苏南地区CO2本底浓度及源汇特征

基于2015~2018年苏州张家港站CO₂在线观测数据，采用时序检查、选取稳定性数据、异常值剔除等质量控制方法获得可靠数据，并通过平均移动过滤（MAF）本底筛分法获得本底数据，讨论苏南地区CO₂变化特征.结果发现：CO₂本底浓度日变化为单峰结构，谷值和峰值分别出现在下午15：00和凌晨5：00前后；季节变化为双峰结构，峰值分别出现在12月和4月；日、季节变化的分布特征均与陆地生态系统、气象条件和人类活动有关.此外，2015~2018年CO₂浓度呈逐年上升趋势，抬升浓度占比逐年增加，吸收浓度占比波动较小，表明人类活动对CO₂浓度的影响正在逐年增加；而陆地生态系统对CO₂吸收汇的作用则相对稳定.源汇分析显示，CO₂抬升浓度随季节小幅波动；吸收浓度则夏半年较低，冬半年较高；抬升浓度日变化为单峰结构，谷值和峰值分别出现在15：00和8：00前后，早晨正值上班高峰，机动车排放可能为早晨峰值的主要因素；吸收浓度日间低、夜间高，这主要与植物光合作用及对流输送有关.分析CO₂浓度与风的关系发现，所有季节静风情况下，CO₂浓度偏高均最为明显，大部分方向CO₂浓度高低与风速大小有明显的负相关，其中S~WNW方向偏高最为明显，这可能是因为SW~NW方向主要为内陆城市群，且测站周边建筑区主要位于W~N方向，弱风有利于本地排放累积的结果.此外，WNW方向风速较大时浓度仍偏高明显，可能与测站W~N方向为建筑区及内陆城市群有关；而测站偏东方向主要为农田和林区，受人类活动影响较小，且海上气流较为洁净，故偏东风较弱时浓度也不高；说明了CO₂浓度除了与风速大小有关外，与周边下垫面类型及较远距离环境特征（城市群或海洋）也有一定的关系.     

临安大气本底站酸雨污染变化特征与影响因素分析

利用临安大气本底站酸雨观测数据,研究临安大气本底站降水pH,酸雨发生频率的时间分布特征、变化趋势及其影响因素;借助后向轨迹分析法分析输送形势对临安大气本底站酸雨的影响。研究表明:最近6年间临安大气本底站降水pH各月均值均小于4.5,均达到强酸雨的程度;临安大气本底站的酸雨发生频率表现为夏季低、秋季高;1985—2009年临安大气本底站降水的年均pH全部达到酸雨程度。根据Daniel趋势检验,临安大气本底站年均降水pH总体上呈逐年下降的趋势。风速越小,酸雨出现频率就越高;降水pH受降水量的影响较大。临安大气本底站的酸雨与降水前的大气中SO2浓度存在负相关的关系。根据气团的来向与酸雨污染程度的关系分析,临安大气本底站的酸雨污染受到其北部地区和浙西地区的酸雨气体物输送的影响较大。临安大气本底站的酸雨污染特征已由原来的硫酸型转为硫酸型与硝酸型并重。     

苏州市气溶胶消光特性及其对灰霾特征的影响

为研究气溶胶消光特性对城市灰霾特征及形成的影响机制,采用2010年1月─2013年12月4 a的苏州市逐时散射系数、能见度、颗粒物质量浓度以及风速、风向、气温、气压、相对湿度等数据,对该市气溶胶散射系数、消光特性及影响因子进行了研究. 结果表明:苏州市气溶胶散射系数为(301.1±251.3)Mm-1,日变化呈双峰型,早高峰出现在07:00─08:00,晚高峰出现在20:00─21:00;其年内变化呈夏季低、冬季高. 气溶胶散射系数与ρ(PM_2.5)的相关系数为0.77,高于与ρ(PM₁)和ρ(PM₁₀)的相关性,PM_2.5散射效率为6.08 m2/g. 气溶胶散射系数受风速、风向等气象要素的影响:风速<4 m/s时,气溶胶散射系数下降迅速;风速在4～6 m/s时,气溶胶散射系数随风速下降缓慢. 苏州市气溶胶单次散射反照率平均值为0.84,散射消光比平均值为0.79,说明该地区气溶胶消光以散射性气溶胶为主. 气溶胶散射消光、气溶胶吸收消光、空气分子散射消光、NO₂吸收消光分别占大气消光的82.33%、13.63%、2.72%和1.32%. 研究表明,对气溶胶散射消光贡献最大的非吸收性PM_2.5是苏州市能见度下降、灰霾增加的最重要原因.      

基于自动站资料的苏州灰霾天气分析

利用苏州2010~2013年的逐时气象和大气成分观测资料,对苏州灰霾天气特征进行了统计分析,研究发现:苏州灰霾的小时频率为30.7%,灰霾等级以轻微灰霾为主,干霾占总灰霾的比例为85.6%.2013年12月灰霾小时频率最高,达82.3%.灰霾小时频率有明显的日变化特征,峰值出现在上午8:00时,达36.3%,14:00~16:00时,灰霾频率最低,约为25%左右;灰霾期间,PM10、PM2.5、PM1.0和散射系数分别是非灰霾期间的1.72、2.07、1.88和2.58倍.采用不同的灰霾日标准,苏州年均灰霾日数在94~243之间,相差极大.灰霾频率和气象条件有密切关系,灰霾频率最高的相对湿度区间为70%~80%,重度霾最多出现在90%~95%的相对湿度条件下;随风速增加,灰霾频率逐渐下降,在西北风向下,灰霾频率最大.大气消光以颗粒物散射消光为主,约占总消光的82%左右,黑碳的吸收消光约占13%左右.     

城市臭氧污染特征与高影响气象因子：以苏州为例

近年来城市臭氧(O₃)污染问题日益突出,影响O₃污染的关键气象因子尚不明确,因此分析典型城市——苏州的O₃污染特征,探究O₃污染的高影响气象因子,对该区域大气污染防治具有重要意义.基于苏州环境监测中心2015～2020年4～9月逐小时O₃浓度数据及同期气象观测资料,应用相关分析和机器学习方法对其开展相关分析研究.结果表明：(1) 6年间O₃污染高发季,O₃污染超标率均达20%以上,O₃污染日数和以O₃为首要污染物的污染日数占比均逐年上升,O₃污染问题日益凸显;(2) O₃浓度存在单峰日变化特点,谷值出现在07:00前后,峰值出现在15:00～16:00;其与气温和太阳辐射能的日内变化趋势较一致,但其浓度峰值出现时刻又滞后于二者. 2017年和2019年O₃有典型的“周末效应”,周末较高的太阳辐照度对O₃浓...     

苏州市区灰霾现象形成的气象条件分析

随着社会和经济的快速发展,灰霾现象的发生有逐渐上升趋势,严重影响城市形象和群众的身心健康。苏州市的灰霾现象发生频率1—2月最高,7—8月最低。通过寻找形成灰霾现象的主要气象控制因子,有助于判别不同气象条件在灰霾天气形成中的作用。采用基于因子分析的主成分提取方法,将6个气象因子观测资料整合为3个主成分,并逐一揭示4个典型季节各主成分的支配因子在灰霾天气形成中的作用。结果表明,热量条件是影响1—2月、4—5月和7—8月霾日形成的主要气象条件。动力条件是10—11月霾日形成的主要气象条件,水分条件影响相对较弱,仅起辅助作用。     

苏州市霾日细颗粒物的化学组分及来源分析

随着社会和经济的快速发展,灰霾现象发生有逐渐上升趋势,严重影响城市形象和群众的身心健康。2012年苏州市的霾日发生频率1—2月最高(45.0%),7—8月最低(4.8%)。通过分析霾日细颗粒物(PM2.5)的化学组分变化,有助于判别不同化学组分在不同季节霾日形成中的作用。采用基于因子分析的主成分提取方法,将9个化学组分监测资料整合为4个主成分,并逐一揭示2012年苏州市霾日条件下4个主成分的支配因子的污染物来源情况。结果表明:2012年苏州市霾日大气PM2.5中的主要化学成分按质量浓度从高到低排序依次为SO42-NO3-NH4+OCNa+EC。霾日PM2.5中的污染物组分受到光化学二次反应、燃煤、机动车尾气、农作物秸秆焚烧以及海盐等来源的综合影响。