常州夏冬季PM2.5中无机组分昼夜变化特征与来源解析

为探讨常州大气气溶胶中无机组分的昼夜变化特征,在夏冬两季分别连续采集1个月的PM2.5样品,对比分析了11种水溶性离子和13种重金属元素的昼夜特征和来源.结果表明,夏冬两季PM2.5平均质量浓度白天高于夜间,水溶性离子占比夜间稍高于白天.冬季水溶性离子占PM2.5的比例(44%~45%)高于夏季(31%~36%),而重金属元素呈现相反的季节性特征(冬季白天3.03%,夜间2.29%;夏季白天4.40%,夜间4.51%).SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+是主要的二次离子,占总水溶性离子77%~85%,说明常州市大气污染呈二次污染为主的复合污染特征.夏季强太阳辐射的光化学反应导致白天SO_4~(2-)占比(49.0%)稍高于夜间(41.1%),而白天高温NH_4NO_3分解,使NO_3~-浓度白天(1.98μg·m-3)远低于夜间(5.10μg·m-3).NH_4~+与SO_4~(2-)、NO_3~-之间好的线性相关性及预测NH_4~+与实测NH_4~+的比值接近1,表明NH_4~+主要以(NH4)2SO4,NH_4NO_3和NH4Cl形态存在.离子平衡表明夏季颗粒物呈弱碱性,冬季呈中性.Fe、Al和Zn这3种重金属元素占比最大,Fe和Al元素白天占比明显高于夜间,Zn正好相反.无机组分相关性及主成分分析表明,无机组分都来自二次生成、扬尘和交通等排放源,表现一定的季节性和昼夜变化特征.     

北京南郊区PM2.5中水溶性无机盐季节变化及来源分析

为研究北京偏南地区细颗粒物(PM_(2.5))中水溶性无机离子的变化特征,利用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分分析系统RCFP-IC,于2016年对北京南郊区大兴PM_(2.5)中9种水溶性无机离子(Cl~-、NO_2~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+))展开为期1 a的连续在线观测.结果表明,观测期间,9种水溶性无机离子总质量浓度为38.6μg·m~(-3),并呈现冬春高,夏秋低的特征,浓度水平高低顺序为SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Ca~(2+)NO_2~-Cl~-Na~+K~+Mg~(2+);在冬季,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度占比高达75.7%;春季次之,为72.8%;夏季最低,仅为60.2%.并且随着空气污染的加剧,SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+浓度显著增加,这表明SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+与空气质量的恶化密切相关,但相比NO_3~-和NH_4~+,SO_4~(2-)在二次离子形成过程中占据主导地位;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+存在显著的日变化特征,SO_4~(2-)统计日变化为双峰型,峰值分别出现在10:00和18:00左右,而NO_3~-和NH_4~+呈单峰型,峰值出现在10:00左右.基于后向轨迹聚类分析结果发现,对南郊区污染有影响的气团主要有3类,分别来自东南方向、西部和来自蒙古高原的高空气团,东南方向气流会加重南郊区水溶性盐的累积,而偏北气流有利于污染物扩散和稀释;基于主成分分析发现,北京南郊区水溶性盐的污染来源分别为二次源、燃煤源和土壤风沙尘及建筑扬尘的混合源.利用潜在源贡献因子分析法对南郊区冬季水溶性盐的潜在污染源区进行分析发现,影响大兴水溶性盐浓度潜在源区主要分布在南郊区的东南部.     

大气PM2.5中水溶性有机碳和类腐殖质碳的季节变化特征

2011年12月至2012年11月期间在上海市华东理工大学采样点采集PM_2.5样品,对样品中的水溶性有机碳(WSOC)和类腐殖质碳(HULIS-C)进行了测定,探讨了WSOC和HULIS-C的季节变化特征.结果表明:采样期间PM_2.5、WSOC和HULIS-C的年平均质量浓度分别为(66.19±28.59)、(4.21±1.83)和(2.69±1.36) μg·m^-3,WSOC和HULIS-C分别占PM_2.5质量的6.5%±1.7%和4.1%±1.3%.HULIS-C占WSOC质量的62.8%±11.8%,表明HULIS-C是WSOC的主要成分.WSOC和HULIS-C的质量浓度均具有显著的季节变化特征,呈现冬季>春季>秋季>夏季,而HULIS-C/WSOC比值的季节变化相对较小,其四季平均比值呈现秋冬季略高,春夏季略低的特点.WSOC和HULIS-C质量浓度与能见度、风速呈负相关,与空气污染指数(API)呈显著正相关.WSOC和HULIS-C的浓度水平可能受到多种燃烧源的综合影响,本地燃烧源的贡献不容忽视.此外,在特定气象条件下周边污染源和长距离输送对高浓度WSOC和HULIS-C也会有贡献.     

重庆主城区PM2.5中羧酸的季节变化和来源分析

本文针对重庆主城区4个采样点PM2.5中羧酸开展研究,通过GC-MS分析,定量分析了16种饱和脂肪酸、21种不饱和脂肪酸和8种二元羧酸等多种物质的浓度水平,进而对羧酸的季节变化及来源进行了探讨.羧酸日均总浓度为130.42~1953.79 ng·m~(-3),一元脂肪酸和二元羧酸在各采样点浓度差异显著.一元脂肪酸呈明显的季节变化,夏季最高(961.97 ng·m~(-3)),冬季最低(49.24 ng·m~(-3)).饱和脂肪酸中偶数碳优势明显,以C_(16)(棕榈酸)和C_(18)(硬脂酸)最为丰富.二元羧酸也呈明显的季节变化,在冬季最高(432.04 ng·m~(-3)),春季最低(64.57 ng·m~(-3)).二元羧酸以丙二酸、丁二酸和戊二酸为主.细菌活动和烹饪油烟对一元脂肪酸具有较大的贡献,光化学氧化作用则对二元羧酸贡献较大.     

河南鸡冠洞CO2季节和昼夜变化特征及影响因子比较

岩溶洞穴空气CO_2变化影响次生沉积物沉积和溶蚀,它关系到洞穴旅游景观的稳定性及洞穴环境的舒适性,是岩溶作用发生的关键因素,进行洞穴空气CO_2变化的机制研究对于理解岩溶作用发生规律和现代洞穴合理保护具有重要意义.本文基于对我国南北地理分界区域河南西部鸡冠洞2011年12月至2016年5月近5年连续洞穴CO_2、水文地球化学指标、洞内外温度及湿度、大气降水和游客量等数据监测,并结合2016年5月19~20日洞穴CO_2等指标的昼夜的系统监测,分析了鸡冠洞洞穴空气CO_2时空变化特征和昼夜变化特征及其影响因素,结果表明:1在空间尺度上,越靠近洞口通风效应越强,洞穴空气p CO_2越低,越接近大气的p CO_2;洞穴结构及外界环境变化尤其是气候变化导致的土壤中p CO_2变化也会对鸡冠洞空气p CO_2变化产生影响.2在长时间尺度,鸡冠洞洞穴空气p CO_2夏季明显高于冬季,对比分析发现旅游活动和岩溶作用是其主要的影响因子.3在短时间尺度上(昼夜变化),鸡冠洞洞穴空气p CO_2变化主要受旅游活动的影响,建议景区在进行旅游开发的时候要考虑高峰期游客人数对CO_2的影响及岩溶景观的合理保护.     

Trend and seasonal variations of atmospheric CH4 in Beijing

The atmospheric CH4 in Beijing is still increasing, even though its increasing rate has significantly decreased from 1.76 ％/a during 1985-1989 to 0.50 ％/a during 1990-1997. The seasonal variation of CH4 concentration showed a double-peak pattern, one peak appearing in winter and the other in summer. It is evident that the annually seasonal variations of atmospheric CH4 in Beijing are different. From 1986 to 1997, the atmospheric CH4 increased by 185 ppbv, 37％ and 21％ of which were due to the increase in winter and in summer, respectively. After 1993, the annually seasonal increasing rate of CH4 concentration in summer (due to emission from biogenic sources) is negative while the increasing rate in winter (due to emission from non-biogenic sources) is positive about 25 ppbv/a. As a result, the increase of CH4 emission from non-biogenic sources in winter is the major reason that caused theannually seasonal increasing rate from 1993 to 1997. The biogenic sources in Beijing are shrinking while the non-biogenic ones (such as fossil fuel combustion) are enlarging.     

2012~2013年间北京市PM2.5中水溶性离子时空分布规律及相关性分析

2012年8月~2013年7月,在北京市包括城市背景、城区、郊区以及边界传输点在内的9个监测点位进行大气细颗粒物PM2.5样品的采集与分析,共获得486个有效样本及9种水溶性离子的质量浓度.观测期间9种水溶性离子总质量浓度为60.5μg·m-3,浓度水平高低顺序分别为NO-3SO2-4NH+-4Cl-Na+K+Ca2+F-Mg2+;其中SO2-4、NO-3和NH+4(三者简称SNA)占全部所测水溶性离子的88%;NO-3是全年波动范围最大的二次离子.对所测阴、阳离子相关性研究发现,阴、阳离子总体相关性良好,春、冬季阴、阳离子相关性要好于夏、秋季.对不同颗粒质量级别中的水溶性离子研究发现,SNA积累活跃,相对于SO2-4的积累,NO-3和NH+4在二次离子的形成过程中占据主导地位;NO-3是重污染过程累积效应比较明显且贡献相对较高的二次离子.     

苏州市PM2.5中水溶性离子的季节变化及来源分析

2015年在苏州市城区采集大气细颗粒物PM_(2.5)样品共87套,用重量法分析了PM_(2.5)的质量浓度,离子色谱法分析了颗粒物中F-、Cl-、NO_3~-、SO_4~(2-)、Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)和Ca~(2+),共9种水溶性无机离子.观测期间,苏州市PM_(2.5)的年均质量浓度为(74.26±38.01)μg·m-3,其季节特征为冬季春季秋季夏季;9种水溶性离子的总质量浓度为(43.95±23.60)μg·m~(-3),各离子的浓度高低顺序为NO_3~-SO_4~(2-)NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)F-Mg~(2+);SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者的简称)是最主要的水溶性离子;SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+三者之间具有显著的相关性,它们在PM_(2.5)中主要是以NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4的结合方式存在.苏州市PM_(2.5)中水溶性离子的主要来源包括工业源、燃烧源、二次过程和建筑土壤尘等.     

长白山PM2.5中水溶性离子季节变化特征研究

为了解长白山大气PM2.5中水溶性离子的季节变化特征及其影响因素,于2005年6月~2008年12月,在长白山北坡海拔763 m处利用大流量滤膜采样器采集PM2.5样品,并用离子色谱分析其中的主要水溶性离子成分含量.结果表明,3种最主要的水溶性离子SO2-4、NH+4和NO-3季节变化趋势明显,SO2-4夏季浓度最高,秋季浓度最低;NO-3冬季浓度最高,夏季浓度最低;NH+4的季节变化趋势主要受到SO2-4和NO-3季节变化趋势的影响.不同方向后向轨迹所对应的总水溶性离子浓度存在明显差异,浓度排序依次是NE相似文献   

兰州大气细颗粒物中多环芳烃污染特征及来源分析

多环芳烃(polycyclic aromatic hydrocarbons,PAHs)是环境空气中一类重要的有毒化合物,为探究兰州市大气细颗粒物(fine particulate matter,PM_(2.5))中PAHs的污染特征,于2012年冬季和2013年夏季采集兰州市PM_(2.5)样品共60个,并进行了GC/MS分析.结果表明,16种PAHs的冬、夏季平均总质量浓度分别为(191.79±88.29)ng·m~(-3)和(8.94±4.34)ng·m~(-3),冬季污染程度明显严重;降雪是导致兰州冬季大气PM_(2.5)中PAHs质量浓度降低最主要的气象因素;冬、夏季PAHs的环数分布均以4环比例最大,分别为51.40%和49.94%,5~6环比例夏季41.04%,高于冬季24.94%,2~3环比例冬季23.67%,高于夏季9.03%;通过PAHs的特征比值分析,兰州大气PM_(2.5)中PAHs的来源冬季以燃煤源和机动车尾气为主,其中柴油车比例较大;夏季汽油车对PAHs的相对贡献较大.     

2011~2012北京大气PM2.5中重金属的污染特征与来源分析

为研究北京PM_(2.5)中重金属污染特征,于2011年夏季~2012年夏季每3 d采集一次PM_(2.5)样品.利用电感耦合等离子体质谱(ICP-MS)分析了Li、V、Cr、Mn、Co、Cu、Zn、As、Se、Ti、Ga、Ni、Sr、Cd、In、Ba、Tl、Pb、Bi和U的浓度,选取其中Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr 7种主要重金属元素进行深入讨论.北京市PM_(2.5)中重金属Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr的平均质量浓度分别为(331.30±254.52)、(212.64±182.06)、(85.96±47.00)、(45.19±27.74)、(17.13±19.02)、(4.92±3.38)和(9.04±7.84)ng·m-3.采样期间秋冬季节PM_(2.5)中重金属污染较春夏季节严重,这可能与北京秋冬季节取暖导致煤燃烧增加有关.霾过程会加剧北京PM_(2.5)中主要重金属Zn、Pb、Mn、Cu、As、V和Cr的污染,霾天对重金属污染的增加作用呈现一定的季节变化特征.源分析结果表明北京大气颗粒物中重金属主要来源于扬尘(包括建筑扬尘和道路扬尘)和煤燃烧,少量来自远距离输送和其他工业来源.     

北京市和厦门市大气 CO2 浓度及 δ13C 值变化特征

本文对北京市和厦门市大气CO_2及δ~(13)C进行观测,研究内陆城市和沿海城市CO_2浓度及δ~(13)C的季节和昼夜变化规律及影响因素,以期为政府制定碳减排政策提供科学依据。北京市和厦门市CO_2浓度均呈现秋冬季高于春夏季,而δ~(13)C秋冬季低于春夏季,季节差异原因可能是秋冬大气边界层降低,化石燃料消耗增加,贫13C的CO_2气体大量排放。观测期间,两个城市日变化模式均表现为CO_2夜间高于白天,δ~(13)C夜间低于白天;且在早晚交通高峰时段,两地CO_2浓度均有不同程度升高,而δ~(13)C有不同程度降低。冬季,北京市由于受西、北部高山阻挡,在东南风条件下使得其夜间大气CO_2浓度显著增高,δ~(13)C值则显著降低。根据两地新增CO_2的δ~(13)C值(δs)推测,北京市受到煤炭燃烧贡献较大,厦门市季节差异较大,推测受植物排放CO_2速率及气象条件等共同影响。     

河口湿地近地面大气 CO2浓度日变化和季节变化

2011年12月~2012年11月对闽江河口湿地近地面大气CO2浓度(摩尔分数)进行观测,研究CO2浓度的日变化和季节变化特征,结果表明,闽江河口湿地近地面大气CO2浓度的日变化和季节变化都呈典型的"单峰型",表现为"昼低夜高"和"夏低冬高"的规律,日变幅在16.96~38.30μmol·mol-1之间.春、夏、秋、冬这4个季节近地面大气CO2平均浓度分别为(353.74±18.35)、(327.28±8.58)、(354.78±14.76)和(392.82±9.71)μmol·mol-1,而年平均浓度为(357.16±26.89)μmol·mol-1.闽江河口湿地近地面大气CO2浓度的日变化与温度、风速、光合有效辐射、总辐射等主要气象因子呈负相关关系(P<0.05),而1月近地面大气CO2浓度日变化与潮汐水位呈负相关,7月与潮汐水位呈正相关.     

长沙市郊大气CH4浓度变化特征

为研究长江中游地区大气CH4浓度(体积分数)变化特征,2007~2011年,利用内表面硅烷化的苏玛罐采样、GC/FID方法对长沙市郊空气样品中CH4浓度进行测定分析,并结合地面气象要素和后向轨迹,探讨CH4浓度变化特征与源汇的关系.结果表明,观测期间,大气CH4年平均浓度变化范围在2 012×10-9~2 075×10-9之间,季节变化特征为秋季高,春季低,浓度年较差为152×10-9.通过分析地面风和气团传输对长沙市郊大气CH4的影响表明,长沙市郊大气CH4浓度受西北风和偏南风交替控制,贡献率分别为41.1%和20.4%;引起CH4抬升的地面风包括:4个季节中的W-WNW-NW、夏季ESE-SE和冬季S,春夏季节S则导致CH4浓度降低;夏秋季节源自水稻产区的气团、冬春季节源自能源消费量较高地区的气团,对长沙市郊CH4浓度的抬升有显著贡献,南方长距离传输气团有利于CH4扩散和清除.     

泉州市大气PM2.5中水溶性离子季节变化特征及来源解析

为掌握泉州市大气PM_(2.5)中无机水溶性离子的季节变化特征,于2014年3月~2015年1月同步采集了泉州市5个采样点共116个PM_(2.5)样品.用离子色谱法分析了PM_(2.5)中Na~+、NH_4~+、K~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、F~-、Cl~-、NO_3~-和SO_4~(2-)等9种水溶性无机离子.观测期间,总水溶性离子浓度季节变化特征为春季(14.24±6.43)μg·m~(-3)冬季(8.54±7.61)μg·m~(-3)夏季(4.10±2.67)μg·m~(-3)秋季(3.91±2.58)μg·m~(-3);SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+(SNA)是PM_(2.5)中主要的3种离子,占水溶性离子总质量浓度比例分别为春季(90.3±3.3)%、夏季(68.8±11.7)%、秋季(78.9±7.1)%和冬季(74.0±18.4)%,说明春季二次污染较为严重;PM_(2.5)中阴、阳离子电荷平衡分析显示,阴离子相对亏损,大气细颗粒物组分呈弱碱性;春、冬季NH_4~+主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4和NH_4NO_3等形式存在,而夏、秋季则主要以NH_4HSO_4和NH_4NO_3形式存在;PMF源解析结果表明,泉州市大气PM_(2.5)中水溶性离子主要来自海盐、二次源、建筑扬尘、垃圾焚烧源和生物质燃烧源.     

深圳市PM2.5 化学组成与时空分布特征

于2008-12-30～2009-12-25,在深圳市宝安区、罗湖区和盐田区各设置一个采样点采集大气细粒子PM2.5,分析了PM2.5中主要的水溶性离子组分、有机碳和元素碳,同时结合气象条件,对深圳市PM2.5的化学组成及时空分布特征进行了研究.结果表明,深圳市PM2.5污染总体上呈现西高东低的空间分布特点,但是SO24-和NH4+的空间差异不大,说明深圳PM2.5污染具有明显的区域传输特征.OC/EC值自西向东逐渐升高,说明深圳西部地区受一次源排放影响更为显著.受亚热带海洋性季风气候的影响,深圳市PM2.5总体污染程度表现为秋冬高、夏春低的特点,各主要组分的质量浓度变化也均有类似的特征.与2004年深圳的类似观测结果比较发现,该地区脱硫措施显著降低了PM2.5中硫酸盐浓度,而机动车尾气对PM2.5的贡献变得更加重要.     

太原市大气PM2.5中水溶性离子的季节污染特征及来源分析

为探究当前空气质量持续改善背景下重污染地区大气PM_2.5和水溶性无机离子（WSⅡs）的污染特征和季节变化,于2019年在太原市采集了四季PM_2.5样品.结果表明,2019年太原市PM_2.5年均质量浓度为（65.50±30.44）μg·m^-3,水溶性离子浓度的季节特征为：冬季（39.81 μg·m^-3） > 秋季（33.05 μg·m^-3） > 春季（20.50 μg·m^-3） > 夏季（19.62 μg·m^-3）.WSⅡs以二次离子SNA为主,占总离子浓度的76.90%±10.51%,且随着PM_2.5污染加重,SNA的比重显著升高.其中,SO₄^2-和NO₃^-在秋、冬季的浓度最高,这与气态污染物排放增加和二次转化程度的升高（硫氧化率SOR>0.30,氮氧化率NOR>0.10）有关;NH₄⁺、Cl^-和K⁺在冬季的浓度最高,是其他季节的1.2~7.9倍,可能归因于冬季燃煤和生物质燃烧活动的增加;由于春季风速较高,受土壤扬尘的影响,Ca²⁺和Mg²⁺的比重在春季显著增加为20.2%.春季和夏季为贫氨状态,而秋、冬季为富氨状态,且硝酸盐颗粒物在高湿度条件下的吸湿增长比硫酸盐更为显著.太原市大气PM_2.5中水溶性离子主要来源于二次生成、燃煤、生物质燃烧和土壤扬尘.     

郑州市大气细颗粒物中水溶性离子季节性变化特征及其源解析

为探究郑州市PM_2.5的污染水平,水溶性离子组成特征并进行来源分析,于2016年四季进行PM_2.5周年膜采样,每个季节连续采集30 d共采集有效样品170个.分别采用重量法测定PM_2.5的质量浓度,离子色谱法测定水溶性离子浓度,并使用主成分分析法对其进行来源解析.结果表明,在采样期间郑州市PM_2.5年均质量浓度为150.72μg·m^-3,季节性特征明显,冬季最高,夏季最低,秋季略高于春季.NH₄⁺、NO₃^-、SO₄^2-是郑州PM_2.5中最主要的无机水溶性离子,三离子之和占所测7种水溶性离子总含量的比例分别为92.55%（春）、92.94%（夏）、93.06%（秋）和93.15%（冬）.阴阳离子电荷当量年均值为0.886,PM_2.5呈弱碱性.春、夏季节铵盐的存在形态为NH₄NO₃和（NH₄）₂SO₄,秋季铵盐的存在形式可能为NH₄NO₃、（NH₄）₂SO₄和NH₄HSO₄,冬季NH₄⁺除上述3种存在形式外,可能还以NH₄Cl或其他形式存在.郑州市大气中存在较强的SO₂、NO₂二次转化过程,水溶性离子的主要来源是二次转化过程,化石燃料和生物质燃烧、矿尘、农业活动以及土壤和建筑尘等.     

减排背景下成都大气PM2.5碳质组分特征

近年来,国务院颁布的《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》对我国空气质量的全面改善起到了重要作用,然而,当前鲜有对四川盆地两大政策实施效果进行评估以及对政策实施后PM_2.5化学组分新特征的针对性研究.2017年和2020年分别是两大污染减排政策实施效果评估的关键时期,为对两时期成都市大气PM_2.5及其中碳质组分特征进行全面了解,分别于2016年10月至2017年7月和2020年12月在成都市区进行了PM_2.5的连续采样,并对其中有机碳（OC）和元素碳（EC）进行了分析.结果表明：①2016~2017年成都市ρ（PM_2.5）平均值为（114.0±76.4）μg·m^-3,最高值出现在冬季,可达（193.3±98.5）μg·m^-3,是浓度最低季节春季［（73.8±32.3）μg·m^-3］的2.6倍,而这种严重的冬季污染在2020年出现了明显改善,对应的ρ（PM_2.5）为（96.0±39.3）μg·m^-3,降幅达50.3%.②2016~2017年ρ（OC）和ρ（EC）的平均值分别为（21.1±16.4）μg·m^-3和（1.9±1.3）μg·m^-3,分别占PM_2.5的质量分数为18.5%和1.7%;ρ（OC）季节变化特征为：冬季［（40.6±21.5）μg·m^-3］>秋季［（17.0±7.0）μg·m^-3］>夏季［（14.4±3.9）μg·m^-3］>春季［（12.6±6.0）μg·m^-3］,而各季节ρ（EC）水平接近（1.3~2.4 μg·m^-3）;二次有机碳（SOC）是OC的重要组成,可占OC的质量分数为44.5%.相比2016年冬季,2020年冬季ρ（OC）降至（19.2±9.1）μg·m^-3,降幅达52.7%,EC则升高了26.1%.③随污染加重,各碳质组分及其贡献变化趋势各异,相比2016年冬季,2020年冬季OC随污染加重贡献更加趋于稳定,而SOC占比升高更为明显,二次有机组分贡献不容忽视.④各季节气团来向和污染物潜在源区均呈现出了明显差异;与2016年冬季相比,虽然2020年冬季主要气团来向未发生明显变化,但各轨迹对应的污染物浓度均出现了大幅降低,且污染物潜在源区向东部区域扩展明显.     

Trend and seasonal variations of atmospheric CH_4 in Beijing

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＭｅｔｈａｎｅ (ＣＨ4 )ｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｒａｃｅｏｒｇａｎｉｃ ｇａｓｗｉｔｈｔｈｅｈｉｇｈｅｓｔｃｏｎｃｅｎｔｒａｔｉｏｎｉｎｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ.ＢｅｃａｕｓｅＣＨ4 ｈａｓｓｔｒｏｎｇａｂｉｌｉｔｙｔｏａｂｓｏｒｂｉｎｆｒａｒｅｄ ｒｅｄｌｉｇｈｔａｎｄｔｈｅｎｗａｒｍｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ,ｉｔｓｇｒｅｅｎｈｏｕｓｅｅｆｆｅｃｔｓａｒｅｃｌｏｓｅｌｙｆｏｌｌｏｗｉｎｇｔｈｏｓｅｏｆｃａｒｂｏｎｄｉｏｘｉｄｅ (ＣＯ2 ) .Ｔｈｅｍａｉｎｂｉｏｇｅｎｉｃｓ…