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1.
利用WRF模式与多尺度空气质量模式(CMAQ)系统模拟了试验期间(2005年1月30-2月2日)兰州市城区SO2的地面浓度,并根据模拟结果进一步分析了兰州市冬季污染物的空间分布特征。研究结果表明西固区和城关区各有一处污染物高浓度区域;受排放源空间分布和气象场的综合影响,夜间SO2地面污染范围小于日间,夜间污染物地面最大浓度明显高于日间,夜间模拟区域平均值低于日间;水平流场和山谷风环流形成的垂直运动均对污染物地面浓度有明显影响。 相似文献
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利用本溪市2002年TSP(总悬浮颗粒物)和SO2(二氧化硫)大气环境监测资料、污染源排放清单资料和气象资料以及新一代大气扩散模型，进行了本溪市大气环境质量区域评价。结果表明：本溪市低架源对地面浓度的贡献相对较大，高架源对地面浓度的贡献相对较小。 相似文献
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为了探讨采暖期和非采暖期西安大气颗粒物水溶性组分的化学特征和来源,分别于2005年冬季(2005年12月-2006年2月)和2006年夏季(6～8月)采集西安大气PM2.5和TSP样品,分析其中Na+、NH4+、K+、Mg2+、Ca2+、F-、Cl-、Br-、NO-2、NO-3和SO2-4共11种水溶性离子的浓度,并对其季节特征和来源进行了研究.结果显示,采暖期西安大气PM2.5和TSP中11种水溶性离子的平均浓度分别为53.2μg·m-3和110.3μg·m-3,非采暖期分别为51.3 μg·m-3和89.3μg·m-3.SO2-4、NO-3和NH+4在PM2.5和TSP中均为最主要的离子组分,浓度之和在采暖期分别占到PM2.5和TSP总离子浓度的78%和76%,在非采暖期则占到88%和76%.PM2.5和TSP中,NH+4、SO2-4和NO-3三者之间都有很好的相关性,其在颗粒物中的主要结合形式为(NH4)2SO4、NH4 HSO4和NH4 NO3.硫的转化率(SOR)和氮的转化率(NOR)在非采暖期明显大于采暖期,揭示SO2-4和NO-3的形成机制为气相氧化,主要受温度的控制.阴阳离子平衡和pH值测定的结果表明西安市大气PM2.5稍偏酸性,TSP为碱性,无论是粗、细粒子采暖期比非采暖期更偏酸性.对比10年前的研究结果,显示西安市大气污染控制措施大大降低了采暖期气溶胶中二次组分的污染程度,但主要污染排放源已逐渐由燃煤型向机动车排放转化. 相似文献
4.
北京及其周边地区冬季SO2的变化与输送特征 总被引：4，自引：1，他引：3
利用实施北京市奥运空气质量保障计划"北京市与周边地区空气污染物的输送、转化及北京市空气质量目标研究"项目的有利时机,于2007年1月15～27日在中国科学院大气物理研究所北京站、香河站和兴隆站,采用先进的差分吸收光谱仪(DOAS)和SO2气体分析仪取得了高质量SO2浓度的连续观测资料,同时还获取了相应的常规气象资料和系留气艇探测的常规气象参数廓线资料.分析和讨论了北京及其周边地区的SO2污染的变化过程特征、日变化特征、输送特征、源排放特征以及与天气过程和气象条件的紧密联系.研究表明:1)北京站、香河站和兴隆站的SO2浓度逐日变化明显,变化趋势一致,通常处于同一个天气系统控制之下,SO2污染呈现区域性分布特征.2)冬季SO2浓度日变化明显,夜晚最高,15时(北京时)最低.3)SO2浓度与大气稳定度、风速、风向密切相关,风速越小、大气越稳定,SO2浓度越高;当吹西南风时,SO2浓度升高,西北风时浓度明显降低.4)HYSPLIT后向轨迹数值模拟结果和OMI卫星反演表明周边地区的SO2长距离输送对站点的贡献不能忽视. 相似文献
5.
采用(美国环保部的MODEL-3系统的)CMAQ源同化模型及4种不同空间分辨率的SO2、NO2实测资料,反演得到中国不同尺度的同化修正排放源,利用新一代中尺度气象模式WRF与多尺度空气质量模式CMAQ,模拟分析了中国不同观测信息密度对SO2、NO2源同化反演及其浓度预报的影响,重点分析了华北地区SO2、NO2浓度加密观测对改善SO2、NO2排放源和空气质量预报的重要影响。结果表明,采用不同分辨率的实测资料时,SO2、NO2的趋势预报效果改善程度有一定差异;采用较高分辨率的实测资料进行SO2、NO2源同化修正时,可明显减小SO2、NO2浓度的预报误差。华北地区较高分辨率的观测信息对于改进源同化修正效果及SO2、NO2浓度的趋势预报十分重要,尤其是对SO2浓度的预报尤为重要;采用经高分辨率的实测资料同化修正的排放源时,WRF-CMAQ模式对北京城市尺度SO2、NO2浓度的变化趋势、浓度水平和空间分布特征具有较好的预报效果。高分辨率的观测资料和区域源同化反演方法对于区域污染物浓度预报及排放源清单具有显著的改进作用。 相似文献
6.
北京及周边地区一次大气污染过程的数值模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
利用中尺度气象数值模式MM5与第三代空气质量模式系统Models-3／CMAQ,对2002年10月北京及周边地区一次典型大气污染过程进行数值模拟研究,并对其形成原因进行了分析。结果表明,污染物PM。模拟峰值出现时间与实际观测浓度峰值出现时间较为一致,模式的模拟效果较好。北京地区PM10浓度除受北京当地排放源的影响外,在特殊气象条件下,外地污染源对北京地区PM10的影响也比较大。要控制北京地区PM10浓度,除了控制北京当地的排放源外,对外地污染源的控制也需要给予高度重视。 相似文献
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利用HYSPLIT_4模式分析珠海地面SO2浓度的变化规律 总被引：16，自引：1，他引：16
利用HYSPLIT_4传输、扩散模式，模拟大尺度气象场下的1999年10月-2000年1月珠海地面SO2浓度变化规律，结果与实测资料对比表明，模式较好地模拟出珠海地面SO2的浓度水平和变化趋势。模拟结果经过分析还表明，珠海地面S02浓度受到广东省其它地区尤其是珠江三角洲地区城市污染源排放的影响；其浓度变化与广州900m高度（或965hPa等压面）水平风场具有相当好的对应关系。 相似文献
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天津大气气溶胶化学组分的粒径分布和垂直分布 总被引：7，自引：1，他引：6
2006年8月在天津气象铁塔的10、120、220 m 3个不同高度.利用Andersen分级采样器同步进行大气气溶胶采样,样品用离子色谱和电感耦合等离子体质谱仪进行分析.结果表明,K元素主要集中在细粒子,Mg、Ca、Al、Fe元素主要集中在粗粒子,Na元素则具有双峰结构;总离子浓度随着高度的升高有增加的趋势,SO42-、N3-、NH4+、Ca2+是最主要的水溶性尤机离子;二次源是水溶性离子重要的贡献源.NO3-、SO42-、NH4+随着高度升高,浓度有向小粒径集中的趋势;各层气溶胶阴阳离子平衡值小于1,表明气溶胶偏碱性,与天津地处北方,土壤偏碱性,且非采暖期地面扬尘是主要的气溶胶来源有关;各层NO3-/SO42-平均值为0.48,表明非采暖期固定排放源(燃煤)仍然是天津大气细粒子中水溶性离子的主要来源. 相似文献
9.
北京地区SO2污染特征及气象条件分析 总被引：1，自引：0，他引：1
分析1998～2000年北京地区SO2浓度监测资料和同期气象观测资料,发现北京地区SO2污染具有明显的季节变化、日变化特征及地域分布特征SO2污染在采暖季重于非采暖季;日变化趋势呈"两峰两谷";SO2浓度西部到北部高于东北部,城区高于郊区.影响大气中SO2浓度变化的主要气象要素为地面日平均风速、300
m风速、850 hPa 24 h变温、地面最低温度及有无逆温. 相似文献
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The North China Plain （NCP） has recently faced serious air quality problems as a result of enhanced gas pollutant emissions due to the process of urbanization and rapid economic growth. To explore regional air pollu- tion in the NCP, measurements of surface ozone （O3）, nitrogen oxides （NOx）, and sulfur dioxide （SO2） were car- ried out from May to November 2013 at a rural site （Xianghe） between the twin megacities of Beijing and Tianjin. The highest hourly ozone average was close to 240 ppbv in May, followed by around 160 ppbv in June and July. High ozone episodes were more notable than in 2005 and were mainly associated with air parcels from the city cluster in the hinterland of the polluted NCP to the southwest of the site. For NOx, an important ozone precur- sor, the concentrations ranged from several ppbv to nearly 180 ppbv in the summer and over 400 ppbv in the fall. The occurrence of high NOx concentrations under calm condi- tions indicated that local emissions were dominant in Xianghe. The double-peak diurnal pattern found in NOx concentrations and NO/NOx ratios was probably shaped by local emissions, photochemical removal, and dilution re- sulting from diurnal variations of surface wind speed and the boundary layer height. A pronounced SO2 daytime peak was noted and attributed to downward mixing from an SO2-rich layer above, while the SO2-polluted air mass transported from possible emission sources, which differed between the non-heating （September and October） and heating （November） periods, was thought to be responsible for night-time high concentrations. 相似文献
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北京地区低空风、温度层结对大气污染物垂直分布影响初探 总被引：9，自引：1，他引：9
2001年1月5～12日,2月21日～3月1日两次在北京方庄居住小区内进行了大气污染物(二氧化硫、氮氧化物)与气象要素垂直探测,历时16天.共获取了83次(一天8次)边界层垂直温、压、湿、风连续的探空资料以及不同高度(地面、100m、500m)逐时大气污染物浓度监测数据306个.该文分析了低空风日变化规律、时空分布规律、边界层气象条件对污染物垂直分布影响等等;并对1月12日、2月27日两天高浓度污染目的天气特征、温度层结和低空风以及2月25～26日出现100m浓度值高于地面现象都进行了详细分析.观测结果对于了解和研究北京地区冬季低层空气中环境化学污染物质在空中的垂直分布情况及随时间变化规律具有重要的参考价值. 相似文献
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北京冬季二氧化硫污染和气象条件的关系 总被引：12，自引：1，他引：11
利用2000年1月25日～2月3日北京地区冬季二氧化硫体积分数的梯度监测资料,结合北京325m气象塔的同期气象资料,分析了观测期间北京地区二氧化硫的体积分数变化趋势及垂直分布情况,讨论了大气二氧化硫体积分数变化和气象条件的关系及二氧化硫的来源问题.研究表明:二氧化硫的体积分数变化及垂直输送与风速、风向、大气稳定度密切相关.风速越小,大气越稳定,近地层大气的二氧化硫污染就越严重;当北京冬季吹SSW、SW、WSW和W风时有较高的二氧化硫. 相似文献
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人为和生物排放量对春季东亚地面臭氧的协同贡献 总被引：2，自引：0，他引：2
臭氧O3的生成是多因子影响的复杂非线性过程, 一个因子在其他因子起作用时的贡献可以分为纯贡献与协同贡献。本文采用因子分离方法和改进后的区域空气质量模式 (RAQM) 计算了人为氮氧化物 (NOx＝NO+NO2)、人为可挥发性有机化合物(AVOCs)以及生物可挥发性有机化合物(BVOCs)对春季东亚地区地面臭氧浓度的协同贡献及总贡献(＝纯贡献+协同贡献)。结果表明, AVOCs、BVOCs与NOx对O3生成量的贡献依赖于AVOCs、BVOCs排放量的相对大小。AVOCs或BVOCs排放量显著偏高的地区, 其总贡献主要来源于其与NOx的协同贡献。从区域角度 (1°×1°) 来看, BVOCs对东亚春季地面O3浓度的贡献较小, BVOCs排放量明显偏高的个别地区除外。BVOCs总贡献有很强的日变化特征, BVOCs总贡献有可能小于其协同贡献。个例研究的成果应用于O3调控对策的制定和实施很可能达不到预期的效果。我国北方 (30°N以北) 应控制人为源; 我国南方BVOCs排放量显著偏高的地区, 生物源和人为源的贡献都必须考虑。 相似文献
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Roger Kwok Jimmy C. H. Fung Alexis K. H. Lau Zion S. Wang 《Journal of Atmospheric Chemistry》2012,69(1):1-22
The Tagged Species Source Apportionment (TSSA) algorithm is applied to study contributions to pollutants PM sulfate, SO2 and elemental carbon (EC) in Hong Kong by emitting sectors as well as non-emitting sources within and beyond the Pearl River Delta (PRD) region. We look at three areas of Hong Kong: western new towns, central downtown, and eastern countryside. Pollutant transport from beyond the PRD influenced all three areas during January and October 2004 but the source sectors impacting the three areas were different. Specifically, power plant SO2 from Hong Kong and Shenzhen, and vehicle EC from Shenzhen contribute to 11?~?66?% of SO2 concentration, and 33?~?75?% of EC concentration in the western new towns, respectively. Ships in and around Hong Kong contribute 8?~?56?% to the sulfate concentration in the downtown area, while local moving vehicles take up 28?~?81?% of the EC concentration there. The study also shows that diurnal variation of planetary boundary layer (PBL) causes day-night difference in SO2 by as much as 50?%. In addition, 13?~?38?% of all SO2 emissions have been converted to PM sulfate. 相似文献
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We traced the adjoint sensitivity of a severe pollution event in December 2016 in Beijing using the adjoint model of the GRAPES–CUACE (Global/Regional Assimilation and Prediction System coupled with the China Meteorological Administration Unified Atmospheric Chemistry Environmental Forecasting System). The key emission sources and periods affecting this severe pollution event are analyzed. For comaprison, we define 2000 Beijing Time 3 December 2016 as the objective time when PM2.5 reached the maximum concentration in Beijing. It is found that the local hourly sensitivity coefficient amounts to a peak of 9.31 μg m–3 just 1 h before the objective time, suggesting that PM2.5 concentration responds rapidly to local emissions. The accumulated sensitivity coefficient in Beijing is large during the 20-h period prior to the objective time, showing that local emissions are the most important in this period. The accumulated contribution rates of emissions from Beijing, Tianjin, Hebei, and Shanxi are 34.2%, 3.0%, 49.4%, and 13.4%, respectively, in the 72-h period before the objective time. The evolution of hourly sensitivity coefficient shows that the main contribution from the Tianjin source occurs 1–26 h before the objective time and its peak hourly contribution is 0.59 μg m–3 at 4 h before the objective time. The main contributions of the Hebei and Shanxi emission sources occur 1–54 and 14–53 h, respectively, before the objective time and their hourly sensitivity coefficients both show periodic fluctuations. The Hebei source shows three sensitivity coefficient peaks of 3.45, 4.27, and 0.71 μg m–3 at 4, 16, and 38 h before the objective time, respectively. The sensitivity coefficient of the Shanxi source peaks twice, with values of 1.41 and 0.64 μg m–3 at 24 and 45 h before the objective time, respectively. Overall, the adjoint model is effective in tracking the crucial sources and key periods of emissions for the severe pollution event. 相似文献
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北京大气中SO2浓度变化特征 总被引：11，自引：0，他引：11
作为酸雨和细粒子的前体物,SO2对空气质量和人体健康乃至气候与环境的影响十分重要,特别是在不利于扩散的气象条件下,SO2可造成城市短时间严重污染事件。作者以2006年北京325 m气象塔15 m观测平台SO2观测数据为基础,结合同步气象资料分析研究发现：1) SO2浓度冬季高、夏季低;全年日均值为(22.5±22.1)×10-9,最大日均值能达到113×10-9。日变化呈现双峰型,峰值出现在北京时间08:00和22:00;并且季节差异明显,冬季浓度为夏季的4.5倍,采暖期为非采暖期的3.2倍。2) 风向、风速与SO2扩散和输送密切相关,高浓度SO2在东北、东、西方向上出现频率分别为25.8%、13.8%和11.8%;而西北、北方向上的风速越大对SO2清除效果越好。3)利用平均晴空指数划分采暖期阴霾天和晴天,发现阴霾天混合层高度与平均风速仅为(376±204) m和1.1 m·s-1,容易造成SO2累积。4) SO2污染过程呈现周期性的局地累积—清除特征,地形、静风和暖低压是造成北京2006年1月一次重污染事件的成因。 相似文献
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1 INTRODUCTION Sitting in the central part of the Pearl River Delta, Guangzhou is one of the cities in China that are most polluted by acid rain. Broad attention has been brought to the problem. Since the early 1980s, a series of observation and studies h… 相似文献