不同季节天津市PM2.5与O3潜在源区及传输路径分析

为探究天津市各季节PM_2.5与O₃污染的非本地源贡献情况,本文以2017—2019年为研究时段,应用HYSPLIT模型,基于MeteoInfo软件对不同季节气流后向轨迹进行聚类分析,通过计算潜在源贡献因子(potential source contribution function, PSCF)、浓度权重轨迹(concentration-weighted trajectory, CWT)对天津市PM_2.5与O₃污染的外来潜在源区以及可能的污染传输途径进行研究. 结果表明:①天津市PM_2.5和O₃污染均较为严重,且具有明显季节性特征. 天津市各季节的气流变化明显,春、秋两季以西南方向气流为主,夏季以来自渤海的气流为主,冬季则以西北方向气流为主. ②天津市西南方向气流在各季节对应的污染物浓度均较高,春、秋两季西南方向气流携带的ρ(PM_2.5)和O₃浓度8 h滑动平均值〔简称“ρ(O₃-8 h)”〕均最高;夏季,西南方向气流携带的ρ(O₃-8 h)最高;冬季,西南方向轨迹携带的ρ(PM_2.5)最高. ③西南方向上河北省南部的邯郸市,山东省西部的菏泽市、聊城市,以及河南省北部的开封市、濮阳市、新乡市均为天津市PM_2.5与O₃污染的主要潜在源区. 此外,冬季张家口市和唐山市对天津市PM_2.5污染的潜在影响也较大. 冬季影响天津市PM_2.5污染的外来潜在源区情况较为复杂,除西南气流外,其还受西北部与东部气流的影响. 研究显示,天津市大气污染区域联防联控需重点关注河北省南部、河南省北部以及山东省西部城市的潜在输送影响.      

银川市PM2.5的输送路径及潜在源解析

基于2015~2017年银川市PM_2.5逐小时质量浓度和同期气象数据,采用气流后向轨迹聚类分析法、潜在来源贡献函数法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）研究银川市PM_2.5的输送路径及潜在源分布.结果表明：2013~2018年银川市大气PM_2.5质量浓度呈先升高后下降的趋势,其中2016年PM_2.5浓度年均值最高（54.25±20.91）μg/m³;在四季变化中,冬季PM_2.5浓度最高（75.11±29.21）μg/m³,夏季最低（31.83±7.09）μg/m³.聚类分析表明西北方向气流是银川市四季PM_2.5主要的输送路径,在春、秋、冬3季PM_2.5均为西北长距离输送路径;而在夏季,短距离输送气流是PM_2.5主要的输送方式.PSCF与CWT分析表明,冬季PM_2.5潜在源区范围最大,主要集中在西北-东南走向的潜在贡献源区带,包括新疆中东部、青海省北部、河西走廊地区、内蒙古西南部、甘肃省南部以及宁夏西北部;春、秋两季PM_2.5潜在源区主要位于新疆东部与甘肃省交界区域、甘肃省东南部、湖北北部、陕西西南部以及重庆北部;夏季的潜在源区范围最小,主要集中在新疆东部与甘肃交界区域.在PM_2.5重污染天气期间,其主要来源于西北方向气流,潜在源区主要分布在新疆东部与甘肃交界区域、内蒙古西南部与甘肃交界区域以及甘肃中南部地区.因此,在实施防风固沙的基础上,加强区域环境合作,实施大气污染联合防治,可以有效缓解银川乃至京津冀地区的大气污染.     

晋中盆地主要城市冬季PM2.5传输特征分析

对2017～2019年晋中盆地主要城市PM₁₀和PM_2.5逐时浓度资料进行了分析,给出了晋中市和太原市颗粒物浓度主要分布特征;此外利用PM_2.5逐时浓度资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型,通过轨迹密度分析（TDA）、轨迹停留时间分析（RTA）和潜在源贡献因子分析（PSCF）,并对PM_2.5逐时浓度资料和对应时刻风向数据进行分析,探讨了晋中盆地主要城市冬季PM_2.5传输特征.结果表明,太原市颗粒物浓度整体水平高于晋中市,月、季变化特征类似,均呈现冬季高,夏季低的特征,最高值出现在1月.晋中市受静稳型天气形势引起的颗粒物污染较受沙尘型天气形势导致的颗粒物污染相较太原市更普遍一些;颗粒物的分布呈现出晋中市中间值较多,太原市高值偏多、低值偏少的特点,冬季为晋中盆地PM_2.5污染高发季节.晋中盆地主要城市冬季PM_2.5传输通道均可分为4类：第一类通道沿太行山横谷传输,第二类通道为偏东南方向传输通道,第一、二类均为近距离传输通道,气团会携带较多...     

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.      

皖南地区铜陵市大气颗粒物污染特征及潜在源研究

利用2018年3月—2021年2月环境和气象数据对皖南地区铜陵市大气颗粒物的污染特征和潜在贡献源进行了系统性研究.铜陵市大气颗粒物污染具有明显的季节变化特征,冬季污染物浓度最高,PM_2.5和PM₁₀平均为（60.3±31.0）μg·m^-3和（89.2±42.2）μg·m^-3.计算发现PM_2.5/PM₁₀超过0.5,铜陵市的大气颗粒物污染问题与细颗粒物关系密切.后向轨迹聚类分析表明铜陵市大气颗粒物的输送路径具有季节性差异.春季以西北、东北和西南方向气流为主,占比83.73%;夏季以东南和南部方向气流为主,占比82.90%;秋季以东北气流为主,占比51.00%;冬季则是以北方和西北气流为主,占比69.81%.其中,冬季气流轨迹所对应的PM_2.5和PM₁₀的浓度最高,平均为59.7和92.0μg·m^-3;夏季最低,平均为23.8和43.8μg·m^-3.潜在源贡献因子（WPSC...     

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.     

北京地区大气颗粒物输送路径及潜在源分析

利用TrajStat软件和全球资料同化系统数据,计算了2005~2016年北京市逐日72h气流后向轨迹,采用聚类分析方法,结合北京同期PM_2.5逐日质量浓度数据,分析北京市年及四季后向气流轨迹特征及其对北京市颗粒物浓度的影响,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,探讨研究时期内不同季节影响北京市颗粒物质量浓度的潜在源区以及不同源区对北京颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,就全年而言,西北输送气流占总轨迹的比例最高,达59.97%,且其输送距离最远、输送高度最高、移速最快.输送高度最低、距离最短、移速最慢的东南气流占比次之,为27.64%,东北气流占比最低为12.40%,其移速和输送距离介于前两者之间.主要污染轨迹来自山东、河北,其次为来自俄罗斯、蒙古国和内蒙古荒漠戈壁地区的西北气流.PSCF和CWT分析发现,蒙中、晋中、冀西南、豫北及鲁西是影响北京PM_2.5的主要潜在区域.而不同季节、不同输送路径对北京PM_2.5污染影响的差异显著,春季主要受来自蒙晋交界区域的短距离输送气流影响,潜在源区位于冀南、鲁西、豫东和皖西北地区,夏季污染轨迹来自鲁、晋地区,潜在源区为豫东北、皖北和苏北地区;秋季主要受来自冀南地区的短距离气流影响,潜在源区为晋北、冀南、豫北和鲁西地区,冬季主要受来自蒙古国中西部和蒙中地区的远距离输送气流影响,潜在源区主要在冀南、鲁西、豫北、晋和蒙西地区.     

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.     

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.      

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.      

晋东南地区冬季PM2.5污染输送路径分析

利用2017~2019年晋城市和长治市冬季PM_2.5逐时浓度资料、地面风场数据等,结合HYSPLIT轨迹模型和中尺度数值模式WRFV4.2分析了晋东南地区冬季PM_2.5污染的特征和传输特点.结果表明,晋城市冬季PM_2.5污染程度高于长治市.受地形影响,晋城市地面盛行偏南风、偏北风和西北风,污染方向主要为偏南风和偏北风;长治市近地面盛行偏南风,该风向污染频率最高.影响晋城市和长治市污染的潜在源区主要分布在偏西、东北和东南方向,偏西气流来自陕西省中部,东北气流来自河北省西南部,东南气流来自河南省中东部.污染经过晋东南地区主要影响山西省中南部和北京南部.通过数值模拟流场,结合潜在源区和影响区域的分析结果,在均压场或高压后部的天气形势下,晋东南地区污染输送路径包括来自东北方向（河北省西南部一带）的气流,沿长治市东北部的滏口陉向晋东南地区输送污染物及沿太行山东麓向南在晋豫交界处的太行陉发生转折向晋东南地区输送污染物;来自东南方向（河南北部及东部）的气流输送和来自偏西方向（陕西中南部）的气流输送.污染物经过晋东南地区向北输送至山西省中南部,部分经过山西省中东部的井陉输送至北京南部.     

太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析

为了研究太原市大气PM_2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM_2.5的潜在源贡献因子（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）.结果表明,太原市PM_2.5的质量浓度在季节上呈现冬季（77.56μg/m³） > 秋季（69.89μg/m³） > 春季（63.78μg/m³） > 夏季（45.51μg/m³）的变化趋势.PM_2.5与SO₂、NO₂和CO之间存在明显的同源性和二次转化过程.春、秋和冬季大气传输路径主要以西和西北方向近距离、慢移速的轨迹为主,夏季以南和东方向轨迹为主.PM_2.5潜在源区季节变化明显：夏季主要受太原本地和晋中地区的影响;春、秋和冬季主要受陕西中北部、吕梁、临汾和晋中等地的影响.     

京津冀一次重污染过程的成因和来源

2016年12月16~21日,京津冀地区经历了一次大范围重污染过程.本文基于空气质量监测资料及实况天气图分析了此次极端区域重污染事件的天气成因,并利用嵌套网格空气质量预报模式（NAQPMS）对京津冀主要城市PM_2.5污染来源进行定量解析.结果表明：污染前中期500hPa高空为偏西气流伴空中回暖,后期转槽前偏南气流增温增湿明显;对应地面气压逐渐降低,辐合不断增强;垂直方向上,逆温层不断抬升加厚,中低层暖平流明显,风垂直切变小;大气长时间处于极度静稳状态也是造成此次重污染过程的天气因素.污染期间,京津冀各主要城市PM_2.5污染本地贡献占40%~60%;北京市PM_2.5本地贡献为48%,其中16~17日北京市主要受沿太行山东侧的西南向输送通道（邯郸-邢台-石家庄-保定-北京）影响,其后风速减小,北京本地及周边城市贡献增大.     

2018年冬季淄博市一次沙尘天气颗粒物污染特征研究

2018年11月底淄博市经历了一次沙尘影响下的大气重污染过程,为研究此次重污染过程形成机制,分析了淄博市ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)及PM_2.5化学组分特征,并利用PMF模型和后向轨迹模型对颗粒物的来源进行研究.结果表明:①污染期间,ρ(PM₁₀)和ρ(PM_2.5)小时平均值分别为(259±111)和(133±51)μg/m3,分别是污染后ρ(PM₁₀)〔(88±38)μg/m3〕和ρ(PM_2.5)〔(36±14)μg/m3〕的2.9和3.7倍.②受沙尘的影响,Ca2+、Mg2+、Al、Mg、Ca、Si等代表沙尘源的离子和元素组分的质量浓度在PM_2.5中占比均高于污染后.③ 72 h后向轨迹结果表明,除受西北方向沙尘传输气流影响外,局地盘旋的当地气流也增加了污染物的累积,此次大气污染过程是本地污染物累积及西北沙尘传输共同作用形成的.④ PMF模型解析表明,污染期间扬尘源是PM_2.5的首要贡献源类,贡献率达33.61%,说明沙尘过境对此次污染过程有较大贡献;污染后工业源贡献显著增高,成为主要污染源,贡献率为22.71%,体现了淄博市是重工业城市的特点.研究显示,淄博市此次重污染过程颗粒物来源复杂,除受本地区域污染影响外,外来沙尘过境贡献也较大.      

京津冀大气污染传输通道区大气污染时空格局研究

客观理解京津冀大气污染传输通道城市（“2+26”城市）空气污染时空格局对于区域大气污染联合防治具有重要意义.本研究采用遥感数据反演的PM_2.5浓度产品，利用趋势分析法和重心分析法，揭示了京津冀城市大气污染传输通道区2000~2015年大气污染时空格局演化特征.结果表明：（1）区域PM_2.5平均浓度整体呈现出太行山脉区域较低，太行山脉以东较高的格局，城镇地区明显高于周边地区.（2）2000~2015年区域PM_2.5年均浓度总体呈增加趋势，主要表现在2000~2007年，呈显著增加趋势的面积占全区的88.48%，之后呈稳定状态.（3）区域PM_2.5污染重心位于衡水、邢台和德州3市交界处，区域北部大气污染较严重.本研究可为京津冀及周边地区大气污染防治政策制定和措施实施提供参考与支持.     

帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析

基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据（2019年3月~2020年2月）,对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM₁₀和PM_2.5年均值分别为（29.4±16.4）,（9.3±5.1）μg/m³,大气颗粒物以PM₁₀为主,结合同期PM₁₀浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM₁₀聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）,揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM₁₀的潜在源分布及其贡献水平.结果表明：帕米尔高原东部PM₁₀输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM₁₀高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM₁₀值,秋季各轨迹对应PM₁₀值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM₁₀高值.PM₁₀春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部.     

帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析

基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据（2019年3月~2020年2月）,对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM₁₀和PM_2.5年均值分别为（29.4±16.4）,（9.3±5.1）μg/m³,大气颗粒物以PM₁₀为主,结合同期PM₁₀浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM₁₀聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）,揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM₁₀的潜在源分布及其贡献水平.结果表明：帕米尔高原东部PM₁₀输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM₁₀高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM₁₀值,秋季各轨迹对应PM₁₀值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM₁₀高值.PM₁₀春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部.