2020, Vol. 40
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2. 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室/天山冰川站, 兰州 730000;
3. 西北师范大学地理与环境科学学院, 兰州 730070;
4. 兰州大学资源环境学院, 兰州 730000
2. State Key Laboratory of Cryospheric Sciences/Tianshan Glaciological Station, Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000;
3. College of Geographic and Environmental Science, Northwest Normal University, Lanzhou 730070;
4. College of Earth and Environmental Sciences, Lanzhou University, Lanzhou 730000
近年来, 城市发展进程的加快导致我国城市空气质量的严重恶化, 城市大气污染问题日益严重.大气空气质量主要受大气颗粒物(PM2.5和PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)和一氧化碳(CO)浓度的影响.它们对气候、大气环境和人体健康有着重要的影响(Kan et al., 2007; Lim et al., 2012).有研究阐明了人体在污染空气中的暴露时间与严重的心血管和呼吸系统疾病之间的联系(Gouveia et al., 2018; Ghanavati et al., 2019), 梁海旭等(2019)也指出大气污染物对糖尿病等代谢疾病有着重要的影响.
目前国内外研究者在大气污染物的浓度分布、时空变化、区域输送及其形成机理等方面开展了大量的研究, 但大多集中在我国中东部和南北发达的地区, 或者是一些西部地区的典型城市(Swietlicki et al., 1996; 王艳等, 2007; 王琳琳等, 2011; Huang et al., 2014；Zhao et al., 2016; 朱常琳等, 2017; Zhou et al., 2018; 刘晟东等, 2019).臧星华等(2015)利用2014年3月—2015年2月期间我国190个城市的NO2、PM10、PM2.5和SO2监测数据进行时空分布特征分析, 表明我国大气污染物浓度总体趋势是北方高于南方地区, 我国颗粒物和气体污染物的重污染区主要分布在环渤海地区、长三角地区、西北地区、四川盆地和两湖地区.虽然北方颗粒物浓度比南方大, 但在月变化和日变化上又表现出了不同的变化特征(马敏劲等, 2018).目前对我国南北过渡带地区、西北中小城市和城乡过渡带地区空气质量与大气污染物变化特征研究较少.
秦巴山地西部的陇南市位于我国南北过渡带上, 同时是我国第一阶梯和第二阶梯的过渡地带.其地质地貌复杂, 山大沟深, 海拔起伏较大, 具有多维地带性结构, 表现出高度的过渡性、复杂性、多样性和敏感性(张百平, 2019), 之前交通不便, 各方面与周边地区交流较少.根据2015—2018年陇南市国民经济和社会发展统计公报显示, 4年来该地区空气质量较好, 空气质量优良指数分别为90.17%、93.91%、92.4%和91.8%.然而近年来经济快速发展, 机场建成通航, 全市八县一区普及高速, 交通设施得到了很大改善, 同时由于汽车保有量逐年增加, 电子商务和旅游行业的快速发展, 该地区交通与环境发生了巨大的变化.因此, 探究其空气污染物变化特征和污染物来源显得尤为重要.
2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 研究区概况秦巴山地西部地区位于青藏高原东沿、黄土高原南部和四川盆地北部的交叉地带.甘肃省最南端的陇南市整个处于该区域, 是甘肃唯一地处长江流域的地区.陇南市辖区范围在104°1′~106°35′E, 32°38′~34°31′N之间.东西长约221 km, 南北宽约220 km.整体地势西北高, 东南低, 最高点文县的雄黄山海拔4187 m, 最低点为文县的罐子沟地区, 海拔仅550 m, 海拔相差很大.西秦岭、大巴山和岷山贯穿于整个地区, 境内形成了高山峻岭与峡谷盆地相间的复杂地形.该区气候类型以亚热带山地季风气候为主, 雨热同期, 植被覆盖率较高(图 1).
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| 图 1 研究区域示意图 Fig. 1 Schematic diagram of the study area |
本文选取2015—2018年陇南市滨江中学(2885A)和汉王镇固水子(2665A)2个国控环境监测站6项大气污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5和PM10)浓度的24 h日平均和小时数据, 其中滨江中学监测站位于武都区市区, 附近都为居民、商业区, 是典型的城区环境, 汉王镇固水子监测站位于市区东南部的汉王镇, 距市区直线距离大约15 km, 是典型的郊区环境站点(图 1).本文将这两个站点数据进行平均处理, 作为该研究区城市站点数据.污染物数据来源于中国国家环境监测中心(http://106.37.208.233:20035/).后向轨迹模式使用的资料为NCEP(National Center for Environmental Prediction, 美国国家环境预报中心)提供的2015—2018年全球资料同化系统(GDAS)数据.气象资料来源于国家气象科学数据共享服务平台(http://data.cma.cn/).
HYSPLIT模型主要用于计算和分析气流运动、沉降、大气污染物输送和扩散轨迹等过程(Stein et al., 2016)；目前已被广泛应用于研究空气污染物的传输途径和来源解析(王芳等, 2009; 赵恒等, 2009).本文利用TrajStat后续软件来进行陇南市的后向轨迹分析和研究(Wang et al., 2009).
潜在源贡献因子分析法(WPSCF)(Begum et al., 2005)主要根据经过某一网格ij的污染轨迹数(mij)占经过此网格的所有轨迹数(nij)的比值来确定PSCF值的大小, PSCF的值越大代表经过此网格的气团对接受点的空气质量影响的概率越大.PSCF值是一种条件概率, 在一定程度上可反映网格对接受点污染程度的贡献大小, 但无法确定研究区域的污染程度.因此, 本文进一步引用浓度权重轨迹分析法(WCWT) (Hsu et al., 2003), 结合W(nij)计算每个网格中轨迹的污染权重指数来反映不同轨迹的污染程度.
3 结果与讨论(Results and discussion) 3.1 污染物时间变化特征 3.1.1 年际变化特征图 2显示了陇南市2015—2018年6项主要大气污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10)的年际浓度变化趋势.可以得出, 各项大气污染物年际浓度变化总体保持稳定, 起伏不明显, 但其变化趋势各不相同, 其中SO2、NO2和CO变化趋势是先增长后降低, 分别在2016、2017和2016年出现峰值(23.70、25.26和802.45 μg·m-3), SO2和CO下降幅度相对较大, 2016—2018年间分别下降了32.9%和26.3%；O3、PM2.5和PM10呈先下降后上升的相似变化趋势, O3、PM2.5在2017年出现最低值(73.98和28.88 μg·m-3), PM10在2016年出现最低值(52.51 μg·m-3), PM2.5和PM10最高值在2015年出现(33.59 μg·m-3和58.97 μg·m-3), 6项主要污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10)4年平均浓度分别为19.02、23.35、701.41、83.11、30.57、56.50 μg·m-3, 均未超过国家二级标准限值.表明陇南市大气环境质量总体良好.
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| 图 2 陇南市大气污染物年均变化 Fig. 2 Annual averages of air pollutants concentration in Longnan |
本文利用气象学划分方法, 将年中的3—5月、6—8月、9—11月和12—2月分别定义为春季、夏季、秋季和冬季, 2015—2018年陇南市6项主要大气污染物的季节和月变化趋势如图 3所示.从季节上看, 除O3夏季(78.75 μg·m-3)>春季(70.57 μg·m-3)>秋季(44.40 μg·m-3)>冬季(36.22 μg·m-3)外, 其余5种大气污染物浓度总体上冬季大于夏季, 其中SO2冬季(39.20 μg·m-3)>春季(30.74 μg·m-3)>夏季(26.37 μg·m-3)>秋季(23.89 μg·m-3), 冬季值要高于秋季值39.1%, NO2、CO、PM2.5和PM10浓度都是冬季>秋季>春季>夏季.从月变化上看, SO2、CO、NO2、PM2.5和PM10浓度范围分别为21.43~41.95、563.11~1476.79、13.85~33.04、21.81~57.75和35.56~102.89 μg·m-3, 除PM2.5和SO2浓度最高值出现在1月和2月份外其余3项浓度最高值均出现在12月, 最低值均出现在降雨频繁的夏季(7—9月).O3浓度(24.95~83.97 μg·m-3)的月变化趋势相反, 浓度最低值出现在12月(24.95 μg·m-3), 最高值出现在5月(83.97 μg·m-3).
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| 图 3 大气污染物时间变化分布 Fig. 3 Distribution related to time of air pollutants concentration |
图 3显示了陇南市6项主要大气污染物浓度的小时变化分布, SO2浓度分布呈双峰型, 从凌晨3:00开始缓慢上升, 10:00达到一天中最高值(36.41 μg·m-3), 随后的16: 00浓度降至一天中的最低值(23.42 μg·m-3), 然后再缓慢上升, 21:00达到一天中的第2次峰值(33.28 μg·m-3).NO2、CO、PM10和PM2.5日内浓度变化均与SO2变化趋势相似, 呈早晚双峰型.NO2第1次峰值和第2次峰值出现在一天中的9:00和21:00, 达到了33.16 μg·m-3和29.05 μg·m-3, 两次低谷分别出现在4:00和14:00(22.49 μg·m-3和15.87 μg·m-3).CO的两个低谷出现在凌晨5:00(732.64 μg·m-3)和15:00—16:00(642.01 μg·m-3), 高峰值在9:00—10:00(929.48 μg·m-3)和21:00—22:00(1050.52 μg·m-3).PM10和PM2.5两次高峰和低谷出现时间基本相同, 10:00与21:00分别为两个高峰, 值分别达到69.75 μg·m-3和36.83 μg·m-3、79.59 μg·m-3和44.04 μg·m-3, 两个低谷分别在6:00左右和15:00左右出现(52.90 μg·m-3和31.68 μg·m-3、47.56 μg·m-3和21.54 μg·m-3).O3变化趋势不同于其余5种大气污染物, 一天中趋势呈单峰型态, 早上8:00是一天中的最低值(32.63 μg·m-3), 然后逐渐升高至15:00到达一天中最高值(84.39 μg·m-3).
3.2 空气质量现状陇南市AQI日均值统计显示(表 1), 2015—2018年陇南市AQI均值为56.67, 达到国家优良标准, 其中达到国家一级和二级标准的年均天数分别为179 d和165 d, 优良率为94.24%, 三级标准(轻度污染)以上天数为84 d, 比例占5.76%, 相比2015年, 2018年一级空气质量天数增加了68 d, 增幅达52.31%, 但二级和三级空气质量天数呈现减少趋势, 分别从214 d降到了151 d, 18 d降到了14 d, 降幅分别为29.40%和22.22%.其余级别天数较少, 变化幅度不大.以上变化表明, 4年来陇南市环境空气质量有转优趋势.
| 表 1 2015—2018年陇南市AQI级别天数统计表 Table 1 Statistics table of AQI level days in Longnan from 2015—2018 |
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季节方面, 年内变化趋势呈单谷型(图 4), 冬春季节值较高, 夏秋季节值较低, 表明夏秋季节空气质量明显优于冬秋季.具体AQI从高到低排序为冬季>春季>夏季>秋季, 冬季值最高, 为82, 秋季值最低, 为45, 下降比例为45.1%, 减少趋势明显.
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| 图 4 陇南市2015—2018年AQI季节值分布 Fig. 4 Distribution of seasonal mean AQI in Longnan during the period 2015—2018 |
陇南市大气首要污染物统计发现(图 5), 该区域大气首要污染物中PM10、PM2.5和O3天数最多(分别为94、65和79 d), 其余首要污染物NO2、NO和CO占比天数都在3 d以下.PM10、O3天数有增长趋势, PM10由2015年的64 d增加到了2018年的110 d, 增幅达71.9%, 表明该地区PM10污染天数增加明显.而PM2.5天数呈明显的减少趋势, 由2015年的104 d降到了2018年的43 d, 降低比例达58.7%.
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| 图 5 陇南市2015—2018年首要污染物天数统计 Fig. 5 Statistics of days of major pollutant in Longnan during the period 2015—2018 |
为研究各污染物之间的关系, 利用SPSS软件对陇南市6项大气污染物数据进行Pearson相关性分析, 结果如表 2所示.PM10与PM2.5质量浓度相关系数达到0.963, 并且通过了p=0.01水平上显著性检验, 这是由于PM2.5为PM10的组成部分, 二者有相似的来源及污染转化规律(熊桂洪等, 2019).颗粒物PM10、PM2.5与气态污染物SO2、NO2、CO均呈显著正相关, 相关系数均达到了0.8以上, 并且通过了p=0.01水平上显著性检验, 表明具有相似的来源, 通常情况下, 颗粒物排放与SO2、NO2、CO排放相关, 并且这些气体污染物会伴随着二次气溶胶粒子如PM2.5的产生(Zhou et al., 2018).颗粒污染物(PM10、PM2.5)与O3从数据上看表现出显著负相关, 但均未通过p=0.01水平上的显著性检验, 鉴于颗粒污染物和O3污染主要受不同因素的控制, 二者的相关性也可能存在数据上的巧合(罗岳平等, 2015).
| 表 2 污染物及气象要素间相关分析 Table 2 Correlation analysis of pollutant and meteorological parameters |
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一个地区的环境空气质量和污染物浓度受多种因素的影响和控制, 但鉴于城市环境短期内下垫面变化整体不大, 因此, 其污染物浓度主要受污染物的排放和气象要素的影响.气温、降水和风速风向是影响大气污染物浓度变化的重要因素, 在污染物源相对稳定的情况下, 污染物在大气中的稀释、扩散、迁移、转化等过程主要取决于气象要素(李小飞等, 2012).本文研究区域位于长江流域亚热带, 夏季气温较高, 降水充沛, 冬季气温较低, 降水也较少, 属于雨热同期, 风速年变化趋势与气温降水变化趋势相似(图 6).
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| 图 6 大气污染物浓度与主要气象要素关系 Fig. 6 The relationship between the concentration of air pollutants and major meteorological elements |
气温变化对气体污染物和尘埃变化有直接的影响(yromski Andrzej et al., 2014).从表 2和图 6可以看出, 气温与6项污染物的相关性都比较高, 全部通过了p=0.01水平上显著性检验.除O3与气温呈正相关关系, 表明气温高时, O3浓度也比较高, 这主要是由于温度是光化学反应的重要影响因子, 气温较高时大气光化学反应加剧, 有利于大气中O3生成(唐孝炎等, 2006).其余5项(SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10)大气污染物与气温成较好的负相关, 在夏季气温升高时, 浓度降低, 冬季气温降低时, 浓度升高.
降水与5项大气污染物(除O3)呈负相关(表 2), 这是因为在夏秋季降水较多, 空气中较多的水蒸气易凝结成核发生湿沉降, 有利于大气污染物的去除(Brechtel et al., 2010), 湿沉降是大气颗粒物去除的主要方式, 降水少、高湿度是造成大气污染严重的重要气象因素(郭蒙蒙等, 2019).冬春季降水相对较少, 不利于大气污染物的沉降, 因此, 污染物浓度较高, 尤其颗粒污染物最为明显.
风速风向对大气污染的浓度扩散和传输起着重要的作用, 风能够加强大气的流动, 有利于大气污染物的扩散、稀释与传输, 有效地降低大气污染物的浓度(Chen et al., 2010).从表 2可以看出, 风速与O3浓度呈正相关, 与其余5项大气污染物呈负相关, 其中与NO2和CO浓度相关性最为明显, 分别达到了-0.770和-0.735, 并通过了0.01的显著性检验, 风速与颗粒污染物PM2.5和PM10相关性不是很显著(未通过显著性检验), 这表明空气中颗粒污染物浓度不仅与风速相关, 而且可能与风向的关系更为密切, 因为风向决定了是否有大量的颗粒物来源.图 7显示出陇南市常年以东南风为主, 其次为东北风, 该地区临近的东南地区恰好是我国川渝地区的城市群, 东北地区是我国的黄土高原, 都有一定的大气污染物来源.
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| 图 7 2015—2018年陇南市风速风向玫瑰图 Fig. 7 Wind speed and wind direction rose chart of Longnan city in 2015—2018 |
PM2.5作为主要的大气污染物, 近年来严重威胁着人们的生活和健康, 也是目前研究的一个热点(梁隆超等, 2015；张忠地等, 2019；任浦慧等, 2019), 为了研究该区域PM2.5的年变化特征及与主要气象要素气温降水的关系, 选取2018年的PM2.5日均值进行分析发现(图 8), PM2.5浓度值在一年中变化波动比较大, 但整体上属于单谷型变化趋势, 在冬季气温低, 降水量少时PM2.5值较高, 相反在夏季气温较高, 降水量也较多时, PM2.5值较低.2018年最高值出现在2月15日, 达到了121 μg·m-3, 最低值在10月19日, 值为8 μg·m-3, 这种变化趋势与我国其余地区的变化趋势基本一致(梁隆超等, 2015；马敏劲等, 2018；张忠地等, 2019).
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| 图 8 2018年PM2.5日变化特征与气温降水的关系 Fig. 8 The relationship between daily variation of PM2.5 and temperature and precipitation in 2018 |
大气污染物浓度具有明显的季节变化性(王希波等, 2007；梁隆超等, 2015).为了研究秦巴山地西部地区2015—2018年不同季节主要污染物PM2.5潜在污染源的分布特征, 进行了潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析.设置陇南市环境空气质量监测站(33.38°N, 104.93°E)为模拟受点, 以500 m为计算起始高度, 每天00:00、06:00、12:00和18:00为计算起始时间, 计算了陇南市各季节的72 h后向轨迹.将HYSPLIT计算的气团轨迹区域网格化, 网格大小设置为0.5°×0.5°, PM2.5限定值为国家一级日均浓度限值35 μg·m-3, WPSCF计算结果见图 9.WPSCF值越大, 表示该网格区域污染轨迹占比越高, 对陇南市PM2.5污染的影响越大.春季WPSCF高值区域主要集中在四川省北部、重庆市和贵州北部地区, 其WPSCF值大部分在0.3以上, 部分地区达到了0.6, 在夏季和秋季(图B1和C1), 由于这段时间内, 该地区植被覆盖相对较好, 整体上来说PM2.5浓度值较低, 周边地区WPSCF值较低, 基本都在0.2以下, 夏季只有四川省东南部和贵州省地区WPSCF值较高, 达到了0.5左右, 而秋季除了贵州北部地区影响外, 在该地区西北部的柴达木盆地和塔克拉玛干沙漠地区的影响也逐渐增大.在冬季, WPSCF值整体上范围有明显的增大趋势, 高值区主要在该地区的东南方向, 如重庆市和四川省北部的广元市、绵阳市、南充市等地, WPSCF值达到了0.7~0.9, 其次西北方向的柴达木盆地乃至塔克拉玛干沙漠地区的WPSCF值也明显升高, 是重要的污染物来源地, 表明冬季西北风对该区域污染物浓度影响明显增强.
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| 图 9 陇南市2015—2018年四季PM2.5的潜在来源分析 (WPSCF填充颜色表示该网格区域污染轨迹的占比, WCWT填充颜色代表该网格污染物的平均质量浓度(μg·m-3)) Fig. 9 Analysis of potential sources of PM2.5 in 2015—2018 seasonal |
由于WPSCF只能反映潜在源区影响的大小, 无法确定对研究区域污染物浓度的贡献水平.因此, 进一步使用浓度权重轨迹分析法来确定不同区域贡献的相对大小, 从图 9(2)中可以看出, WCWT相对于WPSCF结果具有较好的一致性, 但潜在源区的分布更为广泛, 春季WCWT高值区域主要集中在该区域的东南地区, 包括了四川省东北部和陕西省南部地区以及重庆市的大部分地区, WCWT值基本在30~40之间; 在夏季, WCWT高值区有明显的扩大趋势, 除了向陕西省东南部扩散外, 同时向南继续偏移, 到达了四川省东南部和贵州省的北部地区, 主要集中在乐山市、内江市和遵义市等地; 秋季WCWT值有减小趋势, 这可能与当地这时期处于雨季有很大的关系.冬季是一年当中WCWT值最高的时段, 高值主要集中在四川省的广元市、绵阳市、巴中市和南充市, 最高值达到了60~70之间, 表明该区域对陇南市PM2.5污染浓度贡献较大.
3.6 讨论SO2、NO2和CO主要来源是化石燃料燃烧不完全所排出的废气(Fenn et al., 2006), O3主要来源可分为自然源和人为源(自然源主要指平流层的下传, 人为源主要是由人为排放的NOx、VOCs等污染物的光化学反应生成)(徐怡珊等, 2018), 而PM2.5和PM10来源更为广泛, 主要包括化石燃料燃烧(烟囱和汽车尾气排放)、工业生产、环境空气中硫的氧化物、氮氧化物、VOCs以及地面扬尘等.
一日当中, 由于早高峰主要是机动车出行和人类活动较多的时间段, 大量化石燃料燃烧和扬尘产生, 使受化石燃料和扬尘影响较大的污染物(SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10)浓度出现上升趋势.午后随着太阳辐射的变化和气温的升高, NOx(NO+NO2)和空气中的O3产生光化学反应, 消耗了NO2, 使其在下午15:00达到最低值；随着交通晚高峰的到来, 太阳辐射强度的减弱以及空气中的光化学反应, 产生大量的NO2集聚(王芳龙等, 2018)
从季节方面来分析, 冬季集中供暖和民用锅炉燃烧的化石燃料对此三项污染物(CO、NO2和PM10)浓度升高影响明显, 另外夏秋季(7—9月)降水相对较多, 使污染物浓度降低.夏季高温日照天气里环境空气中存在较为活跃的光化学反应, NO2和O3是主要的参与因子被消耗(田云等, 2019), 因此, 在夏季NO2浓度出现了一年中的低值.
4年来陇南市6项大气污染物总体变化幅度不明显, 但也表现出差异性.其中O3基本趋于平稳, 最低值为2017年的74.0 μg·m-3, 最高值是2015年的89.5 μg·m-3, 均低于100 μg·m-3的国家一级标准值, 变化幅度为15.5 μg·m-3.SO2、NO2和CO污染物出现了先增长后降低的情况, 这表明随着社会的不断发展, 化石燃料使用日益增加, 但同时政府部门也意识到其对环境的影响, 开展了煤改气等一系列管控措施.而O3、PM2.5和PM10近年来出现了先降低又缓慢增长的趋势, 表明二次污染物和颗粒物排放仍在增多, 治理难度也在增大, 政府部门应该继续采取有效措施, 加强管理, 减少O3来源和可吸入颗粒物排放, 使之得到有效的控制.
4 结论(Conclusions)1) 4年来, 秦巴山地西部地区空气环境质量较好, 大气污染物中的主要6项污染物(SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10)均值分别为19.02、23.35、701.41、83.11、30.57、56.50 μg·m-3, 指标均未超过国家二级标准限值.AQI年均值为56.67, 达到了国家优良标准, AQI达到国家一级和二级标准的年均天数分别为179 d和165 d, 优良率为94.24%, 该地区首要污染物以PM10天数最多, 达到了94 d.
2) 污染物SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10的季节变化和日内变化具有较好一致性, 呈单谷型分布.冬季值要高于夏季, 其中NO2、CO、PM2.5和PM10浓度都是冬季>秋季>春季>夏季, O3浓度变化特征基本和其余几项变化相反, 夏季较高, 冬季较低, 呈单峰型变化, 日内变化中, SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5浓度呈双峰型分布.
3) PM10、PM2.5与气态污染物SO2、NO2、CO均呈现较好正相关, 相关系数均达到了0.8以上, 表明具有相似的来源.气温与6项污染物的相关性都比较高(其中与O3呈正相关, 其余为负相关).PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO浓度与降水、风速均呈负相关, 但风速与颗粒污染物的相关性未通过显著性检验, 主要由于其与风向可能也有很大的关系, O3与气温降水和风速均呈正相关.
4) PM2.5的WPSCF和WCWT值具有明显的季节特征.春季WPSCF高值区域主要集中在四川省北部、重庆市和贵州北部地区.夏季和秋季该地区植被覆盖相对较好, 整体上来说PM2.5浓度值较低, WPSCF值较低.冬季, WPSCF值整体上范围有明显的增大趋势, 高值区主要分布在该区的东南地区, 达到了0.7~0.9.柴达木盆地乃至塔克拉玛干沙漠地区对该区PM2.5浓度升高有重要的贡献作用.
Begum B A, Kim E, Jeong C H, et al. 2005. Evaluation of the potential source contribution function usng the 2002 Quebee forest fire episode[J]. Atmospheric Environment, 39(20): 3719-3724. DOI:10.1016/j.atmosenv.2005.03.008 |
Brechtel F J, Kreidenweis S M. 2010. Predicting particle critical super saturation from hygroscopic growth measurements in the humidifiedtdma. part I: theory and sensitivity studies[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 57(12): 1854-1871
|
Chen W, Tang H, Zhao H. 2015. Diurnal, weekly and monthly spatial variations of air pollutants and air quality of Beijing[J]. Atmospheric Environment, 119: 21-34. DOI:10.1016/j.atmosenv.2015.08.040 |
Fenn M E, Baron J S, Mien E B, et al. 2006. Ecological effects of nitrogen deposition in the western United States[J]. Bioscience, 53: 404-420. |
Ghanavati N, Nazarpour A J, Watts M. 2019. Status, source, ecological and health risk assessment of toxic metals and polycyclic aromatic hydrocarbons (PAHs) in street dust of Abadan, Iran[J]. Catena, 177: 246-259. DOI:10.1016/j.catena.2019.02.022 |
Gouveia N, Junger W L, Romieu I, et al. 2018. Effects of air pollution on infant and children respiratory mortality in four large Latin-American cities[J]. Environmental Pollution, 232: 385-391. DOI:10.1016/j.envpol.2017.08.125 |
郭蒙蒙, 姜楠, 王申博, 等. 2019. 郑州市2014-2017年大气污染特征及气象条件影响分析[J]. 环境科学, 40(9): 3586-3867. |
Hsu Y K, Holsen T M, Hopke P K. 2003. Comparison of hybrid receptor models to locate PCB sources in Chicago[J]. Atmospheric Environment, 37(4): 545-562. DOI:10.1016/S1352-2310(02)00886-5 |
Huang R J, Zhang Y, Bozzetti C, et al. 2014. High secondary aerosol contribution to particulate pollution during haze events in China[J]. Nature, 514(7521): 218. DOI:10.1038/nature13774 |
Kan H D, London S J, Chen G H, et al. 2007. Differentiating the effects of fine and coarse particles on daily mortality in Shanghai, China[J]. Environment international, 33(3): 376-384. DOI:10.1016/j.envint.2006.12.001 |
李小飞, 张明军, 王圣杰, 等. 2012. 中国空气污染指数变化特征及影响因素分析[J]. 环境科学, 33(6): 1936-1943. |
梁海旭, 王海滨. 2019. 我国大气污染物对人群健康效应影响及时空分布规律[J]. 慢性病学杂志, 20(8): 1159-1163. |
梁隆超, 仇广乐, 陈卓. 2015. 贵阳市城区大气颗粒物PM2.5的污染特征与季节变化规律[J]. 地球与环境, 43(3): 290-295. |
Lim S S, Vos T, Flaxman A D, et al. 2012. A comparative risk assessment of burden of disease and injury attributable to 67 risk factors and risk factor clusters in 21 regions, 1990-2010:A systematic analysis for the Global Burden of Disease Study 2010[J]. The Lancet, 380(9859): 2224-2260. DOI:10.1016/S0140-6736(12)61766-8 |
刘晟东, 史君楠, 程勇, 等. 2019. 中国典型城市群PM2.5污染特征研究进展[J]. 环境科学研究. DOI:10.13198/j.issn.1001-6929.2019.08.29 |
罗岳平, 刘孟佳, 甘杰, 等. 2015. 长株潭城市环境空气中PM2.5和O3质量浓度的相关性研究[J]. 安全与环境学报, 15(4): 313-317. |
马敏劲, 杨秀梅, 丁凡, 等. 2018. 中国南北方大气污染物的时空分布特征[J]. 环境科学与技术, 41(5): 187-197. |
任浦慧, 解静芳, 姜洪进. 2019. 太原市大气PM2.5季节传输路径和潜在源分析[J]. 中国环境科学, 39(8): 3144-3151. DOI:10.3969/j.issn.1000-6923.2019.08.002 |
Stein A F, Draxler R R, Rolph G D, et al. 2016. NOAA's HYSPLIT atmospheric transport and dispersion modeling system[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 96(12): 2059-2077. |
Swietlicki E, Puri S, Hansson H C, et al. 1996. Urban air pollution source apportionment using a combination of aerosol and gas monitoring techniques[J]. Atmospheric Environment, 30(15): 2795-2809. DOI:10.1016/1352-2310(95)00322-3 |
王芳, 陈东升, 程水源, 等. 2009. 基于气流轨迹聚类的大气污染输送影响[J]. 环境科学研究, 22(6): 637-642. |
王芳龙, 李忠勤, 尤晓妮, 等. 2018. 2015-2017年天水市大气污染物变化特征及来源分析[J]. 环境科学学报, 38(12): 4592-4604. |
王琳琳, 王淑兰, 王新锋, 等. 2011. 北京市2009年8月大气颗粒物污染特征[J]. 中国环境科学, 31(4): 553-560. |
王希波, 马安青, 安兴琴. 2007. 兰州市主要大气污染物浓度季节变化时空特征分析[J]. 中国环境监测, 23(4): 61-65. DOI:10.3969/j.issn.1002-6002.2007.04.020 |
王艳, 柴发合, 王永红, 等. 2008. 长江三角洲地区大气污染物输送规律研究[J]. 环境科学, 29(5): 1430-1435. DOI:10.3321/j.issn:0250-3301.2008.05.048 |
Wang Y Q, Zhang X Y, Draxler R R. 2009. TrajStat:GIS-based software that uses various trajectory statistical analysis methods to identify potential sources from long-term air pollution measurement data[J]. Environmental Modelling & Software, 24(8): 938-939. |
熊桂洪, 刘姣姣, 蒋昌潭, 等. 2019. 重庆市大气主要污染物特征分析[J]. 环境工程, 39(2): 109-113. |
徐怡珊, 文小明, 苗国斌, 等. 2018. 臭氧污染及防治对策[J]. 中国环保产业, (6): 35-38. DOI:10.3969/j.issn.1006-5377.2018.06.007 |
yromski Andrzej, Małgorzata B P, Ewa B A, et al. 2014. Evaluation of relationship between air pollutant concentration and meteorological elements in winter months[J]. Journal of Water & Land Development, 22(1): 25-32. |
臧星华, 鲁垠涛, 姚宏, 等. 2015. 中国主要大气污染物的时空分布特征研究[J]. 生态环境学报, 24(8): 1322-1329. |
张百平. 2019. 中国南北过渡带研究的十大科学问题[J]. 地理科学进展, 38(3): 305-311. |
张忠地, 邵天杰, 黄小刚, 等. 2019. 2017年京津冀地区PM2.5污染特征及潜在来源分析[J].环境工程, http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2097.X.20190904.1532.002.html
|
赵恒, 王体健, 江飞, 等. 2009. 利用后向轨迹模式研究TRACE-P期间香港大气污染物的来源[J]. 热带气象学报, 25(2): 181-186. DOI:10.3969/j.issn.1004-4965.2009.02.008 |
Zhao S, Yu Y, Yin D, et al. 2016. Annual and diurnal variations of gaseous and particulate pollutants in 31 provincial capital cities based on in situ air quality monitoring data from China National Environmental Monitoring Center[J]. Environment International, 86: 92-106. DOI:10.1016/j.envint.2015.11.003 |
Zhou X, Zhang T, Li Z, et al. 2018. Particulate and gaseous pollutants in a petrochemical industrialized valley city, Western China during 2013-2016[J]. Environmental Science&Pollution Research, 25(15): 15174-15190. |
朱常琳, 孟双双, 张荣国, 等. 2017. 西安市主要大气污染物的相关性分析及时空分布特征[J]. 环境工程, 35(12): 86-91. |