汾渭平原吕梁市颗粒物潜在源及输送通道分析

基于汾渭平原吕梁市2017~2019年颗粒物浓度监测数据和地面气象观测数据,利用后向轨迹聚类分析法以及潜在源贡献函数(PSCF)等方法研究了吕梁市冬季PM₁₀和PM_2.5大气污染特征及其潜在源区,最后结合轨迹密度分析法(TDA)、轨迹停留时间分析法(RTA)对轨迹聚类分析得到污染输送通道进行补充分类,并分析了不同输送通道的输送特征.研究发现,吕梁市2017~2019年颗粒物年均浓度逐年下降,其中PM₁₀下降了28μg/m³,PM_2.5下降了17μg/m³,冬季下降幅度最大.3a冬季风向风速和浓度的统计分析表明吕梁市颗粒物浓度受东北和西南风影响最为显著,其原因是受当地三川河河谷地形的影响.影响吕梁市PM₁₀污染的潜在源区主要位于西南方向,PM_2.5污染的潜在源区主要分布在西南、东和东南方向,颗粒物污染输送通道可概括为:西北、西南和偏东(东+东南)通道.西北通道气流移动速度快,途经新疆、内蒙、甘肃和陕西北部等区域;西南通道气流移动速度慢,主要途经陕西中南部渭河平原等污染严重的区域;偏东通道的气流移动速度慢,气流先沿太行山东麓南下,在经过太行山的横断山谷(太行陉、井陉等)时转向进入山西.PM₁₀污染时西北通道贡献最大,偏东通道贡献最小,且两个通道下绝大多数发生的均是轻度污染,占比都在90%左右;PM_2.5污染时三类通道下发生轻度污染的比重较PM₁₀均下降,西南和偏东通道下发生中度污染以上的比重在50%左右,且西南和偏东通道途经的区域恰好是PSCF计算得到的潜在源区位置,说明了西南和偏东气流容易将细颗粒物输送至吕梁.WRF (天气预报模式)的风场模拟较为直观的解释了三类污染输送通道,且复杂地形是形成污染输送通道的一个重要因素.西北和西南污染输送通道主要受吕梁山脉的影响,偏东污染输送通道主要受太行山及其横谷的影响.     

广东省春季一次区域臭氧污染过程的成因分析

为探究广东省春季环境空气臭氧(O₃)污染成因，选取2022年4月6—10日的一次典型污染过程，结合后向气流轨迹、潜在源贡献因子算法和权重轨迹分析法，较为全面地分析了本次污染过程的特征及传输对O₃的影响.结果表明：本次污染范围涉及全省10个城市，污染前期江门市和中山市O₃小时峰值浓度分别高达264μg·m^-3和272μg·m^-3，后期东莞市每日O₃小时峰值均高于260μg·m^-3.以清远市为代表性城市的分析表明，污染天日最大8 h平均O₃浓度、氮氧化物(NO_x)和挥发性有机物(VOCs)浓度平均值较非污染天分别升高10.8%、44.0%和168.0%.O₃污染天呈高温、低湿的特点，O₃浓度与温度的相关性在污染天显著增强.基于MIR值计算的O₃生成潜势结果表明，与非污染天相比，污染天间、对-二甲苯、乙苯、邻二甲苯和甲苯对O     

辽宁辽中县城郊地区大气污染物时空变化及来源特征

以辽中县水文站为辽宁省典型城郊地区大气背景站点,针对大气污染物,ρ(PM_2.5)和气象因子等进行了1年(2007年2月—2008年1月)的连续观测.研究了各污染物的浓度水平,日、季节变化以及来源特征.φ(O₃),φ(CO),φ(SO₂),φ(NO),φ(NO₂),φ(NO_x*),φ(NH₃)和ρ(PM_2.5)平均值分别为19.9×10-9,0.85×10-6,9.7×10-9,8.8×10-9,14.5×10-9,23.2×10-9,29.8×10-9和66.6 μg/m3. 除SO₂外,各污染物浓度水平均优于我国《环境空气质量标准》(GB 3095—1996)的二级标准.φ(O₃)在日间达到最大值,一次污染物呈现双峰分布.从季节变化来看,φ(O₃)在夏季最高,春季最低.一次污染物如CO,SO₂,NO以及PM_2.5的浓度均在冬季达到最大值.地面监测的φ(O₃)和OMI卫星反演的NO₂ 柱浓度的变换趋势相同,但地面观测的φ(O₃)在春季明显低于柱浓度.后推气流轨迹分析结果表明,在φ(O₃)较高的夏、秋季,从东北地区和渤海湾起源的气流贡献最大.      

贵阳大气降水化学特征及来源分析

对贵阳地区2008年10月1日~2009年9月30日降水样品的pH值和主要阴阳离子组成的进行测定,并运用TrajStat软件模拟后向气团轨迹,分析了贵阳地区降水中离子来源以及影响离子浓度的因素.结果表明,2008~2009全年降水pH值加权平均值为4.23;SO42-是主要阴离子,加权平均值为265.63μeq/L,占总阴离子的69.29%.Ca2+和NH4+是主要的阳离子,加权平均值分别为182.90和112.79μeq/L,分别占总离子的47.10%和29.05%.并且NH4+、Ca2+与SO42-之间存在明显的相关性,说明贵阳大气中可能主要存着(NH4)2SO4、NH4HSO4、CaSO4等物质.总离子浓度季节差异性大,冬季高、夏季低,主要受到降水量、污染物来源等多方面的影响.海相和土壤富集系数表明,Ca2+、Mg2+、K+主要来自地壳源,而SO42-、NO3-主要来自人为源.贵阳后向轨迹表明春季气团轨迹较为杂乱,夏季气团主要来自沿海,秋冬季则主要受中国内陆的影响.     

Modelling coral reef ecosystems with limited observational data

Ecosystem models represent potentially powerful tools for coral reef ecosystem managers. They can provide insight into ecosystem dynamics not achievable through alternative means allowing coral reef managers to assess the potential outcome of any given management decision. One of the main limitations in the applicability of ecosystem models is that they often require detailed empirical data and this can restrict their applicability to ecosystems that are either currently well studied or have the resources available to collect the required data. This study describes the development of a coral reef ecosystem model that can be calibrated to an ecosystem with limited empirical data. Based on the assumption that coral reef ecological structure is generic across all tropical coral reefs and that the magnitude of the interactions between ecological components is reef specific, the dynamics of the ecosystem can be replicated based on limited empirical data. The model successfully replicated the dynamics of three individual reef systems including an inshore and oceanic reef within the Great Barrier Reef and a Caribbean reef system. It highlighted the importance of understanding the specific dynamics of a given reef and that a positive management intervention in one system may result in a negative outcome for another. The model was also used to assess the importance of various interactions within coral reef ecosystems. It identified the interactions between hard corals and other non-algal benthic components as being an important (but currently understudied) facet of coral reef ecology. The development of this modelling approach provides access to ecosystem modelling tools for coral reef managers previously excluded due to a lack of resources or technical expertise.     

日本核泄漏对我国北方典型区域的影响

为研究2011年3月日本核泄漏对我国北方典型区域的影响,通过采集北京、青岛两地的TSP和PM₁₀样品,对大气颗粒物中的放射性核素进行监测,分析其污染水平;并结合气象条件等因素,运用Models-3/CMAQ模式数值模拟和HYSPLIT-4轨迹,分析了日本放射性核素的传输方向及其可能对我国的影响. 结果表明:①北京监测点于3月29日开始监测到微量的131I、134Cs、137Cs、7Be,随后几天各核素浓度迅速增加,于4月1—3日达到峰值(在PM₁₀中的浓度分别为1.87×10-3、4.60×10-4、6.52×10-4、8.52×10-3 Bq/m3)后,131I逐渐减小直至检测不到,134Cs、137Cs的浓度则保持在较低浓度水平(<5×10-5 Bq/m3)且稳定,7Be则保持较高的浓度水平(4.23×10-3~9.42×10-3 Bq/m3),并随时间的波动出现峰值. 青岛监测点的各放射性核素浓度特征与北京监测点类似. ②4种放射性核素均保持在较低的浓度水平,从监测数据看对人体健康应该不会造成太大影响. ③Models-3/CMAQ模式数值模拟和HYSPLIT-4轨迹分析均显示,日本核泄漏期间,福岛的气团均是向其东南、东北方迁移,因此检测到的放射性核素应该主要是通过高空扩散由西向东绕地球一圈后传输到我国的.      

长春市大气SO2、O3和NOx的变化特征及来源

为研究长春市采暖期大气污染物的污染水平及其随时间的变化特征,于2012年1—6月通过在线监测仪获取了大气中ρ(SO₂)、ρ(O₃)和ρ(NO_x),利用HYSPLIT(混合型单粒子拉格朗日综合轨迹模式)后向轨迹模型结合地面气象资料,初步分析了该市大气污染物的可能来源及传输过程. 结果表明:观测期间ρ(SO₂)和ρ(NO_x)的日均值分别为(25.0±21.6)和(54.4±34.0)μg/m3,ρ(O₃)最大8 h平均值为(85.0±26.2)μg/m3,ρ(SO₂)、ρ(NO_x)和ρ(O₃)的变化范围分别为2.3~131.0、17.6~183.7和31.0~173.3 μg/m3;其中ρ(O₃)日均值超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值的时间为2 d,ρ(SO₂)和ρ(NO_x)均未超过二级标准限值,但ρ(SO₂)日均值在采暖期超过GB 3095—2012一级标准限值的时间为23 d,占采暖期的24%. 采暖期ρ(SO₂)日变化为双峰型,峰值出现在06:00和20:00左右,而在非采暖期表现为单峰型,峰值出现在08:00左右;ρ(O₃)表现为单峰型,峰值出现在13:00─15:00;ρ(NO_x)在采暖期表现为双峰型,而在非采暖期表现为单峰型. 对观测期间72 h内HYSPLIT后向轨迹模拟结果和气象数据的分析表明,长春市大气污染主要受本地源的影响,偏西气流易对污染物造成积累,而偏东气流有利于污染物扩散.      

广州地区大气污染物输送通道的特征

运用NCEP的GDAS全球气象要素资料与HYSPLIT后向轨迹模式,计算广州地区2010~2012年逐日72h后向轨迹,利用聚类分析方法,分析了广州地区污染物输送通道垂直特征, 计算不同输送通道下广州市颗粒物浓度日均值,同时分析污染物在输送过程中跨越边界层的特征.结果表明:广州地区近地面污染物输送通道可以分为局地、东北路、北路、西北路、东路、南路,不同输送路径对应的PM2.5浓度存在显著差异.局地与东北路输送时,PM2.5浓度最大,北路次之,东路较小,南路输送时最小.西北路输送时,PM10中粗粒子比重明显增加.影响广州地区主要为湖南东南部、江西中部及东南沿海,超过1000m高度的轨迹数所占百分比为16.1%,而低于500m高度的轨迹数所占百分比为 73.1%,近地面污染物的输送主要发生在边界层内部.     

嘉善冬季PM2.5化学组分特征及来源分析

为研究嘉兴地区嘉善冬季污染时段和清洁时段PM_2.5化学组分特征,结合气象数据对2019年1月嘉兴市嘉善县善西超级站在线自动监测PM_2.5及化学组分数据、气态污染物(NO₂和SO₂)进行了分析.结果表明,2019年1月嘉善善西超级站污染时段PM_2.5浓度(97.18μg·m^-3)为清洁时段(36.77μg·m^-3)的2.6倍.污染时段水溶性离子浓度(41.58μg·m^-3)较清洁时段(19.82μg·m^-3)高21.76μg·m^-3,但占比有所降低,含碳组分比例增加.OC;EC比值为3.93,可能受到燃煤及机动车排放的共同影响.低风速及高湿有利于NO₂和SO₂等气态污染物进行二次转化,污染时段硫转化率和氮转化率均比清洁时段高,分别增高7.93%和54.11%,说明NOx向硝酸盐二次转化较为明显,导致颗粒物浓度升高.聚类分析结果显示67.34%气流来自北方,且相应的气流轨迹上污染物浓度比周边高,说明污染物存在一定的长距离输送.结合风玫瑰图可以看出,污染主要为本地及其周边的输送,污染物的长距离输送在短时会使污染浓度突增.因此,在重点关注本地及周边污染的同时,偏北气流下的污染物区域输送不可忽视.     

基于PSCF与CWT模型的乌鲁木齐市大气颗粒物源区分析

利用MeteoInfoMap软件和GDAS全球同化气象数据,对乌鲁木齐市2014—2019年四季72 h气团后向轨迹进行聚类分析.同时,结合小时PM_2.5和PM₁₀浓度数据,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）分析了乌鲁木齐市颗粒物不同季节潜在源区及其对研究区颗粒物浓度的贡献.结果表明：①影响乌鲁木齐市大气质量的气团轨迹可分为长、短两支,短支气流主要来自研究区及周边城市,对研究区颗粒物浓度贡献大;②长支气流输送距离较远,主要来自哈萨克斯坦、俄罗斯等国家,对研究区颗粒物浓度贡献小;③影响乌鲁木齐市PM_2.5浓度的主要潜在源区是吐鲁番地区、巴音郭楞蒙古自治州、伊宁市和阿克苏地区;④潜在源区分布呈现显著季节变化特征,冬季潜在源区分布广、贡献度高,而夏季源区分布狭窄、贡献度低,春季和秋季源区分布与贡献特征介于两者之间.