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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
1
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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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
2
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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黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区 被引量：91
3
作者 王爱平 朱彬 +2 位作者 银燕 金莲姬 张磊 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期852-861,共10页
利用轨迹聚类方法对2011年6-8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组，得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹，结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料，分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分... 利用轨迹聚类方法对2011年6-8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组，得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹，结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料，分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分析法PSCF（potential source contribution function analysis）定性分析了不同气团背景下黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区，最后结合浓度权重轨迹分析法CWT（concentration weighted field）定量分析不同潜在源区对黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的贡献.结果表明，积聚模态颗粒物（0.5-1μm）数浓度约占0.5-20μm颗粒物数浓度的94.9%；黄山顶6-8月大陆气团的发生频率最高，约43.4%；影响黄山光明顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区主要来自一些工业发达人口密集的城市群：湖北东部、安徽中部、河南、江西境内、两广交界处、湖南南部以及浙江北部地区.而垂直方向上，来自西北和西南方向高度约2-5km的自由对流层气团对黄山顶积聚模态粒子数浓度贡献较大. 展开更多
关键词 黄山 积聚模态 潜在源贡献因子分析法(PSCF) 重轨迹分析法(CWT) 潜在源区
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基于后向轨迹模式的豫南地区冬季PM 2.5来源分布及传输分析 被引量：25
4
作者 高阳 韩永贵 +1 位作者 黄晓宇 韩磊 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期538-548,共11页
为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ(PM 2.5)的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ(PM 2.5)在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份... 为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ(PM 2.5)的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ(PM 2.5)在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份PM 2.5不同轨迹的输送特征,并使用潜在源贡献(PSCF)分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法识别了豫南地区冬季PM 2.5的潜在贡献源区及贡献大小.结果表明:①信阳市空气质量最好,其次为驻马店市,南阳市空气质量最差;南阳市、信阳市和驻马店市ρ(PM 2.5)分别超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(75μg m 3)的1.5、1.2和1.2倍,ρ(PM 2.5)日变化均呈双峰特征.②后向轨迹聚类分析表明,豫南地区主要受到来自西北和东北方向长距离传输和正南方向较短距离输送的影响.③潜在源区分析表明,除豫南地区及周边市县本地污染贡献外,冀鲁豫交界区域、陕鄂交界区域、陕西省中西部、湖北省东北部和西部、河南省中北部、山东省南部是影响豫南地区ρ(PM 2.5)的主要潜在源区.研究显示,豫南地区PM 2.5污染过程除了与地形条件、本地污染源排放有关外,来自东北、西北传输通道城市的远距离输送和南部的近距离传输也不容忽视. 展开更多
关键词 PM2.5 后向轨迹模式 聚类分析 潜在源贡献(PSCF)分析法 浓度权重轨迹(CWT)分析法 豫南地区
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保定市不同天气型下PM_(2.5)和O_(3)复合污染防治策略
5
作者 付兴宇 程水源 王传达 《中国环境科学》 北大核心 2025年第7期3582-3592,共11页
针对PM_(2.5)和O_(3)典型复合污染城市保定,利用PCT客观天气分型方法对秋冬季和春夏季京津冀地区的海平面气压场及10m风场进行天气分型,并通过后向轨迹(PSCF、CWT)及气象-空气质量模式(WRF-CAMx)对污染天气型下的PM_(2.5)与O_(3)进行来... 针对PM_(2.5)和O_(3)典型复合污染城市保定,利用PCT客观天气分型方法对秋冬季和春夏季京津冀地区的海平面气压场及10m风场进行天气分型,并通过后向轨迹(PSCF、CWT)及气象-空气质量模式(WRF-CAMx)对污染天气型下的PM_(2.5)与O_(3)进行来源解析,研究其贡献比例和传输路径,探究保定市重污染天气应对及不同天气型下复合污染防治策略.结果显示,保定市2019~2022年PM_(2.5)年平均浓度呈下降趋势,下降幅度为26.9%,O_(3)呈波动趋势,下降幅度仅为2.2%;月平均浓度呈现明显的季节性特点.秋冬季京津冀地区以高压场型为主,其中T5(东部高压后部,11.6%)、T6(鞍型场,11.6%)和T9(均压场,5.2%)是容易导致保定市PM_(2.5)污染的污染天气型;春夏季以低压场为主,易导致保定市O_(3)污染的天气类型为S3(均压场,12.9%)和S7(西北部低压后部,16.8%);在PM_(2.5)污染天气型下,保定市的PM_(2.5)来源贡献均以本地排放为主.T5(东部高压后部)中保定市的PM_(2.5)其他贡献区域主要以邯郸、石家庄等西南路径为主;T6(鞍型场)中其他贡献区域主要以山西省和石家庄等西南路径为主;T9(均压场)中其他贡献区域主要以山西省及内蒙古地区等西北路径为主.在O_(3)污染天气型下,保定市的O_(3)本地贡献最高.在S3(均压场)下,其他地区贡献以保定周边城市传输影响为主;而S7(西北部低压后部)中其他地区贡献主要以河南省、邯郸、山西省、石家庄等西南路径输送为主. 展开更多
关键词 PM_(2.5) O_(3) 天气分型 来源解析 潜在源贡献分析法 浓度权重分析法
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2019年秋冬季京津冀与周边地区污染传输特征分析 被引量：14
6
作者 白伟超 王晓琦 +4 位作者 程水源 张智答 齐鹏 关攀博 陈颢元 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期4086-4099,共14页
本研究结合大气环境观测数据,应用潜在源分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),以及基于WRF-CMAQ模式的传输矩阵和传输通量计算方法,研究分析了2019年秋冬季京津冀典型城市的大气污染特征与成因,量化评估了京津冀地区与周边省份之间的... 本研究结合大气环境观测数据,应用潜在源分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),以及基于WRF-CMAQ模式的传输矩阵和传输通量计算方法,研究分析了2019年秋冬季京津冀典型城市的大气污染特征与成因,量化评估了京津冀地区与周边省份之间的PM_(2.5)传输贡献.结果表明,京津冀地区冬季较秋季污染严重,且重污染时段PM_(2.5)浓度均与相对湿度呈显著的正相关,和风速呈显著的负相关;京津冀典型城市北京、天津和石家庄的潜在源区主要分布在京津冀本地、山西、内蒙古中部地区和山东地区,这与CWT结果基本吻合.京津冀各省域的PM_(2.5)以本地排放贡献为主,北京、天津和河北的本地贡献率范围为54.33%~66.01%,京津冀受区域外传输的贡献率范围为0.11%~26.54%.传输通量结果表明,冬季PM_(2.5)的传输主要受高空西北气流的作用,尤其清洁天气,高风速驱动清洁气团流入;秋季则主要受低空东南气流作用;传输通量呈现出显著的垂直分布特征,高空区域传输作用更为活跃,传输通量的流入/流出以及垂直分布与污染级别和RH呈现非线性响应关系,主导风向变化导致重污染前的传输效应明显大于重污染期间,高湿环境的传输效应明显小于低湿环境. 展开更多
关键词 潜在源贡献分析法(PSCF) 浓度权重轨迹分析法(CWT) WRF-CMAQ 传输贡献 传输通量 PM_(2.5)
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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：1
7
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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京津冀地区典型城市秋冬季PM_(2.5)输送特征研究 被引量：24
8
作者 张智答 王晓琦 +3 位作者 张晗宇 关攀博 王传达 唐贵谦 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期993-1004,共12页
运用潜在源贡献分析(PSCF)方法,识别了2018年秋冬季京津冀地区典型城市北京,唐山和石家庄PM_(2.5)的潜在污染源区;基于气象-空气质量模式(WRF-CAMx)和传输通量计算方法定量评估了与其周边省市之间PM_(2.5)的传输贡献,识别了三个典型城市... 运用潜在源贡献分析(PSCF)方法,识别了2018年秋冬季京津冀地区典型城市北京,唐山和石家庄PM_(2.5)的潜在污染源区;基于气象-空气质量模式(WRF-CAMx)和传输通量计算方法定量评估了与其周边省市之间PM_(2.5)的传输贡献,识别了三个典型城市PM_(2.5)的传输路径,揭示了PM_(2.5)传输净通量的垂直分布特征.结果表明,三个城市秋冬季PSCF高值主要集中在河北南部,河南东北部和山西中东部地区;秋冬季PM_(2.5)均以本地贡献影响为主(51.78%~68.40%),外来贡献为辅(31.60%~48.22%),不同季节贡献率有所波动.整个观测期间,近地面主要表现为毗邻城市向北京和石家庄输送PM_(2.5),而唐山主要表现为向外输送PM_(2.5),净通量最大值出现在海拔0~50m,其净通量为-99.47t/d.同时鉴别出了一条主要的传输路径,即西南-东北方向. 展开更多
关键词 潜在源贡献分析(PSCF)法 气象-空气质量模式(WRF-CAMx) PM_(2.5)传输通量 传输通道
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