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| 1 | 武汉大气能见度与PM_(2.5)浓度及相对湿度关系的非线性分析及能见度预报显示文摘武汉作为中部地区高湿度代表城市,大气污染严重,霾天气多发,但有关该地区大气能见度与PM_(2.5)浓度及相对湿度(RH)的定量关系尚不明确。利用2014年9月—2015年3月武汉地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度观测数据,研究分析了武汉大气能见度与PM_(2.5)浓度及相对湿度的关系,并进行能见度非线性预报初探,得到以下结论:武汉霾时数发生比例高,霾的发生和加重是能见度降低的主要原因;能见度降低伴随大量细粒子产生和累积,这是武汉大气能见度恶化的重要诱因。细颗粒物浓度与相对湿度共同影响和制约大气能见度变化,高湿高浓度时能见度显著下降,湿情景下(RH≥40%),能见度恶化主要是由湿度增高诱使细颗粒物粒径吸湿增长导致其散射效率增大造成的。当RH>90%时,能见度随湿度升高成线性递减,相对湿度每升高1%,武汉平均能见度降低0.568km。而干情景下(RH<40%),能见度迅速降低的关键因素是PM_(2.5)质量浓度升高。在城市大气细粒子污染背景下,能见度与相对湿度成非线性关系,这主要与PM_(2.5)对能见度的影响及吸湿性颗粒物的散射效率变化有关。PM_(2.5)浓度与能见度成幂函数非线性关系,80%≤RH<90%湿度区段下相关性最强。PM_(2.5)浓度对能见度的影响敏感阈值是随着湿度升高而减小的,干情景下能见度10km对应的PM_(2.5)浓度阈值为70μg/m^3,湿情景下该阈值为18—55μg/m^3。当PM_(2.5)质量浓度低于约40μg/m^3时,继续降低PM_(2.5)可显著提高武汉大气能见度。预报试验表明,基于神经网络方法建立大气能见度非线性预报模型是可行的,预报能见度相关系数为0.86,均方根误差为1.9km,能见度≤10km的TS评分为0.92。网络模型具有较高预报性能,对霾的判别有较高准确性,为衔接区域环境气象数值预报模式,建立大气能见度精细化动力统计模型提供参考依据。 | 白永清 祁海霞 刘琳 陈城 林春泽 李武阶 | 2016 | 气象学报2016，74，2： | 60 |
| 2 | 成都平原大气颗粒物中无机水溶性离子污染特征显示文摘为探讨成都平原大气颗粒物中水溶性离子的污染特征,识别水溶性离子的组成、分布和时空变化,有针对性地控制重污染和灰霾天气,于2013年8月~2014年7月,在成都平原的5个监测点位共采集1 476个颗粒物样品,应用离子色谱法对PM10和PM_(2.5)中8种无机水溶性离子(SO_4^(2-)、NO_3^-、NH_4^+、K^+、Na^+、Ca^(2+)、Mg^(2+)、Cl^-)进行测量.结果表明在观测期间,PM_(2.5~10)和PM_(2.5)中无机水溶性离子总量分别为11.35μg·m-3和36.93μg·m-3,分别占ρ(PM_(2.5)~10)和ρ(PM_(2.5))的37.8%和46.6%;其中二次离子(SO_4^(2-)、NO_3^-和NH^+4,SNA)约占各自水溶性离子总量的81.1%和89.9%.水溶性离子质量浓度冬季最高,春秋季相当,夏季最低.ρ(SO2-4)/ρ(PM_(2.5))夏秋季较高,而ρ(NO_3^-)/ρ(PM_(2.5))冬季最高,夏季最低.SNA、Cl^-、K^+大多分布在PM_(2.5)中,Ca^(2+)和Mg^(2+)主要分布在PM_(2.5~10)中.PM_(2.5)基本呈中性,水溶性离子主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3、KNO_3、NaCl、KCl等形式存在.ρ(NO_3^-)/ρ(SO_4^(2-))揭示固定源依然是PM_(2.5)的主要来源.硫氧化速率(SOR)和氮氧化速率(NOR)年均值分别为0.31和0.13,SOR夏季最高,NOR冬季最高,二者变化趋势相反.成都平原PM_(2.5)呈区域性复合污染特征,SNA是造成ρ(PM_(2.5))增加的主导因素. | 蒋燕 贺光艳 罗彬 陈建文 王斌 杜云松 杜明 | 2016 | 环境科学2016，37，8： | 27 |
| 3 | 武汉地区秋冬季清洁与重污染过程的水溶性离子特征研究显示文摘利用武汉地区2014年秋、冬季在线离子色谱分析仪Marga监测所得的大气PM_(2.5)中水溶性离子数据和武汉市环境空气质量自动监测的细颗粒物数据,分析了武汉地区秋、冬季重污染和清洁过程的大气污染特征.结果表明,PM_(2.5)是武汉地区秋、冬季大气污染的首要污染物,无论是在清洁还是重污染过程中,NO_3^-、SO_4^(2-)和NH_4^+3种成分都是PM_(2.5)的主要无机成分.重污染过程中PM_(2.5)的平均浓度是清洁过程的4.5倍,而3种主要水溶性离子平均浓度增长至清洁过程的5~6倍,且有着显著的相关性,二次生成水溶性离子的污染已成为武汉秋、冬季大气污染的主要因素.Cl-在重污染过程中的浓度及与PM_(2.5)的相关系数显著增大,表明化石燃料燃烧等过程也对重污染的形成产生了较显著的作用,值得关注的是,K^+在重污染过程中的浓度及与PM_(2.5)的相关系数增大也验证了燃烧过程对重污染起到的贡献.硫氧化率和氮氧化率的分析结果表明,重污染过程中的二次转化要多于清洁过程,可能是非均相反应生成了二次污染的硫酸盐和硝酸盐.线性回归分析的方程系数研究表明,NH_4NO_3和(NH_4)_2SO_4可能是清洁和重污染过程中主要的盐类物质.NO_3^-/SO_4^(2-)的平均质量浓度比说明移动源对武汉地区秋、冬季二次污染的形成和发展已经起到越来越大的作用,特别是重污染过程中的影响更大. | 操文祥 陈楠 田一平 全继宏 | 2017 | 环境科学学报2017，37，1： | 24 |
| 4 | 新乡市秋季大气细颗粒物PM2.5中水溶性离子特征及其来源解析显示文摘为探究新乡市秋季PM_(2.5)污染水平及水溶性离子特征,于2016年9—11月期间,利用TH-150C中流量大气采样器分别在新乡市城市和郊区设立的两个采样点采集了大气PM_(2.5)样品,并分别用重量法和离子色谱法测得PM_(2.5)的浓度值和水溶性离子的组分,分析了大气PM_(2.5)的组成特征、变化规律及污染来源.结果表明,采样期间,城市站PM_(2.5)浓度为122.65~223.56μg·m-3,平均值为164.17μg·m-3,郊区站PM_(2.5)浓度为92.99~217.40μg·m-3,平均值为144.75μg·m-3,均超过国家二级标准浓度限值(75μg·m-3).采样期间,城市站7种水溶性无机离子(NH+4、NO-3、SO2-4、K+、Mg2+、Ca2+、Cl-)的平均质量浓度分别为9.98、22.05、13.41、0.65、0.04、0.30、2.19μg·m-3,郊区站分别为7.49、17.95、10.34、0.38、0.03、0.57、1.35μg·m-3;其中,NO-3、SO2-4、NH+4是大气PM_(2.5)中水溶性离子最主要的二次污染成分,而硝酸盐则是新乡市大气灰霾污染的关键组分.对PM_(2.5)中阴、阳离子进行相关性分析,结果发现,新乡市大气颗粒物PM_(2.5)总体呈酸性.PM_(2.5)中水溶性离子来源主要有二次转化,以及工业源、燃烧源及土壤建筑尘等,移动源(汽车尾气)对新乡市秋季大气污染的贡献较大. | 闫广轩 杨争 席冬冬 唐明双 雷豪杰 杨胜楠 曹治国 张鑫 刘子锐 樊静 王跃思 | 2018 | 环境科学学报2018，38，2： | 23 |
| 5 | 武汉市春季大气PM_(2.5)中水溶性离子特征显示文摘运用大气PM_(2.5)水溶性组分及其气态前体物在线监测系统(GAC-IC)于2017年3月5—12日对武汉市大气PM_(2.5)中水溶性组分进行了在线监测,分析了PM_(2.5)中主要水溶性离子的化学特征和作用机制。结果表明:实验期间武汉市大气PM_(2.5)中水溶性组分与气态前体物间存在明显的二次转化过程,二次反应是PM_(2.5)的重要来源。监测期间,PM_(2.5)中NO_3^-、SO_4^(2-)和NH_4^+的平均质量浓度分别为24.3、16.9、15.0μg/m^3,是PM_(2.5)中重要的水溶性无机离子,占PM_(2.5)质量浓度的40%~70%。硫氧化率(SOR)和氮氧化率(NOR)平均值分别为0.52和0.27,表现出较为明显的二次污染特征。通过相关性分析发现:监测点位周边大气PM_(2.5)中NH_4^+与NO_3^-、SO_4^(2-)有良好的相关性,且表现为富氨状态,大气中铵能较好地中和SO_4^(2-)和NO_3^-。 | 郁佳 胡世祥 黄振 田建军 | 2017 | 中国环境监测2017，33，5： | 8 |
| 6 | 武汉市道路扬尘源排放清单及空间分布特征研究显示文摘参考AP-42方法的采样规范(USEPA,2011),对武汉市13个城区的不同类型道路采集了137个扬尘样,并记录采样面积、车流情况、车道状况、地理位置、周围环境以及气象数据要素信息,得到了不同类型道路的积尘负荷,估算了其扬尘排放因子和排放量.结果表明:武汉总城区尘负荷由大到小顺序为支路>次干道>主干道>快速路,其中支路平均尘负荷为2. 396 g/m2,快速路为0. 852 g/m^2,远城区平均尘负荷是主城区平均尘负荷的2倍左右.各类型道路不同粒径范围的道路交通扬尘排放因子大小顺序为支路>次干路>主干路>高速路,与尘负荷大小趋势一致.2016年道路交通扬尘源TSP的年排放量为156 931. 4 t,PM10的年排放量为39 868. 7 t,PM_(2.5)的年排放量为11 574. 8 t,其不确定性范围分别为-24. 7%~31. 4%、-31. 3%~32. 9%、-31. 8%~30. 5%.其中主干道扬尘排放量最大,其TSP、PM_(10)和PM_(2.5)的年排放量分别为64 447. 1、16 372. 9和4 753. 4 t. | 祝嘉欣 成海容 虎彩娇 王祖武 | 2018 | 南京信息工程大学学报(自然科学版)2018，10，5： | 7 |
| 7 | 重庆市涪陵城区PM_(2.5)中水溶性离子污染特征显示文摘2015年冬季和2015年夏季在重庆市涪陵城区采集大气细颗粒物(PM_(2.5))样品,分析其质量浓度及5种主要水溶性离子(WSIIs) Cl^-,SO_4^(2-),NO_3^-,K^+和NH_4~的含量。涪陵城区冬季PM2.5质量浓度为(116.7±57.9)μg/m^3,是夏季的2.5倍。冬、夏季WSIIs的平均浓度分别为47.1μg/m^3和17.5μg/m^3,在PM_(2.5)中的占比分别为40.6%和35.0%。SO_4^(2-),NO_3(-),NH_4^+(合称为二次无机组分SNA)是最主要的WSIIs;冬、夏季SNA平均浓度分别为43.2μg/m^3和16.5μg/m^3,分别占WSIIs的91.6%、94.1%,占PM2.5的37.0%和34.4%。这表明二次无机组分是细颗粒物污染的重要贡献者。相关性分析表明,在涪陵城区铵盐主要以(NH_4)_2SO_4和NH_4NO_3的形式存在。 | 罗琼 王祥洪 王欢博 丁世敏 田密 彭超 曹旭耀 杨复沫 | 2019 | 三峡生态环境监测2019，4，1： | 6 |
| 8 | 武汉市大气污染变化趋势预测显示文摘以2014年武汉市大气污染源排放清单为基准,结合《武汉市城市空气质量达标规划(2013—2027年)》研究工作,预测了其实施后在控制'两高'行业新增产能、污染源综合治理、淘汰落后产能、控制机动车保有量等方面对武汉市SO_2、NO_x、PM_(10)、PM_(2.5)的减排量.利用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS),模拟分析了《达标规划》大气污染治理重点工程实施的空气质量改善效果.结果表明:《达标规划》实施后,2020年武汉市SO2、NO_2、PM_(10)和PM_(2.5)排放量将分别比2014年削减22%~66%、6%~37%、14%~40%和17%~46%;武汉市空气质量有所改善,但NO_2和颗粒物年均浓度仍不能达到环境空气质量二级标准. | 邱培培 唐晓 卢苗苗 黄宇 周君蕊 | 2018 | 南京信息工程大学学报(自然科学版)2018，10，5： | 6 |
| 9 | 武汉市三类不同大气污染过程下大气污染物特征及潜在源区分析显示文摘为了探讨武汉市不同类型大气污染过程中大气污染物变化特征,分析对比了沙尘、秸秆燃烧和霾污染过程中大气污染物(SO2,NO2,CO,O3,PM2.5和PM10)的变化特征及其影响因素。使用HYSPLIT模式计算了不同类型污染过程中气团轨迹,并利用潜在源区贡献(potential source contribution function,PSCF)和浓度权重轨迹(concentration weighted trajectory,CWT)分析方法,揭示了武汉市不同类型污染过程中大气污染物的潜在源区分布及其贡献特性。结果表明,不同类型污染下大气污染物变化不同。沙尘天主要以PM10污染为主,平均浓度为408.8μg/m^3,是干净天的5.9倍,PM2.5/PM10仅为29%。霾过程中主要以PM2.5污染为主,平均浓度为182.8μg/m^3,是干净天的3.7倍,PM2.5/PM10为90.4%。秸秆燃烧过程中大气污染物浓度均不同程度地增加,其中PM2.5、PM10和SO2的浓度分别为100.2μg/m^3,155.4μg/m^3和23.7μg/m^3,是干净天的1.8倍,1.6倍和1.6倍。表明,不同类型污染下大气污染物的日变化不同,不同类型污染过程中大气污染物的潜在源区差异较大。沙尘期间大气污染物的主要潜在源区为安徽、河南南部、沙尘源区的内蒙古和甘肃等地区。霾过程中大气污染物的主要潜在源区为湖南东北部、湖北东部、安徽西南部、浙江西部、江西北部和河南南部。秸秆燃烧过程中大气污染物的主要潜在源区为安徽、江苏西南部和河南东南部。 | 王红磊 沈利娟 施双双 卢文 刘安康 | 2019 | 三峡生态环境监测2019，4，2： | 6 |
| 10 | 南京市东郊大气颗粒物污染特征显示文摘为了研究南京东郊大气颗粒物污染特征,利用安德森8级粒度分布采样器采样,并结合大气监测数据,综合分析2013-2014年间南京东郊大气颗粒物的粒度分布特征和大气污染物的污染水平及其相互关系.结果表明:南京市大气污染主要由粒径为>0.43~2.10 μm的大气颗粒物引起,其中12月份污染最严重,且首要污染物为细颗粒物PM2.5;温度、降雨量、风速等气象因素对颗粒物呈负相关性影响;灰霾天时颗粒物浓度受SO2、NO2的正相关性影响比非灰霾天时大,且NO2浓度对颗粒物浓度的影响比SO2浓度的影响大. | 冯曙艳 蒋婷梅 茆平 杨毅 李燕 | 2015 | 中国粉体技术2015，21，4： | 5 |
| 11 | 灰霾期间大气颗粒物污染特征研究进展显示文摘近年来,随着经济的迅速发展和城市化进程的加快,灰霾天气呈现增加的趋势,引起了社会的高度关注。综述了灰霾发生时大气颗粒物污染水平、粒径分布和垂直分布特征,大气颗粒物重要化学成分(水溶性离子、有机碳和元素碳、金属元素)的浓度水平和粒径分布特征及大气颗粒物的来源解析方法,并提出灰霾主要防治措施。 | 王剑 徐美 叶霞 张翠华 张文育 | 2015 | 广州化工2015，43，13： | 1 |
| 12 | 电视天气预报中的色彩搭配显示文摘电视天气预报节目因其广泛的服务性而拥有大量的电视观众,近几年,公众气象服务发展越来越壮大,尤其是气象影视节目制作这一块,加强了节目的制作和播出设施投入,对软件和硬件的提升有了极大的改善,有效的利用了各种图片处理软件和数字影像技术、大洋非线性编辑系统等,对实现和完成把自动化生成预报与影视节目完美的结合,制作出了信息化更加强大、内容更加新颖、画面更加精美的实景图片,极具时代感和观赏性的新天气预报。 | 刘蕊 | 2015 | 科技创新导报2015，12，2： | 0 |
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