焦作市大气污染时空分布特征及来源分析

焦作市是京津冀地区“2+26”通道城市之一.为研究焦作市大气污染特征,于2016年1月—2018年2月使用3个国控站点(马村区生态环境局、焦作市生态环境局和高新区政府)大气环境监测数据,以及2018年1月焦作市边界站PM2.5及其化学组分(水溶性离子和碳组分)监测数据进行分析.结果显示:焦作市大气污染以PM2.5污染为主,2017年ρ(NO2)、ρ(PM2.5)、ρ(PM10)、ρ(CO)和ρ(SO2)平均值分别为42.4μg/m^3、79.0μg/m^3、136.5μg/m^3、1.42 mg/m^3和38.3μg m^3,较2016年分别下降了10.5%、10.6%、11.2%、20.7%和37.6%.在时间分布上,大气污染物质量浓度日变化具有明显的季节性特征,春、夏两季ρ(NO2)日变化较秋、冬两季呈更宽的“U型”,ρ(SO2)峰值出现在12:00左右,推测原因与夜间高架源排放有关;在空间分布上,本地一次污染排放可能主要来自市区工地扬尘、西南地区交通源和东部污染点源.观测期间,ρ(NO3^-)、ρ(NH4^+)和ρ(SO4^2-)较高,平均值分别为39.42、23.66和23.01μg/m^3,分别占水溶性离子质量浓度的41.8%、25.1%和24.4%,占ρ(PM2.5)的27.4%、16.4%和16.0%.污染天的NOR(氮转化率)(0.35)和SOR(硫转化率)(0.43)明显高于清洁天的NOR(0.25)和SOR(0.18),表明污染天NO2和SO2二次转化程度更高.SOR和NOR随相对湿度的增加而增加,表明相对湿度较高时有利于NO2和SO2的二次转化.污染天和清洁天ρ(SOC)(SOC为二次有机碳)估算值分别为19.79和3.51μg/m^3,分别占ρ(OC)的79.4%和54.9%,占ρ(PM2.5)的9.8%和10.4%,表明焦作市SOC对OC有较大的贡献.PSCF(潜在源贡献因子法)结果表明,本地源是影响焦作市秋、冬两季PM2.5的主要潜在源,太行山南麓区域输送也对其有一定贡献.研究显示,焦作市大气污染较严重,本地一次排放、二次转化和区域输送是焦作市PM2.5的主要来源.

近43年江西省太阳辐射变化特征及其影响因素研究

基于江西省20个国家站1980—2022年逐日气象数据,利用Mann-Kendall趋势检验法、Pearson相关分析法分析了太阳辐射的长期变化趋势及其与气溶胶光学厚度、整层大气水汽含量、低云量和总云量之间的关系。研究发现:1)近43年来,受气溶胶光学厚度和整层大气水汽含量显著增长的影响,江西省太阳辐射以-5.7×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)的速度下降,总云量、低云量的微弱变化对太阳辐射的影响有限;2)夏季、秋季和冬季太阳辐射分别以-24×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)、-2.4×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)、-2.8×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)的速度下降,而春季太阳辐射以11.5×10^(-3) MJ m^(-2) decade^(-1)的速度上升,其中,夏季太阳辐射的下降受气溶胶光学厚度和低云量显著增加的影响,秋、冬季太阳辐射的下降受气溶胶光学厚度显著增加的影响,春季太阳辐射的增长主要取决于总云量的显著下降;3)气溶胶光学厚度和整层大气水汽含量增加导致80%的台站太阳辐射呈下降趋势,总云量和低云量下降导致20%的台站太阳辐射呈上升趋势,而修水、赣州站太阳辐射与4个影响因素的变化趋势相同的原因还需进一步研究。

京津冀典型工业城市沙河市大气污染特征及来源分析

近些年京津冀地区秋、冬季大气重污染事件频发,工业生产与居民燃煤是大气灰霾污染的重要原因。河北省沙河市是京津冀地区以玻璃制造和加工为主的典型工业城市,本研究选取该城市为研究对象,主要利用2017年1月至12月国控站点的大气环境监测和气象数据,采用扩散模型、潜在源分析等手段,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和污染来源。主要结论有:(1)沙河市首要污染物具有明显季节特征,春季、夏季、秋冬季分别以PM10、O3、PM2.5污染为主,季节贡献率分别为43.3%、72.3%、61.5%。(2)受城市大气边界层和排放的共同影响,PM10、PM2.5、SO2、NO2和CO浓度均有剧烈的季节-日变化特征。(3)冬季东北风时PM2.5、NO2、SO2均展现出高浓度和高相关性特征,表明站点可能受东北方向玻璃企业排放影响。同时,站点可能也受城中村散煤燃烧影响。(4)沙河市冬季PM2.5浓度为143μg m-3。冬季的一次重污染中硫氧化率SOR、氮氧化率NOR的最高值分别达0.67、0.39,气态污染物的二次转化剧烈,高湿度利于二次粒子的生成。重污染中C(NO3-)/C(SO42-)均值为1.89,推测沙河市NO2主要来自大型运输车辆和企业的共同排放。(5)本地源是沙河市PM2.5的主要潜在源区,周边几个重工业城市也有一定贡献。因此本研究建议沙河市PM2.5的治理除需加强本地污染源的削减和控制外,区域联防联控也十分重要。

2020年南昌市大气污染特征与潜在源区

基于南昌市大气环境监测、地面气象观料和GDAS等资料,主要采用后向轨迹聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析方法,分析了2020年南昌市大气污染特征和污染物潜在源区。结果表明:1)南昌市春、夏、秋季以O_(3)污染为主,冬季以PM_(2.5)污染为主。2)大气污染物质量浓度日变化具有明显的季节性特征,PM_(2.5)和PM_(10)在春、秋、冬季呈双峰形分布,NO_(2)在秋、冬季呈弱双峰形分布,春、夏季呈单峰分布,O_(3)呈单峰形分布。南昌市东部大气污染较西部更严重。3)南昌市气流输送季节差异明显,春、秋、冬季主要受偏北气流影响,夏季主要受偏南气流影响。本地源是南昌市大气污染的主要潜在源,安徽省南部、湖北省东部、上饶市西部和九江市的区域输送也有一定贡献。

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/m^3、121 μg/m^3和135μg/m^3。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。

焦作市PM_(2.5)污染化学组分特征及潜在源分析

利用2017年12月至2018年2月焦作市PM_(2.5)及其化学组分(水溶性离子和碳组分)数据,分析了观测期间焦作市PM_(2.5)化学组分特征及潜在源。结果显示:1)焦作市PM_(2.5)主要由NO_(3)^(-1)、NH_(4)^(+)、SO_(4)^(2-)、OC(Organic Carbon,有机碳)和EC(Elemental Carbon,元素碳)组成,观测期间平均浓度分别为30.26μg/m^(3)、17.86μg/m^(3)、16.47μg/m^(3)、17.44μg/m^(3)和4.27μg/m^(3),在PM_(2.5)中占比75.1%;2)焦作市冬季污染天NO_(3)^(-1)和SO_(2)的二次转化程度更高且OC和EC的来源更为相似;3)本地源是焦作市冬季PM_(2.5)污染的主要潜在源,周边城市的区域输送也有一定贡献。

2018年6月22—23日暴雨过程分析

2016年6月22—23日南昌市出现了全市范围的暴雨、大暴雨天气,造成了严重的积涝、内涝。利用天气实况、区域自动站资料以及NCEP 1°×1°再分析资料,对6月22日南昌市大暴雨天气过程的物理量进行诊断分析,着重根据此次过程的时空分布特征进行研究,得出结论:(1)此次过程主要受高空槽东移、中低层西南气流以及低层切变共同影响;(2)充足的水汽条件、能量条件以及垂直运动条件均有利于触发暴雨;(3)在高空槽东移、西南气流以及切变线共同影响的环流背景下,南昌地区整层湿度较大,地面辐合线及倒槽位于南昌附近,有利于南昌成为强降水中心。

南昌双偏振天气雷达地物杂波抑制效果分析

为评估南昌CINRAD/SAD双偏振天气雷达对地物杂波的抑制效果,使用2019年6—10月南昌单偏振雷达基数据和2022年同期南昌双偏振雷达基数据,对比分析了不同仰角和晴、雨条件下单、双偏振天气雷达反射率频率。结果表明:单、双偏振雷达在0.5°仰角因周边山区地形、建筑物遮挡的影响,在西北方向和东南方向存在明显的数据缺失。升级为双偏振雷达后,在各个仰角上周围反射率高频区的范围明显减小,雷达能有效消除雷达站点周边杂波的影响。晴天时,双偏振雷达对晴空杂波的过滤效果极佳;雨天时,双偏振雷达对南昌周边及梅岭山区的回波进行了弱化处理,可以有效减少地形回波、非气象回波的干扰。双偏振天气雷达产品差分相移率和相关系数能较清楚地辨别出虚假回波,可更好地用于确定降水粒子的信息。