北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析

为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016～2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16～22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%～69. 3%.     

京津冀地区典型城市秋冬季PM2.5输送特征研究

运用潜在源贡献分析（PSCF）方法,识别了2018年秋冬季京津冀地区典型城市北京,唐山和石家庄PM_2.5的潜在污染源区;基于气象-空气质量模式（WRF-CAMx）和传输通量计算方法定量评估了与其周边省市之间PM_2.5的传输贡献,识别了三个典型城市PM_2.5的传输路径,揭示了PM_2.5传输净通量的垂直分布特征.结果表明,三个城市秋冬季PSCF高值主要集中在河北南部,河南东北部和山西中东部地区;秋冬季PM_2.5均以本地贡献影响为主（51.78%~68.40%）,外来贡献为辅（31.60%~48.22%）,不同季节贡献率有所波动.整个观测期间,近地面主要表现为毗邻城市向北京和石家庄输送PM_2.5,而唐山主要表现为向外输送PM_2.5,净通量最大值出现在海拔0~50m,其净通量为-99.47t/d.同时鉴别出了一条主要的传输路径,即西南-东北方向.     

2016年10～11月期间北京市大气颗粒物污染特征与传输规律

本研究采用气溶胶化学组分在线监测仪（ACSM）对北京地区2016年10月15日~11月15日期间非难熔性PM₁（NR-PM₁）化学组分进行实时连续在线观测,探讨了NR-PM₁化学组分的演变特征;运用潜在源贡献分析（PSCF）法和气象-空气质量模式（WRF-CAMx）识别了北京PM_2.5潜在污染源区和传输路径,揭示了PM_2.5净传输通量的垂直分布特征.结果表明,北京秋季NR-PM₁和PM_2.5质量浓度分别为（59.16±57.05）μg·m^-3和（89.82±66.66）μg·m^-3,其中NR-PM₁平均占PM_2.5的（70.31±22.28）%.整个观测期间,有机物（Org）、硝酸盐（NO₃^-）、硫酸盐（SO₄^2-）、铵盐（NH₄⁺）和氯化物（Chl）分别占NR-PM₁总质量浓度的（42.75±11.35）%、（21.27±7.72）%、（19.11±7.08）%、（12.19±2.64）%和（4.68±3.24）%,不同化学组分的日变化特征存在明显差异.对北京秋季NR-PM₁污染影响较大的潜在源区主要集中在河北南部、河南东北部及山东西部,重污染期间保定、北京南部及廊坊等城市对NR-PM₁贡献较大.WRF-CAMx模拟结果表明,PM_2.5总的净传输通量呈现出显著的垂直分布特征.整个观测期间,毗邻城市主要向北京输入PM_2.5,净通量最大出现在海拔600~1000 m;而重污染前期外来源输送PM_2.5主要位于高空,直到污染最严重的11月5日,PM_2.5转为近地面传输,说明高空和近地面传输是影响北京秋季PM_2.5重污染形成的重要因素.同时鉴别出了两种传输路径,即西南-东北方向（保定→北京→承德）和西北-东南方向（张家口→北京→廊坊北→天津）.     

首都重大活动与空气重污染应急减排措施效果对比分析

以2015年"9·3"阅兵活动及同年冬季两次空气重污染红色预警为例,针对气象要素及污染物浓度变化特征进行对比分析,对不同减排措施下污染物减排比例估算,并利用WRF-CAMx模型,对减排带来的PM_(2.5)污染改善效果进行了定量评估与对比分析.结果表明,阅兵期间(8月20日至9月4日)PM_(2.5)日均浓度(19.0μg·m~(-3))分别比阅兵前(8月15～19日)和阅兵后(9月5～15日)日均浓度降低了60.0%和48.0%,第一次红色预警期间PM_(2.5)日均浓度(232.3μg·m~(-3))高于第二次红警(216.6μg·m~(-3)),第二次启动重污染红色预警之前的空气质量好于第一次红警.阅兵期间北京及周边省市污染物减排比例普遍大于红警期间,为保障"阅兵蓝"的实现提供了人为可控的有利条件."9·3"阅兵、北京首次及第二次红色预警期间采取污染物应急减排措施情况下,北京PM_(2.5)浓度分别平均降低了32.4%、 17.1%和22.0%.阅兵期间与红色预警相比,PM_(2.5)浓度降低比例较高,归因于更大力度的区域污染物协同减排以及阅兵期间易于污染物扩散的气象条件.污染减排力度、应急控制措施实施时机以及气象条件是可能影响应急污染控制措施污染改善效果的重要因素.     

京津冀地区钢铁行业污染物排放清单及对PM2.5影响

以京津冀地区为研究区域,采取自下而上的方法,建立京津冀地区钢铁行业细化至焦化、烧结和球团、炼铁、炼钢、轧钢等工序的多污染物排放清单.清单估算结果显示,2015年京津冀地区钢铁行业SO₂、NO_x、TSP、PM₁₀、PM_2.5、CO、VOC的排放量分别为38.82、27.23、79.19、53.15、38.68、823.38、26.53万t,其中烧结和球团工序是最主要的污染物排放工序（17.0%~72.0%）,其次为炼铁工序（4.6%~42.4%）和轧钢工序（3.5%~35.7%）.采用具有污染物来源示踪功能的双层嵌套气象-空气质量模型系统（WRF-CAMx）耦合模型模拟京津冀地区钢铁行业污染物排放对区域大气PM_2.5浓度的影响.模拟结果显示：钢铁行业在春夏秋冬这4个季节对京津冀地区PM_2.5浓度贡献率分别达到14.0%、15.9%、12.3%、8.7%.各地市中,钢铁行业对唐山市PM_2.5影响最大,年均PM_2.5浓度贡献率高达41.2%,其次为秦皇岛市、石家庄市、邯郸市,年均PM_2.5浓度贡献率分别达到19.3%、15.3%、15.1%.     

2016年1月京津冀地区大气污染特征与多尺度传输量化评估

基于大气环境监测数据和WRF-CAMx模式,分析了2016年1月京津冀城市的大气污染特征,开展了PM_2.5跨界传输量化评估研究.结果表明,2016年1月京津冀地区PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO的平均浓度分别为89.5μg·m^-3、135.61μg·m^-3、57.55μg·m^-3、60.79μg·m^-3和2.12mg·m^-3,其中PM_2.5污染较为严峻.研究期间,京津冀城市近地面PM_2.5以本地排放为主,贡献率为45.4%~69.9%;区域传输贡献为辅,其中来自京津冀区域内和区域外的传输贡献率分别为4.8%~49.7%和4.9%~29.6%.高风速会促进本地PM_2.5污染的扩散,同时位于其上风向污染较高的城市,在高风速和强下风向频率和的作用下,会进一步增强对下风向城市的区域传输贡献.北京（石家庄） PM_2.5总流入、流出和净通量（t·d^-1）分别为1582.96（2036.89）、-1171.09（-1879.12）和411.87（157.77）,表明两城市接受外来输入影响均高于向外传输的影响.PM_2.5净通量呈现显著的垂直分布特征,离地1782 m高度范围内北京和石家庄PM_2.5总净通量强度范围分别是17.86~64.18 t·d^-1和-2.95~134.81t·d^-1,均在距地面817 m左右达到峰值,强度分别为64.18t·d^-1和134.81t·d^-1,而张家口和山西的净流入通量的显著增加是导致两城市PM_2.5总净通量强度达到峰值的主要原因.