典型输送通道城市冬季PM2.5污染与传输变化特征

以京津冀典型输送通道上的河北西南4个城市邯郸、邢台、衡水和沧州为例,分析了2019～2021年冬季3 a气象条件与PM_2.5浓度变化特征,运用潜在源贡献分析(PSCF)和浓度权重分析(CWT)识别了研究期内4个城市PM_2.5输送特征,基于气象-空气质量模型(WRF-CMAQ)传输矩阵法和传输通量法量化评估了邯郸、邢台、衡水和沧州与周边地区之间的PM_2.5传输贡献,揭示了PM_2.5传输净通量的垂直分布变化特征,并进一步识别4个城市两条PM_2.5污染主要传输路径.结果表明,在研究期间,4个城市PM_2.5浓度呈下降趋势,下降比例分别为45.85%、 49.45%、 42.40%和31.65%;邯郸和邢台潜在源贡献较大的区域主要分布在山西中南部(临汾、长治和晋中)和河南北部(新乡、开封和郑州)以及少部分内蒙古部分地区(PSCF> 0.9),衡水和沧州潜在贡献较大的区域主要集中在河北南部(邯郸、石家庄)、山西中部(太原、阳泉)和部分山东地区(PSCF> ...     

2019年秋冬季京津冀与周边地区污染传输特征分析

本研究结合大气环境观测数据,应用潜在源分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),以及基于WRF-CMAQ模式的传输矩阵和传输通量计算方法,研究分析了2019年秋冬季京津冀典型城市的大气污染特征与成因,量化评估了京津冀地区与周边省份之间的PM_2.5传输贡献.结果表明,京津冀地区冬季较秋季污染严重,且重污染时段PM_2.5浓度均与相对湿度呈显著的正相关,和风速呈显著的负相关;京津冀典型城市北京、天津和石家庄的潜在源区主要分布在京津冀本地、山西、内蒙古中部地区和山东地区,这与CWT结果基本吻合.京津冀各省域的PM_2.5以本地排放贡献为主,北京、天津和河北的本地贡献率范围为54.33%～66.01%,京津冀受区域外传输的贡献率范围为0.11%～26.54%.传输通量结果表明,冬季PM_2.5的传输主要受高空西北气流的作用,尤其清洁天气,高风速驱动清洁气团流入;秋季则主要受低空东南气流作用;传输通量呈现出显著的垂直分布特征,高空区域传输作用更为活跃,传输通量的流入/流出以及垂直分布与污染级别和RH呈现非线...     

基于后向轨迹模式的豫南地区冬季PM2.5来源分布及传输分析

为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ（PM_2.5）的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ（PM_2.5）在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份PM_2.5不同轨迹的输送特征,并使用潜在源贡献（PSCF）分析法和浓度权重轨迹（CWT）分析法识别了豫南地区冬季PM_2.5的潜在贡献源区及贡献大小.结果表明:①信阳市空气质量最好,其次为驻马店市,南阳市空气质量最差;南阳市、信阳市和驻马店市ρ（PM_2.5）分别超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值（75 μg/m3）的1.5、1.2和1.2倍,ρ（PM_2.5）日变化均呈双峰特征.②后向轨迹聚类分析表明,豫南地区主要受到来自西北和东北方向长距离传输和正南方向较短距离输送的影响.③潜在源区分析表明,除豫南地区及周边市县本地污染贡献外,冀鲁豫交界区域、陕鄂交界区域、陕西省中西部、湖北省东北部和西部、河南省中北部、山东省南部是影响豫南地区ρ（PM_2.5）的主要潜在源区.研究显示,豫南地区PM_2.5污染过程除了与地形条件、本地污染源排放有关外,来自东北、西北传输通道城市的远距离输送和南部的近距离传输也不容忽视.      

银川市PM2.5的输送路径及潜在源解析

基于2015~2017年银川市PM_2.5逐小时质量浓度和同期气象数据,采用气流后向轨迹聚类分析法、潜在来源贡献函数法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）研究银川市PM_2.5的输送路径及潜在源分布.结果表明：2013~2018年银川市大气PM_2.5质量浓度呈先升高后下降的趋势,其中2016年PM_2.5浓度年均值最高（54.25±20.91）μg/m³;在四季变化中,冬季PM_2.5浓度最高（75.11±29.21）μg/m³,夏季最低（31.83±7.09）μg/m³.聚类分析表明西北方向气流是银川市四季PM_2.5主要的输送路径,在春、秋、冬3季PM_2.5均为西北长距离输送路径;而在夏季,短距离输送气流是PM_2.5主要的输送方式.PSCF与CWT分析表明,冬季PM_2.5潜在源区范围最大,主要集中在西北-东南走向的潜在贡献源区带,包括新疆中东部、青海省北部、河西走廊地区、内蒙古西南部、甘肃省南部以及宁夏西北部;春、秋两季PM_2.5潜在源区主要位于新疆东部与甘肃省交界区域、甘肃省东南部、湖北北部、陕西西南部以及重庆北部;夏季的潜在源区范围最小,主要集中在新疆东部与甘肃交界区域.在PM_2.5重污染天气期间,其主要来源于西北方向气流,潜在源区主要分布在新疆东部与甘肃交界区域、内蒙古西南部与甘肃交界区域以及甘肃中南部地区.因此,在实施防风固沙的基础上,加强区域环境合作,实施大气污染联合防治,可以有效缓解银川乃至京津冀地区的大气污染.     

2018年秋冬季长江三角洲区域PM2.5污染来源数值研究

使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM_2.5来源贡献.结果表明：2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市（上海、合肥、南京、杭州）的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%.     

2018年秋冬季长江三角洲区域PM2.5污染来源数值研究

使用WRF-Chem和WRF-FLEXPART模式定量研究了2018年秋冬季,尤其是在明显冷空气影响时的长江三角洲PM_2.5来源贡献.结果表明：2018年秋冬季长江三角洲以外的跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献占15.9%,长江三角洲内部排放贡献占84.1%,长江三角洲区域内部排放及污染相互传输的影响比长江三角洲外跨区域输送的影响更为显著.而在冷空气影响时段中,跨区域输送对长江三角洲PM_2.5的贡献率为33.1%,约为整个秋冬季长江三角洲外部跨区域平均输送贡献率的2倍,输送影响更为明显;输送对长江三角洲三省一市的贡献为46.2%~56.2%,其中跨区域输送的贡献10.2%~38.6%,也明显大于各自秋冬季的平均水平.在冷空气影响时段,长江三角洲四座重点城市（上海、合肥、南京、杭州）的污染潜在输送路径主要以中东路为主;上海、南京受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较多,超过30%;杭州受到长江三角洲以外的污染潜在贡献较少,为16.1%.     

泰山顶PM2.5及其二次组分的输送路径与潜在源

为了明确泰山顶PM_2.5及其二次组分的输送路径与潜在来源,基于后向轨迹聚类方法对2015年冬季和春季抵达泰山顶的气团传输轨迹进行聚类分析,并利用PSCF（潜在源贡献因子）和CWT（浓度权重轨迹）方法分析泰山顶冬季和春季PM_2.5、SO₄2-、NO₃-和NH₄+的潜在源域.结果表明,冬季和春季来自不同方向的气团轨迹对泰山顶PM_2.5及其组分的潜在源分布的影响具有明显差异.冬季泰山顶ρ（PM_2.5）和ρ（NO₃-）平均值的最高值对应的气团轨迹来自湖北、河南、山东济宁等地区,而来自西北方向的轨迹1和轨迹2分别对应的ρ（SO₄2-）和ρ（NH₄+）平均值最高;春季影响ρ（PM_2.5）和ρ（NO₃-）的气团轨迹主要来自西南方向的河南、安徽北部、山东聊城等地区,而源自蒙古国途经内蒙古、山西、河南北部和山东聊城的气团轨迹对ρ（SO₄2-）和ρ（NH₄+）的贡献最大.泰山顶ρ（PM_2.5）、ρ（SO₄2-）、ρ（NO₃-）和ρ（NH₄+）的PSCF分布特征与CWT分布特征类似,WPSCF（源区分布概率）和CWT的最高计算值主要集中山东济宁、聊城以及邻近的山西省、河北省和河南省,是泰山顶大气污染物的主要潜在源域.      

五台山春季气溶胶传输特征

基于气溶胶监测仪Grimm180观测的2018年3~5月山西省五台山气溶胶数浓度和质量浓度数据,以及对应时段的美国国家环境预报中心（NCEP）提供的全球资料同化系统（GDAS）数据,利用聚类分析和潜在源贡献因子分析（PSCF）等方法,研究五台山春季气溶胶数浓度和质量浓度的统计特征,分析影响五台山气溶胶浓度变化的主要传输路径,以及潜在的贡献源区.结果表明,影响春季五台山气溶胶变化的主要传输路径有6类,其中,第1,4,2,5类传输路径均为西北和偏西方向,占总轨迹62.5%,而第3,6类传输路径则为偏南和偏东方向,占总轨迹的24.7%.对不同传输路径进行统计分析,发现第1,4类传输路径对粗粒径PN₁₀、PN_>10数浓度和PM₁₀质量浓度影响最大,其潜在贡献源区主要位于内蒙古西部和陕北黄土高原一带,PSCF值在局部地区达到了0.6以上.第6,3类路径对细粒径的数浓度PN_0.5、PN_1.0和PM_1.0质量浓度影响较大,其潜在贡献源区主要位于山西中南部、陕西中部、京津冀地区中部以及河南北部区域,部分地区PSCF值达到0.8以上.细粒径的PSCF高值区主要位于五台山的偏东和偏南方向,传输高度在2km以下.随着粒径的增加,PSCF高值区变为西北和东南方向,传输高度到达了自由对流层2~4km,且通过西北地区自由对流层的输送占比逐渐增大,PSCF高值区距离五台山站也越来越远.     

保定市大气污染特征和潜在输送源分析

保定市是京津冀地区重要城市之一.为了解保定市大气污染物质量浓度特征和潜在输送源,对保定市国控点2017年1月1日-12月31日PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、O₃、CO等常规大气污染物数据进行分析,并利用TrajStat后向轨迹模型进行区域传输研究.结果表明:①ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）分别为（138±96）（84±66）（29±23）和（50±24）μg/m3,与2016年相比分别下降5.9%、9.1%、25.5%和13.1%;ρ（CO）较2016年下降了14.0%;ρ（O₃）较2016年增长了25.2%.ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）和ρ（O₃）分别超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的0.97、1.40、0.25和0.34倍,ρ（SO₂）和ρ（CO）未超标.②除ρ（O₃）外,其他污染物质量浓度均呈冬季最高、夏季最低的季节性特征,其中,冬季PM_2.5污染最为严重,春季PM_2.5~10（粗颗粒物）污染严重.③空气质量模型源解析结果显示,保定市ρ（PM_2.5）约60.0%~70.0%来自本地污染源排放.后向轨迹结果表明,在外来区域传输影响中,保定市主要受到西北方向气团（占比为21.7%~60.0%）远距离传输和正南方向气团（占比为34.8%~50.5%）近距离传输的影响.④PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（浓度权重轨迹分析法）分析表明,除保定市及周边区县本地污染贡献外,位于太行山东麓沿线西南传输通道的邯郸市、邢台市、石家庄市是影响保定市PM_2.5的主要潜在源区.研究显示,PM_2.5为保定市大气中的主要污染物,并呈冬季高、夏季低的变化特征,其主要来自西北远距离输送和南部近距离传输.      

重庆市2015—2020年秋冬季PM2.5污染传输路径与潜在源贡献分析

2015—2020年成渝地区各城市PM_2.5浓度（国控点监测数据）下降显著,但重庆市、川东北城市群及川南城市群PM_2.5污染问题依然存在,且存在一定的传输影响关系.以重庆市为例,使用HYSPLIT模型计算了2015—2020年秋冬季PM_2.5污染期间气流后向轨迹,利用轨迹聚类和潜在源贡献算法,分析了不同年份的PM_2.5输送特征.结果表明：重庆市PM_2.5污染主要受西偏南方向（约占58%,长距离为主）、北偏西方向（约占26%,中距离为主）和南略偏西方向（约占16%,短距离为主）传输影响;川东北城市群和川南城市群对重庆市PM_2.5污染传输贡献较为显著,6年平均贡献率分别为23%和15%;不同年份的污染传输贡献差异明显,2015—2017年以川南城市群污染传输为主（平均贡献24%）,2018—2020年以川东北城市群污染传输为主（平均贡献37%）,川渝以外污染传输影响逐年减弱（平均贡献由33%降至5%）.在“成渝双城经济圈”背景下,重庆市与周边川东北城市群及川南...     

北京市秋冬季环流型下的细颗粒物传输

利用Models-3/CMAQ模式系统对北京市2013~2018年秋冬季（即当年11、12月和次年1、2月份）细颗粒物（PM_2.5）进行模拟,计算北京周边4个截面的PM_2.5传输通量,结合流场、浓度的分析,总结11种大气环流型下北京市的PM_2.5传输特征.污染严重的西南（SW）和西（W）环流型下,北京地区受强烈的PM_2.5传输作用,0.6km以下南部平原的输入产生了非常强的输入累积作用,加重了北京地区PM_2.5的污染程度.污染严重的南（S）环流型下,0.6km以下东部平原和0.6km以上南部平原的输入都产生了较强的输入累积作用,京津冀东部和南部地区的污染物通过不同高度范围传输影响北京地区的PM_2.5水平.污染同样严重的均压（UM）和气旋（C）环流型下,各方向的传输都没有产生明显的输入累积作用,本地排放的削减对于污染的控制尤为重要.污染中等的东（E）、东南（SE）环流型下,北京地区在近地层（0.2km以下）通过南部平原截面对保定等城市有较大的输出通量,对北京污染具有较强的输出消散作用.污染轻的北（N）、东北（NE）和西北（NW）环流型下,北京地区在1km以下通过东部平原截面对廊坊、天津等城市有很大的输出通量,对北京污染具有很强的输出消散作用.污染轻的A环流型下,北京地区没有明显的PM_2.5输入输出现象.     

京津冀地区典型城市大气细颗粒物碳质组分污染特征及来源

为研究京津冀地区典型城市大气细颗粒物及其碳质组分的时空变化特征及来源,于2016年12月28日—2017年1月22日及2017年7月1—26日,对北京市与石家庄市PM_2.5（细颗粒物）及PM₁（亚微米颗粒物）进行采集,使用DRI（热光碳分析仪）检测PM_2.5与PM₁中ρ（OC）与ρ（EC）,并对其碳质组分来源进行分析.结果表明:①采样期间,冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（OC）均为石家庄市采样点远高于北京市采样点;冬季PM_2.5与PM₁中ρ（EC）均为石家庄市采样点高于北京市采样点,夏季则略有不同.②冬季污染日,北京市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）均为石家庄市采样点的1.08倍,PM_2.5与PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.14和1.12倍,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中ρ（EC）分别为北京市采样点的1.15和1.28倍;冬季重污染日,北京市采样点的ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为石家庄市采样点的1.03和1.04倍,PM_2.5和PM₁中的ρ（OC）分别为石家庄市采样点的1.23和1.22倍,石家庄市采样点PM_2.5和PM₁中的ρ（EC）分别为北京市采样点的1.03和1.16倍.夏季污染日,石家庄市采样点ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁）分别为北京市采样点的1.16和1.30倍,PM_2.5与PM₁中ρ（OC）分别为北京市采样点的1.64和2.71倍,两个采样点ρ（EC）相近.③冬、夏两季PM_2.5与PM₁中ρ（SOC）/ρ（OC）均较高,冬季北京市采样点分别为48.09%和54.29%,石家庄市采样点分别为44.98%和48.09%,夏季北京市采样点分别为48.47%和61.50%,石家庄市采样点分别为61.52%和63.55%,表明SOC更易富集于亚微米粒子中.④冬季北京市和石家庄市两个采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分均主要来源于生物质燃烧、燃煤和机动车尾气;夏季北京市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于机动车尾气,石家庄市采样点PM_2.5与PM₁中碳质组分主要来源于燃煤和机动车尾气.研究显示,北京市和石家庄市两个采样点大气细颗粒物及其碳质组分浓度存在时空分布和污染来源差异.      

不同季节天津市PM2.5与O3潜在源区及传输路径分析

为探究天津市各季节PM_2.5与O₃污染的非本地源贡献情况,本文以2017—2019年为研究时段,应用HYSPLIT模型,基于MeteoInfo软件对不同季节气流后向轨迹进行聚类分析,通过计算潜在源贡献因子(potential source contribution function, PSCF)、浓度权重轨迹(concentration-weighted trajectory, CWT)对天津市PM_2.5与O₃污染的外来潜在源区以及可能的污染传输途径进行研究. 结果表明:①天津市PM_2.5和O₃污染均较为严重,且具有明显季节性特征. 天津市各季节的气流变化明显,春、秋两季以西南方向气流为主,夏季以来自渤海的气流为主,冬季则以西北方向气流为主. ②天津市西南方向气流在各季节对应的污染物浓度均较高,春、秋两季西南方向气流携带的ρ(PM_2.5)和O₃浓度8 h滑动平均值〔简称“ρ(O₃-8 h)”〕均最高;夏季,西南方向气流携带的ρ(O₃-8 h)最高;冬季,西南方向轨迹携带的ρ(PM_2.5)最高. ③西南方向上河北省南部的邯郸市,山东省西部的菏泽市、聊城市,以及河南省北部的开封市、濮阳市、新乡市均为天津市PM_2.5与O₃污染的主要潜在源区. 此外,冬季张家口市和唐山市对天津市PM_2.5污染的潜在影响也较大. 冬季影响天津市PM_2.5污染的外来潜在源区情况较为复杂,除西南气流外,其还受西北部与东部气流的影响. 研究显示,天津市大气污染区域联防联控需重点关注河北省南部、河南省北部以及山东省西部城市的潜在输送影响.      

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ArcGIS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%;其中,1月平均ρ（PM_2.5）最高。4）从空间范围看,整体上京津冀地区呈现南高北低,南北差异相对明显,其中其北部承德、张家口、秦皇岛地区ρ（PM_2.5）最低,石家庄、邯郸PM_2.5污染较严重。5）源解析结果表明,冬季北京地区主要受本地污染源影响,在春、秋季节受周边区域源贡献因子PSCF值>0.4,河北、山东、河南等地对北京PM_2.5的污染有一定的源贡献。     

京津冀及周边地区秋冬季PM2.5爆发式增长成因与应急管控对策

京津冀及周边地区秋冬季大气重污染过程频发,而在一些污染过程中PM_2.5会呈现爆发式增长特征,受到社会、公众的广泛关注,但现阶段针对PM_2.5爆发式增长的成因仍缺乏系统性的认知.对京津冀及周边地区在2015-2019年秋冬季（10月-翌年3月）大气重污染过程进行整理分析,并以2016年12月16-22日和2019年1月10-14日两次典型重污染过程中的PM_2.5爆发式增长为典型案例进行成因解析,归纳得出PM_2.5爆发式增长的主要原因为本地积累、区域传输和二次转化.对于北京市,PM_2.5爆发式增长通常不是上述某一原因独立导致,而是三者综合作用的结果.对于主要由本地积累引起的PM_2.5爆发式增长,应提前采取预警应急措施,降低ρ（PM_2.5）峰值;对于主要由区域传输引起的PM_2.5爆发式增长,应开展区域应急联动,降低传输通道沿线城市对ρ（PM_2.5）累积的贡献;对于主要由二次转化引起的PM_2.5爆发式增长,应通过一次颗粒物和SO₂、NO_x、VOCs等气态污染物的协同减排,降低高湿条件下污染物二次转化的影响.在2016年12月16-22日的大气重污染过程期间,京津冀及周边地区通过采取上述应急管控对策,减少了主要污染物排放量,有效降低了ρ（PM_2.5）峰值.建议可根据各地PM_2.5爆发式增长的具体成因,通过提前采取重污染天气预警应急措施、区域应急联动和多污染物（一次颗粒物、SO₂、NO_x、挥发性有机物等）协同减排等应急管控对策,有效减少PM_2.5爆发式增长的次数、降低PM_2.5爆发式增长的速率,减缓大气重污染的发生和发展.      

2015~2019年日照市PM2.5长期变化特征及其潜在源区分析

利用2015~2019年山东省日照市PM_2.5质量浓度和气象要素的小时数据,对日照市PM_2.5季节污染特征和日照市海陆风特征进行了分析,并基于HYSPLIT模式计算了5年逐日02：00、08：00、14：00和20：00（BTC）的48h后向轨迹,不仅通过轨迹聚类分析和潜在源区分析探讨了日照市不同季节PM_2.5主要传输路径和其轨迹污染特征及其潜在源区分布和贡献,也分析了海陆风对日照市污染物的影响.结果表明：日照市PM_2.5呈现冬季最高、夏季最低的分布特征,监测站点颗粒物浓度在偏西北风影响下较高.日照市不同季节主要输送路径存在差异：春季主要受到偏东和偏北方向气流影响;夏季在副热带高压影响下主要受到来自海上的较为清洁的偏东气流影响;秋季主要受到西北和偏东气流影响;冬季主要受西北和偏北气流影响.整体而言,不同季节受偏西至偏南气流影响时,日照市对应的PM_2.5浓度较高.日照市海陆风春秋季多,夏冬季少;在海陆风影响下,日照市PM_2.5污染和臭氧污染呈现不同的分布特征,且在不同PM_2.5污染等级下,PM_2.5浓度日变化特征也与其在非海陆风日的日变化有所差异.污染潜在源区分析结果表明,日照市最主要的潜在源区位于山东省临沂市、潍坊市、青岛市和江苏省连云港市.     

太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析

为了研究太原市大气PM_2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM_2.5的潜在源贡献因子（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）.结果表明,太原市PM_2.5的质量浓度在季节上呈现冬季（77.56μg/m³） > 秋季（69.89μg/m³） > 春季（63.78μg/m³） > 夏季（45.51μg/m³）的变化趋势.PM_2.5与SO₂、NO₂和CO之间存在明显的同源性和二次转化过程.春、秋和冬季大气传输路径主要以西和西北方向近距离、慢移速的轨迹为主,夏季以南和东方向轨迹为主.PM_2.5潜在源区季节变化明显：夏季主要受太原本地和晋中地区的影响;春、秋和冬季主要受陕西中北部、吕梁、临汾和晋中等地的影响.     

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.