武当山夏季颗粒物数浓度谱分布特征及气团来源影响研究

为研究大气边界层中上层大气颗粒物的数浓度谱分布特征及气团来源的影响,于2018年6月利用3080型SMPS粒径谱仪对武当山14.6~660 nm颗粒物数浓度谱进行观测,分析和探讨了其数浓度谱分布及日变化特征,并结合后向轨迹、潜在源贡献因子法（PSCF）与浓度权重轨迹分析法（CWT）探讨对武当山颗粒物数浓度影响较大的外源输送路径和贡献源区.结果表明:①武当山大气颗粒物主要以爱根模态为主,平均数浓度为2 500个/cm3,积聚模态、核膜态平均数浓度分别为2 265、359个/cm3,3种模态数浓度分别占总数浓度的48.79%、44.21%、7.01%.②在新粒子生成日,核膜态数浓度于10:00开始上升,11:00—17:00的核膜态数浓度相对较高,约2 000个/cm3.新粒子生成日ρ（SO₂）与ρ（O₃）的日变化趋势均与核模态数浓度较为相似,表明SO₂和O₃参与光化学反应后的产物（硫酸及有机物）有利于新粒子的生成与增长.新粒子生成日风速、温度均大于非新粒子生成日,但相对湿度较低.③在东部及局地气团影响下大气颗粒物主要以积聚模态为主,数浓度分别为2 311和2 596个/cm3;核模态、爱根模态数浓度在受西北气团影响时最大,数浓度分别为806和3 078个/cm3.④潜在源区分析表明,影响武当山积聚模态数浓度的主要源区为十堰市本地及襄阳市,二者贡献值在840个/cm3以上.研究显示,武当山颗粒物主要以爱根模态为主,颗粒物数浓度日变化主要受大气边界层发展及山谷风的影响,较高的ρ（SO₂）与ρ（O₃）以及高温、低湿及较大的风速均有利于新粒子的生成,周边城市的区域性传输对武当山颗粒物的影响较大.      

衡阳市冬季PM2.5外来输送特征及潜在源分析

利用HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、衡阳市PM_(2.5)质量浓度数据,分析了衡阳市2015—2017年冬季外来气团后向轨迹分布特征,并运用后向轨迹模式中的聚类分析法、潜在源分析法(PSCF)、浓度权重分析法(CWT),分析了衡阳市冬季PM_(2.5)外来输送通道及潜在源分布情况。结果表明:衡阳市冬季外来气团后向轨迹主要来自偏北方向,移动速度较慢,100 m高度的PM_(2.5)外来输送路径较集中,以近距离输送为主; 500 m高度的输送路径较分散且更长,长距离输送的影响增大。聚类分析显示,来自东北方向的聚类轨迹出现频率最高,该类轨迹移动方向是PM_(2.5)外来输送的主要通道方向。潜在源分析显示,衡阳市冬季PM_(2.5)外来输送以区域输送为主,对浓度影响较大,湘东、湘南、赣西、湘赣交界处、桂东北、豫南地区为PM_(2.5)外来输送的主要潜在源区,湘南、湘东北、赣西地区是高浓度外来输送潜在源区。     

汾渭平原典型污染城市PM2.5来源分布及传输分析

基于后向轨迹模式（HYSPLIT）和美国国家环境预报中心的GDAS数据（2019年3月—2020年2月）,模拟了临汾市冬季24 h的气团后向轨迹按季节的聚类,研究了不同来源区域对临汾市PM_2.5的主要污染来源和污染传输通道,阐明了PM_2.5不同轨迹传输的季节特征,结合潜在源贡献（PSCF）分析法和浓度权重轨迹（CWT）分析法,解析了不同污染源区对临汾市的污染贡献强度。结果表明：临汾市PM_2.5污染主要集中在冬季,春秋季次之,夏季最低;通过气团后向轨迹聚类分析发现,沿汾河流域西南与西北方向是大气污染主要传输通道;潜在源贡献和浓度权重轨迹分析发现,临汾市境内、洪洞县、尧都区、襄汾县污染贡献强度较大,周边城市榆林、运城、焦作对临汾市有所影响。

     

银川地区大气颗粒物输送路径及潜在源区分析

利用Traj Stat软件和全球资料同化系统数据,计算了2014—2016年银川市逐日72 h气流后向轨迹,并采用聚类分析方法,结合银川市同期PM~(10)和PM~(2.5)质量浓度数据,分析了银川年及四季气流轨迹特征及其对银川颗粒物浓度的影响.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨了影响银川颗粒物质量浓度的潜在源区及不同源区对银川颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,输送距离最长、高度最高、移速最快的西北气流轨迹占总轨迹的比例最高,达66.7%,且气团移动速度和高度与轨迹距离呈正比;输送高度较低、距离最短、移速最慢的北方气流轨迹占总轨迹数的24.3%;东南气团占总轨迹数的9%,输送距离和移速介于前两者之间,但输送高度较西北气流和北方气流低.四季各类气流轨迹变化特征与年变化特征基本一致,春、秋、冬三季,中、短距离西北气流占气流轨迹总数的比例最高,夏季东南气流占比最高,且夏季南方气流和北方气流占比较春、秋两季高,冬季未出现南方气流和北方气流,春季和冬季气流轨迹输送距离普遍比夏季和秋季长;春、夏、秋三季,偏南气流的输送高度均最低,四季长距离西北气流的输送高度均最高.年及四季都表现为西北气流轨迹对应的银川PM_(10)和PM_(2.5)平均浓度均较高,是影响银川颗粒物质量浓度的最重要输送路径,其次是东南气流轨迹,北方气流轨迹对银川颗粒物浓度影响较小.PSCF和CWT分析发现,位于新疆、甘肃、蒙古国、内蒙古、青海的西北源区及四川、陕西的东南源区是影响银川PM_(10)和PM_(2.5)浓度的两个主要潜在源区,各季节区域范围有所差异.     

南京地区细颗粒物污染输送影响及潜在源区

基于南京市空气质量数据和NCEP全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了2019年3月至2020年2月以南京城区为受体点的逐小时气团24 h后向轨迹,并将后向轨迹数据和PM_2.5浓度数据结合,进行轨迹聚类和潜在源区分析.结果表明,研究期间南京市ρ(PM_2.5)平均值为(36±20)μg·m^-3,超过国家二级标准限值的污染天数为17 d,ρ(PM_2.5)的季节变化特征明显：冬季(49μg·m^-3)>春季(42μg·m^-3)>秋季(31μg·m^-3)>夏季(24μg·m^-3),全年PM_2.5浓度和地面气压显著正相关,而跟气温、相对湿度、降水量和风速均为显著负相关关系;春季气团输送路径为7条,其余季节均为6条,其中,春季的西北路和东南偏南路,秋季东南路和冬季西南路是各季主要的污染输送路径,均具有传输距离短,气团移动慢的特点,说明静稳天气下本地累积是PM_2.5出...     

龙凤山大气本底站CO浓度特征及传输路径分析

利用2017年1月—2019年11月龙凤山大气本底站一氧化碳（CO）连续观测资料和NOAA再分析资料,对东北平原地区大气CO浓度季节变化及其排放源特征进行研究.结果表明：龙凤山站CO日变化规律具有季节性差异,春、秋和冬季CO浓度均在午后13：00—14：00出现最低值,秋和冬季19：00出现峰值,春季2：00出现最峰值,冬季CO浓度日平均最大,日振幅最大.夏季CO日变化不同于其他季节,在8：00—13：00维持较高值,在16：00—次日04：00维持较低,峰值出现在08：00,谷值出现在00：00.龙凤山站CO浓度具有明显的周期性季节变化和波动下降趋势,呈现出冬季高夏季低的特点,最高值出现在1月,最低值出现在6月,月平均浓度明显高于青藏高原地区浓度水平,全年CO月均值振幅为134.8×10^-9 ± 2.5×10^-9（物质的量分数,下同）.在春、夏和秋季西南方向地面风能够明显抬升观测CO浓度,冬季西北方向地面风能够明显抬升观测CO浓度.后向轨迹聚类、浓度权重轨迹分析（CWT）以及地面风结果分析表明：SSW-SW-WSW扇区内的城市交通及工业等人为排放是龙凤山站的CO潜在源区,此外,冬季的NW-NNW-N扇区的短距离输送也是龙凤山站的CO潜在源区.     

葫芦岛市大气颗粒物潜在源区分析

基于后向轨迹模式(HYSPLIT)模拟了葫芦岛市2019—2021年气流的72 h后向轨迹,同时结合同期的逐日PM_2.5浓度数据,采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨了葫芦岛市PM_2.5不同季节的潜在源区及其对葫芦岛市PM_2.5浓度的贡献。结果表明：冬季,葫芦岛市最主要的潜在源区为乌兰布和沙漠,其次为蒙古国东南部、内蒙古东部、京津冀地区和辽宁省西部城市群;秋季葫芦岛市最主要的潜在源区为辽宁省南部、京津冀地区、山东省北部和河南省北部;春季的相对高值区域零星分布在京津冀地区、山东省和渤海海域等地区,夏季相对高值区域零星分布在京津冀地区和山东省西北部。     

晋中盆地主要城市冬季PM2.5传输特征分析

对2017～2019年晋中盆地主要城市PM₁₀和PM_2.5逐时浓度资料进行了分析,给出了晋中市和太原市颗粒物浓度主要分布特征;此外利用PM_2.5逐时浓度资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型,通过轨迹密度分析（TDA）、轨迹停留时间分析（RTA）和潜在源贡献因子分析（PSCF）,并对PM_2.5逐时浓度资料和对应时刻风向数据进行分析,探讨了晋中盆地主要城市冬季PM_2.5传输特征.结果表明,太原市颗粒物浓度整体水平高于晋中市,月、季变化特征类似,均呈现冬季高,夏季低的特征,最高值出现在1月.晋中市受静稳型天气形势引起的颗粒物污染较受沙尘型天气形势导致的颗粒物污染相较太原市更普遍一些;颗粒物的分布呈现出晋中市中间值较多,太原市高值偏多、低值偏少的特点,冬季为晋中盆地PM_2.5污染高发季节.晋中盆地主要城市冬季PM_2.5传输通道均可分为4类：第一类通道沿太行山横谷传输,第二类通道为偏东南方向传输通道,第一、二类均为近距离传输通道,气团会携带较多...     

基于PSCF与CWT模型的乌鲁木齐市大气颗粒物源区分析

利用MeteoInfoMap软件和GDAS全球同化气象数据,对乌鲁木齐市2014-2019年四季72 h气团后向轨迹进行聚类分析.同时,结合小时PM2.5和PM10浓度数据,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)分析了乌鲁木齐市颗粒物不同季节潜在源区及其对研究区颗粒物浓度的贡献.结果 表明:...     

沈阳地区冬季空气颗粒物输送路径及潜在源分析

文章利用2016～2017年冬季沈阳地区气象数据和环境空气污染物浓度数据,综合分析沈阳地区冬季环境空气污染特征,分析颗粒物输送路径以及潜在源区贡献情况.结果表明,沈阳地区冬季污染时段内PM2.5是主要污染物,PM2.5平均浓度达到149μg/m3,最大值达到273 μg/m3.沈阳地区环境空气颗粒物除来源于本地排放外,...     

沈阳地区大气颗粒物污染特征及区域传输研究

文章利用HYSPLIT后向轨迹模式,分析沈阳地区2020年4月-2021年3月的大气颗粒物来源的传输路径及潜在的污染源区。首先,结合PM2.5和PM10的质量浓度监测值,分析了日、月和季节时间变化特征,结果表明,研究时段内颗粒物浓度变化趋势呈“U”型分布,存在明显的季节特征,冬季>春季>秋季>夏季,这与污染物排放和气象状况密切相关。其次,对大气颗粒物进行逐日72 h后向轨迹溯源分析,运用轨迹聚类分析、潜在源区贡献分析和浓度权重轨迹分析3种分析方法。后向轨迹聚类分析表明,沈阳市气流来源轨迹四季变化明显,春夏两季轨迹呈散射状分布、秋冬两季轨迹来源路径主要为长距离西北路径和短距离西南路径,西北路径途径俄罗斯南部、蒙古国和内蒙古东北部,西南路径途径河北东北部、北京、天津、山东东部;各季节来自西南和西北方向的轨迹数量更多且输送的PM2.5、PM10浓度值更高。潜在源区及浓度贡献权重轨迹分析表明,冬季潜在源区分布范围及贡献程度远大于春夏秋三季,强贡献潜在源区主要集中在辽宁本地及环渤海湾一带。     

典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型(HYSPLIT)对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法(WPSCF)和轨迹浓度权重法(WCWT)对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,(1)在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;(2)春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;(3)春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传...     

皖南地区铜陵市大气颗粒物污染特征及潜在源研究

利用2018年3月—2021年2月环境和气象数据对皖南地区铜陵市大气颗粒物的污染特征和潜在贡献源进行了系统性研究.铜陵市大气颗粒物污染具有明显的季节变化特征,冬季污染物浓度最高,PM_2.5和PM₁₀平均为（60.3±31.0）μg·m^-3和（89.2±42.2）μg·m^-3.计算发现PM_2.5/PM₁₀超过0.5,铜陵市的大气颗粒物污染问题与细颗粒物关系密切.后向轨迹聚类分析表明铜陵市大气颗粒物的输送路径具有季节性差异.春季以西北、东北和西南方向气流为主,占比83.73%;夏季以东南和南部方向气流为主,占比82.90%;秋季以东北气流为主,占比51.00%;冬季则是以北方和西北气流为主,占比69.81%.其中,冬季气流轨迹所对应的PM_2.5和PM₁₀的浓度最高,平均为59.7和92.0μg·m^-3;夏季最低,平均为23.8和43.8μg·m^-3.潜在源贡献因子（WPSC...     

基于PSCF与CWT模型对乌鲁木齐市地表臭氧源区分析

乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨迹分析、潜在源贡献因子以及浓度权重轨迹对乌鲁木齐市臭氧污染特征及潜在源区进行分析。结果显示,(1)2015-2019年乌鲁木齐市臭氧年评价指标由118μg/m³增长至128μg/m³。同时,乌鲁木齐市主要大气污染正经历由颗粒物向臭氧过渡的变化,其作为首要污染物占比从2015年的5.8%上升至2019年的28.0%,不同季节臭氧浓度变化特征为夏季>春季>秋季>冬季,且在分布特征上与NO₂、CO呈显著负相关。(2)后向轨迹分析结果表明：影响乌鲁木齐市大气臭氧分布的气流具有途经境外地区、长距离迁移、高浓度的特征,境内气流迁移途径普遍较短且对乌鲁木齐市臭氧浓度传输影响较小。(3)潜在源贡献因子法与浓度权重轨迹法表明,影响乌鲁木齐市臭氧浓度的主要源区与贡献高值区是昌吉州、塔城地区、博尔塔拉...     

2013年南昌市区PM2.5的浓度水平及时空分布特征与来源

对2013年南昌市区9个自动空气质量监测点的ρ（PM_2.5）数据进行分析,探讨了PM_2.5浓度水平及时空分布特征,并采用轨迹聚类、PSCF（潜在源贡献因子）、CWT（浓度权重轨迹分析）进行了大气PM_2.5的来源分析.结果显示:2013年南昌市区ρ（PM_2.5）年均值为69.1μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值（35μg/m3）的97%;ρ（PM_2.5）昼夜变化呈双峰型分布,峰值位于09:00-11:00和20:00-22:00;月际变化呈两边高、中间低的"V"型趋势;ρ（PM_2.5）有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬季、春季、秋季和夏季;ρ（PM_2.5）空间分布呈由东南至西北递减的分布特征.气流轨迹聚类结果表明,南昌市气流输送季节性变化特征明显,夏季来自南方或东南方向的气流比例高达65.6%,而在另外三个季节,东北和偏北方向的气流分别占62.0%（冬）、59.6%（春）、54.7%（秋）,对南昌市ρ（PM_2.5）影响较大;夏季南方或东南方向的气流所占比例较高,为65.6%;PM_2.5的PSCF和CWT的高值主要集中在南昌本地和邻近的浙江省及福建省北部地区,但周边的河南南部、江苏中部也是南昌市PM_2.5的潜在来源地.      

浙江临安大气本底站CO浓度及变化特征

利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CO在线观测系统,于2010年9月~2012年2月在浙江省临安大气本底站对大气CO进行了在线观测.结果表明临安站四季CO日变化明显受人为活动影响,分别在每日07:00~10:00和19:00~20:00出现峰值,夏季CO日平均浓度和振幅均最低,分别为314.3×10-9±7.6×10-9(摩尔分数,下同)和50.1×10-9±47.9×10-9.该站全年大气CO浓度呈现冬春季高、夏季低的趋势,与北半球瑞士Jungfraujoch站、青海瓦里关等站基本一致,但平均浓度明显高于其他国际站点,全年CO月均值振幅约为286.8×10-9±19.2×10-9.后向轨迹聚类和地面风结果分析表明,临安站非本底CO浓度主要来自于N-NNE-ENE扇区内城市及工业等人为排放所引起.春、夏和冬季最大的浓度抬升均出现在ENE风向,冬季抬升值最大,约为106.3×10-9±58.0×10-9.     

2013—2016年珠海地区臭氧浓度特征及其与气象因素的关系

利用珠海地区两个代表性环境空气质量国控站（吉大站、斗门站）2013—2016年连续4年的逐时臭氧（O₃）浓度监测资料和离两个国控站最近的基本气象站（珠海气象站、斗门气象站）同期逐时气象资料,综合应用统计分析、个例剖析、HYSPLIT后向轨迹聚类分析和潜在源贡献因子分析（PSCF）方法,研究了珠海地区臭氧浓度特征及其与气象因素的关系.结果表明：①干季珠海市O₃浓度最高且超标天数最多,高温低湿条件有利于O₃的形成;②位于内陆的斗门站O₃污染浓度、污染频率明显高于位于沿海的吉大站;③风场对珠海地区O₃浓度分布有重要影响,东北风或偏北风风速为3~4 m·s^-1时下风向珠海地区O₃浓度最高;④10月O₃重污染个例剖析表明,区域输送对珠海地区O₃污染有重要影响.HYSPLIT后向轨迹聚类分析表明,影响珠海地区O₃污染的气团来源中受广东中东部气流影响时污染最重,与潜在源贡献因子分析（PSCF）表明的该污染个例的污染潜在源区主要为广东中东部的东莞、广州增城、河源及以北地区的结论一致.     

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.     

2017年春夏期间南京地区臭氧污染输送影响及潜在源区

基于南京市空气质量数据与NCEP 全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了 2017 年春夏(4～10 月)到达南京城区逐时的24 h 近地面气团后向轨迹,并将后向轨迹数据与臭氧质量浓度数据结合,进行轨迹聚类与潜在源区分析.结果表明,2017年南京市臭氧日最大8 h 滑动平均浓度在12～261 μg·m-3,超标共58 ...     

北京地区大气颗粒物输送路径及潜在源分析

利用TrajStat软件和全球资料同化系统数据,计算了2005~2016年北京市逐日72h气流后向轨迹,采用聚类分析方法,结合北京同期PM_2.5逐日质量浓度数据,分析北京市年及四季后向气流轨迹特征及其对北京市颗粒物浓度的影响,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,探讨研究时期内不同季节影响北京市颗粒物质量浓度的潜在源区以及不同源区对北京颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,就全年而言,西北输送气流占总轨迹的比例最高,达59.97%,且其输送距离最远、输送高度最高、移速最快.输送高度最低、距离最短、移速最慢的东南气流占比次之,为27.64%,东北气流占比最低为12.40%,其移速和输送距离介于前两者之间.主要污染轨迹来自山东、河北,其次为来自俄罗斯、蒙古国和内蒙古荒漠戈壁地区的西北气流.PSCF和CWT分析发现,蒙中、晋中、冀西南、豫北及鲁西是影响北京PM_2.5的主要潜在区域.而不同季节、不同输送路径对北京PM_2.5污染影响的差异显著,春季主要受来自蒙晋交界区域的短距离输送气流影响,潜在源区位于冀南、鲁西、豫东和皖西北地区,夏季污染轨迹来自鲁、晋地区,潜在源区为豫东北、皖北和苏北地区;秋季主要受来自冀南地区的短距离气流影响,潜在源区为晋北、冀南、豫北和鲁西地区,冬季主要受来自蒙古国中西部和蒙中地区的远距离输送气流影响,潜在源区主要在冀南、鲁西、豫北、晋和蒙西地区.