乌鲁木齐市大气污染物NO_(2)输送路径及潜在源分析

为深化对乌鲁木齐市大气污染物NO_(2)的传输路径和潜在来源的研究,文章利用2017—2022年OMI遥感监测对流层NO_(2)垂直柱浓度(VCD)数据分析了乌鲁木齐市NO_(2)浓度的大气污染特征,运用后向轨迹模型、潜在源区贡献分析法和浓度权重轨迹分析法,揭示了不同季节NO_(2)潜在源区及其对研究区NO_(2)VCD的贡献变化趋势。结果表明:五年来,乌鲁木齐市NO_(2)VCD波动下降,各区NO_(2)VCD在2020年春夏季变幅最大,降幅介于18.45%~35.25%之间;空间上高污染区范围持续缩小至人口基数较大的中心城区;乌鲁木齐市大气NO_(2)污染的气团轨迹受山盆体系的地形影响较大,春、秋、冬三季来自哈萨克斯坦境内的长距离气流频率持续提高(2022年占比分别为25.74%、21.11%、41.83%);影响NO_(2)污染的潜在源区呈现显著季节变化特征,秋冬季源区分布广、贡献度高,而春夏季源区分布狭窄、贡献度低。潜在源区主要为本地源和西部源区,本地源区作为重度污染源区出现在秋冬季,对NO_(2)污染的贡献逐渐增强,源区范围逐渐收缩至乌鲁木齐市沙依巴克区和达坂城区;西部源区主要为中度污染区,近年来向西扩展至伊犁哈萨克自治州西南部、阿克苏地区以及巴音郭楞蒙古自治州等区域。

基于OMI卫星遥感数据的中国对流层NO2时空分布

基于2004年11月—2008年1月OMI卫星对流层NO2的垂直柱浓度数据,对我国8个自然地理分区对流层NO2垂直柱浓度的年均值、月均值的分布进行了分析,依据月均值变化建立正弦曲线拟合模型,依据该模型定量分析了各自然区对流层NO2垂直柱浓度的变化趋势、变化周期和变化幅度等特征.结果表明:拟合模型可较好地反映我国8个自然区对流层NO2垂直柱浓度的变化特征;证明了人类活动影响了对流层NO2垂直柱浓度的分布及其变化,这种影响主要体现在对流层NO2垂直柱浓度的高低、变化的周期性以及增长趋势等方面.

合肥2013年8月--2014年7月NO2对流层柱浓度分析及与卫星对比

基于地基MAX-DOAS在2013年8月—2014年7月对合肥对流层NO_2垂直柱浓度(VCD)进行了观测,研究了其季节均值和月均值变化特征,结果表明合肥地区对流层NO_2 VCD季节均值变化较大,冬季最大,夏季最小,其中冬季季节均值高达2.09×10^(16)mol·cm^(-2),为夏季的2.2倍。对不同季节的平均日变化的分析表明,NO_2 VCD日变化季节差异显著并在下午达到差异最大值。将地基MAX-DOAS观测结果和OMI观测结果进行了对比,两者具有较好的一致性,其中在无云天气下两者的相关系数为0.88。通过卫星观测获取了合肥以及周边地区的NO_2 VCD季节均值,分析表明合肥地区的NO_2主要以本地积累为主,外来输送贡献较小。

被动多轴DOAS技术污染气体垂直柱浓度反演方法研究

介绍了基于太阳散射光的多轴被动差分吸收光谱技术与系统及其在大气污染气体垂直柱浓度监测中的应用.实验中利用夫琅和费光谱作为参考光谱,同时将Ring光谱作为一种吸收结构参与拟合去除太阳光谱中的夫琅和费结构和Ring效应对测量结果的影响,并结合辐射传输模型将污染气体斜柱浓度转换为垂直柱浓度,通过"好运北京"奥运限车期间与OMI卫星的对比实验一致得出限车期间NO2有约20%的下降,证实了本方法的可行性.

华北地区香河站对流层NO_2的MAX-DOAS光谱仪观测及变化特征分析

利用中国科学院大气物理研究所香河大气探测综合试验站2010年3月至2012年2月（2年）的多轴差分吸收光谱仪（MAX—DOAS）观测数据和32m高塔常规气象资料，反演了华北地区香河站对流层NO2柱浓度，分析了该区域NO2柱浓度的季节变化特征。研究表明：可见光455×485nm、紫外330×370nm都可以作为MAX-DOAS工作波段很好地反演NO2；香河地区NO2柱浓度夏季最低，几乎保持在2×10^16cm^-2以下，春、秋季次之，在3×10^16cm^-2上下小范围浮动，冬季最高，可达4．5×10^16cm^-2；月平均最低值出现在7月，最高值出现在11月。NO2柱浓度与风速、风向密切相关：来自东边唐山方向的风，风速越大时NO2浓度越高，因为唐山是NO2的高值区之一；其它方向风速越大，浓度越低。春、夏两季NO2柱浓度日变化趋势比较平缓，秋、冬两季曰变化明显，秋季正午偏高，冬季早晚偏高。

基于OMI数据天津市NO_2浓度分布特征及其适用性

利用Aura卫星上OMI传感器反演获取的2013-2014年对流层NO2垂直柱浓度,探究了天津市对流层NO2垂直柱浓度的时空分布特征及其与NO2质量浓度的关系。结果表明,天津市对流层NO2柱浓度年均值为18.67×1015molec/cm2,在津冀地区处于中等浓度水平。NO2垂直柱浓度空间分布极不平衡,表现出中部地区浓度偏高、南北两部浓度偏低的空间分布格局;NO2垂直柱浓度在各月份呈现"V"分布,表现出冬季浓度最高,春季次之,夏季最低的特点。OMI卫星反演的NO2月均柱浓度分布趋势及其值域比率与自动站监测数据质量浓度基本一致,柱浓度与质量浓度相关系数为0.694 8,满足0.01显著性水平检验,可根据对流层NO2柱浓度来反演地面NO2质量浓度。

基于OMI卫星数据的城市对流层NO2变化趋势研究

利用OMNO2全球产品卫星遥感资料研究科技城市北京、交通城市黄骅港、旅游城市三亚、特区城市深圳和工业城市抚顺的NO2月平均变化情况。通过Beat软件和IDL联合编程对该产品进行处理,得到各城市对流层NO2垂直柱密度的月平均值;对各城市2004年10月至2007年10月的NO2月平均变化进行线性正弦模型模拟,得到月平均变化趋势和月增长率,并评价变化趋势的精度。结果显示,各城市在冬季NO2对流层垂直柱密度较大,夏季较小,季节性循环明显。北京、黄骅港、三亚、抚顺在这段时间NO2总体呈增加趋势,从大到小依次是:抚顺、北京、黄骅港和三亚,深圳呈减少趋势。根据趋势显著性判别准则,各城市的NO2月平均变化均显著。另外相对于2004年10月,月相对增长率从大到小依次是抚顺、三亚、黄骅港、北京、深圳,其中深圳的NO2呈现负增长。

新疆博乐市大气对流层NO_2垂直柱浓度特征

基于地基多轴差分吸收光谱技术(multi-axis different optical absorption spectroscopy,MAX-DOAS),分析位于中国西部边陲的典型干旱区城市——博乐市大气对流层NO_2垂直柱浓度(vertical column densities,VCD)分布、变化,了解其变化规律和分布特点。结果表明:(1)博乐市不同观测点对流层NO_2VCD高低表现为农田区>市区,农田区NO_2浓度最大达到5.69×10^(15)molec/cm2,市区NO_2浓度最大达到3.79×10^(15)molec/cm^2;(2)市区观测点对流层NO_2浓度变化趋势基本一致,相同的是北京时间10:00,出现峰值;农田区观测点对流层NO_2VCD一天内呈现缓慢上升趋势;(3)同一区域,不同天气条件下,对流层NO_2VCD高低不同。多云条件下对流层NO_2VCD浓度最高,其次是多云转阵雨、多云转小雨,晴天条件下对流层NO_2浓度较低;(4)不同区域,相同天气条件下对流层NO_2VCD分布不同。社会活动较多的市区对流层NO_2VCD较高。

利用多轴差分吸收光谱技术反演对流层NO_2

介绍了基于多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)反演对流层NO2的方法。利用差分吸收光谱技术(DOAS),扣除太阳夫琅和费结构及Ring效应的影响,拟合得到了大气中NO2的差分斜柱浓度dSCD,结合不同观测方向的测量结果分析得到了对流层大气中NO2的差分斜柱浓度(ΔSCD),结合辐射传输模型SCIATRAN计算得到了大气质量因子(AMF),并进一步计算得到了对流层NO2的垂直柱浓度(VCD)信息。为确保数据的准确性和可比性,将计算结果与长光程差分吸收光谱仪(LP-DOAS)的测量结果进行对比,二者具有较好的一致性,其相关系数R2分别为0.940 27和0.969 24。

天山南坡库尔勒市大气对流层NO_2垂直柱浓度特征

基于地基多轴差分吸收光谱技术（Multi-axis different optical absorption spectroscopy,简称MAX-DOAS）,分析位于天山南坡典型干旱区城市,库尔勒市大气对流层NO2垂直柱浓度（Vertical column densities简称VCD）分布、变化,以了解其变化规律和分布特点。研究表明：（1）库尔勒不同观测点对流层NO2VCD高低表现为,农田区〉新市区〉老城区,农田区NO2浓度最大达到3.40×1015molec/cm2。（2）市区观测点,新城区和老城区对流层NO2浓度变化趋势基本一致,呈现V和U字形变化趋势,早上和晚间浓度较高,中午浓度较低,市区浓度变化范围分别为1.91×1015~4.02×1015、0.22×1015~4.59×1015molec/cm2。（3）农田呈现出与市区不同的变化趋势,农田观测区中午之前浓度较低,中午之后NO2浓度呈现升高的趋势。

大气NO_2柱浓度多轴差分吸收光谱测量技术及应用

介绍了以太阳散射光为光源的多轴差分吸收光谱技术(Multi-Axis Differential Optical Absorption Spectroscopy,简称MAX-DOAS),以及MAX-DOAS仪器试验应用。试验中选取中午仪器测量的天顶散射光光谱为参考光谱即Fraunhofer参考光谱,并将测量光谱进行消噪、波长校准以及去除Fraunhofer结构处理。利用分子吸收光学厚度和Ring效应光学厚度对处理后的测量光谱进行最小二乘法拟合,反演出了大气NO2差分斜柱浓度(Differential Slant Column Densities,简称DSCD)。分析了天津武清NO2的差分斜柱浓度反演结果,用简单快捷的几何法将NO2差分斜柱浓度转化成对流层垂直柱浓度(Vertical Column Densities,简称VCD)。研究表明,MAX-DOAS可以有效地监测污染地区对流层NO2的垂直柱浓度。

乌鲁木齐市冬季采暖期对流层NO2柱浓度变化特征

NO_2是大气对流层的一种痕量气体,也是城市空气污染的重要监测指标,影响着生态环境和人体健康。特殊的地形及不利于污染物扩散的天气条件,使得乌鲁木齐市冬季采暖期大气污染最为严重。2014—2016年采暖期(11月至翌年3月)在乌鲁木齐市城中心(市区)和城北部(工业园区)利用地基多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)对大气NO_2进行了监测,探讨NO_2柱浓度的变化特征及其污染来源。结果表明,(1)与2014—2015年采暖期相比,2015—2016年采暖期市区监测站点NO_2柱浓度下降了6.8%,工业园区监测站点上升了28.5%;NO_2柱浓度月均值表现出12月最大,3月最小,浓度范围是3.905×10^(15)~20.034×10^(15) molec·cm^(-2);两监测站NO_2柱浓度日变化明显,市区晚上偏高;工业园区早晚偏高,且晚大于早。(2)64%~71%的NO_2柱浓度的逐日变化由气象要素决定,其中平均风速对NO_2柱浓度的影响最显著;市区NO_2的污染源主要分布在东、东北和西南方向,正南北方向的风对NO_2有扩散作用;工业园区NO_2的污染源来自西北和东南方向,南风及偏东风对NO_2具有扩散作用。(3)乌鲁木齐市"煤改气"工程初见成效,而市周边工业园区及机动车尾气排放仍是大气污染治理的重点。

利用被动差分吸收光谱技术反演南极中山站地区夏季臭氧柱浓度

采用被动差分吸收光谱技术(differential optical absorption spectroscopy,DOAS)对南极中山站地区(69°22′24″S,76°22′14″E)的臭氧柱含量进行了72天(2008年12月10日—2009年2月19日)观测,通过被动差分吸收光谱处理方法对系统采集的天顶太阳散射光谱进行处理。在反演过程中,考虑了O3,OClO,NO2,O4和BrO的吸收以及大气Ring效应对测量光谱的贡献,获得该区域臭氧柱含量逐日变化趋势。结果表明,观测期间中山站地区没有出现明显的臭氧空洞,但在短时间尺度臭氧含量有较大幅度变化,尤其在12月中旬和2月上旬。与中山站地区Brewer臭氧光谱仪和星载OMI观测资料进行比较分析得出,被动DOAS与Brewer臭氧光谱仪观测数据的相关系数为0.863与星载OMI观测数据的相关系数为0.840,均表现了很好的相关性,说明在南极地区采用被动DOAS在线观测O3柱含量的方法是可靠的。

奥运期间北京对流层NO_2柱浓度地基多轴差分吸收光谱仪观测与OMI的对比

利用地基多轴差分吸收光谱仪(multi axis differential optical absorption spectroscopy,MAXDOAS)在2008年北京奥运期间对奥运场馆附近上空对流层NO_2进行监测,并与OMI的测量结果进行对比。结果显示:地基MAX-DOAS的NO_2结果比OMI结果高,最高达到了2.4倍;二者在无云条件下得到了比较好的相关性(R=0.64),但在阴雨天气条件下,云的存在使得MAX-DOAS结果与OMI卫星数据产生了很大差别,其相关系数仅为0.19,但与LP-DOAS却有很好的一致性,相关系数为0.92。

华北平原固城站NO_2对流层柱浓度变化特征

基于2008年9月2010年9月河北固城生态与农业气象试验站多轴差分吸收光谱仪(multi-axis differential optical absorption spectroscopy,MAX-DOAS)获得的太阳散射光谱观测,反演计算该地区NO_2对流层柱浓度,分析其季节、日变化特征以及不同来源输送的影响,并与同期NO_2地面观测资料和卫星产品进行对比分析。发现固城站NO_2对流层柱浓度冬高(5.14×10^(16)cm^(-2))夏低(1.28×10^(16)cm^(-2));日变化形态在四季均呈现中午低、傍晚高的特征,且冬季最明显。与北京城市区域同期的观测相比,冬季固城站观测值略低,而在春、夏季则偏低较显著。地面风玫瑰图分析显示,来自SW,SSW,NE方向及ENE方向的污染输送对其贡献最大。与地面、卫星NO_2观测的对比表明,MAX-DOAS反演的NO_2柱浓度与地面观测浓度具有一致的季节和日变化特征,卫星反演的NO_2对流层柱浓度产品在华北平原农村地区存在系统性低估。

车载多光路DOAS技术探测污染气体垂直柱浓度研究

目前天顶方向的车载单光路差分吸收光谱(DOAS)系统在解析污染气体柱浓度时,都是以测量得到的斜柱浓度近似代表垂直柱浓度,这在计算通量时会造成一定的误差。结合多轴DOAS思想,研究了车载多光路DOAS技术,即在汽车移动平台上设置了两个不同仰角(90°,30°)的望远镜分别接收天顶散射光,利用DOAS方法解析两个方向的斜柱浓度,并结合大气辐射传输模型计算大气质量因子最终获得垂直柱浓度。相比于目前的天顶方向车载单光路系统,车载多光路DOAS系统具有高灵敏度、低不确定性等优点。利用此系统在淮南某电厂进行了测试实验,得到了电厂区域排放的NO_2准确垂直柱浓度分布信息,并与天顶方向的斜柱浓度分布比较,两者在浓度趋势上具有较好的一致性。

多轴差分吸收光谱仪对大气污染物SO_2、NO_2、O_3的立体监测

多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS)是用来监测大气中痕量气体成分的专用仪器,它能同时自动监测SO2、NO2和O3三种污染气体,得到的垂直柱浓度对研究污染物的时空分布特点具有重要意义。分析了2011年5月下旬至2012年4月中旬期间MAX-DOAS在重庆市的测量数据,结果表明:夏季SO2的柱浓度高于其它季节,并在每个季节都出现了峰值:SO2与NO2之间浓度变化趋势相同,且最大小时浓度值都集中在上午;O3垂直柱浓度受气象条件和臭氧前体物的影响呈夏季高、秋冬低的季节性变化;通过多元回归建立了O3柱浓度与气象因素、前体物的关系式。

基于MAX-DOAS的对流层NO_2和气溶胶光学厚度遥测反演

随着全球工业化速度加快和人口的增多,大气环境问题日益突出,NO_2和气溶胶在大气化学中扮演着重要的角色。地基多轴差分吸收光谱技术(MAX-DOAS)基于被动DOAS原理,近年来已成功应用于大气痕量气体柱浓度和气溶胶光学厚度(AOD)测量方面。基于被动DOAS算法对合肥秸秆燃烧期间NO_2柱浓度以及气溶胶光学厚度进行了观测,并把对流层柱浓度和臭氧监测仪(Ozone Monitoring Instrument,OMI)结果进行对比;测量的气溶胶光学厚度和太阳光度计(CE318)进行了对比。结果表明,MAX-DOAS测量结果要高于卫星值,11月6日MAX-DOAS测量NO_2柱浓度日均值为OMI的1.9倍;二者在无云条件下一致性较好;MAX-DOAS反演AOD和太阳光度计结果相关性在0.9以上。

新疆干旱区城市对流层NO_2垂直柱浓度的时空分布

基于地基多轴差分吸收光谱仪(MAX-DOAS),分析2014年3月至2016年2月新疆干旱区城市(中等城市库尔勒市和小城市博乐市)对流层NO2垂直柱浓度(VCD)变化规律、分布特征及其影响因素。结果表明:(1)新疆干旱区城市对流层NO_2 VCD采暖期是非采暖期的4倍左右,且有显著的季节特征,表现为冬季>秋季>春季>夏季,库尔勒市的对流层NO_2 VCD年均值大于博乐市,两市对流层NO2VCD日变化峰值在8:00(冬季峰值在9:00)和20:00左右,且晚上的峰值高于早上;(2)库尔勒市和博乐市的对流层NO_2 VCD高值分别达到2.540×1015~4.450×1015、1.630×1015~2.620×1015 molec/cm^2,高值区均集中在商业、工业区,对流层NO_2 VCD低值分别为2.300×1014~1.920×1015、6.000×1014~1.390×1015 molec/cm^2,低值区均集中在居民区、学校周边;(3)库尔勒市和博乐市对流层NO_2 VCD对气象因子有不同程度的响应,其与气压呈正相关,与气温、相对湿度、云量和风速呈负相关。

新疆大中小城市夏季对流层NO2垂直柱浓度变化特征

利用地基多轴差分光谱仪(Mini MAX—DOAS),选择新疆乌鲁木齐、库尔勒、博乐市具有代表性的大中小城市,于2014年6—8月对其市区、工业区、农田区的对流层NO_2浓度进行观测。结果表明:(1)大中小城市夏季大气对流层NO_2垂直柱浓度的日变化有波峰和波谷的波动,其峰值在大中小城市中有所差异,表现为乌鲁木齐(7.590×10^(15)molec·cm^(-2))>库尔勒(7.559×10^(15)molec·cm^(-2))>博乐(3.578×10^(15)molec·cm^(-2));(2)大中小城市夏季大气对流层NO_2垂直柱浓度大小与城市地表条件差异有关,尤其与观测区的车流量有密切关系,表现为市区(4.643×10^(15)molec·cm^(-2))>工业区(4.469×10^(15)molec·cm^(-2))>农田区(2.425×10^(15)molec·cm^(-2));(3)不同天气条件下大中小城市大气对流层NO_2的垂直柱浓度特征为雨天(3.082×10^(15)molec·cm^(-2))时浓度最小,说明降水对NO_2的浓度具有重要的影响。