利用多模式最优集成方法预报上海PM2.5

采用多模式最优集成方法(OCF),对PANDA项目中国和欧洲7个空气质量模式的PM_(2.5)预报结果进行集成释用.2016年6月—2017年5月对上海逐日预报试验结果表明:和最优单模式预报结果相比,OCF预报的PM_(2.5)日均质量浓度的均方根误差降低1.9μg·m-3,相关系数提高0.04,日均质量浓度的精度评分TI提高了2.4,污染TS评分提高了0.28,污染空报率降低了20%,显著提高了PM_(2.5)污染等级预报、趋势预报和精度预报的技巧.对长三角合肥、南京、苏州、杭州、宁波5个城市的预报试验也得到类似的结果,为城市空气质量预报提供了新的方法和思路.但OCF对客观预报的改进幅度在夏季不如冬季显著,在降雨日相对较低.     

WRF-Chem模式降水对上海PM2.5预报的影响

为探讨降水预报准确性对细颗粒物(PM_(2.5))数值预报效果的影响,利用基于WRF-Chem模式构建的华东区域大气环境数值预报系统在2015年1月1日—2016年12月31日期间的业务预报结果,分析了该系统对上海降水和PM_(2.5)的预报能力,探讨了其在不同降水预报准确性下的PM_(2.5)预报效果差异.结果表明,华东区域大气环境数值预报系统对上海的降水和PM_(2.5)都有良好的预报水平,2年平均偏差小于5%;正确预报、空报和漏报较明显降水及准确预报无降水日情况下的PM_(2.5)预报效果差异显著,正确预报降水时有较明显偏高且高估程度随降水的增强而增大,无降水时偏低;正确预报降水时PM_(2.5)预报效果相对较差,其他情况接近.模式湿沉降方案存在不足,需要进一步完善,同时也需要提升模式的降水等气象条件预报能力.     

北京市大气PM10和PM2.5中有机物的时空变化

2005年四季在北京市不同功能区9个采样点采集大气PM₁₀和PM_2.5样品,并对其中有机物污染水平、分布特征及不同功能区PM₁₀和PM_2.5中有机物的相关性进行了探讨.结果表明,市区PM₁₀和PM_2.5中有机物年均值分别为41.39 μg/m³和34.84 μg/m³,是对照区十三陵的1.44倍和1.26倍;冬季有机物污染最严重,分别为春季的1.15、 1.82倍,秋季的2.06、 2.26倍,夏季的4.53、 6.26倍.不同季节PM_2.5与PM₁₀中EOM的比值超过0.60, 并呈现一定季节差异.各功能区有机污染表现出工业区(商业区)＞居民区(交通区、对照区)的变化趋势,且不同功能区PM_2.5中EOM对PM₁₀中EOM的影响程度各异.有机组分的年均值有非烃＞沥青质＞芳烃＞饱和烃的变化规律,而污染源的季节性排放是造成有机物组分季节变化的主要原因.     

渭南市区冬春季PM2.5和PM10时间分布特征及与气象因素的关系

为研究渭南市区2014?—?2016年的冬春季雾霾天气的特点,选取覆盖渭南市区的4个监测站点,分析渭南市区PM_(10)和PM_(2.5)污染时间分布特征;同时选取日平均气温、相对湿度、风等气象因素,用线性回归分析法分析各个气象因素同大气中PM_(10)和PM_(2.5)的相互关系。研究发现:三年来冬季PM_(10)和PM_(2.5)的日变化的峰值主要出现在12月—?次年1月;春季PM_(10)和PM_(2.5)的逐日变化的峰值主要出现在3月;日内的周期变化趋势呈多次波动。渭南市区冬春PM_(10)和PM_(2.5)的质量浓度与风速、气温呈负相关,与相对湿度呈正相关,为雾霾的形成创造了条件,在冬季温度较高的情况下以及相对湿度较大的情况下应加强防范。在冬季12月—?次年1月和春季3月应注意雾霾的防范和治理,燃煤企业要安装脱硫脱硝装置,居民日常生活中尽量减少生物燃料的燃烧,同时政府应根据污染物排放量征税,用制度保护环境。     

上海典型持续性PM2.5重度污染的数值模拟

本研究针对2013年1月23~24日的上海PM_(2.5)持续重污染过程,采用WRF-Chem大气化学模式以及PM_(2.5)质量浓度、能见度、气象要素等地面实测资料相结合的方式,揭示了造成上海冬季PM_(2.5)持续性重污染的一类"天气学必要成因",即一次弱冷空气活动过程导致了两种不利污染天气条件——"弱气压场(静稳形势)"和"弱冷空气扩散(输送形势)",两者先后影响上海造成PM_(2.5)浓度持续上升.主要过程如下:首先弱冷空气影响之前,上海处在不利的局地气象扩散条件下,受弱气压场控制10 h后本地PM_(2.5)质量浓度达到重度污染水平,之后夜间稳定边界层(地面静风和低层逆温)使得PM_(2.5)重度污染维持了7h,期间PM_(2.5)平均质量浓度为172.4μg·m~(-3).后期弱冷空气影响上海,虽然改善了局地扩散条件但是同时产生了明显的周边污染物输送,使得本地PM_(2.5)质量浓度升高并达到峰值(280μg·m~(-3)),继续加重污染水平,期间PM_(2.5)平均质量浓度为213.6μg·m~(-3).WRF-Chem模拟结果进一步表明,整个污染过程周边区域输送对上海PM_(2.5)平均贡献率为23%,其中两个阶段周边区域输送的平均贡献率分别为17.2%和32.2%,可见在不同的污染天气条件下周边污染源的贡献存在显著差异,因此可以根据对污染天气类型的预判制定应急减排方案.     

城市PM2.5健康损害评估研究

参考美国Ben MAP软件,提出城市PM_(2.5)健康损害评估的基本框架,并就评估方法和参数使用中的关键问题进行了论述,包括人群健康损害评估指标的确定、空间尺度和时间尺度的选择、健康终点的界定、人群年龄结构的划分、比较的基准的确定,以及"剂量-反应"关系参数和生命价值参数的选择等.本文收集和整理了2014年北京市空气质量监测点PM_(2.5)浓度监测数据及暴露人口、基期死亡率等数据,运用"向标准靠拢(Rollback to Standard)"的方法,估算北京市PM_(2.5)达到空气质量标准情景下的浓度值,以此作为比较的基准,使用美国Ben MAP数据库收录的"剂量-反应"关系参数,分别基于"工资-风险"法模型和人力资本法模型估计生命价值参数,代入本文城市PM_(2.5)健康损害评估的基本框架,计算2014年北京市PM_(2.5)对人群健康的损害.     

天津市春季道路降尘PM2.5和PM10中的元素特征

为探究天津市春季道路降尘中元素污染特征及来源,于2015年春季采集了天津市道路降尘样品,通过再悬浮得到PM_(2.5)和PM_(10)滤膜样品,继而测定了滤膜样品中16种元素的含量,通过非参数检验、分歧系数法、富集因子法等研究了道路降尘中元素的污染特征、来源和成分谱的相似性.结果表明,天津市春季道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)质量分数平均值在1%~20%之间的元素从大到小依次为:SiAlCaFeMgKNa;PM_(10)和PM_(2.5)中元素成分谱分歧系数为0.06,表明两者元素成分谱很相似;PM_(10)和PM_(2.5)中,元素Cd和Cr强烈富集,Zn、Cu、Pb和As显著富集;道路降尘PM_(2.5)和PM_(10)中元素主要来源于土壤风沙尘、建筑尘、交通尘(汽车尾气的排放、轮胎磨损和刹车片磨损)和煤烟尘.     

南昌市城市空气PM2.5和PM10时空变异特征及其与景观格局的关系

基于2013—2015年南昌市9个空气环境监测点的连续数据,分析了空气PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度(以下简称浓度)的时空变异规律,并以景观格局指数为定量指标,研究了监测点的两种颗粒物浓度与其周边500 m半径、1000 m半径缓冲区的土地利用状况的关系.结果表明:(1)南昌市3年来PM_(2.5)和PM_(10)浓度逐年显著降低.(2)通过聚类分析,9个监测站依据颗粒物污染可分为4大类,表现出一致的城乡梯度差异.(3)在斑块类型水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度与500、1000 m半径缓冲区的C-PLAND(建筑用地覆盖率)、C-SHDI(建筑用地多样性指数)显著正相关,与1000m缓冲区的F-ED(林地边界密度)显著正相关;与F-PLAND(林地覆盖率)、C-Fi(建筑用地分离度指数)、F-MPS(林地平均斑块面积)显著负相关.在景观水平上,PM_(2.5)和PM_(10)浓度在500 m缓冲区与LPI(最大斑块所占景观比例)显著负相关;与1000 m缓冲区的MPS(平均斑块面积)显著负相关.景观格局指数直接反映土地利用状况,它与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性,表现出生态学中典型的"源汇景观"关系.     

广西玉林市大气PM10和PM2.5中有机碳和元素碳污染特征分析

2015年7月~2016年3月期间在广西玉林市3个空气监测点位共采集环境大气颗粒物PM_(10)样品218份,PM_(2.5)样品202份,利用多波段热/光碳分析仪分析其颗粒物中有机碳和(OC)和元素碳(EC)浓度水平、时空变化、污染特征及可能来源.结果表明,玉林市PM_(10)中OC和EC质量浓度分别为10.99μg·m~(-3)和5.11μg·m~(-3);PM_(2.5)中OC和EC质量浓度分别为7.51μg·m~(-3)和4.70μg·m~(-3).3个监测点位大气中PM_(10)和PM_(2.5)冬季的OC和EC浓度水平均高于其他季节,PM_(10)、PM_(2.5)中OC和EC的相关性较好,R2分别为0.58和0.60(P均小于0.01).应用最小OC/EC比值法对二次有机碳(SOC)含量进行了估算,冬季大气PM_(10)和PM_(2.5)中SOC平均质量浓度分别为14.50μg·m~(-3)和6.74μg·m~(-3),高于其他季节.PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC比值均0.5,玉林市大气中粗细颗粒物均以SOC为主.夏季PM_(10)和PM_(2.5)中SOC/OC分别为80.6%和77.7%,为四季最高值,与夏季温度较高、光照强烈、有利于光化学反应将OC转化为SOC有关.     

上海地区降雨清除PM2.5的观测研究

分析2012—2016年上海徐家汇站的雨量和颗粒物(PM_1、PM_(2.5)、PM_(10))观测数据发现,降雨对PM_(2.5)的湿清除作用明显,降雨日的PM_(2.5)质量浓度较非降雨日平均降低约30%,在污染季节降低更加显著约50%.降雨时PM_1在PM_(2.5)中的占比明显下降,PM_1质量浓度下降幅度占PM_(2.5)下降幅度的84%,表明降雨对PM_1的有效清除是PM_(2.5)质量浓度下降的主要原因.降雨过程结束后PM_(2.5)质量浓度是否下降和降雨前PM_(2.5)的初始质量浓度关系密切,当初始浓度在冬季大于70μg·m~(-3)、在其他季节大于45μg·m~(-3)时,80%以上的降雨过程结束后PM_(2.5)质量浓度较降雨前下降,因此可作为研判降雨过程对PM_(2.5)湿清除影响的预报因子.     

长三角区域性PM2.5污染的空间分型及其大气环流特征研究

本文提出了一种长三角区域性PM_2.5污染日的判别方法，以出现5个、8个连片污染城市为检验阈值，分别覆盖了96%和100%的区域污染日.然后利用T-mode斜交旋转分解方法（PCT）对2015—2018年11—2月长三角地区260个区域性PM_2.5污染日进行分型，揭示了4种不同的PM_2.5的空间分布形态（整体型、西部型、西北型和东北型），其影响范围、持续时间和污染程度存在显著差异.其中，整体型污染受L型高压控制，出现日数最多（139 d）、覆盖范围最广（31个城市）、区域平均浓度最高（104.3 μg·m^-3），是影响长三角地区PM_2.5环境质量的最重要的污染类型.西部型和西北型分别受东路冷空气、西路冷空气影响，PM_2.5分别呈现"西高东低"、"北高南低"的分布形态，前者主要影响安徽大部和浙江北部，后者主要影响安徽北部和江苏西北部.东北型是长三角本地排放在弱气压场和高压中心下混合产生，主要影响江苏大部和上海，基本不受跨区域输送影响.针对不同类型的污染影响范围和程度可以采取差异化的大气污染联防联控措施.     

长三角地区重点源减排对PM2.5浓度的影响

应用中尺度天气-化学预报模式(WRF-Chem),基于重点源(八大重点行业与交通)一般与强化两组减排情景,针对2013年开展长三角地区重点源减排对PM_(2.5)浓度影响的模拟研究.长三角地区SO2、NOx、PM_(2.5)和NMVOC排放在一般减排情景下分别减少36.3%、26.3%、32.0%、14.6%,强化减排情景下分别减少51.4%、39.6%、37.6%、28.4%.模拟结果表明,两组减排情景下长三角地区国控点PM_(2.5)年均浓度分别下降1.4~26.7μg·m~(-3)和2.1~32.3μg·m~(-3),降幅分别为2.7%~23.1%和3.9%~27.5%,二次无机盐中硝酸盐对年均PM_(2.5)浓度的降低贡献最大.PM_(2.5)及二次无机盐浓度变化的季节特征均体现为冬季降幅最小,夏季降幅最大,并且随着减排力度的增强,夏季降幅的进一步降低程度最显著,导致削减效果的季节差异增大.重点源强化减排即可使得上海、江苏夏季PM_(2.5)浓度降低约20%.对大气氧化性的进一步分析表明,减排对四季大气氧化性均有不同程度的增强,加大减排力度后,大气氧化性进一步增强,有利于二次PM_(2.5)的生成,从而阻碍了PM_(2.5)浓度的降低.其中,冬季的阻碍作用最强,导致PM_(2.5)污染改善效果最差.夏季大气氧化性受减排影响较小,从而使得PM_(2.5)污染改善在四季中最有效.此外,春、秋季的阻碍作用也不容忽视.     

基于网格的长三角PM2.5分布影响因素及交互效应

基于遥感反演数据,研究了2016年长三角地区PM_2.5浓度空间分布特征,从气象因素、地形、植被和大气污染物排放清单等方面选取评价因子,以0.25°×0.25°网格为评价单元,利用GAM模型研究了长三角PM_2.5空间分布的影响因素及交互效应.结果表明：①长三角PM_2.5浓度总体呈北高南低、西高东低的分布态势,但以南北向差异为主.长三角南部PM_2.5浓度多低于35 μg·m^-3,PM_2.5超标零星出现在城镇周围,呈孤岛状分布.北部PM_2.5浓度多超过35μg·m^-3,PM_2.5污染多呈连片状分布.②长三角PM_2.5浓度分布具有显著的正的空间自相关性,高高集聚区集中分布在长三角北部,低低集聚区集中分布在南部.③ GAM模型分析表明,地形起伏度、气温和降水量对PM_2.5浓度主要呈负向影响;污染物排放量主要呈正向影响;风速<2.5 m·s^-1时影响不显著,风速≥2.5 m·s^-1后有显著的负向影响.地形起伏度、气温和降水量南高北低是造成长三角PM_2.5北高南低的重要原因,风速东高西低是造成长三角PM_2.5浓度东西向差异的原因之一.④除地形起伏度-PM_2.5排放量外,其余因素两两间的交互项均通过了显著性检验,对PM_2.5分布有显著的交互效应.     

基于WRF-Chem的长三角地区PM2.5和O3污染协同控制研究

以PM_2.5和O₃浓度超标为表征的区域性大气复合污染已成为当前我国大气污染的主要问题,严重影响到经济的发展和社会的和谐,探究PM_2.5与O₃的协同控制近年来成为大气污染防控的热点.本文基于WRF-Chem模式,结合气象、大气污染物观测数据及MEIC排放清单等数据,依据不同比例的NO_x和VOCs减排量,设计了36组减排情景,模拟了长三角地区PM_2.5和O₃复合污染时段的空气质量状况.同时,利用综合经验动力学(CEKMA)方法,综合考虑NO_x和VOCs减排的边际效益成本和环境健康效益,评估了长三角地区NO_x及VOCs减排对PM_2.5和O₃大气污染控制的影响.最后,定性并定量地研究两者的协同关系及协同减排效果,给出了该区域在复合污染情景下的先侧重VOCs、后侧重NO_x减排的协同优化路径,采取先减少NO_x排放约7...     

珠三角冬季PM2.5重污染区域输送特征数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS)及其耦合的污染来源追踪模块,针对2013年1月珠三角区域的PM_(2.5)重污染过程输送特征进行了数值模拟研究.结果表明,污染气团首先形成于广州、佛山地区,并在弱偏北风的作用下南移加强,影响整个珠三角区域.重污染期间,广州(64.9%)、佛山(58.9%)的PM_(2.5)主要来自本地贡献,是区域输送最主要的来源地区;中山(51.9%)、珠海(66.2%)的PM_(2.5)主要来自外来贡献,是区域输送主要的受体地区.重污染期间,广州和佛山对中山的PM_(2.5)日均贡献率之和总体保持在25%以上,污染最重时达到40%.交通(26%)、工业(24%)、扬尘(16%)、火力发电(15%)和生物质燃烧(8%)是对中山贡献最大的5类源:工业源中山本地与外来输送贡献率基本相当;交通和扬尘源以中山本地贡献为主,贡献率分别为55%和67%;火力发电和生物质燃烧源以外来输送为主,贡献率分别为56%和62%.各类排放源的外来输送中,以广州、佛山所占的比例最大.     

长江三角洲PM2.5质量浓度遥感估算与时空分布特征

卫星遥感反演气溶胶光学厚度(AOT)已被广泛地应用于地面PM2.5遥感监测.为遥感监测长江三角洲地区PM2.5,利用2013年的MODIS/Terra AOT产品,考虑研究区36个空气质量监测站点的风速、温度、湿度和边界层高度等气象条件,构建了基于MODIS AOD产品估算PM2.5的模型.利用17个空气质量监测站点数据对模型进行散点拟合验证,结果表明模型估算精度较高,春夏秋冬4个季节PM2.5质量浓度的模型估算值与地面监测值的相关系数R2值分别为0.45、0.50、0.58和0.52.利用模型估算的长时间序列PM2.5时空分布数据进行时空变化特征分析,结果表明:1 2000~2013年研究区PM2.5质量浓度呈增长趋势,月均增长量为0.047μg·m-3,最大值出现在2月,为(66.2±19.3)μg·m-3,最小值出现在8月,为(22.6±5.9)μg·m-3.2研究区PM2.5质量浓度空间分布差异显著,南部低,北部高,高值主要出现在由上海、杭州和南京构成的三角形区域的城市群中,而低值主要出现在南部远离城市的森林区域.结果表明基于MODIS/Terra AOT产品和地面观测气象数据估算PM2.5的多元线性回归模型能较好地应用于区域PM2.5监测.     

长江经济带PM2.5空间异质性和驱动因素的地理探测

基于地面站点监测数据,运用空间自相关分析和地理探测器等模型方法,探究了2018年长江经济带PM_2.5污染的时空分异特征与驱动因素.结果表明：（1）长江经济带PM_2.5浓度呈明显的夏低冬高、春秋居中的季节变化、 U形月度变化和脉冲型逐日变化特征,低值区集中在上游的南岸地区,高值区位于中下游的江北地区;（2）流域PM_2.5污染存在稳定的空间正相关,局部空间关联格局展现显著的HH型和LL型的空间趋同现象;（3）长江经济带PM_2.5空间相关强度随地理距离的增大而减小,其空间自相关性阈值约为870 km,在该范围内PM_2.5空间集聚性较为强烈;（4）自然和人文因子对PM_2.5影响程度具有显著的空间差异性特征,海拔高度、地形起伏度和人口密度是长江流域PM_2.5污染的高作用力影响因子.因子交互作用后对PM_2.5污染解释力远超单因子,主导交互因子为产业结构∩海拔高度,反映出长江流域大气污染的驱动因素具有复杂性特征.     

长三角地区空气质量国控环境监测点空间代表性评价——以PM2.5为例

2013年我国正式开展了113个环境保护重点城市和国家环境保护模范城市细颗粒物等项目监测,目前已建成国家环境空气质量监测网络.为了较好地将空气质量国控环境监测点（简称国控点）监测结果提升到区域和全球水平,须了解当前空气质量环境监测网络的空间代表性.本文以长三角地区为研究区域,基于国控点空间分布信息,结合区域第二产业比重（POSI）、地区生产总值（GDP）、人口（POP）、风速（WDSP）、降水量（PRCP）、气温（TEMP）、增强型植被指数（EVI）和数字高程模型（DEM）8个影响细颗粒物（PM_2.5）相关变量,在1 km×1 km空间分辨率下计算长三角地区129个国控点与研究区域中其他位置（像元）的多维欧氏距离,并结合K均值聚类方法开展区域国控点PM_2.5监测的空间代表性评价及优化.结果表明：①长三角地区129个国控点代表区域面积差异明显,其中,上海市淀山湖站点的代表面积最大,为37933 km²,南京市迈皋桥站点的代表面积最小,仅为4 km²;②长三角地区国控点能较好地代表整个区域的PM_2.5空间分布,现有国控点对PM_2.5空间分布代表的有效范围（即像元与国控点多维欧氏距离低于全区平均值的区域）占总面积的63.23%;③难以被现有国控点代表性的区域主要集中在江苏省太湖、洪泽湖等水域、上海市中心城区与崇明沿海地区及浙江西南部山地地区;④在浙江省绍兴市与衢州市新增2个国控点,中东部丘陵地区的区域代表性可得到明显改善,长三角地区国控点可代表区域面积占比整体提高16.4%.