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益阳市大气污染特征及潜在来源分析
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作者 宋云飞 杨振坤 +3 位作者 张俊丰 李晟 王蕾 罗达通 《湘潭大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第4期115-126,共12页
该文以湖南省“大气污染防治重点城市”之一的益阳市为研究对象,分析了“十三五”期间大气环境污染物浓度变化情况,同时对后向气团轨迹、潜在污染来源进行了模拟.结果表明,益阳市“十三五”期间六项常规污染物浓度整体变化呈现向好趋势,... 该文以湖南省“大气污染防治重点城市”之一的益阳市为研究对象,分析了“十三五”期间大气环境污染物浓度变化情况,同时对后向气团轨迹、潜在污染来源进行了模拟.结果表明,益阳市“十三五”期间六项常规污染物浓度整体变化呈现向好趋势,PM_(2.5)浓度整体下降但峰值仍较高,秋冬季是益阳市PM_(2.5)污染的重点时段.O_(3)逐渐成为大气污染的重要因子,超标主要集中在4月—5月.特征雷达图显示益阳市2020年整体偏燃烧型、偏机动车型的特征.PM_(2.5)及PM_(10)、NO_(2)、CO日变化均呈现“双峰”态势,光照辐射较强的日间O_(3)与NO_(2)日变化呈现相反趋势.不同季节轨迹聚类和污染物浓度有明显的季节性差异.PM_(2.5)与PM_(10)潜在源较为相似,主要集中在湖南省东北部及湖北省东部区域,O_(3)潜在源主要分布在益阳市西部区域. 展开更多
关键词 大气环境 污染特征 后向轨迹模型 潜在源贡献因子
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2015—2021年郴州城区臭氧污染特征、气象影响及输送源分析
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作者 高雯媛 肖童觉 +3 位作者 邹霖 曾钰 蒋睿晓 于奕 《环境监控与预警》 2024年第3期28-36,共9页
在对2015—2021年郴州城区不同时间尺度臭氧(O_(3))污染特征进行分析的基础上,进一步研究气象因素对O_(3)污染的影响,并采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)对郴州城区O_(3)污染传输路径及潜在污染源进行分析。结果表明:2015—2021年郴州城... 在对2015—2021年郴州城区不同时间尺度臭氧(O_(3))污染特征进行分析的基础上,进一步研究气象因素对O_(3)污染的影响,并采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)对郴州城区O_(3)污染传输路径及潜在污染源进行分析。结果表明:2015—2021年郴州城区O_(3)质量类别主要为优和良,比例达到98.9%,O_(3)为首要污染物的天数呈波动上升趋势。O_(3)的年均质量浓度整体呈现波动上升趋势,2021年相对于2015年上升了6.0%,年内变化呈现“M”双峰型特征,日变化呈现单峰单谷分布,峰值出现在14:00—15:00。O_(3)质量浓度与日照时数及温度呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关;O_(3)质量浓度随风速的增加,先上升后下降。郴州城区O_(3)污染在超标日期间以短距离输送气流为主,占比达89.7%,主要为东北方及南方气流。在本地西南部污染贡献较大的基础上,受区域输送影响明显,主要为广东省西南部及西北部、江西省西北部、湖北省中部的污染排放。针对郴州城区O_(3)污染,须在严格控制本地污染排放的基础上,进一步加强区域联防联控。 展开更多
关键词 臭氧 气象影响 潜在源贡献因子分析法 浓度权重轨迹分析法 污染特征
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川东北五市PM_(2.5)输送轨迹及潜在源区分析
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作者 尹黎昊 张小玲 +1 位作者 樊晋 李双志 《成都信息工程大学学报》 2024年第2期246-254,共9页
基于全球数据同化预报系统数据(GDAS)资料和气象数据,分析川东北五市广元、巴中、达州、南充和广安PM_(2.5)的污染特征、传输途径和污染源分布。通过HYSPLIT后向轨迹模型模拟五市2015-2020年冬季(12-2月)的逐日48 h的气流后向轨迹,同时... 基于全球数据同化预报系统数据(GDAS)资料和气象数据,分析川东北五市广元、巴中、达州、南充和广安PM_(2.5)的污染特征、传输途径和污染源分布。通过HYSPLIT后向轨迹模型模拟五市2015-2020年冬季(12-2月)的逐日48 h的气流后向轨迹,同时进行聚类分析,并使用潜在源贡献因子(PSCF)方法和浓度加权轨迹(CWT)方法识别川东北地区的PM_(2.5)的潜在污染源区,分析PM_(2.5)质量浓度的区域性污染特点及其输送特征。结果表明,研究期间川东北五市的污染物总体呈现下降趋势,其中PM_(2.5)和PM_(10)下降幅度较大,PM_(2.5)污染最严重的季节出现在冬季。后向轨迹表明,五市的污染轨迹均以近距离输送为主。通过潜在源区分析表明广元的主要源区为巴中和南充,巴中的主要源区位于广元南部、南充北部及达州中部地区,达州的主要源区为巴中南部、南充的东南部及重庆的北部地区,南充的主要源区在广元南部、巴中南部、达州的中南部、广安及重庆的中西部和遂宁,广安的主要源区主要在达州中部、南充及重庆的中部地区。 展开更多
关键词 PM_(2.5) pscf CWT 后向轨迹 川东北地区
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青岛市大气颗粒物污染特征及潜在来源分析 被引量:8
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作者 张玉洁 冯俊杰 +2 位作者 张武 涂爱琴 李恒昶 《高原气象》 CSCD 北大核心 2023年第1期244-256,共13页
利用山东青岛2017年1月至2020年12月的大气颗粒物质量浓度、常规气象观测资料以及全球数据同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)数据,研究了该地区大气颗粒物的污染特征,基于拉格朗日混合单粒子轨道模型(Hybrid Single Parti... 利用山东青岛2017年1月至2020年12月的大气颗粒物质量浓度、常规气象观测资料以及全球数据同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)数据,研究了该地区大气颗粒物的污染特征,基于拉格朗日混合单粒子轨道模型(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,HYSPLIT)和轨迹统计(TrajStat)软件对青岛市大气颗粒物的传输路径进行了研究,运用潜在源贡献因子分析法(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹分析法(Concentration Weighted Trajectory,CWT)对其潜在源区和浓度贡献进行了分析。研究结果表明:(1)青岛市PM_(2.5)质量浓度年均值为35.3μg·m^(-3),冬季最高,春、秋次之,夏季最低。PM_(2.5)质量浓度年超标率分别为8.22%,7.40%,11.51%和7.38%,重污染日仅出现在冬季,夏季从未出现过超标日。(2)PM_(2.5)质量浓度季节日变化呈“双峰双谷”型,峰值出现在08:00(北京时,下同)-10:00、21:00-22:00,谷值出现在16:00-18:00、02:00-04:00;SO2质量浓度季节日变化呈“单峰”型,日间浓度高于夜间,采暖季日变化曲线波动更明显;NO2日变化呈“双峰双谷”型,峰值时间较PM_(2.5)日变化峰值时间略早。(3)PM_(2.5)质量浓度与气温、日降水量、风速、逆温起始高度呈负相关,相关系数分别为-0.422,-0.212和-0.106(风速≤2.5 m·s^(-1))、-0.15;与气压、逆温层强度呈正相关,相关系数分别为0.319和0.10;与逆温层厚度相关性不明显;与相对湿度的相关性不唯一。(4)春、秋、冬季的气流轨迹来自西北和偏北方向,西北气流占比最高,分别为70.27%,75.39%和100%,其污染轨迹的PM_(2.5)质量浓度最高,是青岛市春、秋、冬季外来大气颗粒物的最重要输送路径;夏季东南向的气流轨迹占比最大,为45.89%,其污染轨迹的PM_(2.5)质量浓度最高,为青岛市夏季外来大气颗粒物的主要输送路径。PM_(2.5)质量浓度潜在源区冬季分布范围最广,潜在源贡献因子值最高,春、秋次之,夏季最小。春、秋、冬季主要潜在污染源区和高浓度贡献潜在源区位于河北南、河南中东、安徽西、山西西、鲁西南等地,是青岛市春、秋、冬季PM_(2.5)污染外来输送的主要源区;夏季高浓度贡献潜在源区位于河北东南、河南东北以及鲁西南等地。 展开更多
关键词 PM2.5 质量浓度 潜在源区 潜在源贡献因子分析法 浓度权重轨迹分析法
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邯郸市微米细气溶胶粒子来源解析及其对重污染的贡献 被引量:2
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作者 胡偲豪 吴春苗 +6 位作者 高娜娜 张崇崇 胡伟 王金喜 樊景森 岳亮 牛红亚 《环境化学》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1876-1885,共10页
灰霾污染在我国具有规模大、持续时间长、发生频率高的特点,其负面影响主要与不同粒径颗粒物的含量、组成和分布有关,因此受到越来越多的关注.微米气溶胶粒子(PM_(1))因为具有更大的比表面积,所以在化学成分、大气寿命、生态气候和健康... 灰霾污染在我国具有规模大、持续时间长、发生频率高的特点,其负面影响主要与不同粒径颗粒物的含量、组成和分布有关,因此受到越来越多的关注.微米气溶胶粒子(PM_(1))因为具有更大的比表面积,所以在化学成分、大气寿命、生态气候和健康影响方面表现出与其他颗粒物相异的特征,因此受到了广大学者的关注.邯郸作为典型的大气气溶胶重污染城市,研究其微米气溶胶粒子的来源、形成和贡献对加深认识理解大气污染及城市空气质量治理方针政策的制定都能提供科学依据.本文基于2019年1月邯郸市PM_(2.5)和PM_(1)离子浓度数据,通过正定矩阵因子模型(PMF)源解析方法对其进行来源分析,并结合后向轨迹聚类分析法和潜在来源贡献函数法(PSCF)研究邯郸市大气颗粒物的输送路径及潜在源.结果表明,研究期间PM_(1)和PM_(2.5)的平均质量浓度分别达到94.94μg·m^(-3)和164.50μg·m^(-3),其中PM_(1)/PM_(2.5)的比值范围为45.20%—79.81%.相较于PM_(2.5),二次无机气溶胶(SO_(4)^(2−)、NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+))在PM_(1)中的占比(43.88%)更高;PM_(1)中占比更高的二次无机气溶胶和典型无机元素表明人为因素所排放的污染物在较小粒径的颗粒物中更易积累.PMF分析确定了PM_(1)和PM_(2.5)的6个来源.它们分别是二次污染物、交通源、工业源、生物质燃烧、扬尘源和燃煤源;其在PM_(1)中的贡献率分别为36.1%、7.9%、20.8%、6.8%、4.7%和23.8%;其在PM_(2.5)中的贡献率分别为32.7%、11.8%、16.0%、13.7%、5.0%和20.8%.后向轨迹和化学组分分析结果表明冬季生物质燃烧和施肥对PM_(1)的潜在贡献.潜在源分析表明邯郸市冬季重污染过程的产生是由西北部长—短气流传输共同作用的结果. 展开更多
关键词 细颗粒物 化学组分 PMF pscf 邯郸市
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新冠肺炎疫情防控下乌鲁木齐市NO_(2)污染影响研究 被引量:1
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作者 曹扬 李艳红 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1981-1987,共7页
为了探究新冠疫情防控措施对乌鲁木齐市NO_(2)污染的影响,更有效的推动大气污染治理,基于OMI(Ozone Monitoring Instrument)卫星遥感高光谱技术与地面监测资料相互结合,估算了NO_(2)干沉降通量,并利用聚类分析与PSCF(潜在源贡献因子)潜... 为了探究新冠疫情防控措施对乌鲁木齐市NO_(2)污染的影响,更有效的推动大气污染治理,基于OMI(Ozone Monitoring Instrument)卫星遥感高光谱技术与地面监测资料相互结合,估算了NO_(2)干沉降通量,并利用聚类分析与PSCF(潜在源贡献因子)潜在源方法,对2019年—2021年疫情防控期间乌鲁木齐市NO_(2)扩散轨迹与潜在源进行研究。利用夜间灯光数据,百度地图热力图工具,高德地图POI(Point of Interface)功能区情况,进一步分析讨论了乌鲁木齐市NO_(2)污染来源。研究表明:(1)乌鲁木齐市NO_(2)浓度整体表现为:新市区>沙依巴克区>天山区>水磨沟区>米东区,2020年(疫情爆发期)与2019年(疫情爆发前期)同期对比发现,各城区NO_(2)浓度下降明显,其中沙依巴克区减少幅度最大,为47.63%,2021年(后疫情时代)与2020年(疫情爆发期)同期对比发现,各城区NO_(2)浓度逐渐回升,其中沙依巴克区增长幅度最大,为60.09%。城市热力情况表现为:天山区>沙依巴克区>水磨沟区>新市区>米东区。城市热力情况与NO_(2)浓度变化情况大致相同,米东区城市人口集聚度最低,故城市热力值与NO_(2)浓度均最低。(2)长支流为远距离西北方向输送,距离最远来自于哈萨克斯坦,气流占比最大,达80.32%。短支流主要来自于乌鲁木齐市周边,气流占比为19.69%,NO_(2)为短寿命气体,故气流短距离输送对乌鲁木齐NO_(2)影响较大。各类气流所经过的潜在源区的概率等在空间分布较为一致。PSCF分析法模拟的潜在源贡献具有较大的可信度。(3)将大气系统作为一个灰色系统进行分析,按灰色关联度大小划分为:标准煤消耗量>第二产业>工业总产值>工业用电量>人口密度>汽车拥有量>第三产业>第一产业。在静稳天气条件下基于OMI卫星遥感资料估算乌鲁木齐市各区干沉降通量结果,该方法可以弥补地面监测的不足,为干沉降通量的估算提供证据。 展开更多
关键词 高光谱遥感 干沉降通量 乌鲁木齐 pscf OMI
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成都平原城市群夏季臭氧污染天气形势与潜在源分析 被引量:6
7
作者 卢宁生 张小玲 +5 位作者 杜云松 康平 陈军辉 华明 雷雨 祁宏 《高原气象》 CSCD 北大核心 2023年第2期515-528,共14页
通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年夏季地面臭氧污染特征表明,近5年夏季平原O_(3)污染区域呈扩大趋势,成都市O_(3)_8 h第90百分位浓度和超标日数均为最大,雅安、绵阳浓度较低但上升趋势显著。利用PCT客观天气分型方法,对近5年... 通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年夏季地面臭氧污染特征表明,近5年夏季平原O_(3)污染区域呈扩大趋势,成都市O_(3)_8 h第90百分位浓度和超标日数均为最大,雅安、绵阳浓度较低但上升趋势显著。利用PCT客观天气分型方法,对近5年夏季成都平原及周边的位势高度场进行分型研究,结果表明:(1)700 hPa臭氧污染天气形势为高压型,500 hPa为西风槽后和平直纬向型,100 hPa为南亚高压中部和东部型;(2)近5年夏季典型O_(3)污染过程的高低空天气形势为西风槽后部、高压发展和高压控制型,污染过程期间成都平原多受到西风槽后西北气流或副热带高压脊线附近下沉气流的影响;(3)污染天气型具有高温低湿,小风强辐射,白天混合层高的特征。气流下沉增温和局地环流的作用抑制了污染物向高层扩散,促使边界层上部O_(3)下传并堆积于成都平原地区。采用HYSPLIT后向轨迹模式和潜在源贡献法(PSCF),探讨了不同天气型影响下成都平原O_(3)浓度输送的轨迹聚类和潜在源区。结果表明,本地和盆地城市之间的输送对臭氧污染有重要贡献。最主要的臭氧潜在源区位于本地城区,成都、眉山和资阳臭氧潜在源区还集中在川南北部和重庆西部,德阳集中在成都、眉山一带。西风槽后和高压发展型影响下臭氧区域输送表现比较明显,高压控制天气型臭氧呈本地积聚性较显著。 展开更多
关键词 臭氧污染 天气分型 后向轨迹聚类分析 潜在源贡献(pscf) 成都平原
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徐州市供暖期空气污染特征及来源分析 被引量:4
8
作者 冯春莉 饶永才 +3 位作者 孟庆江 李辉 邓国庆 孙瑞 《环境工程技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期501-509,共9页
徐州市大气污染物浓度近年来下降明显,但供暖期的大气污染问题依然较为严重,研究供暖期空气污染特征及污染来源对于大气污染预警和防控具有重要作用。采用地面监测、遥感卫星监测、PM_(2.5)组分分析、潜在源贡献因子法(PSCF)以及浓度权... 徐州市大气污染物浓度近年来下降明显,但供暖期的大气污染问题依然较为严重,研究供暖期空气污染特征及污染来源对于大气污染预警和防控具有重要作用。采用地面监测、遥感卫星监测、PM_(2.5)组分分析、潜在源贡献因子法(PSCF)以及浓度权重轨迹分析(CWT)等方法,对徐州市2016—2020年5个供暖期的空气污染特征进行了分析,并对供暖期PM_(2.5)来源进行了解析。结果表明:徐州市空气质量近年来有较大好转,但供暖期污染物浓度明显高于非供暖期。供暖对PM_(2.5)浓度影响较大,供暖期PM_(2.5)浓度较供暖前后升高40%~71%。供暖期Cl^(-)、NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)浓度明显高于供暖前后,说明供暖期NH_(4)^(+)与NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)、Cl^(-)有高度相关性。PM_(2.5)来源中燃煤源、工业源贡献占比供暖期分别较供暖后高出9.9%和13.9%,供暖期间的SOR、NOR明显大于非供暖期,SO_(2)和NO_(x)的二次转化效率明显升高。轨迹分析表明,供暖期影响徐州市的潜在源区主要分布在徐州市周边及河北省,PM_(2.5)浓度大于75μg/m^(3)的主要贡献区集中在山东省、河南省、安徽省北部和河北省南部。 展开更多
关键词 供暖期 PM_(2.5) pscf CWT 源解析 贡献区
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2019年瓦里关地区CO_(2)和CH_(4)浓度变化特征及潜在来源分析
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作者 王宁章 李明 +3 位作者 罗文昭 王剑琼 李宝鑫 任磊 《气象科技进展》 2023年第4期17-23,共7页
利用2019年瓦里关站在线温室气体观测数据,分析了该站CO_(2)、CH_(4)浓度的季节和日变化特征,探讨了CO_(2)和CH_(4)可能的潜在源区。结果表明,2019年瓦里关地区CO_(2)和CH_(4)浓度分别为412.07±4.78ppm(1 ppm=10-6)和1935.17±... 利用2019年瓦里关站在线温室气体观测数据,分析了该站CO_(2)、CH_(4)浓度的季节和日变化特征,探讨了CO_(2)和CH_(4)可能的潜在源区。结果表明,2019年瓦里关地区CO_(2)和CH_(4)浓度分别为412.07±4.78ppm(1 ppm=10-6)和1935.17±21.13ppb(1ppb=10-9),略高于全球平均浓度水平。大气CO_(2)浓度季节变化呈现夏秋季低、冬春季较高的特征,CH_(4)浓度变化特征正好与CO_(2)的相反,呈现为夏秋季高,冬春季低,这可能与瓦里关地区夏秋季放牧活动增加和来自兰州—西宁城市群主导气流的输送有关。CO_(2)和CH_(4)浓度平均日变化规律明显,其变化特征是源、汇强度变化和大气扩散强度变化相互作用的结果。后向轨迹聚类表明,来自甘肃中部和青海东北部兰州—西宁城市群的气团对瓦里关CO_(2)和CH_(4)浓度贡献最大。PSCF法分析同样表明,兰州—西宁城市群是瓦里关CO_(2)和CH_(4)最主要的潜在源区。 展开更多
关键词 瓦里关 二氧化碳 甲烷 后向轨迹 pscf 潜在源区 变化趋势
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庐山地区黑碳气溶胶变化特征及影响因素分析
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作者 刘诚 邓力琛 +5 位作者 钱悦 闫爱军 方小珍 潘媛媛 郭威 谢亚军 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期4512-4524,共13页
利用2018~2020年庐山观测站的黑碳气溶胶(BC)浓度,结合气象数据、污染物数据及后向轨迹模型,对该地区BC变化特征、影响因素和来源进行分析.结果表明,2018~2020年庐山BC平均浓度呈下降趋势,3a BC年平均浓度为(0.606±0.474)μg/m^(3)... 利用2018~2020年庐山观测站的黑碳气溶胶(BC)浓度,结合气象数据、污染物数据及后向轨迹模型,对该地区BC变化特征、影响因素和来源进行分析.结果表明,2018~2020年庐山BC平均浓度呈下降趋势,3a BC年平均浓度为(0.606±0.474)μg/m^(3),但BC本底浓度每年增加约0.035μg/m^(3).从月变化上来看,BC浓度最小值出现在7月(0.455±0.184)μg/m^(3),最大值出现在1月(0.742±0.603)μg/m^(3).BC浓度日变化呈单峰型分布,在正午及午后出现最大值,各个季节BC浓度在周末均高于工作日,与城市地区结果明显相反.观测期间,BC/PM_(2.5)占比随PM_(2.5)浓度增加而减小(5.2%减少至2.4%),平均占比为3.4%.BC与SO_(2)和NO_(2)的相关系数分别为0.27和0.26,但与CO无显著相关,表明庐山地区局地源排放其自身影响较小,BC主要与区域输送或山下垂直传输等气象过程相关.后向轨迹和PSCF潜在源贡献结果表明庐山BC来源存在季节差异,冬春季主要受来自西北和华北气团影响,潜在贡献源主要在陕西−河南−湖北一带及长三角地区.秋季气团主要来自长三角和华北地区,而夏季气团主要来自东南沿海,对应的潜在源贡献区呈类似分布. 展开更多
关键词 庐山 黑碳气溶胶 污染物 气象条件 潜在源贡献 背景站
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“十四运”期间西安PM_(2.5)中水溶性无机离子污染特征
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作者 曹磊 陶亚南 +4 位作者 赵蓓 冯瞧 李永庆 王雨薇 周变红 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期81-94,共14页
为探究中国第十四届运动会(简称“十四运”)期间西安大气PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度水平及来源,利用高分辨率MARGA ADI 2080离子在线分析仪对西安“十四运”前、“十四运”期间和“十四运”后水溶性无机离子进行实时观测,分析了不同... 为探究中国第十四届运动会(简称“十四运”)期间西安大气PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度水平及来源,利用高分辨率MARGA ADI 2080离子在线分析仪对西安“十四运”前、“十四运”期间和“十四运”后水溶性无机离子进行实时观测,分析了不同时段水溶性无机离子组分污染特征、pH变化及污染来源。结果表明,“十四运”前、“十四运”期间和“十四运”后PM_(2.5)质量浓度分别为13.4、11.9、32.6μg/m^(3),SNA(NO_(3)^(-)、SO_(4)^(2-)和NH_(4)^(+)三者统称)质量浓度分别为5.8、5.4、13.3μg/m^(3),占总水溶性无机离子的91.6%~93.6%。“十四运”前和“十四运”期间NO_(3)^(-)与SO_(4)^(2-)质量浓度比分别为0.7和0.9,表明移动源的比例增加,主要受交通管控的影响。“十四运”后NO_(3)^(-)与SO_(4)^(2-)质量浓度比为2.7,同时NO_(3)^(-)作为最丰富的离子,其质量浓度(7.4μg/m^(3))分别为“十四运”前(1.7μg/m^(3))和“十四运”期间(1.9μg/m^(3))的4.4和3.9倍。观测阶段,大气PM_(2.5)整体呈碱性,进一步通过热力学模型(ISORROPIA-II)计算得出酸性强度为“十四运”前>“十四运”期间>“十四运”后,这与大气富氨环境密切相关。使用主成分-多元线性回归模型(PCA-MLA)分析得到,二次源和扬尘源是观测期间PM_(2.5)主要的污染来源,“十四运”期间二次源的贡献降到最低。通过轨迹聚类及潜在源(PSCF)分析表明,PM_(2.5)污染主要为短距离污染传输,SNA潜在污染源区主要分布在西安市内以及周边地区。 展开更多
关键词 西安“十四运” 水溶性无机离子 轨迹聚类 潜在源分析
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商丘市大气颗粒物输送路径和潜在源区分析
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作者 许天峰 《农业灾害研究》 2023年第9期230-232,319,共4页
根据商丘市2017—2022年的PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度数据分析了商丘市大气颗粒物污染特征;通过HYSPLIT模型、PSCF和CWT分析得出不同季节大气颗粒物的输送路径和潜在源区。研究表明,商丘市大气颗粒物质量浓度超标,冬季存在典型人为源气... 根据商丘市2017—2022年的PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度数据分析了商丘市大气颗粒物污染特征;通过HYSPLIT模型、PSCF和CWT分析得出不同季节大气颗粒物的输送路径和潜在源区。研究表明,商丘市大气颗粒物质量浓度超标,冬季存在典型人为源气溶胶影响。商丘市大气颗粒物主要通过短距离的东北、偏东、西南、偏西轨迹输送,输送轨迹主要来源于商丘周边的大气边界层中,PM_(10)同时受到长距离西北轨迹的影响。春季商丘市周边特别是以东地区是PM_(2.5)的潜在源区,河南北部、山西南部和河北南部是PM_(10)的潜在源区。秋季河南西部南部、湖北东北部、安徽南部是PM_(2.5)的潜在源区,河南东南部和湖北东北部是PM_(10)的潜在源区。冬季山东、江苏、河南南部是大气颗粒物的潜在源区,同时陕西东部北部也是PM_(10)的潜在源区。 展开更多
关键词 大气颗粒物 商丘市 pscf CWT
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黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区 被引量:87
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作者 王爱平 朱彬 +2 位作者 银燕 金莲姬 张磊 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期852-861,共10页
利用轨迹聚类方法对2011年6-8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分... 利用轨迹聚类方法对2011年6-8月黄山光明顶的气团轨迹进行聚类分组,得到2011年夏季到达黄山顶的主要气团输送轨迹,结合黄山顶的气溶胶数浓度观测资料,分析不同类型输送轨迹与黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的关系.利用潜在源贡献因子分析法PSCF(potential source contribution function analysis)定性分析了不同气团背景下黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区,最后结合浓度权重轨迹分析法CWT(concentration weighted field)定量分析不同潜在源区对黄山顶积聚模态颗粒物数浓度的贡献.结果表明,积聚模态颗粒物(0.5-1μm)数浓度约占0.5-20μm颗粒物数浓度的94.9%;黄山顶6-8月大陆气团的发生频率最高,约43.4%;影响黄山光明顶积聚模态颗粒物数浓度的潜在源区主要来自一些工业发达人口密集的城市群:湖北东部、安徽中部、河南、江西境内、两广交界处、湖南南部以及浙江北部地区.而垂直方向上,来自西北和西南方向高度约2-5km的自由对流层气团对黄山顶积聚模态粒子数浓度贡献较大. 展开更多
关键词 黄山 积聚模态 潜在源贡献因子分析法(pscf) 重轨迹分析法(CWT) 潜在源区
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2013年南昌市区PM_(2.5)的浓度水平及时空分布特征与来源 被引量:30
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作者 赵阳 胡恭任 +4 位作者 于瑞莲 陆成伟 樊孝俊 黄灵光 刘海婷 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期854-863,共10页
对2013年南昌市区9个自动空气质量监测点的ρ(PM_(2.5))数据进行分析,探讨了PM_(2.5)浓度水平及时空分布特征,并采用轨迹聚类、PSCF(潜在源贡献因子)、CWT(浓度权重轨迹分析)进行了大气PM_(2.5)的来源分析.结果显示:2013年南昌市区ρ(PM... 对2013年南昌市区9个自动空气质量监测点的ρ(PM_(2.5))数据进行分析,探讨了PM_(2.5)浓度水平及时空分布特征,并采用轨迹聚类、PSCF(潜在源贡献因子)、CWT(浓度权重轨迹分析)进行了大气PM_(2.5)的来源分析.结果显示:2013年南昌市区ρ(PM_(2.5))年均值为69.1μg/m^3,超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(35μg/m^3)的97%;ρ(PM_(2.5))昼夜变化呈双峰型分布,峰值位于09:00—11:00和20:00—22:00;月际变化呈两边高、中间低的"V"型趋势;ρ(PM_(2.5))有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬季、春季、秋季和夏季;ρ(PM_(2.5))空间分布呈由东南至西北递减的分布特征.气流轨迹聚类结果表明,南昌市气流输送季节性变化特征明显,夏季来自南方或东南方向的气流比例高达65.6%,而在另外三个季节,东北和偏北方向的气流分别占62.0%(冬)、59.6%(春)、54.7%(秋),对南昌市ρ(PM_(2.5))影响较大;夏季南方或东南方向的气流所占比例较高,为65.6%;PM_(2.5)的PSCF和CWT的高值主要集中在南昌本地和邻近的浙江省及福建省北部地区,但周边的河南南部、江苏中部也是南昌市PM_(2.5)的潜在来源地. 展开更多
关键词 PM2.5 时空特征 后向轨迹 潜在源贡献因子 浓度权重轨迹分析
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重庆市冬季PM2.5及气态污染物的分布特征与来源 被引量:34
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作者 梁丹 王彬 +4 位作者 王云琦 张会兰 李昂 张婉晴 张璇 《环境科学研究》 EI CAS CSSCI CSCD 北大核心 2015年第7期1039-1046,共8页
利用重庆市大气污染物监测站2013年冬季(2013年11月—2014年1月)的实测数据,分析PM2.5及相关气态污染物(SO2、NO2、O3)的时空特征,并采用轨迹聚类与PSCF(潜在源贡献因子)分析污染物来源.结果表明:除ρ(O3)以外,其他3种污染物质量浓度的... 利用重庆市大气污染物监测站2013年冬季(2013年11月—2014年1月)的实测数据,分析PM2.5及相关气态污染物(SO2、NO2、O3)的时空特征,并采用轨迹聚类与PSCF(潜在源贡献因子)分析污染物来源.结果表明:除ρ(O3)以外,其他3种污染物质量浓度的月际变化趋势基本一致,均呈12月升高、1月降低的特征;污染物空间分布不均,其中ρ(PM2.5)和ρ(NO2)在工业区和人口密集区较高,ρ(SO2)南高北低,ρ(O3)城区低于郊区.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)均呈显著正相关,其中ρ(SO2)与ρ(PM2.5)的R(相关系数)在城、郊区分别为0.71、0.65,ρ(NO2)与ρ(PM2.5)在城、效区的R分别为0.73、0.56;而ρ(O3)与ρ(PM2.5)未表现出显著相关.ρ(SO2)、ρ(NO2)与ρ(PM2.5)的相关性高低可在一定程度上说明二次气溶胶的污染程度,ρ(O3)与ρ(PM2.5)的相关性受到PM2.5来源和污染程度的影响.轨迹分析结果显示,重庆市2013年冬季主要受东北方向气流影响;聚类分析表明,重庆市11月没有表现出明显的PM2.5外来输送特征,但12月和1月的PM2.5外来输送特征明显,并且不同方向的气流污染物浓度差异也较大.PSCF分析发现,重庆市冬季PM2.5、SO2、NO2、O3主要来源于本地和周围城市局地传输,同时还受南宁、贵阳、遵义、达州等地的影响. 展开更多
关键词 PM2.5 气态污染物 分布特征 相关性 轨迹聚类 pscf分析 重庆市
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2011年6~8月平流输送对黄山顶污染物浓度的影响 被引量:33
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作者 张磊 金莲姬 +1 位作者 朱彬 银燕 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期969-978,共10页
基于单条后向轨迹的滞留时间场和污染物排放强度场,设计了一种可以评估该轨迹对污染物的平流输送强度参数.利用2011年6-8月光明顶CO和O3浓度资料对该参数进行了验证,进而分析了该观测时段平流输送对光明顶污染物的影响;此外将O3浓度分成... 基于单条后向轨迹的滞留时间场和污染物排放强度场,设计了一种可以评估该轨迹对污染物的平流输送强度参数.利用2011年6-8月光明顶CO和O3浓度资料对该参数进行了验证,进而分析了该观测时段平流输送对光明顶污染物的影响;此外将O3浓度分成3档,利用改进的PSCF(Potential source contribution function)方法分析了各档浓度对应的源区分布.结果表明:(1)平流输送评估参数与污染物浓度的变化具有很好的一致性,表明平流输送对光明顶污染物浓度的变化具有重要作用.其中,安徽、湖北和江西三省交界区域的城市群向光明顶输送的污染物占到输送总量的一半以上;(2)光明顶O3浓度>55×10-9、(30-55)×10-9、<30×10-9时所对应的主要源区分别为华北及长三角发达工业区、黄山西南方向的工业区、较远的南部沿海地区;(3)影响光明顶污染物浓度变化的输送类型可以分为秸秆燃烧输送、发达工业区气团输送、西南方向气团输送和海洋性气团输送4种类型,对应的污染物浓度(CO/O3)(×10-9)依次为474.47/72.50、221.16/57.71、86.31/30.41、51.67/27.45. 展开更多
关键词 黄山光明顶 污染物平流输送 pscf 输送类型
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华东地区气溶胶分布和变化特征研究 被引量:14
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作者 刘璇 朱彬 +2 位作者 关学锋 刘慧敏 袁亮 《沙漠与绿洲气象》 2017年第1期11-21,共11页
利用中分辨率光谱仪(MODIS)获得的气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比例(FMF)和臭氧检测仪(OMI)获得的气溶胶指数(AI)统计分析了2005—2014年我国华东地区气溶胶光学性质的时空分布特征,同时利用潜在源分析(PSCF)模型对我国华东地区AOD和AI... 利用中分辨率光谱仪(MODIS)获得的气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比例(FMF)和臭氧检测仪(OMI)获得的气溶胶指数(AI)统计分析了2005—2014年我国华东地区气溶胶光学性质的时空分布特征,同时利用潜在源分析(PSCF)模型对我国华东地区AOD和AI的潜在源区进行分析。研究结果表明:华东地区的AOD、FMF和AI时空分布存在较大的差异,2005—2014年AOD和AI的平均值高值主要分布在华东地区北部,FMF的高值区则分布在华东南部地区;10 a间华东地区AOD呈现出先升高后降低的趋势,FMF波动幅度不明显,AI值有所上升;整个华东地区AOD的季节变化较为明显,春夏两季AOD明显高于秋冬两季。华东北部和中部地区夏季由于较高的相对湿度,AOD最大可达0.8以上。而在华东南部地区,夏季受到降水的影响,AOD维持在0.2~0.4之间。FMF季节变化趋势与AOD不同,夏季最大达到0.58,春季最小仅为0.26。AI平均值在冬季最大高达0.63,夏季最小,为0.27。PSCF分析显示华东地区AOD主要源区以局地排放为主,同时也存在由河南、湖北和湖南等周边省市近距离输送影响;AI以局地和北方远距离输送为主,同时也受到河南、湖北等周边省市近距离输送的影响。 展开更多
关键词 气溶胶光学厚度(AOD) 细粒子比例(FMF) 气溶胶指数(AI) 潜在源分析(pscf)
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利用轨迹模式研究重庆主城区冬季PM2.5污染特征 被引量:19
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作者 沈学勇 翟崇治 +2 位作者 许丽萍 刘佳 余家燕 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期72-76,共5页
利用轨迹聚类法,对2014年12月至2015年1月重庆主城区上方的后向轨迹气团进行聚类分组,分析重庆主城区气团来源。结合重庆主城区PM_(2.5)小时浓度资料,分析污染较重时重庆主城区后向轨迹特征。最后结合潜在源贡献因子分析(PSCF)法和浓度... 利用轨迹聚类法,对2014年12月至2015年1月重庆主城区上方的后向轨迹气团进行聚类分组,分析重庆主城区气团来源。结合重庆主城区PM_(2.5)小时浓度资料,分析污染较重时重庆主城区后向轨迹特征。最后结合潜在源贡献因子分析(PSCF)法和浓度权重轨迹分析(CWT)法定性与定量分析了重庆主城区PM_(2.5)的潜在源区。结果表明,重庆本地气团占60.9%,不利于本地污染物的扩散;超过60%的污染事件是由本地颗粒物聚集造成的;重庆主城区颗粒物其潜在污染源区,以西藏与四川交界处、四川东部、贵州北部以及重庆本地为主。 展开更多
关键词 重庆 后向轨迹 潜在源贡献因子分析 浓度权重轨迹分析潜在源区
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石家庄市冬季PM_(2.5)污染特征、成因及潜在源区分析 被引量:10
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作者 陈飞 张小华 +2 位作者 于洪霞 张慧 高吉喜 《生态与农村环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第11期975-982,共8页
对石家庄市2016年1月18—22日出现的PM_(2.5)污染过程进行研究,选择3个不同地区采用中流量采样器分别采集PM_(2.5)和PM_(10)样品,测定PM_(2.5)质量浓度及其化学组分(含碳组分、水溶性离子和无机元素),分析PM_(2.5)污染天气的污染特征和... 对石家庄市2016年1月18—22日出现的PM_(2.5)污染过程进行研究,选择3个不同地区采用中流量采样器分别采集PM_(2.5)和PM_(10)样品,测定PM_(2.5)质量浓度及其化学组分(含碳组分、水溶性离子和无机元素),分析PM_(2.5)污染天气的污染特征和引起污染的气象因素,结合后向轨迹模型(HYSPLIT)分析污染的主要潜在源区。结果显示,在采样期间3个点的PM_(2.5)平均质量浓度分别为113、131和119μg·m-3,PM_(2.5)浓度高值出现在早晨和午夜,冬季京津冀地区农村散煤燃烧也是大气污染的主要原因。有机碳(OC)最大质量浓度值为218.37μg·m-3,无机碳(EC)最大质量浓度值为21.22μg·m-3。污染过程中3个点的地壳元素(Na、Ca、Mg、Al、K和Fe)质量浓度变化范围为27.19~60.03μg·m-3,占总无机元素的96.5%,表明交通源、道路扬尘和煤炭燃烧是此次石家庄市PM_(2.5)污染的主要贡献源类。较高的相对湿度和弱风速也会加速二次粒子的生成和颗粒物吸湿增长。潜在源分析表明,石家庄市PM_(2.5)污染主要受来源于北京和天津的气团影响,同时潜在源贡献(PSCF)分析表明河北省是影响石家庄市环境空气质量的最主要潜在源区。 展开更多
关键词 细颗粒物 后向轨迹模型 潜在源分析 石家庄市
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青岛市外源PM_(2.5)传输路径及潜在污染源区 被引量:9
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作者 杜艳伟 程建光 +3 位作者 吴一钢 王静 薛建良 颜秉斐 《城市环境与城市生态》 CAS 2015年第4期11-14,共4页
结合青岛市PM2.5的浓度监测资料及全球数据同化系统提供的气象资料,采用聚类法将2014年全年到达青岛市的气团做了统计分析。采用潜在源区贡献法(PSCF)以及浓度权重法(CWT),分析青岛市PM2.5的潜在污染来源地区和不同地区对青岛市PM2.5的... 结合青岛市PM2.5的浓度监测资料及全球数据同化系统提供的气象资料,采用聚类法将2014年全年到达青岛市的气团做了统计分析。采用潜在源区贡献法(PSCF)以及浓度权重法(CWT),分析青岛市PM2.5的潜在污染来源地区和不同地区对青岛市PM2.5的权重浓度的贡献。结果表明,研究期间影响青岛市的气团有3类:一类是西北内陆大陆性气团,二类是海洋性气团,三类是区域输送气团;其中,西北内陆的气团、海洋性气团和区域传输特征的气团3种所占的比例分别为46%、39.95%和14.05%,对应的PM2.5浓度分别为60.86μg/m3、45.53μg/m3和62.97μg/m3。青岛市PM2.5的潜在污染源区主要分布于河南省中部、安徽省北部、东海北部、黄海南部、山东省与河北省交界处、天津地区和内蒙古中部等地区。外域传输是青岛市的PM2.5的重要来源。 展开更多
关键词 输送来源 PM2.5 聚类分析 潜在源区贡献法分析 浓度权重法分析
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