嘉峪关市大气污染物传输特征与潜在源分析 被引量：11

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作者 肖凯 任学昌 陈仁华 《环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第9期92-101,109,共11页

利用Meteoinfo软件中的Trajstat插件对2019-03—2020-02期间抵达嘉峪关市的气团进行后向轨迹模拟,并结合各类大气污染物数据,对嘉峪关市四季的后向轨迹进行聚类分析,研究抵达嘉峪关市的主要气团输送路径及对应路径的污染物浓度特征。通... 利用Meteoinfo软件中的Trajstat插件对2019-03—2020-02期间抵达嘉峪关市的气团进行后向轨迹模拟,并结合各类大气污染物数据,对嘉峪关市四季的后向轨迹进行聚类分析,研究抵达嘉峪关市的主要气团输送路径及对应路径的污染物浓度特征。通过潜在源贡献因子法(PSCF)及权重浓度轨迹分析法(CWT)来分析PM_(10)与O;的输送来源及主要潜在源区。结果表明:输送至嘉峪关市的气团中,西北方向气团轨迹数目和污染轨迹数目占比均大于其余方向,嘉峪关市四季的大气污染更易受到西北方向气团的影响。嘉峪关市春季PM_(10)污染相对严重,更易受到新疆东部地区潜在源区的影响,其余三季PM_(10)污染相对较轻,潜在源区主要集中在新疆东部地区,少数位于嘉峪关市东北方向。嘉峪关市春、夏季的O;污染相对严重,强潜在源区主要集中在新疆东部地区及甘肃河西走廊地区,秋、冬季O;污染相对较轻,其中秋季潜在源区主要位于甘肃河西走廊地区,冬季潜在源区主要位于新疆东部地区。 展开更多

关键词 大气污染 后向轨迹 聚类分析 潜在源区分析 嘉峪关

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受焦化影响的下风向城区臭氧污染特征及潜在源区分析 被引量：7

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作者 宁一 孙洁亚 +5 位作者 薛志钢 李峰 张澄溪 陈卓囧 李斌 陈炫 《环境工程技术学报》 CSCD 北大核心 2022年第3期710-717,共8页

为了解受焦化影响的下风向城区臭氧(O_(3))的污染特征及来源,基于2019年临汾市6个国控点的O_(3)浓度、气象参数(气温等)以及北大街站点VOCs监测数据开展研究。结果表明:2019年临汾市O_(3)日最大8 h滑动平均值(MDA8)的90百分位数(MDA8-90... 为了解受焦化影响的下风向城区臭氧(O_(3))的污染特征及来源,基于2019年临汾市6个国控点的O_(3)浓度、气象参数(气温等)以及北大街站点VOCs监测数据开展研究。结果表明:2019年临汾市O_(3)日最大8 h滑动平均值(MDA8)的90百分位数(MDA8-90th)为204μg/m^(3),在山西省11个地市中排名第一;全年共有103 d O_(3)浓度超标,且超标天主要集中在5—9月;MDA8从2月开始升高,6月达到最大值,之后逐月下降;O_(3)小时浓度总体呈14:00—16:00出现峰值的单峰日变化。MDA8与日最高气温(T_(max))呈正相关、与日最低相对湿度(RH_(min))呈负相关,当T_(max)>22℃或RH_(min)<55%时,可能发生O_(3)浓度超标现象。VOCs的O_(3)生成潜势(OFP)分析结果表明,乙烯的OFP最高,占总OFP的44.5%,乙烯是导致O_(3)污染的关键VOCs活性物种;液化石油气(LPG)的使用、机动车尾气和炼焦活动等的排放对临汾市O_(3)污染有重要贡献。6个国控点中,城南和唐尧大酒店对临汾市区所有级别的O_(3)污染贡献均较大,2个站点均有77%的O_(3)超标出现在刮南风和西南风时,其中城南有16.6%的O_(3)超标出现在风速大于3 m/s时,作为焦化典型示踪物的萘在南风向其浓度高于均值的占比为30.4%,表明不合理的工业布局使临汾市区大气受到了焦化区的影响,O_(3)浓度更易在刮南风时超标。临汾市区O_(3)污染除受到本地生成影响外,还受到襄汾县、洪洞县、翼城县和浮山县的焦化企业和钢铁企业排放的含高浓度NO_(x)、VOCs污染气团传输的影响。因此,临汾市在对本地LPG使用和机动车尾气排放进行管控的同时,还要加强与上风向焦化地区的联防联控。 展开更多

关键词 临汾市 焦化影响 臭氧污染特征 气象因素 臭氧生成潜势 潜在源区分析

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南京市南部地区O_(3)污染特征、生成敏感性及传输影响分析 被引量：6

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作者 郑新梅 胡崑 +2 位作者 王鸣 谢放尖 王艳 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期4231-4240,共10页

作为中国最重要的城市群之一,近年来长江三角洲(YRD)地区大气臭氧(O_(3))污染问题突出.于2020年7~9月和2021年4~5月在南京市南部地区溧水站点开展了大气O_(3)、氮氧化物(NO_(x))和挥发性有机物(VOCs)等污染物的在线观测.在此基础上分析... 作为中国最重要的城市群之一,近年来长江三角洲(YRD)地区大气臭氧(O_(3))污染问题突出.于2020年7~9月和2021年4~5月在南京市南部地区溧水站点开展了大气O_(3)、氮氧化物(NO_(x))和挥发性有机物(VOCs)等污染物的在线观测.在此基础上分析了溧水站点O_(3)的污染特征并与城区站点进行比较,发现溧水站点O_(3)污染较城区站点更加严重.在观测期间选择了3次典型的O_(3)污染过程,分别为2020年8月16~27日、2020年9月3~11日和2021年5月17~25日.利用基于观测的模型(OBM)分析了这3次污染过程的O_(3)-VOCs-NO_(x)敏感性.基于OBM所模拟的O_(3)前体物相对增量反应性(RIR)和NO_(x)和VOCs削减情景下O_(3)生成等值线(EKMA曲线)结果显示,3次污染过程中O_(3)-VOCs-NO_(x)敏感性分别处于NO_(x)控制区、协同控制区和VOCs控制区.这一差异可能与传输影响有关,因此进一步利用潜在源贡献函数(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析了3次污染过程中NO_(x)、VOCs和O_(3)的潜在源区.结果显示不同污染过程的NO_(x)、VOCs和O_(3)和潜在源区位置存在差异,分别受到了溧水点东部、南京市城区和安徽省东部、南京城区和长三角中部的影响.传输对O_(3)及其前体物的影响也表明了区域联防联控在长三角O_(3)污染防控中的必要性. 展开更多

关键词 O_(3)-VOCs-NO_(x)敏感性 基于观测的模型(OBM) 潜在源区分析 传输影响 南京

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大气臭氧污染成因分析方法及典型城市案例应用 被引量：4

4

作者 高爽 李时蓓 +4 位作者 屈加豹 谢南洪 雷团团 路瑞娟 毛娜 《环境影响评价》 2022年第2期1-8,共8页

臭氧污染对大气环境、人体健康和农作物均会产生不良影响。本研究基于臭氧生成机理和现有研究成果,提出一套臭氧污染成因分析方法,包括污染总体情况分析、区域传输影响分析、气象条件影响分析、前体物影响分析四项主要内容。应用该方法... 臭氧污染对大气环境、人体健康和农作物均会产生不良影响。本研究基于臭氧生成机理和现有研究成果,提出一套臭氧污染成因分析方法,包括污染总体情况分析、区域传输影响分析、气象条件影响分析、前体物影响分析四项主要内容。应用该方法针对京津冀典型城市——河北省沧州市大气臭氧污染过程开展成因解读。基于常规污染物浓度、气象要素、VOCs在线监测数据等,综合分析了2021年5月沧州市臭氧污染过程,得出本次污染的4条污染传输路径,影响最大的气象因素是温度和能见度;分析了臭氧前体物NO_(x)和VOCs主要组分的浓度变化及VOCs主要组分的反应活性特征。以期为城市臭氧污染防治和应急管控措施的制定提供方向。 展开更多

关键词 臭氧污染过程 成因分析 后向轨迹聚类 潜在源区分析 臭氧生成潜势

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2022年青岛市沿海区域臭氧污染特征及传输影响分析 被引量：2

5

作者 贾智海 黄燕 +2 位作者 李新 刘明照 范明晶 《环境监控与预警》 2023年第5期121-127,133,共8页

基于2022年1—12月青岛市沿海区域臭氧(O_(3))自动监测数据和气象观测资料,对O_(3)污染变化特征及影响因素进行了分析,结合后向轨迹聚类与潜在源区分析等方法,对O_(3)外来输送通道及潜在源分布情况进行分析研究。结果表明:青岛市沿海区... 基于2022年1—12月青岛市沿海区域臭氧(O_(3))自动监测数据和气象观测资料,对O_(3)污染变化特征及影响因素进行了分析,结合后向轨迹聚类与潜在源区分析等方法,对O_(3)外来输送通道及潜在源分布情况进行分析研究。结果表明:青岛市沿海区域O_(3)污染主要集中在4—10月份,日变化特征呈单峰单谷趋势,峰值出现在15:00—16:00;气象因素中,地面短波辐射对O_(3)浓度变化的相对贡献最大,偏南风易导致O_(3)污染;受二氧化氮(NO_(2))滴定作用以及海陆风转换影响,沿海区域O_(3)峰值与谷值均滞后青岛城区1 h左右;O_(3)生成整体处于VOCs控制区,1丁烯、正丁烷与异戊烷是O_(3)污染期间导致O_(3)浓度上升的关键组分;O_(3)污染的主要潜在源区为长三角北部和黄海近岸海域,以及山东中南部地区。 展开更多

关键词 臭氧 污染特征 后向轨迹聚类分析 潜在源区分析 青岛市

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北京市郊区冬季大气PM_(2.5)中HBCDs和DPs的污染特征 被引量：2

6

作者 王婷 丁南 +3 位作者 王涛 曾源 陈社军 麦碧娴 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2018年第5期892-899,共8页

雾霾污染是中国当前非常突出的环境问题,然而,对不同天气条件(雾霾和晴天)下持久性有机污染物(POPs)的行为和归趋却缺乏认识。在北京北部郊区采集了冬季PM_(2.5)样品,对其中的两类具有POPs性质的卤代阻燃剂(HFRs)——六溴环十二烷(HBCDs... 雾霾污染是中国当前非常突出的环境问题,然而,对不同天气条件(雾霾和晴天)下持久性有机污染物(POPs)的行为和归趋却缺乏认识。在北京北部郊区采集了冬季PM_(2.5)样品,对其中的两类具有POPs性质的卤代阻燃剂(HFRs)——六溴环十二烷(HBCDs)和双(六氯-环戊二烯)环辛烷(DPs)进行了分析,旨在认识HBCDs和DPs在不同污染天气状况下的污染特征、组成变化和在区域大气中的传输。结果表明,北京郊区冬季PM_(2.5)中HBCDs和DPs的平均质量浓度分别为50.3 pg?m^(-3)和2.45 pg?m^(-3),与其他地区相比处于中等水平。HBCDs和DPs在雾霾天的质量浓度显著(3~6倍)高于晴天,这与污染物排放量增加、风速降低及逆温边界层稳定等不利于污染物扩散的因素有关。污染物质量浓度与相对湿度显著相关,很可能是由于湿度促进污染物通过气-粒分配吸附于颗粒物中。PM_(2.5)中anti-DP异构体所占的比例(fanti值)为0.77±0.07,与其在工业品中的组成相近并在采样期间变化较小,说明DPs以本地排放或近距离传输为主。HBCDs的立体异构体组成以α-HBCD为主,不同于工业品中以γ-HBCD为主的组成。天气条件对两类污染物的组成影响较小。污染物潜在源区分析(PSCF)模型显示,人口密度高的北京市区以及周边河北省的一些工业城市是这两类HFRs主要来源区域,并且,HBCDs的组成在采样期间的变化与其区域传输的改变有关。 展开更多

关键词 卤代阻燃剂(HFRs) PM2.5 雾霾 区域传输 潜在源区分析

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疫情期间北京市大气污染特征及潜在源区分析 被引量：1

7

作者 曹娜 王伟 +2 位作者 王大壮 郭靖 张周红 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1168-1174,共7页

针对疫情期间北京市的大气污染特征进行了分析,并基于后向轨迹模型(Hysplit)、潜在源贡献因子算法(potential source contribution function,PSCF)和浓度权重轨迹分析法(concentration weighted trajectory,CWT)研究了重污染期间污染气... 针对疫情期间北京市的大气污染特征进行了分析,并基于后向轨迹模型(Hysplit)、潜在源贡献因子算法(potential source contribution function,PSCF)和浓度权重轨迹分析法(concentration weighted trajectory,CWT)研究了重污染期间污染气团的主要传输路径和潜在源区.结果表明:与疫情暴发前(2020年1月1—22日)和2019年同期相比,低风速和高湿度的气象条件导致疫情暴发后(23—31日)北京市PM_(2.5)质量浓度分别增加149.7%和62.2%,SO_(2)分别增加40.6%和6.8%,CO分别增加42.6%和37.8%,O_(3)分别增加73.6%和28.0%,NO_(2)分别下降27.9%和21.6%.选取污染最严重的1月28日分析气团来向和潜在污染源区,来自北京市近周边的气团是此次重污染过程的主要传输轨迹,潜在污染源区主要集中在北京本地、廊坊北部和天津北部,来自内蒙古中西部和北京市北部的远距离传输对此次重污染过程几乎没有影响.因此,仍需通过区域联防联控改善北京市大气环境质量. 展开更多

关键词 新型冠状病毒肺炎 细颗粒物 后向轨迹 聚类分析 潜在源区分析 浓度权重分析

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青藏高原阿里地区大气颗粒物质量浓度的季节变化特征

8

作者 谢会晴 邬光剑 +4 位作者 曹泊 于正良 石洪发 张宇轩 黄菊 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期1260-1269,共10页

基于2018-12-01至2019-11-30在中国科学院阿里荒漠环境综合观测研究站颗粒物监测仪的数据,获得了大气颗粒物质量浓度及其季节变化特征.研究结果表明,PM10、PM_(2.5)、PM1在观测期间的日均质量浓度分别为(10.51±8.62)μg·m^(−3... 基于2018-12-01至2019-11-30在中国科学院阿里荒漠环境综合观测研究站颗粒物监测仪的数据,获得了大气颗粒物质量浓度及其季节变化特征.研究结果表明,PM10、PM_(2.5)、PM1在观测期间的日均质量浓度分别为(10.51±8.62)μg·m^(−3)、(4.05±2.36)μg·m^(−3)和(2.47±1.56)μg·m^(−3),低于青藏高原城市地区.PM_(2.5)、PM10远低于国家规定的颗粒物年平均一级浓度限值(GB 3095—2012),表明阿里地区洁净的大气本底特征.阿里地区污染源稀少,气象因子成为影响颗粒物浓度变化的重要因素.尽管阿里地处西风和印度季风的过渡带,西南季风显著影响了阿里站颗粒物浓度变化,季风带来的暖湿气团使季风期颗粒物浓度显著降低;加之边界层高度等气象因素的季节变化,使大气颗粒物浓度呈现明显的季节变化规律,冬季和季风前大于季风期和季风后期.阿里站处于高寒荒漠环境,大气颗粒物以粗颗粒为主,PM_(2.5)/PM10的平均比值为0.39,与其他地点对比,比值偏低.聚类分析表明,阿里站主要受偏西气团影响.潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT)分析结果表明,PM10、PM_(2.5)、PM1主要潜在源区均分布在印度西北部、巴基斯坦北部.由于监测原理的不同和气象因子的影响,MODIS AOD数据与颗粒物浓度数据在12月、7月和8月差异较大,遥感获取的气溶胶参数需要进一步订正提高在高原的适用性. 展开更多

关键词 大气颗粒物 季节变化 潜在源区分析 青藏高原

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莱西市一次停工停产中大气颗粒物变化特征及潜在源分析

9

作者 齐海青 郭一令 +2 位作者 邵文歆 薛梅 张宜升 《青岛理工大学学报》 CAS 2022年第5期75-79,共5页

利用莱西市2020年1月25日-2月10日停工停产期间与2017-2019年同期污染物监测资料,分析对比了PM2.5,PM10,PM2.5/PM10变化特征,并结合后向轨迹聚类和潜在源分析法探究了停工停产期间(2020年2月8日-2月10日)一次重污染天气PM2.5,PM10的区... 利用莱西市2020年1月25日-2月10日停工停产期间与2017-2019年同期污染物监测资料,分析对比了PM2.5,PM10,PM2.5/PM10变化特征,并结合后向轨迹聚类和潜在源分析法探究了停工停产期间(2020年2月8日-2月10日)一次重污染天气PM2.5,PM10的区域输送和潜在源区分布。结果表明:2020年1月25日-2月10日停工停产期间与2017-2019年同期相比,PM2.5和PM10浓度变化幅度不大,与整个冬季进行比较,停工停产期间PM2.5和PM10分别降低了7.9%,12.9%,PM2.5/PM10比值2020年最高,为0.76,说明停工停产期间细颗粒物污染较为严重;莱西市停工停产期间一次重污染天气过程在西北方向和西南方向各有一个污染物气流输送通道,潜在源区主要分布在莱西及周边地区、河北南部、山东北部,由于气流轨迹不同,山东东南部、河南中部也有一定的贡献。 展开更多

关键词 PM2.5 PM10 浓度变化特征 后向轨迹 潜在源区分析

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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

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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

11

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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