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崔继宪 (崔继宪.) | 郎建垒 (郎建垒.) | 陈添 (陈添.) | 张大伟 (张大伟.) | 王占山 (王占山.) | 程水源 (程水源.)

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为研究北京市空气质量特征以及PM2.5区域传输影响,通过对比分析北京不同类型空气质量评价点——昌平、官园、古城、东四环、榆垡等监测点的2016年监测数据,探讨了PM2.5、SO2、NO2、CO及O3-1h污染的时空变化特征及其与气象因素的相关性.采用HYSPLIT模型分析了不同季节的气流来向,并利用WRF-CAMx-PSAT模型定量估算了北京不同季节典型污染过程的区域PM2.5传输贡献.结果表明,与2011—2015年相比,2016年北京市气象扩散条件较为有利,气温、能见度、湿度、风速、气压年均值分别增加了5.6%、8.7%、3.6%、-4.0%、0.03%.此外,春、夏、冬三季偏南气流轨迹占比较小,分别为14%、9%和4%.年内变化显示,O3-1h 4—9月份质量浓度水平较高,PM2.5、NO2、CO和SO2冬季日均质量浓度明显高于其他季节,NO2、PM2.5和CO 2月份月均质量浓度最低.从空间分布来看,PM2.5、SO2、O3-1h和CO呈现南高北低且非均匀分布,而NO2则城区高于郊区.从气象因素与污染物的相关性来看,PM2.5与相对湿度、O3与温度、CO与相对湿度均呈明显正向线性相关,与SO2相比,NO2与相对湿度的相关性较好.同时,通过对典型污染过程进行PM2.5传输规律的分析发现,北京市PM2.5主要来自本地源排放,贡献率达36.4% ~56.8%,而河北、天津以及京津冀地区对北京区域传输也较为明显,贡献率分别为22.6% ~47.9%、3.16% ~17.8%和9.7% ~16.7%.

Keyword:

气象因素 相关性分析 区域传输 空气质量 后向轨迹

Author Community:

  • [ 1 ] [崔继宪]北京工业大学区域污染防治北京市重点实验室,北京,100124
  • [ 2 ] [郎建垒]北京工业大学区域污染防治北京市重点实验室,北京,100124
  • [ 3 ] [陈添]北京工业大学区域污染防治北京市重点实验室,北京 100124;北京市环境保护局,北京 100044
  • [ 4 ] [张大伟]北京市环境保护监测中心
  • [ 5 ] [王占山]北京市环境保护监测中心
  • [ 6 ] [程水源]北京工业大学区域污染防治北京市重点实验室,北京,100124

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北京工业大学学报

ISSN: 0254-0037

Year: 2018

Issue: 12

Volume: 44

Page: 1547-1556

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