新疆干旱区城市对流层NO_2垂直柱浓度的时空分布

基于地基多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS),分析2014年3月至2016年2月新疆干旱区城市(中等城市库尔勒市和小城市博乐市)对流层NO2垂直柱浓度(VCD)变化规律、分布特征及其影响因素。结果表明:(1)新疆干旱区城市对流层NO_2 VCD采暖期是非采暖期的4倍左右,且有显著的季节特征,表现为冬季秋季春季夏季,库尔勒市的对流层NO_2 VCD年均值大于博乐市,两市对流层NO2VCD日变化峰值在8:00(冬季峰值在9:00)和20:00左右,且晚上的峰值高于早上;(2)库尔勒市和博乐市的对流层NO_2 VCD高值分别达到2.540×1015~4.450×1015、1.630×1015~2.620×1015 molec/cm~2,高值区均集中在商业、工业区,对流层NO_2 VCD低值分别为2.300×1014~1.920×1015、6.000×1014~1.390×1015 molec/cm~2,低值区均集中在居民区、学校周边;(3)库尔勒市和博乐市对流层NO_2 VCD对气象因子有不同程度的响应,其与气压呈正相关,与气温、相对湿度、云量和风速呈负相关。     

天山南北绿洲城市郊区冬季NO_2垂直柱浓度的变化研究

为研究天山南北绿洲城市郊区冬季NO_2垂直柱浓度(VCD)的变化特征,选择乌鲁木齐郊区三道坝镇、博乐郊区84团和库尔勒郊区西尼尔镇为观测站点,采用地基多轴差分吸收光谱仪(MAX DOAS)观测NO_2VCD。结果表明:(1)天山南北绿洲城市郊区冬季NO_2VCD呈早晚双峰型,峰值出现在9:00和18:00,3地平均NO_2VCD早、晚峰值分别为(8.361±5.105)×10~(15)、(8.590±3.298)×10~(15) molec/cm~2;(2)通过对NO_2VCD和云量的二次曲线拟合,发现云量大于0.3%时,NO_2VCD与云量呈正相关;(3)月均NO_2VCD呈现三道坝镇84团西尼尔镇,三道坝镇与西尼尔镇、三道坝镇与84团的NO_2VCD差异显著。     

乌鲁木齐市夏季大气对流层NO_2垂直柱浓度特征研究

为掌握乌鲁木齐市夏季大气对流层NO2垂直柱浓度(VCD)变化特征,2013年6—8月利用地基多轴差分吸收光谱仪,依据该市南高北低的地形和常年主风向(西北风/东南风),分别在商业区、生活区、工业区和农田区进行大气对流层NO2VCD的监测。结果表明:(1)乌鲁木齐市夏季大气对流层NO2VCD均值为5.70×1015 molec/cm2,早、晚的浓度较高;随南高北低地势,大气对流层NO2VCD呈现南部北部中部的趋势;从不同功能区看,商业区农田区工业区生活区;(2)比较不同天气条件下的大气对流层NO2VCD,晴天的浓度大于多云的浓度;且多云条件的日变化幅度小于晴天,但在不同天气条件下大气对流层NO2VCD在市区不同空间点各有差异;(3)功能区因素、地形地貌因素、主要污染物因素、气象因素和风场效应等的共同作用是乌鲁木齐市夏季大气对流层NO2VCD变化特征空间差异的原因。     

新疆库尔勒对流层NO2特征分析

利用地基多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS),选择新疆开孔河流域绿洲城市库尔勒为研究区,于2014—2016年对其市区及郊区的对流层NO_2垂直柱浓度(VCD)进行观测,结果表明:(1)从日变化来看,市区在不同季节的NO_2VCD日均值为冬季秋季春季夏季,郊区为冬季春季秋季夏季。(2)从季节变化来看,市区和郊区的NO_2VCD波峰均出现在冬季,波谷基本出现在夏季;NO_2VCD的年均值在2014年最高,2015年有所下降,2016年又开始回升。(3)NO_2VCD与同期NO_2地面浓度变化趋势基本一致,两者相关性良好(R=0.795)。(4)地形与风向影响使得库尔勒污染物不断向郊区扩散,造成郊区NO_2浓度的增加;冬季漫长的采暖期、风沙天气频发以及不利于污染物扩散的静稳天气条件导致污染物的聚集,难以及时扩散。     

天山南北绿洲城市重污染期对流层NO_2垂直柱浓度时空分布特征

为探讨天山南北绿洲城市重污染期对流层NO_2的垂直柱浓度(VCD)分布特征,利用多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)对2015—2017年重污染期间天山北坡乌鲁木齐、石河子、小城市博乐及南坡中等城市库尔勒、小城市和田市区进行定点监测和车载移动监测,研究NO_2VCD时空分布规律,并与同期臭氧监测仪(OMI)卫星反演提供的NO_2VCD进行对比分析。结果表明,天山南北绿洲城市NO_2VCD日变化均呈"早晚高,中午低"趋势,其中最大4h(15:00—19:00)NO_2VCD为乌鲁木齐市库尔勒市石河子市和田市博乐市;移动监测数据表明,城市对流层NO_2VCD在风向稳定且具有较高风速的监测日时,下风向浓度通常高于上风向,且车流量较高的立交桥与道路交汇处容易出现高值;因天山南北绿洲城市的地形不同,气象因子的差别(尤其是风场)是导致对流层NO_2VCD浓度差异的重要原因;MAX-DOAS监测的NO_2VCD与OMI卫星反演NO_2VCD具有较好的一致性。     

无锡市区大气污染物污染特征及影响因素研究

利用2014年无锡市区的6种大气污染物浓度和气象因子等监测数据,研究了无锡市区各种大气污染物的污染特征及其影响因素。结果表明:(1)无锡市区PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度的季节变化特征为冬季最高,夏季最低;O_3浓度表现为夏季最高,冬季最低。就全年的综合情况而言,颗粒物污染,尤其是PM_(2.5)污染最严重。(2)PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度间两两呈正相关;PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO浓度均与O_3浓度呈负相关。(3)温度与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度呈负相关,与O_3浓度呈正相关;相对湿度与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3浓度呈负相关,与CO浓度无相关性;风级与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO浓度呈负相关,与O_3浓度无相关性。降水有利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3浓度的降低,但对CO浓度影响不大。(4)无锡市区空气质量周末比工作日差。NO_2、SO_2浓度周末低于工作日,O_3浓度周末高于工作日,呈现明显的"周末效应";PM_(2.5)、CO浓度周末高于工作日,未出现"周末效应"。     

海口市PM_(2.5)演变特征及其与气象因素的关系

利用海口市PM_(2.5)逐时数据、常规气象观测资料、FNL全球分析资料和HYSPLIT模式,对比分析海口市PM_(2.5)变化特征及其与气象因素的关系。结果表明:(1)2014年1月1日至2016年6月30日,海口市PM_(2.5)日均值以达到《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)一级标准为主;年均值为23μg/m~3,达到GB 3095—2012二级标准;月均值整体呈周期性波动,秋冬季高、春夏季低;季节均值排序为冬季秋季春季夏季。(2)降水对PM_(2.5)有清除作用;风速加大会使PM_(2.5)浓度减小。(3)污染个例分析表明,海口市PM_(2.5)浓度增大,是因为东北风将外地污染物传输经过本地,并配合有利的天气形势,最终造成大气污染事件的发生。     

近10年浙江省城市环境空气质量变化趋势及影响因素分析

利用浙江省环境空气中SO_2、NO_2和PM_(10)监测数据,采用Daniel趋势检验法,研究了近10年(2005—2014年)浙江省城市环境空气质量变化趋势及影响因素。结果表明:(1)2005—2014年,浙江省县级以上城市综合污染指数平均值呈显著下降趋势,总体环境空气质量呈好转趋势。(2)SO_2年均值呈不显著下降趋势,NO_2年均值基本保持稳定,PM_(10)年均值呈显著下降趋势。浙江省SO_2、NO_2和PM_(10)浓度高值区域主要分布在浙中北部地区,与2005年相比,2014年浓度高值区域面积减少,污染程度降低。(3)SO_2、NO_2和PM_(10)月均值变化趋势基本一致,浓度高值主要出现在1、11、12月,低值集中出现在6—9月。(4)PM_(10)为城市大气中首要污染物,NO_2污染负荷呈显著上升趋势,表明浙江省城市空气污染特征逐渐从煤烟型污染过渡到机动车尾气型污染。(5)产业结构升级、能源结构优化、大气污染物总量减排和污染源综合整治等人为控制措施对城市空气质量改善起到重要作用。地形、气象、沙尘等自然因素是大气污染物浓度时空变化的外因。     

冬季沈阳市典型源排放PM10浓度分布模拟分析

选取沈阳市7个典型的大气污染源2006年12月～2007年2月的PM10排放浓度资料,利用CALPUFF对PM10浓度月平均分布做模拟分析。模拟结果分析表明：冬季月平均PM10浓度分布的范围与风场、地形有直接的关系。地势平坦、风速大时,污染物扩散范围大,污染物浓度小;地势不平、风速小时,污染物扩散范围小,污染物浓度大。1月份是沈阳市冬季月平均大气污染最严重的月份,污染物分布主要集中在市区的北部、东部和南部地区,东部地区大气污染最为严重。     

冬季沈阳市典型源排放PM_(10)浓度分布模拟分析

选取沈阳市7个典型的大气污染源2006年12月~2007年2月的PM10排放浓度资料,利用CALPUFF对PM10浓度月平均分布做模拟分析。模拟结果分析表明:冬季月平均PM10浓度分布的范围与风场、地形有直接的关系。地势平坦、风速大时,污染物扩散范围大,污染物浓度小;地势不平、风速小时,污染物扩散范围小,污染物浓度大。1月份是沈阳市冬季月平均大气污染最严重的月份,污染物分布主要集中在市区的北部、东部和南部地区,东部地区大气污染最为严重。     

唐山新冠肺炎防疫期间空气质量变化特征及污染成因分析

为研究唐山市新冠肺炎防疫期间环境空气质量变化特征以及形成重污染的成因,分析了2020年1月1日至2月29日的PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO、NO_2、CO、PM_(2.5)组分(有机碳(OC)、元素碳(EC)、重金属等)和气象数据。结果表明,防疫期间空气质量整体改善,相比正常生产期间除CO浓度均值未变化,其他参数均呈下降趋势,其中NO、NO_2浓度降幅最大,分别降低73%和41%,受车流量减少影响显著。防疫期间的2月9—13日出现1次连续5天的重污染过程,相比正常生产期间PM_(10)、PM_(2.5)和CO浓度分别增长了69%、104%和95%,Fe浓度增加57%,呈钢铁型污染特征;该时段相对湿度和风速分别为80.2%、0.7m/s,为高湿低风速气象条件,二次无机盐(SNA,包括NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))在PM_(2.5)中占比为64%,比正常生产期间高31%,此次污染过程受本地工业大气污染物排放累积以及二次生成共同影响。     

哈尔滨市大气污染与气象因素的相关性分析

为了研究哈尔滨市大气污染特征以及气象要素对大气污染的影响,对哈尔滨市2013年采暖期及非采暖期内4种大气污染物(二氧化硫SO_2、二氧化氮NO_2、可吸入颗粒物PM_(10)、细颗粒物PM_(2.5))日均浓度分布特征以及日均浓度与部分地面气象要素(风速、气温、气压、相对湿度)相关性进行研究。提出哈尔滨市4种大气污染物日均浓度均符合对数正态分布。采暖期和非采暖期内4种大气污染物浓度与地面气象要素的相关性存在显著差异。采暖期内,4种污染物浓度与风速显著负相关,与风速相关系数最高达-0.639;与气压和相对湿度正相关。非采暖期内,4种大气污染物均与相对湿度呈负相关,相关系数为-0.5左右,与其他3种气象要素相关性普遍不高。全年4种污染物中仅有SO_2与气温呈较好负相关,相关系数为-0.4。     

天津市灰霾评价等级指标体系研究

根据天津市2003—2007年灰霾日的污染物浓度和气象资料,应用主成分分析方法得出影响灰霾的5个主要因子(SO2、相对湿度、总云量、PM10和风速)。对相对湿度、总云量和风速3个气象因子的历史资料进行频数统计分析,并建立了各气象因子的等级划分标准。利用灰色聚类法构建了天津市灰霾评价的等级指标体系,灰霾等级划分结果表明,天津市轻度灰霾和重度灰霾出现天数相对较少,均以中度灰霾为主;轻度灰霾大多出现在春季和夏季;重度灰霾主要出现在冬季,春季出现的比例最小;综合评价分析,冬季灰霾污染程度最为严重。     

辽宁中部地区低能见度天气特征及与气象因素变化规律分析

利用1961—2010年辽宁中部地区16个气象站地面观测资料,采用趋势分析、不同标准期对比法和Mann-Kendall检验法,对辽宁中部地区因(轻)雾、霾引起的低能见度天气的时空分布特征及气象影响因子进行了分析。结果表明:辽宁中部地区低能见度日数整体呈增加趋势,且在2002年发生了突变,日数的增加主要发生在最近10年期间;低能见度天气逐月日数呈双峰双谷分布,夏季低能见度天气出现的最多,冬季次之,春季最少;低能见度天气的空间分布呈"两高两低"形势,与第1个标准气候期相比,最近30年标准气候期年平均低能见度天气日数增多了14 d;低能见度天气日数随着相对湿度的增大出现几率呈先增大后减小趋势;夏半年低能见度天气日数与降水量变化趋势一致,冬半年则相反;日均风速≤4.0m·s~(-1)、出现负变压时,对低能见度天气的形成更为有利。     

杭州市大气颗粒物消光特性与贡献因子研究

2013年12月至2014年12月采集杭州市PM_(2.5)样品,同步观测大气散射系数、吸收系数及气象因子,分析杭州市大气颗粒物消光特性及灰霾天气污染特征。结果表明:观测期间,杭州市大气颗粒物消光系数平均值为566 Mm~(-1),呈现出夏季低冬季高的季节特征。利用修正的IMPROVE公式估算PM_(2.5)中对消光系数有主要贡献的化学组成,得出消光系数的主要贡献者为NH_4NO_3、(NH_4)_2SO_4、颗粒有机物,对消光系数的贡献率分别为31.6%、25.6%、28.9%。灰霾天气下,NH_4NO_3与(NH_4)_2SO_4的消光贡献分别为清洁天气的14.1、10.2倍,说明硝酸盐和硫酸盐可能是杭州市灰霾天气中导致大气能见度下降的主要物质。     

和田绿洲沙尘暴强度及其影响因子分析——以墨玉县为例

以和田绿洲西北部的墨玉县为研究区域,对该地区2016—2018年发生的沙尘暴天气资料以及气象因子(气温、风速、湿度、气压、水汽压、日照时数)和大气污染物(PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3)进行分析。结果表明,墨玉县沙尘暴天气主要发生在春夏季(3—8月),平均占全年发生频率的77.12%。墨玉县沙尘暴强度主要由气象因子决定,特别是气温、风速、日照时数和湿度。沙尘暴强度与大气颗粒物(PM10和PM2.5)存在着明显的间接关系,主要因为两者均受风速影响较大,沙尘暴强度越大,大气中PM10和PM2.5浓度越高。沙尘暴强度与SO2、NO2、CO、O3等大气污染物的关系非常微弱,但O3与沙尘暴的形成季节比较一致。     

杭州市区空气污染特征及灰霾成因分析

利用2013年3月1日至2014年2月28日杭州市区4种常见污染物(NO_2、CO、PM_(2.5)和PM_(10))的小时浓度监测数据对杭州市区全年空气污染特征进行分析,并针对2014年1月17至19日的一次灰霾过程进行了污染特征与成因分析。结果表明,杭州市区NO_2质量浓度年均值为51.55μg/m~3,CO为0.87mg/m~3,PM_(2.5)为67.02μg/m~3,PM_(10)为102.06μg/m~3,均表现为冬季浓度高夏季浓度低的特征。4种污染物基本都在每天的9:00—10:00和19:00—20:00出现两个峰值。杭州市区PM_(2.5)主要来自于二次污染物转化,灰霾过程中PM_(2.5)质量浓度最高值接近300μg/m~3。这次灰霾过程的主要潜在源区包括京津地区、山东中部和江苏南部等地区,杭州市区本身气象条件加剧了这次污染的严重程度。     

河谷型城市一次大气持续重污染特征及其原因分析 —— 以宝鸡市为例

利用2016年冬季12月16—22日监测的宝鸡市6种大气污染物及主要气象要素,分污染前、重污染期、污染结束3个过程分析了污染物的变化特征,探讨了大气污染物时间变化与气象要素关系。结果表明:(1)大气重污染过程中主要污染物为PM_(10)和PM_(2.5),重污染期最大值比污染前增加113%、93%,比污染结束高出268%、190%,浓度均超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)中24h平均二级限值。SO_2、CO、NO_2、O_3重污染期最大值比污染前增加7%、33%、54%、18%,比污染结束高出36%、33%、58%、57%,但浓度均未超过GB 3095—2012中1h平均二级限值。日变化总体表现为PM_(2.5)、PM_(10)、CO出现两个峰值,SO_2、NO_2、O_3出现一个峰值;3个过程峰值点出现时间基本一致;重污染期PM_(2.5)、PM_(10)较高,但振幅比污染前后的振幅减小。(2)PM_(10)、PM_(2.5)与相对湿度、风速关系密切,与气温关系较差。(3)河谷地形、气象条件及大气环流场相互作用形成污染物持续的集聚是导致宝鸡市重污染发生的重要因素,并对污染物的扩散和清除具有滞后作用。     

天津冬季PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征研究

2015年12月3—21日对天津冬季 PM2.5进行了采样分析,重点分析了 Na~+、Mg~(2+)、NH_4~+ 、Ca~(2+)、K~+、Cl~-、SO_4~(2-) 、NO_3~-8种水溶性无机离子,结合风速、相对湿度、温度等气象资料,并利用主成分分析对水溶性无机离子来源进行了解析。结果表明,风速小、气温高和相对湿度大的天气条件以及冬季燃煤的人为原因是引起霾天的重要原因。采样期间PM_(2.5)平均质量浓度为104.22μg/m~3。霾天中,轻微霾天、轻度霾天、中度霾天、重度霾天的PM_(2.5)中总离子平均质量浓度分别为27.63、26.89、105.03、143.92μg/m~3,远高于非霾天的15.43μg/m~3。SO_4~(2-)是水溶性无机离子中含量最高的离子,约占总离子的1/3,SO_4~(2-)、NO_3~-、Cl~-和NH_4~+浓度之和占总离子的90%以上。随着霾程度加重,NH_4NO_3占比增加,(NH_4)_2SO_4占比减少。水溶性无机离子主要来源于海盐粒子、生物质燃烧、机动车尾气排放和燃煤等。     

汾渭平原采暖期与非采暖期大气环境质量时空变化特征研究

采暖期重污染天气频发,成为大气环境质量改善的难点。汾渭平原刚被划为中国环境治理的重点区域,大气污染形势十分严峻。基于2014—2018年PM2.5、SO_2、NO_2、O_3和CO等污染物监测数据及空气质量指数,分析了汾渭平原采暖期和非采暖期大气环境质量的时空变化特征。结果表明:(1)采暖期PM_(2.5)、SO_2、NO_2和CO浓度均高于非采暖期,非采暖期PM_(2.5)相比采暖期低42%～54%,采暖期SO_2、NO_2和CO的平均浓度分别是非采暖期的2.7、1.5、1.6倍,而非采暖期O_3平均浓度是采暖期的2.2倍;(2)PM_(2.5)和SO_2为采暖期首要污染物,O_3为非采暖期首要污染物;(3)采暖期和非采暖期三省交界处和临汾的PM2.5浓度均较高,采暖期气态污染物的空间分布与非采暖期基本相似,其中SO_2浓度的空间分布为山西境内河南境内陕西境内;(4)采暖期PM_(2.5)与SO_2、NO_2、CO浓度均呈正相关,与O_3呈负相关,非采暖期SO_2、NO_2和CO随PM_(2.5)浓度呈一致变化趋势,均先上升后下降,与采暖期的变化趋势并不相同;(5)采暖对PM_(2.5)和SO_2的年平均贡献率分别为34.9%和42.1%。