郑州市三年秋冬季霾过程中PM_(2.5)组分特征及来源

评估颗粒物组分及来源的年际变化特征,可为政府制定下一步管控措施提供科学指导。该文利用PM_(2.5)组分在线仪器于2017-2020年(每年11月-次年2月)在郑州市开展水溶性离子、碳组分和金属元素的连续观测,并将霾污染过程划分为本地积聚过程和传输增长过程。结果表明,二次无机气溶胶(硝酸根、硫酸根和铵根)是本地积聚和传输增长污染过程中PM_(2.5)的主要来源,硝酸根的占比最高(21.3%~40.4%),并且其贡献在不同类型霾污染过程中均呈逐年增大趋势。传输增长过程(9.1%~19.3%)中硫酸根的占比高于本地积聚过程(4.3%~13.3%)。利用正定矩阵因子法解析PM_(2.5)来源发现,生物质源(5.7%~9.2%)和工艺过程源(3.0%~6.1%)的贡献率呈逐年下降趋势,而机动车源的贡献逐年上升(4.0%~6.1%),燃煤源的贡献居高不下(24.1%~36.4%)。本地积聚过程中的机动车、扬尘和燃煤的贡献分别为4.7%、5.4%和34.9%均高于传输增长过程的3.3%、4.4%和30.2%。综上,郑州市秋冬季霾污染过程中硝酸根是PM_(2.5)中的首要组分并且占比逐年增大。机动车源的贡献逐年上升,本地积聚过程中PM_(2.5)受机动车、扬尘和燃煤的影响高于传输增长过程。

西伯利亚高压对两湖盆地冬季PM_(2.5)异常变化的驱动作用

利用华中地区两湖(湖南-湖北)盆地2015~2022年1月PM_(2.5)浓度观测数据,结合2000~2021年中国1km分辨率近地表PM_(2.5)浓度再分析数据集(CHAP)、ERA5气象再分析资料,借助统计相关性分析、大气环流异常诊断和数值模拟等方法,探究了东亚冬季风(EAWM)系统中西伯利亚高压强度(SHI)与两湖盆地冬季PM_(2.5)异常变化的关联与物理机制.结果表明,在剔除人为排放长期变化对PM_(2.5)影响的基础上,两湖盆地2015~2022年1月观测PM_(2.5)年际变化与同期SHI相关性达到-0.82(P<0.05,n=7,剔除疫情年影响),并且2000~2019年1月PM_(2.5)再分析与SHI年际变化也呈显著负相关-0.77(P<0.05,n=20),揭示了以SHI表征的东亚冬季风强度变化主导了两湖盆地冬季PM_(2.5)年际变化的气候特征.EAWM背景下西伯利亚高压是调制两湖盆地冬季大气扩散能力和PM_(2.5)年际异常的一个关键影响系统.SHI强(弱)年,对流层中高层大气纬向型环流偏弱(强),高空西风分量减弱(增强),东亚大槽加深(减弱),中低层为异常偏北(南)风,有利(不利)冷空气入侵南下,增强(减弱)两湖盆地通风系数,从而调制了区域PM_(2.5)异常变化.通过FLEXPART-WRF模拟也验证了西伯利亚高压通过调控两湖盆地大气扩散能力和本地源贡献,进而影响局地PM_(2.5)浓度变化.

北京2005-2014年PM_(2.5)质量浓度的演变特征

利用2005—2014年北京宝联（城区）和2006—2014年上甸子本底站（郊区）的PM_（2.5）质量浓度监测结果揭示了其长时间的演变特征。结果表明,2005—2007年北京地区PM_（2.5）污染最重,2008年以后PM_（2.5）年平均浓度明显降低,中度以上污染日数减少,但是2013—2014年有加重趋势。城区秋、冬季平均浓度最高,春季和夏初次之。然而,近年来春、夏季污染有减轻的趋势,高浓度值出现的时间越来越向秋、冬季集中,从而导致季节性差异变大。春季沙尘天气是其影响因素之一。上甸子春、夏季的PM_（2.5）平均浓度高于秋、冬季,与城区不同。但2011年以后城郊差异逐渐变小,表明污染事件的区域性特征增强。北京城区中度污染日数年平均为30 d,重度污染为26 d,严重污染为4.7 d。污染日数月际变化明显并且月分布具有年际差异。2013—2014年,中度污染日数减少,严重污染日数增加,PM_（2.5）年平均浓度与秋、冬季重污染过程的相关性增大。上甸子中度以上污染日数是城区的1/3。持续性重污染过程多发生在秋、冬季。2008—2014年以后中度以上污染持续超过3 d的过程每年平均发生1.9次,重度以上污染0.6次。绝大多数严重污染只持续2~3 d。重度以上污染日多出现在污染过程的中后期,因此遇不利气象条件提前采取减排措施将有可能减少重污染发生的频次。

2019-2022年冬季太原市硫酸盐污染特征及气象影响因素研究

为研究硫酸盐(SO_(4)^(2-))对二氧化硫(SO_(2))长期减少的反应,本研究利用四年在线小时分辨率数据对2019—2022年太原市冬季SO_(4)^(2-)进行研究。结果表明,研究期间SO_(2)质量浓度从32.60μg/m^(3)降低到19.33μg/m^(3),SO_(4)^(2-)质量浓度从13.87μg/m^(3)降低到2.81μg/m^(3),SO_(4)^(2-)在PM_(2.5)中占比从16.4%降低到5.8%,SOR从0.3显著降低至0.13。结合条件概率函数(CPF)、浓度加权轨迹(CWT)模型以及后向轨迹分析发现,本地贡献和西南区域输送是2019年SO_(4)^(2-)的主要来源,而2020—2022年SO_(4)^(2-)主要来自于西南区域输送。