轨迹成形法加工非球面截取轨迹的误差权重分析 被引量：1

1

作者 王院生 王鹤岩 +1 位作者 蔡立 朴承镐 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期1235-1238,共4页

介绍了轨迹成型法加工装置的结构原理和加工方法,分析了截取参数(α,θ,L)与非球面度G之间的关系,G对α,θ,L的导数相对于θ和α的变化率,归化后,分别在0～100,-800～600,-4000～2000范围内.并进一步分析了(α,θ,L)与初级像差之间的关... 介绍了轨迹成型法加工装置的结构原理和加工方法,分析了截取参数(α,θ,L)与非球面度G之间的关系,G对α,θ,L的导数相对于θ和α的变化率,归化后,分别在0～100,-800～600,-4000～2000范围内.并进一步分析了(α,θ,L)与初级像差之间的关系,证明了两者之间的一致性.最后指明了机床设计时,为保证加工精度,应依次严格控制α,θ,L. 展开更多

关键词 非球面光学零件 轨迹成形法 初级像差 误差权重分析

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2015-2022年桂林PM_(2.5)外来输送特征及潜在源分析

2

作者 叶子葳 王琛泉 +5 位作者 文建辉 卢德林 林清钰 陈春强 霍强 龙腾发 《广西科学》 北大核心 2025年第1期192-203,共12页

为揭示桂林PM_(2.5)时空分布特征与潜在来源,选取桂林2015-2022年PM_(2.5)质量浓度和气象要素监测数据,利用HYSPLIT模型(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)模拟桂林气团后向轨迹,结合聚类轨迹分析法和浓... 为揭示桂林PM_(2.5)时空分布特征与潜在来源,选取桂林2015-2022年PM_(2.5)质量浓度和气象要素监测数据,利用HYSPLIT模型(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model)模拟桂林气团后向轨迹,结合聚类轨迹分析法和浓度权重轨迹分析法(CWT),解析不同季节PM_(2.5)潜在源区及其贡献强度。结果表明,桂林PM_(2.5)污染呈现逐年下降趋势;PM_(2.5)输送途径的季节特征明显,是导致桂林PM_(2.5)月际变化“冬高夏低、春秋居中”的一大因素。华中地区和广东、广西地区的污染输送是桂林城区PM_(2.5)的主要外来贡献源,桂林独特的地理位置和地形因素对该地区污染物的输送和扩散起着重要作用。本研究揭示了跨区域污染传输的机制以及局地气象与地形的耦合效应,可为区域联防联控和精准治污提供科学依据。 展开更多

关键词 PM_(2.5) 时空分布 后向轨迹聚类 浓度权重轨迹分析法

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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

3

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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舟山本岛大气污染输送过程的数值模拟分析 被引量：26

4

作者 方利江 傅贤康 +2 位作者 谢立峰 廖维敏 于姜梅 《环境科学研究》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2014年第10期1087-1094,共8页

利用HYSPLIT-4后向轨迹模式和NCEP(美国国家环境预报中心)的2012年GDAS(全球资料同化系统)气象数据,结合NO2、PM2.5、PM10和SO2等常规大气污染物的质量浓度数据,对舟山本岛2012年4月、7月、10月和12月的大气污染输送过程进行了模拟,并... 利用HYSPLIT-4后向轨迹模式和NCEP(美国国家环境预报中心)的2012年GDAS(全球资料同化系统)气象数据,结合NO2、PM2.5、PM10和SO2等常规大气污染物的质量浓度数据,对舟山本岛2012年4月、7月、10月和12月的大气污染输送过程进行了模拟,并通过聚类分析和潜在源区分析〔包括PSCF(潜在源贡献)和CWT(浓度权重轨迹)计算〕,确定大气污染传输路径及影响源区.结果表明:舟山本岛气流后向轨迹呈明显的季节变化特征,4月主要受来自黄海海面气流轨迹的影响,其占总轨迹数的36.7%,ρ(PM10)为(53.24±24.33)μgm3;7月以途经琉球群岛和东海气流轨迹为主,占总轨迹数的48.4%,对ρ(NO2)、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)和ρ(SO2)贡献分别为(24.63±6.33)、(28.60±4.83)、(52.89±18.76)和(8.67±3.11)μgm3;10月气流轨迹主要来自于东海海面,占总轨迹数的49.2%;12月气流则主要来自辽宁南部和黄海,占总轨迹数的66.1%,对ρ(NO2)、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)和ρ(SO2)贡献分别为(28.48±15.14)、(58.71±14.10)、(69.83±38.94)和(20.83±13.28)μgm3.舟山本岛PM2.5的潜在源主要为毗邻城市间局地污染,集中于浙江沿海城市及杭州湾、上海等地. 展开更多

关键词 大气污染输送 HYSPLIT-4模式 后向轨迹 聚类分析 PSCF(潜在源贡献) cwt(浓度权重轨迹) 舟山本岛

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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

5

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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太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析 被引量：48

6

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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青岛市大气颗粒物污染特征及潜在来源分析 被引量：13

7

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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蚌埠市PM2.5输送路径和潜在源贡献分析 被引量：5

8

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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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

9

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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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

10

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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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

11

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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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

12

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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阳泉市COVID-19期间主要大气污染物的传输及来源分布

13

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

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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

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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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泰山顶PM2.5及其二次组分的输送路径与潜在源 被引量：5

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作者 王露 刘保双 +4 位作者 毕晓辉 梅如波 吴建会 隋本会 冯银厂 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期1505-1514,共10页

为了明确泰山顶PM_(2.5)及其二次组分的输送路径与潜在来源,基于后向轨迹聚类方法对2015年冬季和春季抵达泰山顶的气团传输轨迹进行聚类分析,并利用PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(浓度权重轨迹)方法分析泰山顶冬季和春季PM_(2.5)、SO_4^(2-... 为了明确泰山顶PM_(2.5)及其二次组分的输送路径与潜在来源,基于后向轨迹聚类方法对2015年冬季和春季抵达泰山顶的气团传输轨迹进行聚类分析,并利用PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(浓度权重轨迹)方法分析泰山顶冬季和春季PM_(2.5)、SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+的潜在源域.结果表明,冬季和春季来自不同方向的气团轨迹对泰山顶PM_(2.5)及其组分的潜在源分布的影响具有明显差异.冬季泰山顶ρ(PM_(2.5))和ρ(NO_3^-)平均值的最高值对应的气团轨迹来自湖北、河南、山东济宁等地区,而来自西北方向的轨迹1和轨迹2分别对应的ρ(SO_4^(2-))和ρ(NH_4^+)平均值最高;春季影响ρ(PM_(2.5))和ρ(NO_3^-)的气团轨迹主要来自西南方向的河南、安徽北部、山东聊城等地区,而源自蒙古国途经内蒙古、山西、河南北部和山东聊城的气团轨迹对ρ(SO_4^(2-))和ρ(NH_4^+)的贡献最大.泰山顶ρ(PM_(2.5))、ρ(SO_4^(2-))、ρ(NO_3^-)和ρ(NH_4^+)的PSCF分布特征与CWT分布特征类似,WPSCF(源区分布概率)和CWT的最高计算值主要集中山东济宁、聊城以及邻近的山西省、河北省和河南省,是泰山顶大气污染物的主要潜在源域. 展开更多

关键词 PM2.5 二次无机离子 泰山 聚类分析 PSCF(潜在源贡献因子) cwt(浓度权重轨迹)

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