2019年秋季海南省4次臭氧污染过程特征及潜在源区分析

基于2019年秋季海南省空气质量和气象监测数据,结合相关分析、HYSPLIT后向轨迹模型、PSCF （潜在源贡献因子）和CWT （浓度权重轨迹）等分析方法对海南省4次O₃污染过程特征及潜在源区进行深入分析.结果表明：①过程1和过程3分别发生在9月21~30日和11月3~11日,持续时间达到了10 d和9 d,ρ（O₃-8h）（最大8 h平均）分别为145.52 μg ·m^-3和143.55 μg ·m^-3.过程2和过程4出现在10月18~21日和11月20~25日,持续时间为4 d和6 d,ρ（O₃-8h）分别为130.79 μg ·m^-3和115.46 μg ·m^-3.②气压偏高,降水偏少,相对湿度偏低,日照时数偏长和太阳辐射偏强,是造成海南省出现O₃污染天气的有利气象条件.偏北风风场控制下有利于O₃-8h浓度上升,不同风速大小会影响海南省O₃-8h浓度高值区分布.③ O₃污染较为严重的过程1和过程3的影响气流发散度较大,有来自内陆地区和东南沿海地区两支气流,而O₃污染较轻的过程2和过程4的影响气流较为集中,多为东南沿海气流.④潜在贡献源区分析表明,浙江省、江西省、福建省和广东省等地是2019年秋季海南省O₃污染外源输送的主要源区,其中珠三角地区和广东省西部WPSCF值和WCWT值分别为大于0.36和大于90 μg ·m^-3.     

港口地区大气PM2.5中多环芳烃污染特征及来源分析

为探究港口地区污染大气中多环芳烃（PAHs）的污染特征和潜在来源,以青岛港为研究对象,于2018年8月至2019年5月期间采集了4个季节的PM_2.5样品（n=59）,分析了PM_2.5中PAHs的季节变化和组成特征,使用相关性分析探索了气象因素对PAHs浓度的影响,并采用正定矩阵因子分解和潜在来源贡献函数模型对潜在来源进行解析.结果表明,ρ（PAHs）平均值为（8.11±12.31） ng·m^-3,秋冬季节高于春夏季节.PAHs的季节性分子组成相似,以4~5环PAHs （75.43%）为主.荧蒽、苯并［e］芘、苯并［a］蒽、菲、芘和䓛是研究区域PAHs的优势物种,这与船舶尾气中主要化合物组成相似.相关性分析表明,PAHs浓度与温度和相对湿度呈极显著负相关,与大气压和风向呈极显著正相关,与风速的相关性较差.PMF分析提取出6个贡献因子,结果表明,青岛港地区受航运排放（28.83%）影响最大,其次是机动车排放（20.49%）以及原油挥发（13.47%）等,夏季受航运排放影响最大.PSCF结果表明,京津冀、环渤海和鲁北地区是远距离传输的主要来源区域.     

甘肃地区春冬季颗粒物输送路径及潜在源分析——基于HYSPLIT4模式及TraPSA分析平台

利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统数据,计算了甘肃地区5个站点2017～2018年逐时72h气团后向轨迹;结合各站点颗粒物逐时质量浓度数据,选择颗粒物污染最严重的春冬季,利用轨迹聚类方法分析了甘肃地区后向气流轨迹特征;基于潜在源贡献函数(PSCF)分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法,将各站点分析结果输入Tra...     

漳州大气PM2.5污染特征与区域传输影响分析

利用多点位三维受体模型与后向轨迹模型,研究了漳州市近海与城区两个代表性点位不同季节不同来向气团所载带的PM_(2.5)浓度、化学组分及污染源贡献特征。结果表明:近海与城区两点位PM_(2.5)质量浓度在季节变化上均为夏季低,冬季高(近海点位夏季37.3μg/m~3,冬季52.1μg/m~3;城区点位夏季38.5μg/m~3,冬季86.2μg/m~3);总体而言,近海点位主要受本地气团以及江苏-浙江来向气团影响,城区点位主要受广东省及其近海来向气团影响。在PM_(2.5)化学组成上,近海点位二次无机组分SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+均高于城区点位,而城区点位秋季二次有机污染明显高于近海点位。因受河口地形影响,近海点位冬季PM_(2.5)各化学组分均高于城区点位。两点位源解析结果存在季节性差异。在近海点位,春冬季二次无机源贡献最大,夏秋季二次有机源贡献最大;在城区点位,春季建筑尘、夏季二次有机源、秋季地壳尘、冬季二次无机源占比最大。不同来向气团对两点位四季PM_(2.5)分担率分别为:近海点位春季NNE来向的二次无机源(20.5%)、夏季SW来向的二次有机源(14.3%)、秋季NNE来向的二次有机源(10.0%)、冬季NE来向的二次无机源(24.2%);城区点位春季NNE来向的建筑尘(18.0%)、夏季WSW来向的二次有机源(15.9%)、秋季NNE来向的地壳尘(15.4%)、冬季NNE来向的二次无机源(24.3%)。     

帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析

基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据（2019年3月~2020年2月）,对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM₁₀和PM_2.5年均值分别为（29.4±16.4）,（9.3±5.1）μg/m³,大气颗粒物以PM₁₀为主,结合同期PM₁₀浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM₁₀聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）,揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM₁₀的潜在源分布及其贡献水平.结果表明：帕米尔高原东部PM₁₀输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM₁₀高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM₁₀值,秋季各轨迹对应PM₁₀值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM₁₀高值.PM₁₀春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部.     

2015年12月气流轨迹对长三角区域细颗粒物浓度和分布的影响

2015年12月中国长三角区域经历了4次高浓度、大范围、长时间的颗粒物污染.本研究基于HYSPLIT后向轨迹模式结合GDAS（Global Data Assimilation System,全球资料同化系统）气象数据和长三角区域15个主要城市的PM_2.5质量浓度数据,利用轨迹聚类、潜在源贡献因子法（Potential Source Contribution Function,PSCF）和浓度权重轨迹法（Concentration-Weighted Trajectory,CWT）分析了2015年12月长三角区域主要气流轨迹方向和重污染过程中细颗粒物的潜在来源分布,探讨了不同污染过程的气象特征和影响气团分布.结果表明,2015年12月长三角区域主要受到来自西北和北方气流影响（B、C、D类）,其出现概率分别为39.5%、20.0%和25.8%;西方内陆（A类）出现概率最低,仅为14.7%.西北内陆方向长距离输送（B类）对长三角区域空气质量影响较大,在此类气团主导下,长三角区域颗粒物（PM_2.5、PM₁₀）质量浓度和气态污染物（SO₂、NO₂、CO）质量浓度平均值分别为90.9、135.1、32.4、54.4和1200 μg·m^-3,且粗颗粒物比重较其它3类聚类高;经过东北海面气团（C类）携带的颗粒物浓度也较高,且PM_2.5/PM₁₀比值最高,可能是其水汽含量较高加剧了污染物的二次生成.PSCF和CWT分析结果表明,污染过程1（12月5-8日）期间,长三角区域PM_2.5浓度主要受内蒙东部、京津冀、山东和江苏东部等地影响;污染过程2（12月10-11日）和污染过程3（12月13-15日）期间,京津冀地区对长三角区域PM_2.5浓度的贡献都较低,污染过程2的主要潜在源区较为集中,主要为内蒙东部、辽宁、山东东部、江苏和上海;而污染过程3的潜在源区较广,内蒙西南地区、甘肃、山西、陕西、河南、河北南部、山东、安徽北部等地及长三角本地对区域PM_2.5浓度均有重要贡献;污染过程4（12月20-27日）持续时间最长,相较前3次污染过程,京津冀地区和西南地区对长三角区域PM_2.5浓度的贡献相对增加.总体来说,2015年12月4次污染过程期间长三角区域PM_2.5污染的潜在贡献源主要集中在华北和华东（长三角）地区,区域性污染和长距离输送对冬季长三角区域空气质量有重要影响.     

秦岭南北降水空间分异研究

为了探讨秦岭南北降水空间分异特征,本文以秦岭山脊线南北22个气象站点2011～2018年间的逐日降水量及全球资料同化系统风向数据为基础,借助协同克里金插值和混合单粒子拉格朗日积分扩散传输模型(HYSPLIT模型)的后向轨迹模式等方法,对秦岭山区降水进行了空间格局分析、水汽轨迹追踪及水汽源地贡献率计算.结果 表明:①秦岭...     

输送、滞留叠加海上回流的长时间沙尘天气影响判断及贡献分析

于2019年10月15日～11月7日对上海大气中颗粒物的质量浓度和PM2.5的化学组分进行了在线连续观测,期间,华东地区遭遇了一次大范围的沙尘过程.根据相关规定,结合沙尘示踪组分和WRF-CMAQ 数值模拟,将观测过程分为4 个阶段:沙尘前、沙尘I(输送和滞留过程)、沙尘Ⅱ(海上回流和清除过程)和沙尘后.基于相关规定、...     

河套平原O3浓度时空分布、传输路径及潜在源贡献分析

基于2005—2020年OMI遥感卫星O₃柱浓度数据，结合河套平原23个国控点环境自动监测站大气污染物数据和全球资料同化系统（GDAS）气象资料，探讨河套平原O₃污染时空分布特征、气象因素、传输路径和潜在来源.结果表明：（1）2005—2020年河套平原O₃柱浓度年均值波动上升，年均增长率为2.95%，季节变化表现为春季>冬季>夏季>秋季；（2）空间分布方面：高值区主要分布在东北部地区，南部城市低于北部城市；（3）河套平原地区O₃浓度与气温、日照呈显著正相关，与气压呈显著负相关，而降水、相对湿度、风速对O₃浓度影响具有显著的区域性差异；（4）基于后向轨迹HYSPLIT模型对河套平原地区污染严重城市鄂尔多斯市进行分析，发现远距离气流传输主要来自西北方向，近距离气流传输主要来自西南方向；O₃主要潜在贡献源区存在一定的季节差异：春季主要来自陕西北部与包头市，夏季主要来自陕西北部与山西西部，秋季主要来自内蒙古西部与宁夏银川市、陕西北部，而冬季则主...     

基于不同时间尺度综合指数贡献率的攀枝花市大气污染特征分析

选取2016—2022年攀枝花市环境空气质量监测数据，基于年度、季度、月度、小时时间尺度评价环境空气质量综合指数贡献率。结果表明，攀枝花市污染类型已由传统的单一工业型污染转变为复合型污染，且污染物在不同时间尺度下的分布特征明显。从季度尺度来看，第一季度细颗粒物(PM_2.5)综合指数贡献率较大，第二和第三季度臭氧(O₃)综合指数贡献率较大，第四季度二氧化氮(NO₂)及PM_2.5综合指数贡献率较大。从月度尺度来看，O₃在3—8月的贡献较大，PM_2.5、NO₂、可吸入颗粒物(PM₁₀)、一氧化碳(CO)、二氧化硫(SO₂)在1—2月及11—12月的贡献较大。从小时尺度来看，O₃在13—19点贡献较大，PM₁₀、PM_2.5、CO在8—13点贡献较大，SO₂在9—13点贡献较大，NO₂在8—1...