摘要
新冠肺炎疫情(COVID-19)期间,执行了严格居家隔离措施,人为排放源急剧降低,但北京仍出现了两次持续重霾污染过程.本研究使用北京市大气污染物、气溶胶数浓度和气象要素数据,结合气团轨迹模式(HYSPLIT),计算了潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT),分析了两次重霾污染过程中大气污染物的演变特征及其潜在源区贡献.结果表明,COVID-19期间居家隔离措施对PM2.5和黑碳(BC)的日变化特征影响较大,对CO、NO2、SO2和O3的日变化影响较小.两次重霾污染过程首要污染物均是PM2.5,污染过程1主要是以局地污染为主,污染过程2以局地污染和外来输送为主.不同过程下气溶胶数浓度谱分布均为单峰型分布,峰值位于0.3μm,在污染过程中主要是0.2~0.5μm粒径气溶胶数浓度增加,是干净日的3.3~13.6倍.不同过程中BCliquid对BC的贡献为64.8%~85.1%. BCliquid的浓度为:污染过程2(5.04μg·m-3)>污染过程1(3.20μg·m-3)>干净日(疫情前,2.31μg·m-3)>干净日(疫情,0.76μg·m-3).不同过程中PM2.5和BC的PSCF和CWT分布特征不同.PM2.5的PSCF高值区在干净日(疫情前)和干净日(疫情)主要分布在北京的西南方和西部,权重浓度超过30μg·m-3;在污染过程1和污染过程2主要分布在北京及其周边地区和西南部,权重浓度均超过90μg·m-3. BC的PSCF高值区在干净日(疫情前)、干净日(疫情)和污染过程1主要分布在北京及其周边地区,权重浓度分别超过2.4、0.9和4.5μg·m-3;在污染过程2中分布在北京西南部,权重浓度超过5μg·m-3.
-
单位北京市人工影响天气办公室