关键词： 大气重污染   新冠疫情   首要污染物   特征污染物   “乌昌石”城市群  

摘要： 利用2015—2022年“乌昌石”城市群(乌鲁木齐市、昌吉州、石河子市、五家渠市)逐时大气污染物监测数据,分析了该区域大气重污染和6项常规污染物时空演变趋势及新冠疫情对其变化的影响.结果表明:(1)“乌昌石”城市群大气重污染天数的占比由2015年的6.6%上升到2022年的9.9%,增长率为50.0%,均出现在采暖期;优良天数的占比从72.6%上升到74.5%,但轻度-中度污染天数占比从20.8%下降到15.6%.研究期间,昌吉州、石河子市和五家渠市的大气重污染天数呈上升趋势,其中,五家渠市的大气重污染情况最为严重,其上升幅度为145.5%,只有乌鲁木齐市的大气重污染天数出现较大的下降幅度(54.5%).研究区域重污染过程次数呈上升趋势,总持续天数由2015年的21 d上升到2022年的27d,上升率为28.6%.(2)研究区域SO_(2)、CO、NO_(2)、PM_(10)和PM_(2.5)等5项污染物在研究期间的日均和年均浓度整体呈下降趋势,但O_(3)的年均浓度整体处于上升趋势,研究期间上升了23.6%.研究区域占比较高的首要污染物是PM_(2.5)和PM_(10),每年在采暖期1/3以上时间内PM_(2.5)日均浓度超过国家二级标准(75μg·m^(-3)),而在非采暖期则以PM_(10)污染为主.除乌鲁木齐市外,其他城市颗粒物重污染天数在研究区间内呈波动上升趋势,其中,五家渠市颗粒物重污染天数最多(2016年达到64 d).(3)新冠疫情严格防控期间,大气重污染现象得到了明显的控制,2020年(第1次)疫情严格防控期与2019年同期和2021年同期对比,大气重污染天数分别下降了58.8%和50.0%;2022年(第2次)疫情严格防控期,大气重污染天仅出现在昌吉州(1d)和五家渠市(2d).第1次和第2次严格防控期的AQI值、PM_(2.5)、PM_(10)浓度相对于2019年同期分别下降31.3%、34.6%、35.0%和18.0%、21.5%、24.3%.两次疫情严格防控期间大气污染特征均显示为偏粗颗粒型,其中,PM_(10)的特征值较高,表明污染特征受扬尘和沙尘过程等自然因素影响显著.

关键词： 大气污染防治   生态环境保护   持续改善   成因与治理   空气环境质量   全国生态环境   乌鲁木齐   安排部署  

摘要： 为深入贯彻落实全国生态环境保护大会精神,落实2024年全国生态环境工作会议安排部署,持续深入打好污染防治攻坚战,持续改善全区空气环境质量,2024年1月26日,国家大气污染防治攻关联合中心会同中国环境科学研究院、新疆维吾尔自治区生态环境厅、自治区环境保护科学研究院,在乌鲁木齐市举行新疆天山北坡地区秋冬季大气重污染成因与治理研讨会。自治区人民政府副主席王刚出席会议并讲话。

摘要： 为深入贯彻落实全国生态环境保护大会精神，落实2024年全国生态环境工作会议安排部署，持续深入打好污染防治攻坚战，持续改善全区空气环境质量，2024年1月26日，国家大气污染防治攻关联合中心会同中国环境科学研究院、新疆维吾尔自治区生态环境厅、自治区环境保护科学研究院，在乌鲁木齐市举行新疆天山北坡地区秋冬季大气重污染成因与治理研讨会。自治区人民政府副主席王刚出席会议并讲话。

关键词： 细颗粒物   大气重污染   区域协同减排   精细化减排方案  

摘要： 为评估浙江省一次细颗粒物(PM_(2.5))重污染过程的区域协同减排效果,利用本地化的WRF-CMAQ模型对2017年12月29日至2018年1月2日的PM_(2.5)污染过程进行了模拟。结果显示:(1)城市单独减排时,浙江省11个地市仅宁波市减排效果较好,其他地市减排效果都不理想,需要开展区域协同减排。(2)区域协同减排时,全省特别是污染较重的核心地市减排效果明显提升。(3)各地市减排效果与污染过程的气象条件、地理位置、产业分布有密切关系,开展重污染过程区域协同减排应根据实际情况进行分析,使减排方案具有针对性和可行性。

关键词： 长株潭   重污染   冷空气   后向轨迹   CWT  

摘要： 为研究不同类型重污染天气的成因和特点,统计了2014~2019年长株潭三市的环境空气监测数据以及气象数据,发现这六年中共出现35次重污染过程,据其成因可分为冷空气导致型(74.3%)、节日鞭炮燃放型(17.1%)、高空干槽型(5.7%)和静稳型(2.9%)等四个类型。其中跟冷空气侵入相关的占主要部分(74.3%),本文针对典型冷空气侵入个例探讨这一类重污染天气形成的气象机理,分析冷空气的动力作用、热力作用和相对湿度的升高是重污染天气形成的气象诱因。研究发现不同冷空气路径下空气重污染的特征差异明显,且重污染形成存在四类典型路径即西路、北路、东路和复合路与冷空气入侵路径重合度较高。最后利用Meteoinfo计算2014~2019年12月和1月长沙站的后向轨迹并聚类,输入同期的PM_(2.5)监测数据,利用TrajStat模块进行CWT分析,证实外源入湘的确有西路、北路和东路,与诊断分析结果一致。

关键词： 重污染   PM_(2.5)   化学组分   天气形势   大气垂直特性   形成机制  

摘要： 基于大气污染六要素(PM_(2.5)、PM10、SO_(2)、NO_(2)、CO和O_(3))、PM_(2.5)化学组分数据、地面气象观测数据、微波辐射计数据和大气再分析数据,采用物质平衡和硫/氮氧化速率(SOR/NOR)等方法对2019年1月西安市一次重污染事件过程和成因机制进行综合分析.将该次污染过程划分为累积阶段(P1)、维持阶段(P2)和消散阶段(P3),本次重污染过程主要是由于不利天气形势叠加反馈效应造成的,P1和P2阶段西安在500hPa都受平直西风气流影响,海平面气压为均压场,等压线稀疏,天气形势稳定,且925hPa以偏东风为主,不利于大气污染扩散.地基微波辐射计可辅助反映气象条件与重污染间的反馈机制,其反演的水汽密度和逆温均与PM_(2.5)存在显著线性相关关系,相关系数分别为0.86和0.38.反馈机制主要表现为:当污染达到一定程度时产生辐射冷却效应使地面降温,进而导致或加强逆温,混合层高度降低,水汽积聚,高湿条件通过加速二次转化和促进气溶胶吸湿增长使污染进一步维持,因此P2阶段二次无机离子(SO_(4)^(2-)+NO_(3)^(-)+NH_(4)^(+),SNA)和"其他"组分对PM_(2.5)的贡献率较大,分别为43.2%和23.1%,且SOR、NOR和消光系数均在P2阶段达到峰值.NH4NO_(3)、有机物(OM)、(NH4)2SO4和元素碳(EC)对消光系数的总贡献率超过85%,但各组分占比排序在每个阶段略有不同.

关键词： 大气颗粒物   天气形势   传输路径   聚类分析   潜在源区  

摘要： 基于2018-2021年空气质量监测数据、常规气象观测数据,对西安市高陵区大气污染特征进行分析,并利用HYSPLIT后向轨迹模式、聚类分析法、潜在源贡献分析法和浓度权重分析法,对高陵区不同天气形势下重污染天气的PM_(2.5)主要传输路径、轨迹污染特征及其潜在源区分布和贡献开展研究。结果表明:(1)2018-2021年高陵区空气污染以轻度污染为主,约占污染天气的65.4%。重污染天气主要出现在11月-次年2月,整体上重污染日数呈现下降趋势。(2)近4年重污染期间首要污染物为PM_(2.5)的天数为86天,占比高达87.8%。重污染期间PM_(2.5)平均质量浓度为201.5μg/m^(3),高出二级标准浓度1.5倍以上。(3)首要污染物为PM_(2.5)的重污染过程期间,地面气压形势场主要分为4类:高压控制型出现的重污染天数最多,占比50.0%;其次为均压场型的,出现次数占比29.0%;低压倒槽型出现次数占比16.3%;高压后部型出现次数最少,占比4.7%。其中,低压倒槽型重污染期间PM_(2.5)质量浓度均值最高,为225.0μg/m^(3)。(4)后向气流轨迹聚类分析结果表明,西北方向的远距离传输和高空传输对高陵区PM_(2.5)的质量浓度影响较小,而中短距离传输和低层传输对高陵区PM_(2.5)浓度影响较大。来自西安市区和高陵区周边城市(咸阳、渭南、铜川三市)的短距离输送及河南西部的中长距离输送占比较大,临近人口密集区域的短距离输送是影响高陵区PM_(2.5)污染的主要因素。

关键词： 后向轨迹   潜在源分析   PCT算法  

摘要： 选用2015—2018年安徽省淮北市6种主要污染物浓度月变化数据,利用聚类分析、潜在源分析(PSCF、CWT)、T-mode斜交旋转分解(PCT)等方法,分析淮北市冬半年重污染的传输通道、潜在源区,重污染天气不同阶段(形成、维持和结束)的大气环流类型。结果表明:淮北市冬半年PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_(2)和SO_(2)的月均质量浓度较高。短距离轨迹为当地冬半年重污染的主要输送轨迹,山东西部、江苏中北部是淮北市重污染的重要潜在源区。持续性重污染形成、维持及结束期间的环流场存在异同点,共同点为3阶段均存在占比不同的均压场,不同点为大气环流分型、气压值、气压梯度、风向风速等存在差异。持续性重污染形成期间,大气环流可分为5种类型,其总次数的90%与均压场有关;持续性重污染维持期间6种大气环流类型均与均压场有关,但范围明显大于形成时期,气压值与形成时期相近,风速普遍为静风;持续性重污染结束期间淮北市多处于冷高压前沿,均压场仅占15%,气压梯度、海平面气压值及风速均显著增大。

关键词： 空气质量   重污染过程   传输扩散   时空数据挖掘   京津冀地区  

摘要： 为掌握区域性空气污染传输扩散时空规律,支撑大气污染区域联防联控及应急管控,基于空气质量地面观测数据和时空数据挖掘算法,识别重污染气团的区域传输路径和传输强度,以2021年春季和冬季期间京津冀地区的PM2.5重污染过程为例进行验证。结果表明:研究时段内京津冀地区共发生17次区域重污染,长(>48 h)、中长(24~48 h)、短(<24 h)时间的污染过程分别为3、7和7次,长时间污染过程均发生在春季,污染强度较高,污染范围和传输范围覆盖整个区域;中长和短时间污染过程春、冬季均有发生,污染强度较低,前者影响范围(>80%)高于后者(<63%);中长时间污染过程的传输范围存在季节性差异。京津冀各城市的重污染过程污染传输强度系数普遍符合本地(0.32~1.00)>城市内(0.01~0.95)>城市间(0.00~0.28)的规律,其中,邢台市的城市间传输强度大于城市内传输,衡水市对周边城市的影响则低于平均水平。

关键词： 大气污染   企业绿色创新   公众环保监督   中介效应  

摘要： 大气污染一直是一个备受公众关注的问题,其对企业决策和公众健康都产生着深远的影响。随着互联网时代的到来,公众可以通过网络及时监督和发表意见,并通过抵制和投诉等方式对高污染企业施加压力。本文研究样本选择为重污染行业A股上市公司,用2014-2019年的数据实证检验大气污染对重污染企业绿色创新的影响,同时检验公众环保监督在大气污染对重污染企业绿色创新的中介作用。研究结果表明,大气污染程度越高,企业的绿色创新水平也越高,并且公众环保监督在其中扮演着重要的角色,对企业实施绿色创新产生了积极影响。