太原市秋冬季大气污染特征和输送路径及潜在源区分析

采用环境空气质量指数(AQI)统计分析了2014～2018年太原市全年及秋冬季污染特征,并采用HYSPLIT后向轨迹模型计算了2014～2017年秋冬季逐时后向轨迹,结合太原市AQI,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对影响太原市的污染物输送路径和潜在源区进行了分析.结果表明,太原市污染状况不容乐观,太原市2014～2018年全年优良天数波动较大,尤其近两年从64%下降到不足50%;然而秋冬季优良天数稳步上升,2018年超过50%,空气质量有好转趋势.污染类型可能发生变化,全年及秋冬季PM_(2.5)为首要污染物的污染天数下降显著,PM_(10)为首要污染物的天数上升明显.聚类分析2014～2017年秋冬季太原的后向轨迹,53%的气团来自偏西方向,21%来自西北方向,12%来自西南方向,14%来自偏东方向,其中西南方向轨迹是外来污染物输送进入太原的主要轨迹,对太原空气质量有显著影响.PSCF和CWT分析表明,影响太原空气质量的重要潜在源区主要位于汾渭平原的陕西汉中、西安和山西的吕梁、临汾等地.建立汾渭平原及其周边区域联防联控机制对控制区域污染有着重要意义.     

北京市臭氧污染跳变型特征及影响因素分析

基于2016~2022年北京市环境监测和气象观测数据,结合后向轨迹聚类和潜在源区贡献分析北京市臭氧（O₃）污染特征、气象影响和潜在源区.结果表明,2016~2022年北京市共发生41次具有跳变特征的O₃污染过程,平均为5.9次·a^-1,发生时间集中在5~7月,跳变当日（OJD2）较跳变前一日（OJD1）的ρ（O₃-8h）平均值偏高78.3%,峰值浓度偏高78.9%,OJD2区域O₃浓度高值带呈现由南向北推进的特征.北京市跳变O₃污染发生主要原因可归纳为不利气象条件导致的本地积累叠加区域传输影响.跳变型O₃污染发生时具有偏南风频率增加、温度上升、气压降低和降水减少的特征,偏南风频率增加为O₃及其前体物的传输提供条件,在本地高温作用下快速发生光化学反应,叠加降水较少,综合推高OJD2的O₃浓度水平.聚类分析得到6条气团输送路径,OJD2来自偏北方向的气团减少11.2%,来自偏南和偏东方向气团增加6.7%和4.4%,气团以短距离传输为主,偏南和偏东方向对应的O₃浓度较高,对北京污染贡献较大.潜在源区分析揭示OJD2的O₃污染的主要潜在源区是京津冀中南部和东部,贡献了82.6%污染轨迹.跳变型O₃污染区域输送贡献明显,需要加强京津冀区域联防联控．     

重庆长寿区臭氧污染生成影响及潜源分析

文章基于2017-2020年长寿区及观测点位臭氧(O_3)及其前提物(NO_2和VOCs)以及气象因子(气温、相对湿度、风速、风向等)逐小时数据,分析了臭氧(O_3)及其前体物(NO_2和VOCs)污染物浓度年际及O_3污染典型期间的变化情况,讨论了O_3浓度与气象因子之间相关性,通过HYSPLIT后向轨迹和潜在源区贡献(PSCF)分析长寿区春、夏两季O_3潜在源区贡献特征。研究表明,O_3小时浓度160μg/m~3的超标小时浓度占比在2017-2019年呈逐年上升趋势,因新冠疫情影响2020年显著降低。全年O_3浓度高值区集中在4-9月,呈"夏高冬低"特征。O_3和NO_2的日变化特征反应了局地NO-NO_2转化与光化学生成的滴定作用。VOCs观测期内平均浓度为32.01×10~(-9)(体积浓度),较重庆市夏季VOCs偏高23.64%。O_3生成潜势贡献表现为含氧类VOCs芳香烃类烷烃烯烃卤代烃炔烃。O_3浓度与不同气象因子之间存在不同的相关性特征。该区域潜在源区具有明显季节性特征:春季主要位于涪陵、南川和巴南等区域;夏季主要集中在广安、江北、合川、渝北等一带。     

2018年沈阳市一次空气重污染过程分析

采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对沈阳市2018年1-3月发生的1次重污染过程的气象条件、天气形势和潜在来源进行初步分析.结果表明:重污染过程与当地的气象条件密切相关,沈阳市重污染期间的PM2.5和PM10浓度与风速和气温呈负相关,与气压和相对湿度呈正相关.中度、重度及以上污染主要集中于相对湿度为50％～70％条件...     

2016~2019年江西省臭氧污染特征与气象因子影响分析

利用2016~2019年生态环境部环境监测总站提供的江西省11个设区市的监测数据及同期的国家气象观测站常规观测资料,研究江西省臭氧污染特征与气象因子的关系.结果表明,江西省近几年臭氧污染日益严重,2016年全省臭氧（日最大8 h滑动平均值）平均浓度为80.1 μg·m^-3,到2019年上升至98.2 μg·m^-3,平均年增长率为6 μg·m^-3.2019年江西省11个设区市O₃超标总天数为475 d,占总超标天数的72.6%.2016~2018年O₃月平均浓度具有典型的季节变化特征：夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,2019年秋季由于降水量显著减少、日照时数增多和气温升高等气象条件导致秋季近地面臭氧浓度异常升高,其平均浓度高于其它季节.臭氧浓度总体与气温、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,当气温高于30℃、相对湿度在20%~40%区间、风速在2~3 m·s^-1区间时易出现高浓度臭氧污染.江西省臭氧浓度呈现一定的空间分布特征：赣东北地区低于其他地区,南部城市高于北部城市.其中,赣州市臭氧污染较为严重,其2019年平均浓度居全省最高,为104.2 μg·m^-3.基于后向轨迹HYSPLIT模型和潜在源解析PSCF对赣州市进行分析,研究结果表明赣州市臭氧污染的主要潜在贡献源区存在一定的季节差异：春季臭氧污染的外来输送源主要来自广东中部和江西北部地区,夏季主要来自江西北部地区,而秋季则主要来自广东北部和安徽中部地区.     

京津冀地区2015～2020年臭氧持续污染事件特征、气象影响及潜在源区分析

基于京津冀地区2015～2020年臭氧小时浓度数据和气象再分析数据,利用广义加性模型、潜在源贡献函数法、浓度权重轨迹法分析了京津冀地区臭氧持续污染事件特征、气象影响和潜在源区.结果表明,京津冀地区持续3d及以上的臭氧污染事件(OPE3)出现天数由2015年的24d上升到2020年的76d,占臭氧污染总天数的比例最高达到85%;OPE3天数的月变化特征与臭氧浓度的变化特征高度一致,在5～9月的相关性达0.97;京津冀地区OPE3发生的天气形势主要为高温、低湿、异常南风、异常反气旋及明显下沉气流;以京津冀地区的典型代表城市北京为例,OPE3期间气团主要来自于北京以南地区(71.2%),以短距离传输为主,主要潜在源区是河北省南部、山西省东北部、河南省东北部以及山东省北部,污染轨迹的贡献率约79.3%.     

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.     

受焦化影响的下风向城区臭氧污染特征及潜在源区分析

为了解受焦化影响的下风向城区臭氧(O₃)的污染特征及来源,基于2019年临汾市6个国控点的O₃浓度、气象参数（气温等）以及北大街站点VOCs监测数据开展研究。结果表明：2019年临汾市O₃日最大8 h滑动平均值（MDA8）的90百分位数（MDA8-90th）为204 μg/m³,在山西省11个地市中排名第一;全年共有103 d O₃浓度超标,且超标天主要集中在5—9月;MDA8从2月开始升高,6月达到最大值,之后逐月下降;O₃小时浓度总体呈14:00—16:00出现峰值的单峰日变化。MDA8与日最高气温（T_max）呈正相关、与日最低相对湿度（RH_min）呈负相关,当T_max>22 ℃或RH_min<55%时,可能发生O₃浓度超标现象。VOCs的O₃生成潜势（OFP）分析结果表明,乙烯的OFP最高,占总OFP的44.5%,乙烯是导致O₃污染的关键VOCs活性物种;液化石油气（LPG）的使用、机动车尾气和炼焦活动等的排放对临汾市O₃污染有重要贡献。6个国控点中,城南和唐尧大酒店对临汾市区所有级别的O₃污染贡献均较大,2个站点均有77%的O₃超标出现在刮南风和西南风时,其中城南有16.6%的O₃超标出现在风速大于3 m/s时,作为焦化典型示踪物的萘在南风向其浓度高于均值的占比为30.4%,表明不合理的工业布局使临汾市区大气受到了焦化区的影响,O₃浓度更易在刮南风时超标。临汾市区O₃污染除受到本地生成影响外,还受到襄汾县、洪洞县、翼城县和浮山县的焦化企业和钢铁企业排放的含高浓度NO_x、VOCs污染气团传输的影响。因此,临汾市在对本地LPG使用和机动车尾气排放进行管控的同时,还要加强与上风向焦化地区的联防联控。

     

2022年广东省冬季一次臭氧污染过程的气象成因及潜在源区分析

气象条件是造成臭氧季节变化的重要原因,为了解广东省冬季臭氧污染的气象成因,使用空气质量和气象要素的地面、垂直探测资料和再分析资料,选取了2022年1月3～6日广东省臭氧中度污染过程与2015～2021年秋季(高污染季)进行对比分析.结果表明：(1)污染过程期间超标城市总数为8个,其中1月4日肇庆达中度污染(219μg·m^-3);广东省ρ(O₃-8h)平均值为123μg·m^-3,较历史秋季平均浓度偏高了21%,但臭氧污染影响范围小于历史秋季污染过程.(2)风速偏小、日照时数偏长和局地环流影响下的气流回流效应是此次臭氧污染过程最主要的地面气象条件,气温偏低可能是这次污染过程影响范围偏小的重要原因.(3)垂直探测表明,夜间至早晨的贴地逆温,配合下沉气流偏强、风速偏小,使得上午时段NO₂浓度维持较高水平,进一步促使臭氧浓度增量比非污染时段偏高34.2μg·m^-3,残留层臭氧下传加剧1月4日臭氧污染.(4)气流轨迹分析显示臭氧存在水平输送和高空地面混合,近地面不同高度潜在源区主要集中在广...     

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.     

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.     

临汾市臭氧污染变化特征、气象影响及输送源分析

结合2014~2020年临汾市臭氧逐小时质量浓度和同期气象数据、再分析数据以及潜在源贡献函数法（PSCF）对临汾市O₃污染时空变化特征、与气象因子的关系以及传输路径及潜在源分布开展研究.结果表明,临汾市近年来臭氧污染日益严重,O₃_8h_max年均质量浓度整体呈现上升趋势,2020年相对于2014年增加78.79%;月变化特征呈现“M”双峰型,季节变化峰值出现在夏季,而日变化受近地面大气光化学过程影响显著,呈较为明显的单峰单谷分布,峰值出现在14：00~16：00.O₃浓度与气温和日照时数呈显著线性正相关,当研究区相对湿度为40%~60%,气温高于20℃,风速区间为2~6m/s时易出现高浓度O₃污染.聚类分析表明临汾市O₃重污染天气期间以短距离输送气流为主,高O₃浓度除受到本地生成影响外,还受到省内临近城市及陕西省中部、河南省北部重工企业排放的大量NO_x和VOCs传输的影响.因此,针对临汾市O₃污染在严格控制本地污染源排放的前提下,必须加强汾渭平原地区的联防联控,才能有效缓解该区域大气污染的连片发生.     

南京市大气PM2.5时空分布特征与潜在源区贡献分析

对2017年南京市区7个自动空气质量监测点的PM_(2.5)质量浓度ρ(PM_(2.5))数据进行分析,采用克里金(Kringing)空间插值法、气流运动轨迹聚类、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨了四季大气中ρ(PM_(2.5))的时空分布特征和潜在来源。结果显示,四季大气中ρ(PM_(2.5))均值由高到低依次为冬季(65. 54μg/m~3)、春季(41. 70μg/m~3)、秋季(35. 18μg/m~3)和夏季(23. 56μg/m~3),秦淮区四季大气中ρ(PM_(2.5))均最高。春季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受黄海海岸和北方大陆性输送气流的影响,来自黄海方向的气流轨迹2贡献比例达51. 65%,对应的ρ(PM_(2.5))为50. 91μg/m~3;夏季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受江苏、东部海洋和南部沿海城市输送气流的影响,其中源自江苏的气流轨迹1对南京大气PM_(2.5)贡献比例最大(33. 64%),气流轨迹对应的ρ(PM_(2.5))为35μg/m~3;秋季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受短距离的偏北气流影响,来自山西南部,河南中部、安徽中部的气流轨迹5对应的ρ(PM_(2.5))最高,出现概率(21. 11%)和贡献比例(27. 81%)均较高;冬季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受北方大陆性输送气流影响,来自俄罗斯、蒙古国东部、河北北部、北京、天津、山东中部的长距离气流轨迹4对应的ρ(PM_(2.5))最高,达109. 8μg/m~3,其贡献比例为26. 86%。PSCF和CWT分析发现,安徽、山东、浙江与江苏交界和黄海海岸是影响南京市空气质量的主要潜在源区,此外,湖北、北京、天津以及渤海海岸也是南京大气PM_(2.5)的潜在源区。     

郑州市臭氧污染变化特征、气象影响及输送源分析

基于环境空气质量和气象在线监测数据,研究了郑州市近地面臭氧(O3)污染的年际变化、空间差异及气象影响,并分析了 O3传输路径和潜在源区.结果表明,2014～2018年郑州市近地面03污染超标时间跨度增加,城区站点03日最大8 h滑动平均值(MDA8)第90％分位呈显著上升趋势(P＜0.05),增长速率为15.50μg·...     

镇江市四季PM2.5污染特征与潜在源区分析

利用2017年3月1日—2018年2月28日镇江市环境监测站提供的逐时数据,对镇江市PM_(2. 5)污染特征进行分析,并结合HYSPLIT-后向轨迹模型,综合运用轨迹聚类及PSCF、CWT分析方法,计算了不同季节影响镇江城区PM_(2. 5)的主要气流输送路径及镇江市PM_(2. 5)的主要潜在源区。结果表明:镇江市PM_(2. 5)浓度季节分布特征明显,冬季PM_(2. 5)浓度最高,夏季最低。四季PM_(2. 5)浓度日变化均呈两峰一谷型分布,且夜间普遍高于白天,周末高于工作日。四季PM_(2. 5)浓度与NO_2、CO相关系数较高,表明工业排放与交通源可能是镇江市PM_(2. 5)的主要来源。镇江地区气流输送存在显著的季节变化特征:春季西北偏西及东北方向气流轨迹占主要优势;夏季气流主要来自东北、东南及西南方向;秋季以东北及偏东气流为主;冬季西北气流轨迹占绝对优势。镇江四季PM_(2. 5)浓度受本地及周边城市的局地污染输送影响较大,主要潜在源区集中分布在江苏本地及其周边的山东、安徽、浙江、上海等地。春、夏、秋季这些地区对镇江PM_(2. 5)浓度贡献值基本为35～75μg/m~3;冬季该贡献值较大,均在75μg/m~3以上,最高值可达到150μg/m~3以上;同时,冬季受北方污染输送影响,河北、京津冀等地也是主要潜在源区,贡献值为35～75μg/m~3。     

2017年京津冀地区PM2.5污染特征及潜在来源分析

京津冀及周边地区大气污染问题突出,秋、冬季重污染天气频发。为探讨该地区PM_2.5污染来源,分析其污染状况和气象因素的关系,利用2017年京津冀地区空气质量监测站的气象资料如气压、风速、相对湿度、温度、降水量等,结合Arc GIS软件空间插值法、SPSS 21. 0的Pearson相关性分析等方法,采用拉格朗日混合型的扩散模型HYSPLIT后向轨迹聚类分析方法,探讨北京地区主要气团传输轨迹,结合GDAS气象资料计算潜在源贡献因子。结果表明:1) 2017年京津冀地区ρ(PM_2.5)年均为64. 4μg/m³,比2016年下降11. 5%,全年达标天数占比为74. 2%。2)京津冀地区PM_2.5与气压、相对湿度呈正相关,其中气压与PM_2.5相关性最高;与风速、日照时长、温度、降水量呈负相关,其中日照时长与PM_2.5相关性最高。冬季比其他季节影响更为显著。3)从时间尺度看,冬季污染最严重,秋、春季稍好,夏季PM_2.5优、良级占92. 4%;...     

连云港市PM_(2.5)污染特征及影响因素分析研究

主要利用连云港市环境监测中心站的大气环境自动监测平台的监测数据,对PM2.5质量浓度的变化特征以及与气象要素的关系分析。结果表明,连云港市的PM2.5质量浓度的变化特征基本上有明显的夏季与非夏季两种季节性特征。在夏季,PM2.5污染程度较轻,而在非夏季,PM2.5污染程度较重;风速与PM2.5质量浓度变化曲线几乎是负相关的。当风速大的时候,利于污染物的扩散;而风速小的时候,容易使得污染物浓度变大;PM2.5质量浓度变化曲线与温度的关系几乎呈现的是正相关性。气温的变化不总是反映空气质量的好坏情况,而逆温却易使污染物浓度升高;PM2.5质量浓度变化曲线与相对湿度的关系呈现的是正相关性;PM2.5质量浓度变化曲线与气压的关系在总体是呈负相关的。     

三亚市区臭氧污染变化特征及潜在源区分析

该文基于三亚市区2个环境监测数据,结合气象观测资料,采用后向轨迹、聚类分析、潜在源区贡献因子算法和权重轨迹方法研究了三亚市日最大8 h平均(O₃-8 h)质量浓度时空变化特征与气象因子的关系,以及O₃传输路径和潜在贡献源区。结果表明,2014-2020年2个站点O₃-8 h质量浓度变化趋势相反,河东站和河西站气候倾向率分别为0.303μg/(m³·a)和-0.405μg/(m³·a),趋势系数均没有通过信度检验。O₃-8 h质量浓度逐月变化呈“V”型分布,最高值出现在10月;日变化表现为单峰型,峰值出现在15:00左右。平均气温在15～25℃之间,相对湿度为65%～80%,太阳总辐射为14～24 MJ/m²,日照时数为6～10 h/d,受6～12 m/s之间的东北风影响时,三亚市O₃-8 h质量浓度会出现超标。多元回归分析表明,10 m平均风速、相对湿度、日照时数和平均气温是O₃-8 h质量...     

秋冬季区域性大气污染过程对长三角北部典型城市的影响

本文基于空气质量及气象监测数据,运用层次聚类分析法、后向轨迹法、潜在源贡献分析等方法,选取长三角北部地区2018～2019年秋冬季的典型污染过程进行分析,并选取该区域代表性的城市(蚌埠)进行深入分析.结果表明,长三角北部地区大气污染受地面弱气压、高湿、低温和静小风等不利气象条件及传输的影响较大.长三角秋冬季区域性污染具有影响范围广和持续时间长等特征,污染类型主要为区域外传输型与区域内累积型.在EP1和EP2两次污染过程中,长三角北部城市PM_2.5浓度均值分别达到131.6μg·m^-3和115.4μg·m^-3,前者污染过程较短,但污染物浓度累积较快造成的污染强度大和范围广.利用PSCF和CWT对PM_2.5潜在源定性和定量分析表明,EP1过程PM_2.5由临沂、徐州、宿迁和连云港等污染轨迹密集区域传输到受体城市蚌埠,CWT值处于80以上,最高可达200以上,区域传输实际浓度值较高;EP2过程PM_2.5浓度受宿迁、宿州和徐州等区域内部邻近城市影响,CWT值处于60...