APEC会议前后北京地区PM2.5污染特征及气象影响因素

为分析APEC会议前后北京地区PM_2.5变化特征,利用中国科学院大学雁栖湖校区超级站在2014年10—12月的连续观测数据,对APEC会议前后北京地区污染物分布及变化特征、气象影响因素和气团传输路径特征进行了分析. 结果表明:APEC会议期间北京地区减排效果显著,ρ(PM_2.5)平均值比会前下降了60.5%. 气象条件对污染物扩散起到积极作用,APEC期间平均风速为1.40 m/s,平均相对湿度为31.9 %,近地面气象条件优于APEC会前、会后. 北京地区受到外来污染物输送的影响,在2.00~3.00 m/s的南风下易发生来自南部地区的PM_2.5和SO₂输送. APEC会议期间北京地区主要受来自西北地区的高速、高海拔气团控制,其出现频率为39.6%,远低于APEC会前 (15.9%)和会后(20.8%),而来自南部地区的低速、低海拔污染气团的出现频率仅为2.1%,扩散条件总体良好. 研究显示,除了减排措施有效削减了污染物排放以外,有利的气象条件也是APEC会议期间北京地区保持良好空气质量的重要因素.      

郑州市2014～2017年大气污染特征及气象条件影响分析

根据郑州市2014~2017年大气主要污染物和气象数据的在线监测数据,分析了各污染物的浓度水平、季节变化、比值特征及气象条件影响.结果表明,2014~2017年郑州市大气中PM_2.5和PM₁₀的年均质量浓度分别为（88.1±49.8）、（95.8±60.2）、（78.6±70.3）、（72.0±53.5）μg·m^-3和（158.5±65.3）、（167.7±82.6）、（144.5±91.5）、（132.7±70.3）μg·m^-3,均超过我国年度二级标准限值的两倍左右.4年来,郑州市空气质量虽有所改善,但颗粒污染问题仍旧没有从根本上解决,且夏季O_3-8h超标问题日益突出.利用特征比值法进行来源判断,结果表明燃烧源和二次生成是郑州市大气中PM_2.5的主要贡献源,其中燃煤的贡献逐年下降,移动源的贡献逐年上升.此外,低风速、高湿度和降水少是造成大气污染严重的重要气象因素.利用潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）分析了郑州市PM_2.5潜在来源分布及其贡献特征,结果表明,PM_2.5污染源区主要分布在河南省内的周边城市以及山西南部、陕西东部、湖北北部、山东西北部、河北南部等相邻省份,其中,近距离传输对郑州市PM_2.5的质量浓度贡献更为显著.     

典型西南岩溶区工业城市降水酸化缓解原因探究——以柳州市为例

利用柳州市环境保护监测站2013—2017年大气降水监测数据,分析近年来柳州岩溶区工业城市降水酸化缓解原因,并对离子来源进行探究.结果表明:①统计柳州近5年的降水pH值发现研究区降水酸化问题有了明显的改善,同时具有季节性差异,春冬季降水酸化相对夏秋季较重.②通过分析降水中主要离子组成及变化特征、计算中和因子(NF)和相对酸度(FA)发现,降水中主要离子浓度出现减少趋势,酸化类型逐渐向硫-硝酸混合型过渡,且99.97%的酸性离子被NH~+_4、Ca~(2+)等离子所中和,所以得出酸性物质的减少和碱性离子的中和作用可能是降水酸化改善的重要因素.③采用Hysplit模型对研究区降水酸化较严重的2016年(共60场)的降水水汽来源进行后向轨迹追踪及聚类分析,显示降水离子组成与浓度不仅与当地污染源有关,还与来自大陆内部西北和西南远距离物质输送有关.上述结果指示由于喀斯特化学风化作用、柳州市严格执行环保规定、大环境改善导致远程传输污染减弱等原因使得柳州市降水酸化情况得到极大改善.此外值得注意的是柳州市酸雨类型逐渐向硫-硝酸混合型过渡,指示随着工业污染的控制得到减弱,日益增长的机动车尾气排放或许成为研究区下一步治理重点方向.     

浙江北部一次爆发式发展重度大气污染的气象特点和成因

基于全国空气质量指数和PM_(2.5)监测、常规气象观测、浙江省6种主要大气污染物和自动气象监测、宁波镇海激光雷达、美国国家环境预报中心GDAS和欧洲中期天气预报中心ERA-interim再分析等多种资料,对2017年12月30日―2018年1月1日浙江北部一次爆发式发展大气污染事件气象特点及成因进行分析,应用HYSPLIT4模式进行粒子后向轨迹分析.结果表明:PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度在浙江省表现出明显的爆发性增长和自西北向东南传输的特征,污染程度自浙北向浙中、浙南逐渐减轻,重度污染时浙北大范围出现2000 m以下的重度霾,污染粒子主要来自上游的安徽和江苏省.大气污染爆发式发展与冷空气有关,1000 m以下边界层内冷空气偏弱,但足以将盛行风改变为西北风,是污染物粒子输送的动力条件,污染粒子集中在该层内,层内没有下沉运动,因此水平风场对污染事件爆发有决定性作用;1000 m以上层次冷平流表现明显,且伴有下沉运动,抑制了边界层粒子的垂直扩散,对污染事件的发展和维持有间接影响.激光雷达的消光系数变化不仅与污染物粒子浓度变化有关,还与气象条件密切相关.污染物粒子质量浓度通量散度的变化对预报粒子浓度的增减有较好的参考作用.     

太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析

为了研究太原市大气PM_2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM_2.5的潜在源贡献因子（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）.结果表明,太原市PM_2.5的质量浓度在季节上呈现冬季（77.56μg/m³） > 秋季（69.89μg/m³） > 春季（63.78μg/m³） > 夏季（45.51μg/m³）的变化趋势.PM_2.5与SO₂、NO₂和CO之间存在明显的同源性和二次转化过程.春、秋和冬季大气传输路径主要以西和西北方向近距离、慢移速的轨迹为主,夏季以南和东方向轨迹为主.PM_2.5潜在源区季节变化明显：夏季主要受太原本地和晋中地区的影响;春、秋和冬季主要受陕西中北部、吕梁、临汾和晋中等地的影响.     

夏季大气PM2.5中元素特征及源解析:以华中地区平顶山-随州-武汉为例

为研究我国中部地区不同类型城市夏季大气细颗粒物PM_(2.5)中元素组成特征及来源,于2017年6月对平顶山、随州和武汉这3个站点空气中的PM_(2.5)进行观测,采用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对样品中Ti、Zn、Cu、Cr、As、Pb、Fe、Ni、Se、V、Sb、Cd和Co等13种元素进行分析,并结合富集因子法、主成分-多元线性回归分析方法(PCA-MLR)和后向气团轨迹聚类分析模型对3个站点的污染类型及污染来源进行分析.结果表明,平顶山、随州和武汉三地PM_(2.5)的痕量元素中均以Zn元素浓度最高,As元素的浓度均超过环境空气质量标准(GB 3096-2012)年均浓度限值,3个站点的Pb和Cd浓度均较低.富集因子分析结果表明:Se、Sb、Cd、As、Cu和Zn元素富集因子系数均超过10,受人为污染严重,其中3个站点Se元素的富集因子系数均高于600. PCA-MLR和后向气团轨迹聚类分析结果表明:平顶山站点主要受工业污染/燃油(57. 90%)、交通污染源(24. 40%)、燃煤源(6. 10%)和矿区土壤源(11. 60%)等4个污染源影响,随州站点的主要污染来源是燃油源,其贡献率为54. 30%,其次是燃煤源(22. 40%)、冶金尘/工业污染源(12. 80%)及电镀/汽车制造等污染源(10. 50%);武汉站点受工业排放影响最大,其贡献率为60. 80%,机动车污染源的贡献率为39. 20%.武汉和随州站点主要受当地源排放影响,平顶山站点受当地排放和外源汇入共同影响.     

2019年昆明市一次臭氧污染过程特征及成因分析

针对2019年4月22—26日昆明出现的臭氧污染过程,利用昆明空气质量数据、气象观测数据、NCEP及ERA5再分析资料,综合气象条件、天气形势、外源输送条件,分析本次污染过程的特征及其成因.结果表明：①本次臭氧污染过程O₃浓度呈“单峰型”变化,7：00—8：00出现每日的谷值,13：00—15：00出现每日的峰值.②高温低湿条件利于O₃的形成,温度为24~29 ℃,相对湿度为15%~35%,风向为东南风和西南风时O₃浓度易超标.③此次污染过程中存在O₃的水平和垂直外源输送,在天气系统的作用下,近地层静稳天气导致污染物的积累和生成,并利于将云南以西区域高浓度O₃向昆明上空水平输送;平流层下层-对流层上层的垂直入侵使高层含高浓度O₃的空气向对流层及近地层输送.④HYSPLIT后向轨迹进一步验证,污染过程外源输送的气团来源于云南以西的中低纬度地区,污染物浓度与气团移动路径及天气系统相吻合.     

华北地区一次重污染天气的气象变化过程分析

利用大气环境监测数据、常规气象观测资料、探空数据以及HYSPLIT后向轨迹模式对2014年2月20—26日发生在华北区域的一次大面积重污染天气进行综合分析。利用风云卫星观测资料直观展示了污染的生成、消散状况。结果表明,在此次重污染天气过程中,华北地区主要城市均观测到高浓度的PM_(2.5),其中北京、石家庄PM_(2.5)小时浓度均值分别为286.1、371.2μg/m~3。该次污染与天气过程关系密切,平稳的高空环流形势、华北地面弱低压为污染天气的发生、发展提供了有利的气象条件。地面的静风或小风天气以及近地逆温的出现有利于污染的维持。后向轨迹分析表明,此次污染过程区域性明显,南部、西南部周边地区的污染物外源性输入对研究的主要城市有显著影响。     

莆田地区一次臭氧污染过程分析

利用2018年7月28日—8月5日莆田地区4个环境监测站臭氧逐小时浓度观测资料、莆田国家气象站逐小时资料、莆田地区风廓线雷达站逐小时资料对7月29日—8月4日的臭氧污染过程进行分析.结果表明,除7月30日臭氧最大浓度为193 μg·m^-3外,其余日期莆田市监测站的臭氧浓度小时最大值均超过200 μg·m^-3.本次污染过程在气象条件上臭氧浓度与温度呈正相关,与湿度呈负相关,臭氧浓度与两者的相关系数绝对值均大于0.77.边界层上的偏西风和西南风在此次过程中表现出有利于本地区臭氧污染的形成和维持.结合污染物排放资料和后向轨迹分析表明,污染主要成因以外来源输送为主,后向轨迹经过漳州、泉州排放区,本地区排放对污染的贡献较少.莆田市监测站的NO_x与O₃浓度呈正相关的特殊现象是海陆风和山谷风配合地形造成的O₃和NO_x共同堆积和扩散所导致的.     

基于RAMS-CMAQ模拟的2019年初威海市大气污染反弹成因研究

威海市是山东省东部最典型的沿海城市,也是中国、日本、韩国大气污染相互传输影响的重要通道.虽然威海市大气质量已连续4年达标,但其污染仍时有反弹.2019年1-2月威海市大气NO₂和PM_2.5浓度反弹率分别达48.5%和35.0%,明显高于山东省内陆地区和京津冀地区平均水平.通过对同期空气质量例行监测数据和气象资料统计分析、空气质量模型RAMS-CMAQ模拟和后向轨迹聚类等方法定量剖析了威海市大气污染反弹的原因.结果表明,威海市2019年1-2月空气污染反弹与气象条件及其相关联的污染物区域输送有较大的相关性,与2018年同期相比,冷空气活动弱、降水量偏少、风速偏低、受来自山东内陆和京津冀相对高污染区污染输送影响偏多是造成本次污染反弹的主要诱因.RAMS-CMAQ模拟显示,相同排放源假定下,由气象条件及其引起的区域传输造成的PM_2.5和NO₂浓度反弹,2019年1、2月较2018年同期PM_2.5浓度增加值分别为8、3 μg·m^-3,分别占总反弹率的53%、37.5%,NO₂浓度增加值分别为10、7.5 μg·m^-3,分别占总反弹率的58.8%、40%.说明威海市空气质量受外来输送明显、扩散条件及区域污染输送是空气质量评估不容忽视的重要因素.