基于MODIS数据的中国气溶胶光学厚度时空分布特征

利用Aqua/MODIS C006大气气溶胶光学厚度(AOD)遥感数据,统计了中国2007—2017年的AOD值,对11年间AOD的空间分布特征及年际和四季变化特征进行分析,并采用Theil-Sen Median趋势分析、标准偏差和Hurst指数3种方法,分析了基于像元的中国大陆地区AOD时空变化特征.结果表明:①空间特征:11年间AOD分布具有东部高、西部低,东部减少、西部基本不变的特征;②时间特征:AOD变化在年际间呈余弦曲线式波动下降的特征,最高值出现在2007年,为0.34,最低值出现在2016年,为0.22,11年间AOD平均值下降了35.29%;年内AOD值表现出春夏高(0.33/0.32),秋季次之(0.26),冬季最小(0.15)的季节变化特征;③稳定性与持续性:东部稳定性差但集聚、西部稳定性好但分散,东西差异显著;中国AOD持续性特征以弱反持续性为主,弱持续和弱反持续镶嵌分布,西北干旱区表现为强反持续性的特点.     

气溶胶直接辐射效应对全球陆地生态系统碳循环的影响

论文利用通用陆面模式CLM4.0-CN对全球陆地生态系统生物地球化学循环过程进行模拟,分析气溶胶直接辐射效应对全球陆地生态系统碳循环的影响。结果表明：气溶胶直接辐射效应使2007年全球陆地生态系统平均总初级生产力（GPP）、净初级生产力（NPP）、异养呼吸（R_H）、自养呼吸（R_A）以及净生态系统生产力（R_eco）都呈现出增加的态势。具体的变化特征则随着地区不同而表现出极大的差异,在非洲中西部、中国中东部、美国东南部和欧洲中南部地区GPP增加,在南美洲亚马逊地区及东南亚等地区GPP减少。NPP和R_A与GPP的分布基本一致。分析发现,气溶胶直接辐射效应导致陆地生态系统碳循环发生变化有如下两方面原因： 1）散射施肥效应,即植被阴生叶可以吸收的散射辐射（光合有效辐射）增加使其光合速率增加;2）辐射变化导致温度和湿度条件发生变化,从而改变植物生物物理和化学过程速率。     

三种激光雷达监测污染物分布和输送对比

利用3种不同型号激光雷达在广州番禺大气成分观测站开展外场同步对比观测实验.通过全球地基气溶胶监测网（AERONET）气溶胶光学厚度（AOD）产品验证了3种激光雷达原始信号反演消光系数的可靠性.同时对比探讨了激光雷达低层反演能见度产品与能见度仪的相关性;对比美国国家环境预报中心全球同化系统模式（NCEP-GDAS）模拟结果讨论了激光雷达对混合层高度反演的有效性.最后利用个例分析揭示不同天气型下污染物可能的外源输送和本地积累.量化分析结果表明：3部激光雷达反演的能见度与能见度仪的相关系数均达到0.7以上,混合层高度均与NCEP-GDAS模式计算的混合层高度具有一定的可比性.与模拟结果相比,白天混合层高度在霾天气时相对较低,更能有效的揭示霾天气,亦可反映夜间间歇性湍流特性.应用分析表明：3部激光雷达均能较为一致的监测污染物的输送和本地的累积.外来输送主要以弱冷空气输送型为例,分析个例（2014年11月21~22日、24~25日）表明：后一过程（24~25日）由于夜间混合层高度（MLH）低,导致上层的粒子无法下传,污染物聚集在0.8km,且快速过境了,而前一过程（21~22日）整层输送,导致了近地层相对高的PM_2.5浓度;本地累积主要以冷高出海型为例（2014年11月25日20：00~27日20：00）,逆温与低的地表通风系数共同造成了前一时段（25日20：00~26日20：00）的消光明显高于后一时段（26日20：00~27日20：00）.     

郑州市两次典型大气重污染过程成因分析

于2017年11月21~29日利用在线金属分析仪及气象仪器在郑州大学站点进行连续观测,识别郑州市秋冬季节典型灰霾重污染爆发的成因.结果表明：观测期间采样点大气PM_2.5中As,Mn,Fe,Cu和Zn等元素浓度相比其他城市较高;基于气象数据统计分析可知,来自郑州市东北方向污染气团的传输,以及低风速、高湿度的静稳天气造成的本地排放污染物积聚是这两次重污染形成的主要气象因素;同时,利用正矩阵因子分解法（PMF）定量解析出观测期间主要贡献源：扬尘源（36.8%）,机动车源（27.6%）,工业源（21.0%）和燃烧源（14.6%）.其中,扬尘源在清洁天的贡献占比较高,而重污染期间机动车源和燃烧源的贡献显著增大.     

南京北郊霾天气溶胶化学组分粒径分布特征

为研究南京霾天气中大气气溶胶化学成分及其粒径分布的特征,使用β射线测尘仪、安德森9级撞击式采样器、离子色谱分析仪和热光碳分析仪对南京冬、春季节的颗粒物进行了采样分析.结果表明,霾日中3种主要二次离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺在细粒径段中占比最高（77.4%）,霾日中除F^-和Cl^-外其余离子均呈三峰型分布,工业排放、生物质燃烧与二次反应是粗、细粒径段中水溶性离子最重要来源.OC、EC均主要富集于细粒子中,PM_2.1~10中OC与EC相关性较好（R²=0.76）,说明存在共同来源.通过OC/EC特征物比值的方法得到霾日期间碳质颗粒物的来源为机动车尾气排放、燃煤和生物质燃烧.     

利用SPAMS研究西安市重污染天气细颗粒物污染特征及来源

为了对西安市冬季重污染过程中的细颗粒物进行动态源解析,于2016年12月5-22日,利用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）在西安市城市运动公园开展连续观测.将观测期分为4个阶段,结合气象条件对不同阶段细颗粒物的污染特征进行分析比较.依据质谱特征,将所采集到的颗粒分为EC（元素碳）、OC（有机碳）、ECOC（混合碳）、HM（重金属）、LEV（左旋葡聚糖）、SiO₃（矿尘）、K（钾）、Na（钠）、HOC（有机大分子）及Other（其他）类.结果表明:观测期间所采集到的OC类颗粒物数量最多,在重污染阶段OC、K和EC类颗粒物占颗粒总数的70%以上,是重污染天气的主要组成颗粒.在雾霾消散期,OC、LEV和SiO₃类颗粒是主要类型颗粒物.根据颗粒物的化学类型及离子特征,利用PMF（正交矩阵因子分解）模型法得到6种污染源贡献率分别为27.7%（燃煤源）、22.3%（二次污染源）、20.4%（交通源）、10.4%（生物质燃烧源）、9.7%（工艺过程源）、6.5%（扬尘源）及3.0%（其他未知源）.研究显示:在重污染阶段,燃煤源与交通源占比大幅上升,与二次污染源共同造成了此次重污染天气;在雾霾消散期,扬尘源及生物质燃烧源成为大气细颗粒物的主要污染源.      

两种典型污染时段鹤山市大气细颗粒污染特征及来源

PM_2.5和O₃浓度超标是我国大气污染的主要特征,研究两种典型污染时段的细颗粒化学组成、混合状态和来源对治理大气污染具有重要意义.2016年11月10—20日广东省鹤山市先后出现了PM_2.5和O₃超标的污染事件.污染期间,采用SPAMS（单颗粒气溶胶质谱仪）对细颗粒进行实时采样分析,共采集到有正负化学组成信息的颗粒422 944个,占总颗粒数的19.2%.基于单颗粒质谱数据特征,使用自适应共振神经元网络算法（ART-2a）,对单颗粒数据进行自适应分类.颗粒物划分为OC（有机碳）、EC（元素碳）、ECOC（元素-有机碳混合）、HOC（高分子有机碳）、Pb-rich（富铅）、Si-rich（富硅）、LEV（左旋葡聚糖）、K-Secondary（钾二次）、Na-rich（海盐）和HM（重金属）颗粒共10类.结果表明:两个PM_2.5污染时段EC颗粒和K-Secondary颗粒的占比高,EC颗粒分别占46.5%和61.1%,K-Secondary颗粒分别占14.3%和10.3%;O₃污染时段EC颗粒占比（39.4%）最高,其次是OC颗粒占比17.0%;两种污染时段OC组分与HSO₄-和NO₃-的混合程度都有明显的上升,说明污染有利于有机气溶胶的老化.由源解析结果可知,PM_2.5污染时段,细颗粒主要来源于燃煤、机动车尾气和扬尘,而O₃污染时段细颗粒主要来源于燃煤、生物质燃烧和扬尘;此外,两种污染时段燃煤源对细颗粒的贡献都有较大提升.研究显示,控制燃煤源的排放对污染物的降低有着重要影响.      

成都市PM10中碳质气溶胶长期来源特点

大气颗粒物中包含多种组分的气溶胶,其中碳质气溶胶由于对人体健康、能见度有较大影响,已受到越来越多的关注.为研究碳质气溶胶的长期变化规律,采集了成都市2009—2013年的PM₁₀样品,对其中所含的无机元素、水溶性离子及碳组分分别进行测定,并使用“PMF（正定矩阵因子分解法）-比值”模型分别对PM₁₀和所含的碳质气溶胶的来源进行分析.结果表明,1月、2月、5月和12月的碳质气溶胶浓度较高,其中1月、2月和12月的OC/EC（有机碳与元素碳质量浓度之比）较高,并且PMF-比值模型计算结果也显示冬季SOC增多,表明冬季可能有更多的二次有机碳（SOC）生成;5月的char-EC/soot-EC（二者质量浓度之比,其中char-EC=EC1-OP,soot-EC=EC2+EC3,它们可更好地区分源类）较高,K含量也较高,表明可能有更多的生物质燃烧排放.PM₁₀解析共发现6类源,依次为地壳扬尘（26.5%）、二次硫酸盐（25.1%）、燃煤&生物质燃烧混合源（17.3%）、二次硝酸盐&二次有机碳混合源（12.3%）、机动车源（11.8%）和水泥尘源（7.0%）;碳质气溶胶解析发现,OC主要来源依次为机动车源（38.2%）、燃煤&生物质燃烧混合源（33.1%）和二次有机碳（25.3%）,char-EC的主要来源是燃煤&生物质燃烧混合源和机动车源,分别占50.5%和45.4%,soot-EC则主要受机动车影响（达73.2%）.研究显示,成都市PM₁₀主要来自于地壳扬尘、二次生成和燃煤&生物质燃烧,而碳质气溶胶主要来自于机动车、燃煤&生物质燃烧.      

上海城区二次污染物形成过程及影响因素研究

利用气溶胶质谱仪在上海典型城区开展了对夏季亚微米颗粒物(PM_1)浓度及化学组分的实时在线观测,旨在捕捉污染过程、研究二次污染物的形成机制及影响因素.结果发现,上海城区二次污染物,包括二次有机气溶胶(SOA)、硫酸盐与硝酸盐是PM_1的主要组成,占比为82.5%,其中,SOA(28%)、硫酸盐(27%)与硝酸盐(27%)的比重相当.观测期间捕捉到了一个清洁期与两次污染的生消过程,清洁期的二次有机与无机污染物显著受到局地日间光化学转化过程的影响,污染过程根据气象条件的不同可以分为不同的阶段,包括传输期、累积期与消散期.传输期与消散期的局地光化学过程对SOA的形成有显著的促进作用,累积期SOA受到颗粒相水含量与区域传输的共同作用.污染期硝酸盐浓度显著上升,液相反应是促进污染期硝酸盐生成的重要因素,而污染期硫酸盐主要受到区域传输的影响.     

重庆市北碚城区气溶胶中有机碳和元素碳的污染特征

为了研究重庆市北碚城区大气碳质气溶胶组分的污染特征,于2014年3月~2015年2月采用安德森采样器采集大气颗粒物样品,用DRI Model 2001 A热光碳分析仪测定其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的质量浓度.结果表明,北碚城区PM_(2.1)和PM_(9.0)中OC和EC的年平均浓度分别为(16.3±7.6)、(1.8±0.7)和(25.0±9.7)、(3.2±1.3)μg·m-3.在PM_(2.1)中,OC和EC均呈现出冬春季大于夏秋季的季节变化特征,而PM_(9.0)中OC呈现出夏春季大于冬秋季,EC呈现出冬春季大于夏秋季的季节变化特征.对全年OC和EC的粒径进行分析,发现OC在整个粒径上呈现"双峰型"分布,其中细粒子段峰值位于0.43~0.65μm粒径段,粗粒子段峰值位于4.7~5.8μm粒径段;EC呈现出"三峰型"分布,其中细粒子段峰值位于0.43~0.65μm粒径段,粗粒子段峰值位于4.7~5.8μm粒径段,同时2.1~3.3μm粒径段也出现一个明显峰值.对OC和EC进行相关性分析并对PM_(2.1)中的SOC进行估算,发现北碚城区全年SOC浓度为(6.3±5.9)μg·m-3,占全年OC的33.5%±22.6%,且OC和EC显著相关.最后对北碚城区大气气溶胶的污染来源进行分析,发现污染主要来源于汽油车尾气、生物质燃烧和燃煤排放.