天津PM_(10)和NO_2输送路径及潜在源区研究 被引量：80

1

作者 王郭臣 王珏 +1 位作者 信玉洁 陈莉 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期3009-3016,共8页

利用HYSPLIT模型和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,用聚类方法对2012年12月~2013年11月期间抵达天津的逐日72h气流后向轨迹按不同的季节进行归类.并利用相应的PM10和NO2浓度日监测数据,分析了不同季节气流轨迹对天津污染物浓度的影响.... 利用HYSPLIT模型和全球资料同化系统(GDAS)气象数据,用聚类方法对2012年12月~2013年11月期间抵达天津的逐日72h气流后向轨迹按不同的季节进行归类.并利用相应的PM10和NO2浓度日监测数据,分析了不同季节气流轨迹对天津污染物浓度的影响.运用潜在源贡献(PSCF)因子分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法分别模拟了不同季节PM10和NO2潜在PSCF和CWT.结果表明,不同方向气流轨迹对天津PM10和NO2潜在源区分布的影响存在显著差异.天津PM10和NO2日均浓度最高值对应的气流轨迹均集中在冬、春和秋季等来自内陆的西北气流;夏季影响天津的气流轨迹主要来自西北和东南方向,对天津PM10和NO2的日均浓度贡献较小.天津PM10和NO2的PSCF与CWT分布特征类似,最高值主要集中在天津本地以及邻近的河北省和山东省,是天津这两种污染物主要潜在源区. 展开更多

关键词 PM10 NO2 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献 浓度权重轨迹 天津

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成都市一次典型空气重污染过程特征及成因分析 被引量：65

2

作者 郭倩 汪嘉杨 +1 位作者 周子航 翟庆伟 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期629-639,共11页

为了研究成都市冬季空气重污染过程的成因,以2015年12月26日—2016年1月6日成都市一次典型重污染天气过程为例,基于HYSPLIT后向轨迹模式结合全球资料同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)气象数据和成都市7个监测站的AQI、PM... 为了研究成都市冬季空气重污染过程的成因,以2015年12月26日—2016年1月6日成都市一次典型重污染天气过程为例,基于HYSPLIT后向轨迹模式结合全球资料同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)气象数据和成都市7个监测站的AQI、PM_(2.5)、PM10、NO2质量浓度数据,使用气象分析、轨迹聚类(Cluster Analysis)、潜在源贡献因子法(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹法(Concentration Weighted Trajectory,CWT),分析了此次过程的气象特征、轨迹输送特征和污染物潜在来源分布.结果表明,此次污染天气过程是以PM_(2.5)为主要污染物,其次为PM10、NO2.2015年12月30日14:00左右是此次污染天气过程各站点PM_(2.5)、PM10浓度到达峰值的时刻.缺少北方冷空气南下,四川盆地内空气水平运动弱,以及扩散条件差的静稳天气形势是导致此次大气污染过程成都市污染物累积的原因,而冷空气活动是改善这种天气形势的关键.污染过程辐射逆温层的形成对当时污染物浓度增长有促进作用,但随着每日生消、加强减弱,其并不是最终导致重污染天气形成的关键因素.川东北的广元、绵阳、德阳等地区和成都本地及其南向的眉山、雅安等地区是此次过程主要的潜在源区,这些地区人口较密集,工业较发达,且沿地形走向而分布. 展开更多

关键词 PM2.5 聚类分析 潜在源贡献因子法 浓度权重轨迹 成都

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郑州市冬季大气PM_(2.5)传输路径和潜在源分析 被引量：58

3

作者 段时光 姜楠 +1 位作者 杨留明 张瑞芹 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期86-93,共8页

针对郑州市2017年12月~2018年2月的冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析了气象条件对颗粒物浓度的影响.通过混合型单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)方法模拟了郑州市冬季48 h的气流后向轨迹,同时进行了聚类分析,并使用... 针对郑州市2017年12月~2018年2月的冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析了气象条件对颗粒物浓度的影响.通过混合型单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)方法模拟了郑州市冬季48 h的气流后向轨迹,同时进行了聚类分析,并使用潜在源贡献因子(PSCF)方法和浓度权重轨迹(CWT)方法分析了郑州市冬季PM_(2.5)的潜在污染来源和不同潜在源区对郑州市大气PM_(2.5)浓度的贡献.结果表明,低风速、高湿度和较少的降水是造成颗粒物污染严重的重要气象因素;超过60%的后向轨迹来自西北方向,其次是来自京津地区的轨迹占比为25.6%,而来自南边和东边的轨迹只占7.5%和6.1%,但对应着较高的PM_(2.5)浓度;郑州市冬季PM_(2.5)的潜在源区主要是北部的京津冀传输通道城市,包括焦作、开封、新乡、鹤壁、濮阳、安阳、邯郸和邢台,此外,相邻省份包括山西省、湖北省和安徽省部分区域对郑州市大气PM_(2.5)污染水平也有着较大的影响和贡献. 展开更多

关键词 细颗粒物 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子(PSCF) 浓度权重轨迹(cwt)

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太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析 被引量：42

4

作者 任浦慧 解静芳 +2 位作者 姜洪进 王淑楠 刘瑞卿 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期3144-3151,共8页

为了研究太原市大气PM2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM2.... 为了研究太原市大气PM2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM2.5的潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT).结果表明,太原市PM2.5的质量浓度在季节上呈现冬季(77.56μg/m^3)>秋季(69.89μg/m^3)>春季(63.78μg/m^3)>夏季(45.51μg/m3)的变化趋势.PM2.5与SO2、NO2和CO之间存在明显的同源性和二次转化过程.春、秋和冬季大气传输路径主要以西和西北方向近距离、慢移速的轨迹为主,夏季以南和东方向轨迹为主.PM2.5潜在源区季节变化明显:夏季主要受太原本地和晋中地区的影响;春、秋和冬季主要受陕西中北部、吕梁、临汾和晋中等地的影响. 展开更多

关键词 PM2.5 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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2015年12月气流轨迹对长三角区域细颗粒物浓度和分布的影响 被引量：39

5

作者 朱书慧 周敏 +6 位作者 乔利平 李莉 楼晟荣 严茹莎 王红丽 陶士康 陈长虹 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期4285-4294,共10页

2015年12月中国长三角区域经历了4次高浓度、大范围、长时间的颗粒物污染.本研究基于HYSPLIT后向轨迹模式结合GDAS(Global Data Assimilation System,全球资料同化系统)气象数据和长三角区域15个主要城市的PM_(2.5)质量浓度数据,利用轨... 2015年12月中国长三角区域经历了4次高浓度、大范围、长时间的颗粒物污染.本研究基于HYSPLIT后向轨迹模式结合GDAS(Global Data Assimilation System,全球资料同化系统)气象数据和长三角区域15个主要城市的PM_(2.5)质量浓度数据,利用轨迹聚类、潜在源贡献因子法(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹法(Concentration-Weighted Trajectory,CWT)分析了2015年12月长三角区域主要气流轨迹方向和重污染过程中细颗粒物的潜在来源分布,探讨了不同污染过程的气象特征和影响气团分布.结果表明,2015年12月长三角区域主要受到来自西北和北方气流影响(B、C、D类),其出现概率分别为39.5%、20.0%和25.8%;西方内陆(A类)出现概率最低,仅为14.7%.西北内陆方向长距离输送(B类)对长三角区域空气质量影响较大,在此类气团主导下,长三角区域颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))质量浓度和气态污染物(SO_2、NO_2、CO)质量浓度平均值分别为90.9、135.1、32.4、54.4和1200μg·m^(-3),且粗颗粒物比重较其它3类聚类高;经过东北海面气团(C类)携带的颗粒物浓度也较高,且PM_(2.5)/PM_(10)比值最高,可能是其水汽含量较高加剧了污染物的二次生成.PSCF和CWT分析结果表明,污染过程1(12月5—8日)期间,长三角区域PM_(2.5)浓度主要受内蒙东部、京津冀、山东和江苏东部等地影响;污染过程2(12月10—11日)和污染过程3(12月13—15日)期间,京津冀地区对长三角区域PM_(2.5)浓度的贡献都较低,污染过程2的主要潜在源区较为集中,主要为内蒙东部、辽宁、山东东部、江苏和上海;而污染过程3的潜在源区较广,内蒙西南地区、甘肃、山西、陕西、河南、河北南部、山东、安徽北部等地及长三角本地对区域PM_(2.5)浓度均有重要贡献;污染过程4(12月20—27日)持续时间最长,相较前3次污染过程,京津冀地区和西南地区对长三角区域PM_(2.5)浓度的贡献相对� 展开更多

关键词 PM2 5 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子法 浓度权重轨迹 长三角区域

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基于后向轨迹模式的豫南地区冬季PM 2.5来源分布及传输分析 被引量：21

6

作者 高阳 韩永贵 +1 位作者 黄晓宇 韩磊 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期538-548,共11页

为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ(PM 2.5)的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ(PM 2.5)在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份... 为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ(PM 2.5)的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ(PM 2.5)在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份PM 2.5不同轨迹的输送特征,并使用潜在源贡献(PSCF)分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法识别了豫南地区冬季PM 2.5的潜在贡献源区及贡献大小.结果表明:①信阳市空气质量最好,其次为驻马店市,南阳市空气质量最差;南阳市、信阳市和驻马店市ρ(PM 2.5)分别超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(75μg m 3)的1.5、1.2和1.2倍,ρ(PM 2.5)日变化均呈双峰特征.②后向轨迹聚类分析表明,豫南地区主要受到来自西北和东北方向长距离传输和正南方向较短距离输送的影响.③潜在源区分析表明,除豫南地区及周边市县本地污染贡献外,冀鲁豫交界区域、陕鄂交界区域、陕西省中西部、湖北省东北部和西部、河南省中北部、山东省南部是影响豫南地区ρ(PM 2.5)的主要潜在源区.研究显示,豫南地区PM 2.5污染过程除了与地形条件、本地污染源排放有关外,来自东北、西北传输通道城市的远距离输送和南部的近距离传输也不容忽视. 展开更多

关键词 PM2.5 后向轨迹模式 聚类分析 潜在源贡献(PSCF)分析法 浓度权重轨迹(cwt)分析法 豫南地区

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不同季节天津市PM_(2.5)与O_(3)潜在源区及传输路径分析 被引量：19

7

作者 王琰玮 王媛 +2 位作者 张增凯 张蓝心 单梅 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期673-682,共10页

为探究天津市各季节PM_(2.5)与O_(3)污染的非本地源贡献情况,本文以2017—2019年为研究时段,应用HYSPLIT模型,基于MeteoInfo软件对不同季节气流后向轨迹进行聚类分析,通过计算潜在源贡献因子(potential source contribution function,PS... 为探究天津市各季节PM_(2.5)与O_(3)污染的非本地源贡献情况,本文以2017—2019年为研究时段,应用HYSPLIT模型,基于MeteoInfo软件对不同季节气流后向轨迹进行聚类分析,通过计算潜在源贡献因子(potential source contribution function,PSCF)、浓度权重轨迹(concentration-weighted trajectory,CWT)对天津市PM_(2.5)与O_(3)污染的外来潜在源区以及可能的污染传输途径进行研究.结果表明:①天津市PM_(2.5)和O_(3)污染均较为严重,且具有明显季节性特征.天津市各季节的气流变化明显,春、秋两季以西南方向气流为主,夏季以来自渤海的气流为主,冬季则以西北方向气流为主.②天津市西南方向气流在各季节对应的污染物浓度均较高,春、秋两季西南方向气流携带的ρ(PM_(2.5))和O_(3)浓度8 h滑动平均值〔简称“ρ(O_(3)-8 h)”〕均最高;夏季,西南方向气流携带的ρ(O_(3)-8 h)最高;冬季,西南方向轨迹携带的ρ(PM_(2.5))最高.③西南方向上河北省南部的邯郸市,山东省西部的菏泽市、聊城市,以及河南省北部的开封市、濮阳市、新乡市均为天津市PM_(2.5)与O_(3)污染的主要潜在源区.此外,冬季张家口市和唐山市对天津市PM_(2.5)污染的潜在影响也较大.冬季影响天津市PM_(2.5)污染的外来潜在源区情况较为复杂,除西南气流外,其还受西北部与东部气流的影响.研究显示,天津市大气污染区域联防联控需重点关注河北省南部、河南省北部以及山东省西部城市的潜在输送影响. 展开更多

关键词 PM_(2.5) O_(3) 天津市 潜在源贡献(PSCF) 浓度权重轨迹(cwt)

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北京城区夏季VOCs初始体积分数特征及来源解析 被引量：2

8

作者 张博韬 景宽 +5 位作者 王琴 安欣欣 鹿海峰 王陈婧 王友峰 刘保献 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期81-92,共12页

为明确北京市夏季VOCs体积分数特征及来源,在2022年5~8月对北京城区VOCs开展了连续监测并利用光化学比值法计算了初始体积分数.结果表明:①研究期间,北京城区初始φ(TVOCs)为(30.0±11.5)×10^(-9),其中含氧VOCs和烷烃占比达到3... 为明确北京市夏季VOCs体积分数特征及来源,在2022年5~8月对北京城区VOCs开展了连续监测并利用光化学比值法计算了初始体积分数.结果表明:①研究期间,北京城区初始φ(TVOCs)为(30.0±11.5)×10^(-9),其中含氧VOCs和烷烃占比达到34.2%和33.2%,体积分数较高的物种是丙酮、乙烷、乙醛和丙烷等低碳物质.②北京城区初始TVOCs体积分数略微呈现单峰变化趋势,11:00达到峰值,下午略有降低.③各排放物质中对O3生成贡献较大的主要是异戊二烯、乙醛、正丁醛和乙烯等物质,而对二次有机气溶胶生成贡献较大的主要是甲苯、异戊二烯、间/对-二甲苯和乙苯物质.④基于初始体积分数的PMF解析发现,老化背景及二次源(30%)对北京市VOCs贡献率最高,机动车源(25%)则是最主要的一次人为源,此外溶剂及燃油挥发源贡献率16%,燃烧源贡献率11%,工业过程源贡献率9%,天然源贡献率9%.⑤影响北京市的人为源主要来自东部和南部区域,天然源则来自西部和西北部区域.研究显示,应进一步削减机动车排放,开展区域联防联控降低整个区域VOCs水平是最终控制北京市VOCs的有效手段. 展开更多

关键词 挥发性有机物(VOCs) 北京 初始体积分数 来源解析 浓度权重轨迹(cwt)

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龙凤山大气本底站CO浓度特征及传输路径分析 被引量：2

9

作者 王海宁 于大江 +8 位作者 刘硕 臧昆鹏 洪海祥 邱珊珊 熊浩宇 李嘉鑫 卿雪梅 蒋凯 方双喜 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第9期392-400,共9页

利用2017年1月—2019年11月龙凤山大气本底站一氧化碳(CO)连续观测资料和NOAA再分析资料,对东北平原地区大气CO浓度季节变化及其排放源特征进行研究.结果表明:龙凤山站CO日变化规律具有季节性差异,春、秋和冬季CO浓度均在午后13:00—14... 利用2017年1月—2019年11月龙凤山大气本底站一氧化碳(CO)连续观测资料和NOAA再分析资料,对东北平原地区大气CO浓度季节变化及其排放源特征进行研究.结果表明:龙凤山站CO日变化规律具有季节性差异,春、秋和冬季CO浓度均在午后13:00—14:00出现最低值,秋和冬季19:00出现峰值,春季2:00出现最峰值,冬季CO浓度日平均最大,日振幅最大.夏季CO日变化不同于其他季节,在8:00—13:00维持较高值,在16:00—次日04:00维持较低,峰值出现在08:00,谷值出现在00:00.龙凤山站CO浓度具有明显的周期性季节变化和波动下降趋势,呈现出冬季高夏季低的特点,最高值出现在1月,最低值出现在6月,月平均浓度明显高于青藏高原地区浓度水平,全年CO月均值振幅为134.8×10^(-9)±2.5×10^(-9)(物质的量分数,下同).在春、夏和秋季西南方向地面风能够明显抬升观测CO浓度,冬季西北方向地面风能够明显抬升观测CO浓度.后向轨迹聚类、浓度权重轨迹分析(CWT)以及地面风结果分析表明:SSW-SW-WSW扇区内的城市交通及工业等人为排放是龙凤山站的CO潜在源区,此外,冬季的NW-NNW-N扇区的短距离输送也是龙凤山站的CO潜在源区. 展开更多

关键词 本底站 大气CO 后向轨迹分析 浓度权重轨迹(cwt)分析

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国际会议期间大气污染应急措施改善嘉兴市空气质量效果分析 被引量：3

10

作者 朱书慧 周敏 +5 位作者 乔利平 李莉 王红丽 严茹莎 卢清 王倩 《上海环境科学》 CAS 2016年第4期159-165,共7页

为研究2015年世界互联网大会期间嘉兴及周边省市采取大气污染应急防治措施对嘉兴市及长三角区域空气质量的影响,利用长三角区域28个主要城市（包括嘉兴市）国控点观测数据,对比分析了近3a嘉兴市和长三角区域管控期同期空气质量情况,发现... 为研究2015年世界互联网大会期间嘉兴及周边省市采取大气污染应急防治措施对嘉兴市及长三角区域空气质量的影响,利用长三角区域28个主要城市（包括嘉兴市）国控点观测数据,对比分析了近3a嘉兴市和长三角区域管控期同期空气质量情况,发现2015年管控期（12月8—18日）和2013—2014年同期嘉兴市PM（10）年均质量浓度均低于长三角平均浓度,而PM（2.5）,NO2和SO2年均质量浓度总体高于长三角平均浓度;管控期嘉兴市PM（10）和SO2较2014年同期分别下降17.7%和38.1%。为了排除气象条件对污染物的影响,从管控前（12月1—7日）选取与会期（12月16—18日）气象条件相似的时段进行空气质量分析。结果表明,会期SO2、NO2、PM（2.5）和PM（10）平均浓度较管控前（12月2—4日）分别下降了42.7%、11.5%、13.4% 和 27.0%。同时,基于HYSPLIT方法和浓度权重分析讨论了管控期间（12月8—18日）长三角区域发生的2次重污染过程中嘉兴市PM（2.5）的来源,发现管控期间西北方向长距离输送对嘉兴市PM（2.5）浓度影响较大,看来其潜在来源主要集中在江苏、安徽、山东、河北、内蒙等省和自治区,浙江本地对其细颗粒浓度贡献较小。总体来说,在没有明显长距离输送和不利天气条件下,互联网大会空气质量保障措施对嘉兴市乃至长三角区域冬季空气质量均有明显改善作用。 展开更多

关键词 互联网大会 空气质量 PM_(2.5)潜在来源 浓度权重分析 长三角区域 嘉兴

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川南自贡市大气颗粒物污染特征及传输路径与潜在源分析 被引量：34

11

作者 雷雨 张小玲 +5 位作者 康平 王浩霖 青泉 欧奕含 卢宁生 邓中慈 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第7期3021-3030,共10页

川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015~2018年PM10和PM2.5平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m-3和(65.95±6.98)μg·m-3,并有明显的下降趋势,冬季PM10和PM2.5浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08
... 川南自贡市大气颗粒物污染比较严重, 2015~2018年PM10和PM2.5平均浓度分别为(95.42±9.53)μg·m-3和(65.95±6.98)μg·m-3,并有明显的下降趋势,冬季PM10和PM2.5浓度远高于其它季节, 1月平均浓度最高,分别为(138.08±52.29)μg·m-3和(108.50±18.05)μg·m-3,夏季平均浓度最低.PM2.5与PM10的平均比值为69.12%,冬季比值约为夏季的1.17倍,空气污染以PM2.5为主.采用拉格朗日混合单粒子轨迹模型(HYSPLIT)和全球资料同化系统的GDAS气象数据,对自贡市细颗粒物(PM2.5)浓度和逐日72 h后向轨迹进行计算和聚类研究,利用潜在源贡献分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨不同季节影响自贡市PM2.5浓度的潜在源区以及不同源区的污染贡献.结果表明,自贡市近地面四季多受东南风、偏西风和西北风控制,高浓度PM2.5多出现在0~2 m·s-1的低风速区;不同季节、不同输送路径对自贡PM2.5污染影响的差异显著,春季主要受到来自偏西和偏北方向短距离输送气流的影响,夏季污染轨迹主要来自短距离输送的东南气流,秋季主要受来自资阳,经遂宁、重庆和内江的短距离输送气流的影响,冬季除受到资阳、遂宁和内江等周边城市的影响外,还受到来自西藏中部的远距离输送气流影响;除夏季外,自贡市潜在源区主要位于重庆西部与川南交界区域,冬季的主要贡献区范围最广、贡献程度最大,夏季潜在源区范围最小且贡献程度最弱. 展开更多

关键词 大气颗粒物 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献(PSCF) 浓度权重轨迹(cwt) 自贡市

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南京北郊黑碳气溶胶分布特征及来源 被引量：19

12

作者 谢锋 林煜棋 +2 位作者 宋文怀 鲍孟盈 章炎麟 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期4392-4401,共10页

黑碳(black carbon,BC)是含碳物质燃烧排放所产生的大气颗粒物(particulate matter,PM)中一种重要组分,其对辐射效应表现为对太阳辐射的吸收和散射,影响着地气系统的能量交换.本研究于2019年1~5月在南京北郊利用黑碳仪AE33(aethalometer... 黑碳(black carbon,BC)是含碳物质燃烧排放所产生的大气颗粒物(particulate matter,PM)中一种重要组分,其对辐射效应表现为对太阳辐射的吸收和散射,影响着地气系统的能量交换.本研究于2019年1~5月在南京北郊利用黑碳仪AE33(aethalometer,magee)测量了黑碳气溶胶浓度数据,对其日夜变化和季节变化进行分析,并筛选出污染天与清洁天,对其特征和来源进行分析.结果显示采样期间黑炭气溶胶的平均浓度为(3.8±2.3)μg·m^-3,冬季浓度为春季的1.3倍.BC浓度呈现明显的日变化,BC高值出现在日间交通高峰时间段,受到交通排放的影响较大.?ngstrom指数α冬春整体差异不大,春季为1.32冬季为1.30,此结果也指出BC排放源以机动车排放为主.此外,针对采样期间污染天与清洁天的BC来源特征进行分析,发现污染天机动车排放源占比为68%~87%,清洁天为72%~86%,清洁天来源小幅波动但均以机动车排放源为主,污染天相对而言存在一定的机动车源减少生物质和煤炭燃烧源增加的情况,取决于污染时段的排放情况,利用BC/CO(0.005)进一步验证了上述源解析结果.通过PSCF和CWT分析可以得到南京北郊大气BC颗粒物以本地来源为主,但冬季可能存在来自东南地区的机动车排放来源,春季可能存在来自西南地区的生物质及煤炭燃烧来源.总体看来南京北郊黑碳气溶胶分布以冬高春低,并存在明显日夜变化,主要来源为本地的机动车排放为主. 展开更多

关键词 黑碳气溶胶 黑碳仪 质量吸收效率(Angstrom指数) 潜在源贡献函数法(PSCF) 浓度权重轨迹法(cwt) 南京

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武汉市夏季大气挥发性有机物实时组成及来源 被引量：10

13

作者 苏维峰 孔少飞 +4 位作者 郑煌 陈楠 祝波 全继宏 祁士华 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期2966-2978,共13页

利用在线监测仪器获取了武汉市2019年6~7月环境大气中102种挥发性有机物(VOCs)小时浓度数据.观测期间ρ(VOCs)范围为24.9~254μg·m^(-3),平均值为(67.7±32.2)μg·m^(-3).依据臭氧浓度标准,将观测期间划分为清洁日和污染... 利用在线监测仪器获取了武汉市2019年6~7月环境大气中102种挥发性有机物(VOCs)小时浓度数据.观测期间ρ(VOCs)范围为24.9~254μg·m^(-3),平均值为(67.7±32.2)μg·m^(-3).依据臭氧浓度标准,将观测期间划分为清洁日和污染日,对比分析清洁日和污染日气象条件、VOCs浓度、组成、臭氧生成潜势和来源差异.污染日NOx、CO和VOCs的平均值分别超出清洁日34.9%、25.0%和27.8%.污染日烷烃、烯烃、芳香烃和含氧VOCs分别比清洁日高40.7%、39.5%、26.9%和21.5%.污染日总臭氧生成潜势为(102±69.6)μg·m^(-3),超出清洁天33.5%.污染日液化石油气燃烧、工业排放、机动车排放、天然源和溶剂使用的平均贡献率分别比清洁日低3.4%、2.5%、0.2%、1.3%和1.4%,油气挥发源平均贡献率比清洁日高8.8%.机动车排放源和油气挥发源的日变化均呈现早晚高、午后低的特征,与早晚高峰排放有关;LPG燃烧的日变化与餐饮油烟排放变化一致.浓度权重轨迹表明武汉市污染日VOCs来源主要为本地排放和东北方向传输.O_(3)污染日,油气挥发源和LPG燃烧源应作为武汉市夏季O_(3)污染防控的重点. 展开更多

关键词 挥发性有机物(VOCs) 实时源解析 日变化 臭氧生成潜势(OFP) 浓度权重轨迹(cwt)

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CWT方法在中国夏季降水水汽来源识别中的应用 被引量：6

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作者 孟鸿飞 张明军 +3 位作者 王圣杰 邱雪 杜铭霞 马荣 《干旱区研究》 CSCD 北大核心 2018年第4期872-881,共10页

利用Traj Stat软件中的后向轨迹计算模块与浓度权重轨迹（CWT）方法,对中国西部（新疆乌鲁木齐、青海祁连和玛多）和东部（湖南长沙和广东广州）事件尺度的夏季降水水汽来源进行分析,并结合水汽通量进行补充分析。结果发现：（1）乌鲁... 利用Traj Stat软件中的后向轨迹计算模块与浓度权重轨迹（CWT）方法,对中国西部（新疆乌鲁木齐、青海祁连和玛多）和东部（湖南长沙和广东广州）事件尺度的夏季降水水汽来源进行分析,并结合水汽通量进行补充分析。结果发现：（1）乌鲁木齐、祁连、玛多夏季降水受西风水汽影响显著,而长沙夏季降水受西太平洋水汽影响显著,广州夏季降水受印度洋水汽影响显著。（2）5个站点夏季降水均有局地再循环水汽参与。在西部,影响夏季降水的循环水汽主要分布在相对湿度较大的山区、盆地以及蒸发量较大的地区。而在东部,影响夏季降水的循环水汽主要分布在一些地表水体集中的地方。（3）在西部,由于水汽在运移过程中,下垫面起伏大,空气团水汽d值变化除受地表蒸发水汽影响外,还受下垫面地势起伏的影响。在东部,由于水汽在运移过程中,下垫面起伏小,空气团水汽d值变化一般只受地表蒸发水汽影响。 展开更多

关键词 夏季降水 后向轨迹 浓度权重轨迹(cwt) 水汽来源 水汽输送 中国

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高温极端天气影响下的成都平原一次典型臭氧污染过程分析

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作者 雷丽娟 张懿 +2 位作者 罗伊娜 张潇 冯淼 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期2028-2038,共11页

基于气象再分析资料及成都市芳邻路站点大气综合观测数据,采用PMF、PSCF和CWT等方法对成都市2022年发生的一次持续性臭氧(O_(3))污染过程进行分析.结果表明,本次污染过程持续了18 d,O_(3)浓度最大8 h平均值第90百分位数达242.62μg·... 基于气象再分析资料及成都市芳邻路站点大气综合观测数据,采用PMF、PSCF和CWT等方法对成都市2022年发生的一次持续性臭氧(O_(3))污染过程进行分析.结果表明,本次污染过程持续了18 d,O_(3)浓度最大8 h平均值第90百分位数达242.62μg·m^(-3).由于副热带高压强大且长时间控制四川,气温屡创新高,成都市日最高温度达到41.63℃,异常持久高温强辐射为O_(3)生成提供有利气象条件.面对持续高温干旱灾害性天气影响,四川电网面临极其严峻的保供形势,污染期间四川省多地出现不同程度的让电于民.分析对比让电前后空气质量科研数据发现:(1)让电后O_(3)前体物NO_(2)和VOCs浓度均有不同程度降低,O_(3)浓度削峰效果较好;(2)让电后大气反应活性OFP和L_(·OH)中烷烃和芳香烃贡献率均下降,但贡献前10物种贡献率较让电前提高,主要是因为高温所致植物排放异戊二烯增加;(3)从源解析结果来看,让电前后移动源、工业源和油气挥发源贡献率基本不变,天然源贡献率上升,溶剂源贡献率下降;(4)让电前成都近郊短距离传输叠加眉山一带传输对成都有影响,强潜在源位于主城区偏东区域,让电后潜在源区域缩小、强潜在源弱化、影响减弱,由此可见联防联控对成都市O_(3)污染防治作用较大. 展开更多

关键词 高温极端天气 臭氧污染 让电于民 正定矩阵因子分解法(PMF) 潜在源贡献因子法(PSCF) 浓度轨迹加权法(cwt)

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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：3

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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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北京地区大气氨时空变化特征 被引量：5

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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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蚌埠市PM2.5输送路径和潜在源贡献分析 被引量：3

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作者 沈素婷 易明建 +1 位作者 戴海夏 汪家权 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期543-551,共9页

利用拉格朗日混合单粒子轨道(hybrid single particle Lagrangian integrated trajectory,HYSPLIT)后向轨迹模式和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)气象数据(2016年3月1日—2017年2月28日),对抵达蚌埠市的逐小时... 利用拉格朗日混合单粒子轨道(hybrid single particle Lagrangian integrated trajectory,HYSPLIT)后向轨迹模式和全球资料同化系统(global data assimilation system,GDAS)气象数据(2016年3月1日—2017年2月28日),对抵达蚌埠市的逐小时3 d气流后向轨迹按季节聚类,并结合PM2.5质量浓度观测数据,分析不同输送途径的空间特征及其对蚌埠市PM2.5聚集的贡献。利用潜在源贡献因子(potential source contribution function,PSCF)和浓度权重轨迹(concentration weighted trajectory,CWT)分析方法,揭示了研究期内蚌埠市不同季节PM2.5的潜在源区分布及其贡献特性。结果表明:蚌埠市PM2.5输送途径的季节特征明显,气流输送轨迹除秋季的西北长轨迹气流对应的ρ(PM2.5)较高外,其他中、长轨迹所对应的ρ(PM2.5)均比短轨迹低。不同输送途径对蚌埠市PM2.5的贡献差异显著,春季主要贡献区集中在鲁东、江苏全境、安徽全境、豫东、赣北、浙北及黄海海域;夏季主要贡献区整体向南延伸,贡献区集中在苏南、皖西、皖北、赣北和黄海海域;秋季主要贡献区整体向西北延伸,皖北、苏北的贡献度最大;冬季主要贡献区整体向北延伸,贡献源空间形态与秋季相似,皖北、苏北、山东地区的贡献增大,环首都圈的天津、唐山、冀南的贡献也十分突出。 展开更多

关键词 PM2.5 蚌埠市 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子(PSCF) 浓度权重轨迹(cwt)

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基于多种TSM方法的北京国家奥林匹克体育中心2月颗粒物来源解析 被引量：2

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作者 李炟 盛黎 +3 位作者 宋振鑫 陈静 胡江凯 佟华 《气象》 CSCD 北大核心 2020年第5期687-694,共8页

利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模型和ERA_INTERIM数据,计算2013-2017年北京奥林匹克体育中心(以下简称奥体中心)2月期间抵达的72 h后向轨迹,并结合聚类分析方法和污染物浓度数据,分析2月不同... 利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)模型和ERA_INTERIM数据,计算2013-2017年北京奥林匹克体育中心(以下简称奥体中心)2月期间抵达的72 h后向轨迹,并结合聚类分析方法和污染物浓度数据,分析2月不同轨迹对奥体中心污染物浓度的影响,采用四种不同的轨迹分析方法分析奥体中心污染物来源特征,并通过实例分析了不同轨迹分析方法的优缺点和适用性。结果表明:奥体中心2月主导气流明显,为西北路径,出现概率为55.85%;清洁通道为北向气流,污染来源为南向路径和偏东路径,对应颗粒物浓度最高;通过轨迹统计方法得到奥体中心2月颗粒物主要污染来源为河北地区、山东半岛、黄渤海区域、新疆北部与河西走廊。此外,研究发现潜在源贡献函数和浓度权重轨迹方法适用于近距离污染源的识别;停留时间浓度加权方法采用确定性办法通过迭代可以精准识别出北京奥体中心主要污染物来源;定量传输偏差分析方法引入不确定性概念,适用于大范围确定性污染源识别,但同时会产生虚假的污染物来源。不过,采用RTWC方法和QTBA方法相结合可消除QTBA方法带来的虚假污染源。 展开更多

关键词 潜在源贡献函数(PSCF) 浓度权重轨迹(cwt) 停留时间浓度加权(RTWC) 定量传输偏差分析(QTBA) 潜在来源 轨迹特征

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阿克达拉大气本底站黑碳浓度特征和潜在源 被引量：2

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作者 谢翔 赵竹君 +2 位作者 陆忠奇 陶瑞 蔡海洋 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第12期5514-5522,共9页

利用阿克达拉大气本底站2011~2017年黑碳气溶胶(BC)逐小时质量浓度资料和同期气象数据,采用后向轨迹聚类分析、潜在来源贡献函数法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),研究了阿克达拉站BC不同时间尺度浓度特征和潜在源区.结果表明:阿克达... 利用阿克达拉大气本底站2011~2017年黑碳气溶胶(BC)逐小时质量浓度资料和同期气象数据,采用后向轨迹聚类分析、潜在来源贡献函数法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),研究了阿克达拉站BC不同时间尺度浓度特征和潜在源区.结果表明:阿克达拉站2011~2017年BC呈波动下降趋势,BC清洁程度较高;BC浓度呈春冬高,夏秋低的季节变化特征,春季(398.85±189.35)ng/m^(3)>冬季(389.89±105.94)ng/m^(3)>夏季(272.07±90.07)ng/m^(3)>秋季(269.52±68.07)ng/m^(3),自然因素为BC浓度变化的主要原因;日变化特征表现为白天低、夜间高,基本呈单峰分布;阿克达拉站BC潜在源随季节变化差异明显,后向轨迹,WPSCF和WCWT分析都表明,春季潜在源集中于俄罗斯南部与新疆交界处的阿尔泰山北麓,秋季潜在源为新疆北疆经济带,冬季BC多受境外排放源影响.BC污染控制需要区域环境合作,实现联防联治,尤其是加强跨境污染源监测工作. 展开更多

关键词 黑碳气溶胶 聚类分析 潜在来源贡献函数(PSCF) 浓度权重(cwt)

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