2017~2021年苏皖鲁豫交界区域PM2.5和O3时空变化特征及影响因素

苏皖鲁豫交界区域是长三角和京津冀及周边两大大气污染治理重点区域的连接带,揭示该区域PM_2.5和O₃污染特征对推动区域大气污染联防联控有着重要意义.基于2017~2021年苏皖鲁豫交界区域22个地市的国家空气环境监测网络观测数据,探讨了该区域PM_2.5和O₃浓度的时空变化特征及气象影响.结果表明：①2017~2021年区域PM_2.5浓度呈现逐年下降趋势,PM_2.5浓度月均值呈现“U型”分布,冬季PM_2.5浓度仍维持高位.O₃-8h-90%浓度呈现波动下降趋势,O₃-8h-90%浓度月均值变化呈“M型”分布,夏秋季O₃污染程度未有好转.②与2017年相比,2021年PM_2.5-O₃复合污染天数减少了52 d,但PM_2.5污染仍占主导地位.③PM_2.5和O₃污染区域主要集中在区域中部和北部城市,且中部城市PM_2.5和O₃污染程度均改善显著.④采用Moran''s I指数和LISA指数分析了区域PM_2.5和O₃-8h-90%浓度的全局和局部空间自相关性,PM_2.5和O₃-8h-90%浓度均具有空间相关性,PM_2.5浓度主要表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象,且高值-高值聚集有从中部向西部转移的现象,2020年和2021年O₃-8h-90%浓度表现为高值-高值聚集或低值-低值聚集现象.⑤结合气象要素数据,利用KZ滤波方法量化排放源与气象条件对区域PM_2.5和O₃-8h浓度的贡献,两者主要受到污染物排放影响,贡献率分别为101.0%和99.3%,表明污染物减排是驱动区域空气质量改善的主要因素.此外,气象条件对PM_2.5浓度的贡献在一、四季度为正值,二、三季度为负值,而对O₃-8h浓度的影响则反之,且气象条件对不同城市PM_2.5和O₃-8h浓度的影响程度存在较大差异.     

“大气十条”实施对2013—2017年大气气溶胶-辐射相互作用的影响

为应对严重的大气污染问题，我国于2013年颁布并实施了严格的《大气污染防治行动计划》（"大气十条"）.本研究利用在线耦合的区域大气化学传输模型WRF-Chem进行数值模拟，研究了2013—2017年"大气十条"实施期间大气气溶胶-辐射相互作用（Aerosol-Radiation Interaction，ARI）强度的变化及其对空气质量的影响，并量化分析了排放和气象条件变化对气溶胶-辐射相互作用强度变化和空气质量改善的相对贡献.研究发现，"大气十条"实施后ARI对PM_2.5质量浓度的增强效应明显减弱，ARI效应的减弱导致2017年全国平均PM_2.5浓度相较2013年下降了2.7 μg·m^-3，占PM_2.5浓度总降幅的9.1%.在这一过程中污染减排起了主导作用，约占ARI效应减弱导致全国平均PM_2.5浓度下降的88%，气象条件变化的贡献约占12%.在季节尺度上，冬季ARI效应减弱最为明显，使得2017年冬季全国月平均PM_2.5浓度同比2013年下降了12.1%.在区域尺度上，ARI效应的减弱对京津冀区域PM_2.5浓度的影响最为显著，使得2017年该区域平均PM_2.5浓度相较2013年下降了2.8 μg·m^-3，占该区域PM_2.5浓度总降幅的9.9%.2013—2017年，ARI效应对京津冀区域冬季重污染天气的影响程度也明显降低.以2013年1月和2017年1月为例，ARI效应使得这两个月内强霾事件期间区域日平均PM_2.5浓度峰值分别增加了47.6 μg·m^-3和33.7 μg·m^-3.研究表明"大气十条"实施后ARI对PM_2.5质量浓度的增强效应明显减弱，从而进一步推动了全国及重点区域PM_2.5浓度的下降，带来了额外的空气质量改善效益.     

陕西省冬春季PM2.5时空分布特征研究

根据陕西省2016年12月至2017年5月PM_2.5质量浓度逐小时数据，利用ArcGIS分析陕西省PM_2.5污染时空变化格局，并分析造成南北差异的原因，再利用小波分析手段探讨各市PM_2.5污染时间序列周期和突变特性。结果表明：（1）陕西省冬季PM_2.5污染重，春季污染轻，并表现出"关中高，南北低"的特征，秦岭南北经济发展差异和供暖差异是控制陕西省PM_2.5污染空间格局的主要原因；（2）冬季和春季单日PM_2.5浓度变化趋势基本一致，为"双峰双谷型"，日最低值出现在16∶00~18∶00；（3）Morlet小波分析结果显示，陕西省PM_2.5日均变化序列存在多时间尺度特征。陕北城市PM_2.5污染第1主周期为40 d，关中城市和陕南商洛市有40 d和65 d两个共同周期，安康市和汉中市共同周期为20 d和80 d；（4）陕西省PM_2.5突变事件冬季频繁而春季较少，多发生在1月和2月，春季1次大范围的沙尘天气，造成了陕西省5月5日8个城市PM_2.5污染浓度剧增。     

武汉地区2014年PM2.5时空分布与来源贡献的数值模拟研究

利用耦合了污染源在线追踪模块的化学传输模式NAQPMS （Nested Air Quality Prediction Model System）,结合地面细颗粒物（PM_2.5）的小时观测数据,模拟了2014年1、4、7、10月4个月份武汉地区PM_2.5浓度时空分布特征,量化了本地、武汉城市圈及远距离地区对武汉PM_2.5浓度贡献.研究发现,2014年武汉市PM_2.5年均浓度为85.3 μg·m^-3,污染天（PM_2.5日均值≥75 μg·m^-3）占全年总天数的47.9%.细颗粒物的月均值呈现出季节性特征,即冬季污染最为严峻,1月均值为199.1 μg·m^-3,PM_2.5浓度超标持续一整月;夏季空气质量最好,春秋介于两者之间.模拟的PM_2.5平均浓度在空间上大致呈现"城区高,郊区低"的分布态势.污染物区域来源解析发现,武汉市本地排放源贡献在1月最低,为34.1%,表明外来源贡献对长期灰霾的形成起决定性作用.7月本地源影响最显著（65.7%）,和毗邻城市源（23.1%）一起成为夏季污染物的主要来源.4月和10月本地排放贡献比分别为49.1%和42.1%.4个月份,武汉城市圈对该市PM_2.5浓度的贡献差异不大,范围在20.8%~24.1%.受大尺度天气系统的影响,远距离传输贡献率趋势与本地来源相反,占10.6%~35.3%.研究结果表明污染气团跨界输送对武汉不同季节PM_2.5浓度有重要贡献.在冬季大范围污染背景下,污染物区域大范围协同控制才能有效减缓武汉PM_2.5污染问题;而夏季对本地及近周边城市的减排措施可以有效改善武汉的空气质量.     

京津冀区域典型城市PM2.5污染特征及其成因研究

量化空气质量改善过程中气象条件和减排措施的相对贡献, 有助于科学评估减排措施的实施效果. 本文以2017—2019年京津冀区域13个城市PM_2.5质量浓度为研究对象, 采用主成分分析、系统聚类等方法客观确定各次区域的典型代表城市, 并基于环境气象评估指数（EMI）量化空气质量改善过程中气象条件和减排措施的相对贡献. 结果表明, 京津冀区域PM_2.5浓度整体呈南高北低特征, 高值区集中在河北省南部, 冬季区域PM_2.5浓度显著高于其他季节. 经旋转后的主成分分析可划分出2个主成分, 分别对应河北省中南部地区和京津冀北部地区. 系统聚类将京津冀区域分为3个次区域, 经相似性计算获得次区域典型代表城市为承德、唐山和邢台. 以2017年为基准年开展EMI评估, 结果显示2018年1月承德、唐山和邢台PM_2.5浓度下降, 减排和气象条件均有不同程度的贡献; 不利气象条件是2019年1月承德PM_2.5上涨的主要原因, 排放造成同期唐山PM_2.5浓度上升了52.8%,不利气象条件抵消了邢台减排的效果, 并造成其PM_2.5浓度小幅度增加. 京津冀区域各城市PM_2.5浓度的同步变化, 排放和气象条件对不同城市的贡献仍然存在很大差异, 在京津冀区域内划分次区域具有重要意义.     

北京2015年大气细颗粒物的空间分布特征及变化规律

近年来,随着雾霾事件的频发,人们逐渐提高了对雾霾的关注度,PM_2.5作为其首要污染物对大气能见度及人体健康造成了严重影响.因此,本文利用2015年北京12个环境监测站点的PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃的浓度数据和气象数据,综合研究了北京2015年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.同时,利用空间差异率（COD）统计方法评估了不同地区细颗粒物浓度的差异程度,并结合2015年2次特殊事件（春节和阅兵）,对大气污染特征及其与排放源控制的关系进行了深入对比分析.结果发现,重污染天气集中发生在秋冬季,且污染程度高、持续时间长.城区PM_2.5浓度比郊区高约12 μg·m^-3.东城区与对照区差异最大,COD值为0.24;东城区与西城区差异最小,COD值为0.05.春、夏、秋季颗粒物PM_2.5、PM₁₀浓度日变化较为平稳,在中午有所升高,冬季颗粒物质量浓度明显呈现出夜间高于日间的污染模式.近3年PM_2.5与PM₁₀保持显著的相关性,但PM_2.5/PM₁₀比值呈降低趋势.阅兵期间采取的空气质量管控措施和气象要素共同作用导致PM_2.5浓度下降约72%,市中心的首要污染物为NO₂,郊区首要污染物为O₃和PM₁₀.春节期间烟花燃放对PM_2.5的瞬时贡献量很大,对比春节假期和非假期2个阶段的大气污染特征发现,人口和机动车减少及餐馆暂停营业并没有使北京局地空气质量得到明显改善.该研究结果提示在进行PM_2.5控制的同时也要对O₃浓度有所关注,同时也进一步支撑了北京空气质量改善需要京津冀协同控制这一重要结论.     

中国三大城市群PM2.5浓度非线性变化分析

以三大城市群为研究区,基于PM_2.5浓度数据,利用ITA和Beast方法定量分析PM_2.5时间序列的非线性变化过程.结果表明：①三大城市群PM_2.5污染程度下降明显,高浓度区域明显缩小;PM_2.5浓度空间极化程度降低,空间差异缩小.大多数地区的PM_2.5浓度都具有下降的趋势,但变化程度并不相同.京津冀PM_2.5浓度相较于长三角和珠三角,仍处于较高水平.②三大城市群PM_2.5浓度具有冬春季高、夏秋季低的季节变化特征.冬季与夏季PM_2.5浓度差异明显, PM_2.5浓度在夏季的收敛性大于冬季.PM_2.5浓度高的区域下降趋势明显,但珠三角的PM_2.5浓度下降趋势相较于长三角和京津冀不明显.③三大城市群PM_2.5浓度时间序列均具有显著下降趋势,且京津冀>长三角>珠三角;PM_2.5浓度在冬季下降趋势最大.PM_2.5污染等级越高,下降趋势越明显.④京津冀PM_2.5浓度时间序列趋势分量具有两个突变点,季节分量中具有一个突变点;长三角PM_2.5浓度时间序列的趋势分量和季节分量均无突变点;珠三角PM_2.5浓度时间序列的季节分量无突变点,趋势分量具有一个突变点.结果可为区域空气污染治理相关工作的开展提供科学的参考.     

两湖盆地襄阳地区PM2.5重污染过程区域传输的观测和模拟分析

两湖盆地位于华中地区,横跨湖北、湖南两省,海拔高度低于200 m.襄阳为华中地区两湖盆地的“风口”,PM_2.5污染严重.为认识襄阳地区大气环境变化特征,对其2016年1月的大气污染过程进行研究分析,研究气象条件对PM_2.5浓度的影响.结果表明：冷空气南下入侵对两湖盆地襄阳地区产生PM_2.5重污染有重要驱动作用.强风是驱动大气污染物区域传输的主要因素,受东亚冬季风影响,上风方的PM_2.5跨区域传输到下风方两湖盆地,导致襄阳地区的PM_2.5污染水平上升.基于FLEXPART-WRF模式,定量估算了2016年1月襄阳地区4次PM_2.5重污染过程的区域传输贡献,估算发现4次大气重污染过程的外源贡献率均高于50.0%,最高达80.3%,体现了大气污染物区域传输对两湖盆地大气重污染事件的主导作用.两湖盆地襄阳地区PM_2.5污染主要潜在源来自东北路径,以华北平原为主.     

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.     

基于2015～2018年实时监测数据对关中平原城市群PM2.5时空变化规律的研究

为了解关中平原城市群PM_2.5时空变化规律，利用2015～2018年国家空气质量检测平台发布的PM_2.5实时监测数据，并用地统计学和探索性空间数据分析等方法，对关中平原城市群PM_2.5污染的时空变化规律进行分析。结果表明，关中平原城市群PM_2.5污染总体呈向好趋势，PM_2.5年均超标城市由11个减少到8个，年均浓度超标率显著下降。PM_2.5污染主要出现在冬季，春秋季过渡，夏季PM_2.5浓度季度均值、月均值都最低，PM_2.5日均值曲线与月均值曲线大致趋势一致，呈单峰"脉冲型"变化；PM_2.5污染在空间上具有明显的分异性和集聚性特征，表现出"临汾-咸阳"为轴的高污染区面积逐渐缩小，而以平凉、天水为中心的低污染区面积逐渐扩大的空间变化规律。     

2016—2020年广州市PM2.5时空分布特征

对大气污染物进行时空分布特征研究是开展大气污染防治的关键技术支撑.本研究基于广州市52个城市环境空气质量监测站点数据,采用系统聚类法、经验正交函数 （EOF）等方法分析了2016—2020年广州市PM_2.5浓度的时空分布特征.结果表明：①2016—2020年广州市PM_2.5污染改善显著,PM_2.5年均浓度从35.9 μg·m^-3下降至23.0 μg·m^-3,达标比例由96.2%上升至100%;PM_2.5干季平均浓度为湿季的1.54倍, 国控点超标天数为湿季的10.5倍;PM_2.5浓度日变化曲线峰谷值浓度差由7.5 μg·m^-3下降至3.9 μg·m^-3,日变化幅度趋于平缓.②广州市PM_2.5浓度最高值区主要分布在东西两侧,高值区域范围逐年减小,全市PM_2.5浓度分布趋于均匀;采用系统聚类法可将广州市PM_2.5分成北部、中北部、 南部、中南部4个污染区,其中,北部区PM_2.5浓度下降率仅为其他污染区的1/2,推测其PM_2.5浓度下降可能更多地由区域背景浓度的下降贡献;EOF分解前3模态累积方差贡献率达93%,分别可表征PM_2.5总体污染程度、在南北方向上的区域输送特征及由外围区域向中心城区聚集的 污染特征.     

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.     

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.     

模拟研究咸阳市2016年秋冬季雾霾期间PM2.5来源

基于WRF-CHEM模式模拟研究2016年11月、12月关中地区两次大气重污染事件期间咸阳市本地排放对当地PM_2.5污染水平的贡献以及关中地区主要污染源排放对咸阳市PM_2.5质量浓度的贡献。模式合理地模拟了研究时段内关中地区PM_2.5质量浓度的时空变化特征,较好地再现了大气污染过程。敏感性试验结果表明：秋冬季重污染期间咸阳市本地排放对当地PM_2.5的贡献约为30%,外源输送的贡献高达50%—60%。在关中地区的主要污染源中,居民源是秋冬季咸阳市PM_2.5最主要的来源,在秋冬季的贡献分别为37.4%和60.6%;工业源和交通源对咸阳市秋季PM_2.5的贡献分别为22.1%和11.2%,冬季的贡献分别为15.6%和9.8%;电厂源对秋冬季咸阳市PM2.5的贡献约为2.0%。因此,在秋冬季大气重污染期间,应该主要通过控制居民源排放来减轻咸阳市PM_2.5污染。     

中国城市PM2.5时空动态变化特征分析:2015-2017年

近年来我国雾霾事件频发.采用2015-2017年全国329个地级及以上城市PM_2.5浓度每小时监测数据,利用全域空间自相关法、自然正交函数和空间描述统计分析的方法,从时空视角来揭示PM_2.5浓度的时间动态变化规律以及空间分布特征.研究发现：①从全国范围内来看,PM_2.5浓度均值逐年降低,降幅最高为夏季,最低为冬季,PM_2.5浓度位于40~60 μg·m^-3之间的城市降幅较大.PM_2.5浓度年内表现为"冬高夏低,春秋居中"的时间动态变化规律,且各年PM_2.5浓度达优良率不断提高.②细颗粒物污染改善程度最大的为德州,京津冀城市群和长三角城市群改善程度居中.全国PM_2.5污染范围逐年缩小,但新疆西部和冀鲁豫仍为高污染区,西南和东南沿海地区为低污染区.各区域污染的空间集聚逐年缩小.优良达标率在空间分布特征上无显著变化.③"大气十条"部分指标已完成,未来细颗粒物污染治理重点区域仍以京津冀地区为核心.在防治空气污染方面,必须加强区域联防联控机制.     

京津冀及周边MAIAC AOD和PM2.5质量浓度特征及相关性分析

基于2014~2018年京津冀及周边地区MAIAC AOD和PM_2.5质量浓度数据,探讨AOD和PM_2.5质量浓度的时空差异,并利用线性回归探讨两者之间的相关性.结果表明,PM_2.5日均浓度超标天数分别占33%和57%（执行世界卫生组织IT.1和IT.2日均标准值）,污染较为严重.Terra、Aqua MAIAC AOD和PM_2.5年均浓度均呈下降趋势,PM_2.5浓度呈现出冬春季高、夏秋季低的特点,而Terra、Aqua AOD则表现为春夏季高、秋冬季低.PM_2.5及AOD的季均和年均浓度均呈现"北低南高"的区域分布特征,高值区主要位于河北南部、山西南部、山东西部以及河南北部,低值区主要位于山西北部、河北北部以及山东东部.PM_2.5年均浓度介于27~99μg·m^-3,AOD年均值介于0.20~0.69.Aqua AOD与PM_2.5浓度的相关性更高,且不同季节Terra、Aqua AOD与PM_2.5相关性差异显著,总体均表现为春冬季良好,夏秋季相对较差.对卫星AOD进行垂直和湿度订正后,其与PM_2.5的相关性显著提高.     

南京江北2014-2016年PM2.5质量浓度分布特征及气象和传输影响因素分析

利用2014-2016年南京江北地区PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,并结合HYSPLIT模式后向轨迹聚类分析和PSCF法分析了PM_2.5质量浓度的污染特征及其主要影响因素和主要来源特征.结果表明：2014-2016年PM_2.5质量浓度呈逐年下降趋势,下降幅度约为17.40%,由2014年的62.1 μg·m^-3下降至2016年的51.2 μg·m^-3,能见度由2014年的5.8 km上升至2016年6.6 km.PM_2.5质量浓度存在显著的月变化和季节变化特征,1月浓度最高,可达93.0 μg·m^-3;8月浓度最低,仅为38.8 μg·m^-3;冬季浓度最高,可达76.8 μg·m^-3,夏季浓度最低,仅为47.1 μg·m^-3.不同季节日变化均为单峰型分布.气象要素对PM_2.5质量浓度的影响较大,不同相对湿度下能见度和PM_2.5质量浓度具有较好的拟合关系.霾和非霾天PM_2.5质量浓度的阈值为15 μg·m^-3.不同季节的主导气团不同,春季主导气团为偏北气流和偏东气流,占比分别为43.50%和30.80%;夏季主导气团以东部气流为主,占比约为68.22%;秋季和冬季主导气团为来自北方的气流,总占比分别为83.52%和100%;偏北内陆气团PM_2.5质量浓度较大,偏东海洋性气团PM_2.5质量浓度较低.PM_2.5质量浓度潜在源区春冬季潜在源区范围较大,夏秋季潜在源区范围较小,季节变化显著.春季潜在来源主要分布在安徽、江西北部、江苏南部和浙江北部等地区,夏秋季分布在安徽东部、浙江北部和江苏南部等地区,冬季分布在安徽、河南东部,山东和江苏等地区.     

天津市冬季空气湿度对PM2.5和能见度的影响

空气湿度是调节能见度变化和大气污染发展的重要气象因素,利用2015~2020年天津市冬季的相对湿度、比湿、PM_2.5质量浓度和能见度的历史数据,分别分析了PM_2.5质量浓度和能见度与相对湿度和比湿之间的关系.2015~2020年冬季,天津城区PM_2.5质量浓度整体呈下降趋势,6 a下降了28.0%.10 km以上能见度天气的发生频率在2015~2018年冬季逐步上升,但在2019年和2020年的冬季重新下降.其中,2020年1月和2月天津市平均相对湿度达到63%和67%,显著高于30 a的历史同期均值,低于2 km的极端低能见度天气发生频率反弹至与2016年冬季相当的水平,空气湿度的升高在视觉上掩盖了PM_2.5的减排效果.天津市水汽的外部来源主要包括西南方向和东部渤海湾方向的输送,其中渤海湾方向传输的水汽占比约为59%,明显高于西南方向的25%.但东风相对清洁,对PM_2.5质量浓度的增长贡献有限,更多影响的是能见度.相比之下,当地面主导风向为西南风且比湿>2.0 g ·kg^-1时,大气污染的发生频率高达83.6%.短时间内,比湿的变化与相对湿度相比较为平稳,冬季利用比湿的变化在一定程度上可以预测大气污染事件的发生及污染程度.冬季平均相对湿度>80%或比湿>3.0 g ·kg^-1时,PM_2.5质量浓度>75 μg ·m^-3的发生频率分别为78%和80%.在冬季的环境气象预报中,要尤其警惕比湿高于3.0 g ·kg^-1的天气条件.     

京津冀内陆平原区PM2.5浓度时空变化定量模拟

近年来我国京津冀地区霾污染日趋严重,为揭示该地区PM_2.5时空变化特征,以京津冀内陆平原为研究区,以MODIS AOD数据作为主要预测因子,采用混合效应模型建立研究区2013~2014年AOD-PM_2.5逐日变化的关系模型.利用十折交叉验证法对模型拟合进行验证.结果表明,采用混合效应模型对AOD-PM_2.5进行时间上的校准能够提高二者间的相关性,模型拟合的PM_2.5质量浓度与地面实测值间的R²为0.78,经过交叉验证后R²为0.70,RMSE、RPE分别为20.80 μg·m^-3、28.76%.针对研究区冬季AOD有效值非随机性缺失带来的采样偏差,用校正因子对模型预测的2013~2014年间PM_2.5平均浓度进行校正,结果表明研究区内PM_2.5平均浓度均高于75 μg·m^-3,南部和西部地区的PM_2.5浓度相对较高,北部和东部地区PM_2.5浓度相对较低,呈现出"南高北低、西高东低"的分布趋势.研究结果表明混合效应模型能够适用于近地面PM_2.5监测,也为该区域大气颗粒物污染治理提供了科学依据.     

PM2.5和O3污染协同防控区的遥感精细划定与分析

针对地面站点监测数据难以支撑大气PM_2.5与O₃污染防控区边界划定的问题,融合大气污染浓度遥感估算建模与GIS统计分析模型,提出了一种基于PM_2.5和O₃浓度遥感估算结果的协同防控区精细划定方法,开展了2015~2020年月和年尺度的全国PM_2.5与O₃污染协同防控成效定量分析与防控区精细划定研究.结果表明,2015~2020年,我国PM_2.5浓度总体下降显著但O₃浓度基本持平,PM_2.5污染在秋冬超标严重,O₃污染则在春夏;同时PM_2.5与O₃浓度变化在空间上的不一致性显著,其中PM_2.5下降且O₃上升、PM_2.5与O₃均下降、PM_2.5与O₃均上升和PM_2.5上升O₃下降的面积占比分别为38.34%、35.12%、15.24%和10.89%.遥感精细划定范围显示,PM_2.5和O₃协同防控区域的边界具有显著动态变化特征,在时间变化上呈现先扩大后缩小的趋势,主体范围集中在"2+26"城市、汾渭平原、长三角北部和山东半岛.以PM_2.5或O₃单一防控为主的区域范围较为稳定,辽吉、鄂湘赣、成渝和塔克拉玛干沙漠-河西走廊区域需以PM_2.5防控为主,珠三角、长三角和环渤海湾部分区域则应以O₃防控为主.基于卫星遥感手段的PM_2.5和O₃协同防控区域边界精细划定方法可更好辅助国家PM_2.5和O₃协同防控策略制定需求.