基于多源资料天津一次雾-霾过程的边界层特征

为探究雾-霾过程的边界层特征,选取天津市2019年12月7~10日一次严重的雾-霾典型过程,采用常规自动气象站资料、环境小时浓度资料、以及微波辐射计、风廓线雷达、气溶胶激光雷达等多种观测资料及WRF-Chem源追踪方法对此次污染过程进行综合分析. 结果表明,此次雾-霾过程可明显分为雾生成、雾与霾交替、霾、霾消散等4个阶段;雾-霾天气与大气温度层结密切相关,伴随着逆温生成,相对湿度和液态水含量最大增长速率分别达13.44%/h和0.013g/(m³·h),呈爆发性增长,相对湿度快速增至92%,微波辐射资料可较好预报雾的生成;雾与霾交替出现阶段雾天气改变了边界层结构,雾层内大气呈中性状态,相对有利于污染物在雾区内扩散,PM_2.5高浓度主要出现在边界层400m以下,雾顶持续逆温抑制了污染物向上层大气扩散,造成雾区内污染物浓度加重,地面PM_2.5质量浓度为135~223μg/m³,维持中度-重度污染;雾-霾天气与垂直风场有较好的对应关系,雾与霾交替出现阶段存在低风速和较大风速(西南风带来充沛水汽)两种有利于雾维持的情况,雾顶逆温层以上风速为6~12m/s,雾层内为1~2m/s,雾的存在不利于近地面空气质量的改善;此次雾-霾过程天津本地源排放贡献为36.1%,区域输送贡献为63.9%,整个过程表现出明显的区域输送特征.     

南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5污染水平

 为了初步调查南京市空气中颗粒物PM10、PM2.5的污染水平,于2001年冬、春、秋3季在南京市的5个典型城市功能区,用大流量采样器收集了50个样品.结果表明,南京市PM10、PM2.5的污染很严重,超标率分别为72%和92%,最大超标倍数达到6.3和9.0,而且对人体健康危害更大的PM2.5占PM10的大部分,约为68%,应引起公众和相关职能部门的高度重视.     

公路两侧大气颗粒物中的重金属污染特征及其影响因素

选择昌九高速公路(赣粤高速公路南昌至九江段)、昌樟高速公路(赣粤高速公路南昌至樟树段)为研究对象,采集了公路两侧10μm相似文献   

河西走廊极端干旱区PM10质量浓度分布特征及其与气象要素关系研究

利用敦煌和酒泉2007—2011年的PM10质量浓度资料和风速、气温、相对湿度、气压、天气现象等相关气象要素资料,分析了河西走廊西部极端干旱区不同下垫面环境PM。0质量浓度的时空分布特征,结果表明,下垫面是沙地环境的敦煌PMl0质量浓度年平均值为128．9lμg·m-1,明显高于绿洲环境酒泉的76．1mg·m-1两站均是春季大于其他季节,尤以4月最为显著,敦煌和酒泉分别达到272．1lμg·m0和151lμg·m-2;PMl0质量浓度的不同分布特征与气象因素有密切的关系,尤其受沙尘天气的影响较大,其最大值可以反映沙尘天气的强度,非沙尘日PMl0质量浓度在不同下垫面条件下虽有一定相差,但空气质量状况均在“良”以上。两站PM10质量浓度日变化差异较大,敦煌四季的日变化特征均不特别显著,变化比较平稳,基本都呈单峰单谷型分布,最大值出现在17：00时左右,最小值出现在6：00左右;酒泉春、秋季日变化基本一致,呈单峰型,最大值出现在正午时段;夏季日变化规律性不明显,变化幅度比较平缓;冬季呈双峰双谷型,最大值和次大值分别出现在16：00和2：00左右,最小值和次小值分别出现在10：00和0：00左右。进一步分析发现,在沙尘日和非沙尘日PM10质量浓度明显不同,其对应的压、温、湿、风及能见度也有一定规律,沙尘日的日均风速和日最大风速大于非沙尘日,相对湿度、气压和能见度小于非沙尘日。两站的气温、气压、相对湿度、风速等气象要素与PM10质量浓度均有一定相关性,但PM10质量浓度的分布最终是受各要素综合影响的结果,敦煌和酒泉,PM值与PM10质量浓度日均值的相关性都很显著,相关系数分别为0．8961和0．9152,远高于其他各单气象要素与PM10质量浓度的相关性。两站沙尘日的昂M均值分别是非沙尘日2-3倍,因此气象影响指数能有效的区别沙尘日和非沙尘日。IPM的分布也能较好的反映PMl0质量浓度的分布,因此可用抽d来量化评价PM10质量浓度。     

重庆黔江地区2014年PM_(2.5)浓度变化分析

本文整理分析了2014年重庆黔江区的PM2.5变化规律。从每个月来看,重庆黔江区2014年PM2.5污染逐渐加剧,造成这种现象的原因与天气、城市基础设施建设和工业废气的排放有关,因此应主要从控制人为污染源的出发,降低重庆黔江地区PM2.5的浓度。     

基于机器学习和非参数估计的PM2.5风险评估

为开展区域风险评估,融合手机信令、气象和地理信息等多源数据,引入随机森林机器学习、非参数估计分位数图示法和非监督学习K-mean等方法,构建了区域PM_2.5风险评估及特征识别评价框架,在南京市区以0.3km分辨率网格为基础单元开展了案例研究.结果表明,该技术既可有效模拟PM_2.5浓度时空分布,十折交叉验证R²达到0.76,证明了准确度较高,并基于此识别出4种主要污染特征;也可有效捕捉短期人口流动导致的风险,在污染浓度不变的情况下短期人口流动会导致风险增加0.30~0.97倍.综合PM_2.5浓度和人口分布,识别出4种主要暴露风险模式,其中,研究区域6.5%的面积为高风险地区,23.0%的面积为低风险地区.“十四五”期间应加快现代科学技术在环境保护领域的应用,实施网格化和差异化的风险控制政策,维护人群健康.     

基于多站混合受体模型的临汾市PM2.5潜在源分析

利用重污染城市临汾多个站点2018~2019年的PM_2.5浓度监测数据,分析了不同季节临汾市PM_2.5污染特征及其空间自相关度和集聚模式,最后引入多站受体模型分析临汾市PM_2.5潜在源区.研究发现,临汾市的PM_2.5污染主要集中在临汾盆地内的8个区县,包括尧都、襄汾、洪洞、霍州、侯马、古县、曲沃和翼城,这8个区县的PM_2.5年平均浓度均超过50μg/m³,冬季平均浓度均超过100μg/m³.PM_2.5空间分布特征与地形关系密切,临汾盆地内的8个站点空间自相关度很高,PM_2.5高浓度区（高-高聚类）主要集中在盆地内部,说明邻近区县污染是临汾市主城区PM_2.5浓度居高不下的重要原因.结合多站混合受体模型（MS-PSCF和MS-CWT）分析临汾PM_2.5潜在源区,发现临汾市春季的潜在源主要集中在东北、西南和东南部,大部分为中远距离传播;在夏季,潜在源影响明显低于其他3个季节,主要在东部;秋季的潜在源主要集中在西南方向的一些地区;冬季的潜在源主要集中在东南和西南方向以及临汾市北部近距离区域.除夏季外,其他3季共同的潜在源区是陕西中南部地区（位于西南方向）,且PSCF值均超过了0.7,说明在西南风时,临汾市发生污染的概率超过70%.     

嘉兴市冬季不同空气质量等级下大气污染物的分布特征

为研究浙江省嘉兴市冬季PM、污染气体和含碳气溶胶在不同空气质量等级下的分布特征,于2013年11月28日—12月28日使用SHARP测尘仪、热电EMS系统和Sunset在线OCEC分析仪观测了PM（PM₁₀和PM_2.5）、污染气体（SO₂、NO₂、CO和O₃）和含碳气溶胶〔OC（有机碳）、EC（元素碳）和TC（总碳）〕的质量浓度,结合气象数据和HYSPLIT模式,分析了霾污染过程中大气污染物浓度变化、日变化及其来源特征.结果表明:嘉兴市冬季霾天ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（OC）、ρ（EC）、ρ（POC）和ρ（SOC）分别为167.90、248.86、77.79、、97.16、28.50、27.09、7.72、7.50和19.59 μg/m3,ρ（CO）为1.47 mg/m3,分别是空气质量为良时的3.00、2.50、1.29、1.84、0.86、2.59、2.19、2.13、2.82和1.50倍.降雨对不同大气污染物的清除作用不同,对粗粒子的清除作用较大,而对二次产物O₃的影响较小.高ρ（PM）是造成能见度降低的主要原因,随着污染程度的加剧,PM中细粒子占比越来越高,在严重污染过程中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）可达70.31%,比空气质量为良时高14.04%;不同污染气体的日变化不同,OC和EC的来源逐渐趋于一致,ρ（SOC）呈现出积累-爆发-积累-爆发的往复过程,边界层的日变化对污染物浓度的影响逐渐减弱.研究显示,随着霾污染的加剧,SOC气溶胶占比逐渐增加、EC和POC等一次碳气溶胶占比逐渐降低.      

澳门夏季大气颗粒物单颗粒微观形貌分析

应用高分辨率场发射扫描电镜(FESEM)和图像分析技术,研究了澳门地区夏季(2007年7月)大气可吸入颗粒物的形貌特征以及不同种类颗粒物的数量-粒度和等效体积-粒度分布.结果表明,澳门可吸入颗粒物中,烟尘集合体和矿物颗粒普遍存在;矿物颗粒为不规则状,烟尘集合体有链状、蓬松状等形态;烟尘集合体在数量上平均分别约占30%～40%,矿物颗粒在数量上平均分别约占20%,烟尘集合体颗粒较多说明澳门夏季受机动车尾气影响较重.澳门大气PM₁₀的等效粒径主要分布在0.2～0.4　μm范围内,主要为较细粒子.颗粒物种类有明显的地点差异,交通繁忙的高士德马路路口以烟尘集合体居多(平均47%),且其粒径在较宽范围内都有分布（0.1～0.8 μm）;隧道内亦以烟尘集合体的比例较大,可高达59%;货运码头采样点以矿物颗粒较多.     

北京市2005年夏季大气颗粒物污染特征及影响因素

对2005年7～8月北京市不同功能区8个采样点PM10和PM2.5的浓度水平、空间分布、PM10/PM2.5比值进行了分析,并讨论了PM10和PM2.5的日变化特征及影响因素.结果表明,北京市夏季PM10和PM2.5日均浓度为155.37 μg/m3和87.70 μg/m3,分别为国家二级标准和美国PM2.5标准的1.04倍和1.35倍;PM2.5、PM10浓度在不同功能区存在一定差异;PM2.5和PM10的日变化以白天高,夜间低为主,且不同功能区的最高值对应于城市居民活动的不同高峰期;在湿度较高的情况下,PM2.5、PM10与湿度呈一定正相关性,且湿度对PM2.5的影响更大;降水前后PM2.5、PM10浓度变化情况表明降水的主要作用是清除粗粒子,对PM2.5的影响则较小.