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| 1 | 北京地区大气颗粒物输送路径及潜在源分析显示文摘利用TrajStat软件和全球资料同化系统数据,计算了2005~2016年北京市逐日72h气流后向轨迹,采用聚类分析方法,结合北京同期PM_(2.5)逐日质量浓度数据,分析北京市年及四季后向气流轨迹特征及其对北京市颗粒物浓度的影响,运用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),探讨研究时期内不同季节影响北京市颗粒物质量浓度的潜在源区以及不同源区对北京颗粒物质量浓度的贡献.结果表明,就全年而言,西北输送气流占总轨迹的比例最高,达59.97%,且其输送距离最远、输送高度最高、移速最快.输送高度最低、距离最短、移速最慢的东南气流占比次之,为27.64%,东北气流占比最低为12.40%,其移速和输送距离介于前两者之间.主要污染轨迹来自山东、河北,其次为来自俄罗斯、蒙古国和内蒙古荒漠戈壁地区的西北气流.PSCF和CWT分析发现,蒙中、晋中、冀西南、豫北及鲁西是影响北京PM_(2.5)的主要潜在区域.而不同季节、不同输送路径对北京PM_(2.5)污染影响的差异显著,春季主要受来自蒙晋交界区域的短距离输送气流影响,潜在源区位于冀南、鲁西、豫东和皖西北地区,夏季污染轨迹来自鲁、晋地区,潜在源区为豫东北、皖北和苏北地区;秋季主要受来自冀南地区的短距离气流影响,潜在源区为晋北、冀南、豫北和鲁西地区,冬季主要受来自蒙古国中西部和蒙中地区的远距离输送气流影响,潜在源区主要在冀南、鲁西、豫北、晋和蒙西地区. | 李颜君 安兴琴 范广洲 | 2019 | 中国环境科学2019，39，3： | 46 |
| 2 | 气象条件对河北廊坊城市空气质量的影响显示文摘气象条件是影响大气污染的重要因子.利用2013年3月—2014年2月廊坊颗粒物质量浓度监测资料、自动气象站观测资料和欧洲中期天气预报中心再分析资料,采用多种统计方法分析气象与污染的关系,量化天气形势和局地气象条件对城市颗粒物质量浓度变化的贡献.结果表明:天气形势是决定局地气象要素和城市空气质量的重要因子.当廊坊位于高压中心或高压后部时,大气层结稳定,易造成重污染;当廊坊位于高压前部(气压梯度较大)时,大气层结不稳定,易于污染物输送和扩散.利用客观天气分型结合污染物质量浓度统计分析方法,可以量化天气形势对城市空气质量的影响.在局地气象要素中,能见度与ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_(10))相关性最高(相关系数分别为-0.75和-0.53,下同),其次依次为风速(-0.45和-0.31)、相对湿度(0.41和0.25)和温度(-0.15和-0.06).通过污染物浓度与局地风场关系分析发现,廊坊颗粒物质量浓度受天津市、河北省南部区域输送的影响明显,受北京区域输送的影响相对较弱.研究显示,气象条件可以解释廊坊ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_(10))日均值变化的56%和49%,其在冬季对颗粒物质量浓度影响最为显著,春秋季次之,夏季影响最小. | 何建军 吴琳 毛洪钧 李瑞芃 | 2016 | 环境科学研究2016，29，6： | 36 |
| 3 | 2016—2017年冬季华北地区一次重污染过程的气象条件分析显示文摘以华北地区为研究区域,利用地面监测数据、高空观测资料、NCEP FNL资料及HYSPLIT后向轨迹模式,对2016年12月26日至2017年1月9日该地区的雾霾天气过程进行综合分析。结果表明,雾霾期间高空以纬向环流为主,冷空气势力偏弱,主要受高压、弱高压或均压场控制,有利于华北地区静稳天气形成。同时,雾霾期间边界层平均高度约600~900 m,污染物浓度与边界层高度呈负相关,且污染物浓度变化较边界层高度变化存在滞后现象。逆温层的长期存在,不利于污染物垂直扩散,能见度一直维持在5 km以下。后向轨迹集合模拟与聚类分析表明,以北京地区为核心的华北地区雾霾天气期间,外来污染物中,80%来自西北方气团,20%来自河北西南地区气团。 | 滑申冰 师华定 王堃 高佳佳 | 2018 | 气象与环境科学2018，41，4： | 36 |
| 4 | 京津冀及周边“2+26”城市秋冬季大气重污染气象条件及其气候特征研究显示文摘基于1961-2017年的地面常规气象观测资料以及ERA-Interim再分析资料等数据,采用大气自净能力指数(ASI)建立了重污染气象条件等级判别方法。通过对京津冀及周边“2+26”城市秋冬季大气重污染气象条件的长年代变化特征及其成因的分析,得出以下结论:从大气重污染气象条件多年平均水平来看,山西晋城从发生频次到极端性均为最高,北京、河北廊坊和河南郑州多发,河北保定、石家庄和衡水极端性较高。自1961年以来,虽然京津冀及周边“2+26”城市秋冬季大气重污染气象条件在历史上均有发生,但发生次数在2010年后显著增加,这是导致大气重污染频发的重要因素之一。相比2013—2016年,2017年秋冬季京津冀及周边“2+26”城市大气对污染物的清除能力相对较好,虽然北京不利于污染物扩散的气象条件仍然多发,但极端性明显降低。20世纪80年代和2010年以来京津冀及周边地区大气重污染气象条件发生频次均较多,这受到了气候变化背景下冷空气强度和大气滞留条件变化的明显影响,同时也在一定程度上受到了城市化的影响。 | 梅梅 朱蓉 孙朝阳 | 2019 | 气候变化研究进展2019，15，3： | 35 |
| 5 | 冬季山谷风和海陆风对京津冀地区大气污染分布的影响显示文摘为了弄清冬季山谷风、海陆风对京津冀地区大气污染时空分布的影响,利用2016年12月地面加密自动气象站逐时观测数据和中国环境监测总站发布的逐时PM_(2.5)浓度数据,计算平均风矢量场和平均PM_(2.5)浓度场,分析山谷风、海陆风变化规律及其对PM_(2.5)浓度分布的影响.结果表明,在山谷风日,中午至下午谷风将位于河北太行山东部地区的污染物向北输送.傍晚以后,在北京西部、北部,以及河北太行山山前出现的山风与偏南风构成'人字形'辐合线,辐合线的汇聚作用使北京地区、廊坊,以及保定、石家庄、邢台等地大气污染加重.在海陆风日,下午至前半夜,河北中东部沿海地区出现东南向海风,深入内陆到达天津东南部地区,海风前缘区域大气污染加重;通过对中国科学院大气物理研究所铁塔0~325 m风向风速与PM_(2.5)浓度时间变化关系分析,以及利用Cressman法插值得到的地面风向风速和PM_(2.5)浓度二维格点场,分析北京地区重霾污染过程中近地层山谷风和海陆风对大气污染形成的影响:中午至下午,谷风将大气污染物向北京输送.傍晚以后,大气污染物在山风与偏南风形成的辐合线附近汇聚,在北京地区及以南地区形成PM_(2.5)高污染区.凌晨至早晨北京被山风控制,大气污染物被吹离北京、滞留在北京以南至天津西北地区.冬季,山谷风的输送和汇聚作用使大气污染物以日为周期不断循环和累积,对北京地区至北京以南地区、河北太行山东部地区的大气重污染形成起重要作用. | 李青春 李炬 郑祚芳 王耀庭 于淼 | 2019 | 环境科学2019，40，2： | 18 |
| 6 | 2015年11月京津冀持续重污染过程模拟研究显示文摘2015年11月,京津冀地区发生了覆盖面积较广、持续时间较长、强度较强的严重污染过程。本文利用WRF中尺度模拟结果,结合常规气象观测资料分析了在这次持续性严重污染过程中气象条件所起到的作用。结果表明,在此次严重污染过程中,混合层高度较10a平均下降了约50%,大大压缩了污染物的垂直扩散空间,另外较弱的低层风也不利于污染物的水平扩散;通风量持续偏低导致污染物大量堆积。在整个过程中,本地区主导风向为偏东风,其次为偏南风,且偏南风的频率为近10a来最高。三面环山的特殊地形以及偏东气流污染物输送带和西南输送带的形成使得大量外来污染物被输送到本地;近地面湿度较高使得能见度降低,污染物浓度快速上升,加剧了污染状况。 | 樊梦 朱蓉 朱克云 李泽椿 | 2016 | 高原山地气象研究2016，36，1： | 15 |
| 7 | 中国环境保护重点城市空气质量指数时空变化特征显示文摘目的分析中国113个环境保护重点城市空气质量指数(AQI)的季节变化和区域分布特征。方法收集2014年中国113个环境保护重点城市AQI和首要污染物的日报监测数据,分析其时空变化特征。结果2014年中国研究城市的空气质量呈现'冬劣夏优'的特点。春季华北、东北和西北地区以PM10为首要空气污染物的城市比例分别为60.0%、81.8%和100.0%;夏季东北、华东、华南及西南地区以O3为首要空气污染物的城市比例分别为54.6%、68.8%、27.3%和40.0%;秋季以PM2.5为首要空气污染物的城市在华中地区和东北地区比例最高,分别为93.8%和81.8%,冬季以PM2.5为首要空气污染物的城市在东北地区和华东地区比例最高,分别为100.0%和96.9%;研究城市的区域性空气质量呈现以京津冀地区、河南省和山东省为中心向周边逐渐变好的特点。全年空气质量优劣排序为:华南>西南>东北>西北>华东>华中>华北,其优良率依次为83.74%、78.56%、68.24%、67.23%、65.06%、55.34%和52.47%。结论 2014年,PM2.5依然是中国主要的空气污染物,应重视防控各季节PM2.5污染,同时也应重视防控春季北方城市的PM10污染和夏季东北、华东、华南和西南地区城市的O3污染。 | 徐甜 王志远 张兵 殷文军 程娟 张佑健 黄橙 袁晶 | 2016 | 中国公共卫生2016，32，8： | 14 |
| 8 | 天津重污染天气混合层厚度阈值及应用研究显示文摘在对比云高仪反演数据和中尺度模式不同边界层方案模拟数据的基础上,构建天津地区混合层厚度数据集,并收集2009—2015年天津地区PM_(2.5)质量浓度和能见度资料,开展天津地区重污染天气混合层厚度阈值和相关规律研究。结果表明:2000—2015年期间天津地区混合层厚度呈现波动性逐年增加趋势,与255m气象塔观测近年天津地区逆温层底升高以及夜间边界层高度增加有较强的一致性。统计显示PM_(2.5)日均质量浓度和混合层厚度呈现指数关系,混合层厚度越低PM_(2.5)质量浓度越高,其阈值天津地区可以以200、400、600和800 m作为界限判断大气污染垂直扩散能力,当日均混合层厚度<200m时,天津地区重污染天气出现概率52%,中度以上霾出现概率46%,需要特别关注。PM_(2.5)日均质量浓度和混合层厚度的负相关并不适用于所有过程,对于输送型过程由于大气污染的输送一般由高空影响地面,在污染的起始阶段,混合层厚度的增加,反而有利于上层大气污染物向下的传输,使得近地面PM_(2.5)质量浓度升高,在运用混合层厚度阈值指标时需要特别考虑。 | 蔡子颖 张敏 韩素芹 李培彦 刘敬乐 姚青 | 2018 | 气象2018，44，7： | 14 |
| 9 | 上海地区AQI变化特征及与气象因素的相关性显示文摘基于上海地区2012—2016年逐日PM2.5、PM10、CO、O3、SO2、NO2的分指数(individual air quality index,IAQI)数据以及同期气象要素(风速、降水量、气温、相对湿度、总云量、低云量)、逆温数据和高空大气环流数据,分析了上海地区空气质量指数的时间变化特征和气候要素对空气质量的影响,并选取PM 2.5和O3污染天气过程及其邻近的非污染天气过程,对比分析高空大气环流形势的差异。结果表明:上海地区出现PM2.5、PM10和NO2污染天气在冬季最多,分别为31.4 d、10.0 d和14.8 d,而O3污染天气在夏季最多(18.8 d)。风速和低云量是影响PM2.5污染的重要气象因素,最大相关系数分别为-0.313和-0.261,O3污染则与气温和日照时数密切相关,最大相关系数分别为0.449和0.363,PM2.5、O3污染的发生也与前一日以及当日出现逆等温天气存在较好的相关性。在PM2.5污染天气过程,上海位于槽后高压前部,850 hPa有较强西北风,而非PM 2.5污染天气过程中上海位于高压后部,低层850 hPa为东南风。在O 3污染天气和非污染天气过程,中国东部长波射出辐射(Outgoing Longwave Radiation,OLR)分别为正、负距平,副热带高压控制下上海晴热少云,易引起O3污染,反之上海上空云系多,不容易出现污染。 | 郑庆锋 史军 董广涛 黄文娟 徐卫忠 王泉源 | 2019 | 气象与环境学报2019，35，5： | 14 |
| 10 | 成渝地区空气重污染天气形势分析显示文摘利用Lamb-Jenkinson客观环流分型法,对成渝地区及4个子区域2014—2018年高度场和海平面气压场进行了环流分型,并探讨了环流型与空气污染的关系.结果表明,成渝地区海平面气压场的最高频率环流型为东北气流型(NE),850 hPa上为高压型(A),500 hPa上为平直西风气流型(W).综合来看,成渝地区易发生污染天气形势是:高空500 hPa为平直西风(W),地面和850 hPa上为低压(C)或东南气流型(SE);易出现优良天气的环流形势是:高空500 hPa为平直西风(W),地面和850 hPa上为高压(A)或东北气流型(NE).对个例进行分析后发现,当地面为气旋或东南气流,同时风速较小时,不利于污染物的水平扩散;若高空为弱脊控制或者为槽后西北气流,则在下沉气流的作用下,不利于污染的垂直扩散,地面污染进一步加重. | 常美玉 向卫国 钱骏 张小玲 陈军辉 杨显玉 张公亮 | 2020 | 环境科学学报2020，40，1： | 12 |
| 11 | 南宁市PM2.5浓度与气象因素的关系显示文摘空气污染主要与污染源的排放、气象条件、地形地貌三方面因素有关。对南宁市空气质量指数与气象因素的关系进行研究,进一步探究空气污染的主要污染源PM2.5与气象因素之间的关系,分析了促进空气污染发生的气象条件,并在此基础上建立多元线性模型对空气污染物PM2.5的浓度值进行预测。结果表明预测模型拟合度最大达到了0.747,说明了该预测模型能够适用于南宁市空气污染物PM2.5的监测和预报。 | 谢劭峰 周志浩 李国弘 | 2020 | 科学技术与工程2020，20，2： | 11 |
| 12 | 长江三角洲冬季电厂排放对大气污染的影响显示文摘分析了长江三角洲地区电厂排放的基本特征并利用WRF-Chem模拟冬季大气污染状况,研究了冬季电厂排放主要污染物的特征及其对空气质量的影响,结果显示,长三角电厂排放的主要大气污染物为SO_2、NOx及PM_(2.5),2010年排放量可分别达到826.8、1475.6和137.3Gg,分别占长三角地区人为源总排放量的34%、38%和14%.冬季主要大气污染物(SO_2、NO_2、PM_(2.5))浓度高值区分布在南京-上海,杭州-宁波一带.电厂对SO_2浓度贡献量(率)的空间分布与SO_2排放的空间分布较为一致,而NO_2、PM_(2.5),其贡献量(率)的高值区主要分布在安徽、浙江和江西的交界处以及浙江省的东海岸.相对SO_2、NO_2,电厂对PM_(2.5)贡献量(率)较低,各地均在20μg/m^3(15%)以下.污染时期电厂排放对模拟的PM_(2.5)和SO_2贡献率(6.9%、34.2%)较清洁时期(4.9%、20.7%)大,而对于NO_2,清洁和污染时期的贡献量没有明显差别,均在10μg/m^3左右.冬季气温低、风速小及边界层高度低的特征不利于低层污染物的扩散,易导致重污染事件的发生. | 沙桐 马晓燕 王健颖 贾海灵 胡亚男 田蓉 管奇坤 李若琳 | 2018 | 中国环境科学2018，38，9： | 11 |
| 13 | 减排措施与气象因子对2013—2019年中国大陆地区PM_(2.5)浓度变化的贡献显示文摘利用地面气象观测站数据计算的大气自净能力指数(Atmospheric Self-cleaning ability Index,简称ASI)和环境监测站PM_(2.5)实测数据,评估了中国大陆地区2014—2019年相对于2013年('大气国十条'实施初期)污染物总体排放率的相对变化,给出了PM_(2.5)浓度削减量中气象条件和减排措施的相对贡献.研究结果显示,2014年全国排放率总体已下降,2017年各地区全面实现减排,较2013年全国平均减排36.11%,2019年减排幅度进一步加大,至48.50%,其中中东部地区整体减排力度大于西部和东北部地区.2015和2016年秋冬,重点区域持续性重污染频发现象的出现是不利气象条件背景与减排略有放松共同作用的结果,但持续的减排措施对于遏制空气质量的恶化起到了积极作用.2019年,京津冀、汾渭平原、长三角等9个重点区域PM_(2.5)浓度相较2013年明显降低,高空气质量至少一半以上的原因来源于人为减排,气象因子的贡献相对较小,仅为3%~18%,一些区域气象因子对PM_(2.5)的改善甚至起到负作用.2013年'大气国十条'实施以来,全国各重点区域有效的污染排放控制确实对空气质量改善起到了决定性作用.本文研发的分离气象和减排措施对PM_(2.5)浓度变化中相对贡献的方法,使用的定量关系简单、明确,所使用的数据客观、可靠,有利于快速估算和决策. | 梅梅 徐大海 朱蓉 王宗爽 | 2021 | 环境科学学报2021，41，7： | 10 |
| 14 | 2015年北京“阅兵蓝”特征及成因探讨显示文摘利用大气成分和气象要素观测数据,对2015年8~9月北京田径世锦赛和抗战胜利70周年纪念活动期间的北京PM_(2.5)浓度变化特征及其相关的大气污染气象条件进行了研究,并采用大气化学数值模式模拟了气象条件、减排措施和区域减排联合行动对北京PM_(2.5)浓度下降的作用和贡献.结果表明:纪念活动期间北京地区空气质量显著改善,PM_(2.5)平均浓度仅为18.7μg/m^3,比前期8月1~19日下降70%,比2014年同期降低74.0%;东北冷涡长时间稳定少动为空气质量改善提供了良好的大气环流条件,北京地区混合层高度相比前期升高20%,相对湿度降低17%,风速增大7%,气象要素变化为庆祝活动期间PM_(2.5)浓度下降提供了良好的气象条件,尤其是地面主导风向转为偏北风后,阻止了北京城南及华北中南部地区的污染物输入北京城区;CAMx模式的模拟结果表明,与2014年同期相比,气象条件变化在北京PM_(2.5)浓度降幅中的贡献率达73%;纪念活动期间有无减排的模拟分析显示,在相同的气象条件下,减排措施使北京PM_(2.5)浓度下降约33%;期间北京PM_(2.5)来源以本地排放为主,本地的减排措施对改善空气质量的贡献率约为72%,周边地区减排的贡献率约为28%. | 康志明 桂海林 王继康 江琪 吕梦瑶 | 2016 | 中国环境科学2016，36，11： | 10 |
| 15 | 关中区域大气重污染年份气象条件分析显示文摘利用关中区域环境污染监测数据和同时期气象数据,定义了区域重污染和区域污染天气过程,选择2017年为代表年,采用帕斯奎尔分类方法和国标法计算大气稳定度等级和混合层高度,着重分析了区域污染天气过程中稳定度等级等5个表征大气扩散能力的气象参数特征,建立了关中区域各强度污染天气气象条件概念模型。研究结果表明:2014—2018年关中区域年平均污染日为145.4 d,不同强度的污染日数均呈增加趋势,秋冬季是关中区域污染的多发季节,特别是当大气混合层高度≤300 m,稳定类频率60%,累积逆温厚度≥260 m,静小风频率≥55%和关中腹地出现风辐合区时,极不利于污染物的扩散和清除,易造成区域重污染天气。 | 胡琳 程路 林扬 胡淑兰 何晓嫒 | 2020 | 干旱区研究2020，37，6： | 9 |
| 16 | WRF四维同化数据在空气质量法规模型CALPUFF的应用研究显示文摘利用内蒙古正蓝旗地区气象观测数据和牛顿张弛逼近四维同化方法,通过WRF、CALPUFF的模拟,在此基础上结合气象要素、污染物浓度等实测数据,对比了同化前后模拟结果与观测结果的相符性。结果表明:在加入同化方案后,WRF模拟的各气象要素相关系数(R)、吻合指数等指标均有所提高,CALPUFF的模拟结果也更接近于观测值。说明该同化方法可有效提高气象要素模拟的准确性,有助于改善CALPUFF模拟效果,可应用于我国大气环境影响评价工作。 | 杨景朝 伯鑫 田军 王刚 李时蓓 王琰 | 2018 | 环境工程2018，36，7： | 9 |
| 17 | 基于城市大气环境荷载指数的大气污染排放变率估算显示文摘基于地面气象观测资料计算大气自净能力指数ASI,和环境监测站的实测PM2.5浓度数据,利用城市大气环境荷载指数研究分析了2个时段单位人口的污染物排放率的变化,以及2013年9月~2019年2月京津冀及周边主要城市气象条件和减排措施对空气污染物浓度变化的作用.结果显示:秋冬季节污染物的削减力度明显大于春夏季.2014年秋冬季有74.5%城市实现减排,区域平均减排12.6%,减排初见成效;2017年和2018年秋冬季,京津冀及周边地区持续大幅减排,其中京津冀区域相对基准年分别减排54.0%和47.7%.长治市在2014~2017年秋冬季排放率均高于基准年,直至2018年冬季始实现减排27.6%;石家庄市排放率变化幅度波动较大,2016年冬季相比2014年冬季增加68.2%,今后区域污染物防控需要重点关注以上2个城市.城市大气环境荷载指数能够客观定量反映出典型减排时段的排放率变化方向和幅度,是一种评估气象条件和排放控制措施二者对污染物浓度变化各自作用的简单有效方法. | 梅梅 徐大海 朱蓉 王宗爽 | 2020 | 中国环境科学2020，40，2： | 8 |
| 18 | 京津冀鲁豫地区空气质量变化特征及其气象驱动因素研究显示文摘利用2013—2016年京津冀鲁豫地区多个城市的空气质量指数(AQI)和同期气象要素观测资料,分析空气质量时空分布规律及其与气象要素的关系。结果表明:京津冀鲁豫地区2013—2016年AQI均值为116,总体属轻度污染,空气质量需得到重视;空气质量存在明显的季节差异和空间差异,冬季空气质量最差、春秋季次之、夏季最好;空间分布上,以石家庄市、邢台市为中心的集中分布区为AQI高值区,空气质量最差,山东省东部沿海地区为AQI低值区,空气质量最好;总体看来,2013—2016年AQI年均值逐步降低,表明空气质量正在逐步改善,这可能与政府实施的保护空气质量的相关措施有关;AQI与气象要素间有明显的相关关系,风速越大、气压越低、温度越高,空气质量越好。不同季节影响空气质量的主导气象因子不同,春季对AQI变异解释度最大的气象要素为平均气温,夏季为平均气压,秋、冬季为平均风速。 | 李思其 杜海波 吴正方 郭湘宇 杨岳 高雅芳 马爽 | 2018 | 环境污染与防治2018，40，12： | 7 |
| 19 | 典型城市臭氧污染源贡献及控制策略费效评估显示文摘东莞是珠三角O_3污染最严重的城市,使用RSM/CMAQ(曲面响应模型)法分析了珠三角区域人为排放的NO_x和VOCs对东莞市O_3浓度变化源贡献.2014基准年分析结果表明,扣除模型域外区域传输及天然源排放对O_3本底浓度贡献(41.00%)后,东莞本地VOCs排放对O_3贡献最大(18.50%),珠三角区域NO_x减排率>13%时可持续降低东莞市O_3浓度.进一步使用ABa CAS-SE(空气污染控制成本效益与达标评估系统)对2017、2020、2025东莞市3个未来年O_3污染控制情景进行了费效评估.评估结果显示,NO_x和VOCs控制比例相对较低的2017年控制情景人体健康效益/区域控制成本比约为1.1;而控制比例相对较高的2025年东莞O_3达标情景效益成本比仅为0.1.这说明,在高减排率情景下,以末端治理为主的控制措施经济可行性较差,需综合采取产业/能源结构调整、清洁生产等措施实现NO_x和VOCs的大比例减排,实现东莞O_3的稳定达标.今后将进一步研究NO_x和VOCs减排对PM_(2.5)环境浓度及健康效益影响,开展多目标污染物协同控制费效评估. | 盛叶文 朱云 陶谨 陈享华 刘可旋 Carey Jang 王书肖 朱振华 危浩 袁颖枝 | 2017 | 环境科学学报2017，37，9： | 7 |
| 20 | 济南市冬季典型重污染天气过程及成因分析显示文摘以山东省济南市2017年12月27-31日的重污染天气过程为例,运用数值模拟与观测资料统计相结合的方法,对此次重污染天气过程的天气形势、气象条件、输送路径和潜在源区进行分析。结果表明:(1)此次重污染天气过程属于静稳累积型污染,基于PM2.5逐时监测数据,将此次污染过程分为污染物累积、重污染持续和显著减弱3个阶段。(2)气压和相对湿度与PM2.5浓度呈显著的正相关,风速则呈显著的负相关,相关系数分别为0.85、0.67、-0.48。地面均压场、持续的小风高湿、逆温等静稳天气有利于污染物的累积与持续。(3)PM2.5输送路径主要为东南和西北路径,分别占轨迹总数的50.71%和49.29%;由于地形原因,东南路径对污染过程的贡献不明显;泰安、淄博等地为此次重污染过程的潜在源区,且以济南市本地污染累积为主。 | 冯亚洁 廉丽姝 李宝富 于淼 张朝雨 | 2020 | 环境污染与防治2020，42，6： | 7 |
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