2014-2015年上海地区冬夏季大气污染特征及其污染源分析 被引量：25

1

作者 刘超 花丛 康志明 《气象》 CSCD 北大核心 2017年第7期823-830,共8页

利用上海地区冬、夏季空气质量数据和常规地面观测数据,分析了2014—2015年冬、夏两季大气污染特征,并通过聚类分析法和后向轨迹模式对污染物输送路径进行统计分析。结果显示:上海市冬、夏两季空气质量均以优良为主,首要污染物分别以PM_... 利用上海地区冬、夏季空气质量数据和常规地面观测数据,分析了2014—2015年冬、夏两季大气污染特征,并通过聚类分析法和后向轨迹模式对污染物输送路径进行统计分析。结果显示:上海市冬、夏两季空气质量均以优良为主,首要污染物分别以PM_(2.5)和O_3;来自夏季的西北输送路径对应PM_(2.5)和O_3浓度最高,分别为62.8和130.2μg·m^(-3),来自冬季的西北和西南方向的输送路径对应PM_(2.5)浓度较高;进而基于潜在源区贡献和污染源排放强度等要素建立了传输指数。总体而言,江苏中南部、浙江中北部以及安徽中南部等地对上海地区夏季空气质量影响较为显著,而冬季周边区域的传输指数范围有所扩大,主要包括河北南部、河南中东部、山东、安徽、湖北中东部、江苏以及浙江中北部等地。 展开更多

关键词 污染特征 传输路径 源区贡献 传输指数

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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：123

2

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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2017年兰州市大气污染物输送来源及传输特征模拟分析 被引量：25

3

作者 刘慧 夏敦胜 +2 位作者 陈红 杨帆 马亚鹏 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期993-1000,共8页

利用HYSPLIT后向轨迹模式,结合兰州市AQI (空气质量指数)及常规大气污染物质量浓度数据,模拟研究了2017年1月1日-12月31日以兰州市为受点的大气污染物输送特征.通过聚类分析确定了抵达兰州市气团的主要输送途径和每类路径所对应的污染... 利用HYSPLIT后向轨迹模式,结合兰州市AQI (空气质量指数)及常规大气污染物质量浓度数据,模拟研究了2017年1月1日-12月31日以兰州市为受点的大气污染物输送特征.通过聚类分析确定了抵达兰州市气团的主要输送途径和每类路径所对应的污染物质量浓度特征,并利用受体模型PSCF (潜在源贡献因子分析法)和CWT (权重浓度轨迹分析法),分析了大气污染区域传输对兰州市空气质量的影响,探讨了影响兰州市空气质量的污染物输送来源和可能的潜在源区.结果表明,在影响兰州市的气流轨迹中,污染轨迹多来自兰州市以西和以北方向,污染轨迹约占总轨迹的39. 52%,说明外部污染物的输入对兰州市空气质量具有重要影响.其中,第3类轨迹(对应来向为西)的气团对兰州市的空气质量有较大的影响,该类轨迹虽仅占总轨迹的15. 21%,但其中污染轨迹数占56. 76%,是影响兰州市空气质量的主要传输路径;第4类轨迹(对应来向为东南)的气团最为清洁.研究显示,对兰州市空气质量影响最大的强潜在源区主要分布在青海共和盆地、兰州市本地及周边区域,中等强度潜在源区为内蒙古自治区南部、宁夏回族自治区及甘肃省河西走廊等地区. 展开更多

关键词 后向轨迹 大气污染 聚类分析 潜在源区贡献 兰州市

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重庆市O3污染日的大气环流分型与传输特征 被引量：21

4

作者 蒲茜 李振亮 +4 位作者 张悦 高阳华 吕平江 张卫东 翟崇治 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期18-27,共10页

通过分析重庆市主城区2015~2019年O3浓度和气象要素观测数据,发现主城区O3超标日数、超标日O3中位值和90百分位浓度值均呈现逐年升高趋势,O3与温度成正相关、与相对湿度成负相关,高O3浓度对应每日最高温度区间为35℃以上以及相对湿度区... 通过分析重庆市主城区2015~2019年O3浓度和气象要素观测数据,发现主城区O3超标日数、超标日O3中位值和90百分位浓度值均呈现逐年升高趋势,O3与温度成正相关、与相对湿度成负相关,高O3浓度对应每日最高温度区间为35℃以上以及相对湿度区间70%以下.采用T-mode主成分分析法(PCT)对2015~2019年的4~9月850hPa低层位势高度场和风场进行分型,总结出重庆市O3污染期间主要有8种天气类型,其中有利于出现高浓度O3现象的天气类型分别是低压西北侧型(T1)、低压后部型(T4)和高压西侧(T3),对应O3平均超标率分别为34.6%、17.0%和14.2%.利用HYSPLIT4模型后向轨迹聚类方法和潜在源贡献算法(PSCF),计算得到O3污染日的气团主要以中短距离输送为主,主要传输轨迹来自北、东北、南以及西南四个方向,从2015~2019年,主要污染来源有一个明显的从北转南的趋势,O3污染的潜在源贡献分析结果与全市工业源NOx、VOCs排放量空间分布的一致性较高. 展开更多

关键词 O3污染 天气分型 后向轨迹 潜在源区贡献

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传输指数在合肥市重污染过程中的应用分析 被引量：13

5

作者 霍彦峰 邓学良 +4 位作者 杨关盈 吴必文 翟菁 于彩霞 程龙 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期1277-1286,共10页

利用潜在源区贡献法计算了合肥市2015年冬季传输指数,并基于传输指数和PM_(2.5)浓度将合肥市的重污染过程划分为3类,同时对各类重污染过程进行气象成因分析.结果表明:污染物传输型重污染过程的传输指数明显增大且PM_(2.5)浓度急剧增大;... 利用潜在源区贡献法计算了合肥市2015年冬季传输指数,并基于传输指数和PM_(2.5)浓度将合肥市的重污染过程划分为3类,同时对各类重污染过程进行气象成因分析.结果表明:污染物传输型重污染过程的传输指数明显增大且PM_(2.5)浓度急剧增大;污染物积累型重污染过程的传输指数无明显增大且PM_(2.5)浓度逐渐增大;污染物暴发性排放型重污染过程的传输指数无明显增大但PM_(2.5)浓度急剧增大.污染物传输型重污染过程主要是高压南下迫使北方重污染气团输送引起的;污染物积累型重污染过程主要是静稳的天气形势导致污染物堆积造成的;污染物爆发性排放型重污染过程是由污染物暴发性排放而无法及时扩散引起的. 展开更多

关键词 重污染天气 传输指数 潜在源区贡献

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西宁市大气污染来源和输送季节特征 被引量：12

6

作者 刘娜 余晔 马学谦 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期1268-1279,共12页

在2016~2018年西宁市大气污染物PM_(10)和PM_(2.5)季节污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模式和GDAS资料计算了逐日72 h气流后向轨迹,通过聚类分析确定气流输送路径及其对日均PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的影响,运用Traj Stat软件提供的... 在2016~2018年西宁市大气污染物PM_(10)和PM_(2.5)季节污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模式和GDAS资料计算了逐日72 h气流后向轨迹,通过聚类分析确定气流输送路径及其对日均PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的影响,运用Traj Stat软件提供的潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨不同季节影响西宁市PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的潜在源区分布及贡献.结果表明,输送来源位置多分布在西宁的西-北方向和东-北方向,周边及邻近区域垂直高度较低.输送路径主要受西风、偏西风、西北、西南和偏东气流的影响.距离短、高度低和移速慢的气流轨迹出现概率最高,是最主要的输送路径,该路径在春夏秋三季来源于青海,冬季则源自新疆,省内输送占主导地位,且不同输送轨迹对PM_(10)和PM_(2.5)浓度影响不同.污染气流主要来自青海省内源、新疆外源及新疆以西的境外源,源地多沙漠和戈壁等脆弱地带分布.潜在源区范围及贡献大小有明显季节差异,冬季范围广且贡献最大,春秋次之,夏季最小.最主要潜在源区位于青海北部、中部和东部地区、新疆南部、中部和东部,其周边地区为中等贡献潜在源区. 展开更多

关键词 PM_(2.5) PM_(10) 后向轨迹 聚类分析 输送路径 潜在源区贡献 西宁

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安庆大气颗粒物污染外来输送轨迹及源区研究 被引量：10

7

作者 余光明 李法松 韩铖 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2017年第12期2111-2119,共9页

在对安庆2015~2016年大气颗粒物变化特征分析的基础上,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式,采用气团轨迹聚类分析、潜在源贡献因子法(PSFC)和浓度权重轨迹法(CWT),研究了不同季节安庆地区外源污染物传输的路径及潜在源区。结果表明:(1)安庆市大... 在对安庆2015~2016年大气颗粒物变化特征分析的基础上,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式,采用气团轨迹聚类分析、潜在源贡献因子法(PSFC)和浓度权重轨迹法(CWT),研究了不同季节安庆地区外源污染物传输的路径及潜在源区。结果表明:(1)安庆市大气颗粒物质量浓度存在显著的季节变化,表现为冬季>春季>秋季>夏季,12月份污染最重,7月份污染最轻。(2)影响安庆地区气流轨迹具有显著性季节性变化特征,夏季主要受来自南方和东南方向海洋气流影响,PM10和PM2.5的平均值较低;冬、春和秋季安庆地区受到海洋性气团和大陆性气团共同影响,且以偏西和西北路径的大陆性气团影响最为明显,受沙尘或人为排放因素的影响,对应PM10和PM2.5的平均值相对较高,颗粒物高污染时段与该2类大陆性气流轨迹输送关系密切。(3)安庆颗粒物冬季PSFC值和CWT值最大,夏季最小。PSFC和CWT值2处高值区主要分布在湖北东部、江西北部和湖南南部等带状地区,以及山西、河南中部、山东南部及安徽北部等带状区域。 展开更多

关键词 颗粒物污染 后向轨迹分析 聚类分析 潜在源区贡献 浓度权重轨迹法

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乌鲁木齐市区与南郊山区颗粒物污染特征对比分析 被引量：9

8

作者 朱翠云 何清 +2 位作者 赵竹君 刘新春 普宗朝 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第9期4073-4085,共13页

利用2017年10月~2018年8月的PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1)质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市... 利用2017年10月~2018年8月的PM_(10)、PM_(2.5)、PM_(1)质量浓度数据以及NCEP全球再分析气象资料,分析乌鲁木齐市区和南郊山区颗粒物浓度变化特征,结合HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)分析市区颗粒物潜在源区.研究结果表明:①市区PM_(2.5)的超标天数为26d,南郊山区无PM_(2.5)超标,市区PM_(10)的超标天数是南郊山区的3.5倍,市区日均值及月均值质量浓度是南郊山区的2~7倍,市区呈现冬高夏低的季节特征,南郊山区春季最高;②乌鲁木齐市区PM_(10)日变化存在3个峰值,PM_(2.5)、PM_(1)为双峰型分布,南郊山区均呈双峰分布;并存在季节性周末效应;③长短两支聚类气流轨迹对乌鲁木齐市区颗粒物浓度影响较大,春夏气流来自中亚,秋冬来源于北疆周边地区;④颗粒物潜在源区分布季节特征显著,高值区主要为昌吉、巴州、吐鲁番等周边地区,西北部中亚地区也是颗粒物重要来源区域之一. 展开更多

关键词 颗粒物 乌鲁木齐 后向轨迹聚类分析 潜在源区贡献分析 浓度权重轨迹分析 PM2.5

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青岛市外源PM_(2.5)传输路径及潜在污染源区 被引量：9

9

作者 杜艳伟 程建光 +3 位作者 吴一钢 王静 薛建良 颜秉斐 《城市环境与城市生态》 CAS 2015年第4期11-14,共4页

结合青岛市PM2.5的浓度监测资料及全球数据同化系统提供的气象资料,采用聚类法将2014年全年到达青岛市的气团做了统计分析。采用潜在源区贡献法(PSCF)以及浓度权重法(CWT),分析青岛市PM2.5的潜在污染来源地区和不同地区对青岛市PM2.5的... 结合青岛市PM2.5的浓度监测资料及全球数据同化系统提供的气象资料,采用聚类法将2014年全年到达青岛市的气团做了统计分析。采用潜在源区贡献法(PSCF)以及浓度权重法(CWT),分析青岛市PM2.5的潜在污染来源地区和不同地区对青岛市PM2.5的权重浓度的贡献。结果表明,研究期间影响青岛市的气团有3类:一类是西北内陆大陆性气团,二类是海洋性气团,三类是区域输送气团;其中,西北内陆的气团、海洋性气团和区域传输特征的气团3种所占的比例分别为46%、39.95%和14.05%,对应的PM2.5浓度分别为60.86μg/m3、45.53μg/m3和62.97μg/m3。青岛市PM2.5的潜在污染源区主要分布于河南省中部、安徽省北部、东海北部、黄海南部、山东省与河北省交界处、天津地区和内蒙古中部等地区。外域传输是青岛市的PM2.5的重要来源。 展开更多

关键词 输送来源 PM2.5 聚类分析 潜在源区贡献法分析 浓度权重法分析

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祁连山老虎沟地区大气颗粒物输送轨迹及潜在源区 被引量：8

10

作者 余光明 徐建中 +2 位作者 康世昌 任贾文 崔晓庆 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期671-679,共9页

基于祁连山西段老虎沟冰川站2010年1月至2011年10月大气颗粒物观测数据,通过HYSPLIT-4后向轨迹模式,使用轨迹聚类分析、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),研究了老虎沟地区不同粒径颗粒物(PM10、PM2. 5和PM1)传输路径及潜... 基于祁连山西段老虎沟冰川站2010年1月至2011年10月大气颗粒物观测数据,通过HYSPLIT-4后向轨迹模式,使用轨迹聚类分析、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),研究了老虎沟地区不同粒径颗粒物(PM10、PM2. 5和PM1)传输路径及潜在源区的分布。结果表明:①影响研究区的气流轨迹主要来自偏西方向,夏季还受到偏东气流方向的影响,3类颗粒物质量浓度存在显著的季节变化,表现为春、夏季节高、秋冬季节低的特点。②PSCF分析显示,春季颗粒物浓度高值与塔里木盆地东部和河西走廊西部等干旱半干旱地区沙尘向下游传输关系密切,夏季研究区颗粒物浓度高值的形成主要受到偏西方向的塔里木盆地周边、新疆北部、河西走廊西部等地区,以及研究区偏东方向的内蒙古西部、河西走廊、宁夏,甚至陕西西部等地区共同影响。③春季CWT高值区分布在研究区西北和偏西2个方向,夏季CWT高值除了偏西方向上贡献,还有来自偏东方向河西走廊等地区的贡献。 展开更多

关键词 颗粒物污染 后向轨迹分析 潜在源区贡献 浓度权重轨迹法 祁连山

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哈尔滨市冬半年污染传输特征及潜在源区分析 被引量：6

11

作者 李树岭 赵玲 +4 位作者 花丛 隋亚男 张鑫 徐盛荣 景学义 《气象与环境科学》 2021年第1期81-88,共8页

利用逐小时PM2.5实况资料、NCEP全球资料同化系统数据及Trajstat软件,分析了哈尔滨20142017年冬半年大气污染特征,模拟计算了逐6 h气团后向轨迹。此外,应用聚类分析法、潜在源区贡献法分析了气流轨迹特征,找出影响哈尔滨空气质量的潜在... 利用逐小时PM2.5实况资料、NCEP全球资料同化系统数据及Trajstat软件,分析了哈尔滨20142017年冬半年大气污染特征,模拟计算了逐6 h气团后向轨迹。此外,应用聚类分析法、潜在源区贡献法分析了气流轨迹特征,找出影响哈尔滨空气质量的潜在贡献源区,计算传输指数。结果表明:哈尔滨冬半年清洁天气和轻度污染天气占主导地位,重污染时次和重度污染轨迹仅分别占15.1%和15.9%,11月、12月和1月空气质量较其他月份偏差。影响哈尔滨冬半年空气质量的传输路径有4条,其中偏东路径和西南路径为主要污染路径,偏北路径和西北偏西路径为相对清洁路径。松嫩平原和辽河平原是影响哈尔滨的主要污染物潜在贡献源区。哈尔滨冬半年逐6 h间隔的传输指数与PM2.5浓度存在一定的正相关关系。当传输指数≥2.5时,80%时次的PM2.5浓度≥150μg/m3;当传输指数≤0.2时,只有1%时次的PM2.5≥150μg/m3。传输指数可以在一定程度上描述哈尔滨污染物浓度变化,解释污染成因。 展开更多

关键词 污染物传输 后向轨迹 潜在源区贡献法 传输指数

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南京地区细颗粒物污染输送影响及潜在源区 被引量：5

12

作者 谢放尖 郑新梅 +7 位作者 窦焘焘 杨峰 刘春蕾 李洁 谢轶嵩 王艳 胡建林 陈长虹 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期3071-3079,共9页

基于南京市空气质量数据和NCEP全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了2019年3月至2020年2月以南京城区为受体点的逐小时气团24 h后向轨迹,并将后向轨迹数据和PM_(2.5)浓度数据结合,进行轨迹聚类和潜在源区分析.结果表明,研究期间南京市... 基于南京市空气质量数据和NCEP全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了2019年3月至2020年2月以南京城区为受体点的逐小时气团24 h后向轨迹,并将后向轨迹数据和PM_(2.5)浓度数据结合,进行轨迹聚类和潜在源区分析.结果表明,研究期间南京市ρ(PM_(2.5))平均值为(36±20)μg·m^(-3),超过国家二级标准限值的污染天数为17 d,ρ(PM_(2.5))的季节变化特征明显:冬季(49μg·m^(-3))>春季(42μg·m^(-3))>秋季(31μg·m^(-3))>夏季(24μg·m^(-3)),全年PM_(2.5)浓度和地面气压显著正相关,而跟气温、相对湿度、降水量和风速均为显著负相关关系;春季气团输送路径为7条,其余季节均为6条,其中,春季的西北路和东南偏南路,秋季东南路和冬季西南路是各季主要的污染输送路径,均具有传输距离短,气团移动慢的特点,说明静稳天气下本地累积是PM_(2.5)出现高值的主要原因之一;冬季西北路气团传输路径较长,ρ(PM_(2.5))为58μg·m^(-3),是所有路径中第2高值,说明皖东北城市对南京输送影响较大;PSCF和CWT潜在源区分布较为一致,主要的潜在源区分布以南京本地和邻近区域为主,说明控制PM_(2.5)污染需要强化本地管控并和邻近区域开展联防联控,冬季污染输送影响最大,主要潜在源区分布在南京西北和滁州交界地带,且主要范围在滁州境内,联防联控的范围需要扩大到安徽. 展开更多

关键词 细颗粒物 后向轨迹 聚类分析 潜在源区贡献函数 浓度权重轨迹 南京

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2015~2021年景洪市PM_(2.5)的传输路径及潜在源区 被引量：5

13

作者 刘旭艳 韩秀珍 +1 位作者 梁林林 朱琳 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第11期5023-5035,共13页

分析2015~2021年景洪市大气污染特征,识别日均PM_(2.5)浓度超过国家空气质量二级标准所在月(超标月).利用混合单粒子拉格朗日积分轨迹模型计算景洪市PM_(2.5)超标月的逐日72h后向轨迹,并结合景洪市PM_(2.5)浓度,通过聚类、潜在源区贡献... 分析2015~2021年景洪市大气污染特征,识别日均PM_(2.5)浓度超过国家空气质量二级标准所在月(超标月).利用混合单粒子拉格朗日积分轨迹模型计算景洪市PM_(2.5)超标月的逐日72h后向轨迹,并结合景洪市PM_(2.5)浓度,通过聚类、潜在源区贡献因子和浓度权重轨迹因子等分析方法,识别景洪市日均PM_(2.5)超标月的主要传输路径和潜在源区.结果表明:景洪市2~5月为日均PM_(2.5)超标月;景洪市2~5月PM_(2.5)的传输主要来自其西向、西南和南向,且中短距离和低空传输对应高PM_(2.5)浓度;景洪市PM_(2.5)源区主要位于缅甸中部、老挝西北部和泰国北部;通过归一化处理浓度权重轨迹因子可知,景洪市2~5月PM_(2.5)传输的源区主要来自缅甸,贡献41%~50%,其次为泰国和老挝,分别为21%~27%和5%~12%.基于2015~2021年2~5月中南半岛火点数分布及与景洪市PM_(2.5)浓度相关性分析,进一步揭示影响景洪市PM_(2.5)的主要排放源为缅甸生物质开放燃烧.研究可为景洪市建立跨境区域联防联控措施以及未来气候变化研究提供指导. 展开更多

关键词 PM_(2.5) 景洪市 聚类分析 潜在源区贡献因子 浓度权重轨迹

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乌鲁木齐市大气污染物NO_(2)输送路径及潜在源分析

14

作者 王勃 李艳红 《新疆师范大学学报（自然科学版）》 2024年第2期62-73,共12页

为深化对乌鲁木齐市大气污染物NO_(2)的传输路径和潜在来源的研究,文章利用2017—2022年OMI遥感监测对流层NO_(2)垂直柱浓度(VCD)数据分析了乌鲁木齐市NO_(2)浓度的大气污染特征,运用后向轨迹模型、潜在源区贡献分析法和浓度权重轨迹分... 为深化对乌鲁木齐市大气污染物NO_(2)的传输路径和潜在来源的研究,文章利用2017—2022年OMI遥感监测对流层NO_(2)垂直柱浓度(VCD)数据分析了乌鲁木齐市NO_(2)浓度的大气污染特征,运用后向轨迹模型、潜在源区贡献分析法和浓度权重轨迹分析法,揭示了不同季节NO_(2)潜在源区及其对研究区NO_(2)VCD的贡献变化趋势。结果表明:五年来,乌鲁木齐市NO_(2)VCD波动下降,各区NO_(2)VCD在2020年春夏季变幅最大,降幅介于18.45%~35.25%之间;空间上高污染区范围持续缩小至人口基数较大的中心城区;乌鲁木齐市大气NO_(2)污染的气团轨迹受山盆体系的地形影响较大,春、秋、冬三季来自哈萨克斯坦境内的长距离气流频率持续提高(2022年占比分别为25.74%、21.11%、41.83%);影响NO_(2)污染的潜在源区呈现显著季节变化特征,秋冬季源区分布广、贡献度高,而春夏季源区分布狭窄、贡献度低。潜在源区主要为本地源和西部源区,本地源区作为重度污染源区出现在秋冬季,对NO_(2)污染的贡献逐渐增强,源区范围逐渐收缩至乌鲁木齐市沙依巴克区和达坂城区;西部源区主要为中度污染区,近年来向西扩展至伊犁哈萨克自治州西南部、阿克苏地区以及巴音郭楞蒙古自治州等区域。 展开更多

关键词 乌鲁木齐 对流层NO_(2)垂直柱浓度(VCD) 后向轨迹 潜在源区贡献 浓度权重轨迹

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绵阳重污染天气机动车限行对空气质量的影响研究 被引量：4

15

作者 杜筱筱 廖婷婷 +1 位作者 范江琳 杨寅山 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期702-706,共5页

为应对2017年底绵阳出现的一次重污染天气,绵阳政府于2017年12月25日0时至29日12时首次实行了机动车尾号限行措施。利用2017年12月20日至2018年1月2日绵阳4个国控环境质量监测站点的CO、NO2、SO2、O3、PM2.5、PM10的数据分析限行前后的... 为应对2017年底绵阳出现的一次重污染天气,绵阳政府于2017年12月25日0时至29日12时首次实行了机动车尾号限行措施。利用2017年12月20日至2018年1月2日绵阳4个国控环境质量监测站点的CO、NO2、SO2、O3、PM2.5、PM10的数据分析限行前后的污染物浓度变化特征,并结合气象数据进行污染成因分析。结果表明,大气颗粒物PM2.5和PM10是此次重污染天气的首要污染物,机动车尾号限行措施对PM2.5和PM10有一定的减排效果。机动车尾号限行措施对NO2、SO2、O3具有明显的减排效果,而对CO几乎没有减排效果。限行前和限行期大气颗粒物主要来源于化学转化形成的二次颗粒物,而限行后则转为沙尘、扬尘等一次颗粒物。江油对绵阳大气颗粒物PM2.5、PM10影响很大,气流轨迹出现频率高,大气颗粒物浓度也高,有必要考虑进行区域联防联控。 展开更多

关键词 机动车尾号限行 空气质量 潜在源区贡献 浓度权重轨迹

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济南市冬季大气污染时空分布特征及潜在污染源区分析 被引量：1

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作者 王治非 王在峰 +4 位作者 吕晨 付华轩 边萌 孙凤娟 张文娟 《山东科学》 CAS 2023年第4期114-121,共8页

利用2016-2018年冬季济南市大气主要污染物和气象监测数据,对大气污染特征及潜在源区进行分析。结果表明:2016-2018年冬季济南市环境空气中可吸入颗粒物PM_(10)和细颗粒物PM_(2.5)分别占首要污染物的34.7%和63.8%,轻度污染以上天数占总... 利用2016-2018年冬季济南市大气主要污染物和气象监测数据,对大气污染特征及潜在源区进行分析。结果表明:2016-2018年冬季济南市环境空气中可吸入颗粒物PM_(10)和细颗粒物PM_(2.5)分别占首要污染物的34.7%和63.8%,轻度污染以上天数占总天数的58.6%,冬季高质量浓度PM_(2.5)导致年均值增加7.5μg/m 3;从空间分布来看,PM_(10)与PM_(2.5)空间分布为天桥区、槐荫区及平阴县质量浓度较高,SO_(2)则为商河县和济阳区质量浓度偏高,NO 2和CO为济阳区、天桥区和槐荫区质量浓度较高;研究期间NO 2、CO、PM_(10)、PM_(2.5)的质量浓度呈正相关性,相关系数均在0.7以上,推断交通源、工业燃烧源、燃煤是颗粒物的主要来源;济南市冬季的气团输送为偏南、西北、偏北和偏东4个方向,偏南和偏东气团为影响济南市冬季大气污染主要输送路径。进一步研究潜在源区贡献及浓度权重表明,济南地区大气污染物主要受本地及周边区域影响,当前大气污染呈现跨区域交叉污染特征,应建立区域联防机制,统筹研究解决区域大气环境污染突出问题。 展开更多

关键词 大气污染物 污染特征 潜在源区贡献 浓度权重轨迹 济南市

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贵州安顺市PM_(2.5)气象输送条件及贡献源空间分布 被引量：2

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作者 曹青 谷晓平 +2 位作者 张翅鹏 陈贞宏 吴哲红 《气象与环境学报》 2022年第2期55-61,共7页

利用贵州省安顺市2015—2019年大气污染物资料和气象资料,分析安顺市空气质量特征和主要大气污染物特征,通过TrajStat软件中HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、PM_(2.5)浓度,分析不同季节输送途径及其污染轨迹,采用潜在源贡... 利用贵州省安顺市2015—2019年大气污染物资料和气象资料,分析安顺市空气质量特征和主要大气污染物特征,通过TrajStat软件中HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、PM_(2.5)浓度,分析不同季节输送途径及其污染轨迹,采用潜在源贡献作用和浓度权重轨迹分析方法,分析研究期内所有PM_(2.5)污染日(PM_(2.5)日浓度高于75μg·m^(-3))输送轨迹垂直与水平方向分布特征。结果表明:PM_(2.5)是安顺城区主要大气污染物,冬季输送污染轨迹占比较大,输送方向主要为贵州东北方向、偏南方向;污染日PM_(2.5)输送路径以贵州东北方向近距离输送为主,该类轨迹基本分布在880—980 hPa高度;潜在源高值区主要集中在贵阳整个地区、毕节织金县、黔西市、金沙县等,高贡献值区主要集中在安顺紫云县、镇宁县、毕节织金县、大方县等。 展开更多

关键词 后向轨迹 聚类分析 输送路径 潜在源区贡献

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2020年7月5—6日武汉江夏特大暴雨水汽源地和输送特征分析 被引量：2

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作者 张芳丽 李国平 李武阶 《暴雨灾害》 2022年第4期375-383,共9页

基于武汉市加密站的降水量资料和ERA5再分析资料,对2020年7月5—6日发生在武汉江夏的一次特大暴雨过程的水汽通量、水汽收支进行分析,并引入拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT4)定量分析暴雨过程中的水汽来源以及水汽源区对降水的贡... 基于武汉市加密站的降水量资料和ERA5再分析资料,对2020年7月5—6日发生在武汉江夏的一次特大暴雨过程的水汽通量、水汽收支进行分析,并引入拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT4)定量分析暴雨过程中的水汽来源以及水汽源区对降水的贡献。结果表明:(1)天气系统的有效配置和异常稳定是本次江夏特大暴雨产生和维持的主要原因。(2)特大暴雨所需水汽主要由南边界和西边界输入暴雨区,低纬度印度夏季风环流和副高外沿的偏南气流对水汽的输送和聚集是此次特大暴雨得以发生发展的必要条件,两支环流中偏南气流带来的水汽净流入是暴雨区水汽净收支的主要贡献者。(3)定量估算结果表明,水汽源地可追踪至印度洋、孟加拉湾-南海和西太平洋,对此次特大暴雨事件的水汽贡献率分别是24%、41%和34%。(4)对流层低层的水汽通道和源地发现925 hPa以南方路径为主,其水汽来源大值区为西太平洋和南海,而850 hPa则以西南路径为主,其水汽来源大值区位于印度洋和孟加拉湾。 展开更多

关键词 特大暴雨 水汽输送路径 水汽源区贡献率 拉格朗日模式 环流特征

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广州市典型臭氧污染时段含氧挥发性有机物来源解析 被引量：1

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作者 李智博 刘洋 +5 位作者 赵梦珂 钟卓璐 田娇 黄皓旻 范丽雅 叶代启 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期204-214,共11页

含氧挥发性有机物(OVOCs)是大气光氧化过程的关键中间产物,也是臭氧生成的重要前体物.本研究利用质子转移反应飞行时间质谱仪(PTR-TOF-MS)对广州市典型臭氧污染时段的VOCs浓度进行观测.结果显示,VOCs总浓度为(32.95±16.81)×10... 含氧挥发性有机物(OVOCs)是大气光氧化过程的关键中间产物,也是臭氧生成的重要前体物.本研究利用质子转移反应飞行时间质谱仪(PTR-TOF-MS)对广州市典型臭氧污染时段的VOCs浓度进行观测.结果显示,VOCs总浓度为(32.95±16.81)×10^(-9),其中OVOCs占比达58%~84%;OH自由基总反应活性与白天时段总OFP分别为2.40~34.79 s^(-1)和131.64×10^(-9),均以OVOCs贡献最大.基于光化学年龄参数法对各OVOCs来源进行解析,结果表明,甲醇主要由人为一次源贡献(55%~61%),人为二次源占比极小(<3%);甲醛与乙醛主要来自于人为二次源与天然源,丙酮的背景源占比最高(35%~39%),人为一次源与天然源占比相近;甲基乙基酮(MEK)主要来源于人为一次源(46%~52%),其次为人为二次源.经聚类分析得到气团输送路径3条:轨迹1为东北方近海气团,输送路径长,轨迹2与轨迹3分别来自于北偏东方向与西方向,输送路径短,受人为活动影响较大.其中,轨迹2的总OVOCs、甲醇、甲醛、乙醛平均浓度均为最高,轨迹3丙酮浓度最高,各气团MEK平均浓度相差不大.潜在源区高值区主要集中于东莞市、惠州市等东部上风向区域,需进行区域污染联防联控. 展开更多

关键词 含氧挥发性有机物(OVOCs) 光化学年龄参数法 来源解析 后向轨迹 潜在源区贡献因子(PSCF)

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武汉市PM_(2.5)中二元羧酸的污染特征及来源解析 被引量：1

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作者 邵轩 周家斌 +2 位作者 袁畅 李宽 熊鹰 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期393-397,411,共6页

在武汉市工业区和交通区展开了PM_(2.5)样品采集,研究了PM_(2.5)中二元羧酸的化学组成、污染水平及来源。二元羧酸在工业区为103.1～2 219.2ng/m^3,年平均值为958.4ng/m^3;在交通区为66.9～2 176.8ng/m^3,年平均值为749.7ng/m^3。丙二酸... 在武汉市工业区和交通区展开了PM_(2.5)样品采集,研究了PM_(2.5)中二元羧酸的化学组成、污染水平及来源。二元羧酸在工业区为103.1～2 219.2ng/m^3,年平均值为958.4ng/m^3;在交通区为66.9～2 176.8ng/m^3,年平均值为749.7ng/m^3。丙二酸/丁二酸(C_3/C_4,质量比,下同)表明,武汉市二元羧酸主要来自机动车尾气排放;己二酸/壬二酸(C_6/C_9)表明,二元羧酸的人为源贡献大于自然源。正定矩阵因子分解(PMF)模型解析结果显示,工业区中二次源占13.7%,建筑扬尘占23.1%,机动车尾气排放占37.0%,生物质燃烧占26.2%;交通区中二次源占8.9%,建筑扬尘占24.9%,机动车尾气排放占51.8%,生物质燃烧占14.4%。潜在源区贡献因子(PSCF)分析得出,武汉市夏季二元羧酸主要受到南部季风的影响,冬季主要受到西部冷空气的影响。 展开更多

关键词 武汉市 二元羧酸 来源解析 正定矩阵因子分解 潜在源区贡献因子

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