典型工业城市O_(3)污染成因及控制策略 被引量：2

1

作者 蒋凯 侯晓松 程水源 《中国环境科学》 北大核心 2025年第7期3553-3563,共11页

以典型工业城市邢台市为对象,基于2018~2022年的空气质量监测数据和气象数据,分析了O_(3)的污染特征.通过地理探测器方法,研究了气象因素与前体物对O_(3)污染的单独及联合影响.利用空气质量模型评估了O_(3)生成的敏感性,并采用EKMA曲线... 以典型工业城市邢台市为对象,基于2018~2022年的空气质量监测数据和气象数据,分析了O_(3)的污染特征.通过地理探测器方法,研究了气象因素与前体物对O_(3)污染的单独及联合影响.利用空气质量模型评估了O_(3)生成的敏感性,并采用EKMA曲线确定不同控制区的最佳减排比例.研究表明,邢台市月均浓度呈倒V型,在6月出现O_(3)浓度高峰期,1月和12月出现O_(3)浓度低值,变化幅度为37.16~199.28μg/m^(3),不同季节O_(3)小时浓度及变化幅度大小均为夏季>春季>秋季>冬季.各驱动因素对地面O_(3)浓度影响存在显著的季节差异.在年度时间尺度上,气象因素对O_(3)污染的影响高于前体物.温度和太阳辐射是O_(3)浓度上升的主要正向驱动因素,而湿度和降水是主要的负向驱动因素.春夏季节,CO和NO_(2)为正向驱动,秋冬季则相反.邢台市中心城区及周边部分区县,以及清河县和临西县被确定为VOCs控制区,西北部和中东部区县则为VOCs和NO_(x)协同控制区,VOCs与NO_(x)的最佳减排分别为1.5:1和1:1. 展开更多

关键词 邢台市 O_(3)污染 地理探测器 wrf-camx 敏感性分析

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京津冀及周边地区PM_(2.5)传输规律研究 被引量：47

2

作者 王晓琦 郎建垒 +2 位作者 程水源 陈国磊 刘晓宇 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期3211-3217,共7页

本研究采用WRF-CAMx模型对京津冀及周边7省市PM2.5与SIA组分传输规律进行了研究,定量估算了京津冀地区PM2.5与SIA的空间来源贡献,并得到了各省市之间的传输矩阵.结果表明,PM2.5与SIA组分跨区域传输作用较为显著.京津冀区域PM2.5与SIA组... 本研究采用WRF-CAMx模型对京津冀及周边7省市PM2.5与SIA组分传输规律进行了研究,定量估算了京津冀地区PM2.5与SIA的空间来源贡献,并得到了各省市之间的传输矩阵.结果表明,PM2.5与SIA组分跨区域传输作用较为显著.京津冀区域PM2.5与SIA组分外来源年均贡献分别为23.4%和45.5%.京津冀及周边各省市年均PM2.5与SIA组分受本地排放影响分别为51.2%~68.8%与36.7%~56.4%.结合后向轨迹模型对北京市2013年1月4次重污染过程的空间来源进行了分析,发现各过程污染气团来向有明显差异,分别由西北方向长距离传输、南部短距离传输以及西南、东南方向局地气团输入.4次重污染过程PM2.5区域传输作用显著,北京PM2.5及SIA本地源贡献分别为35.1%~37.3%与17.1%~28.4%;其中偏南方向气团输入时,北京污染程度更高,且受京津冀排放源贡献较大,PM2.5和SIA贡献率最高可达82.3%和76.4%. 展开更多

关键词 wrf-camx 区域传输 重污染过程 后向轨迹

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典型城市冬季PM_(2.5)水溶性离子污染特征与传输规律研究 被引量：65

3

作者 王晓琦 周颖 +1 位作者 程水源 王刚 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期2289-2296,共8页

选取北京和石家庄两个监测点,于2014年冬季进行了PM_(2.5)样品采集,分析研究了PM_(2.5)及水溶性离子组分污染特征,并应用WRF-CAMx模型对采样时段进行了模拟,分析了观测期间PM_(2.5)和二次离子组分区域传输贡献情况.结果表明,采样期间北... 选取北京和石家庄两个监测点,于2014年冬季进行了PM_(2.5)样品采集,分析研究了PM_(2.5)及水溶性离子组分污染特征,并应用WRF-CAMx模型对采样时段进行了模拟,分析了观测期间PM_(2.5)和二次离子组分区域传输贡献情况.结果表明,采样期间北京PM_(2.5)质量浓度为(116.6±87.0)μg/m^3.水溶性离子质量浓度为(45.3±40.6)μg/m^3.其中SO_4^(2-)、NO_3^-和NH4+质量浓度分别为(13.3±13.6)μg/m^3、(14.8±15.1)μg/m^3和(9.1±7.2)μg/m^3;石家庄污染水平高于北京,PM_(2.5)浓度为(267.7±166.7)μg/m^3.总水溶性离子、SO_4^(2-)、NO_3^-和NH4+质量浓度分别(111.8±104.3)μg/m^3、(36.6±36.5)μg/m^3、(28.5±29.3)μg/m^3和(25.5±29.8)μg/m^3.两处采样点SOR与NOR分别为0.12、0.10(北京)和0.11、0.14(石家庄),冬季大气氧化性相对较弱,非均相氧化是主要二次转化原理.数值模拟结果显示,北京、石家庄城区1月PM_(2.5)受区域传输贡献分别为28.1%和28.3%,高浓度时段外来源贡献有所上升.二次离子中两地NO_3^-传输作用均强于SO_4^(2-). 展开更多

关键词 PM2.5 水溶性离子 二次转化率 wrf-camx 区域传输

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北京市冬季PM_(2.5)污染特征与区域传输影响研究 被引量：8

4

作者 刘晓宇 郎建垒 +2 位作者 程水源 王晓琦 王刚 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第3期1200-1205,共6页

选取北京师范大学监测点于2015年1月进行PM_(2.5)样品采集,应用离子色谱仪(IC)分析PM_(2.5)中水溶性无机离子质量浓度,采用WRF-CAMx-PSAT模型系统对采样时段PM_(2.5)及典型离子的区域来源进行了模拟。结果表明,采样期间(2015年1月2—20... 选取北京师范大学监测点于2015年1月进行PM_(2.5)样品采集,应用离子色谱仪(IC)分析PM_(2.5)中水溶性无机离子质量浓度,采用WRF-CAMx-PSAT模型系统对采样时段PM_(2.5)及典型离子的区域来源进行了模拟。结果表明,采样期间(2015年1月2—20日)与重污染过程(2015年1月13—15日)北京PM_(2.5)质量浓度分别为(105.9±72.6)μg/m^3和(232.2±80.2)μg/m^3,PM_(2.5)中总水溶性无机离子质量浓度分别为(47.4±39.8)μg/m^3和(120.7±23.3)μg/m^3,分别占PM_(2.5)的44.2%和53.9%。SO_4^(2-)、NO_3^-和NH_4^+是水溶性离子的主要组分,非重污染过程和重污染过程这3种水溶性离子质量浓度之和分别占总水溶性离子质量浓度的80.5%和89.3%。模拟结果显示,本地源排放是北京市PM_(2.5)、SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+的主要来源,贡献率分别为81.4%、79.5%、58.1%、95.3%,北京周边源排放对PM_(2.5)贡献率较大的有保定、天津、张家口、唐山,这4市占北京周边省市排放源贡献率的72.0%。 展开更多

关键词 环境学 重污染 PM2.5 水溶性离子 wrf-camx-PSAT 区域传输

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河北秸秆露天焚烧排放及其对京津冀地区空气质量影响 被引量：10

5

作者 周颖 张钰蓥 +2 位作者 邢晓帆 夏祥晨 郎建垒 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1056-1068,共13页

秸秆露天焚烧是重要的大气污染来源之一.河北是农业大省,研究其秸秆露天焚烧排放特征及其对京津冀地区空气质量影响具有重要意义.研究建立了日尺度、1 km×1 km分辨率的2014年河北秸秆露天焚烧排放清单,分析了其时空分布特征;进一... 秸秆露天焚烧是重要的大气污染来源之一.河北是农业大省,研究其秸秆露天焚烧排放特征及其对京津冀地区空气质量影响具有重要意义.研究建立了日尺度、1 km×1 km分辨率的2014年河北秸秆露天焚烧排放清单,分析了其时空分布特征;进一步综合利用WRF-CAMx-PSAT模式、排放清单与卫星火点数据,对2014年6月和10月河北秸秆露天焚烧排放的空气质量贡献进行了模拟分析研究.研究结果显示,2014年河北秸秆露天焚烧排放SO、NO、PM、PM、NMVOC、NH、CO、EC、OC、CO和CH分别为0.3、1.9、5.1、5.0、4.6、0.3、27.3、0.2、2.1、685.3和2.0万t;玉米和小麦是各污染物排放的主要贡献者,两者对不同污染物排放的贡献占比分别为46.6%~71.4%和20.5%~47.8%;月尺度排放呈现双峰现象,分别为6月与10月,其中6月排放量最高,占全年总排放的26.9%;日排放波动较大,PM峰值出现在6月末(0.3万t)和11月初(0.2万t).空气质量影响方面,2014年6月和10月河北秸秆露天焚烧排放对京津冀地区PM、EC、SO和NO的月均浓度贡献占比分别为4.2%和5.5%、2.6%和2.8%、0.4%和0.5%、2.5%和1.9%,除NO外,其他污染物贡献浓度10月占比均高于6月;受秸秆焚烧特点影响,日尺度的贡献呈现明显波动变化特征,河北的秸秆露天焚烧对北京、天津和河北的PM日均浓度贡献占比最高分别可达25.7%、23.1%和21.0%. 展开更多

关键词 秸秆露天焚烧 大气污染 排放清单 空气质量影响 京津冀 wrf-camx-PSAT

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京津冀农业与机动车氨排放及对大气PM_(2.5)的差异化影响 被引量：3

6

作者 郎建垒 范晓菡 +4 位作者 李昂 边泽君 闻超玉 周颖 毛书帅 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1213-1222,共10页

农业和机动车NH_(3)排放分别是农村和城市地区的重要NH_(3)排放源,开展两者环境影响的对比研究,对于减排策略的科学制定具有重要意义。而目前缺少农业和机动车NH_(3)排放差异化影响的研究。为此,基于排放因子法建立了1 km分辨率的农田... 农业和机动车NH_(3)排放分别是农村和城市地区的重要NH_(3)排放源,开展两者环境影响的对比研究,对于减排策略的科学制定具有重要意义。而目前缺少农业和机动车NH_(3)排放差异化影响的研究。为此,基于排放因子法建立了1 km分辨率的农田施肥、畜禽养殖和机动车NH_(3)排放清单,分析了其时空分布特征;进一步利用WRF-CAMx-PSAT模型,结合Brute-Force法对2017年1月和6月的农业源、机动车源减排情景进行模拟,探究不同NH_(3)排放源对大气PM_(2.5)的差异化影响。研究结果显示,2017年京津冀农田施肥、畜禽养殖、机动车NH_(3)排放分别为31.0万、44.7万和0.8万t。从减排效果看,当对农业NH_(3)和机动车NH_(3)分别进行梯度减排(10%、30%、50%、70%、100%)时,NH_(4)^(+)呈现出近线性变化,SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)呈现出非线性下降趋势。受排放量影响,农业NH_(3)减排情景下NH_(4)^(+)、SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)的平均浓度变化率(-16.3%、-4.3%和-37.3%)显著高于机动车NH_(3)减排情景(-1.7%、-0.2%和-4.3%)。但从减排效率看,则呈现相反现象。为分析减排效率,提出并定义了NH_(3)减排空气质量改善效率指数,即单位(104 t)NH_(3)减排下PM_(2.5)浓度变化值。对比发现,机动车NH_(3)减排的空气质量改善效率明显高于农业NH_(3)减排,1月和6月分别相差1.0~3.2倍和1.2~2.3倍。研究结果可为大气污染的优化防控提供科学依据。 展开更多

关键词 NH_(3)排放 大气PM_(2.5) 空气质量影响 差异化 京津冀 wrf-camx-PSAT

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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

7

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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全国火电行业大气污染物排放对空气质量的影响 被引量：28

8

作者 薛文博 许艳玲 +1 位作者 王金南 唐晓龙 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期1281-1288,共8页

基于WRF-CAMx空气质量模型,定量模拟了火电行业主要大气污染物排放对全国城市环境空气质量的影响.结果表明,火电行业对全国城市SO_2、NO_2、PM_(2.5)、硫酸盐、硝酸盐及一次PM_(2.5)年均浓度平均贡献率分别为15.6%、19.6%、8.5%、11.7%... 基于WRF-CAMx空气质量模型,定量模拟了火电行业主要大气污染物排放对全国城市环境空气质量的影响.结果表明,火电行业对全国城市SO_2、NO_2、PM_(2.5)、硫酸盐、硝酸盐及一次PM_(2.5)年均浓度平均贡献率分别为15.6%、19.6%、8.5%、11.7%、12.0%和5.2%,并呈现空气污染越重地区,火电行业污染贡献率越低的总体特征.其中,京津冀鲁豫、长三角、以武汉城市群及长株潭城市群为中心的两湖平原地区、成渝地区中大部分空气污染最为严重的区域,火电行业对PM_(2.5)年均浓度的贡献率低于8%.因此,火电行业对环境空气质量的影响总体较小,在深化火电行业污染减排的同时,必须强化非电力行业多污染物协同控制. 展开更多

关键词 火电行业 WRF模型 CAMx模型 排放清单 环境影响

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广东省气象与源排放因素对PM_(2.5)浓度影响的数值模拟研究 被引量：8

9

作者 沈劲 汪宇 +5 位作者 潘月云 嵇萍 陈多宏 谢敏 叶斯琪 钟流举 《安全与环境工程》 CAS 2017年第1期45-50,共6页

为更好地区分大气污染物浓度变化中气象与源排放因素的影响,使用中尺度气象模型WRF和三维空气质量模型CAMx,通过固定源清单的方法模拟研究了广东省各地区不同时期气象因素对PM_(2.5)浓度变化的影响,并结合实测的PM_(2.5)浓度变化,计算... 为更好地区分大气污染物浓度变化中气象与源排放因素的影响,使用中尺度气象模型WRF和三维空气质量模型CAMx,通过固定源清单的方法模拟研究了广东省各地区不同时期气象因素对PM_(2.5)浓度变化的影响,并结合实测的PM_(2.5)浓度变化,计算出源排放因素对PM_(2.5)浓度的贡献。结果表明:相对于2014年,2015年广东省夏季的气象条件不利于PM_(2.5)浓度的下降,春季和秋季的气象条件有利于PM_(2.5)浓度的下降,就全年各季度平均而言,珠江口附近地区气象条件较有利于PM_(2.5)浓度的下降;源排放变化对肇庆市、韶关市和揭阳市等城市PM_(2.5)浓度变化有较强的削减作用,可使其浓度下降30%以上,显示这些城市的减排工作较为有效,深圳市、珠海市、东莞市、中山市与顺德区等市(区)PM_(2.5)污染改善主要是由于有利的气象条件的影响,源排放变化对珠海市和湛江市等城市污染起加剧的作用,表明不利的源排放变化抵消了部分有利气象条件对PM_(2.5)污染的改善作用,应加强对这些地区源排放的控制。 展开更多

关键词 气象 源排放 PM2.5浓度 WRF和CAMx模型 数值模拟 广东省

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天津市“十三五”期间大气污染防治措施对Pm_(2.5)和CO_(2)的协同控制效益分析 被引量：7

10

作者 李敏姣 李燃 +4 位作者 李怀明 尹立峰 张雷波 王荫荫 郭洪鹏 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期1614-1619,1624,共7页

基于WRF-CAMx模型模拟天津市“十三五”期间大气污染防治措施对Pm_(2.5)浓度改善的贡献,利用排放因子法计算大气污染防治措施对CO_(2)减排的贡献,在此基础上构建了协同效益指数评估污染防治措施对Pm_(2.5)浓度改善和CO_(2)减排的协同效... 基于WRF-CAMx模型模拟天津市“十三五”期间大气污染防治措施对Pm_(2.5)浓度改善的贡献,利用排放因子法计算大气污染防治措施对CO_(2)减排的贡献,在此基础上构建了协同效益指数评估污染防治措施对Pm_(2.5)浓度改善和CO_(2)减排的协同效益。结果显示,“十三五”期间主要大气污染治理措施中,散煤治理、工业锅炉改燃并网和供热锅炉改燃并网措施对Pm_(2.5)浓度改善的贡献最为明显,分别使Pm_(2.5)浓度下降18.3%、13.6%、11.1%;工业锅炉改燃并网、钢铁企业退出、清洁能源利用措施对CO_(2)减排效果最为明显,分别减排834.71万、699.31万、300.05万t。综合来看,以工业锅炉改燃并网和钢铁企业退出措施对Pm_(2.5)浓度改善和CO_(2)减排的协同效益较为显著。 展开更多

关键词 协同控制 大气污染 温室气体 wrf-camx模型 天津市

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基于机器学习方法的西安市数值模拟优化研究 被引量：17

11

作者 李娟 尉鹏 +4 位作者 戴学之 赵森 张博雅 吕玲玲 胡京南 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期872-881,共10页

为提高西安市ρ(PM_(2.5))及ρ(O_(3))预报准确率,更好地服务西安市预报预警工作,以CAMx模式预报结果为基础,结合中尺度WRF气象预报数据、ρ(PM_(2.5))及ρ(O_(3))观测数据,基于多元线性回归、岭回归、lasso回归、决策树、随机森林以及... 为提高西安市ρ(PM_(2.5))及ρ(O_(3))预报准确率,更好地服务西安市预报预警工作,以CAMx模式预报结果为基础,结合中尺度WRF气象预报数据、ρ(PM_(2.5))及ρ(O_(3))观测数据,基于多元线性回归、岭回归、lasso回归、决策树、随机森林以及支持向量机6种机器学习优化模型,对西安市2019年PM_(2.5)及O_(3)模拟结果进行优化.结果表明:①CAMx模式对污染物的预报存在偏差,优化模型明显修正了CAMx模式的系统性偏差,提高了预报精度.②ρ(PM_(2.5))及ρ(O_(3))的均方根误差(RMSE)由174.00、37.11μg/m^(3)分别降至34.36~39.37、24.77~28.82μg/m^(3),相关性系数(R)由0.63、0.78分别提至0.70~0.78、0.83~0.88.③不同模型对模拟值的订正优势不同,随机森林对PM_(2.5)优化效果显著,优化提高率为80%;支持向量机对O_(3)的优化效果最理想,优化提高率为36%;线性回归方法对O_(3)的优化效果较好,但对PM_(2.5)的优化效果相对较差.研究显示,机器学习模型显著优化了CAMx模拟结果,反映了利用机器学习修正空气质量数值模式预报结果的研究意义和可行性. 展开更多

关键词 WRF CAMX 机器学习 PM_(2.5) O_(3)

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偏东风输送导致的关中地区冬季PM_(2.5)重污染个例研究 被引量：10

12

作者 任鹏杰 尉鹏 +4 位作者 赵森 李娟 张博雅 胡京南 曹军骥 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1033-1043,共11页

关中地区是我国大气污染的重点监测区域,为探究偏东风输送对关中地区冬季PM_(2.5)重污染的影响,重点分析了2018年1月12—18日在偏东风输送影响下关中地区ρ(PM_(2.5))日均值的变化过程;利用WRF和CAMx模式对PM_(2.5)重污染过程进行模拟... 关中地区是我国大气污染的重点监测区域,为探究偏东风输送对关中地区冬季PM_(2.5)重污染的影响,重点分析了2018年1月12—18日在偏东风输送影响下关中地区ρ(PM_(2.5))日均值的变化过程;利用WRF和CAMx模式对PM_(2.5)重污染过程进行模拟并讨论其消长原因.结果表明:①冬季关中地区在高压脊和西南槽的控制下,偏东风将污染物输送至关中地区,加之关中地区地形阻滞,致使关中地区的ρ(PM_(2.5))上升.②研究期间,关中地区ρ(PM_(2.5))日均值范围为103~240μg m 3,偏东风输送是导致此次重污染过程的重要原因.重污染的发生还与气象要素的变化有关,其中ρ(PM_(2.5))日均值与气温、相对湿度均呈滞后相关性.在ρ(PM_(2.5))日均值相等的情况下,相对湿度越大,能见度越低;随着ρ(PM_(2.5))日均值和相对湿度的升高,能见度下降的速率逐渐变慢.③根据WRF-CAMx的模拟结果,此次重污染过程中关中地区PM_(2.5)污染输送关系不均衡,宝鸡市和咸阳市均以本地贡献为主,其本地贡献率超过45.00%,而渭南市接收关中地区其他城市及关中地区以外区域污染输送占比为69.82%;位于盆地中东部的咸阳市、西安市和渭南市的ρ(PM_(2.5))月均值均大于关中地区ρ(PM_(2.5))平均值;渭南市、西安市、运城市以及关中地区以外城市是此次关中地区跨市PM_(2.5)污染输送的主要来源.研究显示,偏东风输送是关中地区此次大气重污染过程的重要原因. 展开更多

关键词 偏东风输送 WRF模型 CAMx模型 关中地区

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