2001~2019年气象条件对江苏省PM2.5分布的影响

利用区域在线空气质量模式WRF-Chem模拟研究了2001～2019年气象条件对江苏省PM_2.5浓度分布的影响.在排放源不变的情况下,气象条件引起的江苏省PM_2.5年均浓度的最强正、负异常分别出现在2008和2001年,它们的异常值相对于多年平均值分别占比10.5%和-14.3%,表明气象条件对PM_2.5浓度年际变化有明显影响.经验正交函数分解的结果表明,气象条件对江苏省PM_2.5浓度的空间分布的影响具有一致性.边界层高度、温度、相对湿度、风速和降水整体上都与江苏省PM_2.5浓度呈现显著负相关关系.以上气象因子所构建的线性回归方程能较好地描述PM_2.5浓度和气象条件之间的关系,其拟合值与模拟值相关性为0.73,通过了99%的信度水平检验.     

2013～2020年天津市PM2.5-O3污染变化趋势和影响因素分析

基于2013～2020年高时空分辨率的PM_2.5和O₃在线监测数据以及气象观测数据,利用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波耦合逐步回归等技术,对天津市PM_2.5和O₃浓度变化趋势、相互关系和影响因素进行了分析.结果表明,与2013年相比,2020年天津市PM_2.5浓度下降50.0%,O₃浓度上升25.8%.从月际变化来看,与2013～2017年相比,2018～2020年天津市PM_2.5浓度月际间差异逐渐缩小,O₃浓度从4月开始出现明显上升,污染发生时间节点提前.O₃与PM_2.5的相关性呈现明显的季节性分布特征,冬季整体呈负相关,夏季正相关且相关性比其他季节高.不同季节O₃与PM_2.5之间的拟合斜率与相关性系数整体呈正比例关系,拟合斜率与相关性系数的比值逐年升高说明PM_2.5对O_3...     

基于GAM模型分析中国典型区域网格化PM2.5长期变化影响因素

为探究中国典型区域地表PM_2.5浓度长期时空变化及其影响因素,运用广义可加模型(GAM)对1998～2016年均0. 01°×0. 01°地表PM_2.5浓度网格化数据进行分析.典型区域多年平均PM_2.5浓度从高到低:华东华中地区(40. 5μg·m^-3)>华北地区(37. 4μg·m^-3)>华南地区(27. 8μg·m^-3)>东北地区(23. 7μg·m^-3)>四川盆地(22. 4μg·m^-3).东北地区PM_2.5年际变化呈现明显上升趋势;其他地区1998～2007年呈上升趋势,2008～2016年出现下降趋势.在典型区域PM_2.5浓度空间分布上,PM_2.5浓度分布呈现显著的空间差异,多年来各区域PM_2.5浓度高值分布相对稳定. PM_2.5浓度变化的单因素GAM模型中,所有影响因素...     

浙江省2013~2020年人为源氨排放清单

采用排放因子法建立了浙江省2013~2020年人为源NH₃排放清单,利用ArcGIS软件对NH₃排放量进行空间分配,并与浙江省部分城市PM_2.5组分中的NH₄⁺浓度进行对比,探究了人为源NH₃排放对NH₄⁺浓度变化的影响.结果表明,2013~2020年浙江省人为源NH₃排放量呈逐年下降趋势,2020年人为源NH₃排放量为13.5万t,较2013年下降23.1%.人为源NH₃排放以农业源为主,2013~2020年占比分布在57.2%~69.6%,其中畜禽养殖和氮肥施用NH₃排放量占比较高,且2020年排放量较2013年下降最为显著,分别为34.5%、44.1%.从空间分布来看,NH₃排放较高的地区主要分布在浙江北部和金衢盆地地区,杭州市和嘉兴市年排放量位于全省前两位.NH₃排放量较高的城市NH₄⁺浓度也较高,部分城市NH₄⁺浓度下降趋势与NH₃排放量下降趋势较为一致.     

2000~2018年京津冀城市群PM2.5时空演变及其与城市扩张的关联

京津冀城市群是中国三大城市群之一,其城市化进程对大气污染造成了严重的影响.基于土地利用、站点实测和遥感反演的PM_2.5浓度数据集,辅以趋势分析和分段线性回归等方法,分析了2000～2018年京津冀城市群PM_2.5浓度的时空演变格局及其与城市扩张的关联.结果表明：（1） 2000～2018年京津冀城市群PM_2.5浓度变化呈明显的阶段特征,2000～2013年PM_2.5浓度呈显著增加的趋势[slope=1.598 0μg·（m³·a）^-1,P<0.001],其中69.97%的区域呈显著增加趋势（P<0.05）; 2013～2018年PM_2.5浓度呈显著减小的趋势[slope=-4.990 8μg·（m³·a）^-1,P<0.001],其中85.81%的区域呈显著减小的趋势（P<0.05）;（2） PM_2.5浓度整体呈从东南向西北递减的趋势,高污染区[ρ...     

黄河流域PM2.5时空分布格局及人口暴露研究

文章基于PM_2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,构建人口暴露风险指数模型,采用Theil-Sen Median与Mann Kendall检验法,识别2000-2020年间黄河流域PM_2.5质量浓度值和人口暴露风险指数时间演化特征,通过空间探索工具,刻画其空间变化特征。研究结果表明：(1)PM_2.5质量浓度平均值为46.53μg/m³,研究期内呈现出“快速增长—波动变化—持续下降”的态势。PM_2.5污染不同等级面积比例变化明显,总体呈现出高浓度区域减少、低浓度区域增加的态势。(2)PM_2.5年均质量浓度空间上东高西低。历年PM_2.5年均质量浓度空间局部自相关显著。低值区域主要分布在青海、甘肃、宁夏、内蒙古等省份。高值区域集中分布在山西南部、陕西关中地区、河南中部、山东北部区域。(3)除2000年和2020年外,研究时段内均有90%以上人口暴露于PM_2.5年均质量浓度35μg/m³限值以上,且...     

关中地区PM2.5时空演化及人口暴露风险

近年来以细颗粒物PM_2.5为代表的大气污染已给人体健康带来严重风险.基于PM_2.5遥感反演数据和人口格网分布数据,测度关中地区人口暴露于PM_2.5的风险程度,并采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验和空间自相关分析等方法,探索2000～2016年关中地区PM_2.5及人口暴露风险的时空演化过程.结果表明:①2006、2007和2013年关中地区污染重且范围广,这3 a在40%以上区域PM_2.5年均质量浓度超过了35μg·m^-3的限值,2000～2016年关中地区PM_2.5空间分布范围不断扩大,形成了自中部向东北部的连续带状集中分布区;②2000～2016年,关中地区几乎每年都有超过60%的人口暴露在PM_2.5年均35μg·m^-3质量浓度限值以上,且人口暴露风险不断加剧,尤其是2011年后,人口暴露的高风险区范围持续增加;③2000～2016年关中地区PM     

天津市PM2.5-O3复合污染特征及气象影响分析

为了解天津市PM_2.5-O₃复合污染特征及气象成因,基于2013～2019年高时间分辨率的PM_2.5、 O₃和气象观测数据,对天津市PM_2.5-O₃复合污染特征、污染物浓度分布以及关键气象因子进行分析.结果表明,2013～2019年,天津市复合污染日94 d,总体呈现下降趋势,前期（2013～2015年）下降明显,由2013年的23 d降至2015年的11 d,下降52.2%;后期（2016～2019年）波动式上升,由2016年的12 d升至2019年的14 d,上升16.7%.复合污染日主要出现在每年的3～9月,年际变化较大,2013～2016年在6～8月出现较多,2017～2019年在4月和9月出现较多.小时ρ(PM_2.5)在75～85μg·m^-3时,小时ρ（O₃）存在峰值区(301～326μg·m^-3).在所有O₃污染中,PM_2.5...     

气象和排放变化对PM2.5污染的定量影响

基于WRF-CMAQ模型系统定量分析了气象和排放因素对全国及重点区域PM_2.5污染影响程度.从年度特征来看,与2015年相比,2016年、2017年全国空气质量明显改善,PM_2.5年均浓度分别下降7%和14%;2016年气象条件总体转好,气象因素和排放因素变化导致全国PM_2.5年均浓度下降幅度分别为4%和3%;2017年全国气象条件与2015年相比基本持平,大气污染物排放量下降是PM_2.5污染减轻的决定因素.除汾渭平原外,京津冀及周边地区"2+26"城市、长三角、成渝地区空气中的PM_2.5年均浓度持续下降;珠三角气象条件变化对PM_2.5影响较大,2017年导致PM_2.5浓度上升了29%;除汾渭平原外,其他4个重点地区的污染物排放变化导致PM_2.5年均浓度下降且2017年的下降幅度进一步加大,说明污染管控措施的环境效益明显.从季节特征来看,气象影响值的区域性差异明显.本文分析方法可用于制定空气质量目标或者评估污染控制方案的环境效果.     

基于小波变换的武汉市PM2.5、PM10与臭氧污染特征

为验证城市空气污染物排放及协同控制后的周期性规律,利用小波变换对武汉市2013～2020年共计2421d的逐日PM_2.5、PM₁₀及臭氧浓度数据进行分析.结果表明:可吸入颗粒物污染情况逐年改善,PM_2.5浓度年均值由80.5μg/m³降至45.3μg/m³,超标比例由44%降至11%;PM₁₀浓度年均值由113.6μg/m³降至72.6μg/m³,超标比例由22%降至2%.臭氧污染未有明显改善,浓度年均值在90～100μg/m³间波动.PM_2.5、PM₁₀与臭氧浓度均表现出明显的周期性,PM_2.5浓度主周期300d、次周期140d左右;PM₁₀浓度主周期300d、次周期125d左右;臭氧浓度主周期300d、次周期143d左右.PM_2.5与PM₁₀的周期与位相均相...     

天津静稳指数建立及在环境气象预报和评估中的应用

基于2014—2015年NCEP再分析资料及天津地区PM_2.5质量浓度数据,构建天津地区静稳指数以期反映大气综合扩散能力,为天津霾、空气质量预报和大气环境气象条件评估提供支撑.研究结果表明：本文构建的静稳指数可作为评估天津地区细颗粒物大气扩散能力的重要指标参数,其建模产品与天津地区PM_2.5质量浓度相关系数为0.62,在评测期间（2016年6月1日—2018年5月31日）,基于EC模式的静稳指数24 h预报产品与天津地区PM_2.5质量浓度相关系数为0.67,1~7 d预报产品与PM_2.5质量浓度相关系数超过0.53,8~10 d预报产品随着时效增加指示能力有所下降,相关系数为0.4左右,但通过显著性检验.对比同期基于GFS资料和WRF/Chem构建的天津中长期环境气象数值模式,其相关系数接近,趋势预报效果相当.同时,由于静稳指数综合了水平风速、混合层高度、相对湿度等多项指标,可以综合反映一个地区大气扩散能力,在大气环境气象条件评估中可发挥积极作用,以同排放源不同气象条件的数值模拟为基准定义细颗粒物大气扩散条件,2013—2018年逐月大气扩散条件同比上年改善的占总样本41%,同比转差的占总样本59%,利用静稳指数对大气扩散条件月同比变化趋势进行判断,识别准确率可达80%.     

气象条件对河北廊坊城市空气质量的影响

气象条件是影响大气污染的重要因子.利用2013年3月—2014年2月廊坊颗粒物质量浓度监测资料、自动气象站观测资料和欧洲中期天气预报中心再分析资料,采用多种统计方法分析气象与污染的关系,量化天气形势和局地气象条件对城市颗粒物质量浓度变化的贡献.结果表明:天气形势是决定局地气象要素和城市空气质量的重要因子.当廊坊位于高压中心或高压后部时,大气层结稳定,易造成重污染;当廊坊位于高压前部(气压梯度较大)时,大气层结不稳定,易于污染物输送和扩散.利用客观天气分型结合污染物质量浓度统计分析方法,可以量化天气形势对城市空气质量的影响.在局地气象要素中,能见度与ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)相关性最高(相关系数分别为-0.75和-0.53,下同),其次依次为风速(-0.45和-0.31)、相对湿度(0.41和0.25)和温度(-0.15和-0.06).通过污染物浓度与局地风场关系分析发现,廊坊颗粒物质量浓度受天津市、河北省南部区域输送的影响明显,受北京区域输送的影响相对较弱.研究显示,气象条件可以解释廊坊ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)日均值变化的56%和49%,其在冬季对颗粒物质量浓度影响最为显著,春秋季次之,夏季影响最小.      

传输指数在合肥市重污染过程中的应用分析

利用潜在源区贡献法计算了合肥市2015年冬季传输指数,并基于传输指数和PM_(2.5)浓度将合肥市的重污染过程划分为3类,同时对各类重污染过程进行气象成因分析.结果表明:污染物传输型重污染过程的传输指数明显增大且PM_(2.5)浓度急剧增大;污染物积累型重污染过程的传输指数无明显增大且PM_(2.5)浓度逐渐增大;污染物暴发性排放型重污染过程的传输指数无明显增大但PM_(2.5)浓度急剧增大.污染物传输型重污染过程主要是高压南下迫使北方重污染气团输送引起的;污染物积累型重污染过程主要是静稳的天气形势导致污染物堆积造成的;污染物爆发性排放型重污染过程是由污染物暴发性排放而无法及时扩散引起的.     

基于WRF-Chem和EMI指数的新冠肺炎疫情期间沈阳市大气污染物浓度变化原因分析

利用2015—2020年沈阳市空气质量监测数据、地面气象观测资料、环境气象评估指数（EMI）产品、NCEP再分析资料及WRF-Chem数值模式,分析新冠肺炎疫情防控期间沈阳市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应.结果表明：疫情防控导致沈阳市PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度下降,但O₃质量浓度小幅增加;PM_2.5和NO₂对人为减排的响应更敏感;防控期内沈阳市气象条件有利于污染物的清除,气象条件使PM_2.5质量浓度下降16.37%,防控减排措施导致PM_2.5质量浓度下降22.96%;在疫情防控的背景下,不利的气象条件和污染物排放的突然增加共同造成重污染天气发生,其中不利气象条件的贡献大于排放增加的贡献;减排措施对防控期间重污染天气过程污染物峰值浓度有明显的削弱作用.     

基于遥感资料的北京大气污染治理投资对降低PM_(2.5)的效能分析

采用北京市环境监测中心35个站点的PM2.5监测数据及MODIS Terra的大气气溶胶光学厚度L3 C051产品数据,分季度建立北京市PM2.5历史浓度遥感估算模型.结合北京大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、NO2)年均浓度数据,对北京市2001—2012年间用于工业废气污染治理投资累计额进行了效能分析.研究表明,北京市工业废气污染治理投资对于改善大气PM10、SO2、NO2均有显著贡献,但其对于大气PM2.5污染的治理效果并不明显.可能原因包括PM2.5排放源的复杂性、相关治理措施对PM2.5的针对性、经济增长导致的区域PM2.5源排放持续增长及区域外排放的持续影响等.因此,需要采取专门的有针对性的治理措施,建立健全大气污染治理技术和激励机制,控制工业燃煤及城市交通排放,削减本地及周边源排放,以有效改善北京地区大气PM2.5污染状况.     

新冠肺炎疫情期间气象条件和排放变化对PM2.5的影响

本文基于WRF-CMAQ定量分析了2020年1~3月全国337城市气象条件和排放变化对PM_2.5浓度的影响.全国气象条件整体转好1.7%,1月转差1.6%,2~3月分别偏有利1.3%和7.9%;全国污染物排放下降使得PM_2.5浓度同比下降14.1%,1~3月分别下降4.0%、25.7%和15.0%.武汉第一季度实测PM_2.5浓度同比降幅高于全国水平,与其气象条件大幅转好且污染排放降幅较大有关.北京在疫情发生前和严控期PM_2.5浓度同比升高,主要为气象转差所致;复工复产期同比下降,主要为污染排放大幅下降所致."2+26"城市、汾渭平原和长三角在第一季度PM_2.5浓度同比均下降,长三角降幅最大,与其污染排放大幅下降有关;"2+26"城市和汾渭平原在疫情发生前气象条件大幅转差,严控期大幅转好,长三角在复工复产期气象条件最有利;重点区域均为疫情严控期污染排放降幅最高,复工复产期降幅趋缓.     

基于污染气象条件分级的深圳PM2.5污染回顾评价

提出了一种基于地面自动气象站网观测数据的污染气象条件分级标准,基于这套标准对2012—2019年深圳的PM_2.5污染进行了回顾分析.结果表明,2012—2019年深圳PM_2.5年均浓度总体上呈下降趋势,但2013年相对于2012年,以及2017年相对于2016年出现了反弹.其中,2013年PM_2.5浓度相对于2012年反弹的主要原因是污染排放本身的反弹,而2017年相对于2016年的反弹则更主要是由于不利的污染气象条件天数增加造成的.在2012—2019年期间,深圳的地面污染气象条件总体上呈恶化趋势,出现不利于环境改善的污染气象条件天数总体上呈增加趋势,在这种不利情况下,深圳的PM_2.5浓度仍然保持明显的下降趋势,充分说明了深圳市环保工作的成效.     

2015年12月北京市空气重污染过程分析及污染源排放变化

2015年12月,北京市及周边地区连续多次出现重污染天气.在此期间,北京市空气重污染应急指挥部两次发布红色预警.为厘清该月重污染的发生过程、生消变化,测算了应急措施下的污染源排放变化情况,并采用数值模拟和地面观测相结合的分析方法,对重污染的形成原因进行初步分析,同时对应急措施的环境效果进行评估.结果表明:1虽然2015年12月北京市主要大气污染物排放量较去年同期有所下降,但排放强度仍然较大,是重污染过程的内因;气象扩散条件不利是重要的外因,地面风速弱,大气稳定度高,相对湿度高,边界层高度降低,源排放及气象因素共同导致了此轮重污染过程.2红色预警应急措施可实现污染物日排放强度减少36%左右,PM_2.5浓度下降11%~21%,预警的应急措施不能扭转重污染的态势,但对于缓解PM_2.5污染加重趋势有明显的效果.3在重污染天气下,污染物仍在大气中累积,应急措施最明显的效果发生在实施后的48~72 h后,因此建议在PM_2.5浓度快速上升前36~48 h实施减排措施,从而对空气质量预报准确性提出更高的要求.     

Variability of PM2.5 and O3 concentrations and their driving forces over Chinese megacities during 2018-2020

Recently,air pollution especially?ne particulate matters (PM_2.5) and ozone (O₃) has become a severe issue in China.In this study,we?rst characterized the temporal trends of PM_2.5and O₃for Beijing,Guangzhou,Shanghai,and Wuhan respectively during 2018-2020.The annual mean PM_2.5has decreased by 7.82%-33.92%,while O₃concentration showed insigni?cant variations by-6.77%-4.65%during 2018-2020.The generalized additive models (GAMs) were ...