放源和北部大气污染输送的影响显著,大气PM10日均浓度超过PM10国家二级标准.长三角地区环境空气质量与污染类型受大气污染传输与化学转化的影响十分明显.夏季太阳辐射较强时,南部城市排放的污染物常以二次污染物的形式影响下风向城市;太阳辐射较弱的情况下,则以一次污染物输送为主的形式影响周边地区.冬季长三角区域颗粒物污染总体水平较高,这与我国北方地区排放的颗粒物在西北风作用下向长三角输送造成的影响密切相关.长三角地区的大气污染已逐渐从局地转为区域问题.     

成都市区夏季大气污染物浓度时空变化特征分析

为了解成都市区大气污染物浓度水平及其变化规律,统计分析了2013年6月1日—8月31日3个市区站点(十里店、梁家巷和草堂寺)SO2、NO2、O3、PM2.5、PM10和CO逐时观测资料.结果表明,观测期间O3污染严重,上述3个站点小时均值超标率分别达22%、37%和42%.大气颗粒物污染也较为严重,上述3个站点PM10日均浓度超标率分别为13%、8%和3%,而PM2.5日均值超标率分别高达34%、27%和26%.NO2和CO早晚的浓度高峰主要与机动车流量增加和混合层高度降低有关.由于紫外辐射影响,O3浓度在正午出现峰值.受机动车流量高峰和气象条件的影响,PM2.5和PM10最大值和最小值分别出现在上午和下午.通过对污染物"周末效应"的分析,发现周末O3、PM2.5和PM10的浓度显著高于工作日,SO2、NO2和CO反之.成都市区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,其中PM10和NO2主要受局地源控制,而PM2.5、SO2和O3受外输送影响较大.     

太原市2014年春节期间常规大气污染物浓度变化及聚类分析

为了探寻太原市春节期间不同监测站点各常规大气污染物的质量浓度变化规律及相互之间的关系,记录和收集了太原市上兰、南寨、涧河、尖草坪、桃园、坞城、小店、金胜、晋源9个监测点2014年农历小年至元宵节(2014-01-23—2014-02-14)期间的大气PM2.5、PM10、CO、NO2、O3、SO2小时浓度值以及相应的气温、气压、湿度、风级、能见度等气象数据,采用相关分析、小波分析、单因子污染指数评价和系统聚类等方法进行研究,发现:1该时段内就太原市总体而言,PM2.5超标倍数最大,其次是PM10、SO2、CO、NO2,O3污染最小.2农历小年、除夕、正月初八、元宵节大气PM2.5和PM10的浓度迅速增加,与自然气象因子基本无关,说明烟花爆竹的集中燃放对大气颗粒物尤其是细颗粒物产生较大影响.3SO2、NO2、CO与PM2.5和PM10浓度变化的波动趋势相似、主周期相同,反映了部分PM2.5和PM10与SO2、NO2、CO有共同的来源;O3的波动趋势及主周期与上述污染物完全不同,显示出它来源的特殊性.4按PM2.5聚类,南寨、涧河、尖草坪、桃园4个点聚为一类,小店和坞城2个点聚为一类,金胜和晋源聚为一类,位于太原市最北端作为清洁对照的上兰监测点自成一类,与它们的地理位置有较好的相符性,同时,聚类分析结果与各监测点的单因子污染指数评价结果相一致.本文提示小波分析与聚类分析相结合可以较好地反映城市大气污染物浓度变化的时间与空间分布规律.     

上海市市区、郊区NO2、SO2和PM10的时空变化规律及相关性分析

在对上海市嘉定区大气污染物SO2、NOx和PM10连续1年的观测基础上，结合上海环境状况公报的数据，探讨了市区、郊区大气污染物的空间和时间变化规律。结果表明，2005年中NO2、SO2和PM10的质量浓度在市区和郊区均是冬春两季高，夏秋两季低；NO2、SO2和PM10浓度在市区要高于郊区；郊区大气污染物的月变化幅度要比市区大，市区PM10污染有增加趋势。根据气象条件分析，嘉定区周边工业污染对NO2、SO2和PM10的浓度有贡献，市区NO2、SO2和PM10的质量浓度则与机动车尾气、工业燃煤，建筑扬尘和道路扬尘等诸多因素有关。相关性分析表明，上海市NO2、SO2和PM10相互之间存在比较强的相关性。     

2010年广州亚运期间空气质量与污染气象条件分析

利用2010年11月4日～12月10日广州地区NO2、O3、SO2、PM、能见度实测资料,区域空气污染指数RAQI及大气输送扩散特征参数,分析广州亚运期间空气质量与气象条件变化特征.结果表明,亚运期间空气质量比亚运前后好,能见度比亚运前后大,PM1和PM2.5浓度比亚运前后小,能见度与PM1和PM2.5有较好的反相关;亚运期间NO2和SO2日均值和小时均值均达到国家一级标准,PM10日均值和O3小时均值均满足国家二级标准,污染物得到较好的控制;广州地区SO2受本地源和外地源远距离输送叠加影响,NO2受本地源影响较大;广州周边城市NO2、SO2和PM10有向广州输送的潜势,而广州O3有向其周边城市扩散的潜势;亚运期间污染气象条件比亚运前后有利,亚运期间污染物浓度降低得益于政府实施的减排措施及良好的气象条件.     

山西省阳泉市大气环境质量数值模拟

根据山西省阳泉市南煤集团西上庄煤电一体化项目的总体要求,拟用中尺度气象模式MM5耦合大气污染模式CALPUFF,对评价区域2005年4月的大气环境进行数值模拟。通过综合模式系统的模拟发现:该地污染源的排放对阳泉空气质量起决定作用;对SO2的平均浓度贡献为47.05μg/m3,对PM10的平均浓度贡献为20.37μg/m3。本地点源的排放对SO2的影响相对较大;对SO2平均浓度的贡献可达36.93μg/m3。该地面源排放对PM10的影响相对较大,对PM10平均浓度的贡献为14.63μg/m3。外地点源排放对阳泉大气环境的影响较小,但在某些过程中外地点源排放的污染物通过区域输送对阳泉的空气质量也会造成一定的影响。     

2016-2020年成都市大气质量变化特征及健康风险评价

本文基于成都市2016—2020年PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO和O3浓度监测数据,运用主成分分析(PCA)和复合污染特征分析污染物特征及来源,并采用美国环境保护署(USEPA)推荐的健康风险评价模型评估了PM2.5、PM10、SO2、NO2的健康风险,结果表明:2016-2020年成都市除O3外其余5种大气污染物浓度逐年降低,O3浓度总体呈上升趋势.相比2016年,2020年PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO平均质量浓度降低幅度为26.79％,30.44％,50.00％,24.49％,41.18％;O3平均质量浓度上升9.03％.主成分分析和复合污染特征分析表明大气污染物来源具有同一性.2016—2020年成都市PM2.5非致癌风险指数均大于PM10非致癌风险指数.与其它年份相比,成都市2016年PM2.5和PM10的健康风险值均最高,分别为2020年的1.55倍和1.54倍.SO2和NO2的健康风险存在年龄差异,大气污染物的健康风险随年龄的增加而降低,对老人造成的健康风险最小,儿童最大.2016年男童和女童(<6岁)SO2/NO2健康风险值最高,是2020年的2.50/1.46倍.6～17岁和60岁以上人群,男性健康风险小于女性,其余年龄段男性健康风险均大于女性.成都市各人群PM2.5、PM10、SO2和NO2的健康风险均未超过USEPA推荐的1×10-6～1×10-4可接受风险范围.     

区域空气质量数值预报模式CAPPS3在福建省的应用

利用区域空气质量数值预报模式CAPPS3,预报了2009年9月1日～11月30日福州市SO2、NO2、PM10的等级和浓度,将其污染物等级预报准确率、浓度预报准确率、转折性天气预报准确率、综合评分等,与人工经验预报和统计预报结果进行对比。结果表明:CAPPS3模式对SO2、NO2、PM10污染物等级预报准确率分别为100%、94.5%、70.3%,转折性天气预报准确率27.2%;SO2、NO2、PM10浓度预报值与监测值的线性相关系数分别为0.62、0.74、0.71;CAPPS3模式对天气形势的变化反应不灵敏,特别是相临两天污染物浓度突变时,CAPPS3的预报能力差,当天气形势稳定时,预报效果较好;CAPPS3模式污染物等级和浓度预报值偏高情况较多;模式对前日污染实况依赖性强,导致预报结果滞后;综合评分低于人工经验预报,略低于统计预报,总体预报效果较好,可提供有价值的指导预报,适合业务运行。     

沙尘暴事件中大气颗粒物化学组分的浓度变化和硫酸盐的形成

应用电感耦合等离子体原子发射光谱、质谱和离子色谱分析了2002年3月28日-4月8日在山东长岛县采集的共11对粗、细大气颗粒物样品的化学组成，探讨4月6-8日沙尘暴事件中大气颗粒物化学组分的变化和硫酸盐的形成。沙尘暴事件应区分前锋和后续部分，前锋与大气中各种污染物相互作用，具有硫富集的特征。后续部分较好地保持了长距离传输风沙尘本身的特征。硫酸盐的形成机理可能是多相氧化而不是简单的酸碱中和。硫酸铵是首先生成的含硫物种，这是细颗粒主导的形成过程。硫酸铵逐渐转化为其他硫酸盐，硫的成分也逐渐向粗颗粒转移。在沙尘暴事件中含硫污染物不但有一个从气相向颗粒物转变的过程，也有一个从细颗粒向粗颗粒转化的过程。     

近10年海南岛大气NO2的时空变化及污染物来源解析

利用OMI卫星反演的NO2柱浓度数据,分析了近10年海南岛对流层NO2柱浓度(Tro NO2)和总NO2柱浓度(Tot NO2)的时空变化,同时结合地面风向、SO2排放资料,以及HYSPLIT模式等探究其大气污染物来源.结果表明,海南岛地区大气NO2呈北半部高于南半部、中部山区低于四周沿海的分布特征,其季节变化表现为冬季高、夏季低的特点,其中夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季浓度偏高与珠江三角洲地区的外源输送作用有密切联系.近10年海南岛大气NO2冬夏季有相反的变化趋势,冬季逐年下降,夏季则有弱的上升趋势.其原因可能是夏季大气污染物以本地排放为主,冬季外源输送起主要贡献作用.海口市Tro NO2与珠江三角洲地区的有利风向日数相关系数为0.84,通过了99%的信度检验.后向轨迹分析表明,2013年12月影响海口市的3条气流移动路径,均不同程度的经过珠江三角洲地区,进一步表明海南岛冬季大气污染物主要以珠江三角洲地区的外源输送为主.     

沈阳市大气挥发性有机物（VOCs）污染特征

2008年4月～2009年7月间,选取沈阳市不同功能区5个监测点位,采集了4个不同季节的大气VOCs样品187个,利用三级冷阱预浓缩-GC-MS方法测定了108种大气VOCs物质,考察了沈阳市大气VOCs浓度水平及其时空分布情况,并对其主要的来源进行识别. 结果表明,沈阳市大气总VOCs平均质量浓度为(371.0±132.4)μg/m³,其中含量最高的组分为含氧化合物（57.2%）,其次为卤代烃（20%）,烷烃（11.4%）、芳香烃（8.5%）和烯烃（3.0%）. 全市大气总VOCs浓度呈现出春秋浓度较高,冬夏浓度较低的季节变化特征. 主要受工业排放源的影响,商业中心点大气VOCs浓度在冬季的08:00～10:00时段、 12:00～16:00时段和20:00～22:00时段均出现峰值,而夏季则呈现出10:00～12:00时段和18:00～20:00时段的双峰现象. 工业区点位和商业中心区点位浓度高于其它功能区点位,清洁对照点周围由于没有明显的大气VOCs排放源,浓度水平最低. 相关性和比值分析结果表明,机动车燃烧、煤炭生物质燃烧、汽油溶剂挥发和工艺过程是沈阳市大气VOCs的主要来源.     

一个远距离输送-化学转化模式及其在酸雨研究中的应用

建立了一个将空气污染物远距离输送和大气边界层内气相化学反应模式相结合的拉格朗日模式,并应用于华南的酸雨研究.观测的SO_2浓度及硫酸盐浓度与计算结果比较,效果较好.     

查表法处理SOx气相化学过程的性能检验

利用三维欧拉型污染物输送模式，气相过程分别采用查表法处理和直接耦合区域性光化学模式（ROS），对1992年硫氧化物输送、沉降量与实测值进行了模拟比较。结果表明，查表法可以节省大量的计算时间，所用时间约为直接耦合化学模式的1／7，查表法处理气相过程能够较好地反映SO2和SO4^2-浓度分布与沉降状况，与直接耦合化学模式具有同样的精度和较好的可信度。     

中国区大气汞污染模型模拟初探

介绍并利用Community Multiscale Air Quality-Hg(CMAQ-Hg)多尺度大气汞污染模型,模拟研究了2005年6月24日—7月31日我国大气汞污染状况.初步模拟结果表明:人为排放源高的地区(如有汞矿群分布、煤炭和火力发电厂及金属冶炼厂)的大气中ρ(汞)较高,大气中元素态汞(GEM)的月均ρ(汞)高于反应性气态汞(RGM)和颗粒汞(PHG),初步反映了我国大气汞污染的分布以及不同形态汞的浓度分布受汞排放源种类及其物理化学特性的影响特征.在解决汞排放源清单不确定性较大的问题及将模型运行参数本地化后,CMAQ-Hg有望成为研究我国汞污染特点及其长程输送的有力工具.     

大气消光系数垂直分布模型及其适用性研究

大气消光系数垂直分布模型是利用卫星反演近地面颗粒物质量浓度的关键技术环节,同时也是分析边界层湍流场结构的重要途径,但其适用性问题至今尚不清晰.基于Logistic曲线模拟大气消光系数廓线的初步研究成果,结合太阳光度计（CE-318）观测的大气光学厚度（AOD）资料以及近地面能见度数据,提出了大气消光系数垂直分布Logistic模型的参数计算方法.针对成都市2013年6月~2014年5月期间的实例应用结果表明,在不稳定和中性层结条件下,Logistic模型和目前通用的负指数模型对大气消光系数垂直分布的模拟效果总体相当;但在持续稳定层结条件下,Logistic模型的模拟效果则显著占优.进一步分析指出,大气消光系数垂直分布Logistic模型更优的适用性主要在于其对近地层大气消光的复杂垂直形态具有良好的表征能力.     

基于XGBoost算法的WRF-Chem模式优化模拟

采用人工智能算法XGBoost结合大气化学模式WRF-Chem,利用北京地区大气污染物的模拟结果及站点监测数据,构建XGBoost统计预报算法模型,并对两种大气污染物（PM_2.5和O₃）进行优化模拟,同时分析其特征贡献要素.结果表明,该统计预报模型能够很好地优化大气化学模式模拟的大气污染物浓度,降低模拟误差,对于北京地区站点模拟浓度优化呈现出城区>近郊>远郊的优化特点,且算法模型对O₃浓度优化程度更高,优化后相关系数提高达128%.此外,通过特征要素的贡献量分析表明,CO是影响O₃优化的重要特征变量,城郊区特征贡献得分均高达1000以上,Q2（近地面2m比湿）是影响PM_2.5优化的重要气象特征变量,城郊区特征贡献得分分别为950和824.     

2015—2017年天水市大气污染物变化特征及来源分析

据天水市2015-2017年大气污染物（SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀）的监测数据及气象资料,分析了天水市大气污染物的浓度变化特征,并利用排放源清单和HYSPLIT模型对污染物来源进行了解析.结果表明：①天水市空气质量有所下降,总体优良率达84.9%.SO₂、NO₂、CO均达标,污染物以颗粒物和O₃为主.②一次污染物SO₂、NO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀浓度具有相似的季节变化和日变化特征,冬季最高,夏季最低,日变化呈早晚双峰型.二次污染物O₃夏季浓度最高,冬季最低,日变化呈单峰型.③天水市空气质量主要受污染物的本地排放和外来输送的影响,本地民用和工业部门对SO₂、CO、PM_2.5和PM₁₀的贡献最大,交通和工业部门对NO_x的分担率最高,民用部门是CO的最大排放源;西北和东部气流是污染物外来的最主要输送路径.此外,污染物在城市大气中的稀释、扩散和转移也受当地气象因素（气温、降水、风向等）的影响.