北京地区PM_(2.5)的成分特征及来源分析

选用2003--2004年初PM25连续观测资料，统计分析了北京地区PM25的特征、PM25与PM10以及PM25与地面气象要素的相互关系。结果表明：四季中夏季PM25浓度最低，冬、春两季浓度较高。PM25与PM10比值平均为0．55，非采暖期两者比值为0．52，采暖期两者比值为0．62；夏季该比值主要分布在0．3～0．6之间，春、秋两季该比值分布在0．3～0．8之间，冬季采暖期该比值分布在0．4～0．9之间。PM2，与PM10比值日变化与气象条件日变化、人们日常生活习惯密切相关，沙尘天气和交通运输高峰期扬起地面粗颗粒物会导致PM2，在PM10中的比例下降，而冬季取暖以及夏季光化学反应则会引起PM25的比例升高。PM25的浓度与地面气象要素中本站气压、相对湿度和风速有很好的的相关性，与气温的相关性较差。SO4^2-，NO3^-和NH4^＋为北京地区PM25中主要离子。PMF源解析方法确定了北京地区5类细粒子污染源，分别是：土壤尘、煤燃烧、交通运输、海洋气溶胶以及钢铁工业。

2006年春季沙尘天气下背景地区大气气溶胶光学特性的观测研究

利用2006年3～5月北京上甸子本底站气溶胶细粒子（PM2．5）质量浓度、吸收和散射系数的连续观测资料，对2006年春季上甸子本底站清洁、污染输送及典型沙尘天气下气溶胶的消光特性进行了分析。结果显示：①本底站在春季清洁情况下PM2．5质量浓度、吸收和散射系数的日均值水平分别为：10μg／m^3、7Mm^-1和20Mm^-1左右，单散射反照率分布在0．71～0．78之间；此次观测到的污染输送过程中PM2．5质量浓度、吸收和散射系数平均值分别为：145μg／m^-3、44．5Mm^-1、374．3Mm^-1，单散射反照率分布在0．84～0．94之间；沙尘影响期间，PM2．5质量浓度、吸收和散射系数以及单散射反照率的测量结果分布在248．2～424．1μg／m^3、10．8～44．7Mm^-1、225．4～392．5Mm^-1和0．89～0．96之间。②观测得出，沙尘影响集中的时段细粒子质量浓度、气溶胶散射系数和气溶胶吸收系数都成倍地上升，其中质量浓度和散射系数上升的幅度要高于吸收系数。③3种天气条件的对比结果显示，受沙尘天气影响PM2．5质量浓度明显上升，且逐时波动幅度大；吸收系数远高于清洁天气下的观测结果，但比污染输送过程的测量结果偏低；散射系数同样高于清洁天气下的观测结果，与污染输送情况下的测量结果接近。沙尘天气导致颗粒物浓度明显上升，其对气溶胶粒子散射作用的贡献要大于吸收作用。

上甸子本底站湿沉降化学成分变化与来源解析

利用上甸子本底站自1999-2004年的降水资料,对8种离子（K^＋、Na^＋、Ca^2＋、Mg^2＋、NH4^＋、SO4^2-、NO3^-、Cl^-）浓度做了统计分析,并通过PMF（positive matrix factorization）方法对该地区的湿沉降来源做了解析.结果表明,①pH分布在4.41~6.55之间,电导率分布在40.97~69.64μS.cm^-1之间.②上甸子本底站的电导率结果明显高于清洁地区降水背景点（瓦里关全球大气本底监测站）、低于北京城区的观测结果,表明降水化学成分受大气污染显著,但污染水平要低于人类活动集中的地区.③SO4^2-、NO3^-、NH4^＋、Ca^2＋是上甸子站降水样品中最主要的水溶性离子;从季节变化来看,SO4^2-离子春季最高、夏季最低,NO3^-离子冬春两季浓度水平相当,夏季略偏低,H＋离子浓度春季最低,夏秋两季相当,冬季最高.④源解析结果表明,土壤尘是上甸子本底站降水化学成分最主要的来源;与施肥有关的农田排放是本底站降水成分的另一个重要的源;此外,来自污染地区的交通运输排放和燃煤排放的输送作用同样影响着该地区降水化学成分.

两种反演地表净太阳辐射的参数化模式在北京地区的比较

地表净太阳辐射(NSSR)在地表辐射平衡、地-气能量交换、天气预报、气候变化和太阳能利用等研究方面具有重要的作用。利用卫星遥感技术能在广大的空间区域内快速地获取地表净太阳辐射的分布情况,特别是在无人观测的极地和海洋区域。本文基于CERES/SSF卫星数据,分别采用两种地表净太阳辐射(NSSR)的卫星反演参数化模式——Li模式与Masuda模式计算了北京市上甸子地区2005年1、4、7和10月的NSSR,并将反演结果与上甸子大气本底站的实测结果进行了对比分析,并对两种模式进行了修正以更好地反演北京地区的地表净太阳辐射。结果显示:Li模式和Masuda模式反演结果与实测结果间的平均绝对误差在晴空条件下分别为62.2和50.8 W/m2,在云天条件下分别为82.1和71.8 W/m2;Li模式相对于Masuda模式具有偏大的趋势,在晴天和云天条件下两者的平均绝对偏差分别为11.5和10.2 W/m2;对Li模式和Masuda模式进行线性拟合回归后能有效减小反演过程中的系统性偏差,修改后的Li模式和Masuda模式在所有天空状况下反演的月平均NSSR值与观测值间的平均绝对误差分别为-1.8和-3.4 W/m2,均方根误差分别为19.6和26.0 W/m2。