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.     

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.      

佛山市中心城区工业污染源排放的数值模拟

以广东省佛山市中心城区为研究区域,在分析城区工业污染源排放与分布特征的基础上,应用中尺度气象模式MM5耦合空气质量模式CALPUFF的方法,模拟了中心城区工业污染源排放SO₂的扩散传输过程. 在考虑周边污染源及本地污染物的情况下,发现ρ(SO₂)模拟值与实测值的变化趋势一致,表明模拟方案可较好地反映ρ(SO₂)的时空分布特征. 分析中心城区工业源排放时空分布模拟结果发现,工业污染源排放与分布特征和气象环境是影响城区工业源排放SO2的时空分布的重要因素.      

乌昌石都市圈城市空间发展对NO2浓度时空变化的影响

为探究城市空间发展对天山北坡经济带重心乌昌石都市圈NO₂污染的影响,利用多源遥感数据对乌昌石都市圈NO₂排放量时空变化进行研究。结果表明：基于2006—2020年OMI遥感数据,按全疆NO₂平均排放量大小进行划分后发现,新疆地区NO₂低污染区为和田等小城市,较低污染区为喀什及哈密等地区,中污染区在其中西部地区,次高污染区出现在天山南坡中等城市巴音郭楞蒙古自治州中部,高污染区在乌昌石都市圈。在空间格局上,城镇用地与建设用地以乌鲁木齐市五大城区为中心,以昌吉回族自治州昌吉市、阜康市及石河子市城区为副中心不断增长。乌昌石都市圈城市化进程加快,距离城区越近NO₂浓度越高,对其周围环境的污染程度越高。乌昌石都市圈2次疫情防控时,NO₂浓度下降幅度最大。对新型冠状病毒感染疫情防控前后(2019—2021年)乌昌石都市圈潜在源贡献因子(PSCF)及浓度权重轨迹(CWT)进行分析,结果表明主要潜在源区为乌鲁木齐本地区域以及昌吉回族自治州西南部邻近城市。     

基于质子转移飞行时间质谱法对苏州市冬季大气VOCs的观测研究

为分析苏州市城区冬季VOCs污染水平、变化特征及污染来源,采用质子转移飞行时间质谱仪（PTR-TOF-MS）进行走航和定点观测.结果表明:①城区中心走航期间总挥发性有机物（TVOC）平均浓度为95.00 μg/m3,环高架快速路走航期间TVOC平均浓度为131.48 μg/m3,定点观测期间TVOC平均浓度为72.85 μg/m3.对比其他城市城区,苏州市城区VOCs污染较轻,环境空气质量处于优良水平（浓度数据基于PTR-TOF-MS所能观测物种）.②走航及定点观测期间平均浓度最高的均为含氧挥发性有机物（OVOC）,城区中心走航区域OVOC占比为35.83%,环高架快速路走航区域OVOC占比为43.33%,定点观测（处于闹市区）期间OVOC占比为33.36%.③观测期间对OFP贡献较大组分为OVOCs、烯烃、芳香烃.结合无机物种定点观测数据发现,VOCs和NO₂的浓度峰值与PM_2.5浓度峰值变化趋势一致.结合VOCs浓度呈早晚高峰的日变化规律,判断机动车尾气可能是VOCs、NO₂、PM_2.5的主要排放源之一.④特征比值法判断观测期间空气老化程度较高,苯系物主要来自交通源和燃料燃烧源.PMF（正矩阵因子分解法）源解析结果表明,VOCs污染源包括溶剂使用源、空气老化和二次形成源、植物源、交通源、工业源,结合非参数风回归模型（NWR）评估污染主要来自定点观测点北方的工业企业以及东南方向的环高架快速行驶的机动车,与走航观测高值点位一致.利用MIR系数法得出5类VOCs来源因子,其OFP贡献率依次为空气老化和二次形成源>溶剂使用源>植物源>交通源>工业源.研究显示,苏州市需加强管控溶剂使用行业的VOCs排放量,倡导在上下班高峰期、周末使用公共交通出行,减少机动车尾气排放,可以有效减少当地O₃生成.      

毕节市中心城区大气污染物时空分布特征分析

为研究毕节市中心城区大气环境污染现状,利用2019—2021年毕节市中心城区3个国控监测站点的6项基本污染物以及AQI监测数据,采用趋势分析法,对毕节市中心城区各污染物浓度的时空分布特征进行了分析。结果表明：(1) 2019—2021年毕节市中心城区PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂年平均浓度整体呈下降趋势,O₃年平均浓度呈上升趋势。(2) PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂浓度月变化大致呈“U”型分布,O₃浓度月变化呈倒“U”型。(3) PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂浓度季节变化规律为冬季最高、春秋季次之、夏季最低;O₃浓度季节变化特征为春>夏>秋>冬。(4) PM_2.5、PM_10<...     

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OMI数据的长三角地区NOx排放清单校验

近年来伴随着我国经济的持续增长,人为源氮氧化物排放居高不下,导致我国区域大气复合污染日趋严重. NO_x排放清单对于大气复合污染研究具有极为重要的意义.为了降低NO_x排放清单的不确定性,基于OMI卫星观测的对流层NO₂柱浓度资料,结合WRF-CMAQ模型系统,对2014年长三角区域NO_x排放清单进行了校验,对于该清单的不确定性进行了初步评估.结果表明,基于长三角地区2014年大气污染物排放清单,利用WRF-CMAQ系统模拟所获得的区域NO₂柱浓度平均值（4.66×1015~10.58×1015 mole/cm2）与OMI卫星数据（3.49×1015~11.47×1015 mole/cm2）较为接近,并且相关性较好（平均R=0.65）,归一化平均偏差（NMB）在-7.71%~33.52%之间,平均偏差（Bias）在0.06~0.28之间,可以在一定程度上说明2014年长三角区域NO_x排放总量基本能够反映区域NO₂污染状况.对比分析了OMI卫星遥感资料与CMAQ模型模拟结果,二者NO₂柱浓度空间分布情况总体一致,然而,苏南、上海和浙北等工业较发达地区OMI卫星NO₂柱浓度低于CMAQ模型模拟值,周边经济欠发达地区OMI卫星数据高于CMAQ模型模拟值,表明空间分布仍有进一步优化的空间.利用近地面卫星观测数据与CMAQ模型模拟结果对比,可得近地层观测ρ（NO₂）高于模拟结果,说明仅仅利用地面观测数据验证模型模拟结果存在一定偏差.研究显示,NO_x排放清单模型模拟结果在总量和时间变化方面与OMI卫星资料一致,在空间分配方面存在一定偏差.      

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WRF-CMAQ模型的辽宁中部城市群PM2.5化学组分特征

为了探究北方寒冷地区城市PM_2.5化学组分特征,采用WRF-CMAQ模型对辽宁中部城市群2019年1月、4月、7月、10月及一次重污染过程（2019年1月11—14日）的PM_2.5化学组分展开模拟分析.结果表明:WRF-CMAQ模型分析下SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5浓度模拟值与监测值的相关系数（R）在0.63~0.82之间,PM_2.5组分中SO₄2-、NO₃-、NH₄+、EC、OC浓度的相关系数（R）在0.59~0.88之间,WRF-CMAQ模型对大气污染物及PM_2.5主要化学组分的模拟效果较好,可以反映PM_2.5及其组分的时空变化特征.通过对模拟结果的进一步分析发现,辽宁中部城市群PM_2.5中SNA（SO₄2-、NO₃-、NH₄+三者的合称）的占比为37%,与成渝城市群、长三角地区、京津冀地区城市相比,PM_2.5二次污染程度较低,一次污染仍是PM_2.5的主要来源.1月、4月、7月、10月PM_2.5中[NO₃-]/[SO₄2-]（质量浓度比）分别为0.62、0.44、0.15、0.50,表明该区域的燃煤污染对PM_2.5的贡献大于机动车尾气的贡献,该现象在秋冬季尤为明显;硫氧化率（SOR）普遍处于较高水平,分别为0.34、0.54、0.61、0.58,表明该区域燃煤排放的SO₂更易对PM_2.5产生贡献.同时,全年OC/EC（质量浓度比）的平均值为3.6,说明碳气溶胶的贡献主要来自机动车尾气的排放与化石燃料燃烧.通过分析2019年1月11—14日重污染过程PM_2.5组分浓度的逐小时变化发现,该时段中SOR与NOR分别是1月平均值的1.2与2.0倍,NOR的提升导致PM_2.5中NO₃-浓度占比上升了8%,超过SO₄2-的占比,这表明该重污染过程中机动车尾气对PM_2.5的贡献超过平常时段.研究显示,辽宁中部城市群的大气污染呈燃煤与机动车尾气为主的复合型污染特征,尤其在重污染天气下,实施工业限产的同时,加强机动车限行尤为重要.      

长江三角洲冬季电厂排放对大气污染的影响

分析了长江三角洲地区电厂排放的基本特征并利用WRF-Chem模拟冬季大气污染状况,研究了冬季电厂排放主要污染物的特征及其对空气质量的影响,结果显示,长三角电厂排放的主要大气污染物为SO₂、NO_x及PM_2.5,2010年排放量可分别达到826.8、1475.6和137.3Gg,分别占长三角地区人为源总排放量的34%、38%和14%.冬季主要大气污染物（SO₂、NO₂、PM_2.5）浓度高值区分布在南京-上海,杭州-宁波一带.电厂对SO₂浓度贡献量（率）的空间分布与SO₂排放的空间分布较为一致,而NO₂、PM_2.5,其贡献量（率）的高值区主要分布在安徽、浙江和江西的交界处以及浙江省的东海岸.相对SO₂、NO₂,电厂对PM_2.5贡献量（率）较低,各地均在20μg/m³（15%）以下.污染时期电厂排放对模拟的PM_2.5和SO₂贡献率（6.9%、34.2%）较清洁时期（4.9%、20.7%）大,而对于NO₂,清洁和污染时期的贡献量没有明显差别,均在10μg/m³左右.冬季气温低、风速小及边界层高度低的特征不利于低层污染物的扩散,易导致重污染事件的发生.     

京津冀区域PM2.5及二次无机组分污染特征研究

选取北京、石家庄和唐山作为京津冀区域典型城市,基于实地样品采集和组分分析结果,探讨PM_2.5组分中二次无机水溶性离子（SNA）浓度变化特征,并利用空气质量模型模拟结果分析重污染前后京津冀地区各类污染源大气污染物排放对PM_2.5和SNA质量浓度的贡献.结果显示：3个城市PM_2.5质量浓度整体呈现逐年下降的趋势,多数情况下SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺浓度极大值同时出现在冬季,PM_2.5化学组分较为稳定.相对于常规时段,重污染期间SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺质量浓度明显增加,重污染前一天SNA浓度占PM_2.5比值达到最高.重污染的形成是本地源排放和外来区域传输共同作用的结果,外来源对NO₃^-的贡献整体高于SO₄^2-和NH₄⁺.交通源、居民源和工业源对PM_2.5、SO₄^2-和NO₃^-浓度贡献最高,NH₄⁺主要来自居民源的排放.     

常熟市秋冬季典型大气重污染过程中PM2.5及其主要化学组分分析

利用2018-11-21—12-05常熟市空气质量自动监测站点的常规参数逐时数据、细颗粒物化学组分数据及大气颗粒物激光雷达监测结果,对常熟地区秋冬季一次重污染过程中PM_2.5及其主要化学组分（水溶性离子）的污染特征进行系统分析。结果表明:11-24—12-03常熟地区出现了一次持续重污染过程,PM_2.5浓度高值主要出现于高湿、小风、低边界层的天气条件下,且PM_2.5浓度与湿度呈显著正相关,受不利扩散条件下的局地污染累积及高湿状态下颗粒物二次转化影响较大。观测期间,二次离子（NO₃-、NH₄+、SO₄2-）在水溶性离子中占比较高,尤其是污染期,占比高达97%,受二次生成影响较大;其中,NO₃-在水溶性离子中占比最高。整个分析时段,SOR与NOR均值分别为0.38与0.22,污染期间SOR与NOR均值明显升高,分别达到0.47与0.32;4个阶段内仅有污染期时段的NO₃-、SO₄2-累积增长速率大于CO,此时NO₃->SO₄2-,该阶段主要受到NO₂二次转化影响,常熟市重污染期间应着重加强工业源与移动源的管控。     

济南市大气燃煤污染诊断

根据对济南市大气环境质量的分析,通过多源数值模式的模拟试验,导出不同污染源类型对污染物浓度的贡献率,作出大气SO₂污染来源分析,得出如下结果:济南市SO₂浓度空间分布表现为2个高中心的特点,主要由中架源与低矮源共同作用造成的;低矮源与中架源SO₂排放量之和约占排放总量的1/3,对SO₂浓度贡献之和占主要地位;高架源污染物排放量大,但对整个研究区域的质量浓度贡献较小,如果考虑城市污染对周边的影响,高大的污染源应引以重视;防治和规划济南市SO₂污染最主要的是对中架源和低矮源加以控制.      

SO2-NO2-NH3-H2O四元反应体系中气溶胶的生成特性

通过烟雾箱实验,研究了SO₂-NO₂-NH₃-H₂O四元反应体系在气-粒转化过程中新形成颗粒物数浓度与粒径分布的变化.研究发现,SO₂-NO₂-NH₃-H₂O四元反应体系具有显著的成核能力,且其成核强度大,持续时间短.当SO₂、NO₂浓度为200mg/m³,NH₃浓度为12x10^-6时,反应体系的气溶胶总个数浓度在2min时达到峰值2.5x10⁶cm^-3.缺少任一种气体均会使气溶胶成核强度下降.SO₂、NO₂及NH₃浓度分别为0的工况下气溶胶总个数浓度峰值分别下降了41.0%、83.6%及98.5%.在电厂污染气体排放浓度区间内,NO₂对气溶胶生成影响大于SO₂.燃煤电厂控制NO_x排放浓度对改善烟囱出口气溶胶数浓度更有效.在实验基础上,对颗粒物成核特性进行拟合,反应体系在气-粒转化过程中产生的新颗粒物总个数浓度及中值粒径与气态前体物浓度线性相关;采用布朗团聚模型对气溶胶成核后的团聚过程总个数浓度及粒径变化进行模拟计算,根据给定的燃煤电厂SO₂、NO₂、NH₃排放浓度,给出预测气溶胶颗粒成核速率、粒径分布及总个数浓度变化的方法.     

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.     

基于地基MAX-DOAS和TROPOMI卫星遥感的南京地区大气NO2污染特征

基于2018年5月至2020年12月多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)于南京北郊的观测资料,反演了二氧化氮(NO₂)垂直柱浓度与垂直廓线,分析了对流层NO₂的污染特征,并与最新的TROPOMI NO₂产品进行了对比分析.MAX-DOAS观测结果表明,南京北郊的NO₂受温度和太阳辐射影响,呈现出夏季低冬季高、正午低早晚高的变化特征,且主要源于东南方向的污染输送.对比发现,TROPOMI数据与MAX-DOAS在春、秋、冬三季相关系数高于0.7,但在夏季由于多云及低浓度NO₂,相关系数仅为0.544.此外,TROPOMI观测到了南京城区与长三角地区的主要污染热点,与MAX-DOAS高污染方向一致.同时,MAX-DOAS与TROPOMI均观测到了2020年春节后16～30d由于COVID-19封控,NO₂浓度相比2019年和2021年同期减少了50%以上,说明观测点的NO₂污染主要由人类活动产生.     

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.     

排放和气象对疫情前后武汉不同类型点位大气污染物的影响

采用随机森林算法剥离了排放和气象对6种大气污染物(SO₂、 NO₂、 CO、 PM₁₀、 PM_2.5和O₃)浓度的贡献,识别了疫情前后武汉市中心城区、郊区、工业区、三环线交通点和城市背景点这5种类型点位的大气污染物浓度变化.结果表明,与管控前相比,管控期间PM_2.5/CO、 PM₁₀/CO和NO₂/CO分别减小了10.8～21.7、 9.34～24.7和14.4～22.1倍,表明排放对PM_2.5、 PM₁₀和NO₂贡献减小;O₃/CO增加了50.1～61.5倍,表明二次生成增加明显.解除管控后排放对各类污染物的贡献均增加.管控期间,受一些不可间断工序的运行影响,工业区PM_2.5降幅最小(20.5%).与管控期间相比,解除管控后居民生活、交通出行和工业生产等基本恢复,使5种类型站点PM_2.5