郑州市冬季大气PM_(2.5)传输路径和潜在源分析

针对郑州市2017年12月~2018年2月的冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析了气象条件对颗粒物浓度的影响。通过混合型单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)方法模拟了郑州市冬季48 h的气流后向轨迹,同时进行了聚类分析,并使用潜在源贡献因子(PSCF)方法和浓度权重轨迹(CWT)方法分析了郑州市冬季PM2.5的潜在污染来源和不同潜在源区对郑州市大气PM2.5浓度的贡献。结果表明,低风速、高湿度和较少的降水是造成颗粒物污染严重的重要气象因素;超过60%的后向轨迹来自西北方向,其次是来自京津地区的轨迹占比为25.6%,而来自南边和东边的轨迹只占7.5%和6.1%,但对应着较高的PM2.5浓度;郑州市冬季PM2.5的潜在源区主要是北部的京津冀传输通道城市,包括焦作、开封、新乡、鹤壁、濮阳、安阳、邯郸和邢台,此外,相邻省份包括山西省、湖北省和安徽省部分区域对郑州市大气PM2.5污染水平也有着较大的影响和贡献。     

京津冀重霾期间PM_(2.5)来源数值模拟研究

厘清PM2.5的来源是开展重霾污染防治的前提条件.本研究利用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)及其耦合的污染来源追踪技术,针对2013年1月我国中东部的重霾污染过程,定量模拟分析京津冀各城市PM2.5浓度的来源和相互贡献.研究结果表明,NAQPMS模式能够合理反映京津冀不同城市PM2.5浓度的变化特征.京津冀各城市近地面PM2.5浓度主要受本地排放影响,本地贡献率介于29.8%~63.7%.而800 m高空层各城市PM2.5浓度以外来贡献为主(69.3%~86.3%).在污染最严重的东南部地区(包括邢台、邯郸、沧州和衡水),PM2.5浓度受区域外的山东和河南的显著影响,贡献率可达25.2%~31.5%.因此,在京津冀区域内进行协同减排控制的同时,需进一步将山东、河南等省份纳入联防联控范围,才能有效防控重霾污染.     

新乡冬季PM_(2.5)中金属元素与水溶性离子年际变化及其来源解析

为了探究新乡地区年际间冬季PM2.5组分的变化特征和污染来源,于2015年冬季和2016年冬季分别在新乡市区进行连续1个月的膜采样,测定PM2.5质量浓度、金属元素含量及其水溶性离子成分含量,并结合气象因素进行分析。结果表明,新乡地区2015年和2016年冬季采样期间PM2.5的质量浓度日均值分别为226μg·m-3和224μg·m-3,污染水平较高。观测期间,新乡冬季PM2.5中Cd和Pb金属元素富集明显,富集因子超过1000。且与2015年相比,2016年金属元素(除Ag和Ni)中浓度下降约7.83%~73.33%,富集程度均趋于降低。水溶性离子以SO42-、NO3-和NH4+这3种为主,2016年在PM2.5中占比上升25.1%。综合两种成分分析,新乡地区的PM2.5污染呈现出金属污染向二次水溶性离子污染转移的趋势。综合PCA和PMF源解析结果显示,新乡市冬季有4种主要排放源,即尘土、二次源、工业源和化石燃料燃烧源,2015年冬季主要来源是土壤和建筑扬尘混合源,贡献率37.46%,2016年主要来源是交通及工业生产中的二次气溶胶污染源,贡献率为34.94%。     

区域传输对华东森林及高山背景点位大气污染物浓度的影响

利用HYSPLIT4.8轨迹模式和2011年6月～2012年5月NCEP气象再分析资料计算每日抵达华东森林及高山背景区域的后向气流轨迹并进行聚类,探讨该区域的大气污染物传输特征.同时结合国家大气背景监测福建武夷山站同期大气污染物监测数据,进一步分析不同气团的污染特征及高污染气团的主要来源.结果表明,有65%的轨迹输送污染气块,主要来自我国东部高污染负荷区、江西省以及西北部沙漠地区的高空,有35%的海洋性气团对站点污染物起清除作用,且各气团在各季节对污染物浓度的贡献有一定差异;SO2较高浓度主要受北方城市冬季采暖期燃煤影响,CO较高浓度主要受安徽省煤炭生产和消费过程中的污染物排放影响,NOx、O3、PM10和PM2.5较高浓度主要受我国东部高污染负荷区影响.     

安徽省冬季采暖耗能对全球气候变暖的响应

基于1971—2018年安徽省77个气象站均一化日平均温度资料,采用趋势分析等方法,研究气候变暖对冬季采暖耗能的影响。结果表明：近48年安徽省冬季显著增暖,采暖初日推迟、终日提前,采暖期长度缩短,采暖强度显著下降。冬季温度在1989年发生突变,此后进入升温通道,因而将研究序列划分为基准时段（1971—1989年）和变暖期（1990—2018年）。相比于基准时段,变暖期内采暖期长度呈现空间一致性缩短,变化幅度自东北向西南递减,皖北北部及江淮之间东部缩短程度最大,大别山及皖南山区为全省低值区。全省采暖强度均减少,减少幅度自北向南递减。采暖节能贡献率介于3.6%~8.9%之间,高值区主要位于皖北北部、江淮之间北部和沿江东部,低值区则位于大别山及皖南两大山区。     

安徽省PM2.5浓度反演方法对比及时空变化研究

为探讨安徽省PM_2.5时空分布特征,文章基于2015-2020年地基观测PM_2.5、AOD、植被覆盖产品以及气象要素数据等,对比了多尺度地理加权回归、随机森林、全连接神经网络3种模型的精确度,并采用全连接神经网络模型反演了PM_2.5浓度,分析了PM_2.5浓度的时空变化特征,以及各因子对PM_2.5浓度的影响力。结果表明：3种模型中,全连接神经网络模型的精确度最高;2015-2020年PM_2.5浓度从平均51.29μg/m³递减至36.71μg/m³,季节尺度上,PM_2.5浓度冬季>春、秋季>夏季,受政策及疫情影响,2018年的秋冬季、2020年的春夏季PM_2.5浓度下降同比最快;空间上表现为皖北>皖中>皖南。10个影响因子两两交互,均比单一因子对PM_2.5浓度的影响大,其中AOD对PM_2.5的影响力最大,...     

2014年京津冀地区PM2.5浓度时空分布及来源模拟

采用模式(CAMx)模拟与污染物、气象观测资料相结合的方式,分析了2014年京津冀地区PM2.5时空分布及来源特征.结果表明:PM2.5具有较为明显的时间变化规律,呈秋冬高、春夏低的规律和双峰型分布的日变化特征;重污染日PM2.5高浓度(PM2.5>150μg/m3)主要分布在太行山前的华北平原区,特别是北京、保定、石家庄一线,而太行山、燕山等西部及北部山区PM2.5浓度明显低于平原区;重污染日京津冀地区PM2.5平均浓度在150μg/m3以上的面积约占总面积的73%;重污染日北京、天津、石家庄市的PM2.5外来输送率分别为58%、54%、39%;2014年10月6~12日京津冀地区发生的一次重污染过程中污染物由南向北输送,区域输送对于各地区PM2.5浓度有着十分重要的影响.     

北京地区大气颗粒物输送路径及潜在源分析

利用TrajStat软件和全球资料同化系统数据,计算了2005~2016年北京市逐日72h气流后向轨迹,采用聚类分析方法,结合北京同期PM_2.5逐日质量浓度数据,分析北京市年及四季后向气流轨迹特征及其对北京市颗粒物浓度的影响,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,探讨研究时期内不同季节影响北京市颗粒物质量浓度的潜在源区以及不同源区对北京颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,就全年而言,西北输送气流占总轨迹的比例最高,达59.97%,且其输送距离最远、输送高度最高、移速最快.输送高度最低、距离最短、移速最慢的东南气流占比次之,为27.64%,东北气流占比最低为12.40%,其移速和输送距离介于前两者之间.主要污染轨迹来自山东、河北,其次为来自俄罗斯、蒙古国和内蒙古荒漠戈壁地区的西北气流.PSCF和CWT分析发现,蒙中、晋中、冀西南、豫北及鲁西是影响北京PM_2.5的主要潜在区域.而不同季节、不同输送路径对北京PM_2.5污染影响的差异显著,春季主要受来自蒙晋交界区域的短距离输送气流影响,潜在源区位于冀南、鲁西、豫东和皖西北地区,夏季污染轨迹来自鲁、晋地区,潜在源区为豫东北、皖北和苏北地区;秋季主要受来自冀南地区的短距离气流影响,潜在源区为晋北、冀南、豫北和鲁西地区,冬季主要受来自蒙古国中西部和蒙中地区的远距离输送气流影响,潜在源区主要在冀南、鲁西、豫北、晋和蒙西地区.     

济南市四季PM_(10)、PM_(2.5)输送来源及其传输过程

利用HYSPLIT模型计算出济南市2012年全年逐日72 h的气流后向轨迹。对四季的气流轨迹做聚类分析得到抵达济南市的5种轨迹类型,结合PM10、PM2.5的日均浓度资料,计算潜在源的贡献作用和浓度权重轨迹,得到影响济南市四季PM10和PM2.5浓度的潜在源区以及不同潜在源区,对济南市四季的PM10和PM2.5浓度的贡献。结果表明:四季PM10的潜在源区和PM2.5的潜在源区分布大体相同。四季的PM10和PM2.5的潜在源区都包括济南市的周边地区,该区域对济南市日均的ρ(PM10)和ρ(PM2.5)的贡献分别在0.1、0.06 mg/m3以上。春季,2种污染物的潜在源区为江苏北部源区。夏季,其污染物潜在源区为山东省南部源区与江苏北部源区。秋季,2种污染物的潜在源区主要分布在河北南部、河南东部、江苏北部等地区;冬季,其污染物潜在源区主要分布在津冀鲁交界地区、河南东部、安徽北部等地区。     

2014年春季山东省PM2.5跨界输送研究

利用CAMx模式模拟了2014年春季(3~5月)山东省ρ(PM2.5)浓度空间分布、输送、沉降特征并建立了各市PM2.5跨界输送矩阵.结果表明,山东省ρ(PM2.5)分布呈现明显的空间差异特征,鲁西地区浓度较高,半岛地区浓度较低;垂直方向上ρ(PM2.5)主要集中在2 000 m以下.全省ρ(PM2.5)水平输送通量平均达110μg·(m2·s)-1,全省总沉降量为23.05×104t.全省近地面ρ(PM2.5)外来输送贡献率为21.08%±3.83%,各市外来输送贡献率平均为40.45%±5.96%;随着高度的升高,京津冀、背景及边界等条件对山东省ρ(PM2.5)的贡献率明显上升,分别上升了7.56%、6.18%.