基于WRF-Chem模拟的玉溪市大气环境容量精细估算

云南高原的清洁大气环境及其潜在变化是一个值得深入研究的大气环境问题.本文选择云南高原重要工业城市—玉溪作为研究区域,基于中尺度空气质量模式WRF-Chem,开展玉溪市的大气环境容量模拟估算.同时,以2015年冬、春、夏、秋季主要大气污染物模拟为基础,采用以我国环境空气质量标准(GB3095—2012)为约束目标的WRF-Chem模拟迭代大气环境容量算法,设置3 km的精细分辨率,计算得到2015年玉溪市一次PM_(10)、一次PM_(2.5)、SO_2、NO_x和CO的大气环境容量分别为1.284×10~4、0.854×10~4、1.917×10~4、1.796×10~4和51.556×10~4t·a~(-1).最后,研究了整个玉溪市区域和城区大气环境容量的季节变化特征,结果发现,各污染物冬季大气环境容量最小,除PM_(2.5)外的污染物均在春季大气环境容量最大.玉溪市城区剩余容量占全市的比例均在40%左右,反映了工业发展和城市化带来的大气环境的城乡差异及可能的环境变化效应.     

基于光谱分析仪的通量-梯度法测量小型池塘水-气界面温室气体交换通量

小型池塘作为内陆水体的一部分,是被忽视的温室气体重要排放源.本研究主要利用通量-梯度方法测量长江三角洲地区的一处小型池塘水-气界面温室气体(CO_2和CH_4)交换通量.结果表明:1零梯度测试结果显示本套通量-梯度系统测量H_2O、CO_2和CH_4通量的精度分别为7.525 W·m-2、0.022 mg·(m2·s)-1、0.054μg·(m2·s)-1,并且在正常实验观测期间3种气体(H_2O、CO_2和CH_4)的通量值分别有84%、80%和94%的结果高于零梯度测试精度,以上结果可以保证本套通量-梯度系统具有足够的精度测量池塘水-气界面温室气体交换通量;2通量-梯度计算结果表明此小型池塘在夏季为CO_2和CH_4的排放源,其排放通量平均值分别为0.038 mg·(m2·s)-1和0.889μg·(m2·s)-1,其中CH_4排放通量远高于内陆湖泊甲烷排放通量的中值,说明小型池塘的温室气体排放量是估算内陆水体温室气体排放量特别是CH_4排放量中不可忽视的重要量值,本研究结果可为准确估算区域温室气体排放量提供科学参考.     

南京青奥会期间不同天气条件下大气气溶胶中水溶性离子的分布特征

为研究青奥会期间不同天气条件下水溶性离子粒径分布特征,使用β射线测尘仪、安德森9级采样器和IC型离子色谱分析仪对南京2014-08-06~2014-09-04的PM_(2.5)、水溶性离子进行观测分析.将观测期间划分为晴天、雨天和阴天这3种天气类型.PM_(2.5)在不同天气条件下的平均浓度为晴天阴天雨天.PM_(1.1)、PM_(1.1~2.1)和PM_(2.1~10)中水溶性离子的浓度均是晴天阴天雨天,且降雨过程对细粒子的去除作用更为明显.Ca~(2+)和Mg~(2+)谱分布类似,呈双峰分布,降雨对SO_4~(2-)和NH_4~+在0.65~1.1μm清除作用较强.不同天气条件下NO_3~-/SO_4~(2-)比值均小于1,雨天和阴天时的NO-3/SO_4~(2-)值高于晴天.3种天气条件下SOR和NOR的值均大于0.1,SO_2和NO_2发生不同程度的二次转化,大气中存在更多的二次颗粒物.     

冬季临安大气本底站气溶胶来源解析及其粒径分布特征

利用宽范围粒径谱仪(WPS)、EMS系统、KC-120H中流量采样器、850professional IC型离子色谱分析仪和热/光碳分析仪(DRI2001A)分别观测了临安大气本底站2015年1月9~31日10 nm~10μm气溶胶数浓度粒径分布、常规污染气体浓度、PM_(2.5)浓度及水溶性离子和OC、EC的浓度,利用PMF模式对PM_(2.5)进行来源解析,并分析了不同污染源下气溶胶粒子的谱分布及日变化特征.结果表明,临安大气本底站大气气溶胶数浓度平均为5 062 cm~(-3)·nm~(-1),主要集中在10~400 nm.PM_(2.5)的平均浓度和NO_2、SO_2、CO的平均体积分数分别为123.6μg·m~(-3)、22.6×10~(-9)、34.0×10~(-9)和2.2×10~(-6).水溶性离子以NO_3~-、SO_4~(2-)、NH_4~+为主,平均浓度分别为19.2、15.4和10.8μg·m~(-3),分别占总水溶性离子的37.9%、30.4%、21.4%.OC和EC的平均浓度分别为24.4μg·m~(-3)和6.6μg·m~(-3).冬季临安大气本底站PM_(2.5)主要来自二次相关源、燃煤排放、机动车排放、扬尘和生物质燃烧,贡献率分别为42.3%、21.4%、17.1%、8.7%和10.6%.不同来源气溶胶数浓度谱分布差异较大,二次相关、机动车排放、扬尘和生物质燃烧气溶胶数浓度谱均为单峰型分布,峰值分别位于120、50、100和90nm.燃煤颗粒物数浓度谱分布为双峰型分布,峰值分别位于25 nm和100 nm,浓度为19 842 cm~(-3)·nm~(-1)和18 372 cm~(-3)·nm~(-1).二次相关源、燃煤源、机动车排放、扬尘和生物质燃烧表面积浓度谱均为三峰型分布,最大峰值分别位于650、210、160、180和575 nm.不同排放源气溶胶颗粒物数浓度和表面积浓度日变化特征基本一致,多呈双峰型分布,主要受边界层日变化和人类活动影响.     

长春秋季细颗粒物中有机气溶胶组成特征及来源

利用大流量采样器采集了长春城郊2016年10月至2016年11月大气细颗粒物(PM_(2.5))样品共40套,分析了颗粒物中的有机碳(OC)、元素碳(EC)以及非极性有机化合物(主要包括正构烷烃、多环芳烃以及藿烷类化合物)和生物质燃烧标志物左旋葡聚糖的质量浓度,并用分子标记物、特征比值及主成分分析-多元线性回归(PCA-MLR)模型等方法探讨了有机气溶胶的主要来源.结果表明,观测期间PM_(2.5)的平均质量浓度为(79. 0±55. 7)μg·m~(-3),OC和EC的平均质量浓度分别为(20. 7±15. 6)μg·m~(-3)和(2. 2±1. 1)μg·m~(-3),分别占PM_(2.5)的26. 2%和2. 8%.所测非极性有机化合物的总平均浓度为(186. 3±104. 5) ng·m~(-3),浓度高低顺序为正构烷烃[(101. 3±67. 0) ng·m~(-3)]多环芳烃[(81. 4±46. 0) ng·m~(-3)]藿烷类化合物[(3. 8±1. 9) ng·m~(-3),其主要来源包括煤燃烧源、生物质燃烧源以及交通源.主成分分析-多元线性回归模型得出该地区有机气溶胶主要排放源的相对贡献依次是煤燃烧源(47. 0%)、生物质燃烧源(42. 6%)和交通源(10. 4%).本研究结果可为我国东北地区有机气溶胶污染防控提供科学依据.     

2008年冬—2009年春辽宁省干旱的遥感监测与大气结构分析

MODIS的多波段及高时空分辨率特征有利于对大面积干旱区域的动态监测。2008年10月下旬至2009年2月中旬我国中东部和北方地区十多个省市遭遇了严重干旱。论文选取2009年初干旱较严重的辽宁省作为研究区域,使用热惯量法提取MODIS数据的干旱信息,识别出干旱区域和干旱程度。为了深入分析导致此次干旱的大气结构特征和机理,从天气形势、斜温图(Skew-T)两方面揭示了干旱发生期间影响旱区的大气风向风速、温度、湿度及大气能量的结构特征。研究表明东北冷涡强大稳定而导致的干冷空气路径维持,整层大气的温度-露点差较大,西北风使来源地水汽稀少,稳定的大气层结及干下沉气流等大气结构特征是引起辽宁省严重干旱的重要原因。     

石家庄春季大气气溶胶数浓度和谱的观测特征

利用美国MSP公司生产的宽范围粒径谱仪(WPS)于2010年5月在石家庄市气象局进行了近地面大气气溶胶数浓度的观测,并结合该市同期的气象资料,分析了该次观测所得的大气气溶胶粒子数浓度和谱的特征及其成因.结果表明,本次观测到的气溶胶以超细粒子(粒径0.1μm)数浓度峰值出现时间为7:00和23:00.     

北京雾霾天气期间气溶胶光学特性

为了解北京地区雾霾天气条件下大气气溶胶的光学特性,利用2002～2008年AERONET资料分析了雾霾天气期间气溶胶光学厚度、Angstrom波长指数、粒子尺度谱分布和单次散射反照率等气溶胶光学特性参数.结果表明,北京地区雾霾天气期间气溶胶光学厚度表现出较高值,且随波长增大而减小,440 nm时平均气溶胶光学厚度达到1.34.Angstrom波长指数在雾霾天气时也表现出较高值,平均值达到1.11;其中高于0.9的波长指数出现频率达到94%,说明北京雾霾天气期间气溶胶粒子主要以细粒子为主.气溶胶体积尺度谱分布表现出双峰型结构,细模态的平均峰值半径随光学厚度增大而增大,而粗模态的平均峰值半径却随光学厚度增大表现出减小趋势;气溶胶粒子尺度谱中的主模态峰与光学厚度有关.雾霾天气期间平均单次散射反照率达到0.89,且随光学厚度增大表现出依次增大趋势,但对波长变化表现不敏感.     

南京市大气CO2浓度模拟及源贡献研究

定量研究城市区域人为CO_2通量对于控制温室气体排放具有重要意义,而基于大气CO_2浓度观测与大气传输模型方法反演区域尺度的CO_2通量是未来的一个重要发展方向,其中模型对大气CO_2浓度的模拟则是能否成功反演CO_2通量的重要基础,然而我国还未有针对城市区域CO_2浓度的长时间(1年)模拟.本研究基于高空间分辨率的人为源CO_2资料与拉格朗日大气传输模型(WRF-STILT),对南京市郊区34 m观测高度处2014年大气CO_2浓度进行模拟,并就模型模拟结果的主要影响因素和源贡献组成进行了分析,研究得出以下结论:(1)WRF-STILT模型能较好模拟出4个季节观测到的高CO_2浓度及有季节差异性的日变化特征.(2)观测CO_2浓度的足迹贡献源区(footprint)的季节变化在盛行风向影响下差异巨大,CO_2浓度增加值在前1 d的主要贡献占据总浓度贡献的90%,表明该34 m高度观测点可代表长三角区域的CO_2排放量的影响,而安徽东部和江苏中南部对其影响更大;(3)相对于排放源的日变化,边界层高度等气象因素的差异是引起CO_2强日变化的主要因素,这也是模拟的各季度浓度增加值差异的原因,其中秋季(34.97μmol·mol-1)冬季(30.07μmol·mol-1)夏季(27.28μmol·mol-1)春季(23.36μmol·mol-1);(4)浓度的主要贡献来源分别为石油生产(41%)和能源工业(26%),这和长三角区域的人为源CO_2排放通量差异巨大(石油生产:3%,能源工业:35%).     

中国东部冷锋推进中的PM2.5三维结构变化特征

利用观测资料和中尺度天气-化学模式（WRF-Chem）对一次冷锋南下天气过程导致的我国东部大范围空气污染开展研究,强调了冷锋过境前后的边界层结构及其对PM_2.5三维结构和变化的影响.观测发现,地面重污染区域位于冷锋前部均压场或等压线稀疏区域,在冷锋由北向南快速移动过程中,途经各站点PM_2.5浓度峰值伴随锋前而至.WRF-Chem模式可以较好地模拟中国东部地面和高空气象要素以及PM_2.5浓度的时空变化.模拟结果表明,处于该移动冷锋天气系统相同位置的沿途各站点的边界层结构以及PM_2.5垂直廓线表现出相似的特征.即:当冷锋开始入侵时,锋前污染物从地面被抬升到高空,PM_2.5浓度的增加和高空风速的增大导致高空PM_2.5通量增大,且PM_2.5浓度高值区随着高度升高向暖气团一侧倾斜.夜间冷锋过境引发边界层内对流性不稳定增加,边界层高度可达1 km以上,打破了边界层昼夜演变特征.本研究表明,垂直观测和精细模拟的结合可以有效地解释天气过程对空气污染的...