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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%)。 相似文献
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降水对重庆市大气污染物浓度的影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2013—2015年逐日沙坪坝气象站气象及临近的环境监测数据,探讨降水对重庆市大气污染物浓度的影响,结果表明:PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2浓度随降水量增加逐渐降低,降低趋势线较为明显,降低幅度为SO_2的 PM_(10)的PM_(2.5)的;NO_2和CO随降水量增加减少趋势不明显;O_3浓度随降水量的增加而逐渐增加。各类大气污染物在不同量级降水量时变化特征有所不同。在降水量小于1 mm时,弱降水的气象条件更有利于污染物的积累,不利于污染的稀释扩散和沉降,空气质量恶化;大于1 mm后,降水对各种大气污染物均有明显的清除作用,清除能力随着降水量级的增加而增大,在降水量大于10mm后湿清除能力明显提升,降水量大于20 mm时湿清除能力最强,粗细颗粒与雨滴碰并效应增加,降水对PM_(10)和PM_(2.5)的湿清除率分别达30%和25%。连续降水时,各季节降水对各类大气污染物的湿清除能力不尽相同:冬季降水对PM_(2.5)湿清除作用最为明显,对其余污染物清除作用从大到小依次为PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,而O_3在冬季降水使O_3浓度增加非常明显,通常冬季臭氧浓度相对较低,降水一定程度上使冬季空气质量变好,太阳辐射增加,二次污染物光合作用增强,臭氧浓度也一定程度上增加。 相似文献
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《干旱气象》2021,(2)
基于2014—2019年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,采用风力+背景浓度订正方法,进一步探讨降水对大气污染物浓度的影响。结果表明:风力+背景浓度订正方法可以较好地消除污染物浓度自身的日变化特征,并剔除了风的影响,从而更准确地获取降水对大气污染物浓度的影响。在风力+背景浓度订正条件下,降雨对PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、O_3有较好的清除作用,而对SO_2、CO的清除作用不明显。不同强度降雨对PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2均具有较好的清除作用,且清除率随着雨强的增强而增大;雨强小于8.0 mm·h~(-1)的降雨对O_3有显著清除作用,而大于6.0 mm·h~(-1)的降雨对SO_2有清除作用。伴随着降雨的持续,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、O_3质量浓度不断下降,降雨清除效率也随之降低,当污染物质量浓度降至一定阈值后降雨清除作用不明显。 相似文献
5.
亚青会期间南京地区大气冰核的观测分析 总被引：1，自引：0，他引：1
2013年8月2—26日亚青会期间对南京地区进行了大气冰核的观测采样,同时结合气溶胶、气象要素等观测资料,研究了南京地区大气冰核浓度的分布特征,探究在污染管控措施下大气气溶胶的变化是否对冰核浓度产生影响。结果表明,大气气溶胶浓度在污染管控的措施下明显降低,冰核浓度在多种因素影响下没有明显降低的变化趋势,但有明显的日变化特征。燃放烟花的空气污染时刻,大气冰核浓度随污染物浓度的增加会明显增加。当活化湿度达到水面过饱和,温度范围为-12~-23℃时,南京夏季的冰核浓度范围为0.38~50.55 L~(-1)。将活化温度和冰面过饱和度同时加入到参数化公式中得到大气冰核浓度N(T,S_i)=0.003 1exp(-0.254 9T+0.161 6S_i)。进一步分析冰核浓度与PM_(2.5)、PM_(10)、PM_(10)-PM_(2.5)的关系,发现冰核浓度与PM_(10)-PM_(2.5)的相关性较高,相关系数为0.55,说明大粒径气溶胶粒子更容易充当冰核,大粒径气溶胶在冷云过程中起着更为重要的作用。 相似文献
6.
《湖北气象》2016,(3)
基于2013年武汉市环境监测数据和气象要素资料,分析该市空气质量状况与气象条件的关系。结果表明,武汉市全年平均空气质量指数(AQI)为135,良和轻度污染所占比例分别为35%和30%。雾天、霾天、晴天、雨天四种天气条件下,6种污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))浓度值基本上为雾天最高、霾天次之、晴天再次之、雨天最低,雾天00—08时污染物浓度明显高于其他天气条件;PM_(2.5)浓度与降水量的相关性较差,中雨量级时,降水对污染物的清除作用显著,PM_(2.5)浓度下降明显,当日降水量小于1 mm时,PM_(2.5)浓度略有上升,平均上升1.3μg·m~(-3)左右,这与微量降水的大气增湿作用有关;PM_(2.5)浓度变化与相对湿度(RH)和风速的关系较明显,其相关系数分别为0.87和-0.72,当RH70%且每增加10%时,PM_(2.5)浓度增加10μg·m~(-3)左右;静风和风速很大时,污染物浓度相对较高,东南风影响下PM_(2.5)浓度在四季均较高,而秋、冬季在西北风影响下PM_(2.5)浓度最高;PM_(2.5)浓度主要增长阶段以正变温、负变压为主。 相似文献
7.
利用2014—2016年的中国气象局地面观测资料和中国环境保护部公布的6种大气污染物浓度数据,对降雨天气前后的大气污染物浓度变化进行分析。结果表明:在京津冀、长三角和珠三角区域,降雨天气后6种大气污染物浓度降低的时次约占43%—60%,其中PM_(10)浓度降低最为明显,PM_(2.5)、O_3、SO_2和NO_2次之,最不明显的是CO。一般而言,降水天气前大气污染物浓度越高,降雨后浓度降低的时次所占比例越大,浓度降低值也越大,但当降雨天气前大气污染物浓度较低时,降雨天气后浓度升高的个例也很多,约占21%—61%。京津冀地区由于平均大气污染物浓度较高,降水天气对大气污染浓度的降低效果比长三角和珠三角地区更明显。对于大多数降雨时次,小时降水量越大,大气污染物浓度降低的时次所占比例越大,但浓度降低值反而越小。例外的是,小时雨强大于10 mm的降雨后,京津冀地区的O_3和SO_2浓度以及长三角地区的PM_(10)、PM_(2.5)和SO_2浓度降低程度不如小时雨强小于10 mm时;而珠三角地区的NO_2和O_3在降雨后的浓度变化对小时雨强不敏感。在京津冀地区,降雨天气对较大浓度的O_3清除作用非常明显。在长三角和珠三角地区,降雨前CO浓度较低时,降雨后浓度升高时次比浓度减小的多;另外,降雨天气对SO_2的清除作用非常明显。 相似文献
8.
江苏淮安地区大气污染变化特征及其与气象条件的关系 总被引：1，自引：0，他引：1
采用江苏省淮安市地面5个监测站2013年1月1日—2015年12月31日PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区空气污染季节变化特征及其与气象条件的关系;采用MODIS的光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)资料和火点资料分析了2013年12月发生在淮安的一次持续性大气污染事件。研究结果表明,淮安空气质量AQI指数(Air Quality Index)在春冬季较高,夏秋季较低,污染天气发生在春冬季的概率为23.6%,夏秋季的概率为13.3%。淮安地区的首要大气污染物为颗粒物污染,其中PM_(10)、PM_(2.5)占比分别达到25.2%、48.9%,PM_(10)中PM_(2.5)比率年平均为61.0%,臭氧是第2大污染物,占比为25.8%。表征大气柱气溶胶浓度的AOD的季节变化与地面颗粒物浓度截然不同,颗粒物浓度1月和12月出现极高值,而这两个月AOD月平均值却在一年中达到极低值,AOD最高值出现在7月。另外,AQI与降水、气温、风速、相对湿度呈负相关关系,但相关程度较弱。 相似文献
9.
利用CHAP PM_(2.5)、MODIS MCD19A2、ERA5再分析等数据集,以及SNPP/VIIRS卫星监测火点等数据,从污染物后向轨迹、环流形势、高低空动力结构配置等方面入手,采用最小二乘法等多种分析方法对滇西南地区年均和四季PM_(2.5)浓度时空分布及季节性突增的成因进行探究。结果表明:研究区PM_(2.5)浓度和气溶胶光学厚度空间分布均呈北低南高,东弱西强;PM_(2.5)浓度年内7月最低、3月最高。2—4月稳定的污染源输送造成研究区春季PM_(2.5)浓度值高且波动较其余季节小,但变化百分率空间分布差异更明显;近20年PM_(2.5)浓度变化百分率减少程度以-30%~—20%居多,夏、秋、冬季变化百分率则以小于-30%为主。研究区紧邻的缅甸东部和老挝北部一年中超过90%的火点发生在2—4月,在偏西气流引导下,途经高火点区的偏西向(西南向)污染物短距离输送,在上空中低层辐散的动力作用下造成下沉,致使研究区PM_(2.5)浓度季节性升高。较大范围利于污染物扩散的气象条件和更多降水的清洗,可减少境外大气污染物输送对滇西南地区PM_(2.5)污染的贡献。关键区境外火点数变化对PM_(2.5)浓度及气溶胶光学厚度的影响表现为显著正相关,且其对PM_(2.5)的影响滞后于火点数变化2天左右,二者相关程度由南向北逐渐减弱。 相似文献
10.
由于新型冠状肺炎病毒(COVID-19)的爆发,中国从2020年春节起实施了限制出行、交通管制等一系列措施,污染物排放量大幅度减少,但四川盆地区域仍出现了多次轻度空气污染事件。本文结合空气质量观测数据与WRF-Chem模式模拟分析了疫情封控减排时期四川盆地污染的时空分布及成因。四川盆地区域二氧化氮(NO_(2))因人为活动减排从35.0μg·m^(-3)下降至20.2μg·m^(-3),减少比例约为40%~60%,而臭氧(O_(3))因NO_(X)-VOCs-O_(3)的非线性关系以及四川盆地区域氮氧化物(NO_(X))、挥发性有机物(VOCs)排放与减排的不均衡反而从27.5μg·m^(-3)上升至41.4μg·m^(-3),在重庆甚至增幅高达100%,进而促进了四川盆地区域气态污染物的氧化和二次细颗粒物的生成。疫情减排对污染的影响存在较为显著的区域差异,在成都、重庆地区,二次污染的生成一定程度上抵消了一次污染物减排的影响,二次污染物与一次污染物的比例变化幅度为-10%~20%,而在南遂广、川南、达万区域,细颗粒物(PM_(2.5))平均质量浓度从57.0μg·m^(-3)降低至47.4μg·m^(-3),二次污染物与一次污染物的比例下降幅度约为30%~60%。总体而言,减排在疫情期间发挥主导作用,不平衡的一次减排和大气氧化性的增强促进了部分区域二次污染物生成过程,四川盆地区域的污染防治仍需注重多种污染物的协同治理。 相似文献
11.
传统的空气质量模型多使用简化的光化学反应机制来模拟大气污染物的形成.这些机制主要基于烟雾箱实验拟合的反应速率和产物来模拟二次产物（如臭氧（O3））前体物的氧化反应,具有一定的不确定性,导致模拟结果产生偏差.针对该问题,本研究将详细的大气化学机理（MCMv3.3.1）与美国国家环境保护局研制的第三代空气质量预报和评估系统CMAQ相结合（CMAQ-MCM）,模拟研究长三角地区2015年8月27—9月5日臭氧高发时段的空气质量.CMAQ-MCM模型可以较好地模拟长三角地区6个代表城市O3和其前体物随时间的变化趋势.对模拟的O3日最大8 h平均浓度的统计分析表明,徐州表现最好（标准平均误差=-0.15,标准平均偏差=0.23）.在长三角地区,居民源对挥发性有机物（VOCs）的贡献最大,占39.08%,其次是交通运输（33.25%）和工业（25.56%）.能源对总VOCs的贡献最小,约为2.11%.对活性氧化氮（NOy）的分析表明,其主要组分是NOx（80%）,其次是硝酸（HNO3）（<10%）.O3的空间分布与NOy和NOx非常相似.HCHO等其他氧化产物的分布与NOx相似,这很可能是由于在高NOx条件下VOCs氧化产生的产物.甲基乙烯基酮（MVK）和甲基丙烯醛（MACR）的空间分布与自然源VOCs （BVOCs）非常相似,表明长三角地区MVK和MACR主要由BVOCs氧化生成.长三角地区受到人为源和自然源排放相互作用的影响. 相似文献
12.
基于美国宇航局NASA/AURA卫星臭氧监测仪OMI数据,分析了2005—2014年长三角地区及其典型城市对流层O_3、NO_2柱浓度和HCHO大气总柱浓度的时空分布特征。结果表明:10 a间,长三角地区对流层O_3柱浓度和HCHO总柱浓度呈现增长趋势,O_3增量为0.23ppbv/10 a,HCHO增量为0.07×10~(16) mol/(cm~2·10 a),对流层NO_2柱浓度呈现降低趋势,减量为0.06×10~(15)mol/(cm~2·10 a);长三角地区对流层O_3柱浓度最大值出现在3、4、5月,而对流层NO_2柱浓度最大值出现在1、12月,HCHO总柱浓度最大值出现在6、7月;对流层O_3柱浓度的高值区分布在长三角中部、北部区域,对流层NO_2柱浓度高值区分布于长三角中部,HCHO总柱浓度高值区相对分散,且四季的分布各不相同。O_3与NO_2和HCHO在时间和空间上呈现一定的相关性。 相似文献
13.
本文利用2014年全年北京市12个空气质量监测站的逐小时PM_(2.5)地面观测资料,以及Terra卫星和Aqua卫星的MODIS 3 km气溶胶光学厚度(AOD)产品,分析了地面PM_(2.5)和两颗卫星AOD的时空分布特征,并在时空匹配的基础上,建立了AOD与PM_(2.5)浓度之间的回归模型。结果表明:PM_(2.5)浓度在城区高、郊区低,最低值位于定陵站,城区站和郊区站的逐时PM_(2.5)浓度的日变化分别呈"双峰型"和"单峰型";两颗卫星AOD数值也均是城区高、郊区低,沿山区的边界有明显的AOD梯度,且城区上午Terra卫星的AOD高于下午Aqua卫星的AOD,而郊区上、下午的AOD基本相同;Aqua卫星AOD与PM_(2.5)的确定系数(R2)较Terra卫星AOD与PM_(2.5)的确定系数平均高0.11,且城区站点两颗卫星AOD与PM_(2.5)相关性均较郊区站点AOD与PM_(2.5)相关性偏高;综合来看,Aqua卫星的AOD与城区的PM_(2.5)相关系数最高,即Aqua卫星的AOD更适于监测和反演城区地面的PM_(2.5)。 相似文献
14.
2018年1月,利用颗粒物采样器采集武汉市大气PM2.5样品并进行水溶性无机离子（F-、Cl-、NO3-、SO42-、Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+）的分析.结果表明,NO3-、SO42-、NH4+是PM2.5中最主要的3种水溶性无机离子,除Mg2+与Ca2+外,PM2.5与WSⅡs （水溶性无机离子）之间的相关性显著,且移动源贡献占主导地位.阴阳离子平衡表明武汉市冬季灰霾期PM2.5呈中性或弱酸性.通过混合单粒子拉格朗日综合轨迹模式模拟并采用分层聚类得出了4种主要的后向气流轨迹及相应的PM2.5和水溶性离子浓度,结果表明区域传输对此次灰霾期影响较大. 相似文献
15.
大气污染物排放清单是空气质量模拟和空气污染治理的重要依据.本研究比较分析了两套覆盖江苏省的2017年大气污染物排放清单，即分别由上海市环境科学研究院、江苏省环境科学研究院编制的"长三角清单"和"江苏省清单"，并结合区域空气质量模型CMAQ评估不同清单对长三角地区2017年1、4、7、10月的空气质量模拟的影响.清单比较结果表明，除二氧化硫（SO2）以外，江苏省清单估算的各污染物排放量较长三角清单低.通过与观测数据比较，发现两套清单对SO2、氮氧化物（NOx）、臭氧（O3）和细颗粒物（PM2.5）的模型模拟性能均较好.江苏省清单与长三角清单两者的模拟结果空间分布接近，其中江苏省清单模拟的PM2.5和O3在长三角多数地区略低于长三角清单的模拟结果（1月O3除外）.江苏省清单与长三角清单均能够用于空气质量模式模拟，可为江苏地区的细颗粒物和光化学烟雾污染的控制策略制定提供参考. 相似文献
16.
Khaiwal Ravindra Marianne Stranger Rene Van Grieken 《Journal of Atmospheric Chemistry》2008,59(3):199-218
The new European Council Directive (PE-CONS 3696/07) frames the inhalable (PM10) and fine particles (PM2.5) on priority to chemically characterize these fractions in order to understand their possible relation with health effects.
Considering this, PM2.5 was collected during four different seasons to evaluate the relative abundance of bulk elements (Cl, S, Si, Al, Br, Cu, Fe,
Ti, Ca, K, Pb, Zn, Ni, Mn, Cr and V) and water soluble ions (F−, Cl−, NO2
−, NO3
−, SO4
2−, Na+, NH4
+, Ca2+ and Mg2+) over Menen, a Belgian city near the French border. The air quality over Menen is influenced by industrialized regions on
both sides of the border. The most abundant ionic species were NO3
−, SO4
2− and NH4
+, and they showed distinct seasonal variation. The elevated levels of NO3
− during spring and summer were found to be related to the larger availability of the NOx precursor. The various elemental species analyzed were distinguished into crustal and anthropogenic source categories. The
dominating elements were S and Cl in the PM2.5 particles. The anthropogenic fraction (e.g. Zn, Pb, and Cu) shows a more scattered abundance. Furthermore, the ions and elemental
data were also processed using principal component analysis and cluster analysis to identify their sources and chemistry.
These approach identifies anthropogenic (traffic and industrial) emissions as a major source for fine particles. The variations
in the natural/anthropogenic fractions of PM2.5 were also found to be a function of meteorological conditions as well as of long-range transport of air masses from the industrialized
regions of the continent.
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17.
K. Slezakova M. C. Pereira M. A. Reis M. C. Alvim-Ferraz 《Journal of Atmospheric Chemistry》2007,58(1):55-68
Epidemiological studies initially considered the impact of total solid particles on human health, but according to the acquired
knowledge about the worse effect of smaller particles, those studies turned to consider the impact of PM10. However, for the last decade PM2.5 began to be more important, once as they are smaller they can penetrate deeper in the lungs, being possible their trapping
in alveoli and worse effects on human health. Therefore, more information on PM2.5 should be provided namely concerning the levels and elemental composition. Considering the relevance of traffic on the emission
of particles of small sizes, this work included the detailed characterization of PM10 and PM2.5, sampled at two sites directly influenced by traffic, as well as at two reference sites, aiming a further evaluation of the
influence of PM10 and PM2.5 on public health. The specific objectives were to study the influence of traffic emission on PM10 and PM2.5 characteristics, considering concentration, size distribution and elemental composition. PM10 and PM2.5 samples were collected using low-volume samplers; the element analyses were performed by particle induced X-ray emission
(PIXE). At the sites influenced by traffic emissions PM10 and PM2.5 concentrations were 7–9 and 6–7 times higher than at the background sites. The presence of 17 elements (Mg, Al, Si, P, S,
Cl, K, Ca, Ti, V, Cr, Mn, Fe, Ni, Cu, Zn and Pb) was determined in both PM fractions; particle metal contents were 3–44 and
3–27 times higher for PM10 and PM2.5, respectively, than at the backgrounds sites. The elements originated mostly from anthropogenic activities (S, K, V, Mn,
Ni, Zn and Pb) were predominantly present in PM2.5, while the elements mostly originated from crust (Mg, Al, Si and Ca) predominantly occurred in PM2.5–10. The results also showed that in coastal areas sea salt spray is an important source of particles, influencing PM concentration
and distributions (PM10 increased by 46%, PM2.5/PM10 decreased by 26%), as well as PM compositions (Cl in PM10 was 11 times higher). 相似文献
18.
Xuechun LUO Xiao TANG Haoyue WANG Lei KONG Huangjian WU Weiguo WANG Yating SONG Hongyan LUO Yao WANG Jiang ZHU Zifa WANG 《大气科学进展》2023,40(4):601-618
In recent years, China has implemented several measures to improve air quality. The Beijing-Tianjin-Hebei(BTH)region is one area that has suffered from the most serious air pollution in China and has undergone huge changes in air quality in the past few years. How to scientifically assess these change processes remain the key issue in further improving the air quality over this region in the future. To evaluate the changes in major air pollutant emissions over this region, this paper employs ens... 相似文献
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面对日益严峻的大气污染形势,针对卫星气溶胶光学厚度（AOD）资料在灰霾数值预报领域的合理有效利用问题,使用WRF-Chem（WRF coupled with Chemistry）大气化学模式以及GSI（Gridpoint Statistical Interpolation）三维变分同化系统,利用MODIS和FY-3A/MERSI AOD资料,对一次灰霾天气过程进行了同化预报试验。试验结果显示,同化卫星AOD资料有效改善了模式初始场,MODIS和MERSI同化试验分别在AOD分析场的中心强度和空间分布各具优势,且对PM2.5和PM10的后续预报改进明显;从统计分析上看,同化试验的预报效果整体上好于控制试验,同化试验中PM2.5和PM10预报值的平均值、中值、平均偏差、均方根误差等指标均明显优于控制试验,且MODIS和MERSI同化试验分别在PM2.5和PM10预报统计结果中体现出了优势;卫星AOD资料同化能明显降低污染事件的空报率和漏报率,提高预报的TS评分和ETS评分。不同卫星AOD资料的差异对分析场中AOD的分布和强度产生了相应影响,进而影响了模式的灰霾预报效果;本次试验中,MODIS和MERSI AOD同化试验分别在PM2.5和PM10预报的评分上表现更佳。结果表明,卫星AOD资料同化对数值预报产生了积极的效果。 相似文献
20.
为了探明PM_(2.5)中水溶性无机离子的来源和气象因子对其浓度变化的影响,利用2012年2、5、8和11月苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子浓度和本站气象观测数据,分析了苏州市水溶性无机离子的时间变化特征,解析了当地PM_(2.5)中水溶性无机离子的主要来源,探讨了气象因素对离子组分的影响。结果表明:(1)苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子年均浓度大小依次为:SO_4~(2-)NO_3~-NH_4~+Na~+Cl~-K~+Ca~(2+)Mg~(2+)F~-;SO_4~(2-)、NH_4~+和NO_3~-为PM_(2.5)中最重要的3种水溶性无机离子物种,其总和占PM_(2.5)总质量浓度的50.9%。各离子的季节浓度特征均为冬季最高、夏季最低。(2)通过运用主成分分析法对苏州市PM_(2.5)中水溶性无机离子进行来源分类解析,发现第一类为二次污染源和生物质燃烧,其贡献率为32.84;第二类为道路扬尘及工业排放,其贡献率为19.99%;第三类为海盐污染,其贡献率为18.43%。(3)通过水溶性无机离子与气象条件的相关性分析发现,风向、风速和温度与水溶性无机离子浓度的相关性较显著,这三者是颗粒物浓度变化的主要影响因子。(4)利用HYSPLIT后向轨迹模式对外来污染物进入苏州市的轨迹进行聚类分析后发现:因受季风气候影响,苏州市外来污染物的输入路径存在明显的季节性变化特征,其中夏半年输送主径源自海上,冬半年主径源自内陆。 相似文献