基于轨迹模式分析海口市大气污染的输送及潜在源区

基于2013—2018年海口市空气质量资料,利用HYSPLIT模式和美国国家环境预报中心(NCEP)提供的FNL资料,模拟近6年海口市500 m高度气流48 h的后向轨迹,分析了不同季节气流轨迹分布、聚类分析和潜在源区分布概率(WPSCF)特征.结果表明:近6年海口市的空气质量等级主要以优和良为主,占所有天数的97.1%,有2.9%的天数达到了轻度污染及其以上级别,O_3从2015年开始成为海口市最主要的大气污染物.海口市影响气流有明显的季节变化,冬季主要受内地的大陆气流和东南沿海气流影响,春季和秋季以东南沿海气流为主,夏季多为来自西南方向的海洋性气流.气流轨迹和WPSCF的空间分布均表明,广东省是海口市大气污染物超标的主要贡献源区,此外,福建、江西、湖南和广西东部等地的潜在贡献也较大.     

三亚市区臭氧污染变化特征及潜在源区分析

该文基于三亚市区2个环境监测数据，结合气象观测资料，采用后向轨迹、聚类分析、潜在源区贡献因子算法和权重轨迹方法研究了三亚市日最大8 h平均(O₃-8 h)质量浓度时空变化特征与气象因子的关系，以及O₃传输路径和潜在贡献源区。结果表明，2014-2020年2个站点O₃-8 h质量浓度变化趋势相反，河东站和河西站气候倾向率分别为0.303μg/(m³·a)和-0.405μg/(m³·a)，趋势系数均没有通过信度检验。O₃-8 h质量浓度逐月变化呈“V”型分布，最高值出现在10月；日变化表现为单峰型，峰值出现在15:00左右。平均气温在15～25℃之间，相对湿度为65%～80%，太阳总辐射为14～24 MJ/m²，日照时数为6～10 h/d，受6～12 m/s之间的东北风影响时，三亚市O₃-8 h质量浓度会出现超标。多元回归分析表明，10 m平均风速、相对湿度、日照时数和平均气温是O₃-8 h质量...     

海口市区臭氧污染变化特征及潜在源区分析

海口市作为我国著名的热带滨海城市之一,地理环境特殊,气候资源独特。为深入认识海口市臭氧(O₃)污染变化规律及污染物潜在贡献源区,也为进一步开展O₃污染预报预警和区域联防联控提供技术支撑,利用海口市区4个环境监测数据,结合气象观测资料,采用后向轨迹模拟、聚类分析、多元回归分析法、潜在源区贡献因子算法和权重轨迹方法分析了海口市最大8 h平均(O₃-8h)质量浓度年际变化、月际变化、日变化及与气象影响因子的关系,影响O₃-8h质量浓度的主控因子,并探讨了O₃传输路径和潜在贡献源区。结果表明,2013—2020年海口市区4个站点O₃-8h质量浓度均出现不同程度的上升,其中龙华站的趋势系数达到了0.929,通过了99.9%的信度检验;O₃-8h质量浓度月际变化呈“V”型分布,最大值出现在10月;日变化呈单峰型,峰值出现在15:00附近;平均气温在18—28℃之间,相对湿度位于65%—80%,太阳辐射日总量在6—23 MJ·m^-2     

海南岛臭氧污染时空变化及敏感性特征

基于环境空气质量数据、气象观测数据和卫星遥感资料,研究了2015~2020年海南岛臭氧（O₃）污染的时空分布、变化趋势、O₃生成敏感性及其与气象因子的关系.结果表明,海南岛O₃-8h （日最大8 h滑动平均值）表现为西部和北部偏高,中部、东部和南部偏低的分布特征,2015年O₃-8h浓度最高,2019年O₃-8h浓度超标占比最大.O₃-8h浓度与平均气温（P<0.1）、日照时数（P<0.01）、太阳总辐射（P<0.01）、大气压和平均风速呈正相关关系,与降雨量（P<0.05）和相对湿度呈负相关关系.卫星遥感数据显示,2015~2020年海南岛对流层NO₂柱浓度（NO₂-OMI）和HCHO柱浓度（HCHO-OMI）呈相反的变化趋势,2020年NO₂-OMI较2015年上升了7.74%,HCHO-OMI下降了10.2%.海南岛属于NO_x控制区,近6年FNR值（O₃生成敏感性）呈波动式地下降趋势,其趋势系数和气候倾向率分别为-0.514和-0.123 a^-1.气象因子与海南岛FNR值有较好的相关关系.     

霾天气影响下的京津冀气候变化特征与成因

利用1961~2016年京津冀90个国家级气象站的霾数据集、日平均相对湿度、14：00能见度、日平均气温、日累计降水、日平均风速、辐射等数据,采用MASH方法、线性趋势分析方法、曼-肯德尔（Mann-Kendall）法以及相关分析等方法研究了京津冀地区霾天气影响下的气候变化特征.结果表明：京津冀地区年平均霾日数呈明显的增长趋势,增长率为5d/10a以上,大中城市年平均霾日数明显高于其他地区,霾日数突变增多发生在1992~1993年,在国家大气污染防治专项资金注入以后年平均霾日数增长趋势减缓;京津冀地区霾日和非霾日年平均气温呈上升趋势,年平均能见度呈下降趋势;年平均降水日数总体趋势减少,但是霾日降水日数逐年增加,而非霾日呈现减少趋势,两者呈现对称相反关系;京津冀霾日和非霾日年平均风速均呈逐年下降趋势;霾日数具有随着GDP、能源消耗的增加逐年递增趋势.京津冀地区霾日和非霾日年平均总辐射和散射辐射都是逐年下降,霾日比非霾日下降趋势更加明显,年平均总辐射比散射辐射下降明显;年平均霾日数与年平均总辐射、年平均风速、年平均降水呈负相关,但是与年平均气温、GDP、能源消耗呈正相关.     

2017年10月海南省一次臭氧污染特征及输送路径与潜在源区分析

为了探讨2017年10月海南省一次O₃污染过程的气流轨迹、输送路径和潜在源区,采用海南省18个市县的AQI值、6类大气污染物质量浓度资料以及相关气象观测资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型进行分析.结果表明:①2017年10月海南省有13个市县首要污染物为O₃的天数比例超过80%,其中9个市县达100%.2017年10月26日澄迈县和儋州市AQI值分别为171和151,均达中度污染等级,7个市县达轻度污染等级.②气象要素与AQI和污染物质量浓度之间均存在较好的相关关系,ρ(O₃)、AQI与相对湿度的相关系数分别为-0.701和-0.685,均通过了99.9%的信度检验.③卫星反演结果表明,此次污染过程与外源输送关系密切.影响气流主要来自内陆地区的长距离气流、中短距离气流和来自东南沿海的中短距离气流,三支气流影响时段对应的海口市AQI值分别为83、69和61,对应的ρ(O₃)分别为和135.0、119.6和102.3 μg/m3.④通过计算PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(浓度权重轨迹)发现,广东省为海南省的主要潜在贡献源区,湖南省、江西省、江苏省、浙江省和福建省等地区也有一定的潜在贡献.研究显示,2017年10月海南省出现的O₃污染过程中,污染物来源以外源输送为主.      

2013—2018年海口市区臭氧浓度变化特征

利用海口市区4个站点2013—2018年臭氧（O₃）逐时观测资料,分析了O₃不同时间尺度变化特征、超标情况及其与前体物NO₂和气象因子的关系。结果表明：海口市区O₃浓度总体偏低,但2013—2018年各站点均有明显的上升趋势,海大站、海师站、龙华站和秀英站的气候倾向率分别为1.26、3.84、3.02、2.93 μg/（m³·a）,其中海师站、龙华站和秀英站分别通过了95%、98%、90%的信度检验。秋、冬季海口市O₃浓度最高,其中10月O₃浓度月平均最大值出现的概率最大,最小值主要出现在8月。O₃浓度日变化表现为单峰型,早晨08：00前后O₃浓度最低,午后15：00最高。海大站超标率最高（2.82%）,海师站和龙华站次之,秀英站最小。4个站点的超标日O₃浓度均逐年上升,表明海口市O₃超标现象在恶化。O₃浓度与日照时间成正相关关系,与相对湿度成负相关关系。当相对湿度为60%~85%、日最高气温为20~30℃时,海口市发生O₃浓度超标的概率较高。     

2013年冬季海口市一次气溶胶粒子污染事件特征及成因解析

海口市在2013年12月份发生了一次气溶胶粒子污染事件.本文利用相关资料对此进行诊断,发现海口市PM2.5在12月9日超过了国家环境空气质量二级标准限值,在11日达到该污染时段的最高值(日平均为87.96μg·m-3),同时与能见度有一定的负向关系.分析表明,前期(7—9日上午),污染物主要以本地排放为主,而后期(9日中午到11日)与珠江三角洲地区的输送作用有密切关系,后向轨迹分析也表明后期海口市大气污染物可能来自珠三角地区.分析发现,气象背景场为这次气溶胶污染事件提供了有利的气象条件,500 h Pa高度场冷空气活动偏北,925 h Pa高度场的暖中心控制,形势稳定,逆温层的存在使得大气近地层更加稳定,低层风速偏小不利于近地面附近的污染物向外输送,水平风垂直切变偏弱有利于污染物在近地层堆积,其变化趋势与PM2.5浓度有一定的相关性.