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Potential sources of black carbon during CHINARE summer shipborne surveys in the Arctic Ocean
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作者 Biao Tian Ruiqi Nan +6 位作者 Yixi Zhao Diyi Yang Jie Tang Xin Wang Weijun Sun Chuanjin Li Minghu Ding 《Journal of Environmental Sciences》 2025年第12期907-919,共13页
Black carbon (BC) aerosols are considered key factors that contribute to rapid climate warming and ice melt in the Arctic region.However,compared with long-term observations from land-based stations,observational data... Black carbon (BC) aerosols are considered key factors that contribute to rapid climate warming and ice melt in the Arctic region.However,compared with long-term observations from land-based stations,observational data over the Arctic Ocean remain relatively scarce.Four Arctic scientific expeditions were conducted in the summer and early autumn of 2010,2012,2016,and 2018 via the Chinese research vessel Xue Long,during which the BC concentrations along the routes were measured via light absorption methods.In this work,the spatiotemporal distribution characteristics of BC over the Arctic Ocean were examined on the basis of these observations.The potential sources of BC along the various routes were analyzed via the weighted potential source contribution function and weighted concentrationweighted trajectory methods of the hybrid single-particle Lagrangian integrated trajectory model in conjunction with Arctic transport potential climate model simulations.The analysis results indicated that wildfires in the western Aleutian Islands,Siberia,and Far East regions were the primary contributors to the BC aerosol concentration observed along the Arctic expedition routes in summer,identifying these regions as major potential source areas. 展开更多
关键词 Chinese Arctic scientific expeditions Black carbon Backward trajectory Cluster analysis potential source contribution function Concentration-weighted trajectory
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Response of precipitation isotopes and water vapor sources to regional climate change on the Gannan Plateau,China
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作者 CHEN Fenli KANG Nan +4 位作者 WANG Shengjie GAO Minyan ZHANG Qiuyan LI Huizhen YAO Yiwen 《Journal of Arid Land》 2025年第4期440-456,共17页
Precipitation isotopes(δ^(18)O and δ^(2)H)are closely related to meteorological conditions for precipitation generation and the initial state of water vapor source areas,and are essential to the study of the regiona... Precipitation isotopes(δ^(18)O and δ^(2)H)are closely related to meteorological conditions for precipitation generation and the initial state of water vapor source areas,and are essential to the study of the regional hydrological cycle.The deuterium excess(d-excess)indicates deviation in isotope fractionation during evaporation and can trace water vapor sources.This study analyzed 443 precipitation samples collected from the Gannan Plateau,China in 2022 to assess precipitation isotope variations and their driving factors.Water vapor sources were evaluated using the Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT),Concentration Weighted Trajectory(CWT),and Potential Source Contribution Factor(PSCF)models.Results showed that precipitation isotope values showed significant spatial and temporal variations on the Gannan Plateau.Temporally,precipitation isotope values peaked in June(when evaporation dominated)and minimized in March(depletion effect of air masses in the westerly wind belt).Spatially,the isotope values showed a distribution pattern of"high in the east and low in the west",which was mainly regulated by the differences in altitude and local meteorological conditions.Compared with the global meteoric water line(GMWL)with equation of δ^(2)H=8.00δ^(18)O+10.00,the slope and intercept of local meteoric water line(LMWL)for precipitation on the Gannan Plateau were smaller(7.49 and 7.63,respectively),reflecting the existence of a stronger secondary evaporation effect under the clouds in the region.The sources of water vapor on the Gannan Plateau showed significant seasonality and spatial heterogeneity.Specifically,the westerly belt and monsoon were the main water vapor transport paths at each sampling point,with Central Asian continental water vapor dominating in spring(53.49%),Indian Ocean water vapor dominating in summer(52.53%),Atlantic Ocean water vapor dominating in autumn(46.74%),and Atlantic Ocean and Mediterranean Sea water vapor dominating in winter(42.30%and 33.68%,respectively).Changes in the intensity of convective activity and Outgoing Longwave Radiation(OLR)affected the enrichment of isotopic values,which exhibited the same change trends as δ^(18)O.During the precipitation process,the δ^(18)O value first decreased and then increased.During the initial and final stages of precipitation process,precipitation was mainly influenced by continental air masses,while during the middle stage,it was controlled by marine air masses.The systematic research on precipitation isotopes and water vapor sources is important for climate change research and extreme precipitation prediction on the Gannan Plateau and other similar areas. 展开更多
关键词 precipitation isotopes deuterium excess(d-excess) water vapor sources Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory(HYSPLIT) Concentration Weighted Trajectory(CWT) potential source contribution Factor(pscf) Gannan Plateau
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Observation on the aerosol and ozone precursors in suburban areas of Shenzhen and analysis of potential source based on MAX-DOAS
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作者 Hairong Zhang Ang Li +5 位作者 Zhaokun Hu Hongmei Ren Hongyan Zhong Jianfeng Guo Long Yun Mingdi Zhang 《Journal of Environmental Sciences》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第10期109-121,共13页
Long-term stereoscopic observations of aerosol,NO2,and HCHO were carried out at the Yangmeikeng(YMK)site in Shenzhen.Aerosol optical depths and NO2 vertical column concentration(NO2 VCD)derived from MAX-DOAS were foun... Long-term stereoscopic observations of aerosol,NO2,and HCHO were carried out at the Yangmeikeng(YMK)site in Shenzhen.Aerosol optical depths and NO2 vertical column concentration(NO2 VCD)derived from MAX-DOAS were found to be consistent with other datasets.The total NO2 VCD values of the site remained low,varying from 2×10^(15)to 8×10^(15)mol/cm^(2),while the HCHO VCD was higher than NO2 VCD,varying from 7×10^(15)to 11×10^(15)mol/cm^(2).HCHO VCD was higher from September to early November than that was from mid-late November to December and during February 2021,in contrast,NO2 VCD did not change much during the same period.In January,NO2 VCD and HCHO VCD were both fluctuating drastically.High temperature and HCHO level in the YMK site is not only driving the ozone production up but alsomay be driving up the ozone concentration as well,and the O_(3)production regime in the YMK site tends to be NOx-limited.At various altitudes,backward trajectory clustering analysis and Potential Source Contribution Function(PSCF)were utilized to identify possible NO2 and HCHO source locations.The results suggested that the Huizhou-Shanwei border and the Daya Bay Sea area were the key potential source locations in the lower(200 m)and middle(500 m)atmosphere(WPSCF>0.6).The WPSCF valuewas high at the 1000maltitude whichwas closer to the YMKsite than the near ground,indicating that the pollution transport capability in the upper atmosphere was limited. 展开更多
关键词 Multi-axial differential optical absorption spectroscopy (MAX-DOAS) Nitrogen dioxide(NO2) Formaldehyde(HCHO) potential source contribution function(pscf)
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临沧市城区大气PM_(2.5)组分特征及受境外生物质燃烧传输的影响 被引量:1
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作者 史建武 吴小彤 +5 位作者 韩新宇 赵平伟 赵安楠 王剑敏 杨晓曦 谢海涛 《环境化学》 北大核心 2025年第2期592-604,共13页
为研究我国西南边境城市大气细颗粒物(PM_(2.5))的理化特征、污染来源,识别境外生物质燃烧传输的贡献,于2022年2—5月在云南省临沧市主城区4个采样点进行PM_(2.5)观测研究,分析了PM_(2.5)中的无机元素、水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(... 为研究我国西南边境城市大气细颗粒物(PM_(2.5))的理化特征、污染来源,识别境外生物质燃烧传输的贡献,于2022年2—5月在云南省临沧市主城区4个采样点进行PM_(2.5)观测研究,分析了PM_(2.5)中的无机元素、水溶性离子、有机碳(OC)和元素碳(EC),并采用正定矩阵因子分解(PMF)模型、气团后向轨迹(HYSPLIT)模型、潜在源贡献函数(PSCF)模型和浓度权重轨迹函数(CWT)模型识别春季临沧市PM_(2.5)的来源和传输途径.采样期间PM_(2.5)的日均浓度为(47.14±16.48)μg·m^(−3),城市采样点(LCHJ、LCYD和LCQX)的PM_(2.5)日均质量浓度是背景采样点(WLS)的2.22倍.PMF解析出7个主要来源:生物质燃烧(24.8%)>二次硫酸盐(17.7%)>二次硝酸盐(17.4%)>交通排放(12.0%)>工艺过程(11.9%)>扬尘(10.9%)>工业燃煤(5.3%),生物质燃烧是临沧市春季细颗粒物最主要的来源.PSCF模型结果表明,缅甸东部(北纬22°30′—25°24′,东经96°00′—98°51′)是研究期间临沧市PM_(2.5)最大的潜在来源区域.该区域日均火点数与PM_(2.5)及OC、K^(+)等生物质燃烧指标具有较好的相关性,说明境外生物质燃烧烟羽的远距离输送影响了临沧市PM_(2.5)的浓度水平. 展开更多
关键词 PM_(2.5) 生物质燃烧 潜在源分析 边境城市 远距离传输
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保定市不同天气型下PM_(2.5)和O_(3)复合污染防治策略 被引量:1
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作者 付兴宇 程水源 王传达 《中国环境科学》 北大核心 2025年第7期3582-3592,共11页
针对PM_(2.5)和O_(3)典型复合污染城市保定,利用PCT客观天气分型方法对秋冬季和春夏季京津冀地区的海平面气压场及10m风场进行天气分型,并通过后向轨迹(PSCF、CWT)及气象-空气质量模式(WRF-CAMx)对污染天气型下的PM_(2.5)与O_(3)进行来... 针对PM_(2.5)和O_(3)典型复合污染城市保定,利用PCT客观天气分型方法对秋冬季和春夏季京津冀地区的海平面气压场及10m风场进行天气分型,并通过后向轨迹(PSCF、CWT)及气象-空气质量模式(WRF-CAMx)对污染天气型下的PM_(2.5)与O_(3)进行来源解析,研究其贡献比例和传输路径,探究保定市重污染天气应对及不同天气型下复合污染防治策略.结果显示,保定市2019~2022年PM_(2.5)年平均浓度呈下降趋势,下降幅度为26.9%,O_(3)呈波动趋势,下降幅度仅为2.2%;月平均浓度呈现明显的季节性特点.秋冬季京津冀地区以高压场型为主,其中T5(东部高压后部,11.6%)、T6(鞍型场,11.6%)和T9(均压场,5.2%)是容易导致保定市PM_(2.5)污染的污染天气型;春夏季以低压场为主,易导致保定市O_(3)污染的天气类型为S3(均压场,12.9%)和S7(西北部低压后部,16.8%);在PM_(2.5)污染天气型下,保定市的PM_(2.5)来源贡献均以本地排放为主.T5(东部高压后部)中保定市的PM_(2.5)其他贡献区域主要以邯郸、石家庄等西南路径为主;T6(鞍型场)中其他贡献区域主要以山西省和石家庄等西南路径为主;T9(均压场)中其他贡献区域主要以山西省及内蒙古地区等西北路径为主.在O_(3)污染天气型下,保定市的O_(3)本地贡献最高.在S3(均压场)下,其他地区贡献以保定周边城市传输影响为主;而S7(西北部低压后部)中其他地区贡献主要以河南省、邯郸、山西省、石家庄等西南路径输送为主. 展开更多
关键词 PM_(2.5) O_(3) 天气分型 来源解析 潜在源贡献分析法 浓度权重分析法
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河南省PM_(2.5)-O_(3)双高复合污染的特征及影响因素 被引量:3
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作者 王梦珂 曹乐 +6 位作者 徐力强 王宇曦 孔海江 高萌萌 秦阳 孟凯 赵天良 《环境科学》 北大核心 2025年第3期1285-1301,共17页
河南省大气中的PM_(2.5)-O_(3)双高复合污染对该地区的经济、社会和生活都有重要影响,且呈现出比单一污染更加复杂的性质.因此,使用河南省17个地级市的空气质量数据、地面气象数据、边界层高度和其他污染物(CO)浓度、排放源清单等,深入... 河南省大气中的PM_(2.5)-O_(3)双高复合污染对该地区的经济、社会和生活都有重要影响,且呈现出比单一污染更加复杂的性质.因此,使用河南省17个地级市的空气质量数据、地面气象数据、边界层高度和其他污染物(CO)浓度、排放源清单等,深入分析了河南省2014年5月至2023年12月PM_(2.5)-O_(3)双高复合污染事件的时空分布、形成原因和影响因素,并结合PSCF和CWT方法揭示了复合污染的可能源区.结果表明:①由于政府对PM_(2.5)污染的管控以及疫情影响,2014~2023年河南省双高复合污染事件总体呈现下降趋势,但2022年疫情后的复工复产,复合污染发生频次又出现反弹. 2018年前,由于严重的PM_(2.5)污染,臭氧浓度是决定复合污染发生与否的主要因素. 2018年后,PM_(2.5)浓度的下降使其重要性上升.特别是河南省5~9月PM_(2.5)浓度的下降,是近年来复合污染发生频次降低的主要原因.②复合污染的月际分布呈现出双峰型,在4月和10月达到峰值,分别对应于臭氧上升、PM_(2.5)下降和臭氧下降、PM_(2.5)上升的两个时期,而7~8月的雨季对复合污染有减轻作用.③河南省复合污染的严重程度为:北部>中部>南部,地形对复合污染的严重程度也有一定影响.④复合污染发生时的气象条件为:温度、比湿和CO浓度适中,介于PM_(2.5)污染和臭氧污染之间,低风速和低边界层高度.(5)2022年河南省发生复合污染期间,除省内东部和北部城市的污染物排放和输送外,省外东部(安徽省)和东北部(山东省)也是其污染的主要源区.以上源区的污染物传输,叠加河南省内的排放,是造成该时期河南省双高污染的重要原因. 展开更多
关键词 河南省 复合污染 气象条件 排放 潜在源贡献分析(pscf) 浓度权重轨迹分析法(CWT)
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2020—2022年山东省臭氧污染事件发生规律研究
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作者 龚安保 于阳春 +8 位作者 李皎 杜雨飞 沈楠驰 张坤 解欢 陈姝芮 吴彤 管旭 李莉 《环境污染与防治》 北大核心 2025年第5期91-97,I0005,I0006,共9页
基于山东省16个地级市的臭氧(O_(3))浓度及气象观测数据,构建了2020—2022年山东省O_(3)污染案例库,结合后向轨迹和潜在源分析等方法解析了气象条件、气团来源等因素对O_(3)污染事件的影响,获得了山东省O_(3)污染案例形成过程的规律性... 基于山东省16个地级市的臭氧(O_(3))浓度及气象观测数据,构建了2020—2022年山东省O_(3)污染案例库,结合后向轨迹和潜在源分析等方法解析了气象条件、气团来源等因素对O_(3)污染事件的影响,获得了山东省O_(3)污染案例形成过程的规律性认识。结果表明:(1)2020—2022年山东省O_(3)浓度整体呈现上升趋势,山东省O_(3)浓度呈现鲁西>鲁中>鲁东的分布特征;(2)2020—2022年山东省共经历24次O_(3)污染案例,主要受局地光化学与区域传输共同影响;(3)高温、低湿、静稳的气象条件有利于O_(3)污染案例的发生;(4)O_(3)污染最严重的鲁西(济南)地区,O_(3)潜在来源主要分布在聊城、济宁、菏泽及邻省河南北部,应该加强省内相关重点城市O_(3)前体物(挥发性有机物和氮氧化物)的管控,并进一步加强与上风向城市的联防联控。 展开更多
关键词 O_(3) 后向轨迹 山东省 潜在来源分析
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大连市采暖期PM_(2.5)污染特征及大气污染潜在源区分析
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作者 张明明 阎守政 +2 位作者 陈建宇 范慧君 冯诗婧 《环境监控与预警》 2025年第3期89-96,共8页
基于2019年4月—2023年3月采暖期与非采暖期大连市国家级空气监测站、国家基本气象站和全球数据同化业务系统(GDAS)数据,对比分析了2019—2022年大连市采暖期与非采暖期细颗粒物(PM_(2.5))污染特征,并利用气团后向轨迹聚类分析方法、潜... 基于2019年4月—2023年3月采暖期与非采暖期大连市国家级空气监测站、国家基本气象站和全球数据同化业务系统(GDAS)数据,对比分析了2019—2022年大连市采暖期与非采暖期细颗粒物(PM_(2.5))污染特征,并利用气团后向轨迹聚类分析方法、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析方法对气团传输轨迹和大气污染物潜在源区进行了统计分析。研究结果表明,采暖期ρ(PM_(2.5))高于非采暖期,采暖期ρ(PM_(2.5))在2021年明显降低,2022年反弹回升。采暖期PM_(2.5)污染率是非采暖期的3.2~15.6倍,2020年的采暖期PM_(2.5)污染率最高,2022年最低;2022年的采暖期PM_(2.5)重污染率最高,2021年最低。采暖期与非采暖期ρ(PM_(2.5))日变化均呈双峰型,采暖期ρ(PM_(2.5))日变化幅度更大。采暖期与非采暖期ρ(PM_(2.5))与气象参数相关性有所不同,采暖期ρ(PM_(2.5))与气温和相对湿度呈正相关,与气压呈负相关,非采暖期反之。PSCF分析结果显示,采暖期权重潜在源贡献因子(WPSCF)值明显高于非采暖期,采暖期的3个污染潜在源区分别为西南方向、偏北方向和偏东方向。非采暖期有1个污染潜在源区,在西南方向。CWT分析结果与PSCF分析基本一致,西南方向为影响大连市空气质量的主要污染潜在源区。 展开更多
关键词 采暖期 细颗粒物 潜在源贡献因子 浓度权重轨迹 大连市
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2017—2024年夏季南充市西充县O_(3)污染变化趋势及来源
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作者 李丹毓 夏杰 +3 位作者 余世东 雷熊 何虎军 钱一凡 《科技和产业》 2025年第19期92-104,共13页
为了解西充县夏季的O_(3)污染特征、影响因素和污染来源,运用Mann-Kendall模型、灰色关联度、Spearman相关性和PSCF(潜在源贡献函数)分析模型对西充县2017—2024年夏季O_(3)污染变化趋势、影响因素和潜在贡献源区进行分析。结果表明:西... 为了解西充县夏季的O_(3)污染特征、影响因素和污染来源,运用Mann-Kendall模型、灰色关联度、Spearman相关性和PSCF(潜在源贡献函数)分析模型对西充县2017—2024年夏季O_(3)污染变化趋势、影响因素和潜在贡献源区进行分析。结果表明:西充县夏季O_(3)浓度呈上升趋势;气温、相对湿度、气压、风速和云量对O_(3)的贡献均较大,气温、风速与O_(3)呈显著正相关,相对湿度、气压、云量与O_(3)呈显著负相关;西充县以南的南充市主城区、广安市、遂宁市、重庆市中部和贵州省北部等区域是西充县夏季O_(3)的潜在污染贡献源区,后期需进一步加强O_(3)污染区域间联防联控。 展开更多
关键词 西充县 夏季 时间序列趋势分析 日变化 pscf(潜在源贡献函数) 气象因子
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2023年1—2月达州市NO_(2)污染特征及潜在源区分析
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作者 邓小函 江慧娴 王金星 《中国资源综合利用》 2025年第4期208-216,共9页
基于2023年1—2月达州市NO_(2)浓度自动监测数据,分析达州市NO_(2)浓度的时空分布特征,并采用潜在源贡献因子法(Potential Source Contribution Factor method,PSCF)分析达州市NO_(2)污染的跨区域传输来源。结果表明,2023年1—2月达州市... 基于2023年1—2月达州市NO_(2)浓度自动监测数据,分析达州市NO_(2)浓度的时空分布特征,并采用潜在源贡献因子法(Potential Source Contribution Factor method,PSCF)分析达州市NO_(2)污染的跨区域传输来源。结果表明,2023年1—2月达州市NO_(2)累计浓度为45.7μg/m^(3),同比上升33.6%。与四川省大部分城市相比,达州市的NO_(2)浓度常年居高。NO_(2)逐日变化表明,机动车尾气可能是氮氧化物的重要贡献源之一。NO_(2)小时变化表明,NO_(2)和O3的转化相对不明显,晚高峰离群现象突出。2023年1-2月,在达州市4个国控站点中,达川机关宾馆的NO_(2)浓度最高(52.6μg/m^(3)),污染特征雷达图说明区域污染类型为典型的机动车尾气污染型。2023年1—2月,达州市NO_(2)污染受区域传输影响较大,潜在污染源区主要分布在重庆市主城区-渝西地区、湖北省荆州市-宜昌市等远距离地区。 展开更多
关键词 NO_(2) 污染特征 潜在源贡献因子法(pscf) 达州市
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常州市北部郊区臭氧污染特征分析
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作者 金艳 《科技创新与应用》 2025年第8期117-120,共4页
选取常州市安家站点2023年4—10月逐小时的O3和气象参数数据,采用数据统计方法和潜在污染源分析对常州市北部城郊区域的O3污染特征进行分析。结果表明,安家臭氧污染主要出现在4—10月,其中5月、6月和8月臭氧超标天数较多。6月和8月的臭... 选取常州市安家站点2023年4—10月逐小时的O3和气象参数数据,采用数据统计方法和潜在污染源分析对常州市北部城郊区域的O3污染特征进行分析。结果表明,安家臭氧污染主要出现在4—10月,其中5月、6月和8月臭氧超标天数较多。6月和8月的臭氧质量浓度相对较高,7月较低。安家臭氧污染时段大多集中在11—17时,日峰值质量浓度大多出现在15时左右。温度不超过21℃时臭氧质量浓度不易超标;温度在26℃以上时臭氧超标率明显升高。相对湿度不超过60%时易出现臭氧污染,相对湿度大于75%时臭氧不易超标。从潜在污染源区分析看,安家站点的臭氧污染主要来源于本地区域,并存在城市建成区向市郊短距离输送的影响。 展开更多
关键词 常州市 郊区 臭氧 污染特征 潜在污染源贡献函数
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枣庄市大气污染特征与潜在源区分析
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作者 郭育红 《气象与环境科学》 2025年第5期66-74,共9页
根据2017—2021年枣庄市空气质量历史数据,统计分析空气质量指数(AQI)与首要污染物的年际与季节变化特征。利用HYSPLIT轨迹模型模拟到达枣庄的后向轨迹,通过聚类方法分析不同输送路径对AQI、PM_(10)、PM_(2.5)和O_(3)质量浓度的影响,并... 根据2017—2021年枣庄市空气质量历史数据,统计分析空气质量指数(AQI)与首要污染物的年际与季节变化特征。利用HYSPLIT轨迹模型模拟到达枣庄的后向轨迹,通过聚类方法分析不同输送路径对AQI、PM_(10)、PM_(2.5)和O_(3)质量浓度的影响,并采用潜在源贡献因子(PSCF)分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法模拟各季节导致枣庄空气污染的潜在贡献源区。结果显示:枣庄市的空气质量以优、良和轻度污染为主,其中5年内优良日数占比达到57%。O_(3)和PM_(2.5)分别为夏季和冬季占比较高的首要污染物,占比分别为88%和73%,而春季和秋季首要污染物以PM10为主。到达枣庄的后向轨迹反映其季风型气候特征,春、秋和冬季到达枣庄的后向轨迹均来自西北和东北方向,夏季的轨迹以东南和西南方向为主,其中来自海洋的第3类和第5类轨迹对应的AQI和各项污染物浓度低于其他3类轨迹的。冬季影响枣庄市AQI的潜在源高值区面积明显大于春季、夏季和秋季的。各季节AQI的潜在源区包括除青岛、烟台、威海以外的山东大部分地区、河南东部、安徽北部与江苏。其中,WCWT值大于70μg/m^(3)的区域春季集中于泰安、济宁、商丘、淮北、宿州和徐州,夏季集中于济宁、淮北、徐州和蚌埠等地,秋季则集中于泰安、济宁、菏泽和徐州等地,冬季则涵盖济南、济宁、淮北、徐州、宿迁和临沂。 展开更多
关键词 首要污染物 后向轨迹 聚类分析 潜在源贡献因子 浓度权重轨迹
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北京市春节前和春节期间非甲烷烃污染特征及其来源解析 被引量:3
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作者 佟胜睿 徐言勇 +2 位作者 李方杰 张海亮 葛茂发 《环境科学研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期2453-2465,共13页
为探究春节前和春节期间北京市非甲烷烃(NMHCs)的来源和转化过程,基于2021年2月2-16日北京市空气质量监测数据、气象数据和非甲烷烃的在线分析结果开展了相关研究。结果表明:①北京市春节前(2月2日00:00-2月11日00:00)和春节期间(2月11... 为探究春节前和春节期间北京市非甲烷烃(NMHCs)的来源和转化过程,基于2021年2月2-16日北京市空气质量监测数据、气象数据和非甲烷烃的在线分析结果开展了相关研究。结果表明:①北京市春节前(2月2日00:00-2月11日00:00)和春节期间(2月11日00:00-2月16日00:00)NMHCs体积分数有明显差异,其中,春节前NMHCs平均体积分数为25.43×10^(-9)±11.38×10^(-9),而春节期间为32.37×10^(-9)±12.43×10^(-9),增幅近27.3%。②利用正定矩阵因子分解(PMF)模型分析了春节前和春节期间的NMHCs来源差异,其中,汽油、柴油车辆排放源贡献率由春节前的37.2%降至春节期间的13.9%,溶剂使用和燃烧排放源的贡献率从春节前的18.4%升至春节期间的55.7%。③结合潜在源贡献因子分析(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)方法发现,春节期间NMHCs来源主要与北京市周边地区的烟花爆竹燃放、燃煤等排放的区域传输有关。④NMHCs的臭氧生成潜势(OFP)和二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)表明,烯烃和芳香烃分别对观测期间O_(3)和二次气溶胶的生成具有重要贡献。研究表明,在开展京津冀地区污染联防联控过程中,对燃烧源排放的控制是有效缓解北京市春节期间空气污染问题的重要手段。 展开更多
关键词 非甲烷烃(NMHCs) 源解析 潜在源贡献因子分析(pscf) 臭氧生成潜势(OFP) 二次有机气溶胶生成潜势(SOAP)
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京津冀及周边地区近地面NO_(2)污染时空特征及来源分析 被引量:1
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作者 张慧敏 刘朋飞 《环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1-15,共15页
随着城市化进程加快和经济快速发展,近年来全国城市普遍受到空气污染的影响,京津冀地区尤为严重.为了深入了解京津冀及周边地区自实施大气污染防治行动计划以来大气污染物NO_(2)的污染状况,基于2013—2022年ChinaHighNO_(2)数据集和地... 随着城市化进程加快和经济快速发展,近年来全国城市普遍受到空气污染的影响,京津冀地区尤为严重.为了深入了解京津冀及周边地区自实施大气污染防治行动计划以来大气污染物NO_(2)的污染状况,基于2013—2022年ChinaHighNO_(2)数据集和地面监测站点数据及其他辅助数据,探究了近10年京津冀及周边地区“2+36”城市的NO_(2)污染时空分布状况及污染来源.首先通过统计分析,从不同时间尺度挖掘NO_(2)污染的分布与变化规律,然后使用HYSPLIT模型计算重污染期的后向轨迹来追溯NO_(2)的传输路径,最后将轨迹聚类、潜在源贡献因子和浓度加权轨迹分析方法相结合,进一步识别影响NO_(2)的潜在源区.结果表明:①京津冀及周边地区近地面NO_(2)浓度空间分布不均,呈现出冀南沿太行山东沿一带以及山东省山东大学和淄博市高浓度分布趋势.②各城市NO_(2)浓度均呈逐年下降的显著趋势,高值区域不断减少,冀南沿太行山东沿一带的污染得到明显改善.NO_(2)浓度具有明显的季节性,按照季度均值排序为冬季>秋季>春季>夏季,且夏冬季节差异较大.③京津冀地区污染具有一定的区域性,北京、天津、石家庄、济南4个典型城市秋冬季NO_(2)污染传输路径都受来自西北方向长距离气团的影响,但各个城市的本地排放源及从周边地区传来的近距离轨迹污染输送等过程占主导,且越靠近地面近距离轨迹对污染的贡献越大.本研究可为大气污染治理提供科学依据,更有利于开展区域联防联控和系统整体地解决大气污染问题. 展开更多
关键词 京津冀 NO_(2) 时空分布 后向轨迹聚类 潜在源贡献 浓度权重轨迹
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典型输送通道城市冬季PM_(2.5)污染与传输变化特征 被引量:6
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作者 代武俊 周颖 +1 位作者 王晓琦 齐鹏 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期23-35,共13页
以京津冀典型输送通道上的河北西南4个城市邯郸、邢台、衡水和沧州为例,分析了2019~2021年冬季3 a气象条件与PM_(2.5)浓度变化特征,运用潜在源贡献分析(PSCF)和浓度权重分析(CWT)识别了研究期内4个城市PM_(2.5)输送特征,基于气象-空气... 以京津冀典型输送通道上的河北西南4个城市邯郸、邢台、衡水和沧州为例,分析了2019~2021年冬季3 a气象条件与PM_(2.5)浓度变化特征,运用潜在源贡献分析(PSCF)和浓度权重分析(CWT)识别了研究期内4个城市PM_(2.5)输送特征,基于气象-空气质量模型(WRF-CMAQ)传输矩阵法和传输通量法量化评估了邯郸、邢台、衡水和沧州与周边地区之间的PM_(2.5)传输贡献,揭示了PM_(2.5)传输净通量的垂直分布变化特征,并进一步识别4个城市两条PM_(2.5)污染主要传输路径.结果表明,在研究期间,4个城市PM_(2.5)浓度呈下降趋势,下降比例分别为45.85%、49.45%、42.40%和31.65%;邯郸和邢台潜在源贡献较大的区域主要分布在山西中南部(临汾、长治和晋中)和河南北部(新乡、开封和郑州)以及少部分内蒙古部分地区(PSCF>0.9),衡水和沧州潜在贡献较大的区域主要集中在河北南部(邯郸、石家庄)、山西中部(太原、阳泉)和部分山东地区(PSCF>0.7),CWT结果显示与PSCF类似;研究时段内4个城市冬季PM_(2.5)均呈现本地贡献率(51.11%~62.99%)略高于区域贡献率(37.01%~48.89%)的特征,受水平湍流和垂直扩散等影响,4个城市2020年区域传输影响较其他年份稍高(0.50%~9.52%),而2021年由于PM_(2.5)浓度较低、气象因素影响等原因,区域传输影响较其他年份稍低(-2.15%~-9.52%);邯郸、邢台、衡水和沧州这4个城市3 a冬季与周边区域总流入(流出)通量强度大小均为:2020年>2021年>2019年,对于总净通量而言,4个城市3 a冬季分别为邯郸:0.094、-0.070和0.087 kt·d^(-1);邢台:0.212、0.395和0.544 kt·d^(-1);衡水:-0.040、-0.228和0.185 kt·d^(-1);沧州:0.062、0.126和0.128 kt·d^(-1).在研究期间邯郸、邢台和沧州多作为污染传输受体,而衡水多为传输源体.在0~1260 m之间,PM_(2.5)净传输通量强度基本随着高度的升高而增大,不同时期不同城市最大净通量不同,邯郸最大净通量位于252~1261 m,邢台最大净通量位于817 m,衡水最大净通量位于252~817 m,沧州最大净通量位于252~359 m;分析4个城市传输特征发现存在两条主要PM_(2.5)传输方向,即西北-东南方向(山西→邯郸→河南、山东;石家庄→邢台→邯郸、山东;保定→沧州→山东)以及西南-东北方向(山西→邢台→衡水→沧州→渤海湾). 展开更多
关键词 PM_(2.5) 潜在源贡献分析法(pscf) 浓度权重分析法(CWT) 气象-空气质量模型(WRF-CMAQ) 传输贡献 传输通量
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2015—2020年川南地区大气PM_(2.5)和O_(3)质量浓度变化特征、影响因素及输送特征 被引量:1
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作者 郭梦瑶 韩琳 +1 位作者 黄小娟 李博 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第5期809-825,共17页
随着川南地区的经济发展,地面臭氧(O_(3))、细颗粒物(PM_(2.5))成为危害人体健康的主要污染物。本文分析了2015—2020年间川南地区(自贡、内江、泸州、宜宾)PM_(2.5)和O_(3)质量浓度的时间变化特征。以污染严重的自贡市为例,研究当地PM_... 随着川南地区的经济发展,地面臭氧(O_(3))、细颗粒物(PM_(2.5))成为危害人体健康的主要污染物。本文分析了2015—2020年间川南地区(自贡、内江、泸州、宜宾)PM_(2.5)和O_(3)质量浓度的时间变化特征。以污染严重的自贡市为例,研究当地PM_(2.5)和O_(3)浓度与常见影响因素的相关性,并通过潜在源分析方法,探究污染物区域输送对自贡市的影响。结果表明:1)2015—2020年,川南地区年均PM_(2.5)质量浓度呈下降趋势,年均O_(3)质量浓度呈略上升趋势。月均PM_(2.5)质量浓度呈“U”型分布,7—8月质量浓度低,12—2月质量浓度高;月均O_(3)质量浓度呈“M”型分布,7、8月出现峰值,4、5月出现次峰值。2)自贡市PM_(2.5)质量浓度与CO、NO_(2)、SO_(2)质量浓度呈显著正相关,O_(3)质量浓度与气温、相对湿度分别呈显著正相关和负相关。3)自贡市PM_(2.5)和O_(3)的区域输送主要以局地气团为主,辐射和人为源排放强度影响气流轨迹中的PM_(2.5)和O_(3)质量浓度。PM_(2.5)和O_(3)的主要潜在源区位于四川盆地和贵州部分地区。 展开更多
关键词 PM_(2.5)和O_(3) 时间变化特征 后向轨迹 潜在源贡献分析 浓度权重轨迹分析
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高温极端天气影响下的成都平原一次典型臭氧污染过程分析 被引量:3
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作者 雷丽娟 张懿 +2 位作者 罗伊娜 张潇 冯淼 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期2028-2038,共11页
基于气象再分析资料及成都市芳邻路站点大气综合观测数据,采用PMF、PSCF和CWT等方法对成都市2022年发生的一次持续性臭氧(O_(3))污染过程进行分析.结果表明,本次污染过程持续了18 d,O_(3)浓度最大8 h平均值第90百分位数达242.62μg·... 基于气象再分析资料及成都市芳邻路站点大气综合观测数据,采用PMF、PSCF和CWT等方法对成都市2022年发生的一次持续性臭氧(O_(3))污染过程进行分析.结果表明,本次污染过程持续了18 d,O_(3)浓度最大8 h平均值第90百分位数达242.62μg·m^(-3).由于副热带高压强大且长时间控制四川,气温屡创新高,成都市日最高温度达到41.63℃,异常持久高温强辐射为O_(3)生成提供有利气象条件.面对持续高温干旱灾害性天气影响,四川电网面临极其严峻的保供形势,污染期间四川省多地出现不同程度的让电于民.分析对比让电前后空气质量科研数据发现:(1)让电后O_(3)前体物NO_(2)和VOCs浓度均有不同程度降低,O_(3)浓度削峰效果较好;(2)让电后大气反应活性OFP和L_(·OH)中烷烃和芳香烃贡献率均下降,但贡献前10物种贡献率较让电前提高,主要是因为高温所致植物排放异戊二烯增加;(3)从源解析结果来看,让电前后移动源、工业源和油气挥发源贡献率基本不变,天然源贡献率上升,溶剂源贡献率下降;(4)让电前成都近郊短距离传输叠加眉山一带传输对成都有影响,强潜在源位于主城区偏东区域,让电后潜在源区域缩小、强潜在源弱化、影响减弱,由此可见联防联控对成都市O_(3)污染防治作用较大. 展开更多
关键词 高温极端天气 臭氧污染 让电于民 正定矩阵因子分解法(PMF) 潜在源贡献因子法(pscf) 浓度轨迹加权法(CWT)
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关中平原春节前后碳质气溶胶分布特征及来源解析 被引量:2
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作者 周变红 李春燕 +3 位作者 曹磊 陈浩 李毅辉 高飞 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3881-3892,共12页
以2023年春节期间西安、宝鸡、咸阳、渭南和铜川大气PM_(2.5)中的OC和EC为对象,利用反距离加权空间插值法(IDW)、二次有机碳(SOC)估算和潜在源贡献因子分析(PSCF)分析了关中平原碳质气溶胶的时空变化特征及潜在来源.结果表明,在时间分布... 以2023年春节期间西安、宝鸡、咸阳、渭南和铜川大气PM_(2.5)中的OC和EC为对象,利用反距离加权空间插值法(IDW)、二次有机碳(SOC)估算和潜在源贡献因子分析(PSCF)分析了关中平原碳质气溶胶的时空变化特征及潜在来源.结果表明,在时间分布上,ρ(OC)表现为:春节后[(18.6±11.0)μg·m^(-3)]>春节期间[(16.2±15.1)μg·m^(-3)]>春节前[(10.0±8.3)μg·m^(-3)],ρ(EC)表现为:春节后[(2.2±1.2)μg·m^(-3)]>春节期间[(1.7±1.5)μg·m^(-3)]>春节前[(1.4±1.1)μg·m^(-3)],OC和EC污染在春节后最严重;在空间分布上,ρ(OC)表现为:咸阳[(21.4±17.3)μg·m^(-3)]>宝鸡[(15.8±12.8)μg·m^(-3)]>西安[(13.6±11.3)μg·m^(-3)]>渭南[(11.6±9.1)μg·m^(-3)]>铜川[(10.0±8.3)μg·m^(-3)],ρ(EC)表现为:咸阳[(2.1±1.4)μg·m^(-3)]>渭南[(1.8±1.4)μg·m^(-3)]>西安[(1.8±1.2)μg·m^(-3)]>铜川[(1.6±1.4)μg·m^(-3)]>宝鸡[(1.2±0.9)μg·m^(-3)],总体上咸阳的PM_(2.5)和碳质气溶胶污染最严重,铜川污染最轻.IDW结果显示:OC和EC浓度的高值中心[ρ(OC)>27.3μg·m^(-3),ρ(EC)>2.9μg·m^(-3)]在平原中部,低值中心[ρ(OC)<7.0μg·m^(-3),ρ(EC)<1.0μg·m^(-3)]在平原北部,OC分布西高东低,EC分布东高西低.SOC在OC中的占比为:春节后(51.7%)>春节期间(41.1%)>春节前(36.8%).各城市SOC/OC大小和各城市SOC在关中平原的贡献率大小表明,铜川、宝鸡和咸阳受有机碳二次转化影响较大.春节前、春节期间和春节后OC与EC的相关系数(r=0.85、r=0.98和r=0.94)表明二者具有高度的同源性.碳质气溶胶在春节前和春节期间与湿度和风速有一定相关性,春节后与各气象因子呈弱相关;碳质气溶胶总体上与CO和NO2有较强的相关性且在春节后相关性最强,与SO2的相关性在春节期间最强.5个城市碳质气溶胶潜在源区主要集中在本地和周边的甘肃南部、陕北以及陕南地区,春节前还受到来自西北方向长距离输送的影响. 展开更多
关键词 有机碳(OC) 元素碳(EC) PM_(2.5) SOC估算 潜在源贡献因子分析(pscf)
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阳泉市COVID-19期间主要大气污染物的传输及来源分布
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作者 任皓 《中国环境监测》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期94-103,共10页
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... 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。 展开更多
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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不同污染等级下阳泉市PM_(2.5)传输特征和潜在源区分析
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作者 马星芬 王雁 +1 位作者 闫世明 冯飞 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期3858-3869,共12页
利用2020~2022年阳泉市的PM_(2.5)监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用HYSPLIT4后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法(MS-PSCF)和轨迹密度分析法(TDA),对阳泉市PM_(2.5)传输通道和潜在源区分区域、分级别研... 利用2020~2022年阳泉市的PM_(2.5)监测数据、NCEP数据及对应时刻天气形势分析的气象资料,采用HYSPLIT4后向轨迹模式,引入多站潜在源贡献因子分析法(MS-PSCF)和轨迹密度分析法(TDA),对阳泉市PM_(2.5)传输通道和潜在源区分区域、分级别研究.结果表明:(1)阳泉市PM_(2.5)污染主要集中在阳泉和平定,盂县相对较轻,阳泉和平定的不同污染等级天数占比及PM_(2.5)浓度的平均值和最高值均要明显比盂县高,PM_(2.5)分布特征与本地特殊地形密切相关.(2)小风天气下不同污染等级PM_(2.5)污染次数最多、PM_(2.5)浓度最高;东西向区域输送对阳泉和平定PM_(2.5)污染次数和PM_(2.5)浓度影响明显,且偏东风贡献显著;盂县中度以上天气以本地污染源影响为主.(3)中度以上污染天气生成维持的地面形势主要有4种,暖低压型(22%)、高压前部(底部)型(54%)、高压后部型(14%)和均压场型(10%),高压前部(底部)型是造成PM_(2.5)浓度升高的主要地面形势;高空形势主要有2种,平直西风气流型(78%)和西北气流型(22%),平直西风气流型是造成PM_(2.5)浓度升高的主要高空形势.(4)MS-PSCF和TDA分析法得出的PM_(2.5)不同污染等级的传输通道和潜在源区结果具有一致性,PM_(2.5)主要传输通道为东北、东南和西北通道,东北和东南通道为短距离传输,是造成PM_(2.5)浓度增加的主要路径,西北通道与西北沙尘传输通道一致,属于长距离传输;PM_(2.5)主要的污染潜在源区位于河北中西部与东南部、河南东北部及其与山东西南部交界处、山西东南部. 展开更多
关键词 不同污染等级 PM_(2.5) 多站潜在源贡献因子分析法(MS-pscf) 轨迹密度分析法(TDA) 天气形势特征
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