检索结果-内蒙古大学图书馆

中国环境监测 2024年第6期40卷 94-103页

作者：任皓山西省生态环境监测和应急保障中心(山西省生态环境科学研究院) 山西太原030027

2020年初,COVID-19在国内暴发,在相关管控措施下研究了区域性大气污染特征与传输之间的关系。选取山西省阳泉市的6个大气环境质量国控站点,获取了2019—2021年主要大气污染物(NO_(2)、PM_(2.5)和O_(3))在时间尺度上的变化特征。重点评估... 详细信息

2020年初,COVID-19在国内暴发,在相关管控措施下研究了区域性大气污染特征与传输之间的关系。选取山西省阳泉市的6个大气环境质量国控站点,获取了2019—2021年主要大气污染物(NO_(2)、PM_(2.5)和O_(3))在时间尺度上的变化特征。重点评估了2020年2月管控措施对主要大气污染物的影响,并结合HYSPLIT模型模拟的48 h后向轨迹以及潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),量化了该研究时间段内阳泉市3种大气污染物的潜在源及贡献。结果表明:在研究时间段内,NO_(2)和PM_(2.5)平均浓度呈现整体下降的趋势,2021年NO_(2)浓度较2020年稍有回升,但整体水平低于2019年。O_(3)浓度则逐年上升,推测是O_(3)在对流层的光化学反应导致。后向轨迹聚类分析发现,2019年2月和2021年2月,大气污染物主要来源于东部气团的输送,而2020年则主要来源于西部。NO_(2)和PM_(2.5)在聚类轨迹上的平均质量浓度与聚类轨迹呈正相关关系,O_(3)则没有明显的相关性。结合2月污染物平均浓度特征来看,管控措施使得2020年主要大气污染物浓度降低,而2021年主要污染物浓度的降低则归因于当地与周边地区实施的大气环境治理措施。NO_(2)和PM_(2.5)的潜在源分布呈现逐年区域化的态势。NO_(2)的潜在源主要是阳泉市本地、晋中市和太原市,而PM_(2.5)的潜在源分布则呈现山西本地、山东、京津冀、河南以及陕西区域贡献的特征。O_(3)的潜在源主要来自阳泉市本地和石家庄市的贡献,这也在一定程度上验证了其来源于本地光化学反应的说法。

关键词： NO_(2) PM_(2.5) O_(3) 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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京津冀气溶胶时空变化特征及潜在来源分析

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科学技术与工程 2021年第30期21卷 13185-13195页

作者：高琦郭新成孟妮娜王利丁慧兰长安大学地质工程与测绘学院西安710054

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... 详细信息

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。

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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山西典型地区冬季大气PM2.5传输路径和潜在源分析

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环境与健康杂志 2020年第12期37卷 1092-1096页

作者：郝乾龙翁建霖李瑞金山西大学环境科学研究所山西太原030006 山西大学环境科学研究所山西太原030006 香港浸会大学生物系

目的探讨山西典型地区(太原、阳泉、长治、晋城)大气PM2.5污染的传输路径,并分析其潜在源区.方法采用后向轨迹模型(HYSPLIT)、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),对山西典型地区冬季(2019年12月—2020年2月)大气PM2.5逐日4... 详细信息

目的探讨山西典型地区(太原、阳泉、长治、晋城)大气PM2.5污染的传输路径,并分析其潜在源区.方法采用后向轨迹模型(HYSPLIT)、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹法(CWT),对山西典型地区冬季(2019年12月—2020年2月)大气PM2.5逐日48 h后向轨迹进行聚类分析,探讨四城市PM2.5污染的传输路径和潜在源区,利用相关分析法分析PM2.5与其他大气污染物和气象因素的相关性.结果山西四城市PM2.5质量浓度在冬季呈现太原[(84.16±49.11)μg/m3]>晋城[(74.29±47.04)μg/m3]>长治[(70.95±41.68)μg/m3]>阳泉[(69.14±35.48)μg/m3]的趋势.PM2.5与SO2、NO2和CO浓度均呈正相关关系;PM2.5与风速和温度呈负相关,与相对湿度呈正相关.太原和阳泉冬季大气PM2.5传输路径以西北方向轨迹为主,长治和晋城PM2.5以东北和西北方向轨迹为主;太原贡献高值区主要分布在汾渭平原一带,阳泉潜在源区主要集中在河北石家庄、保定、内蒙鄂尔多斯、陕西延安,长治潜在源区主要分布在山西、河北、河南和山东省交界处区域,晋城潜在源区主要集中在陕西西北部、河北南部和河南北部;结合风玫瑰图结果,四城市PM2.5污染主要分布在东南地区.结论山西四城市冬季大气PM2.5传输路径主要以西北方向为主,PM2.5高污染区域分布在城市的东南地区,但PM2.5污染的潜在源区和浓度贡献存在差异,故对山西典型地区PM2.5污染的区域防控应采取不同措施.

关键词： PM2.5 后向轨迹轨迹聚类潜在源贡献因子法浓度权重轨迹法山西典型地区

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基于长时段多站点组分监测的珠三角颗粒物来源解析研究

基于长时段多站点组分监测的珠三角颗粒物来源解析研究

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作者：张夏夏华南理工大学

学位级别：硕士

过去30年间,珠三角地区经济持续发展、城市规模迅速扩张,导致该地区空气污染问题日益突出。尽管近几年来,珠三角地区的颗粒物污染控制已取得不错成效,但颗粒物仍是当前影响珠三角范围较广、次数较多的大气污染物。颗粒物污染难治理的主... 详细信息

过去30年间,珠三角地区经济持续发展、城市规模迅速扩张,导致该地区空气污染问题日益突出。尽管近几年来,珠三角地区的颗粒物污染控制已取得不错成效,但颗粒物仍是当前影响珠三角范围较广、次数较多的大气污染物。颗粒物污染难治理的主要原因是其来源复杂,二次污染及区域传输对其影响较大。因此,开展全面的颗粒物污染来源解析显得尤为重要。本研究以珠三角地区有史以来空间覆盖率较高的PM和时间跨度较长的PM组分数据库为研究对象,建立了评估颗粒物组分监测数据的不确定度方法体系,准确识别珠三角颗粒物污染来源,并在此基础上从颗粒物污染来源的时空分布、长期变化趋势、本地污染与区域传输对颗粒物污染影响等方面,全面分析了珠三角颗粒物污染来源。主要工作和结论如下:首先,首次建立了评估颗粒物组分监测数据不确定度的方法体系,该方法体系对于提高PMF模型源解析结果的准确性具有重要意义。在本研究中利用该方法体系得到了珠三角PM最佳的因子谱图、将香港PM利用常规方法无法分离的生物质/煤燃烧污染源分离成两个因子,为准确分析珠三角颗粒物污染来源奠定了良好基础。其次,将解析的颗粒物污染来源贡献与后向轨迹结合,建立了定量识别本地与非本地贡献的新方法并应用于珠三角颗粒物本地排放与区域传输影响的研究。结果表明:2015年珠三角PM非本地贡献占到了总浓度的一半以上,相比于香港和澳门的站点,广东省内陆城市的站点PM本地贡献占比相对较高。因此,建议广东省在对大气污染进行治理时不仅要加强区域间的合作,也要注重对本地污染的防控。分析1998015年香港荃湾站点PM本地与非本地贡献的长期变化趋势表明:非本地贡献占到了PM总浓度的43%1%,大多数年份占比在60%左右,污染物的外来传输对香港大气污染的影响较为严重,开展区域或跨区域的大气污染防治是非常有必要的。再次,依据不同站点在同一时间聚类轨迹的异同,研究了2015年珠三角空气域(Air-shed)分区及不同空气域内PM本地贡献与区域传输的特征。结果表明:珠三角超过一半的时间处于同一个空气域。当形成两个空气域时,一般一个空气域主要包括内陆城市,另一个主要是沿海城市。内陆城市形成的空气域在春季、夏季和秋季PM浓度相对较高,而在沿海的空气域中,冬季相对较高。在冬季,沿海的空气域对福建沿岸的长程输送较为敏感,而处在内陆的空气域则与江西方向相对较短的距离输送有关。不同的空气域有明显的本地和非本地贡献的差别,因此,应根据不同空气域的污染物传输特点制定相应的控制措施。最后,本研究利用PSCF法分析了香港荃湾站点PM污染来源的潜在源贡献区域。结果表明:珠三角中心和粤东北地区、江西中部地区、福建省、安徽和江苏省的南部是荃湾站点污染传输通道,香港政府应加强与这些地区的大气污染的联防联控。本研究较为全面地分析了珠三角颗粒物污染来源,为珠三角地区制定大气污染防控措施提供新思维、新方法,对珠三角地区开展有针对性的区域内部及外部的大气污染防控提供了科学依据和指导。

关键词：颗粒物不确定度评估方法体系后向轨迹本地/非本地贡献空气域分区潜在源贡献因子法珠三角地区

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哈尔滨市大气污染物输送路径及潜在源区时间动态变化

哈尔滨市大气污染物输送路径及潜在源区时间动态变化

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作者：高春红哈尔滨师范大学

学位级别：硕士

近几年来，随着城市化和工业化进程的加快，环境污染物排放量的不断增加，使得城市大气污染问题日益严重，哈尔滨作为东北老工业基地的重要城市，多年的工业发展和城市建设已对大气质量造成一定影响，同时大气污染物不仅来自于本地污染... 详细信息

近几年来，随着城市化和工业化进程的加快，环境污染物排放量的不断增加，使得城市大气污染问题日益严重，哈尔滨作为东北老工业基地的重要城市，多年的工业发展和城市建设已对大气质量造成一定影响，同时大气污染物不仅来自于本地污染源排放，还受到邻近地区污染物的跨区域输送的影响，其大气污染与污染物输送路径传输问题已受到相关学者的广泛关注。本文重要相关阐明如下：　　本文以2015-2019年哈尔滨市逐日空气质量指标(AQI)及6种主要大气污染物(PM2.5、PM10、CO、NO2、SO2、O3-8 h)为研究对象，分析年际、年内及季节等不同时间尺度下哈尔滨市大气污染特征动态变化，识别首要污染物及污染类型，量化分析气象因素与污染物浓度之间的相关性，探讨气象要素与人类活动对大气污染的影响，结果表明：哈尔滨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;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%)，O3和PM2.5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NO2和PM2.5复合型污染向以O3为主导的气态型污染改变;每年四季首要污染物污染类型与占比不同，其中，春季首要污染物由2015年和2016年的PM2.5转变成后三年的O3，两年PM2.5污染占比相差不多，而O3占比逐年上升。夏季臭氧为首要污染物的天数占比从2015年的70%逐年增长，2019年达到80%。秋季主要以PM2.5和NO2为主要污染物，其中，2018年NO2污染天数占比达50%以上。冬季均以PM2.5为首要污染物，其5年污染天数占比均在80%以上，2019年占比高达94%。分析气象因素发现：4种气象条件(风速、平均气温、气压和相对湿度)与3种大气首要污染物(O3、NO2、PM2.5)各呈现出不同的相关性，从整体上来看，NO2和PM2.5与气象因素的关系变化较一致，O3与4种气象因素的相关性较两者(NO2和PM2.5)相反。　　通过HYSPLIT模型对哈尔滨市2015-2019年地面300m高度逐日72h的气流轨迹进行分析，并通过气流轨迹的聚类结果，研究其气流轨迹的主要来源，将后向轨迹与各季节首要污染物的监测数据相结合，分析近5年哈尔滨市各季节首要污染物及污染类型逐年变化特征。结果表明：近5年哈尔滨市不同季节气流轨迹均聚类为典型的8类输送路径，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，各季节传输轨迹各不相同;每年四季大于二级标准的首要污染物的后向轨迹聚类结果存在差异性，春季哈尔滨市首要污染物由2015年的PM2.5转变为之后4年的臭氧，PM2.5的主要污染轨迹来自西北方向汇入哈尔滨，2016年的臭氧则也从西北方向出发，但其拐向渤海一带进入哈尔滨，后3年每年臭氧污染轨迹都分为西北与西南两个方向进入哈尔滨;夏季5年首要污染物都为臭氧，其污染气流大部分都来自于西南方向的渤海一带，但后3年还受到哈尔滨周边地区影响较大;秋季首要污染物变化较复杂，由前3年的PM2.5到2018年的NO2最后2019年转为O3，其中PM2.5污染轨迹主要来自西北方向，NO2污染气流分为西北方向和西南方向进入哈尔滨，2019年的臭氧则主要从西南方向的渤海一带和吉林汇入哈尔滨;冬季5年都以PM2.5为首要污染物，其污染气流相对简单，都为来自西北方向的轨迹。　　通过潜在源贡献因子法(WPSCF)和及浓度权重轨迹分析法(WCWT)，对各季逐年首要污染物的潜在污染来源进行分析，探讨其潜在源区对哈尔滨市大气污染的传输特征以及贡献。结果表明：逐年PSCF分布的季节性特征十分明显，春季哈尔滨市首要污染物由2015年的PM2.5转变为之后4年的臭氧，PM2.5的PSCF值区主要位于哈尔滨本地、吉林、辽宁和西北方向俄罗斯等地，后4年的臭氧PSCF值区主要位于哈尔滨本地和渤海一带经吉林和辽宁;夏季5年首要污染物都为臭氧，其潜在源区都呈带状分布，PSCF较高值主要集中在渤海一带、吉林、辽宁以及哈尔滨周边等地区;秋季首要污染物变化较复杂，由前3年的PM2.5到2018年的NO2最后2019年转为O3，其中前3年的PM2.5的PSCF值区主要位于哈尔滨本地和哈尔滨周边地区，NO2污染的PSCF高值区也位于哈尔滨本地，2019年的臭氧的PSCF值只在辽宁存在一点;冬季5年都以PM2.5为首要污染物，其PSCF高值区都为哈尔滨本地、哈尔滨周边地区和西北方向的俄罗斯;WCWT分布特征与WPSCF结果基本一致，其春季WCWT大值区主要集中地可能与春季盛行西南风有关;夏季首要污染物臭氧不仅是本地天气状况良好是臭氧浓度高，还与盛行东南风将渤海一带高浓度O3带来有关;秋季首要污染物及潜在源区变化较复杂;冬季首要

关键词：大气污染空气质量指数污染物输送路径潜在源贡献因子法浓度权重轨迹法

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徐州大气颗粒物污染特征及传输途径分析

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环境监控与预警 2018年第4期10卷 12-18页

作者：刘倩李慧鹏赵秋月韩军赞姚宇坤江苏省环境科学研究院江苏省环境工程重点实验室江苏南京210036

利用徐州2015年PM2.5和PM10逐小时质量浓度数据,分析了徐州颗粒物时空变化特征。同时基于HYSPLIT后向轨迹模式,结合GDAS气象数据和空气质量数据,利用轨迹聚类及潜在源分析法研究徐州不同季节气流轨迹对颗粒物浓度的影响及PM2.5和PM10的... 详细信息

利用徐州2015年PM2.5和PM10逐小时质量浓度数据,分析了徐州颗粒物时空变化特征。同时基于HYSPLIT后向轨迹模式,结合GDAS气象数据和空气质量数据,利用轨迹聚类及潜在源分析法研究徐州不同季节气流轨迹对颗粒物浓度的影响及PM2.5和PM10的潜在来源。结果显示,2015年徐州环境空气中PM2.5和PM10的年均值为65和122μg/m3,分别超过国家《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值86%和63%。各国控站点ρ(PM2.5)和ρ(PM10)月变化呈现一致的冬季高夏季低的"V"型变化特征,这与气象条件和气流轨迹特征季节性变化有关。秋冬季污染较高时期徐州主要受西北内陆性气团和较为稳定的气象条件影响,而春夏季来自较为干净的东部海洋性气团利于污染扩散。潜在源分析显示,山东、安徽、苏中南、浙西北等地区是影响徐州市PM2.5和PM10的主要潜在源区。各季节潜在源区分布范围有一定差异,冬季时潜在源区分布最广,并有明显向西北方向转移延伸的趋势。

关键词：徐州颗粒物污染特征轨迹聚类潜在源贡献因子法

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后向轨迹模式在攀枝花市PM_(2.5)来源分析研究中的应用

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四川环境 2016年第4期35卷 83-89页

作者：唐毅陈治翰罗治华张帆攀枝花市环境监测中心站四川攀枝花617000

利用后向轨迹模式计算2014年1月1日～2014年12月31日以攀枝花市为起始点的后向轨迹，并结合攀枝花市PM2．5的实测浓度数据，通过聚类分析法、潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）研究不同来源区域对攀枝花市PM2．5浓... 详细信息

利用后向轨迹模式计算2014年1月1日～2014年12月31日以攀枝花市为起始点的后向轨迹，并结合攀枝花市PM2．5的实测浓度数据，通过聚类分析法、潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）研究不同来源区域对攀枝花市PM2．5浓度的贡献影响。结果表明：攀枝花市的西南区域与云南省的交界地区最有可能是攀枝花市PM2．5的贡献源区。攀枝花市西南区域本地排放的PM2．5污染物及其前体物和来自攀枝花市西南方向的气团对攀枝花市的PM2．5浓度影响最大。

关键词：后向轨迹轨迹聚类分析潜在源贡献因子法浓度权重轨迹分析法 PM2.5 攀枝花

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2013—2017年邯郸市PM_(2.5)浓度变化特征及污染源区研究

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河北工程大学学报（自然科学版） 2018年第4期35卷 84-89,94页

作者：纪尚平王丽涛齐孟姚赵乐鲁晓晗王雨马笑张城瑜河北工程大学能源与环境工程学院河北邯郸056038

为探索邯郸地区PM_(2.5)浓度长期变化特征及污染潜在源区,对邯郸2012年12月—2018年2月河北工程大学站点在线监测的PM_(2.5)质量浓度进行统计分析,并结合HYSPLIT模型、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)对PM_(2.5)进行... 详细信息

为探索邯郸地区PM_(2.5)浓度长期变化特征及污染潜在源区,对邯郸2012年12月—2018年2月河北工程大学站点在线监测的PM_(2.5)质量浓度进行统计分析,并结合HYSPLIT模型、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)对PM_(2.5)进行来源解析。结果表明:邯郸市2013—2017年PM_(2.5)年均值为108.4、98.3、92.2、81.2、66.3μg·m-3;整体呈逐年下降趋势;秋冬季污染最为严重,春、夏季次之;月均值呈单峰型分布,1月最高(167.4μg·m-3),7月最低(59.2μg·m-3)。后向轨迹结果显示,近地层大气污染气团输送路径以近距离轨迹为主,轨迹较短的路径占比在40%以上。除冬季外,近距离输送路径均存在螺旋转向,轨迹方向转为南向和东向路径;邯郸主要污染源区范围较大,其中河北中南部、河南北部、山西中南部、陕西北部、内蒙古南部地区的轨迹对邯郸PM_(2.5)质量浓度贡献较大。

关键词： PM2.5 HYSPLIT模型潜在源贡献因子法浓度权重轨迹分析法

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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

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气象与环境学报 2019年第5期35卷 63-69页

作者：赵蕾吴坤悌陈明海南省气象服务中心海南海口570203 海南省气象灾害防灾减灾重点实验室海南海口570203

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... 详细信息

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。

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

来源：评论

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基于后向轨迹模式的区域大气污染及传输特征分析

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环境监测管理与技术 2022年第3期34卷 25-29页

作者：孙雪刘子贺李轲刘桐畅张璇陈燕张丹索晨徐州市气象局江苏徐州221000 江苏省工业园区规范化建设及智慧化管控工程研究中心江苏南京210036 河北省人工影响天气中心河北石家庄051430 安徽省气象局安徽合肥230031

选取南京市2017年PM_(2.5)逐时观测数据,分析其颗粒物污染特征,并利用聚类分析、潜在源贡献因子法和GDAS气象数据,分析不同高度、季节下南京市主要气流输送路径及PM_(2.5)污染的主要潜在源区。结果表明:南京市PM_(2.5)污染冬季最严重,... 详细信息

选取南京市2017年PM_(2.5)逐时观测数据,分析其颗粒物污染特征,并利用聚类分析、潜在源贡献因子法和GDAS气象数据,分析不同高度、季节下南京市主要气流输送路径及PM_(2.5)污染的主要潜在源区。结果表明:南京市PM_(2.5)污染冬季最严重,夏季最轻,逐时PM_(2.5)浓度变化范围夏季小于冬季;夏季气流轨迹主要来自东南方向,秋冬春等季节以偏西和西北路径为主,且随着高度的增加,气流输送速度逐渐加快;冬季对南京市PM_(2.5)污染的贡献最为显著,低层PM_(2.5)污染贡献源区主要集中在近地区域,且贡献率较高,随着高度的增加,贡献源区由研究区域向四周辐散,贡献范围广,贡献率降低。

关键词： PM_(2.5) 传输特征后向轨迹聚类分析潜在源贡献因子法南京

来源：评论

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