瓦里关本底站大气颗粒物变化特征和来源分析 被引量：1

1

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

青岛市大气颗粒物污染特征及潜在来源分析 被引量：13

2

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

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：15

3

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

4

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析 被引量：49

5

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

哈尔滨市大气污染物输送路径及潜在源区分析 被引量：7

6

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

许昌市夏季臭氧污染特征与气象因子影响分析 被引量：5

7

作者 徐媛倩 岳利波 +4 位作者 曹霞 付广宇 罗艺琳 孙鹏 张志华 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期367-372,379,共7页

结合许昌市2019—2022年夏季(5—9月)臭氧(O_(3))逐小时质量浓度与气象数据,分析O_(3)浓度变化特征与气象因子的影响,识别O_(3)污染传输特征与潜在源分布。结果表明,许昌市2019—2022年夏季O_(3)浓度整体呈下降趋势,但2022年O_(3)季均... 结合许昌市2019—2022年夏季(5—9月)臭氧(O_(3))逐小时质量浓度与气象数据,分析O_(3)浓度变化特征与气象因子的影响,识别O_(3)污染传输特征与潜在源分布。结果表明,许昌市2019—2022年夏季O_(3)浓度整体呈下降趋势,但2022年O_(3)季均值略有上升;夏季中6月的O_(3)污染最重,平均日超标率达61%;O_(3)浓度日变化呈单峰状,峰值出现在16:00左右;O_(3)浓度与气温、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关;当气温≥35℃、相对湿度为20%~<40%、风速为2~<3 m/s、主要风向为南风、东南风时易发生O_(3)小时浓度超标;6月高温(气温≥30℃)和低湿(相对湿度20%~<40%)时段持续时间长是导致O_(3)浓度较高的重要因素;2022年夏季气团主要来自东北、西南和东南方向;除本地生成外,许昌市高浓度O_(3)还受到山东、安徽、湖北等区域传输影响。 展开更多

关键词 O_(3) 气象因子 潜在源贡献因子分析 浓度权重

在线阅读 下载PDF 职称材料

京津冀气溶胶时空变化特征及潜在来源分析 被引量：5

8

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析 被引量：22

9

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

10

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

北京市春节前和春节期间非甲烷烃污染特征及其来源解析 被引量：3

11

作者 佟胜睿 徐言勇 +2 位作者 李方杰 张海亮 葛茂发 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2453-2465,共13页

为探究春节前和春节期间北京市非甲烷烃(NMHCs)的来源和转化过程,基于2021年2月2-16日北京市空气质量监测数据、气象数据和非甲烷烃的在线分析结果开展了相关研究。结果表明:①北京市春节前(2月2日00:00-2月11日00:00)和春节期间(2月11... 为探究春节前和春节期间北京市非甲烷烃(NMHCs)的来源和转化过程,基于2021年2月2-16日北京市空气质量监测数据、气象数据和非甲烷烃的在线分析结果开展了相关研究。结果表明:①北京市春节前(2月2日00:00-2月11日00:00)和春节期间(2月11日00:00-2月16日00:00)NMHCs体积分数有明显差异,其中,春节前NMHCs平均体积分数为25.43×10^(-9)±11.38×10^(-9),而春节期间为32.37×10^(-9)±12.43×10^(-9),增幅近27.3%。②利用正定矩阵因子分解(PMF)模型分析了春节前和春节期间的NMHCs来源差异,其中,汽油、柴油车辆排放源贡献率由春节前的37.2%降至春节期间的13.9%,溶剂使用和燃烧排放源的贡献率从春节前的18.4%升至春节期间的55.7%。③结合潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)方法发现,春节期间NMHCs来源主要与北京市周边地区的烟花爆竹燃放、燃煤等排放的区域传输有关。④NMHCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)表明,烯烃和芳香烃分别对观测期间O_(3)和二次气溶胶的生成具有重要贡献。研究表明,在开展京津冀地区污染联防联控过程中,对燃烧源排放的控制是有效缓解北京市春节期间空气污染问题的重要手段。 展开更多

关键词 非甲烷烃(NMHCs) 源解析 潜在源贡献因子分析(PSCF) 臭氧生成潜势(OFP) 二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)

在线阅读 下载PDF 职称材料

厦门市颗粒物输送路径和源区季节特征分析 被引量：5

12

作者 蒋永成 蒋宗孝 +7 位作者 童怀忠 陈德花 李璇 李镔 邓发荣 张磊 赵丽娟 赵天良 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期184-191,共8页

该研究基于聚类后向轨迹分析法和潜在源贡献因子法,针对2015-2016年厦门地区季轨迹聚类结果进行统计分析,春季、秋季和冬季以偏北和局地路径占比最高,夏季为偏南和局地路径占比高。当颗粒物污染等级达到良或以上时,偏西和局地路径的PM2.... 该研究基于聚类后向轨迹分析法和潜在源贡献因子法,针对2015-2016年厦门地区季轨迹聚类结果进行统计分析,春季、秋季和冬季以偏北和局地路径占比最高,夏季为偏南和局地路径占比高。当颗粒物污染等级达到良或以上时,偏西和局地路径的PM2.5浓度较高;除局地累积外,冬季表现出明显的由北向南的跨区域输送特征,春季受来自长三角以及湖南、江西、福建西南等地区的污染气团影响明显;细颗粒物污染主要出现在局地输送和偏北路径下,粗颗粒污染则是在西北长距离路径下出现。潜在源区分析结果表明,本地排放、长三角、华北一带是冬春季污染输送的主要源地,珠三角至闽南沿海一带是厦门地区秋季的主要源区。空气相对清洁的厦门地区颗粒物来源存在明显季节差异,受多来源多尺度颗粒物共同影响。 展开更多

关键词 颗粒物污染 区域传输 潜在源贡献因子法(PSCF) 聚类后向轨迹 海峡西岸地区

在线阅读 下载PDF 职称材料

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：26

13

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于卫星遥感与CMB模型的济南市冬季重污染过程PM_(2.5)溯源分析 被引量：3

14

作者 魏小锋 韩红 +6 位作者 闫学军 王在峰 李圣增 田勇 梁第 马明亮 张桂芹 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1175-1183,共9页

济南市作为京津冀大气污染传输通道“2+26”城市之一,冬季易出现以PM_(2.5)为首要污染物的重污染天气。为探究济南市冬季PM_(2.5)重污染过程的污染成因和主要来源,以济南市冬季一次重污染过程(2020年1月1日—6日)为研究对象,基于卫星遥... 济南市作为京津冀大气污染传输通道“2+26”城市之一,冬季易出现以PM_(2.5)为首要污染物的重污染天气。为探究济南市冬季PM_(2.5)重污染过程的污染成因和主要来源,以济南市冬季一次重污染过程(2020年1月1日—6日)为研究对象,基于卫星遥感、化学质量平衡(CMB)模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT),同时结合气态污染物和PM_(2.5)组分小时数据以及各项气象要素等资料,全面和综合地对济南市冬季重污染过程污染特征、本地来源、区域传输和时空演变过程进行了分析。结果表明,济南市本次重污染过程以PM_(2.5)为首要污染物,随着湿度升高和大气边界层高度(PBL)的降低,PM_(2.5)日均质量浓度达到最高211μg·m^(−3),其中PM_(2.5)小时质量浓度最高达到333μg·m^(−3);NO_(3)^(−)、SO_(4)^(2−)、NH4+和有机物(OM)在PM_(2.5)中占比分别为30.7%、11.4%、13.9%和13.7%;重污染时段硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别达到0.6和0.5,说明此次重污染过程主要来自于气态前体物的二次转化。CMB来源解析结果表明,二次源(硝酸盐、硫酸盐、二次有机碳)和机动车源是济南市冬季PM_(2.5)重污染过程的主要来源;与清洁天相比,硝酸盐的分担率和质量浓度均显著升高,分担率是清洁天的2.2倍,质量浓度是清洁天的10.5倍。本次重污染过程除济南本地污染源以外,还受山东省内德州东部、滨州西部以及济南市的商河县和济阳区等地污染气团近距离传输,以及来自西南方向的河南省东北部和安徽省西部地区的跨省输送的污染气团,途径济南市南部、泰安和济宁地区以及济南市的长清区和平阴县等地的共同影响。 展开更多

关键词 重污染过程 PM_(2.5) 溯源分析 化学质量平衡模型 卫星遥感 潜在源贡献因子分析 浓度权重轨迹分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

济南市区黑碳污染变化特征及来源解析 被引量：1

15

作者 张淼 王桂霞 +6 位作者 王昌伟 贺艳云 许艳芳 李琪 许杨 张俊骁 张桂芹 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期560-572,共13页

黑碳(BC)作为细颗粒物(PM2.5)的重要来源之一,探究其变化特征及来源对PM2.5管控具有指导意义。为了研究济南市区大气黑碳颗粒物污染变化特征及来源,于2020年1月-2021年12月在济南市区选择市中心站(1#)利用Magee公司AE33型黑碳仪对黑碳... 黑碳(BC)作为细颗粒物(PM2.5)的重要来源之一,探究其变化特征及来源对PM2.5管控具有指导意义。为了研究济南市区大气黑碳颗粒物污染变化特征及来源,于2020年1月-2021年12月在济南市区选择市中心站(1#)利用Magee公司AE33型黑碳仪对黑碳浓度展开了在线连续观测,还开展了PM2.5、氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)质量浓度的同步在线观测,获得了市区黑碳浓度变化特征,探究了BC与主要大气污染物的关系,并结合省中心站(2#)BC监测,定量解析了济南市区BC排放来源的日变化特征,同时选取典型污染过程研究不同排放源黑碳的传输影响。结果表明,整个观测时段1#BC平均质量浓度为(1.86±1.21)μg·m^(-3),BC与PM2.5和CO呈正相关关系。BC质量浓度呈现明显的年、季节、周和日变化特征,2021年BC较2020年下降约0.28μg·m^(-3),下降比例为14%,BC质量浓度春(1.47±0.51)μg·m^(-3)<夏(1.60±0.43)μg·m^(-3)<秋(1.99±0.77)μg·m^(-3)<冬(2.48±1.17)μg·m^(-3);BC受交通早晚高峰的影响呈现双峰型日变化特征,春夏季周末浓度高于工作日,具有比较明显的“周末效应”。源解析结果表明,交通排放为BC主要来源,2020年和2021年BC交通源贡献均值占比(BCtraffic/BC)夏(0.81)>秋(0.79)>春(0.76)>冬(0.67),不同季节BCtraffic日变化特征也证实了交通源对BC贡献占主导作用,2#省中心站与1#市中心站变化相似,但受交通流量与工业源影响BC浓度通常高于1#市中心站,典型PM2.5污染期间BC除受近距离局地排放源影响外,还有济南北部、德州市和河北衡水市传输影响。风场对BCtraffic和BCnontraffic浓度的影响显示该站点以周边源排放为主,BCtraffic受西南方向的旅游路隧道及东北方向舜华路等交通繁忙路段排放影响明显。 展开更多

关键词 黑碳(BC) 时空变化特征 BC/PM2.5 来源解析 浓度权重轨迹分析 潜在源贡献因子分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

阳泉市COVID-19期间主要大气污染物的传输及来源分布

16

作者 任皓 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期94-103,共10页

2020年初,COVID-19在国内暴发,在相关管控措施下研究了区域性大气污染特征与传输之间的关系。选取山西省阳泉市的6个大气环境质量国控站点,获取了2019—2021年主要大气污染物(NO_(2)、PM_(2.5)和O_(3))在时间尺度上的变化特征。重点评估... 2020年初,COVID-19在国内暴发,在相关管控措施下研究了区域性大气污染特征与传输之间的关系。选取山西省阳泉市的6个大气环境质量国控站点,获取了2019—2021年主要大气污染物(NO_(2)、PM_(2.5)和O_(3))在时间尺度上的变化特征。重点评估了2020年2月管控措施对主要大气污染物的影响,并结合HYSPLIT模型模拟的48 h后向轨迹以及潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),量化了该研究时间段内阳泉市3种大气污染物的潜在源及贡献。结果表明:在研究时间段内,NO_(2)和PM_(2.5)平均浓度呈现整体下降的趋势,2021年NO_(2)浓度较2020年稍有回升,但整体水平低于2019年。O_(3)浓度则逐年上升,推测是O_(3)在对流层的光化学反应导致。后向轨迹聚类分析发现,2019年2月和2021年2月,大气污染物主要来源于东部气团的输送,而2020年则主要来源于西部。NO_(2)和PM_(2.5)在聚类轨迹上的平均质量浓度与聚类轨迹呈正相关关系,O_(3)则没有明显的相关性。结合2月污染物平均浓度特征来看,管控措施使得2020年主要大气污染物浓度降低,而2021年主要污染物浓度的降低则归因于当地与周边地区实施的大气环境治理措施。NO_(2)和PM_(2.5)的潜在源分布呈现逐年区域化的态势。NO_(2)的潜在源主要是阳泉市本地、晋中市和太原市,而PM_(2.5)的潜在源分布则呈现山西本地、山东、京津冀、河南以及陕西区域贡献的特征。O_(3)的潜在源主要来自阳泉市本地和石家庄市的贡献,这也在一定程度上验证了其来源于本地光化学反应的说法。 展开更多

关键词 NO_(2) PM_(2.5) O_(3) 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子法 浓度权重轨迹法

在线阅读 下载PDF 职称材料

城市交通干道区颗粒物中多环芳烃的源解析研究 被引量：18

17

作者 杨旭曙 王正萍 宋艳涛 《环境科学与技术》 CAS CSCD 2004年第6期50-51,共2页

通过比值法、因子分析法和多元逐步回归模型对南京市交通干道区颗粒物中的多环芳烃的源解析进行研究。结果表明南京市交通干道区颗粒物中多环芳烃的主要污染源是燃煤源、汽油燃烧排放源和柴油燃烧排放源 ,它们对多环芳烃的贡献率分别为 ... 通过比值法、因子分析法和多元逐步回归模型对南京市交通干道区颗粒物中的多环芳烃的源解析进行研究。结果表明南京市交通干道区颗粒物中多环芳烃的主要污染源是燃煤源、汽油燃烧排放源和柴油燃烧排放源 ,它们对多环芳烃的贡献率分别为 45 .2 %、34 .0 %和 2 0 .7% 展开更多

关键词 源解析 多环芳烃 颗粒物 污染源 煤源 燃煤 因子分析法 贡献率 城市交通 南京市

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

18

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

保定市不同天气型下PM_(2.5)和O_(3)复合污染防治策略

19

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

在线阅读 下载PDF 职称材料

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

20

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)

在线阅读 下载PDF 职称材料