银川市PM2.5的输送路径及潜在源解析

基于2015~2017年银川市PM_2.5逐小时质量浓度和同期气象数据,采用气流后向轨迹聚类分析法、潜在来源贡献函数法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）研究银川市PM_2.5的输送路径及潜在源分布.结果表明：2013~2018年银川市大气PM_2.5质量浓度呈先升高后下降的趋势,其中2016年PM_2.5浓度年均值最高（54.25±20.91）μg/m³;在四季变化中,冬季PM_2.5浓度最高（75.11±29.21）μg/m³,夏季最低（31.83±7.09）μg/m³.聚类分析表明西北方向气流是银川市四季PM_2.5主要的输送路径,在春、秋、冬3季PM_2.5均为西北长距离输送路径;而在夏季,短距离输送气流是PM_2.5主要的输送方式.PSCF与CWT分析表明,冬季PM_2.5潜在源区范围最大,主要集中在西北-东南走向的潜在贡献源区带,包括新疆中东部、青海省北部、河西走廊地区、内蒙古西南部、甘肃省南部以及宁夏西北部;春、秋两季PM_2.5潜在源区主要位于新疆东部与甘肃省交界区域、甘肃省东南部、湖北北部、陕西西南部以及重庆北部;夏季的潜在源区范围最小,主要集中在新疆东部与甘肃交界区域.在PM_2.5重污染天气期间,其主要来源于西北方向气流,潜在源区主要分布在新疆东部与甘肃交界区域、内蒙古西南部与甘肃交界区域以及甘肃中南部地区.因此,在实施防风固沙的基础上,加强区域环境合作,实施大气污染联合防治,可以有效缓解银川乃至京津冀地区的大气污染.     

汾渭平原吕梁市颗粒物潜在源及输送通道分析

基于汾渭平原吕梁市2017~2019年颗粒物浓度监测数据和地面气象观测数据,利用后向轨迹聚类分析法以及潜在源贡献函数(PSCF)等方法研究了吕梁市冬季PM₁₀和PM_2.5大气污染特征及其潜在源区,最后结合轨迹密度分析法(TDA)、轨迹停留时间分析法(RTA)对轨迹聚类分析得到污染输送通道进行补充分类,并分析了不同输送通道的输送特征.研究发现,吕梁市2017~2019年颗粒物年均浓度逐年下降,其中PM₁₀下降了28μg/m³,PM_2.5下降了17μg/m³,冬季下降幅度最大.3a冬季风向风速和浓度的统计分析表明吕梁市颗粒物浓度受东北和西南风影响最为显著,其原因是受当地三川河河谷地形的影响.影响吕梁市PM₁₀污染的潜在源区主要位于西南方向,PM_2.5污染的潜在源区主要分布在西南、东和东南方向,颗粒物污染输送通道可概括为:西北、西南和偏东(东+东南)通道.西北通道气流移动速度快,途经新疆、内蒙、甘肃和陕西北部等区域;西南通道气流移动速度慢,主要途经陕西中南部渭河平原等污染严重的区域;偏东通道的气流移动速度慢,气流先沿太行山东麓南下,在经过太行山的横断山谷(太行陉、井陉等)时转向进入山西.PM₁₀污染时西北通道贡献最大,偏东通道贡献最小,且两个通道下绝大多数发生的均是轻度污染,占比都在90%左右;PM_2.5污染时三类通道下发生轻度污染的比重较PM₁₀均下降,西南和偏东通道下发生中度污染以上的比重在50%左右,且西南和偏东通道途经的区域恰好是PSCF计算得到的潜在源区位置,说明了西南和偏东气流容易将细颗粒物输送至吕梁.WRF (天气预报模式)的风场模拟较为直观的解释了三类污染输送通道,且复杂地形是形成污染输送通道的一个重要因素.西北和西南污染输送通道主要受吕梁山脉的影响,偏东污染输送通道主要受太行山及其横谷的影响.     

太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析

为了研究太原市大气PM_2.5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PM_2.5的潜在源贡献因子（WPSCF）和浓度权重轨迹（WCWT）.结果表明,太原市PM_2.5的质量浓度在季节上呈现冬季（77.56μg/m³） > 秋季（69.89μg/m³） > 春季（63.78μg/m³） > 夏季（45.51μg/m³）的变化趋势.PM_2.5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.PM_2.5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.     

广州不同站点类型PM2.5与O3污染特征及相互作用

基于2015~2019年广州4个不同国控站点类型的大气污染物监测数据,研究了广州各站点类型颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）的污染特征,并分析了O₃污染季节和PM_2.5污染季节PM_2.5和O₃的相关性及相互作用.结果表明：2015~2019年广州各站点类型PM_2.5浓度总体呈下降趋势,O₃浓度呈上升趋势.不同污染季节PM_2.5与O₃浓度均呈正相关.O₃污染季节二次PM_2.5的生成对颗粒物的影响显著大于一次PM_2.5,随着光化学水平的升高,一次PM_2.5的贡献浓度基本不变（均在21.03~31.37μg/m³范围内）,贡献率逐渐下降;而二次PM_2.5的贡献浓度逐渐升高（3.51~7.72 μg/m³升高到16.04~18.45μg/m³）,贡献率也逐渐升高（11%~27%升高到34%~44%）,且呈倍数增加.不同站点类型贡献差异明显,背景站点二次PM_2.5的贡献最大,城区站点在中和高光化学水平下二次PM_2.5的贡献最小;PM_2.5污染季节各站点类型在不同PM_2.5污染水平下O₃浓度均具有差异性,总体上均呈现背景站点>郊区站点>城区站点的特点.气溶胶的消光作用和非均相反应均显著促进O₃生成,随着PM_2.5浓度升高,各站点类型的O₃浓度峰值逐渐升高,由62.12~83.82μg/m³升高到92.49~135.4μg/m³;O₃变化率峰值也逐渐升高,由8.42~10.02μg/（m³·h）升高到21.33~27.04μg/（m³·h）.进一步促进了广州PM_2.5和O₃浓度的协同增长.     

不同季节天津市PM2.5与O3潜在源区及传输路径分析

为探究天津市各季节PM_2.5与O₃污染的非本地源贡献情况,本文以2017—2019年为研究时段,应用HYSPLIT模型,基于MeteoInfo软件对不同季节气流后向轨迹进行聚类分析,通过计算潜在源贡献因子(potential source contribution function, PSCF)、浓度权重轨迹(concentration-weighted trajectory, CWT)对天津市PM_2.5与O₃污染的外来潜在源区以及可能的污染传输途径进行研究. 结果表明:①天津市PM_2.5和O₃污染均较为严重,且具有明显季节性特征. 天津市各季节的气流变化明显,春、秋两季以西南方向气流为主,夏季以来自渤海的气流为主,冬季则以西北方向气流为主. ②天津市西南方向气流在各季节对应的污染物浓度均较高,春、秋两季西南方向气流携带的ρ(PM_2.5)和O₃浓度8 h滑动平均值〔简称“ρ(O₃-8 h)”〕均最高;夏季,西南方向气流携带的ρ(O₃-8 h)最高;冬季,西南方向轨迹携带的ρ(PM_2.5)最高. ③西南方向上河北省南部的邯郸市,山东省西部的菏泽市、聊城市,以及河南省北部的开封市、濮阳市、新乡市均为天津市PM_2.5与O₃污染的主要潜在源区. 此外,冬季张家口市和唐山市对天津市PM_2.5污染的潜在影响也较大. 冬季影响天津市PM_2.5污染的外来潜在源区情况较为复杂,除西南气流外,其还受西北部与东部气流的影响. 研究显示,天津市大气污染区域联防联控需重点关注河北省南部、河南省北部以及山东省西部城市的潜在输送影响.      

2015~2021年景洪市PM2.5的传输路径及潜在源区

分析2015~2021年景洪市大气污染特征,识别日均PM_2.5浓度超过国家空气质量二级标准所在月(超标月)。利用混合单粒子拉格朗日积分轨迹模型计算景洪市PM_2.5超标月的逐日72h后向轨迹,并结合景洪市PM_2.5浓度,通过聚类、潜在源区贡献因子和浓度权重轨迹因子等分析方法,识别景洪市日均PM_2.5超标月的主要传输路径和潜在源区。结果表明:景洪市2~5月为日均PM_2.5超标月;景洪市2~5月PM_2.5的传输主要来自其西向、西南和南向,且中短距离和低空传输对应高PM_2.5浓度;景洪市PM_2.5源区主要位于缅甸中部、老挝西北部和泰国北部;通过归一化处理浓度权重轨迹因子可知,景洪市2~5月PM_2.5传输的源区主要来自缅甸,贡献41%~50%,其次为泰国和老挝,分别为21%~27%和5%~12%。基于2015~2021年2~5月中南半岛火点数分布及与景洪市PM_2.5浓度相关性分析,进一步揭示影响景洪市PM_2.5的主要排放源为缅甸生物质开放燃烧。研究可为景洪市建立跨境区域联防联控措施以及未来气候变化研究提供指导。     

2018年春节期间京津冀地区污染过程分析

为了解2018年春节期间京津冀地区空气污染情况,利用近地面污染物浓度数据、激光雷达组网观测数据,结合WRF气象要素、颗粒物输送通量和HYSPLIT气团轨迹综合分析污染过程.结果表明,春节期间出现3次污染过程.春节前一次污染过程,各站点PM_2.5浓度均未超过200μg/m³;除夕夜,廊坊站点PM_2.5峰值浓度达到504μg/m³,是清洁天气的26倍;年初二~初五,各站点PM_2.5始终高于120μg/m³,且污染主要聚集在500m高度以下,北京地区存在高空传输,800m处最大输送通量达939μg/（m³·s）,此次重污染过程为一次典型的区域累积和传输过程.京津冀地区处于严格管控状态时,燃放烟花爆竹期间PM_2.5峰值浓度可达无燃放时PM_2.5峰值的3.2倍.为防止春节期间重污染现象的发生,需对静稳天气下燃放烟花炮竹采取预防对策.     

2015~2019年日照市PM2.5长期变化特征及其潜在源区分析

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.     

基于空气质量模式和数学规划模型的城市PM2.5达标策略——以临汾为例

为了改善城市空气质量,降低PM_2.5浓度,需要制定科学的控制策略,同时兼顾污染物减排量与减排成本效益.本文基于区域大气环境模型RegAEMS与数学规划模型,采用多目标遗传算法,探究城市大气PM_2.5污染的最优控制策略,并应用于临汾市（14类行业源、17个区域源）的PM_2.5浓度达标规划,实现污染物排放量最大和减排成本最小的双目标优化.结果表明,在PM_2.5平均浓度近200 μg/m³的重污染天气条件下,为达到PM_2.5浓度目标（75μg/m³）,临汾市最大污染物允许排放量为356.7t/d,最小减排成本为3.36亿元.NO_x、SO₂、NH₃、VOCs和一次颗粒物的减排量分别为98.1,49.9,44.3,155.7和105.5t/d,减排成本分别为11.7,6.8,6.2,5.5和3.5千万元.对VOCs、NO_x、PM_2.5、NH₃和SO₂减排潜力最大的行业分别为焦化源、移动源、扬尘源、农业源和民用燃烧源,分别占所有行业5种污染物减排量的21.6%、14.1%、11%、8.6%和3.8%.钢铁行业的减排成本最高（39%）;襄汾县的减排量最大,减排成本最高（达7218万元）.     

典型输送通道城市冬季PM2.5污染与传输变化特征

以京津冀典型输送通道上的河北西南4个城市邯郸、邢台、衡水和沧州为例,分析了2019～2021年冬季3 a气象条件与PM_2.5浓度变化特征,运用潜在源贡献分析(PSCF)和浓度权重分析(CWT)识别了研究期内4个城市PM_2.5输送特征,基于气象-空气质量模型(WRF-CMAQ)传输矩阵法和传输通量法量化评估了邯郸、邢台、衡水和沧州与周边地区之间的PM_2.5传输贡献,揭示了PM_2.5传输净通量的垂直分布变化特征,并进一步识别4个城市两条PM_2.5污染主要传输路径.结果表明,在研究期间,4个城市PM_2.5浓度呈下降趋势,下降比例分别为45.85%、 49.45%、 42.40%和31.65%;邯郸和邢台潜在源贡献较大的区域主要分布在山西中南部(临汾、长治和晋中)和河南北部(新乡、开封和郑州)以及少部分内蒙古部分地区(PSCF> 0.9),衡水和沧州潜在贡献较大的区域主要集中在河北南部(邯郸、石家庄)、山西中部(太原、阳泉)和部分山东地区(PSCF> ...     

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

为了揭示柳州城区春冬季PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5高值主要来源于西北和东南方向,其中,西北向PM_2.5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PM_2.5浓度整体大于冬季,春冬季中对柳州市PM_2.5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PM_2.5贡献最低.春冬季柳州市大气PM_2.5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PM_2.5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.     

唐山市基于GIS的PM2.5空间聚集性及分区管控

以ArcGIS软件为平台,采用唐山市206个在线监测点数据,分析了PM_2.5在采暖期、重污染期、非采暖期3个时期的全局和局部空间自相关性,研究其大气污染空间分布特征.结果表明,3个时期均具有一定的空间自相关性,且重污染期的全局空间自相关最强;采暖期和重污染期PM_2.5高值聚类主要发生在中部地区,低值聚类则主要分布在北部山区及沿海少部分区域;非采暖期高值聚类主要分布在丰润区和丰南区,低值聚类发生在遵化市北部地区.通过空间插值模拟全市的PM_2.5分布状况,结果显示唐山市在重污染期PM_2.5均值最高格点值达241μg/m³,而非采暖期最低值只有37μg/m³;基于PM_2.5浓度变化特征和空间分布,将唐山所辖18个区县划分为5个区域,针对各区域提出PM_2.5分区管控措施建议.     

运用地理探测器研究京津冀城市群PM2.5浓度变化及影响因素

研究京津冀城市群PM_2.5浓度时空格局变化和影响因素,对区域大气环境保护和经济可持续发展具有十分重要的意义.基于PM_2.5遥感数据、地面站点气象数据、DEM数据、MODIS NDVI数据、夜间灯光数据、人口密度数据、土地利用类型数据和路网数据,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和Getis-Ord G_i*分析,运用地理探测器分析京津冀城市群PM_2.5浓度时空变化和空间聚集特征,并探究影响其空间分异的影响因素.结果表明：(1)2000—2021年京津冀城市群PM_2.5污染严重,全年平均PM_2.5浓度为59.94μg/m³,冬季是京津冀城市群PM_2.5污染的高发季,但京津冀城市群PM_2.5浓度总体呈下降趋势,变化斜率为–0.85μg/(m³·a).(2)PM_2.5浓度在空间上呈东南高、西北低的分布格局,且P...     

2000~2016年中国PM2.5时空格局

本文在检验PM_2.5遥感数据可靠性的基础上,使用标准偏差分析、Hurst指数、Theil-Sen median趋势分析与Mann-Kendall检验和局部空间自相关等方法,在像元尺度上研究了2000~2016年中国PM_2.5浓度的分布格局和演变过程.结果表明：①在空间分布上,PM_2.5的浓度东部高,多年平均值为30.21μg/m³,西部低,多年平均值为4.37μg/m³,东西两侧差异巨大.西部地区和东北地区PM_2.5的浓度整体呈现增长的态势,但西部地区变化较为平缓.PM_2.5污染严重的区域分布在人口多且密集,经济较为发达的区域,如华北平原,东北平原,长江中下游平原,四川盆地等地区.②在时间序列上,以2007年为界,PM_2.5的年变化趋势可分为两个阶段,从2000~2007期间我国的PM_2.5浓度总体呈现上升趋势,年均增长0.95μg/m³,2007~2016年PM_2.5浓度呈波动下降趋势,年均下降0.15 μg/m³;③稳定性：PM_2.5浓度的稳定性在空间上差异显著,整体呈现出西部较稳定、东部不稳定的分布状态.东部极不稳定区域主要分布在四川盆地,华北平原,东北平原中部,长江中下游平原;④持续性：中国PM_2.5持续性特征以弱反持续为主,主要分布在中国东部地区,预测未来PM_2.5的变化规律与目前相反.其次弱持续性分布的区域较广,主要分布在山地、高原及高寒地区,说明这一区域未来PM_2.5变化趋势与过去的变化趋势相同,但又具有复杂性和反复性.⑤人口暴露分析：分析不同PM_2.5浓度级别上的人口百分比,发现2016年中国有52%的人口生活在PM_2.5浓度年平均值为35 μg/m³以上的环境中,还有14.38%的人暴露在PM_2.5年均浓度值为60 μg/m³以上的环境中.     

2013年南昌市区PM2.5的浓度水平及时空分布特征与来源

对2013年南昌市区9个自动空气质量监测点的ρ（PM_2.5）数据进行分析,探讨了PM_2.5浓度水平及时空分布特征,并采用轨迹聚类、PSCF（潜在源贡献因子）、CWT（浓度权重轨迹分析）进行了大气PM_2.5的来源分析.结果显示:2013年南昌市区ρ（PM_2.5）年均值为69.1μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值（35μg/m3）的97%;ρ（PM_2.5）昼夜变化呈双峰型分布,峰值位于09:00-11:00和20:00-22:00;月际变化呈两边高、中间低的"V"型趋势;ρ（PM_2.5）有明显的季节性变化特征,由高到低依次为冬季、春季、秋季和夏季;ρ（PM_2.5）空间分布呈由东南至西北递减的分布特征.气流轨迹聚类结果表明,南昌市气流输送季节性变化特征明显,夏季来自南方或东南方向的气流比例高达65.6%,而在另外三个季节,东北和偏北方向的气流分别占62.0%（冬）、59.6%（春）、54.7%（秋）,对南昌市ρ（PM_2.5）影响较大;夏季南方或东南方向的气流所占比例较高,为65.6%;PM_2.5的PSCF和CWT的高值主要集中在南昌本地和邻近的浙江省及福建省北部地区,但周边的河南南部、江苏中部也是南昌市PM_2.5的潜在来源地.