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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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。     

南京市城市不同功能区PM10和PM2.1质量浓度的季节变化特征

使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM_2.1和PM₁₀的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρ_PM10春季为167.47 μg/m³,夏季为 85.99 μg/m³,秋季为238.99 μg/m³;ρ_PM2.1春季为59.66 μg/m³,夏季为42.80 μg/m³,秋季为100.15 μg/m³。不同季节中ρ_PM10和ρ_PM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρ_PM2.1和ρ_PM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m³和9.0~10.0 μm/m³。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m³的粒径段。江北工业区ρ_PM10和ρ_PM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。     

南京市城市不同功能区PM10和PM2.1质量浓度的季节变化特征

使用Anderson-Ⅱ型9级撞击采样器测量了南京市鼓楼商业区、江北工业区、钟山风景区和宁六高速公路交通源春、夏、秋三季的大气气溶胶质量浓度。分析结果表明:南京市PM_2.1和PM₁₀的质量浓度存在明显的季节变化,秋季>春季>夏季;ρ_PM10春季为167.47 μg/m³,夏季为 85.99 μg/m³,秋季为238.99 μg/m³;ρ_PM2.1春季为59.66 μg/m³,夏季为42.80 μg/m³,秋季为100.15 μg/m³。不同季节中ρ_PM10和ρ_PM2.1均存在较好的相关性,夏季相关性最好,相关系数为0.952;秋季次之,相关系数为0.783;春季相对较差,相关系数为0.613。城市不同功能区之间ρ_PM2.1和ρ_PM10的质量浓度值差异很大,交通源>工业区>商业区>风景区。城市不同功能区的质量浓度谱分布基本一致,均为双峰型分布,峰值分别位于0.43~0.65 μm/m³和9.0~10.0 μm/m³。南京市春、夏、秋三个季节大气粒子质量浓度谱为双峰分布,粒子主要集中在0.43~3.3 μm/m³的粒径段。江北工业区ρ_PM10和ρ_PM2.1质量浓度的相关系数为0.814,略高于鼓楼商业区的0.797。     

成都市PM2.5污染特征及其与地面气象要素的关系分析

为了解成都市PM_2.5污染特征及其与地面气象要素的关系,利用环境空气质量监测资料和地面气象观测资料,分析了PM_2.5质量浓度的季节、月和日变化特征,并分不同空气质量等级分析空气质量与地面气象要素的关系。结果表明：PM_2.5质量浓度具有明显的季节、月和日变化特征,且成都市区6个监测站的变化趋势比较一致;成都市相对湿度较大,地面风速较小,约62%的样本分布在相对湿度80%~100%,约85%的样本分布在地面风速0~2 m·s^-1,地面风速对成都市PM_2.5的水平输送、扩散、稀释不利;降水对PM_2.5的清除量随PM_2.5初始浓度、降雨持续时间和累积降雨量增加而增大。     

武汉大气能见度与PM2.5浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报

武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM_2.5浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM_2.5浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH >90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568 km。而干情景下(RH<40%),能见度迅速降低的关键因素是PM_2.5质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM_2.5对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM_2.5浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH<90%湿度区段下相关性最强。PM_2.5浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10 km对应的PM_2.5浓度阈值为70 μg/m³,湿情景下该阈值为18—55 μg/m³。当PM_2.5质量浓度低于约40 μg/m³时,继续降低PM_2.5可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9 km,能见度≤10 km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。     

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。     

2014—2019年北京和南京地区PM2.5和臭氧质量浓度相关性研究

自2014年以来,中国细颗粒物（PM_2.5）浓度大幅度下降,但臭氧（O₃）浓度逐年缓慢上升,厘清PM_2.5和O₃（P-O）相关性尤为关键.在本研究中,2014—2019年北京和南京PM_2.5年均质量浓度下降幅度分别为-6.86和-6.15 μg·m^-3·a^-1;而日最大8小时平均O₃质量浓度（MDA8 O₃）年均增长幅度为1.50和1.75 μg·m^-3·a^-1.研究期间,北京地区MDA8 O₃质量浓度小于100 μg·m^-3,P-O呈负相关;而当质量浓度大于100 μg·m^-3时,P-O为正相关.通过Pearson相关系数研究P-O两者相关性.在两个城市每月相关性分析中,在每日时间尺度5—9月为强的正相关;而小时时间尺度11月至次年2月趋于负相关.在北京,P-O每月和季节相关性变化大于南京.在日变化中,夏季在16时为强的正相关,春秋两季在13—17时为弱的正相关,而在春、秋和冬季8时,却为强的负相关.     

苏南三市秋冬季PM2.5中水溶性离子和元素特征及源解析

2010年11月16日至12月17日在南京、常州、苏州三城市设置采样点,24 h采集大气PM_2.5样品,并测定其水溶性无机离子和元素的浓度,在此基础上讨论PM_2.5及无机组分的时空分布特征。结果表明,采样期间,PM_2.5污染较严重,且苏州最重,常州次之,南京最轻,南京、苏州、常州日均浓度分别是国家二级标准(75 μg/m³)的1.44、2.32、1.53倍;三市PM_2.5离子组分中,阴离子均以SO₄^2-和NO₃^-为主,阳离子以Ca²⁺和Mg²⁺为主;苏州Na⁺和Cl^-之间的相关性较高,其受到海盐输送影响较大;三城市PM_2.5中Ca是最主要元素,Al次之。运用主成分法分析南京、常州和苏州PM_2.5的来源可知,三城市PM_2.5受多个污染源影响,包括生物质燃烧、地表扬尘、五金工业及汽车尾气排放等。     

西安市PM2.5城乡差异及与城市热岛的关联研究

依据一种基于建筑用地比例和土地利用信息熵的城乡站点划分方法,将西安市环境与气象站点划分为城区、郊区和两类乡村站,讨论其PM_2.5的城乡分布特征及与城市热岛效应强度(Urban Heat Island Intensity,UHII)间的相关关系。结果表明,不同季节西安市呈现不同的PM_2.5城乡分布特征和日变化特征,两类乡村站点PM_2.5差异明显且下风向乡村站点(乡村D)对应的UHII_D对城区和乡村的影响程度大于上风向乡村站点(乡村U)对应的UHII_U。在城区较多本地排放的影响下,乡村PM_2.5浓度与 UHII_U(或UHII_D)相关系数均大于城区。随着UHII_D的增加,城乡PM_2.5相对浓度差值(RUPII_D)整体呈下降趋势且UHII_D与RUPII_D在春夏秋季显著负相关。UHII_D增大,城区近地面PM_2.5的水平扩散能力减弱,但PM_2.5的垂直扩散能力较乡村更强,从而UHII_D通过影响PM_2.5的传输扩散特征,进一步影响西安市RUPII_D。     

日照市区PM10污染物特征及其与气象要素的关系

对2002年1月1日-2002年12月31日日照市环境监测中心提供的PM₁₀(可吸入颗粒物)日平均浓度资料和对应时段的日照市地面气象资料做了深入的分析,揭示了污染物PM₁₀变化特征及其随气象要素的变化规律。同时分析了主要污染物PM₁₀与地面风速、风向间的相关关系,发现日照市大于等于3级的PM₁₀污染日均出现在1-4月,地面风速对污染物PM₁₀浓度有一定影响,当地面风速超过5m/s时,3级及以上污染日很少出现,当地面风速超过6.5m/s时,随着风速的提高,污染物浓度呈下降趋势。污染物浓度呈明显的季节变化,冬、春季节明显高于夏、秋季节。     

上海市PM_(10)浓度四季遥感模型研究

通过分析2001—2012年上海市PM_(10)浓度(由API(Air Pollution Index)转化得到)的变化规律,构建了上海市PM_(10)浓度的遥感反演模型。结果表明:1)上海市PM_(10)浓度存在季节性变化,应分别建立遥感反演模型。2)分析MODIS气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品与PM_(10)浓度之间的相关性发现,AOD须经过垂直和湿度订正才可与PM_(10)建立较好的关系。3)结合垂直和湿度订正分别建立的上海市PM_(10)浓度春夏秋冬四季的遥感反演模型均通过了拟合度检验,其中春季模型采用指数函数、夏季和秋季模型采用二次多项式函数、冬季采用幂函数、全年采用二次多项式函数,利用此四季模型反演上海市PM_(10)浓度具有较高的可信度。     

Terra和Aqua卫星MODIS 3 km AOD与北京PM_(2.5)对比分析

本文利用2014年全年北京市12个空气质量监测站的逐小时PM_(2.5)地面观测资料,以及Terra卫星和Aqua卫星的MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)产品,分析了地面PM_(2.5)和两颗卫星AOD的时空分布特征,并在时空匹配的基础上,建立了AOD与PM_(2.5)浓度之间的回归模型。结果表明:PM_(2.5)浓度在城区高、郊区低,最低值位于定陵站,城区站和郊区站的逐时PM_(2.5)浓度的日变化分别呈"双峰型"和"单峰型";两颗卫星AOD数值也均是城区高、郊区低,沿山区的边界有明显的AOD梯度,且城区上午Terra卫星的AOD高于下午Aqua卫星的AOD,而郊区上、下午的AOD基本相同;Aqua卫星AOD与PM_(2.5)的确定系数(R2)较Terra卫星AOD与PM_(2.5)的确定系数平均高0.11,且城区站点两颗卫星AOD与PM_(2.5)相关性均较郊区站点AOD与PM_(2.5)相关性偏高;综合来看,Aqua卫星的AOD与城区的PM_(2.5)相关系数最高,即Aqua卫星的AOD更适于监测和反演城区地面的PM_(2.5)。     

湖北2015年冬季PM2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征分析

PM_2.5污染仍然是湖北省冬季大气污染的首要污染类型,且具有明显区域传输特征,重污染过程的空气污染气象条件有别于华北地区,值得关注。采用WRF/Chem不同排放情景下的模拟结果,并结合观测分析,研究了2015年12月—2016年1月湖北省PM_2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征,从大尺度输送条件和局地边界层动力作用分析了外来污染物水平传输、悬浮聚集和向下传输的过程,并解释了该地区观测到的午后PM_2.5浓度特殊峰值的气象成因。结果表明,湖北重污染爆发以区域传输为主,地面观测PM_2.5极值对应10 m风速可达8—10 m/s,边界层0—1 km为较强偏北风输送,污染传输通量极值位于400 m高度附近,为重要传输通道,低空无明显逆温,重污染过程具有“非静稳”边界层气象特征。重污染形成的大尺度输送条件为,长江中下游及北部地区偏北风异常偏强,南部地区风速减缓,使污染物在中游平原堆积,鄂北边界风速越大,越有利污染输送增长。传输性污染主要来自偏北和东北方向的污染源输送,潜在源区贡献主要为途经偏北通道上的豫中、南阳盆地和关中地区,以及途经东北通道上的鲁、皖、苏等部分地区。PM_2.5浓度日变化双峰结构的天气成因不同,21—24时（北京时）峰值为静稳性污染,11—14时峰值为传输性污染。污染输送受大气边界层高度影响,日出前大气边界层高度较低,层结稳定并伴有上升运行,使得低空外来输送悬浮聚集在400 m高度附近;日出后随大气边界层高度升高,静稳层结被破坏,在干沉降作用下高浓度PM_2.5开始向下传输,并在午后地面形成峰值。      

长三角地区城市O_3和PM_(2.5)污染特征及影响因素分析

O_3和PM_(2.5)是影响长三角地区空气质量的主要污染物。利用2016年33个城市大气环境监测站6项污染物的小时浓度及4个省会城市的气象数据进行统计分析,研究了该地区O_3和PM_(2.5)浓度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:长三角地区O_3年平均浓度为50～73μg·m~(-3),平均为61μg·m~(-3);除芜湖和宣城外,其余31城市均存在不同程度的超标状况,超标率为0.34%～18.86%,平均为5.68%。O_3在5月和9月达到浓度高值;四季O_3日变化均呈单峰型,峰值出现在15∶00,夏季O_3峰值浓度最高值为157μg·m~(-3)。O_3浓度沿海城市整体高于内陆城市;夏季宿迁—淮安—滁州片区O_3污染较重。O_3与NO_2、CO显著负相关,且与NO_2相关性较强;O_3与气温、日照时数显著正相关,与相对湿度、降水呈负相关。PM_(2.5)年平均浓度在25～62μg·m~(-3)范围内,平均为49μg·m~(-3);各城市均出现PM_(2.5)超标,滁州PM_(2.5)超标率最大,为23.91%。PM_(2.5)在3月和12、1月达到浓度峰值;其日变化呈双峰型,09∶00—10∶00和22∶00—23∶00达到峰值。冬季徐州PM_(2.5)浓度最高,为102μg·m~(-3)。PM_(2.5)与NO_2、CO、SO_2、PM_(10)显著正相关,与气温、风速、降水负相关。     

唐山市PM2.5和O3行业来源解析

京津冀位于华北平原腹地,面临着严重的空气污染问题,尤其是河北省的重点工业城市唐山,长期位于全国空气质量最差的前十名。为改善空气质量,过去的十多年间我国颁布实施了多项污染防治计划,但唐山的PM_2.5和夏季O₃浓度仍超国家标准。为此,使用WRF(Weather Research and Forecasting Model)-CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模型量化了唐山市2020年PM_2.5和O₃浓度的行业贡献并分析其协同控制可行性。工业源对唐山市PM_2.5浓度贡献最大,约占45%,其次是居民源约占16%。冬季能源、居民源和农业源占比为全年最高,分别达17%、19%和11%。O₃浓度的背景值约占一半以上,4月占比最高。在非背景值中,唐山O₃浓度最大来源为工业源,约占53%,其次是交通源,约占22%。生物源、交通源和能源行业的贡献在7月有所上升,分别约10%、27%和20%。不同污染情...     

利用多源数据建立GA-BP算法模型估算PM2.5的研究

利用MODIS AOD(Aerosol Optical Depth)3 km分辨率的L2产品并辅以地面气象测量站点和环保监测站点的逐小时数据,对2017-2018年南京地面各站点进行数据匹配,分析估算PM2.5的各相关组合因子,然后利用GA-BP神经网络算法构建卫星数据辅以地面气象数据来估算PM2.5质量浓度的机器学习...     

利用FY-4A卫星光学数据对中国近地面PM2.5浓度的估算和检验分析

对FY-4A卫星的气溶胶光学厚度（AOD）产品进行检验,并根据卫星相关观测资料,通过改进后的PMRS方法,反演得到中国近地面PM_2.5质量浓度网格化分布。结果表明,FY-4A卫星反演不同站点AOD与地基观测网（AERONET）观测结果吻合较好,但存在一定的低估或高估现象,相关系数区间为0.54—0.87。将细粒子比（FMF）以0.4为界进行划分,FMF＞0.4时,拟合结果较FMF≤0.4时更接近于AERONET观测结果;但FMF≤0.4时,卫星反演的AOD稳定性优于FMF＞0.4时。通过引入AOD的大小,改进FMF＞0.4时对细粒子柱状体积消光比（VE_f）的估算算法,并通过改进后的PMRS方法对中国近地面PM_2.5浓度进行逐时反演,其反演结果和地面观测结果相关较好,其中,乌鲁木齐、石家庄和徐州观测点的相关系数均高于0.7,但数值上仍存在高估或低估,误差结果由多种因素决定。空间分布中,卫星反演的中国2019年近地面PM_2.5浓度月均值与近地面观测的结果有较好的对应关系,二者逐月演变趋势基本一致,基本可以反映出中国近地面大气细粒子的空间分布,特别是秋、冬季京津冀周边区域、汾渭平原等污染高值区均与地面观测对应较好。