长距离污染传输对珠江三角洲区域空气质量影响的数值模拟研究

采用CMAQ模型系统对珠江三角洲(以下简称珠三角)区域2006年主要大气污染物浓度进行模拟,获得该区域主要污染物浓度时空分布和大气传输季节变化特征,并结合其它相关研究方法分析长距离传输对珠三角区域空气质量的影响.模型模拟结果揭示了珠三角NO2、SO2、PM10、PM2.5浓度具有秋冬季高、春夏季低的季节变化特征,而珠三角O3浓度的高值出现在秋季.零排放扰动法表明长距离传输对珠三角15个区域监测子站NO2、SO2、PM10和PM2.5浓度平均贡献分别为2.6%、13.9%、24.2%和28.1%,并且秋冬季长距离传输贡献大于春夏季.反向轨迹聚类方法显示珠三角区域代表性站点万顷沙72 h反向控制气团依据其来向可分为沿岸气团、大陆气团、区域环流和海洋气团.万顷沙站点主要污染物小时观测浓度大于150μg·m-3的时段与短距离沿岸气团、短距离大陆气团以及区域环流主导下的污染物传输密切相关.四维传输通量分析结果证实,NO2污染传输通道无法由广东省外延伸至珠三角地区,因此珠三角大气NO2浓度主要来源于广东省内的排放.珠三角在受沿岸气团或大陆气团控制时存在从福建省或江西省一直延伸至珠三角的SO2和PM2.5高通量污染传输通道.因此控制珠三角区域大气污染需考虑区域背景气象条件差异,针对不同污染物采取不同的区域联防联控措施.     

华东区域高山背景点PM10 和PM2.5 背景值及污染特征

为了解华东森林及高山背景区域大气中PM10和PM2.5质量浓度的变化特征,选取国家大气背景监测福建武夷山站2011年3月～2012年2月PM10、PM2.5为期1 a的监测数据,研究其浓度变化特征及其影响因子,并利用后向轨迹模式探讨区域输送对背景区域PM10和PM2.5质量浓度的影响.结果表明:华东森林及高山区域现阶段PM10和PM2.5背景浓度分别为(23±16)μg·m-3和(18±12)μg·m-3;PM10和PM2.5浓度具有相同的季节变化特征,即春季>秋季>冬季>夏季,2011年春季武夷山背景点因受沙尘远距离输送影响,PM10和PM2.5浓度明显高于其它三季;武夷山背景地区主要以细粒子为主,PM2.5/PM10年平均比值为0.76;PM10和PM2.5浓度与气体污染物均有较好的相关性,表明PM10和PM2.5可能来源于区域人为污染源的输送和二次粒子转化;2011年4月的污染事件与北方沙尘输送有关,而9月的污染事件主要与华东高污染负荷区的污染物输送有关.     

2017年兰州市大气污染物输送来源及传输特征模拟分析

利用HYSPLIT后向轨迹模式,结合兰州市AQI（空气质量指数）及常规大气污染物质量浓度数据,模拟研究了2017年1月1日-12月31日以兰州市为受点的大气污染物输送特征.通过聚类分析确定了抵达兰州市气团的主要输送途径和每类路径所对应的污染物质量浓度特征,并利用受体模型PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（权重浓度轨迹分析法）,分析了大气污染区域传输对兰州市空气质量的影响,探讨了影响兰州市空气质量的污染物输送来源和可能的潜在源区.结果表明,在影响兰州市的气流轨迹中,污染轨迹多来自兰州市以西和以北方向,污染轨迹约占总轨迹的39.52%,说明外部污染物的输入对兰州市空气质量具有重要影响.其中,第3类轨迹（对应来向为西）的气团对兰州市的空气质量有较大的影响,该类轨迹虽仅占总轨迹的15.21%,但其中污染轨迹数占56.76%,是影响兰州市空气质量的主要传输路径;第4类轨迹（对应来向为东南）的气团最为清洁.研究显示,对兰州市空气质量影响最大的强潜在源区主要分布在青海共和盆地、兰州市本地及周边区域,中等强度潜在源区为内蒙古自治区南部、宁夏回族自治区及甘肃省河西走廊等地区.      

福州市PM2.5污染过程中大气边界层和区域传输研究

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.     

2013年12月中国中东部地区严重灰霾期间上海市颗粒物的输送途径及潜在源区贡献分析

2013年12月初中国中东部地区发生了入冬以来最为严重的一次长时间、大范围的高浓度颗粒物污染过程,期间上海市PM10小时浓度最大值超过700μg·m-3,PM2.5最大小时浓度超过600μg·m-3.为研究此次严重灰霾污染期间影响上海的污染气团的主要传输途径,采用HYSPLIT后向轨迹结合聚类分析方法,探讨了本次污染事件中到达上海的主要气团轨迹,结合上海城区在线观测的PM10小时浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF和浓度权重轨迹CWT,分析了影响上海2013年12月PM10质量浓度的潜在源区,并探讨了不同源区对上海市PM10质量浓度贡献的差异.结果表明,西北路径和北路径是污染事件中的主要输送通道,在到达上海的气团轨迹中,大陆气团和海洋气团分别占总轨迹的79.6%和20.4%,影响上海的潜在源区除长三角一带的江苏、浙江和安徽等人口密集,工业、重工业和交通污染严重的地区以外,山东、河北、河南等地对于上海城区颗粒物污染亦有一定贡献.研究表明,区域大气污染联防联控乃至跨区域联动对于应对当前频发的重污染态势具有极为重要的意义.     

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。     

大气传输路径对上甸子本底站气溶胶光学特性的影响

利用2005~2010年北京上甸子本底站的PM2.5浓度、气溶胶散射系数(σsp)的连续观测资料,结合后向轨迹分析方法,探讨了不同季节、不同气团传输路径对本底地区气溶胶光学特性的影响.结果表明,污染物水平不仅与气团来向有关,也与气团的运动状态有关.偏南气团路径下的PM2.5浓度和σsp整体高于偏北气团路径,同时运动速度较慢、高度较低的气团路径多对应较高的PM2.5浓度和σsp.春、夏、秋季来自华北平原地区以及冬季来自华北区域北部的慢速、低气团对上甸子的污染水平有重要贡献.沙尘气溶胶多出现在春季,平均气溶胶质量散射效率(αsp)为0.78 m2·g-1.四季平均人为污染气溶胶的αsp为4.00 m2·g-1,其中冬季最高,春季最低.对于人为污染气溶胶来说,春、夏、秋三季的西北偏西路径、偏南路径以及偏北路径中速度较慢的轨迹组均具有较高的αsp(4.0 m2·g-1),表明这些气团路径受人为排放活动影响较大,而冬季各路径的αsp均较高,说明冬季区域内人为排放的影响比较一致.春、夏、秋三季中其他偏北的气团路径主要受到人为污染与沙尘气溶胶的共同影响.     

广西北海涠洲岛春季大气颗粒物浓度特征及影响因素

为了解我国北部湾区域大气环境特征和可能的跨界输送,于2015年3~4月在涠洲岛开展了对大气颗粒物浓度水平和粒径分布特征的外场观测研究,并结合气象因子和后向轨迹探讨了颗粒物浓度变化原因和来源.结果表明涠洲岛大气PM_1、PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度分别为(21±12)、(35±19)、(43±20)μg·m~(-3).PM1、PM_(1~2.5)和PM_(2.5~10)质量浓度分别占PM10的50%、32%、18%.0.5~1、1~2.5和2.5~20μm粒径段颗粒物数浓度分别占总数浓度的93.5%、6.1%和0.4%.颗粒物数浓度与能见度和气压呈弱负相关.后向轨迹模拟分析发现,来自涠洲岛西南方向东南亚一带的气团影响频率最高(45.9%),0.5~1μm、1~2.5μm数浓度和PM_(2.5)浓度最低但NO浓度最高;其次为来自正东方向气团(34.1%),SO2浓度最低但O3浓度最高;来自正南方向的气团(12.5%)NO2、NOx、O3和CO浓度最低;来自东北方向的大陆气团影响频率最低(7.4%),但颗粒物数浓度、质量浓度和气体污染物浓度(除O3和NO)最高.涠洲岛大气细颗粒物和气态污染物主要受大陆和东南亚地区输送影响,来自大陆方向的输送以工业污染为主,来自东南亚方向的输送以港口船舶及航运污染为主.     

2013年1月宁波市PM_(2.5)污染的形成过程与传输规律

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.     

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。     

春季沙尘过程对华东高山背景区域颗粒物中水溶性无机离子的影响

于2014年3—5月在国家大气背景监测福建武夷山站采集了PM2.5及PM2.5~10样品,利用离子色谱对其中的水溶性组分进行分析,并同步收集气象因子及污染物质量浓度数据,结合后向气流轨迹,分离出受沙尘影响的样品,探讨了春季沙尘过程华东高山背景区域颗粒物中水溶性组分的特征.结果表明,春季武夷山背景点沙尘影响期间颗粒物质量浓度及各水溶性离子浓度均比非沙尘期高,在粗粒子中表现更为明显;沙尘期间NO-3在粗粒子中明显富集,NO-3浓度显著升高;受沙尘影响,粗粒子中阳离子与阴离子的当量浓度比及NO2的二次转化率均明显升高.     

2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析

统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM_2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF（Potential Source Contribution Function）和浓度权重轨迹CWT（Concentration-weighted Trajectory）进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM_2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM_2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM_2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献.     

基于PM2.5监测点空间聚类的关中五市空气污染区域识别

区域大气污染联防联控是空气质量管理的重要举措,准确识别空气污染区域对联防联控措施有重大意义.本研究采用陕西省关中五市（西安、咸阳、宝鸡、渭南、铜川）国控和省控全部90个监测点的小时级PM_2.5浓度监测数据,运用邻接约束层次聚类方法对监测点进行空间聚类,并利用泰森多边形和曲线平滑等技术识别空气污染区域.结果表明：1关中五市空气污染存在跨行政区划的区域性特征,本研究识别出2个特征显著不同的空气污染区域（区域1和区域2）;2区域2的PM_2.5浓度在统计上显著高于区域1,且重度和严重污染天数也显著高于区域1;3空气污染区域与地形特征关系密切,区域1均为高海拔区县,而区域2均为低海拔区县.依据空气污染区域的不同特征,在区域污染程度存在显著差异时,应当采取不同等级的污染防控措施,以减少对关中五市43%的国土面积、23个区县、639万人及3355亿元国内生产总值的影响,使区域空气污染防控措施更加科学、合理与精准.同时,空气污染区域的划分对缺失数据和不同空气污染等级表现稳健.     

基于CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法的中国地区PM2.5浓度动力-统计预报方法研究

采用CMAQ模式和自适应偏最小二乘回归法相结合的动力-统计预报方法,对2014年1—12月全国252个环境监测站的PM_(2.5)浓度逐时预报值进行了滚动订正,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点研究该方法在中国不同地区不同季节的适用性.结果表明:CMAQ模式预报的PM_(2.5)浓度年平均和秋冬季季节平均偏差表现为非均匀空间分布特征,即辽宁、山东部分地区、川渝地区及华中、华东、华南大部分地区预报偏高,京津冀和西部大部分地区预报偏低;订正后PM_(2.5)浓度与实测值的空间分布较一致,上述偏高和偏低地区的PM_(2.5)浓度预报误差显著减小;秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差均大于年平均值.全国区域平均PM_(2.5)浓度实测值存在明显的季节变化特征,1—3月和11—12月较大,其他月份较小;PM_(2.5)浓度预报误差较大,多数时刻预报偏低,尤其是1—3月和11—12月偏低较明显;订正后PM_(2.5)浓度与实测值较接近,而且时间变化趋势较一致,秋冬季PM_(2.5)浓度预报和订正偏差亦明显大于春夏季.秋冬季4个重点污染区域中,京津冀地区PM_(2.5)实测浓度的区域平均值较大,川渝地区次之,长三角和珠三角地区较小;珠三角地区PM_(2.5)浓度预报和订正效果较好,川渝和长三角地区次之,京津冀地区相对较差;经滚动订正后,全年和秋冬季时段PM_(2.5)浓度订正值与实测值的相关系数均显著增加,误差显著减小,尤其是秋冬季订正效果较好.川渝地区的订正改进幅度最大,长三角和京津冀地区次之,珠三角地区较小.本文方法均适用于非污染日和污染日全国范围的PM_(2.5)预报浓度订正,两种天气过程PM_(2.5)浓度的订正效果均较好;该方法对于改进京津冀地区污染日的PM_(2.5)浓度预报更有效,其他3个地区非污染日的订正改进效果优于污染日.本文研究结果可为改进空气质量预报、重霾污染天气预警和防治提供新技术途径和科学依据.     

辽宁省典型城市空气质量现状与污染原因分析

根据中国环保部大气环境公报数据显示,截至2013年,中国城市环境空气质量仍然不容乐观。为全面了解辽宁省环境空气质量变化及其影响因素,以沈阳、大连、鞍山、抚顺、锦州5个典型城市的颗粒物监测数据为基础进行分析,主要探讨TSP、PM10、PM2.5及臭氧8小时对城市大气污染的影响。结果表明,5城市TSP、PM10、PM2.5均超过国家环境空气质量二级浓度限值,分别超过0.14~0.44倍、0.57~0.91倍及0.96~1.53倍,臭氧8小时未超过。从季节变化来看,5城市TSP、PM10、PM2.5浓度大体上呈现冬、春季较夏、秋季高的趋势,臭氧8小时浓度值春、夏两季比秋、冬两季高。5个城市大气颗粒物中的Pb、Zn元素含量最高,金属元素主要富集在PM2.5中。除TSP、PM10、PM2.5对城市空气质量造成严重污染外,臭氧8小时浓度对于城市空气质量的影响将逐渐超过细颗粒物,可能成为污染城市空气质量的主要污染物。     

荆州市大气污染物周边源影响域的气候模拟研究

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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5"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PM_2.5污染主要来源于本地排放,省内贡献率达87.8%;低压倒槽型PM_2.5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PM_2.5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.     

厦门海沧区PM2.5中金属元素污染评价及来源分析

为了了解金属元素的污染特征和潜在来源,以及重金属元素的风险水平,本研究于2015年4月至2016年1月采集了厦门海沧区不同类型站点四季大气PM_(2.5)样品348份,用X射线荧光分析仪(XRF)测定了其中K、Ca、Na、Mg、Al、Zn、Cu、Fe、Ti、As、V、Mn、Ba、Co等14种金属元素的质量浓度.本研究分析了码头、生活区、工业区和背景区这4个类型站点PM_(2.5)中金属元素的时空分布特征,综合利用富集因子法和健康风险评价模型进行了金属元素的污染评价,并采用相关性分析、主成分分析和后向气团轨迹初步探讨了金属元素的来源.结果表明,采样期间厦门海沧区PM_(2.5)中14种金属元素总质量浓度在PM_(2.5)中的占比为5.4%~10.6%.金属元素总质量浓度的时空变化特征与PM_(2.5)的较为一致,均表现为春冬季浓度高于夏秋季,海润码头和新阳工业区高于海沧分局和市委党校.而夏季海润码头和海沧分局PM_(2.5)日均值超标率较高的现象,与海润码头作业以及风向有关.新阳工业区Zn的质量浓度最高,市委党校次之;海润码头V的质量浓度最高,夏季海沧分局易出现V的浓度高值;均说明污染源站点(新阳工业区和海润码头)排放的污染物对其附近站点的金属元素质量浓度产生了影响.K质量浓度冬季最高,As超标现象出现在冬季和春季,说明冬季生物质燃烧以及燃煤等燃烧排放对大气污染的影响较为严重.Cu、Zn、As、Co、Na和Mn在各站点的富集因子范围为67~8449,富集均较严重.非致癌重金属Zn、Cu、Mn风险值之和低于一般可接受的风险水平(1×10~(-6)a~(-1)),其中Mn对总风险值的贡献范围为74%~88%.综合相关性分析和主成分分析结果表明,厦门海沧区PM_(2.5)中金属元素主要来源于地面扬尘、机动车排放、燃煤和工业排放以及船舶排放,各来源分别可以解释变量的34.5%、12.5%、10.6%、7.8%.后向气团轨迹表明春、秋和冬季均受到局地气团的影响,而夏季气团运动相对较强;春冬季途经长三角内陆的气团可能导致PM_(2.5)浓度偏高.     

乌鲁木齐市空气污染时空分布特征及其与气象因素相关分析

基于乌鲁木齐市7个检测站点实测数据(参照《环境空气质量标准》规定的6项常规监测污染物(PM_2.5、PM_10、SO_2、NO_2、CO、O_3)的24小时/8小时国家二级标准和AQI分级标准),对乌鲁木齐市2016年空气质量做变化趋势分析。结合乌鲁木齐市气象要素和城市发展数据对乌鲁木齐市空气质量影响因素做相关分析,然后利用层次分析法(AHP)对乌鲁木齐市环境空气污染时空分布特征的影响因素做评价分析。研究结果有:(1)乌鲁木齐市2016年1月,轻度污染天气占整月的3%、中度污染天气占26%、严重污染天气占32%、重度污染天气占39%;工业园区集中的米东区是乌鲁木齐市空气污染最严重的城区。(2)乌鲁木齐市的城区空气污染物因子和同期气象因素相关性显著;(3)重要污染物企业的空间分布对乌鲁木齐市空气污染空间分布起到绝对的影响作用。     

苏锡常地区PM2.5污染特征及其潜在源区分析

利用2014年12月—2015年11月苏锡常地区国控大气环境质量监测站发布的逐时数据,分析了研究区PM_(2.5)浓度的季节变化和空间分布特征,并利用HYSPLIT模型分析了大气污染物的输送路径及苏锡常地区PM_(2.5)的潜在源区.结果表明,苏锡常地区PM_(2.5)浓度日均值变化趋势基本一致,均呈现冬季高、夏季低的规律.PM_(2.5)浓度四季空间差异显著,不同监测站之间的差异较小.四季PM_(2.5)浓度与其它污染物之间相关性显著.单位面积污染物排放量与空气质量分布的空间错位,表明该地区PM_(2.5)污染与区域性污染物迁移有较大关系.苏锡常地区气流后向轨迹季节变化特征明显,冬、春、秋季的气流主要来自西北内陆地区,夏季气流以东南和西南方向输入居多.聚类分析表明,来自内陆的污染气流和来自海洋的清洁气流是苏锡常地区两种主要输送类型,外源污染气流不仅直接输送颗粒物,还贡献了大量的气态污染物.山东南部、江苏西部、安徽东部、浙江北部及江西西北地区对苏锡常冬季PM_(2.5)浓度贡献较大,春、夏、秋季的潜在源区主要分布在苏锡常本地和周边城市.     

基于遥感资料的北京大气污染治理投资对降低PM_(2.5)的效能分析

采用北京市环境监测中心35个站点的PM2.5监测数据及MODIS Terra的大气气溶胶光学厚度L3 C051产品数据,分季度建立北京市PM2.5历史浓度遥感估算模型.结合北京大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2)年均浓度数据,对北京市2001—2012年间用于工业废气污染治理投资累计额进行了效能分析.研究表明,北京市工业废气污染治理投资对于改善大气PM10、SO2、NO2均有显著贡献,但其对于大气PM2.5污染的治理效果并不明显.可能原因包括PM2.5排放源的复杂性、相关治理措施对PM2.5的针对性、经济增长导致的区域PM2.5源排放持续增长及区域外排放的持续影响等.因此,需要采取专门的有针对性的治理措施,建立健全大气污染治理技术和激励机制,控制工业燃煤及城市交通排放,削减本地及周边源排放,以有效改善北京地区大气PM2.5污染状况.