典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型（HYSPLIT）对春冬季柳州市PM_2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法（WPSCF）和轨迹浓度权重法（WCWT）对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,（1）在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM_2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;（2）春冬季PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;（3）春季后向轨迹PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;（4）春季,柳州市PM_2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域.     

杭州城郊大气二氧化硫和气溶胶浓度演变特征及潜在源分析

基于2018年1月—2019年10月杭州大气成分监测数据,对杭州城、郊大气SO₂和气溶胶的浓度变化特征及其相关性和影响因素进行分析,并探讨不同季节下长距离输送对大气SO₂和PM_2.5浓度的贡献及潜在源区分布.结果表明:杭州城、郊大气SO₂日变化特征均呈单峰型,气溶胶日变化特征均呈双峰型;杭州城区SO₂浓度夏季明显低于其他季节,而郊区SO₂浓度四季无明显差异,气溶胶浓度城区和郊区均为夏季最低;SO₂与气溶胶相关性偏低,城、郊不同粒径的气溶胶之间相关性差异较大;不同季节杭州城区SO₂和PM_2.5受气团输送的影响具有明显差异,杭州城市高浓度SO₂和气溶胶潜在源区主要位于江苏省苏州市、南京市以及浙江省绍兴市、湖州市和杭州市辖区,因而减少或控制这些潜在源区污染物排放将会对杭州大气环境质量改善有积极作用.     

乌鲁木齐市区与南郊山区颗粒物污染特征对比分析

利用2017年10月~2018年8月的PM₁₀、PM_2.5、PM₁质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市区颗粒物潜在源区.研究结果表明:①市区PM_2.5的超标天数为26d,南郊山区无PM_2.5超标,市区PM₁₀的超标天数是南郊山区的3.5倍,市区日均值及月均值质量浓度是南郊山区的2~7倍,市区呈现冬高夏低的季节特征,南郊山区春季最高;②乌鲁木齐市区PM₁₀日变化存在3个峰值,PM_2.5、PM₁为双峰型分布,南郊山区均呈双峰分布;并存在季节性周末效应;③长短两支聚类气流轨迹对乌鲁木齐市区颗粒物浓度影响较大,春夏气流来自中亚,秋冬来源于北疆周边地区;④颗粒物潜在源区分布季节特征显著,高值区主要为昌吉、巴州、吐鲁番等周边地区,西北部中亚地区也是颗粒物重要来源区域之一.     

基于PSCF与CWT模型对乌鲁木齐市地表臭氧源区分析

乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨迹分析、潜在源贡献因子以及浓度权重轨迹对乌鲁木齐市臭氧污染特征及潜在源区进行分析。结果显示,(1)2015-2019年乌鲁木齐市臭氧年评价指标由118μg/m³增长至128μg/m³。同时,乌鲁木齐市主要大气污染正经历由颗粒物向臭氧过渡的变化,其作为首要污染物占比从2015年的5.8%上升至2019年的28.0%,不同季节臭氧浓度变化特征为夏季>春季>秋季>冬季,且在分布特征上与NO₂、CO呈显著负相关。(2)后向轨迹分析结果表明：影响乌鲁木齐市大气臭氧分布的气流具有途经境外地区、长距离迁移、高浓度的特征,境内气流迁移途径普遍较短且对乌鲁木齐市臭氧浓度传输影响较小。(3)潜在源贡献因子法与浓度权重轨迹法表明,影响乌鲁木齐市臭氧浓度的主要源区与贡献高值区是昌吉州、塔城地区、博尔塔拉...     

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.      

江西景德镇站大气CH4和CO季节变化及源解析

基于江西景德镇温室气体站2017年12月~2018年11月筛分获得的CH₄及CO大气本底和污染浓度数据,对大气CH₄和CO浓度季节变化及其排放源特征进行研究,结果表明：大气CH₄和CO本底浓度季节变化特征与浙江临安本底站类似,即夏季低而冬季高,而夏季江西地区水稻田和湿地排放导致CH₄污染浓度显著抬升,相比本底浓度抬升幅度可达133.9×10^-9,冬季受西北部地区取暖排放的区域输送的影响,1月CO污染平均浓度较本底浓度抬升达227.2×10^-9.基于本底数据及污染数据,结合后向轨迹模型分析发现景德镇站大气CO潜在排放源主要分布在湖北东南部（四季）、安徽（秋冬季）、山东中部（秋季）、长江三角洲上海及杭州（夏秋季）、湖南东部和江西地区（冬季）等区域,其中冬季湖南东部和江西地区贡献率达53.7%,CH₄排放源主要集中在江西地区（夏季）、长江三角洲杭州、南京及安徽南部覆盖区域（夏季）、湖北东南部（夏秋季）以及安徽（秋季）、山东中部（秋季）等区域,夏季南京、杭州及安徽南部覆盖区域的CH₄排放对景德镇站CH₄浓度抬升的贡献率达到69.5%.大气CH₄及CO呈现较好的相关性,冬季其相关系数可达0.86,受CH₄和CO源汇季节变化影响,CH₄/CO排放比呈现冬季低值（0.31）、夏季高值（1.06）.     

2015~2021年景洪市PM2.5的传输路径及潜在源区

分析2015~2021年景洪市大气污染特征,识别日均PM_2.5浓度超过国家空气质量二级标准所在月(超标月)。利用混合单粒子拉格朗日积分轨迹模型计算景洪市PM_2.5超标月的逐日72h后向轨迹,并结合景洪市PM_2.5浓度,通过聚类、潜在源区贡献因子和浓度权重轨迹因子等分析方法,识别景洪市日均PM_2.5超标月的主要传输路径和潜在源区。结果表明:景洪市2~5月为日均PM_2.5超标月;景洪市2~5月PM_2.5的传输主要来自其西向、西南和南向,且中短距离和低空传输对应高PM_2.5浓度;景洪市PM_2.5源区主要位于缅甸中部、老挝西北部和泰国北部;通过归一化处理浓度权重轨迹因子可知,景洪市2~5月PM_2.5传输的源区主要来自缅甸,贡献41%~50%,其次为泰国和老挝,分别为21%~27%和5%~12%。基于2015~2021年2~5月中南半岛火点数分布及与景洪市PM_2.5浓度相关性分析,进一步揭示影响景洪市PM_2.5的主要排放源为缅甸生物质开放燃烧。研究可为景洪市建立跨境区域联防联控措施以及未来气候变化研究提供指导。     

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.     

闽江河口区文武砂水库水体溶存CH4浓度时空变化特征

甲烷（CH₄）是一种重要的温室气体,在全球气候变化中扮演着重要角色.水库作为大气库中CH₄的重要来源而备受关注.为探究亚热带河口区水库溶存CH₄浓度时空变化特征及其影响因素,于2018年11月（秋季）、2019年3月（春季）和6月（夏季）分别对文武砂水库表层水进行高精度多空间点位采样分析.结果表明,文武砂水库表层水体CH₄浓度在研究期间的变化范围为0.03～27.35μmol·L^-1,呈现春、夏季显著高于秋季的时间变化特征（p<0.01）;在空间变化上,外源输入强度大的库区水体溶存CH₄浓度显著较高,且呈现出由库区沿海区向中心区递减的趋势.相关分析结果显示,水库表层水体CH₄浓度与水温、DOC浓度呈显著正相关关系（p<0.05或p<0.01）,与水体盐度和溶解氧呈显著负相关关系（p<0.01）.本研究结果证实亚热带水库是一个重要的CH₄排放源,库区周边的废水排入等因素影响了CH_4...     

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.      

葫芦岛市大气颗粒物潜在源区分析

基于后向轨迹模式(HYSPLIT)模拟了葫芦岛市2019—2021年气流的72 h后向轨迹,同时结合同期的逐日PM_2.5浓度数据,采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨了葫芦岛市PM_2.5不同季节的潜在源区及其对葫芦岛市PM_2.5浓度的贡献。结果表明：冬季,葫芦岛市最主要的潜在源区为乌兰布和沙漠,其次为蒙古国东南部、内蒙古东部、京津冀地区和辽宁省西部城市群;秋季葫芦岛市最主要的潜在源区为辽宁省南部、京津冀地区、山东省北部和河南省北部;春季的相对高值区域零星分布在京津冀地区、山东省和渤海海域等地区,夏季相对高值区域零星分布在京津冀地区和山东省西北部。     

基于多站对比的南昌地区大气CO2浓度变化特征分析

基于南昌高精度温室气体浓度观测站(南昌站)及南昌城市加密观测站(加密站)2020年8月—2021年8月大气CO₂在线连续观测资料,分析了南昌地区大气CO₂浓度变化特征、区域大气输送的影响及潜在排放源区分布特征,并对加密站数据可用性进行研判.结果表明,研究期内南昌站CO₂的平均浓度为444.2×10-6,大气CO₂浓度日变化呈日间低、早晚高的特征,且夏季大气CO₂浓度日振幅最大;季节变化呈现冬季>春季>秋季>夏季的规律.南昌地区的气团输送主要受盛行风向及大气层结稳定度的影响,即夏季南方、东方气团带来较高CO₂浓度,其它季节则由北方气团造成CO₂浓度升高;长三角地区、武汉地区是南昌大气CO₂持久稳定的潜在贡献源区.加密站与南昌站数据季节变化特征和日变化特征基本一致,可以反映局地CO₂浓度变化特征,在年尺度上构建回归方程能够校正加密站数据;近地面CO₂浓度与...     

合肥市O3浓度时空分布及典型污染过程潜在源分析

近年来,合肥市O₃污染成为限制空气质量达标率的主要因素,为探究合肥地区O₃时空分布及潜在源区,在分析2015—2022年O₃时空分布及与气象要素关系的基础上,基于HYSPLIT后向轨迹模式及潜在源贡献分析方法(PSCF),对典型O₃污染过程的传输路径和潜在源区进行解析.结果表明：(1)合肥市MDA8-90th呈波动上升-下降-上升趋势,2022年相对于2015年增幅为47.6%,2019年臭氧质量浓度和超标率最高.O₃浓度日变化呈“单峰型”,07:00浓度最低,15:00—16:00左右达峰值;月变化为“M”型,6月浓度最高,12月最低;季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季;空间分布呈西北高、东北低;郊区高、城区低的特点.(2) O₃与平均气温、最高气温、日照时数呈显著正相关,与气压呈显著负相关,与相对湿度和风速的相关性较复杂;平均气温为20～30℃,日照时数大于等于10 h,相对湿度为60%～70%,风速小于2 m·s^-1     

春季北黄海辽东半岛东部邻近海域溶解甲烷的分布、影响因素及海-气交换通量

本文基于2022年5月现场调查,研究了北黄海辽东半岛东部邻近海域溶解甲烷(CH₄)的分布、影响因素及海-气交换通量。结果表明,该海域溶解CH₄浓度为3.2～11.2 nmol/L,饱和度为103%～364%,高值区位于鸭绿江口近岸海域,随着河口向海延伸,表层海水溶解CH₄浓度逐渐减小,而底层海水溶解CH₄浓度升高;鸭绿江冲淡水的输入致使近岸海域溶解CH₄浓度显著升高,而沉积物有机质降解使得离岸海域底层海水溶解CH₄浓度升高;该海域海-气CH₄交换通量为0.7～61.1μmol/(m²·d),是大气CH₄的源,近岸海域显著高于离岸海域。鸭绿江冲淡水的输入即使在平水期(5月)已经对邻近海域溶解CH₄的影响非常显著,因此,河口等近岸海域海-气CH₄交换通量的研究对于评估我国陆架边缘海对大气CH₄的贡献至关重要。     

河套平原O3浓度时空分布、传输路径及潜在源贡献分析

基于2005—2020年OMI遥感卫星O₃柱浓度数据,结合河套平原23个国控点环境自动监测站大气污染物数据和全球资料同化系统（GDAS）气象资料,探讨河套平原O₃污染时空分布特征、气象因素、传输路径和潜在来源.结果表明：（1）2005—2020年河套平原O₃柱浓度年均值波动上升,年均增长率为2.95%,季节变化表现为春季>冬季>夏季>秋季;（2）空间分布方面：高值区主要分布在东北部地区,南部城市低于北部城市;（3）河套平原地区O₃浓度与气温、日照呈显著正相关,与气压呈显著负相关,而降水、相对湿度、风速对O₃浓度影响具有显著的区域性差异;（4）基于后向轨迹HYSPLIT模型对河套平原地区污染严重城市鄂尔多斯市进行分析,发现远距离气流传输主要来自西北方向,近距离气流传输主要来自西南方向;O₃主要潜在贡献源区存在一定的季节差异：春季主要来自陕西北部与包头市,夏季主要来自陕西北部与山西西部,秋季主要来自内蒙古西部与宁夏银川市、陕西北部,而冬季则主...     

河北省中南部对流层CH4时空分布特征的飞机探测研究

为研究河北省中南部对流层内CH₄时空分布特征,2018年6~7月利用空中国王350飞机搭载高精度CH₄分析仪和相关辅助设备,对河北中南部城市上空（600~5500m）CH₄浓度进行飞机探测.探测期间共飞行4架次,取得7组CH₄浓度垂直廓线数据.结果表明：探测期间CH₄浓度最小值为1884×10^-9,最大值为2038×10^-9,多架次垂直方向上平均浓度为（1915±90）×10^-9.不同探测架次CH₄浓度随高度变化趋势有较好的一致性,随高度增加,均出现先增大后减小,后稳定不变的趋势,且在混合层顶以下（约1000m）存在明显分界线.1000m以下,同高度层CH₄浓度变化较大,不同架次间浓度相差最大值达124×10^-9,同一架次CH₄浓度的垂直梯度变化受大气层结影响明显,位温垂直梯度接近零时,CH₄浓度的垂直梯度变化不明显.1000m以上,CH₄浓度垂直随高度增加呈指数减小,同高度层CH₄浓度变化较小,变化偏差在平均值的5%以内,4000m以上,同高度层CH₄浓度振幅最小,差值<15×10^-9,此时浓度可代表该区域背景大气的平均浓度.石家庄上空同高度层CH₄浓度白天整体大于夜间,随高度降低差值变大,说明石家庄白天CH₄排放源强度大于夜间.     

喀斯特小流域河流溶存甲烷浓度时空变化特征

以宜昌境内喀斯特河流下牢溪为研究对象,通过对流域内15个采样点为期1a间隔约2周1次的水量、水质及CH₄浓度同步监测,探讨河流溶存CH₄浓度时空变化规律及影响因素.结果表明：下牢溪溶存CH₄浓度变化范围为0.002~1.492μmol/L,全年平均浓度0.133μmol/L,整体表现为大气CH₄的源.河流溶存CH₄浓度呈现夏秋高、冬春低的变化特征,主要受温度驱动.雨季CH₄浓度受温度和降雨共同调控.温度越高,产生流量稀释效应的降雨量阈值也越大.下牢溪CH₄浓度空间分异性显著,小型拦水坝前浓度最高,最低值出现在河底坡降较大的天然峡谷型河道.人为活动不同程度的提高了相应河段的CH₄浓度水平,是小流域CH₄浓度空间分布格局的重要影响因素.流域CH₄浓度空间分布无明显时间稳定性特征,这可能与陆源输入及水平、垂向输出等动态因素有关,实施全流域采样监测对小型河流碳排放估算十分必要.     

舟山本岛大气污染输送过程的数值模拟分析

利用HYSPLIT-4后向轨迹模式和NCEP(美国国家环境预报中心)的2012年GDAS(全球资料同化系统)气象数据,结合NO₂、PM_2.5、PM₁₀和SO₂等常规大气污染物的质量浓度数据,对舟山本岛2012年4月、7月、10月和12月的大气污染输送过程进行了模拟,并通过聚类分析和潜在源区分析〔包括PSCF(潜在源贡献)和CWT(浓度权重轨迹)计算〕,确定大气污染传输路径及影响源区. 结果表明:舟山本岛气流后向轨迹呈明显的季节变化特征,4月主要受来自黄海海面气流轨迹的影响,其占总轨迹数的36.7%,ρ(PM₁₀)为(53.24±24.33)μg/m3;7月以途经琉球群岛和东海气流轨迹为主,占总轨迹数的48.4%,对ρ(NO₂)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)和ρ(SO₂)贡献分别为(24.63±6.33)、(28.60±4.83)、(52.89±18.76)和(8.67±3.11)μg/m3;10月气流轨迹主要来自于东海海面,占总轨迹数的49.2%;12月气流则主要来自辽宁南部和黄海,占总轨迹数的66.1%,对ρ(NO₂)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)和ρ(SO₂)贡献分别为(28.48±15.14)、(58.71±14.10)、(69.83±38.94)和(20.83±13.28)μg/m3. 舟山本岛PM_2.5的潜在源主要为毗邻城市间局地污染,集中于浙江沿海城市及杭州湾、上海等地.      

河道型水库溶解甲烷浓度的空间异质性研究

以河道型水库-西北口水库为研究对象,于2021年12月采用新型快速水-气平衡装置（FaRAGE）结合温室气体分析仪对其表层水体,垂向剖面溶解甲烷（CH₄）浓度进行监测,并采集代表性河段表层水体及库底沉积物,分别测定水体CH₄氧化速率与沉积物CH₄释放速率,初步探讨了河道型水库溶解CH₄浓度的空间异质性及其影响因素.结果表明,水库表层水体溶解CH₄浓度为0.02~0.42μmol/L （平均值为0.11±0.08μmol/L）,从库首到库尾呈递增趋势;水体溶解CH₄浓度的空间异质性受水库内部CH₄产生,消耗及河道入流等多因素的综合作用,其中库尾水体因沉积物CH₄产生量大且低水深影响下CH₄消耗量较小而呈现高溶解浓度,库首水体则因为CH₄产生量相对较小且高水深影响下的CH₄消耗量较大而呈低溶解浓度;同时,河道入流可能是影响水体溶解CH₄浓度垂向分层的原因之一.     

2015—2019年保定市O3变化及其周边源区分析

利用保定市2015—2019年近地面O₃和气象观测数据,统计分析了该地区O₃变化特征及其与地面气温、相对湿度、风速和风向的关系,并确定了O₃的周边源区.结果表明,2015—2019年保定市O₃污染呈加重趋势,O₃污染超标天数从2015年的63 d增加至2019年的95 d.由于秋冬季昼夜温差较大,导致其O₃日变化相对扰动高于春夏季节.O₃浓度与近地面气温呈非线性正相关关系,随相对湿度(RH)的增加呈阶段性的先增后减的变化趋势,其中当RH为40%～50%时,O₃浓度及其污染超标率均达到最大.此外,风场对O₃分布有重要影响,盛行偏南风时易发生O₃重污染,表明影响该地区O₃污染源区主要位于保定南部.潜在源贡献因子分析方法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)的分析结果表明,保定市春夏O₃源区分布范围最大,其中贡献高值区主要分布在...