乌鲁木齐冬季大气细颗粒物水溶性离子特征及来源

为了探讨乌鲁木齐冬季大气细颗粒物的污染水平及其水溶性离子的特征,于2013年1-3月采集大气PM_2.5样品,并利用离子色谱仪分析其中的水溶性离子,采用硫转化率、离子相关性分析及后向轨迹模型对其可能来源进行了讨论。结果表明:观测期间采样点PM_2.5平均质量浓度为170.13±51.39 μg·m^-3,水溶性离子总浓度平均值为53.47±23.76 μg·m^-3,其中3种二次离子(SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺)是水溶性离子的主要组分;不同天气类型下PM_2.5和离子浓度差异较大,雾、霾天气二次离子浓度占总浓度的81.99%和86.24%,硫转化率均大于0.1;春节期间由于燃放大量的烟花爆竹,使得PM_2.5可溶性离子K⁺和Cl^-浓度急剧上升;NH₄⁺与SO₄^2-、NO₃^-相关系数分别为0.975和0.748,(NH₄)₂SO₄、NH₄HSO₄和NH₄NO₃是细颗粒物水溶性组分的可能结合方式,Cl^-和K⁺的相关性显著,说明两者具有同源性;固定排放源仍然是乌鲁木齐大气污染物的主要来源,局地大气输送会使大气污染加重。     

乌鲁木齐大气颗粒物的时空分布规律

依据峡口城市乌鲁木齐市2013-2016年6个环境监测站逐时的6类污染物数据,分析大气污染物的时空分布规律。总体来看,乌鲁木齐市以颗粒物污染为主,即PM₁₀、PM_2.5污染严重。从季节上来看,乌鲁木齐污染物浓度大多冬季高、夏季低,春秋季次之。春、夏、秋、冬PM_2.5的浓度依次为59.8、40.5、67.8、139.6 μg·m^-3,而PM₁₀则是148.6、119.7、146.4、209.4 μg·m^-3,粗细粒子浓度在春秋季的细微变化凸显在春季沙尘天气的影响。从日变化方面来看,污染物多呈现为双峰型结构。PM₁₀、PM_2.5春夏秋3个季节都是在子夜1：00时浓度最高,9：00～10：00时次之,但是冬季日最高值则出现在17：00时左右,次峰值出现在21：00～22：00时。从空间分布来看,颗粒物浓度总体上是中心城区低、四周高的分布格局;从PM_2.5浓度占PM₁₀浓度比重分析来看,冬季比重最高,达70%,以城区及城北最为明显,达73%,日变化分布则主要集中在下午至夜间,且冬季比重达71%。     

喀什地区PM10输送路径及潜在源区

基于HYSPLIT模型和2019年9月至2020年8月喀什地区大气颗粒物逐时数据,利用聚类分析、潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）分析喀什地区四季PM₁₀传输路径与潜在源区,揭示研究期间喀什地区不同季节PM₁₀的潜在源分布及其贡献水平。结果表明：喀什地区PM₁₀、PM_2.5年均值分别为237.3±268.3、89.3±82.3 μg·m^-3,大气颗粒物以PM₁₀为主;喀什地区气流输送路径主要来自中亚西风气流,其次是来自中国新疆南部;PM₁₀秋季主要贡献源区分布在中亚部分地区以及中国新疆南部区域,贡献水平为250—450 μg·m^-3;冬季主要贡献源区与秋季相似,贡献水平为150—300 μg·m^-3;春季重点贡献源区主要分布在新疆南部塔克拉玛干沙漠区域,贡献水平为250—500 μg·m^-3;夏季主要贡献源区与春季相似,贡献水平为150—250 μg·m^-3。喀什地区重点防范应是塔克拉玛干沙漠沙尘气溶胶的影响,其次是中亚西风气流携带的大气颗粒物远距离输送。     

格尔木地区沙尘气溶胶硝酸盐含量及来源

沙尘气溶胶中硝酸盐的含量和来源对于全球氮排放估算具有重要意义。为了探讨格尔木沙尘气溶胶中硝酸盐的含量和来源,我们在格尔木2008年沙尘过程多发期1-6月进行了连续观测,并对收集的沙尘气溶胶样品进行了详细的水溶性离子色谱分析。结果显示:沙尘天气的大气总悬浮颗粒物(TSP)平均浓度及NO₃^-平均浓度分别为2 015.94 μg·m^-3和1.8 μg·m^-3,非沙尘天气两者平均浓度分别为274.68 μg·m^-3和0.74 μg·m^-3。观测期间,格尔木NO₃^-浓度和TSP浓度存在明显的季节变化,NO₃^-和TSP浓度变化均为春季>夏季>冬季。TSP与NO₃^-浓度的相关系数为0.67,春季两者相关系数为0.71,且Ca²⁺与NO₃^-浓度显著相关,推测格尔木沙尘气溶胶中NO₃^-离子可能主要来源于干旱区的地表物质。非沙尘天气期间NO₃^-/TSP浓度比值高于沙尘天气,且分布较为分散,表明非沙尘天气NO₃^-浓度受到人为源或气象条件的影响。     

上海市PM2.5浓度变化特征及其气象因子分析

对上海市2012-2016年PM_2.5质量浓度、气象因素数据资料进行整理统计,通过定性分析与定量计算相结合的方法,揭示近年来上海市PM_2.5浓度的变化特征及其污染状况;采用相关性分析,从温度、气压、相对湿度、风向、风速和降水量等方面探讨了PM_2.5浓度与气象因素之间的关联性。结果表明：上海市近5 a空气质量主要为优和良,污染天数所占全年比例在减少。PM_2.5浓度呈现出夏季低,冬季高的季节特征,而且8月PM_2.5浓度最低,处于16~36 μg·m^-3;PM_2.5的日变化呈现出双峰双谷结构,浓度峰值出现于8~9时和19~20时,且后者浓度更高。气温、气压、相对湿度的阈值分别出现在9.8℃、1 021.6 hPa、83%,最大PM_2.5在阈值处出现显著变化;最大PM_2.5浓度与累积风速和降水量呈现出对数关系,并且东北风和东南风的累积风速达到350 m·s^-1以上时,PM_2.5浓度基本减少至35 μg·m^-3;降水量越大,PM_2.5浓度越低。     

陕西省榆林市秋冬季黑碳观测研究

利用2011年秋冬季榆林大气成分站黑碳浓度、颗粒物质量浓度、大气能见度、地面气象资料,计算边界层高度、气溶胶吸收系数、大气消光系数,导出单次散射反照率,并对其进行分析讨论。结果表明：（1） 榆林秋冬季平均黑碳浓度为2.6 μg·m^-3。（2）黑碳占颗粒物质量浓度PM_1.0比值为10.6%,黑碳与颗粒物质量浓度PM_1.0、PM_2.5、PM₁₀相关系数分别为0.91、0.91、0.72。（3）黑碳浓度受边界层高度影响,沙漠风场对黑碳的堆积输送起主导作用。（4） 榆林地区气溶胶吸收系数与大气消光系数比值为16.8%。（5）单次散射反照率平均值为0.72。     

基于风廓线雷达的北京春季一次“先霾后沙”空气污染过程分析

利用NCEP再分析资料、逐小时污染物浓度数据、风廓线雷达及地面常规观测资料,对北京2018年3月26—29日一次“先霾后沙”的空气污染过程进行了分析。结果表明：霾污染期间PM_2.5峰值浓度为242 μg·m^-3,PM_2.5/PM₁₀值为0.86。受蒙古气旋影响,PM₁₀浓度出现爆发性增长,增长速率达到912 μg·m^-3·h^-1,PM_2.5/PM₁₀值下降至0.11。霾主要影响时段边界层内以西南风为主,平均通风量为15 907 m²·s^-1,大气边界层以稳定的弱上升或下沉运动为主;而沙尘影响时段平均通风量为9 226 m²·s^-1,沙尘天气爆发前边界层明显的下沉运动先于地面污染物浓度的变化。基于后向轨迹模式和潜在源贡献分析方法PSCF计算结果,霾影响时段河北中南部、山西中部等地对北京PM_2.5贡献较多;而沙尘影响时段,北京地区的PM₁₀主要来源于内蒙古中部和辽宁西部。     

西安沙尘天气特征及其对空气质量的影响

利用1971-2003年西安市常规气象观测资料、2001-2003年西安市区主要污染物日均浓度资料和2002年3月一次重度污染事件逐时的PM₁₀浓度资料,分析了西安市沙尘天气的时间分布特征及其对主要空气污染物浓度的影响。结果表明:西安市沙尘天气近30多年来总体呈波动式明显减少的趋势,但2001-2002年有所增多,2003年又减少。沙尘天气主要出现在春季,4月最多,占全年天数的22.6%。沙尘天气对西安空气质量影响显著,可使3~4月PM₁₀月浓度平均提高12.1%,在分析的一次强沙尘暴个例中,一小时内PM₁₀浓度最高增加了0.585mg·m^-3,达到0.970mg·m^-3,从而造成严重的空气污染事件。     

2017—2019年中天山北坡城市群大气污染及污染天气类型特征

利用2017—2019年中天山北坡城市群（乌鲁木齐市、昌吉市、石河子市、五家渠市）逐时大气污染物监测数据及气象数据,分析了大气污染物年内变化和污染天气类型特征。结果表明：（1） 中天山北坡4座城市6类大气污染物中PM_2.5超标日数最多（年均94~104 d）,年均浓度介于64~73 μg·m^-3,且五家渠市>乌鲁木齐市>石河子市>昌吉市。采暖期PM_2.5浓度在100~118 μg·m^-3之间,是非采暖期的4.00~5.00倍,靠近山前地带的城市PM_2.5浓度日变化大体呈现“双峰双谷型”。（2） 4座城市污染天气类型主要分为静稳型、沙尘型和特殊型,其中静稳型占86.2%~93.6%、沙尘型占5.8%~13.2%。静稳型污染天气多出现在冬季,沙尘型主要出现在春、秋季节。静稳型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比45.8%~56.6%,沙尘型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比14.9%~29.4%。（3） 静稳型和沙尘型污染天气下PM_2.5和PM₁₀浓度都存在显著的线性相关,前者PM₁₀浓度是PM_2.5的1.26倍,而后者达3.16倍,此倍数可以作为区分静稳型和沙尘型污染天气的判据。     

沙尘影响下华北地区一次重污染天气形成与消散过程分析

以2017年5月4日~5日华北地区出现的一次大范围的严重的天气污染形成与消散过程为研究对象,通过搜集华北地区9个城市空气中主要污染物浓度、AQI（空气质量指数）和常规气象数据,分析AQI、主要污染物（PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO、O₃）浓度变化特征和相关气象因子的关系。结果表明：本次重污染本质为区域性沙尘污染所致。污染过程呈现出形成速度快、消散急促的特点。该污染过程首要污染物为PM₁₀,其次为PM_2.5,而SO₂、NO₂、CO、O₃等由人类活动产生的污染物浓度并未超标。后向轨迹分析和相关分析发现造成此次严重污染颗粒物主要来自蒙古高原,风是主要驱动因子。污染物在空间位置比较接近的城市间传输时,表现出趋势一致性、时间上的滞后性和污染物浓度的累积性特点。     

库尔勒市大气颗粒物浓度特征及来源北大核心CSCD

在塔里木盆地东北部库尔勒市大气颗粒物逐时数据(2015年1月至2020年12月)污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模型、聚类分析、潜在源贡献因子分析(PSCF)、浓度权重轨迹分析(CWT)分析不同季节库尔勒市颗粒物传输路径与潜在源区,揭示研究期间库尔勒市不同季节大气颗粒物的潜在源分布及其贡献水平。结果表明:2015—2020年库尔勒市PM_(2.5)、PM_(10)年均值分别为47.7±20.0、162.2±102.4μg·m^(-3),超过国家年均值二级浓度限值132%、36.3%,PM_(10)为主要污染物;颗粒物季节变化呈现冬春高、夏秋低的变化特征;PM_(2.5)/PM_(10)值春季最低(0.29),冬季最高(0.47),PM_(2.5)/PM_(10)值整体呈下降趋势;气流输送路径主要来自西风短气流,其次为吐鲁番盆地的东灌气流;塔里木盆地全年四季都是库尔勒市颗粒物的主要贡献源区,颗粒物浓度贡献水平春冬季较高,夏秋季较低。     

额济纳旗典型地表沙尘释放潜力及沙尘天气频发成因

额济纳旗位于极端干旱的内陆河下游,绿洲退化严重,沙尘天气频发,已成为内蒙古西部主要沙尘源区。为揭示该区域沙尘频繁成因,对区域4种典型地表(富沙砾戈壁、富沙戈壁、绿洲退化地、绿洲)沉积物组分、风蚀强度、沙尘释放强度、多年平均月沙尘日数及大风日数等进行了综合分析。结果表明:以风沙活动为主要特征的绿洲退化地,粉沙黏土组分含量高,PM10沙尘释放强度大(0.2796 kg·d^-1·m^-2),为研究区强沙尘释放地表;富沙及富沙砾戈壁地表,风蚀强度大,但粉沙黏土组分含量低,PM10沙尘释放强度较大(0.1267kg·d^-1·m^-2,0.0672 kg·d^-1·m^-2);尽管绿洲地表粉沙黏土组分含量高,但由于植被、水分等因素的制约,其PM10沙尘释放强度最小(0.0240 kg·d^-1·m^-2)。额济纳旗绿洲被大面积强沙尘释放源(绿洲退化地和戈壁)包围,局地沙尘内循环过程中粉尘颗粒的富积,为当地高频沙尘天气提供了丰富的尘源,这是额济纳旗沙尘天气频发的主要原因。     

乌鲁木市PM2.5浓度与MODIS气溶胶光学厚度相关性分析

选择西北干旱区城市乌鲁木齐市为研究区,利用MODIS气溶胶产品（AOD）数据和地面监测站PM_2.5浓度数据进行相关性分析,结果表明：二者相关性良好,对AOD数据进行垂直订正和湿度订正后,发现相关性进一步提升（0.49～0.80,p<0.01）。对订正后AOD数据与地面PM_2.5浓度进行建模并选取最优模型,结果均为一元三次模型且模型R²在0.27～0.69之间,其中春秋两季模型R²较高,夏季较低。对模型精度进行验证结果,显示春季与秋季模型精度良好,夏季较差,说明MODIS气溶胶光学厚度数据可以用于反演干旱区地面PM_2.5浓度值,对卫星遥感在干旱区地面空气监测应用提供了新的方法和思路。     

沙尘天气对榆林市环境空气质量的影响

基于2013-2018年榆林市沙尘天气和环境空气质量逐日数据,定量分析了沙尘天气对榆林市空气质量指数(AQI)、可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的绝对贡献和相对贡献率.结果表明:沙尘天气对榆林市AQI的贡献率为0.7％-11.1％(平均值±标准差6.4％±3.8％);对PM10的绝对贡献为 1.0-13...