长春秋季细颗粒物中有机气溶胶组成特征及来源

利用大流量采样器采集了长春城郊2016年10月至2016年11月大气细颗粒物(PM_(2.5))样品共40套,分析了颗粒物中的有机碳(OC)、元素碳(EC)以及非极性有机化合物(主要包括正构烷烃、多环芳烃以及藿烷类化合物)和生物质燃烧标志物左旋葡聚糖的质量浓度,并用分子标记物、特征比值及主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型等方法探讨了有机气溶胶的主要来源.结果表明,观测期间PM_(2.5)的平均质量浓度为(79. 0±55. 7)μg·m~(-3),OC和EC的平均质量浓度分别为(20. 7±15. 6)μg·m~(-3)和(2. 2±1. 1)μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)的26. 2%和2. 8%.所测非极性有机化合物的总平均浓度为(186. 3±104. 5) ng·m~(-3),浓度高低顺序为正构烷烃[(101. 3±67. 0) ng·m~(-3)]多环芳烃[(81. 4±46. 0) ng·m~(-3)]藿烷类化合物[(3. 8±1. 9) ng·m~(-3),其主要来源包括煤燃烧源、生物质燃烧源以及交通源.主成分分析-多元线性回归模型得出该地区有机气溶胶主要排放源的相对贡献依次是煤燃烧源(47. 0%)、生物质燃烧源(42. 6%)和交通源(10. 4%).本研究结果可为我国东北地区有机气溶胶污染防控提供科学依据.     

南京市大气CO2浓度模拟及源贡献研究

定量研究城市区域人为CO_2通量对于控制温室气体排放具有重要意义,而基于大气CO_2浓度观测与大气传输模型方法反演区域尺度的CO_2通量是未来的一个重要发展方向,其中模型对大气CO_2浓度的模拟则是能否成功反演CO_2通量的重要基础,然而我国还未有针对城市区域CO_2浓度的长时间(1年)模拟.本研究基于高空间分辨率的人为源CO_2资料与拉格朗日大气传输模型(WRF-STILT),对南京市郊区34 m观测高度处2014年大气CO_2浓度进行模拟,并就模型模拟结果的主要影响因素和源贡献组成进行了分析,研究得出以下结论:(1)WRF-STILT模型能较好模拟出4个季节观测到的高CO_2浓度及有季节差异性的日变化特征.(2)观测CO_2浓度的足迹贡献源区(footprint)的季节变化在盛行风向影响下差异巨大,CO_2浓度增加值在前1 d的主要贡献占据总浓度贡献的90%,表明该34 m高度观测点可代表长三角区域的CO_2排放量的影响,而安徽东部和江苏中南部对其影响更大;(3)相对于排放源的日变化,边界层高度等气象因素的差异是引起CO_2强日变化的主要因素,这也是模拟的各季度浓度增加值差异的原因,其中秋季(34.97μmol·mol-1)冬季(30.07μmol·mol-1)夏季(27.28μmol·mol-1)春季(23.36μmol·mol-1);(4)浓度的主要贡献来源分别为石油生产(41%)和能源工业(26%),这和长三角区域的人为源CO_2排放通量差异巨大(石油生产:3%,能源工业:35%).     

保定市冬季PM2.5的氧化潜势特征及其影响来源分析

为了探究保定市郊区2018年冬季PM_2.5氧化潜势的特征及其影响来源,利用二硫苏糖醇（DTT）测定法对PM_2.5中活性氧进行测定,采用皮尔逊相关分析PM_2.5中各化学成分与氧化潜势的关系,并且利用PMF对DTT_v进行污染源解析.结果表明,冬季保定市ρ(PM_2.5)平均值为（140.96±70.67）μg·m^-3,高于同时期北京PM_2.5浓度.氧化潜势的DTT_v和DTT_m值均表现出白天高于夜间的情况[DTT_v白天为（2.37±0.76） nmol·（min·m³）^-1,夜间为（2.14±1.17） nmol·（min·m³）^-1; DTT_m白天为（0.96±0.60） pmol·（min·μg）^-1,夜间为（0.76±0.41） pmol·（...     

支持向量机回归在臭氧预报中的应用

采用南京工业区2016年5月20日~8月15日这一高臭氧（O₃）期的O₃、O₃前体物和常规气象资料数据,利用支持向量机回归（SVMr）方法分别预报O₃的小时值、日最大值和最大8 h滑动平均值.结果表明,O₃小时值预报的相关系数（R²）为0.84,平均绝对误差（MAE）和平均绝对百分误差（MAPE）分别为3.44×10^-9和24.48,O₃前期浓度、紫外B波段辐射（UVB）和NO₂浓度是关键因子.O₃日最大值预报的主要因子是NO_x在07：00的浓度和UVB.预报O₃ 8 h时UVB和气温起重要作用.加入前体物项能够使O₃的预报精度提升10%~28%.与多元线性回归方法相比,SVMr对O₃浓度的预报有明显优势.     

1960~2012年长江三角洲地区雾日与霾日的气候特征及其影响因素

利用1960~2012年长江三角洲地区气象观测资料,对长江三角洲区域雾和霾的时空分布及其影响因素进行了分析.结果表明:长江三角洲地区雾、霾分布不均匀,雾日大值区主要分布在江苏省盐城中部沿海地区、安徽省黄山地区、浙江东部沿海地区,霾日大值区主要分布在以南京、杭州、合肥、衢州为中心的周边城市.时间变化上,城市化水平高的大城市年雾日数在20世纪80年代之前呈增加趋势,之后呈减少趋势;城市化水平低的小城市年雾日数也呈先升后降的趋势,但下降时间滞后于大城市.大城市雾日月平均分布冬季最多,春秋季次之,夏季最少,小城市雾日月平均分布呈双峰型特征,即春季和冬季较多.大城市和小城市年平均霾日数一直呈增加趋势且20世纪90年代之后差距变大.区域气候变化和城市化导致的温度上升,空气污染加剧导致的气溶胶增加,是造成长江三角洲雾日、霾日不同变化特征的原因,但它们之间的相互作用效应复杂,值得深入研究.     

北京春季大气气溶胶光学特性研究

为了解北京春季气溶胶光学特性,利用AERONET Level 2.0数据资料研究了2010～2014年北京市春季大气气溶胶光学参数,以晴空作为背景,比较分析了春季及沙尘期间大气气溶胶光学性质的差异.研究发现,北京春季与沙尘期间粗粒子消光占总消光的28%和59%,沙尘期间粒子吸收仅占消光的11.4%,说明沙尘天气发生时以粗粒子消光为主且吸收作用弱.沙尘天气溶胶光学厚度呈现出高值,其值为春季平均值的1.7倍.Angstrom波长指数在沙尘期间远小于非沙尘期间,且有85%小于0.6.北京春季体积尺度谱以粗模态峰为主,其中沙尘天粗模态的体积浓度为0.81μm³/μm²明显大于春季的值(0.25μm³/μm²).沙尘期间单次散射反照率随波长增加递增,在波长440~1020nm间的平均值大于春季均值.复折射指数实部在沙尘过程的平均值达到1.51(440nm),春季均值为1.48(440nm),表明沙尘气溶胶的散射能力更强;复折射指数虚部随波长增大呈减小趋势,且春季平均值大于沙尘期间的值.沙尘期间辐射强迫大于春季值,并远高于春季晴空条件下均值.     

南京冬季气溶胶消光特性及霾天气低能见度特征

利用2015年1月气溶胶散射和吸收系数、PM_2.5质量浓度、大气能见度以及常规气象观测数据,分析了南京冬季大气气溶胶散射系数与吸收系数的变化特征,给出了散射系数与吸收系数对大气消光的贡献,以及能见度与PM_2.5质量浓度和相对湿度的关系.结果表明,观测期间南京大气气溶胶的散射系数和吸收系数分别为(423.4±265.3) Mm^-1和(24.5±14.3) Mm^-1,对大气消光的贡献分别为89.2%和5.2%,表明大气消光主要贡献来自于气溶胶的散射.散射系数与PM_2.5相关性较好(R²=0.91),能见度随PM_2.5质量浓度呈指数下降,也与相对湿度保持一定负相关性.能见度均值为4.3km,且连续出现能见度不足2km的低能见度天气,霾天气下消光系数和PM_2.5质量浓度大幅超过非霾天气,最高值分别达到1471.2Mm^-1和358 μg/m³,霾天气下能见度的降低来自颗粒物与相对湿度的共同影响.     

南京夏季大气臭氧光化学特征与敏感性分析

对流层臭氧（O₃）主要由氮氧化物（NO_x）和挥发性有机物（VOCs）经过一系列光化学反应生成,反应过程呈现复杂的非线性关系.为深入了解O₃的光化学特征及生成机制,利用2018年夏季大气O₃与VOCs的观测数据,结合大气零维框架模拟模型F0AM-MCM,研究O₃超标日和非O₃超标日的O₃光化学特征之间的差异性.观测结果表明,O₃超标日期间φ（O₃）和φ（TVOCs）的平均值分别为47.8×10^-9和49.0×10^-9,为非O₃超标日期间O₃（26×10^-9）和TVOCs（30×10^-9）体积分数的1.8倍和1.6倍.使用F0AM模型,借助EKMA曲线和RIR分析等识别O₃敏感性,发现南京市O₃超标日和非O₃超标日O₃的形成均主要受VOCs和NO_x的协同控制.F0AM-MCM模拟结果表明,在O₃超标日,·OH和HO₂的日平均混合比分别是非O₃超标日的1.3倍和1.8倍,表明O₃超标日期间具有更强的大气氧化能力,且·OH和HO₂的形成和损失速率也有明显的增加,表明自由基循环的增强.此外,O₃超标日的O₃生成速率明显高于非O₃超标日,从而导致了O₃超标日的O₃净生成速率明显高于非O₃超标日.以上发现提高了对南京夏季O₃超标日大气O₃光化学特征的认识.     

温湿度对南京北郊PM_(2.5)中二次无机离子生成演化的影响

二次无机离子是PM_(2.5)的重要组成部分,明晰大气污染过程中二次无机离子的形成、演化过程及影响因素,对深入认识大气污染的形成与消散机制具有重要意义。利用南京北郊2016年3月—2017年2月PM_(2.5)及水溶性离子在线观测资料,分析了温湿度对南京北郊PM_(2.5)中二次无机离子生成和演化过程的影响。结果表明:观测期间南京北郊总水溶性离子(TWSI)平均质量浓度为41.35μg·m~(-3),占PM_(2.5)的69.94%;二次无机离子SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+(SNA)的平均质量浓度为37.95μg·m~(-3),占TWSI的91.78%,是最主要的水溶性离子。硫氧化率(SOR)平均约为0.49,季节性差异较小,随相对湿度(RH)的增大而升高,且在RH60%时升高显著。冬季SO4~(2-)质量浓度在PM_(2.5)中的占比随RH增加呈递增趋势,夏季反之,这可能与NO3-的占比增加有关。n(NH4+)/n(SO4~(2-))与n(NO3-)/n(SO4~(2-))比值的截距表现为冬季大于夏季,表明南京北郊大气中的硫酸盐主要是以低酸度固态或液态(NH_4)_2SO_4、NH_4HSO_4的形式存在。在气温高于25℃时,NO_3~-的气粒分配指数(FHNO_3)随气温上升而快速增大,表明气温越高,越有利于固态NH_4NO_3向气态HNO_3转化;而空气湿度的作用与气温相反,特别是在气温高于25℃的高温时段,空气湿度越低,越有利于固态NH_4NO_3向气态HNO_3转化。干净天气条件下FHNO_3平均值为0.07,是污染天气条件下的1.94倍,表明污染天气更有利于NH_4NO_3的形成从而加重大气污染程度。     

基于支持向量机回归和小波变换的O3预报方法

使用南京工业区2016年6月1日~8月15日的臭氧（O₃）、O₃前体物及常规气象数据，结合多元线性回归（MLR）方法和小波变换（WT）改进支持向量机回归（SVR）对O₃小时浓度的预报精度.结果表明，通过WT方法将一个高变异性的序列转化为多个低变异性的序列后再处理可提高预报精度，M-WT-SVR预报的决定系数（R²）达到0.90，平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分误差（MAPE）和均方根误差（RMSE）分别为3.86×10^-9、28.26%和5.57×10^-9，优于M-SVR和SVR.低层细节序列主要与NO、NO₂和芳香烃有关，而更高层的近似序列受到气象条件、前体物和O₃前期浓度共同影响.与经典的MLR方法相比，M-WT-SVR对O₃小时浓度的预报有明显优势.