基于SO_(2)和PM_(2.5)的小时观测数据,本研究发现青岛市2014—2018年采暖期间SO2和PM_(2.5)平均浓度呈现下降的趋势,但是高浓度PM_(2.5)在不同年份偏移明显,尤其是2015年高浓度PM_(2.5)显著高于其它年份。为阐明这一时期高浓度PM_(2.5)...基于SO_(2)和PM_(2.5)的小时观测数据,本研究发现青岛市2014—2018年采暖期间SO2和PM_(2.5)平均浓度呈现下降的趋势,但是高浓度PM_(2.5)在不同年份偏移明显,尤其是2015年高浓度PM_(2.5)显著高于其它年份。为阐明这一时期高浓度PM_(2.5)的物理化学过程,利用区域气象化学模式Weather Research and Forecasting-Community Multiscale Air Quality Model(WRF-CMAQ)对2015年12月~2016年1月的PM_(2.5)累积和清除的物理化学过程分析,发现浓度累积主要受源排放、气溶胶过程和垂直对流过程影响,清除的主要控制过程为垂向扩散和水平对流。同时,对2015年12月29~31日和2016年1月15~17日两次高浓度PM2.5污染事件的分析发现,PM_(2.5)的主要成分为二次无机离子(SNA)和有机气溶胶(OA),其中SNA占比44%,OA占近30%。SNA主要由气溶胶反应过程、垂直和水平对流过程控制,OA主要受垂直和水平对流过程影响。本研究揭示的影响PM2.5组分的不同物理化学过程,一方面利于污染减排政策更有针对性的制定;另一方面从模式开发的角度,改进PM_(2.5)高比例组分,如SNA和OA的模拟能力,对于PM_(2.5)生消的机制解析具有重要意义。展开更多
文摘基于SO_(2)和PM_(2.5)的小时观测数据,本研究发现青岛市2014—2018年采暖期间SO2和PM_(2.5)平均浓度呈现下降的趋势,但是高浓度PM_(2.5)在不同年份偏移明显,尤其是2015年高浓度PM_(2.5)显著高于其它年份。为阐明这一时期高浓度PM_(2.5)的物理化学过程,利用区域气象化学模式Weather Research and Forecasting-Community Multiscale Air Quality Model(WRF-CMAQ)对2015年12月~2016年1月的PM_(2.5)累积和清除的物理化学过程分析,发现浓度累积主要受源排放、气溶胶过程和垂直对流过程影响,清除的主要控制过程为垂向扩散和水平对流。同时,对2015年12月29~31日和2016年1月15~17日两次高浓度PM2.5污染事件的分析发现,PM_(2.5)的主要成分为二次无机离子(SNA)和有机气溶胶(OA),其中SNA占比44%,OA占近30%。SNA主要由气溶胶反应过程、垂直和水平对流过程控制,OA主要受垂直和水平对流过程影响。本研究揭示的影响PM2.5组分的不同物理化学过程,一方面利于污染减排政策更有针对性的制定;另一方面从模式开发的角度,改进PM_(2.5)高比例组分,如SNA和OA的模拟能力,对于PM_(2.5)生消的机制解析具有重要意义。
