秋冬季区域性大气污染过程对长三角北部典型城市的影响

本文基于空气质量及气象监测数据,运用层次聚类分析法、后向轨迹法、潜在源贡献分析等方法,选取长三角北部地区2018~2019年秋冬季的典型污染过程进行分析,并选取该区域代表性的城市（蚌埠）进行深入分析.结果表明,长三角北部地区大气污染受地面弱气压、高湿、低温和静小风等不利气象条件及传输的影响较大.长三角秋冬季区域性污染具有影响范围广和持续时间长等特征,污染类型主要为区域外传输型与区域内累积型.在EP1和EP2两次污染过程中,长三角北部城市PM_2.5浓度均值分别达到131.6 μg·m^-3和115.4 μg·m^-3,前者污染过程较短,但污染物浓度累积较快造成的污染强度大和范围广.利用PSCF和CWT对PM_2.5潜在源定性和定量分析表明,EP1过程PM_2.5由临沂、徐州、宿迁和连云港等污染轨迹密集区域传输到受体城市蚌埠,CWT值处于80以上,最高可达200以上,区域传输实际浓度值较高;EP2过程PM_2.5浓度受宿迁、宿州和徐州等区域内部邻近城市影响,CWT值处于60以上,最高达160以上,说明研究区域内城市间相互影响较大.因此,秋冬季重污染过程中的跨区域大气污染联动,对于缓解长三角北部区域污染程度尤为重要.     

天津夏季郊区VOCs对臭氧生成的影响

挥发性有机物是O₃重要的前体物之一,在O₃生成方面起着决定性作用.为研究天津郊区VOCs特征及其对O₃生成的作用,利用SyntechSpectras GC955在线监测系统监测天津市津南区54种VOCs的浓度,并结合最大增量活性因子计算VOCs的臭氧生成潜力.结果表明,2018年7月津南区VOCs总浓度为（32.33±23.77）μg·m^-3,其中烷烃质量浓度最高,芳香烃和烯烃次之,炔烃最低,丙烷、乙烯和甲苯分列VOCs质量浓度的前3位.观测期间TVOC的OFP为107.81 μg·m^-3,烯烃对OFP的贡献最大,为55.80%,乙烯、异戊二烯和甲苯分列OFP贡献率的前3位.后向轨迹分析表明,不同来向和性质的气团下TVOC及其OFP不同.VOCs/NO_x体积分数比值估算表明,观测期间O₃生成对VOCs较为敏感.乙苯/间,对-二甲苯和乙烷/乙炔等特定物种对浓度比值的变化表明,3次O₃污染过程均伴随VOCs的老化过程.     

西安市降雪中DOM荧光特性和来源分析

利用三维荧光光谱、平行因子分析模型和后向轨迹模型等,分析西安市降雪中溶解性有机物(DOM)的荧光特性和来源,研究结果可为大气有机污染物的化学组成和来源分析提供数据基础.结果表明,降雪DOM的DOC含量为0. 88～10. 92mg·L~(-1),主要含有类腐殖质、类富里酸、类色氨酸和类酪氨酸,它们荧光强度及其总和与DOC和UV_(254)呈显著正相关(P 0. 01).降雪过程中DOM的荧光指数(FI)、生物源指数(BIX)和腐殖化指数(HIX)值分别为1. 50～1. 75、0. 87～1. 25和1. 11～1. 97,且FI与BIX和HIX分别呈正相关和负相关(P 0. 05).降雪期间气团传输轨迹包括:本地源、起始于新疆(途经甘肃、宁夏)的长距离传输、起始于内蒙古(途经宁夏)和山东(途经河南)的中距离传输,分别占总量的38. 78%、24. 04%、19. 87%和17. 31%.结果也表明,可利用代表类腐殖质、类富里酸、类色氨酸和类酪氨酸荧光峰的荧光强度与其总和表征降水中DOM的含量或相对含量,降雪中DOM兼具生物源和陆源,属于自生来源且有机质为新近产生或具有较强自源特征,本地源对降雪DOM的来源贡献最为显著.     

太原市秋冬季大气污染特征和输送路径及潜在源区分析

采用环境空气质量指数(AQI)统计分析了2014～2018年太原市全年及秋冬季污染特征,并采用HYSPLIT后向轨迹模型计算了2014～2017年秋冬季逐时后向轨迹,结合太原市AQI,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对影响太原市的污染物输送路径和潜在源区进行了分析.结果表明,太原市污染状况不容乐观,太原市2014～2018年全年优良天数波动较大,尤其近两年从64%下降到不足50%;然而秋冬季优良天数稳步上升,2018年超过50%,空气质量有好转趋势.污染类型可能发生变化,全年及秋冬季PM_(2.5)为首要污染物的污染天数下降显著,PM_(10)为首要污染物的天数上升明显.聚类分析2014～2017年秋冬季太原的后向轨迹,53%的气团来自偏西方向,21%来自西北方向,12%来自西南方向,14%来自偏东方向,其中西南方向轨迹是外来污染物输送进入太原的主要轨迹,对太原空气质量有显著影响.PSCF和CWT分析表明,影响太原空气质量的重要潜在源区主要位于汾渭平原的陕西汉中、西安和山西的吕梁、临汾等地.建立汾渭平原及其周边区域联防联控机制对控制区域污染有着重要意义.     

南京冬季典型霾天气过程多元对比分析

选取2017～2020南京地区冬季3个典型霾天气过程,综合分析了霾天气过程中污染物、气象要素以及边界层条件等影响机制与特征变化.结果表明,3次过程中,AQI指数峰值分别为304(严重污染)、227(重度污染)与176(中度污染),且与PM2.5、PM10浓度变化基本趋于一致,PM25与PM10比值基本都大于0.7;污染...     

天津市采暖季不同气团来向PM2.5中重金属污染特征及健康风险评价

为了解天津市采暖季PM_2.5中重金属的污染特征及健康风险,使用Xact-625重金属在线分析仪于2020年11月至2021年3月对PM_2.5中的重金属元素进行连续采样,分析10种重金属元素(Pb、 Cd、 Cr、 As、 Zn、 Mn、 Co、 Ni、 Cu和V)的污染特征,利用HYSPLIT模型分析重金属元素的时空分布特征,并结合美国EPA健康风险评价模型对重金属健康风险展开研究.结果表明,采样期间天津市10种重金属元素的总浓度平均值为(261.56±241.74)ng·m^-3,Cr[折算Cr(Ⅵ)]和As元素高于《环境空气质量标准》(GB 3095-2012)的年平均限值.后向轨迹分析表明,天津市主要受到来自西北部中距离气团(1号)、西北部长距离气团(2号)、西南部气团(3号)和东北部气团(4号)的影响.不同气团来向重金属元素呈现不同的污染特征和健康风险,3号气团PM_2.5浓度、10种重金属元素总浓度和5种重金属元素经呼吸途径暴露的终身致癌风险值之和均最高,2号气团10种重金属元素经呼吸途径暴露...     

论北京降水的酸性

1994～1995年在北京市区安慧里进行了降水观测,分析了降水离子浓度,对夏季典型气象条件下的降水事件进行了后推气流轨迹分析?结果表明,北京市区年降水pH均值为5左右,夏季pH值最低,平均为4.88,说明北京出现了酸雨?气流轨迹分析显示,S-E扇形方向来流的降水酸度高;N-W扇形方面来流的降水酸度低?      

水上事故溢油漂移轨迹预测模型研究与应用

近年来,国内外海上溢油事故频发,不仅造成巨额的经济损失,同时也对海洋及近岸海域生态系统造成了巨大危害,构建科学、可靠的海洋溢油模型对于溢油事故的处置应对、预警预报都具有十分重要的科学和现实意义。基于EFDC（Environmental Fluid Dynamic Code）、＂油粒子＂溢油轨迹和风化模型,构建了海上事故溢油漂移轨迹预测模型。通过对实际溢油事故的模拟对比证明,相对于基于对流扩散方程的传统溢油模型,＂油粒子＂算法更直观,模拟的油膜轨迹、形态更贴近实际过程。     

重庆市冬季PM_(2.5)及气态污染物的分布特征与来源

利用重庆市大气污染物监测站2013年冬季(2013年11月—2014年1月)的实测数据,分析PM2.5及相关气态污染物(SO2、NO2、O3)的时空特征,并采用轨迹聚类与PSCF(潜在源贡献因子)分析污染物来源.结果表明:除ρ(O3)以外,其他3种污染物质量浓度的月际变化趋势基本一致,均呈12月升高、1月降低的特征;污染物空间分布不均,其中ρ(PM2.5)和ρ(NO2)在工业区和人口密集区较高,ρ(SO2)南高北低,ρ(O3)城区低于郊区.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)均呈显著正相关,其中ρ(SO2)与ρ(PM2.5)的R(相关系数)在城、郊区分别为0.71、0.65,ρ(NO2)与ρ(PM2.5)在城、效区的R分别为0.73、0.56;而ρ(O3)与ρ(PM2.5)未表现出显著相关.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)的相关性高低可在一定程度上说明二次气溶胶的污染程度,ρ(O3)与ρ(PM2.5)的相关性受到PM2.5来源和污染程度的影响.轨迹分析结果显示,重庆市2013年冬季主要受东北方向气流影响;聚类分析表明,重庆市11月没有表现出明显的PM2.5外来输送特征,但12月和1月的PM2.5外来输送特征明显,并且不同方向的气流污染物浓度差异也较大.PSCF分析发现,重庆市冬季PM2.5、SO2、NO2、O3主要来源于本地和周围城市局地传输,同时还受南宁、贵阳、遵义、达州等地的影响.     

Dry deposition of PM10 over the Yellow Sea during Asian dust events from 2001 to 2007

Dry deposition velocities and fluxes of PM10during Asian dust events over the Yellow Sea from 2001 to 2007 were investigated using observation data in Qingdao, China and Jeju, Korea. The dry deposition velocities of PM10 during dust events over the Yellow Sea ranged from 0.19 to 8.17 cm/sec, with an average of 3.38 cm/sec. Dry deposition fluxes of PM10during dust events over the Yellow Sea were in the range of 68.5–2647.1 mg/(m2·day), with an average of 545.4 mg/(m2·day), which is 2–10 times higher than those reported by other studies for both dust and non-dust periods. It was estimated that 2.6 × 1011–48.7 × 1011g dust particles deposit to the Yellow Sea during dust events through dry deposition every year. Compared with the results in previous studies, it was found that the dry deposition of PM10over the Yellow Sea during dust events in the years with high frequency of dust could account for a large or overwhelming fraction of the annual total dry deposition. Backward air mass trajectory analysis showed that dust events influenced Jeju mainly originated from the desert regions located in Mongolia and Inner Mongolia, China. There were 119 backward trajectories influenced both Qingdao and Jeju during 15 dust events from 2001 to 2007, accounting for 61.3% of the total trajectories of 194, indicating that Qingdao and Jeju were usually on the same pathway of dust transport downwind from source areas.