第34卷第1期2021年1月环境科学研究ＲesearchofEnvironmentalSciencesVol．34，No．1Jan．，2021收稿日期：2020-08-30修订日期：2020-12-01作者简介：孙婷婷（1995-），女，安徽合肥人，ttsun@aiofm．ac．cn．责任作者，刘文清（1954-），男，安徽蚌埠人，中国工程院院士，博士，博导，主要从事环境光学检测技术研究，wqliu@aiofm．ac．cn基金项目：大气重污染成因与治理攻关项目（No．DQGG0102）SupportedbyNationalＲesearchProgramforKeyIssuesinAirPollutionControl，China（No．DQGG0102）基于综合立体观测网的京津冀地区污染过程分析孙婷婷1，2，项衍3，罗宇涵1，张天舒1，3，司福祺1，吕立慧3，窦科1，周海金1，杨东上1，杨太平1，刘文清1，2，刘建国1，赵志新41．中国科学院安徽光学精密机械研究所，环境光学与技术重点实验室，安徽合肥2300312．中国科学技术大学，安徽合肥2300263．安徽大学物质科学与信息技术研究院，安徽合肥2306014．唐山市生态环境局，河北唐山063015摘要：为揭示大气污染的演变规律，推动京津冀及周边地区空气质量的持续改善，针对大气重污染发生—演变—消散全过程的核心科学问题，在京津冀及其周边地区建立大气污染传输通道立体观测网，围绕2017年秋冬季和2018年春、秋、冬三季开展重污染时段和重污染过程的地基和车载走航观测，评估区域大气污染输送和城市间大气污染的相互传输量．结果表明：北京市污染呈明显的区域性特征，春季主要受区域不利扩散条件及沙尘传输影响，秋季主要受西南通道传输影响，冬季主要受西南、南部、东南通道混合层内传输与区域扩散条件不利的共同影响．秋冬季京津冀地区NO2、SO2污染物垂直柱浓度整体低于西南、东南和南部输送通道区域，当弱南风静稳天气条件主导时，北京市易受到污染物输送的影响，形成局域污染过程．研究显示，北京市重污染时段外来污染物各类尺度输送通道中，西南通道污染传输为主导，部分时段还受到东南和东部通道污染传输的影响．关键词：京津冀及周边地区；激光雷达组网；大气污染；PM2.5；污染传输中图分类号：X513文章编号：1001-6929（2021）01-0020-08文献标志码：ADOI：10.13198j.issn.1001-6929.2020.12.05PollutionProcessinBeijing-Tianjin-HebeiandItsSurroundingAreasBasedonComprehensiveStereoscopicObservationNetworkSUNTingting1，2，XIANGYan3，LUOYuhan1，ZHANGTianshu1，3，SIFuqi1，LLihui3，DOUKe1，ZHOUHaijin1，YANGDongshang1，YANGTaiping1，LIUWenqing1，2，LIUJianguo1，ZHAOZhixin41．KeyLaboratoryofEnvironmentalOpticsandTechnology，AnhuiInstituteofOpticsandFinemechanics，ChineseAcademyofSciences，Hefei230031，China2．UniversityofScienceandTechnologyofChina，Hefei230026，China3．InstituteofMaterialScienceandInformationTechnology，AnhuiUniversity，Hefei230601，China4．TangshanEcologicalEnvironmentBureau，Tangshan063015，ChinaAbstract：Inordertorevealtheevolutionofairpollutionandpromotethecontinuousimprovementofairquality，athree-dimensionalobservationnetworkwasestablishedintheBeijing-Tianjin-Hebeianditssurroundingareastoaddressthecorescientificissuesabouttheoccurrence，evolutionanddissipationofheavyairpollution．Intheautumnandwinterof2017，thespring，autumnandwinterof2018，ground-basedremotesensingofheavypollutionperiodsandprocessesautumnandvehicle-mountednavigationobservationswerecarriedouttoevaluatetheregionalairpollutiontransportandthemutualspreadofairpollutionbetweencities．TheresultsshowedthatthepollutioninBeijinghadobviousregionalcharacteristics：inspring，itwasmainlyaffectedbytheunfavorableregionaldiffusionconditionsanddusttransport；inautumn，itwasmainlyaffectedbythesouthwestchanneltransmission；inwinter，itwasmainlyaffectedbythetransportinthemixedlayerofsouthwest，southernandsoutheastchannelsandregionaldiffusionconditions．Inautumnandwinter，theNO2andSO2pollutantsintheBeijing-Tianjin-HebeiＲegionwerelowerthanthoseinthesouthwest，southeastandsoutherntransmissionchannels，andBeijingCitywaseasilyaffectedbythetransportationofpollutantswhenthesteadyweatherconditionsofweaksoutherlywinddominated．Accordingtotheresearch，amongthetransportchannelsofvariousscalesofforeignpollutantsinBeijing，thesouthwestoftheboundary第1期孙婷婷等：基于综合立体观测网的京津冀地区污染过程分析layerwasthemaintransportpathway，followedbythesoutheastandeastchannels．Keywords：Beijing-Tianjin-Hebeianditssurroundingareas；lidarnetworking；airpollution；PM2.5；pollutiontransmission在大气污染物区域输送监测方面，国际上开展了大量的研究工作．激光雷达、地基多轴被动差分吸收光谱仪MAX-DOAS等光学立体探测手段开始越来越多的被运用于污染物输送测量．激光雷达不仅能通过雷达方程反演直接获取细粒子光学特性分布，实现大气中颗粒物微物理特性、污染程度（结合湿度）的时空分布遥测，还为研究污染物生消、输送和演变提供科学依据．国际上已开展对大气环境立体探测的研究工作，如欧洲的EAＲLINET雷达网［1-4］，主要用于监测和研究欧洲范围内大气细颗粒物输送特征及其对气候的影响［5-6］．近10年，美国和一些欧洲国家开展了多种大气环境立体探测技术研究，1998年德国BEＲLIOZ大气监测计划［7］通过多种地基遥感探测技术追踪柏林城市上空的烟羽，发现城区一次颗粒物浓度高于周围农村地区，而二次颗粒物在地区性的空间分布上则相对均匀［8］．2003年由德国、瑞典、比利时等6个国家联合组织的EUＲOTＲAC-2计划利用浊度计等现代遥感技术侧重研究了粗模态PMC（PM10～PM2.5）的化学构成，并发现细颗粒物浓度具有周期性的日变化和季节性变化［9-11］．Baars等［12-13］通过激光雷达提取输送通道内边界层高度、夹卷层厚度等重要大气物理参数，有助于深入理解污染物时空分布和输送的规律．欧洲立体观测网ACTＲIS（Aerosols，Clouds，andTraceGasesＲesearchInfraStructure）［14-16］在EUSAAＲ、EAＲLINET、CLOUDNET等观测网和站点［17-20］的基础上增加了新观测设备，对气溶胶、云和痕量气体进行立体网络观测［21］，致力于气候变化、空气质量、污染物的长距离输送等研究［22］．而国内大气环境立体监测主要针对区域性、复合性重度污染以及复杂地形和气象条件影响开展相关研究．贺千山等［23］研究发现，二次梯度法反演欧洲地区边界层效果较好，但在中国城市应用时存在较大偏差．大气颗粒物的垂直廓线会受颗粒物来源、源强、源变幅、观测时段（季节差异、日夜差异）和气象条件等多因素影响而呈现复杂的变化［24-27］．京津冀地区有关边界层与颗粒物垂直廓线的研究多基于短期加强观测，特别关注重污染条件下边界层高度演变特征、物理特性参数和颗粒物化学组分的时空分布特征；另外，对京津冀地区不同季节大气污染状况下主要气态前体物（包括SO2、NOx、O3和CO等）的垂直分布特征也进行了广泛研究，并揭示了其垂直分布的复杂性［28-29］．国内对大气环境立体组网监测的科学需求越来越迫切，已设立多个立体观测站点进行环境监测．但新型立体监测技术应用时间短，尚未形成行业规范．如激光雷达，各厂商设计思路、结构规格、反演方法不统一，导致整体上数据质量参差不齐，缺少可靠的数据质控方法，数据缺少一致性和可比性，严重降低了数据的应用价值，造成了资源浪费；同时，由于国内目前没有针对立体观测网络的数据融合与综合分析方法，导致各立体观测站点孤立、片面地开展测量，仅定性地分析站点之间的时空关联，缺少定量化、多参数、全面立体的输送通道状况研究，对主要输送通道在重污染过程中的作用没有量化认识，对污染物输送通量和重污染天气贡献缺少充分的观测依据，无法形成共识性的结论．针对京津冀地区大气污染传输通道点位不全，关键点位缺乏对流层立体监测技术手段的现状．拟在京津冀地区东南、西南、正南等污染物输送通道，以及“2+26”城市之间优化选择地基遥感监测点，建立6套大气细颗粒物廓线探测激光雷达、对流层SO2和NO2柱浓度监测MAX-DOAS等设备进行组网观测，形成城市群激光雷达观测网和MAX-DOAS观测网，综合使用地基、车载走航观测平台，获取京津冀地区大气污染物立体分布特征，尤其是重污染过程中的时空分布、输送通道、输送界面特征；综合定量评估区域大气污染输送，精确表征城市间大气污染的相互传输量，揭示京津冀地区大气污染时空演化规律及区域输送特征；通过定量评估区域大气污染输送，以期为明确各城市减排责任提供基础数据［30］，为京津冀区域大气环境治理提供科学依据．1立体观测网的建设和研究方法1.1地基激光雷达组网与MAX-DOAS组网观测该研究以北京市及其周边地区为核心观测区域，在涵盖西南太行山脉、南部通道、东南通道、东部燕山山脉以及西北通道等5个主要污染输送带的16个站点，布设了地基激光雷达和MAX-DOAS进行组网观测．针对重污染天气能见度低的情况，优化激光雷达设计，提高探测高度，获取同时段不同区域京津冀地区污染气体和气溶胶的立体分布特征及变化规律．观测站点位置如表1所示，其中，西南通道站点自南向北分别位于新乡市、邯郸市、沙河市、阳泉市、12环境科学研究第34卷石家庄市、保定市；南部通道、东南通道站点自南向北均分别位于济宁市、淄博市、德州市、沧州市、天津市北辰区；京津周边站点分别位于北京市海淀区、怀柔区，以及廊坊市、天津市宝坻区和唐山市．表1地基激光雷达和MAX-DOAS组网站点位置Table1LocationofgroundbasedlidarandMAX-DOASgroundobservationsites站点位置站点名称地理位置河南省新乡市新乡113.84°E、35.31°N河北省邯郸市邯郸114.25°E、36.68°N河北省沙河市沙河114.51°E、36.88°N山西省阳泉市阳泉113.59°E、37.85°N河北省石家庄市石家庄114.50°E、38.13°N河北省保定市保定115.51°E、38.87°N山东省济宁市济宁116.55°E、35.40°N山东省淄博市淄博118.02°E、36.85°N山东省德州市德州116.31°E、37.45°N河北省沧州市沧州116.86°E、38.32°N天津市北辰区天津北辰117.18°E、39.21°N北京市海淀区国家气象局116.33°E、39.95°N河北省廊坊市廊坊116.70°E、39.55°N河北省唐山市唐山118.17°E、39.65°N北京市怀柔区怀柔116.63°E、40.33°N天津市宝坻区天津宝坻117.30°E、39.70°NMAX-DOAS系统利用痕量气体在紫外-可见波段的特征吸收实现对NO2、SO2地精确识别和浓度测定，系统主要由光谱采集模块和数据处理模块组成，采集周期为5～15min．采用当日正午天顶测量谱作为参考谱获得目标气体的差分斜柱浓度（dSCD），结合SCIATＲAN辐射传输模型获得大气质量因子（AMF），计算得到对流层NO2和SO2垂直柱浓度（VCD）和垂直廓线分布［31］．1.2车载走航污染输送观测针对大气重污染时段和重污染过程，为实现污染物的快速溯源定位，配备3辆经过统一质控的车载激光雷达开展走航观测．在一次重污染过程中，沿京津冀地区不同输送通道（西南通道为北京市—保定市—石家庄市，正南通道为北京市—衡水市—聊城市，东南通道为北京市—天津市—沧州市—济南市，正东通道为唐山市—北京市）、输送通道横截面（石家庄市—衡水市—沧州市、保定市—天津市、北京市六环路）及个别重点城市（石家庄市、唐山市等）环路同步开展协同观测，获得京津冀地区、城市输送通道及输送通道横截面大气颗粒物和气态污染物（NO2、SO2）的立体分布特征及精细化演变过程，定量获取输送截面主要污染物通量信息，估算重点城市排放量对输送通道的影响，揭示重污染过程中区域输送规律．1.3区域污染输送定量化综合分析区域污染定量化综合分析主要由数据前处理、区域输送通量定量化分析计算以及分析后处理3个标准化模块实现．激光雷达组网系统中，采用统一的硬件配置、反演方法、数据格式、通讯方式以及运维管理，并建立一致的数据衡量标准体系来约束衡量光机结构、电子学及反演结果质量．针对海量的激光雷达组网监测数据、MAX-DOAS组网监测数据、车载走航监测数据，开展多源归一的数据质控方法研究，建立统一的数据质控平台，形成标准化的激光雷达、MAX-DOAS等设备的反演方案，提高观测数据的一致性和可比性，形成立体监测网数据质量控制方法学．区域输送通量分析的主要输入参数为污染物浓度和三维气象场．污染物浓度主要由单节点、输送通道、输送界面和区域尺度上的遥感设备获取，其中，单节点污染物浓度主要由地基激光雷达、地基MAX-DOAS和常规国控点获取，输送通道和输送界面上污染物浓度可由组网激光雷达、组网MAX-DOAS、车载走航监测获取，区域尺度污染物浓度由空气质量模式WＲF-CHEM模拟获取．通过立体监测数据与空气质量模式的数据融合和数据同化技术，有效提高空气质量模式的模拟精度和准确度，给出经过立体观测数据约束的颗粒物和气态污染物的再分析场，复原区域重污染过程．气象条件可由常规气象站、探空气球、风廓线雷达以及WＲFModel得到．将气象场和化学场输入区域输送通量分析模型中，根据设定的行政区域周界、输送通道界面，得到定量化的输送通量，并与地基校验站点数据对比验证，给出输送通量估算的置信区间．2结果与讨论2.1颗粒物重污染特征分析2017年秋冬季和2018年春、秋、冬三季共出现20次重污染过程，其中，5次重污染过程由高湿逆温、静稳天气条件下本地累积导致，15次重污染过程受到外来传输的影响（见表2），且外来传输主要来自于西南通道，其中还存在4次沙尘传输过程（见表3）．北京市的污染呈明显的区域性特征．秋季主要受西南通道传输影响，2017年11月4—8日区域重污染过程期间，区域相对湿度总体较小，持续受偏南风22第1期孙婷婷等：基于综合立体观测网的京津冀地区污染过程分析表22017年11月—2018年12月北京市重污染过程总结Table2SummaryofheavypollutionprocessinBeijingfromNovember2017toDecember2018污染时段污染过程首要污染物消散原因2017年11月4—8日西南通道混合层内传输，后转为区域静稳PM2.5西北风入境2017年11月18—22日西南通道混合层内传输PM2.5西北风入境2017年11月30日—12月3日区域静稳PM2.5北风入境2017年12月27日—2018年1月1日区域逆温、燕山通道混合层内传输、西南通道高空传输PM2.5西北风入境东南通道混合层内传输PM2.5北风入境2018年1月12—15日南部输送通道混合层内传输、本地积累、西南通道高空传输PM2.5西北风入境2018年1月18—21日沙尘沉降，后转为西南通道混合层内传输PM2.5、PM10西北风入境2018年2月15—21日西南通道混合层内传输及本地积累，后转为区域静稳PM2.5西北风入境2018年2月25日—3月1日区域逆温、西南通道混合层内传输、高空污染沉降PM2.5西北风入境2018年3月1—5日区域逆温、西南通道低空及混合层内传输，后转为区域静稳，后转为沙尘传输PM2.5、PM10北风入境2018年3月8—16日区域逆温、西南通道低空及混合层内传输，后转为区域静稳，后转为沙尘传输PM2.5、PM10北风入境2018年3月23—25日区域静稳、逆温PM2.5北风入境2018年3月25—29日区域逆温、南部混合层内传输，后转为沙尘传输PM2.5、PM10西南风入境2018年3月30日—4月2日区域逆温PM2.5东北风入境2018年4月16—22日低空高湿、本地积累PM2.5偏南风入境2018年4月25—30日区域逆温、西南通道低空及混合层内传输，后转为区域静稳，后转为沙尘传输PM2.5、PM10北风入境2018年11月11—15日西南通道城市输送及本地积累，后转为区域静稳PM2.5西北风入境2018年11月23—27日区域静稳，本地污染积累PM2.5北风入境2018年11月28日—12月3日西南输送通道混合层内传输，区域静稳、本地污染累积PM2.5西北风入境2018年12月14—16日西南通道传输，区域静稳PM2.5西北风入境2018年12月19—21日区域静稳，本地污染累积PM2.5北风入境表32018年北京市沙尘过程总结Table3SummaryofdustprocessinBeijingin2018污染时段污染过程消散原因2018年3月28—29日沙尘传输西南风入境2018年4月2—3日沙尘传输东北风入境2018年4月16—19日沙尘传输偏南风入境影响，利于污染物快速传输．进入冬季后主要受西南、南部、东南通道混合层内传输与区域扩散条件不利的共同影响，如2017年12月27日—2018年1月1日污染过程中，2017年12月27—29日受区域逆温、燕山通道混合层内传输和西南通道高空传输影响，2018年1月1日受东南通道混合层内传输影响．进入春季后主要受区域扩散条件不利及沙尘传输影响，2018年3月1—5日北京市各尺度输送通道中，边界层西南通道（太行山前的邯郸市、邢台市、石家庄市、保定市等西南风带控制区）为主要输送通道，其次还受东南通道（华北平原区的山东省中北部、天津市南部、廊坊市南部等东南风控制区）和东部通道（燕山山前秦皇岛市、唐山市、天津市北部、廊坊市北部等东风带控制区）影响，当西北风和北风入境时使污染趋于消散．2.2气态污染物柱浓度数据分析由图1可见，秋冬季京津地区NO2和SO2气体污染物垂直柱浓度整体处于较低水平，西南通道的石家庄、邯郸等站点以及东南通道的济宁、淄博等站点的污染物垂直柱浓度较高，因此在弱偏南风或静稳的天气条件下，易发生污染物向京津地区传输的过程．将2018—2019年与2017—2018年秋冬季NO2、SO2垂直柱浓度平均值进行比对发现，2018年NO2、SO2垂直柱浓度较2017年有所升高，西南通道污染物垂直柱浓度水平整体较高（见图2）．因此在一定的气象条件下，北京市仍易受到污染物输送的影响，32环境科学研究第34卷图12017年12月—2018年3月NO2、SO2垂直柱浓度的区域分布Fig．1ＲegionaldistributionofNO2andSO2verticalcolumnconcentrationfromDecember2017toMarch2018图22017—2018年与2018—2019年秋冬季NO2、SO2垂直柱浓度对比Fig．2ComparisonofNO2andSO2verticalcolumnconcentrationsbetween2017-2018and2018-2019从而形成局部污染过程．2.3典型重污染过程的立体分布特征分析及定量解析2.3.1地基组网激光雷达观测结果由图3可见，2018年11月11—15日典型重污染过程期间，污染主要集中在北京市、河北省中南部地区．石家庄市14日PM2.5日均浓度最高达220μgm3；廊坊市13日13：00PM2.5小时浓度最高达289μgm3；北京市持续42h重度污染，11月13日和14日PM2.5日均浓度分别为180和220μgm3，PM2.5小时浓度最高达261μgm3．11月12—15日北京市西南输送通道城市污染主要受该地区持续静稳、逆温高湿等气象条件影响，使大气扩散条件较差，导致污染物持续累积；12日，在西南风场的影响下，受西南通道城市输送的影响，污染物开始在北京市累积，形成重污染；12—15日，京津冀及周边地区整体边界层高度维持在600m以下，区域污染持续累积．2.3.2输送通量分析结果当输送通量大于0时，表示颗粒物沿该输送通道42第1期孙婷婷等：基于综合立体观测网的京津冀地区污染过程分析图3组网激光雷达观测结果Fig．3Observationresultsoflidarnetwork向北京市方向输入；当输送通量小于0时，表示颗粒物从北京市方向输出．由图4可见：2018年11月11—15日典型重污染过程期间，存在颗粒物由南向图42018年11月11—15日典型重污染过程颗粒物输送通量时序图Fig．4TimeseriesdiagramofparticulatetransportfluxduringNovember11thto15th，2018图5典型污染过程中NO2的垂直分布Fig．5VerticaldistributionofNO2intypicalpollutionprocess北传输现象，北京市受到来自太行山脉通道———保定市的污染输送，其最大输送通量超过400μg（m2·s）；并且北京市西南输送通道在2018年11月13—14日因风速较小、逆温高湿等气象条件导致大气扩散条件较差，使污染物持续累积．2.3.3重点污染过程的NO2垂直廓线分布解析在静稳天气条件下，污染主要为局地累积．由图5可见，以2018年1月12—15日典型重污染过程为例，污染物逐渐累积，廓线分布显示，NO2主要分布在为边界层0.2km以下高度，并且分布高度较稳定．与秋冬季污染物积累过程不同，春季污染过程还伴有沙尘过程的影响，在MAX-DOAS获得的NO2垂直分布廓线（见图6）中可明显看出，受沙尘过程影响时，NO2分布高度较秋冬季高，约为0.45km，且因沙尘过程较为短暂，NO2浓度变化较迅速．52环境科学研究第34卷图6典型沙尘过程中NO2的垂直分布Fig．6VerticaldistributionofNO2intypicaldustprocess3结论a）北京市污染呈明显的区域性特征，秋季主要受西南通道传输影响，进入冬季后主要受西南、南部、东南通道混合层内传输与区域扩散条件不利的共同影响，进入春季后主要受区域扩散条件不利及沙尘传输影响．b）北京市外来污染物各尺度输送通道中，边界层西南通道（太行山前的邯郸市、邢台市、石家庄市、保定市等西南风带控制区）为主要输送通道，其次，还受东南通道（华北平原区的山东省中北部、天津市南部、廊坊市南部等东南风控制区）和东部通道（燕山山前秦皇岛市、唐山市、天津市北部、廊坊市北部等东风带控制区）影响．当西北风和北风入境时，污染消散．c）秋冬季北京市、天津市NO2、SO2污染物垂直柱浓度整体低于西南、东南南部输送通道区域污染物浓度，因此当两地区处于弱南风的静稳天气条件时，易受到污染物输送的影响，形成局域污染过程．d）通过分析京津冀NO2、SO2气态污染物垂直柱浓度的区域分布，并结合NO2的垂直分布廓线可以观察到秋冬季京津冀地区NO2、SO2污染物垂直柱浓度整体低于西南、东南和南部输送通道区域，当弱南风静稳天气条件主导时，北京市易受到污染物输送的影响，形成局域污染过程．参考文献（Ｒeferences）：［1］PAPPALAＲDOG，WANDINGEＲU，MONAL，etal．EAＲLINETcorrelativemeasurementsforCALIPSO：firstintercomparisonresults［J］．JournalofGeophysicalＲesearch：Atmospheres，2010．doi：10.111712.738090．［2］VOLKEＲM，VOLKEＲF，ALDOA，etal．AerosollidarintercomparisonintheframeworkoftheEAＲLINETproject.1．instruments［J］．AppliedOptics，2004，43（4）：961-976．［3］PEＲEZC，SICAＲDM，JOＲBAO，etal．Summertimere-circulationsofairpollutantsoverthenorth-easternIberiancoastobservedfromsystematicEAＲLINETlidarmeasurementsinBarcelona［J］．AtmosphericEnvironment，2004，38（24）：3983-4000．［4］MICHAILIDISK，SIOMOSN，DIMITＲISS，etal．ValidationoftheGOME-2absorbingaerosolheightproductusingelevatedlayertopheightobtainedfromThessalonikiEAＲLINETStation［J］．TheEuropeanPhysicalJournalWebofConferences，2020，237：08026．［5］PAPPALAＲDOG，BOSENBEＲGJ，AMODEOA，etal．EAＲLINET-ASOS：programsandperspectivesfortheaerosolstudyoncontinentalscale［J］．SPIEＲemoteSensing，2006．doi：10.111712.690717．［6］EZEIC，FOＲASTEＲM，SCHAFFNEＲE，etal．IncidenceofdepressioninrelationtotransportationnoiseexposureandnoiseannoyanceintheSAPALDIAstudy［J］．EnvironmentInternational，2020，144：106014．［7］LOTTIT，EVAS，ANDＲEASB，etal．Apassivesamplingmethodtodetermineammoniainambientair［J］．JournalofEnvironmentalMonitoring，2003，5（1）：96-99．［8］KUHNU，GANZEVELDL，THIELMANNA，etal．ImpactofManausCityontheAmazonGreenOceanatmosphere：ozoneproduction，precursorsensitivityandaerosolload［J］．AtmosphericChemistryandPhysics，2010，10（19）：9251-9282．［9］MAENHAUTW，SCHWAＲZJ，CAFMEYEＲJ，etal．AerosolchemicalmassclosureduringtheEUＲOTＲAC-2AEＲOSOLintercomparison2000［J］．NuclearInstrumentsandMethodsinPhysicsＲesearchSectionB：BeamInteractionswithMaterialsandAtoms，2002，189（1234）：233-237．［10］MAENHAUTW，SCHWAＲZJ，CAFMEYEＲJ，etal．Chemicalmassclosureduringtheeurotrac-2aerosolintercomp2000［J］．JournalofAerosolScience，2001，32（S1）：1017-1018．［11］HITZENBEＲGEＲＲ，BEＲNEＲA，GALAMBOSZ，etal．IntercomparisonofmethodstomeasurethemassconcentrationoftheatmosphericaerosolduringINTEＲCOMP2000：influenceofinstrumentationandsizecuts［J］．AtmosphericEnvironment，2004，38（38）：6467-6476．［12］BAAＲSH，KEMPEＲHG．Managementsupportwithstructuredandunstructureddata：anintegratedbusinessintelligenceframework［J］．InformationSystemsManagement，2008，25（2）：132-148．［13］MADONNAF，AMATOF，VANDEHEYJ，etal．CeilometeraerosolprofilingversusＲamanlidarintheframeoftheINTEＲACTcampaignofACTＲIS［J］．AtmosphericMeasurementTechniquesDiscussions，2014．doi：10.5194amt-8-2207-2015．［14］VANAM，HOLUBOVASA，SVOBODOVAJ，etal．Long-termtrendsofairpollutionatnationalatmosphericobservatoryKoetice62第1期孙婷婷等：基于综合立体观测网的京津冀地区污染过程分析（ACTＲIS，EMEP，GAW）［J］．Atmosphere，2020，11（5）：537．［15］FALCONIEＲIA，PAPAGIANNOPOULOSN，MAＲCHESEF，etal．ValidationofashdustdetectionsfromSEVIＲIdatausingACTＲISEAＲLINETground-basedLIDAＲmeasurements［J］．ＲemoteSensing，2020，12（7）：1172．［16］FＲENEYE，ZHANGY，CＲOTEAUP，etal．ThesecondACTＲISinter-comparison（2016）forAerosolChemicalSpeciationMonitors（ACSM）：calibrationprotocolsandinstrumentperformanceevaluations［J］．AerosolScienceandTechnology，2019，53（7）：830-842．［17］LIUShuang，LIMei．Deepmultimodalfusionforground-basedcloudclassificationinweatherstationnetworks［J］．EurasipJournalonWirelessCommunicationsandNetworking，2018，2018（1）：48．［18］WEIChen，WANGJun，HEYixuan，etal．Liquid-liquidphaseseparationinimmiscibleCu-Coalloy［J］．MaterialsLetters，2020．doi：10.1016j．matlet.2020.127585．［19］TIMOTHYW，ＲAMAKＲISHNANK，PＲASHANTS，etal．CloudNet：dynamicpoolingofcloudresourcesbyliveWANmigrationofvirtualmachines［J］．ACMSigplanNotices，2011，46（7）：121-132．［20］BAUTISTAAT，SANTOSFL，MAＲTINEZJPG，etal．IntercomparisonbetweenNIOSH，IMPＲOVE_A，andEUSAAＲ_2protocols：findinganoptimalthermalaopticalprotocolforPhilippinesOCECsamples［J］．AtmosphericPollutionＲesearch，2015．doi：10.5094APＲ.2015.037．［21］CAVALLIF，VIANAM，YTTＲIKE，etal．Towardastandardisedthermal-opticalprotocolformeasuringatmosphericorganicandelementalcarbon：theEUSAAＲprotocol［J］．AtmosphericMeasurementTechniques，2010，3（1）：79-89．［22］WANGP，TUINDEＲONE，TILSTＲALG，etal．InterpretationofFＲESCOcloudretrievalsincaseofabsorbingaerosolevents［J］．AtmosphericChemistryandPhysics，2012，12（19）：9057-9077．［23］贺千山，毛节泰．北京城市大气混合层与气溶胶垂直分布观测研究［J］．气象学报，2005（3）：374-384．［24］孙婷婷，张天舒，项衍，等.2018年春节期间京津冀地区污染过程分析［J］．中国环境科学，2020，40（4）：1393-1402．SUNTingting，ZHANGTianshu，XIANGYan，etal．AnalysisofthepollutionprocessintheBeijing-Tianjin-HebeiＲegionduringtheSpringFestivalof2018［J］．ChinaEnvironmentalScience，2020，40（4）：1393-1402．［25］陈朝晖，程水源，苏福庆，等．北京地区一次重污染过程的大尺度天气型分析［J］．环境科学研究，2007，20（2）：99-105．CHENZhaohui，CHENGShuiyuan，SUFuqing，etal．Analysisoflarge-scaleweatherpatternduringheavyairpollutionprocessinBeijing［J］．ＲesearchofEnvironmentalSciences，2007，20（2）：99-105．［26］吕立慧，刘文清，张天舒，等．基于激光雷达的京津冀地区大气边界层高度特征研究［J］．激光与光电子学进展，2017（1）：44-50．LVLihui，LIUWenqing，ZHANGTianshu，etal．CharacteristicsofatmosphericboundarylayerheightinJing-Jin-JiAreabasedonlidar［J］．ProgressinLaserandOptoelectronics，2017（1）：44-50．［27］丁国安，孟昭阳，于海青，等．北京城区大气边界层空气污染特征观测研究［J］．应用气象学报，2002（S1）：82-91．［28］安俊琳，李昕，王跃思，等．北京气象塔夏季大气O3，NOx和CO浓度变化的观测实验［J］．环境科学，2003，24（6）：43-47．ANJunlin，LIXin，WANGYuesi，etal．MeasurementsofatmosphericboundaryO3，NOxandCOinsummerwithBeijing325mMeteorologicalTower［J］．EnvironmentalScience，2003，24（6）：43-47．［29］段俊，秦敏，卢雪，等．基于光纤收发一体LP-DOAS系统对大气HONO和NO2的测量［J］．光谱学与光谱分析，2016，36（7）：2001-2005．［30］孙彩萍，孙启宏，王维，等．固定源大气污染物监管技术框架及应用研究［J］．环境工程技术学报，2019，9（6）：741-747．SUNCaiping，SUNQihong，WANGWei，etal．Technicalframeworkandapplicationofsite-inspectionandenforcementforairpollutantsfromstationarysources［J］．JournalofEnvironmentalEngineeringTechnology，2019，9（6）：741-747．［31］周海金，刘文清，司福祺，等．被动多轴差分吸收光谱技术检测大气NO2垂直廓线研究［J］．光学学报，2011，31（11）：1101007．ZHOUHaijin，LIUWenqing，SIFuqi，etal．ＲetrievalofatmosphericNO2verticalprofilefrommulti-axisdifferentialopticalabsorptionspectroscopy［J］．ActaOpticaSinica，2011，31（11）：1101007．（责任编辑：刘方）72