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环境科学 2019年第1期40卷 76-85页

作者：吴明吴丹夏俊荣赵天良杨清健南京信息工程大学大气物理学院气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044 南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室南京210044

2017年1月1~20日在成都地区分昼夜对PM_(2.5)进行连续膜样品采集,并在实验室测定了其主要化学组分(水溶性离子和碳质组分)的质量浓度.观测期间,PM_(2.5)的平均质量浓度为(127.1±59.9)μg·m^(-3);总水溶性离子的质量浓度为(56.... 详细信息

2017年1月1~20日在成都地区分昼夜对PM_(2.5)进行连续膜样品采集,并在实验室测定了其主要化学组分(水溶性离子和碳质组分)的质量浓度.观测期间,PM_(2.5)的平均质量浓度为(127.1±59.9)μg·m^(-3);总水溶性离子的质量浓度为(56.5±25.7)μg·m^(-3),其中SO2-4、NO-3和NH+4是最主要的离子,质量浓度分别为(13.6±5.5)、(21.4±12.0)和(13.3±5.7)μg·m^(-3),一共占到了水溶性离子的85.6%;有机碳(OC)和元素碳(EC)的平均质量浓度分别为34.0μg·m^(-3)和6.1μg·m^(-3),分别占PM_(2.5)质量浓度的26.8%和4.8%.昼夜污染对比显示,PM_(2.5)白天和夜晚质量浓度分别为(120.4±56.4)μg·m^(-3)和(133.8±64.0)μg·m^(-3),夜间污染更为严重.SO2-4、NO-3和NH+4白天浓度高于夜间,这与白天光照促进了二次离子的形成有关;而Cl-、K+、OC和EC浓度夜间明显升高,可能是受夜间煤和生物质燃烧排放增加的影响.通过对近年来成都冬季PM_(2.5)化学组分的研究进行文献总结和比较后发现,SO2-4浓度显著降低,从2010年的50.6μg·m^(-3)降低到2017年的13.6μg·m^(-3);而NO-3浓度变化不大,维持在20μg·m^(-3)左右.PM_(2.5)中离子酸碱平衡分析表明,成都冬季PM_(2.5)由于NH+4的相对过剩而呈现出碱性,与以往呈偏酸性结果存在差异.对成都冬季NO-3/SO2-4的比值进行计算,NO-3/SO2-4平均值为1.57,表明移动源对PM_(2.5)污染影响更大.OC与EC的相关性表明,白天和夜间OC与EC的相关系数分别为0.82和0.90(P<0.01),OC与EC来源具有一致性.SOC估算结果显示,白天和夜间SOC浓度分别为8.5μg·m^(-3)和11.9μg·m^(-3),占到OC的28.1%和31.8%.K+/EC平均值为0.31,并且K+与OC之间相关系数为0.87(P<0.01),说明生物质燃烧对成都冬季碳质气溶胶有一定影响.主成分分析表明,成都冬季PM_(2.5)主要来源于燃烧源(燃煤、生物质燃烧等)、二次无机污染源以及土壤和扬尘源,其贡献率分别为32.8%、34.5%和21.5%.

关键词：成都细颗粒物水溶性离子 OC/EC 昼夜差异源解析

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南京工业区秋季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

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环境科学 2020年第6期41卷 2565-2576页

作者：曹梦瑶林煜棋章炎麟南京信息工程大学应用气象学院耶鲁大学-南京信息工程大学大气环境中心气候与环境变化国际合作联合实验室南京210044 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心气象灾害教育部重点实验室南京210044 南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室南京210044

2018年秋季在南京利用大气挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)吸附浓缩在线监测系统(AC-GCMS 1000)对大气VOCs进行连续观测,以了解其化学特征、臭氧生成潜势和污染来源.结果表明,南京秋季大气VOCs体积分数为(64.3±45.6... 详细信息

2018年秋季在南京利用大气挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)吸附浓缩在线监测系统(AC-GCMS 1000)对大气VOCs进行连续观测,以了解其化学特征、臭氧生成潜势和污染来源.结果表明,南京秋季大气VOCs体积分数为(64.3±45.6)×10^-9,以烷烃(33.1%)、含氧挥发性有机物(OVOCs)(22.3%)及卤代烃(21.8%)为主.VOCs的昼夜变化呈"双峰型"变化特征,高值主要出现在清晨的06:00~07:00及夜间的18:00~20:00,主要受机动车排放及气象要素的共同影响.秋季南京VOCs的臭氧生成潜势(ozone formation potential,OFP)为267.1μg·m^-3,主要贡献物种是芳香烃类化合物(55.2%)和烯烃类化合物(20.8%).PMF受体模型源解析确定5个VOCs来源,分别是交通排放(34%)、工业排放(19%)、LPG排放(17%)、涂料及有机溶剂挥发(16%)以及生物质燃烧和燃煤排放(14%),因此控制南京工业区秋季大气污染应主要着力于交通及工业排放的治理.

关键词：南京挥发性有机物(VOCs) 污染特征臭氧生成潜势(OFP) 来源解析

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区域暴雨强度等级综合评估研究—以长江中下游为例

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气象科学 2021年第1期41卷 128-135页

作者：梅平张强邹旭恺南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 国家气候中心北京100081

考虑到暴雨可能造成灾害的累积效应,本文提出降雨衰减指数的概念,建立相当强度公式,并以此判定暴雨日。从致灾因子出发,以暴雨过程的过程强度和影响范围作为评价指标,建立区域暴雨过程致灾强度的综合评估模型。以长江中下游地区为例,基... 详细信息

考虑到暴雨可能造成灾害的累积效应,本文提出降雨衰减指数的概念,建立相当强度公式,并以此判定暴雨日。从致灾因子出发,以暴雨过程的过程强度和影响范围作为评价指标,建立区域暴雨过程致灾强度的综合评估模型。以长江中下游地区为例,基于上述评估模型,得到该地区暴雨过程序列,继而利用百分位法对暴雨序列进行等级划分,得到该区域暴雨过程的暴雨强度等级。并将上述结果与历史灾情记录对比,结果显示两者在时间和影响范围上吻合较好。

关键词：暴雨过程降雨衰减指数百分位法暴雨强度等级

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嘉兴市春季一次持续雾霾过程中气象条件与污染物变化特征分析

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环境科学 2016年第8期37卷 2871-2880页

作者：沈利娟王红磊李莉吕升袁婧张孝寒章国骏王翡南京信息工程大学环境科学与工程学院江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室南京210044 嘉兴市环境保护监测站嘉兴314000 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室气候与环境变化国际合作联合实验室气象灾害预报预警与评估协同创新中心中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044

2015年5月17~20日嘉兴市发生了一次持续性雾霾过程,本研究根据5月17~22日污染气体(O_3、SO_2、NO_2和CO)、PM_(10)、PM_(2.5)、10 nm^10μm气溶胶数浓度、气象要素及边界层探空数据,分析了这次过程的成因及其不同污染物的变化特征.结果... 详细信息

2015年5月17~20日嘉兴市发生了一次持续性雾霾过程,本研究根据5月17~22日污染气体(O_3、SO_2、NO_2和CO)、PM_(10)、PM_(2.5)、10 nm^10μm气溶胶数浓度、气象要素及边界层探空数据,分析了这次过程的成因及其不同污染物的变化特征.结果表明,副高位置北抬、均压场结构、地面静小风和边界层中逆温层为这次雾霾过程的发生和维持提供了水汽、动力和热力条件.这次雾霾过程包含1次降雨和2次雾过程(雨雾和辐射-平流雾).雾霾过程中NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)的浓度较高,SO_2和O_3的浓度较低.强降雨对PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2清除作用较大,弱降雨会加重污染过程.雨雾的发展过程中,PM的浓度持续积聚;辐射-平流雾过程中,PM浓度先快速下降然后再增加.不同过程中气溶胶数浓度谱均为单峰型分布,但是谱型差异较大,干净天、降雨、雾霾过程、雨雾和辐射-平流雾过程中气溶胶数浓度谱峰值分别位于20~30 nm、100 nm、30~60nm、120 nm和90 nm.表面积浓度谱在干净天、降雨、雾霾和雨雾过程中均为三峰型分布,辐射-平流雾为四峰型分布.

关键词：气溶胶雾霾 PM2.5 粒径分布污染气体

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2014-2019年北京和南京地区PM2.5和臭氧质量浓度相关性研究

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南京信息工程大学学报（自然科学版） 2020年第6期12卷 656-664页

作者：孙金金黄琳龚康佳王雪颖李婧祎秦墨梅于兴娜胡建林南京信息工程大学江苏省大气环境监测与污染控制高技术重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际合作联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室南京210044

自2014年以来,中国细颗粒物(PM2.5)浓度大幅度下降,但臭氧(O3)浓度逐年缓慢上升,厘清PM2.5和O3(P-O)相关性尤为关键.在本研究中,2014—2019年北京和南京PM2.5年均质量浓度下降幅度分别为-6.86和-6.15μg·m^-3·a^-1;而日最大8... 详细信息

自2014年以来,中国细颗粒物(PM2.5)浓度大幅度下降,但臭氧(O3)浓度逐年缓慢上升,厘清PM2.5和O3(P-O)相关性尤为关键.在本研究中,2014—2019年北京和南京PM2.5年均质量浓度下降幅度分别为-6.86和-6.15μg·m^-3·a^-1;而日最大8小时平均O3质量浓度(MDA8 O3)年均增长幅度为1.50和1.75μg·m^-3·a^-1.研究期间,北京地区MDA8 O3质量浓度小于100μg·m^-3,P-O呈负相关;而当质量浓度大于100μg·m^-3时,P-O为正相关.通过Pearson相关系数研究P-O两者相关性.在两个城市每月相关性分析中,在每日时间尺度5—9月为强的正相关;而小时时间尺度11月至次年2月趋于负相关.在北京,P-O每月和季节相关性变化大于南京.在日变化中,夏季在16时为强的正相关,春秋两季在13—17时为弱的正相关,而在春、秋和冬季8时,却为强的负相关.

关键词： PM2.5 臭氧相关性分析北京南京

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新冠肺炎疫情期间中国人为碳排放和大气污染物的变化

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大气科学学报 2020年第2期43卷 265-274页

作者：乐旭雷亚栋周浩刘竹胡斯勒图蔡兆男林金泰江志红廖宏南京信息工程大学江苏省大气环境监测与污染控制高技术研究重点实验室/大气环境与装备技术协同创新中心/环境科学与工程学院江苏南京210044 中国科学院大气物理研究所中国科学院气候变化研究中心北京100029 清华大学地球系统科学系北京100084 中国科学院空天信息创新研究院北京100010 中国科学院大气物理研究所中层大气和全球环境探测重点实验室北京100029 北京大学物理学院大气与海洋科学系北京100871 南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室/气候与环境变化国际联合实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044

利用行业经济活动数据、1 580个地面监测站和6套卫星反演数据,分析了我国新冠肺炎疫情期间人为碳排放和主要大气污染物的变化。与2019年第一季度相比,2020年同期我国碳排放降低9.8%,其中交通部门降幅最大达到43.4%。与2019年2-3月相比,... 详细信息

利用行业经济活动数据、1 580个地面监测站和6套卫星反演数据,分析了我国新冠肺炎疫情期间人为碳排放和主要大气污染物的变化。与2019年第一季度相比,2020年同期我国碳排放降低9.8%,其中交通部门降幅最大达到43.4%。与2019年2-3月相比,疫情期间全国地表臭氧浓度同比升高1.9 nL/L(5%),其中华北平原以降低为主,东南部地区以上升为主。PM2.5浓度同比下降12.6μg·m^-3(24.9%),其中长三角降幅最大。二氧化氮(NO2)的地面浓度和对流层柱浓度在京津冀、珠三角和长三角都降低20%~30%,体现了高低层的一致性。地面一氧化碳(CO)浓度同比降低17%,而对流层CO柱浓度升高2.5%,可能原因是境外生物质燃烧输送提升了我国南方高层大气的CO浓度。中东部地区气溶胶光学厚度显著降低,导致地表晴空短波辐射同比升高11.6 W·m^-2(9.6%)。

关键词：新冠肺炎疫情人为碳排放大气污染臭氧 PM2.5 葵花8

来源：评论

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