中国长三角地区PM2.5时空分布数值模拟研究

利用第三代空气质量预报模式LOTOS-EUROS(Long Term Ozone Simulation-European Operational Smog)对2018年中国长三角地区细颗粒物(PM_2.5)浓度的时空分布进行数值模拟,通过对比模拟结果与地面观测值,验证模式对PM_2.5长期特征模拟的合理性并探讨长三角地区PM_2.5的时空分布特征。结果表明：LOTOS-EUROS模式可以较好地再现中国长三角地区PM_2.5浓度的时空分布特征,监测站点观测值和模拟值的整体相关系数达到0.64,可以用于长三角地区细颗粒物的模拟。长三角地区PM_2.5浓度呈冬高夏低,西北高东南低的特征。冬季PM_2.5浓度高值出现在长三角地区的西北部,安徽省等地区的浓度水平最大值可达到160 μg·m^-3;春季和秋季PM_2.5浓度的高值集中在30°N以北、120°E以西地区,浓度为40-80 μg·m^-3;而夏季PM_2.5浓度水平大幅度降低,大部分地区维持在20-40 μg·m^-3,低值中心出现在长三角地区东南部沿海城市,低于10 μg·m^-3,最低值可达5 μg·m^-3。     

中国东北地区重污染事件气溶胶浓度变化与天气形势分析

近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM_2.5和PM₁₀年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM_2.5年平均质量浓度下降的更快,PM_2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m^-3,SO₂年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m^-3,而NO₂最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m^-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m^-3,相反中国东北地区O₃年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m^-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM_2.5和PM₁₀与AQI最大值均出现在冬季,SO₂冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m^-3）,NO₂与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m^-3,1.8 mg·m^-3）。相反,O₃最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m^-3。重度污染级别（200 μg·m^-3≤PM_2.5 < 300 μg·m^-3）和严重污染级别（PM_2.5>300 μg·m^-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m^-3≤PM_2.5 < 200 μg·m^-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m^-3≤PM_2.5 < 150 μg·m^-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。     

克拉玛依市PM2.5质量浓度分布及其影响因素分析

利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM_2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM_2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM_2.5浓度最高,3月、11月PM_2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM_2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM_2.5平均浓度最高,达到134 μg·m^-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM_2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM_2.5浓度高于非采暖期的PM_2.5浓度;克拉玛依PM_2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM_2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM_2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM_2.5浓度呈显著负相关。     

哈尔滨秋季一次持续性重污染过程分析

利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM_2.5,PM_2.5平均浓度为438 μg·m^-3,局地PM_2.5浓度高达1487 μg·m^-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s^-1,风速≤ 1.5 m·s^-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM_2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）^-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。     

沈阳冬夏季可吸入颗粒物浓度及尺度谱分布特征

利用沈阳大气成分监测站颗粒物监测仪 (Grimm 180) 连续测得的夏季 (2006年8月)、冬季 (2006年12月和2007年1月) 可吸入颗粒物的数浓度和质量浓度数据, 分析了沈阳市可吸入颗粒物浓度日变化、谱分布及污染特征, 在此基础上结合沈阳市常规气象资料, 分析了气象要素和颗粒物污染之间的关系。结果表明:沈阳市冬、夏季部分时段可吸入颗粒物浓度存在明显的日变化和日际变化; 谱分布较好地符合Junge分布; 沈阳冬季PM₁₀超标日数占冬季观测总天数的77%, PM_2.5超标日数 (按美国EPA日均标准) 占冬季观测总天数的87%, PM₁₀平均数浓度为6668.7个/cm3, 平均质量浓度达252.8μg/m3, 分别是夏季的3.0和2.4倍; 冬、夏季PM_2.5/PM₁₀平均质量分数分别为0.647和0.603, PM_2.5占可吸入颗粒物总数量的99%以上; 浓度变化在很大程度上受到各种气象要素的影响, 与温度、风速负相关, 与湿度正相关, 降雨、降雪过程使得颗粒物浓度明显降低, 近地层逆温和雾是颗粒物增多的一个重要因素。颗粒物污染对城市能见度影响较大。     

基于Grimm180粒子仪对塔克拉玛干沙漠沙尘暴的定量观测

为了得到沙尘粒子和沙尘质量浓度的实时定量特征,利用Grimm180粒子仪在塔克拉玛干沙漠对沙尘暴进行了实时观测。通过分析Grimm180粒子仪在2018年5月20日和24日两次沙尘暴过程观测的数据得到:在浮尘、扬沙和沙尘暴期间,PM_2.5的质量浓度值随时间变化不大,一般PM_2.5浓度值<1500μg·m^-3,而PM₁₀在不同阶段的变化比较明显,数值在2000~6000μg·m^-3。沙尘粒子谱和沙尘质量浓度谱的分布形状在浮尘、扬沙和沙尘暴基本相同,当粒子直径>0.35μm时,粒子数浓度随直径的增大近似符合M-P分布。从浮尘到扬沙再到沙尘暴,小粒子区(D≤1μm)的占比越来越小,而中粒子区(1μm10μm)的粒子数越来越多并且占比越来越大。当粒子直径为0.35μm左右时,粒子数浓度达到最大值;当粒子直径在25~32μm时,沙尘质量浓度的值最大。在浮尘和扬沙阶段,PM_2.5/PM₁₀>25%;每分钟1 L体积内的沙尘粒子总数大约是4×10⁵,最大沙尘质量浓度<20μg·L^-1。在沙尘暴阶段,PM_2.5/PM₁₀<15%;每分钟1 L体积内的沙尘粒子总数>5×10⁵,最大沙尘质量浓度>25μg·L^-1。这些结论为准确地分析沙尘暴的定量特征提供了科学依据。     

降水和风对泰安地区PM2.5浓度的影响及区域传输研究

利用泰安市2018—2019年降水、风和PM_2.5逐小时观测数据,分析了降水和风对PM_2.5浓度的影响,并对PM_2.5进行了源解析。结果表明：降水对PM_2.5有一定清除作用,降雨日PM_2.5平均质量浓度较非降雨日平均降低约7.2%,秋冬季节最为显著。降水对PM_2.5的清除率与降水强度、降水前PM_2.5初始浓度及降水时间均有关。当降水强度大于4 mm·h^-1时,清除率多在40%以上;当降水强度小于2 mm·h^-1、初始浓度低于75 μg·m^-3或降水强度小于1 mm·h^-1、初始浓度在75—100 μg·m^-3范围,且降水持续时间在5 h以内时容易出现PM_2.5浓度反弹现象。不同风向风速对泰安地区霾粒子清除也有明显差异,西南偏西风和东北偏东风更容易造成泰安地区霾污染,重污染期间风速超过5 m·s^-1偏南风和风速超过3 m·s^-1偏北风均对污染物具有有效清除作用。而区域风场相关矢结果表明重污染期间PM_2.5污染物主要从广西—湖南—江西一带、安徽南部及浙江北部在西南气流引导下传输至泰安地区,本地源贡献则较少。     

2013～2020年北京市城区PM2.5及其化学组分正增长机制研究

2013年以来，北京市城区细颗粒物(PM_2.5)质量浓度年均值呈逐年降低趋势，但PM_2.5重污染事件仍旧频发，污染出现快速甚至爆发增长的成因和理化机制仍存在诸多不确定性。基于北京市城区2013～2020年常规气象要素、PM_2.5及其化学组分观测资料，分析了PM_2.5在缓慢、快速和爆发三种增长机制下的颗粒物浓度和组分的阈值及其与气象条件的相关关系。结果表明，2013～2020年，北京市城区PM_2.5在增长时段(1～24 h间隔)中平均累积速率呈逐年放缓的趋势，大气污染累积阶段中缓慢增长的比重逐年升高。在判别标准逐渐严苛的前提下，爆发增长的比重逐年变化不大(4%～7%)。2013～2016年爆发增长的PM_2.5浓度阈值为62μg m^-3,2017年后，该阈值严苛至45μg m^-3。82μg m^-3为2018年以来极易出现PM_2.5爆发增长的界限值，高于此值后爆发增长的概率将...     

2018年冬季鲁西北大气污染特征及影响因子分析

利用2018年12月至2019年2月滨州、德州和聊城PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃逐日质量浓度及其对应的气象资料,分析了鲁西北大气污染特征和影响因子。结果表明：2018年冬季鲁西北大气污染比较严重,聊城、德州和滨州轻度及以上污染天数分别占61%、60%和54%,重度以上染污天数分别占24%、11%和9%;首要污染物均为PM_2.5、PM₁₀和NO₂,其中PM_2.5占60%以上。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂和CO日变化呈双峰双谷型,谷值分别出现在04-07时和15-17时,且下午比清晨更低,峰值出现在上午和下午交通高峰期后2-3 h,且峰值上午大于下午;O₃呈单峰型分布,09时出现极小值,18-19时出现极大值。PM_2.5是鲁西北主要的首要污染物,与PM₁₀、CO、NO₂均为显著正相关,并通过0.01水平显著性检验,与NO₂的相关性在低相对湿度(< 60%)时大于高相对湿度(≥ 60%),与CO的相关性在高相对湿度时大于低相对湿度;污染时段(PM_2.5>75 μg·m^-3)的平均相对湿度和平均温度明显大于清洁时段(PM_2.5 ≤ 75 μg·m^-3),清洁时段风速和气压比污染时段明显偏大。     

2021年3月沈阳地区一次污染过程气溶胶垂直变化特征及成因分析

利用地面大气颗粒物质量浓度观测资料、探空和NECP再分析资料以及地面激光雷达探测资料,对2021年3月13—15日沈阳地区污染事件过程展开分析,探讨大气污染物质量浓度、大气环流背景与气溶胶垂直分布等特征。结果表明: 3月13日PM_2.5质量浓度最高值出现在06:00—07:00,约为220.0—230.0 μg·m^-3,15日12:00开始显著降低,而PM₁₀质量浓度在15:00出现显著增加,为258.3 μg·m^-3。SO₂和NO₂浓度较高值均出现在3月13日10:00时左右,分别为40.1 μg·m^-3和101.3 μg·m^-3。CO质量浓度最高值出现在13日16:00—17:00,约为8.8 mg·m^-3。沈阳地区臭氧的最高值均出现在午后,13日和14日午后（12:00—16:00）臭氧最大值为102.4—113.7 μg·m^-3。蒙古气旋东移过程中逐渐发展加强,其后部西北风将沙尘向东南方向输送。沈阳地区沙尘发展旺盛时存在不稳定层结,同时伴有显著的上升运动,有利于沙尘粒子的垂直混合和向下游输送。3月15日02:00（北京时间15日10:00）气溶胶消光最大值出现在0.7 km处,消光系数约为6.0 km^-1。近地面激光雷达退偏比显著增加至0.4—0.5,近地面以非球形粒子（粗颗粒物）为主的沙尘或浮尘。     

黄石市大气PM10和PM2.5质量浓度特征研究

利用2015年黄石市5个监测站点可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的在线监测数据和风向、风速、气温、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了黄石市大气PM10和PM2.5的质量浓度水平分布特征及其与气象参数的关系。结果表明:2015年黄石市5个监测站点大气PM10和PM2.5年均浓度范围分别为95.8—108.6μg·m^-3和64.3—68.9μg·m^-3,均超过国家二级标准;季均质量浓度呈现显著的冬季高夏季低的变化规律,冬季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(143.9±62.2)μg·m^-3和(95.5±44.5)μg·m^-3,夏季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(75.2±24.0)μg·m^-3和(50.7±17.3)μg·m^-3。5个监测站中,下陆区、西塞山区和铁山区的PM10和PM2.5颗粒物污染较为严重;各站点大气PM10和PM2.5质量浓度显著相关。大气颗粒物浓度与气象因素的分析显示,黄石市大气颗粒物浓度与气温呈显著的负相关关系,与气压呈正相关关系,与风速和相对湿度的相关性不显著,受风向影响变化较大。     

汾渭平原空气质量及气象要素对其日变化和年际变化的影响

汾渭平原因其封闭的地形条件以及煤炭为主的能源结构,大气污染问题一直存在,并于2018年被列入大气污染防控的重点区域。文章利用2015年以来PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO、O₃质量浓度的观测数据和空气质量指数（Air Quality Index,简称AQI）,分析了汾渭平原AQI及大气污染物质量浓度的时空分布特征;使用多元线性回归模型研究了气象条件对冬季PM_2.5和夏季O₃浓度日最大8 h滑动平均值（MDA8_O₃）日变化和年际变化的影响。研究发现,汾渭平原的空气质量在2015～2017年间逐年变差,在2018～2019年有所好转,污染较重的城市为西安、渭南、咸阳、临汾、运城、三门峡、洛阳,集中在汾河平原与渭河平原交界处。汾渭平原的首要大气污染物多为PM_2.5、PM₁₀或O₃,三者占比之和约90%。重污染时期主要集中在天气条件不利及污染物排放量大的冬季供暖期,但夏季O₃浓度的升高趋势使得汾渭平原夏季污染情况越来越严重。影响汾渭平原冬季PM_2.5浓度和夏季MDA8_O₃日变化最主要的气象要素都是2 m高度气温（简称T2M）,相对贡献分别是45.5%、35.3%,都表现为正相关;第二主要的气象要素都是2 m相对湿度（简称RH2M）,相对贡献分别是41.5%（正相关）、25.4%（负相关）。影响汾渭平原冬季PM_2.5浓度年际变化最主要的2个气象要素是T2M和RH2M,其相对贡献分别为43.6%、31.9%,且都呈正相关,2015～2019年汾渭平原冬季气象条件的变化会导致PM_2.5浓度上升,部分削弱了人为减排导致的下降趋势（?8.3 μg m?3 a?1）。影响汾渭平原夏季MDA8_O₃年际变化最主要的2个气象要素是T2M（正相关）和850 hPa风速（WS850,负相关）,其相对贡献分别为71.7%、16.3%。2015～2019年汾渭平原夏季气象条件的变化导致O₃污染呈上升趋势（1.2 μg m?3 a?1）,但O₃污染的总上升趋势（8.7 μg m?3 a?1）中,人为排放变化的贡献更大（7.5 μg m?3 a?1）。本研究表明,汾渭平原大气污染形势严峻,其颗粒物污染问题尚未解决,还面临着新的臭氧污染的挑战,汾渭平原内的11个地级市分属陕西、山西、河南三省管辖,三省交界处又是重污染区域,所以需要三省联合防治防控,协同改善汾渭平原的空气质量。     

北京地区PM2.5的成分特征及来源分析

选用2003—2004年初PM_2.5连续观测资料，统计分析了北京地区PM_2.5的特征、PM_2.5与PM₁₀以及PM_2.5与地面气象要素的相互关系。结果表明:四季中夏季PM_2.5浓度最低，冬、春两季浓度较高。PM_2.5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。PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5的比例升高。PM_2.5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。SO₄2-，NO₃-和NH₄+为北京地区PM_2.5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。     

2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染过程综合分析

利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。     

气候变化对河北坝上地区草地土壤风蚀扬尘季节和年排放速率的影响

以全球气候模式NorESM1-M产生的RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0、RCP8.5气候变化情景数据和原环保部推荐的土壤风蚀扬尘计算方法,模拟分析了未来气候变化对河北坝上砂粘壤土、粘壤土、壤粘土、砂壤土、砂粘土和风沙土草地土壤风蚀扬尘总可悬浮颗粒物(Total Suspended Particle,TSP)、PM10和PM2.5的季节及年排放速率的影响。结果表明:气候变化影响下坝上地区气温上升,年降水量和风速波动较大、并存在上升和下降的趋势。相比基准情景,在RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下,各土壤风蚀扬尘TSP、PM10和PM2.5季节排放速率在春季分别高15%、47%、28%和46%;秋季分别高17%、54%、45%和38%;冬季分别低36%、42%、39%和44%;夏季,在RCP2.6情景下低1%,在RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下分别高14%、3%和7%;未来气候变化情景下,各土壤风蚀扬尘TSP、PM10和PM2.5年排放速率分别高25%、54%、35%和54%。基准和未来气候变化情景下,土壤风蚀扬尘TSP、PM10和PM2.5的季节和年排放速率及其差异从高到低均依次为砂粘壤土、风沙土、砂壤土、粘壤土、壤粘土和砂粘土。表明未来气候变化将使河北坝上地区草地土壤风蚀扬尘排放速率增加,但存在季节和气候变化情景方面的差异。     

特高压跨区域输电对空气质量的影响研究

依托“锡盟—济南”特高压输电工程,根据WRF-Chem V3.7大气化学模式系统对北京及周边地区污染物浓度变化进行模拟和评估,设置不同地点、不同高度、不同排放量等,定量化评估特高压跨区域输电工程对受端区域空气质量的影响。结果表明：不同气象条件下,东南小风的情况下,工程对北京大气环境影响范围最大;根据虚拟电厂的高度,对9 m、27 m、46 m、64 m、91 m、130 m、185 m和255 m高度分别评估,发现在电源点附近,对91 m空间层的大气PM_2.5浓度影响最大;远距离输送后,对0—45 m空间高度层的大气PM_2.5浓度影响最大;“锡盟—济南”特高压工程配套电源点对北京地区相关污染物浓度变化影响极小。