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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
1
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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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
2
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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常州市冬季大气污染特征及潜在源区分析 被引量：23
3
作者 何涛 彭燕 +2 位作者 乔利平 滕加泉 薛银刚 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第3期487-495,共9页
为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM_(2.5)污... 为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM_(2.5)污染为主,其占冬季首要污染物的90%以上,冬季PM_(2.5)小时浓度对应的空气质量级别以良和轻度污染出现频次最多,冬季的ρ(PM_(2.5))对ρ(PM_(2.5))年均值的贡献率高达37.4%,不完全燃烧是颗粒物的一个重要来源.冬季ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))、ρ(SO_2)、ρ(NO_2)和ρ(CO)的日变化均呈双峰分布,两个峰值分别出现在交通的早高峰和晚高峰附近.ρ(NO_2)在晚高峰明显大于早高峰,而ρ(SO_2)和ρ(CO)表现为早高峰大于晚高峰.常州市CO/NO_x和SO_2/NO_x的分析结果表明,常州市交通源的贡献明显,点源对常州市的空气质量的影响也较大.1和6 h的ρ(PM_(2.5))梯度变化可判识细颗粒物的爆发性增长.冬季常州市受到西北、西和西南等地区的大陆性气流影响较大,其对应的ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))、ρ(SO_2)、ρ(NO_2)和ρ(CO)平均值相对较高,且对应的污染轨迹出现概率较大.偏东方向的气流由于移动速度慢,不利于污染物扩散易造成污染累积,导致ρ(PM_(2.5))、ρ(SO_2)和ρ(NO_2)相对较高.WPSCF(源区分布概率)高值区(>0.5)集中于从芜湖至上海的长江中下游区域和杭州湾区域.PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO潜在源区存在较大差异性,NO_2、SO_2和CO本地化的潜在贡献较PM_(2.5)和PM_(10)更明显.此外,受船舶等影响海洋源区对NO_2、SO_2和CO的潜在贡献较大.研究显示,长三角区域的大气污染物以本地污染为主,但远距离污染输送贡献也不容忽视. 展开更多
关键词 大气污染 梯度变化 后向轨迹 聚类分析 传输路径 潜在源贡献函数
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重庆典型城区PM_(2.5)生物标志物组分特征及源指示 被引量：2
4
作者 冯婷 王锋文 +1 位作者 卢培利 刘莉 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第12期5578-5590,共13页
于2015年10月~2016年8月在重庆大学A区采集秋冬春夏4个季节PM_(2.5)样品(n=77),分析生物标志物(n-alkanes、UCM、藿烷和甾烷)组分特征,探讨季节变化和对来源的指示.结果表明,重庆沙坪坝区PM_(2.5)中Σn-alkanes(C11~C38)和UCM年均浓度... 于2015年10月~2016年8月在重庆大学A区采集秋冬春夏4个季节PM_(2.5)样品(n=77),分析生物标志物(n-alkanes、UCM、藿烷和甾烷)组分特征,探讨季节变化和对来源的指示.结果表明,重庆沙坪坝区PM_(2.5)中Σn-alkanes(C11~C38)和UCM年均浓度分别为328.69ng/m^(3)和_(2.5)2μg/m^(3),均为冬季最高,夏季最低.28n-alkanes PMF源解析识别出4个因子:化石燃料燃烧(23.45%)、化石燃料残留(29.1%)、生物质燃烧(21.35%)和高等植物蜡排放(26.1%).UCM与可分离烷烃组分比例(U:R)为1.29~3.33.夏季U:R最低,可能是受温度和光照的驱使,微生物和植物的生命活动旺盛所致.藿烷Ts/Tm、C30αβ/C31αβ(22R)和C31αβ(22S)/(22S+22R)的年均值分别为1.15,5.26和0.59,指示以机动车尾气排放为主的高成熟度石油烃输入.甾烷C29αββ/(ααα+αββ)和C29ααα(20S)/(20S+20R)的年均值分别为0.40和0.53,主要指示高成熟度化石燃料残余物输入.PSCF分析表明,Σn-alkanes的潜在源区主要集中在四川东南部和重庆西部及其相接壤附近区域,UCM的潜在源区主要分布在四川东南部. 展开更多
关键词 重庆 PM_(2.5) 生物标志物 正定矩阵因子分析 潜在源贡献函数
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临汾市臭氧污染变化特征、气象影响及输送源分析 被引量：21
5
作者 宋晓伟 郝永佩 +3 位作者 朱晓东 王京伟 薛盼 刘卫婷 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期3626-3634,共9页
结合2014~2020年临汾市臭氧逐小时质量浓度和同期气象数据、再分析数据以及潜在源贡献函数法(PSCF)对临汾市O_(3)污染时空变化特征、与气象因子的关系以及传输路径及潜在源分布开展研究.结果表明,临汾市近年来臭氧污染日益严重,O_(3)_8h... 结合2014~2020年临汾市臭氧逐小时质量浓度和同期气象数据、再分析数据以及潜在源贡献函数法(PSCF)对临汾市O_(3)污染时空变化特征、与气象因子的关系以及传输路径及潜在源分布开展研究.结果表明,临汾市近年来臭氧污染日益严重,O_(3)_8h_max年均质量浓度整体呈现上升趋势,2020年相对于2014年增加78.79%;月变化特征呈现“M”双峰型,季节变化峰值出现在夏季,而日变化受近地面大气光化学过程影响显著,呈较为明显的单峰单谷分布,峰值出现在14:00~16:00.O_(3)浓度与气温和日照时数呈显著线性正相关,当研究区相对湿度为40%~60%,气温高于20℃,风速区间为2~6m/s时易出现高浓度O_(3)污染.聚类分析表明临汾市O_(3)重污染天气期间以短距离输送气流为主,高O_(3)浓度除受到本地生成影响外,还受到省内临近城市及陕西省中部、河南省北部重工企业排放的大量NO_(x)和VOCs传输的影响.因此,针对临汾市O_(3)污染在严格控制本地污染源排放的前提下,必须加强汾渭平原地区的联防联控,才能有效缓解该区域大气污染的连片发生. 展开更多
关键词 O_(3)质量浓度 气象因子 潜在源贡献函数(PSCF) 浓度权重(CWT) 临汾市 污染特征
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基于多种TSM方法的北京国家奥林匹克体育中心2月颗粒物来源解析 被引量：2
6
作者 李炟 盛黎 +3 位作者 宋振鑫 陈静 胡江凯 佟华 《气象》 CSCD 北大核心 2020年第5期687-694,共8页
利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模型和ERA_INTERIM数据,计算2013-2017年北京奥林匹克体育中心(以下简称奥体中心)2月期间抵达的72 h后向轨迹,并结合聚类分析方法和污染物浓度数据,分析2月不同... 利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模型和ERA_INTERIM数据,计算2013-2017年北京奥林匹克体育中心(以下简称奥体中心)2月期间抵达的72 h后向轨迹,并结合聚类分析方法和污染物浓度数据,分析2月不同轨迹对奥体中心污染物浓度的影响,采用四种不同的轨迹分析方法分析奥体中心污染物来源特征,并通过实例分析了不同轨迹分析方法的优缺点和适用性。结果表明:奥体中心2月主导气流明显,为西北路径,出现概率为55.85%;清洁通道为北向气流,污染来源为南向路径和偏东路径,对应颗粒物浓度最高;通过轨迹统计方法得到奥体中心2月颗粒物主要污染来源为河北地区、山东半岛、黄渤海区域、新疆北部与河西走廊。此外,研究发现潜在源贡献函数和浓度权重轨迹方法适用于近距离污染源的识别;停留时间浓度加权方法采用确定性办法通过迭代可以精准识别出北京奥体中心主要污染物来源;定量传输偏差分析方法引入不确定性概念,适用于大范围确定性污染源识别,但同时会产生虚假的污染物来源。不过,采用RTWC方法和QTBA方法相结合可消除QTBA方法带来的虚假污染源。 展开更多
关键词 潜在源贡献函数(PSCF) 浓度权重轨迹(CWT) 停留时间浓度加权(RTWC) 定量传输偏差分析(QTBA) 潜在来源 轨迹特征
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2017-2018年宝鸡高新区黑碳气溶胶变化特征及来源
7
作者 周变红 曹夏 +5 位作者 冯瞧 王锦 杨震龙 胡渭平 李建军 乔柱 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期37-45,共9页
利用AE-31型七波段黑碳仪2017年3月1日-2018年2月28日连续监测黑碳(BC)气溶胶数据,文章结合波长吸收指数(AAE)和后向轨迹模型研究该地区的BC质量浓度变化特征、排放来源及潜在来源。结果表明,观测期间BC平均质量浓度为1.4μg/m^(3),其... 利用AE-31型七波段黑碳仪2017年3月1日-2018年2月28日连续监测黑碳(BC)气溶胶数据,文章结合波长吸收指数(AAE)和后向轨迹模型研究该地区的BC质量浓度变化特征、排放来源及潜在来源。结果表明,观测期间BC平均质量浓度为1.4μg/m^(3),其季节变化趋势为冬季(1.4μg/m^(3))>春季(1.3μg/m^(3))>秋季(1.2μg/m^(3))>夏季(1.1μg/m^(3))。BC浓度日变化呈双峰双谷型,双峰值分别出现在08:00-09:00和20:00,双谷值分别出现在03:00-04:00和15:00。BC的AAE平均值为1.32,表明化石燃料燃烧对宝鸡高新区BC的贡献占主导作用,冬季AAE值为1.69,表明冬季生物质燃烧对BC的贡献不可忽视。后向轨迹聚类分析表明各季节BC主要受陕西南部气团(占比41.25%~49.85%)的影响。潜在源贡献函数分析表明BC气溶胶污染主要为陕西南部区域。浓度权重轨迹分析结果表明,BC潜在源区主要集中在宝鸡周边地区和陕西南部区域。 展开更多
关键词 黑碳气溶胶 波长吸收指数 聚类分析 潜在源贡献函数分析 浓度权重轨迹分析
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军运会前后武汉市大气氨-铵气/粒转化监测研究 被引量：3
8
作者 吴佳伟 王祖武 +2 位作者 陈楠 成海容 袁畅 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2020年第5期132-138,共7页
利用MARGA在线监测仪,作者对武汉城区2019年军运会前后大气中气态污染物与颗粒物水溶性离子(以NH3和SNA为主)的浓度进行连续采样,结合PM2.5及气象要素,分析了大气中NH3-NH4+气/粒转化及其对PM2.5的影响。结果表明,军运会管控前、中和后... 利用MARGA在线监测仪,作者对武汉城区2019年军运会前后大气中气态污染物与颗粒物水溶性离子(以NH3和SNA为主)的浓度进行连续采样,结合PM2.5及气象要素,分析了大气中NH3-NH4+气/粒转化及其对PM2.5的影响。结果表明,军运会管控前、中和后大气NH3浓度分别为(13.3±5.8)、(7.4±2.7)和(12.3±4.9)μg/m3,并且NH3、NH4+和PM2.5的日变化特征存在一定昼夜差异。利用潜在源贡献分析可知NH3和NH4+受外来传输的影响较小,结合其日变化特征说明NH3主要是武汉城区移动源排放。NH3-NH4+气/粒转化研究表明,军运会期间[NH3]∶[NH4+]比值均大于1,不利于NH3向NH4+转化,并且[NH3]:[NH4+]比值与PM2.5浓度存在一定负相关(R2=0.62)。在NH3充足的高湿环境中,NH3-NH4+气/粒转化率明显增加,其中NH4+主要以(NH4)2SO4和NH4NO3的形式存在,且NH4+更易与SO42-结合。 展开更多
关键词 氨气 气/粒转化 铵根 PM2.5 潜在源贡献函数
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