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临沧市城区大气PM_(2.5)组分特征及受境外生物质燃烧传输的影响 被引量：1
1
作者 史建武 吴小彤 +5 位作者 韩新宇 赵平伟 赵安楠 王剑敏 杨晓曦 谢海涛 《环境化学》 北大核心 2025年第2期592-604,共13页
为研究我国西南边境城市大气细颗粒物(PM_(2.5))的理化特征、污染来源,识别境外生物质燃烧传输的贡献,于2022年2—5月在云南省临沧市主城区4个采样点进行PM_(2.5)观测研究,分析了PM_(2.5)中的无机元素、水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(... 为研究我国西南边境城市大气细颗粒物(PM_(2.5))的理化特征、污染来源,识别境外生物质燃烧传输的贡献,于2022年2—5月在云南省临沧市主城区4个采样点进行PM_(2.5)观测研究,分析了PM_(2.5)中的无机元素、水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC),并采用正定矩阵因子分解(PMF)模型、气团后向轨迹(HYSPLIT)模型、潜在源贡献函数(PSCF)模型和浓度权重轨迹函数(CWT)模型识别春季临沧市PM_(2.5)的来源和传输途径.采样期间PM_(2.5)的日均浓度为(47.14±16.48)μg·m^(−3),城市采样点(LCHJ、LCYD和LCQX)的PM_(2.5)日均质量浓度是背景采样点(WLS)的2.22倍.PMF解析出7个主要来源:生物质燃烧(24.8%)>二次硫酸盐(17.7%)>二次硝酸盐(17.4%)>交通排放(12.0%)>工艺过程(11.9%)>扬尘(10.9%)>工业燃煤(5.3%),生物质燃烧是临沧市春季细颗粒物最主要的来源.PSCF模型结果表明,缅甸东部(北纬22°30′—25°24′,东经96°00′—98°51′)是研究期间临沧市PM_(2.5)最大的潜在来源区域.该区域日均火点数与PM_(2.5)及OC、K^(+)等生物质燃烧指标具有较好的相关性,说明境外生物质燃烧烟羽的远距离输送影响了临沧市PM_(2.5)的浓度水平. 展开更多
关键词 PM_(2.5) 生物质燃烧 潜在源分析 边境城市 远距离传输
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瓦里关本底站大气颗粒物变化特征和来源分析 被引量：1
2
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
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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
3
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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金昌市大气PM_(2.5)中多环芳烃的污染特征及来源解析
4
作者 王鸿亮 褚润 《甘肃农业大学学报》 北大核心 2025年第3期261-269,共9页
【目的】以金昌市为研究对象,探究大气PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的污染特征及来源。【方法】采用气相色谱-质谱联用仪器(GC-MS)测定2020年金昌市大气PM_(2.5)及其中16种优先控制多环芳烃(PAHs)的质量浓度,运用HYSPLIT模式模拟气团的后... 【目的】以金昌市为研究对象,探究大气PM_(2.5)中多环芳烃(PAHs)的污染特征及来源。【方法】采用气相色谱-质谱联用仪器(GC-MS)测定2020年金昌市大气PM_(2.5)及其中16种优先控制多环芳烃(PAHs)的质量浓度,运用HYSPLIT模式模拟气团的后向轨迹,通过潜在源贡献因子(PSCF)分析金昌市多环芳烃的污染特征,并用特征比值法对PAHs的来源进行解析。【结果】金昌市大气PM_(2.5)中ρ(PAHs)平均值为冬季[(86.40±12.55)ng/m^(3)]>春季[(71.82±18.60)ng/m^(3)]>秋季[(61.54±17.48)ng/m^(3)]>夏季[(31.86±7.64)ng/m^(3)],相关性分析表明PAHs的浓度与温度和湿度呈极显著负相关,PAHs的浓度与风速和气压呈显著正相关,PAHs的浓度与风向相关性较差,特征比值法分析表明金昌市大气PM_(2.5)中PAHs主要来源于燃烧源和机动车尾气,轨迹聚类和PSCF分析显示,内蒙古西南部和南部以及河西走廊等地的气流对金昌市环境空气质量影响较大。【结论】2020年金昌市多环芳烃的污染源主要是燃烧源和机动车尾气,相关部门需加强机动车尾气及煤炭燃烧的管理与控制。 展开更多
关键词 多环芳烃 后向轨迹 聚类分析 pscf 特征比值法 污染特征 来源解析
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2020—2022年山东省臭氧污染事件发生规律研究
5
作者 龚安保 于阳春 +8 位作者 李皎 杜雨飞 沈楠驰 张坤 解欢 陈姝芮 吴彤 管旭 李莉 《环境污染与防治》 北大核心 2025年第5期91-97,I0005,I0006,共9页
基于山东省16个地级市的臭氧(O_(3))浓度及气象观测数据,构建了2020—2022年山东省O_(3)污染案例库,结合后向轨迹和潜在源分析等方法解析了气象条件、气团来源等因素对O_(3)污染事件的影响,获得了山东省O_(3)污染案例形成过程的规律性... 基于山东省16个地级市的臭氧(O_(3))浓度及气象观测数据,构建了2020—2022年山东省O_(3)污染案例库,结合后向轨迹和潜在源分析等方法解析了气象条件、气团来源等因素对O_(3)污染事件的影响,获得了山东省O_(3)污染案例形成过程的规律性认识。结果表明:(1)2020—2022年山东省O_(3)浓度整体呈现上升趋势,山东省O_(3)浓度呈现鲁西>鲁中>鲁东的分布特征;(2)2020—2022年山东省共经历24次O_(3)污染案例,主要受局地光化学与区域传输共同影响;(3)高温、低湿、静稳的气象条件有利于O_(3)污染案例的发生;(4)O_(3)污染最严重的鲁西(济南)地区,O_(3)潜在来源主要分布在聊城、济宁、菏泽及邻省河南北部,应该加强省内相关重点城市O_(3)前体物(挥发性有机物和氮氧化物)的管控,并进一步加强与上风向城市的联防联控。 展开更多
关键词 O_(3) 后向轨迹 山东省 潜在来源分析
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基于PSCF与CWT模型对乌鲁木齐市地表臭氧源区分析 被引量：5
6
作者 王笠成 邵波霖 +3 位作者 彭彤茵 王思睿 郄慧霞 程馨 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期129-137,共9页
乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨... 乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨迹分析、潜在源贡献因子以及浓度权重轨迹对乌鲁木齐市臭氧污染特征及潜在源区进行分析。结果显示,(1)2015-2019年乌鲁木齐市臭氧年评价指标由118μg/m^(3)增长至128μg/m^(3)。同时,乌鲁木齐市主要大气污染正经历由颗粒物向臭氧过渡的变化,其作为首要污染物占比从2015年的5.8%上升至2019年的28.0%,不同季节臭氧浓度变化特征为夏季>春季>秋季>冬季,且在分布特征上与NO2、CO呈显著负相关。(2)后向轨迹分析结果表明:影响乌鲁木齐市大气臭氧分布的气流具有途经境外地区、长距离迁移、高浓度的特征,境内气流迁移途径普遍较短且对乌鲁木齐市臭氧浓度传输影响较小。(3)潜在源贡献因子法与浓度权重轨迹法表明,影响乌鲁木齐市臭氧浓度的主要源区与贡献高值区是昌吉州、塔城地区、博尔塔拉蒙古自治州、阿勒泰地区,且臭氧源区与臭氧贡献高值区分布与臭氧浓度季节变化呈正相关,有明显季节变化特征,其中夏季潜在源区主要为中度源区且分布广泛、贡献度高,冬季全域为轻度源区,春秋季源区介于两者之间。 展开更多
关键词 臭氧浓度 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献 浓度权重轨迹 乌鲁木齐市
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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
7
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)
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济南市区黑碳污染变化特征及来源解析 被引量：1
8
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
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2015—2020年川南地区大气PM_(2.5)和O_(3)质量浓度变化特征、影响因素及输送特征 被引量：1
9
作者 郭梦瑶 韩琳 +1 位作者 黄小娟 李博 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期809-825,共17页
随着川南地区的经济发展,地面臭氧(O_(3))、细颗粒物(PM_(2.5))成为危害人体健康的主要污染物。本文分析了2015—2020年间川南地区(自贡、内江、泸州、宜宾)PM_(2.5)和O_(3)质量浓度的时间变化特征。以污染严重的自贡市为例,研究当地PM_... 随着川南地区的经济发展,地面臭氧(O_(3))、细颗粒物(PM_(2.5))成为危害人体健康的主要污染物。本文分析了2015—2020年间川南地区(自贡、内江、泸州、宜宾)PM_(2.5)和O_(3)质量浓度的时间变化特征。以污染严重的自贡市为例,研究当地PM_(2.5)和O_(3)浓度与常见影响因素的相关性,并通过潜在源分析方法,探究污染物区域输送对自贡市的影响。结果表明:1)2015—2020年,川南地区年均PM_(2.5)质量浓度呈下降趋势,年均O_(3)质量浓度呈略上升趋势。月均PM_(2.5)质量浓度呈“U”型分布,7—8月质量浓度低,12—2月质量浓度高;月均O_(3)质量浓度呈“M”型分布,7、8月出现峰值,4、5月出现次峰值。2)自贡市PM_(2.5)质量浓度与CO、NO_(2)、SO_(2)质量浓度呈显著正相关,O_(3)质量浓度与气温、相对湿度分别呈显著正相关和负相关。3)自贡市PM_(2.5)和O_(3)的区域输送主要以局地气团为主,辐射和人为源排放强度影响气流轨迹中的PM_(2.5)和O_(3)质量浓度。PM_(2.5)和O_(3)的主要潜在源区位于四川盆地和贵州部分地区。 展开更多
关键词 PM_(2.5)和O_(3) 时间变化特征 后向轨迹 潜在源贡献分析 浓度权重轨迹分析
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许昌市夏季臭氧污染特征与气象因子影响分析 被引量：5
10
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
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郴州市秋冬季PM_(2.5)污染传输路径与潜在源贡献分析 被引量：4
11
作者 李濠 肖童觉 +3 位作者 聂星 杨云芸 高雯媛 龙雯琪 《环境监测管理与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期30-36,共7页
通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨郴州市PM_(2.5)传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM_(2.5)... 通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨郴州市PM_(2.5)传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM_(2.5)潜在源区主要分布在北偏东方向,以近距离输送为主,频率最高的是从咸宁市通城县经岳阳市平江县、株洲地区的短距离轨迹,其频率为34.17%;WPSCF高值带起源于河南省,经湖北、平江、江西等地区,最终到达郴州。WCWT分析结果得出,PM_(2.5)污染趋势与上述一致,影响范围更宽,影响程度相对较轻。2017—2021年间,郴州地区污染传输通道影响逐年减小,PM_(2.5)浓度平均下降19.7%。 展开更多
关键词 PM_(2.5) 传输路径 潜在源贡献 后向轨迹 聚类分析 秋冬季 郴州地区
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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
12
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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境外生物质燃烧对滇西地区春季大气细颗粒物含量的影响分析
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作者 李慧芹 罗蒙 +5 位作者 范丹华 杨锦超 龚婉 刀昱威 赵新建 段吉娜 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2024年第6期744-754,共11页
利用2019年3月至2022年2月地面空气质量数据、气象观测数据和MODIS卫星热源点数据,结合TrajStat模式和区域大气化学模式WRF-Chem,对滇西地区大气污染传输特征及境外生物质燃烧影响进行定量分析。结果表明,滇西地区冬春季空气质量较差,其... 利用2019年3月至2022年2月地面空气质量数据、气象观测数据和MODIS卫星热源点数据,结合TrajStat模式和区域大气化学模式WRF-Chem,对滇西地区大气污染传输特征及境外生物质燃烧影响进行定量分析。结果表明,滇西地区冬春季空气质量较差,其中,春季最差,此时各类污染物浓度均最高,首要污染物以细颗粒物(PM2.5)为主,MODIS卫星热源点监测显示,春季境外热源点密度增多,在偏西气流引导下影响滇西地区,且春季污染时段内偏西气流轨迹占比最高,超过80%,经印度北部、孟加拉国、缅甸中北部的中长距离偏西输送轨迹携带的PM2.5浓度最高;使用潜在源贡献因子(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹(Concentration-Weighted Trajectory,CWT)方法分析发现,春季污染时段内主要贡献源区集中在德宏以西的缅甸中北部、印度东北部以及孟加拉国东部地区,浓度贡献水平为70~120μg/m^(3),权重潜在源贡献因子(Weighted PSCF,WPSCF)和加权浓度权重轨迹(Weighted CWT,WCWT)高值区与热源点密集区基本吻合或位于其下风风向;运用WRF-Chem模式对滇西地区一次污染过程的地面PM2.5浓度进行模拟,结果表明,生物质燃烧是滇西地区大气PM2.5的最主要来源,在模拟的污染时段贡献占比约71%。 展开更多
关键词 后向轨迹聚类分析 潜在源区 主要贡献源区 卫星热源点 生物质燃烧 WRF-Chem模型
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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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石家庄市冬季PM_(2.5)污染特征、成因及潜在源区分析 被引量：10
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作者 陈飞 张小华 +2 位作者 于洪霞 张慧 高吉喜 《生态与农村环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期975-982,共8页
对石家庄市2016年1月18—22日出现的PM_(2.5)污染过程进行研究,选择3个不同地区采用中流量采样器分别采集PM_(2.5)和PM_(10)样品,测定PM_(2.5)质量浓度及其化学组分(含碳组分、水溶性离子和无机元素),分析PM_(2.5)污染天气的污染特征和... 对石家庄市2016年1月18—22日出现的PM_(2.5)污染过程进行研究,选择3个不同地区采用中流量采样器分别采集PM_(2.5)和PM_(10)样品,测定PM_(2.5)质量浓度及其化学组分(含碳组分、水溶性离子和无机元素),分析PM_(2.5)污染天气的污染特征和引起污染的气象因素,结合后向轨迹模型(HYSPLIT)分析污染的主要潜在源区。结果显示,在采样期间3个点的PM_(2.5)平均质量浓度分别为113、131和119μg·m-3,PM_(2.5)浓度高值出现在早晨和午夜,冬季京津冀地区农村散煤燃烧也是大气污染的主要原因。有机碳(OC)最大质量浓度值为218.37μg·m-3,无机碳(EC)最大质量浓度值为21.22μg·m-3。污染过程中3个点的地壳元素(Na、Ca、Mg、Al、K和Fe)质量浓度变化范围为27.19~60.03μg·m-3,占总无机元素的96.5%,表明交通源、道路扬尘和煤炭燃烧是此次石家庄市PM_(2.5)污染的主要贡献源类。较高的相对湿度和弱风速也会加速二次粒子的生成和颗粒物吸湿增长。潜在源分析表明,石家庄市PM_(2.5)污染主要受来源于北京和天津的气团影响,同时潜在源贡献(PSCF)分析表明河北省是影响石家庄市环境空气质量的最主要潜在源区。 展开更多
关键词 细颗粒物 后向轨迹模型 潜在源分析 石家庄市
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临安本底站2010～2015年PM_(10)污染特征及影响因素分析 被引量：16
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作者 岳毅 李金娟 马千里 《中国环境科学》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2017年第8期2877-2887,共11页
利用长江三角洲区域代表性站点临安区域大气本底站2010~2015年的PM_(10)质量浓度和各气象要素资料,分析了PM_(10)质量浓度的变化特征及其影响因素.结果表明:与《环境空气质量标准》(GB3096-2012)二级标准相比,2010~2015年PM_(10)质量浓... 利用长江三角洲区域代表性站点临安区域大气本底站2010~2015年的PM_(10)质量浓度和各气象要素资料,分析了PM_(10)质量浓度的变化特征及其影响因素.结果表明:与《环境空气质量标准》(GB3096-2012)二级标准相比,2010~2015年PM_(10)质量浓度达标率为96.17%;日变化中峰值出现在09:00和20:00,低值出现在06:00和13:00,并表现出周末比平时高的"周末效应";月份和季度的变化为7月最低、1月最高,夏季最低、冬季最高,与能见度呈明显负相关关系;年均值从2010年的79μg/m^3到2015年的56μg/m^3,总体呈下降趋势,并在全国范围内处于中间水平.相对湿度、日降水量和气压与PM_(10)质量浓度有更好的相关性,风速越大对PM_(10)质量浓度影响越大.气团后向轨迹聚类分析和潜在源贡献解析结果表明,临安本底站在2010~2015年不同季节中,春季、秋季和冬季的气团大部分来自西北和北方,夏季更多的是来自东部海洋和沿海地带,而不同年份里,每年的气团轨迹均以北方居多,其次是南方和东部海洋.总体分析得出,2010~2015年临安本底站的气团主要来自安徽、浙江、江苏、广东、福建和北方地区,并且PM_(10)高值主要来源于安徽、江苏、上海和浙江等长三角附近区域. 展开更多
关键词 区域本底站 PM10 气象因素 后向轨迹 潜在源贡献解析
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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
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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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舟山市PM_(2.5)的输送路径和潜在来源分析 被引量：8
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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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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
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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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利用轨迹模式研究上海大气污染的输送来源 被引量：126
20
作者 王茜 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期357-363,共7页
利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,计算了2010年12月─2011年11月期间抵达上海的气流后向轨迹.结合聚类方法和上海ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(PM10)数据,分析了各季节不同类型气流轨迹对污染物浓度的影响,利用引入权重因子... 利用HYSPLIT4模式和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,计算了2010年12月─2011年11月期间抵达上海的气流后向轨迹.结合聚类方法和上海ρ(SO2)、ρ(NO2)、ρ(PM10)数据,分析了各季节不同类型气流轨迹对污染物浓度的影响,利用引入权重因子后的潜在源贡献算法分析了不同季节PM10和NO2潜在WPSCF(源区分布概率)特征.结果表明:上海气流输送季节变化特征明显.冬、春和秋季,上海较易受到来自西北、西南等区域的大陆性气流影响,受沙尘或人为污染排放的影响相对较大,ρ(PM10)、ρ(SO2)和ρ(NO2)平均值相对较高,分别为162、74和53μg/m3.夏季上海主要受较清洁的海洋性气流影响,ρ(PM10)、ρ(SO2)和ρ(NO2)相对较低,分别为47、19和36μg/m3.上海PM10和NO2的WPSCF分布特征类似,在冬、春和秋季,WPSCF高值(0.2～0.4)主要集中在江苏南部,河南、安徽等地的带状区域也有一定贡献,说明这些区域是上海这2种污染物的潜在源区.夏季WPSCF的分布较为集中,上海以外区域值基本小于0.1,说明外来污染输送的贡献较小. 展开更多
关键词 大气污染 后向轨迹 聚类分析 潜在源区贡献
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