检索结果-内蒙古大学图书馆

中国环境科学 2019年第8期39卷 3144-3151页

作者：任浦慧解静芳姜洪进王淑楠刘瑞卿山西大学环境与资源学院

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.... 详细信息

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.

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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2015年12月气流轨迹对长三角区域细颗粒物浓度和分布的影响

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环境科学学报 2016年第12期36卷 4285-4294页

作者：朱书慧周敏乔利平李莉楼晟荣严茹莎王红丽陶士康陈长虹国家环境保护城市大气复合污染成因与防治重点实验室上海200233 上海市环境科学研究院上海200233

2015年12月中国长三角区域经历了4次高浓度、大范围、长时间的颗粒物污染.本研究基于HYSPLIT后向轨迹模式结合GDAS(Global Data Assimilation System,全球资料同化系统)气象数据和长三角区域15个主要城市的PM_(2.5)质量浓度数据,利用轨... 详细信息

2015年12月中国长三角区域经历了4次高浓度、大范围、长时间的颗粒物污染.本研究基于HYSPLIT后向轨迹模式结合GDAS(Global Data Assimilation System,全球资料同化系统)气象数据和长三角区域15个主要城市的PM_(2.5)质量浓度数据,利用轨迹聚类、潜在源贡献因子法(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹法(Concentration-Weighted Trajectory,CWT)分析了2015年12月长三角区域主要气流轨迹方向和重污染过程中细颗粒物的潜在来源分布,探讨了不同污染过程的气象特征和影响气团分布.结果表明,2015年12月长三角区域主要受到来自西北和北方气流影响(B、C、D类),其出现概率分别为39.5%、20.0%和25.8%;西方内陆(A类)出现概率最低,仅为14.7%.西北内陆方向长距离输送(B类)对长三角区域空气质量影响较大,在此类气团主导下,长三角区域颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))质量浓度和气态污染物(SO_2、NO_2、CO)质量浓度平均值分别为90.9、135.1、32.4、54.4和1200μg·m^(-3),且粗颗粒物比重较其它3类聚类高;经过东北海面气团(C类)携带的颗粒物浓度也较高,且PM_(2.5)/PM_(10)比值最高,可能是其水汽含量较高加剧了污染物的二次生成.PSCF和CWT分析结果表明,污染过程1(12月5—8日)期间,长三角区域PM_(2.5)浓度主要受内蒙东部、京津冀、山东和江苏东部等地影响;污染过程2(12月10—11日)和污染过程3(12月13—15日)期间,京津冀地区对长三角区域PM_(2.5)浓度的贡献都较低,污染过程2的主要潜在源区较为集中,主要为内蒙东部、辽宁、山东东部、江苏和上海;而污染过程3的潜在源区较广,内蒙西南地区、甘肃、山西、陕西、河南、河北南部、山东、安徽北部等地及长三角本地对区域PM_(2.5)浓度均有重要贡献;污染过程4(12月20—27日)持续时间最长,相较前3次污染过程,京津冀地区和西南地区对长三角区域PM_(2.5)浓度的贡献相对增加.总体来说,2015年12月4次污染过程期间长三角区域PM_(2.5)污染的潜在贡献源主要集中在华北和华东(长三角)地区,区域性污染和长距离输送对冬季长三角区域空气质量有重要影响.

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长三角区域

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石家庄大气污染物输送通道及污染源区研究

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环境科学学报 2018年第9期38卷 3438-3448页

作者：钤伟妙张艳品陈静韩军彩石家庄市气象局 050081

为探索石家庄的区域输送规律,确定主要污染源区,利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrater Trajectory)后向轨迹模式和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2013—2016年从不同高度上抵达石家庄地区的逐日72 h气流后向轨迹... 详细信息

为探索石家庄的区域输送规律,确定主要污染源区,利用HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrater Trajectory)后向轨迹模式和NCEP的GDAS全球气象要素数据,对2013—2016年从不同高度上抵达石家庄地区的逐日72 h气流后向轨迹进行聚类分析,并结合石家庄逐小时颗粒物污染物浓度数据,分析石家庄PM2.5的潜在源贡献因子(WPSCF)和浓度权重轨迹(WCWT).结果表明,(1)石家庄PM2.5浓度具有明显单峰谷日变化,秋冬季与春夏季峰谷值出现时间不同;(2)近地层大气污染输送路径以近距离,移速慢的轨迹为主,轨迹较短的路径所占比例在40%以上.除夏季外,近距离输送路径均存在螺旋转向,在后向48~36 h内轨迹端点到达河北省内,转为东向和南向输送.(3)大气污染输送通道的垂直分布特征表明,输送轨迹中低于500 m高度的轨迹点占28.7%,高于1000 m低于3000 m高度的轨迹点占36.1%,高于3000 m高度的轨迹点占25.3%.低层多以近距离输送为主,高度越高,近距离输送轨迹的频率越低.500 m高度输送通道仍以近距离输送为主,并存在螺旋转向,1500 m高度以上多远距离输送.(4)石家庄PM2.5的主要污染源区范围较小.途径河北中南部、河南北部、山东西部和山西中北部地区的轨迹对石家庄PM2.5的污染贡献最大.

关键词：污染特征后向轨迹潜在源贡献因子法权重分析法石家庄

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成都市一次典型空气重污染过程特征及成因分析

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环境科学学报 2018年第2期38卷 629-639页

作者：郭倩汪嘉杨周子航翟庆伟成都信息工程大学资源环境学院成都610225 成都市环境科学研究院成都610225

为了研究成都市冬季空气重污染过程的成因,以2015年12月26日—2016年1月6日成都市一次典型重污染天气过程为例,基于HYSPLIT后向轨迹模式结合全球资料同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)气象数据和成都市7个监测站的AQI、PM... 详细信息

为了研究成都市冬季空气重污染过程的成因,以2015年12月26日—2016年1月6日成都市一次典型重污染天气过程为例,基于HYSPLIT后向轨迹模式结合全球资料同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)气象数据和成都市7个监测站的AQI、PM_(2.5)、PM10、NO2质量浓度数据,使用气象分析、轨迹聚类(Cluster Analysis)、潜在源贡献因子法(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹法(Concentration Weighted Trajectory,CWT),分析了此次过程的气象特征、轨迹输送特征和污染物潜在来源分布.结果表明,此次污染天气过程是以PM_(2.5)为主要污染物,其次为PM10、NO2.2015年12月30日14:00左右是此次污染天气过程各站点PM_(2.5)、PM10浓度到达峰值的时刻.缺少北方冷空气南下,四川盆地内空气水平运动弱,以及扩散条件差的静稳天气形势是导致此次大气污染过程成都市污染物累积的原因,而冷空气活动是改善这种天气形势的关键.污染过程辐射逆温层的形成对当时污染物浓度增长有促进作用,但随着每日生消、加强减弱,其并不是最终导致重污染天气形成的关键因素.川东北的广元、绵阳、德阳等地区和成都本地及其南向的眉山、雅安等地区是此次过程主要的潜在源区,这些地区人口较密集,工业较发达,且沿地形走向而分布.

关键词： PM2.5 聚类分析潜在源贡献因子法浓度权重轨迹成都

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2013—2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析

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环境科学学报 2017年第5期37卷 1835-1842页

作者：周沙刘宁刘朝顺华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室上海200062

统计分析2013—2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12... 详细信息

统计分析2013—2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory)后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM_(2.5)小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF(Potential Source Contribution Function)和浓度权重轨迹CWT(Concentrationweighted Trajectory)进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM_(2.5)质量浓度的潜在源区及不同源区对PM_(2.5)质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM_(2.5)质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献.

关键词：上海霾污染后向轨迹聚类潜在源贡献因子法浓度权重轨迹分析法

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和田绿洲沙尘暴物质输送路径及其对大气环境质量的影响

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环境科学学报 2020年第8期40卷 2882-2891页

作者：艾沙江·艾力梁菲菲徐海量木合塔尔·吾提库尔麦麦提艾力·麦麦提敏李金中国科学院新疆生态与地理研究所荒漠与绿洲生态国家重点实验室乌鲁木齐830011 乌鲁木齐市气象局乌鲁木齐830001 墨玉县气象局墨玉848100

为了研究来自不同方向的沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,本文利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,将和田绿洲西北部的墨玉县城作为模拟受点(37.26°N,79.72°E),计算2016年1月1日-2018年12月31日发生的... 详细信息

为了研究来自不同方向的沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,本文利用HYSPLIT后向轨迹模型和NCEP的GDAS全球气象要素数据,将和田绿洲西北部的墨玉县城作为模拟受点(37.26°N,79.72°E),计算2016年1月1日-2018年12月31日发生的每一次沙尘天气期间逐日18:00 (世界时) 36 h后向气流轨迹,轨迹计算起始高度设置为500 m,并结合相应的PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3浓度监测数据进行聚类分析,研究抵达该地区的沙尘暴的主要移动轨迹和污染物输送路径.同时,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和权重污染轨迹分析法,分析了沙尘暴期间不同气流轨迹对墨玉县污染物浓度的影响,识别大气污染物的潜在源区,揭示不同源区对污染物浓度的贡献差异.结果表明,影响和田绿洲(墨玉县)的沙尘暴主要来自西北(WN)、北(N)、东北(EN)和东(E) 4个方向;其中,来自东部的沙尘天气频率最高(60.2%),但主要以浮尘天气为主;扬沙和强沙尘暴主要来自西部方向,54.48%的强沙尘暴和38.53%的扬沙来自西和西北方向.不同沙尘源区和不同传输路径上的沙尘气溶胶对和田绿洲大气环境的影响不一样.沙尘天气期间,大气PM2.5和PM10的平均浓度相当于无沙尘天气期间的3~5倍,但对SO2、NO2、CO、O3质量浓度的影响不大;由西向东和由北向南的沙尘暴对墨玉县PM2.5和PM10质量浓度的贡献率最大;由东向西的沙尘暴由于路过和田市和洛浦县等工业污染源区,此簇沙尘暴气团将该区域SO2、NO2、CO等污染颗粒携带到墨玉县,因此,东-东南(E-ES)方向的沙尘暴对SO2、NO2、CO的贡献率分别为15.56%、20.55%和21.57%.本文定量印证了沙尘暴对和田绿洲大气环境质量的影响,可为绿洲区沙尘暴研究提供参考.

关键词：和田绿洲沙尘暴大气污染物后向轨迹聚类分析潜在源贡献因子法

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2015-2023年和田市大气污染特征及主导污染物的潜在来源

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环境科学学报 2024年第9期44卷 67-79页

作者：李晶晶何清毛东雷付光祥阴璐璐徐月月张乾中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所新疆塔克拉玛干沙漠气象国家野外科学观测研究站中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地新疆沙漠气象与沙尘暴重点实验室乌鲁木齐830002 新疆师范大学地理科学与旅游学院乌鲁木齐830054 新疆维吾尔自治区和田地区民丰县气象局民丰848599

位于塔里木盆地南缘的和田市是我国大气污染最严重的城市之一,为了探究和田市大气污染特征及其潜在来源,基于2015—2023年和田市环境空气质量AQI数据与主要污染物PM_(2.5)、PM10、CO、NO_(2)、SO_(2)、O_(3)的质量浓度数据分析了研究期... 详细信息

位于塔里木盆地南缘的和田市是我国大气污染最严重的城市之一,为了探究和田市大气污染特征及其潜在来源,基于2015—2023年和田市环境空气质量AQI数据与主要污染物PM_(2.5)、PM10、CO、NO_(2)、SO_(2)、O_(3)的质量浓度数据分析了研究期间和田市的空气质量状况与主要污染物的污染特征,接着计算并推导出了影响和田市空气质量状况的主导污染物,最后利用后向轨迹模式和潜在源贡献因子法探究了不同季节主导污染物的潜在源分布及其贡献水平.结果表明:2015—2023年和田市大气污染形势严峻,9 a的AQI平均值为199.45,属于中度污染水平,9 a中优良率仅为23.8%,而污染率达到了76.2%,其中2022年污染最为严重,AQI平均值为220.60,达到了重度污染水平.污染物PM_(2.5)、PM10、O_(3)、NO_(2)、SO_(2)和CO的平均浓度值分别为103.43、340.24、86.72、25.31、27.26μg·m^(-3)和1.15 mg·m-3,其中PM_(2.5)与PM10浓度值分别为国家年均二级浓度限值(35和70μg·m^(-3))的2.9倍和4.8倍,污染最为严重.PM10为影响和田市空气质量的主导污染物,四季的平均比重值高达0.97,而污染物PM_(2.5)、O_(3)、NO_(2)、SO_(2)和CO平均比重值之和仅为0.03,影响有限.和田市大气污染的四季重点贡献源区为塔里木盆地,次要贡献源区为中亚地区.

关键词：大气污染主导污染物后向轨迹聚类分析潜在源贡献因子法和田市

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秦巴山地西部地区2015-2018年大气污染物变化特征及潜在来源分析

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环境科学学报 2020年第6期40卷 1987-1997页

作者：折远洋李忠勤王芳龙周茜张芳芳杨磊陇南师范高等专科学校历史文化与旅游学院陇南742500 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室/天山冰川站兰州730000 西北师范大学地理与环境科学学院兰州730070 兰州大学资源环境学院兰州730000

为了研究我国南北过渡带西部地区大气污染物变化特征,选取了秦巴山地西部陇南市2015-2018年大气主要污染物监测资料和气象数据,分析了各污染物的浓度水平、变化特征及与气象条件的关系,并利用HYSPLIT后向轨迹模式分析了该地区污染物潜... 详细信息

为了研究我国南北过渡带西部地区大气污染物变化特征,选取了秦巴山地西部陇南市2015-2018年大气主要污染物监测资料和气象数据,分析了各污染物的浓度水平、变化特征及与气象条件的关系,并利用HYSPLIT后向轨迹模式分析了该地区污染物潜在来源(WPSCF和WCWT).结果表明:4年来,秦巴山地西部地区空气环境质量较好,空气质量优良率达94.24%,6项大气污染物SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10平均浓度分别为19.02、23.35、701.41、83.11、30.57、56.50μg·m^-3,均未超过国家二级标准.PM10是该地区首要污染物中天数最多的,达94 d.污染物SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10的季节变化和日变化特征具有较好一致性,呈"U"型变化,O3呈单峰型,在夏季和午后浓度到达高值.颗粒污染物PM10、PM2.5与气态污染物SO2、NO2、CO均呈现较好正相关,气温、降水量和风速风向对污染物浓度有较大的影响.该地区冬季空气质量明显差于其他季节,颗粒物浓度主要受供暖期化石燃料燃烧和外来气流的影响.

关键词：秦巴山地大气污染物变化特征来源分析潜在源贡献因子法浓度权重轨迹法

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2013年12月中国中东部地区严重灰霾期间上海市颗粒物的输送途径及潜在源区贡献分析

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环境科学 2015年第7期36卷 2327-2336页

作者：李莉蔡鋆琳周敏上海市环境科学研究院上海200233 国家环境保护城市大气复合污染成因与防治重点实验室上海200233 华东理工大学中德工学院上海200237

2013年12月初中国中东部地区发生了入冬以来最为严重的一次长时间、大范围的高浓度颗粒物污染过程,期间上海市PM10小时浓度最大值超过700μg·m-3,PM2.5最大小时浓度超过600μg·m-3.为研究此次严重灰霾污染期间影响上海的污染... 详细信息

2013年12月初中国中东部地区发生了入冬以来最为严重的一次长时间、大范围的高浓度颗粒物污染过程,期间上海市PM10小时浓度最大值超过700μg·m-3,PM2.5最大小时浓度超过600μg·m-3.为研究此次严重灰霾污染期间影响上海的污染气团的主要传输途径,采用HYSPLIT后向轨迹结合聚类分析方法,探讨了本次污染事件中到达上海的主要气团轨迹,结合上海城区在线观测的PM10小时浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF和浓度权重轨迹CWT,分析了影响上海2013年12月PM10质量浓度的潜在源区,并探讨了不同源区对上海市PM10质量浓度贡献的差异.结果表明,西北路径和北路径是污染事件中的主要输送通道,在到达上海的气团轨迹中,大陆气团和海洋气团分别占总轨迹的79.6%和20.4%,影响上海的潜在源区除长三角一带的江苏、浙江和安徽等人口密集,工业、重工业和交通污染严重的地区以外,山东、河北、河南等地对于上海城区颗粒物污染亦有一定贡献.研究表明,区域大气污染联防联控乃至跨区域联动对于应对当前频发的重污染态势具有极为重要的意义.

关键词：潜在源贡献因子法权重分析法输送途径潜在源区上海

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哈尔滨市大气污染物输送路径及潜在源区分析

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环境科学与技术 2021年第5期44卷 162-170页

作者：高春红张科臧淑英张丽娟孙丽哈尔滨师范大学寒区地理环境监测与空间信息服务黑龙江省重点实验室黑龙江哈尔滨150025 天津天融环境科技发展有限公司天津300380 黑龙江省寒区生态安全协同创新中心黑龙江哈尔滨150025

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... 详细信息

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。

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

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