华东森林及高山背景区域臭氧变化特征及影响因素

为了探讨华东森林及高山背景区域大气中地面O3质量浓度的变化特征,以及相关物质和气象因子对O3生成和变化的影响,选取国家大气背景监测福建武夷山站2011年3月～2012年2月O3为期1 a的监测数据,研究其浓度变化特征和影响因子,并利用后向轨迹模式探讨区域输送对华东森林及高山背景区域O3质量浓度的影响.结果表明,华东森林及高山区域O3背景浓度为(87.9±34.1)μg.m-3;O3浓度具有明显的季节变化特征,春季>秋季>夏季>冬季;与其它气体污染物的相关性分析结果表明,O3来源于远距离水平输送、平流层注入和光化学反应生成;来自高空、长三角地区、珠三角地区气团的输送导致武夷山背景点O3浓度出现极大值.     

华东区域高山背景点PM10 和PM2.5 背景值及污染特征

为了解华东森林及高山背景区域大气中PM10和PM2.5质量浓度的变化特征,选取国家大气背景监测福建武夷山站2011年3月～2012年2月PM10、PM2.5为期1 a的监测数据,研究其浓度变化特征及其影响因子,并利用后向轨迹模式探讨区域输送对背景区域PM10和PM2.5质量浓度的影响.结果表明:华东森林及高山区域现阶段PM10和PM2.5背景浓度分别为(23±16)μg·m-3和(18±12)μg·m-3;PM10和PM2.5浓度具有相同的季节变化特征,即春季>秋季>冬季>夏季,2011年春季武夷山背景点因受沙尘远距离输送影响,PM10和PM2.5浓度明显高于其它三季;武夷山背景地区主要以细粒子为主,PM2.5/PM10年平均比值为0.76;PM10和PM2.5浓度与气体污染物均有较好的相关性,表明PM10和PM2.5可能来源于区域人为污染源的输送和二次粒子转化;2011年4月的污染事件与北方沙尘输送有关,而9月的污染事件主要与华东高污染负荷区的污染物输送有关.     

春季沙尘过程对华东高山背景区域颗粒物中水溶性无机离子的影响

于2014年3—5月在国家大气背景监测福建武夷山站采集了PM2.5及PM2.5~10样品,利用离子色谱对其中的水溶性组分进行分析,并同步收集气象因子及污染物质量浓度数据,结合后向气流轨迹,分离出受沙尘影响的样品,探讨了春季沙尘过程华东高山背景区域颗粒物中水溶性组分的特征.结果表明,春季武夷山背景点沙尘影响期间颗粒物质量浓度及各水溶性离子浓度均比非沙尘期高,在粗粒子中表现更为明显;沙尘期间NO-3在粗粒子中明显富集,NO-3浓度显著升高;受沙尘影响,粗粒子中阳离子与阴离子的当量浓度比及NO2的二次转化率均明显升高.     

阿克达拉大气本底站CO浓度特征及传输路径分析

文章利用2015-2017年阿克达拉大气本地站CO连续观测资料和NOAA再分析资料,采用常规统计方法及HYSPLIT后向轨迹模式对该站的CO浓度特征及不同季节气流轨迹进行了聚类分析。结果表明:CO浓度整体呈下降趋势,但下降趋势不明显;CO月均值浓度呈波峰-波谷式变化且跟随采暖期-非采暖期交替出现;采暖期和非采暖期CO浓度日变化均呈单峰型,采暖期CO小时浓度和变化幅度均高于非采暖期;CO浓度低值区主要出现在W-WNW-NW-NNW扇区,对应着风频、风速的高值区,CO浓度高值区主要出现在SW-SSW-S-SSE扇区,对应着风频、风速的低值区;四季各类气流轨迹主要来自西北、偏西、西南方向,占比在50%～80%,同时气流移速最快,有助于CO扩散,对应的CO平均浓度较小;西南、偏南方向的气流轨迹途经克拉玛依、乌鲁木齐、昌吉等工业区,有助于输送CO,对应的CO平均浓度最高。     

嘉峪关市大气污染物传输特征与潜在源分析

利用Meteoinfo软件中的Trajstat插件对2019-03—2020-02期间抵达嘉峪关市的气团进行后向轨迹模拟,并结合各类大气污染物数据,对嘉峪关市四季的后向轨迹进行聚类分析,研究抵达嘉峪关市的主要气团输送路径及对应路径的污染物浓度特征。通过潜在源贡献因子法（PSCF）及权重浓度轨迹分析法（CWT）来分析PM₁₀与O₃的输送来源及主要潜在源区。结果表明:输送至嘉峪关市的气团中,西北方向气团轨迹数目和污染轨迹数目占比均大于其余方向,嘉峪关市四季的大气污染更易受到西北方向气团的影响。嘉峪关市春季PM₁₀污染相对严重,更易受到新疆东部地区潜在源区的影响,其余三季PM₁₀污染相对较轻,潜在源区主要集中在新疆东部地区,少数位于嘉峪关市东北方向。嘉峪关市春、夏季的O₃污染相对严重,强潜在源区主要集中在新疆东部地区及甘肃河西走廊地区,秋、冬季O₃污染相对较轻,其中秋季潜在源区主要位于甘肃河西走廊地区,冬季潜在源区主要位于新疆东部地区。     

2017年兰州市大气污染物输送来源及传输特征模拟分析

利用HYSPLIT后向轨迹模式,结合兰州市AQI（空气质量指数）及常规大气污染物质量浓度数据,模拟研究了2017年1月1日-12月31日以兰州市为受点的大气污染物输送特征.通过聚类分析确定了抵达兰州市气团的主要输送途径和每类路径所对应的污染物质量浓度特征,并利用受体模型PSCF（潜在源贡献因子分析法）和CWT（权重浓度轨迹分析法）,分析了大气污染区域传输对兰州市空气质量的影响,探讨了影响兰州市空气质量的污染物输送来源和可能的潜在源区.结果表明,在影响兰州市的气流轨迹中,污染轨迹多来自兰州市以西和以北方向,污染轨迹约占总轨迹的39.52%,说明外部污染物的输入对兰州市空气质量具有重要影响.其中,第3类轨迹（对应来向为西）的气团对兰州市的空气质量有较大的影响,该类轨迹虽仅占总轨迹的15.21%,但其中污染轨迹数占56.76%,是影响兰州市空气质量的主要传输路径;第4类轨迹（对应来向为东南）的气团最为清洁.研究显示,对兰州市空气质量影响最大的强潜在源区主要分布在青海共和盆地、兰州市本地及周边区域,中等强度潜在源区为内蒙古自治区南部、宁夏回族自治区及甘肃省河西走廊等地区.      

广州地区大气污染物输送通道的特征

运用NCEP的GDAS全球气象要素资料与HYSPLIT后向轨迹模式,计算广州地区2010~2012年逐日72h后向轨迹,利用聚类分析方法,分析了广州地区污染物输送通道垂直特征, 计算不同输送通道下广州市颗粒物浓度日均值,同时分析污染物在输送过程中跨越边界层的特征.结果表明:广州地区近地面污染物输送通道可以分为局地、东北路、北路、西北路、东路、南路,不同输送路径对应的PM2.5浓度存在显著差异.局地与东北路输送时,PM2.5浓度最大,北路次之,东路较小,南路输送时最小.西北路输送时,PM10中粗粒子比重明显增加.影响广州地区主要为湖南东南部、江西中部及东南沿海,超过1000m高度的轨迹数所占百分比为16.1%,而低于500m高度的轨迹数所占百分比为 73.1%,近地面污染物的输送主要发生在边界层内部.     

春季华东高山背景区域PM2.5和PM2.5~10中水溶性无机离子特征

为了探讨华东高山背景区域春季颗粒物中水溶性组分的特征,2014年3月至5月在国家大气背景监测福建武夷山站采集PM2.5及PM2.5~10样品,获取了水溶性无机离子组分,并同步收集气象因子及SO2、NO2、O3、PM10和PM2.5等污染物质量浓度数据.结果表明,春季武夷山背景点PM2.5和PM2.5~10中水溶性无机离子总浓度分别为(8.3±2.8)μg·m-3和(1.3±0.9)μg·m-3,分别占PM2.5和PM2.5~10质量浓度的(43.7±7.5)%和(24.4±6.4)%.SO2-4占PM2.5质量浓度百分比最高,为(32.4±6.3)%;NO-3占PM2.5~10质量浓度百分比最高,为(8.9±3.7)%.春季武夷山背景点硫酸盐主要存在于细颗粒物中,且以(NH4)2SO4和K2SO4的形式存在,粗颗粒中的硝酸盐则主要以Mg(NO3)2的形式存在.春季武夷山背景点水溶性无机离子主要来源于沙尘、海盐及高污染区域的远距离输送.     

龙凤山大气本底站CO浓度特征及传输路径分析

利用2017年1月—2019年11月龙凤山大气本底站一氧化碳（CO）连续观测资料和NOAA再分析资料,对东北平原地区大气CO浓度季节变化及其排放源特征进行研究.结果表明：龙凤山站CO日变化规律具有季节性差异,春、秋和冬季CO浓度均在午后13：00—14：00出现最低值,秋和冬季19：00出现峰值,春季2：00出现最峰值,冬季CO浓度日平均最大,日振幅最大.夏季CO日变化不同于其他季节,在8：00—13：00维持较高值,在16：00—次日04：00维持较低,峰值出现在08：00,谷值出现在00：00.龙凤山站CO浓度具有明显的周期性季节变化和波动下降趋势,呈现出冬季高夏季低的特点,最高值出现在1月,最低值出现在6月,月平均浓度明显高于青藏高原地区浓度水平,全年CO月均值振幅为134.8×10^-9 ± 2.5×10^-9（物质的量分数,下同）.在春、夏和秋季西南方向地面风能够明显抬升观测CO浓度,冬季西北方向地面风能够明显抬升观测CO浓度.后向轨迹聚类、浓度权重轨迹分析（CWT）以及地面风结果分析表明：SSW-SW-WSW扇区内的城市交通及工业等人为排放是龙凤山站的CO潜在源区,此外,冬季的NW-NNW-N扇区的短距离输送也是龙凤山站的CO潜在源区.     

沈阳地区大气颗粒物污染特征及区域传输研究

文章利用HYSPLIT后向轨迹模式,分析沈阳地区2020年4月-2021年3月的大气颗粒物来源的传输路径及潜在的污染源区。首先,结合PM2.5和PM10的质量浓度监测值,分析了日、月和季节时间变化特征,结果表明,研究时段内颗粒物浓度变化趋势呈“U”型分布,存在明显的季节特征,冬季>春季>秋季>夏季,这与污染物排放和气象状况密切相关。其次,对大气颗粒物进行逐日72 h后向轨迹溯源分析,运用轨迹聚类分析、潜在源区贡献分析和浓度权重轨迹分析3种分析方法。后向轨迹聚类分析表明,沈阳市气流来源轨迹四季变化明显,春夏两季轨迹呈散射状分布、秋冬两季轨迹来源路径主要为长距离西北路径和短距离西南路径,西北路径途径俄罗斯南部、蒙古国和内蒙古东北部,西南路径途径河北东北部、北京、天津、山东东部;各季节来自西南和西北方向的轨迹数量更多且输送的PM2.5、PM10浓度值更高。潜在源区及浓度贡献权重轨迹分析表明,冬季潜在源区分布范围及贡献程度远大于春夏秋三季,强贡献潜在源区主要集中在辽宁本地及环渤海湾一带。     

辽宁省背景地区降水化学特征及其与大气传输的关系

为了解辽宁省背景地区降水化学特征及其与大气传输的关系,于2007年2月─2008年1月在辽中县水文监测站进行了降水化学特征观测,测量项目包括降水pH,电导率和离子浓度. 观测期间降水pH为3.4～7.3,降水量加权平均值为4.6,整体呈酸性. 降水中主要阴离子为SO₄2-和NO₃-,浓度分别为154.3和53.4 μeq/L,二者占阴离子总量的76.8%; 主要阳离子为NH₄+和Ca2+,浓度分别为124.6和89.2 μeq/L,占阳离子总量的70.6%. 利用后向气流轨迹分析了降水气团来源对降水化学的影响,结果表明:在辽宁省及周边地区的局地气团影响下,降水中离子浓度最高;而在起源于东亚地区,经朝鲜半岛到达的南-东南气团影响下,降水次数虽最多,但离子浓度最低.      

华东高山背景点大气气态汞含量与传输特征

利用高时间分辨率自动测汞仪（Tekran 2537B）于2017年6月~2018年5月对武夷山气态元素汞（GEM）进行了连续1a的观测.结果表明，武夷山GEM年均浓度为（1.70±0.43）ng/m³，稍高于北半球背景值，表明武夷山受到一定程度的大气汞污染.GEM浓度表现为冬季>秋季>春季>夏季，季风和风速是影响武夷山GEM季节变化的主要因素.武夷山四季GEM表现为不同的日变化特征，早上8：00之后，春秋季GEM继续呈现下降趋势，其他季节则呈现先升后降再上升，并在晚上不同时刻出现峰值.GEM值白天低于晚上，这与风速和汞的长距离迁移有关.后向轨迹和浓度权重轨迹分析结果表明，偏西风背景下污染气团经江西向武夷山输送是大气汞迁移的主要路径，而江西和福建中北部为武夷山大气汞污染的潜在源区.△GEM/△CO值表明武夷山GEM汞污染主要来源于人为工业排放，生物质燃烧贡献较弱.     

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.      

长江三角洲地区大气污染物水平输送场特征分析

以长江三角洲地区为研究对象,探讨城市群环境污染规律.利用区域中尺度大气数值预报模式MM5模拟2004年1,4,7和10月长江三角洲地区的气象场.结果表明:冬季,长江三角洲地区近地面及500 m高度层主要为西北风控制,输送气流主要来自西部内陆地区;春季,盛行东南风和偏东风,存在明显的东南向西北方向的输送气流;夏季,则以偏南输送气流为主,杭州湾地区海面向内陆方向以及太湖湖面风速较大,输送扩散能力较强;秋季则转为东北风,近地面杭州湾以北盛行北风,以南主要受海面东北风的影响.结合HYSPLIT-4三维轨迹模式计算分析该地区典型污染过程时污染物的输送气流轨迹,证实了污染过程伴随500 m高度处东北主频气流的“外源”输入现象.      

基于气流轨迹聚类的大气污染输送影响

基于中尺度气象预报模式(MM5)、混合单粒子拉格朗日积分(HYSPLIT)轨迹模式模拟和K均值聚类算法,利用气流轨迹聚类判断不同尺度大气输送型对城市空气的质量影响. 采用MM5模式对2006年珠江三角洲地区四季代表月(1,4,7,10月)的气象场进行了模拟,将模拟结果输入到HYSPLIT模式中,以计算广州市上空气团每日逐时的12 h后向轨迹;利用K均值聚类算法按轨迹移动方向和速度将各月气流轨迹线聚为有代表性的5类,计算各类输送型出现时段广州市ρ(PM₁₀₎和ρ(SO₂)的平均值. 结果表明,珠江三角洲地区低层大气输送季节性变化明显,按输送特征及其对城市污染物浓度的影响差异,可将输送型分为局地输送、城市间输送和远距离输送3类. 结合污染源排放清单得出的污染源空间分布,分析结果表明,广州市大气污染较重时段主要受特殊气象条件和珠江三角洲地区周边城市排放源的影响,本地源排放与周边城市污染物输送的叠加使大气污染加重.      

利用轨迹模式研究上海大气污染的输送来源

利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,计算了2010年12月─2011年11月期间抵达上海的气流后向轨迹. 结合聚类方法和上海ρ(SO₂)、ρ(NO₂)、ρ(PM₁₀)数据,分析了各季节不同类型气流轨迹对污染物浓度的影响,利用引入权重因子后的潜在源贡献算法分析了不同季节PM₁₀和NO₂潜在WPSCF(源区分布概率)特征. 结果表明:上海气流输送季节变化特征明显. 冬、春和秋季,上海较易受到来自西北、西南等区域的大陆性气流影响,受沙尘或人为污染排放的影响相对较大,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)平均值相对较高,分别为162、74和53μg/m3. 夏季上海主要受较清洁的海洋性气流影响,ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)相对较低,分别为47、19和36μg/m3. 上海PM₁₀和NO₂的WPSCF分布特征类似,在冬、春和秋季,WPSCF高值(0.2~0.4)主要集中在江苏南部,河南、安徽等地的带状区域也有一定贡献,说明这些区域是上海这2种污染物的潜在源区. 夏季WPSCF的分布较为集中,上海以外区域值基本小于0.1,说明外来污染输送的贡献较小.