王媛林
- 作品数：4 被引量：77H指数：4
- 供职机构：中国科学院大气物理研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划国家环境保护公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：环境科学与工程更多>>
- 河南省一次PM_(2.5)污染过程区域性影响数值模拟被引量：14
- 2016年
- 为了研究区域输送对河南省PM_(2.5)重污染的影响,利用中国科学院大气物理研究所自主研发的NAQPMS(嵌套网格空气质量预报)模式模拟了河南省2014年1月12─19日的一次污染事件.污染期间,河南省所有城市ρ(PM_(2.5))小时均值最大值均超过250μg/m3,达到了严重污染水平.利用基于NAQPMS的污染源来源追踪方法评估了本地排放和区域输送的影响.结果表明:研究期间,本地排放和区域输送对河南省ρ(PM_(2.5))的平均贡献率分别达到了50.6%和49.4%.在区域输送方面,安徽省对河南省ρ(PM_(2.5))的贡献率(10.0%)最高,山西省(9.2%)、陕西省(8.5%)次之,河北省(仅2.1%)最低.分地区来看,河南省中部地区以本省累积(贡献率为61.4%,下同)为主,东部地区以安徽省(30.4%)输送为主,南部地区以本省累积(45.1%)、湖北省(14.1%)及安徽省(13.7%)输送为主,西部地区以陕西省(35.4%)输送为主,北部地区则主要以本省累积(58.1%)及山西省(20.7%)输送为主.研究表明,尽管河南省各地区同时出现高污染,但其来源不同,有必要采取区域联防联控措施.
- 郑海涛刘建国李杰王媛林晏平仲朱莉莉王自发
- 关键词：PM2.5数值模拟
- 东南亚生物质燃烧对我国春季PM_(2.5)质量浓度影响的数值模拟被引量：17
- 2016年
- 为研究东南亚生物质燃烧对我国的影响,利用NAQPMS(嵌套网格空气质量预报模式系统)模拟分析了2013年3月我国及东南亚污染物质量浓度分布,以及东南亚国家生物质燃烧对我国ρ(PM_(2.5))的贡献.结果表明:NAQPMS模式可较好地再现ρ(PM_(2.5))的时空演变规律.在我国西南部分地区,东南亚生物质燃烧贡献与当地人为源相当,并且在ρ(PM_(2.5))较高时尤为明显.东南亚生物质燃烧对我国的影响主要有两个路径:第一个路径是缅甸向云南等地的输送,对云南ρ(PM_(2.5))的月均贡献达到20μg/m^3(贡献率为30%),是云南本地生物质燃烧贡献的2倍左右,日均贡献甚至可达到34μg/m3(贡献率为43%),高于我国人为源贡献(28μg/m3)和贡献率(36%);第二个路径是老挝和越南向云南与广西交界的输送,对南宁ρ(PM_(2.5))的月均贡献为10μg/m3,日均贡献高值区间为20~40μg/m3.我国人为源对东南亚的影响较小,对ρ(PM_(2.5))月均贡献率在10%以内,主要集中在越南和东南亚南部沿海城市.东南亚人为源对我国的影响也较小,ρ(PM_(2.5))月均贡献在2μg/m3以下.研究显示,东南亚生物质燃烧对我国特别是西南地区产生的影响不可忽视.
- 张玉洽杨迎春李杰王媛林王自发
- 关键词：生物质燃烧PM2.5
- 2013-2014年河南省PM_(2.5)浓度及其来源模拟研究被引量：23
- 2016年
- 随着城市化和工业化水平的逐渐提高,河南省的空气污染问题也日益严重.利用嵌套网格空气质量模式(NAQPMS),数值模拟了2013年7月—2014年6月年河南省大气细颗粒物及其前体物(NO_2、SO_2、PM_(10)、PM_(2.5))的地面浓度,并量化了其主要来源.结果表明:模式能够较好地再现污染物的时空演化特征.整体来讲,河南省PM_(2.5)的高值区集中在中部和北部地区,呈现冬季高、夏季低的特点.在线源解析模拟发现,河南省不同地区PM_(2.5)的来源有所不同,中西部地区主要来自于本地,而在东部和北部地市,来自周边省份的区域输送更为显著,其贡献达到40%~50%,且在PM_(2.5)浓度的高值区更为明显.就行业贡献而言,居民源、工业源和机动车排放是河南省PM_(2.5)浓度的主要来源,其浓度贡献分别为23.7μg·m^(-3)(贡献比例24%,下同)、20.6μg·m^(-3)(21%)和21.3μg·m^(-3)(22%),电厂、农牧业和地面扬尘的浓度贡献分别为7.0μg·m^(-3)(7%)、8.7μg·m^(-3)(9%)和17.8μg·m^(-3)(18%).受居民源影响最大的地区是河南中东部和北部地市,其贡献达到PM_(2.5)浓度的27%、27%和25%.工业源影响最大的地区集中在太行山南部地市,其浓度贡献为26.4μg·m-3(24%),在其他地市的贡献为17%~23%.机动车对河南东部影响最为显著,其浓度贡献为22.9μg·m^(-3)(24%).电厂和农畜牧业对全省PM_(2.5)的贡献分布比较均匀,分别为6%~9%和8%~10%.分析不同浓度下的PM_(2.5)来源,发现工业源和扬尘贡献随PM_(2.5)浓度增加逐渐降低,而居民源和机动车排放的贡献则有所增加,在PM_(2.5)浓度高于100μg·m^(-)3期间,达到22%和20%.
- 王媛林李杰李昂谢品华郑海涛张玉洽王自发
- 关键词：PM2.5
- 珠三角秋季典型气象条件对空气污染过程的影响分析被引量：24
- 2017年
- 利用空气质量指数(AQI)、主要大气污染物浓度和气象要素、天气图等数据资料,结合中尺度数值天气预报模式WRF,对2014年10月珠三角地区污染期间的天气形势及气象特征进行了分析.结果表明,WRF模式可以较好地反映珠三角地区主要城市地面和高空气象要素的时空变化,9个城市平均地表的温度、相对湿度和风速的模拟值与观测值的相关系数分别为0.90、0.87和0.78.对2014年10月3次污染过程的分析表明,造成该时段珠三角地区空气污染的天气形势主要是高压底部型和均压场型.静风或小风(<2 m·s^(-1))及稳定的大气层结均不利于污染物的扩散,同时由于偏北气流输送周边污染物到珠三角地区,导致污染物浓度不断增加.相对湿度低于65%时,珠三角地区首要污染物以O_3为主;相对湿度高于70%时,PM_(2.5)浓度逐渐增加,成为主要污染物.高温等气象条件会影响光化学反应,加重珠江三角洲的空气污染,表现了该地区大气复合污染的特性.
- 王媛林王哲陈学舜王自发范绍佳陈多宏吴其重
- 关键词：珠三角空气污染数值模拟气象条件
