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.      

北京市大气降水理化特性的演变及其重要的环境效应

通过采集北京市2018、2019和2021年大气降水样品,研究了北京市大气降水中主要金属元素和水溶性离子浓度,重金属、水溶性离子、溶解性无机氮（DIN）和无机硫（SO₄^2--S）湿沉降通量及其对生态环境的影响,以及典型降水过程对大气污染物的清除机制. 结果表明,研究期间北京市降水多呈中性或碱性,酸雨率极低,仅为3.06%. 2018、2019和2021年降水中主要金属元素总浓度依次为（4 787.46 ±4 704.31）、（7 663.07 ±8 395.05）和（2 629.13 ±2 369.51）μg·L^-1,离子总当量浓度依次为（851.68 ±649.16）、（973.98 ±850.94）和（644.31 ±531.16）μeq·L^-1,二者年际变化均表现为：2019年>2018年>2021年;春季、夏季、秋季和冬季的主要金属元素总浓度的季节均值分别为（9 624.25 ±7 327.92）、（4 088.67 ±5 710.14）、（3 357.68 ±3 995.64）和（6 203.19 ±3 857.43）μg·L^-1,春季、夏季、秋季和冬季的离子总当量浓度的季节均值分别为（1 014.71 ±512.21）、（729.83 ±589.90）、（724.35 ±681.40）和（1 014.03 ±359.67） μeq·L^-1,二者季节变化均表现为：春季>冬季>夏季>秋季. NO₃^-和SO₄^2-是主要的致酸离子,而NH₄⁺和Ca²⁺是主要的酸中和离子. 值得注意的是重金属Cd的湿沉降通量虽然较低,仅占所有重金属湿沉降通量的（0.13 ±0.04）%,但Cd的土壤安全年限为291 a,显著低于其他重金属,因此,其生态风险相对较高. 水溶性离子NH₄⁺、Ca²⁺、NO₃^-和SO₄^2-的湿沉降通量占总离子湿沉降通量的（85.72 ±2.18）%,对生态环境的综合影响可能较大. DIN湿沉降通量主要以NH₄⁺-N为特征,在夏季对生态环境具有重要的促进作用. SO₄^2--S湿沉降通量在夏季较高,对生态环境的促进作用较大. 大气降水对污染物的清除作用受诸多因素影响,这些因素协同作用直接影响降水对污染物的清除机制.     

生物反应器填埋场产甲烷规律的模拟研究

生物反应器填埋场是一种新型的垃圾卫生填埋场，可以加速填埋场的稳定及甲烷的产生。通过模拟试验探讨了生物反应器填埋场在不同操作条件下的产甲烷情况及COD、pH值的变化趋势。试验证明较高的回灌频率有助于垃圾降解、产甲烷速率的升高及渗滤液中COD浓度的降低；污泥接种起缓冲作用，使垃圾的降解及产气速率更趋向平稳；甲烷的产生与COD的降低是同步进行的，因此可以通过COD的变化趋势来判断产甲烷情况。研究建立了反映垃圾含水率影响填埋场产甲烷的数学模型，该模型具有简便、直观、准确等优点。     

北京市开发区PM1污染特征及影响霾形成的因素

通过采集北京市亦庄经济技术开发区2016年7月和10月、2017年1月和4月4个季节典型代表月大气亚微米颗粒物PM₁样品,分析研究了该开发区PM₁及其水溶性离子组分的季节变化以及不同污染时段的变化特征,揭示了影响二次组分形成和霾污染形成的重要因素.结果表明：研究期间开发区PM₁平均浓度为73.95μg/m³,高于北京市同期估算的PM₁平均水平,为其1.13倍.夏、秋、冬、春4季PM₁平均浓度分别为69.22,63.38,99.50,57.26μg/m³,明显呈现出冬季 > 夏季 > 秋季 > 春季的季节变化特征,各季节霾天PM₁浓度是清洁天的1.78~3.17倍.PM₁中总水溶性离子浓度为37.30μg/m³,占PM₁总质量浓度的50.44%,其中二次组分SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺（SNA）平均浓度占总水溶性离子浓度的86.98%,是PM₁中水溶性离子的最主要组成部分.PM₁总水溶性离子浓度的季节变化与SNA的变化一致,表现为冬季 > 夏季 > 秋季 > 春季.研究期间硫氧化率（SOR）高于氮氧化率（NOR）,且SOR表现为夏 > 秋 > 冬 > 春,而NOR表现为夏 > 秋~春 > 冬,相应霾污染天SOR和NOR均显著高于清洁天,其中夏季霾天SO₂和NO₂的二次转化过程最为显著.SO₂向SO₄^2-的转化主要受相对湿度RH、温度T、NO₂以及NH₃的影响,且液相反应是硫酸盐形成的重要途径.NO₂向NO₃^-的转化受RH、T、O₃以及NH₃的影响较大.鞍型气压场、均压场、逆温层以及南、东南和西南方向为主的近地面偏弱气团传输是影响霾污染形成的重要因素.     

中国CO时空分布的遥感诊断分析

利用2010年9月AIRS(Atmospheric InfraRed Sounder)传感器的CO柱密度数据及地面CO小时浓度监测资料进行对比分析,结果表明,二者具有时间同步特征,相关系数为0.63(显著性水平95%),AIRS观测数据反映了地面CO的污染.通过2004-2010年CO柱密度数据,研究了中国C0的时空分...     

2016年京津冀地区红色预警时段PM2.5污染特征与浓度控制效果

2016年12月京津冀地区发生一次重污染过程,北京和天津于12月16日20：00至12月21日24：00,河北省（除张家口、承德和秦皇岛）于12月16日00：00至12月22日18：00发布了重污染红色预警.为研究重污染过程与应急措施的控制效果,基于环境监测数据与模型模拟结果对本次重污染过程的污染物浓度、天气形势与气团输送、区域传输和减排效果进行了研究.本次重污染过程中各地市PM_2.5平均浓度均超过200 μg·m^-3,小时均值峰值为834.5 μg·m^-3.重污染期间气象条件非常不利于污染物扩散,低压控制与气团传输加剧了污染过程.各地市平均本地贡献为47.1%,受天气形势影响传输效果存在一定差异.本次红色预警期间京津冀地区PM_2.5浓度平均下降比例为27.6%,减排效果明显.如果提前实施重污染应急措施,可以使PM_2.5下降浓度有一定提升.提前2 d实施可以使PM_2.5浓度平均下降比例增加4.4%,提前3 d以上效果提升不明显.     

近周边电厂源对北京市采暖期间SO2的贡献分析

应用中尺度气象模式(MM5)与区域多尺度空气质量模型(CAMx)的耦合模型系统,模拟研究了2005年采暖期间近北京地区电厂源排放对北京市空气质量的影响;采用SO₂贡献来源识别技术筛选了对北京市空气质量影响大的区域电厂源. 结果表明:近北京地区电厂源对北京市ρ(SO₂)的影响从南到北呈递减趋势,其对北京城区、北京全市ρ(SO₂)月均贡献值分别为6.97和6.40 μg/m3;影响北京城区ρ(SO₂)的电厂排放源主要来自张家口、唐山、天津、石家庄、廊坊和衡水等地区,占ρ(SO₂) 总贡献值的83.2%;为缓解北京采暖期间SO₂污染压力,应首先控制和削减张家口、天津、唐山、石家庄地区SO₂排放量大的电厂源.      

利用卫星观测HCHO柱密度研究中国NMVOC时空分布

利用SCIAMACHY和GOME-2卫星观测的对流层HCHO数据以及INTEX-B(The Intercontinental Chemical Transport Experiment Phase B)污染源清单,探讨了2003—2009年中国非甲烷挥发性有机化合物(NMVOC)的分布特征和变化趋势及其成因.结果表明,中国NMVOC区域分布与其污染源分布不具一致性,具有明显汇聚特征,主要集中在盆地、河谷和山前地区的汇聚带区.中国各区域的NMVOC浓度具有明显的周期性月际变化,华中、华北、华东分别在5月,6月和7月达到各自NMVOC浓度的峰值,该现象同MODIS观测的地面燃烧火点分布具有相关性,生物源的燃烧是造成NMVOC浓度上升并达到峰值的主要原因.     

当前我国大气环境质量的几个特征

通过分析我国大气环境监测资料可知,我国大气污染物已从SO2转变为PM₁₀,而且大气环境质量呈现大区域特征。以年日均API分布为例,出现2个大污染区域和几个小区域,一个大区域处于华北、东北和西北的部分地区,另一个大区域处于长江中下游地区。这些区域的形成,除该区域中煤耗总量较大以外,还与大气输送网络和盆地地形有密切关系。研究地区的大气环境质量常常出现过程特征,由不同月份的大气环境质量优良的过程和污染的过程发现这类过程的出现与移动缓慢的弱天气形势下的大气边界层底层结构有关。提出了温度、露点的垂直分布特征与大气污染物浓度将出现增量或减量的相关性。      

海南岛大气污染物扩散特征

研究热带海岛大气环境污染的特殊性对于发展中的海岛大气环境规划和保护具有重要意义。通过采用统计分析方法、数值模拟和天气学分析方法,对海南省海口市大气污染物PM10的分布特征和大气污染的气象条件进行了研究。结果表明:海口市PM10存在春秋冬高、夏低的季节性差异,并受区域环境的影响较大;外来源输入和大陆冷高压是造成海口市大气污染的主要原因。采用CALPUFF模型模拟不同空间位置污染源对环境影响大小,结果显示不同空间位置的中架源的扩散特征差异较大,海南岛海岸线附近以及18.89°N,19.07°N,19.34°N,19.52°N 4个区域为敏感源区域。