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。     

运城盆地秋冬季PM2.5传输特征和源区分析

利用2017-2019年空气质量监测数据，采用HYSPLIT后向轨迹模式、聚类分析、潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT），对运城市秋冬季大气PM2.5传输路径、对应重污染的天气形势和潜在源区进行分析。结果表明：（1）运城近地层盛行偏东风时污染频率高，弱的偏东风和西南风时，污染物浓度较大。秋冬季PM2.5后向轨迹西北方向最多达53.53%，偏东方向最少为11.25%，偏西方向和西南方向介于两者之间，分别为16.61%和12.06%。（2）不同轨迹对应天气形势不同，西北和偏西轨迹下，500 hPa高度场上为两槽一脊或偏西气流，700～850 hPa受脊前西北气流影响，地面为高压前底部型或均压场型；西南轨迹下，500 hPa高度场上为偏西气流，700～850 hPa运城处于槽前西南气流，地面气压场为高压前底部（底部）或均压场。（3）运城PM2.5潜在源区主要位于陕西南部、四川东部和新疆东南、甘肃的东南部等地区，说明影响运城秋冬季PM2.5的浓度除了来自汾渭平原西南部的颗粒物区域输送，来自西北方向新疆、甘肃的远距离颗粒物传输也是重要来源。     

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。     

贵州安顺市PM2.5气象输送条件及贡献源空间分布

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75 μg·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。     

青岛市大气颗粒物污染特征及潜在来源分析

利用山东青岛2017年1月至2020年12月的大气颗粒物质量浓度、常规气象观测资料以及全球数据同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)数据,研究了该地区大气颗粒物的污染特征,基于拉格朗日混合单粒子轨道模型(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,HYSPLIT)和轨迹统计(TrajStat)软件对青岛市大气颗粒物的传输路径进行了研究,运用潜在源贡献因子分析法(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹分析法(Concentration Weighted Trajecto‐ry,CWT)对其潜在源区和浓度贡献进行了分析。研究结果表明：(1)青岛市PM_2.5质量浓度年均值为35.3μg·m^-3,冬季最高,春、秋次之,夏季最低。PM_2.5质量浓度年超标率分别为8.22%,7.40%,11.51%和7.38%,重污染日仅出现在冬季,夏季从未出现...     

成都平原城市群夏季臭氧污染天气形势与潜在源分析

通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年夏季地面臭氧污染特征表明,近5年夏季平原O₃污染区域呈扩大趋势,成都市O₃＿8 h第90百分位浓度和超标日数均为最大,雅安、绵阳浓度较低但上升趋势显著。利用PCT客观天气分型方法,对近5年夏季成都平原及周边的位势高度场进行分型研究,结果表明：(1)700 hPa臭氧污染天气形势为高压型,500 hPa为西风槽后和平直纬向型,100 hPa为南亚高压中部和东部型;(2)近5年夏季典型O₃污染过程的高低空天气形势为西风槽后部、高压发展和高压控制型,污染过程期间成都平原多受到西风槽后西北气流或副热带高压脊线附近下沉气流的影响;(3)污染天气型具有高温低湿,小风强辐射,白天混合层高的特征。气流下沉增温和局地环流的作用抑制了污染物向高层扩散,促使边界层上部O₃下传并堆积于成都平原地区。采用HYSPLIT后向轨迹模式和潜在源贡献法(PSCF),探讨了不同天气型影响下成都平原O₃浓度输送的轨迹聚类和潜在源区。结果表明,本地和盆地城市之间的输送...     

乌鲁木齐冬季黑碳气溶胶污染特征初步研究

利用2010年2月乌鲁木齐大气成分观测站黒碳仪观测数据,结合散射系数及常规观测资料,对乌鲁木齐冬季黑碳气溶胶浓度变化特征进行了分析,并通过气流后向轨迹进行了来源分析。结果表明：(1)观测期间BC质量浓度日平均值为12707±4673 ng.m-3,浓度变化范围为4916~22997 ng.m-3,散射系数日均值为1086±561Mm-1,变化范围为350~2232 Mm-1。BC质量浓度和散射系数日均值变化趋势基本一致;(2)BC质量浓度日变化具有明显的峰值和谷值,峰值分别出现在9~11时和20~22时,谷值分别出现在4~6时和16~18时,散射系数与BC质量浓度日变化趋势基本一致,相对其有一定的滞后。春节期间燃放烟花爆竹对空气污染物浓度上升有明显作用,显著影响BC质量浓度日变化规律;(3)乌鲁木齐冬季大气层结稳定,污染物不易扩散,风速和降水对黑碳气溶胶浓度具有明显的稀释作用。在乌鲁木齐特殊的地形和气象条件下,本地源排放与来自周边城市群污染物输送的叠加使得污染更加严重。     

两次秸秆焚烧污染过程的气象条件对比分析

利用常规气象资料、卫星遥感监测资料、污染物浓度资料和NECP/NCAR再分析资料,结合气流后向轨迹模拟,对比分析了南京地区2011年6月10和13日两次由于秸秆焚烧而引起的严重空气污染事件的天气条件、大气边界层特征以及污染物的来源和输送路径等。结果表明：两次污染过程中PM2.5浓度均出现陡升陡降,由秸秆焚烧而产生的细粒子贡献显著。13日高污染的持续时间和强度都高于10日,10日的高低空形势配置和物理量场有利于降水的产生,对污染物有一定的冲刷作用,而13日的高低空形势配置和物理量场则有利于污染物在边界层堆积。两次污染过程的边界层逆温均不明显。气流后向轨迹模拟表明,两次过程都是由区域污染输送造成的,都主要来源于苏中、苏北地区,13日的污染源可能还有苏南和安徽地区。     

连续雾霾天气污染物浓度变化及天气形势特征分析

利用MICAPS资料、地面观测资料、NCEP资料和衡水市环境监测站细颗粒物(PM2.5)及PM10浓度资料,对2013年1月衡水市出现的连续雾霾天气从PM10及细颗粒物浓度演变、雾霾天气污染物浓度与地面要素关系、中低层环流形势特征进行了分析,结果表明:1)雾霾天气期间06:00(北京时间,下同)至07:00和16:00至21:00为PM10和细颗粒物浓度较低时段,PM10最大值出现在15:00,细颗粒物最大值出现在02:00,两者并不同时达到极值。2)雾霾天气污染物浓度与地面湿度并不是简单的正相关或负相关关系,还和许多其它因素有关。3)衡水市污染源主要来源于工业污染源、扬尘污染、冬季燃煤采暖、局部污染源及区域性污染。4)雾霾天气相对湿度和能见度基本呈负相关,气压变化不大,风向频率最多为北到东北风,平均风速一般都在2 m/s以下。雾日时大部分时段为雾和霾的混合物。5)重污染日期间500 hPa为平直偏西气流或西北偏西气流,没有明显的槽脊活动。而污染较轻的时段500 hPa为明显的西北气流控制或有槽脊活动。6)雾霾天气期间大部分日数08:00在850hPa以下都存在逆温层;地面气压场偏弱,尤其河北平原一带基本为均压场。最后对雾霾天气影响及对策进行了简单探讨。     

漯河一次持续性重污染过程成因及传输特征分析

利用常规气象资料、颗粒物观测数据、NCEP 1°×1°分析资料、GDAS 1°×1°数据、激光雷达资料等,对2018年11月下旬河南漯河一次连续重污染天气过程成因与污染物传输特征进行了分析。结果表明:(1)本次污染与天气形势关系密切,前期受静稳纬向环流和地面均压场影响,有利污染积累;中期高空槽与地面变性高压引导弱冷空气东移南下,产生滞留效应,污染物迅速增加;后期因低层东路冷空气扩散与静稳形势恢复,污染继续积累增长,形成连续性重污染。(2)PM_(2.5)造成重污染时因辐射逆温持续稳定,导致污染加剧;PM_(10)重污染时因逆温层减弱消失,有利污染物输送沉降;混合重污染时因近地层湍流混合加强形成逆温,污染持续发展。(3)本次重污染天气主要有5条传输路径,西南路径和偏东路径污染比例较高,其轨迹短,高度在900 hPa以下,对PM_(2.5)近距离输送作用明显;西北路径和偏北路轨迹长,起始高度在700—600 hPa之间,高空中远距离输送以PM_(10)为主。(4)受静稳条件和近地层高湿影响,高消光带维持在600 m以下,较低边界层抑制垂直扩散,导致污染细颗粒物与沙尘积累并长时间共存。(5)本次重污染是本地污染累积和高空外源污染输送共同影响。除漯河本地污染贡献较高外,高潜在源区主要集中河南西南部、东北部以及与山东交界处,这也是本次持续性污染发展的重要原因。(6)重污染时地面偏北风占主导,其他方向风速较小,有利形成污染辐合以及污染物二次转化并加剧污染。     

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。     

中国热量资源精细化估算

热量资源是重要的农业气候资源,掌握其精细化分布情况,对于农业气候区划有重要意义,并对农业发展起科学的指导作用,为了得到全国各时间尺度的热量资源精细化资料,需要将不同时间尺度的气象站观测资料估算到无资料的细网格上。本文对比分析了反距离加权法（IDW）、梯度距离平方反比法（GIDW）、样条函数法（Spline）、克里格法（Kriging）和趋势面法估算全国热量资源的效果,采用1998—2007年全国651个基本、基准站的1月和7月平均气温、最高气温进行空间估算试验,用交叉检验的方法分析估算误差及其分布情况。分析结果表明,梯度距离反比法（GIDW）较好地反映了局地地形、海拔高度的影响,误差最小,估算结果最优,GIDW法对热量资源的估算误差较小,相对误差总体不超过5%。基于GIS软件平台,利用1971—2000年全国2346个站的资料采用GIDW法对全国的热量资源进行了估算,得到了年、季、月、旬尺度的平均气温分布图,并制作了稳定通过0,5,10,12,15℃界限温度的初终日序日、初终间日数、积温全国分布图,空间分辨率达0.01°。     

泰州市大气挥发性有机物化学组分特征、活性及来源解析

挥发性有机物（VOCs）是臭氧和大气颗粒物的重要前体物,本研究利用在线气相色谱-质谱仪（Online-GC-MS）于2018年5—6月对江苏省泰州市大气中98种VOCs进行监测,依据监测结果对泰州市大气VOCs的组成特征、日变化趋势进行分析,对醛酮类VOCs数据进行参数化拟合探究其一次二次贡献,并采用正矩阵因子分解模型（PMF）对VOCs数据进行来源分析,用最大增量反应活性（MIR）计算臭氧生成潜势（OFP）.研究结果表明：泰州市大气VOCs中烷烃占比最高,其次为醛酮;烷烃、烯烃、卤代烃和芳香烃浓度日变化趋势明显,特征相近;参数化方法表明醛类物质主要来自于二次生成,而酮类物质主要来自一次排放;PMF模型结果表明泰州市VOCs的主要贡献源分别为机动车排放、油气溶剂挥发、生物质燃烧、其他工业和天然源;OFP的主要贡献物种为烯烃类,占比34.18%.研究结果表明,控制工业排放和溶剂使用是泰州市大气污染物控制的重点.     

全球增温潜势和全球温变潜势对主要国家温室气体排放贡献估算的差异

全球增温潜势（GWP）和全球温变潜势（GTP）是目前常用的温室气体增温能力的通用指标。如果用GTP代替GWP,1990-2005年,欧盟、美国、日本、加拿大和南非温室气体排放所占份额增加,而巴西、澳大利亚、中国、印度、墨西哥和俄罗斯所占份额减少;2015-2030年,欧盟、美国、日本、中国所占份额将增加,而俄罗斯、加拿大、澳大利亚、印度、墨西哥和巴西所占份额会减少。用GTP代替GWP后,巴西、澳大利亚等国所占份额减小,而欧盟所占份额增加,这可能是巴西、澳大利亚等国考虑尽早采用GTP代替GWP而欧盟反对的一个重要原因。     

广东地区后汛期降水集中度和集中期特征

利用广东省23个台站1961—2006年后汛期（7—9月）逐候的降水资料,计算了降水集中度和集中期,并讨论了其时空分布特征和变化规律。结果表明,降水集中度和集中期能够表征降水量在时空场上的变化,降水集中度和集中期EOF的第1特征向量表现出一致的上升趋势,呈现东北—西南向分布,第2特征向量变化特征呈东西向反向分布。广东地区后汛期降水集中度呈逐年微弱下降趋势,并在年代际和年季尺度上存在不同的周期变化。广东地区降水集中度分布不均,在广东中部多水年的集中度大于少水年,多水年集中期要小于少水年。环流场的分析表明,集中度的高值年,1000 hPa5、00 hPa上我国北方均易受高压控制,存在高度场的正距平中心,同时高压易于南伸,与南方暖湿空气交汇,容易导致强降水。     

2013—2014冬半年北京重污染天气气象传输条件分析及预报指数初建

本文结合地面常规观测资料和空气质量数据,利用聚类分析方法对2013—2014年冬半年北京地区的气象传输轨迹特征进行了统计分析,并通过潜在源区贡献法(PSCF)分析了污染物的潜在源区。结果表明:影响北京的气团主要来自西南、偏东和西北三条路径,其中西南和偏东路径中重污染天气的出现概率分别为56.58%和43.80%,为典型的污染物传输路径。潜在源区分析发现,高PSCF值主要对应西南和偏东轨迹气团所影响的山东西部、河北中南部及天津等地,其形成与下垫面排放及气团移动速度有关。在此基础上,结合PM_(2.5)排放源强度构建传输气象指数,经检验发现与PM_(2.5)浓度的生消变化有较好的一致性,且有约6 h的预报提前量。将传输指数与天气分析相结合,有助于加深对重污染天气成因的理解,并在预报评估中发挥参考作用。     

餐饮源挥发性有机物(VOCs)排放特征及对臭氧生成的影响

餐饮排放是城市地区挥发性有机物（VOCs）重要的无组织来源,由于其排放特征复杂,是大气环境研究和管理的薄弱环节.本研究采用了现场和实验模拟两种采样方式,利用2,4-二硝基苯肼（DNPH）采样柱和不锈钢罐分别采集羰基化合物和全空气样品,然后利用高效液相色谱（HPLC）和气相色谱-质谱联用仪（GC-MS/FID）对116种组分进行定性定量分析.在此基础上,分析了餐饮源VOCs的排放特征及其影响因素.总体来看,含氧有机物（OVOCs）和烷烃是VOCs浓度的主要贡献者,但不同餐饮源的源谱特征差异较大.另外,通过比较发现食用油的种类、油的使用次数、加热方式、烹饪方式和调味料等因素会对餐饮源VOCs排放特征造成显著影响.进一步分析了不同菜系所排放VOCs的臭氧生成潜势（OFP）,关键组分主要是甲醛、乙醛、丁烯醛、乙烯和丙烯等.本研究成果能够补充我国餐饮源VOCs控制所需的基础数据.     

2011年长春市一次持续浮尘天气成因分析

利用气象探测资料和环境监测数据,采用统计分析、环流演变分析、物理量诊断以及后向轨迹法分析了长春市浮尘发生气候特征和2011年5月12日长春市出现的一次持续时间较长、污染程度较重的浮尘天气过程。结果表明：长春地区浮尘天气整体上呈波动性减少趋势,3-5月是主要发生时期;本次浮尘天气过程沙源来自蒙古国中部和内蒙古中东部,并随高空急流的输送影响东北地区,本地沙源没有补充;高空急流明显、地面风速较小、温度露点差较大、内蒙古东部辽宁省北部存在弱风区、整层大气稳定是该区域未出现沙尘暴而出现浮尘的主要原因。     

2007年淮河流域暴雨期间大气环流特征分析

利用NCAR/NCEP再分析资料及国家气象信息中心30年气候平均降水资料,通过动力诊断与分析手段研究了2007年6—7月发生在我国淮河流域的暴雨。结果表明,淮河流域的环流垂直结构和降水有着非常好的对应关系。暴雨期间,鄂霍茨克海阻高与乌拉尔山阻高这种双阻高形势对于淮河流域的持续降水提供了很好的条件;南亚高压高层(200 hPa)基本为正散度区,低层(850 hPa)为负散度区,上下层强烈的抽吸结构对暴雨的发生也是非常有利的条件,同时,在淮河暴雨期问,南亚高压(200 hPa)与500 hPa西太平洋副热带高压有着相向而行的移动路径;位涡对于分析冷空气的活动,有着比较清晰的意义,暴雨发生前,有明显的正位涡异常从高纬度向低纬度伸展。大气非绝热加热分析结果显示,视热源和视水汽汇两者的高值中心与相应时段暴雨中心位置一致。