文献类型：期刊文章

作　　者：何涛[1] 彭燕[1] 乔利平[2] 滕加泉[1] 薛银刚[1]

HE Tao;PENG Yan;QIAO Liping;TENG Jiaquan;XUE Yingang(Changzhou Environmental Monitoring Center,Changzhou 213001,China;State Environmental Protection Key Lab of the Formation and Prevention of Urban Air Pollution Complex,Shanghai Academy of Environmental Sciences,Shanghai 200233,China)

机构地区：[1]常州市环境监测中心,江苏常州213001 [2]上海市环境科学研究院,国家环境保护城市大气复合污染成因与防治重点实验室,上海200233

出　　处：《环境科学研究》

基　　金：国家自然科学基金青年科学基金项目(No.21607016)；江苏省环境监测科研基金项目(No.1603)；常州市科技局科技支撑(社会发展)项目(No.CE20175022)

年　　份：2018

卷　　号：31

期　　号：3

起止页码：487-495

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、CAB、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、NSSD、PROQUEST、RCCSE、RWSKHX、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：为了解常州市冬季大气污染特征,对2013—2015年常州市冬季PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO数据进行分析,并结合HYSPLIT 4.9模式研究不同气团来源对常州市各污染物浓度的影响及潜在污染源区分布特征.结果表明,常州市冬季以PM_(2.5)污染为主,其占冬季首要污染物的90%以上,冬季PM_(2.5)小时浓度对应的空气质量级别以良和轻度污染出现频次最多,冬季的ρ(PM_(2.5))对ρ(PM_(2.5))年均值的贡献率高达37.4%,不完全燃烧是颗粒物的一个重要来源.冬季ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))、ρ(SO_2)、ρ(NO_2)和ρ(CO)的日变化均呈双峰分布,两个峰值分别出现在交通的早高峰和晚高峰附近.ρ(NO_2)在晚高峰明显大于早高峰,而ρ(SO_2)和ρ(CO)表现为早高峰大于晚高峰.常州市CO/NO_x和SO_2/NO_x的分析结果表明,常州市交通源的贡献明显,点源对常州市的空气质量的影响也较大.1和6 h的ρ(PM_(2.5))梯度变化可判识细颗粒物的爆发性增长.冬季常州市受到西北、西和西南等地区的大陆性气流影响较大,其对应的ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))、ρ(SO_2)、ρ(NO_2)和ρ(CO)平均值相对较高,且对应的污染轨迹出现概率较大.偏东方向的气流由于移动速度慢,不利于污染物扩散易造成污染累积,导致ρ(PM_(2.5))、ρ(SO_2)和ρ(NO_2)相对较高.WPSCF(源区分布概率)高值区(>0.5)集中于从芜湖至上海的长江中下游区域和杭州湾区域.PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO潜在源区存在较大差异性,NO_2、SO_2和CO本地化的潜在贡献较PM_(2.5)和PM_(10)更明显.此外,受船舶等影响海洋源区对NO_2、SO_2和CO的潜在贡献较大.研究显示,长三角区域的大气污染物以本地污染为主,但远距离污染输送贡献也不容忽视.

关 键 词：大气污染 梯度变化  后向轨迹 聚类分析 传输路径 潜在源贡献函数  

分 类 号：X51]