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10.19672/j.cnki.1003-6504.2019.04.016

广州市PM2.5污染特征及潜在贡献源区分析

引用
基于NCEP/NCAR全球再分析气象资料和2015-2017年PM2.5浓度,利用HYSPLIT模型研究不同气流轨迹对广州PM2.5浓度的影响,以及污染输送路径和潜在源区空间分布特征.结果 表明:(1)广州2015-2017年PM2.5平均浓度为36.5 μg/m3,逐月平均PM2.5浓度1月份最高,为49.3μg/m3,轻度污染及以上时次比例达15.66%,6月份最低,为20.8 μg/m3,无轻度及以上污染时次.(2)PM2.5平均浓度在不同情景类型下的浓度高低顺序依次为:污染日>干季>清洁日>湿季,其中污染日的PM2.5平均浓度是清洁日的近3倍,干季的PM2.5平均浓度是湿季的1.4倍;不同情景类型下的PM2.5浓度日变化特征基本都在白天时段低(16时最低),晚上时段高(21-22时最高),日变化幅度为污染日>干季>清洁日>湿季.(3)在干季,影响广州的气流轨迹路径主要有5类:东北路径、东南路径、西北路径、西南路径及偏西路径,其中第2类东南路径对广州PM2.5平均浓度的贡献最高;而在湿季,影响广州的气流轨迹路径主要有4类:偏南路径、东南路径、偏北路径及西南路径,其中第3类偏北路径对广州PM2.5浓度的贡献最高.(4)基于潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析法分析表明,广州PM2.5浓度潜在源贡献较大的区域主要集中在广州东部的东莞、惠州、深圳、肇庆、中山等周边地区,该研究可为确定广州污染潜在源贡献区以及区域联防联控提供参考.

大气污染、聚类分析、传输路径、潜在贡献源区、广州

42

X513(大气污染及其防治)

国家重点研发计划;国家重点研发计划;城市环境气象技术创新团队;广东省气象局科技创新团队项目;广东省气象局科研项目;广东省气象局科研项目

2019-07-05(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共10页

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环境科学与技术

1003-6504

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