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进气管路对温室气体CO_(2)和CH_(4)监测的影响分析
1
作者 葛双双 何迪 +7 位作者 董璠 蒲维维 周礼岩 王振发 石庆峰 王文彦 侯金龙 马志强 《中国环境监测》 北大核心 2025年第2期161-169,共9页
精确的温室气体监测是准确估算并制定温室效应评价的依据和支撑。PICARRO(G2401)监测发现,不同材质和长度的进气管路在不同气体流速及水汽浓度下对温室气体CO_(2)和CH_(4)的监测浓度和总监测时间(响应时间t_(1)+延迟时间t_(2)+稳定时间t... 精确的温室气体监测是准确估算并制定温室效应评价的依据和支撑。PICARRO(G2401)监测发现,不同材质和长度的进气管路在不同气体流速及水汽浓度下对温室气体CO_(2)和CH_(4)的监测浓度和总监测时间(响应时间t_(1)+延迟时间t_(2)+稳定时间t_(3))存在重要影响。实验对比结果显示,在4~12 L/min采样流速内,使用150 m和300 m铝塑管监测CO_(2)和CH_(4)的总监测时间均短于使用PTFE管的结果。铝塑管管长由150 m增长到300 m时,随着气体流速的提高,CO_(2)的t_(3)增加时长由195 s缩短至57 s,而在PTFE管中由271 s缩短至61 s,针对CH_(4)仅t_(1)延长,对其t_(2)和t_(3)影响相对较小。随着采样流速的提高,CO_(2)和CH_(4)在等长铝塑管和PTFE管内的总监测时间的差异变小,CO_(2)的差异由39%变为18%,CH_(4)的差异由16%变为10%。CO_(2)和CH_(4)浓度变化不会影响其在管内的t_(1)、t_(2)和t_(3),但管长增加时CO_(2)的t_(3)显著长于CH_(4)。PICAARRO的CO_(2)水汽自动校准浓度在水汽体积分数高于2%时较标气值偏大0.25×10^(-6)~0.30×10^(-6)。为了保障监测数据的准确性,监测CO_(2)时最好将水汽体积分数控制在1%以下。水汽对CH_(4)的影响基本可以忽略。该实验结果可为进一步规范温室气体监测和提高数据质量提供一定的数据参考。 展开更多
关键词 温室气体监测 铝塑管 PTFE管 水汽影响 管材及长度
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北京地区大气氨时空变化特征 被引量：10
2
作者 刘湘雪 蒲维维 +5 位作者 马志强 林伟立 韩婷婷 李颖若 周礼岩 石庆峰 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期3473-3483,共11页
在北京城区和上甸子本底地区分别开展了为期3a和1a的NH_(3)在线观测,并结合风向、风速、温度、相对湿度等气象因素的变化特征,分析了北京地区NH_(3)浓度水平、年季特征及影响因素.结果发现,北京城区和本底地区的NH_(3)年均浓度分别为(32... 在北京城区和上甸子本底地区分别开展了为期3a和1a的NH_(3)在线观测,并结合风向、风速、温度、相对湿度等气象因素的变化特征,分析了北京地区NH_(3)浓度水平、年季特征及影响因素.结果发现,北京城区和本底地区的NH_(3)年均浓度分别为(32.5±20.8)×10^(-9)V/V和(11.6±10.3)×10^(-9)V/V,北京城区的NH_(3)浓度高于大多数国内外主要城市和地区的NH_(3)浓度水平.城区和本底地区NH_(3)浓度年变化特征为夏季高,分别为(34.1±6.8)×10^(-9)V/V和(11.1±2.2)×10^(-9)V/V,冬季低,分别为(19.7±9.3)×10^(-9)V/V和(2.4±0.6)×10^(-9)V/V.NH_(3)的日变化特征受气象因素影响明显,其结果表明,春季城区NH_(3)浓度峰值出现在15:00,而本底地区受西南风影响在20:00达到峰值;夏季城区NH_(3)浓度最高值在7:00出现,本底地区则呈现双峰值(分别在09:00和22:00);秋季城区和本底地区的日变化规律一致,均在22:00出现峰值;冬季城区的峰值出现时间晚于本底地区,峰值分别出现在23:00和20:00.西南风是造成本底地区NH_(3)浓度升高的主要原因,春季和夏季,随着西南向风速的增大,NH_(3)浓度显著升高.城区的NH_(3)浓度则主要受到局地排放的影响.浓度权重轨迹法的研究结果发现,北京、天津、河北及河南北部地区是影响北京地区大气NH_(3)的主要源区. 展开更多
关键词 NH_3 上甸子本底站 区域输送 拉格朗日综合单粒子轨道(HYSPLIT)模型 浓度权重轨迹(CWT)
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基于FY-4A卫星资料的中国区域网格化地表大气颗粒物浓度估算 被引量：4
3
作者 江琪 桂海林 +4 位作者 张天航 王飞 张碧辉 迟茜元 徐冉 《气象》 CSCD 北大核心 2020年第10期1297-1309,共13页
利用PMRS(physical PM2.5 remote sensing)方法,对FY-4A卫星资料进行反演,并通过与地面站点资料融合,得到我国近地面PM2.5网格化实况。建立清洁、霾、沙尘背景条件下PM2.5与PM10转化关系的格点地图,进一步估算我国地表PM10浓度。结果表... 利用PMRS(physical PM2.5 remote sensing)方法,对FY-4A卫星资料进行反演,并通过与地面站点资料融合,得到我国近地面PM2.5网格化实况。建立清洁、霾、沙尘背景条件下PM2.5与PM10转化关系的格点地图,进一步估算我国地表PM10浓度。结果表明,不同区域间细粒子柱状体积消光比(VEf)与大气细粒子比(FMF)均存在相似的相关关系,以FMF=0.4为界,分别建立了两个VEf拟合方程,估算得到的VEf与AERONET观测的VEf相关性(r2)高于0.85。霾过程中,通过PMRS方法反演得到的近地面PM2.5质量浓度与实况站点分布有较好的匹配,基本可以反映出污染的高浓度区域,单点检验中,反演结果与实况数据存在一定的相关性,其中京津冀的r2可达0.39,但数值上仍存在高估或低估。为了解决这一问题,本研究将卫星反演格点结果与地面观测站点进行融合,最终得到与实况吻合较好的0.25°×0.25°全国PM2.5网格化实况。不同天气背景条件下各站点PM10和PM2.5相关性均高于0.7。其中,沙尘时段PM10/PM2.5>3高值区与我国沙源地和沙尘高发区有较好的对应关系。霾时段PM10/PM2.5接近于1,清洁时段,全国大部PM10/PM2.5介于1~2。通过PM2.5与PM10转化关系的格点地图,根据不同天气背景,反演得到我国网格化地表PM10实况,其结果可以较好地反映我国西北地区的沙尘天气过程。 展开更多
关键词 FY-4A PMRS方法 PM2.5 PM10 相关性
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京津冀地区臭氧与温度的关系研究 被引量：1
4
作者 朱晓婉 刘湘雪 +3 位作者 吴进 邱雨露 李颖若 马志强 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期4778-4785,共8页
为探究气象条件对臭氧(O_(3))长期变化趋势的影响,基于京津冀地区多站点长时间序列污染物和气象观测数据对两种气候惩罚因子进行统计分析.结果表明,2016年之后,京津冀地区O_(3)对温度的敏感性增强.对比2016年前后两个时期(2010~2015年,P... 为探究气象条件对臭氧(O_(3))长期变化趋势的影响,基于京津冀地区多站点长时间序列污染物和气象观测数据对两种气候惩罚因子进行统计分析.结果表明,2016年之后,京津冀地区O_(3)对温度的敏感性增强.对比2016年前后两个时期(2010~2015年,P2;2016~2020年,P3)的区域气象条件发现高温是导致这种现象的主要气象原因.P3时期的高温日数出现频率比P2时期偏高0.6%~5.1%,而这种高温日的频繁发生与京津冀地区在P3时期受焚风影响增多有关.P3阶段具备焚风发生条件的日数频率是P2时期的2.7倍,焚风条件下高温天气的发生频率是非焚风条件下的1.0~1.9倍.这种O_(3)对温度的敏感性增强意味着一旦气象条件有利于O_(3)污染的发生,O_(3)浓度会在短时间内达到与温度相关的最大反应速率,从而使高浓度O_(3)维持更长时间.与北京相比,京津冀其他地区的O_(3)污染形势更为严峻,需持续加强区域污染的联防联治,协同减排. 展开更多
关键词 臭氧 温度 焚风 气候惩罚因子
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天津地区气溶胶光学特性及直接辐射强迫研究
5
作者 刘敬乐 史静 +3 位作者 姜明 蔡子颖 姚青 韩素芹 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期6590-6599,共10页
利用2021年天津地区太阳光度计观测数据分析获得AOD、AE、FMF、体积谱分布、复折射指数及直接辐射强迫变化特征,结果表明,受春季沙尘天气和夏季气溶胶吸湿增长及二次转化生成影响,春、夏季AOD值分别为0.64和0.61,明显高于秋、冬季,AE季... 利用2021年天津地区太阳光度计观测数据分析获得AOD、AE、FMF、体积谱分布、复折射指数及直接辐射强迫变化特征,结果表明,受春季沙尘天气和夏季气溶胶吸湿增长及二次转化生成影响,春、夏季AOD值分别为0.64和0.61,明显高于秋、冬季,AE季节变化在0.99~1.29.气溶胶粒子体积谱分布呈双峰型特征,粗、细模态粒径谱的峰值分别在春、夏季达到最高,值分别为0.07和0.05μm^(3)/μm^(2).当AOD>0.4时,细模态粒子峰值浓度明显升高并与粗模态粒子峰值浓度接近.夏季SSA达到0.93,复折射指数实部为1.43,虚部为0.07.冬季AAOD值为0.10,AAE为1.15.较强消光能力的气溶胶粒子集中在AAE为1.0~1.2,SSA为0.90~0.95的范围内.天津地区气溶胶类型主要为混合吸收型粒子,占比为40%,其次为细模态吸收性粒子,占比为33%.气溶胶散射消光能力与相对湿度和FMF增长有直接关系,相对湿度高于60%情况下,气溶胶多为第Ⅲ~第Ⅵ类,当气溶胶为第Ⅶ类时,FMF<0.4;为第Ⅴ类时,FMF为0.4~1.0;为第Ⅰ~第Ⅲ类时,FMF为0.8~1.0.地面、大气层顶和大气中的气溶胶直接辐射强迫均值分别为-71.9,-14.9和57.1W/m^(2).气溶胶直接辐射强迫与AOD和SSA密切相关,增加单位AOD值,大气层顶、地面和大气中气溶胶直接辐射强迫分别变化-28.4,-99.4和70.9W/m^(2),其与SSA的相关系数分别为-0.85、0.89和-0.93.随着SSA增大,地面和大气的直接辐射强迫效率绝对值减小,大气层顶直接辐射强迫效率从加热效应逐步转变为冷却效应.对2021年3月9~16日一次雾霾-沙尘天气过程的分析,发现雾霾天气中以城市-工业型气溶胶类型的细粒子污染为主,气溶胶粒子吸湿增长导致细粒子的粒径随污染物的积累增长,同时增强气溶胶的散射能力及其对近地面的冷却作用,对边界层发展起到抑制作用,造成污染物与边界层之间的正反馈机制. 展开更多
关键词 气溶胶 光学特性 直接辐射强迫 太阳光度计 天津
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利用FY-4A卫星光学数据对中国近地面PM_(2.5)浓度的估算和检验分析 被引量：5
6
作者 江琪 迎春 +5 位作者 王飞 张天航 何佳宝 桂海林 张碧辉 徐冉 《气象学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期492-508,共17页
对FY-4A卫星的气溶胶光学厚度(AOD)产品进行检验,并根据卫星相关观测资料,通过改进后的PMRS方法,反演得到中国近地面PM_(2.5)质量浓度网格化分布。结果表明,FY-4A卫星反演不同站点AOD与地基观测网(AERONET)观测结果吻合较好,但存在一定... 对FY-4A卫星的气溶胶光学厚度(AOD)产品进行检验,并根据卫星相关观测资料,通过改进后的PMRS方法,反演得到中国近地面PM_(2.5)质量浓度网格化分布。结果表明,FY-4A卫星反演不同站点AOD与地基观测网(AERONET)观测结果吻合较好,但存在一定的低估或高估现象,相关系数区间为0.54-0.87。将细粒子比(FMF)以0.4为界进行划分,FMF>0.4时,拟合结果较FMF≤0.4时更接近于AERONET观测结果;但FMF≤0.4时,卫星反演的AOD稳定性优于FMF>0.4时。通过引入AOD的大小,改进FMF>0.4时对细粒子柱状体积消光比(VEf)的估算算法,并通过改进后的PMRS方法对中国近地面PM_(2.5)浓度进行逐时反演,其反演结果和地面观测结果相关较好,其中,乌鲁木齐、石家庄和徐州观测点的相关系数均高于0.7,但数值上仍存在高估或低估,误差结果由多种因素决定。空间分布中,卫星反演的中国2019年近地面PM_(2.5)浓度月均值与近地面观测的结果有较好的对应关系,二者逐月演变趋势基本一致,基本可以反映出中国近地面大气细粒子的空间分布,特别是秋、冬季京津冀周边区域、汾渭平原等污染高值区均与地面观测对应较好。 展开更多
关键词 FY-4A 卫星反演 细粒子比 气溶胶光学厚度 PM_(2.5)
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京津冀区域臭氧时空分布特征及其背景浓度估算 被引量：36
7
作者 姚青 马志强 +5 位作者 郝天依 樊文雁 杨旭 唐颖潇 蔡子颖 韩素芹 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期4999-5008,共10页
为研究京津冀区域臭氧时空分布特征,并估算区域传输贡献,对2017~2019年京津冀区域68个国控站点资料进行主成分分析,并采用TCEQ法估算京津冀区域及细分的次区域内O_(3)背景浓度.结果表明,京津冀区域O_(3)浓度整体上呈现南高北低态势,地... 为研究京津冀区域臭氧时空分布特征,并估算区域传输贡献,对2017~2019年京津冀区域68个国控站点资料进行主成分分析,并采用TCEQ法估算京津冀区域及细分的次区域内O_(3)背景浓度.结果表明,京津冀区域O_(3)浓度整体上呈现南高北低态势,地理位置的差异及其距离对于各城市臭氧浓度的均匀性分布影响较大.经最大方差法旋转后,主成分分析结果可将京津冀区域划分为河北省中南部、京津冀北部以及渤海西岸地区等3个稳定的次区域.对3个次区域分别采用TCEQ法估算O_(3)背景浓度,计算得到3个次区域本地生成O_(3)浓度依次为71,60,59μg/m^(3),区域背景浓度占O_(3)日最大8h浓度的比值依次为34.3%,39.4%,42.2%.京津冀区域O_(3)本地生成占主导,区域传输也不容忽视. 展开更多
关键词 臭氧 背景浓度 京津冀 主成分分析 TCEQ方法
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延庆地区山谷风对PM_(2.5)浓度的影响 被引量：8
8
作者 吴进 李琛 +4 位作者 马志强 马小会 孙兆彬 韩婷婷 朱晓婉 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期61-67,共7页
基于2015~2019年北京生态环境监测和气象数据,分析了延庆地区山谷风对PM_(2.5)浓度的影响,揭示了含山谷风环流污染过程(事件1)与未有山谷风污染过程(事件2)初始阶段的异同及其气象影响机制.结果表明,延庆持续性污染过程集中在9月~次年3... 基于2015~2019年北京生态环境监测和气象数据,分析了延庆地区山谷风对PM_(2.5)浓度的影响,揭示了含山谷风环流污染过程(事件1)与未有山谷风污染过程(事件2)初始阶段的异同及其气象影响机制.结果表明,延庆持续性污染过程集中在9月~次年3月,共计63次,其中27次(43%)伴随1d或多天的山谷风日,39d山谷风中有32d(82%)出现在污染过程的初始阶段,18%出现在峰值阶段;36次过程未出现山谷风日.山谷风日逐时PM_(2.5)浓度大于非山谷风日4.5~15.4μg/m^(3),全日差值最大时段为谷风阶段(15:00~19:00)均大于13μg/m^(3),山谷风日存在SSE-ESE风频中心0.59%,15:00~16:00风速3.3m/s左右,非山谷风日风频中心在WSW-SW和SE-ESE,最大值为0.41%,风速较山谷风日小.事件1和2初始阶段PM_(2.5)浓度变化关键期为15:00~19:00,事件1风向E-SSE风速2~4m/s,PM_(2.5)增长速率大于事件2,与露点变化趋势基本一致,23:00事件1PM_(2.5)浓度显著高于事件220μg/m^(3)左右,污染过程发展初期出现的山谷风环流谷风阶段的偏东南风形成气溶胶和绝对水汽的区域传输,对PM_(2.5)浓度的升高有正贡献.平原空气污染过程(延庆未出现)特殊污染型占比20%,该类污染型白天风频中心分布分散,NNW-WNW、SW-SSW和ENE-NNE均有0.7%左右的风频中心,未出现S-ESE的风频. 展开更多
关键词 山谷风环流 PM_(2.5) 延庆 污染过程 风频 区域输送
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