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| 1 | 常州市冬季大气污染特征及潜在源区分析显示文摘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. | 何涛 彭燕 乔利平 滕加泉 薛银刚 | 2018 | 环境科学研究2018，31，3： | 22 |
| 2 | 中国瓦里关和上甸子大气温室气体浓度变化特征显示文摘研究典型区域大气温室气体的变化有助于有效应对气候变化、减缓全球变暖和减少极端气候事件.选取1997-2018年瓦里关和2009-2015年上甸子温室气体月值数据,应用线性趋势分析法和Mann-Kendall突变检验法分析两站温室气体的时间序列特征、季节变化趋势,构建HYSPLIT后向轨迹模型分析季风运输和大气边界层条件对温室气体的潜在影响.瓦里关和上甸子温室气体均逐年增长,具有明显的季节变化特征.两站CO_(2)均在8月达到最低值,CH4则在8月达到峰值,SF6四季差异不大.瓦里关N_(2)O在12月达到最高,6月降到最低;而上甸子N_(2)O在7月达到峰值,9月降至最低.瓦里关和上甸子大气温室气体均受到局地生物源和非生物源、季风远距离运输、大气边界层条件和光化学过程等多种因素的共同作用. | 张林 靳孟贵 刘延锋 梁杏 杨世琪 鲜阳 | 2021 | 地球科学2021，46，8： | 7 |
| 3 | 春季中国近海海表大气中六氟化硫的分布特征显示文摘基于2017年春季黄-东海航次,在我国南黄海和东海海域开展了海表大气中六氟化硫离散采样和测定工作。结果显示,观测期间,黄-东海海表大气中六氟化硫摩尔分数范围为(9.5~14.0)×10^(-12),平均值为(10.5±1.3)×10^(-12),总体呈近岸高,远岸低的分布特征。结合现场风速和风向数据及后向轨迹模拟计算分析可得,受短距离和低空陆源气团输送的主导影响,东海东北部和西南部六氟化硫摩尔分数较高。受长距离或来自太平洋地区气团输送的主导影响,南黄海和东海西北部及东南部海表大气六氟化硫摩尔分数较低且分布均匀。本研究所获数据和结论将有助于更深入准确地研究本海域其他大气成分的时空分布特征和调控机制。 | 臧昆鹏 周凌晞 刘云松 程巳阳 | 2018 | 海洋环境科学2018，37，3： | 3 |
| 4 | 珠江三角洲地区大气CO_(2)浓度特征及地面风的作用显示文摘利用光腔衰荡光谱(CRDS)技术在线观测了广州番禺大气成分站(GPACS)的大气CO_(2)浓度特征,分析了地面风对CO_(2)的作用。结果表明:(1)大气CO_(2)在珠江三角洲地区存在明显的地域不均匀特征,2014—2016年期间GPACS的年均本底浓度比全球背景地区平均增加了22.5×10-6(22.5 ppm);(2)大气CO_(2)浓度在春季最高,冬、秋季次之,夏季最低,年均值为426.64±15.76 ppm;(3) CO_(2)的日变化为双峰结构,峰值分别在05:00—07:00和21:00—22:00,谷值在13:00—15:00,表明受到了自然过程以及人为排放源的复合影响;(4)风场显著影响CO_(2)的浓度分布,春、夏季CO_(2)浓度距平日变化与地面风速为显著负相关,秋、冬季则为显著正相关。在春、夏季,S-WSW和NNE-N风向上CO_(2)浓度较低,在秋、冬季,SSE-S和N方向均导致CO_(2)浓度下降。NW和NE-ENE风向在四季中均能提升CO_(2)浓度,其中NW-NNW和NNE-ENE为弱的CO_(2)源区,分别贡献了0.42 ppm和0.32 ppm的CO_(2)浓度。 | 麦博儒 邓雪娇 刘霞 邹宇 邓涛 | 2023 | 热带气象学报2023，39，1： | 1 |
| 5 | 长沙市郊大气CH_4浓度变化特征显示文摘为研究长江中游地区大气CH4浓度(体积分数)变化特征,2007-2011年,利用内表面硅烷化的苏玛罐采样、GC/FID方法对长沙市郊空气样品中CH4浓度进行测定分析,并结合地面气象要素和后向轨迹,探讨CH4浓度变化特征与源汇的关系.结果表明,观测期间,大气CH4年平均浓度变化范围在2012×10-9~2075×10-9之间,季节变化特征为秋季高,春季低,浓度年较差为152×10-9.通过分析地面风和气团传输对长沙市郊大气CH4的影响表明,长沙市郊大气CH4浓度受西北风和偏南风交替控制,贡献率分别为41.1%和20.4%;引起CH4抬升的地面风包括:4个季节中的w-WNW-NW、夏季ESE-SE和冬季s,春夏季节S则导致CH4浓度降低;夏秋季节源自水稻产区的气团、冬春季节源自能源消费量较高地区的气团,对长沙市郊CH4浓度的抬升有显著贡献,南方长距离传输气团有利于CH4扩散和清除. | 刘鲁宁 王迎红 徐小娟 王卫东 王跃思 | 2013 | 环境科学2013，34，11： | 1 |
| 6 | 五台山大气CO_(2)本底浓度及源汇特征显示文摘基于五台山站2017年1月~2020年12月的大气CO_(2)连续观测资料,采用平均移动过滤法(MAF)和后向轨迹分析方法,对五台山大气CO_(2)本底浓度及源汇特征进行研究.结果表明:五台山大气CO_(2)浓度受到区域或局地源汇的影响,筛分后的CO_(2)本底小时浓度振幅为44.9×10^(-6),小于未经筛分的CO_(2)浓度振幅94.7×10^(-6).2017~2020年CO_(2)本底浓度呈逐年上升趋势,但增幅放缓;抬升浓度占比有所下降,吸收浓度占比波动较小,表明人类活动对CO_(2)浓度的影响逐年减弱,而五台山周边地区陆地生态系统碳汇作用相对稳定.CO_(2)本底浓度夏季最低,秋冬季次之,春季最高;日变化夏季最明显,峰谷值分别出现在05:00和16:00,其他季节日振幅仅在0.7×10^(-6)~1.8×10^(-6)之间.与本底浓度相比,抬升浓度的差异值自10月至翌年3月明显增大,而吸收浓度的差异值在6~9月最显著,分别反映出人为活动排放源以及陆地生态系统吸收汇对CO_(2)本底浓度的影响.源汇浓度日变化均为单峰结构,抬升浓度白天高、夜间低,吸收浓度刚好相反.春、秋和冬季造成CO_(2)浓度明显抬升的地面风向主要为西南风,且随风速的增加CO_(2)浓度能够保持较高水平,而夏季主要为东北偏东风;春、夏季,2~4m/s的风速有利于进一步降低CO_(2)吸收浓度.后向轨迹分析表明,气团远距离输送对源汇浓度的影响除了取决于气团途径区域的CO_(2)排放情况,还与气团的空间垂直输送路径有关. | 李莹 闫世明 王淑敏 张逢生 于小红 杨爱琴 岳江 靳泽辉 | 2022 | 中国环境科学2022，42，8： | 0 |
| 7 | 不同监测区域CH_4的浓度变化特征研究显示文摘为探讨不同监测区域CH_4浓度,利用在线气象色谱仪连续在线监测四个不同监测区域。结果表明,观测期间,缙云山CH_4平均浓度值为1.904×10^(-3),并且日均浓度值变化总体趋势比较小;农村监测点日平均浓度为2.16×10^(-3);而隧道监测点整个监测期间CH_4都处于高浓度状态,均值达到了3.56×10^(-3);而城市监测点CH_4的日变化趋势呈现出一峰一谷的现象,均值为2.49×10^(-3)。由于CH_4的源不同,因此四个监测区域的CH_4浓度值表现为缙云山监测点<农村监测点<城市监测点<隧道监测点。 | 刘萍 唐晓 | 2018 | 环境科学与管理2018，43，8： | 0 |
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