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马星芬  王雁  闫世明  冯飞 《环境科学》2024,45(7):3858-3869
利用2020~2022年阳泉市的PM2.5监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用 HYSPLIT4 后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法(MS-PSCF)和轨迹密度分析法(TDA),对阳泉市PM2.5传输通道和潜在源区分区域、分级别研究. 结果表明:①阳泉市PM2.5污染主要集中在阳泉和平定,盂县相对较轻,阳泉和平定的不同污染等级天数占比及PM2.5浓度的平均值和最高值均要明显比盂县高,PM2.5分布特征与本地特殊地形密切相关. ②小风天气下不同污染等级PM2.5污染次数最多、PM2.5浓度最高;东西向区域输送对阳泉和平定PM2.5污染次数和PM2.5浓度影响明显,且偏东风贡献显著;盂县中度以上天气以本地污染源影响为主. ③中度以上污染天气生成维持的地面形势主要有4种,暖低压型(22%)、高压前部(底部)型(54%)、高压后部型(14%)和均压场型(10%),高压前部(底部)型是造成PM2.5浓度升高的主要地面形势;高空形势主要有2种,平直西风气流型(78%)和西北气流型(22%),平直西风气流型是造成PM2.5浓度升高的主要高空形势. ④MS-PSCF和TDA分析法得出的PM2.5不同污染等级的传输通道和潜在源区结果具有一致性,PM2.5主要传输通道为东北、东南和西北通道,东北和东南通道为短距离传输,是造成PM2.5浓度增加的主要路径,西北通道与西北沙尘传输通道一致,属于长距离传输;PM2.5主要的污染潜在源区位于河北中西部与东南部、河南东北部及其与山东西南部交界处、山西东南部.  相似文献   
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