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1.
汾渭平原受其复杂地形特征及产业结构影响,和京津冀、长三角地区一起被列为大气污染重点防治区域.本研究应用2014—2019年冬季中国环境监测总站汾渭平原各城市的六大空气污染物逐小时数据,结合欧洲中心ERA-5数据,利用HYSPLIT后向轨迹模型及T-model斜交旋转主成分分析法(PCT),揭示过去6年汾渭平原冬季颗粒物浓度演变规律,厘清汾渭平原复杂地形影响下大气污染来源特征、潜在源区及成因,识别影响汾渭平原冬季空气污染的主要天气系统类型.HYSPLIT模拟结果表明,冬季喇叭口地形城市主要受本地和邻近区域污染源影响;山区盆地地形城市更易受到100~300 km距离以内污染源的传输影响,其中,来自陕北的气团对其影响最大;峡谷地形城市更易受到300~600 km范围内污染源的传输影响;平原地形城市的污染物浓度受区域传输的影响较大.影响汾渭平原冬季颗粒物重污染的天气系统可分为高压前部型、高压后部型、均压场型及低压倒槽型,其中,高压前部型是汾渭平原冬季重污染时段最易出现的天气形势.  相似文献
2.
为研究汾渭平原各城市PM2.5污染特征及影响因素,利用2015—2019年汾渭平原11市秋冬季污染物逐时浓度,基于日变化分析构建了各城市慢速积累和快速积累的评价指标,量化了各城市的积累水平.结果表明:汾渭平原各城市PM2.5积累水平差异显著,积累速率最快的城市是宝鸡,最慢的是三门峡;快速积累阈值最高的是临汾,最低的是三门峡.结合各地积累速率值的分布特征,11地市的积累水平可分为较强(宝鸡、临汾、吕梁、晋中)、中等(咸阳、渭南、铜川、运城、洛阳)和较弱(西安、三门峡)3种.积累速率多随浓度的增高呈上升趋势,其中吕梁和临汾最为显著,而西安增幅最小.从年变化来看,各地快速积累占比从2017年或2018年开始减少,从月变化来看,12月和1月为快速积累出现最多的月份.二次污染物和区域传输对PM2.5积累速率均有影响,发生快速积累时,前体物SO2和NO2的浓度明显升高,二次反应显著;对临汾和西安的后向轨迹分析表明,西偏南方向气流的增加更易引起当地PM2.5的快速积累.  相似文献
3.
煤炭产业的集中使汾渭平原及其周边地区成为中国大气污染新高地.本研究基于FLEXPART-WRF模式,数值模拟了2018年三门峡、西安和郑州粒子逐日72 h后向轨迹,并利用停留时间分析方法(RTA)分析了在不同城市、不同季节和不同污染程度的情况下大气颗粒物在水平和垂直方向的传输特征.结果表明,秋冬季汾渭平原及其周边地区存在偏西和偏东北两条主要的传输路径,偏西路径是源自关中平原西部的粒子沿秦岭向东的传输,偏东北路径为来源于京津冀及其周边地区的粒子沿太行山向西南的传输.由于地形等因素的影响,到达西安的粒子水平传输距离最短,其次是三门峡,到达郑州的粒子传输距离最长,重污染期间三门峡的垂直传输高度最高,其次是西安,郑州最低.秋冬季重污染期间汾渭平原及其周边地区水平传输距离r≤100 km,垂直传输高度在300 m<h≤900 m的粒子占主导,春季重污染期间传输距离r≤200 km,垂直传输高度在300 m<h≤900 m的粒子占主导.2017年和2018年重污染期间,粒子穿越边界层的概率偏低.  相似文献
4.
汾渭平原是继京津冀和长三角之后环境污染治理的第三大重点区域,为发挥协同作用改善区域大气质量提供更为科学客观的依据,基于2014—2019年汾渭平原11个重点城市的空气质量监测资料和气象数据,利用统计方法分别从空间和时间尺度上揭示了汾渭平原空气质量指数以及主要污染物特征,及其与气象因子的关系.结果表明:11个城市中有7个城市的年均AQI指数100以上,重度以上天数占6%,重污染聚集区主要集中在关中中东部.从时间尺度看,AQI的年际波动明显且在2017年之后略有改善,冬春季特别是1月污染最为严重且呈现出明显的周末效应.首要污染物的季节差异较大,冬季以PM2.5和PM10为主,而夏季则主要以O3为主,春秋季则分别以PM10和PM2.5为主.从气象影响因子看,年尺度上气压、降水、平均气温以及混合层高度除与O3为正相关外与其它污染物均为显著的负相关,且呈现出明显的季节差异.而降水无论年尺度还是季节尺度上均对空气质量有利,特别是中雨量级以上的降水过程对颗粒物和O3污染的改善作用明显.  相似文献
5.
高度集中的煤炭产业和繁忙的交通运输使得汾渭平原成为全国污染最严重的地区之一.利用中国环境监测总站发布的大气环境监测资料,以统计的方法分析了2017年汾渭平原东部三门峡市、运城市、渭南市、洛阳市的颗粒物质量浓度演变特征,并与北京市开展对比分析.结果表明:①2017年汾渭平原东部颗粒物污染形势较为严峻,ρ(PM2.5)年均值范围为61~75 μg/m3,高于北京市(58 μg/m3),ρ(PM2.5)/ρ(PM10)范围为0.47~0.57,远低于北京市的0.66,说明汾渭平原东部一次颗粒物的贡献更为显著.②与北京市相比,汾渭平原东部重污染有效时数较长,在三门峡市、运城市、渭南市和洛阳市出现PM2.5重度及以上污染过程的时数分别占全年总时数的6.56%、8.91%、9.23%和9.10%.但由于汾渭平原东部重污染期间颗粒物质量浓度较北京市低,因此造成汾渭平原东部和北京市重度及以上污染过程中颗粒物质量浓度平均值在颗粒物质量浓度年均值中占比基本相同.③汾渭平原东部颗粒物质量浓度的周变化特征与北京市有显著区别.④重污染期间,汾渭平原东部ρ(PM2.5)和ρ(PM10)的日变化特征与ρ(SO2)相同,均呈白天高、夜间低的特征,而北京市ρ(PM2.5)和ρ(PM10)的日变化特征与ρ(SO2)相反,呈白天低、夜间高的特征,说明汾渭平原东部特殊的能源结构、边界层动力演变和局地环流造成高架点源对重污染期间污染物质量浓度的影响较显著.研究显示,汾渭平原东部应该加强重污染期间高架点源的管控.  相似文献
6.
在绿色发展理念的带动下,全国多地的空气质量逐渐改善,但汾渭平原大气污染程度逐年走高,颗粒物污染尤为严重.利用OMI/Aura OMAERUV L2气溶胶数据集和PM2.5站点数据,采用空间自相关分析及后向轨迹模型等方法,探索2005~2019年汾渭平原吸收性气溶胶的时空演化过程,揭示其高值极主导类型以及污染物传输路径和潜在源区.结果表明:①2005~2019年汾渭平原吸收性气溶胶指数(absorbing aerosol index,AAI)年均值波动上升,2006、2013和2017年为汾渭平原AAI高值转折点,年均值均大于0.63;西安和临汾AAI空间稳定性较差为高高聚集极点,在15年间高高聚集区域面积增长15.3%,空间分布更加集中,形成由西安和临汾两极相连的条带状分布区域,占区域总面积的24.2%;低低聚集区域面积锐减6.2%,转变为无特征区域.②汾渭平原AAI冬季数值最高、覆盖区域最广,在临汾极和西安极突破0.8,研究区AAI大于0.6的区域占比91.5%,其次为春季(AAI>0.4)、秋季(AAI>0.3),夏季全境低值.汾渭平原AAI高值受大气扩散条件、气温和降水量变化影响显著.③利用后向轨迹和潜在源贡献模型得出西安极和临汾极污染物的远距离输送气团来自西北方向,近距离输送气团来自偏东和偏南方向,结合源区下垫面类型确定两个远距离沙尘传输源区(西北风源、北风源)、两个碳质源区(东风源和南风源)和一个沙尘和碳质共同作用源区(黄土高原源).其中西北风源、黄土高原源和南风源对西安极影响显著,东风源和黄土高原源对临汾极影响显著,临汾极虽受一定程度西北风源和北风源沙尘影响,但影响较小,结合CO空间分布和其与AAI相关性系数的空间分布得出,临汾极吸收性气溶胶为碳质主导,西安极为沙尘和碳质共同作用.  相似文献
7.
近年来汾渭平原冬季雾-霾事件频发,节假日期间尤为明显,除燃煤和工业排放外,区域的地形和气候特征也是导致雾-霾的主要因素.2019年2月春节期间对汾渭平原临汾站点的空气质量进行观测.运用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对PM2.5中的13种元素(Li、Be、Ti、Rb、Sc、Y、La、Ce、Zr、V、Tl、U和Sn)进行分析测定,并结合站点的气象数据,运用聚类分析和后向轨迹等方法,分析了污染物的时空分布与潜在源区贡献.结果表明,观测期间SO2的平均浓度为58.39 μg ·m-3,超过了国家环境空气质量标准(GB 3095-2012)24 h一级平均质量浓度限值(50μg ·m-3),O3、NO2和CO的均值浓度分别为52.15 μg ·m-3、29.02 μg ·m-3和2.29 mg ·m-3.聚类分析结果表明,La、Ce、Ti、V、Li、Be、Rb、Y、U、Sc和Zr主要受地壳土壤源影响.气态污染物的空间分析结果表明SO2是主要污染物,主要受当地燃煤排放的影响,而高浓度的NO2和CO主要由城区向观测站点扩散造成.受汾渭平原盆地地形的影响,沿汾渭平原传输的气团一直存在,表明当地的地形可能会限制污染物扩散,加剧雾-霾现象.土壤源的潜在源区分析(PSCF)表明:受季风气候影响,陕西北部、甘肃南部和宁夏南部对站点的土壤扬尘源有主要贡献.  相似文献
8.
A distinctive kind of organic carbon aerosol that could absorb ultraviolet-visible radiation is called brown carbon (BrC), which has an important positive influence on radiative budget and climate change. In this work, we reported the absorption properties and potential source of BrC based on a seven-wavelength aethalometer in the winter of 2018–2019 at an urban site of Sanmenxia in Fenwei Plain in central China. Specifically, the mean value of BrC absorption coefficient was 59.6 ± 36.0 Mm?1 at 370 nm and contributed 37.7% to total absorption, which made a significant impact on visibility and regional environment. Absorption coefficients of BrC showed double-peak pattern, and BrC had shown small fluctuations under haze days compared with clean days. As for the sources of BrC, BrC absorption coefficients expressed strong correlations with element carbon aerosols and primary organic carbon aerosols, indicating that most of BrC originated from primary emissions. The linear correlations between trace metal elements (K, As, Fe, Mn, Zn, and Pb) and BrC absorption coefficients further referred that the major sources of BrC were primary emissions, like coal burning, biomass burning, and vehicle emissions. The moderate relationship between BrC absorption coefficients and secondary organic aerosols suggested that secondary production of BrC also played an important role. The 120 hr backward air mass trajectories analysis and concentration-weighted trajectories analysis were also used to investigate potential sources of BrC in and around this area, which inferred most parts of BrC were derived from local emissions.  相似文献
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