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郴州市秋冬季PM_(2.5)污染传输路径与潜在源贡献分析 被引量：4
1
作者 李濠 肖童觉 +3 位作者 聂星 杨云芸 高雯媛 龙雯琪 《环境监测管理与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期30-36,共7页
通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨郴州市PM_(2.5)传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM_(2.5)... 通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨郴州市PM_(2.5)传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM_(2.5)潜在源区主要分布在北偏东方向,以近距离输送为主,频率最高的是从咸宁市通城县经岳阳市平江县、株洲地区的短距离轨迹,其频率为34.17%;WPSCF高值带起源于河南省,经湖北、平江、江西等地区,最终到达郴州。WCWT分析结果得出,PM_(2.5)污染趋势与上述一致,影响范围更宽,影响程度相对较轻。2017—2021年间,郴州地区污染传输通道影响逐年减小,PM_(2.5)浓度平均下降19.7%。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 传输路径 潜在源贡献 后向轨迹 聚类分析 秋冬季 郴州地区
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瓦里关本底站大气颗粒物变化特征和来源分析
2
作者 李宝鑫 任磊 +5 位作者 朱雨薇 王剑琼 刘鹏 李明 娄海萍 央金拉姆 《环境化学》 北大核心 2025年第5期1757-1767,共11页
为研究全球大气本底站—瓦里关站大气颗粒物的变化特征和来源,分析了站点2019年大气颗粒物质量浓度的变化特征,并结合HYSPLIT模型、聚类分析、潜在源贡献因子分析(PSCF)对瓦里关本底站不同季节的大气颗粒物传输路径和潜在源区进行分析.... 为研究全球大气本底站—瓦里关站大气颗粒物的变化特征和来源,分析了站点2019年大气颗粒物质量浓度的变化特征,并结合HYSPLIT模型、聚类分析、潜在源贡献因子分析(PSCF)对瓦里关本底站不同季节的大气颗粒物传输路径和潜在源区进行分析.结果表明,2019年瓦里关本底站PM_(2.5)、PM_(10)年均值分别为(10.51±8.98)μg·m^(−3)、(28.11±26.47)μg·m^(−3),小于国家年均值一级标准和我国大部分区域本底站的研究结果;大气颗粒物质量浓度在季节变化上呈现春季>冬季>夏季>秋季,PM_(2.5)/PM_(10)的比值夏季最高(0.58±0.20),春季最低(0.35±0.18),台站大气颗粒物水平受一定的人为排放和沙尘传输影响;大气颗粒物春季和冬季日变化不明显,夏季和秋季呈现“双峰双谷”,峰值分别出现在12时和20时,这与山谷风和东北方向上城市群污染传输有关;不同季节的大气传输路径较为一致,主要以西、西北方向上的中长距离和东、东北方向上的短距离输送为主;大气颗粒物的主要潜在贡献源区分布在站点东至东北方向上的城市群和青海省海西自治州至新疆维吾尔自治区南部的大范围沙漠戈壁地区,最远还受到印度和尼泊尔的强源影响. 展开更多
关键词 全球大气本底站 大气颗粒物 季节变化 后向轨迹 潜在源贡献因子分析
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基于单一源求逆法的排气噪声对车内噪声贡献量分析 被引量：2
3
作者 徐猛 张俊红 +2 位作者 李基芳 何伟举 翟乃斌 《噪声与振动控制》 CSCD 2013年第5期64-66,76,共4页
以某车型车内噪声声压级为目标,以单一源求逆法辨识排气噪声体积加速度,并测试排气口到车内噪声目标点的声学传递函数。计算排气管口通过空气传递路径到车内噪声的贡献量,得知在发动机1730rpm附近排气噪声的2阶激励频率是车内噪声的主... 以某车型车内噪声声压级为目标,以单一源求逆法辨识排气噪声体积加速度,并测试排气口到车内噪声目标点的声学传递函数。计算排气管口通过空气传递路径到车内噪声的贡献量,得知在发动机1730rpm附近排气噪声的2阶激励频率是车内噪声的主要贡献源,此时车内噪声主要是排气噪声过大引起的。增加车辆的吸隔音措施效果不明显,应优化排气管消声器以降低排气噪声。实验验证了分析结果。 展开更多
关键词 声学 单一源求逆法 排气噪声 传递路径 贡献量分析
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蚌埠市PM2.5输送路径和潜在源贡献分析 被引量：5
4
作者 沈素婷 易明建 +1 位作者 戴海夏 汪家权 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期543-551,共9页
利用拉格朗日混合单粒子轨道(hybrid single particle Lagrangian integrated trajectory,HYSPLIT)后向轨迹模式和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)气象数据(2016年3月1日—2017年2月28日),对抵达蚌埠市的逐小时... 利用拉格朗日混合单粒子轨道(hybrid single particle Lagrangian integrated trajectory,HYSPLIT)后向轨迹模式和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)气象数据(2016年3月1日—2017年2月28日),对抵达蚌埠市的逐小时3 d气流后向轨迹按季节聚类,并结合PM2.5质量浓度观测数据,分析不同输送途径的空间特征及其对蚌埠市PM2.5聚集的贡献。利用潜在源贡献因子(potential source contribution function,PSCF)和浓度权重轨迹(concentration weighted trajectory,CWT)分析方法,揭示了研究期内蚌埠市不同季节PM2.5的潜在源区分布及其贡献特性。结果表明:蚌埠市PM2.5输送途径的季节特征明显,气流输送轨迹除秋季的西北长轨迹气流对应的ρ(PM2.5)较高外,其他中、长轨迹所对应的ρ(PM2.5)均比短轨迹低。不同输送途径对蚌埠市PM2.5的贡献差异显著,春季主要贡献区集中在鲁东、江苏全境、安徽全境、豫东、赣北、浙北及黄海海域;夏季主要贡献区整体向南延伸,贡献区集中在苏南、皖西、皖北、赣北和黄海海域;秋季主要贡献区整体向西北延伸,皖北、苏北的贡献度最大;冬季主要贡献区整体向北延伸,贡献源空间形态与秋季相似,皖北、苏北、山东地区的贡献增大,环首都圈的天津、唐山、冀南的贡献也十分突出。 展开更多
关键词 PM2.5 蚌埠市 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子(pscf) 浓度权重轨迹(CWT)
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广州市PM_(2.5)污染特征及潜在贡献源区分析 被引量：20
5
作者 黄俊 廖碧婷 +4 位作者 王春林 邓雪娇 沈子琦 汤静 蓝静 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期109-118,共10页
基于NCEP/NCAR全球再分析气象资料和2015-2017年PM_(2.5)浓度,利用HYSPLIT模型研究不同气流轨迹对广州PM_(2.5)浓度的影响,以及污染输送路径和潜在源区空间分布特征。结果表明:(1)广州2015-2017年PM_(2.5)平均浓度为36.5μg/m^3,逐月平... 基于NCEP/NCAR全球再分析气象资料和2015-2017年PM_(2.5)浓度,利用HYSPLIT模型研究不同气流轨迹对广州PM_(2.5)浓度的影响,以及污染输送路径和潜在源区空间分布特征。结果表明:(1)广州2015-2017年PM_(2.5)平均浓度为36.5μg/m^3,逐月平均PM_(2.5)浓度1月份最高,为49.3μg/m^3,轻度污染及以上时次比例达15.66%,6月份最低,为20.8μg/m^3,无轻度及以上污染时次。(2)PM_(2.5)平均浓度在不同情景类型下的浓度高低顺序依次为:污染日>干季>清洁日>湿季,其中污染日的PM_(2.5)平均浓度是清洁日的近3倍,干季的PM_(2.5)平均浓度是湿季的1.4倍;不同情景类型下的PM_(2.5)浓度日变化特征基本都在白天时段低(16时最低),晚上时段高(21-22时最高),日变化幅度为污染日>干季>清洁日>湿季。(3)在干季,影响广州的气流轨迹路径主要有5类:东北路径、东南路径、西北路径、西南路径及偏西路径,其中第2类东南路径对广州PM_(2.5)平均浓度的贡献最高;而在湿季,影响广州的气流轨迹路径主要有4类:偏南路径、东南路径、偏北路径及西南路径,其中第3类偏北路径对广州PM_(2.5)浓度的贡献最高。(4)基于潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析法分析表明,广州PM_(2.5)浓度潜在源贡献较大的区域主要集中在广州东部的东莞、惠州、深圳、肇庆、中山等周边地区,该研究可为确定广州污染潜在源贡献区以及区域联防联控提供参考。 展开更多
关键词 大气污染 聚类分析 传输路径 潜在贡献源区 广州
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舟山市PM_(2.5)的输送路径和潜在来源分析 被引量：8
6
作者 黄仲文 彭成辉 +4 位作者 杨梦蓉 何萌萌 佟磊 唐剑锋 肖航 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期181-185,共5页
利用轨迹聚类分析、轨迹扇区分析(TSA)和潜在源贡献函数(PSCF)分析3种方法研究了2013年6月至2016年5月舟山市的PM_(2.5)输送路径和潜在来源。聚类分析显示,舟山市PM_(2.5)夏季主要受来自偏南方向的气团影响,冬季主要受来自偏北和西北方... 利用轨迹聚类分析、轨迹扇区分析(TSA)和潜在源贡献函数(PSCF)分析3种方法研究了2013年6月至2016年5月舟山市的PM_(2.5)输送路径和潜在来源。聚类分析显示,舟山市PM_(2.5)夏季主要受来自偏南方向的气团影响,冬季主要受来自偏北和西北方向的气团影响,与季风方向一致,以短距离传输为主。TSA结果与轨迹聚类分析类似,综合考虑后向轨迹停留时间和PM_(2.5)平均浓度,研究期间西北和偏北方向的扇区对舟山市PM_(2.5)的贡献率最大,达47.3%。PSCF分析显示,舟山市PM_(2.5)的潜在来源贡献区域主要集中于江苏省、山东省南部、浙江省北部和安徽省东部。 展开更多
关键词 PM2.5 后向轨迹 聚类分析 轨迹扇区分析 潜在源贡献函数
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2011~2020年华北平原气溶胶光学厚度时空分布特征及潜在源分析 被引量：13
7
作者 王利 徐翠玲 +1 位作者 徐甫 高琦 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2021年第6期1018-1032,共15页
随着经济高速增长和城市化进程不断加快,华北平原区域性空气污染问题愈演愈烈。针对该区域开展长时序气溶胶光学厚度时空分布特征和潜在源分析研究,对华北平原大气污染治理具有重要意义。基于长时序MODIS/Terra C6.1 MOD04_L2气溶胶光... 随着经济高速增长和城市化进程不断加快,华北平原区域性空气污染问题愈演愈烈。针对该区域开展长时序气溶胶光学厚度时空分布特征和潜在源分析研究,对华北平原大气污染治理具有重要意义。基于长时序MODIS/Terra C6.1 MOD04_L2气溶胶光学厚度产品,分析华北平原气溶胶光学厚度的时空分布特征,并利用后向轨迹聚类分析讨论华北平原7个重点城市气团输送的季节变化,并以污染较为严重的河北石家庄为例进行潜在源分析和浓度权重分析,探究影响其大气质量的污染物潜在源区。结果表明:2011~2020年华北平原气溶胶光学厚度月均值呈显著的周期性变化,以年为周期,每个周期内峰值一般出现在6月至8月;气溶胶光学厚度月际年内呈单峰分布,峰值出现在6月(0.75),最小值出现在12月(0.37);气溶胶光学厚度季均值从大到小依次为夏季(0.67)、春季(0.59)、冬季(0.49)、秋季(0.46);10年间气溶胶光学厚度呈下降趋势,整体下降幅度达36.84%,其中2011年最高(0.72),2018年最低(0.45);华北平原7个重点城市春、夏、秋、冬四季主要受短距离气团输送影响较大,长距离气团输送影响较小;2014~2020年河北石家庄的空气质量优良天数占比相对较小,空气质量状况差,影响其空气质量的污染物多为本地生成,同时也受周边省市近距离输送的影响。 展开更多
关键词 气溶胶光学厚度 MODIS 空气质量指数 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子分析 浓度权重分析 华北平原
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2017年10月海南省一次臭氧污染特征及输送路径与潜在源区分析 被引量：22
8
作者 符传博 丹利 +1 位作者 唐家翔 佟金鹤 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期863-871,共9页
为了探讨2017年10月海南省一次O_(3)污染过程的气流轨迹、输送路径和潜在源区,采用海南省18个市县的AQI值、6类大气污染物质量浓度资料以及相关气象观测资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型进行分析.结果表明:①2017年10月海南省有13个市县首... 为了探讨2017年10月海南省一次O_(3)污染过程的气流轨迹、输送路径和潜在源区,采用海南省18个市县的AQI值、6类大气污染物质量浓度资料以及相关气象观测资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型进行分析.结果表明:①2017年10月海南省有13个市县首要污染物为O_(3)的天数比例超过80%,其中9个市县达100%.2017年10月26日澄迈县和儋州市AQI值分别为171和151,均达中度污染等级,7个市县达轻度污染等级.②气象要素与AQI和污染物质量浓度之间均存在较好的相关关系,ρ(O_(3))、AQI与相对湿度的相关系数分别为-0.701和-0.685,均通过了99.9%的信度检验.③卫星反演结果表明,此次污染过程与外源输送关系密切.影响气流主要来自内陆地区的长距离气流、中短距离气流和来自东南沿海的中短距离气流,三支气流影响时段对应的海口市AQI值分别为83、69和61,对应的ρ(O_(3))分别为和135.0、119.6和102.3μg/m^(3).④通过计算PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(浓度权重轨迹)发现,广东省为海南省的主要潜在贡献源区,湖南省、江西省、江苏省、浙江省和福建省等地区也有一定的潜在贡献.研究显示,2017年10月海南省出现的O_(3)污染过程中,污染物来源以外源输送为主. 展开更多
关键词 潜在源贡献因子(pscf) 浓度权重轨迹(CWT) 臭氧 潜在源区 海南省
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青岛市大气颗粒物污染特征及潜在来源分析 被引量：13
9
作者 张玉洁 冯俊杰 +2 位作者 张武 涂爱琴 李恒昶 《高原气象》 CSCD 北大核心 2023年第1期244-256,共13页
利用山东青岛2017年1月至2020年12月的大气颗粒物质量浓度、常规气象观测资料以及全球数据同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)数据,研究了该地区大气颗粒物的污染特征,基于拉格朗日混合单粒子轨道模型(Hybrid Single Parti... 利用山东青岛2017年1月至2020年12月的大气颗粒物质量浓度、常规气象观测资料以及全球数据同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)数据,研究了该地区大气颗粒物的污染特征,基于拉格朗日混合单粒子轨道模型(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,HYSPLIT)和轨迹统计(TrajStat)软件对青岛市大气颗粒物的传输路径进行了研究,运用潜在源贡献因子分析法(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹分析法(Concentration Weighted Trajectory,CWT)对其潜在源区和浓度贡献进行了分析。研究结果表明:(1)青岛市PM_(2.5)质量浓度年均值为35.3μg·m^(-3),冬季最高,春、秋次之,夏季最低。PM_(2.5)质量浓度年超标率分别为8.22%,7.40%,11.51%和7.38%,重污染日仅出现在冬季,夏季从未出现过超标日。(2)PM_(2.5)质量浓度季节日变化呈“双峰双谷”型,峰值出现在08:00(北京时,下同)-10:00、21:00-22:00,谷值出现在16:00-18:00、02:00-04:00;SO2质量浓度季节日变化呈“单峰”型,日间浓度高于夜间,采暖季日变化曲线波动更明显;NO2日变化呈“双峰双谷”型,峰值时间较PM_(2.5)日变化峰值时间略早。(3)PM_(2.5)质量浓度与气温、日降水量、风速、逆温起始高度呈负相关,相关系数分别为-0.422,-0.212和-0.106(风速≤2.5 m·s^(-1))、-0.15;与气压、逆温层强度呈正相关,相关系数分别为0.319和0.10;与逆温层厚度相关性不明显;与相对湿度的相关性不唯一。(4)春、秋、冬季的气流轨迹来自西北和偏北方向,西北气流占比最高,分别为70.27%,75.39%和100%,其污染轨迹的PM_(2.5)质量浓度最高,是青岛市春、秋、冬季外来大气颗粒物的最重要输送路径;夏季东南向的气流轨迹占比最大,为45.89%,其污染轨迹的PM_(2.5)质量浓度最高,为青岛市夏季外来大气颗粒物的主要输送路径。PM_(2.5)质量浓度潜在源区冬季分布范围最广,潜在源贡献因子值最高,春、秋次之,夏季最小。春、秋、冬季主要潜在污染源区和高浓度贡献潜在源区位于河北南、河南中东、安徽西、山西西、鲁西南等地,是青岛市春、秋、冬季PM_(2.5)污染外来输送的主要源区;夏季高浓度贡献潜在源区位于河北东南、河南东北以及鲁西南等地。 展开更多
关键词 PM2.5 质量浓度 潜在源区 潜在源贡献因子分析法 浓度权重轨迹分析法
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太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析 被引量：48
10
作者 任浦慧 解静芳 +2 位作者 姜洪进 王淑楠 刘瑞卿 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期3144-3151,共8页
为了研究太原市大气PM2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM2.... 为了研究太原市大气PM2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM2.5的潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT).结果表明,太原市PM2.5的质量浓度在季节上呈现冬季(77.56μg/m^3)>秋季(69.89μg/m^3)>春季(63.78μg/m^3)>夏季(45.51μg/m3)的变化趋势.PM2.5与SO2、NO2和CO之间存在明显的同源性和二次转化过程.春、秋和冬季大气传输路径主要以西和西北方向近距离、慢移速的轨迹为主,夏季以南和东方向轨迹为主.PM2.5潜在源区季节变化明显:夏季主要受太原本地和晋中地区的影响;春、秋和冬季主要受陕西中北部、吕梁、临汾和晋中等地的影响. 展开更多
关键词 PM2.5 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子法 浓度权重轨迹法
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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：60
11
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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典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例 被引量：14
12
作者 曾鹏 辛存林 +2 位作者 于奭 朱海燕 刘齐 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期3781-3790,共10页
为了揭示柳州城区春冬季PM2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型(HYSPLIT)对春冬季柳州市PM2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚... 为了揭示柳州城区春冬季PM2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型(HYSPLIT)对春冬季柳州市PM2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法(WPSCF)和轨迹浓度权重法(WCWT)对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,(1)在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;(2)春冬季PM2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;(3)春季后向轨迹PM2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;(4)春季,柳州市PM2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域. 展开更多
关键词 PM2.5 柳州 后向轨迹 潜在源贡献因子分析法 轨迹浓度权重法
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哈尔滨市大气污染物输送路径及潜在源区分析 被引量：7
13
作者 高春红 张科 +2 位作者 臧淑英 张丽娟 孙丽 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期162-170,共9页
该文采用空气质量指数(AQI)分析了2015-2019年哈尔滨市不同季节首要污染物的污染特征,利用HYSPLIT后向轨迹模式对近5年四季逐日72 h后向轨迹气流进行聚类分析,结合AQI数据,揭示哈尔滨市大气污染物传输路径及潜在源贡献因子和浓度权重轨... 该文采用空气质量指数(AQI)分析了2015-2019年哈尔滨市不同季节首要污染物的污染特征,利用HYSPLIT后向轨迹模式对近5年四季逐日72 h后向轨迹气流进行聚类分析,结合AQI数据,揭示哈尔滨市大气污染物传输路径及潜在源贡献因子和浓度权重轨迹的季节差异。结果表明:哈尔滨市优良天数占比从2015年的66%上升到2019年的83%,5年中2015年为大气污染较为严重的一年,5年来空气质量呈明显好转趋势。哈尔滨市大气污染呈现出不同的季节特征:优良天数平均值占比从高到低依次为夏季(94.6%)>秋季(84.4%)>春季(80%)>冬季(53%),O_(3)和PM_(2.5)分别为空气质量最优的夏季与最差的冬季的首要污染物,春季和秋季首要污染物表现为由NO_(2)和PM_(2.5)复合型污染向以O_(3)为主导的气态型污染转变。各季节轨迹分布与其所处的地理位置和季风气候密切相关,春季来自山东东部、渤海、辽宁、吉林到达哈尔滨的轨迹污染率最高;夏季污染率较高的气流轨迹均来自南部方向,主要传输方向自渤海越过山东东部到达青岛地区,经辽宁、吉林汇入哈尔滨;秋季污染率较高的轨迹分布最为分散,主要以近距离输送轨迹为主;冬季AQI值显著高于其他季节,可能与北方冬季进入燃煤采暖期,污染物排放增多有关,主要集中分布于西北方向输送进入哈尔滨,呈现出输送轨迹越短,污染率越高的特点,其中来自吉林的最短转向路径挟带的污染物浓度最高,其次为由俄罗斯东南部经内蒙古过吉林到达哈尔滨,说明吉林是影响哈尔滨市冬季大气污染物浓度偏高的主要地区。 展开更多
关键词 空气质量指数 污染特征 潜在源贡献因子法 浓度权重轨迹法 哈尔滨
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京津冀气溶胶时空变化特征及潜在来源分析 被引量：5
14
作者 高琦 郭新成 +2 位作者 孟妮娜 王利 丁慧兰 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第30期13185-13195,共11页
针对京津冀日益恶化的环境问题,采用Terra-MODIS C6.1 MOD04_L2气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)产品对京津冀地区2011—2020年AOD时空变化特征进行探究,基于HYSPLIT模型得到京津冀地区3个主要城市的四季主要气流输送轨迹,并... 针对京津冀日益恶化的环境问题,采用Terra-MODIS C6.1 MOD04_L2气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)产品对京津冀地区2011—2020年AOD时空变化特征进行探究,基于HYSPLIT模型得到京津冀地区3个主要城市的四季主要气流输送轨迹,并结合空气质量指数(air quality index,AQI)数据和潜在源贡献因子法(potential source contribution function,PSCF)分析石家庄市不同季节的污染物潜在源区。结果表明:京津冀地区多年AOD空间分布大体呈东南高西北低的特征;10 a间AOD总体呈W型下降,峰值和谷值出现在2011年(0.49)和2017年(0.33);AOD月均值变化呈双峰型,峰值出现在2月(0.48)和7月(0.59);AOD四季均值由高至低依次为:夏(0.53)>春(0.39)>冬(0.36)>秋(0.32);北京市、天津市和石家庄市四季主要受到短距离气团输送的影响;统计AQI优良率可知京津冀3个主要城市中石家庄市空气质量最差,通过PSCF分析得出影响石家庄市AQI值的潜在源区主要分布在石家庄市本地及周边省市。 展开更多
关键词 气溶胶光学厚度 时空变化特征 聚类分析 潜在源贡献因子法 京津冀地区
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不同季节天津市PM_(2.5)与O_(3)潜在源区及传输路径分析 被引量：23
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作者 王琰玮 王媛 +2 位作者 张增凯 张蓝心 单梅 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期673-682,共10页
为探究天津市各季节PM_(2.5)与O_(3)污染的非本地源贡献情况,本文以2017—2019年为研究时段,应用HYSPLIT模型,基于MeteoInfo软件对不同季节气流后向轨迹进行聚类分析,通过计算潜在源贡献因子(potential source contribution function,PS... 为探究天津市各季节PM_(2.5)与O_(3)污染的非本地源贡献情况,本文以2017—2019年为研究时段,应用HYSPLIT模型,基于MeteoInfo软件对不同季节气流后向轨迹进行聚类分析,通过计算潜在源贡献因子(potential source contribution function,PSCF)、浓度权重轨迹(concentration-weighted trajectory,CWT)对天津市PM_(2.5)与O_(3)污染的外来潜在源区以及可能的污染传输途径进行研究.结果表明:①天津市PM_(2.5)和O_(3)污染均较为严重,且具有明显季节性特征.天津市各季节的气流变化明显,春、秋两季以西南方向气流为主,夏季以来自渤海的气流为主,冬季则以西北方向气流为主.②天津市西南方向气流在各季节对应的污染物浓度均较高,春、秋两季西南方向气流携带的ρ(PM_(2.5))和O_(3)浓度8 h滑动平均值〔简称“ρ(O_(3)-8 h)”〕均最高;夏季,西南方向气流携带的ρ(O_(3)-8 h)最高;冬季,西南方向轨迹携带的ρ(PM_(2.5))最高.③西南方向上河北省南部的邯郸市,山东省西部的菏泽市、聊城市,以及河南省北部的开封市、濮阳市、新乡市均为天津市PM_(2.5)与O_(3)污染的主要潜在源区.此外,冬季张家口市和唐山市对天津市PM_(2.5)污染的潜在影响也较大.冬季影响天津市PM_(2.5)污染的外来潜在源区情况较为复杂,除西南气流外,其还受西北部与东部气流的影响.研究显示,天津市大气污染区域联防联控需重点关注河北省南部、河南省北部以及山东省西部城市的潜在输送影响. 展开更多
关键词 PM_(2.5) O_(3) 天津市 潜在源贡献(pscf) 浓度权重轨迹(CWT)
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甘肃地区春冬季颗粒物输送路径及潜在源分析——基于HYSPLIT4模式及TraPSA分析平台 被引量：17
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作者 张芊 庞可 +4 位作者 马彩云 陈恒蕤 马明月 孔祥如 潘峰 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期509-518,共10页
利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统数据,计算了甘肃地区5个站点2017~2018年逐时72h气团后向轨迹;结合各站点颗粒物逐时质量浓度数据,选择颗粒物污染最严重的春冬季,利用轨迹聚类方法分析了甘肃地区后向气流轨迹特征;基于潜在源贡献函... 利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统数据,计算了甘肃地区5个站点2017~2018年逐时72h气团后向轨迹;结合各站点颗粒物逐时质量浓度数据,选择颗粒物污染最严重的春冬季,利用轨迹聚类方法分析了甘肃地区后向气流轨迹特征;基于潜在源贡献函数(PSCF)分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法,将各站点分析结果输入TraPSA分析平台进行加权叠加分析,探讨了影响甘肃地区春冬季颗粒物质量浓度的潜在源区及其贡献.结果表明:西北路径是影响甘肃地区的首要路径,其移动速度快、输送距离长、污染程度严重;东北路径次之,主要来源地为蒙古及内蒙古地区;甘肃南部地区受东南路径的短距离输送影响较大,且受到来自青藏高原的输送影响;甘肃地区春季气团轨迹的输送距离较冬季长且输送高度高,冬季PM_(2.5)浓度均值和PM_(2.5)/PM_(10)的比值均较夏季高.多站点PSCF叠加分析发现,PM_(10)潜在贡献源区春季主要分布在新疆东部、准噶尔盆地、塔里木盆地东北部及青海西北部,蒙古南部、四川北部、青海西北部及东部有零星分布;冬季主要位于新疆东部及塔里木盆地、青海西北部及东部、陕西南部;冬季源区整体向南偏移,且省内的短距离输送加强.多站点CWT叠加分析发现,PM_(10)浓度贡献区春季主要位于新疆东部地区、准噶尔盆地附近,蒙古南部及内蒙古北部有线性分布,青海北部及甘肃北部区域有零星分布;冬季主要分布在新疆东部及甘肃北部地区;春季较冬季PM_(10)污染的主要贡献区域更大、污染更重,但省内的短距离传输及颗粒物污染程度减弱. 展开更多
关键词 甘肃地区 大气颗粒物 HYSPLIT4模式 聚类分析 潜在源贡献函数(pscf)分析 浓度权重轨迹(CWT)分析 多站点叠加分析
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帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析 被引量：22
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作者 李汉林 何清 +1 位作者 刘新春 赵权威 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期4660-4668,共9页
基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据(2019年3月~2020年2月),对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM10和PM2.5年均值分别为(29.4±16.4),(9.3±5.1)μg/m3,大气颗粒物以PM10为主,结合同期PM10浓度数据,分... 基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据(2019年3月~2020年2月),对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM10和PM2.5年均值分别为(29.4±16.4),(9.3±5.1)μg/m3,大气颗粒物以PM10为主,结合同期PM10浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM10聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM10的潜在源分布及其贡献水平.结果表明:帕米尔高原东部PM10输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM10高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM10值,秋季各轨迹对应PM10值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM10高值.PM10春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部. 展开更多
关键词 PM10 聚类分析 潜在源贡献因子分析 浓度权重轨迹分析 帕米尔高原
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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：3
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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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不同季节肇庆市PM_(2.5) 和O_(3)污染特征及潜在源区分析 被引量：26
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作者 翁佳烽 梁晓媛 +3 位作者 邓开强 周华娣 梁倩敏 彭端 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1306-1317,共12页
为定量化评估不同地区对肇庆市污染物输送影响,分析了2014—2018年肇庆市ρ(PM_(2.5))和ρ(O_(3-8 h))(O_(3-8 h)为O_(3)日最大8 h滑动平均值)的变化特征,并基于HYSPLIT模式计算不同季节后向气流轨迹,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓... 为定量化评估不同地区对肇庆市污染物输送影响,分析了2014—2018年肇庆市ρ(PM_(2.5))和ρ(O_(3-8 h))(O_(3-8 h)为O_(3)日最大8 h滑动平均值)的变化特征,并基于HYSPLIT模式计算不同季节后向气流轨迹,通过聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹方法对肇庆市外来污染物的输送路径和潜在源区进行分析.结果表明:①2014—2018年肇庆市ρ(PM_(2.5))年均下降3.3μg m^(3),2016年开始ρ(PM_(2.5))最大值逐年增大.ρ(PM_(2.5))日变化呈双峰型,峰值分别出现在上、下班高峰期后.2016年起ρ(O_(3-8 h))年均增加4.4μg m^(3),成为肇庆市首要空气污染物.ρ(O_(3))日变化呈单峰型,于15:00—16:00达到峰值.②PM_(2.5)和O_(3)污染分别在冬季和秋季较严重,超标日分别达20.6和15.0 d.ρ(PM_(2.5))与风速相关性最高,ρ(O_(3-8 h))与日照时数和相对湿度相关系数均较高.③春、夏两季影响肇庆市的气流近80%来自南部海面和东北方向,秋、冬两季85%以上气流源自偏东和偏北方向,肇庆市PM_(2.5)和O_(3)污染除受本地排放影响外,还有来自珠三角、广东省北部及其东部沿海、江西省等地区的输送贡献.研究表明,肇庆市PM_(2.5)和O_(3)污染均较严重,区域联防联控需重点关注广东省中东部城市的外来输送影响. 展开更多
关键词 HYSPLIT 聚类分析 潜在源贡献因子 浓度权重轨迹
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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
20
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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