基于卫星遥感与CMB模型的济南市冬季重污染过程PM2.5溯源分析

济南市作为京津冀大气污染传输通道“2+26”城市之一,冬季易出现以PM_2.5为首要污染物的重污染天气。为探究济南市冬季PM_2.5重污染过程的污染成因和主要来源,以济南市冬季一次重污染过程(2020年1月1日—6日)为研究对象,基于卫星遥感、化学质量平衡(CMB)模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT),同时结合气态污染物和PM_2.5组分小时数据以及各项气象要素等资料,全面和综合地对济南市冬季重污染过程污染特征、本地来源、区域传输和时空演变过程进行了分析。结果表明,济南市本次重污染过程以PM_2.5为首要污染物,随着湿度升高和大气边界层高度(PBL)的降低,PM_2.5日均质量浓度达到最高211μg·m^-3,其中PM_2.5小时质量浓度最高达到333μg·m^-3;NO₃^-、SO₄^2-、NH₄     

西北四省吸收性气溶胶时空动态分布及其影响因素

利用OMAERUV数据日产品,对西北四省(陕西省、甘肃省、青海省和宁夏回族自治区)2005-2019年紫外吸收性气溶胶指数(Ultraviolet Aerosol Index,UVAI)数据进行提取及分析,探讨其时空变化特征及影响因素.结果表明:在时间变化上,西北四省UVAI值呈波动上升的变化趋势;季节方面,UVAI均...     

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...     

长江三角洲地区大气污染物水平输送场特征分析

以长江三角洲地区为研究对象,探讨城市群环境污染规律.利用区域中尺度大气数值预报模式MM5模拟2004年1,4,7和10月长江三角洲地区的气象场.结果表明:冬季,长江三角洲地区近地面及500 m高度层主要为西北风控制,输送气流主要来自西部内陆地区;春季,盛行东南风和偏东风,存在明显的东南向西北方向的输送气流;夏季,则以偏南输送气流为主,杭州湾地区海面向内陆方向以及太湖湖面风速较大,输送扩散能力较强;秋季则转为东北风,近地面杭州湾以北盛行北风,以南主要受海面东北风的影响.结合HYSPLIT-4三维轨迹模式计算分析该地区典型污染过程时污染物的输送气流轨迹,证实了污染过程伴随500 m高度处东北主频气流的“外源”输入现象.      

社区治安高危人员异常轨迹识别与预警方法研究

为解决社区治安高危人员异常轨迹难以实时感知、精确识别、及时预警的问题,对社区治安高危人员动态轨迹进行标定,并建立动态轨迹序列化模型,通过序列化模型构建动态行为链;根据静态身份属性与动态轨迹时空特征信息,建立异常轨迹分析模型.结果表明:动态轨迹标定可实现对GPS轨迹数据高效、准确标定;异常轨迹分析模型可实现异常轨迹识别与...     

基于气流轨迹聚类的大气污染输送影响

基于中尺度气象预报模式(MM5)、混合单粒子拉格朗日积分(HYSPLIT)轨迹模式模拟和K均值聚类算法,利用气流轨迹聚类判断不同尺度大气输送型对城市空气的质量影响. 采用MM5模式对2006年珠江三角洲地区四季代表月(1,4,7,10月)的气象场进行了模拟,将模拟结果输入到HYSPLIT模式中,以计算广州市上空气团每日逐时的12 h后向轨迹;利用K均值聚类算法按轨迹移动方向和速度将各月气流轨迹线聚为有代表性的5类,计算各类输送型出现时段广州市ρ(PM₁₀₎和ρ(SO₂)的平均值. 结果表明,珠江三角洲地区低层大气输送季节性变化明显,按输送特征及其对城市污染物浓度的影响差异,可将输送型分为局地输送、城市间输送和远距离输送3类. 结合污染源排放清单得出的污染源空间分布,分析结果表明,广州市大气污染较重时段主要受特殊气象条件和珠江三角洲地区周边城市排放源的影响,本地源排放与周边城市污染物输送的叠加使大气污染加重.      

南京北郊O3、NO2和SO2浓度变化及长/近距离输送的影响

利用2008年1月—2010年12月南京北郊O₃、NO₂和SO₂质量浓度连续观测资料结合后向轨迹模式,采用聚类分析对轨迹进行分类和KZ滤波器对数据组分进行分离的方法,讨论了南京北郊气体污染物(O₃、NO₂和SO₂)的质量浓度变化规律及长/近距离输送对该地区污染气体的影响.结果表明,南京北郊春末夏初(5、6月)O₃月均浓度出现最大值,12月出现最小值;NO₂在春季(3—5月)月平均浓度相对较高,8月份浓度全年最低,而SO₂浓度在6、7月出现最低值.不同季节气体污染物浓度日变化各有特点,O₃呈单峰分布,12:00—15:00出现浓度最大值;NO₂浓度高值则出现在夜间;SO₂在清晨出现最大值,另外,春秋冬季SO₂呈双峰型分布.长/近距离输送对南京北郊污染气体影响的分析表明,在西南方向的近距离输送影响下,该地区O₃浓度将会出现明显的高值;传输速度较慢的西北气流则会促使该地区形成高浓度的NO₂;长距离输送对O₃和NO₂的贡献与气团输送距离有关,说明该地区O₃和NO₂是区域性问题.另外,当在传输速度较慢的偏东气流的控制下,SO₂的浓度较高,说明SO₂的高浓度事件与偏东方向的近距离输送有关.     

基于SPAMS的兰州市2018年冬季沙尘天气过程细颗粒物污染特征及来源研究

2018年11月22日-12月1日,兰州市经历了一次远距离传输的沙尘天气过程,为了解此次沙尘天气过程时段细颗粒物污染特征及其污染来源变化特征,本研究基于单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）细颗粒物自动采集数据,并结合常规污染物自动监测数据和气象因子数据对沙尘天气前后及其过境期间细颗粒物化学组分及污染来源变化情况进行了分析,同时利用后向轨迹模型（HYSPLIT）研究了沙尘气溶胶的输送路径.研究结果表明：受沙尘天气过境影响,兰州市PM₁₀浓度大幅升高,PM_2.5/PM₁₀最小值仅为0.13,SO₂、NO₂、CO质量浓度出现明显降低,而O₃质量浓度在沙尘过境时有所升高;细颗粒物质量浓度与MASS数浓度变化趋势基本一致,细颗粒物的变化趋势可一定程度上反映大气细颗粒物的污染状况;利用自适应共振神经网络法分类后经人工合并将所采集到的细颗粒分为9类：OC、EC、HOC、OCEC、MD、HM、K、Na、LEV;所选时间段内SPAMS采集到的OC（24.8%）类颗粒物数量最多,沙尘过境时MD、LEV、Na类颗粒物占比不同程度增大,其余颗粒物占比减小;沙尘过境时扬尘源、生物质燃烧源、工业工艺源、餐饮及其它源贡献率增加,其中扬尘源增幅最大,而其余源贡献占比减小;后向轨迹HYSPLIT模型输送路径结果显示沙尘天气过程的起源地为塔克拉玛干沙漠,传输方向为经新疆的塔里木盆地塔克拉玛干沙漠进入青海中部,最后影响兰州地区.     

不同气团对广东鹤山大气超级监测站单颗粒气溶胶理化特征的影响

大气气溶胶对健康、环境和气候具有重要影响,研究其理化特征能阐明灰霾的成因及机理,对科学调控大气环境具有重要意义。以广东江门鹤山大气超级监测站为观测平台,使用单颗粒气溶胶质谱仪（SPAMS）和气团后向轨迹综合分析了单颗粒气溶胶的理化特征,揭示了气团轨迹对颗粒物浓度、类型和化学成分的影响。单颗粒气溶胶质谱仪在2012年5月11日至7月31日,共采集了约600万个同时含有粒径和质谱信息的颗粒,它们主要可分为8类：有机碳颗粒（OC）、元素碳颗粒（EC）、元素-有机碳混合颗粒（ECOC）、富钾颗粒（K-rich）、大分子有机碳颗粒（HMOC）、海盐颗粒（Na-K）、金属颗粒（Metal）和富硅颗粒（Si-rich）。各类颗粒的质谱特征在一定程度上反映了颗粒的来源：EC颗粒来自一次污染源;K-rich颗粒主要来自与生物质燃烧有关的过程;Na-K颗粒来自于海盐碎沫;Metal颗粒主要来自工业源或火力发电;Si-rich颗粒则主要来自扬尘。8类颗粒中普遍存在的二次成分表明它们都经历了一定程度的大气老化过程。采样期间每隔6h绘制一条气团后向轨迹图,聚类分析发现这些气团后向轨迹主要有5类：第1类占总轨迹数的14.1%,它代表由内陆经广州、佛山到达采样点的气团;第2类占总轨迹数的10.2%,它代表沿东南部大陆海岸线到达采样点的气团;第3类和第5类在气团后向轨迹中占的比例最高,分别为30.0%和36.8%,它们都来自南海海面,但第3类气团经珠海、澳门到达采样点,而第5类则经阳江到达采样点;第4类占总轨迹数的8.8%,这类气团途经深圳、东莞到达采样点。单颗粒数据结合气团后向轨迹进行统计分析表明：经广州、佛山到达采样点的气团会带来高浓度的颗粒物污染,且颗粒的老化程度较高,而发源于南海海面的气团能带来新鲜海风,对鹤山的大气污染起稀释作用;在颗粒类别上,途经广州、佛山、东莞、深圳这些重污染城市的气团中EC颗粒和ECOC颗粒的含量更高,而途经珠三角南部区域的气团则含有更多的OC颗粒和Metal颗粒。     

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.