2016~2019年江西省臭氧污染特征与气象因子影响分析

利用2016~2019年生态环境部环境监测总站提供的江西省11个设区市的监测数据及同期的国家气象观测站常规观测资料,研究江西省臭氧污染特征与气象因子的关系.结果表明,江西省近几年臭氧污染日益严重,2016年全省臭氧（日最大8 h滑动平均值）平均浓度为80.1 μg·m^-3,到2019年上升至98.2 μg·m^-3,平均年增长率为6 μg·m^-3.2019年江西省11个设区市O₃超标总天数为475 d,占总超标天数的72.6%.2016~2018年O₃月平均浓度具有典型的季节变化特征：夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,2019年秋季由于降水量显著减少、日照时数增多和气温升高等气象条件导致秋季近地面臭氧浓度异常升高,其平均浓度高于其它季节.臭氧浓度总体与气温、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,当气温高于30℃、相对湿度在20%~40%区间、风速在2~3 m·s^-1区间时易出现高浓度臭氧污染.江西省臭氧浓度呈现一定的空间分布特征：赣东北地区低于其他地区,南部城市高于北部城市.其中,赣州市臭氧污染较为严重,其2019年平均浓度居全省最高,为104.2 μg·m^-3.基于后向轨迹HYSPLIT模型和潜在源解析PSCF对赣州市进行分析,研究结果表明赣州市臭氧污染的主要潜在贡献源区存在一定的季节差异：春季臭氧污染的外来输送源主要来自广东中部和江西北部地区,夏季主要来自江西北部地区,而秋季则主要来自广东北部和安徽中部地区.     

“2+26”城市2017年冬防减排效果及其潜在原因分析——以衡水市为例

近年来我国大气重污染频发,严重影响民生,其中以京津冀最为严重.2017年"总理基金"启动,同年冬防效果显著.衡水市作为"2+26"城市之一,空气质量排名常年处于倒数十名之内.经过2017年的冬防,空气质量明显改善,衡水市大气污染的改善在"2+26"城市中很具有代表性.本文以衡水作为切入点,利用后向轨迹和浓度权重轨迹分析(CWT)探讨了2017年衡水冬防效果及潜在源区变化,分别从气象轨迹和本地排放初探了潜在原因.结果表明,2017年冬防效果显著,PM_(2.5)浓度降低33%,优良天数增加32 d,重污染天数减少22 d.PM_(10)浓度降低41%,优良天数增加40 d.2017年冬季PM_(2.5)潜在源区由2016年同期衡水北部及以北地区向衡水南部及以南地区转移.PM_(10)潜在源分布变化与PM_(2.5)相似.两年气象条件的对比结果表明,气象变化较小,对潜在源分布影响不大,本地排放是潜在源区分布变化的主要原因,其中衡水北部工业锅炉和扬尘减排量显著高于衡水南部.研究表明,2017年衡水冬防效果显著,相比于气象条件,本地排放对大气颗粒污染及来源影响更大,本研究可为"2+26"城市大气颗粒污染研究提供参考.     

2015—2020年中国臭氧污染时空演化及其与厄尔尼诺-南方涛动的关系研究

为研究2015—2020年我国近地面臭氧(O₃)污染时空演化特征以及厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)对我国O₃污染的影响,本文基于2015—2020年我国近1 500个监测站点的O₃浓度数据(不包括港澳台地区数据),综合运用空间自相关、热点分析、异常值分析及回归分析,研究2015—2020年我国O₃污染的时空演化、浓度异常特征及其与ENSO事件和气象因素的关系.结果表明：(1)2015—2019年我国O₃污染集聚效应不断增强,但2020年显著降低.(2)我国O₃浓度呈先升高(2015—2018年)后下降(2018—2020年)的特征,2017年、2018年O₃年均浓度分别较上一年升高8.72%、1.76%,2019年、2020年O₃年均浓度分别较上一年下降3.60%、3.66%.除2019年、2020年外,O₃浓度高值聚集区站点的O₃浓度峰值和高值天数(日均值大于120μ...     

2017年春夏期间南京地区臭氧污染输送影响及潜在源区

基于南京市空气质量数据与NCEP全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了2017年春夏（4~10月）到达南京城区逐时的24 h近地面气团后向轨迹,并将后向轨迹数据与臭氧质量浓度数据结合,进行轨迹聚类与潜在源区分析.结果表明,2017年南京市臭氧日最大8 h滑动平均浓度在12~261 μg·m^-3,超标共58 d,主要集中在春夏季.臭氧月变化呈现单峰状,其中6月臭氧浓度与超标天数最高,臭氧日变化总体呈单峰状,峰值浓度出现在14：00左右;模拟获得5136条轨迹,其中超标轨迹约占10%,超标轨迹月度分布差异较为明显,5、6两月合计占比约60%,经聚类分析得到气团输送路径共有6条,分别来自东北偏北、西北、西南、东南偏南、东南及东北方向,其中东南与东南偏南方向两类气团出现频率最高,分别为23.33%和20.76%,且对应的臭氧浓度较高,对南京臭氧污染贡献较大;潜在源区分析WPSCF与WCWT的高值区一致性较好,均揭示臭氧污染潜在源区主要分布在常州、无锡、苏州与湖州等环太湖城市,同时周边城市泰州、马鞍山、芜湖、滁州、南通与连云港等地是次要的潜在源区.臭氧污染区域输送贡献明显,需要强化长三角区域联防联控.     

2013—2016年珠海地区臭氧浓度特征及其与气象因素的关系

利用珠海地区两个代表性环境空气质量国控站（吉大站、斗门站）2013—2016年连续4年的逐时臭氧（O₃）浓度监测资料和离两个国控站最近的基本气象站（珠海气象站、斗门气象站）同期逐时气象资料,综合应用统计分析、个例剖析、HYSPLIT后向轨迹聚类分析和潜在源贡献因子分析（PSCF）方法,研究了珠海地区臭氧浓度特征及其与气象因素的关系.结果表明：①干季珠海市O₃浓度最高且超标天数最多,高温低湿条件有利于O₃的形成;②位于内陆的斗门站O₃污染浓度、污染频率明显高于位于沿海的吉大站;③风场对珠海地区O₃浓度分布有重要影响,东北风或偏北风风速为3~4 m·s^-1时下风向珠海地区O₃浓度最高;④10月O₃重污染个例剖析表明,区域输送对珠海地区O₃污染有重要影响.HYSPLIT后向轨迹聚类分析表明,影响珠海地区O₃污染的气团来源中受广东中东部气流影响时污染最重,与潜在源贡献因子分析（PSCF）表明的该污染个例的污染潜在源区主要为广东中东部的东莞、广州增城、河源及以北地区的结论一致.     

北京市臭氧污染跳变型特征及影响因素分析

基于2016~2022年北京市环境监测和气象观测数据,结合后向轨迹聚类和潜在源区贡献分析北京市臭氧（O₃）污染特征、气象影响和潜在源区.结果表明,2016~2022年北京市共发生41次具有跳变特征的O₃污染过程,平均为5.9次·a^-1,发生时间集中在5~7月,跳变当日（OJD2）较跳变前一日（OJD1）的ρ（O₃-8h）平均值偏高78.3%,峰值浓度偏高78.9%,OJD2区域O₃浓度高值带呈现由南向北推进的特征.北京市跳变O₃污染发生主要原因可归纳为不利气象条件导致的本地积累叠加区域传输影响.跳变型O₃污染发生时具有偏南风频率增加、温度上升、气压降低和降水减少的特征,偏南风频率增加为O₃及其前体物的传输提供条件,在本地高温作用下快速发生光化学反应,叠加降水较少,综合推高OJD2的O₃浓度水平.聚类分析得到6条气团输送路径,OJD2来自偏北方向的气团减少11.2%,来自偏南和偏东方向气团增加6.7%和4.4%,气团以短距离传输为主,偏南和偏东方向对应的O₃浓度较高,对北京污染贡献较大.潜在源区分析揭示OJD2的O₃污染的主要潜在源区是京津冀中南部和东部,贡献了82.6%污染轨迹.跳变型O₃污染区域输送贡献明显,需要加强京津冀区域联防联控．     

重庆长寿区臭氧污染生成影响及潜源分析

文章基于2017-2020年长寿区及观测点位臭氧(O_3)及其前提物(NO_2和VOCs)以及气象因子(气温、相对湿度、风速、风向等)逐小时数据,分析了臭氧(O_3)及其前体物(NO_2和VOCs)污染物浓度年际及O_3污染典型期间的变化情况,讨论了O_3浓度与气象因子之间相关性,通过HYSPLIT后向轨迹和潜在源区贡献(PSCF)分析长寿区春、夏两季O_3潜在源区贡献特征。研究表明,O_3小时浓度160μg/m~3的超标小时浓度占比在2017-2019年呈逐年上升趋势,因新冠疫情影响2020年显著降低。全年O_3浓度高值区集中在4-9月,呈"夏高冬低"特征。O_3和NO_2的日变化特征反应了局地NO-NO_2转化与光化学生成的滴定作用。VOCs观测期内平均浓度为32.01×10~(-9)(体积浓度),较重庆市夏季VOCs偏高23.64%。O_3生成潜势贡献表现为含氧类VOCs芳香烃类烷烃烯烃卤代烃炔烃。O_3浓度与不同气象因子之间存在不同的相关性特征。该区域潜在源区具有明显季节性特征:春季主要位于涪陵、南川和巴南等区域;夏季主要集中在广安、江北、合川、渝北等一带。     

2017年京津冀地区PM2.5污染特征及潜在来源分析

京津冀及周边地区大气污染问题突出,秋、冬季重污染天气频发。为探讨该地区PM_2.5污染来源,分析其污染状况和气象因素的关系,利用2017年京津冀地区空气质量监测站的气象资料如气压、风速、相对湿度、温度、降水量等,结合ArcGIS软件空间插值法、SPSS 21.0的Pearson相关性分析等方法,采用拉格朗日混合型的扩散模型HYSPLIT后向轨迹聚类分析方法,探讨北京地区主要气团传输轨迹,结合GDAS气象资料计算潜在源贡献因子。结果表明:1）2017年京津冀地区ρ（PM_2.5）年均为64.4μg/m3,比2016年下降11.5%,全年达标天数占比为74.2%。2）京津冀地区PM_2.5与气压、相对湿度呈正相关,其中气压与PM_2.5相关性最高;与风速、日照时长、温度、降水量呈负相关,其中日照时长与PM_2.5相关性最高。冬季比其他季节影响更为显著。3）从时间尺度看,冬季污染最严重,秋、春季稍好,夏季PM_2.5优、良级占92.4%;其中,1月平均ρ（PM_2.5）最高。4）从空间范围看,整体上京津冀地区呈现南高北低,南北差异相对明显,其中其北部承德、张家口、秦皇岛地区ρ（PM_2.5）最低,石家庄、邯郸PM_2.5污染较严重。5）源解析结果表明,冬季北京地区主要受本地污染源影响,在春、秋季节受周边区域源贡献因子PSCF值>0.4,河北、山东、河南等地对北京PM_2.5的污染有一定的源贡献。     

嘉峪关市大气污染物传输特征与潜在源分析

利用Meteoinfo软件中的Trajstat插件对2019-03—2020-02期间抵达嘉峪关市的气团进行后向轨迹模拟,并结合各类大气污染物数据,对嘉峪关市四季的后向轨迹进行聚类分析,研究抵达嘉峪关市的主要气团输送路径及对应路径的污染物浓度特征。通过潜在源贡献因子法（PSCF）及权重浓度轨迹分析法（CWT）来分析PM₁₀与O₃的输送来源及主要潜在源区。结果表明:输送至嘉峪关市的气团中,西北方向气团轨迹数目和污染轨迹数目占比均大于其余方向,嘉峪关市四季的大气污染更易受到西北方向气团的影响。嘉峪关市春季PM₁₀污染相对严重,更易受到新疆东部地区潜在源区的影响,其余三季PM₁₀污染相对较轻,潜在源区主要集中在新疆东部地区,少数位于嘉峪关市东北方向。嘉峪关市春、夏季的O₃污染相对严重,强潜在源区主要集中在新疆东部地区及甘肃河西走廊地区,秋、冬季O₃污染相对较轻,其中秋季潜在源区主要位于甘肃河西走廊地区,冬季潜在源区主要位于新疆东部地区。     

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.     

银川市臭氧污染天气形势客观分型研究

采用T-mode主成分分析法（PCT）对银川2016—2020年4—9月850 hPa位势高度和全风速场进行客观天气分型,并利用后向轨迹聚类方法、潜在源贡献算法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）探讨臭氧易污染天气型的传输特征和潜在污染源区.结果表明,最有利于形成臭氧污染的天气类型为东高西低型,其次是低空均压场高空弱西北气流型,再次是低空均压场高空强西北气流和辐合场型,对应的臭氧超标率分别为37%、34%、27%和27%;不利于促发臭氧污染的天气类型有暖高底部型、西北气流控制型和高压后部型.东高西低型下,银川臭氧的主要输送路径为东南气流,潜在源区为四川北部、陕西西南部、甘肃东北部和宁夏东部;偏东气流和西北气流对低空均压场高空弱西北气流型下 臭氧浓度均有重要影响,此天气型下银川臭氧潜在源区主要分布在内蒙古西南部与宁夏西北部接壤地区及宁夏北部和东部;低空均压场高空强西北气流型下臭氧主要输送路径为北方气流,潜在源区为内蒙古中西部及宁夏中东部;东南偏东气流为辐合型天气型下银川臭氧的重要 输送路径.     

2015～2021年京津冀及周边地区PM2.5和臭氧复合污染时空特征分析

为了解京津冀及周边地区“2+26”城市PM_2.5和O₃复合污染时空分布特征,利用ArcGIS和SPSS软件对2015～2021年京津冀及周边地区“2+26”城市空气质量数据和气象数据进行关联性分析.结果表明：(1) 2015～2021年PM_2.5污染持续减缓,污染集中在区域中南部;O₃污染呈波动上升趋势,空间分布呈现“西南低,东北高”的格局.季节变化来看,PM_2.5浓度主要为：冬季>春季≈秋季>夏季,O₃-8h浓度为：夏季>春季>秋季>冬季.(2)“2+26”城市PM_2.5超标天数持续下降,O₃超标天数波动上升,复合污染日下降趋势显著;PM_2.5和O₃污染在夏季呈强正相关,相关系数最高达0.52,冬季呈强负相关.(3)对比典型城市臭氧污染时期与复合污染时期气象条件,复合污染发生的温度区间集中在23.7～26.5℃、湿度48%～65%和S～S...     

杭州富阳地区2015—2018年冬季不同天气形势下PM2.5传输路径和潜在源区分析

利用2015—2018年杭州市富阳地区国控站污染数据、自动站和GDAS气象资料及对海平面气压场进行天气分型的基础上,使用HYSPLIT模型、潜在源贡献因子（WPSCF）分析法和浓度权重轨迹（WCWT）分析法,研究富阳地区冬季污染现状及不同天气形势下PM_2.5的输送路径与潜在源区分布特征.结果表明,2015—2018年富阳地区冬季PM_2.5浓度持续较高且变化趋势不明显,污染区域输送问题不容忽视.通过天气分型得到该地区冬季主要受高压、高压前部、高压底部、L型高压、低压和低压前部6种天气形势影响,其中,高压和高压底部控制下PM_2.5浓度均值较高,分别为65 μg·m^-3和58 μg·m^-3.对各天气形势下气团轨迹聚类分析得到,高压和高压前部控制下污染气团主要来自山东、江苏等地,高压底部和L型高压控制下污染气团主要来自内蒙古、辽宁等地,低压和低压前部控制下污染气团主要来自浙江中部、东南部地区.不同天气形势下WPSCF和WCWT得到的分布特征类似,高压控制下潜在源区分布范围最广,位于浙江西南部、东北部、上海和江苏东南部地区,其次为高压底部控制,潜在源区位于浙江中东部、东北部和上海地区,高压前部、L型高压、低压和低压前部的潜在源区范围较小,基本位于浙江、江苏南部和上海等地.     

深圳市罗湖区2019年环境空气质量变化特征分析

统计分析了深圳市罗湖区2019年主要空气污染物的浓度,探究了罗湖区常规大气污染物浓度的变化趋势,及其与气象因素间的相关性,对2019年罗湖区2次污染事件进行了潜在源分析,并对臭氧(O₃)进行了主成分分析。结果表明,2019年罗湖区各大气污染物浓度受季节影响较大,且出现“周末效应”,全年348 d有效数据中,主要污染物为O₃的天数为225 d,占比64.66%,2019年罗湖区的主要污染物为O₃。罗湖区颗粒物浓度与其他污染物之间相关性较为显著,大气环境中各污染物浓度与气温、风力和相对湿度呈较显著相关。2次大气污染事件的潜在源分析结果表明,东北方向(如东莞市等)为罗湖区O₃和PM_2.5的潜在输入源。通过对O₃浓度的主成分分析解析出了4个主成分,影响罗湖区大气O₃浓度的主要因素为风力、湿度、PM_2.5、PM₁₀和SO₂。研究结果为罗湖区大气污染污染控制与治理提供了参考。     

北京冬季严重污染过程的PM_(2.5)污染特征和输送路径及潜在源区

对北京2015年11月26日~12月2日出现的PM_(2.5)严重污染过程进行研究,分析了此次事件的污染特征和气象条件,结合HYSPLIT模型,用聚类方法对研究期间抵达北京的地面(500m)和高空(3000m)逐时72h气流后向轨迹聚类,并分析了地面和高空方向上气流轨迹对北京PM_(2.5)浓度的影响.运用潜在源贡献因子分析法和浓度权重轨迹分析法分别模拟了此次PM_(2.5)的主要潜在源区.结果表明,研究期间,北京PM_(2.5)小时均浓度数值变化较大.低温,高湿度和微风为北京PM_(2.5)严重污染过程的出现创造了适宜条件.不同方向气流轨迹对北京PM_(2.5)的影响在空间上存在显著差异.西北方向气流是影响北京PM_(2.5)浓度的主要气流轨迹,而地面来自南部的气流对北京PM_(2.5)浓度的影响也不能忽视.对北京PM_(2.5)的WPSCF和WCWT分析表明,蒙古国中西部、新疆东部、内蒙古中西部、山西北部、河北和山东北部对北京PM_(2.5)质量浓度贡献分别在0.7,200μg/m3以上,表明这些地区是影响此次北京PM_(2.5)的重要潜在源区.     

郑州市冬季大气PM_(2.5)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PM2.5的潜在污染来源和不同潜在源区对郑州市大气PM2.5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PM2.5浓度;郑州市冬季PM2.5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PM2.5污染水平也有着较大的影响和贡献。     

我国臭氧污染形势分析及成因初探

为揭示我国近地面臭氧的污染特征,甄别导致高浓度臭氧形成的关键影响因素,该文在探究我国重点区域近年来O₃污染特征的基础上,对O₃污染成因进行了初步分析.结果表明:①近年来我国O₃污染呈缓慢上升态势,2019年夏季异常高温、干旱的极端天气导致O₃污染偏重.京津冀及周边地区等重点区域O₃浓度明显高于欧美等发达国家和地区.②从时间上看,我国O₃污染主要出现在夏季及其前后,O₃浓度峰值一般出现在午后.从空间上看,O₃污染主要集中在京津冀及周边、汾渭平原和苏皖鲁豫交界地区,其次是长三角和珠三角区域,成渝和长江中游地区O₃污染也逐渐凸显.我国O₃污染程度主要以轻度污染为主,重点区域O₃和PM_2.5污染时空分异性特征明显.③前体物方面,我国NO_x和人为源VOCs的排放量总体处于高位,京津冀及周边地区和长三角为全国NO_x和VOCs排放强度较大的区域.近地表大气O₃形成机理复杂,O₃浓度与前体物VOCs和NO_x均呈复杂的非线性响应关系.气候变化和气象因素对O₃污染影响显著,O₃及其前体物在区域和城市之间存在相互输送影响.研究显示,我国臭氧污染形势严峻,未来针对臭氧污染防控应加强对多时空尺度下不同区域臭氧污染的形成机理与主导因素的研究.      

2019年秋冬季京津冀与周边地区污染传输特征分析

本研究结合大气环境观测数据,应用潜在源分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),以及基于WRF-CMAQ模式的传输矩阵和传输通量计算方法,研究分析了2019年秋冬季京津冀典型城市的大气污染特征与成因,量化评估了京津冀地区与周边省份之间的PM_2.5传输贡献.结果表明,京津冀地区冬季较秋季污染严重,且重污染时段PM_2.5浓度均与相对湿度呈显著的正相关,和风速呈显著的负相关;京津冀典型城市北京、天津和石家庄的潜在源区主要分布在京津冀本地、山西、内蒙古中部地区和山东地区,这与CWT结果基本吻合.京津冀各省域的PM_2.5以本地排放贡献为主,北京、天津和河北的本地贡献率范围为54.33%~66.01%,京津冀受区域外传输的贡献率范围为0.11%~26.54%.传输通量结果表明,冬季PM_2.5的传输主要受高空西北气流的作用,尤其清洁天气,高风速驱动清洁气团流入;秋季则主要受低空东南气流作用;传输通量呈现出显著的垂直分布特征,高空区域传输作用更为活跃,传输通量的流入/流出以及垂直分布与污染级别和RH呈现非线性响应关系,主导风向变化导致重污染前的传输效应明显大于重污染期间,高湿环境的传输效应明显小于低湿环境.     

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.     

武汉市汉阳区大气污染特征及气象影响分析

为深入了解汉阳区大气污染现状,文章根据2018年12月-2019年11月汉阳区环境空气质量监测点污染物监测数据及同期气象数据,分析了大气污染特征、主要污染过程及气象条件影响。结果表明:汉阳区当前呈现出明显的季节性复合污染特征,春季和秋季PM_(10)、PM_(2.5)、O_3和NO_2等多种首要污染物并存,夏季和冬季则分别以O_3和PM_(2.5)为主;全年主要发生了以PM_(2.5)、O_3和NO_2为首要污染物的3类持续污染过程,PM_(2.5)污染程度最为严重,O_3次之,NO_2较轻;气象因素对污染物浓度具有重要影响,风速与主要污染物浓度均显著负相关,相对湿度主要与O_3显著负相关,温度与PM_(2.5)和NO_2显著负相关,而与O_3显著正相关,气压则和温度完全相反;气团轨迹聚类及潜在源区分析结果显示,汉阳区PM_(2.5)污染的潜在源区主要分布在湖北省中部和东部、江西省北部、山东省西南部以及鲁苏豫皖4省交界地区,O_3污染的潜在源区主要分布在湖北省中部和东部、安徽省西部以及长江三角洲的部分地区,NO_2污染的潜在源区主要分布浙江省西北部、安徽省南部以及长江中游城市群的部分地区。