福建省2005-2017年大气边界层SO2的时空变化特征

为研究近年来福建省SO₂污染的时空动态特征,利用臭氧观测仪（ozone monitoring instrument,OMI）卫星遥感反演的PBL（planetary boundary layer,大气边界层）SO₂柱含量数据,分析了2005-2017年福建省PBL SO₂柱含量的时空间分布特征.结果表明:①在长时间尺度上,PBL SO₂柱含量的变化趋势可分为2个时段,其中,2005-2011年PBL SO₂柱含量呈逐渐上升趋势,6 a增加了约0.027 DU,增长率约为6.12%;2011-2017年PBL SO₂柱含量呈下降趋势,7 a减少了约0.018 DU,下降率约为3.89%.②PBL SO₂柱含量呈明显的周期性变化特征,最小值和最大值分别出现在6月和12月,多年平均值分别约为0.383和0.555 DU.③PBL SO₂柱含量的3个高值区分别出现在沿海的福州市,厦门市、漳州市东部和泉州市西部,三明市和南平市部分地区,这3个高值区多年平均PBL SO₂柱含量分别约为0.505、0.495和0.485 DU.从城市尺度上来看,PBL SO₂柱含量最大值出现在厦门市,其多年平均值为（0.486±0.015）DU;其次为福州市,PBL SO₂柱含量多年平均值为（0.465±0.026）DU;最低值出现在漳州市,PBL SO₂柱含量多年平均值为（0.429±0.020）DU.④福建省PBL SO₂柱含量变化趋势在空间分布上存在明显的差异,不同时期、不同区域变化趋势不一致.2005-2011年PBL SO₂柱含量的变化范围为-0.13~0.18 DU,变化率范围为-25%~50%,PBL SO₂柱含量出现增长的区域主要是在高值区,如龙岩市西部、厦门市北部以及三明市东部等区域;2011-2017年PBL SO₂柱含量的变化范围为-0.13~0.15 DU,变化率范围为-29%~34%.2011-2017年福州市和厦门市PBL SO₂柱含量下降最为明显,减少了约0.10 DU,下降率约为25%.研究显示,卫星遥感估算的PBL SO₂柱含量具有一定的可靠性,可以用于区域SO₂污染的研究.      

2005~2016年中国大气边界层SO2的时空变化趋势

利用臭氧观测仪（OMI）卫星遥感反演的大气边界层（PBL）SO₂柱含量（PBL SO₂）数据分析了自2005年以来中国PBL SO₂柱含量数据的空间分布特征、变化趋势及其影响的原因.从长时间尺度上,PBL SO₂柱含量呈现明显的下降趋势.2005年中国区域年平均PBL SO₂柱含量为0.317DU,2016年为0.276DU,减少了0.041DU,大约为13.2%.SO₂柱含量呈现明显的周期变化特征.冬季浓度较高,夏季较低,最小值和最大值分别出现在7和12月,分别为0.246和0.404DU.小波分析显示SO₂的变化在10个月的尺度水平上存在明显的主振荡周期,在40个月的尺度水平上存在明显的次周期变化.中国区域SO₂污染严重的高值区主要出现在京津冀鲁环渤海地区、关中平原（山西省和陕西省）、河南省大部分地区、四川盆地、长江三角洲地区和珠江三角洲.最大的SO₂柱含量值可达1.1DU以上.京津冀鲁环渤海地区的高值区已经延伸到长江三角洲地区,有向南延伸和珠江三角洲连在一起的趋势.由于地形和天气特征的影响,四川盆地地区SO₂出现次高值区.在青藏高原和西北地区,SO₂浓度较低,呈现背景值特征,多年平均的SO₂约在0.05DU的水平.中国区域SO₂变化趋势在空间分布上存在明显的区域差异,变化的范围在-0.70~0.15DU之间.SO₂出现逐渐减少的地区主要是在高值区,如京津冀鲁环勃海地区、关中平原、四川盆地,长江中下游和珠江三角洲.减幅最大的是四川盆地和珠江三角洲,大约减少了61%.四川盆地2005~2016年约减少了0.55DU;珠江三角洲约减少了0.45DU.出现增长的地区主要是西部和北部地区,以及东南沿海除珠三角外的大部分区域,最大增长大约为0.15DU.     

基于OMI数据中国大气边界层SO2空间格局

利用OMISO₂遥感数据,在常见的0.125°、0.25°、0.4°3种不同精度下进行普通克里金插值,采用归一化的方法与地基数据进行相关性比较,择优选择0.125°插值精度,分析中国区域SO₂空间分布及影响SO₂变化敏感因子.结果表明：①全国范围内存在1个五级SO₂柱量值区域和4个四级SO₂柱量值区域,在空间上呈现聚集状分布;②在我国季风区,夏季风对二、三级SO₂柱量值区域面积减少贡献显著,四、五级SO₂柱量值区域基本不受夏季风影响;非季风区,冬季风是SO₂柱量值全面升高的主要原因.③影响因子方面,季风区四、五级柱量值区域,平均相对湿度对降低SO₂柱量值更明显,干沉降是SO₂柱量值降低的主要途径;三级柱量值区域,平均气温与SO₂柱量值高度负相关,冬季采暖和随中纬度环流地面流向低纬风速扩散形成三级柱量值区域;非季风区,平均气温和随降水湿沉降是主要影响因子.     

基于OMI数据的青岛市SO2和NO2干沉降通量估算

在GIS支持下,以OMI数据产品SO2e和NO2d为数据源,确定了SO2和NO2的质量浓度,并考虑干沉降速率时空变化特征,建立了可满足空间和时间研究需求的区域SO2和NO2干沉降通量估算方法,对青岛市进行了实证研究。结果表明:青岛市SO2干沉降通量呈城镇区域较低、郊区较高及沿海区域较低、内陆区域较高的空间分布特征,NO2干沉降通量呈东北区域较低、西北部和南部胶州湾周围区域较高的空间分布特征;SO2和NO2干沉降通量均具有明显的季节变化特征,即冬季>秋季>春季>夏季;地形、气象和化石燃料消耗量增加等因素使得SO2和NO2干沉降通量冬季值最高,降水冲刷及太阳辐射使得其夏季值最低。该方法可以弥补常规研究手段监测点位过少、监测时段缺失的不足,可为硫素和氮素干沉降通量估算及大气污染防治提供技术支撑。     

2005~2018年河南省NO2柱浓度变化特征

运用OMI卫星遥感资料对河南省2005~2018年NO₂柱浓度的时空分布进行分析,并结合国家大气污染防治政策的实施,研究了2013年之后河南省NO₂柱浓度的变化特征.结果表明,河南省NO₂柱浓度的空间分布为东北高、西南低,高值和低值中心分别位于安阳-新乡-焦作一带（>18.0×10¹⁵molec/cm²）和洛阳-三门峡-南阳市交界（4.0~8.0）×10¹⁵molec/cm².从季节变化来看,冬季NO₂柱浓度高于春夏季,冬季高值中心的浓度较春夏高50%~70%.在2011年前,河南省NO₂柱浓度不断上升,北部较南部增速快.2011年后全省NO₂柱浓度明显下降,焦作-新乡-安阳一带下降最快,主要污染物总量减排和大气污染防治行动计划的实施有效促进了浓度的下降.《大气污染防治行动计划》实施后,与位于京津冀大气污染传输通道的城市相比,传输通道外的城市NO₂柱浓度下降速度慢甚至略有增长,应进一步加大其大气污染防治力度.     

2005~2018年河南省NO2柱浓度变化特征

运用OMI卫星遥感资料对河南省2005~2018年NO₂柱浓度的时空分布进行分析,并结合国家大气污染防治政策的实施,研究了2013年之后河南省NO₂柱浓度的变化特征.结果表明,河南省NO₂柱浓度的空间分布为东北高、西南低,高值和低值中心分别位于安阳-新乡-焦作一带（>18.0×10¹⁵molec/cm²）和洛阳-三门峡-南阳市交界（4.0~8.0）×10¹⁵molec/cm².从季节变化来看,冬季NO₂柱浓度高于春夏季,冬季高值中心的浓度较春夏高50%~70%.在2011年前,河南省NO₂柱浓度不断上升,北部较南部增速快.2011年后全省NO₂柱浓度明显下降,焦作-新乡-安阳一带下降最快,主要污染物总量减排和大气污染防治行动计划的实施有效促进了浓度的下降.《大气污染防治行动计划》实施后,与位于京津冀大气污染传输通道的城市相比,传输通道外的城市NO₂柱浓度下降速度慢甚至略有增长,应进一步加大其大气污染防治力度.     

2006~2010年珠三角地区SO2特征分析

对广州番禺大气成分站2006~2010年期间的SO2资料进行了分析,讨论了珠江三角洲(珠三角)地区地面SO2体积分数的年、季节、月、日变化特征和概率的分布特征.珠三角地区地面SO2变化特征的分析结果表明,2010年地面SO2体积分数的总体水平相对近年来有一定下降,高浓度事件发生频率降低;冬、春季SO2各项统计值要高于夏、秋季,干季明显高于湿季,可能与大气边界层高度和太阳辐射等因素的季节性变化相关;SO2干湿季的日变化趋势相仿,日最高峰时间相同,只是湿季达次高峰和最低点的时间比干季要提前1 h,这可能与季节性的大气边界层高度和辐射强度变化,以及日照时间长度有关;SO2体积分数的概率分布特征比较复杂,各月谱型分布各有不同,可能与季节性因素的变化规律相关.     

拉萨地区夏季大气CO,SO2及NO2变化初探

为研究青藏高原大气臭氧的光化学过程及其与气溶胶的相互作用,1998年夏季在西藏拉萨郊区对大气CO,SO₂及NO₂进行了综合测量.初步分析表明,近地层CO日平均质量分数为140×10-9～750×10-9,夏末呈明显增高趋势,CO含量的日变化呈双峰型,清晨和傍晚较高,与当地人为活动排放、风向频率和大气混合层高度的日变化密切相关;SO₂平均质量分数为0.15×10-9,NO2为0.39×10-9,NO₂约是SO₂的2.6倍,两者间存在一定的正相关,大致反映了该地区生物质燃料占主导的污染排放特征.      

长春市大气SO2、O3和NOx的变化特征及来源

为研究长春市采暖期大气污染物的污染水平及其随时间的变化特征,于2012年1—6月通过在线监测仪获取了大气中ρ(SO₂)、ρ(O₃)和ρ(NO_x),利用HYSPLIT(混合型单粒子拉格朗日综合轨迹模式)后向轨迹模型结合地面气象资料,初步分析了该市大气污染物的可能来源及传输过程. 结果表明:观测期间ρ(SO₂)和ρ(NO_x)的日均值分别为(25.0±21.6)和(54.4±34.0)μg/m3,ρ(O₃)最大8 h平均值为(85.0±26.2)μg/m3,ρ(SO₂)、ρ(NO_x)和ρ(O₃)的变化范围分别为2.3~131.0、17.6~183.7和31.0~173.3 μg/m3;其中ρ(O₃)日均值超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值的时间为2 d,ρ(SO₂)和ρ(NO_x)均未超过二级标准限值,但ρ(SO₂)日均值在采暖期超过GB 3095—2012一级标准限值的时间为23 d,占采暖期的24%. 采暖期ρ(SO₂)日变化为双峰型,峰值出现在06:00和20:00左右,而在非采暖期表现为单峰型,峰值出现在08:00左右;ρ(O₃)表现为单峰型,峰值出现在13:00─15:00;ρ(NO_x)在采暖期表现为双峰型,而在非采暖期表现为单峰型. 对观测期间72 h内HYSPLIT后向轨迹模拟结果和气象数据的分析表明,长春市大气污染主要受本地源的影响,偏西气流易对污染物造成积累,而偏东气流有利于污染物扩散.      

2015年北京采暖季城市森林内外SO2浓度的时空变化特征

为探讨采暖季城市森林内外ρ(SO₂)动态变化及差异性,基于西山国家森林公园林内空气质量监测站数据,结合北京市环境保护监测中心植物园监测站的实时数据,分析2015年采暖季城市森林内外ρ(SO₂)变化和影响因素.结果表明:林内外ρ(SO₂)日变化基本呈双峰双谷型,在09:00-11:00和20:00-22:00左右达到高峰;采样期间ρ(SO₂)月变化呈不显著"V"型,最高值出现在1月,林内外分别为(25.8±9.2)和(31.7±23.4)μg/m3,最低值出现在11月,林内外分别为(19.0±5.2)和(13.0±11.2)μg/m3.林内ρ(SO₂)在1-3月低于林外,11-12月高于林外,林内ρ(SO₂)变化较林外平缓;气象条件对采暖季城市森林ρ(SO₂)变化有重要影响:降水对ρ(SO₂)消减效应明显,大风有驱散SO₂的作用,同时受风向影响;ρ(SO₂)和温度关系不显著(P=0.05,R < 0.40),但和空气相对湿度线性关系显著(α=0.05,Sig=0.00),林内受气象因素影响低于林外.研究显示,城市森林对气态污染物具有一定的缓冲、抵抗和吸收能力,因此应重视发展城市森林生态系统,充分发挥其生态效益,以提高城市大气环境质量.      

基于甘肃省卫星遥感的对流层NO2时空变化

基于OMI卫星遥感反演的NO₂柱浓度数据,分析了近11a甘肃省对流层NO₂柱浓度的时空变化及相关影响因素,同时利用HYSPLIT模型探究了大气污染物的来源.结果表明：从空间上,NO₂柱浓度呈现出由甘肃东北区向西南区递减趋势,最高值主要分布于庆阳市全境和平凉市少部分地区.从2008~2014年NO₂柱浓度值不断增长至最高值,高值区逐步扩大;2015~2018年NO₂柱浓度值波动变化,呈现出向周围区域递减的趋势,高值区范围缩小;从时间上,2008~2018年对流层NO₂柱浓度整体呈上升趋势,对流层NO₂柱浓度四季均值分布为：夏季>春季>秋季>冬季;NO₂柱浓度每年在6~8月达峰值,9月后开始下降,年内谷值出现在12月份~次年2月份;对研究区NO₂柱浓度的贡献最大的是自然要素.高温、降水有利于土壤排放NO₂,植被覆盖率对NO₂起到一定的消减作用.利用HYSPLIT得出2009~2018年每年7月庆阳市NO₂的外部输送路径,其中主要路径以陕西地区为主.     

利用OMI遥感数据研究中国区域大气NO_2

利用臭氧观测仪（Ozone Monitoring Instrument,OMI）卫星遥感反演的NO2柱浓度数据,分析了自2004年以来中国地区对流层NO2柱浓度（TroNO2）和总NO2柱浓度（TotNO2）的时空特征及其影响的原因.中国区域平均TroNO2和TotNO2呈现上升的趋势,年平均分别增长了4.67%和2....     

基于OMI数据的兰州地区吸收性气溶胶指数时空分布特征研究

基于OMAERUV遥感数据产品,对兰州地区2008—2017年紫外吸收性气溶胶指数(ultraviolet aerosol index,UVAI)的时空分布进行了分析,并对其变化相关因素进行了探讨,结果表明:兰州地区2008—2017年UVAI整体呈上升趋势,年均值增幅为7.0%,2008—2010年UVAI出现了最大增长率53.1%,2011—2015年UVAI出现了最大降低速率18.5%,2016—2017年UVAI在2015年的基础上继续下降,2017年有所上升.2008—2017年兰州地区UVAI的空间分布特征为中间高、东西两侧低.10年来研究区UVAI最高值一直为永登县和皋兰县结合部及相邻区域,也是吸收性气溶胶的污染源中心.每年的最高值出现在1—2、11—12月,10年中最大的UVAI值出现在2017年的12月,每年的最低值出现在6—7月,10年中最低的UVAI值出现在2017年6月,四季UVAI值水平为:冬季春季秋季夏季.影响因素中UVAI与自然要素中的风向、温度和降水关系密切,兰州各地区的人口密度也与UVAI的变化具有相关性;基于PM_(2.5)的UVAI指示的空气质量等级分析,兰州地区空气质量以良为主.针对兰州地区UVAI的时空分布特点、吸收性气溶胶外源和内源污染源情况,提出了在永登县北部区域建设防护林带、减少人为活动强度等建议.     

基于地基遥感资料的厦门市污染边界层特征分析

城市大气边界层是影响城市环境气象的重要研究对象,本研究利用新型地基遥感数据针对城市颗粒物污染过程开展边界层特征分析,旨在利用风廓线雷达和微波辐射计等高时空分辨率的遥感数据探讨边界层内大气运动、温湿条件的变化与近地面污染累积的关系.结果表明:厦门地区颗粒物污染过程中,边界层内弱风层厚度较地面风速而言更能够代表边界层内扩散条件的变化,可以更好地表征和预测近地面污染的变化;在局地累积的污染过程中,边界层内存在较厚的弱风层,同时2 km以下的风场有明显的风向转变特征,导致边界层内不存在有效的传输和扩散,另外,污染时边界层垂直温差可以在一定程度上反映干季的垂直扩散条件,0～3 km温差与PM_(2.5)浓度有着密切的联系;冷空气过程有将上游污染物向本地区输送的可能,城市边界层在东北大风的条件下伴随着显著的垂直下沉运动,有利于上空污染向下扩散.多源地基遥感数据联合分析能够进一步解释城市边界层内气象条件对于城市大气污染变化的影响,集合各设备的探测优势开展城市宜居和污染气象条件研究具有较高的科学性和可行性.     

基于OMI数据的兰州地区对流层甲醛时空变化研究

基于OMHCHO遥感数据产品,对兰州地区2006—2016年对流层甲醛柱浓度的时空分布进行了分析,并对与其排放相关的因素进行了探讨,结果表明:2006—2016年对流层甲醛柱浓度整体呈上升趋势,其中2006—2011年甲醛柱浓度增加迅速,最大增长率为21.0%,2012—2016年甲醛柱浓度平缓波动上升,11年中年均增长率为5.4%;空间上甲醛柱浓度整体呈现由兰州市区西部及与其相邻的永登县部分区域向周边区域递增的趋势,2006—2011年表现为浓度级的增加和区域的扩大,2012—2015年浓度级及其区域基本不变,2016年在东南部出现高值甲醛柱浓度区;每年的最高值出现在6—8月份,11年中最大的柱浓度值出现在2011年的7月份,最低值基本出现在2—4月份,11年中最低的柱浓度值出现在2006年的2月份;四季对流层甲醛柱浓度水平为:夏季冬季秋季春季;影响因素中气温和风向对大气中甲醛的生成和分布有着促进作用,兰州地区生产总值及各产业增加值,尤其是工业产值和机动车保有量的增加,与甲醛柱浓度升高密切相关,这些人为因素是对流层中甲醛柱浓度变化的主要原因.     

汤加火山喷发SO2全球传输扩散态势模拟研究

针对2022年1月汤加火山喷发SO₂全球扩散态势,采用拉格朗日粒子扩散模式(FLEXPART),基于卫星监测信息对SO₂源项进行评估和设计,在此基础上开展数值模拟(截至2022年2月20日).结果表明,火山喷发初期模式对SO₂南北扩散范围模拟偏窄,但随着时间演变与观测呈现逐渐吻合趋势;SO₂主体位于南半球,向西传输区域主要位于0～30°S纬度带,最大传输速度约22.5°/d,在研究时段跨赤道传输作用弱,对北半球和我国影响小;SO₂在西向传输过程中总体保持前高后低倾斜态势,传输最快高度和向上扩散最大高度分别位于27km和31km左右;截至2月20日,SO₂累积地面沉降已扩展至60°N以南全球大部分区域,主要区域位于0～50°S纬度带,沉降最强地区位于澳大利亚东部、汤加火山西北部和南美洲南部.研究结果可为汤加火山气候效应评估提供数据支撑和思路借鉴.     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.