2014~2017年北京城区霾污染态势及潜在来源

杨 欣,陈义珍,2*,赵妤希,柴发合,王 婉



2014~2017年北京城区霾污染态势及潜在来源

杨 欣1,陈义珍1,2*,赵妤希1,柴发合1,王 婉1

(1.中国环境科学研究院,北京 100012；2.南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心,江苏 南京 210044)

统计分析2014~2017年北京城区霾污染发生情况,利用HYSPLIT模式对4年内气流来向进行聚类计算,识别区域内的主要污染传输通道和潜在污染源区分布及变化.结果显示,研究期间北京市城区空气质量状况整体呈改善趋势,灰霾时发生率从2014年的50.6%降至2017年33.7%,灰霾日数由165d降至78d,每年10月到次年采暖结束的3月灰霾发生较为集中.不同强度霾发生频率逐年下降,秋、冬季灰霾发生频率及污染强度均逐步降低.冀东南平原区、太行山东麓以及燕山南麓沿线为京津冀地区的3条主要污染传输通道,传输高度均在近地1000m内,期间通道轨迹对应北京城区PM2.5平均达124.1μg/m3,其出现频率在2014~2017年逐年减小,并且各年当中同类轨迹所对应的北京PM2.5均呈逐年下降趋势.北京城区PM2.5的主要潜在源区从华北平原和渤海天津港区域逐渐缩小至冀中南和鲁西北地区,且传输通道区域污染贡献率逐年降低,有利的天气形势和人为的区域减排是近年空气质量改善的2大主因.

北京；霾污染；后向轨迹；传输通道；潜在来源

空气中的污染物,除本地人为排放和自然因素产生外,在一定条件下,还可以通过大气输送与扩散等过程将周边区域污染物带至受体区域,其输送与扩散的范围小至几百米,大至区域、洲际乃至全球性各种不同尺度的远距离传输[1-4],因此开展一个城市的大气环境污染防治工作,不仅要考虑局地的影响,还要考虑周边区域的影响.

HYSPLIT后向轨迹模式可以直观地了解大气中气团和粒子运动的轨迹,被广泛应用于大气污染物输送研究[5-9].已有一些学者通过分析气团后向轨迹来定性或定量研究一个地区大气颗粒物的外源传输特征,如Wang等[10]利用气流轨迹追踪,结合模式模拟和天气形势分析结果,识别出太行山沿线的西南气流辐合带为北京市PM10的主要区域传输通道区域;赵子菁等[11]对南京市2012~2014年各类中重度污染天气形势进行分类,并作气流轨迹聚类分析,发现不同天气形势下的霾污染分别受南京本地源、东南近距离污染源和华北地区的远距离输送源的影响;吕升等[12]对照气溶胶粒径分布测定结果,分析得出不同类型气团下气溶胶数浓度和表面积浓度的日变化和粒径分布特征.另外,通过对后向轨迹停留点的计算,还可得到轨迹的来向及占比分布情况,为定位污染的主要潜在来源提供了依据.如任传斌等[13]利用潜在源贡献(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析方法,揭示了不同季节北京城区气流轨迹的输送特征及其对PM2.5聚集的贡献特性,并分析了潜在源区分布的四季差异;李莉等[14]针对上海一次霾污染过程作后向轨迹聚类分析,研究重霾期间影响上海PM2.5质量浓度的潜在源区分布以及贡献情况,提出区域大气污染联防联控乃至跨区联动对于应对当前频发的重污染态势具有重要意义.

本文在对2014~2017年北京城区霾污染情况进行统计分析的基础上,利用HYSPLIT后向轨迹模式对气流来向进行聚类计算及轨迹点位统计分析,识别对北京城区PM2.5影响较大的污染输送路径和贡献区域分布变化情况,从气象条件及潜在源区分布变化情况探讨京津冀及周边区域减排成效,为制定更具针对性的大气污染防治措施提供参考.

1 材料与方法

1.1 数据来源

研究所用地面气象资料采用设置在中国环境科学研究院大气综合监测站点的维萨拉MAWS301型自动气象站,可同时观测风、温、湿、压、能见度等气象参数,部分能见度缺失数据采用同站点内降雨能见度VPF730监测数据进行补充;地面PM2.5质量浓度观测数据采用美国大使馆2014~2017年公开小时监测数据;气流后向轨迹计算所用的气象资料来源于美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)的全球资料同化系统(global data assimilation system, GDAS),时段选取为2014年1月1日~2017年12月31日共4年.

1.2 灰霾统计

根据《中华人民共和国气象行业标准—霾的观测和预报等级》[15]并参考《灰霾污染日判别标准(试行)》[16]规定,对北京城区灰霾按如下定义进行统计:①当研究时段内能见度()<10.0km,排除该时段内出现降水、沙尘暴、扬沙、浮尘、烟幕、吹雪、雪暴等天气现象造成的视程障碍,相对湿度小于80%,判识为霾;相对湿度80%~95%时,若PM2.5>75μg/m3,判识为霾.②按能见度范围划分不同强度的霾,其中轻微霾(5km£<10km),轻度霾(3km£<5km),中度霾(2km£<3km),重度霾(<2km).③连续6h内,£5km, PM2.5>75μg/m3,即判定为灰霾污染日.

1.3 潜在源解析

根据后向轨迹聚类计算模式,结合气流轨迹起点的小时地面PM2.5浓度,采用潜在源贡献(PSCF)算法来识别污染源区分布[17-19].其中,后向轨迹采用搭载HYSPLIT模块的MeteoInfo软件进行模拟和聚类;PSCF函数则基于空间网格计算,为所选研究区域内经过计算网格的污染轨迹(PM2.5>75µg/m3)端点数M与该网格上经过的所有轨迹端点数N的比值[13,20],其值越大,表征该网格对受体点的污染传输贡献越大.后向轨迹模式起点设在中国环境科学研究院(40.04°N,116.41°N),考虑北京城区边界层分布及流场特征,轨迹起始高度选择300m[21-22],后向时间尺度设为48h,以反映气流输送规律[23-24].

潜在源计算网格精度0.25°×0.25°,格网覆盖范围100°E~125°E,32°N~50°N.需要注意的是,当经过某一网格的气流滞留时间较短时,总体落在该网格内的轨迹点数N较少,并且还有可能出现该网格内仅有一条轨迹通过,但在格点的停留时间较长的现象,2种情况均会导致计算结果的不确定性增大.因此,以研究区内3倍的网格平均轨迹端点数(vg)和一定网格轨迹数为边界[25-26],引入经验权重系数W和V,分别对全体网格平均轨迹端点数N和网格内轨迹条数traj进行区间化赋权和降误差处理,得到潜在源贡献系数WPSCF,权重函数定义为:

2 结果与讨论

2.1 霾污染特征

表1 2014~2017年北京城区灰霾发生情况

注:加粗字体为每年灰霾集中出现阶段.

2.1.1 灰霾频率分布 从表1统计结果可知,经剔除降水和沙尘时段数据后,2014~2017年北京市城区灰霾发生频率连年下降,2014年灰霾出现最高为4238时次,占全年总监测小时数50.6%,其中灰霾日占全年天数的45.2%,到2017年灰霾时出现频率降至33.7%,灰霾日数由165d降至78d,空气质量整体改善情况显著.从逐月统计数据来看,基本在每年秋季10月到采暖结束的3月,灰霾出现频率最高,5~6月出现频率最小,各月灰霾发生频率基本呈下降趋势,对于各年7月均出现的灰霾高发状况,应与雨季湿度大,能见度相对较低,从气象条件上将其判识为霾有关,其污染强度一般较低.另外值得注意的是,在2015~2016年,虽然大多数月份灰霾出现频率均较2014年表现为逐年减小,但在采暖后的11~12月灰霾污染仍呈集中爆发增长态势,为大气污染防治工作重点关注月份.直到2017年,秋冬季灰霾发生频率显著降低.

从图1可以看出,各年灰霾发生多集中于秋、冬两季,夏季霾发生频率最低.其中,各季节灰霾均以2014年发生频率最高,2017年最低,并且除2016年秋季出现明显增长反弹外,其余各季节灰霾发生基本呈连年下降态势.

图1 2014~2017年北京城区灰霾发生的季节分布

2.1.2 灰霾强度分布 从图2可以看出,2014~2017年各强度霾发生情况均呈逐渐下降趋势,非霾时数不断增多.每年当中出现的霾均以轻微霾为主,发生分布均呈现为:轻微>轻度>重度>中度,重度霾占比从2014年的20.5%逐渐降至2017年的15.6%.

图2 2014~2017年北京不同强度霾的占比(%)分布

从图3可知,2014~2017年重度霾发生相对集中,主要从10月开始到次年采暖季结束的3月,与各年灰霾出现分布一致,在此期间发生的重度霾占全部研究时段内重度霾发生的83.0%.补充2013年10~12月重度霾统计数据发现,在2014~2017年前后所涉及到的5个重度霾集中发生阶段中,第1阶段重度霾出现频率最高为16.4%,并在2014年2月达到出现峰值频率为38.4%,随后第2阶段重度霾出现及峰值频率均有所下降,到第3阶段污染重新加重,其中2015年11月峰值频率升至30.4%,与该年秋冬采暖后灰霾污染的集中爆发有关,之后时段内重度霾出现频率则不断下降,到第5阶段的2017年10~12月重霾出现频率降至6.7%,并且10月高峰频率降至14.8%.由此说明,在2015~2017年秋冬季灰霾发生频率下降的同时,极端污染强度也在逐步降低.

图3 2014~2017年北京重度霾的逐月分布

2.2 区域传输与潜在来源分析

2.2.1 后向轨迹聚类分析 选用Angle Distance算法[27]对逐时的气流轨迹按照气团移动速度和方向进行聚类分析,2014~2017年的轨迹分别被聚类为5、5、5和4类,见图4.表2为聚类统计结果.

图4 2014~2017年北京城区气流后向轨迹聚类分析

从图4可以看出,来自于北京西北及北部方向的气流在各年气流来向中均占绝对优势,且出现频率逐年上升,由2014年的52.0%增至2015年64.9%, 2016年74.5%,到了2017年,由于北京以南轨迹因出现较少且分散,未被列为聚类轨迹单独显示,气流基本以西北方向输送为主.此外,整个研究期间除2017年出现的2条短轨迹外,西北方向其他轨迹起始高度均较高,传输距离较长,说明气团移动速度较快,该类型气流输送一般与清洁天气相对应[28-30],统计该类型轨迹所对应的北京地区PM2.5平均仅67.7μg/m3.而起源于北京以南区域的气流,轨迹起始高度则相对较低,路径较短,并且基本维持在近地1000m内,属于局地传输气流,该方向气流一般出现于区域气象条件相对稳定的情况下,大气的稀释扩散能力往往较弱,近地面污染物易于聚积[31-32],其对应北京地区PM2.5平均达124.1μg/m3.

表2 2014~2017年北京城区后向轨迹聚类统计结果

注:加粗字体为污染传输通道轨迹及其途径区域.

结合表2对研究期内各气流轨迹分布发现,北京以南区域的后向轨迹中污染轨迹占比均较高,范围涉及京津冀周边区域的工业聚集区,轨迹覆盖该区域的主要污染传输通道城市[33].其中在2014年,来自于河北南部、山东北部的污染物沿冀东南(轨迹1)和太行山东麓(轨迹2)向北传输,同时来自于渤海湾及天津的污染物则沿燕山山脉南侧(轨迹3)向京输送,并在山前平原区汇聚,叠加本地源排放导致霾污染加重持续,在此期间对应北京地区PM2.5平均高达140.7μg/m3,明确为京津冀地区的3条主要污染传输通道,其出现频率高达47.9%.

2015年,北京以南主要污染传输通道减少为2条,分别为轨迹1、2,较2014年发生频率和污染强度均明显降低,传输通道轨迹对应北京PM2.5降至104.6μg/m3,出现频率降至23.4%,与此同时,起源于内蒙古中西部高空的轨迹4对应北京PM2.5达119.0μg/m3,应与该年度秋冬季节受异常大气环流导致的高频弱冷空气有关[34-36],虽然300m及以上气流均来自于西北高空的远距离输送,但因对近地面污染物的清除作用有限,地面PM2.5仍处于较高浓度.

2016年,北京以南污染传输通道仅剩太行山沿线轨迹1,且发生频率及强度再次降低,出现频率仅10.3%,对应PM2.5降为91.4μg/m3,其余轨迹与2015年类似.

到2017年,全年基本以西北气流传输为主,北京以南污染传输轨迹出现频率较小,由此可知,2014~ 2017年输送至北京地区的气流轨迹条件逐年改善,天气条件不断利好.另外,对比同类型气流轨迹对应的北京空气质量发现,各轨迹条件下PM2.5基本呈连年下降趋势,表明了人为持续减排努力的效果.因此,近年来北京地区灰霾发生频率及强度的下降是由天气条件改善和人为减排共同努力的结果.

2.2.2 潜在源区分布变化 在确定影响北京空气质量的气流轨迹空间分布后,通过PM2.5潜在源贡献系数(WPCSF)计算,进一步识别影响北京霾污染的潜在源区及贡献,文中以WPCSF³0.7划分为主要潜在源区,其余为次要潜在源区.从图5可知,2014年的潜在源区分布范围相对较小,集中在华北及内蒙、外蒙部分区域,2015~2016年潜在源区面积明显增大,范围扩大到山西及内蒙西部,说明在此期间北京地区气流来向相对分散,污染贡献较小区域的气流占比增大,印证了天气状况转好导致北京地区污染频率降低,同时,各年主要潜在源区污染贡献率的逐年减小,反映了区域大气污染减排对降低污染贡献的作用.并且,到2017年,在潜在源区分布与2015年相似的状况下,华北源区污染贡献率的显著降低,说明人为减排对环境空气质量的改善成效.

另外,2014~2017年北京城区PM2.5的主要潜在源区覆盖面积呈现逐年缩小趋势.2014主要潜在源区分布在华北平原地区和渤海天津港区域,2015~ 2016年,主要潜在源区范围逐渐缩小并且向西偏移延伸,集中在河北中南部、山西东部以及山东西北部区域,传输通道主要为太行山东麓沿线.到2017年,潜在源区贡献率基本降至0.7以下,冀中南和鲁西北地区仍为PM2.5输送的潜在源区.由此可知,随着PM2.5的区域贡献的逐渐减小,在制定接下来的大气污染管控措施时,一方面需要加强巩固已有的区域减排成效,防止污染反弹,另一方面还应继续加大传输通道城市的减排力度,防止由于天气条件转差带来的区域性污染传输影响.

3 结论

3.1 2014~2017年北京市城区空气质量状况整体呈改善趋势,灰霾时发生率从50.6%降至33.7%,灰霾日数由165d降至78d.秋、冬两季灰霾发生较为集中,尤其在每年秋季10月到采暖结束的3月,灰霾出现频率最高,夏季灰霾发生频率最低,除2016年秋季出现增长反弹外,其余各季均连年下降.

3.2 各年灰霾强度占比分布为轻微>轻度>重度>中度,不同强度霾发生频率均逐年下降.其中重度霾发生于10月到次年3月采暖结束时的概率为83.0%,并且在2014~2017年所涉及的5个重度霾集中发生阶段中,第1阶段重度霾出现频率最高为16.4%,到第5阶段2017年10月重霾出现频率降至6.7%,说明秋冬季灰霾在发生频率下降的同时,污染强度也在逐步降低.

3.3 来自于冀东南平原区、太行山东麓及燕山南侧沿线的局地气流,传输路径较短,高度基本维持在上空1000m内,为京津冀及周边地区的3条主要污染传输通道,该轨迹条件下所对应的2014~2017年北京城区PM2.5平均达124.1μg/m3.在此期间,污染通道轨迹出现频率不断减小,说明天气条件不断利好,而各年当中同类型气流轨迹所对应的北京PM2.5均呈逐年下降趋势,表明人为的持续减排对空气质量改善的效果.

3.4 2014~2017年,北京城区PM2.5的主要潜在源区从华北平原和渤海天津港区域逐渐缩小至冀中南和鲁西北地区,并且传输通道区域污染贡献率逐年降低,说明有利的天气形势和人为的区域减排是北京地区空气质量改善的2大主因.

[1] 尹 聪,朱 彬,曹云昌,等.秸秆焚烧影响南京空气质量的成因探讨[J]. 中国环境科学, 2011,31(2):207-213.

[2] 秦娟娟,王 静,程建光.2008年青岛市一次典型大气外来源输送污染过程分析[J]. 气象与环境学报, 2010,26(6):35-39.

[3] Wang J K, Xu J, He Y J, et al, Long range transport of nitrate in the low atmosphere over Northeast Asia [J]. Atmospheric Environment, 2016,144:315-324.

[4] Ta-Chih Hsiao, Wei-Nai Chen, Wei-Cheng Ye, et al, Aerosol optical properties at the Lulin Atmospheric Background Station in Taiwan and the influences of long-range transport of air pollutants [J]. Atmospheric Environment, 2017,150:366-378.

[5] Hamish McGowan, Andrew Clark. Identification of dust transport pathways from Lake Eyre, Australia using Hysplit [J]. Atmospheric Environment, 2008,42(29):6915-6625.

[6] Salah S Abdalmogith, Roy M Harrison. The use of trajectory cluster analysis to examine the long-range transport of secondary inorganic aerosol in the UK [J]. Atmospheric Environment, 2005,39(35):6686- 6695.

[7] László Makra, István Matyasovszky, Zoltán Guba, et al, Monitoring the long-range transport effects on urban PM10levels using 3D clusters of backward trajectories [J]. Atmospheric Environment, 2011, 45:2630-2641.

[8] 傅昭娟.后向轨迹模型在颗粒物区域影响溯源研究中应用现状[J]. 资源节约与环保, 2016,(5):20-21.

[9] 王晓琦,郎建垒,程水源,等.京津冀及周边地区PM2.5传输规律研究[J]. 中国环境科学, 2016,36(11):3211-3217.

[10] Wang F, Chen D S, Cheng S Y, et al, Identification of regional atmospheric PM10transport pathways using HYSPLIT, MM5-CMAQ and synoptic pressure pattern analysis [J]. Environmental Modelling & Software, 2010,25(8):927-934.

[11] 赵子菁,魏永杰,张祥志,等.南京市霾天气与主要气象条件的相关分析[J]. 中国环境科学, 2015,35(12):3570-3580.

[12] 吕 升,沈利娟,李 莉,等.不同气团下嘉兴市春季气溶胶的粒径分布特征[J]. 环境化学, 2016,35(8):1715-1722.

[13] 任传斌,吴立新,张媛媛,等.北京城区PM2.5输送途径与潜在源区贡献的四季差异分析[J]. 中国环境科学, 2016,36(9):2591-2598.

[14] 李 莉,蔡鋆琳,周 敏.2013年12月中国中东部地区严重灰霾期间上海市颗粒物的输送途径及潜在源区贡献分析[J]. 环境科学, 2015,36(7):2327-2336.

[15] QX/T 113-2010 霾的观测和预报等级[S].

[16] 环境保护部办公厅.关于征求国家环境保护标准《灰霾污染日判别标准(试行)》意见的函[Z]. 北京, 2014.

[17] Begum B A, Kim E, Jeong C H, et al. Evaluation of the potential source contribution function using the 2002 Quebec forest fire episode [J]. Atmospheric Environment, 2005,39:3719-3724.

[18] 王爱平,朱 彬,银 燕,等.黄山顶夏季气溶胶数浓度特征及输送潜在源区[J]. 中国环境科学, 2014,34(4):852-861.

[19] 岳 毅,李金娟,马千里.临安本地站2010~2015年PM10污染特征及影响因素分析[J]. 中国环境科学, 2017,37(8):2877-2887.

[20] 王郭臣,王东启,陈振楼.北京冬季严重污染过程的PM2.5污染特征和输送路径及潜在源区[J]. 中国环境科学, 2016,36(7):1931-1937.

[21] 苏福庆,高庆先,张志刚,等.北京边界层外来污染物输送通道[J]. 环境科学研究, 2004,17(1):26-29,40.

[22] 王 芳,陈东升,程水源,等.基于气流轨迹聚类的大气污染输送影响[J].环境科学研究, 2009,22(6):637-642.

[23] 王 茜.利用轨迹模式研究上海大气污染的输送来源[J]. 环境科学研究, 2013,26(4):357-363.

[24] 苏玲玲,刘国卿,丁敏霞,等.基于210Po/210Pb活度比的大气颗粒物滞留时间研究[J]. 地球化学, 2017,46(5):476-481.

[25] Wang Y Q, Zhang X Y, Arimoto R. The contribution from distant dust sources to the atmospheric particulate matter loadings at Xi An, China during spring [J]. Science of the Total Environment, 2006,368(2/3): 875-883.

[26] Wang Y Q, Zhang X Y, Draxler R. TrajStat: GIS-based Software that Uses Various Trajectory Statistical Analysis Methods to Identify Potential Sources from Long-term Air Pollution Measurement Data [J]. Environ. Modell. Software, 2009,24:938-939.

[27] Sirois A., Bottenheim J.W. Use of backward trajectories to interpret the 5-year record of PAN and O3ambient air concentrations at Kejimkujik National Park, Nova Scotia [J]. Geophysical. Research, 1995,100(D2):2867–2881.

[28] 王世强,黎伟标,邓雪娇,等.广州地区大气污染物输送通道的特征[J]. 中国环境科学, 2015,35(10):2883-2890.

[29] Peng Y, Liu X D,Dai J, et al. Aerosol size distribution and new particle formation events in the suburb of Xi'an, northwest China [J]. Atmospheric Environment, 2017,153:194-205.

[30] 夏玲君,刘立新.北京上甸子站大气CH4数据筛分及变化特征[J]. 中国环境科学, 2017,37(11):4044-4051.

[31] 陈朝晖,程水源,苏福庆,等.华北区域大气污染过程中天气型和输送路径分析[J]. 环境科学研究, 2008,21(1):17-21.

[32] 杨 浩,白永清,刘 琳,等.基于轨迹聚类河南地区大气污染过程空气输送通道研究[J]. 气象与环境学报, 2017,33(4):29-39.

[33] 环境保护部办公厅.京津冀及周边地区2017年大气污染防治工作方案[Z]. 北京, 2017.

[34] 沈晓琳,何立富.2015年11月大气环流和天气分析[J]. 气象, 2016, 42(2):254-260.

[35] 李 明,花 丛,马学款.2015年12月大气环流和天气分析[J]. 气象, 2016,42(3):382-388.

[36] 司 东,柳艳菊,邵 勰.2015年海洋和大气环流异常及对中国气候的影响[J]. 气象, 2016,42(4):484-488.

致谢：本研究轨迹聚类分析和潜在源分析使用中国气象科学研究院王亚强教授提供的开放软件MeteoInfo,在此表示感谢.

Analysis of haze pollution situation and potential sources in Beijing urban area from 2014 to 2017.

YANG Xin1, CHEN Yi-zhen1,2*, ZHAO Yu-xi1, CHAI Fa-he1, WANG Wan1

(1.Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China；2.Jiangsu Collaborative Innovation Center of Atmospheric Environment and Equipment Technology, Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044, China)., 2018,38(9)：3232~3239

Combined the statistical analysis of Beijing urban haze from the year of 2014 to 2017 with the clustering results obtained by HYSPLIT backward trajectory mode, spatial characteristics and variation of main pollution transport pathways and potential source-zones were identified. The study revealed that the overall air quality in Beijing urban area kept improving during the study period, with the incidence of haze dropped from 50.6% in 2014to 33.7% in 2017and the occurrence of haze days decreased from 165d to 78d. Every year, haze always concentrated appears during coal heating period from October to the next March. The occurrence frequency of the different intensity haze has been decreasing year by year, both the frequency and the intensity of haze pollution happened in autumn and winter seasons declined gradually. There are three main pollution transport pathways in the Beijing-Tianjin-Hebei area, including the southeastern plain area of Hebei, the east foot of the Taihang Mountain and the south foot of the Yan Mountain, which altitudes were all below 1000m of the ground, corresponding to the Beijing average concentration PM2.5of 124.1μg/m3during the study. The frequencies of main transport pathways have reduced gradually, and the contributions to PM2.5of Beijing by the same trajectory were also declined. Major potential source-zones of PM2.5in Beijing urban area has gradually narrowed to center-south parts of Hebei and northwest Shandong from the north China plain and the Tianjin port, with the decreasing contribution rate of the air pollution from the transport pathways. The favorable weather conditions and the control of human-derived regional emissions were the 2major causes of the air quality improvement in the last 4years.

Beijing；haze；backward trajectory；transport pathway；potential source

X513

A

1000-6923(2018)09-3232-08

杨 欣(1989-),女,山东临沂人,助理研究员,硕士,主要从事大气物理观测研究.发表论文6篇.

2018-02-05

环境保护部部门预算项目(2110301);大气重污染成因与治理攻关项目(DQGG-05-24)

* 责任作者, 研究员, chenyz@craes.org.cn