南京市大气PM2.5时空分布特征与潜在源区贡献分析

对2017年南京市区7个自动空气质量监测点的PM_(2.5)质量浓度ρ(PM_(2.5))数据进行分析,采用克里金(Kringing)空间插值法、气流运动轨迹聚类、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨了四季大气中ρ(PM_(2.5))的时空分布特征和潜在来源。结果显示,四季大气中ρ(PM_(2.5))均值由高到低依次为冬季(65. 54μg/m~3)、春季(41. 70μg/m~3)、秋季(35. 18μg/m~3)和夏季(23. 56μg/m~3),秦淮区四季大气中ρ(PM_(2.5))均最高。春季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受黄海海岸和北方大陆性输送气流的影响,来自黄海方向的气流轨迹2贡献比例达51. 65%,对应的ρ(PM_(2.5))为50. 91μg/m~3;夏季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受江苏、东部海洋和南部沿海城市输送气流的影响,其中源自江苏的气流轨迹1对南京大气PM_(2.5)贡献比例最大(33. 64%),气流轨迹对应的ρ(PM_(2.5))为35μg/m~3;秋季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受短距离的偏北气流影响,来自山西南部,河南中部、安徽中部的气流轨迹5对应的ρ(PM_(2.5))最高,出现概率(21. 11%)和贡献比例(27. 81%)均较高;冬季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受北方大陆性输送气流影响,来自俄罗斯、蒙古国东部、河北北部、北京、天津、山东中部的长距离气流轨迹4对应的ρ(PM_(2.5))最高,达109. 8μg/m~3,其贡献比例为26. 86%。PSCF和CWT分析发现,安徽、山东、浙江与江苏交界和黄海海岸是影响南京市空气质量的主要潜在源区,此外,湖北、北京、天津以及渤海海岸也是南京大气PM_(2.5)的潜在源区。     

镇江市四季PM2.5污染特征与潜在源区分析

利用2017年3月1日—2018年2月28日镇江市环境监测站提供的逐时数据,对镇江市PM_(2. 5)污染特征进行分析,并结合HYSPLIT-后向轨迹模型,综合运用轨迹聚类及PSCF、CWT分析方法,计算了不同季节影响镇江城区PM_(2. 5)的主要气流输送路径及镇江市PM_(2. 5)的主要潜在源区。结果表明:镇江市PM_(2. 5)浓度季节分布特征明显,冬季PM_(2. 5)浓度最高,夏季最低。四季PM_(2. 5)浓度日变化均呈两峰一谷型分布,且夜间普遍高于白天,周末高于工作日。四季PM_(2. 5)浓度与NO_2、CO相关系数较高,表明工业排放与交通源可能是镇江市PM_(2. 5)的主要来源。镇江地区气流输送存在显著的季节变化特征:春季西北偏西及东北方向气流轨迹占主要优势;夏季气流主要来自东北、东南及西南方向;秋季以东北及偏东气流为主;冬季西北气流轨迹占绝对优势。镇江四季PM_(2. 5)浓度受本地及周边城市的局地污染输送影响较大,主要潜在源区集中分布在江苏本地及其周边的山东、安徽、浙江、上海等地。春、夏、秋季这些地区对镇江PM_(2. 5)浓度贡献值基本为35～75μg/m~3;冬季该贡献值较大,均在75μg/m~3以上,最高值可达到150μg/m~3以上;同时,冬季受北方污染输送影响,河北、京津冀等地也是主要潜在源区,贡献值为35～75μg/m~3。     

郑州市冬季大气PM2.5传输路径和潜在源分析

针对郑州市2017年12月~2018年2月的冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析了气象条件对颗粒物浓度的影响.通过混合型单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)方法模拟了郑州市冬季48 h的气流后向轨迹,同时进行了聚类分析,并使用潜在源贡献因子(PSCF)方法和浓度权重轨迹(CWT)方法分析了郑州市冬季PM_(2.5)的潜在污染来源和不同潜在源区对郑州市大气PM_(2.5)浓度的贡献.结果表明,低风速、高湿度和较少的降水是造成颗粒物污染严重的重要气象因素;超过60%的后向轨迹来自西北方向,其次是来自京津地区的轨迹占比为25.6%,而来自南边和东边的轨迹只占7.5%和6.1%,但对应着较高的PM_(2.5)浓度;郑州市冬季PM_(2.5)的潜在源区主要是北部的京津冀传输通道城市,包括焦作、开封、新乡、鹤壁、濮阳、安阳、邯郸和邢台,此外,相邻省份包括山西省、湖北省和安徽省部分区域对郑州市大气PM_(2.5)污染水平也有着较大的影响和贡献.     

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。     

烟台市环境受体PM2.5四季污染特征与来源解析

于2016～2017年四季在烟台市3个点位采集了PM_(2.5)样品,分析了其质量浓度和化学组分特征.利用CMB模型对受体进行解析,并利用后向轨迹和PSCF对传输气流和潜在源区进行了分析.结果表明,烟台市监测点位冬季、春季、夏季和秋季的PM_(2.5)平均质量浓度分别为(89. 45±56. 80)、(76. 78±28. 44)、(32. 65±17. 92)和(57. 32±24. 60)μg·m~(-3). PM_(2.5)浓度表现出明显的季节变化特征(P 0. 01).全年PM_(2.5)各源类分担率大小依次为:二次硝酸盐源(20. 3%)城市扬尘源(15. 7%)机动车排放源(14. 9%)燃煤源(13. 8%)二次硫酸盐源(12. 8%) SOC(6. 1%)建筑水泥尘源(5. 5%)海盐源(2. 9%),可以看到烟台市以二次源、扬尘、机动车排放源和燃煤源为主要污染源.春季硝酸盐源和城市扬尘源是重要贡献源类,夏季硫酸盐源贡献突出,燃煤源在秋冬季占比突出.烟台市气流输送和潜在源区也呈现出明显的季节变化:冬季主要受烟台市短距离输送的影响;夏季主要受烟台东部沿海和本地的影响;春秋季主要受山东东北部和东部沿海地区的区域传输和烟台市本地源的影响.     

银川地区大气颗粒物输送路径及潜在源区分析

利用Traj Stat软件和全球资料同化系统数据,计算了2014—2016年银川市逐日72 h气流后向轨迹,并采用聚类分析方法,结合银川市同期PM~(10)和PM~(2.5)质量浓度数据,分析了银川年及四季气流轨迹特征及其对银川颗粒物浓度的影响.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨了影响银川颗粒物质量浓度的潜在源区及不同源区对银川颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,输送距离最长、高度最高、移速最快的西北气流轨迹占总轨迹的比例最高,达66.7%,且气团移动速度和高度与轨迹距离呈正比;输送高度较低、距离最短、移速最慢的北方气流轨迹占总轨迹数的24.3%;东南气团占总轨迹数的9%,输送距离和移速介于前两者之间,但输送高度较西北气流和北方气流低.四季各类气流轨迹变化特征与年变化特征基本一致,春、秋、冬三季,中、短距离西北气流占气流轨迹总数的比例最高,夏季东南气流占比最高,且夏季南方气流和北方气流占比较春、秋两季高,冬季未出现南方气流和北方气流,春季和冬季气流轨迹输送距离普遍比夏季和秋季长;春、夏、秋三季,偏南气流的输送高度均最低,四季长距离西北气流的输送高度均最高.年及四季都表现为西北气流轨迹对应的银川PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度均较高,是影响银川颗粒物质量浓度的最重要输送路径,其次是东南气流轨迹,北方气流轨迹对银川颗粒物浓度影响较小.PSCF和CWT分析发现,位于新疆、甘肃、蒙古国、内蒙古、青海的西北源区及四川、陕西的东南源区是影响银川PM_(10)和PM_(2.5)浓度的两个主要潜在源区,各季节区域范围有所差异.     

苏锡常地区PM2.5污染特征及其潜在源区分析

利用2014年12月—2015年11月苏锡常地区国控大气环境质量监测站发布的逐时数据,分析了研究区PM_(2.5)浓度的季节变化和空间分布特征,并利用HYSPLIT模型分析了大气污染物的输送路径及苏锡常地区PM_(2.5)的潜在源区.结果表明,苏锡常地区PM_(2.5)浓度日均值变化趋势基本一致,均呈现冬季高、夏季低的规律.PM_(2.5)浓度四季空间差异显著,不同监测站之间的差异较小.四季PM_(2.5)浓度与其它污染物之间相关性显著.单位面积污染物排放量与空气质量分布的空间错位,表明该地区PM_(2.5)污染与区域性污染物迁移有较大关系.苏锡常地区气流后向轨迹季节变化特征明显,冬、春、秋季的气流主要来自西北内陆地区,夏季气流以东南和西南方向输入居多.聚类分析表明,来自内陆的污染气流和来自海洋的清洁气流是苏锡常地区两种主要输送类型,外源污染气流不仅直接输送颗粒物,还贡献了大量的气态污染物.山东南部、江苏西部、安徽东部、浙江北部及江西西北地区对苏锡常冬季PM_(2.5)浓度贡献较大,春、夏、秋季的潜在源区主要分布在苏锡常本地和周边城市.     

北京地区大气颗粒物输送路径及潜在源分析

利用TrajStat软件和全球资料同化系统数据,计算了2005~2016年北京市逐日72h气流后向轨迹,采用聚类分析方法,结合北京同期PM_2.5逐日质量浓度数据,分析北京市年及四季后向气流轨迹特征及其对北京市颗粒物浓度的影响,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,探讨研究时期内不同季节影响北京市颗粒物质量浓度的潜在源区以及不同源区对北京颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,就全年而言,西北输送气流占总轨迹的比例最高,达59.97%,且其输送距离最远、输送高度最高、移速最快.输送高度最低、距离最短、移速最慢的东南气流占比次之,为27.64%,东北气流占比最低为12.40%,其移速和输送距离介于前两者之间.主要污染轨迹来自山东、河北,其次为来自俄罗斯、蒙古国和内蒙古荒漠戈壁地区的西北气流.PSCF和CWT分析发现,蒙中、晋中、冀西南、豫北及鲁西是影响北京PM_2.5的主要潜在区域.而不同季节、不同输送路径对北京PM_2.5污染影响的差异显著,春季主要受来自蒙晋交界区域的短距离输送气流影响,潜在源区位于冀南、鲁西、豫东和皖西北地区,夏季污染轨迹来自鲁、晋地区,潜在源区为豫东北、皖北和苏北地区;秋季主要受来自冀南地区的短距离气流影响,潜在源区为晋北、冀南、豫北和鲁西地区,冬季主要受来自蒙古国中西部和蒙中地区的远距离输送气流影响,潜在源区主要在冀南、鲁西、豫北、晋和蒙西地区.     

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.     

APEC前后北京郊区大气颗粒物变化特征及其潜在源区分析

为分析2014年APE(Asia-Pacific Economic Cooperation)会议前后北京郊区大气颗粒物数浓度和质量浓度的变化特征及其主要影响因素,于当年11月在北京怀柔区中国科学院大学雁栖湖校区教学一楼楼顶利用微量振荡天平(TEOM)、扫描电迁移率颗粒物粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)对大气颗粒物质量浓度和数浓度分布进行连续在线监测;同时结合地面气象参数和HYSPLIT轨迹模式,对颗粒物的来源和传输过程进行聚类、潜在源区贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析.结果表明,APEC期间(11月5—11日)超细粒子(PM_(0.01～1))数浓度、细粒子(PM_(0.5～2.5))数浓度和粗粒子(PM_(2.5～10))数浓度分别为(17720.1±998.7)、(30.9±3.34)和(0.12±0.01) cm~(-3),比非APEC期间(即11月1—4日和11月12—30日)分别降低了28.8%、58.6%和64.7%;APEC期间ρ(PM_(2.5))为(36.1±2.4)μg·m~(-3),比非APEC期间降低55.5%.PM_(0.5～2.5)数浓度和PM_(2.5～10)数浓度降幅远大于PM_(0.01～1)数浓度,这表明APEC期间的减排措施对于PM_(0.5～2.5)和PM_(2.5～10)的控制效果优于PM_(0.01～1),说明APEC期间对PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)数浓度进行了更有效的控制.对北京气流后向轨迹聚类分析发现,来自蒙古国、内蒙古、河北西北部、河北南部方向的气流轨迹对应北京郊区的PM_(0.01～1)数浓度最高,为30593 cm~(-3),来自河北西北部、北京、天津、河北南部方向的气流轨迹对应北京郊区的PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)的数浓度及ρ(PM_(2.5))均为最高,分别为190 cm~(-3)、0.65 cm~(-3)、168μg·m~(-3).综合潜在源区贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT)的结果分析发现,观测期间北京PM_(0.01～1)与PM_(0.5～2.5)、PM_(2.5～10)的潜在源区存在明显的区别,其中PM_(0.01～1)数浓度的潜在源区分布区域相对较广,主要分布在内蒙古中部、河北西北部、河北中南部和山西东北部等地区,而PM_(0.5～2.5)和PM_(2.5～10)数浓度的潜在源区分布基本一致,而且区域相对较集中,主要分布在河北北部、山西东北部和河北中南部等地区.APEC期间与非APEC期间ρ(PM_(2.5))的源区贡献因子分析和浓度权重轨迹分析表明,APEC期间ρ(PM_(2.5))的主要源区分布比非APEC期间相对较集中,主要位于北京当地、天津等附近地区,该地区对观测点ρ(PM_(2.5))的贡献值在24～40μg·m~(-3)之间.     

石家庄大气污染物输送通道及污染源区研究

为探索石家庄的区域输送规律,确定主要污染源区,利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrater Trajectory)后向轨迹模式和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2013—2016年从不同高度上抵达石家庄地区的逐日72 h气流后向轨迹进行聚类分析,并结合石家庄逐小时颗粒物污染物浓度数据,分析石家庄PM2.5的潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT).结果表明,(1)石家庄PM2.5浓度具有明显单峰谷日变化,秋冬季与春夏季峰谷值出现时间不同;(2)近地层大气污染输送路径以近距离,移速慢的轨迹为主,轨迹较短的路径所占比例在40%以上.除夏季外,近距离输送路径均存在螺旋转向,在后向48~36 h内轨迹端点到达河北省内,转为东向和南向输送.(3)大气污染输送通道的垂直分布特征表明,输送轨迹中低于500 m高度的轨迹点占28.7%,高于1000 m低于3000 m高度的轨迹点占36.1%,高于3000 m高度的轨迹点占25.3%.低层多以近距离输送为主,高度越高,近距离输送轨迹的频率越低.500 m高度输送通道仍以近距离输送为主,并存在螺旋转向,1500 m高度以上多远距离输送.(4)石家庄PM2.5的主要污染源区范围较小.途径河北中南部、河南北部、山东西部和山西中北部地区的轨迹对石家庄PM2.5的污染贡献最大.     

2019年秋季海南省4次臭氧污染过程特征及潜在源区分析

基于2019年秋季海南省空气质量和气象监测数据,结合相关分析、HYSPLIT后向轨迹模型、PSCF （潜在源贡献因子）和CWT （浓度权重轨迹）等分析方法对海南省4次O₃污染过程特征及潜在源区进行深入分析.结果表明：①过程1和过程3分别发生在9月21~30日和11月3~11日,持续时间达到了10 d和9 d,ρ（O₃-8h）（最大8 h平均）分别为145.52 μg ·m^-3和143.55 μg ·m^-3.过程2和过程4出现在10月18~21日和11月20~25日,持续时间为4 d和6 d,ρ（O₃-8h）分别为130.79 μg ·m^-3和115.46 μg ·m^-3.②气压偏高,降水偏少,相对湿度偏低,日照时数偏长和太阳辐射偏强,是造成海南省出现O₃污染天气的有利气象条件.偏北风风场控制下有利于O₃-8h浓度上升,不同风速大小会影响海南省O₃-8h浓度高值区分布.③ O₃污染较为严重的过程1和过程3的影响气流发散度较大,有来自内陆地区和东南沿海地区两支气流,而O₃污染较轻的过程2和过程4的影响气流较为集中,多为东南沿海气流.④潜在贡献源区分析表明,浙江省、江西省、福建省和广东省等地是2019年秋季海南省O₃污染外源输送的主要源区,其中珠三角地区和广东省西部WPSCF值和WCWT值分别为大于0.36和大于90 μg ·m^-3.     

天津PM10和NO2输送路径及潜在源区研究

利用HYSPLIT模型和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,用聚类方法对2012年12月~2013年11月期间抵达天津的逐日72h气流后向轨迹按不同的季节进行归类.并利用相应的PM10和NO2浓度日监测数据,分析了不同季节气流轨迹对天津污染物浓度的影响.运用潜在源贡献(PSCF)因子分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法分别模拟了不同季节PM10和NO2潜在PSCF和CWT.结果表明,不同方向气流轨迹对天津PM10和NO2潜在源区分布的影响存在显著差异.天津PM10和NO2日均浓度最高值对应的气流轨迹均集中在冬、春和秋季等来自内陆的西北气流;夏季影响天津的气流轨迹主要来自西北和东南方向,对天津PM10和NO2的日均浓度贡献较小.天津PM10和NO2的PSCF与CWT分布特征类似,最高值主要集中在天津本地以及邻近的河北省和山东省,是天津这两种污染物主要潜在源区.     

天津夏季郊区VOCs对臭氧生成的影响

挥发性有机物是O₃重要的前体物之一,在O₃生成方面起着决定性作用.为研究天津郊区VOCs特征及其对O₃生成的作用,利用SyntechSpectras GC955在线监测系统监测天津市津南区54种VOCs的浓度,并结合最大增量活性因子计算VOCs的臭氧生成潜力.结果表明,2018年7月津南区VOCs总浓度为（32.33±23.77）μg·m^-3,其中烷烃质量浓度最高,芳香烃和烯烃次之,炔烃最低,丙烷、乙烯和甲苯分列VOCs质量浓度的前3位.观测期间TVOC的OFP为107.81 μg·m^-3,烯烃对OFP的贡献最大,为55.80%,乙烯、异戊二烯和甲苯分列OFP贡献率的前3位.后向轨迹分析表明,不同来向和性质的气团下TVOC及其OFP不同.VOCs/NO_x体积分数比值估算表明,观测期间O₃生成对VOCs较为敏感.乙苯/间,对-二甲苯和乙烷/乙炔等特定物种对浓度比值的变化表明,3次O₃污染过程均伴随VOCs的老化过程.     

绥化市一次空气污染过程及潜在源区分析

本研究以2019年12月21—25日绥化市一次严重的空气污染事件为研究对象,分析了此次污染概况、气象条件、污染成因以及污染的潜在源区.结果表明：此次污染期间,绥化市以PM_2.5污染为主,污染特征由21日10：00及22日11：00的偏燃煤污染型转变为24日15：00的偏二次颗粒物污染型,最终25日12：00污染特征又转变为偏燃煤型,本次污染主要以燃煤、机动车尾气和二次无机源为主;不利的气象条件主要由于弱风、高湿及低温、较差的扩散条件导致污染物局地积累;48 h后向轨迹模拟表明污染期间绥化市受4类气流输送的影响,主要来源于俄罗斯、内蒙古、吉林等方向,其中超标轨迹占97.4%;WPSCF分析发现潜在源区主要集中在绥化本地中部、辽宁省东北部、大庆市中部、齐齐哈尔市东南部、哈尔滨市中部区域;WCWT模拟出的潜在源区域较WPSCF大,模拟发现吉林北部对绥化PM_2.5污染贡献值为60~80 μg·m^-3,黑河东北部的贡献值高达100 μg·m^-3以上,俄罗斯、内蒙古地区对绥化市大气PM_2.5污染水平的影响及贡献较小.     

Characteristics of size distributions and sources of water-soluble ions in Lhasa during monsoon and non-monsoon seasons

To understand the physical and chemical characteristics, particle size distribution and sources of size-separated aerosols in Lhasa, which is located on the Tibetan Plateau (TP), six sizes of aerosol samples were collected in Lhasa in 2014. Ca²⁺, NH₄⁺, NO₃^?, SO₄^2?and Cl^? were the dominant ions. The ratio of cation equivalents (CE) to anion equivalents (AE) for each particle size segment indicated that the atmospheric aerosols in Lhasa were alkaline. SO₄^2? and NO3^? could be neutralized by Ca²⁺, but could not be neutralized by NH₄⁺, according to the [NH₄⁺]/[NO₃^??+?SO₄^2?] and [Ca²⁺]/[NO₃^??+?SO₄^2?] ratios. Mobile sources were dominant in PM_0.95–1.5, PM_1.5–3 and PM_3–7.2, while stationary sources were dominant in the other three size fractions according to the [NO₃^?]/[SO₄^2?] ratios. The particle size distribution of all water-soluble ions during monsoon and non-monsoon periods was characterized by a bimodal distribution due to the different sources and formation mechanisms, and it was revealed that different ions had different sources in different seasons and different particle size segments by combining particle size distribution with correlation analysis. Source analysis of aerosols in Lhasa was performed using the Principal component analysis (PCA) for the first time, which revealed that combustion sources, motor vehicle exhaust, photochemical reaction sources and various types of dust were the main sources of Lhasa aerosols. Furthermore, Lhasa''s air quality was also affected by long-distance transmission, expressed as pollutants from South Asiaand West Asia, which were transmitted to Lhasa according to backward trajectory analysis.     

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.     

福建沿海海岛大气颗粒物中有机氯农药的区域背景及污染特征

为了研究沿海海岛背景区大气OCPs（有机氯农药）污染特征,于福建东山岛采集大气颗粒物样品,分析其中20种OCP化合物的质量浓度及可能来源.结果表明:东山岛大气颗粒物中ρ（总OCPs）为0.05~13.24 pg/m3,平均值为（3.21±2.78）pg/m3.其中,ρ（HCH）（HCH为六六六）最高,占ρ（总OCPs）的50.2%,其次是ρ（甲氧DDT）（甲氧DDT为甲氧滴滴涕）、ρ（DDT）（DDT为滴滴涕）和ρ（异狄氏剂）,而ρ（氯丹）、ρ（硫丹）、ρ（艾氏剂）和ρ（狄氏剂）均较低.ρ（总OCPs）季节性变化特征明显,表现为春季>冬季>夏季.OCPs分子标志分析显示,冬季和春季东山岛存在林丹新源的输入,夏季存在DDT新源的输入,而氯丹和硫丹主要以历史残留为主.与其他区域相比,东山岛大气颗粒物中ρ（总OCPs）明显低于城市、工业、农业、郊区、陆地背景区以及欧洲沿海背景区,总体处于较低水平.按功能区分化,OCPs的污染特征表现为城市、工业和农业区域>郊区、陆地背景区>海洋背景区.气团后向轨迹分析显示,春季ρ（总OCPs）较高可能受到北方陆地污染气团来源的影响,而夏季ρ（总OCPs）较低主要受到洁净海洋气团来源的影响.研究显示,福建沿海海岛背景区域大气中OCPs受污染源影响较小,其赋存状态处于较低水平.      

武汉市夏季大气挥发性有机物实时组成及来源

利用在线监测仪器获取了武汉市2019年6～7月环境大气中102种挥发性有机物（VOCs）小时浓度数据.观测期间ρ（VOCs）范围为24.9～254μg·m^-3,平均值为（67.7±32.2）μg·m^-3.依据臭氧浓度标准,将观测期间划分为清洁日和污染日,对比分析清洁日和污染日气象条件、 VOCs浓度、组成、臭氧生成潜势和来源差异.污染日NO_x、 CO和VOCs的平均值分别超出清洁日34.9%、 25.0%和27.8%.污染日烷烃、烯烃、芳香烃和含氧VOCs分别比清洁日高40.7%、 39.5%、 26.9%和21.5%.污染日总臭氧生成潜势为（102±69.6）μg·m^-3,超出清洁天33.5%.污染日液化石油气燃烧、工业排放、机动车排放、天然源和溶剂使用的平均贡献率分别比清洁日低3.4%、 2.5%、 0.2%、 1.3%和1.4%,油气挥发源平均贡献率比清洁日高8.8%.机动车排放源和油气挥发源的日变化均呈现早晚高、午后低的特征,与早晚高峰排放有关;LPG燃烧的日变化与餐饮油烟排放变化一致.浓度...     

春季沙尘过程北京市不同粒径大气气溶胶污染特征及来源分析

为了解沙尘气溶胶在大气中的物理、化学特性演变,于2017年5月北京沙尘暴发期间,对北京大气中不同粒径颗粒物的质量浓度进行了连续观测,并用离子色谱仪和水溶性有机碳分析仪对其中的主要水溶性化学组分进行了检测.结果表明,沙尘期间TSP及其中的水溶性有机碳(WSOC)、元素碳(EC)、有机碳(OC)和水溶性无机离子的平均质量浓度分别为(2237.59±681.49)、(29.90±18.05)、(1.46±3.05)、(67.35±29.07)和(136.75±46.38)μg·m~(-3),除EC变化不大外,其他成分沙尘期浓度远高于非沙尘期,其中Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)、WSOC的浓度分别为沙尘前的11.55、3.00、14.88、14.89、9.40、4.60、2.40、3.91、1.83倍,浓度增长最为明显的是地壳元素离子,变化最小的为NH_4~+和NO_3~-;粒径分析表明,地壳元素离子在整个采样期间均在粗粒径段(4.7~5.8μm)表现出最大浓度;沙尘期间SO_4~(2-)及NO_3~-均以粗模态为主,沙尘结束后SO_4~(2-)在0.43~0.65μm粒径段出现峰值,而NO_3~-依然是在4.7~5.8μm粒径段出现峰值,表明大部分NO_3~-主要以非均相反应存在于粗粒径段中.沙尘期SO_4~(2-)与地壳元素离子表现显著的正相关关系,与NH_4~+没有表现出相关性,表明沙尘期SO_4~(2-)主要来自于沙尘携带的一次来源,非沙尘期SO_4~(2-)与地壳元素没有明显的相关性,而与NH_4~+之间相关系数r=0.70,表明其为非均相二次转化形成.NO_3~-与地壳元素离子和NH_4~+的相关性分析表明其在沙尘期既有一次来源,也有二次转化,而在非沙尘期主要来源于二次转化过程.