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武汉市冬季重污染过程中PM_(2.5)组分特征与区域来源解析
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作者 王健颖 唐晓 +4 位作者 陈科艺 胡柯 王瑶 丁宁 韩雨阳 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期47-59,共13页
随着《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》的相继实施,在高强度的污染治理下,中东部地区PM_(2.5)污染改善效果显著。为探讨在PM_(2.5)浓度不断降低的背景下,仍时有发生的武汉冬季重污染过程的成因及特征,以2020年1... 随着《大气污染防治行动计划》和《打赢蓝天保卫战三年行动计划》的相继实施,在高强度的污染治理下,中东部地区PM_(2.5)污染改善效果显著。为探讨在PM_(2.5)浓度不断降低的背景下,仍时有发生的武汉冬季重污染过程的成因及特征,以2020年12月武汉地区一次长达10 d的重污染过程为例,利用多种观测数据和嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS)分析污染过程中PM_(2.5)的化学组分特征和区域贡献等。结果表明:污染日二次无机盐SNA(SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)和NH+4)和碳质组分(EC和OC)在PM_(2.5)中的占比高(分别为78%和18%),NO_(3)^(-)的占比从清洁日的36%上升到污染日的46%,是污染过程中占比最高的化学组分。污染期间,NO_(3)^(-)和SO_(4)^(2-)的浓度比为2.9~6.1,因此二次无机盐的主要来源可能是移动源;OC和EC的浓度比为3.0~9.8,因此碳质组分的主要来源可能是燃煤源。污染期间主要有河南-孝感-武汉和安徽-黄冈-武汉2条污染传输带,污染物传输以武汉周边城市的近距离输送为主,随着污染程度加重,武汉本地及武汉城市圈的区域贡献增加。重度污染天是静稳天气下持续的偏弱东风和西北风输送的污染气团在不易扩散的天气条件下累积形成的。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 污染过程 区域传输 武汉市
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基于PM_(2.5)浓度达标约束和区域联防联控的河南省地级市大气环境容量研究
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作者 王硕迪 董欣宜 +3 位作者 苏方成 徐起翔 王克 张瑞芹 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期985-995,共11页
为研究以河南省为代表的受大气污染传输影响显著省份的大气环境容量,本文基于CMAQ模型,采用嵌套迭代模拟的方法,计算了在周边省份区域联防联控的前提下河南省PM_(2.5)浓度达标(GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值)时17个地级... 为研究以河南省为代表的受大气污染传输影响显著省份的大气环境容量,本文基于CMAQ模型,采用嵌套迭代模拟的方法,计算了在周边省份区域联防联控的前提下河南省PM_(2.5)浓度达标(GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值)时17个地级市SO_(2)、NO_(x)、一次PM_(2.5)和NH_(3)的大气环境容量.结果表明:①省外传输对河南省PM_(2.5)浓度的贡献率为50.29%,其中周边7个省份传输贡献率为36.19%,可见周边省份实施大气污染联防联控是河南省实现空气质量达标的必要条件.②在省级PM_(2.5)浓度达标时,河南省周边7个省份SO_(2)、NO_(x)、一次PM_(2.5)和NH_(3)的大气环境容量分别为279.07×10^(4)、465.61×10^(4)、172.67×10^(4)和182.96×10^(4)t,超载排放量分别为243.13×10^(4)、402.79×10^(4)、143.63×10^(4)和142.54×10^(4)t.③在区域联防联控的前提下,全省PM_(2.5)浓度达标时河南省17个地级市的SO_(2)、NO_(x)、一次PM_(2.5)和NH_(3)环境容量分别为23.48×10^(4)、52.40×10^(4)、22.74×10^(4)和32.17×10^(4)t,超载排放量分别为48.43×10^(4)、106.78×10^(4)、45.84×10^(4)和61.63×10^(4)t.④河南省东南部区域的SO_(2)和NO_(x)排放以及西北部区域的一次PM_(2.5)和NH_(3)排放会对全省PM_(2.5)浓度变化有显著贡献.研究显示,河南省PM_(2.5)浓度达标时,4种主要大气污染物的环境容量的最大值为52.40×10^(4)t,超载排放量的最大值为106.78×10^(4)t.为实现河南省PM_(2.5)浓度达标,河南省周边省份均需要实施大气污染联防联控,同时河南省需要加大对东南部区域的SO_(2)和NO_(x)排放以及西北部区域的一次PM_(2.5)和NH_(3)排放的管控. 展开更多
关键词 CMAQ模型 空气质量达标 pm_(2.5) 区域传输 大气环境容量
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郴州市秋冬季PM_(2.5)污染传输路径与潜在源贡献分析 被引量:2
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作者 李濠 肖童觉 +3 位作者 聂星 杨云芸 高雯媛 龙雯琪 《环境监测管理与技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期30-36,共7页
通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨郴州市PM_(2.5)传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM_(2.5)... 通过应用HYSPLIT、MeteoInfo模型,计算2017—2021年秋冬季抵达郴州地区72 h的后向气流轨迹并进行轨迹聚类、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析,探讨郴州市PM_(2.5)传输特征及污染潜在源分布。结果表明,郴州市秋冬季PM_(2.5)潜在源区主要分布在北偏东方向,以近距离输送为主,频率最高的是从咸宁市通城县经岳阳市平江县、株洲地区的短距离轨迹,其频率为34.17%;WPSCF高值带起源于河南省,经湖北、平江、江西等地区,最终到达郴州。WCWT分析结果得出,PM_(2.5)污染趋势与上述一致,影响范围更宽,影响程度相对较轻。2017—2021年间,郴州地区污染传输通道影响逐年减小,PM_(2.5)浓度平均下降19.7%。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 传输路径 潜在源贡献 后向轨迹 聚类分析 秋冬季 郴州地区
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昆明PM_(2.5)质量浓度演变特征与潜在源扩散模拟分析
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作者 李中杰 严长安 +2 位作者 李亚丽 张大为 史建武 《气象与环境学报》 2024年第3期26-36,共11页
基于2016—2020年昆明地区近地面PM_(2.5)质量浓度逐时监测数据、同期气象数据,分析PM_(2.5)质量浓度变化特征与气象因素的相关性,利用后向轨迹模型研究昆明地区PM_(2.5)传输路径、污染轨迹季节特征及其潜在源区分布。结果表明:PM_(2.5... 基于2016—2020年昆明地区近地面PM_(2.5)质量浓度逐时监测数据、同期气象数据,分析PM_(2.5)质量浓度变化特征与气象因素的相关性,利用后向轨迹模型研究昆明地区PM_(2.5)传输路径、污染轨迹季节特征及其潜在源区分布。结果表明:PM_(2.5)质量浓度年内均呈现先升后降、峰陡谷平波动变化的态势,整体呈现为春冬季节高于秋夏季节57.4%,日内呈现夜间相对稳定而昼间变化幅度大且夜间浓度显著高于白天;PM_(2.5)质量浓度与气温、风速呈现显著负相关,相关系数分别为-0.60和-0.13,与气压呈现显著正相关(R=0.44,P<0.01)。昆明地区气流轨迹来源方向存在季节性差异,其中春季、冬季轨迹来源较为集中,主要来自西南方向,分别为86.8%和48.7%,夏季、秋季以南部为中心呈散射状分布;除夏季、秋季到达昆明地区的所有气流均为清洁气流外,春季的传输路径较远且贡献源区范围较大,中国云南省中部(玉溪市)和西南部(楚雄州、普洱市)以及孟加拉国西北部、缅甸北部的部分区域是昆明地区PM_(2.5)质量浓度的最主要贡献区域,冬季高值覆盖范围和贡献程度均小于春季,仅在云南省中南部(玉溪市、红河州)呈点状分布。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 后向轨迹 传输路径 潜在源区
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天津市西南地区PM_(2.5)污染及输送特征研究
5
作者 冯帅 李兴阳 +2 位作者 杨旭 温永菁 王林 《环境科学与管理》 CAS 2024年第3期89-94,共6页
静海区和西青区是天津西南界输送影响的关键区域,此研究基于2019年-2022年的PM_(2.5)观测数据和中尺度在线大气化学模式WRF/Chen的模拟数据,探讨区域输送对天津市西南地区PM_(2.5)的影响。结果表明,在不同的时间尺度上,天津市西南地区的... 静海区和西青区是天津西南界输送影响的关键区域,此研究基于2019年-2022年的PM_(2.5)观测数据和中尺度在线大气化学模式WRF/Chen的模拟数据,探讨区域输送对天津市西南地区PM_(2.5)的影响。结果表明,在不同的时间尺度上,天津市西南地区的PM_(2.5)污染都呈现冬季高、夏季低的规律,与天津市相比,天津市西南地区的PM_(2.5)污染较重。风速和风向都是影响天津市西南地区PM_(2.5)污染和重要因素。WRF/Chen的数值模拟结果表明,静海的PM_(2.5)的本地贡献远高于西青,静海和西青作为天津市的西南门户,周边区域的输送是其PM_(2.5)污染的重要来源,尤其是在秋末、冬季和主风向上,周边的廊坊、沧州、山东、北京和保定是静海和西青地区PM_(2.5)的关键源地。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 区域输送 数值模拟 关键源地
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基于PM_(2.5)呼吸暴露的骑行网络优化设计研究 被引量:2
6
作者 刘冰 史帅 朱俊宇 《风景园林》 2022年第7期103-110,共8页
骑行网络是城市重要的绿色基础设施之一,其周边环境的空气质量对于骑行者的呼吸健康十分重要。近年来自行车出行得到倡导,骑行者的呼吸暴露问题逐渐受到广泛关注。以上海市四平街区为例,探讨骑行活动的PM_(2.5)暴露分布模式以及呼吸暴... 骑行网络是城市重要的绿色基础设施之一,其周边环境的空气质量对于骑行者的呼吸健康十分重要。近年来自行车出行得到倡导,骑行者的呼吸暴露问题逐渐受到广泛关注。以上海市四平街区为例,探讨骑行活动的PM_(2.5)暴露分布模式以及呼吸暴露对个体骑行路径选择的影响:1)利用移动监测设备对各路段骑行环境的PM_(2.5)污染物浓度进行测量,结合共享单车骑行轨迹大数据,得到街区PM_(2.5)累积暴露量分布状况;2)建立Logit模型,分析“感知暴露”和“告知暴露”2种情景下的路径选择机制,结果表明PM_(2.5)暴露量和骑行时耗2个因素存在权衡关系,在感知暴露情景下骑行者对低暴露、低时耗均有显著偏好,在告知暴露情景下骑行者则愿意绕行其他路径来换取较低的PM_(2.5)暴露风险;3)从暴露干预的角度,提出面向呼吸健康的骑行网络优化建议及具体措施。研究发现了街区骑行网络微环境PM_(2.5)暴露水平的空间差异性,揭示了呼吸暴露对骑行路径选择的影响机制,为构建一个健康、便利的骑行友好网络提供技术指导。 展开更多
关键词 风景园林 pm_(2.5) 呼吸暴露 感知暴露 告知暴露 骑行路径偏好 健康交通
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京津冀地区典型城市秋冬季PM_(2.5)输送特征研究 被引量:22
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作者 张智答 王晓琦 +3 位作者 张晗宇 关攀博 王传达 唐贵谦 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期993-1004,共12页
运用潜在源贡献分析(PSCF)方法,识别了2018年秋冬季京津冀地区典型城市北京,唐山和石家庄PM_(2.5)的潜在污染源区;基于气象-空气质量模式(WRF-CAMx)和传输通量计算方法定量评估了与其周边省市之间PM_(2.5)的传输贡献,识别了三个典型城市... 运用潜在源贡献分析(PSCF)方法,识别了2018年秋冬季京津冀地区典型城市北京,唐山和石家庄PM_(2.5)的潜在污染源区;基于气象-空气质量模式(WRF-CAMx)和传输通量计算方法定量评估了与其周边省市之间PM_(2.5)的传输贡献,识别了三个典型城市PM_(2.5)的传输路径,揭示了PM_(2.5)传输净通量的垂直分布特征.结果表明,三个城市秋冬季PSCF高值主要集中在河北南部,河南东北部和山西中东部地区;秋冬季PM_(2.5)均以本地贡献影响为主(51.78%~68.40%),外来贡献为辅(31.60%~48.22%),不同季节贡献率有所波动.整个观测期间,近地面主要表现为毗邻城市向北京和石家庄输送PM_(2.5),而唐山主要表现为向外输送PM_(2.5),净通量最大值出现在海拔0~50m,其净通量为-99.47t/d.同时鉴别出了一条主要的传输路径,即西南-东北方向. 展开更多
关键词 潜在源贡献分析(PSCF)法 气象-空气质量模式(WRF-CAMx) pm_(2.5)传输通量 传输通道
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2015~2019年日照市PM_(2.5)长期变化特征及其潜在源区分析 被引量:15
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作者 王中杰 霍娟 +7 位作者 杜惠云 王大玮 李杰 张传兵 张涛 王威 王海波 杨文夷 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期3969-3980,共12页
利用2015~2019年山东省日照市PM_(2.5)质量浓度和气象要素的小时数据,对日照市PM_(2.5)季节污染特征和日照市海陆风特征进行了分析,并基于HYSPLIT模式计算了5年逐日02:00、08:00、14:00和20:00(BTC)的48h后向轨迹,不仅通过轨迹聚类分析... 利用2015~2019年山东省日照市PM_(2.5)质量浓度和气象要素的小时数据,对日照市PM_(2.5)季节污染特征和日照市海陆风特征进行了分析,并基于HYSPLIT模式计算了5年逐日02:00、08:00、14:00和20:00(BTC)的48h后向轨迹,不仅通过轨迹聚类分析和潜在源区分析探讨了日照市不同季节PM_(2.5)主要传输路径和其轨迹污染特征及其潜在源区分布和贡献,也分析了海陆风对日照市污染物的影响.结果表明:日照市PM_(2.5)呈现冬季最高、夏季最低的分布特征,监测站点颗粒物浓度在偏西北风影响下较高.日照市不同季节主要输送路径存在差异:春季主要受到偏东和偏北方向气流影响;夏季在副热带高压影响下主要受到来自海上的较为清洁的偏东气流影响;秋季主要受到西北和偏东气流影响;冬季主要受西北和偏北气流影响.整体而言,不同季节受偏西至偏南气流影响时,日照市对应的PM_(2.5)浓度较高.日照市海陆风春秋季多,夏冬季少;在海陆风影响下,日照市PM_(2.5)污染和臭氧污染呈现不同的分布特征,且在不同PM_(2.5)污染等级下,PM_(2.5)浓度日变化特征也与其在非海陆风日的日变化有所差异.污染潜在源区分析结果表明,日照市最主要的潜在源区位于山东省临沂市、潍坊市、青岛市和江苏省连云港市. 展开更多
关键词 pm_(2.5) 后向轨迹 聚类分析 传输路径 潜在源区
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2015-2018年冬防期间漯河市PM_(2.5)输送特征及潜在源分析 被引量:2
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作者 贾琼莉 孔海江 +2 位作者 田力 王丽华 卢予琢 《气象与环境科学》 2023年第5期18-24,共7页
利用美国国家环境预报中心(NCEP)的全球资料同化系统(GDAS)气象场数据,结合后向轨迹模式的聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),分析2015-2018年冬防期(1、2、11、12月)漯河市的PM_(2.5)输送特征及其潜在源。结果... 利用美国国家环境预报中心(NCEP)的全球资料同化系统(GDAS)气象场数据,结合后向轨迹模式的聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),分析2015-2018年冬防期(1、2、11、12月)漯河市的PM_(2.5)输送特征及其潜在源。结果表明:(1)冬防期间漯河市PM_(2.5)主要来自东北方向和偏南方向,以东北方向为主,且短距离的外部污染物输入影响严重。(2)影响漯河市空气质量的潜在源区主要分布在河北、山东、湖北、湖南、安徽、江西省,以及河南省内安阳、鹤壁、濮阳、新乡、开封、周口、南阳7个省辖市,河北、山东、河南省东北部地区是高浓度PM_(2.5)外来输送的主要潜在源区。(3)根据“平衡风速”,提出“停滞时间”和“延迟时间”的概念,用以定量评估区域污染传输对漯河市空气质量的影响。由区域污染传输导致的污染在漯河市的停滞时间为2~10 h,增加的PM_(2.5)浓度为8~268μg/m^(3)。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 输送特征 潜在源 停滞时间 延迟时间
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北京冬季不同污染情况下PM_(2.5)传输特征模拟研究 被引量:4
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作者 李佳霖 张美根 《高原气象》 CSCD 北大核心 2022年第3期829-838,共10页
近年来北京空气质量持续得到改善,但仍未达国家二级标准,且在减排效果良好情况下,2019年冬季仍有严重的细颗粒物污染发生,所以还需对现阶段北京PM_(2.5)来源进行有针对性的研究。因不同污染阶段,污染物来源和构成均会发生变化,所以本研... 近年来北京空气质量持续得到改善,但仍未达国家二级标准,且在减排效果良好情况下,2019年冬季仍有严重的细颗粒物污染发生,所以还需对现阶段北京PM_(2.5)来源进行有针对性的研究。因不同污染阶段,污染物来源和构成均会发生变化,所以本研究利用耦合了源解析模块ISAM的空气质量模式RAMS-CMAQ对2019年12月北京PM_(2.5)来源进行解析,并从非污染、轻度污染和中重度污染3种情况分析PM_(2.5)和其组分及相应前体物的区域传输特征。结果表明,现阶段北京冬季PM_(2.5)以外来输送为主,其比例可由非污染天的69.7%增至中重度污染天的75.7%,主要来自河北和内蒙古自治区。非污染天以偏西风长距离输送为主,当同时有持续的偏南方向气团输入时,北京将出现污染并持续加重。二次无机气溶胶在北京冬季PM_(2.5)中的占比较大,其比例随污染加重而增加,中重度污染天比非污染天高6.7%。其中硫酸盐贡献随污染加重而降低,硝酸盐贡献却持续增加,是污染加重的主导组分。除硝酸盐外,硫酸盐、铵盐、有机碳、一次尘和黒碳均以外来输送为主,相应比例也随污染加重而增加,中重度污染天比非污染天分别高出3.8%,15.7%,9.8%,6.9%和7.4%。此外,作为前体物的SO_(2)、NH_(3)和NO_(2)也以外来输送为主,其中SO_(2)和NH_(3)的外来输送比例随污染加重而增加,中重度污染天比非污染天分别高出5.4%和6.2%,但外来输送对NO_(2)的贡献并没有类似变化。 展开更多
关键词 北京 pm_(2.5) 区域传输 RAMS-CMAQ-ISAM
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PM_(2.5)浓度湍流特征和通量获取的实验研究
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作者 任燕 李倩惠 +1 位作者 张宏升 康凌 《北京大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期1019-1026,共8页
利用PM_(2.5)质量浓度测量仪E-Sampler的1 Hz高频采样功能,采用涡动相关法,计算山东省德州大气环境实验站2018年12月27日至2019年1月7日多次污染事件的PM_(2.5)浓度脉动和湍流通量,探讨PM_(2.5)浓度湍流特征。结果表明,实验观测期间PM_(... 利用PM_(2.5)质量浓度测量仪E-Sampler的1 Hz高频采样功能,采用涡动相关法,计算山东省德州大气环境实验站2018年12月27日至2019年1月7日多次污染事件的PM_(2.5)浓度脉动和湍流通量,探讨PM_(2.5)浓度湍流特征。结果表明,实验观测期间PM_(2.5)浓度湍流通量均值为0.026μg/(m^(2)·s);不同污染过程中PM_(2.5)浓度湍流通量传输方向不同,表明不同污染过程的污染源汇属性不同。随着湍流统计特征量(如湍流动能、水平风速标准差、垂直风速标准差、水平风速、动量通量和感热通量)增大,PM_(2.5)湍流垂直通量呈现指数型减小的趋势,即先急剧减小,然后随各变量的增长变化不大。随着PM_(2.5)浓度增大,其湍流通量绝对值呈现增加趋势,因此PM_(2.5)浓度湍流通量的大小与PM_(2.5)浓度和湍流强弱有关。不稳定条件下,PM_(2.5)浓度归一化标准差与稳定度参数ζ=z/L遵循−1/3幂次关系,即σ_(c)/C*=6.7(‒ζ)^(‒1/3);稳定条件下,实验结果相对离散。另外,PM_(2.5)浓度脉动方差谱曲线在高频段满足−2/3幂指数率,PM_(2.5)浓度脉动与垂直速度脉动的协方差谱曲线在高频段满足−4/3幂指数率。研究结果表明,利用E-Sampler的PM_(2.5)浓度1 Hz高频采样功能可以得到连续且有效的PM_(2.5)浓度湍流通量。 展开更多
关键词 pm_(2.5)浓度湍流通量 湍流统计特征 湍流能谱 污染过程
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北京地区气象条件与区域传输对PM_(2.5)浓度影响研究 被引量:9
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作者 刘瑞琪 贾海鹰 《环境监测管理与技术》 CSCD 2021年第5期16-20,25,共6页
通过采用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波统计方法,结合WRF/CMAQ数值模型情景分析技术,定量分析气象条件和区域传输对北京市PM_(2.5)浓度的影响。结果显示:2018年7月—2019年6月,北京市PM_(2.5)平均质量浓度为46.0μg/m^(3),气象条件同比偏... 通过采用KZ(Kolmogorov-Zurbenko)滤波统计方法,结合WRF/CMAQ数值模型情景分析技术,定量分析气象条件和区域传输对北京市PM_(2.5)浓度的影响。结果显示:2018年7月—2019年6月,北京市PM_(2.5)平均质量浓度为46.0μg/m^(3),气象条件同比偏差6.9%,外来传输平均为43.7%。从日变化上看,外来传输在早晚高峰期间明显下降,体现出本地机动车排放贡献明显上升的特点,气象条件对PM_(2.5)浓度的影响主要表现为白天整体有利于污染物扩散,夜间气象条件转为偏不利的特征。2018年10月—2019年3月秋冬季期间,气象条件同比偏差3.3%,在气象条件较为不利和区域同比反弹的情况下,北京市PM_(2.5)浓度持续走低,主要为源减排的效益。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 区域输送 气象条件 KZ滤波方法 北京
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外来输送对舟山城区不同季节PM_(2.5)污染的影响研究
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作者 周昊 牛彧文 +5 位作者 何晴 徐哲永 曹宗元 於敏佳 陈淑琴 母清林 《热带气象学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期751-763,共13页
为了揭示外来输送对浙江舟山城区PM_(2.5)污染的影响,在对2016年3月—2019年2月舟山城区PM_(2.5)日均质量浓度季节变化分析的基础上,利用后向轨迹聚类分析、潜在源分析函数和浓度权重轨迹分析方法,对比分析了影响舟山城区PM_(2.5)外来... 为了揭示外来输送对浙江舟山城区PM_(2.5)污染的影响,在对2016年3月—2019年2月舟山城区PM_(2.5)日均质量浓度季节变化分析的基础上,利用后向轨迹聚类分析、潜在源分析函数和浓度权重轨迹分析方法,对比分析了影响舟山城区PM_(2.5)外来输送路径和潜在外来源区的季节特征。结果表明:春季和秋季以东北偏北和局地偏南路径占比最大,夏季以偏南路径占比最大,冬季以西北路径占比最大。春季西北路径和局地偏南路径分别对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,夏季西北偏北路径和偏南路径分别对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,秋季局地偏南路径对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大,冬季西北路径对PM_(2.5)质量浓度平均值和最大值贡献最大。春季的潜在源区主要分布在安徽中北部到东南部、河南东部和福建北部沿海。夏季和秋季的潜在源区主要分布在安徽东南部、江苏南部和浙江西南部。冬季的潜在源区主要分布在山东西南部、江苏西北部、浙江北部、安徽东北部和河南东部。与2013—2016年数据的研究结果相比,不同季节主要输送路径的传输方向较一致,夏季和冬季仍分别主要受偏南路径和西北路径气流的影响。不同之处在于舟山夏季PM_(2.5)受西北偏北路径输送的影响增多,春季和秋季PM_(2.5)受来自浙江省内局地偏南路径输送的影响较明显。安徽、江苏、山东和浙江的部分地区仍是舟山PM_(2.5)主要的潜在源区,但浙江北部和江苏的分布范围有所减小,并有向山东西北部、浙江西南部和福建北部沿海延伸的趋势。 展开更多
关键词 大气环境 外来输送 后向轨迹聚类分析 潜在源分析函数 浓度权重轨迹分析 pm_(2.5) 舟山
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四维通量法在珠三角地区秋季PM_(2.5)区域输送研究中的应用
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作者 毛敬英 周柳艺 +2 位作者 陈伟华 吴洛林 王雪梅 《中国科技论文》 CAS 北大核心 2019年第1期85-91,97,共8页
为探讨珠三角地区秋季PM_(2.5)区域输送对广州的影响,选取2015年10月19日—11月26日为研究时段,利用四维通量法,并结合WRF-CMAQ模式,计算与广州相邻的7个城市边界线上PM_(2.5)在不同高度的输送量。结果表明:15km高度内,广州的PM_(2.5)... 为探讨珠三角地区秋季PM_(2.5)区域输送对广州的影响,选取2015年10月19日—11月26日为研究时段,利用四维通量法,并结合WRF-CMAQ模式,计算与广州相邻的7个城市边界线上PM_(2.5)在不同高度的输送量。结果表明:15km高度内,广州的PM_(2.5)输入来自清远、东莞、深圳,向佛山、惠州、韶关、中山输出;输入量大小依次为清远、东莞、深圳,输出量大小依次为中山、韶关、惠州、佛山;垂直方向上,2km以下高度,PM_(2.5)输送以输出广州为主,2km以上高度,PM_(2.5)输送以输入广州为主;日间13:00—18:00为PM_(2.5)输送强度的高峰期,且该时段的PM_(2.5)净输送量以清远与佛山的输入为主。 展开更多
关键词 pm2.5 区域输送 四维通量 秋季 广州
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蒙自一次PM_(2.5)污染过程中不同排放源贡献的模拟分析
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作者 田芷洁 杨清健 +1 位作者 李煜 李若洁 《山西师范大学学报(自然科学版)》 2022年第1期64-72,共9页
利用WRF⁃Chem模式,设置3 km精细网格分辨率,模拟分析了2017年3月云南蒙自市的一次PM_(2.5)污染过程.针对,不同行业进行了不同排放源贡献的敏感性试验,结果发现:不同排放源对于PM_(2.5)浓度的贡献大小为:民用源>工业源>交通源>... 利用WRF⁃Chem模式,设置3 km精细网格分辨率,模拟分析了2017年3月云南蒙自市的一次PM_(2.5)污染过程.针对,不同行业进行了不同排放源贡献的敏感性试验,结果发现:不同排放源对于PM_(2.5)浓度的贡献大小为:民用源>工业源>交通源>电力源>农业源.其中民用源的主导地位十分明显,其贡献率大于其余四种源之和;但农业源对PM_(2.5)浓度的贡献几乎为零.在秋冬污染峰值时,电力源的贡献超过交通源,其余排放源大小排序不变.去掉本地源的敏感性试验结果表明,本次污染过程主要受到来自越南地区的污染物跨境传输影响,模拟全时段外来源贡献占比43.14%,在污染较严重时,外来源的贡献占比进一步提升,达到61.58%.分析结果可对我国西南边远区域污染过程的减排起重要参考作用. 展开更多
关键词 WRF⁃Chem pm_(2.5) 行业排放 贡献 区域传输
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Temporal and spatial characteristics of PM_(2.5) transport fluxes of typical inland and coastal cities in China 被引量:1
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作者 Panbo Guan Xiaoqi Wicmg +1 位作者 Shuiyuan Cheng Hanyu Zhang 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第5期229-245,共17页
Local pollution and the cross-boundary transmission of pollutants between cities have an inevitable impact on the atmosphere. Quantitative assessments of the contribution of transport to pollution in inland and coasta... Local pollution and the cross-boundary transmission of pollutants between cities have an inevitable impact on the atmosphere. Quantitative assessments of the contribution of transport to pollution in inland and coastal cities are necessary for the implementation of practical, regional, and joint emission control strategies. In this study, the Comprehensive Air Quality Model(CAMx), together with the Weather Research and Forecasting model(WRF), was used to simulate the contributions to pollution of different cities in 2016. The monthly inflow, outflow, and net flux from the ground to the extended layers served as the three main indicators for the analysis of the interactions of PM_(2.5) transport between adjacent cities. Between inland and coastal cities, the magnitude of inflow and outflow are larger in the former than in the latter. The inflow flux in the inland cities(Beijing and Shijiazhuang) was 10.6 and 10.7 kt/day, respectively, while that in the coastal cities(Tianjin, Shanghai, Hefei, Nanjing, and Hangzhou) was 9.1, 3.3, 5.8, 4.4, and 3.7 kt/day, respectively. In terms of variation over the year, the strongest inflow in the BTH region occurred in April, followed by October, July, and January, while that in the coastal cities in YRD occurred in January, followed by October, April, and July. Therefore, based on the flux intensity calculations and the transport flux pathways, effective joint control measures can be provided with scientific support, and a better understanding of the evolutionary mechanism among inland and coastal cities can be acquired. 展开更多
关键词 pm_(2.5)flux modeling system regional transport inland cities coastal cities
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唐山市PM_(2.5)和O_(3)的演变特征及其对大气复合污染的协同影响
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作者 韩力慧 兰童 +6 位作者 程水源 王迎澳 齐超楠 田健 王海燕 韩登越 王慎澳 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期4385-4397,共13页
通过采集唐山市2015~2021年7年间大气污染物PM_(2.5)、O_(3)、SO_(2)、NO_(2)CO浓度,以及气象要素温度(T)、相对湿度(RH)、风速等相关数据,结合相关性分析和后向轨迹聚类分析技术,分析研究了唐山市近7年间PM_(2.5)和O_(3)不同时段的变... 通过采集唐山市2015~2021年7年间大气污染物PM_(2.5)、O_(3)、SO_(2)、NO_(2)CO浓度,以及气象要素温度(T)、相对湿度(RH)、风速等相关数据,结合相关性分析和后向轨迹聚类分析技术,分析研究了唐山市近7年间PM_(2.5)和O_(3)不同时段的变化特征,及其影响因素,探讨了气团传输对PM_(2.5)和O_(3)污染的贡献,揭示了PM_(2.5)和O_(3)对大气复合污染的协同影响机制.结果表明,唐山市2015~2021年间PM_(2.5)浓度呈逐年下降的趋势,而O_(3)浓度则呈现出单峰态变化趋势,峰值出现在2017年.PM_(2.5)和O_(3)浓度均呈现出明显的季节变化,其中PM_(2.5)表现为冬季最高夏季最低的特征,而O_(3)则表现为夏季最高而冬季最低的特征.此外,PM_(2.5)的日变化呈双峰态分布,峰值分别发生在工作日早高峰和晚高峰期间.O_(3)日变化则呈单峰态分布,峰值出现在下午紫外线照射较强时段.PM_(2.5)主要受SO_(2)、NO_(2)和CO的正向影响,而O_(3)则主要受太阳辐射强度和温度的正向影响.在不同污染背景下,PM_(2.5)和O_(3)会受到来自不同方向气团传输的影响.PM_(2.5)和O_(3)对大气复合污染的协同作用在诸多因素的共同影响下,呈现出冬季明显的负向影响,而春、夏和秋季则明显的正向影响.在不同污染背景下,当PM_(2.5)浓度超过150μg·m^(-3)时,PM_(2.5)和O_(3)的协同作用则表现为明显的负向作用. 展开更多
关键词 pm_(2.5) O_(3) 协同作用 复合污染 气团传输
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2022年末安徽一次大气重污染过程特征及成因分析
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作者 张浩 于彩霞 +1 位作者 杨关盈 石春娥 《环境监测管理与技术》 CSCD 北大核心 2024年第5期20-26,共7页
综合利用多源数据,应用HYSPLIT4轨迹分析、颗粒物区域传输分析等方法对2022年末安徽一次大气重污染过程变化特征及成因进行分析。结果表明:污染前期,受弱冷空气影响,有利于污染物输送至安徽地区;污染期间,地面处于弱气压场,混合层厚度较... 综合利用多源数据,应用HYSPLIT4轨迹分析、颗粒物区域传输分析等方法对2022年末安徽一次大气重污染过程变化特征及成因进行分析。结果表明:污染前期,受弱冷空气影响,有利于污染物输送至安徽地区;污染期间,地面处于弱气压场,混合层厚度较低,存在持续性逆温,且地面风速小、相对湿度较高、基本无降水,不利于污染物的扩散和清除,受区域输送叠加本地污染排放累积共同影响,污染程度加剧;2023年1月2日地面以东北、偏东风为主,风速增大、相对湿度下降、混合层厚度抬升,扩散条件转好,污染程度减轻。在此次污染过程中,山东、江苏、河南对安徽累积的区域输送贡献率占比为48.5%,高于安徽本地污染的贡献率(21.4%)。 展开更多
关键词 pm_(2.5) 重污染过程 成因分析 气象条件 区域输送 安徽
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关中五市不同季节污染颗粒物输送路径及潜在源分析
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作者 苏佳 李晓萌 张新生 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期4249-4259,共11页
基于HYSPLIT后向轨迹模型及TrajStat中的PSCF和CWT分析法,利用2020年3月~2023年2月气象数据,对关中五市PM_(2.5)污染的时间分布特征及主要输送路径进行了分析,并探讨了不同季节影响关中五市PM_(2.5)质量浓度的潜在源区分布及贡献.结果表... 基于HYSPLIT后向轨迹模型及TrajStat中的PSCF和CWT分析法,利用2020年3月~2023年2月气象数据,对关中五市PM_(2.5)污染的时间分布特征及主要输送路径进行了分析,并探讨了不同季节影响关中五市PM_(2.5)质量浓度的潜在源区分布及贡献.结果表明:关中五市PM_(2.5)、PM_(10)浓度具有显著的季节变化特征,冬季PM_(2.5)浓度均值最高(84.36μg/m^(3)),夏季最低(21.42μg/m^(3)),月份趋势均呈现“U”型的特点,6~8月浓度达到谷值;5个城市四季均受到来自西北方向的长距离传输气团及陕西局地短距离传输气团的影响,该城市空气质量受陕西省内部短距离传输气团影响大,应与气流遇秦岭山脉阻挡回旋有关;潜在源区季节差异明显,春夏污染物浓度最低,主要贡献源区分布范围最小,冬季最广,WCWT值超过100μg/m^(3)的范围大,西北方向带状分布区域和陕西省南部及与其周围省份交界处对5个城市PM_(2.5)浓度贡献度较大;大气污染还受地形影响,类属于盆地地形的铜川污染分布与其他四个城市存在差异,污染浓度相对较低. 展开更多
关键词 关中五市 pm_(2.5) 后向轨迹 输送路径 潜在源区
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苏州市PM_(2.5)和O_(3)污染特征、输送路径及潜在源区分析
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作者 杨洁 郑嘉兴 +4 位作者 徐婷婷 吴雨涟 阚诗烨 沈春其 邵智娟 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期6238-6247,共10页
基于2015~2022年苏州市PM_(2.5)和O_(3)浓度及其气象资料,分析两种污染物浓度的长期变化特征和不同污染类型时的气象特征,采用HYSPLIT后向轨迹模型和聚类分析等方法,分析PM_(2.5)和O_(3)主要输送路径和潜在源区.结果表明:①2015~2022年... 基于2015~2022年苏州市PM_(2.5)和O_(3)浓度及其气象资料,分析两种污染物浓度的长期变化特征和不同污染类型时的气象特征,采用HYSPLIT后向轨迹模型和聚类分析等方法,分析PM_(2.5)和O_(3)主要输送路径和潜在源区.结果表明:①2015~2022年,苏州市PM_(2.5)年浓度均值逐年下降,2020~2022年年浓度均值达到国家二级标准;O_(3)年评价值在163~173µg·m^(-3)之间,均超出国家二级标准;2017之后,O_(3)的年超标天数始终高于PM_(2.5);复合污染天数自2015年的9 d持续下降至2020年的0 d,此后未出现复合污染.②PM_(2.5)和O_(3)污染最严重季节分别在冬季和夏季;PM_(2.5)污染易出现在低温高湿的天气,O_(3)污染易出现在高温低湿的天气;PM_(2.5)和O_(3)分别在西北和东南风向上污染较为严重;PM_(2.5)和O_(3)在夏季呈现强正相关性,相关系数最高达0.73.③通过聚类分析发现,春季来自河北省的内陆中短距离轨迹2和冬季来自陕西省的内陆中短距离轨迹4容易造成PM_(2.5)浓度增加;夏季来自山东省的内陆中短距离轨迹1和春季来自河北省的轨迹2容易造成O_(3)浓度增加.④潜在源区分析表明,PM_(2.5)在春冬季节的潜在源区主要分布在安徽省、河南省和湖北省,秋季时的潜在源区主要位于湖北省和江西省等地区.春夏季O_(3)的潜在源区主要位于京津冀地区、山东省、河南省和山西省等地区.最后提出推进苏州市PM_(2.5)与O_(3)污染协同控制工作的相关建议. 展开更多
关键词 pm_(2.5) O_(3) 污染特征 后向轨迹 输送路径 潜在源区
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