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利用TrajStat软件和GDAS全球同化气象数据,对江西省赣江新区2011—2020年四季72 h气团后向轨迹进行聚类分析,并结合PM2.5和O3逐小时浓度数据,运用潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）分析了2016年12月2—10日一次污染天气过程中大气污染物输送对赣江新区上空污染物浓度的贡献。结果表明,赣江新区2011—2020年四季气团后向轨迹中占比最大的均为短支气流,其中春季的短支气流来源于东侧,其他季节均来源于东北方向的安徽省,夏季和冬季的长支气流与季风的季节性变化一致。在2016年12月2—10日的污染天气过程中,赣江新区的PM2.5潜在源区主要分布于江西省北部、湖北省东南部,O3潜在源区主要分布于江西省北部、湖北省南部和湖南省东北小部分地区;同时天气形势显示,赣江新区处在槽后脊前,湖北省东南部存在偏强西北风,为大气污染物向赣江新区的输送创造了条件。 相似文献
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将2001-2008年分为沙尘天气相对多年和相对少年,计算兰州市春季逐日4个时次的4d气团后向轨迹。通过聚类分析得到春季到达兰州市区的主要气团轨迹组,结合可吸入颗粒物PM10日均质量浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF（potential source contribution function）和浓度权重轨迹CWT（concentration-weighted trajectory）,得到影响兰州市春季PMlo质量浓度的潜在源区以及不同源区对兰州市春季PM10质量浓度贡献的差异。结果表明,在沙尘天气相对多年,西路径和西北路径发生比例最高,分别占总轨迹的33％和19．4％,其中有50％以上为污染轨迹,是造成兰州市春季高质量浓度PM10污染的主要输送路径。沙尘天气相对少年的主要输送路径是西路径,其次是北路径,分别占23．6％和18％。影响兰州市春季大气PM10质量浓度的潜在源区分布在新疆塔里木盆地、吐鲁番盆地、青海柴达木盆地、甘肃河西走廊、内蒙古中部和西部的沙漠戈壁地区。 相似文献
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兰州春季沙尘过程PM10输送路径及其潜在源区 总被引：4，自引：0，他引：4
将2001-2008年分为沙尘天气相对多年和相对少年,计算兰州市春季逐日4个时次的4 d气团后向轨迹。通过聚类分析得到春季到达兰州市区的主要气团轨迹组,结合可吸入颗粒物PM10日均质量浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF(potential source contribution function)和浓度权重轨迹CWT(concentration-weighted trajectory),得到影响兰州市春季PM10质量浓度的潜在源区以及不同源区对兰州市春季PM10质量浓度贡献的差异。结果表明,在沙尘天气相对多年,西路径和西北路径发生比例最高,分别占总轨迹的33%和19.4%,其中有50%以上为污染轨迹,是造成兰州市春季高质量浓度PM10污染的主要输送路径。沙尘天气相对少年的主要输送路径是西路径,其次是北路径,分别占23.6%和18%。影响兰州市春季大气PM10质量浓度的潜在源区分布在新疆塔里木盆地、吐鲁番盆地、青海柴达木盆地、甘肃河西走廊、内蒙古中部和西部的沙漠戈壁地区。 相似文献
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利用2017-2019年空气质量监测数据，采用HYSPLIT后向轨迹模式、聚类分析、潜在源贡献因子分析法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT），对运城市秋冬季大气PM2.5传输路径、对应重污染的天气形势和潜在源区进行分析。结果表明：（1）运城近地层盛行偏东风时污染频率高，弱的偏东风和西南风时，污染物浓度较大。秋冬季PM2.5后向轨迹西北方向最多达53.53%，偏东方向最少为11.25%，偏西方向和西南方向介于两者之间，分别为16.61%和12.06%。（2）不同轨迹对应天气形势不同，西北和偏西轨迹下，500 hPa高度场上为两槽一脊或偏西气流，700～850 hPa受脊前西北气流影响，地面为高压前底部型或均压场型；西南轨迹下，500 hPa高度场上为偏西气流，700～850 hPa运城处于槽前西南气流，地面气压场为高压前底部（底部）或均压场。（3）运城PM2.5潜在源区主要位于陕西南部、四川东部和新疆东南、甘肃的东南部等地区，说明影响运城秋冬季PM2.5的浓度除了来自汾渭平原西南部的颗粒物区域输送，来自西北方向新疆、甘肃的远距离颗粒物传输也是重要来源。 相似文献
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通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年夏季地面臭氧污染特征表明,近5年夏季平原O3污染区域呈扩大趋势,成都市O3＿8 h第90百分位浓度和超标日数均为最大,雅安、绵阳浓度较低但上升趋势显著。利用PCT客观天气分型方法,对近5年夏季成都平原及周边的位势高度场进行分型研究,结果表明：(1)700 hPa臭氧污染天气形势为高压型,500 hPa为西风槽后和平直纬向型,100 hPa为南亚高压中部和东部型;(2)近5年夏季典型O3污染过程的高低空天气形势为西风槽后部、高压发展和高压控制型,污染过程期间成都平原多受到西风槽后西北气流或副热带高压脊线附近下沉气流的影响;(3)污染天气型具有高温低湿,小风强辐射,白天混合层高的特征。气流下沉增温和局地环流的作用抑制了污染物向高层扩散,促使边界层上部O3下传并堆积于成都平原地区。采用HYSPLIT后向轨迹模式和潜在源贡献法(PSCF),探讨了不同天气型影响下成都平原O3浓度输送的轨迹聚类和潜在源区。结果表明,本地和盆地城市之间的输送... 相似文献
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利用山东青岛2017年1月至2020年12月的大气颗粒物质量浓度、常规气象观测资料以及全球数据同化系统(Global Data Assimilation System,GDAS)数据,研究了该地区大气颗粒物的污染特征,基于拉格朗日混合单粒子轨道模型(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,HYSPLIT)和轨迹统计(TrajStat)软件对青岛市大气颗粒物的传输路径进行了研究,运用潜在源贡献因子分析法(Potential Source Contribution Function,PSCF)和浓度权重轨迹分析法(Concentration Weighted Trajecto‐ry,CWT)对其潜在源区和浓度贡献进行了分析。研究结果表明：(1)青岛市PM2.5质量浓度年均值为35.3μg·m-3,冬季最高,春、秋次之,夏季最低。PM2.5质量浓度年超标率分别为8.22%,7.40%,11.51%和7.38%,重污染日仅出现在冬季,夏季从未出现... 相似文献
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综合运用了多元资料（环境空气质量监测资料、地面气象观测资料、L波段雷达探空资料、风廓线雷达探空资料和再分析资料）和多种方法（后向轨迹追踪、聚类分析、潜在源区贡献法和数值模拟）,研究了武汉地区特殊气象条件对重污染过程的影响,揭示了偏东小风所带来的外源污染物对形成严重污染日的贡献.主要研究结论如下：1）后向轨迹追踪分析表明,武汉地区严重污染日气流主要为来自安徽南部（47.5%）的偏东小风,模拟结果也显示偏东气流、偏北气流与局地环流共同作用,在武汉地区形成一个局地涡旋,成为反复污染带,加重了武汉地区的污染程度;2）利用潜在源区贡献法（PSCF）分析发现,武汉市秋冬季的潜在源区主要是安徽、江苏、山东、河南、湖南、江西以及武汉周边地区,因此在冬季大范围污染背景下,跨区域的联防联控（尤其是安徽南部地区）才能有效地减少武汉市秋冬季的重污染日. 相似文献
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2013—2014冬半年北京重污染天气气象传输条件分析及预报指数初建 总被引：5，自引：1，他引：4
本文结合地面常规观测资料和空气质量数据,利用聚类分析方法对2013—2014年冬半年北京地区的气象传输轨迹特征进行了统计分析,并通过潜在源区贡献法(PSCF)分析了污染物的潜在源区。结果表明:影响北京的气团主要来自西南、偏东和西北三条路径,其中西南和偏东路径中重污染天气的出现概率分别为56.58%和43.80%,为典型的污染物传输路径。潜在源区分析发现,高PSCF值主要对应西南和偏东轨迹气团所影响的山东西部、河北中南部及天津等地,其形成与下垫面排放及气团移动速度有关。在此基础上,结合PM_(2.5)排放源强度构建传输气象指数,经检验发现与PM_(2.5)浓度的生消变化有较好的一致性,且有约6 h的预报提前量。将传输指数与天气分析相结合,有助于加深对重污染天气成因的理解,并在预报评估中发挥参考作用。 相似文献
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针对2016年西宁市区稳定和沙尘两种不同天气形势,基于后向轨迹气团的聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),结合市环境监测站PM_(10)浓度质量资料,分析了西宁市区不同天气形势下不同来源区域PM_(10)质量浓度的贡献影响及其潜在源区。结果表明:西宁市区稳定天气PM_(10)均来自青海省境内,PM_(10)输送路径以西方和东方转向路径最多,占总轨迹数的34.78%和30.43%;西方路径主要从青海省格尔木市向东输送,东方转向路径则从西宁市西部地区向东转而向西输送,两者经过的地区均没有明显的沙源;PM_(10)的潜在贡献源区主要在西宁市区及其北部与大通县和互助县交界地区。沙尘天气PM_(10)输送路径除了以来自青海省海西州的西方路径为最多外,甘肃省河西走廊的东方转向路径也较多,占比分别达到42.11%和36.84%;西方路径PM_(10)主要从沙漠地带南疆—青海省海西州西部向东输送,东方转向路径PM_(10)则经河西走廊沙源地进入西宁市区;PM_(10)污染主要是PM_(10)由沙源地输送进入西宁市区聚集所造成。地形对PM_(10)的输送路径有较大的影响。 相似文献
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基于肇庆市2014—2018年PM_(2.5)质量浓度数据,使用HYSPLIT模式计算肇庆市干季的后向气流轨迹,并应用聚类分析法、潜在源贡献因子分析和质量浓度权重轨迹分析方法评估PM_(2.5)污染物的外来输送特征和潜在源区。结果表明:(1)2015—2018年肇庆市PM_(2.5)污染维持在较高水平,2017—2018年PM_(2.5)污染略有加重趋势;(2)污染较重的月份主要在1—4和10—12月,1月PM_(2.5)污染最严重,而6月PM_(2.5)质量浓度最低,5、7和8月无PM_(2.5)污染超标;(3)全年PM_(2.5)日平均质量浓度与风速相关性最高,干季与风速的相关系数有所提高;(4)干季影响肇庆的气流有5条,其中超过1/2源自东北和偏北方向的气流,来自东北方向的气流轨迹对PM_(2.5)污染贡献最高,其次来自偏西方向绕过珠三角北部进入肇庆的轨迹和广东省内短距离输送的轨迹;(5)肇庆市干季PM_(2.5)外来输送潜在源区主要位于肇庆辖区内和珠三角中南部城市以及粤东、粤东北部分地区,其中佛山、珠海、中山、东莞、惠州、广州南部对肇庆PM_(2.5)质量浓度贡献均超过60μg/m;。 相似文献
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基于南昌市大气环境监测、地面气象观料和GDAS等资料,主要采用后向轨迹聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析方法,分析了2020年南昌市大气污染特征和污染物潜在源区。结果表明:1)南昌市春、夏、秋季以O_(3)污染为主,冬季以PM_(2.5)污染为主。2)大气污染物质量浓度日变化具有明显的季节性特征,PM_(2.5)和PM_(10)在春、秋、冬季呈双峰形分布,NO_(2)在秋、冬季呈弱双峰形分布,春、夏季呈单峰分布,O_(3)呈单峰形分布。南昌市东部大气污染较西部更严重。3)南昌市气流输送季节差异明显,春、秋、冬季主要受偏北气流影响,夏季主要受偏南气流影响。本地源是南昌市大气污染的主要潜在源,安徽省南部、湖北省东部、上饶市西部和九江市的区域输送也有一定贡献。 相似文献
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根据海南省环境科学研究院提供的海口站2013—2016年逐日空气污染数据,统计分析了海口市空气质量状况。综合应用高低空环流场、AQI指数结合MODIS卫星蓝光气溶胶厚度图,采用HYSPLIT轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法和浓度权重轨迹分析方法,重点分析了2013年12月海口空气污染的的主要输送路径,并探讨了首要污染物PM2.5和O3的潜在源区。结果表明：冬夏季风风向转换是海口发生空气污染的最主要气象原因,且首要污染物为PM2.5,其次是PM10和O3;海口市空气质量达标率在97.1%,总体较好,AQI指数呈逐年下降趋势;值得关注的是,O3呈逐年稳定上升趋势。大气污染物浓度受污染物排放和环流场共同影响,海口污染日对应的地面天气形势主要有3种类型,冷高压、变暖高压脊和台风外围下沉气流。此次污染过程中污染源是来自北方地区污染物长距离输送影响的结果。污染物个例分析中,首要污染物PM2.5潜在源区主要集中在湖南和江西的交界处、广东沿海地区、广西北部、江西和福建的交界处以及浙江中部地区,这些潜在源区气团沿着轨迹1、2和4通过长距离输送到海口。海口O3质量浓度贡献较大的区域主要集中在湖南和江西的交界处、粤西一带,主要沿着轨迹2将内陆地区的污染源输送到海口。 相似文献
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针对2016年12月29日—2017年1月6日山西省太原市内发生的一次重污染天气过程,通过分析常规天气条件,SO2、PM2.5和PM10的排放清单以及后向轨迹模式,探讨本次重污染事件的成因。结果表明:本次污染事件持续时间长,重度染污持续将近5 d,多种污染物浓度严重超标,细粒子是污染过程的主要贡献;太原市处于冷空气较弱和水汽条件较好的大尺度大气环流形势下,为冷高压持续稳定,近地面风速小、风力弱地面形势下,形成了大范围、长时间的静稳天气;在污染期间太原地区主要受到来自西北和西部共四种气流输送类型的控制,其中来自西北的气流输送轨迹对应的污染物浓度明显小于其他三条轨迹对应的污染物浓度,输送轨迹的输送高度可能是造成轨迹对应污染物浓度之间差异的一个原因,结合污染物排放源分布发现这次污染事件的形成受本地源和长/近距离输送的共同影响,其中本地源的贡献更为显著。 相似文献
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利用MICAPS资料、NCEP再分析资料和环境监测站大气成分监测资料,分析2015年3月29日连云港地区一次浮尘及重污染天气过程,结果表明:由于上游地区出现沙尘天气后,空气中大量沙尘粒子随着高空西北气流携带向东南输送,影响连云港,从而形成浮尘天气;高空有西风急流带,400hPa下沉运动加强,高空动量下传是形成浮尘天气的动力条件;连云港处于弱气压场中,大气层结稳定,空气干燥,风力较小,不利于沙尘粒子和污染物扩散;由浮尘的质点后向轨迹模拟得知,沙源来自蒙古国东部地区,与高空形势分析结果一致。 相似文献
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两次秸秆焚烧污染过程的气象条件对比分析 总被引：1，自引：1，他引：0
利用常规气象资料、卫星遥感监测资料、污染物浓度资料和NECP/NCAR再分析资料,结合气流后向轨迹模拟,对比分析了南京地区2011年6月10和13日两次由于秸秆焚烧而引起的严重空气污染事件的天气条件、大气边界层特征以及污染物的来源和输送路径等。结果表明：两次污染过程中PM2.5浓度均出现陡升陡降,由秸秆焚烧而产生的细粒子贡献显著。13日高污染的持续时间和强度都高于10日,10日的高低空形势配置和物理量场有利于降水的产生,对污染物有一定的冲刷作用,而13日的高低空形势配置和物理量场则有利于污染物在边界层堆积。两次污染过程的边界层逆温均不明显。气流后向轨迹模拟表明,两次过程都是由区域污染输送造成的,都主要来源于苏中、苏北地区,13日的污染源可能还有苏南和安徽地区。 相似文献
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基于湖北省PM_(2.5)大气成分逐日监测数据和高分辨率气象再分析资料,利用EOF方法对2015—2016年湖北省近两年冬季月份PM_(2.5)的污染分型并分析其天气特征,探讨PM_(2.5)质量浓度与大尺度环流因子相关性,并计算得到海平面气压指数。结果表明:冬季PM_(2.5)质量浓度湖北中部高于东西部,时间序列上存在较大波动,且近两年有明显下降趋势。湖北省冬季PM_(2.5) EOF前4个特征向量时间系数的方差贡献为86. 2%,能够反映PM_(2.5)空间场的主要特征。湖北省PM_(2.5)污染的天气型特征主要有两类:传输型污染和本地累积型,前者造成的PM_(2.5)污染浓度高于后者。传输型分别表现出全区污染、西部污染和中北部污染,全区污染时段湖北近地层以偏北气流为主,有利于将北方地区PM_(2.5)输送到湖北省;西部污染在于偏东气流将东部污染物以及沿海地区水汽输送到湖北省,同时受鄂西山脉的阻挡,污染物在湖北省西部地区聚积;中北部污染表现为东北和西北气流的汇集效应。本地累积型在静稳天气条件和地形共同作用下造成湖北东部污染和中南部污染。三种传输型污染物输送通道分别为北路输送、东路输送和东北路输送。东亚冬季风系统的高层东亚大槽和低层大陆冷高压减弱时,PM_(2.5)质量浓度增加。关键区的海平面气压相关指数与湖北省PM_(2.5)质量浓度和EOF第一模态时间系数相关性较好,对预报预测有一定指示意义。 相似文献
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淄博市污染气象特征与大气环境容量 总被引：9，自引：0，他引：9
利用淄博市环境监测站2002-2004年间的主要大气污染物浓度和同期气象资料,综合分析了淄博市大气环境污染状况及演变特征,用A-P值法对大气环境容量进行测算.结果表明该市主要污染物为可吸入颗粒物(PM10)和二氧化硫(SO2),其实际排放量均高于理想大气环境容量.此外,引入美国NOAA后向轨迹模式(HYSPLIT4),分析了影响淄博市强污染天气的外来气团,确认它们是源于东北地区和内蒙古东部的偏北气流,以及蒙古国中部的偏西气流.这些结果为今后制定城市发展规划,控制和防治大气污染提供了科学依据. 相似文献
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基于2018—2020年西安市冬季的ERA5再分析资料、大气污染监测资料以及地面气象资料,采用客观天气分型方法PCT将西安地区冬季的海平面气压场和10 m风场分成6种天气类型,对不同天气类型下的空气污染状况及大气边界层污染气象参数特征进行了研究,结果表明：西安地区在冷高压前部型、冷高压后部型、均压场型、高压底部型中PM25污染加重,污染日出现频率高,属于污染型天气类型;在污染型天气类型下,西安地区混合层高度较低、通风系数较小、大气自净能力较弱均不利于PM25的扩散稀释;对污染天气类型下西安地区的PM25污染输送与潜在来源进行研究,认为西安本地及周边地区、陕南地区对西安PM25的质量浓度均有明显的影响,另外甘肃东部、宁夏及河南西部地区也是西安重要的细颗粒物污染源地,不同的污染天气类型下,污染输送通道和源区存在差异性。 相似文献
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利用长株潭地区地面空气质量监测资料、常规地面气象资料及NCEP再分析资料和MODIS火点监测资料,结合HYSPLIT4后向轨迹模式,对2014年10月1718日长株潭地区一次严重霾天气过程的空气污染特征和成因进行综合分析。研究表明,长株潭地区此次严重霾天气污染事件的主要污染物为PM2.5,安徽南部和江西西北部地区秸秆焚烧产生的颗粒物,经高空偏东北气流引导输送到长株潭地区,是这次大范围烟霾天气的主要来源。长株潭地区西部高空槽区宽广,槽前西南气流较为强盛,地面受均压场控制,水平风速弱,为严重霾污染天气的维持提供了有利的环流条件。中低层逆温和大气底层湿度的增加,使污染物粒子不断累积;近地面连续静（小）风和风向的频繁转变,不利于污染物粒子的水平扩散;中下层弱的下沉气流、较低的混合层高度有利于污染物的垂直累积,为此次重度霾污染天气的发展、加强提供了有利的气象条件。 相似文献
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利用南京及其附近地区地面常规气象要素、颗粒物PM_(2.5)质量浓度逐时观测资料,以及CALIPSO资料、NCEP再分析资料、MODIS气溶胶光学厚度、南京站探空廓线等资料,结合天气学诊断分析和HYSPLIT后向轨迹模拟等方法,对2016年12月4—9日南京地区的一次雾霾天气进行分析。结果表明:此次雾霾天气过程具有区域性特征,南京上空气溶胶以沙尘型、污染沙尘型和污染大陆型为主,污染物主要来自西北方向的输送和本地的人为污染。地面弱高压均压场与高空稳定的天气形势叠加是此次雾霾天气过程的环流背景,同时南京上空盛行辐散下沉气流,下沉增温有利于逆温层的维持,使雾霾天气得以发展;偏北风携带的冷空气南下,正涡度平流控制南京上空,有利于雾霾的减弱消散,同时温度平流也影响了水汽凝结和相对湿度状况,进而使能见度发生相应变化。 相似文献