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过氧乙酰硝酸酯（PAN）是由VOCs和NOx的光化学反应生成的一种典型二次污染物,比O3更适合作为光化学污染的指示剂.2019年6—10月对浙江中部盆地金华市大气中PAN进行了在线监测,并对影响其体积分数变化的因素进行了分析,同时还分析了一次典型的光化学污染过程.结果表明,观测期间PAN的平均体积分数为0.656×10-9,最高体积分数为4.348×10-9,日均体积分数水平在0.130×10-9~2.203×10-9之间.PAN日变化特征显著,9月为明显的双峰变化,其他月份均为单峰.受气象条件的影响,夏季的污染程度显著低于秋季.9月27—30日典型污染时段内,PAN的小时均值是整个观测期均值的2.8倍,污染以本地积累为主.前体物浓度水平差异与去除机制的不同是影响PAN和O3相关性的重要因素,此外NO/NO2的比值是影响PAN生成速率的重要因素,PAN的峰值基本出现在NO/NO2比值较低的时段.在生成PAN的VOCs物种中,丙烷、乙烷和间/对二甲苯所占比例较大. 相似文献
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本文利用气体组分及大气气溶胶在线监测系统(MARGA ADI 2080)观测武汉市2018年1月9—26日大气气溶胶中的8种水溶性离子(NH+4、NO-3、SO2-4、Cl-、K+、Ca2+、Na+和Mg2+),结合气象要素数据,使用主成分分析(PCA)、正定矩阵因子分析法(PMF)、HYSPLIT后向轨迹模式、潜在源区贡献(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT),对霾污染过程中水溶性离子进行了全面的来源解析,探究了霾不同阶段下来源差异和空间分布特征。结果表明:(1)本次霾污染中的8种水溶性离子和4种污染气体,PCA解析出的源和占比分别为二次源和燃煤源的混合源(41.28%)、工业排放和土壤扬尘混合源(27.73%)和机动车排放源(9.63%),PMF解析出的源和占比分别为燃煤与土壤扬尘混合源(18.57%)、机动车排放源(20.74%)、二次源(18.30%)、光化学污染源(22.24%)和燃煤源(20.15%)。(2)霾在不同阶段下水溶性离子和4种污染气体的来源存在差异,在清洁天和霾消散阶段,光化学的贡献最高,占比分别为31.42%和36.07%;在霾发生阶段燃煤与土壤扬尘源的贡献最高,其贡献为40.94%;在霾发展阶段,最大的控制源为二次源,贡献占比为37.51%。(3)此次武汉市霾污染中PM2.5浓度和NH+4、NO-3和SO2-4的潜在源区为皖豫鄂三省和赣湘鄂三省交界处。霾污染中PM2.5的主要影响范围是武汉市南部和北部省份,NO-3、NH+4和SO2-4的主要影响区域为武汉市东北方向的城市、湖南省和江西省。 相似文献
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利用南京北郊2011年春季积分浊度仪的观测资料,结合PM2.5质量浓度、能见度和常规气象资料,分析了南京北郊春季气溶胶散射系数的变化特征、散射系数与PM2.5质量浓度和能见度的关系。结果表明,观测期间气溶胶散射系数平均值为311.5±173.3 Mm-1,小时平均值出现频率最高的区间为100~200 Mm-1;散射系数的日变化特征明显,总体为早晚大,中午及午后小。散射系数与PM2.5质量浓度的变化趋势基本一致,但与能见度呈负相关关系。霾天气期间散射系数日平均值为700.5±341.4 Mm-1,最高值达到近1 900 Mm-1;结合地面观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和后向轨迹模式分析显示,霾期间气块主要来自南京南部和东南方向。 相似文献
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基于2016年11月24日—12月23日南京市草场门站、鼓楼站和仙林站的强化试验观测资料,分析了城市和郊区主要大气污染物的时空变化特征及其与气象要素的相互关系。研究发现：观测期间南京PM2.5、PM10、NO2、O3、CO、SO2月均质量浓度分别为52.84~84.34 μg·m-3、88.36~120.34 μg·m-3、49.98~51.66 μg·m-3、24.85~50.57 μg·m-3、0.99~1.2 mg·m-3和22.1~26.48 μg·m-3;近地面,城市大气污染物质量浓度高于郊区,其中城市O3比郊区高61.0%;在城市地区,除NO2和CO外,鼓楼站大气污染物质量浓度高于草场门站,其中鼓楼站PM2.5比草场门站高42.7%;PM2.5小时质量浓度最大为210.93 μg·m-3,重污染过程出现时风速较低、温度较高,郊区PM10、PM2.5、NO2质量浓度呈现高值时的最频风向为南风,O3和SO2质量浓度呈现高值时的最频风向分别为西风和西南风,所以郊区大气污染受城市输送影响。利用HYSPLIT模式研究发现12月4—8日和16—20日的污染气团分别来自西部和北方地区,聚类分析发现12月影响南京市的污染气团45%来自西部地区且移动速度较快,55%来自北方地区且移动速度较慢。由此可见,南京市冬季出现的大气污染,其形成不仅与本地排放和局地气象条件有关,而且西部和北方地区的远距离输送也会造成影响。 相似文献
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为了解2021年南京市新冠疫情期间城市大气污染物浓度的变化和成因,利用南京大学SORPES站点2021年7月1日—2021年8月30日大气污染物在线监测数据,分析疫情前、中、后颗粒物及气态污染物的浓度变化,针对臭氧(O3)的关键前体物,挥发性有机物(Volatile Organic Compounds,VOCs)采用正定矩阵因子分解法模型(Positive Matrix Factorization,PMF)、拉格朗日粒子输送与扩散模型(Lagrangian Particle Distribution Model,LPDM)分析其污染来源。结果表明:疫情封闭期间,南京市PM2.5质量浓度较疫情前降低了40％～50％,组分中硝酸盐、有机物质量浓度降幅最为显著,分别下降了34.0％和16.5％。臭氧体积浓度不降反升,城中区域增幅最显著站点可达50％左右。其气态前体物氮氧化物(NOx)及VOCs浓度变化呈相反态势,分别较疫情前降低28％、升高49.6％。模型及卫星遥感结果表明,疫情期间南京市臭氧属于协同偏VOCs控制区。气团溯源结果显示,南京市受本地及周边区域传输的共同影响,疫情封闭期间省外上海方向、省内苏州-无锡-镇江-南通方向的气团贡献增大。PMF解析了南京市本地VOCs主要来源于机动车排放源、植物源、溶剂源、工业生产源以及油气挥发源,其中机动车源占比变幅最大,疫情封闭期间下降了15.1％,疫情后上升了4.3％。其次为油气挥发源、溶剂源,这两项污染源疫情封闭期间分别上升了11.2％、1.7％,疫情后则分别下降了4.8％、4.3％。 相似文献
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了解涂装行业挥发性有机物（VOCs）的排放特征是制定山东地区臭氧（O3）和PM2.5防控策略的重要环节.本研究在山东地区测定了两家典型食品金属包装企业喷涂过程中VOCs的排放组成,企业产品以饮料罐和罐头为主.结果表明：两家企业排放的总VOCs质量浓度水平相当,质量浓度变化范围在50~1 500 μg/m3;但两家企业喷涂过程中VOCs的排放组成具有一定的差异,以生产铝罐和马口铁罐为主的企业中的含氧挥发性有机物（OVOCs）含量最多,占比89.71%（质量分数,下同）;而生产铝罐的企业芳香烃（56.15%）是首要的排放种类,其次是OVOCs （32.32%）.通过分析两家企业内外喷涂工艺的VOCs源成分谱,发现同一企业不同工艺之间有一定差异,多种罐生产企业的内、外喷涂中乙醇占比最高,分别为94.28%、84.46%;单铝罐生产企业的内喷涂2-丁酮（24.33%）是重要组分,外喷涂中甲苯（36.40%）含量较高. 相似文献
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2002年夏季,以北京325m气象塔为观测平台,进行了大气污染物臭氧(O3)及其前体物氮氧化物(NOx)和气象要素加强期的同步观测,并对观测资料做了详尽分析。结果表明:边界层内存在明显的臭氧浓度垂直差异;低层(120m)O3浓度呈明显的日变化,且昼夜振幅较大;夜间高层(280m)O3的化学消耗较弱,可维持较高的浓度;稳定度(Ri)在低层以中性态居多,振幅较小,而在高层以不稳定态居多,振幅较大。两层O3湍流输送通量都呈单峰变化。白天,在O3前体物和局地光化学反应共同作用下,120m左右处的O3污染最大。 相似文献
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基于中国环境空气质量监测站观测数据、区域空气质量模式（CMAQ）模拟数据和卫星反演数据,利用数据融合方法获得了2014、2018年地表大气O3质量浓度水平变化及其空间分布,通过空气污染控制健康效益评估工具（BenMAP-CE）评估了2014、2018年中国O3导致的过早死亡人数。结果表明：2018年中国O3日8 h最大（O3-MDA8）质量浓度年均值为98.0 μg/m3,较2014年的87.9 μg/m3增长了11.5%,其中安徽省、山西省和山东省的O3-MDA8质量浓度增加最为明显;2014和2018年O3相关过早死亡人数分别为17.4万和26.7万,过早死亡人数增长率约为57%;中国9个区域中的中部区域O3质量浓度和O3相关过早死亡人数较其他几个区域增长最多,并且人口密度为1 000人/km2左右的区域过早死亡人数增加最多;河南省、河北省和四川省的O3相关过早死亡增加人数比其他省份多;近年来中国地表大气O3的健康危害的增加程度远大于O3质量浓度的增加程度,应尽快加强对O3污染的控制。 相似文献
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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-6.15 μg·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1.75 μg·m-3·a-1.研究期间,北京地区MDA8 O3质量浓度小于100 μg·m-3,P-O呈负相关;而当质量浓度大于100 μg·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. 相似文献
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本文采用RBLM-chem模式,利用杭州市高分辨率城市建筑等资料,定量分析城市动力效应、热力效应以及城市植被、人为热对SO2、NO2、O3、PM2.5等主要污染物浓度的影响。结果表明,城市化过程使得大部分城区温度上升约1℃,相对湿度下降约6%,风速下降约0.8 m·s-1,湍流动能增强约0.03 m2·s-2。城市动力效应主要通过降低城市风速,使得城区污染物浓度升高,SO2浓度有近5 μg·m-3的上升,PM2.5、O3浓度也有近15 μg·m-3的上升。城市热力效应主要通过热岛环流使城区污染物向上输送,令地面污染物浓度降低,在城市大部分区域PM2.5都有大约10 μg·m-3的浓度下降。城市动力效应大于热力效应,城市的总体作用是使污染物浓度升高。城市下垫面使污染物浓度上升的另外一个机制是代替了自然有植被的下垫面,使污染物干沉降速度下降,但这一作用小于动力学效应。另一方面,人为热对城市主要污染物浓度都起着减小的作用,其中SO2、NO2、O3、PM2.5浓度降幅分别在2.5、3.0、6.0、10.0 μg·m-3左右。城市植被可以显著增加污染物干沉降速度,使主要污染物SO2、NO2、O3和PM2.5的干沉降速度分别上升0.1、0.1、0.03、0.06 m·s-1左右,相应地使上述污染物浓度分别下降2.5、6.0、4.0、6.0 μg·m-3左右。 相似文献
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针对2013年1月江苏淮安地区发生的一次连续性雾霾天气过程,分析该天气过程中PM10和PM2.5的质量浓度演变特征、能见度与气象要素之间的关系、中低层环流特征以及污染物来源。结果表明:雾霾期间PM10和PM2.5质量浓度最低值出现在05:00至07:00(北京时间,下同)和13:00至17:00,最高值出现在21:00至23:00,PM10和PM2.5质量浓度并非同时达到极大值;持续变化较小的气压梯度、较低的风速、相对湿度的增大以及PM2.5和PM10质量浓度的增高是雾霾发生发展的必要条件;能见度与气压、相对湿度、PM2.5质量浓度的相关性较好,建立回归方程,对能见度的整体变化趋势拟合效果较好;高空环流形势平稳、中低层的暖平流、持续稳定少动的地面高压场分布为雾霾天气的持续发生发展提供了有利的形势背景;稳定的层结结构、中低层偏东及偏东北方向气团的输送、本地污染源以及严重的空气污染是此次过程中能见度偏低、霾天数较多的主要原因。 相似文献
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Haze-to-fog transformation during a long lasting, low visibility episode was examined using the observations from a comprehensive field campaign conducted in Nanjing, China during 4-9 December 2013. In this episode, haze was transformed into fog and the fog lasted for dozens of hours. The impacts of meteorological factors such as wind, temperature (T) and relative humidity (RH) on haze, transition and fog during this episode were investigated. Results revealed significant differences between haze and fog days, due to their different formation mechanisms. Comparison was made for boundary-layer conditions during hazy days, haze-to-fog days and foggy days. Distributions of wind speed and wind direction as well as synoptic weather conditions around Nanjing had determinative impacts on the occurrences and characteristics of haze and fog. Weakened southerly wind in southern Nanjing resulted in high concentration of pollutants, and haze events occurred frequently during the study period. The wind speed was less than 1 m s-1 in the haze event, which resulted in a stable atmospheric condition and weak dispersion of the pollutants. The height of the temperature inversion was about 400 m during the period. The inversion intensity was weak and the temperature-difference was 4°C km-1 or less in haze, while the inversion was stronger, and temperature-difference was about 6°C km-1, approaching the inversion layer intensity in the fog event. Haze event is strongly influenced by ambient RH. RH values increased, which resulted in haze days evidently increased, suggesting that an increasing fraction of haze events be caused by hygroscopic growth of aerosols, rather than simply by high aerosol loading. When RH was above 90%, haze aerosols started to be transformed from haze to fog. This study calls for more efforts to control emissions to prevent haze events in the region. 相似文献
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文中对比分析了2015年29个雾、霾及雾霾混合天气过程中,章丘探空站L波段探空雷达和山东省气象局院内德国14通道地基微波辐射计观测的温度资料。对观测数据实施了质量控制,检验了精度和可信度,统计分析了宏观物理参量特征和日变化规律。针对雾、霾及雾霾天气过程各选取了一个个例进行分析,分析了大气中PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3、CO含量的变化情况,分析了相对湿度、液态水路径和综合水汽含量等的变化情况。结果表明:两种观测数据一致性较好,拟合优度高于0.97;贴地逆温层存在一定的季节变化,悬垂逆温层存在一定的差异,逆温层的变化、污染参量变化与雾霾的形成有密切关系;不同天气背景对大气物理参量有较大的影响,PM10、AQI（空气质量指数）和CO均在相同时间段出现峰值,有明显的起伏;CO峰值雾霾天气中尤为明显,由早到晚随时间峰值逐渐增大,雾天和霾天峰值较小,雾霾天气明显大于雾天或霾天。 相似文献
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京津冀一次重度雾霾天气能见度及边界层关键气象要素的模拟研究 总被引：4，自引：1，他引：3
本文利用GRAPES_CUACE大气化学模式对京津冀地区2015年12月重度雾霾过程进行了模拟和评估。京津冀地区能见度和PM2.5模拟值与观测值的对比表明:该模式能较好地模拟京津冀地区能见度和PM2.5的逐日变化情况,但模式存在对伴随着重污染发生的低能见度模拟偏高的问题。以12月5~10日的重度雾霾过程为重点,针对地面风速、边界层高度、相对湿度、PM2.5及其对能见度的影响进行了详细分析,研究结果表明:污染过程中大部分地区过程平均风速低于2 m s-1,边界层平均高度低于600 m,相对湿度较高。模式低能见度模拟偏高可能因为:（1）模式模拟重雾霾时段的PM2.5极大值浓度偏低。（2）模拟相对湿度存在系统性偏低的误差,这一误差对能见度的影响表现为两方面,一是相对湿度会通过影响可溶性气溶胶的吸湿增长过程影响气溶胶质量浓度,导致气溶胶消光系数的计算偏低;二是目前模式中采用的能见度的参数化公式考虑了相对湿度对气溶胶吸湿增长的影响,没有考虑雾滴的直接消光作用。 相似文献
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雾霾天气个例气象条件对比分析 总被引：3，自引：0，他引：3
应用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料和L波段探空资料从环流形势、扩散条件和边界层特征3个方面对2013年两次雾、霾天气个例进行对比分析,结果表明:500hPa西北气流冷平流、地面弱风场、垂直速度呈弱上升-下沉的垂直分层特点和逆温是两次雾、霾天气出现和维持的共同特征。地面西北风、850hPa弱冷平流、近地层浅薄的接地逆温(100~200m)和湿层与霾天气对应,地面偏东风、850hPa暖平流、925hPa以下深厚的悬浮逆温(400m)和湿层与雾天气对应,霾过程较雾过程逆温强度强,上升运动高度高。消散时雾较霾下沉运动中心高度低,强度弱;霾消散时接地逆温特征变化不大,雾消散时悬浮逆温有底部抬升和大气稳定层结向中性层结转变的变化特征;但均有下沉气流接地、垂直风切变较强和高层低露点干空气下传到地面的特点。 相似文献
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雾和霾都是低能见度天气,生成条件相似。利用安徽78个地面站逐时观测资料,基于雾、霾发生物理条件,建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法,重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性,将安徽分为5个雾、霾分布特征不同的区域,探讨了各区域不同等级雾及重度霾出现时地面气象条件的异同。结果表明:（1）安徽省强浓雾主要是辐射雾。强浓雾、浓雾和大雾空间分布形势大体一致,淮河以北东、西部和江南都属于强浓雾高发区,但各地强浓雾的时、空分布特征和影响系统不同;重度霾有明显的北多、南少、山区最少的分布特征。（2）强浓雾年变化呈双峰型分布,峰值在1月和4月,日变化为单峰型,峰值在06时;而重度霾年变化为单峰型,峰值在1月,日变化为双峰型。（3）在强浓雾的高发时段（02—08时）,强浓雾时降温幅度最大,比重度霾平均高1℃,风速显著偏低,超过75%的样本风速低于1.5 m/s,且无明显主导风向;而重度霾时,风速比雾时明显要大,个别区域有超过75%的样本风速大于1.5 m/s,且以西北风到东北风为主。说明重度霾能否演变为强浓雾的关键地面气象因子是风速、风向和降温幅度。 相似文献
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利用中国国家地面站逐小时气象观测资料、中国环境监测总站空气质量逐时监测数据、ECMWF 0.125°（纬度）×0.125°（经度）再分析资料及青岛市八关山自动站常规要素逐小时数据,对2018年1月15~22日青岛市一次重度污染雾—霾天气过程的特征及其影响因子进行分析。结果表明:PM10为首要污染物,污染过程中青岛市48 h 输入污染源前期主要为北方干冷气团与江淮湿空气在山东半岛北部汇聚堆积,后期则主要包括山东省内局地大气污染物排放。雾—霾期间,500 hPa中高纬地区受乌拉尔山阻塞高压和中西伯利亚冷低压控制,宽广的东亚横槽稳定维持,青岛上空以平直西风气流为主,地面等压线稀疏,风速小;随着横槽转竖,纬向型环流转为经向型,冷空气大举南下,风速急增,降雪发生,雾—霾迅速消散。在静稳的大气环流背景下,当近地逆温层内弱风或持续吹陆风,对流层低层上升和下沉运动较弱,水汽条件较好时,有利于雾—霾维持。综合分析雾—霾各阶段PM2.5浓度和相对湿度与能见度间的关系发现,霾阶段两因子影响力相当;雾阶段能见度主要受相对湿度的影响;静稳条件下PM2.5浓度累积增加是影响雾、霾混合阶段能见度的主要因子。 相似文献
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基于常规气象观测资料和PM2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明：此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。 相似文献
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2013年1—3月北京及周边地区雾、霾高发,气候特征异于常年。利用2013年1—3月北京及周边地区6个地面观测站观测资料,研究PM2.5和黑碳 (BC) 的质量浓度、区域分布特征及气象要素的影响情况。结果表明:北京及周边地区PM2.5污染呈区域性高值、污染局地积累以及由南向北输送的特征。北京上甸子站在雾、霾与清洁期间BC与PM2.5质量浓度的比值分别为7.1%和10.3%,雾、霾期间低于清洁期间;而河北固城站在雾、霾与清洁期间BC与PM2.5质量浓度的比值分别为17.5%和11.9%,雾、霾期间明显高于清洁期间。二者相反的比值特征反映在清洁的下游地区雾、霾过程中二次生成的气溶胶所占比例较污染的上游地区偏高。 相似文献
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北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析 总被引：11，自引：1，他引：10
利用北京地区高时间分辨率观测资料对2009年11月3—8日一次持续性雾霾天气过程中的气象因素和气溶胶演变特征进行了分析。结果表明,该次雾霾过程具有明显的阶段性特征,前期以霾为主,中期发展为雾霾交替,后期随着相对湿度减小再次转换为霾并最终消散。边界层逆温是低能见度过程形成的必要条件,但并不最终决定雾霾低能见度强度。相对湿度和PM2.5浓度是决定能见度大小的两个关键影响因子,对能见度的影响体现出阶段性特征。大部分时段PM2.5浓度是影响能见度的主要因子,当能见度小于1 km时,能见度变化更多受相对湿度影响。不同的情景计算表明,控制PM2.5浓度对于改善本次过程的能见度有重要作用。 相似文献