使用RCFP-IC对南京市不同污染状况下PM_(2.5)中水溶性离子的观测分析

本文使用大气细颗粒物快速捕集系统及化学成分在线分析系统(RCFP-IC)和美国热电污染气体分析系统(EMS系统)对2013年11月16日—12月10日南京地区PM2.5中主要水溶性离子和污染气体进行了观测分析,并结合气象要素数据分析了灰霾天PM2.5中主要水溶性离子的污染特征.结果表明:不同污染条件下PM2.5中水溶性离子分布差异较大,清洁天浓度最大的6种离子排序为SO2-4NO-3NH+4Cl-NO-2K+,霾天(11月20—24日)和雾-霾天(12月1—8日)前6种离子排序分别是SO2-4NH+4NO-3NO-2Cl-K+和NO-3SO2-4NH+4Cl-NO-2K+.受污染源和化学反应的日变化影响,不同离子的日变化特征不同.污染天NO-3、SO2-4和NH+4的浓度是干净天的2.8~5.0倍.不同水溶性离子对能见度的影响不同.     

南京北郊春季气溶胶吸湿性分析

大气气溶胶的吸湿性对气溶胶粒子的谱分布、云凝结核形成、气候强迫、人体健康等均有重要的影响.利用吸湿性串联差分迁移率分析仪(HTDMA)在2014年4月16日~5月21日对南京北郊的大气气溶胶吸湿特性进行观测.30~230 nm气溶胶粒子在90%相对湿度下的吸湿增长观测结果表明,气溶胶粒子的吸湿增长因子平均概率分布函数(GF-PDF)呈现明显的双峰分布,即一个占主导地位的强吸湿模态,和一个相对较小但仍很明显的弱吸湿模态.对吸湿性的日夜对比分析发现,整体上白天的气溶胶粒子吸湿性大于夜间气溶胶粒子,白天强吸湿模态的粒子数目比例高于夜间,夜间气溶胶粒子的外混合程度更高.利用HYSPLIT模式对气溶胶来源分析结果表明,观测期间南京北郊主要受到3类气团的影响.其中西北大陆气团背景下爱根核模态粒子在经过大陆的长距离输送过程后,老化程度较高,吸湿性也更强.而对于积聚模态粒子,则为来自东方气团的粒子吸湿性更强,强吸湿模态粒子数目比例也较高.局地气团背景下气溶胶粒子在各粒径段都具有较高的强吸湿比例.     

WRF模式对污染天气下边界层高度的模拟研究

大气边界层高度是影响大气污染物浓度的重要因素之一,但数值模式中选择不同边界层参数化方案模拟的边界层高度有很大差异.利用WRF模式中5种边界层参数化方案及2006~2007年春、秋、冬3季河北香河地区激光雷达观测资料,对比分析了污染天气下,不同边界层方案对边界层高度的模拟效果,并分析了误差产生的可能原因.结果表明：5种参数化方案均能模拟出3季污染天气下边界层高度的变化特征,但各方案模拟的边界层高度与观测之间均存在较大误差.模拟的最大边界层高度月变化特征显示,秋冬季的模拟结果与观测值匹配较好,春季偏差较大;模拟的边界层高度日变化显示,均方根误差：春季 > 秋季 > 冬季,且误差在午后（14：00~18：00）更加明显;对该地区而言,非局地YSU方案能较好地模拟污染天气下的边界层高度;各参数化方案中边界层高度计算方法的不同及对大气廓线、湍流动能的模拟差异,可能是造成模拟边界层高度产生误差的主要原因.     

长江三角洲地区冬季能见度特征及影响因子分析

利用Micaps提供的2013和2014年冬季长江三角洲地区(以下简称长三角)28个站点的地面常规观测资料、NCEP FNL再分析资料和国家环境保护部发布的PM_(2.5)质量浓度自动检测数据,分析了长三角冬季大气能见度特征,以及空气污染物和气象条件对能见度的影响.2013年冬季长三角霾天发生频率为53.4%.多元非线性回归分析表明,PM_(2.5)质量浓度、地表10m风速、500~850h Pa水平风垂直切变、相对湿度、925~1000h Pa垂直温差、850~925h Pa假相当位温差这6个因子能够解释能见度变化的81.6%.气象条件对能见度的作用与污染物浓度相当,热力因子的贡献大约是动力因子的2倍.PM_(2.5)质量浓度越低,空气质量越好,以及相对湿度大于70%时,相对湿度通过气溶胶吸湿增长对能见度的作用越强.考虑PM_(2.5)质量浓度的影响时,相对湿度对能见度的贡献提高了1倍.利用2014年冬季资料验证多元拟合方程,效果较好.     

南京市一次霾污染过程中水溶性离子分布特征

使用MARGA离子在线分析仪ADI 2080对2017年12月27日~2018年1月5日南京市PM_2.5化学组分进行连续采样分析,结合气象要素和大气环境监测数据,探讨了霾污染过程中水溶性离子的时间分布特征及其来源特征.结果表明：霾日中南京水溶性离子浓度为121.41μg/m³,是洁净日的3.2倍.霾污染过程中水溶性离子平均浓度大小顺序为NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Cl^- > K⁺ > Ca²⁺ > Mg²⁺,SNA离子占总水溶性离子浓度的91.97%.霾日中水溶性离子日变化均为三峰型,洁净日中Cl^-、SO₄^2-和NH₄⁺的日变化为单峰型,Ca²⁺为双峰型,K⁺、Mg²⁺为三峰型.随着空气污染状况的加重,总水溶性离子在PM_2.5中的占比不断减少,空气质量为优时占比95.93%,严重污染时为63.25%.霾日中随着污染加重,NH₄⁺占总离子的比例稳定在23%左右,SO₄^2-占比缓慢减小,NO₃^-占比不断增大.NOR、SOR的日变化在霾日呈双峰型分布,洁净日则较为平稳.观测期间的水溶性离子主要来源有二次转化、煤烟尘、扬尘以及生物质燃烧.     

近50年来四川干能见度霾日数及消光系数时空变化特征

利用四川省147个气象观测站1961～2010年能见度、相对湿度、降水等观测资料，分析了四川省近50 a来干能见度的时空变化特征，以及四川盆地霾日数和干消光系数的变化趋势。结果表明:四川盆地及盆缘区域干能见度较差（12~20 km），而西部高海拔山区较好(40~50 km)，与青藏高原接壤的地区最好(＞50 km)。从20世纪70年代到20世纪末，四川盆地的干能见度呈现明显减少趋势，而川西高原的干能见度却出现显著增加趋势；21世纪近10 a来四川干能见度变化趋势趋于停止。近50 a来，有544%台站出现干能见度减少趋势，且主要集中在盆地和攀枝花地区；另有456%台站干能见度有增加趋势，且多集中在高海拔山区。四川盆地的干消光系数和霾日数的变化趋势较为一致。干消光系数1996年之前迅速增加，1996年以后有小幅度的减小，增加的气候倾向率为003/10 a，霾日数的增加速率为104 d/10 a。能见度下降、消光系数和霾日数增加与人为排放污染物浓度增加有密切关系     

沈阳地区一次颗粒物重污染天气过程的气象成因分析

为探究沈阳地区重污染天气成因,文章利用地面、高空气象观测资料、风廓线雷达资料、NECP再分析资料以及大气污染物监测资料,对2019年3月1~6日沈阳地区出现的一次持续性重污染天气过程,探讨了大气污染物质量浓度、地面气象要素变化特征、大气环流配置与外来输送等特征。结果表明,均压场、地面风场弱及辐合、高温高湿是本次重污染天气出现的原因;逆温层结建立、大气垂直运动差,造成污染加剧;来自京津冀东部地区和辽宁中南部地区的PM2.5外来输送对本次污染也有影响。     

南京北郊春季含Pb气溶胶粒子来源分析

含有重金属的气溶胶粒子对人类健康有着重要的影响,其中,重金属Pb对人体神经系统有很大的危害,因此,含Pb气溶胶粒子的化学特征和来源问题一直受到人们的广泛关注.本研究于2012年3—4月使用在线单颗粒气溶胶质谱仪(SPAMS)在南京北郊对含Pb气溶胶粒子进行连续观测,并结合自适应共振理论神经网络算法(ART-2a)对其化学特征进行了分析.结果表明,南京北郊春季含Pb气溶胶粒子按照化学组成可分为6类:富钾-铅类(K-rich)、扬尘-铅类(DUST)、钾-元素碳-铅类(K-EC)、铜-元素碳-铅类(Cu-EC)、锌-铅类(Zn)和锰-铅类(Mn),它们主要来自钢铁冶炼、城市扬尘、燃油排放和化工排放,贡献率分别为70.66%、24.53%、2.47%和2.34%.     

京津冀冬季大气混合层高度与大气污染的关系

大气混合层高度(MLH)是影响大气扩散的主要因子之一,其对大气质量评估和污染物的存储量及分布起着重要作用.本实验利用云高仪对2014年污染严重的2月京津冀区域4个站点(北京、天津、石家庄和秦皇岛)MLH进行了同步连续观测,分析了其各自及其区域总体变化特性.结果表明,秦皇岛MLH月均值最高,达到865 m±268 m;石家庄最低,为568 m±207 m;北京和天津介于这两城市之间,分别为818 m±319 m和834 m±334 m;结合气象数据分析发现,辐射和风速是影响混合层高度的主要因素;对4个站点颗粒物浓度与混合层高度的关系研究表明,混合层低于800 m,4个站点细颗粒物浓度均会超过国家二级标准(GB 3095-2012,75μg·m-3),观测期间北京、天津、石家庄和秦皇岛这4个站点混合层高度低于800 m天数所占比例分别为50%、43%、80%和36%.石家庄虽然近地层污染物浓度较高,但是大气混合层以内污染物负荷并不高,不利的大气垂直扩散条件是石家庄近地面长时间高浓度污染的主要原因.研究结果对于认知京津冀区域污染分布现状具有重要意义,并可为区域内污染源合理分布提供科学参考.     

近年山东德州PM2.5和O3相互作用的季节变化及其机理分析

为全面认识减排过程中华北平原城市大气复合型污染变化特征,本文利用最近6年(2017—2022)山东省德州市环境-气象监测资料,分析关键大气复合污染物PM_2.5和O₃的季节特征及其相互作用,探究东亚季风气候背景下冬夏季PM_2.5和O₃的相互作用机理.德州市近6年城市环境PM_2.5和O₃超标率分别为20.22%和23.56%,O₃污染凸显.环境大气PM_2.5和O₃在夏季表现为显著正相关,相关系数高达0.53(p<0.01),而冬季则呈显著负相关,相关系数为-0.30 (p<0.01),两者具有明显“夏正冬负”的相反季节变化特征.环境气象机理分析表明,夏季高温及强太阳辐射的气象条件促进光化学反应生成O₃,加大大气氧化性的增强二次颗粒物生成,导致PM_2.5浓度升高;冬季低温及弱太阳辐射气象背景下,高浓度PM_2.5的局地累积...