2016-2018年西宁市颗粒物来源及输送差异分析

利用HYSPLIT模式计算了2016—2018年西宁市逐日72 h气团后向轨迹,采用聚类分析方法,结合同期颗粒物PM₁₀和PM_2.5质量浓度数据,分析逐年和3年平均西宁市颗粒物输送特征及差异,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）对影响西宁市PM₁₀和PM_2.5质量浓度的污染潜在源区及不同潜在源区贡献进行了分析.结果表明,2016—2018年,西宁市颗粒物最主要输送路径源自青海北部的聚类2、甘肃中部的聚类6和甘肃东部的聚类8,占同期总轨迹比例分别为28.1%、27.4%和27.5%;3年平均则源自青海北经青海东折回西宁的聚类2,占比45.3%.最主要输送路径对应颗粒物质量浓度最低,输送距离较短、垂直高度较低、气团移速较慢;影响气团由西北向偏东转变,3年平均则以西北气团为主.2018年源自甘肃经青海东至西宁的短距离输送处于突出地位,所含轨迹占总轨迹的比例高达49.6%.PM₁₀和PM_2.5主要输送路径和污染路径由较长距离向较短距离过渡,较长距离输送路径出现比例逐年较小.PM_2.5/PM₁₀小于0.3时,主要输送路径与PM₁₀污染轨迹有很好的对应关系;PM_2.5/PM₁₀大于0.6时,主要输送路径与PM_2.5污染轨迹有较好的对应关系.PSCF和CWT分析发现,影响西宁市颗粒物质量浓度的主要污染潜在源区分布在新疆南部和青海北部,对PM₁₀质量浓度贡献大于100 μg·m^-3,对PM_2.5质量浓度贡献大于45 μg·m^-3.潜在源区分布年变化差异明显,2016年最广,2018年最小.印度北部主要贡献源区虽分布范围逐年减小,但在2017年局部贡献增大,对PM₁₀贡献超250 μg·m^-3,对PM_2.5贡献超60 μg·m^-3.主要贡献区周边区域及西宁至兰州一带为中等贡献源区,对PM₁₀贡献为50~100 μg·m^-3,对PM_2.5贡献为15~45 μg·m^-3.     

光腔衰荡光谱(CRDS)法观测我国4个本底站大气CO2

利用基于光腔衰荡光谱(CRDS)技术自组装的大气CO2在线观测系统,于2009年在青海瓦里关、浙江临安、北京上甸子和黑龙江龙风山4个世界气象组织全球大气观测网(WMO/GAW)大气本底站对大气CO2进行了在线观测.初步分析结果表明,4站全年大气CO2体积分数最低值出现在7～8月,夏季临安、龙风山和上甸子站CO2平均体积...     

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...     

广州市臭氧污染溯源:基于拉格朗日光化学轨迹模型的案例分析

分析了2018年10月初广州市一次为期6 d的臭氧污染事件,利用拉格朗日光化学轨迹模型对广州市的臭氧污染进行了溯源分析,量化了不同区域对臭氧污染的贡献,评估了重点排放区域不同行业和不同前体物减排对臭氧污染控制的效果.结果表明,本次污染事件期间,日最大8 h臭氧均值均超过160 μg·m^-3,最高达271 μg·m^-3,氮氧化物（NO_x）和挥发性有机物（VOCs）的平均浓度为（77.7±42.8）μg·m^-3和（71.9±56.2）μg·m^-3.芳香烃和烯烃是主要的VOCs反应活性物种,分别贡献了38%和30%的·OH反应活性以及51%和16%的臭氧生成潜势.本次臭氧污染事件主要受3类气团输送影响,3类气团中的高排放区域分别为广东省外、广东省内和广州市本地,在高排放区域中臭氧生成均受VOCs控制.途经区域前体物减排的敏感性分析表明,减排VOCs对于降低臭氧浓度的效果优于减排NO_x.在100%减排情况下控制高排放区域的交通源排放对广州市臭氧控制的效果（臭氧降低14.6%~21.0%）高于控制工业（8.4%~15.3%）、电厂（0.9%~6.2%）和民用源（2.3%~4.7%）的排放,但单独控制交通源在小于90%减排比例下对臭氧污染控制的效果并不显著（<10%）.此外,珠江三角洲地区的生物源排放也对臭氧生成有重要贡献,在模型中关闭生物源排放后,广州市臭氧浓度降低6%~19%.本研究证实了拉格朗日光化学轨迹模型在区域臭氧污染溯源的应用效果,并为广州市臭氧污染的区域协同控制提供了对策建议.     

唐山工业新区冬季采暖期大气污染变化特征研究

为研究唐山工业新区采暖期大气污染变化状况,2009～2010年冬季唐山工业新区的唐山市、迁安市和曹妃甸3个地区观测研究表明,唐山工业新区冬季采暖期间大气污染严重,NO、NO2、SO2、CO、PM2.5和PM10区域平均日均值分别达到（26±28）、（52±27）、（72±53）、（3 500±3 600）、（82±65...     

论北京降水的酸性

1994～1995年在北京市区安慧里进行了降水观测,分析了降水离子浓度,对夏季典型气象条件下的降水事件进行了后推气流轨迹分析?结果表明,北京市区年降水pH均值为5左右,夏季pH值最低,平均为4.88,说明北京出现了酸雨?气流轨迹分析显示,S-E扇形方向来流的降水酸度高;N-W扇形方面来流的降水酸度低?      

最小二乘支持向量机在臭氧浓度时间序列预测中试应用

将基于统计学理论的最小二乘支持向量机(LSSVM)方法试用于臭氧浓度时间序列预测.首先利用臭氧浓度时间序列资料重构了该混沌动力系统的相空间,然后沿着系统演化的相轨道用最小二乘支持向量机建立了臭氧浓度短时预测模型,并用上海市淀山湖站的臭氧观测资料做了提前1～8 h和提前24 h预报试验,结果显示这一模式能够较好地模拟臭氧浓度演化轨迹,提前1～8 h的预测精度均超过90%,提前24 h预报精度亦都在68%以上,预报效果较好.     

汾渭平原吸收性气溶胶时空演化及潜在源区分析

在绿色发展理念的带动下,全国多地的空气质量逐渐改善,但汾渭平原大气污染程度逐年走高,颗粒物污染尤为严重.利用OMI/Aura OMAERUV L2气溶胶数据集和PM_2.5站点数据,采用空间自相关分析及后向轨迹模型等方法,探索2005~2019年汾渭平原吸收性气溶胶的时空演化过程,揭示其高值极主导类型以及污染物传输路径和潜在源区.结果表明：①2005~2019年汾渭平原吸收性气溶胶指数（absorbing aerosol index,AAI）年均值波动上升,2006、2013和2017年为汾渭平原AAI高值转折点,年均值均大于0.63;西安和临汾AAI空间稳定性较差为高高聚集极点,在15年间高高聚集区域面积增长15.3%,空间分布更加集中,形成由西安和临汾两极相连的条带状分布区域,占区域总面积的24.2%;低低聚集区域面积锐减6.2%,转变为无特征区域.②汾渭平原AAI冬季数值最高、覆盖区域最广,在临汾极和西安极突破0.8,研究区AAI大于0.6的区域占比91.5%,其次为春季（AAI>0.4）、秋季（AAI>0.3）,夏季全境低值.汾渭平原AAI高值受大气扩散条件、气温和降水量变化影响显著.③利用后向轨迹和潜在源贡献模型得出西安极和临汾极污染物的远距离输送气团来自西北方向,近距离输送气团来自偏东和偏南方向,结合源区下垫面类型确定两个远距离沙尘传输源区（西北风源、北风源）、两个碳质源区（东风源和南风源）和一个沙尘和碳质共同作用源区（黄土高原源）.其中西北风源、黄土高原源和南风源对西安极影响显著,东风源和黄土高原源对临汾极影响显著,临汾极虽受一定程度西北风源和北风源沙尘影响,但影响较小,结合CO空间分布和其与AAI相关性系数的空间分布得出,临汾极吸收性气溶胶为碳质主导,西安极为沙尘和碳质共同作用.     

基于轨迹模型的和田绿洲沙尘移动轨迹及气象特征分析

以塔克拉玛干沙漠南缘的和田绿洲为研究区域,使用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,将和田绿洲西北部的墨玉县城作为模拟受点(79.72°E,37.26°N),对2004—2018年墨玉县发生的2 891次沙尘天气进行36 h的后向轨迹模拟,并通过k-means聚类分析法,定量分析沙尘天气期间气流的传输路径及气象特征。结果表明：2004—2018年,研究区沙尘天气的发生频率变化幅度不大,没有明显的增减趋势;年内沙尘天气主要集中在春季和夏季（3—7月）,占全年沙尘天气总数的70.23%,5、6月是强沙尘暴最活跃期。在沙尘天气期间气流的移动高度和轨迹相差较大,按照气流的起源地和到达墨玉县的方向将沙尘暴分为NW-W簇、N-N簇、NE-E簇和E-ES簇4簇轨迹类型,其发生天数占比分别为18.9%、12.3%、60.1%和7.8%。由东向西的沙尘天气发生天数占比最高（60.1%）,但主要以浮尘天气为主;由西北向东南方向的沙尘发生频率不高,但移动速度最快,强沙尘暴和扬沙主要来自西北和西部方向;由北向南的沙尘暴速度最慢（1.36 m/s）,空气湿度最低（26.4%）,但气温最...     

徐州大气颗粒物污染特征及传输途径分析

利用徐州2015年PM2.5和PM10逐小时质量浓度数据,分析了徐州颗粒物时空变化特征。同时基于HYSPLIT后向轨迹模式,结合GDAS气象数据和空气质量数据,利用轨迹聚类及潜在源分析法研究徐州不同季节气流轨迹对颗粒物浓度的影响及PM2.5和PM10的潜在来源。结果显示,2015年徐州环境空气中PM2.5和PM10的年均值为65和122μg/m3,分别超过国家《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值86%和63%。各国控站点ρ(PM2.5)和ρ(PM10)月变化呈现一致的冬季高夏季低的"V"型变化特征,这与气象条件和气流轨迹特征季节性变化有关。秋冬季污染较高时期徐州主要受西北内陆性气团和较为稳定的气象条件影响,而春夏季来自较为干净的东部海洋性气团利于污染扩散。潜在源分析显示,山东、安徽、苏中南、浙西北等地区是影响徐州市PM2.5和PM10的主要潜在源区。各季节潜在源区分布范围有一定差异,冬季时潜在源区分布最广,并有明显向西北方向转移延伸的趋势。