青岛市大气颗粒物污染特征及潜在来源分析 被引量：11

1

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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2015—2021年郴州城区臭氧污染特征、气象影响及输送源分析

2

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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许昌市夏季臭氧污染特征与气象因子影响分析 被引量：1

3

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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突发性中尺度暴雪过程大气污染特征与潜在源区研究

4

作者 卜庆雷 张秀娟 李传浩 《环境科学与管理》 CAS 2024年第2期64-69,共6页

针对济南市大气污染情况,分析突发性中尺度暴雪过程大气污染特征与潜在源区。基于2020年1月7日济南市气象和环境监测数据,通过皮尔逊积差相关系数法分析污染物之间、污染物与气象要素之间相关关系。经分析可知:暴雪对大气污染具有一定... 针对济南市大气污染情况,分析突发性中尺度暴雪过程大气污染特征与潜在源区。基于2020年1月7日济南市气象和环境监测数据,通过皮尔逊积差相关系数法分析污染物之间、污染物与气象要素之间相关关系。经分析可知:暴雪对大气污染具有一定清洗能力,颗粒污染物浓度与气体污染物浓度之间存在一定同源性,污染物与不同气象要素也存在正向或负向相关关系,证明暴雪导致的气象要素改变对大气污染扩散具有一定意义。采用潜在源贡献因子分析法和浓度权重轨迹分析法测得本地源为济南市PM_(2.5)浓度贡献最高源区,表明PM_(2.5)高贡献与聚集性工业活动相关。 展开更多

关键词 突发性中尺度暴雪 大气污染特征分析 潜在源区 皮尔逊积差相关系数法 潜在源贡献因子

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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

5

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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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：9

6

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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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

7

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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太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析 被引量：44

8

作者 任浦慧 解静芳 +2 位作者 姜洪进 王淑楠 刘瑞卿 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期3144-3151,共8页

为了研究太原市大气PM2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM2.... 为了研究太原市大气PM2.5不同季节的传输路径和污染源区,利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2017~2018年不同季节太原市逐日48h气流后向轨迹进行聚类分析,同时结合小时污染物质量浓度数据,分析不同季节太原市PM2.5的潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT).结果表明,太原市PM2.5的质量浓度在季节上呈现冬季(77.56μg/m^3)>秋季(69.89μg/m^3)>春季(63.78μg/m^3)>夏季(45.51μg/m3)的变化趋势.PM2.5与SO2、NO2和CO之间存在明显的同源性和二次转化过程.春、秋和冬季大气传输路径主要以西和西北方向近距离、慢移速的轨迹为主,夏季以南和东方向轨迹为主.PM2.5潜在源区季节变化明显:夏季主要受太原本地和晋中地区的影响;春、秋和冬季主要受陕西中北部、吕梁、临汾和晋中等地的影响. 展开更多

关键词 PM2.5 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子法 浓度权重轨迹法

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哈尔滨市大气污染物输送路径及潜在源区分析 被引量：5

9

作者 高春红 张科 +2 位作者 臧淑英 张丽娟 孙丽 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期162-170,共9页

该文采用空气质量指数(AQI)分析了2015-2019年哈尔滨市不同季节首要污染物的污染特征,利用HYSPLIT后向轨迹模式对近5年四季逐日72 h后向轨迹气流进行聚类分析,结合AQI数据,揭示哈尔滨市大气污染物传输路径及潜在源贡献因子和浓度权重轨... 该文采用空气质量指数(AQI)分析了2015-2019年哈尔滨市不同季节首要污染物的污染特征,利用HYSPLIT后向轨迹模式对近5年四季逐日72 h后向轨迹气流进行聚类分析,结合AQI数据,揭示哈尔滨市大气污染物传输路径及潜在源贡献因子和浓度权重轨迹的季节差异。结果表明:哈尔滨市优良天数占比从2015年的66%上升到2019年的83%,5年中2015年为大气污染较为严重的一年,5年来空气质量呈明显好转趋势。哈尔滨市大气污染呈现出不同的季节特征:优良天数平均值占比从高到低依次为夏季(94.6%)>秋季(84.4%)>春季(80%)>冬季(53%),O_(3)和PM_(2.5)分别为空气质量最优的夏季与最差的冬季的首要污染物,春季和秋季首要污染物表现为由NO_(2)和PM_(2.5)复合型污染向以O_(3)为主导的气态型污染转变。各季节轨迹分布与其所处的地理位置和季风气候密切相关,春季来自山东东部、渤海、辽宁、吉林到达哈尔滨的轨迹污染率最高;夏季污染率较高的气流轨迹均来自南部方向,主要传输方向自渤海越过山东东部到达青岛地区,经辽宁、吉林汇入哈尔滨;秋季污染率较高的轨迹分布最为分散,主要以近距离输送轨迹为主;冬季AQI值显著高于其他季节,可能与北方冬季进入燃煤采暖期,污染物排放增多有关,主要集中分布于西北方向输送进入哈尔滨,呈现出输送轨迹越短,污染率越高的特点,其中来自吉林的最短转向路径挟带的污染物浓度最高,其次为由俄罗斯东南部经内蒙古过吉林到达哈尔滨,说明吉林是影响哈尔滨市冬季大气污染物浓度偏高的主要地区。 展开更多

关键词 空气质量指数 污染特征 潜在源贡献因子法 浓度权重轨迹法 哈尔滨

原文传递

京津冀气溶胶时空变化特征及潜在来源分析 被引量：4

10

作者 高琦 郭新成 +2 位作者 孟妮娜 王利 丁慧兰 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第30期13185-13195,共11页

针对京津冀日益恶化的环境问题,采用Terra-MODIS C6.1 MOD04_L2气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)产品对京津冀地区2011—2020年AOD时空变化特征进行探究,基于HYSPLIT模型得到京津冀地区3个主要城市的四季主要气流输送轨迹,并... 针对京津冀日益恶化的环境问题,采用Terra-MODIS C6.1 MOD04_L2气溶胶光学厚度(aerosol optical depth,AOD)产品对京津冀地区2011—2020年AOD时空变化特征进行探究,基于HYSPLIT模型得到京津冀地区3个主要城市的四季主要气流输送轨迹,并结合空气质量指数(air quality index,AQI)数据和潜在源贡献因子法(potential source contribution function,PSCF)分析石家庄市不同季节的污染物潜在源区。结果表明:京津冀地区多年AOD空间分布大体呈东南高西北低的特征;10 a间AOD总体呈W型下降,峰值和谷值出现在2011年(0.49)和2017年(0.33);AOD月均值变化呈双峰型,峰值出现在2月(0.48)和7月(0.59);AOD四季均值由高至低依次为:夏(0.53)>春(0.39)>冬(0.36)>秋(0.32);北京市、天津市和石家庄市四季主要受到短距离气团输送的影响;统计AQI优良率可知京津冀3个主要城市中石家庄市空气质量最差,通过PSCF分析得出影响石家庄市AQI值的潜在源区主要分布在石家庄市本地及周边省市。 展开更多

关键词 气溶胶光学厚度 时空变化特征 聚类分析 潜在源贡献因子法 京津冀地区

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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

11

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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哈尔滨市冬半年污染传输特征及潜在源区分析 被引量：6

12

作者 李树岭 赵玲 +4 位作者 花丛 隋亚男 张鑫 徐盛荣 景学义 《气象与环境科学》 2021年第1期81-88,共8页

利用逐小时PM2.5实况资料、NCEP全球资料同化系统数据及Trajstat软件,分析了哈尔滨20142017年冬半年大气污染特征,模拟计算了逐6 h气团后向轨迹。此外,应用聚类分析法、潜在源区贡献法分析了气流轨迹特征,找出影响哈尔滨空气质量的潜在... 利用逐小时PM2.5实况资料、NCEP全球资料同化系统数据及Trajstat软件,分析了哈尔滨20142017年冬半年大气污染特征,模拟计算了逐6 h气团后向轨迹。此外,应用聚类分析法、潜在源区贡献法分析了气流轨迹特征,找出影响哈尔滨空气质量的潜在贡献源区,计算传输指数。结果表明:哈尔滨冬半年清洁天气和轻度污染天气占主导地位,重污染时次和重度污染轨迹仅分别占15.1%和15.9%,11月、12月和1月空气质量较其他月份偏差。影响哈尔滨冬半年空气质量的传输路径有4条,其中偏东路径和西南路径为主要污染路径,偏北路径和西北偏西路径为相对清洁路径。松嫩平原和辽河平原是影响哈尔滨的主要污染物潜在贡献源区。哈尔滨冬半年逐6 h间隔的传输指数与PM2.5浓度存在一定的正相关关系。当传输指数≥2.5时,80%时次的PM2.5浓度≥150μg/m3;当传输指数≤0.2时,只有1%时次的PM2.5≥150μg/m3。传输指数可以在一定程度上描述哈尔滨污染物浓度变化,解释污染成因。 展开更多

关键词 污染物传输 后向轨迹 潜在源区贡献法 传输指数

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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：87

13

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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济南市区黑碳污染变化特征及来源解析

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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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厦门市颗粒物输送路径和源区季节特征分析 被引量：5

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作者 蒋永成 蒋宗孝 +7 位作者 童怀忠 陈德花 李璇 李镔 邓发荣 张磊 赵丽娟 赵天良 《环境科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期184-191,共8页

该研究基于聚类后向轨迹分析法和潜在源贡献因子法,针对2015-2016年厦门地区季轨迹聚类结果进行统计分析,春季、秋季和冬季以偏北和局地路径占比最高,夏季为偏南和局地路径占比高。当颗粒物污染等级达到良或以上时,偏西和局地路径的PM2.... 该研究基于聚类后向轨迹分析法和潜在源贡献因子法,针对2015-2016年厦门地区季轨迹聚类结果进行统计分析,春季、秋季和冬季以偏北和局地路径占比最高,夏季为偏南和局地路径占比高。当颗粒物污染等级达到良或以上时,偏西和局地路径的PM2.5浓度较高;除局地累积外,冬季表现出明显的由北向南的跨区域输送特征,春季受来自长三角以及湖南、江西、福建西南等地区的污染气团影响明显;细颗粒物污染主要出现在局地输送和偏北路径下,粗颗粒污染则是在西北长距离路径下出现。潜在源区分析结果表明,本地排放、长三角、华北一带是冬春季污染输送的主要源地,珠三角至闽南沿海一带是厦门地区秋季的主要源区。空气相对清洁的厦门地区颗粒物来源存在明显季节差异,受多来源多尺度颗粒物共同影响。 展开更多

关键词 颗粒物污染 区域传输 潜在源贡献因子法(PSCF) 聚类后向轨迹 海峡西岸地区

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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

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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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基于后向轨迹模式的豫南地区冬季PM 2.5来源分布及传输分析 被引量：23

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作者 高阳 韩永贵 +1 位作者 黄晓宇 韩磊 《环境科学研究》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第3期538-548,共11页

为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ(PM 2.5)的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ(PM 2.5)在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份... 为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ(PM 2.5)的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ(PM 2.5)在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份PM 2.5不同轨迹的输送特征,并使用潜在源贡献(PSCF)分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法识别了豫南地区冬季PM 2.5的潜在贡献源区及贡献大小.结果表明:①信阳市空气质量最好,其次为驻马店市,南阳市空气质量最差;南阳市、信阳市和驻马店市ρ(PM 2.5)分别超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(75μg m 3)的1.5、1.2和1.2倍,ρ(PM 2.5)日变化均呈双峰特征.②后向轨迹聚类分析表明,豫南地区主要受到来自西北和东北方向长距离传输和正南方向较短距离输送的影响.③潜在源区分析表明,除豫南地区及周边市县本地污染贡献外,冀鲁豫交界区域、陕鄂交界区域、陕西省中西部、湖北省东北部和西部、河南省中北部、山东省南部是影响豫南地区ρ(PM 2.5)的主要潜在源区.研究显示,豫南地区PM 2.5污染过程除了与地形条件、本地污染源排放有关外,来自东北、西北传输通道城市的远距离输送和南部的近距离传输也不容忽视. 展开更多

关键词 PM2.5 后向轨迹模式 聚类分析 潜在源贡献(PSCF)分析法 浓度权重轨迹(CWT)分析法 豫南地区

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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

19

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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2013—2016年海口市空气质量特征及典型个例污染物来源分析 被引量：14

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作者 赵蕾 吴坤悌 陈明 《气象与环境学报》 2019年第5期63-69,共7页

根据海南省环境科学研究院提供的海口站2013—2016年逐日空气污染数据,统计分析了海口市空气质量状况。综合应用高低空环流场、AQI指数结合MODIS卫星蓝光气溶胶厚度图,采用HYSPLIT轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法和浓度权重轨迹分析方... 根据海南省环境科学研究院提供的海口站2013—2016年逐日空气污染数据,统计分析了海口市空气质量状况。综合应用高低空环流场、AQI指数结合MODIS卫星蓝光气溶胶厚度图,采用HYSPLIT轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法和浓度权重轨迹分析方法,重点分析了2013年12月海口空气污染的的主要输送路径,并探讨了首要污染物PM2.5和O3的潜在源区。结果表明:冬夏季风风向转换是海口发生空气污染的最主要气象原因,且首要污染物为PM2.5,其次是PM10和O3;海口市空气质量达标率在97.1%,总体较好,AQI指数呈逐年下降趋势;值得关注的是,O3呈逐年稳定上升趋势。大气污染物浓度受污染物排放和环流场共同影响,海口污染日对应的地面天气形势主要有3种类型,冷高压、变暖高压脊和台风外围下沉气流。此次污染过程中污染源是来自北方地区污染物长距离输送影响的结果。污染物个例分析中,首要污染物PM2.5潜在源区主要集中在湖南和江西的交界处、广东沿海地区、广西北部、江西和福建的交界处以及浙江中部地区,这些潜在源区气团沿着轨迹1、2和4通过长距离输送到海口。海口O3质量浓度贡献较大的区域主要集中在湖南和江西的交界处、粤西一带,主要沿着轨迹2将内陆地区的污染源输送到海口。 展开更多

关键词 AQI指数 轨迹聚类分析法 潜在源贡献因子法 浓度权重轨迹分析方法

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