太原市秋冬季大气污染特征和输送路径及潜在源区分析

采用环境空气质量指数(AQI)统计分析了2014～2018年太原市全年及秋冬季污染特征,并采用HYSPLIT后向轨迹模型计算了2014～2017年秋冬季逐时后向轨迹,结合太原市AQI,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对影响太原市的污染物输送路径和潜在源区进行了分析.结果表明,太原市污染状况不容乐观,太原市2014～2018年全年优良天数波动较大,尤其近两年从64%下降到不足50%;然而秋冬季优良天数稳步上升,2018年超过50%,空气质量有好转趋势.污染类型可能发生变化,全年及秋冬季PM_(2.5)为首要污染物的污染天数下降显著,PM_(10)为首要污染物的天数上升明显.聚类分析2014～2017年秋冬季太原的后向轨迹,53%的气团来自偏西方向,21%来自西北方向,12%来自西南方向,14%来自偏东方向,其中西南方向轨迹是外来污染物输送进入太原的主要轨迹,对太原空气质量有显著影响.PSCF和CWT分析表明,影响太原空气质量的重要潜在源区主要位于汾渭平原的陕西汉中、西安和山西的吕梁、临汾等地.建立汾渭平原及其周边区域联防联控机制对控制区域污染有着重要意义.     

基于化学损耗矫正的青岛胶州市环境VOCs来源解析

臭氧已成为影响我国环境空气质量的重要污染物之一,准确解析环境臭氧及其前体物VOCs的关键源类及其贡献对于有效防控臭氧污染具有重要作用.因此,利用光化学年龄参数方法估算了青岛胶州市2021年1月1日至2月28日在线VOCs监测数据的初始浓度,矫正环境VOCs物种的光化学损耗;并利用正定矩阵因子分解(PMF)和臭氧生成潜势(OFP)模型进行了环境VOCs及其OFP来源解析研究,以期为青岛市环境臭氧污染的防控提供数据支撑.结果表明,研究期间青岛市环境ρ(TVOCs)和OFP的平均值分别为65.9μg·m^-3和176.7μg·m^-3;其中丙烷浓度(12.4μg·m^-3)和占比(18.9%)最高,而间/对-二甲苯的OFP(24.6μg·m^-3)及占比(13.9%)最高.研究期间TVOCs的初始浓度为153.1μg·m^-3,其光化学损耗率达到63.8%.烯烃是光化学损耗率(92.1%)最高的VOCs物种,其中异戊二烯的光化学损耗率达到98.6%,明显高于其它VOCs物种.基于初始浓度的来源...     

北京市PM2.5水分含量及其变化特征

利用卡尔费休法可直接测定PM_2.5水分含量,方法精密度及准确度均较好.将该方法应用于北京市城区站点2020年全年的PM_2.5分析,结果显示PM_2.5水分浓度年均值为(5.0±4.1)µg/m³,在PM_2.5占比为(12.5±4.8)%,与PM_2.5质量浓度呈显著相关.水分质量浓度与PM_2.5的质量浓度月度及季节变化趋势基本一致.研究发现,随着空气污染加重,水分质量浓度及其在PM_2.5占比均呈上升趋势,二者相关性明显增强.可见污染发生时,水分增加有利于颗粒物吸湿增长从而推高污染水平,对PM_2.5的贡献同步增强.当沙尘污染发生时湿度处于同期较低水平,不利于细颗粒物的吸湿增长,水分质量浓度及其占比均处于较低水平. PM_2.5水分与二次离子及有机物均有很好的相关性,说明水分为气态污染物提供非均相转化载体,促进硝酸盐、硫酸盐、有机物的进一步生成.PM_2.5水分与地壳物质无相关性,证实地壳元素为一次源,不受水分影响.     

基于高空间分辨网格的郑州市城镇居民PM2.5暴露浓度与健康风险变化评估

近年来,我国以PM_2.5为特征污染物的复合型大气污染问题依然严峻,居民长期暴露在PM_2.5环境中会造成健康损伤,可以增加特定疾病过早死亡.郑州市PM_2.5浓度年均值远高于国家Ⅱ级标准,对居民健康造成了极为不利的影响.基于网络数据爬取建立的高空间分辨率人口密度网格,依据室外浓度监测数据和城镇居民源排放量,评估了包括室内和室外暴露的郑州市城镇居民的PM_2.5暴露水平,并采用综合暴露-反应模型量化了相应的健康风险,最后评估了不同削减措施与空气质量标准对降低城镇居民PM_2.5暴露浓度的贡献.结果表明,2017年和2019年郑州市城镇居民的时间加权PM_2.5暴露浓度年均值分别为74.06μg·m^-3和60.64μg·m^-3,下降了18.12%.其中室内暴露浓度占时间加权暴露浓度的质量分数分别为83.58%和83.01%,对时间加权暴露浓度下降的贡献率为84.06%. 2017年和2019年郑州市与PM_2.5     

基于Sentinel-2 MSI影像的河湖系统水体悬浮物空间分异遥感监测:以安徽省升金湖与连接长江段为例

开展河湖系统悬浮物监测对掌握水体泥沙运移规律、制定水环境治理措施具有重要意义.以安徽省升金湖与连接长江段水体为研究区,根据实测光谱模拟Sentinel-2 MSI影像波段反射率,结合同步水体悬浮物实测数据建立反演模型;而后根据2017～2019年28景MSI影像水体悬浮物反演结果,分析河湖系统水体悬浮物浓度的变化规律,并探究水位变化对其空间分异的影响.结果表明:①根据MSI影像第六波段与第三波段的比值建立的二次多项式模型具有较高的反演精度(R~2=0.863,RMSE=22.211 mg·L~(-1)),适用于高浊度水体悬浮物反演;②在空间上,升金湖入湖口附近、上中湖区西北部和下湖悬浮物浓度相对较高,除夏季外升金湖悬浮物浓度均高于其连接长江段;在时间上,升金湖悬浮物浓度在夏季相对较低,在其他季节较高,而与其连接的长江水体呈现相反的年内变化规律;③闸控影响下河湖连通性改变造成的水位变化,是影响升金湖-长江悬浮物空间分异的关键因素.在平水期与枯水期,升金湖对长江悬浮物浓度变化具有一定的贡献度,而在丰水期,升金湖与长江悬浮物浓度变化之间的相关性不明显.     

西安市降雪中DOM荧光特性和来源分析

利用三维荧光光谱、平行因子分析模型和后向轨迹模型等,分析西安市降雪中溶解性有机物(DOM)的荧光特性和来源,研究结果可为大气有机污染物的化学组成和来源分析提供数据基础.结果表明,降雪DOM的DOC含量为0. 88～10. 92mg·L~(-1),主要含有类腐殖质、类富里酸、类色氨酸和类酪氨酸,它们荧光强度及其总和与DOC和UV_(254)呈显著正相关(P 0. 01).降雪过程中DOM的荧光指数(FI)、生物源指数(BIX)和腐殖化指数(HIX)值分别为1. 50～1. 75、0. 87～1. 25和1. 11～1. 97,且FI与BIX和HIX分别呈正相关和负相关(P 0. 05).降雪期间气团传输轨迹包括:本地源、起始于新疆(途经甘肃、宁夏)的长距离传输、起始于内蒙古(途经宁夏)和山东(途经河南)的中距离传输,分别占总量的38. 78%、24. 04%、19. 87%和17. 31%.结果也表明,可利用代表类腐殖质、类富里酸、类色氨酸和类酪氨酸荧光峰的荧光强度与其总和表征降水中DOM的含量或相对含量,降雪中DOM兼具生物源和陆源,属于自生来源且有机质为新近产生或具有较强自源特征,本地源对降雪DOM的来源贡献最为显著.     

基于地理标记照片的入境游客空间特征与移动轨迹——以南京市为例

随着互联网与社交媒体的兴起,用户分享内容中的地理标记数据成为旅游流研究的重要对象。以南京入境旅游流空间特征为研究对象,以2010—2018年Flickr平台内南京地理标记照片为基础,利用DBSCAN算法、ArcGIS 10.2等方法与技术探究南京入境旅游热点区域、游客移动轨迹特征及模式。研究结果显示：（1）南京入境游客访问峰值出现在3-6月及10月,以一日游为主。（2）南京AOI空间分布差异明显,历史城区是南京入境旅游最热门区域,其AOI分布与旅游景区、商业购物等相关产业空间高度重合;中心城区的AOI分布数量次之,钟山风景区是其热度核心,深受热衷历史文化的游客追捧;郊区的AOI分布数量最少,基本与当地旅游景区相吻合。（3）单日游和多日游的游客移动轨迹网具有显著差异性,分别体现在网络范围、网络体系、旅游对流及转移差值4个方面。（4）南京入境游客移动轨迹模式可划分为区域内部移动轨迹模式和区域间移动轨迹模式。根据上述研究结果,分别针对历史城区、中心城区及郊区提出相应的发展建议。     

中国交通碳排放及影响因素时空异质性

选取30个省级行政单位作为空间单元,采用探索性空间数据分析（ESDA）方法对交通碳排放时空分布格局进行研究,同时考虑空间单元的差异性,构建地理加权回归（GWR）模型分析交通碳排放影响因素的时空异质性.研究发现：2000~2015年交通碳排放量呈现显著的空间聚类特征,聚类趋势逐年加强.双变量空间自相关指数为0.165~0.274,显著性水平介于0.016~0.045,表明交通碳排放同机动车保有量、GDP、货运周转量及客运周转量之间存在显著的空间正相关关系.GWR模型的R²在0.783~0.865之间,而OLS模型的R²在0.675~0.844之间,且GWR模型的AICc值均低于OLS模型的,说明GWR模型的拟合结果明显优于OLS模型,可以更好地解释交通碳排放的影响机制.GWR的回归结果表明碳排放的影响因素存在明显的时空异质性特征,其中GDP是主要的推动因素,部分地区回归系数高达0.91,2000年影响程度由东向西递减,而2005、2010和2015年由北向南递减.客运周转量起到关键的抑制作用,影响程度由东北向西南递减.因此建议应当充分考虑碳排放影响因素的时空异质性特征,制定差异化的碳减排政策.     

重庆市O3污染日的大气环流分型与传输特征

通过分析重庆市主城区2015~2019年O₃浓度和气象要素观测数据,发现主城区O₃超标日数、超标日O₃中位值和90百分位浓度值均呈现逐年升高趋势,O₃与温度成正相关、与相对湿度成负相关,高O₃浓度对应每日最高温度区间为35℃以上以及相对湿度区间70%以下.采用T-mode主成分分析法(PCT)对2015~2019年的4~9月850hPa低层位势高度场和风场进行分型,总结出重庆市O₃污染期间主要有8种天气类型,其中有利于出现高浓度O₃现象的天气类型分别是低压西北侧型(T1)、低压后部型(T4)和高压西侧(T3),对应O₃平均超标率分别为34.6%、17.0%和14.2%.利用HYSPLIT4模型后向轨迹聚类方法和潜在源贡献算法(PSCF),计算得到O₃污染日的气团主要以中短距离输送为主,主要传输轨迹来自北、东北、南以及西南四个方向,从2015~2019年,主要污染来源有一个明显的从北转南的趋势,O₃污染的潜在源贡献分析结果与全市工业源NO_x、VOCs排放量空间分布的一致性较高.     

太原市城区夏季VOCs来源及其对O3生成的贡献

采集太原市城区夏季VOCs样品并分析其浓度特征,使用参数修正法得到VOCs初始浓度,分析其来源及对O₃生成的贡献.结果显示：太原市城区总VOCs平均浓度为48.13 μg/m³,烷烃（25.52 μg/m³）为主要组分.VOCs浓度呈明显日变化特征,在日间（10：00~14：00）光化学产生O₃的关键时段浓度最低.油品挥发、机动车排放、燃煤、植物排放与液化石油气/天燃气（LPG/NG）使用源对修正后环境VOCs的贡献分别为26.89%、25.55%、21.14%、14.99%、11.44%,对O₃生成的贡献分别为21.44%、33.10%、24.07%、13.77%、7.62%.机动车为新鲜排放气团VOCs的重要来源,而油品挥发、燃煤的输送与本地积累是其他（混合、夜间与反应）气团VOCs的重要来源.机动车排放、油品挥发与燃煤为VOCs与O₃生成的重要贡献源,控制此类源排放可减少太原市城区环境VOCs浓度并有效降低O₃生成.