2011~2020年华北平原气溶胶光学厚度时空分布特征及潜在源分析 被引量：11

1

作者 王利 徐翠玲 +1 位作者 徐甫 高琦 《地球科学与环境学报》 CAS 北大核心 2021年第6期1018-1032,共15页

随着经济高速增长和城市化进程不断加快,华北平原区域性空气污染问题愈演愈烈。针对该区域开展长时序气溶胶光学厚度时空分布特征和潜在源分析研究,对华北平原大气污染治理具有重要意义。基于长时序MODIS/Terra C6.1 MOD04_L2气溶胶光... 随着经济高速增长和城市化进程不断加快,华北平原区域性空气污染问题愈演愈烈。针对该区域开展长时序气溶胶光学厚度时空分布特征和潜在源分析研究,对华北平原大气污染治理具有重要意义。基于长时序MODIS/Terra C6.1 MOD04_L2气溶胶光学厚度产品,分析华北平原气溶胶光学厚度的时空分布特征,并利用后向轨迹聚类分析讨论华北平原7个重点城市气团输送的季节变化,并以污染较为严重的河北石家庄为例进行潜在源分析和浓度权重分析,探究影响其大气质量的污染物潜在源区。结果表明:2011~2020年华北平原气溶胶光学厚度月均值呈显著的周期性变化,以年为周期,每个周期内峰值一般出现在6月至8月;气溶胶光学厚度月际年内呈单峰分布,峰值出现在6月(0.75),最小值出现在12月(0.37);气溶胶光学厚度季均值从大到小依次为夏季(0.67)、春季(0.59)、冬季(0.49)、秋季(0.46);10年间气溶胶光学厚度呈下降趋势,整体下降幅度达36.84%,其中2011年最高(0.72),2018年最低(0.45);华北平原7个重点城市春、夏、秋、冬四季主要受短距离气团输送影响较大,长距离气团输送影响较小;2014~2020年河北石家庄的空气质量优良天数占比相对较小,空气质量状况差,影响其空气质量的污染物多为本地生成,同时也受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 MODIS 空气质量指数 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子分析 浓度权重分析 华北平原

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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：11

2

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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典型西南工业城市春冬季PM2.5来源与潜在源区分析——以柳州市为例 被引量：14

3

作者 曾鹏 辛存林 +2 位作者 于奭 朱海燕 刘齐 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期3781-3790,共10页

为了揭示柳州城区春冬季PM2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型(HYSPLIT)对春冬季柳州市PM2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚... 为了揭示柳州城区春冬季PM2.5的来源及其潜在源区分布和贡献,利用2018年24h自动监测数据和气象数据对柳州市大气污染物浓度变化特征进行了分析,并且使用后向轨迹模型(HYSPLIT)对春冬季柳州市PM2.5逐日72h气流后向轨迹和前向轨迹进行聚类分析,同时结合潜在源贡献因子分析法(WPSCF)和轨迹浓度权重法(WCWT)对其潜在源区和浓度贡献进行了分析.结果显示,(1)在研究期内,不利的主导风向和工业区布局导致研究区PM2.5在春冬季污染较严重,且工业源和交通源是其主要本地来源;(2)春冬季PM2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM2.5主要来源于本地排放,且浓度在空间上呈现西高东低的趋势;(3)春季后向轨迹PM2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM2.5影响最大轨迹均来自东部的短距离输送,而来自西北的气流轨迹输对PM2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM2.5通过气流传输对贵州地区大气环境有较大影响;(4)春季,柳州市PM2.5的主要潜在源区分布在广西东南部、广东中西部、南海沿岸海域、湖南中部、江西西北部、湖北东部及安徽西北部;冬季,主要分布在广西东南部、广东西南部和南海沿岸海域. 展开更多

关键词 PM2.5 柳州 后向轨迹 潜在源贡献因子分析法 轨迹浓度权重法

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帕米尔高原东部PM10输送路径及潜在源分析 被引量：21

4

作者 李汉林 何清 +1 位作者 刘新春 赵权威 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期4660-4668,共9页

基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据(2019年3月~2020年2月),对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM10和PM2.5年均值分别为(29.4±16.4),(9.3±5.1)μg/m3,大气颗粒物以PM10为主,结合同期PM10浓度数据,分... 基于HYSPLIT后向轨迹模式和NCEP的GDAS数据(2019年3月~2020年2月),对抵达帕米尔高原东部的48h后向气团轨迹按季节聚类,其PM10和PM2.5年均值分别为(29.4±16.4),(9.3±5.1)μg/m3,大气颗粒物以PM10为主,结合同期PM10浓度数据,分析不同路径对帕米尔高原东部PM10聚集的贡献,并利用潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),揭示研究期间帕米尔高原东部不同季节PM10的潜在源分布及其贡献水平.结果表明:帕米尔高原东部PM10输送路径的季节特征明显,春季来自中亚的西风气流对应PM10高值,夏季来自中国新疆西部的气流也对应较高PM10值,秋季各轨迹对应PM10值相当,冬季来自南亚方向气流对应PM10高值.PM10春季贡献源区主要位于中国新疆西部、阿富汗东北部、巴基斯坦东北部、塔吉克斯坦中部及东部地区,夏季主要位于中国新疆西部喀什与和田北部地区,秋季主要位于土库曼斯坦东部、乌兹别克斯坦东南部、巴基斯坦北部、阿富汗北部与塔吉克斯坦南部接壤地区,冬季主要位于巴基斯坦东北部、印度北部以及阿富汗北部. 展开更多

关键词 PM10 聚类分析 潜在源贡献因子分析 浓度权重轨迹分析 帕米尔高原

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许昌市夏季臭氧污染特征与气象因子影响分析 被引量：2

5

作者 徐媛倩 岳利波 +4 位作者 曹霞 付广宇 罗艺琳 孙鹏 张志华 《环境污染与防治》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期367-372,379,共7页

结合许昌市2019—2022年夏季(5—9月)臭氧(O_(3))逐小时质量浓度与气象数据,分析O_(3)浓度变化特征与气象因子的影响,识别O_(3)污染传输特征与潜在源分布。结果表明,许昌市2019—2022年夏季O_(3)浓度整体呈下降趋势,但2022年O_(3)季均... 结合许昌市2019—2022年夏季(5—9月)臭氧(O_(3))逐小时质量浓度与气象数据,分析O_(3)浓度变化特征与气象因子的影响,识别O_(3)污染传输特征与潜在源分布。结果表明,许昌市2019—2022年夏季O_(3)浓度整体呈下降趋势,但2022年O_(3)季均值略有上升;夏季中6月的O_(3)污染最重,平均日超标率达61%;O_(3)浓度日变化呈单峰状,峰值出现在16:00左右;O_(3)浓度与气温、风速呈正相关,与相对湿度呈负相关;当气温≥35℃、相对湿度为20%~<40%、风速为2~<3 m/s、主要风向为南风、东南风时易发生O_(3)小时浓度超标;6月高温(气温≥30℃)和低湿(相对湿度20%~<40%)时段持续时间长是导致O_(3)浓度较高的重要因素;2022年夏季气团主要来自东北、西南和东南方向;除本地生成外,许昌市高浓度O_(3)还受到山东、安徽、湖北等区域传输影响。 展开更多

关键词 O_(3) 气象因子 潜在源贡献因子分析 浓度权重

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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

6

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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黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及其输送潜在源区 被引量：89

7

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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北京市春节前和春节期间非甲烷烃污染特征及其来源解析

8

作者 佟胜睿 徐言勇 +2 位作者 李方杰 张海亮 葛茂发 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2453-2465,共13页

为探究春节前和春节期间北京市非甲烷烃(NMHCs)的来源和转化过程,基于2021年2月2-16日北京市空气质量监测数据、气象数据和非甲烷烃的在线分析结果开展了相关研究。结果表明:①北京市春节前(2月2日00:00-2月11日00:00)和春节期间(2月11... 为探究春节前和春节期间北京市非甲烷烃(NMHCs)的来源和转化过程,基于2021年2月2-16日北京市空气质量监测数据、气象数据和非甲烷烃的在线分析结果开展了相关研究。结果表明:①北京市春节前(2月2日00:00-2月11日00:00)和春节期间(2月11日00:00-2月16日00:00)NMHCs体积分数有明显差异,其中,春节前NMHCs平均体积分数为25.43×10^(-9)±11.38×10^(-9),而春节期间为32.37×10^(-9)±12.43×10^(-9),增幅近27.3%。②利用正定矩阵因子分解(PMF)模型分析了春节前和春节期间的NMHCs来源差异,其中,汽油、柴油车辆排放源贡献率由春节前的37.2%降至春节期间的13.9%,溶剂使用和燃烧排放源的贡献率从春节前的18.4%升至春节期间的55.7%。③结合潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)方法发现,春节期间NMHCs来源主要与北京市周边地区的烟花爆竹燃放、燃煤等排放的区域传输有关。④NMHCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)表明,烯烃和芳香烃分别对观测期间O_(3)和二次气溶胶的生成具有重要贡献。研究表明,在开展京津冀地区污染联防联控过程中,对燃烧源排放的控制是有效缓解北京市春节期间空气污染问题的重要手段。 展开更多

关键词 非甲烷烃(NMHCs) 源解析 潜在源贡献因子分析(PSCF) 臭氧生成潜势(OFP) 二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)

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深圳市东北部PM_(2.5)的变化特征及潜在传输来源 被引量：10

9

作者 田鹏山 褚艳玲 +3 位作者 吴锋 朱珠 倪海燕 张宁宁 《广东气象》 2017年第3期65-68,72,共5页

2014年深圳市东北部吓陂监测站PM_(2.5)的年均质量浓度为47.0μg/m^3,在全市处于较高污染状态,并呈现出冬季>秋季>春季>夏季的季节变化特征。气象要素的分析表明,2014年吓陂监测站夏季时降水较多、湿度最大、风速最大、气温最... 2014年深圳市东北部吓陂监测站PM_(2.5)的年均质量浓度为47.0μg/m^3,在全市处于较高污染状态,并呈现出冬季>秋季>春季>夏季的季节变化特征。气象要素的分析表明,2014年吓陂监测站夏季时降水较多、湿度最大、风速最大、气温最高、边界层高度最高,最有利于污染物的扩散和清除;冬季时降水最少、湿度最小、风速最小、气温最低、边界层高度最低,最不利于污染物的扩散和清除。后向轨迹聚类分析表明,吓陂监测站的后向轨迹主要分为5类,其中来自北方内陆地区的气团污染最重,来自南海地区的气团污染最轻。进一步利用潜在源贡献因子进行源区识别分析,结果表明:2014年吓陂监测站的PM_(2.5)主要来源于本地源的排放及周边地区(尤其是广东东北部地区)的短距离输送,此外江西等内陆地区的长距离传输在一定程度上也可能导致吓陂监测站PM_(2.5)质量浓度的升高。 展开更多

关键词 环境气象 PM2.5颗粒物 PM10颗粒物 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子分析 深圳

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基于卫星遥感与CMB模型的济南市冬季重污染过程PM_(2.5)溯源分析 被引量：3

10

作者 魏小锋 韩红 +6 位作者 闫学军 王在峰 李圣增 田勇 梁第 马明亮 张桂芹 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期1175-1183,共9页

济南市作为京津冀大气污染传输通道“2+26”城市之一,冬季易出现以PM_(2.5)为首要污染物的重污染天气。为探究济南市冬季PM_(2.5)重污染过程的污染成因和主要来源,以济南市冬季一次重污染过程(2020年1月1日—6日)为研究对象,基于卫星遥... 济南市作为京津冀大气污染传输通道“2+26”城市之一,冬季易出现以PM_(2.5)为首要污染物的重污染天气。为探究济南市冬季PM_(2.5)重污染过程的污染成因和主要来源,以济南市冬季一次重污染过程(2020年1月1日—6日)为研究对象,基于卫星遥感、化学质量平衡(CMB)模型、潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹分析(CWT),同时结合气态污染物和PM_(2.5)组分小时数据以及各项气象要素等资料,全面和综合地对济南市冬季重污染过程污染特征、本地来源、区域传输和时空演变过程进行了分析。结果表明,济南市本次重污染过程以PM_(2.5)为首要污染物,随着湿度升高和大气边界层高度(PBL)的降低,PM_(2.5)日均质量浓度达到最高211μg·m^(−3),其中PM_(2.5)小时质量浓度最高达到333μg·m^(−3);NO_(3)^(−)、SO_(4)^(2−)、NH4+和有机物(OM)在PM_(2.5)中占比分别为30.7%、11.4%、13.9%和13.7%;重污染时段硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别达到0.6和0.5,说明此次重污染过程主要来自于气态前体物的二次转化。CMB来源解析结果表明,二次源(硝酸盐、硫酸盐、二次有机碳)和机动车源是济南市冬季PM_(2.5)重污染过程的主要来源;与清洁天相比,硝酸盐的分担率和质量浓度均显著升高,分担率是清洁天的2.2倍,质量浓度是清洁天的10.5倍。本次重污染过程除济南本地污染源以外,还受山东省内德州东部、滨州西部以及济南市的商河县和济阳区等地污染气团近距离传输,以及来自西南方向的河南省东北部和安徽省西部地区的跨省输送的污染气团,途径济南市南部、泰安和济宁地区以及济南市的长清区和平阴县等地的共同影响。 展开更多

关键词 重污染过程 PM_(2.5) 溯源分析 化学质量平衡模型 卫星遥感 潜在源贡献因子分析 浓度权重轨迹分析

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济南市区黑碳污染变化特征及来源解析

11

作者 张淼 王桂霞 +6 位作者 王昌伟 贺艳云 许艳芳 李琪 许杨 张俊骁 张桂芹 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2024年第4期560-572,共13页

黑碳(BC)作为细颗粒物(PM2.5)的重要来源之一,探究其变化特征及来源对PM2.5管控具有指导意义。为了研究济南市区大气黑碳颗粒物污染变化特征及来源,于2020年1月-2021年12月在济南市区选择市中心站(1#)利用Magee公司AE33型黑碳仪对黑碳... 黑碳(BC)作为细颗粒物(PM2.5)的重要来源之一,探究其变化特征及来源对PM2.5管控具有指导意义。为了研究济南市区大气黑碳颗粒物污染变化特征及来源,于2020年1月-2021年12月在济南市区选择市中心站(1#)利用Magee公司AE33型黑碳仪对黑碳浓度展开了在线连续观测,还开展了PM2.5、氮氧化物(NOx)、一氧化碳(CO)质量浓度的同步在线观测,获得了市区黑碳浓度变化特征,探究了BC与主要大气污染物的关系,并结合省中心站(2#)BC监测,定量解析了济南市区BC排放来源的日变化特征,同时选取典型污染过程研究不同排放源黑碳的传输影响。结果表明,整个观测时段1#BC平均质量浓度为(1.86±1.21)μg·m^(-3),BC与PM2.5和CO呈正相关关系。BC质量浓度呈现明显的年、季节、周和日变化特征,2021年BC较2020年下降约0.28μg·m^(-3),下降比例为14%,BC质量浓度春(1.47±0.51)μg·m^(-3)<夏(1.60±0.43)μg·m^(-3)<秋(1.99±0.77)μg·m^(-3)<冬(2.48±1.17)μg·m^(-3);BC受交通早晚高峰的影响呈现双峰型日变化特征,春夏季周末浓度高于工作日,具有比较明显的“周末效应”。源解析结果表明,交通排放为BC主要来源,2020年和2021年BC交通源贡献均值占比(BCtraffic/BC)夏(0.81)>秋(0.79)>春(0.76)>冬(0.67),不同季节BCtraffic日变化特征也证实了交通源对BC贡献占主导作用,2#省中心站与1#市中心站变化相似,但受交通流量与工业源影响BC浓度通常高于1#市中心站,典型PM2.5污染期间BC除受近距离局地排放源影响外,还有济南北部、德州市和河北衡水市传输影响。风场对BCtraffic和BCnontraffic浓度的影响显示该站点以周边源排放为主,BCtraffic受西南方向的旅游路隧道及东北方向舜华路等交通繁忙路段排放影响明显。 展开更多

关键词 黑碳(BC) 时空变化特征 BC/PM2.5 来源解析 浓度权重轨迹分析 潜在源贡献因子分析

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不同污染等级下阳泉市PM_(2.5)传输特征和潜在源区分析

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作者 马星芬 王雁 +1 位作者 闫世明 冯飞 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3858-3869,共12页

利用2020~2022年阳泉市的PM_(2.5)监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用HYSPLIT4后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法(MS-PSCF)和轨迹密度分析法(TDA),对阳泉市PM_(2.5)传输通道和潜在源区分区域、分级别研... 利用2020~2022年阳泉市的PM_(2.5)监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用HYSPLIT4后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法(MS-PSCF)和轨迹密度分析法(TDA),对阳泉市PM_(2.5)传输通道和潜在源区分区域、分级别研究.结果表明:(1)阳泉市PM_(2.5)污染主要集中在阳泉和平定,盂县相对较轻,阳泉和平定的不同污染等级天数占比及PM_(2.5)浓度的平均值和最高值均要明显比盂县高,PM_(2.5)分布特征与本地特殊地形密切相关.(2)小风天气下不同污染等级PM_(2.5)污染次数最多、PM_(2.5)浓度最高;东西向区域输送对阳泉和平定PM_(2.5)污染次数和PM_(2.5)浓度影响明显,且偏东风贡献显著;盂县中度以上天气以本地污染源影响为主.(3)中度以上污染天气生成维持的地面形势主要有4种,暖低压型(22%)、高压前部(底部)型(54%)、高压后部型(14%)和均压场型(10%),高压前部(底部)型是造成PM_(2.5)浓度升高的主要地面形势;高空形势主要有2种,平直西风气流型(78%)和西北气流型(22%),平直西风气流型是造成PM_(2.5)浓度升高的主要高空形势.(4)MS-PSCF和TDA分析法得出的PM_(2.5)不同污染等级的传输通道和潜在源区结果具有一致性,PM_(2.5)主要传输通道为东北、东南和西北通道,东北和东南通道为短距离传输,是造成PM_(2.5)浓度增加的主要路径,西北通道与西北沙尘传输通道一致,属于长距离传输;PM_(2.5)主要的污染潜在源区位于河北中西部与东南部、河南东北部及其与山东西南部交界处、山西东南部. 展开更多

关键词 不同污染等级 PM_(2.5) 多站潜在源贡献因子分析法(MS-PSCF) 轨迹密度分析法(TDA) 天气形势特征

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亚洲大陆流出羽中气溶胶磷的来源解析

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作者 谷涵 石金辉 +1 位作者 高会旺 姚小红 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期4501-4508,共8页

利用西风盛行时在青岛采集的总悬浮颗粒物(TSP)样品,分析其中总P(TP)和溶解态P(DP)浓度与气团后向轨迹的关系,采用正定矩阵因子分析(PMF)和潜在源贡献因子分析(PSCF)方法解析TP和DP的来源及其潜在贡献区域.结果表明:青岛气溶胶中TP主要... 利用西风盛行时在青岛采集的总悬浮颗粒物(TSP)样品,分析其中总P(TP)和溶解态P(DP)浓度与气团后向轨迹的关系,采用正定矩阵因子分析(PMF)和潜在源贡献因子分析(PSCF)方法解析TP和DP的来源及其潜在贡献区域.结果表明:青岛气溶胶中TP主要来自地壳源的贡献(45%);其次是机动车排放源(22%)、燃烧源(21%)和工业源(12%);海盐源的贡献最小(<1%).但DP主要来自人为源的贡献,其中机动车排放源的贡献为35%,燃烧源和/或二次源为28%、工业源为25%;地壳源和海盐源等自然源的贡献分别为9%和1%.相同来源的TP和DP其潜在贡献区域相似,但DP的贡献区域范围更广.地壳源P(TP和DP)的贡献区域集中在沙尘从源地向我国近海传输的路径上,海盐源P的贡献区域位于黄、渤海,工业源P的贡献区域主要为河南、山东以及蒙古国南部等地区,燃烧源/二次源P的主要贡献区域为山东南部和江苏北部区域,机动车排放源P的贡献区域则主要为北京、天津、山东、江苏等区域. 展开更多

关键词 磷(P) 气溶胶 来源解析 正定矩阵因子分析(PMF) 潜在源贡献因子分析(PSCF)

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黄河上游段吸收性气溶胶指数(AAI)时空演化特征及潜在源区分析 被引量：2

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作者 王思远 刘旻霞 +2 位作者 米佳乐 李乐 肖仕锐 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期315-327,共13页

为揭示黄河流域上游段吸收性气溶胶指数(Absorbing Aerosol Index,AAI)的时空演化特征、主要影响因子及污染严重的包头市污染物潜在来源.本文利用OMI OMAERUV L2气溶胶数据集,研究了2005—2020年黄河流域上游段的AAI时空分布,利用熵权TO... 为揭示黄河流域上游段吸收性气溶胶指数(Absorbing Aerosol Index,AAI)的时空演化特征、主要影响因子及污染严重的包头市污染物潜在来源.本文利用OMI OMAERUV L2气溶胶数据集,研究了2005—2020年黄河流域上游段的AAI时空分布,利用熵权TOPSIS法分析主要影响因子,同时借助后向轨迹模型(HYSPLIT)对污染严重城市的污染物进行聚类分析,追踪其潜在来源.结果显示:(1)从时间上看,2005—2009年黄河流域上游段AAI呈下降趋势,2009年AAI降到最小值;2009—2016年AAI波动上升,2016年达到最大值,随后由于国家颁布了一系列保护环境的政策使AAI下降.从空间上看,AAI在黄河上游流域的北部即内蒙古的包头、鄂尔多斯偏高,而在流域的南部大概在四川省内较低.(2)小波分析发现,季节变化方面,黄河上游AAI正负位相交替出现,月均值季节变化明显,且呈现冬>春>秋>夏的特征.夏季雨水的冲刷和扩散条件使得AAI全境低值;冬季污染物排放增加,局部为高压控制区,污染物难以扩散,AAI大范围出现高值.(3)熵权TOPSIS法表明,黄河上游流域环境污染较为严重的城市为包头市,因此,本文以包头市作为重污染典型城市,借助后向轨迹法分析其污染物的潜在来源,结果表明,包头市2019年冬季气流轨迹为5类,其中,西北方向为主要传输方向.(4)包头市污染源主要为沙漠源和工业源;吸收性气溶胶以沙尘气溶胶和污染性沙尘气溶胶为主,碳质气溶胶为辅. 展开更多

关键词 吸收性气溶胶指数(AAI) 黄河流域 熵权TOPSIS法 潜在源贡献因子分析法(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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喀什地区PM_(10)输送路径及潜在源区 被引量：5

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作者 李汉林 何清 赵权威 《中国沙漠》 CSCD 北大核心 2021年第5期62-70,共9页

基于HYSPLIT模型和2019年9月至2020年8月喀什地区大气颗粒物逐时数据,利用聚类分析、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT)分析喀什地区四季PM10传输路径与潜在源区,揭示研究期间喀什地区不同季节PM10的潜在源分布及其贡献水平... 基于HYSPLIT模型和2019年9月至2020年8月喀什地区大气颗粒物逐时数据,利用聚类分析、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT)分析喀什地区四季PM10传输路径与潜在源区,揭示研究期间喀什地区不同季节PM10的潜在源分布及其贡献水平。结果表明:喀什地区PM_(10)、PM_(2.5)年均值分别为237.3±268.3、89.3±82.3μg·m^(-3),大气颗粒物以PM10为主;喀什地区气流输送路径主要来自中亚西风气流,其次是来自中国新疆南部;PM10秋季主要贡献源区分布在中亚部分地区以及中国新疆南部区域,贡献水平为250—450μg·m^(-3);冬季主要贡献源区与秋季相似,贡献水平为150—300μg·m^(-3);春季重点贡献源区主要分布在新疆南部塔克拉玛干沙漠区域,贡献水平为250—500μg·m^(-3);夏季主要贡献源区与春季相似,贡献水平为150—250μg·m^(-3)。喀什地区重点防范应是塔克拉玛干沙漠沙尘气溶胶的影响,其次是中亚西风气流携带的大气颗粒物远距离输送。 展开更多

关键词 PM10 聚类分析 潜在源贡献因子分析 浓度权重轨迹分析 喀什

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关中平原春节前后碳质气溶胶分布特征及来源解析 被引量：1

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作者 周变红 李春燕 +3 位作者 曹磊 陈浩 李毅辉 高飞 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3881-3892,共12页

以2023年春节期间西安、宝鸡、咸阳、渭南和铜川大气PM_(2.5)中的OC和EC为对象,利用反距离加权空间插值法(IDW)、二次有机碳(SOC)估算和潜在源贡献因子分析(PSCF)分析了关中平原碳质气溶胶的时空变化特征及潜在来源.结果表明,在时间分布... 以2023年春节期间西安、宝鸡、咸阳、渭南和铜川大气PM_(2.5)中的OC和EC为对象,利用反距离加权空间插值法(IDW)、二次有机碳(SOC)估算和潜在源贡献因子分析(PSCF)分析了关中平原碳质气溶胶的时空变化特征及潜在来源.结果表明,在时间分布上,ρ(OC)表现为:春节后[(18.6±11.0)μg·m^(-3)]>春节期间[(16.2±15.1)μg·m^(-3)]>春节前[(10.0±8.3)μg·m^(-3)],ρ(EC)表现为:春节后[(2.2±1.2)μg·m^(-3)]>春节期间[(1.7±1.5)μg·m^(-3)]>春节前[(1.4±1.1)μg·m^(-3)],OC和EC污染在春节后最严重;在空间分布上,ρ(OC)表现为:咸阳[(21.4±17.3)μg·m^(-3)]>宝鸡[(15.8±12.8)μg·m^(-3)]>西安[(13.6±11.3)μg·m^(-3)]>渭南[(11.6±9.1)μg·m^(-3)]>铜川[(10.0±8.3)μg·m^(-3)],ρ(EC)表现为:咸阳[(2.1±1.4)μg·m^(-3)]>渭南[(1.8±1.4)μg·m^(-3)]>西安[(1.8±1.2)μg·m^(-3)]>铜川[(1.6±1.4)μg·m^(-3)]>宝鸡[(1.2±0.9)μg·m^(-3)],总体上咸阳的PM_(2.5)和碳质气溶胶污染最严重,铜川污染最轻.IDW结果显示:OC和EC浓度的高值中心[ρ(OC)>27.3μg·m^(-3),ρ(EC)>2.9μg·m^(-3)]在平原中部,低值中心[ρ(OC)<7.0μg·m^(-3),ρ(EC)<1.0μg·m^(-3)]在平原北部,OC分布西高东低,EC分布东高西低.SOC在OC中的占比为:春节后(51.7%)>春节期间(41.1%)>春节前(36.8%).各城市SOC/OC大小和各城市SOC在关中平原的贡献率大小表明,铜川、宝鸡和咸阳受有机碳二次转化影响较大.春节前、春节期间和春节后OC与EC的相关系数(r=0.85、r=0.98和r=0.94)表明二者具有高度的同源性.碳质气溶胶在春节前和春节期间与湿度和风速有一定相关性,春节后与各气象因子呈弱相关;碳质气溶胶总体上与CO和NO2有较强的相关性且在春节后相关性最强,与SO2的相关性在春节期间最强.5个城市碳质气溶胶潜在源区主要集中在本地和周边的甘肃南部、陕北以及陕南地区,春节前还受到来自西北方向长距离输送的影响. 展开更多

关键词 有机碳(OC) 元素碳(EC) PM_(2.5) SOC估算 潜在源贡献因子分析(PSCF)

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库尔勒市大气颗粒物浓度特征及来源 被引量：7

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作者 陆忠奇 赵竹君 何清 《中国沙漠》 CSCD 北大核心 2022年第6期74-84,共11页

在塔里木盆地东北部库尔勒市大气颗粒物逐时数据(2015年1月至2020年12月)污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模型、聚类分析、潜在源贡献因子分析(PSCF)、浓度权重轨迹分析(CWT)分析不同季节库尔勒市颗粒物传输路径与潜在源区,揭示研究... 在塔里木盆地东北部库尔勒市大气颗粒物逐时数据(2015年1月至2020年12月)污染特征分析的基础上,利用HYSPLIT模型、聚类分析、潜在源贡献因子分析(PSCF)、浓度权重轨迹分析(CWT)分析不同季节库尔勒市颗粒物传输路径与潜在源区,揭示研究期间库尔勒市不同季节大气颗粒物的潜在源分布及其贡献水平。结果表明:2015—2020年库尔勒市PM_(2.5)、PM_(10)年均值分别为47.7±20.0、162.2±102.4μg·m^(-3),超过国家年均值二级浓度限值132%、36.3%,PM_(10)为主要污染物;颗粒物季节变化呈现冬春高、夏秋低的变化特征;PM_(2.5)/PM_(10)值春季最低(0.29),冬季最高(0.47),PM_(2.5)/PM_(10)值整体呈下降趋势;气流输送路径主要来自西风短气流,其次为吐鲁番盆地的东灌气流;塔里木盆地全年四季都是库尔勒市颗粒物的主要贡献源区,颗粒物浓度贡献水平春冬季较高,夏秋季较低。 展开更多

关键词 大气颗粒物 聚类分析 潜在源贡献因子分析 浓度权重轨迹分析 库尔勒

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