基于极端梯度提升算法的西安市逐小时PM2.5浓度预报研究

利用西安市2016—2021年逐小时PM_2.5浓度监测数据和气象观测数据,基于极端梯度提升机器学习算法模型(extreme Gradient Boosting, XGBoost),选择气象因子和时间因子作为特征变量,对西安市逐小时PM_2.5浓度进行预报试验。结果表明：西安市PM_2.5浓度与平均气温和能见度显著负相关,冬季PM_2.5浓度与相对湿度和露点温度显著正相关,偏东风更易诱发重污染天气。西安市12月底至翌年1月初空气污染频发,但PM_2.5浓度总体逐年降低。冬季PM_2.5浓度的双峰形日变化最明显,最高值分别出现在凌晨和11时。西安市PM_2.5浓度变化存在“周末效应”。模型能够较为真实地反映PM_2.5浓度量级和演变趋势的变化,预报值与实况值之间的决定系数为0.77、平均绝对误差为12.79μg·m^-3、均方根误差为18.68μg·m^-3。模型秋冬季表现较为稳定,预报效果...     

银川市主要污染物变化特征及其关系研究

利用2013-2019年银川市主要污染物浓度数据,分析了近年来银川市主要污染物浓度变化特征,并运用主成分分析法对主要污染物之间的关系进行研究。结果表明：近年来银川市主要污染物浓度除O₃逐年呈上升趋势外,其他均呈下降趋势;市区站O₃浓度较郊区背景站低,其他污染物市区较郊区背景站高;市区站PM₁₀和PM_2.5浓度超国家二级标准;除O₃浓度夏季高,冬季低外,其他污染物冬季高,夏季低;CO、NO₂、PM₁₀、PM_2.5浓度呈"双峰型"日变化特征,O₃和SO₂呈"单峰型"日变化特征。银川市主要污染物NO₂浓度与CO和O₃相关性显著,PM₁₀和PM_2.5之间相关性显著;污染物第一主成分是NO₂、CO和O₃,方差贡献率达到50%以上,加之银川市O₃浓度逐年呈升高趋势,表明近年来银川市大气光化学污染增加。     

2010-2011年鞍山市能见度特征

利用2010年6月至2011年5月鞍山大气成分观测站的能见度资料,统计分析能见度与PM₁₀、PM_2.5、PM_1.0质量浓度、风速、降水强度和气溶胶光学厚度等气象要素的相关性。结果表明：鞍山市能见度月均值从8月份开始呈上升趋势,11月份达到峰值后开始显著下降,2月份达到最低值,自3月开始又出现较大幅度增长,进入夏季后略有下降;PM_2.5/PM₁₀、PM_1.0/PM₁₀比值与能见度呈反相关,能见度增大,PM_2.5/PM₁₀、PM_1.0/PM₁₀比值减小,且PM_1.0/PM₁₀的减小趋势更大,说明影响能见度的颗粒物以细粒子为主。平均风速与能见度变化趋势基本一致,与PM_2.5/PM₁₀、PM_1.0/PM₁₀的变化趋势呈反相关。随着雨强的增大,降水日能见度平均值随之减小,降水前一日和后一日的能见度平均值均大于降水日,且降水前一日及后一日的能见度改变量及改变率的绝对值随着降水强度的增加而增加。波长指数的变化说明影响鞍山能见度变化的污染物粒子整体较稳定,能见度与AOD成明显的反相关。     

2013—2017年天津市大气自净能力与大气颗粒物质量浓度特征分析

基于经验公式分析了天津市2013-2017年大气自净能力,以及PM_2.5和PM₁₀质量浓度的时空分布特征,并探讨了大气自净能力与大气颗粒物PM_2.5质量浓度的关系,以期更好的理解大气环境对污染物浓度变化的影响。结果表明：时间变化上,天津市大气自净能力在午后13-14时最大,夜间最低,一年之中在采暖季（10月至翌年3月）要小于非采暖季,与之相反,天津市PM_2.5和PM₁₀质量浓度在采暖季均高于非采暖季。2017年相对于2013年,大气自净能力增加了5%,而PM_2.5质量浓度下降了34%,PM₁₀质量浓度则减少了47%。空间分布上,大气自净能力各季节均表现为沿海高于内陆,城区低于郊区的分布,天津市的PM_2.5和PM₁₀质量浓度的高值也主要集中在中南部地区,尤其是城区。大气自净能力与颗粒物浓度的分布在空间分布上有着一定的对应关系。分析表明,天津市大气自净能力日均值与PM_2.5质量浓度日均值呈负相关,两者的相关系数为-0.34,在采暖季,相关系数有所提高。通过大气自净能力与PM_2.5质量浓度变化的分析可知,重污染事件大多数发生在低大气自净能力时。     

2015年华北地区上甸子大气本底站PM2.5化学组分特征及来源分析

根据2015年上甸子区域大气本底站PM_2.5样品采集数据,分析PM_2.5质量浓度及其化学组分变化特征,应用质量闭合、后向轨迹、潜在源等方法分析其来源。结果表明：2015年上甸子站PM_2.5质量浓度年平均值为44.9μg·m^-3,春季、夏季、秋季、冬季均值分别为58.1、30.9、39.7、51.3μg·m^-3,与2009—2010年相比分别降低了33%、56%、46%、9%。SO₄^2-、NO^-₃和NH⁺₄质量浓度年平均值分别为8.5±9.2、6.4±8.3、3.9±4.7μg·m^-3,有机碳、元素碳浓度年平均值分别为8.9±6.3μg·m^-3、1.6±1.2μg·m^-3。NO^-₃与SO₄^2-浓度日...     

2014—2021年德阳大气颗粒污染物特征及案例分析

利用德阳2014—2021年气象观测数据和大气颗粒污染物数据,分析了PM_2.5和PM₁₀浓度变化特征及其与气象要素相关性,并以2017年1月25—28日PM_2.5污染过程为案例,开展了污染过程的气象条件和后向轨迹分析。结果表明：(1)2014—2021年德阳PM_2.5和PM₁₀浓度呈下降趋势,二者浓度的日最大值、最小值分别出现在11时、17时,月均浓度都表现出“夏低冬高”的特征。(2)德阳四季PM_2.5和PM₁₀日均浓度均与降水量及地面风速呈显著负相关关系,而与相对湿度、气温、气压的相关性则存在季节差异。(3)地面均压场、气压梯度小、风力微弱的静稳天气条件以及上游污染物的输入是导致此次重污染形成和加重的主要因素。     

克拉玛依市PM2.5质量浓度分布及其影响因素分析

利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM_2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM_2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM_2.5浓度最高,3月、11月PM_2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM_2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM_2.5平均浓度最高,达到134 μg·m^-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM_2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM_2.5浓度高于非采暖期的PM_2.5浓度;克拉玛依PM_2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM_2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM_2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM_2.5浓度呈显著负相关。     

基于Grimm180粒子仪对塔克拉玛干沙漠沙尘暴的定量观测

为了得到沙尘粒子和沙尘质量浓度的实时定量特征,利用Grimm180粒子仪在塔克拉玛干沙漠对沙尘暴进行了实时观测。通过分析Grimm180粒子仪在2018年5月20日和24日两次沙尘暴过程观测的数据得到:在浮尘、扬沙和沙尘暴期间,PM_2.5的质量浓度值随时间变化不大,一般PM_2.5浓度值<1500μg·m^-3,而PM₁₀在不同阶段的变化比较明显,数值在2000~6000μg·m^-3。沙尘粒子谱和沙尘质量浓度谱的分布形状在浮尘、扬沙和沙尘暴基本相同,当粒子直径>0.35μm时,粒子数浓度随直径的增大近似符合M-P分布。从浮尘到扬沙再到沙尘暴,小粒子区(D≤1μm)的占比越来越小,而中粒子区(1μm10μm)的粒子数越来越多并且占比越来越大。当粒子直径为0.35μm左右时,粒子数浓度达到最大值;当粒子直径在25~32μm时,沙尘质量浓度的值最大。在浮尘和扬沙阶段,PM_2.5/PM₁₀>25%;每分钟1 L体积内的沙尘粒子总数大约是4×10⁵,最大沙尘质量浓度<20μg·L^-1。在沙尘暴阶段,PM_2.5/PM₁₀<15%;每分钟1 L体积内的沙尘粒子总数>5×10⁵,最大沙尘质量浓度>25μg·L^-1。这些结论为准确地分析沙尘暴的定量特征提供了科学依据。     

彭州市大气污染物浓度变化特征研究

本文利用2017年彭州市大气污染物(SO₂、NO₂、O₃、CO、PM₁₀、PM_2.5)小时浓度数据并结合地面气象观测资料,统计分析了该地区大气污染物浓度的演变规律及影响因素。结果表明:该地区细粒子(PM₁₀和PM_2.5)污染较为严重,O₃次之,其它污染物浓度水平则低于国家新二级标准限值。观测期间,各污染物浓度表现出明显的日变化与季节变化,其中SO₂、O₃呈单峰型日变化,NO₂、CO和细粒子则呈双峰型日变化;污染物浓度的季节变化基本表现为冬高夏低、春秋次之的变化特征(O₃为夏高冬低),并且固态污染物(PM₁₀、PM_2.5)与气态污染物(NO₂、CO)之间有显著的相关性。在污染物浓度与气象要素相关性分析中表明,湿度对于污染物浓度的影响整体上要弱于温度和风速,除了O₃与温度、风速呈正相关外,其它污染物与两者均呈负相关。除此以外,风向对于当地各种大气污染物的积累与清除也有直接的影响。      

中国东北地区重污染事件气溶胶浓度变化与天气形势分析

近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM_2.5和PM₁₀年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM_2.5年平均质量浓度下降的更快,PM_2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m^-3,SO₂年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m^-3,而NO₂最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m^-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m^-3,相反中国东北地区O₃年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m^-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM_2.5和PM₁₀与AQI最大值均出现在冬季,SO₂冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m^-3）,NO₂与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m^-3,1.8 mg·m^-3）。相反,O₃最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m^-3。重度污染级别（200 μg·m^-3≤PM_2.5 < 300 μg·m^-3）和严重污染级别（PM_2.5>300 μg·m^-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m^-3≤PM_2.5 < 200 μg·m^-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m^-3≤PM_2.5 < 150 μg·m^-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。     

黄石市大气PM10和PM2.5质量浓度特征研究

利用2015年黄石市5个监测站点可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的在线监测数据和风向、风速、气温、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了黄石市大气PM10和PM2.5的质量浓度水平分布特征及其与气象参数的关系。结果表明:2015年黄石市5个监测站点大气PM10和PM2.5年均浓度范围分别为95.8—108.6μg·m^-3和64.3—68.9μg·m^-3,均超过国家二级标准;季均质量浓度呈现显著的冬季高夏季低的变化规律,冬季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(143.9±62.2)μg·m^-3和(95.5±44.5)μg·m^-3,夏季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(75.2±24.0)μg·m^-3和(50.7±17.3)μg·m^-3。5个监测站中,下陆区、西塞山区和铁山区的PM10和PM2.5颗粒物污染较为严重;各站点大气PM10和PM2.5质量浓度显著相关。大气颗粒物浓度与气象因素的分析显示,黄石市大气颗粒物浓度与气温呈显著的负相关关系,与气压呈正相关关系,与风速和相对湿度的相关性不显著,受风向影响变化较大。     

沈阳近地层大气颗粒物浓度垂直变化特征及与气象因子的关系

利用2018年10月1日至2019年9月30日沈阳地区三个高度大气颗粒物浓度和气象要素逐时观测资料,分析了不同高度颗粒物浓度时间变化特征及其与气象要素的关系.结果表明:不同高度的颗粒物浓度均存在明显的季节变化,秋冬季数值明显高于春夏季.冬季,三个高度的PM2.5平均浓度为54.98±12.67μg·m-3、63.77±...     

2015—2017年唐山市PM2.5重污染生消气象条件分析

利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM_2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM_2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明：2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最多,秋季次之。重污染天气中首要污染物为PM_2.5、PM₁₀和O₃,PM_2.5为首要污染物占比87%,PM₁₀占比6%,O₃占比7%。小时PM_2.5浓度与相对湿度、总云量、24 h变温正相关,与风速、气温、风向、1 h降水负相关。冬季相关性最好,其次是秋季和春季。90%PM_2.5重污染相对湿度均为50%以上,冬季和秋季高达98%;风速大于4 m·s^-1时,有0.7%的PM_2.5达到重污染;降水对PM_2.5有一定清除作用。升温、湿度增加和负变压有助于污染天气形成,生成过程中平均风速为1.8 m·s^-1,主导风向为SW,其次是S、W。降温、湿度下降、正变压、降水有助于污染天气消散,消散过程中平均风速为3.1 m·s^-1,主导风向为E,其次是NE、N。各方位3 m·s^-1的风具有清除能力,偏北风具有较好清除能力,风速较其他方向风速小。     

北京地区夏末秋初气象要素对PM2.5污染的影响

利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006—2008年的7—9月PM_2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM_2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析。结果表明:城区站各月平均PM_2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因。从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2 m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用。PM_2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱。当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显。     

2017年中国大陆PM2.5浓度时空分布特征分析

利用我国366个环境质量监测站的逐时观测资料,统计分析中国区域2017年PM_2.5浓度的变化情况,绘制其时空分布图。研究结果表明:(1)2017年年均PM_2.5浓度最大为和田地区,浓度为133μg/m3,年均PM_2.5浓度最小为云南迪庆,浓度为10μg/m3,,其极值分布大致呈现南低北高,西低东高的趋势。(2)根据年平均值,日平均值最大值,最小值以及其差值的时空分布情况,PM_2.5质量浓度相对较大的地区为华北与东北部分地区,少部分位于华中地区,相对较小的区域为西北,西南以及东南沿海地区。(3)PM_2.5质量浓度的季节性变化趋势大致为冬季>秋季>春季>夏季,其中新疆、西藏等地PM_2.5质量浓度变化受季节变化影响相对较大,华南及沿海地区受季节变化影响相对较小。      

银川大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013年银川地区6个监测点污染物质量浓度和同期气象要素数据,对区域内污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系进行分析。结果表明：银川市区PM10年均值超标0.7倍,PM_2.5年均值超标0.4倍,SO₂和NO₂也有一定程度超标,CO和O₃未超标|1、2、11月和12月为SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO质量浓度较高月,O₃浓度最高月为5月,次高月为10月|9:00-12:00和21:00-00:00是SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5和CO质量浓度较高的两个时段,O₃浓度一般于15:00达到最大;6类污染物普遍表现出季节性的准7 d周期和全年性的准30 d周期|空气质量状况良的频率是56 %,轻度污染26 %,优仅为12%;首要污染物以PM₁₀、PM_2.5和SO₂为主|风速与SO₂、NO₂和CO具有良好的负相关关系,与O₃则呈显著正相关关系,风速对PM₁₀和PM_2.5影响较复杂,当风速小于某一值时,有利于PM₁₀和PM_2.5扩散,当风速达到一定程度后,又会导致PM₁₀和PM_2.5浓度的增加|降水对污染物有较好的冲刷作用,且对SO₂的清除作用最明显,对O₃的清洁作用最弱。     

气候变化对河北坝上地区草地土壤风蚀扬尘季节和年排放速率的影响

以全球气候模式NorESM1-M产生的RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5气候变化情景数据和原环保部推荐的土壤风蚀扬尘计算方法,模拟分析了未来气候变化对河北坝上砂粘壤土、粘壤土、壤粘土、砂壤土、砂粘土和风沙土草地土壤风蚀扬尘总可悬浮颗粒物(Total Suspended Particle,TSP)、PM10和PM2.5的季节及年排放速率的影响。结果表明:气候变化影响下坝上地区气温上升,年降水量和风速波动较大、并存在上升和下降的趋势。相比基准情景,在RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下,各土壤风蚀扬尘TSP、PM10和PM2.5季节排放速率在春季分别高15%、47%、28%和46%;秋季分别高17%、54%、45%和38%;冬季分别低36%、42%、39%和44%;夏季,在RCP2.6情景下低1%,在RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下分别高14%、3%和7%;未来气候变化情景下,各土壤风蚀扬尘TSP、PM10和PM2.5年排放速率分别高25%、54%、35%和54%。基准和未来气候变化情景下,土壤风蚀扬尘TSP、PM10和PM2.5的季节和年排放速率及其差异从高到低均依次为砂粘壤土、风沙土、砂壤土、粘壤土、壤粘土和砂粘土。表明未来气候变化将使河北坝上地区草地土壤风蚀扬尘排放速率增加,但存在季节和气候变化情景方面的差异。     

2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染过程综合分析

利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。