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相似文献
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1.
2013年12月初长江三角洲及周边地区重霾污染的数值模拟   总被引:6,自引:0,他引:6  
运用WRF-CMAQ模型模拟了2013年12月1~9日长江三角洲及周边地区的一次重霾污染过程.初步探究灰霾天气下大气细颗粒物(PM2.5)的时空分布特征和区域输送过程,并定量研究了外部源区域输送和本地源对长江三角洲地区PM2.5的贡献.结果表明:模式能够合理再现灰霾天气下长江三角洲及周边地区PM2.5的时空分布特征和演变规律.静稳天气下大气细颗粒物仍然存在着显著的区域输送.污染期间来自安徽、山东南部、苏北地区的跨界输送对长江三角洲区域PM2.5的贡献率分别为3.5%~24.9%、0.14%~30.0%、0.03%~17.5%.整个污染期间本地贡献占49%左右,本地贡献和外地贡献基本相当.  相似文献   

2.
为了深入认识宁波市冬季细颗粒物(PM2.5)的污染特征和主要影响因素的作用规律,利用Models-3/CMAQ模式系统对2013年1月宁波市的PM2.5污染形成过程进行了模拟分析.结果表明,宁波市PM2.5的重点污染区主要分布在市区、北部地区及东部沿海,除了受到局地污染源排放的影响外,对比非污染的情况,大气输入和气溶胶生成作用的增强是引起PM2.5污染的主导因素,其中水平传输过程对PM2.5浓度升高的贡献最为突出.气溶胶过程的贡献在近地面(0~80 m)最显著,随着高度升高而逐渐减弱.硝酸盐在局地二次生产的细颗粒物中占主要份额(~70%).对于硫酸盐,局地二次生成所占的比例很低,主要来自宁波局地排放和宁波以外地区的大气传输(贡献比例分别为44%和40%).宁波市的PM2.5污染主要受到来自北向沿岸气团(占比54%)、西北向大陆气团(占比21%)和西向局地气团(占比25%)的传输影响.在西北方向短距离区域传输的作用下PM2.5浓度最高;在我国中东部大范围灰霾天气的影响下,西北向和北向的长距离传输作用也会导致宁波地区的PM2.5污染.  相似文献   

3.
西安是关中盆地经济发展的核心城市,特殊的地形和工业发展导致冬季细颗粒物(PM2.5)污染严重,制定科学合理的治理措施迫切需要明确PM2.5的来源.本文基于空气质量模式CAMx(Comprehensive Air Quality Model with extensions)、颗粒物源解析模块PSAT(Particulate Source Apportionment Technology)及融入多种来源数据后建立的排放清单来量化西安地区本地及区域传输贡献.在本文研究的重污染过程中,模式的模拟精度合理,模拟与观测值相关系数为0.78,FAC2达到95%.PSAT模块在本次重污染过程中对西安PM2.5的来源解析结果显示:在城区,西安本地为最大的排放源区,日均贡献率均大于60%,其次为咸阳8%,省外的传输为6%;在郊区,西安本地的贡献减少,传输贡献增加,其中阎良区传输贡献达到83%.对西安城区的一次细颗粒物面源排放量减少50%模拟后,城区和郊区来自周边区域渭南或咸阳的贡献率有6%~8%的增长.该研究结果表明需要从本地排放管控和区域联防两方面来改善西安地区的空气质量.  相似文献   

4.
李莉  安静宇  严茹莎 《环境科学》2015,36(10):3543-3553
近年来高浓度细颗粒物引起的大气灰霾污染已成为制约我国城市和区域可持续发展的重大环境问题之一,科学快速地诊断PM2.5及其关键组分的来源对于缓解当前严峻的污染形势具有极为重要的科学意义和现实意义.2013年12月上旬,我国东部特大型城市上海及其所处的长三角区域出现了历史上罕见的严重污染过程,PM2.5小时浓度一度高达640μg·m-3.本文以分析12月上旬上海市所出现的三次典型重污染过程为案例,利用颗粒物来源追踪技术,对严重污染期间上海市PM2.5及其关键化学组分(硫酸盐、硝酸盐、铵盐、有机碳和元素碳)开展了来源解析研究.结果表明,在上海市人为排放源中,工业锅炉和窑炉、移动源和电站锅炉是对细颗粒物中硝酸盐贡献最大的3类排放源;工业源和移动源是对硫酸盐贡献最大的两类排放源.在灰霾、湿霾和过境这3次污染过程中,上海本地排放对PM2.5的浓度贡献分别是35.3%、44.8%和22.7%;长距离输送分别达到了42.0%、41.1%和59.8%.在长三角模拟区域内,扬尘、工业过程、挥发类源、工业锅炉和窑炉及移动源是最主要的细颗粒贡献源,平均贡献占比分别是25.1%、14.9%、15.8%、13.7%和15.9%.研究表明,2013年12月这类极高的严重污染过程,并非单一城市所致,区域联防联控,特别是重度污染期间的联合减排对于缓解细颗粒物重度污染极为重要.  相似文献   

5.
<正>2014年8月22日,天津市环保局举行新闻发布会,介绍了天津大气细颗粒物(PM2.5)来源的最新解析结果。天津市环境空气中PM10来源中本地排放占85%-90%,区域传输占10%-15%。在本地污染贡献中,扬尘、燃煤、机动车、工业生产为主要来源,分别占42%、23%、14%、14%,餐饮、汽车修理、畜禽养殖、建筑涂装及海盐粒子等其他排放对PM10的贡献约为7%。  相似文献   

6.
中国PM2.5跨区域传输特征数值模拟研究   总被引:56,自引:0,他引:56  
基于CAMx空气质量模型的颗粒物来源追踪技术(PSAT)定量模拟了全国PM2.5及其化学组分的跨区域输送规律,建立了全国31个省市(源)向333个地级城市(受体)的PM2.5及其化学组分传输矩阵.基于此传输矩阵,从区域、省、城市3个空间尺度解析了PM2.5及其主要组分,包括一次PM2.5、硫酸盐、硝酸盐和铵盐的空间来源.结果表明,跨区域传输对重点区域、省及京津冀典型城市的PM2.5污染均有显著贡献,其中京津冀、长江三角洲、珠江三角洲区域及成渝城市群PM2.5年均浓度受区域外省市的贡献分别达到22%、37%、28%、14%;海南、上海、江苏、浙江、吉林、江西等省PM2.5年均浓度受省外源贡献超过45%;北京、天津、石家庄PM2.5年均浓度受省外源影响分别达到37%、42%、33%.  相似文献   

7.
京津冀重霾期间PM_(2.5)来源数值模拟研究   总被引:5,自引:1,他引:4       下载免费PDF全文
厘清PM2.5的来源是开展重霾污染防治的前提条件.本研究利用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)及其耦合的污染来源追踪技术,针对2013年1月我国中东部的重霾污染过程,定量模拟分析京津冀各城市PM2.5浓度的来源和相互贡献.研究结果表明,NAQPMS模式能够合理反映京津冀不同城市PM2.5浓度的变化特征.京津冀各城市近地面PM2.5浓度主要受本地排放影响,本地贡献率介于29.8%~63.7%.而800 m高空层各城市PM2.5浓度以外来贡献为主(69.3%~86.3%).在污染最严重的东南部地区(包括邢台、邯郸、沧州和衡水),PM2.5浓度受区域外的山东和河南的显著影响,贡献率可达25.2%~31.5%.因此,在京津冀区域内进行协同减排控制的同时,需进一步将山东、河南等省份纳入联防联控范围,才能有效防控重霾污染.  相似文献   

8.
本研究采用WRF-CAMx模型对京津冀及周边7省市PM_(2.5)与SIA组分传输规律进行了研究,定量估算了京津冀地区PM_(2.5)与SIA的空间来源贡献,并得到了各省市之间的传输矩阵.结果表明,PM_(2.5)与SIA组分跨区域传输作用较为显著.京津冀区域PM_(2.5)与SIA组分外来源年均贡献分别为23.4%和45.5%.京津冀及周边各省市年均PM_(2.5)与SIA组分受本地排放影响分别为51.2%~68.8%与36.7%~56.4%.结合后向轨迹模型对北京市2013年1月4次重污染过程的空间来源进行了分析,发现各过程污染气团来向有明显差异,分别由西北方向长距离传输、南部短距离传输以及西南、东南方向局地气团输入.4次重污染过程PM_(2.5)区域传输作用显著,北京PM_(2.5)及SIA本地源贡献分别为35.1%~37.3%与17.1%~28.4%;其中偏南方向气团输入时,北京污染程度更高,且受京津冀排放源贡献较大,PM_(2.5)和SIA贡献率最高可达82.3%和76.4%.  相似文献   

9.
福州市PM_(2.5)污染过程中大气边界层和区域传输研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
以福建省会福州市2013年1月空气质量变化为对象,分析大气边界层变化和周边区域污染物传输对福州市大气颗粒物PM2.5的影响.利用福州市2013年1月逐日地面和探空观测资料以及NCEP提供的2013年1月FNL分析资料,通过大气边界层要素与PM2.5浓度之间的相关性,对PM2.5污染过程的大气边界层特征进行分析;同时采用HYSPLIT后向轨迹模拟及区域风场相关矢分析对影响福州雾霾的污染物区域传输路径进行探讨.结果表明:地面气温与PM2.5浓度呈正相关,地面风速与PM2.5浓度呈负相关,近地面边界层条件有利于霾颗粒物的形成和累积.但不同于我国东部主要污染源区霾污染过程中存在大气边界层逆温,福州PM2.5污染过程中并未出现大气边界层逆温结构,这一边界层结构的垂直混合可有利于区域传输的污染物从上层大气到达近地面从而加重福州霾污染,福州是华东地区一个PM2.5污染物的主要接受区,PM2.5污染物主要以外源输送为主.2013年1月份福州市清洁日近地面风向为海洋吹向大陆的东南风,霾污染日则为大陆吹向海洋的偏北风,PM2.5污染物主要从长三角地区、苏北以及安徽河南一带通过东北和西北方向的传输路径影响福州的空气质量.  相似文献   

10.
苏南农村地区大气PM2.5元素组成特征及其来源分析   总被引:4,自引:2,他引:4  
为了解苏南农村地区大气细颗粒物的污染水平及其可能的来源,在2002年7月-2003年1月的夏、秋、冬3个季节对雪堰镇和太湖站PM2.5进行采样和分析,得到了PM2.5和14种组成元素的质量浓度.研究表明,苏南农村地区PM2.5的污染水平较高,S,Zn,Pb和As 4种污染元素的质量浓度水平与城市接近;组成元素的季节分布规律存在区域差异,这可能与局地源的贡献,大气细颗粒物中、长距离传输以及复杂的气象条件有关.因子分析结果表明,土壤源、燃煤源、冶金或垃圾焚烧和汽车尾气4类源对PM2.5有明显贡献,说明人类活动对苏南农村地区PM2.5具有重要影响.  相似文献   

11.
天津市多发生以PM2.5为首要污染物的重污染事件,明确ρ(PM2.5)时空分布特征及重污染过程来源对PM2.5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(PM2.5)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(PM2.5)呈逐年下降趋势.②ρ(PM2.5)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(PM2.5)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(PM2.5)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(PM2.5)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(PM2.5)呈下降趋势,并有明显的空间分布特征.   相似文献   

12.
为对台州市市区环境空气中PM2.5的主要来源进行全面分析,运用CMAQ(空气质量模型)模型中的ISAM源追踪算法,计算了台州市本地各类污染源及外来源对PM2.5的贡献,同时基于CMB模型的初步源解析结果,利用CMAQ模型解析二次前体物排放源的贡献,得到CMB-CMAQ联用模型的源解析结果,综合分析CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型解析结果最终获得台州市市区空气中PM2.5的贡献源数据.结果表明:①CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型解析结果均表明,台州市市区PM2.5本地源中首要贡献源为工业源,两个模型中工业源贡献率分别为20.13%和26.94%,其次为扬尘源(贡献率分别为16.98%、19.37%)和道路移动源(贡献率分别为16.44%、18.14%).②CMB-CMAQ联用模型解析结果中工业源、扬尘源和道路移动源的贡献率均高于CMAQ模型解析结果,而外来源和电力源的贡献率均低于CMAQ模型解析结果.③CMAQ模型和CMB-CMAQ联用模型综合分析分配结果表明,外来源、工业源、扬尘源、道路移动源是对区域中PM2.5贡献较大的4个污染源,贡献率分别为26.10%、22.38%、16.09%、15.07%.研究显示,台州市市区环境空气中PM2.5污染呈以工业源、扬尘源为主,道路移动源污染突出的复合型污染特征,加强这三类源的排放管理对于台州市市区PM2.5污染防治具有重要意义.   相似文献   

13.
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PM2.5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PM2.5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PM2.5"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PM2.5污染主要来源于本地排放,省内贡献率达87.8%;低压倒槽型PM2.5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PM2.5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.  相似文献   

14.
为了对城市污染物进行详细区域来源解析,基于长沙市低成本传感器监测网络,收集了2019年10月PM2.5、PM10、SO2、NO2的高空间分辨率监测数据,对污染特征进行分析.同时,根据本地排放和背景浓度变化的不同相对频率,基于小波分析提取了污染物背景浓度并结合空间密集监测量化了城市环境中监测点的近场、远场及区域传输贡献.结果显示,2019年10月长沙市4项常规污染物中,PM2.5浓度较高,SO2浓度较低.小波分析提取各监测点背景浓度结果表明,部署在乡村的监测点PM2.5、PM10和NO2背景浓度平均水平较低,而城市总体数据分布更分散,存在明显的本地排放源.估计近场、远场及区域传输对城市监测点总污染水平贡献发现,研究期间,区域传输对监测点污染贡献最大.其中,PM2.5的区域贡献、远场贡献和近场贡献占比分别为43%、24%和17%;PM10的区域贡献占比较高为59%,远场贡献和近场贡献分别占比14%和16%;NO2的区域贡献、远场贡献和近场贡献占比分别为45%、24%和19%;而SO2主要以区域贡献为主,占比达78%.  相似文献   

15.
京津冀区域PM2.5污染相互输送特征   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
王燕丽  薛文博  雷宇  王金南  武卫玲 《环境科学》2017,38(12):4897-4904
基于CAMx-PSAT空气质量模型,对2015年京津冀区域PM_(2.5)污染及相互输送特征进行定量模拟,建立了京津冀13个城市的PM_(2.5)传输矩阵.结果表明,在年均尺度上京津冀区域PM_(2.5)以本地污染源贡献为主(21.49%~68.74%),传输贡献为辅,其中区域内传输贡献约为13.31%~54.62%,区外贡献约为13.32%~45.02%.PM_(2.5)传输特征呈现显著的时空差异性,区域中部城市唐山、北京、天津、保定和石家庄PM_(2.5)受本地贡献主导,在冬季尤其明显,而受传输影响较大的城市多分布在区域边界且在南部集中.区内作为汇的城市有廊坊、衡水、承德、秦皇岛和邢台,作为源的城市有天津、沧州、唐山、北京、石家庄和邯郸,张家口和保定对区内城市输出和受区内输入基本持平.典型城市分析证明城市间PM_(2.5)污染交互影响,北京与廊坊、保定、承德、天津和沧州等城市之间,天津与廊坊、唐山、北京、沧州和保定等城市之间,石家庄与邢台、衡水、保定、邯郸和廊坊之间均存在显著的PM_(2.5)相互输送.  相似文献   

16.
2015年1月下旬北京市大气污染过程成因分析   总被引:7,自引:2,他引:5       下载免费PDF全文
采用地面观测和数值模拟相结合的方式,对2015年1月下旬北京市两次PM2.5污染过程进行分析。研究表明,在第1次过程中PM2.5浓度经过3个抬升阶段达到峰值,过程前期区域传输的作用明显,随后区域传输和本地污染积累、化学反应共同加重了污染的程度;3个浓度抬升阶段中均出现过PM2.5浓度“跃升式”增长,且污染水平越重,浓度跃升的幅度越大。第2次过程是一次典型的静风、高湿度下的PM2.5持续性增长过程,主要是本地污染物积累和发生化学反应二次生成导致的。大气氧化性分析和SOR、NOR分析均验证了对两次污染过程特征和成因的推断。数值模拟结果表明,第1次污染过程中区域传输对不同站点PM2.5的贡献率在15.2%~68.7%之间;第2次过程区域传输的贡献率在12.8%~46.3%之间。  相似文献   

17.
基于北京、石家庄2017、2018年的1月和7月PM2.5样品采集,研究两地采暖期、非采暖期及典型重污染过程的PM2.5、SNA污染特征及二次转化特征.应用TrajStat模型,结合浓度权重轨迹分析法(CWT),分析两地PM2.5气流输送路径以及潜在源区.利用WRF-CAMx模式定量分析两地重污染月份(2017年1月)PM2.5、硫酸盐及硝酸盐的区域传输贡献.结果表明, 2017年1月北京和石家庄均存在重污染过程,两年1月石家庄市PM2.5浓度均高于北京; SNA占PM2.5所有组分的34.11%~51.68%,对PM2.5浓度有重要贡献,其中北京NO3-浓度最高,石家庄SO42-浓度最高, SO42-/NO3-夏季高于冬季;北京SOR高于石家庄,石家庄NOR高于北京,重污染期间两城市硫酸盐、硝酸盐、铵盐质量浓度、SOR与NOR明显升高;两地冬季气流主要受俄罗斯、蒙古、内蒙戈壁等地区的西北方向远距离输送影响,另外北京两年冬季均存在西南传输通道,石家庄重污染期间受冀南和鲁西北重工业城市群潜在贡献较高,两市夏季受东南季风影响,污染轨迹多来自渤海湾和山东等地区; 2017年1月,北京、石家庄PM2.5受周边区域传输贡献分别为33.80%、22.54%,其中河北南部分别贡献14.86%, 17.21%,二次离子中NO3-的传输作用比SO42-更加突出.从PM2.5本地源来看,北京主要来源为移动源和扬尘源,分别占比43.30%、20.10%,石家庄为工业、燃煤和扬尘,分别占比26.40%、24.82%、22.50%.  相似文献   

18.
北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016~2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16~22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%~69. 3%.  相似文献   

19.
利用WRF-Chem模式对2015年12月21—23日南京一次重霾污染过程进行模拟.基于合理的模拟评估,采用大气传输通量计算法,着重分析了此次霾污染过程中模拟的南京地区PM_(2.5)的传输收支特征,以及周边地区大气污染物传输对南京市PM_(2.5)变化的贡献.结果表明,此次霾污染过程中,本地源与外来源区域传输共同影响着南京市的空气质量.PM_(2.5)的跨区域传输是此次重霾污染发生和消亡的重要因素.在霾污染事件的形成维持阶段,南京地区是作为周边地区PM_(2.5)的接收区,大气污染物主要由南京的西边界输入,大气污染物的外源输入是南京PM_(2.5)污染的主要贡献来源,占南京PM_(2.5)污染的84%.在霾污染事件的消亡阶段,南京地区则是作为周边地区PM_(2.5)的源,大气污染物主要由南京的东边界持续向外输出.  相似文献   

20.
为进一步提高PM2.5污染源解析的准确性,研究提出一种基于受体和化学传输的综合源解析模型(CTM-RM),并以重庆冬季一次典型PM2.5污染过程为例(2019年1月21~27日)开展模型评估与应用.结果表明,观测期间基于CTM-RM获得的模拟误差平方值较CAMx/PSAT低84.58%,PM2.5及其化学组分浓度的模拟相对误差值较CAMx/PSAT下降15.69%~92.86%;此外,CTM-RM还可以获取重庆市PM2.5污染源贡献的时空分布特征.观测期间,主城区PM2.5农业源、工业源、电力源、民用源、交通源和其他源的调整因子R值分别为1.39±0.38、 1.54±0.48、 1.01±0.13、 1.02±0.58、 0.86±0.59和0.58±0.67,各污染源R值的累积分布函数差异明显.民用源和工业源是主城区PM2.5的主要污染源(46.23%和28.23%).与其他源不同,污染日交通源贡献率(8.62%)同比清洁日显著上升(P<0.00...  相似文献   

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