哈尔滨春季一次罕见重度霾天气成因分析

利用气象、环境、卫星遥感火点监测等资料，从环流形势、气象要素、污染物和污染传输特征等方面对哈尔滨2018年4月4日夜间至5日白天罕见重度霾天气成因进行分析。结果表明，此次重度霾天气首要污染物为PM2.5，污染最重时PM2.5浓度高达507μg?m-3，秸秆焚烧是污染物的主要来源，既有本地源又有外地源，利用HYSPLIT模型模拟出这次重度霾天气污染传输特征。重度霾时段，近地面风速小，为1.5m·s-1左右，最小为0.1m·s-1，风向呈弱气旋性辐合、湿度增大有利于形成霾。低层存在较强的贴地逆温，逆温层顶高度约为100m,逆温强度约为1.5℃/100m，不利于污染物在垂直方向上扩散。地面均压场和高空弱高压脊、暖锋锋区和暖平流为这次重度霾天气提供了有利的大气环流背景条件。     

2013—2016年北京朝阳站PM2.5质量浓度变化特征

利用2013年2月至2016年1月北京朝阳环境气象站PM2.5质量浓度和同步地面风数据,重点分析了PM2.5质量浓度的变化特征及受地面风的影响情况。观测期间测点PM2.5年平均质量浓度为80.6±4.0 μg·m-3,为环境空气质量标准(GB3095—2012)二级年均浓度限值(35 μg·m-3)的约2.3倍,季节变化特征明显,冬季最高（115.1 μg·m-3）、夏季最低（58.5 μg·m-3）。测点主导风向为ENE—E—ESE,风速主要集中在0.2~2.0 m·s-1。当地面风来自ENE—E—ESE方向时PM2.5质量浓度最高（109.1 μg·m-3）,来自WNW—NW—NNW方向时最低（39.5 μg·m-3）。PM2.5质量浓度随风速增大先上升后下降,在0.4 m·s-1时达最高,为139.2 μg·m-3。风速在0.2~2.0 m·s-1时主要受ENE—E—ESE方向影响,而2~6 m·s-1时主要受ESE方向影响较大。通过与其他站点的比较发现,不同站点各方向污染源和地面风的差异导致了PM2.5质量浓度在各方向分布的差异。     

新疆重点城市大气颗粒物变化特征

本研究基于新疆16个主要城市2015—2022年40个环境监测站逐时的6类空气污染物（PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3）数据,分析了大气污染物的时空分布特征,得出以下结论：（1）新疆大气污染物以颗粒物为主。（2）PM10浓度的空间分布由南往北逐步降低,浓度最高值出现在和田的春季,达六级污染（546 μg·m-3）;PM2.5浓度在春季、夏季、秋季与PM10浓度分布特征一致,冬季中天山北坡城市浓度明显升高,全年最高值出现在五家渠市冬季,达五级污染（172 μg·m-3）;四季PM10和PM2.5浓度最低值均在阿勒泰市,空气质量优。（3）乌鲁木齐市和喀什市颗粒物浓度整体呈下降趋势。阿勒泰市两类颗粒物浓度整体较低,空气质量均为优良等级。乌鲁木齐市PM10及PM2.5浓度在冬半年较高,两类颗粒物均在2017年1月达到最高值,达五级污染。喀什市PM10浓度在2—5月较高,PM2.5浓度在10月至次年5月较高,两类颗粒物均在2016年3月达到最高值,达六级污染。（4）两类颗粒物浓度日变化相似,阿勒泰市四季均在23:00时前后较高,乌鲁木齐市春、夏、秋三季在00:00—02:00较高,冬季在22:00时较高,喀什市春、夏、秋三季在夜间01:00时前后较高,冬季在13:00时较高。     

2014—2015年上海地区冬夏季大气污染特征及其污染源分析

利用上海地区冬、夏季空气质量数据和常规地面观测数据,分析了2014—2015年冬、夏两季大气污染特征,并通过聚类分析法和后向轨迹模式对污染物输送路径进行统计分析。结果显示：上海市冬、夏两季空气质量均以优良为主,首要污染物分别以PM2.5和O3;来自夏季的西北输送路径对应PM2.5和O3浓度最高,分别为62.8和130.2 μg·m-3,来自冬季的西北和西南方向的输送路径对应PM2.5浓度较高;进而基于潜在源区贡献和污染源排放强度等要素建立了传输指数。总体而言,江苏中南部、浙江中北部以及安徽中南部等地对上海地区夏季空气质量影响较为显著,而冬季周边区域的传输指数范围有所扩大,主要包括河北南部、河南中东部、山东、安徽、湖北中东部、江苏以及浙江中北部等地。     

江苏地区连续性雾霾天气的污染物浓度变化和特征分析

针对2013年1月江苏淮安地区发生的一次连续性雾霾天气过程,分析该天气过程中PM10和PM2.5的质量浓度演变特征、能见度与气象要素之间的关系、中低层环流特征以及污染物来源。结果表明:雾霾期间PM10和PM2.5质量浓度最低值出现在05:00至07:00(北京时间,下同)和13:00至17:00,最高值出现在21:00至23:00,PM10和PM2.5质量浓度并非同时达到极大值;持续变化较小的气压梯度、较低的风速、相对湿度的增大以及PM2.5和PM10质量浓度的增高是雾霾发生发展的必要条件;能见度与气压、相对湿度、PM2.5质量浓度的相关性较好,建立回归方程,对能见度的整体变化趋势拟合效果较好;高空环流形势平稳、中低层的暖平流、持续稳定少动的地面高压场分布为雾霾天气的持续发生发展提供了有利的形势背景;稳定的层结结构、中低层偏东及偏东北方向气团的输送、本地污染源以及严重的空气污染是此次过程中能见度偏低、霾天数较多的主要原因。     

2016年12月青岛一次持续重污染天气的观测分析与数值模拟

选取2016年12月17—22日青岛一次典型重污染天气,利用大气污染物监测结果、地面气象要素观测资料和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）ERA5再分析数据对此次过程中大气污染物及气象场的变化特征进行分析。观测分析表明此次污染过程持续时间长达5 d以上,其中19—21日为重污染天气（PM 2.5 日均质量浓度ρ>150 μg·m-3）。根据气象场和PM2.5质量浓度变化特征,此次污染过程可分为3个阶段：17日02时—19日08时为青岛污染物累积阶段,研究区受西南风控制,PM2.5质量浓度逐渐上升,700 hPa等压面上高空槽的维持及槽前持续的南风、西南风有利于污染物累积,同时近地面相对湿度增加,是此次持续性重污染天气形成的重要条件;19日09时—20日20时为青岛污染维持加剧阶段,相对湿度大、风速很小,污染物扩散条件差,PM2.5质量浓度最高;20日21时—22日08时为青岛污染消散阶段,青岛对流层中下层及地面风速均增大并产生弱降水,有利于污染物扩散稀释和湿清除,PM2.5质量浓度逐渐降低。WRF-Chem数值模式能够较好地模拟出主要气象要素和青岛PM2.5 质量浓度的变化特征,模拟结果表明山东省内污染物排放贡献了青岛PM2.5的49.5%;污染物跨省输送对此次污染事件也有重要贡献,其中来自研究区以南的安徽和江苏的排放对青岛PM2.5的贡献率可达25.5%。     

北京地区供暖季两次重污染过程气象条件对比

为对比分析北京地区供暖季期间两次重污染过程的影响因素,利用气象常规和非常规资料、环保监测站观测资料分析了2016年11月2—5日（以下简称“2016年过程”）和2018年3月11—14日（以下简称“2018年过程”）两次重污染过程的气象条件。结果表明：2018年过程与2016年过程天气尺度高低层天气影响系统类似,地面平均风速均为1.5 m·s-1,大气水平扩散条件基本相似,边界层风场的分布及风速大小基本一致,但2018年过程低层暖气团影响高度达2 km以上且逆温强度很大,大气垂直扩散条件更不利于污染物的扩散;2018年过程PM2.5浓度较2016年过程污染最重单站峰值浓度偏低30.2%,全市平均浓度也较其略低,且未出现爆发性增长阶段,浓度积累增长平缓;2016年过程一氧化碳（CO）出现爆发性增长,4 h浓度上升接近1 000 μg·m-3,峰值浓度为3 179 μg·m-3,黑碳（BC）浓度持续较高且峰值浓度为19 939 ng·m-3;2018年过程期间CO峰值浓度较2016年过程下降24.6%,且未出现爆发性增长阶段,BC有一定日变化特征,峰值浓度为4 228 ng·m-3,远远低于2016年过程。两次重污染过程发生在基本相似的气象条件下,2018年的垂直扩散能力更为不利,但从细颗粒物和一次排放污染物对比来看,2018年过程多种污染物浓度显著下降、平均浓度明显降低,这与人为减排限排等因素密切相关。     

哈尔滨秋季一次持续性重污染过程分析

利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM_2.5,PM_2.5平均浓度为438 μg·m^-3,局地PM_2.5浓度高达1487 μg·m^-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s^-1,风速≤ 1.5 m·s^-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM_2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）^-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。     

天津冬季重霾污染过程及气象和边界层特征分析

京津冀大气灰霾污染严重,天津市作为其核心组成之一其污染形势亦严峻。选取2013年2月20~28日天津重霾污染时段7站PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)和气态污染物数据,结合北京污染数据、地面气象要素、能见度、边界层温湿和风廓线、后向轨迹,深入分析重霾污染过程特征及气象和边界层成因。结果显示,研究时段天津PM2.5、SO2、NO2、CO和O3浓度均值为150、87、56、2.4和22μg m-3,气态污染物各站差异显著,但仅有SO2全面超过国家空气质量一级标准(50μg m-3),而PM2.5具有区域同步变化特征,且严重超标,是一级标准(35μg m-3)的2~8倍,最高小时均值高达364μg m-3;高浓度PM2.5是导致低能见度的主因,能见度小于10 km对应PM2.5阈值为50μg m-3。弱风和高湿度导致局地排放累积,PM2.5始增,在高湿度条件下,持续偏南风促使其稳步增加,配合弱北风和弱东风PM2.5震荡上扬,污染高值阶段,南北气流短时迅速切换,区域污染传输叠加污染的循环累积,PM2.5浓度峰值达到最高;除因边界层强东风导致的平流逆温外,高浓度PM2.5与平流逆温密切相关;高污染时段高湿主要集中在500 m以下,且随高度递减幅度较大;位于200~600 m的低空急流一定程度抑制污染上升,尤其持续强东风使PM2.5浓度稳步降低到二级水平,污染迅速有效清除最终依赖整层的强西北风。北京、环绕天津的河北中部和西南部地区对天津重污染有显著贡献。     

2007年春季广州城区黑碳气溶胶污染特征的初步研究

2007年4月利用黑碳仪（Aethalometer）、颗粒物在线观测仪（TEOM1400a）和现时天气现象传感器（PWD22）获得了大气细粒子中每5 min黑碳气溶胶（BC）浓度以及每30 min PM2.5浓度及大气能见度观测数据。结果发现：黑碳日均值浓度为7.4±2.9 μg·m－3,变化范围分别为2.1～11.6 μg·m－3。PM2.5日均值浓度为77.4±35.9 μg·m－3,浓度变化范围分别为29.6～183.3 μg·m－3。黑碳小时浓度变化具有2个明显的峰值,主要与机动车尾气排放密切相关。黑碳浓度与PM2.5浓度呈正相关,与大气能见度呈负相关,相关系数为分别为0.707和－0.529,表明黑碳是PM2.5中的重要组成部分,对大气能见度的影响较显著。     

2015年冬季湖北省PM2.5重污染传输特征及影响天气系统的数值模拟

为了研究湖北省两种污染来源的重污染天气特征及其形成机制,采用WRF/Chem零排放情景模拟方案,将2015年冬季湖北省PM2.5模拟浓度分离为外源传输量和本地累积量,基于对数值模拟结果的统计分析,确定了湖北省污染传输通道和外源传输贡献率,研究了敏感区天气系统对两种污染来源的影响作用。结果表明,外源污染物输送在湖北省内有两条主要通道,一是由南襄盆地夹道直接输送汇入江汉平原,二是沿京广线从信阳到随州、孝感、武汉至江汉平原。湖北长距离跨区域传输的潜在污染源区为河南、安徽、江苏、山东等地。2015年冬季湖北省17个地（市）平均外源贡献率为42%,而对于重污染过程,平均外源贡献率高达66%,外来源输送对湖北重污染过程贡献非常显著。对外源传输型,我国东南地区为主要敏感区,气压（气温）变化与PM2.5输送显著负（正）相关,对维持南、北两支矢量带（PM2.5输送与风场相关）,推动偏南和偏东气流起到积极作用。此外,伊朗高原天气系统通过上下游效应对东亚地区大气环流起到一定影响,从而也间接影响了区域污染输送。对本地累积型,冬季风环流系统为主要影响天气系统,在弱的冬季风环流形势下,蒙古高压系统偏弱、西太平洋地区海平面气压值偏高,对应湖北本地累积污染总量贡献大。     

2007和2008年夏季北京奥运馆大气PM10与PM2.5质量浓度变化特征

为了监测北京奥运主场馆附近大气颗粒物的污染状况以及评估奥运污染源减排措施对北京大气颗粒物质量浓度变化的影响,利用颗粒物在线监测仪器TEOM于2007年和2008年夏季,在奥运主场馆附近的中国科学院遥感应用研究所办公楼楼顶对大气颗粒物PM10和PM2.5进行了连续同步观测。结果表明,2007年夏季监测点附近大气PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为153.9和71.2μg.m-3,而2008年夏季PM10与PM2.5质量浓度的平均值分别为85.2和52.8μg.m-3。与奥运前一年同时段相比,奥运时段大气PM10和PM2.5的质量浓度分别下降44.5%和25.1%。对比分析奥运前后的2次典型污染过程发现,空气相对湿度的增加和偏南气流输送的共同影响易造成大气颗粒物的累积增长,而降雨的湿清除作用和偏北气流则会使大气颗粒物浓度迅速降低。在相近的气象条件下,奥运前后的污染过程中,大气细粒子的日均增长速率分别为25.1和13.9μg.m-3.d-1,而大气粗粒子的日均增长速率分别为20.8和2.2μg.m-3.d-1,奥运时段污染累积过程中大气粗、细粒子的增长速率分别显著低于和略低于奥运前同时段污染过程中颗粒物的增长速率。污染源减排措施的实施是奥运期间大气颗粒物质量浓度降低的主要原因,从控制效果来看,奥运期间实施的污染源减排措施对大气粗粒子的控制效果明显好于大气细粒子。     

晋城市冬、春季PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象因子的关系

为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM2.5及PM10小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM10与PM2.5高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM10高值区位于城区南部区域,PM2.5高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM10与PM2.5月均浓度整体呈单峰型变化,PM10在4月份最高(157.54±5.67μg·m^-3),PM2.5在1月份最高(94.08±2.25μg·m^-3)。冬季PM2.5/PM10平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM10与PM2.5小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM10与PM2.5的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p<0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p<0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM10与PM2.5的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。     

北京市大气电场和大气污染物关系初步研究

以北京市朝阳站为例总体上分析了2014-2015年北京市全年、冬半年和夏半年电场强度和污染物变化特性及相关性,重点研究静稳积累型、污染复合型、沙尘型3种类型污染天气下大气电场强度与主要污染物因子浓度以及与气象要素之间的关系.结果表明:(1)全年电场强度每小时平均值为0.45～0.72kV·m-1,全年电场强度主要峰值在...     

北京冬季PM2.5重污染时段不同尺度环流形势及边界层结构分析

城市重霾污染事件的发生除排放源内在原因之外,气象条件是最直接的客观外因。本文以2013年2月21~28日北京地区典型细颗粒物(即PM2.5)重污染过程为例,基于颗粒物水平和垂直监测数据,常规及加密自动气象站数据和高时间分辨率风廓线数据,分析了重污染过程中不同尺度环流形势以及边界层结构的变化对细颗粒物重度污染形成、累积和消散的影响。结果表明:弱低压场或弱高压场控制下,局地西南风和东南风输送与北部山区偏北风在山前的汇聚,配合边界层低层顺时针方向的风切变,易发生大气中细颗粒物的爆发性增长;而均压场控制和近地层持续偏南气流输送,配合高层持续稳定的西北风,是污染长时间持续稳步增长的主因。此外,近地层低风速、高湿度和逆温的维持是区域霾污染爆发增长和长时间持续增长的关键气象因素。高压前部的系统性西北大风是污染得以驱散的直接外部动力。     

基于多元数据分析的我国PM2.5浓度及其主控因子的时空分布特征研究

基于2013~2016年空气质量监测台站资料,利用经验正交分解、功率谱分析、BP典型相关分析等多元数据分析方法解析了中国地区细颗粒物（PM2.5）主要模态的时空特征,并与排放源和气象场建立了相关关系,得到以下结论:中国地区PM2.5场存在两个主要模态,其中第一主模态为一致增加模态,强度中心位于西北地区东部—华北南部地区;其时间序列呈显著下降趋势。第二主模态主要表现为南北反向变化的偶极子型分布,其大值区分别位于华北中南部和长江中下游地区。其中,PM2.5第一模态可以看作平均态,主要受平均排放场和环流场及大地形的影响,在北方的表现更为显著。PM2.5第二模态可看作偏离平均场的一种变化态,在冬季更可能和冷空气活动有关。冷空气的强弱决定了污染累积的位置以及输送的方式,其作用是使得南方的污染明显偏离平均态,故第二主模态在南方的表现更为显著。本研究有效地利用了多元数据分析方法研究了我国大气污染的演变机理,可为进一步认清大气污染的形成规律提供科技支撑。     

Characteristics of mass concentrations depending on synoptic features during airborne dustfall episodes observed at Cheongwon in Korea in 2005

Sandstorms in the desert and loess regions of north China and Mongolia, as well as the associated dustfall episodes on the Korean Peninsula, were monitored in 2005. The ground mass concentrations of PM10 and PM2.5 were analyzed during dustfall episodes at Cheongwon, in central south Korea, based on synoptic features at surface, 850 hPa and 500 hPa levels. A total of seven dustfall episodes lasting eleven days were observed and the mass concentration ratios of PM2.5 and PM10 during dustfall episodes were classified into a severe dustfall episode (SDE) and a moderate dustfall episode (MDE) depending upon two synoptic features. The main synoptic feature was for SDEs, which occurred frequently under a surface anticyclone and cyclone located in the west and east of the Korean Peninsula with large amplitude trough at 500 hPa over the northern Korean Peninsula. The sandstorms at the source headed directly to Korea via a strong N-NW wind without passing through any large cities or industrial areas of east China. The PM10 mass concentration sharply increased during the SDEs; however, the fine aerosol fraction of PM2.5 levels was relatively low with 13.6% of the mass concentration. In a synoptic feature for MDEs, a slow moving cyclone headed to Korea via the industrial areas of northeastern China under a small amplitude trough at a 500 hPa level. A weak anticyclone was also located over China. MDEs showed low mass concentrations of coarse PM10 particles and large fraction of fine PM2.5 particles at 46.3%.     

2018年1月青岛市一次重度污染雾——霾天气成因分析

利用中国国家地面站逐小时气象观测资料、中国环境监测总站空气质量逐时监测数据、ECMWF0.125°（纬度）×0.125°（经度）再分析资料及青岛市八关山自动站常规要素逐小时数据,对2018年1月15～22日青岛市一次重度污染雾—霾天气过程的特征及其影响因子进行分析。结果表明：PM10为首要污染物,污染过程中青岛市48 h输入污染源前期主要为北方干冷气团与江淮湿空气在山东半岛北部汇聚堆积,后期则主要包括山东省内局地大气污染物排放。雾—霾期间,500 hPa中高纬地区受乌拉尔山阻塞高压和中西伯利亚冷低压控制,宽广的东亚横槽稳定维持,青岛上空以平直西风气流为主,地面等压线稀疏,风速小;随着横槽转竖,纬向型环流转为经向型,冷空气大举南下,风速急增,降雪发生,雾—霾迅速消散。在静稳的大气环流背景下,当近地逆温层内弱风或持续吹陆风,对流层低层上升和下沉运动较弱,水汽条件较好时,有利于雾—霾维持。综合分析雾—霾各阶段PM2.5浓度和相对湿度与能见度间的关系发现,霾阶段两因子影响力相当;雾阶段能见度主要受相对湿度的影响;静稳条件下PM2.5浓度累积增加是影响雾、霾混合阶段能见度的主要因子。     

北京地区气溶胶PM2.5粒子浓度的相关因子及其估算模型

文中运用统计分析和气象统计预报的方法 ,使用北京白石桥小区的污染物观测资料和同期北京地区的气象观测资料 ,对影响大气污染的气象因子进行了综合分析 ,并分别建立了气溶胶PM 2 .5粒子浓度与气体污染物、气象要素场的两类统计相关拟合模型。发现气溶胶PM2 .5粒子浓度与气体污染物浓度存在不同程度的相关性 ,且与气象条件亦存在显著的相关关系 ,此类时空变化及其量化估算模型具有一定实际应用价值。通过确定气象要素场和气溶胶浓度的关系可进一步研究不同地区的污染物输送和污染源扩散影响的问题。     

邢台沙河市冬季大气污染特征与潜在源区分析

为了解邢台沙河市冬季大气污染特征,选取2017年12月至2018年2月沙河市区3个省控站点（司法局、市政府、宣传中心）的逐时监测数据,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和潜在源区。污染物浓度特征分析表明:整个冬季司法局、市政府和宣传中心站点的细颗粒物（PM2.5）平均浓度分别为118.0 μg/m3、121 μg/m3和135 μg/m3。在大气自然活动和人为污染排放的共同作用下,PM10、PM2.5、SO₂、NO₂和CO均有明显的日变化特征。整个冬季沙河市的ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO₂)/ρ(NO₂)均值分别为0.57和1.05（ρ为各物质的浓度）。且随着污染加重,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO₂)/ρ(NO₂)均明显升高,表明燃煤贡献增加;污染物空间分布特征分析表明:位于3个站点东北处的玻璃企业产生的污染物可能对监测站点造成了一定影响。污染物空间差异分析表明,区域污染范围越大、强度越高,大气污染的空间差异性越小;潜在源分析表明:沙河市PM2.5的强潜在源区分布在其周边区域,随着PM2.5浓度增加,强潜在源区呈缩小趋势。沙河市东南部的本地源对PM2.5浓度有主要贡献,而此处正是玻璃企业的聚集地。