2015年10月南京霾污染过程分析

为探讨南京秋季霾污染过程发生的主要影响因素,利用南京信息工程大学太阳光度计观测霾污染发生天气下AOD（aerosol optical depth,气溶胶光学厚度）数据,计算AE_440-1020（?ngstr?m Exponent,波长指数）以及a₂（光谱曲率）,结合CALIPSO（Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations）卫星气溶胶组分分析以及MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）火点数据,对2015年10月南京霾污染过程进行分析.结果表明:2015年10月出现的两次霾污染过程期间南京地区AE_440-1020均高于1.0并且a₂呈负值,其中10月16日AQI达到峰值（201）,AOD₅₀₀达1.51,AE_440-1020达1.37,a₂达-0.77;这两次较为严重的霾污染过程均主要由人为因素（工业污染、城市建设、生物质燃烧、汽车尾气排放等）产生的细粒子所致.后向轨迹分析发现,2015年10月16日南京地区霾污染天气发生的主要原因是区域型污染,同时受长距离输送影响,大量携带人为因素产生的细粒子以及少量沙尘等污染物的空气团途经内蒙古、山东等地到达南京,加剧了当日的污染程度;2015年10月23日南京地区霾污染天气的发生则主要受长距离输送影响,同时也受到区域型污染影响,加剧了当日的污染程度.研究显示,在稳定的气象条件下,较高的相对湿度、较低的地表风速、低混合层高度以及贴地逆温的出现是诱发霾污染天气产生的有利气象条件.      

“2+26”城市一次多因素叠加重污染过程的特征分析

2018年11月23日-12月4日,京津冀及周边地区"2+26"城市出现了一次长时间、大范围、高强度的复合型大气重污染过程,为揭示区域性重污染过程中多因素的综合作用,利用气象资料、空气质量监测等多源数据以及区域污染特征雷达图,对京津冀及周边地区"2+26"城市此次重污染特征和成因进行分析.结果表明:根据PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）,下同]可将此次重污染过程划分为4个阶段.第一阶段（2018年11月23-26日）PM_2.5/PM₁₀在0.5~1.0内波动,"2+26"城市大气扩散条件转差,一次污染物局地积累及SO₂、NO_x、NH₃等气态污染物在高湿条件下二次转化是污染形成并发展的主要原因;第二阶段（11月27日）PM_2.5/PM₁₀突降至0.2左右,"2+26"城市北部受形成于蒙古国的沙尘影响,短时ρ（PM₁₀）快速升高（峰值为818 μg/m3）,中南部受形成于内蒙古自治区阿拉善盟的沙尘及上风向PM_2.5污染的传输影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均较高,维持日均重度污染水平（参照GB 3095-2012《环境空气质量标准》和HJ 633-2012《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》）;第三阶段（11月28日-12月2日）PM_2.5/PM₁₀由0.3逐渐升至0.8,在静稳、高湿的不利气象条件下,一次污染物积累并二次转化,第二阶段残留沙尘中的矿物质对硫酸盐起到催化作用,导致ρ（PM_2.5）快速上升,"2+26"城市大部分达日均重度及以上污染;第四阶段（12月3-4日）与第二阶段类似,PM_2.5/PM₁₀突降至0.2,"2+26"城市再次受到沙尘天气和区域传输的共同影响,因冷空气持续时间较长,污染被有效清除.研究显示,此次污染过程是气象条件、污染物一次排放和二次转化、区域传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.当静稳、高湿等不利气象条件或沙尘天气出现时,区域应加强对各类污染物排放的管控力度,以降低污染物的一次排放、二次转化以及沙尘和区域传输的共同影响,进而削弱污染严重程度.      

长三角秋冬季典型区域霾天气特征及对比

为总结出霾天气发生时的相关影响因子、特征共性,选取长三角地区8个主要城市,2016~2019年秋冬季发生的7次典型霾天气过程,对比分析了3次霾天气过程中AQI、PM_2.5浓度、气象要素、天气形势、边界层特征的变化以及污染物来源.结果表明：不利的气象条件及高低空配置的静稳天气型导致霾天气的形成.3次过程AQI指数峰值分别为247、306及272,与PM_2.5浓度变化趋于一致.PM_2.5浓度和能见度呈明显负相关关系,且污染过程发生时能见度普遍偏低,2、3次过程能见度谷值均低于50m.高相对湿度、稳定的气温及静风与霾过程的形成有着紧密的联系.总体上混合层高度与AQI呈现负相关关系,混合层高度较低抑制垂直对流,从而使污染物在低空区域性积聚,3次污染过程混合层高度最低值均小于100m.逆温层的出现利于霾污染过程中污染物的累积,近地层的贴地逆温将污染物集聚在地表,第1次过程贴地逆温强度高达8.2℃;脱地逆温导致污染物在边界层内堆积并抑制其扩散,均易导致高浓度污染发生,第2次过程脱地逆温为主,强度高达4.8℃.气溶胶类型多为沙尘、大陆型污染物、污染型沙尘及烟粒.污染发生通常受局地排放、区域输送及长距离输送的共同影响,气团携带的因人为产生的细粒子也是造成污染的主要原因之一.     

北京山前典型细粒子污染过程的气象条件分析

可吸入颗粒物(PM₁₀)是近年来北京地区冬季首要污染物,其中细粒子(PM_2.5)污染受到广泛关注,由于该地区具有山前地区的地形和气象条件,使其细粒子污染更具区域代表性.对2007年12月北京出现的4次细粒子污染过程及气象条件进行了分析,结果表明:细粒子山前累积/清除时间,ρ(PM_2.5)峰值均与气象条件相关;12月23─26日的3 d连续累积,使26日的ρ(PM_2.5)日均值达到313.4 μg/m3,是国家ρ(PM₁₀₎二级标准〔环境空气质量标准(GB3095─1996)〕(150 μg/m3)的2.1倍,超过世界卫生组织ρ(PM_2.5)日均指导值(25 μg/m3)的11倍;持续的偏南风和边界层底层局地性环流,使得京津冀南部区域细粒子以日均96.7 μg/m3的高值累积在北京山前地区,造成了12月23—31日具有代表性的北京冬季严重细粒子污染.      

北京春季强沙尘过程前后的激光雷达观测

利用激光雷达、PM_2.5和地面气象要素等综合观测资料,分析了北京地区2012年3月30—31日的强沙尘过程前后的天气形势和PM_2.5的污染特征,反演了雷达探测期间得到的消光系数,探讨了沙尘过程中气溶胶的时空分布特征及输送特征. 结果表明:沙尘过境时,地面风速最大达到6m/s,沙尘沉降时ρ(PM_2.5)增至289μg/m3,相对湿度和能见度明显降低,大气低层逆温和近地面风速等气象条件对沙尘影响地面的时间和程度起到了重要作用;沙尘层雷达反演的气溶胶消光系数最大为0.96km-1,偏振比最大为0.4,近地面消光系数变化与地面ρ(PM_2.5)变化规律吻合较好,其探测可以精确反映不同天气形势下气溶胶的垂直结构和时空变化信息;高空输送至北京的沙尘以粗颗粒物为主,细粒子主要来源于本地及周边地区细粒子源;西北方向的内蒙及外蒙地区沙尘输送是导致此次北京强沙尘过程的主要原因.      

2018年济南市PM2.5叠加沙尘重污染过程分析

为揭示重污染过程中多因素的综合作用,选取济南市2018年11月25日-12月4日一次长时间、高强度PM_2.5污染和沙尘混合的重污染过程,利用气象资料、空气质量监测结果、激光雷达探测资料及水溶性离子在线数据,开展污染特性以及潜在污染源综合分析.结果表明:①研究期间,首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）平均值分别为294、141 μg/m3,污染较严重.②根据ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）将此次重污染过程分为4个阶段,阶段Ⅰ~Ⅳ总水溶性离子浓度分别为（107.3±35.9）（95.2±34.5）（99.0±18.2）（29.3±9.3）μg/m3,分别占ρ（PM_2.5）的73.8%、56.9%、64.2%和43.2%.SOR（硫氧转化率）分别为0.47、0.42、0.55、0.25,NOR（氮氧转化率）分别为0.42、0.26、0.28、0.13,表明济南市大气中出现了显著的二次转化过程,SOR均大于NOR表明SO₄2-转化程度高于NO₃-.NO₃-/SO₄2-（质量浓度比）分别为2.97、1.75、1.69、1.45,表明此次污染各阶段中氮和硫的来源以移动源为主.③此次重污染过程济南市ρ（PM_2.5）受本地及周边城市传输和两次沙尘过境的综合影响,主要潜在污染源有山东省本地以及江苏省北部、安徽省北部、内蒙古自治区中部和京津冀地区等区域.④近地面均压场、高湿、小风等不利气象因素是导致此次重污染过程的重要因素.研究显示,济南市此次污染过程是不利气象条件、污染物一次积累和二次转化、区域污染传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.      

嘉兴市冬季不同空气质量等级下大气污染物的分布特征

为研究浙江省嘉兴市冬季PM、污染气体和含碳气溶胶在不同空气质量等级下的分布特征,于2013年11月28日—12月28日使用SHARP测尘仪、热电EMS系统和Sunset在线OCEC分析仪观测了PM（PM₁₀和PM_2.5）、污染气体（SO₂、NO₂、CO和O₃）和含碳气溶胶〔OC（有机碳）、EC（元素碳）和TC（总碳）〕的质量浓度,结合气象数据和HYSPLIT模式,分析了霾污染过程中大气污染物浓度变化、日变化及其来源特征.结果表明:嘉兴市冬季霾天ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（OC）、ρ（EC）、ρ（POC）和ρ（SOC）分别为167.90、248.86、77.79、、97.16、28.50、27.09、7.72、7.50和19.59 μg/m3,ρ（CO）为1.47 mg/m3,分别是空气质量为良时的3.00、2.50、1.29、1.84、0.86、2.59、2.19、2.13、2.82和1.50倍.降雨对不同大气污染物的清除作用不同,对粗粒子的清除作用较大,而对二次产物O₃的影响较小.高ρ（PM）是造成能见度降低的主要原因,随着污染程度的加剧,PM中细粒子占比越来越高,在严重污染过程中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）可达70.31%,比空气质量为良时高14.04%;不同污染气体的日变化不同,OC和EC的来源逐渐趋于一致,ρ（SOC）呈现出积累-爆发-积累-爆发的往复过程,边界层的日变化对污染物浓度的影响逐渐减弱.研究显示,随着霾污染的加剧,SOC气溶胶占比逐渐增加、EC和POC等一次碳气溶胶占比逐渐降低.      

武清地区冬季一次重污染过程垂直分布特征

为研究京津冀地区重污染过程大气污染物的垂直分布特征,于2016年12月13日重污染前（11:49-12:18）和12月18日重污染期间（11:00-11:16）在北京市、天津市、河北省交界处的武清地区利用系留气球开展1 000 m以下的大气观测,探究污染物的垂直分布特征及对流边界层、覆盖逆温层和混合层等要素对重污染形成的影响.结果表明:①在重污染前,大气层结不稳定,ρ（PM_2.5）、ρ（NO_x）与ρ（O₃）随高度变化不明显,存在明显的垂直对流运动,有利于大气污染物的扩散;PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）]在800 m以下为0.60~0.80,在800~1 000 m以上大于0.90.②重污染期间,近地面大气层分为对流边界层（距地面0~150 m）、覆盖逆温层（150~370 m）、混合层（370~500 m）和自由大气（500 m以上）4个层次.③NO_x主要在对流边界层内聚积;高空O₃在向近地面扩散时受强混合层阻挡,在混合层出现一个小峰值;PM_2.5不仅在近地面聚积,而且在覆盖逆温层内聚积,ρ（PM_2.5）在覆盖逆温层内呈双峰（峰值分别出现在150和370 m）分布,其粒径集中在0.5~1.0 μm,属于积聚态气溶胶.研究显示,在不利扩散条件下,汽车排放、村镇居民供暖排放的污染物聚积及二次颗粒物的生成是重污染形成的重要因素.      

基于星地同步观测的华北平原中部背景地区冬季霾污染过程

利用地基观测结果和多源卫星遥感观测,结合气象数据及HYSPLIT4后向轨迹模式,对华北平原中部背景地区(河南省郑州市中牟县东南郊)冬季霾事件的污染物特征和形成过程进行分析.综合观测时间为2014年12月13日~2015年1月16日,共有5次霾过程,占观测总天数的82%.地面监测结果显示,不同的污染过程污染物浓度变化曲线相似,O₃浓度在清洁天浓度较高;NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5呈较强正相关性,NO_x、SO₂与 PM₁₀相关系数0.64、0.57,与PM_2.5相关系数0.56、0.45;近地面污染物以细粒子污染物为主,其中又以气态污染物二次生成的细粒子为主.AMPLE地基激光雷达和CALIPSO数据表明,华北平原霾层中上部受浮尘影响,以粗粒子污染物为主.气象探空数据表明该地区冬季大气对流层稳定利于霾的维持,假相当位温垂直差、K指数、露点差与能见度相关系数分别为0.52、0.56和 0.38.分析近地面风速风向对霾过程的影响表明,该地区冬季以南方向静小风为主,风速与能见度相关系数为0.32 ,PM₁受东北方向污染源影响,PM_1~2.5及PM_2.5~10受西北方向污染源影响;结合高空风场分析,霾过程1受西北浮尘影响,霾过程5受南来水汽影响.通过后向轨迹分析,该地区冬季的低空污染传输主要来自东北和西北方向,其中东北方向区域传输来自河北与山东,占来源比例的14%,近距离污染传输主要来自站点以西的郑州、洛阳,约占来源比例的33%.     

颗粒物污染对高血压门急诊就诊人数的影响-时间序列研究

为探讨颗粒物对金昌市高血压门急诊就诊人数影响的暴露反应关系,本文收集甘肃省金昌市2012年1月1日~2015年12月31日大气PM₁₀、SO₂、NO₂数据及2014年1月1日~2015年12月31日大气PM_2.5污染物监测数据及同期气象观测数据,同时收集近年金昌市三家综合医院的高血压门急诊日就诊病例.采用广义相加模型,分析不同大气污染物与高血压门急诊日就诊人数的关联性.结果表明,在单污染物模型中,滞后L07d时PM₁₀平均浓度每升高一个IQR,高血压日门急诊人数增加2.30%（95% CI：1.30%~3.32%）,L6d时PM_2.5平均浓度每升高一个IQR,高血压日门急诊人数增加2.53%（95% CI：1.45%~3.62%）.PM₁₀和PM_2.5对男性、65岁以上高血压患者门急诊影响更高.SO₂和NO₂与颗粒物之间存在协同效应,沙尘天气下PM₁₀对高血压门急诊人数的影响由2.30%增加到2.36%,PM_2.5的影响由2.53%减少到2.39%.研究得出颗粒物污染对金昌市高血压门急诊就诊人数具有不同程度的影响,其中细颗粒物（PM_2.5）的效应更强.     

青岛冬季霾-沙尘重污染过程PM1理化特征及来源分析

对2018年11月21日～12月2日期间青岛市大气PM1的质量浓度、化学组分和数浓度进行连续观测,结合国控站点监测数据和气象条件,分析青岛市秋末冬初一次典型霾-沙尘重污染过程的特征及污染物来源.结果表明:本次污染过程可分为霾前(11月21～23日)、霾期(11月24～25日)、霾-沙尘叠加期(11月26日)、沙尘期(11月27～29日)、沙尘后(11月30日～12月2日)5个发展阶段,观测期间PM₁质量浓度为(40±20)μg/m³,霾期PM₁为沙尘期的2.03倍.冷锋锋前以人为污染物气团为主,锋后以冷干沙尘气团为主,并在长距离传输中保持干燥,受沙尘传输过程中经过区域的影响较小,导致沙尘阶段PM_2.5和PM₁₀错峰12h出现.霾期PM₁中SO₄^2-、NO₃^-质量浓度比霾前分别升高73%、111%,SOR、NOR分别升高28%、67%,表明霾期NO₃...     

北京市2018年春季一次沙尘回流过程的污染特征

通过监测数据分析,结合轨迹模拟和特征雷达图的分析结果,对2018年4月14~19日北京出现的一次沙尘天气过程进行分析.结果显示：依据ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）及其比值PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）,下同]的变化情况,此次沙尘过程可分为沙尘期、中间期、回流期和回流后期4个典型时期.沙尘期ρ（PM₁₀）平均值达到（278.5±83.7）μg/m³,明显高于回流期和回流后期,回流后期ρ（PM_2.5）平均值达到（135.5±16.9）μg/m³,明显高于回流期和沙尘期.沙尘期逐小时PM_2.5/PM₁₀<0.2,回流期和回流后期PM_2.5/PM₁₀比值分别介于0.3~0.6和0.5~0.8范围内.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺等（SNA）水溶性离子沙尘期浓度占比仅为7.3%±2.5%,沙尘回流期和回流后期SNA占比分别增长至47.0%±6.3%和51.3%±5.7%.研究表明,受天气系统影响,回流沙尘可裹挟南部的细颗粒和气态污染物输送到北京后发生累积和二次转化,从而推高PM_2.5浓度,因此发生沙尘回流时,区域内应加强一次污染物排放的管控力度,同时北京市需进一步加强机动车氮氧化物的排放监管.     

沈阳大气污染物与气象因素对呼吸疾病门诊数的影响

利用时间序列的半参数广义相加模型,分析沈阳市2015年12月~2016年12月整个观测期间和污染期间大气污染物与气象因素及其交互作用对呼吸系统疾病门诊就诊人数的影响.结果表明：无论是全人群、不同性别、还是不同年龄人群中,HONO对门诊人数的影响均非常显著.最佳滞后时间下,PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、HONO和NH₃的浓度每增加10μg/m³或1个IQR,对应的呼吸系统疾病日门诊人数增加百分比（ER）分别为1.29%（1.18%~1.4%）,1.31%（1.2%~1.43%）,3.28%（3.07%~3.50%）,5.26%（4.91%~5.61%）,12.89%（4.45%~22.01%）和11.09%（9.84%~12.36%）.HONO、NH₃和PM_2.5对女性的影响远比对男性的影响大,污染日当日对门诊量的影响最大;PM_2.5对≥65岁的老人影响大;NH₃、HONO和SO₂对15~65岁人群影响大.污染天气条件下HONO和NO₂对门诊人数影响最高,均为污染日当日对门诊量的影响最大.沙尘天气Ca²⁺等土壤性离子影响最大.多污染物模型中,不同污染物对呼吸疾病的影响具有协同作用或拮抗作用.气温对各呼吸疾病的影响最强,低温和高污染物浓度对呼吸系统疾病门诊人数的影响有交互作用.     

2015—2018年乌鲁木齐市PM2.5及PM10时空分布特征

乌鲁木齐市是“丝绸之路经济带”关键节点城市,为了解乌鲁木齐市2015—2018年空气污染状况,利用2015年1月1日—2018年12月23日乌鲁木齐市7个国控空气质量监测站的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）监测数据,基于ArcGIS空间分析平台,分析乌鲁木齐市PM_2.5、PM₁₀的时空分布特征.结果表明:ρ（PM_2.5）从2015年（66.60 μg/m3）到2016年（76.93 μg/m3）呈上升趋势,在2016—2018年呈单一下降趋势;ρ（PM₁₀）从2015年（132.74 μg/m3）到2016年（125.93 μg/m3）呈下降趋势,在2016—2018年呈单一上升趋势.2015—2018年工业活动集中的乌鲁木齐市边缘各区的ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）平均值比城市中心（商业区、居民区）分别高11.28、7.17 μg/m3,说明工业集中地区的大气环境质量受污染影响明显.此外,2015—2018年乌鲁木齐市大气污染呈季节性和北高南低的区域性分布特征.气象因子分析表明,ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）均与相对湿度呈正相关,与降雨量、风速等气象因素呈负相关.2015—2018年,乌鲁木齐市大气中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）呈先增后降的趋势,冬季以PM_2.5污染为主,其他季节以PM₁₀污染为主.研究显示,2015—2018年乌鲁木齐市空气污染状况变化与地形、气象条件、城市化建设均有一定的关系.      

哈尔滨市一次大气污染过程及潜在源分析

本研究以2018年12月10~13日哈尔滨市一次严重的空气污染事件为研究对象,分析了此次污染过程的概况、成因以及污染的潜在源区.结果表明：此次空气污染过程以PM_2.5影响为主,污染类型由10日00：00~11日17：00的偏燃煤型发展为11日17：00~13日15：00的二次气溶胶复合污染,最终在13日15：00后稳定为偏燃煤型.从天气形势和风速风向分析可知此次10~13日的污染过程与不利气象扩散条件也是密不可分的.模拟的48h后向轨迹经过聚类分析主要分为4类,大部分来自内蒙古、吉林等方向,70.83%的轨迹PM_2.5超标,表明来自这些方向的污染气团对哈尔滨市的空气质量影响较大;而通过对模拟的48h后向轨迹进行PSCF、CWT分析,发现哈尔滨的WPSCF和WCWT分布特征类似,WPSCF和WCWT的高值主要集中在哈尔滨本地的双城、巴彦、阿城、吉林省的中部、西部地区等地区,以及大庆、绥化等地区,说明这些区域都是哈尔滨市PM_2.5的潜在源地.     

石家庄一次沙尘气溶胶污染过程及光学特性

为掌握沙尘气溶胶远距离输送特征及其规律,对2015年4月15日影响石家庄空气质量的沙尘天气背景、污染特征进行了分析,利用HYSPLIT-4模式分析了沙尘气溶胶的后向轨迹,并利用微脉冲激光雷达和太阳光度计CE318监测资料分析了沙尘气溶胶的垂直分布和光学特性演变,与大风无沙尘沉降另一过程进行了对比,探讨了沙尘沉降对消光系数的影响,估算了沙尘沉降对地面PM₁₀浓度的贡献.结果表明:来自蒙古国的沙尘气溶胶以西北路径远距离输送沉降是导致石家庄PM₁₀浓度骤升的主要因素;沙尘沉降对消光系数和地面PM₁₀浓度具有重要贡献;气溶胶快速沉降时间与冷锋过境、冷空气下沉相一致;微脉冲激光雷达监测到整个沙尘气溶胶输送沉降过程,沉降之前沙尘气溶胶主要分布在1500~3000m高空,气溶胶消光系数随高度上升而增大,输送飘浮空中到沉降持续时间较长,为沙尘污染预警提供了"强信号"特征;气溶胶光学厚度随沙尘到达明显上升,浑浊度较高,粒径偏大,地面能见度随气溶胶光学厚度呈幂指数递减.     

唐山一次冬季重污染过程污染特征及成因分析

选取河北省唐山市2017年12月27~31日一次典型重污染过程,开展其污染特征及成因分析,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_2.5平均质量浓度为154μg/m³,重度污染及以上时PM_2.5/PM₁₀为0.7;PM_2.5中SNA质量浓度占比达58.0%,OC/EC的比值为4.1,说明颗粒物二次反应和有机物在此次污染过程有较大贡献;长期均压场以及近地面高湿、小风、逆温的出现导致唐山地区大气层结稳定,加之周边地区区域传输的贡献,是导致此次大气重污染过程的重要影响因素.     

北京市大气细颗粒物污染与来源解析研究

采集北京市2014年冬、春、夏、秋4个季节代表月1、4、7、10月的大气细颗粒物PM_2.5样品,分析研究了PM_2.5质量浓度、化学特征、季节变化和污染成因.同时,采用正交矩阵因子分析法（PMF）对PM_2.5进行了来源解析.结果表明,北京市2014年PM_2.5年均浓度为87.74μg/m³,是国家环境空气质量标准年均浓度限值的2.5倍.轻、重污染期间,PM_2.5浓度较常日分别增加了1.5和3.9倍,其季节变化表现为冬季 >夏季 >秋季 >春季.地壳元素Mg、Al、Fe、Ca、Ti在轻度污染和重度污染期间较常日略有升高,分别是常日浓度的1.1~1.2倍和1.2~1.5倍.污染元素S、Pb、Zn、Cu浓度变化显著,轻度污染和重度污染期间分别是常日浓度的1.3~2.7倍和1.9~5.9倍.S元素是PM_2.5中受人为活动影响较为严重的组分,其相应的SO₄^2-年均浓度为13.43μg/m³,在轻度污染和重度污染期间分别是常日浓度的2.7和5.9倍.硫酸盐的形成主要受O₃浓度、温度、相对湿度等气象要素的协同影响,较高的O₃浓度、较高温度和相对湿度有利于硫酸盐的生成.PM_2.5主要来源于机动车排放、燃煤、地面扬尘和工业排放,其贡献率分别为37.6%、30.7%、16.6%和15.1%.     

基于LME/BME的珠江三角洲PM2.5星地融合技术研究

收集并处理了遥感反演的气溶胶光学厚度（AOD）、归一化植被指数（NDVI）和气象数据,采用贝叶斯最大熵（BME）结合线性混合模型（LME）估算了2015年10月~2016年3月珠江三角洲地区近地表旬平均PM_2.5质量浓度.结果表明,LME+BME模型的预测精度比LME模型有较大提升,LME+BME模型的交叉验证结果R²为0.751,RMSE为6.886μg/m³,MAE为4.52μg/m³,而LME模型的交叉验证结果R²为0.703,RMSE为7.546μg/m³,MAE为4.927μg/m³.空间分布看,PM_2.5高浓度地区主要集中在广州、佛山、东莞等地区,低浓度地区主要集中在肇庆、惠州、江门的南部等地区;时间变化看,PM_2.5污染比较严重的时间为2015年10月中旬、2015年11月下旬以及2016年3月下旬,而2015年10月上旬、2015年12月上旬和2016年1月下旬污染则相对较低.     

基于混合效应模型的京津冀地区PM2.5日浓度估算

利用2016年182d的MODIS 3km AOD数据与地面监测数据,评估了混合效应模型不同参数组合的模拟性能,得出模型在解释AOD-PM_2.5关系时,对时间序列变异的解释能力要比空间差异更佳.在此基础上,利用混合效应模型建立京津冀地区每日的AOD-PM_2.5关系,模型拟合R²为0.92,交叉验证调整R²为0.85,均方根误差（RMSE）为12.30 μg/m³,平均绝对误差（MAE）为9.73 μg/m³,说明模型拟合精度较高.基于此模型估算的2016年京津冀地区年均PM_2.5浓度为42.98 μg/m³,暖季（4月1日~10月31日）为43.35 μg/m³,冷季（11月1日~3月31日）为38.52 μg/m³,与同时期的地面监测数据差值分别为0.59,0.7,5.29 μg/m³.空间上,京津冀地区的PM_2.5浓度呈现南高北低的特征,有一条明显的西南-东北走向的高值区.研究结果表明,基于每日混合效应模型可以准确评估京津冀地区的地面PM_2.5浓度,且模型估算的PM_2.5浓度分布状况为区域大气污染防治提供了基础的数据支撑.