秸秆焚烧对黄石市空气质量的影响分析

以黄石市2019年秸秆露天焚烧火点数据、对应时段该市环境空气监测数据和气象数据为研究对象,文章综合运用相关分析和气团后向轨迹模式等方法,探讨秸秆焚烧对黄石市空气质量的影响及空气污染成因。研究发现,稻收期的火点数显著高于麦收期。各城区空气质量指数、秸秆焚烧排放的特征污染物（如PM_(10)、PM_(2.5)和CO）浓度、O_3浓度、特征指标（如PM_(2.5)/PM_(10)和PM_(10)/SO_2值）等均在秸秆露天焚烧后的2～7 d内迅速增加,并导致空气污染。秸秆焚烧后,各城区空气中PM_(2.5)与PM_(10)相关系数较焚烧前增加;CO质量浓度总体上与PM_(10)和PM_(2.5)呈显著的正相关关系（P<0.01）,与能见度呈显著的负相关关系（P<0.05）。结果表明黄石市空气污染与本地秸秆露天焚烧有关。基于后向轨迹模式的空气污染成因分析结果表明,秸秆露天焚烧、不利气象条件和污染物跨区域输送是导致黄石市2019年空气污染加重的主要因素。该研究结果为黄石市打赢蓝天保卫战、有针对性地协同治理大气污染提供科学依据。     

2013年10月长株潭城市群一次持续性空气污染过程特征分析

2013年10月21~31日长株潭城市群经历了一次持续性空气污染过程.利用地面空气质量监测资料、地面气象资料及探空资料综合分析了此次污染过程与大气环流、边界层气象条件之间的相互关系,并利用卫星遥感火点监测资料和HYSPLIT4模式,分析了此次过程大气污染物的来源及输送路径.结果表明,过程前期(21~26日),污染物缓慢积累,过程后期(27~31日),PM2.5、CO、NO2等焚烧特征污染物浓度急剧升高,秸秆焚烧污染物的长距离输送是后期空气污染加重的主要原因.火点监测和后向轨迹分析表明,过程前期气流主要流经长株潭城市群东北方向的安徽、湖北等地,流经地区火点分布较少,后期气流主要流经长株潭城市群东南方向的江西等地,流经地区火点分布较多.高压均压场背景环流导致的稳定大气层结、南北冷暖气流对峙造成的地面静小风,是长株潭城市群污染过程发展、维持和加强的重要条件,污染物长距离输送对长株潭城市群区域空气质量有重要影响.     

基于卫星遥感和地面观测资料分析苏皖两省一次空气污染过程

2012年6月8~11日,江苏安徽2省发生了一次持续性的空气污染过程.利用MODIS观测的气溶胶产品和地面气象资料,结合火点监测资料和HYSPLIT后向轨迹模式,分析气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比例(FMF)、空气污染指数(API)的特征,探究这次空气污染的形成原因.研究表明,这次过程中苏皖2省8个代表城市的能见度大部分时间低于10km,相对湿度低于90%,API均达到或超过污染等级,AOD显著增长,且污染物以人类活动产生的细粒子为主.区域细粒子比例(RFMF)达0.79,高FMF(>0.6)出现的概率高达74.8%.另外,苏皖2省稳定的天气形势,不利于污染物扩散.6月8~11日,苏皖2省(北部地区为主)出现大量的火点,表明有秸秆焚烧现象的存在.从HYSPLIT模式的模拟结果来看,苏皖2省8个代表城市在此期间主要受到偏西方向的气流以及局地气流的影响,偏西方向的气流有利于外部秸秆焚烧的污染物经过输送影响本地区,同时局地气流不利于扩散,从而造成污染物积累,形成污染.     

秸秆焚烧导致南京及周边地区一次严重空气污染过程的分析

2008年10月28～29日南京及周边地区发生了一次严重的空气污染事件,PM10、CO、SO2等大气污染物浓度急剧增高.本文综合利用地面空气污染监测资料、卫星遥感火点监测资料、气象观测和NCAR/NCEP再分析资料及气流后向轨迹模拟,分析了该次污染事件发生的天气条件和大气边界层特征以及大气污染物的来源、输送路径.结果表明,苏中、苏北地区秸秆焚烧产生的大气污染物向南京及周边地区输送,并结合不利于污染物扩散的天气形势和边界层条件,即:均压场结构、500hPa以下弱的垂直速度、涡度和散度、较低的边界层高度及逆温层的存在,以及地形因素是导致这次大气污染事件的主要原因.     

影响南京地区的两次典型空气污染过程分析

2009年10月下旬与11月上旬,南京及其周边地区接连经历了两次严重的空气污染过程.第一次污染过程表现为持续性灰霾天气,第二次污染过程主要受秸秆焚烧和区域输送的混合影响.利用地面污染监测数据、气象要素观测资料、卫星遥感火点资料结合后向轨迹模式,采用聚类分析的方法讨论了局地源及区域输送对两次污染过程的影响.结果表明,两次污染过程积聚模态气溶胶数浓度较高,与该地区之前观测结果比较气溶胶浓度峰值向大粒径偏移.两次过程PM2.1中SO24-/NO3-的值分别为1.30和0.99.第一次污染过程受偏东、偏南方向局地排放源的影响,≤0.1μm的气溶胶粒子逐渐累积.第二次污染过程主要受东北方向短距离输送与西南方向局地排放的混合影响,尤其是来自偏南方向气溶胶数浓度较高,≥0.1μm粒子尤为明显,说明秸秆焚烧的排放源主要来自此方向.     

基于遥感和GIS技术的秸秆焚烧与空气状况的时空响应分析

秸秆焚烧严重影响空气质量,已成为区域性问题,正日益受到广泛关注。本文以长江三角洲区域的一次污染天气过程为例,分析秸杆焚烧与空气污染浓度中心的时空位移关联性。首先,根据本次污染过程中该区域17个城市的API日值,利用GIS Kriging插值方法得到空气污染过程中API高值中心的空间位移图。然后,利用多时相卫星遥感影像,采用"背景对比火点探测算法"(the Contextual Fire Detection Algorithm)为主的火点自动探测算法,结合现场验证,提取该区域及周边的秸秆焚烧点信息。最后,利用GIS的空间叠加技术分析了秸杆焚烧火点与该次空气污染天气的时空关联性。结合当时高空风场和气团轨迹分析得知,API高值区的空间位移特征与火点密集区有很好的空间一致性,表明该次污染天气与秸秆焚烧具有密切关系。     

2013年成都地区一次秸秆焚烧特征及成因分析

2013年9月14~17日成都及周边地区出现了一次秸秆焚烧空气污染过程,成都、德阳受污染影响较严重,乐山、眉山影响相对较轻。基于空气污染指数API,结合雷达消光系数反演图、在线气团后向轨迹及探空斜温图分析本次空气污染过程,主要是由成都城区以南地区秸秆焚烧及区域边界层辐射逆温等不利扩散气象条件共同造成的。     

麦秸焚烧导致的北京市大气污染时空分布和化学组成特征分析

为了全面评价农田秸秆焚烧产生的污染事件,并为制定有效的管理措施提供依据,于2006年6月20日监测了西南风下北京南部农田麦秸焚烧产生的污染物向北京传输的过程.获得了SO2、CO、NOx以及可吸入颗粒物(PM10)质量浓度的数据.颗粒物的化学组分数据.数据分析结果表明,污染输送对北京市西南部地区空气质量影响最大(PM10小时浓度超过600μg·m-3),对北部山区影响较小(PM10浓度峰值在110μg·m-3).高浓度污染在市区持续时间最长.麦秸焚烧通过输送增加了PM10(尤其是PM1)、CO、NO2以及NMHC等污染物质,这使得与前一日相比污染物之间的相关关系发生了变化:SO2与其它污染物的相关性不显著,而CO与NO2、CH4与NO显著相关.因子分析进一步揭示,气象条件对污染物浓度变化具有主导作用,而由麦秸焚烧所产生的外来污染源属于次要地位.污染输送过程中,PM25中的硝酸盐类和有机碳、碳黑质量浓度增大.麦秸焚烧所输送的气态污染物和细小颗粒物对人体健康存在威胁,在不利扩散的气象条件下在大气中存留时间加长.研究结果表明,气象条件不利于污染扩散时必须禁止农田秸秆焚烧.     

基于气流轨迹聚类的大气污染输送影响

基于中尺度气象预报模式(MM5)、混合单粒子拉格朗日积分(HYSPLIT)轨迹模式模拟和K均值聚类算法,利用气流轨迹聚类判断不同尺度大气输送型对城市空气的质量影响.采用MM5模式对2006年珠江三角洲地区四季代表月(1,4,7,10月)的气象场进行了模拟,将模拟结果输入到HYSPLIT模式中,以计算广州市上空气团每日逐时的12 h后向轨迹;利用K均值聚类算法按轨迹移动方向和速度将各月气流轨迹线聚为有代表性的5类,计算各类输送型出现时段广州市ρ(PM10)和ρ(SO2)的平均值.结果表明,珠江三角洲地区低层大气输送季节性变化明显,按输送特征及其对城市污染物浓度的影响差异,可将输送型分为局地输送、城市间输送和远距离输送3类.结合污染源排放清单得出的污染源空间分布,分析结果表明,广州市大气污染较重时段主要受特殊气象条件和珠江三角洲地区周边城市排放源的影响,本地源排放与周边城市污染物输送的叠加使大气污染加重.     

华北平原夏收期间气溶胶卫星遥感探测分析

为研究2014年华北平原在夏收期间气溶胶污染的时空分布特征及形成原因,对2014年6月MODIS卫星的华北平原的气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比(FMF)、火点分布及后向轨迹进行了分析.结果表明,2014年6月华北平原的气溶胶光学厚度值在1.2~2.0之间,远高于年平均值1.0~1.2,而6月的火点分布主要集中在6—14日,此阶段的气溶胶光学厚度值高于6月6日前及14日以后的气溶胶光学厚度值.在两个特定研究区——华北南部及长三角地区,通过对6月的3个阶段的细粒子比进行分析,发现火点集中阶段细粒子排放增多,确定此次污染极有可能是由秸秆燃烧造成.在火点集中时期,两个研究区的后向轨迹说明,污染主要来自火点分布密集区域,进一步确定了秸秆燃烧是华北平原在夏收期间的主要污染源之一.     

2014年河北中南部两次重霾天气成因分析

利用河北省环保局环境监测站提供的污染物浓度数据及常规气象观测数据、NCEP再分析资料,结合HYSPLIT4.9后向轨迹模式,对2014年10月上旬发生在河北省的2次大范围的重霾天气特征和成因进行综合分析.结果表明,这2次重污染天气过程PM_2.5地面浓度最大值出现在邢台,为507μg/m³,水平能见度不足1km.均压场的分布和较为平稳的高空形势为2次霾天气提供了有利的气象背景.高湿,静小风以及较低的混合层高度不利于污染物扩散,是导致这两次重污染天气持续的主要原因.结合卫星火点及污染物来源分析表明,河北南部及周边省份的秸秆燃烧加重了第2次过程的污染,污染气团的输送对区域性重霾天气产生重要影响.     

南京地区典型大气污染过程分析

文章统计分析了南京市近年来大气污染过程总体特征,选择2009-2011年不同类型的3个典型污染过程,分别讨论了其污染特征和影响因素.结果表明:以API值为污染判断指标,近年来南京市91%的污染过程持续时间在4 d以下,秋冬季节长时间污染过程更多。沙尘型污染受北方沙源地、长距离输送气象条件控制,影响范围广;秸秆燃烧型污染PM_(25)/PM_(10)浓度比例高达70%以上,细粒子(PM_(2.5))污染严重,主要受风向控制影响南京及周边局部地区,在降水冲刷或大风等气象条件下随污染源消失而快速消散;秋冬季的持续污染过程主要受气象条件影响,在均压场控制下,边界层呈局地性环流特征,污染物不断累积。     

基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.     

基于神经网络的东北地区秸秆焚烧预测

选取农作物秸秆露天燃烧严重的东北地区,采用人工神经网络的方法,结合卫星火点和气象数据,开展秸秆露天燃烧预测研究.结果表明：人工神经网络预测模型成功验证了松嫩平原地区2015年10月25日~11月15日的秸秆露天燃烧情况,其准确度为67.1%,经过多次试验,在神经网络建模与验证数据配比为80：20时,预测准确度最高,可达69.7%,同时该模型的稳定性较好.而对不同区域,不同时间段的预测研究表明,人工神经网络较适用于长时间序列的预测.就影响因素而言,相对湿度是影响秸秆露天燃烧的最重要因素.本研究结果可为空气质量模式提供火点预测数据,提高其预报预警能力,为区域联防联控政策的制定提供科技支持.     

Long-term,consistent scenarios of emissions,deposition, and climate change in Europe

The aim of this study was to develop consistent scenarios of emissions, climate change and regional air pollution to enable an integrated analysis of the linkage between climate change and regional air pollution in Europe. An integrated modeling framework was developed for this purpose. The framework integrates state-of-the-art models and concepts from the area of climate change and regional air pollution and was supplemented by new modules (e.g. modeling long-term NH₃ emissions in Europe, modeling dispersion and transformation of air pollutants under climate change).Consistent climate and air pollution policies were derived, both driven by the desire to achieve certain environmental goals. According to an analysis of scenarios with various combinations of climate and regional air pollution policies the quantitatively most relevant interactions are the effect of climate change policies on the energy mix and the resulting air pollution emissions. In the long-term the global SO₂ emissions are expected to decrease (again), accordingly their effect on climate will be minor. Tentatively it can be concluded that for regional air pollution the development of the air pollutant emissions is more important than the effect of climate change on the dispersion and chemical transformation of air pollutants.     

三江平原作物收获期大气颗粒物浓度特征

通过对2013年10月东北三江平原农作物收获期大气颗粒物的在线监测,结合卫星火点数据与后向轨迹模拟,分析了秸秆燃烧和作物收割等农业活动对大气颗粒物质量浓度及粒径分布的影响.结果表明:作物收获前期、中期和后期大气PM2.5的平均质量浓度分别为36.0,158.3,33.8μg/m3;现场观测表明,水稻收割(321.1μg/m3)和秸秆燃烧(2777.1μg/m3)时监测田块内PM2.5的平均浓度分别是收割前和燃烧前平均浓度的2.5倍和11.5倍;卫星火点及后向轨迹分析发现,观测期间PM2.5与该地区卫星火点数量的变化趋势比较一致,且气团轨迹经过火点较集中区域时测得较高的PM2.5浓度值;对不同粒径(1μm,1~2.5μm,2.5~10μm)大气颗粒物质量浓度的观测表明,收获中期受大面积秸秆燃烧的影响,0~1μm粒径组分明显增加,而收获后期由于降水过程对0~1μm粒径颗粒物的清除效率较低,故该粒径颗粒物仍维持较高比例.