基于Sentinel-5P的粤港澳大湾区NO2污染物时空变化分析

基于最新的TROPOMI反演的对流层NO₂垂直柱浓度数据,利用Google Earth Engine平台分析了粤港澳大湾区近2a对流层NO₂垂直柱浓度的分布及变化特征.结果表明, TROPOMI传感器反演的对流层NO₂垂直柱浓度与地表NO₂浓度监测值具有较好的相关性,反演产品能够反映地面真实的NO₂污染状况;粤港澳大湾区NO₂柱浓度分布呈现出较为显著的圈层结构,高NO₂柱浓度区域面积约为4468km²,占大湾区总面积的8%,低NO₂柱浓度地区的面积约为25331km²,占比超过了45%;大湾区上空的对流层NO₂垂直柱浓度存在明显的“冬高夏低,春秋过度”的季节性差异和周期性波动特征;影响因子回归模型结果表明人类活动强度(DNB,夜间灯光)、植被状况(NDVI,植被指数)和地形因子(DEM,数字高程)与地区对流层NO₂垂直柱浓度的分布有明显的相关性.本研究成果可为政府和决策者制定相关政策和措施提供借鉴.     

中国能源金三角NO2时空格局及其驱动因子

利用臭氧监测仪(OMI)提供的大气污染监测数据,结合产业结构、汽车保有量、国家政策措施等,通过城乡NO₂浓度差异的排放源分析方法提取能源金三角(EGT)地区2005~2019年对流层NO₂垂直柱浓度时空变化特征并探讨影响区域大气NO₂浓度驱动因素.结果表明,EGT煤炭化工源NO₂浓度与第二产业产值增速的相关系数为0.71(P<0.05),说明本文方法所提取的长时序煤炭化工源NO₂浓度能有效地指示产业结构调整和政策措施变化.NO₂浓度从2005~2011年的90.56molc/m²增加至2012~2015年的720.77molc/m²,再下降至2016~2019年的247.36molc/m²,反映EGT经济发展模式经历了从小规模、中污染的点模式逐步发展成大范围、重污染的粗放模式,再到大范围、低污染的精工模式.与京津冀、华中、长三角等地区相比,EGT交通和工业排放对城市源NO₂污染贡献的变化特征进一步反映城镇化水平的发展和产业结构的优化.与OMI相比,高分辨率对流层观测仪(TROPOMI)能在短时序上提供丰富的影像细节信息,且随着观测时长的增加,有望增强长时序大气NO₂污染的精准监测.     

基于TROPOMI的淮河流域大气NO2干沉降估算

基于Sentinel–5P卫星TROPOMI数据,利用随机森林方法反演2018～2020年淮河流域地面NO₂浓度,采用推算法获得淮河流域2018～2020年NO₂干沉降通量,并通过划分不同集水区(水域、农田、城区和植被覆盖区)估算大气NO₂干沉降对淮河流域水体氮素的贡献.结果显示,卫星反演地面NO₂浓度与地面站点实测资料一致性较高,相关系数(R)为0.94,平均绝对误差(MAE)为2.7,均方根误差(RSME)为4.1.淮河流域地面NO₂浓度和NO₂干沉降通量均有明显的季节变化,春夏秋冬4个季节地面NO₂平均浓度分别为13.7,12.2,17.6,23.1μg/m³;NO₂平均干沉降通量分别为1.25,1.13,1.61,2.13kg N/(hm²·a).淮河流域地面NO₂浓度和干沉降通量均表现为南北部高,东西部低.农田区域NO₂     

中国重点城市NO2排放规律与驱动分析

大气成分遥感是监测临近空间全球变化、保障生存空间永续发展的重要手段。NO₂被视为描述人类活动强度的直接指标。掌握中国NO₂的分布及其变化规律,对区域大气污染精细管控和空气质量精准预报有重要意义。该文基于S-5P卫星TROPOMI传感器的对流层NO₂柱浓度的校正数据,并结合地面站点NO₂数据,采用相关性分析、系统聚类分析和K均值聚类分析等方法,划分了中国重点城市NO₂排放类型,分析了城市对流层NO₂柱浓度的年变规律及驱动因素。结果表明：(1)TROPOMI NO₂对流层柱浓度数据与地面站点实测NO₂浓度显著相关,利用TROPOMI NO₂柱浓度数据进行城市排放研究可行;(2)基于聚类分析及机关性分析,结合中国气候带分布将重点城市划分为12个NO₂排放类型;(3)31个重点城市中有25个季节排序规律为冬季>秋季>春季>夏季,NO₂柱浓...     

基于变分订正TROPOMI卫星数据的京津冀地区NO2时空变化与气象影响分析

为研究京津冀地区NO₂时空变化与气象条件影响,本文利用变分方法订正TROPOMI卫星NO₂遥感数据,结合环境气象评估指数(EMI)分析气象条件对NO₂浓度变化的影响.结果表明,经过变分方法订正过的NO₂浓度具有更可靠和高分辨率的时空分布特征.京津冀西北部地区的NO₂浓度低,东部和南部浓度较高.北部燕山、西部太行山形成的半包围地形阻挡了大气污染物在京津冀平原地区的扩散,产生了不利的气象条件.其中,燕山南部的北京、天津和唐山以及太行山东部的保定、石家庄、邢台、邯郸等地气象条件较差,而高海拔地区的张家口、承德、秦皇岛大气扩散条件较好.NO₂浓度在春、夏季受到气象条件变化的显著影响,而在秋、冬季受到气象条件变化的影响较小.气象条件对NO₂不同浓度区间的作用不同,NO₂浓度较低和较高时气象条件对其作用更为显著,而浓度处于转折区间时,气象条件对其影响较小.本研究开展的TROPOMI卫星变分订正、NO₂浓...     

2013~2014年北京市NO2时空分布研究

根据2013~2014年北京市NO₂监测数据,对比分析了全年及重污染日NO₂时空分布特征.结果表明:2013年NO₂平均浓度为56μg/m³,2014年北京市NO₂年均浓度为56.7μg/m³.年均及重污染日NO₂月均浓度均呈波浪型分布,日变化呈双峰型分布;空间分布上北部及西部山区NO₂浓度明显低于中心城区及南部地区. NO₂浓度与PM_2.5、CO、NO呈正相关关系,与O₃、OX无明显相关性;全年NO₂光解速率峰值平均在0.105/min左右,重污染日光解速率峰值平均在0.026/min左右;全年及重污染期间,氮氧化速率分别为0.142±0.061、0.190±0.036;高浓度NO₂既有利于O₃生成,又对重污染的形成起到了促进作用;重污染日特定条件下北京市NO₂的两种转化机制以转化为NO₃^-过程为主导.经计算2000~2014年北京市机动车的保有量与NO₂浓度的相关系数R为-0.84,机动车NO_x排放量对北京市NO₂浓度的变化有显著的影响.     

中国NO2的季节分布及成因分析

利用OMI卫星观测的对流层NO₂柱浓度和113个重点城市地面ρ(NO₂)监测数据,结合753个监测站降水资料以及中国气象局气象信息综合分析处理系统(MICAPS)气压场数据,研究了中国NO₂的季节分布特征及其影响因素.结果表明:卫星遥感数据和地面监测数据同步显示了中国NO₂浓度冬季峰值、夏季谷值的季节分布特征;月降水量与地面监测的ρ(NO₂)呈负相关,相关系数为0.71.气压场平均结果表明,边界层气压场的特征是影响NO₂浓度季节分布的另一个主要因素.      

南京北郊早春霾污染过程及硫酸盐形成研究

对2016年3月南京北郊PM_2.5进行采样分析,通过样品中的水溶性离子（Na⁺、NH₄⁺、K⁺、Ca²⁺、Mg²⁺、Cl^-、NO₃^-、SO₄^2-）和碳质组分（OC、EC）,探讨霾污染的特征、来源及硫酸盐形成机制.结果表明,采样期间南京北郊PM_2.5平均浓度（103.22±48.5）µg/m³.污染天二次硫酸盐的形成与NO₂对SO₂的氧化相关性较强,而O₃的氧化作用影响较小;清洁天则相反.污染天,具有酸度缓冲作用的矿物粉尘使得气溶胶颗粒物总体呈弱碱性,而碱性环境下又更利于二次硫酸盐的形成.南京北郊早春二次污染严重,SOC主要由大气中碳氢化合物与O₃发生光氧化反应生成.污染天主要排放源为机动车尾气排放,其次是生物质和煤炭燃烧;清洁天主要排放源为煤炭燃烧和扬尘,机动车尾气影响较小.     

天津大气扩散条件对污染物垂直分布的影响研究

利用2017~2019年夏、冬季天津市大气污染物监测和气象观测数据,基于天津气象铁塔垂直观测,针对大气垂直扩散条件对PM_2.5和O₃的影响进行研究.结果显示:近地面PM_2.5浓度随高度的升高而下降,O₃浓度则随高度的升高而上升,受大气垂直扩散条件的季节和日变化影响,冬季,地面与120m PM_2.5质量浓度相关明显,与200m PM_2.5质量浓度无明显相关.夏季,120m和200m PM_2.5质量浓度相关系数为0.72,午后通常出现120m和200m PM_2.5质量浓度高于地面的情况.夏季,不同高度O₃浓度差异小于冬季,地面与120m高度O₃浓度接近.以大气稳定度、逆温强度和气温递减率作为大气垂直扩散指标,对地面PM_2.5和O₃垂直分布具有指示作用.冬季,TKE与PM_2.5质量浓度相关系数为到-0.65,夏季,TKE与ΔPM_2.5相关系数为-0.39.夏、冬季TKE与地面O₃浓度的相关系数分别为0.46和0.53,与ΔO₃的相关系数分别为0.73和0.70.弱下沉运动对地面O₃浓度影响较强,40m高度垂直运动速度与地面O₃浓度的相关系数在冬、夏季分别为-0.54和-0.61.对冬季典型PM_2.5重污染过程的分析发现,雾霾的生消维持和PM_2.5浓度的变化与大气稳定度、气温垂直递减率和TKE的变化有直接关系.对夏季典型O3污染过程的分析发现,近地面的O₃污染的形成与有利光化学反应的气象条件密切相关,同时,垂直向下输送和有利垂直扩散条件对O₃污染的形成和爆发影响明显.     

2018~2020年北京市交通监测站点大气污染特征分析

基于北京市34个空气质量监测站点收集的5种主要污染物浓度（NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀）数据,对2018~2020年北京市5个交通站点污染物浓度进行分析,并与11个城市评价站点及2个背景点（密云水库、定陵）进行对比.结果表明：（1）3a间各污染物浓度年际变化总体呈下降趋势,除PM₁₀外,交通站点各污染物浓度降幅均大于城市评价站点.2020年交通站点NO₂降幅最大,比2018年下降了31.37%.除个别时期外,5种污染物浓度在交通站点比城市评价站点普遍高出3%~50%.且以NO₂最为突出.（2）2018~2020年各监测站点不同污染物浓度的季节变化特征表现不同.O₃夏季高、冬季低,最高值出现在2018年6月;其余4种污染物浓度基本表现为冬季高、夏季低;2018年3月受沙尘及不利气象条件影响,污染物浓度出现了极高值.（3）为研究新冠肺炎疫情对交通污染排放的影响,比较了5种污染物的浓度变化.与2019年同期相比,疫情后三个阶段的NO₂下降最为显著.交通站点NO₂、CO、PM_2.5平均降幅比城市评价站点高出了4.81%、10.21%、4.38%.     

长三角地区大气NO2和CO2浓度的时空变化及驱动因子分析

以长三角城市群为研究对象,利用卫星遥感观测数据协同分析长三角地区大气NO₂和CO₂浓度的时空变化特征和驱动因子,揭示了长三角地区污染物和CO₂高浓度地区空间格局.结果表明长三角城市群地区大气NO₂和CO₂浓度的时空分布及变化特征呈现了受化石燃料燃烧和机动车排放等人为活动以及区域地形、地表覆盖、气候等自然条件的综合影响结果.大气NO₂和CO₂高浓度值围绕太湖明显呈口对西南向的U字形分布,一致于围绕太湖分布的杭州、上海、苏州、无锡、常州和南京等大型城市区域,以及安徽铜陵地区的工业排放区.大气NO₂浓度值呈现秋冬时期较高,夏季最低的季节分布特征.大气CO₂浓度受植被CO₂吸收和CO₂的积累影响,8~9月最低,4~5月最高.此外,随着人为排放活动的急剧减少,2020年1~3月的大气NO₂浓度比2019年同时期降低了50%以上,其中分布了以钢铁厂、燃煤厂为主的大型工业热源的城市NO₂浓度下降最多,如镇江、南京、马鞍山.     

基于TROPOMI的石家庄市NO2柱浓度时空分布及来源分析

为探讨石家庄市NO₂柱浓度时空分布及潜在污染源区，该文利用2019-2021年L2级别的TROPOMI二氧化氮数据、石家庄市8个国控点环境自动监测站的NO₂、O₃、PM_2.5浓度数据和气象要素数据以及全球数据同化系统中的气象数据，对石家庄市NO₂时间变化、空间分布、污染传输通道城市以及潜在源贡献区进行分析。结果表明：石家庄市NO₂浓度年内变化趋势呈“U”型，季节性明显，NO₂浓度冬季(13.33×10¹⁵molec/cm²)>秋季(12.76×10¹⁵molec/cm²)>春季(4.96×10¹⁵molec/cm²)>夏季(4.09×10¹⁵molec/cm²);NO₂浓度空间表现为“主城区高、四周低”的椭圆带状分布，并形...     

云浮市2018—2020年颗粒物和臭氧污染特征及污染案例研究

为探究云浮市颗粒物和臭氧(O₃)污染特征,利用多元统计分析方法分析了云浮市2018—2020年6项环境空气污染物浓度、气象因子等监测数据,并对2020年12月25—29日冬季PM_2.5和O₃污染过程进行了研究. 结果表明:①PM_2.5、PM₁₀、NO₂、CO月均浓度呈夏季低、冬季高的变化特征;O₃-8 h第90百分位数呈夏秋季高、冬春季低的变化特征. ②PM₁₀、PM_2.5和CO小时浓度日变化呈波浪型变化特征,PM_2.5、CO小时浓度最大值均出现在09:00,PM₁₀小时浓度最大值出现在02:00. O₃、SO₂小时浓度日变化呈单峰型变化特征,O₃、SO₂小时浓度最大值分别出现在16:00、10:00. NO₂小时浓度日变化呈单谷型变化特征,最小值出现在14:00. ③PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃小时浓度与PM_2.5小时浓度均呈正相关,说明PM_2.5-10、SO₂、NO₂、O₃与PM_2.5具有一定程度的同源性. O₃小时浓度与NO₂、CO小时浓度呈负相关,且O₃小时浓度与NO₂小时浓度相关性更强. 夏秋季NO₂、CO、O₃、PM_2.5小时浓度与气温的相关性比冬春季的更强. SO₂、PM₁₀、PM_2.5、O₃小时浓度均与湿度呈负相关,其中O₃小时浓度与湿度的相关性最强,相关系数为?0.586. ④2020年12月25—29日云浮市城区PM_2.5污染受到静稳天气影响,O₃污染与28日午后太阳高温辐射以及来自珠三角地区O₃污染气团的输入影响有关. 利用ART-2a对该时段采集的颗粒物进行成分分析,得到K、EC、OC、ECOC、HM、LEV、Na、SiO₃这8种单颗粒物. 整个时段EC、OC、ECOC谱图中都存在明显的硫酸盐峰和硝酸盐峰. PM_2.5小时浓度与硫酸盐离子、硝酸盐离子、硅酸盐离子、铵离子、氯离子的数量均呈显著正相关,二次反应和老化过程对PM_2.5污染有显著影响. 研究显示,云浮市PM_2.5和O₃复合污染防控需要关注本地污染物变化特征和排放源影响,也需关注外来污染气团特别是来自珠三角地区污染气团输入的影响.      

南京北郊水溶性离子污染特征及其光学特性

为了分析南京北郊水溶性离子污染特征及其消光贡献,于2017年3月15日~4月15日、7月和10月开展了PM_2.5观测实验,分析了南京春夏秋3个季节的PM_2.5及其组分浓度特征、水溶性离子及其前体物转化特征以及水溶性离子的光学特性.结果表明,采样期间PM_2.5的质量浓度为（93.8±40.3）μg/m³,其中54.2%为水溶性离子,其总质量浓度为（50.9±25.6）μg/m³,而二次水溶性离子（SNA）占水溶性离子的76.8%.各水溶性离子组分分布为：NO₃^- > SO₄^2- > NH₄⁺ > Ca²⁺ > Cl^- > NO₂^- > K⁺ > F^- > Mg²⁺ > Na⁺.在季节变化上,PM_2.5和主要水溶性离子均为春季高,夏季低,但夏季NO₃^-4^2-.硫转化率（SOR）和氮转化率（NOR）在采样期的均值分别为0.38、0.22,这说明南京有较强的二次转化过程.采样期间,平均[NO₃^-]/[SO₄^2-]的值为1,这说明水溶性离子主要来源于移动源的排放.通过IMPROVE公式计算的大气消光系数低于实际值,但能够较为准确的反映出南京消光系数的趋势.各组分消光贡献从大到小分别为（NH₄）₂SO₄（38.9%）、NH₄NO₃（36.7%）、POM（13.6%）、EC（9.3%）、NO₂（1.5%）.其中SNA的消光贡献占70%以上,春季的SNA消光贡献最大,而夏季的最小.     

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_2.5化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为：风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_2.5浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_2.5中NO₃^-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_2.5浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明：区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

乌海市中心城区二氧化氮升高成因解析

对乌海市中心城区NO₂浓度的月变化进行分析,发现1月、2月浓度较高,是形成当年较上一年升高的主要原因。通过NO₂污染玫瑰图分析,发现污染物主要来源于东南方向及周边;通过遥感地图分析,发现乌海中心城区二氧化氮污染存在本地排放与周边传输交织;通过皮尔逊相关系数分析,发现污染与工业企业排放有关。建议加强对工业企业污染排放的管控及联防联控。     

2016年夏季南京大气污染特征观测分析

为研究南京夏季大气复合污染的特征,2016年8月15日~9月15日期间开展了强化观测实验,本文利用仙林、鼓楼80m楼顶2个站点的强化观测资料,结合草场门常规监测资料,统计分析了南京不同地区夏季O₃和颗粒物（PM_2.5、PM₁₀）的浓度特征和相关性,以及郊区水溶性离子与其气态前体物的转化率变化特征.研究表明：3个站点O₃平均小时浓度为100.3μg/m³.PM_2.5和PM₁₀浓度分别为41.1和67.8μg/m³,郊区夜间存在颗粒物浓度高值.SO₄^2-、NO₃^-、NH₄⁺浓度总和占PM_2.5浓度的比值达到61%,OC（有机碳）/EC（元素碳）比值范围为0.8~4.0,日均值超过2.0的天数占77%,城、郊均存在二次污染.白天O₃与颗粒物（PM_2.5）浓度呈显著正相关变化,硫转化率（SOR）、氮转化率（NOR）分别与O₃浓度、湿度显著正相关.HONO主要在夜间积累,HCl和HNO₃浓度峰值出现在下午.与其它无机盐相比,NH₄⁺在总氨中所占比例明显偏低,大气中的氨主要以气态NH₃存在.观测期间O₃污染较重,O₃与颗粒物的正相关关系显著,化学反应在颗粒物积累过程中具有重要贡献,此外还可能存在城区向郊区的污染输送.     

利用SCIAMACHY遥感资料研究我国NO2柱浓度及其时空分布

利用SCIAMACHYENVISAT 2003—2009年月均观测数据,结合1∶4 000 000行政区划图,得到了近7 a来我国城市级别NO₂柱浓度的时空分布和变化趋势,并采用Seasonal Mann-Kendall非参数检验方法对各城市的变化趋势进行了显著性分析. 结果表明:我国NO₂分布东高西低,NO₂柱浓度高值区主要分布在京津冀及环渤海区域、长江三角洲北部及广东省等地区. 近7 a来我国北部和中部地区的NO₂增长趋势显著,NO₂柱浓度平均值最高和增速最快的前20个城市主要分布在江苏、山东和安徽等省的二级城市郊县和小城市. 与统计年鉴工业废气排放数据的比较表明,工业废气排放与NO₂柱浓度及其时空分布具有较好的一致性. 这种新的NO₂污染格局应该引起重视并采取有针对性的污染监管措施.      

基于无人机观测研究杭州湾化工园区近地面层臭氧垂直廓线

为了解化工园区大气污染情况,使用自主研制的微型大气检测仪结合无人机研究化工园区臭氧(O₃)垂直廓线,在2020年8月~2021年1月于杭州湾上虞经济技术开发区开展了12d无人机外场观测实验.各观测日从08:00~18:00每隔1h进行一次飞行观测,每次观测分别获得了离地面0,50,100,200,300,400,500m的O₃、总挥发性有机物(TVOCs)和二氧化氮(NO₂)浓度.结果表明:受气象因素、地面工厂排放以及早晚出行高峰的影响,TVOCs和NO₂浓度整体随高度增加而下降,其中NO₂浓度随高度上升而下降的幅度较明显,在0m处浓度为19.7~59.1μg/m³,500m处为5.9~21.7μg/m³,下降率为40~70%,TVOCs和NO₂浓度都呈现出早晚高、正午低的日变化趋势,此外可能受逆温层的影响导致个别天数NO₂浓度在400~500m不降反升;O₃受前体物光化学反应、太阳辐射强度及平流层输送的影响,其浓度随高度增加而下降,平均浓度在0m处为49.2μg/m³,500m处为98.4μg/m³,O₃日变化浓度在15:00~17:00达到峰值.TVOCs和O₃、NO₂和O₃在各高度浓度均呈负相关,受不同季节气象因素差异和冬季取暖排放增加的影响,O₃浓度季节变化为夏>秋>冬,TVOCs和NO₂浓度为冬季>秋季>夏季.后向轨迹聚类分析表明化工园区本地O₃浓度会受区域输送影响升高,在冬季时由于气温低不利于前体物生成O₃,本地O₃浓度受区域输送影响较夏季小.     

基于OMI卫星遥感数据的中国对流层NO2时空分布

基于2004年11月—2008年1月OMI卫星对流层NO₂的垂直柱浓度数据,对我国8个自然地理分区对流层NO₂垂直柱浓度的年均值、月均值的分布进行了分析,依据月均值变化建立正弦曲线拟合模型,依据该模型定量分析了各自然区对流层NO₂垂直柱浓度的变化趋势、变化周期和变化幅度等特征. 结果表明:拟合模型可较好地反映我国8个自然区对流层NO2垂直柱浓度的变化特征;证明了人类活动影响了对流层NO₂垂直柱浓度的分布及其变化,这种影响主要体现在对流层NO₂垂直柱浓度的高低、变化的周期性以及增长趋势等方面.