新冠疫情影响下武汉市气溶胶类型变化分析

应用湖北省武汉市2019年12月1日-2020年4月30日期间的大气颗粒物数据(PM_(10)与PM _(2.5)),以及MODIS气溶胶产品,获取该区域的气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)、精细模式分数(fine-mode fraction,FMF)数据,建立4种气溶胶类型(城市/工业型、沙尘型、干洁海洋型和混合型)模型,对比分析新冠肺炎疫情影响下,社会管控及产业停产对武汉市大气颗粒物及气溶胶类型特性的影响。结果表明,管控及停产期间由于人为排放量减少,大气颗粒物浓度值均呈现下降趋势,除春节假期以外,城市/工业型气溶胶占比同样呈下降趋势,干洁海洋型气溶胶占比则上升至13.4%,而有序复工复产后,变化趋势则与管控停产期间相反。与2017-2019年同时期相比,春节后持续管控及停产期间,大气颗粒物浓度值和气溶胶参数同样低于往年同期。MODIS气溶胶产品能够有效获取区域气溶胶特性,对区域大气环境的监测及治理提供数据帮助。

基于精细模式气溶胶与WRF模式估算PM_(2.5)质量浓度

将气象要素加入到基于气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)的近地面大气颗粒物浓度估算是目前热门的技术手段之一。获取了江苏省南京市2014年3月—2019年2月期间的AOD,精细模式分数(fine-mode fraction,FMF)和PM_(2.5)质量浓度数据,并结合天气研究和预报(weather research and forecast,WRF)模式得到的气象模拟数据,对南京市PM_(2.5)的质量浓度进行反演。结果表明,相比于AOD与PM_(2.5)进行相关性分析,通过FMF校正得到的精细气溶胶光学厚度AODf与PM_(2.5)的相关性分析能够取得更高的拟合系数,R2最高达到0.40。利用随机森林模型,引入含不同高度的气象因子对PM_(2.5)质量浓度建立反演模型,得到的拟合系数与各误差指标均优于仅含近地面气象因子的模型,表明PM_(2.5)质量浓度受到多因子共同作用的影响,能较好地为利用多源数据反演PM_(2.5)质量浓度提供依据和参考。