成都市PM2.5和O3复合污染特征及相互作用研究

基于2015—2020年成都市国控环境监测站点逐时大气污染物监测数据,将其分为3类站点（城区、交通、背景站点）,研究不同季节、不同污染水平下,各类站点细颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）复合污染特征及相互作用.结果表明：①成都各类站点的PM_2.5超标天数和PM_2.5年平均浓度总体呈下降趋势,背景站点浓度明显小于城区站点和交通站点;O₃年际变化趋势呈波动性,且交通站点和背景站点的变化波动强于城区站点.②各类站点PM_2.5与O₃相关性在O₃污染期（4—8月）和PM_2.5污染期（11—次年1月）均存在显著差异,且二者在不同季节甚至呈现相反的相关性,总体趋势为夏季PM_2.5-O₃的相关性趋于正相关,冬季趋于负相关.③O₃污染期,各类站点二次PM_2.5的浓度和贡献率随光化学水平的升高而增加,而一次PM_2.5日变化幅度差异不大,表现出明显的O₃和PM_2.5协同增长现象.④PM_2.5污染期,PM_2.5与O₃之间并不是简单的线性关系,不同PM_2.5污染程度下,各类站点O₃浓度变化率昼夜波动趋势基本相同,均在12：00—13：00达到峰值,在18：00达到谷值;且随着PM_2.5浓度的增加,O₃浓度变化率峰值/谷值波动范围亦随之增加.     

珠江三角洲大气光化学氧化剂(Ox)与PM2.5复合超标污染特征及气象影响因素

基于粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络12个监测子站的大气污染物数据,梳理2013~2017年大气光化学氧化剂O_x（NO₂+O₃）与PM_2.5质量浓度的变化趋势.O_x+PM_2.5复合超标污染定义为NO₂和PM_2.5质量浓度日平均值以及O₃浓度日最大8 h平均值（O₃ MDA8）同时超过二级浓度限值,分析了不同类型站点复合超标污染的时空分布特征以及气象因素影响.结果表明,2013~2017年珠三角PM_2.5年均质量浓度由（44±7）μg·m^-3下降至（32±4）μg·m^-3,实现PM_2.5连续3 a达标.O_x年均质量浓度由2013年（127±14）μg·m^-3下降至2016年（114±12）μg·m^-3,2017年反弹至（129±13）μg·m^-3,O₃浓度上升明显（10 μg·m^-3）.以O₃为首要污染物的污染过程占比由2013年33%增多至2017年78%,多个城市同时发生污染的区域特征明显.研究时段内O_x+PM_2.5复合超标污染事件共发生60次,主要在城区站点（78%）和郊区站点（22%）.秋季发生复合超标污染天数最多（52%）,是因为强太阳辐射有利于臭氧生成,大气氧化性增加,进而促进了PM_2.5二次生成.造成珠三角复合超标污染的天气形势主要为高压出海型（43%）、高压控制型（30%）和热带低压型（27%）.就具体气象因素而言,气温在20~25℃且相对湿度在60%~75%的范围内时,复合超标污染事件发生占比最高（22%）.在O₃重污染过程中,夜间高湿和低风速使得NO₂和PM_2.5浓度显著上升,日间高温加剧了复合超标污染.     

邯郸市PM2.5-O3复合污染特征及相互影响研究

本研究在河北工程大学监测站点开展了大气中56种VOCs、NO_x以及气象参数的长期在线监测,结合2013—2019年国控站的在线监测数据,对邯郸市PM_2.5-O₃复合污染特征进行分析.结果表明,邯郸市2013—2019年复合污染天数波动较大,近几年呈现增加趋势,且集中在每年的春夏季.2013—2017年复合污染天数峰值均出现在6月,2018年和2019年出现在3月和4月.气象因素分析结果表明,温度、湿度和气压对邯郸市复合污染影响较明显,当温度为21.0~29.0℃、湿度较高、气压偏低的条件下,更容易发生复合污染,而风速对邯郸市复合污染影响较小.对PM_2.5与O₃相互作用分析发现,冬季高浓度PM_2.5对O₃有抑制作用,夏季PM_2.5浓度不超标时,O₃浓度随其升高而上升,PM_2.5浓度超标后变化趋势相反,当PM_2.5浓度大于125 μg·m^-3时不再出现PM_2.5-O₃复合污染.虽然近年来PM_2.5、SO₂和NO₂浓度下降,但二次转化率依然较高甚至有加强趋势.利用VOCs/NO_x值分析邯郸市O₃生成敏感性,结果显示邯郸市春冬季属于VOCs控制到NO_x控制的过渡区,夏秋季属于NO_x控制区,且复合污染日VOCs/NO_x值（6.3）最小,清洁日（9.3）最大.复合污染时NO₃^-和OC浓度较高,OC/EC值与其他污染日相比最大,说明复合污染时二次污染严重,有效治理PM_2.5-O₃复合污染必须减排能同时形成O₃和二次有机气溶胶的高活性有机物.     

PM2.5和O3污染协同防控区的遥感精细划定与分析

针对地面站点监测数据难以支撑大气PM_2.5与O₃污染防控区边界划定的问题,融合大气污染浓度遥感估算建模与GIS统计分析模型,提出了一种基于PM_2.5和O₃浓度遥感估算结果的协同防控区精细划定方法,开展了2015~2020年月和年尺度的全国PM_2.5与O₃污染协同防控成效定量分析与防控区精细划定研究.结果表明,2015~2020年,我国PM_2.5浓度总体下降显著但O₃浓度基本持平,PM_2.5污染在秋冬超标严重,O₃污染则在春夏;同时PM_2.5与O₃浓度变化在空间上的不一致性显著,其中PM_2.5下降且O₃上升、PM_2.5与O₃均下降、PM_2.5与O₃均上升和PM_2.5上升O₃下降的面积占比分别为38.34%、35.12%、15.24%和10.89%.遥感精细划定范围显示,PM_2.5和O₃协同防控区域的边界具有显著动态变化特征,在时间变化上呈现先扩大后缩小的趋势,主体范围集中在"2+26"城市、汾渭平原、长三角北部和山东半岛.以PM_2.5或O₃单一防控为主的区域范围较为稳定,辽吉、鄂湘赣、成渝和塔克拉玛干沙漠-河西走廊区域需以PM_2.5防控为主,珠三角、长三角和环渤海湾部分区域则应以O₃防控为主.基于卫星遥感手段的PM_2.5和O₃协同防控区域边界精细划定方法可更好辅助国家PM_2.5和O₃协同防控策略制定需求.     

基于土地利用回归模型的北京市2013-2019年大气污染时空变化分析

在近年来大力控制大气污染的背景下,通过历史观测数据分析污染物的时空变化特征,有助于总结以往控制的成效,并为制定下一阶段措施提供科学依据.本研究基于北京市大气环境质量监测站点2013—2019年数据,分析了6种常规大气污染物（PM_2.5、NO₂、O₃、PM₁₀、SO₂、CO）的时间变化趋势,并构建了2013和2019年PM_2.5、NO₂和O₃ 3种主要污染物的土地利用回归模型（Land use regression model, LUR）,对它们详细的空间分布及变化特征进行了分析.结果表明,污染物浓度在过去7年中发生了重大变化,除O₃增长,其余5种污染物下降明显.不同城区间的差异在迅速缩小,污染物浓度在空间上趋于均匀.PM_2.5呈明显的南高北低,城区NO₂浓度显著高于郊区和山区,O₃在主城区尤其是道路附近浓度较低.约50%的区域PM_2.5下降30 μg·m^-3以上,约40%的区域NO₂下降幅度为5~15 μg·m^-3,道路附近O₃升幅在20 μg·m^-3以内.研究结果揭示出北京市及其周边地区大气污染治理近年来取得了卓有成效的成绩,但同时也面临着O₃浓度升高的新挑战.     

典型石化企业排放空气质量影响模拟研究

基于惠州市大亚湾区2017年大气污染源排放清单,利用WRF-CMAQ模型系统量化评估了大亚湾区某典型石化企业在关停和增产排放情景下对周边空气质量的影响.清单结果显示该企业2017年SO₂、NO_x、PM₁₀、PM_2.5、CO和VOCs的排放量分别为212 、1744 、455 、359 、1458 和6446 t,在严格落实等量替代及减排措施后,该石化企业虽然产能翻倍,但VOCs排放量同比2017年显著减少了30%,其它污染物排放量增加了6%~19%.模拟结果显示2017年该石化企业排放对大亚湾区NO₂、PM₁₀、PM_2.5和O₃的浓度贡献分别为0.91、0.64、0.54和-0.08 μg·m^-3,完全关闭该企业排放后对周边站点NO₂改善效果最大（可使邻近管委会子站NO₂浓度下降1.24 μg·m^-3,下降百分比为5.10%）,但由于NO的滴定效应,该企业NO_x减排对周边管委会子站和霞涌子站的O₃浓度均有轻微负贡献;该石化企业的增产改造对周边O₃浓度降低影响明显,周边站点中O₃浓度最高可下降2.45 μg·m^-3（下降幅度为1.72%）,大亚湾区O₃浓度整体也可下降1.45 μg·m^-3.此外,受秋冬季不利扩散条件以及主导上风向污染传输影响,该企业在1月和10月对管委会子站NO₂、PM₁₀和PM_2.5的浓度贡献较大,由于冬季低温导致光化学反应自由基活性降低,该企业在1月对管委会子站O₃浓度负贡献显著.     

厦门湾空气质量对新冠疫情管控的响应

通过对厦门湾城市群在COVID-19封锁前后6周内（2020-01-11~2020-02-21）的空气污染物浓度变化进行分析,以确定影响本区域空气质量的主要人为污染源.在春节假期与封锁叠加期间,SO₂、NO₂、CO、PM₁₀和PM_2.5浓度相比于节前1周的下降幅度分别为6%~22%、53%~70%、34%~48%、47%~64%和53%~60%,而O₃浓度变化没有一致的规律性;与2018~2019年历史同期相比,PM_2.5、PM₁₀、CO和NO₂的下降幅度更大,但SO₂的下降幅度相当;在复工复产后,NO₂的反弹幅度最大（38%~138%）,远高于SO₂（2%~42%）,显示交通源相对于固定源更易受到疫情管控的影响;春节后风速增大和降水增多也为SO₂、NO₂和PM的下降提供了正向影响.利用反距离插值权重法,得到管控前后厦门湾城市群不同污染物的空间分布变化特征,显示NO₂浓度高值区的变化与交通源高度相关,CO和SO₂空间分布特征保持稳定,复工后PM_2.5和PM₁₀在人口与路网密集区变化不明显,而在工地相对集中区域有明显上升,O₃空间分布的低值区与NO₂的高值区具有较好的空间匹配性,显示NO₂对O₃滴定作用明显,可为进一步O₃污染减排措施的制定提供参考.     

基于WRF-Chem和EMI指数的新冠肺炎疫情期间沈阳市大气污染物浓度变化原因分析

利用2015—2020年沈阳市空气质量监测数据、地面气象观测资料、环境气象评估指数（EMI）产品、NCEP再分析资料及WRF-Chem数值模式,分析新冠肺炎疫情防控期间沈阳市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应.结果表明：疫情防控导致沈阳市PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度下降,但O₃质量浓度小幅增加;PM_2.5和NO₂对人为减排的响应更敏感;防控期内沈阳市气象条件有利于污染物的清除,气象条件使PM_2.5质量浓度下降16.37%,防控减排措施导致PM_2.5质量浓度下降22.96%;在疫情防控的背景下,不利的气象条件和污染物排放的突然增加共同造成重污染天气发生,其中不利气象条件的贡献大于排放增加的贡献;减排措施对防控期间重污染天气过程污染物峰值浓度有明显的削弱作用.     

北京2015年大气细颗粒物的空间分布特征及变化规律

近年来,随着雾霾事件的频发,人们逐渐提高了对雾霾的关注度,PM_2.5作为其首要污染物对大气能见度及人体健康造成了严重影响.因此,本文利用2015年北京12个环境监测站点的PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃的浓度数据和气象数据,综合研究了北京2015年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.同时,利用空间差异率（COD）统计方法评估了不同地区细颗粒物浓度的差异程度,并结合2015年2次特殊事件（春节和阅兵）,对大气污染特征及其与排放源控制的关系进行了深入对比分析.结果发现,重污染天气集中发生在秋冬季,且污染程度高、持续时间长.城区PM_2.5浓度比郊区高约12 μg·m^-3.东城区与对照区差异最大,COD值为0.24;东城区与西城区差异最小,COD值为0.05.春、夏、秋季颗粒物PM_2.5、PM₁₀浓度日变化较为平稳,在中午有所升高,冬季颗粒物质量浓度明显呈现出夜间高于日间的污染模式.近3年PM_2.5与PM₁₀保持显著的相关性,但PM_2.5/PM₁₀比值呈降低趋势.阅兵期间采取的空气质量管控措施和气象要素共同作用导致PM_2.5浓度下降约72%,市中心的首要污染物为NO₂,郊区首要污染物为O₃和PM₁₀.春节期间烟花燃放对PM_2.5的瞬时贡献量很大,对比春节假期和非假期2个阶段的大气污染特征发现,人口和机动车减少及餐馆暂停营业并没有使北京局地空气质量得到明显改善.该研究结果提示在进行PM_2.5控制的同时也要对O₃浓度有所关注,同时也进一步支撑了北京空气质量改善需要京津冀协同控制这一重要结论.     

2019年5月上海复合污染过程中挥发性有机物的污染特征及来源

本研究基于2019年5月上海市臭氧（O₃）和细颗粒物（PM_2.5）复合污染期间获得的城区大气中挥发性有机物（VOCs）的观测结果,分析了大气中VOCs的污染特征及其与二次生成的关系,同时解析了气团的潜在来源及VOCs的人为源贡献.结果表明,2019年5月上海市O₃与PM_2.5共出现4次污染过程,在平均气温约26℃,相对湿度约40%左右的气象条件下,发生了PM_2.5和O₃同步超标的复合污染现象.VOCs光化学消耗程度与O₃最大净增长量呈现明显的正相关,二次有机气溶胶生成潜势（SOA_P）与PM_2.5日均值呈现明显的正相关.VOCs物种中对臭氧生成有重要贡献的关键活性组分为：间/对-二甲苯、乙烯、甲苯、丙烯和邻-二甲苯等,在臭氧污染日,乙烯和丙烯等关键活性组分的臭氧生成潜势（OFP）百分比贡献进一步加强;对二次有机气溶胶（SOA）有重要贡献的关键活性组分为：甲苯、间/对二甲苯、乙苯、邻-二甲苯和1,2,3-三甲苯,在PM_2.5污染日,甲苯、乙苯、邻-二甲苯和1,3,5-三甲苯等关键活性组分的SOA_P的百分比贡献会进一步加强.     

关中地区重污染期间PM_(2.5)输送与来源的模拟研究

本文应用WRF-CHEM模式模拟分析了关中地区2014年2月14日至16日的一次重污染过程。模式模拟了西安地区和宝鸡地区城市大气PM_(2.5)的时间变化和空间分布特征,较好地再现了污染过程。敏感性试验分析表明,关中盆地东部地区(西安市及其周边地区)形成的PM_(2.5)对盆地西部地区(宝鸡市及其周边地区)影响较大,贡献可以达到30%,其主要原因为盆地发生重污染时,盛行东风造成西安市及其周边地区形成的污染物向西输送,影响宝鸡市的空气质量。污染源分析表明,居民生活源是关中盆地在2月份最重要的PM_(2.5)源,贡献超过40%,交通运输源的贡献小于10%。因此在重霾情况下,限行机动车的作用很小。     

河北张家口市大气污染观测研究

冀北重镇张家口,全年干旱少雨风沙大,自然生态环境极其脆弱,但近年来工业发展极为迅速.为了解张家口市大气污染物浓度水平及季节变化,2009年12月1日～2010年11月30日,利用自动在线仪器对张家口市区大气典型污染物NOx、SO2、O3和PM10进行了连续观测研究.结果表明,张家口市首要污染物为可吸入颗粒物(PM10),年均质量浓度达(137±105)μg.m-3.NO、NO2、SO2和O3年均质量浓度分别为:(8±13)、(30±15)、(19±26)和(54±35)μg.m-3.NOx和SO2质量浓度冬季最高,分别达(51±35)μg.m-3和(42±29)μg.m-3;夏季最低,分别为(28±8)μg.m-3和(4±3)μg.m-3.O3质量浓度夏季最高,达(92±40)μg.m-3,最高小时均值可达271μg.m-3;冬季最低,为(34±20)μg.m-3.PM10质量浓度春季最高,达(144±131)μg.m-3;冬季最低,为(130±129)μg.m-3,但季节变化不明显.依照国家二级标准PM10日均值超标率为28%.季节统计日变化显示NOx和PM10为早晚双峰型,SO2为午间单峰型,O3为午后单峰型.张家口市区大气污染日变化受到交通源显著影响,气态污染物冬季受取暖燃煤显著影响.夏季东南气流对张家口O3有输送作用,自西北的沙尘及局地扬尘(浮尘)对张家口PM10影响显著,并对华北平原区域造成一定影响.     

TiO2/g-C3N4在泡沫陶瓷表面的负载及光催化空气净化性能增强

以市售P25(TiO_2)和g-C_3N_4为原料,以多孔氧化铝泡沫陶瓷为载体,进行了负载型光催化组件的设计与环境应用.运用浸渍提拉-热处理法制备负载P25/g-C_3N_4的泡沫陶瓷组件,对其微结构进行了表征测试,并将其应用于空气中NO的去除.结果表明,P25/g-C_3N_4在氧化铝泡沫陶瓷表面负载牢固,P25/g-C_3N_4禁带结构匹配有利于光生电荷的分离.研究了P25/g-C_3N_4比例对光催化性能的影响,当g-C_3N_4占P25的量为30%时,负载组件的光催化性能最佳,对NO的去除率达到79.6%.在5次循环反应后,负载型光催化剂表现出良好的稳定性.本研究为P25/g-C_3N_4复合光催化剂的空气净化应用提供了思路和技术基础.     

福州市区冬春季PM2.5污染特征与来源差异性分析

基于福州市区2015年2月—2016年1月间的大气PM_(2.5)监测数据,综合运用HYSPLIT后向轨迹模式、潜在源贡献因子法(WPSCF)与浓度权重轨迹分析(WCWT)等方法,探讨了福州市区冬、春季PM_(2.5)污染特征和典型污染过程成因,总结了气象因子和污染来源的季节性差异.研究期间,冬、春季是福州市区PM_(2.5)污染的主要季节,福州市区不同类型站点的PM_(2.5)浓度在冬、春季污染发生时均呈现出整体升高的特点,但浓度日变化却存在季节性差异,冬季无显著日变化,春季则表现为单峰单谷特征.福州市区春季主要受锋前暖区和高压后部等天气系统影响,大气扩散条件差,PM_(2.5)极易在不利的气象条件下累积,福建沿海地区是其PM_(2.5)污染的主要潜在源区;冬季污染易受高压天气系统作用,盛行偏北风,长江三角洲地区的污染物输入会对福州市区空气质量产生较大影响,长江三角洲、浙江东南沿海、福建北部是其PM_(2.5)污染的主要潜在源区.     

2017年汾渭平原东部大气颗粒物污染特征分析

高度集中的煤炭产业和繁忙的交通运输使得汾渭平原成为全国污染最严重的地区之一.利用中国环境监测总站发布的大气环境监测资料,以统计的方法分析了2017年汾渭平原东部三门峡市、运城市、渭南市、洛阳市的颗粒物质量浓度演变特征,并与北京市开展对比分析.结果表明:①2017年汾渭平原东部颗粒物污染形势较为严峻,ρ（PM_2.5）年均值范围为61~75 μg/m3,高于北京市（58 μg/m3）,ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）范围为0.47~0.57,远低于北京市的0.66,说明汾渭平原东部一次颗粒物的贡献更为显著.②与北京市相比,汾渭平原东部重污染有效时数较长,在三门峡市、运城市、渭南市和洛阳市出现PM_2.5重度及以上污染过程的时数分别占全年总时数的6.56%、8.91%、9.23%和9.10%.但由于汾渭平原东部重污染期间颗粒物质量浓度较北京市低,因此造成汾渭平原东部和北京市重度及以上污染过程中颗粒物质量浓度平均值在颗粒物质量浓度年均值中占比基本相同.③汾渭平原东部颗粒物质量浓度的周变化特征与北京市有显著区别.④重污染期间,汾渭平原东部ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化特征与ρ（SO₂）相同,均呈白天高、夜间低的特征,而北京市ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化特征与ρ（SO₂）相反,呈白天低、夜间高的特征,说明汾渭平原东部特殊的能源结构、边界层动力演变和局地环流造成高架点源对重污染期间污染物质量浓度的影响较显著.研究显示,汾渭平原东部应该加强重污染期间高架点源的管控.      

邯郸市大气复合污染特征的监测研究

利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.     

中国典型城市群PM2.5污染特征研究进展

为进一步梳理近年来我国城市区域大气PM_2.5污染防治方面的研究成果,基于我国31个城市PM_2.5污染现状,以城市群为视角,总结了京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群PM_2.5组成与污染特征,分析了PM_2.5及其含碳气溶胶、水溶性无机离子、地壳元素等的整体特征,并在城市群间进行对比分析.结果表明:①3个城市群的ρ（PM_2.5）高低顺序依次为京津冀城市群>川渝城市群>长三角城市群,长距离传输使PM_2.5污染成为京津冀城市群、长三角城市群与川渝城市群面临的共同问题.②3个城市群的PM_2.5中均以SNA和OC为主,尽管ρ（PM_2.5）水平有下降趋势,但个别污染物（如SNA）略呈上升趋势.③京津冀城市群与川渝城市群的ρ（OC）接近,并且均高于长三角城市群的80%,较高的ρ（OC）/ρ（EC）反映我国城市群普遍存在SOC污染.④各城市群PM_2.5监测网（如监测时间和采样方法）发展水平迥异,城市群之间的相互影响和传输机制尚不清楚.建议今后的研究向以下几个方面扩展:①对城郊乡村等大气背景点,以及水库、湖泊等地化循环的重要源汇区域开展研究.②针对同一区域开展采样时段更长且研究方法和分析手段上保持一致的研究.③借用国外经验公式时需考虑我国国情,对基础研究方法开展一系列优化,建立符合我国国情的标准化研究方法.      

夏秋季北京及河北三城市的大气污染联合观测研究

为评估北京西南方向城市群对北京大气污染的影响,于2009年夏秋季节（2009年7月16日～10月15日）,利用自动在线大气环境观测仪器,对北京及太行山东侧河北省的3个城市涿州、保定和石家庄进行了大气污染物PM10、NOx和O3的联合观测研究.结果表明,夏秋季节4个城市的首要污染物均为可吸入颗粒物（PM10）,平均质量浓...     

模拟研究咸阳市2016年秋冬季雾霾期间PM2.5来源

基于WRF-CHEM模式模拟研究2016年11月、12月关中地区两次大气重污染事件期间咸阳市本地排放对当地PM_2.5污染水平的贡献以及关中地区主要污染源排放对咸阳市PM_2.5质量浓度的贡献。模式合理地模拟了研究时段内关中地区PM_2.5质量浓度的时空变化特征,较好地再现了大气污染过程。敏感性试验结果表明：秋冬季重污染期间咸阳市本地排放对当地PM_2.5的贡献约为30%,外源输送的贡献高达50%—60%。在关中地区的主要污染源中,居民源是秋冬季咸阳市PM_2.5最主要的来源,在秋冬季的贡献分别为37.4%和60.6%;工业源和交通源对咸阳市秋季PM_2.5的贡献分别为22.1%和11.2%,冬季的贡献分别为15.6%和9.8%;电厂源对秋冬季咸阳市PM2.5的贡献约为2.0%。因此,在秋冬季大气重污染期间,应该主要通过控制居民源排放来减轻咸阳市PM_2.5污染。