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境外生物质燃烧对滇西地区春季大气细颗粒物含量的影响分析
1
作者 李慧芹 罗蒙 +5 位作者 范丹华 杨锦超 龚婉 刀昱威 赵新建 段吉娜 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期744-754,共11页
利用2019年3月至2022年2月地面空气质量数据、气象观测数据和MODIS卫星热源点数据,结合TrajStat模式和区域大气化学模式WRF-Chem,对滇西地区大气污染传输特征及境外生物质燃烧影响进行定量分析。结果表明,滇西地区冬春季空气质量较差,其... 利用2019年3月至2022年2月地面空气质量数据、气象观测数据和MODIS卫星热源点数据,结合TrajStat模式和区域大气化学模式WRF-Chem,对滇西地区大气污染传输特征及境外生物质燃烧影响进行定量分析。结果表明,滇西地区冬春季空气质量较差,其中,春季最差,此时各类污染物浓度均最高,首要污染物以细颗粒物(PM2.5)为主,MODIS卫星热源点监测显示,春季境外热源点密度增多,在偏西气流引导下影响滇西地区,且春季污染时段内偏西气流轨迹占比最高,超过80%,经印度北部、孟加拉国、缅甸中北部的中长距离偏西输送轨迹携带的PM2.5浓度最高;使用潜在源贡献因子(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹(Concentration-Weighted Trajectory,CWT)方法分析发现,春季污染时段内主要贡献源区集中在德宏以西的缅甸中北部、印度东北部以及孟加拉国东部地区,浓度贡献水平为70~120μg/m^(3),权重潜在源贡献因子(Weighted PSCF,WPSCF)和加权浓度权重轨迹(Weighted CWT,WCWT)高值区与热源点密集区基本吻合或位于其下风风向;运用WRF-Chem模式对滇西地区一次污染过程的地面PM2.5浓度进行模拟,结果表明,生物质燃烧是滇西地区大气PM2.5的最主要来源,在模拟的污染时段贡献占比约71%。 展开更多
关键词 后向轨迹聚类分析 潜在源区 主要贡献源区 卫星热源点 生物质燃烧 WRF-Chem模型
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阿克达拉大气本底站CO浓度特征及传输路径分析 被引量：9
2
作者 赵江伟 红都孜 +1 位作者 王定定 林阳 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期115-121,共7页
文章利用2015-2017年阿克达拉大气本地站CO连续观测资料和NOAA再分析资料,采用常规统计方法及HYSPLIT后向轨迹模式对该站的CO浓度特征及不同季节气流轨迹进行了聚类分析。结果表明:CO浓度整体呈下降趋势,但下降趋势不明显;CO月均值浓度... 文章利用2015-2017年阿克达拉大气本地站CO连续观测资料和NOAA再分析资料,采用常规统计方法及HYSPLIT后向轨迹模式对该站的CO浓度特征及不同季节气流轨迹进行了聚类分析。结果表明:CO浓度整体呈下降趋势,但下降趋势不明显;CO月均值浓度呈波峰-波谷式变化且跟随采暖期-非采暖期交替出现;采暖期和非采暖期CO浓度日变化均呈单峰型,采暖期CO小时浓度和变化幅度均高于非采暖期;CO浓度低值区主要出现在W-WNW-NW-NNW扇区,对应着风频、风速的高值区,CO浓度高值区主要出现在SW-SSW-S-SSE扇区,对应着风频、风速的低值区;四季各类气流轨迹主要来自西北、偏西、西南方向,占比在50%~80%,同时气流移速最快,有助于CO扩散,对应的CO平均浓度较小;西南、偏南方向的气流轨迹途经克拉玛依、乌鲁木齐、昌吉等工业区,有助于输送CO,对应的CO平均浓度最高。 展开更多
关键词 大气本地站 一氧化碳 大气污染物 后向轨迹聚类分析
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北京地区大气颗粒物输送路径及潜在源分析 被引量：62
3
作者 李颜君 安兴琴 范广洲 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期915-927,共13页
利用TrajStat软件和全球资料同化系统数据,计算了2005～2016年北京市逐日72h气流后向轨迹,采用聚类分析方法,结合北京同期PM_(2.5)逐日质量浓度数据,分析北京市年及四季后向气流轨迹特征及其对北京市颗粒物浓度的影响,运用潜在源贡献因... 利用TrajStat软件和全球资料同化系统数据,计算了2005～2016年北京市逐日72h气流后向轨迹,采用聚类分析方法,结合北京同期PM_(2.5)逐日质量浓度数据,分析北京市年及四季后向气流轨迹特征及其对北京市颗粒物浓度的影响,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨研究时期内不同季节影响北京市颗粒物质量浓度的潜在源区以及不同源区对北京颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,就全年而言,西北输送气流占总轨迹的比例最高,达59.97%,且其输送距离最远、输送高度最高、移速最快.输送高度最低、距离最短、移速最慢的东南气流占比次之,为27.64%,东北气流占比最低为12.40%,其移速和输送距离介于前两者之间.主要污染轨迹来自山东、河北,其次为来自俄罗斯、蒙古国和内蒙古荒漠戈壁地区的西北气流.PSCF和CWT分析发现,蒙中、晋中、冀西南、豫北及鲁西是影响北京PM_(2.5)的主要潜在区域.而不同季节、不同输送路径对北京PM_(2.5)污染影响的差异显著,春季主要受来自蒙晋交界区域的短距离输送气流影响,潜在源区位于冀南、鲁西、豫东和皖西北地区,夏季污染轨迹来自鲁、晋地区,潜在源区为豫东北、皖北和苏北地区;秋季主要受来自冀南地区的短距离气流影响,潜在源区为晋北、冀南、豫北和鲁西地区,冬季主要受来自蒙古国中西部和蒙中地区的远距离输送气流影响,潜在源区主要在冀南、鲁西、豫北、晋和蒙西地区. 展开更多
关键词 大气颗粒物 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献 浓度权重轨迹 北京
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长沙市气流传输特征及其对大气环境的影响分析 被引量：5
4
作者 罗达通 张敬巧 +3 位作者 尤翔宇 刘湛 张青梅 向仁军 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期97-105,共9页
利用HYSPLIT气流轨迹模型和GDAS全球资料同化系统数据,文章计算了长沙市2016-2019年区域逐时的72 h气流后向轨迹并进行了轨迹聚类,结合监测数据分析了大气污染物浓度及气象因子受气流传输的影响规律,进一步采用轨迹权重浓度分析(WCWT)... 利用HYSPLIT气流轨迹模型和GDAS全球资料同化系统数据,文章计算了长沙市2016-2019年区域逐时的72 h气流后向轨迹并进行了轨迹聚类,结合监测数据分析了大气污染物浓度及气象因子受气流传输的影响规律,进一步采用轨迹权重浓度分析(WCWT)识别了污染潜在源区。结果表明:长沙市PM2.5与NO2、SO2、CO均显著正相关,而O3与NO2、CO均显著负相关,且O3与PM2.5浓度分别与风速呈显著正、负相关关系。长沙市受东北方向气流影响显著,春、夏、秋和冬季其轨迹占比分别为50.1%、37.7%、82.1%和42.8%,不同气流传输类型影响下污染物浓度差异明显,颗粒物、NO2、CO在冬季受西南及西北气流影响时浓度较高,其他三季受东北方向短距离传输气流影响时浓度较高,四季O3和SO2分别受东北方向、南面沿海方向气流影响时浓度较高;另外,区域风速和温度受不同类型气流影响时也存在明显差别。WCWT分析表明,长沙市PM2.5潜在源区域主要集中在西北方向的陕西、山西,东北方向的河南以及东南方向的广东等部分区域,O3潜在源区域主要集中在东北方向的河南、河北、江苏、浙江以及西南方向的广西、广东部分区域,SO2、NO2及CO潜在源区域较为相似,在西北方向的宁夏、陕西、湖北沿线及南面的广东珠三角区域均存在贡献高值;污染物潜在源分布差异显示,长沙市NO2受西北燃煤排放影响相对较大,而CO受广东珠三角区域机动车排放影响相对较大,区域NOx对O3的滴定作用明显。 展开更多
关键词 后向轨迹聚类分析 大气污染物 气象因子 浓度权重轨迹 潜在源
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乌鲁木齐市区与南郊山区颗粒物污染特征对比分析 被引量：10
5
作者 朱翠云 何清 +2 位作者 赵竹君 刘新春 普宗朝 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期4073-4085,共13页
利用2017年10月~2018年8月的PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1)质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市... 利用2017年10月~2018年8月的PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1)质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市区颗粒物潜在源区.研究结果表明:①市区PM_(2.5)的超标天数为26d,南郊山区无PM_(2.5)超标,市区PM_(10)的超标天数是南郊山区的3.5倍,市区日均值及月均值质量浓度是南郊山区的2~7倍,市区呈现冬高夏低的季节特征,南郊山区春季最高;②乌鲁木齐市区PM_(10)日变化存在3个峰值,PM_(2.5)、PM_(1)为双峰型分布,南郊山区均呈双峰分布;并存在季节性周末效应;③长短两支聚类气流轨迹对乌鲁木齐市区颗粒物浓度影响较大,春夏气流来自中亚,秋冬来源于北疆周边地区;④颗粒物潜在源区分布季节特征显著,高值区主要为昌吉、巴州、吐鲁番等周边地区,西北部中亚地区也是颗粒物重要来源区域之一. 展开更多
关键词 颗粒物 乌鲁木齐 后向轨迹聚类分析 潜在源区贡献分析 浓度权重轨迹分析 PM2.5
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基于PSCF与CWT模型对乌鲁木齐市地表臭氧源区分析 被引量：5
6
作者 王笠成 邵波霖 +3 位作者 彭彤茵 王思睿 郄慧霞 程馨 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期129-137,共9页
乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨... 乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨迹分析、潜在源贡献因子以及浓度权重轨迹对乌鲁木齐市臭氧污染特征及潜在源区进行分析。结果显示,(1)2015-2019年乌鲁木齐市臭氧年评价指标由118μg/m^(3)增长至128μg/m^(3)。同时,乌鲁木齐市主要大气污染正经历由颗粒物向臭氧过渡的变化,其作为首要污染物占比从2015年的5.8%上升至2019年的28.0%,不同季节臭氧浓度变化特征为夏季>春季>秋季>冬季,且在分布特征上与NO2、CO呈显著负相关。(2)后向轨迹分析结果表明:影响乌鲁木齐市大气臭氧分布的气流具有途经境外地区、长距离迁移、高浓度的特征,境内气流迁移途径普遍较短且对乌鲁木齐市臭氧浓度传输影响较小。(3)潜在源贡献因子法与浓度权重轨迹法表明,影响乌鲁木齐市臭氧浓度的主要源区与贡献高值区是昌吉州、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、阿勒泰地区,且臭氧源区与臭氧贡献高值区分布与臭氧浓度季节变化呈正相关,有明显季节变化特征,其中夏季潜在源区主要为中度源区且分布广泛、贡献度高,冬季全域为轻度源区,春秋季源区介于两者之间。 展开更多
关键词 臭氧浓度 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献 浓度权重轨迹 乌鲁木齐市
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南京城区上空大气一氧化碳的观测分析 被引量：13
7
作者 黄兴 黄晓娴 +8 位作者 王体健 庄炳亮 李树 谢旻 韩永 杨修群 孙鉴泞 丁爱军 符淙斌 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1577-1584,共8页
利用南京大学城市大气环境观测站(32°03′20″N,118°46′32″E)2011年1～12月一氧化碳(CO)连续观测资料,分析南京市CO浓度变化特征;利用后向轨迹模式和聚类分析方法研究影响南京市的主要气团及其化学性质;基于MOPITT资料分析... 利用南京大学城市大气环境观测站(32°03′20″N,118°46′32″E)2011年1～12月一氧化碳(CO)连续观测资料,分析南京市CO浓度变化特征;利用后向轨迹模式和聚类分析方法研究影响南京市的主要气团及其化学性质;基于MOPITT资料分析南京市CO的垂直分布.研究表明,南京市CO的年均浓度为(757.5±410.5)×10-9.CO浓度具有明显日变化特征,早上8:00浓度最高,下午16:00浓度最低.CO日变化具有季节差异性,春季最为明显,夏季幅度最小.一周之中CO在周五的浓度最高.CO存在明显季节变化,冬季1月浓度最高,夏季6月浓度最低.HYSPLIT4把影响该观测站的主要气团分为6类,其中来自江苏南部、浙江、上海的气团的污染物浓度最高,对南京市CO浓度贡献最大;源于西伯利亚高原,伴随强冷空气迅速向南移动的气团对南京市CO贡献最小.卫星数据分析结果表明,南京市夏季CO的垂直分布与其他3个季节有较大差异.与地面观测站相比,卫星反演的CO地面浓度要明显偏低. 展开更多
关键词 后向轨迹和聚类分析 MOPITT HYSPLIT4 垂直分布
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成都平原城市群夏季臭氧污染天气形势与潜在源分析 被引量：13
8
作者 卢宁生 张小玲 +5 位作者 杜云松 康平 陈军辉 华明 雷雨 祁宏 《高原气象》 CSCD 北大核心 2023年第2期515-528,共14页
通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年夏季地面臭氧污染特征表明,近5年夏季平原O_(3)污染区域呈扩大趋势,成都市O_(3)_8 h第90百分位浓度和超标日数均为最大,雅安、绵阳浓度较低但上升趋势显著。利用PCT客观天气分型方法,对近5年... 通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年夏季地面臭氧污染特征表明,近5年夏季平原O_(3)污染区域呈扩大趋势,成都市O_(3)_8 h第90百分位浓度和超标日数均为最大,雅安、绵阳浓度较低但上升趋势显著。利用PCT客观天气分型方法,对近5年夏季成都平原及周边的位势高度场进行分型研究,结果表明:(1)700 hPa臭氧污染天气形势为高压型,500 hPa为西风槽后和平直纬向型,100 hPa为南亚高压中部和东部型;(2)近5年夏季典型O_(3)污染过程的高低空天气形势为西风槽后部、高压发展和高压控制型,污染过程期间成都平原多受到西风槽后西北气流或副热带高压脊线附近下沉气流的影响;(3)污染天气型具有高温低湿,小风强辐射,白天混合层高的特征。气流下沉增温和局地环流的作用抑制了污染物向高层扩散,促使边界层上部O_(3)下传并堆积于成都平原地区。采用HYSPLIT后向轨迹模式和潜在源贡献法(PSCF),探讨了不同天气型影响下成都平原O_(3)浓度输送的轨迹聚类和潜在源区。结果表明,本地和盆地城市之间的输送对臭氧污染有重要贡献。最主要的臭氧潜在源区位于本地城区,成都、眉山和资阳臭氧潜在源区还集中在川南北部和重庆西部,德阳集中在成都、眉山一带。西风槽后和高压发展型影响下臭氧区域输送表现比较明显,高压控制天气型臭氧呈本地积聚性较显著。 展开更多
关键词 臭氧污染 天气分型 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献(PSCF) 成都平原
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基于后向轨迹模型的宝鸡市典型灰霾期间PM_(2.5)来源分布及传输特征 被引量：2
9
作者 梁祝 李龙 +3 位作者 张辉 张自露 陈顺祥 周变红 《绿色科技》 2021年第16期19-22,53,共5页
为研究2019年2月宝鸡市PM_(2.5)浓度的变化及来源特征,利用后向轨迹聚类分析、潜在源贡献分析法和浓度权重轨迹分析法,研究了宝鸡市PM_(2.5)不同轨迹的输送特征、潜在贡献源区及贡献大小。结果表明:观测期间宝鸡市PM_(2.5)平均浓度为11... 为研究2019年2月宝鸡市PM_(2.5)浓度的变化及来源特征,利用后向轨迹聚类分析、潜在源贡献分析法和浓度权重轨迹分析法,研究了宝鸡市PM_(2.5)不同轨迹的输送特征、潜在贡献源区及贡献大小。结果表明:观测期间宝鸡市PM_(2.5)平均浓度为112.4μg/m^(3),变化范围为17~229μg/m^(3)。最大值和最小值分别出现在2019年2月20日1:00和2月6日17:00。宝鸡市PM_(2.5)浓度日变化呈双峰双谷型,峰值分别出现在9:00和21:00,谷值出现在6:00和17:00。后向轨迹聚类分析表明,宝鸡市主要受宝鸡偏东方向短距离传输以及偏西方向长距离传输的影响。PSCF结果表明,陕西南部、四川西北部、陕西中部以及宝鸡市当地区域是影响宝鸡市PM_(2.5)浓度的主要潜在源区。CWT分析结果表明,宝鸡周边地区对宝鸡市CWT贡献值较高。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献分析法 浓度权重轨迹分析法 宝鸡市
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外来输送对舟山城区不同季节PM_(2.5)污染的影响研究
10
作者 周昊 牛彧文 +5 位作者 何晴 徐哲永 曹宗元 於敏佳 陈淑琴 母清林 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期751-763,共13页
为了揭示外来输送对浙江舟山城区PM_(2.5)污染的影响,在对2016年3月—2019年2月舟山城区PM_(2.5)日均质量浓度季节变化分析的基础上,利用后向轨迹聚类分析、潜在源分析函数和浓度权重轨迹分析方法,对比分析了影响舟山城区PM_(2.5)外来... 为了揭示外来输送对浙江舟山城区PM_(2.5)污染的影响,在对2016年3月—2019年2月舟山城区PM_(2.5)日均质量浓度季节变化分析的基础上,利用后向轨迹聚类分析、潜在源分析函数和浓度权重轨迹分析方法,对比分析了影响舟山城区PM_(2.5)外来输送路径和潜在外来源区的季节特征。结果表明:春季和秋季以东北偏北和局地偏南路径占比最大,夏季以偏南路径占比最大,冬季以西北路径占比最大。春季西北路径和局地偏南路径分别对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,夏季西北偏北路径和偏南路径分别对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,秋季局地偏南路径对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,冬季西北路径对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大。春季的潜在源区主要分布在安徽中北部到东南部、河南东部和福建北部沿海。夏季和秋季的潜在源区主要分布在安徽东南部、江苏南部和浙江西南部。冬季的潜在源区主要分布在山东西南部、江苏西北部、浙江北部、安徽东北部和河南东部。与2013—2016年数据的研究结果相比,不同季节主要输送路径的传输方向较一致,夏季和冬季仍分别主要受偏南路径和西北路径气流的影响。不同之处在于舟山夏季PM_(2.5)受西北偏北路径输送的影响增多,春季和秋季PM_(2.5)受来自浙江省内局地偏南路径输送的影响较明显。安徽、江苏、山东和浙江的部分地区仍是舟山PM_(2.5)主要的潜在源区,但浙江北部和江苏的分布范围有所减小,并有向山东西北部、浙江西南部和福建北部沿海延伸的趋势。 展开更多
关键词 大气环境 外来输送 后向轨迹聚类分析 潜在源分析函数 浓度权重轨迹分析 PM_(2.5) 舟山
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