兰州春季沙尘过程PM10输送路径及其潜在源区

将2001-2008年分为沙尘天气相对多年和相对少年,计算兰州市春季逐日4个时次的4 d气团后向轨迹。通过聚类分析得到春季到达兰州市区的主要气团轨迹组,结合可吸入颗粒物PM₁₀日均质量浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF(potential source contribution function)和浓度权重轨迹CWT(concentration-weighted trajectory),得到影响兰州市春季PM₁₀质量浓度的潜在源区以及不同源区对兰州市春季PM₁₀质量浓度贡献的差异。结果表明,在沙尘天气相对多年,西路径和西北路径发生比例最高,分别占总轨迹的33%和19.4%,其中有50%以上为污染轨迹,是造成兰州市春季高质量浓度PM₁₀污染的主要输送路径。沙尘天气相对少年的主要输送路径是西路径,其次是北路径,分别占23.6%和18%。影响兰州市春季大气PM₁₀质量浓度的潜在源区分布在新疆塔里木盆地、吐鲁番盆地、青海柴达木盆地、甘肃河西走廊、内蒙古中部和西部的沙漠戈壁地区。     

西宁市区不同天气形势下的PM_(10)输送路径及潜在源区

针对2016年西宁市区稳定和沙尘两种不同天气形势,基于后向轨迹气团的聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),结合市环境监测站PM_(10)浓度质量资料,分析了西宁市区不同天气形势下不同来源区域PM_(10)质量浓度的贡献影响及其潜在源区。结果表明:西宁市区稳定天气PM_(10)均来自青海省境内,PM_(10)输送路径以西方和东方转向路径最多,占总轨迹数的34.78%和30.43%;西方路径主要从青海省格尔木市向东输送,东方转向路径则从西宁市西部地区向东转而向西输送,两者经过的地区均没有明显的沙源;PM_(10)的潜在贡献源区主要在西宁市区及其北部与大通县和互助县交界地区。沙尘天气PM_(10)输送路径除了以来自青海省海西州的西方路径为最多外,甘肃省河西走廊的东方转向路径也较多,占比分别达到42.11%和36.84%;西方路径PM_(10)主要从沙漠地带南疆—青海省海西州西部向东输送,东方转向路径PM_(10)则经河西走廊沙源地进入西宁市区;PM_(10)污染主要是PM_(10)由沙源地输送进入西宁市区聚集所造成。地形对PM_(10)的输送路径有较大的影响。     

基于PSCF与CWT方法的赣江新区大气污染物潜在源区个例分析

利用TrajStat软件和GDAS全球同化气象数据,对江西省赣江新区2011—2020年四季72 h气团后向轨迹进行聚类分析,并结合PM2.5和O3逐小时浓度数据,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）分析了2016年12月2—10日一次污染天气过程中大气污染物输送对赣江新区上空污染物浓度的贡献。结果表明,赣江新区2011—2020年四季气团后向轨迹中占比最大的均为短支气流,其中春季的短支气流来源于东侧,其他季节均来源于东北方向的安徽省,夏季和冬季的长支气流与季风的季节性变化一致。在2016年12月2—10日的污染天气过程中,赣江新区的PM2.5潜在源区主要分布于江西省北部、湖北省东南部,O3潜在源区主要分布于江西省北部、湖北省南部和湖南省东北小部分地区;同时天气形势显示,赣江新区处在槽后脊前,湖北省东南部存在偏强西北风,为大气污染物向赣江新区的输送创造了条件。     

荆门市冬季PM2.5传输轨迹及潜在源分析

对2015年3月至2018年2月共36个月荆门市PM2.5浓度值按月和季节作特征分析，利用HYSPLIT轨迹模型对污染最为严重的冬季进行后向48h气团轨迹模拟。结果表明：PM2.5月均浓度表现为1月最高，达到107μg/m3，7月最低，为30μg/m3，冬季平均值为92μg/m3，显著高于其它季节，并且冬季高浓度PM2.5主要与本地地面5—11m/s的偏北（N、NNE）大风伴随出现；气团轨迹分为西南、东北、西北三个路径，近地面传输的东北路径和高空传输的西南路径气团均引起PM2.5浓度升高，而西北路径气团整体上对污染物具有一定清除作用；东北路径方向的河南以及靠近荆门市的西北、西南向地区为48h的潜在源贡献大值区。在通过气象条件定性判断荆门未来的PM2.5浓度变化时，因东北路径近地面传输的特性，应关注上游潜在源区内地面站点PM2.5的浓度值；对于高空传输的西南路径，应关注高空水汽的输送情况，以及轨迹高度下降地区即水汽的沉降区是否在潜在源区；西北路径为干冷空气的高空传输，在较接近荆门时轨迹高度才开始明显下降，应关注西北方向近距离潜在源区的地面站点PM2.5的浓度值。     

沙尘气溶胶对福建沿海城市空气质量的影响

利用2005-2009年沙尘天气资料、空气污染指数及后向轨迹模型分析了沙尘气溶胶影响期间福建沿海城市的空气质量.结果表明:沙尘影响日数总体上和沙尘天气过程的次数有关,2006和2007年的沙尘影响日较多.沙尘影响日呈单峰型分布,高值区出现在春季(3-6月).沙尘影响期间的空气污染指数较高,年平均API接近或超过轻度污染级别,能见度和PM10浓度之间呈反相关.沙尘气溶胶气团主要通过西北和偏北路径运动至福建沿海城市,其中300m高度的气团有11次经西北路径运动至福建沿海(占50％),有10次经偏北路径运动至福建沿海(占45％);800m高度的气团有12次经西北路径运动至福建沿海(占57％),5次经偏北路径运动至福建沿海(占24％).     

基于后向轨迹的秋冬季漯河重污染输送及典型个例分析

利用常规气象数据、颗粒物观测数据、全球大气同化系统GDAS数据、NCEP再分析资料、ERA5再分析资料等,结合数理统计、轨迹聚类、天气学分析等方法对2015—2019年秋冬季漯河重污染特征、污染输送及潜在源区分布进行分析,并通过一次典型重污染个例进行证明。结果表明:近5 a秋冬季漯河重污染过程发生频次高、持续时间长、污染程度重,AQI、PM_(2.5)变化趋势不明显,PM_(10)浓度下降趋势明显,PM_(2.5)/PM_(10)比值逐年递增,以PM_(2.5)重污染为主。秋冬季漯河主要有6种气团输送路径,东北路、偏东路轨迹短、移速慢且高度低,近距离近地层污染输送特征明显,为重要重污染通道;西北路远距离下沉沉降输送和西南轨迹近距离输送下的AQI均值及重污染概率较低,对漯河重污染贡献不高。漯河潜在源区来源复杂、范围广、强度大,其污染潜在源主要分布在河南中东部、尤其是东北部,对应东北路径、偏东路径等气团轨迹。重污染时地面偏北风是其主导风,尤其是2—4 m·s^(-1)之间偏北到东北风最为显著。两次跨区域输送表明,北路或东北路近地层输送是AQI峰值维持发展的重要原因。     

兰州市区2002年春季3～4月近地层大气气溶胶的监测与分析

对兰州市区2002年春季3~4月近地层TSP连续观测资料进行分析,结果表明:(1)兰州市区TSP的质量浓度随着沙尘天气的发生而显著增加,沙尘天气越强,TSP的质量浓度越高,对兰州市区的空气污染越严重;(2)在不同天气情况下,兰州市区TSP与PM10的质量浓度有很好的对应关系,沙尘天气越强,其质量浓度都越高,但两者增减的比例各不相同;(3)在不同天气情况下,同级粒径粒子的质量浓度各不相同,但在同种天气情况下,各级粒径粒子质量浓度的分布规律却相同;(4)TSP样品色度的3个独立分量与空气质量有一定的对应关系,L*、a*、b*值越大,空气中沙尘含量越高,空气污染越严重,兰州市区在一般天气情况下L*、a*、b*值均较小,说明兰州市区空气污染主要以本地排放的黑色有机物为主。     

上海东滩大气颗粒物长期变化及影响源区分析北大核心CSCD

根据2008—2015年上海崇明东滩大气成分观测站(以下简称东滩站)大气颗粒物(PM)观测数据,分析其浓度水平、变化趋势、影响气团和潜在源区。结果表明,2008—2015年东滩站PM质量浓度的长期变化趋势不显著,但细粒子(PM_(2.5))比例不断升高。PM_(2.5)/PM_(10)从0.84上升至0.92,表明二次气溶胶占比趋于增加。对8年大样本数据进行后向轨迹聚类,发现东滩站主要受大陆型、海洋型、大陆/海洋混合型气团影响,三者所占比率分别为32.0%、38.8%、29.3%。海洋型气团中PM_(2.5)本底质量浓度为11~15μg·m^(-3),而大陆型气团中PM_(2.5)本底质量浓度的季节差异显著,在29~56μg·m^(-3)波动,对东滩站具有明显的输入效应。东滩站PM_(2.5)的潜在源区随季节变化,秋季和冬季主要受华北、黄淮、苏皖影响,春季收缩至苏皖和浙江北部,夏季则转换至长三角南部的浙江及浙闵沿海。总体而言,上海及周边的苏锡常、杭嘉湖对东滩PM_(2.5)浓度贡献最显著,来自渤海、黄海近海污染回流的贡献也不可忽视。     

2013—2016年海口市空气质量特征及典型个例污染物来源分析

根据海南省环境科学研究院提供的海口站2013—2016年逐日空气污染数据,统计分析了海口市空气质量状况。综合应用高低空环流场、AQI指数结合MODIS卫星蓝光气溶胶厚度图,采用HYSPLIT轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法和浓度权重轨迹分析方法,重点分析了2013年12月海口空气污染的的主要输送路径,并探讨了首要污染物PM_2.5和O₃的潜在源区。结果表明：冬夏季风风向转换是海口发生空气污染的最主要气象原因,且首要污染物为PM_2.5,其次是PM₁₀和O₃;海口市空气质量达标率在97.1%,总体较好,AQI指数呈逐年下降趋势;值得关注的是,O₃呈逐年稳定上升趋势。大气污染物浓度受污染物排放和环流场共同影响,海口污染日对应的地面天气形势主要有3种类型,冷高压、变暖高压脊和台风外围下沉气流。此次污染过程中污染源是来自北方地区污染物长距离输送影响的结果。污染物个例分析中,首要污染物PM_2.5潜在源区主要集中在湖南和江西的交界处、广东沿海地区、广西北部、江西和福建的交界处以及浙江中部地区,这些潜在源区气团沿着轨迹1、2和4通过长距离输送到海口。海口O₃质量浓度贡献较大的区域主要集中在湖南和江西的交界处、粤西一带,主要沿着轨迹2将内陆地区的污染源输送到海口。     

春季沙尘天气对内蒙古相关城市颗粒物污染影响研究

沙尘天气是造成我国北方春季区域性沙尘型重污染的主要原因,然而目前对此研究并不多见。因此,本文利用中国环保网2014年1月1日-2016年12月31日内蒙古11个城市环境监测站的颗粒物浓度的逐日和逐时资料,首先分析近3年该地区颗粒物污染浓度的年变化特征,然后对比这3年沙尘天气发生的次数及时段,探究颗粒物污染的年变化特征及其与沙尘天气之关系。统计结果表明,近3年春季内蒙古沙尘天气的发生次数是逐年增加的,中西部是沙尘天气频发区,与之相对应,西部颗粒物浓度的年变化高于东部,且造成内蒙古主要城市PM10浓度春季出现全年的最高值,表明沙尘天气频繁发生对当地粗颗粒物污染有显著的影响。对比内蒙古全年3个时间段的PM10浓度值,其排序是：春季沙尘期间＞春季非沙尘期间＞其他季节;即春季沙尘期间PM10浓度比非沙尘期间高69%,比其他季节高101%。有所不同的是,3个时间段平均PM2.5浓度排序则为：春季沙尘期间＞其他季节＞春季非沙尘期间;春季沙尘期间PM2.5的平均浓度比其他季节高16%,比春季非沙尘期间高29%;可见,春季沙尘天气对相关城市PM10浓度的影响明显大于对PM2.5浓度的影响。最后对内蒙古地区典型沙尘暴和扬沙个例进行细致研究, 发现沙尘暴个例中PM10浓度的增加倍数在2.3~15.1之间,而扬沙过程PM10浓度的增加倍数在0.8~5.6之间,两者相比可看出,沙尘暴过程对颗粒物污染的影响显著大于扬沙过程。     

西宁市典型污染日PM10输送规律研究

为研究西宁市PM₁₀的区域性污染特征,对2006年3月至2010年2月各季逐日大气污染指数（API,首要污染物为PM₁₀）进行统计分析。利用后向轨迹模型（HYSPLIT Model）对西宁市典型污染日（API > 200）中气团的后向轨迹进行模拟,研究PM₁₀的运动轨迹和区域性污染的可能来源。结果表明：西宁市一年中春季（集中于3月和4月）PM₁₀污染严重,与该季节气团对颗粒物的长距离输送有关。造成西宁市重污染状况的主要天气是风沙尘,北部和西北部的沙漠地区是主要风沙源;相邻城市PM₁₀污染峰值的提前与滞后,体现出区域性污染的传输过程。     

山西省PM_(10)气溶胶污染特征分析

文章针对大同市2006—2009年、榆社县2006—2008年PM10质量浓度数据,使用趋势分析、后向轨迹模拟不同高度的PM10的传输路径,可以看出:PM10浓度的日变化特征为"两高三低";PM10浓度日际变化不明显,只在典型日PM10浓度值明显增大;PM10浓度月变化特征为1、5、12月浓度高,春季5月份由于为沙尘期浓度高。PM10浓度季节变化规律与采暖期和非采暖期变化相符合,即采暖期的冬春季浓度高、非采暖期的夏秋季浓度低;从2006—2009年间,两站PM10质量浓度基本呈逐年下降趋势。不同气象要素与PM10浓度的相关性,按相关系数绝对值从大到小排列依次为:露点温度、气温、降水量、相对湿度。其中露点温度和PM10浓度呈显著负相关性,气温与PM10浓度呈较弱负相关性。     

利用激光雷达观测资料研究兰州气溶胶光学厚度

利用兰州大学半干旱气候与环境观测站（SACOL）2006—2011年晴空无云时激光雷达（CE-370—2）资料,结合2006年12月至2007年5月多波段太阳光度计（CE-318）资料,对比验证了激光雷达资料的反演结果,并分析了兰州地区气溶胶光学厚度的分布特征。结果表明：激光雷达反演得到的光学厚度与光度计观测得到的光学厚度,两者具有较好的相关性,相关系数为0．86。兰州地区气溶胶光学厚度3—5月和11-12月较大,主要原因是3—5月是当地沙尘频发期,11—12月是居民集中采暖期,沙尘排放和燃煤排放显著增加了大气气溶胶光学厚度。气溶胶光学厚度6～10月偏小,湿沉降清除是主要的影响因素。光学厚度季节分布为春季0．42,冬季0．36,秋季0．30,夏季0．21。光学厚度频数分布于0．0～0．3的最多,占总数的一半,且存在季节差异。兰州上空夏季干净,春季浑浊,冬季次浑浊。     

合肥市PM10 输送轨迹分类研究

应用聚类分析的方法,对2001—2005年合肥市逐日72 h后向轨迹按季节分类,结合PM10日均浓度观测资料,分析了不同输送轨迹与该地区PM10浓度之间的关系。结果表明:不同方向后向轨迹所对应的PM10平均浓度有明显不同;最高PM10平均浓度对应的后向轨迹在春、秋和冬季都是来自西北方向,它们与季节平均的相对距平分别为44%,20%和31%;夏季为东北方向,与季节平均的相对距平为20%;其次为本地轨迹,各季的相对距平分别为5%,16%,18%和17%。根据分析得出合肥地区6组易于出现高浓度PM10的后向轨迹及对应的天气形势,并简要分析了其特征。气溶胶的远程输送主要发生在自由大气层,区域输送主要发生在边界层内。合肥地区大气污染事件超过50%与远程输送有关。移动快的气团不一定对应低浓度的PM10。     

塔里木盆地不同地域大气降尘TSP变化特征分析

为了解塔里木盆地不同地域大气降尘及TSP的污染特征和季节变化规律,在塔里木盆地布设了铁干里克、塔中、民丰、喀什4个采样站点,于2007-2010年期间利用集尘缸和大流量采样器分别对上述4个地区的大气降尘及TSP进行连续采样。通过对样品和数据的分析处理,揭示了塔里木盆地不同地域大气降尘及TSP基本特征及影响因素：（1）2007-2010年塔中大气降尘量和TSP浓度均为4个站点中最高,其次为民丰和喀什,铁干里克最少。区域气候差异是造成塔里木盆地降尘和TSP浓度空间分布差异的主要原因。（2）5-8月是塔中地区沙尘天气高发时节,7月沙尘暴天气处于峰值。3-8月是民丰、喀什和铁干里克大气降尘主要分布月份。春夏季节的塔里木盆地降尘污染明显高于秋冬季节。（3）每年3-9月都是4个站点TSP主要分布阶段,最高值出现月份略有差异。塔里木盆地周边TSP浓度季节变化大体一致,春夏季大于秋冬季,不同的地区季节分布略有差异。（4）春夏季沙尘天气是造成大气降尘和TSP质量浓度较高的主要因素。     

2012年库尔勒市PM10质量浓度的变化特征分析

利用南疆最大的城市库尔勒市2011年11月15日-2012年11月30日连续自动可吸入颗粒物（PM10）浓度观测数据,分析了PM10的污染状况和质量浓度变化特征。结果表明：（1）由于气象条件与人类活动的影响,PM10浓度日变化为明显的双峰型。（2）PM。。质量浓度存在明显的周内变化,周一出现最大值274．8μg·m^-3,周三出现最小值196．7μg·m^-3。（3）PM10最高月浓度出现在4月,浓度为562．1μg·m^-3;7月达到最低浓度107．4μg·m^-3;11月达到次大值219．9μg·m^-3。（4）春季PM,。浓度较高,夏季较低,总体特征为：春季〉秋季〉冬季〉夏季,四季的平均浓度均超过国家二级标准。（5）降雪过程对PM10具有明显的清除作用,沙尘天气有使PM10质量浓度迅速增加的作用。     

Chemical characterization of fine particulate matter during peak PM10 episodes in Apulia (South Italy)

Some peak PM10 episodes, occurred during PM monitoring campaigns performed on October 2005 and February and June 2006 in Bari town, have been characterized. Moreover back trajectories of air masses and Principal Component Analyses were applied. Three of the peak PM10 episodes investigated were related to local emissions of primary pollutants during poor atmospheric dispersion conditions. The other two peak PM10 episodes considered are related with long range transport air masses toward Apulia region: in one case the chemical characterization and the back trajectories analysis indicate that high PM10 value detected is due to the Saharan dust advection in the Apulia region; in the other case air masses with different origin give rise to high PM10 value.Moreover PM10 daily mean concentrations, presented in this paper collected from January 2005 to August 2007 and obtained by automatic device in six stations of air quality monitoring networks in Bari territory, do not show a seasonal trend for PM10 concentrations, contrary to the PM10 trend shown in the towns of North Italy. This can be explained mostly considering that our region presents generally meteo-climatic conditions that favour pollutants dispersion.     

Chemical characterization of fine particulate matter during peak PM10 episodes in Apulia (South Italy)

Some peak PM10 episodes, occurred during PM monitoring campaigns performed on October 2005 and February and June 2006 in Bari town, have been characterized. Moreover back trajectories of air masses and Principal Component Analyses were applied. Three of the peak PM10 episodes investigated were related to local emissions of primary pollutants during poor atmospheric dispersion conditions. The other two peak PM10 episodes considered are related with long range transport air masses toward Apulia region: in one case the chemical characterization and the back trajectories analysis indicate that high PM10 value detected is due to the Saharan dust advection in the Apulia region; in the other case air masses with different origin give rise to high PM10 value.Moreover PM10 daily mean concentrations, presented in this paper collected from January 2005 to August 2007 and obtained by automatic device in six stations of air quality monitoring networks in Bari territory, do not show a seasonal trend for PM10 concentrations, contrary to the PM10 trend shown in the towns of North Italy. This can be explained mostly considering that our region presents generally meteo-climatic conditions that favour pollutants dispersion.