抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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ラグランジュ混合単粒子軌道(hybridsingleparticleLagrangianintegratedtrajectory)を利用した。HYSPLITの後向き軌道モデルとグローバルデータ同化システム(globaldataassimilationsystem,GDAS)気象データ(2016年3月1日から2017年2月28日)。異なる輸送経路の空間的特徴およびPM2.5凝集への寄与を,PM2.5質量濃度の観測データと組み合わせて,時間3dの気流の後ろ向き軌道の季節的クラスタ化およびPM2.5質量濃度の観測データによって,解析した,そして,それは,PM2.5質量濃度の観測データと結びつけた。潜在源寄与因子(potentialsourcecon-tributionfunction、PSCF)と濃度重み軌跡(concentrationweightedtrajectory)を利用した。CWTは,異なる季節におけるPM2.5の潜在源地域分布とその寄与特性を明らかにした。結果は,PM2.5輸送経路の季節的特徴が明らかであり,気流輸送経路が秋の北西の長い軌跡の気流に対応するρ(PM2.5)を除いて,他の中と長い軌跡のρ(PM2.5)は,短い軌跡より低いことを示した。PM2.5に対する異なる輸送経路の寄与は顕著であり,春の主な寄与地域はLu東,江蘇省全域,安徽全域,河南省東,北西部,浙江省北及び黄海海域に集中した。夏季の主な貢献地域は全体的に南へ延び、貢献区は蘇南、安徽省西、安徽省北、北西部と黄海海域に集中した。秋の主な貢献地域は全体的に北西に延び、安徽省北、蘇北の貢献度が最も大きかった。冬季の主要な貢献区は全体的に北へ延び、貢献源の空間形態は秋と似ており、安徽省北、蘇北、山東地区の貢献は増大し、環首都圏の天津、唐山、河北省南の貢献も非常に際立っている。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】