MODIS气溶胶光学厚度在临安大气颗粒物监测中的应用

基于大气辐射传输理论的研究表明,AOD(气溶胶光学厚度)与地面PM(颗粒物)浓度(以ρ计)呈正相关. 利用2006—2010年MODIS晴空AOD数据产品与临安区域大气本底站监测的ρ(PM₁₀)进行相关分析发现,二者的R(相关系数)为0.431,直接相关程度较低. 根据AOD和气象能见度间的关系,获得了不同季节临安地区的气溶胶平均垂直标高,利用该垂直标高和RH(相对湿度)分别订正AOD和ρ(PM₁₀)后,二者的相关性(R为0.576) 明显提高.冬季AOD和ρ(PM₁₀)的相关性最好,R为0.765;夏、春季次之,R分别为0.643和0.608;秋季最低,为0.442. 经过对5年资料的对比分析,证实了MODIS气溶胶光学厚度经垂直标高和RH订正后,可用于临安地区地面空气污染的监测.      

基于卫星遥感资料监测地面细颗粒物的敏感性分析

分析了垂直分布、粒径分布和吸湿增长3个影响因子及其组合对基于卫星遥感资料监测地面细颗粒物(PM2.5)的敏感性.以广州地区为例,使用影响因子及其组合对2010年全年、干季和湿季的MODIS气溶胶光学厚度(AOD)资料进行订正,与时空匹配的地基实测PM2.5质量浓度数据对比和分析.研究表明,两者的直接相关性很低,全年相关系数(R)仅有0.147.经单个因子订正后,效果提升有限.其中,粒径因子的敏感性最高,垂直因子次之.组合因子中,垂直及粒径订正的效果最好,敏感性最高,全年R达0.526.垂直及粒径因子再加上湿度因子后,全年R降为0.498.垂直及湿度订正的敏感性最低,全年R仅为0.145.总体而言,垂直及粒径订正因子敏感性最高,效果最佳.粒径因子加入后订正效果提升显著,而经验吸湿增长因子的时空代表性比较单一.     

北京市MODIS气溶胶光学厚度与PM_(10)质量浓度的相关性分析

利用北京地区2012年1—12月NASA MODIS气溶胶光学厚度(AOD)和通过空气污染指数(API)转换得到的PM10质量浓度进行了相关性分析.结果发现,二者的直接相关程度较低,在引入季节变化的气溶胶标高且考虑了气溶胶的垂直分布后,进行标高订正,二者的相关系数有所提高;在考虑了湿度影响因子后,进行湿度订正,二者的相关系数显著提高;引入平均风速、平均气温和平均气压等气象因素,进行多元回归分析,相关系数进一步提高.证实了卫星遥感气溶胶光学厚度在经过垂直和湿度订正并考虑气象因素的情况下,可以作为监测北京地区颗粒物污染物地面分布的一个有效手段.     

北碚区气溶胶光学厚度特征及其与颗粒物浓度的相关性

为了解重庆市北碚区大气质量状况,利用其2014年气溶胶光学厚度和颗粒物质量浓度的同步观测结果进行分析.结果表明,北碚区AOD_(500 nm)的年均值为1.46±0.69,其随月份变化明显,其中11月最高为2.90±1.85, 9月最低为0.54±0.05.北碚区存在颗粒物污染的现象,PM_(2.5)和PM_(10)的年均值分别为(62±40)μg·m~(-3)和(94±51)μg·m~(-3),均超出GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值,PM_(2.5)与PM_(10)的日均值超标率分别为26%和15%.细粒子PM_(2.5)与可吸入颗粒物PM_(10)浓度之间呈现显著性相关,全年决定系数R~2能够达到0.95(P0.01),AOD与PM_(2.5)、 PM_(10)之间全年均呈正相关特性,全年决定系数R~2分别为0.48和0.46,且不同季节下的决定系数和相关函数均有差异,其中冬季相关性最好,夏季相关性最差.全年AOD与AQI呈正相关特性,决定系数R~2为0.15(P0.05).AOD值受天气要素综合作用的影响,观测期间也应将温度、湿度、水汽等要素数据进行同步采集.     

基于AGRI颗粒物浓度遥感反演及季节变化分析

基于AGRI数据反演区域PM_2.5浓度.利用6S辐射传输模式,分析气溶胶光学厚度AOD与能见度相关性,建立AOD、气溶胶标高和能见度模型;通过对大气柱AOD垂直订正,构建AOD与近地面PM_2.5浓度关系的物理模型;同时引入了地面相对湿度数据.结果表明,FY-4A遥感的PM_2.5浓度与地面空气质量监测站的PM_2.5浓度变化趋势一致,算法计算效率较高.利用AGRI估算近地面PM_2.5与地面观测网对比分析,其结果不亚于于MODIS以及VIIRS的对比结果,AGRI估算的均方根误差和相对误差较小.从季节分析,冬季近地面颗粒物浓度是影响整层大气柱AOD值的主要因素,AGRI反演结果精度较好,夏季相关系数相对于其他三个季节偏低.总体而言,采用FY-4A/AGRI反演颗粒物浓度精度可靠,有利于实现区域气溶胶全天候实时监测.     

银川市气溶胶变化特征及其与气象条件的关系分析

利用银川市2013年的气溶胶和气象要素观测资料,分析银川市不同粒径颗粒物浓度变化特征及其与气象条件的关系,结果表明:PM10、PM2.5、PM1的季节变化规律基本一致,夏季浓度低变幅小、其他季节浓度高变幅大;PM1、PM2.5存在明显的7 d周期,PM10存在10~12 d的周期。PM1、PM2.5、PM103种粒径的气溶胶浓度具有高度相关性,PM1与PM2.5相关性最好,PM10浓度高、变率大,与细粒子相关性有所降低。PM1和PM2.5的时变化均呈双峰双谷型,PM10的时变化在非采暖期近似于双峰双谷型,采暖期呈单峰型。银川市气溶胶浓度与能见度相关性最好,细颗粒物对能见度影响比粗粒子更为严重。气温与气溶胶浓度呈一致的负相关。风速与细颗粒物PM1、PM2.5浓度呈负相关,与粗颗粒物PM10的相关性较差。银川市相对湿度与粗颗粒物浓度PM10呈较好的负相关,与PM1正相关,与PM2.5相关不显著。     

廉江某地区大气TSP、PM10、PM2.5污染水平及相关性研究

为研究廉江市大气颗粒物污染特征,于2014年11月～12月采集TSP、PM10、PM2.5样品,用重量法分析质量浓度,并对相关性进行分析.结果表明,用环境空气质量标准(GB 3095-2012)来衡量,廉江市冬季大气颗粒物TSP、PM10、PM2.5的日均浓度均符合标准,环境空气状况良好;三个代表性采样点在监测周期内TSP、PM10、PM2.5的浓度变化趋势大体一致,监测结果能客观反映该区域颗粒物的污染状况;PM2.5与PM10,PM10与TSP之间均存在着显著相关性,回归方程相关性较好.     

徐州市气溶胶光学厚度与PM2.5相关性及年周期特征

基于徐州市2014～2017年气溶胶光学厚度(AOD)、地面监测站PM_(2.5)浓度及气象数据,构建经标高订正的AOD(AOD/H)与经湿度订正的PM_(2.5)(PM_(2.5)×f_((RH)))之间的5种不同类型的拟合模型,分析两者在不同季节的相关性;同时利用经验模态分解对AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))进行周期变化分析。结果表明:AOD与PM_(2.5)浓度直接相关程度较低,经过订正后两者的相关程度显著提高;选取乘幂模型为最优拟合模型,利用乘幂模型估计得到的PM_(2.5)浓度与地面监测的经湿度订正的PM_(2.5)浓度呈显著正相关,相关系数在四季分别达到0.752、0.650、0.808和0.942;利用经验模态分解分析得到AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))具有显著的年周期变化特征,均在冬季出现高值,后逐渐降低,在6月前后出现极小值,到秋季又逐渐增大;AOD/H与PM_(2.5)×f_((RH))年变化特征表现出很高的一致性(r=0.888),表明在徐州地区AOD/H对PM_(2.5)×f_((RH))在年周期尺度变化特征研究中能起到良好的指示作用。     

北京地区夏冬季气溶胶不同参数的相关性分析

通过对北京市夏冬季不同尺寸大气气溶胶粒子数密度与颗粒物质量浓度及大气能见度的相关性分析,给出了利用粒子数密度计算颗粒物(PM₁₀,PM2.5和PM1.0)质量浓度和大气能见度的经验计算公式。      

青岛市李沧区PM10与PM2.5污染变化特征分析研究

利用2014年1月-12月青岛市李沧区大气自动监测点实时发布的监测数据,对PM10和PM2.5的达标情况、变化趋势及其两者之间相关性进行分析.结果表明:青岛市李沧区PM10和PM2.5年均值分别为0.126mg/m3和0.062 mg/m3,均超过二级标准,全年达标天数比例分别为71.8％和72.1％;PM10和PM2.5有明显的季节变化特征,其中春季污染最重,污染日分别占全年的40.8％和44.1％.PM2.5占PM10比例较高,达到48.4％.PM2.5与PM10回归线性较好,y=0.571 2x-0.011 8,R2 =0.901 2;PM2.5和PM10的Pearson相关系数为0.912;PM2.5和PM10日均值呈显著线性相关.     

2011年春季辽宁一次沙尘天气过程及其对不同粒径颗粒物和空气质量的影响

利用2011年5月11—12日辽宁沙尘天气过程的相关资料,分析了沙尘天气对不同粒径颗粒物及空气质量的影响及此次沙尘过程的天气成因.结果表明:沙尘天气发生前后可吸入颗粒物PM₁₀、PM_2.5和PM₁的浓度变化很大,沈阳、鞍山、本溪和丹东4城市PM₁₀、PM_2.5的小时浓度最大值都增大了1.5~20倍;粗粒子PM_(2.5~10)的数量浓度分别增加了30~41倍,质量浓度分别增加了27~30倍;细粒子PM_(1~2.5)的质量浓度分别增加了30~35倍,数量浓度分别增加了15~30倍;微粒子的数量浓度和质量浓度各城市表现不同,沈阳微粒子的数量浓度和质量浓度最大值增大了3倍和5倍,而鞍山PM₁的数量浓度和质量浓度分别减少了50%和10%.受蒙古气旋的影响内蒙古地区产生大风降温天气,大风将内蒙古地区的沙尘带到高空并随西风带向东移动进入辽宁,由于辽宁地区风速比较小,造成了辽宁大部分地区的浮尘天气,并对辽宁各地空气质量造成了严重影响,除丹东外辽宁其他13个城市空气质量都达到了轻微污染到重度污染的级别,铁岭、阜新、沈阳和抚顺的污染指数分别超过了300,达到了重度污染的级别.     

邯郸市大气颗粒物污染特征的监测研究

使用振荡天平颗粒物在线监测仪连续监测了邯郸市PM₁₀和PM_2.5浓度,分析了2012年7月31日—12月2日4个月内PM₁₀、PM_2.5的浓度水平、时变规律和PM_2.5/PM₁₀的变化情况.结果表明,监测时段内PM₁₀和PM_2.5的日均浓度平均值分别为208.4 μg·m^-3和99.1 μg·m^-3,是国家二级标准的1.4倍和1.3倍;浓度超标的天数占总观测天数的61.6%和60.0%,其污染程度与北京、天津相当,属污染较严重的地区.PM_2.5/PM₁₀在19.3%~89.8%之间周期性波动,平均值为49.4%,接近北方城市的平均水平.PM₁₀和PM_2.5的浓度变化具有很好的正相关性;日均值在4个月中呈现明显的周期性变化和月际波动,10、11月的PM₁₀和PM_2.5浓度变化剧烈且大大高于8、9月份.PM₁₀和PM_2.5浓度一天中小时均值的变化呈同步的双峰型分布,最高值出现在9:00和20:00左右,最低值出现在15:00~17:00之间.本研究系统分析了夏秋季节邯郸市大气颗粒物污染状况,以期为当地颗粒物污染的控制提供科学依据.     

石家庄市采暖前后大气颗粒物及其碳组分特征

为研究石家庄市大气颗粒物、碳组分特征和污染来源,采集2016年11月1日—12月31日石家庄市大气颗粒物（PM₁₀、PM_2.5和PM₁）样品,分析采暖前后PM₁₀、PM_2.5和PM₁及其中OC（有机碳）、EC（元素碳）和WSOC（水溶性有机碳）浓度水平,计算颗粒物与碳组分间相关性,进行OC/EC（质量浓度之比,下同）特征比值法和8个碳组分（OC1、OC2、OC3、OC4、OPC、EC1、EC2和EC3）研究.结果表明:①采暖后ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）比采暖前分别增加了26.4%和32.1%,而采暖后ρ（PM₁）比采暖前降低了12.2%.采样期间ρ（PM₁₀）与ρ（PM_2.5）显著相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）相关性差.采暖后散煤燃烧造成ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）增加,区域机动车限行和工业限产/停产导致ρ（PM₁）降低.②Pearson相关系数计算可知,ρ（OC）与ρ（EC）强相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）强相关,而ρ（PM₁）分别与ρ（OC）和ρ（WSOC）中等相关;ρ（PM₁₀）和ρ（PM_2.5）分别与ρ（EC）弱相关,ρ（PM₁）与ρ（EC）中等相关.③采暖后PM₁₀、PM_2.5和PM₁中ρ（OC）比采暖前分别增加了215.1%、97.2%和18.5%;采暖后PM₁₀和PM_2.5中ρ（EC）比采暖前分别增加了65.2%和5.3%,而采暖后PM₁中ρ（EC）比采暖前降低了10.9%.集中供热和散煤燃烧排放了大量OC;PM₁₀和PM_2.5中EC主要来源于散煤燃烧,PM₁中EC主要来源于工业排放和机动车尾气.④采暖前PM₁₀、PM_2.5和PM₁中OC/EC平均值分别为4.5、4.5和4.3;采暖后PM₁₀和PM_2.5中OC/EC平均值分别为9.8和9.7,而PM₁中OC/EC平均值为7.4.采暖前后SOC/OC（质量浓度之比,下同）平均值的范围为0.36~0.65,石家庄市冬季大气中SOC污染严重;⑤8个碳组分分析发现,石家庄市机动车限行导致PM₁中ρ（EC1）降低,而采暖后集中供暖和散煤燃烧的增加,导致ρ（OC2）明显增加.研究显示,大气颗粒物中碳组分采暖前主要来源于机动车尾气,而采暖后主要来源于燃煤燃烧,尤其是散煤燃烧.      

2013年1月邯郸市严重霾天气的污染特征分析

利用河北工程大学大气环境监测站点的PM₁₀、PM_2.5、SO₂和NO_x在线监测数据,并结合能见度、湿度数据,对邯郸市2012年12月1日到2013年1月31日的大气污染状况进行分析,特别是2013年1月持续发生的霾天气,以探讨严重霾污染的过程特征.结果表明,2013年1月,SO₂与NO_x的平均浓度分别为225.3 μg·m^-3和217.8 μg·m^-3,PM₁₀和PM_2.5的平均浓度分别为328.5 μg·m^-3和229.4 μg·m^-3,均超过新颁布的环境空气质量标准,是2012年12月平均浓度的1.4~3.5倍.重污染过程分析结果显示,污染峰值附近几天内PM₁₀、PM_2.5的时均浓度变化无明显规律.累积阶段的PM_2.5/PM₁₀在0.42~0.52之间,峰值前后上升并超过0.70,扩散阶段PM_2.5/PM₁₀降到0.70以下,且呈波动式变化.当PM_2.5/PM₁₀小于0.40时,能见度基本位于2~18 km之间;当PM_2.5/PM₁₀在0.40~0.60之间时,能见度在0.7~8 km之间;当PM_2.5/PM₁₀大于0.60时,能见度分布于2 km以下.     

邯郸市大气复合污染特征的监测研究

利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.     

临沂市PM2.5和PM10中元素分布特征及来源解析

为探究临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中元素的污染特征及来源,于2016年12月至2017年10月对临沂市环境空气中PM_(2.5)和PM_(10)进行了同步采样.利用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)和电感耦合等离子体发射光谱仪(ICP-OES)测定了其中的23种元素,并采用富集因子法和PMF法分析其来源.结果表明,采样期间临沂市PM_(2.5)和PM_(10)中主要元素为Si、Ca、Al、Fe、K、Na和Mg,分别占所测元素的质量分数为92.93%和94.61%. 18种元素(除Ti、Ni、Mo、Cd和Mg)的浓度水平在冬春季最高,夏秋季最低.其中Si、Al、Ca、K和Na表现为春季浓度最高,主要分布在粗颗粒中;Cu、Zn、Pb和Sb表现为冬季浓度最高,主要分布在细颗粒中.富集因子结果表明Cd、Sb和Bi元素富集程度显著,主要受燃煤、工业生产、垃圾焚烧等人为源共同影响.PMF源解析结果表明,临沂市PM_(2.5)中元素来源主要有燃煤和铜冶炼的混合源、市政垃圾焚烧源、扬尘源、机动车排放和工业源,贡献率分别为22.64%、 7.49%、 41.22%、 14.71%和13.94%.PM_(10)中元素来源主要有扬尘源、燃煤和铜冶炼的混合源、机动车排放和工业源,贡献率分别为55.47%、 19.80%、 7.48%和12.83%.由此可见,扬尘源和燃煤与铜冶炼的混合源是临沂市颗粒物污染形成过程中的重要源类.     

2014—2016年海口市空气质量概况及预报效果检验

本文主要基于CUACE模式在海口市的预报产品,结合2014年3月—2017年2月海口市AQI、PM_2.5、PM₁₀和O₃的实况资料进行预报效果检验.结果表明,①近3年海口市空气质量等级主要以优和良为主,但仍有少部分天数以PM₁₀、PM_2.5和O₃为首要污染物,分别占所有首要污染物天数的27.6%、29.5%和42.9%,其中O₃上升幅度较快.②CUACE模式能较好的模拟出AQI和3类污染物浓度的变化特征,其中PM_2.5的预报值与实测值最为接近,而PM₁₀和O₃普遍偏低.③日平均浓度的预报效果检验表明,PM_2.5的标准误差（RMSE）最小,AQI和PM₁₀次之,O₃最大.3个时次预报平均偏差（MB）和归一化偏差（MNB）均为负值,表明CUACE模式预报的污染要素浓度均偏低于实测值.④海口市空气质量为优等级时,TS评分最高;无首要污染物时,首要污染物预报的TS评分最高,但首要污染物为PM_2.5、PM₁₀或O₃时,TS评分均偏低.     

2015—2018年乌鲁木齐市PM2.5及PM10时空分布特征

乌鲁木齐市是“丝绸之路经济带”关键节点城市,为了解乌鲁木齐市2015—2018年空气污染状况,利用2015年1月1日—2018年12月23日乌鲁木齐市7个国控空气质量监测站的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）监测数据,基于ArcGIS空间分析平台,分析乌鲁木齐市PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征.结果表明:ρ（PM_2.5）从2015年（66.60 μg/m3）到2016年（76.93 μg/m3）呈上升趋势,在2016—2018年呈单一下降趋势;ρ（PM₁₀）从2015年（132.74 μg/m3）到2016年（125.93 μg/m3）呈下降趋势,在2016—2018年呈单一上升趋势.2015—2018年工业活动集中的乌鲁木齐市边缘各区的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）平均值比城市中心（商业区、居民区）分别高11.28、7.17 μg/m3,说明工业集中地区的大气环境质量受污染影响明显.此外,2015—2018年乌鲁木齐市大气污染呈季节性和北高南低的区域性分布特征.气象因子分析表明,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）均与相对湿度呈正相关,与降雨量、风速等气象因素呈负相关.2015—2018年,乌鲁木齐市大气中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）呈先增后降的趋势,冬季以PM_2.5污染为主,其他季节以PM₁₀污染为主.研究显示,2015—2018年乌鲁木齐市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系.      

济南市春季大气颗粒物污染研究

对济南市2005年春季大气颗粒物中PM10、PM2.5和细颗粒物中的黑碳气溶胶的浓度水平、时间分布和日变化进行了观测,并结合气象资料对变化特征进行综合分析,探讨了PM10,PM2.5和黑碳的相对含量以及对能见度的影响等.研究结果表明,PM10和PM2.5平均浓度分别为242.5μg·m-3和109.4μg·m-3.与我国空气质量二级标准PM10日均值150μg·m-3和美国国家空气质量PM2.5日均标准65μg·m-3相比,超标率分别达到80.77%和84.61%,污染较严重;监测期间PM2.5/PM10的平均值为0.456.在PM2.5中,黑碳气溶胶平均质量浓度为5.39μg·m-3,占PM2.5的5.06%,日浓度变化呈双峰型.在监测时间内,污染物浓度与温度无明显的相关性;与相对湿度呈弱正相关;与风速呈明显的负相关关系.降水对PM10、PM2.5和黑碳的清除作用较为显著.PM10、PM2.5和黑碳浓度与能见度均呈负相关,相关系数(r)分别为-0.633、-0.695和-0.704,细颗粒物是影响能见度的主要因素.     

兴隆大气气溶胶中水溶性无机离子分析

2009年9月～2010年8月在兴隆大气背景站,利用Andersen分级采样器进行大气气溶胶样品的采集,并利用离子色谱分析了其中的水溶性无机离子的成分含量.结果表明,TSP、PM2.1和PM1.1中总水溶性无机盐的年平均浓度分别为(89.66±47.66)、(54.44±34.08)和(44.39±29.95)μg·m-3,其中SO42-、NO3-、Ca2+和NH4+为兴隆大气气溶胶中最主要的水溶性无机离子.PM2.1中总水溶性无机离子的年平均浓度占TSP的61%.PM1.1总水溶性无机离子的年平均浓度占TSP的50%,占PM2.1的82%.PM1.1、PM2.1和TSP中水溶性无机离子总浓度季节性变化趋势一致,夏季>秋季>春季>冬季.NH4+与SO42-的摩尔比>2,表明NH4+未被SO42-完全中和.在细粒子中NH4+和SO42-、NO3-均有较好的相关性,相关系数分别为0.96和0.87,表明NH4+可能以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在.