遥感技术在灰霾监测中的应用综述

介绍了灰霾遥感监测的基本原理,论述了基于图像变换的TC法、HOT法和基于反演气溶胶光学厚度的灰霾遥感监测技术,以及造成灰霾天气的秸秆燃烧遥感监测方法.指出卫星遥感技术可以提供大尺度、长时间序列的污染物时空分布特征和变化趋势,以及全球性的大气环境综合遥感数据,是灰霾监测与综合治理的重要途径.     

不同季节气象条件对北京城区高黑碳浓度变化的影响

利用2013年至2015年北京城区黑碳气溶胶(下文统称为"BC")和PM2.5观测资料,结合地面气象观测资料、ECMWF边界层高度再分析资料和FNL/NCEP不同高度风速再分析资料,讨论了BC质量浓度及其在PM_(2.5)质量浓度中所占比例(下文统称"黑碳占比")的季节、月、日变化特征,并通过计算北京城区BC浓度与不同高度风速的相关矢量,分析了气象条件和外来输送对北京城区BC浓度变化的影响.结果发现:研究时段内北京城区BC浓度平均值为(4.77±4.49)μg·m~(-3);黑碳占比为8.23%±5.47%.BC浓度和黑碳占比在春、夏季低,秋、冬季高,其日变化特征在4个季节均为"白天低夜间高"的单峰型特征.随着PM_(2.5)浓度的升高,BC浓度增大,黑碳占比减小.当北京地区风向为东北、东北偏东、东南和西南偏西(主风向)时,BC浓度与风速和边界层高度均呈反向变化,即随风速和边界层高度的增大而减小.另外不同季节BC浓度随风速变化的临界值及其变化速率不同.冬季高BC浓度时段,北京城区BC浓度在低层大气的关键影响区分别位于河北南部与山东交界地区以及河北西北部与山西内蒙交界地区;高空关键影响区主要位于北京以西的河北西部、山西北部和内蒙古地区.     

金华地区PM2.5中的极性有机示踪物

用GC/MS,对金华地区3个采样点、四个季节,225个PM_(2.5)样品中10种极性有机示踪化合物进行了分析,包括天然源:3个异戊二烯SOA示踪物、1个α-蒎烯SOA示踪物和2个真菌孢子示踪物,和人为源:1个甲苯SOA示踪物、3个生物质燃烧示踪物.结果表明,异戊二烯SOA示踪物浓度为3.41~48.50 ng·m~(-3),α-蒎烯SOA示踪物浓度为2.45~25.40 ng·m~(-3),甲苯SOA示踪物为4.75~39.80 ng·m~(-3).各SOA示踪物均有明显的季节变化,其中,异戊二烯SOA示踪物呈夏季秋季≈春季冬季,α-蒎烯SOA示踪物夏季春季≈秋季冬季,甲苯SOA示踪物秋季夏季春季冬季.估算得出甲苯SOC对OC的贡献为3.03%~24.50%,而来源于生物质燃烧的有机碳对OC的贡献可以达到1.23%~42.80%.表明人为源排放前体物的二次转化以及生物质燃烧是金华地区大气细颗粒物污染的重要来源.     

北京市郊区夏季臭氧重污染特征及生成效率

为研究北京郊区夏季O₃(臭氧)重污染过程特征及O₃生成的光化学敏感性,基于2016年夏季在北京郊区开展的针对O₃及其相关污染物的强化观测试验(7月23日—8月31日,共计40 d),分析了观测期间O₃浓度[以φ(O₃)计]变化特征、O₃重污染过程主控因素与O₃敏感性化学特征.结果表明:观测期间φ(O₃)超标时有发生,最大小时φ(O₃)为151.1×10-9,其中有15 d的φ(O₃)最大8 h滑动平均值(O₃-max-8h)超过了GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值,占观测天数的37.5%;不同O₃重污染过程成因有所不同,城市烟羽传输的污染物对郊区O₃重污染过程影响显著(观测期间臭氧重污染过程:过程1,7月27—29日;过程3,8月9—11日;过程4,8月16日;过程5,8月21—24日),区域光化学污染对郊区O₃重污染过程也有贡献(观测期间O₃重污染过程2:8月4—6日);结合后向气流轨迹进一步辅助说明了不同重污染过程中O₃的来源不同.研究还发现,观测区域存在反“周末效应”现象,说明观测区域周末受人为影响较为明显;基于观测数据计算的OPE(O₃生成效率)分析了O₃光化学敏感性表明,在有OPE值的22 d内NO_x控制区和VOCs控制区出现的概率(41%)相等,即观测区域O₃对NO_x和VOCs均敏感;此外还发现,在O₃重污染过程中光化学敏感性会随其反应进程发生改变,由NO_x控制区逐渐转变为VOCs控制区.      

重庆市夏秋季VOCs对臭氧和二次有机气溶胶生成潜势的估算

为估算重庆市夏秋季VOCs（挥发性有机物）对O₃和SOA（二次有机气溶胶）的生成潜势,利用在线GC-MS/FID在2015年8月22日-9月23日对重庆市区点和郊区点VOCs开展了为期一个月的实时观测,获得市区点和郊区点$ \varphi $（TVOCs）（总挥发性有机物）分别为41.35×10-9和22.72×10-9,其中市区点以烷烃（35.2%）和烯炔烃（25.2%）为主,郊区点以含氧挥发性有机物（oxygenated volatile organic compounds,OVOCs）（30.6%）和烷烃（26.0%）为主.结合最大增量反应活性量化市区点和郊区点VOCs的OFPs（臭氧生成潜势）分别为149.11×10-9和71.09×10-9,市区点OFPs最大的是乙烯、丙烯、甲苯、C8和C9的芳香烃等,郊区点OFPs最大的VOCs是丙烯醛、异戊二烯和甲基乙烯基酮.结合气溶胶生成系数量化郊区点和市区点VOCs对SOA的生成贡献分别为0.36和1.26 μg/m3,相比国内其余城市VOCs的SOAP（二次有机气溶胶生成潜势）较小,主要以甲基环己烷、正壬烷、正葵烷和十一烷等高碳烷烃,以及甲苯、苯、二甲苯和乙苯等芳香烃的SOAP为主.研究显示,控制烯炔烃和芳香烃的浓度有助于控制重庆市O₃的生成,控制高碳烷烃和芳香烃则有助于控制重庆市SOA的生成.      

中国大气气溶胶粒谱分布研究进展

大气气溶胶粒子浓度和粒径分布受不同环境和气象条件制约,分析其分布特征对研究大气环境具有重要意义。该文综合论述了近20年来中国大气气溶胶的谱分布研究进展,重点讨论了背景大气气溶胶、城市型气溶胶、海洋型气溶胶和沙尘气溶胶谱分布特征及相应的对数正态分布谱分布函数参数值,介绍了气溶胶谱分布垂直分布特征,并简述了气溶胶谱分布对大气能见度、人体健康及其对新粒子形成的影响,为大气环境相关研究以及各种气候模式提供参考。     

基于AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度研究进展

随着中国城市发展,城镇化进程的不断推进,能源消耗持续增加,空气中的污染物含量越来越高,空气污染事件频发,城市空气质量研究成为一个热点议题。PM_(2.5)作为表征空气质量的重要指标之一,越来越受到人们的关注,目前获取PM_(2.5)数据主要有地面监测和卫星遥感监测2种方式。传统的地面监测手段可以得到高精度的局部PM_(2.5)污染数据,但是由于其覆盖范围的局限性,并没有办法反映出整个区域的PM_(2.5)污染情况。遥感卫星监测恰到好处地弥补了这一缺陷,其中应用最为广泛的是使用卫星遥感数据产品大气气溶胶光学厚度AOD来反演地面的PM_(2.5)浓度。文章从AOD数据的多样性及其应用、反演地面PM_(2.5)浓度模型的选择以及反演模型的优化这3个方面对目前国内外利用遥感卫星AOD数据反演地面PM_(2.5)浓度的研究进行了归纳梳理。其中AOD数据分辨率的不同产生了不同精度的反演结果;而线性回归模型和非线性回归模型的反演精度也存在较为明显的差异;通过在模型中加入气象参数、气溶胶垂直分布特性以及地表信息等因素会显著地改善反演结果。上述研究为流行病学中PM_(2.5)人口暴露研究及健康影响提供方法论基础。     

某戈壁区域地表气溶胶粒度特性研究

为了对进入某戈壁区域的人员内照射剂量计算提供充足有效的数据,深入研究该地区的气溶胶粒度特性具有重要意义。使用大流量采样器采集粒径10μm的气溶胶,再由γ谱仪测量核素活度;使用电子低压碰撞器(ELPI)测量气溶胶粒径分布。结果表明:扰动状态下的再悬浮系数比自然状态下的高约3个数量级;自然状态下气溶胶数量中位直径(CMAD)介于0.066～0.158μm之间,质量中位直径(MMAD)介于0.315～10.846μm之间;扰动状态下,气溶胶数量中位直径介于0.051～0.089μm之间,质量中位直径介于15.730～17.422μm之间。     

青岛近海冬季大气生物气溶胶中微生物活性研究

为了研究生物气溶胶中微生物活性水平和活性粒径分布特征,于2015年11月~2016年1月在青岛近海运用分级生物气溶胶采样器连续采集了生物气溶胶样品,并用荧光素二乙酸酯(fluorescein diacetate,FDA)水解法进行了活性测定.结果表明,采样期间青岛地区气溶胶中微生物活性水平(以荧光素钠计)范围为21.89~108.59 ng·m~(-3),平均值为59.43 ng·m~(-3).微生物活性的粒径分布呈现活性随粒径增大而增大,粗粒径(2.1μm)高于细粒径(2.1μm)的特征,在7.0μm粗粒子上所占比例最高,平均为24.06%.冬季微生物活性在一天当中变化较大,并未呈现出明显的昼间变化规律.相关性分析显示采样期间微生物活性与风速之间存在显著正相关关系(r=0.445,n=33,**P0.01),与温度、湿度和紫外线强度等气象因素以及AQI、PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3、SO_2等因子无显著相关性.气团来源对微生物活性具有明显影响.晴天微生物活性平均水平为100.33 ng·m~(-3),霾天微生物活性降低,平均水平降为56.53 ng·m~(-3),随着雾-霾天持续出现,活性迅速降低至晴天水平的37.7%,可见持续雾-霾天对微生物活性的影响更大.     

上海一次典型雾霾过程中不同天气现象的气溶胶光学特性及转化机制

以上海市2013年冬季一次持续雾霾过程为例,根据能见度和相对湿度的地面观测资料将雾霾过程划分为干霾、湿霾、雾3种不同天气现象,对不同天气现象的气溶胶光学特性垂直分布特征进行了研究,并初步分析不同天气现象的转化机制.结果表明,3种不同天气现象的发生顺序为湿霾→干霾→湿霾及湿霾→雾→干霾→湿霾,相对湿度对能见度的影响最大,温度次之,再次是风速,而PM_(2.5)对能见度的影响最小.CALIPSO(Cloud Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation)探测期间,存在2~3 km明显气溶胶层,且不同天气现象的气溶胶层厚度不同(雾湿霾干霾);雾霾发生期间,1.0 km以下高度气溶胶消光能力最大;在干霾、湿霾到雾的转化过程中,球形、大粒径气溶胶增多,非球形、小粒径气溶胶减少.