摘" 要：滇南城市群是云南省環(huán)境空氣污染的高發(fā)區(qū)，為厘清此區(qū)域環(huán)境空氣質(zhì)量狀況及污染成因，對(duì)2021—2022年環(huán)境空氣監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析。結(jié)果表明：滇南城市群大氣環(huán)境質(zhì)量總體保持優(yōu)良，優(yōu)良率在96.7%～100%，污染時(shí)段集中發(fā)生在3—4月，首要污染物為細(xì)顆粒物。研究期間，云南省滇南城市群及中南半島國(guó)家氣溶膠光學(xué)厚度時(shí)空分布規(guī)律與火點(diǎn)分布高度一致；后向軌跡分析表明，典型污染過(guò)程期間，五個(gè)州市的氣團(tuán)以來(lái)自緬甸的西南氣流為主。綜上，來(lái)自西南方向的污染物傳輸是導(dǎo)致滇南城市群出現(xiàn)PM2.5污染的主要原因。

關(guān)鍵詞：滇南城市群；中南半島；生物質(zhì)燃燒；傳輸；空氣質(zhì)量

中圖分類號(hào)：X51 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1673-9655（2025）01-00-07

0 引言

云南省圍繞建成“生態(tài)文明建設(shè)排頭兵”定位目標(biāo)，環(huán)保持續(xù)發(fā)力，環(huán)境質(zhì)量穩(wěn)步向好。在空氣質(zhì)量方面，十三五期間各州市政府所在地空氣質(zhì)量?jī)?yōu)良天數(shù)比率穩(wěn)定在98%以上，2021年和2022年優(yōu)良率分別為98.6%、99.7%。2021年和2022年云南省優(yōu)良天數(shù)比例排名全國(guó)第4和第1[1]，藍(lán)天白云已經(jīng)成為云南旅游最大的亮點(diǎn)和特色，保持優(yōu)良的空氣質(zhì)量成為云南省各城市高質(zhì)量發(fā)展的重要基礎(chǔ)[2]。

滇南城市群地處云貴高原西南部，與緬甸、老撾、越南等東南亞國(guó)家接壤，是云南建設(shè)面向南亞?wèn)|南亞輻射中心的最前沿陣地和開放窗口，屬于云南省污染天氣頻發(fā)的區(qū)域。2016—2021年，德宏、西雙版納、臨滄、普洱、紅河、文山等南部邊境城市出現(xiàn)污染天氣的天數(shù)占全省總污染天數(shù)的72.5%，滇南城市群環(huán)境空氣質(zhì)量已經(jīng)成為影響云南省環(huán)境空氣質(zhì)量的主要因素。

文章選取十四五開局的前兩年即2021和2022年為研究期，以臨滄市、普洱市、西雙版納州、紅河州、文山州5個(gè)滇南城市為研究對(duì)象。基于國(guó)控環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)常規(guī)污染物指標(biāo)作為基礎(chǔ)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象數(shù)據(jù)、MODIS數(shù)據(jù)、火點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)等，采用氣溶膠反演和后向軌跡模型等分析方法來(lái)全面分析滇南城市環(huán)境空氣污染特征及污染成因。研究結(jié)果以期為制定更加有效、科學(xué)合理的大氣污染防治措施提供數(shù)據(jù)參考，為云南省加快構(gòu)建全國(guó)生態(tài)文明排頭兵提供科學(xué)支撐。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究對(duì)象與數(shù)據(jù)來(lái)源

選取云南省南部的臨滄市、普洱市、西雙版納州、紅河州、文山州等5個(gè)滇南邊境州市為研究對(duì)象。其中，臨滄市有國(guó)控點(diǎn)1個(gè)、省控點(diǎn)7個(gè)，普洱市有國(guó)控點(diǎn)2個(gè)、省控點(diǎn)9個(gè)，西雙版納州有國(guó)控點(diǎn)2個(gè)、省控點(diǎn)2個(gè)，紅河州有國(guó)控環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位3個(gè)、省控點(diǎn)位12個(gè)，文山州有國(guó)控點(diǎn)1個(gè)、省控點(diǎn)7個(gè)。監(jiān)測(cè)點(diǎn)位分布情況如圖1所示。研究時(shí)段內(nèi)各州市的環(huán)境空氣質(zhì)量常規(guī)6項(xiàng)污染物指標(biāo)均來(lái)自國(guó)家環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò)城市站數(shù)據(jù)（https：//air.cnemc.cn：18007/）。氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于美國(guó)國(guó)家氣候數(shù)據(jù)中心，后向軌跡模式使用的氣象資料來(lái)自美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心的全球資料同化系統(tǒng)氣象數(shù)據(jù)（https：//www.ready.noaa.gov/HYSPLIT.php）。對(duì)于滇南城市群及中南半島五個(gè)國(guó)家的氣溶膠數(shù)據(jù)和火點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，分別在美國(guó)航空航天局的LADSWEB數(shù)據(jù)中心、FIRM-Fire Map數(shù)據(jù)中心下載獲取（https：//firms.modaps.eosdis.nasa.gov/map）。

1.2 氣溶膠反演方法

相對(duì)于地面環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)點(diǎn)，衛(wèi)星監(jiān)測(cè)擁有更大的空間覆蓋范圍[3]。研究表明：衛(wèi)星氣溶膠光學(xué)厚度（Aerosol Optical Depth，AOD）能反映PM2.5濃度等空氣污染的程度[4，5]。AOD通過(guò)氣溶膠在大氣柱中的散射和吸收來(lái)測(cè)量光的消光，反映垂直列中顆粒的綜合數(shù)量，用于描述氣溶膠的衰減和大氣的渾濁度。

文章利用Terra和Aqua衛(wèi)星MODIS（中分辨率成像光譜儀）的MODISL1B 1 km的數(shù)據(jù)，借助ENVI5.6工具，基于濃密植被法也稱為暗像元方法反演氣溶膠光學(xué)厚度。暗像元方法是Kaufman和Sendra提出的獲取氣溶膠信息的方法，基于氣溶膠在2.12 μm處是透明的假設(shè)，先考慮大氣頂部2.12 μm的反射率，然后使用這個(gè)反射率值來(lái)估算藍(lán)色和紅色通道中的表面反射率，使用上述經(jīng)驗(yàn)關(guān)系來(lái)反演氣溶膠的光學(xué)厚度。氣溶膠的光學(xué)厚度和性質(zhì)是直接從藍(lán)色和紅色通道中測(cè)量的過(guò)量反射率得到，使用濃密的深色植被作為暗目標(biāo)，并通過(guò)植被指數(shù)（由紅色和近紅外通道的弧度組成）來(lái)估算地表反射率。

1.3 后向軌跡模型

HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model，混合單粒子拉格朗日綜合軌跡模式）主要用于反映計(jì)算路徑上的空氣運(yùn)動(dòng)和氣體分布情況[6]。具體而言是結(jié)合實(shí)測(cè)的濃度數(shù)據(jù)，在地圖上繪制出軌跡，結(jié)合軌跡指示可能的排放源，并評(píng)估這些源如何影響目標(biāo)地點(diǎn)的濃度。主要的方法包括軌跡聚類、潛在源貢獻(xiàn)（Potential Source Contribution Function，PSCF）、濃度權(quán)重軌跡（Concentration Weighted Trajectory，CWT）。后向軌跡聚類利用給出平均軌跡的聚類方法，將相似路徑分組在一起，來(lái)確認(rèn)受體污染濃度的主要?dú)鈭F(tuán)輸送路徑。PSCF是通過(guò)推斷一個(gè)區(qū)域在受體地點(diǎn)造成高污染物濃度的概率，而CWT使用計(jì)算加權(quán)濃度來(lái)識(shí)別到達(dá)該地點(diǎn)的排放源的強(qiáng)度。PSCF依靠軌跡所對(duì)應(yīng)的閾值濃度來(lái)確定污染源，因此它無(wú)法區(qū)分一個(gè)網(wǎng)格單元的氣體濃度僅略高于閾值還是遠(yuǎn)高于閾值的情況；但在軌跡分布不均勻的情況下，PSCF在預(yù)測(cè)潛在排放源方面優(yōu)于CWT。對(duì)于缺乏足夠數(shù)據(jù)的網(wǎng)格單元，或者由隨著與目標(biāo)點(diǎn)距離增加而產(chǎn)生誤差的網(wǎng)格單元，PSCF和CWT通過(guò)增加權(quán)重因子來(lái)減少不穩(wěn)定因素。

2 結(jié)果與討論

2.1 環(huán)境空氣質(zhì)量基本特征

按評(píng)價(jià)因子分城市統(tǒng)計(jì)的城市環(huán)境空氣質(zhì)量類別見表1。滇南城市群大氣環(huán)境質(zhì)量總體保持優(yōu)良，5個(gè)城市污染物年均值均達(dá)到或優(yōu)于環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。除普洱CO-95及臨滄PM10以外，其余指標(biāo)濃度均呈現(xiàn)2021年高于2022年的特點(diǎn)，2022年環(huán)境空氣質(zhì)量?jī)?yōu)于2021年。

云南省環(huán)境空氣質(zhì)量自動(dòng)監(jiān)測(cè)國(guó)控站和省控站監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，2021—2022年滇南城市群（臨滄8個(gè)縣/區(qū)、普洱10個(gè)縣/區(qū)、西雙版納3個(gè)縣/市、紅河13個(gè)縣/市、文山8個(gè)縣/市）共出現(xiàn)315 d輕度及以上污染天氣，其中2021年301 d，2022年14 d。從污染發(fā)生的時(shí)間來(lái)看，1月出現(xiàn)17 d污染，2月12 d，3月196 d，4月87 d，6月2 d，7月1 d，主要集中在3—4月。從首要污染物來(lái)看，以O(shè)3-8 h為首要污染物的58 d，PM10為首要污染物的12 d，PM2.5為首要污染物的245 d，以PM2.5污染為主。2021—2022年滇南城市群PM2.5分布情況如圖2所示。從空間分布上看，2021年P(guān)M2.5污染主要出現(xiàn)在臨滄市南部以及普洱西南部的孟連縣、西盟縣和瀾滄縣；2022年P(guān)M2.5污染主要出現(xiàn)在文山州的中部和南部、紅河州的蒙自市、普洱市的瀾滄縣和臨滄市的臨翔區(qū)、鳳慶縣。

2.2 PM2.5污染成因分析

2.2.1 氣溶膠光學(xué)厚度分析

云南省滇南城市群及中南半島國(guó)家2021—2022年3—5月氣溶膠反演結(jié)果如圖3（左）所示。2021年3月AOD高值區(qū)集中在云南省西雙版納州、臨滄市，緬甸與云南接壤的東部、泰國(guó)的西北部、老撾的西北部，其余地區(qū)AOD較低。4月AOD較高的是緬甸北部，整體情況較上月大幅度下降。5月緬甸東部、老撾北部與云南接壤的地區(qū)和云南省與之接壤的臨滄市、普洱市、西雙版納州整體降低，大部分為低值區(qū)，而越南高值區(qū)較前兩月大面積增加，與之接壤的紅河州和文山州高值區(qū)也大幅度增加。2021年3—5月，大部分地區(qū)高值區(qū)集中在3月，4月顯著降低，5月出現(xiàn)小幅度增加；而文山州、紅河州和越南高值出現(xiàn)在5月，其余兩個(gè)月較低。

2022年3月高值區(qū)為除中部外的緬甸大部分區(qū)域、泰國(guó)北部和南部、老撾北部、云南省的臨滄市、普洱市和西雙版納州，其余大部分區(qū)域?yàn)榈椭怠?月高值區(qū)集中在緬甸北部外區(qū)域、泰國(guó)北部和南部、越南西北部少量地區(qū)、云南省普洱市和西雙版納州以及臨滄市與緬甸接壤的西南部，低值區(qū)域較上月增加；5月整體以低值區(qū)為主，高值區(qū)較少，主要位于緬甸中部、泰國(guó)北部、柬埔寨大部分區(qū)域、越南南部、云南省西雙版納州的中部。2022年3—5月，AOD逐月降低，越南北部和云南省紅河州、文山州AOD情況一直較低，5月與上年比較整體較低。由此，云南省滇南城市群AOD和與之接壤的中南半島國(guó)家正相關(guān)。

2.2.2 火點(diǎn)分布分析

云南省滇南城市群及中南半島國(guó)家2021—2022年3—5月期間火點(diǎn)監(jiān)測(cè)分布如圖3（右）所示，與圖3（左）中AOD分布趨勢(shì)大致相同。2021—2022年火點(diǎn)數(shù)最多的是老撾和緬甸，最少的是滇南城市群，最高的2022年3月緬甸火點(diǎn)數(shù)為滇南的68倍以上，最低2021年5月緬甸數(shù)量是滇南的5倍多，2022年3—4月中南半島國(guó)家數(shù)量高于滇南100倍。火點(diǎn)數(shù)量最多的是3月，最低是5月，4月到5月大幅度降低。2021—2022年3—5月，中南半島國(guó)家生物質(zhì)燃燒面積大，火點(diǎn)眾多，燃燒產(chǎn)生的煙塵、顆粒物、VOCs等污染物在西南季風(fēng)的影響下，對(duì)滇南城市群環(huán)境空氣質(zhì)量影響較大。此前，也有相關(guān)研究表明，云南省春季PM2.5濃度多源于跨境輸送[7-11]。此外，云南省滇南城市群在春季期間也有較多的生物質(zhì)燃燒情形，且偶有森林火災(zāi)、計(jì)劃燒除等生物質(zhì)燃燒活動(dòng)，對(duì)滇南環(huán)境空氣質(zhì)量也產(chǎn)生了一定的影響[12]。

2.2.3 后向軌跡模型分析

以滇南城市群為研究對(duì)象，選取2021年3月25日—4月5日期間一次典型的空氣污染過(guò)程，利用后向軌跡進(jìn)一步闡明污染成因。

（1）軌跡聚類分析

后向軌跡分別以臨滄市（23.89°N，100.07°E）、普洱市（22.76°N，100.98°E）、西雙版納州（22.00°N，100.79°E）、紅河州（22.39°N，103.37°E）、文山州（23.35°N，104.25°E）各個(gè)州市環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測(cè)站點(diǎn)為參照點(diǎn)，選取1000 m高度分別計(jì)算2021年3月25日—4月5日污染時(shí)段向后24 h的軌跡，追蹤抵達(dá)滇南城市群的氣團(tuán)過(guò)去24 h的輸送路徑結(jié)果如圖4所示。研究期間，五個(gè)州市的氣團(tuán)以來(lái)自緬甸的西南氣流為主。臨滄市污染期間，軌跡聚類4、2、1這三類出現(xiàn)概率為70.14%，來(lái)自印度和緬甸的東北部，受點(diǎn) PM2.5平均濃度均超過(guò)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)；污染濃度最高的是聚類4，主導(dǎo)下受點(diǎn)PM2.5平均濃度為92.42 μg/m3，超標(biāo)的濃度平均值113.67 μg/m3。來(lái)自緬甸北部、與臨滄市接壤的緬甸東北部的聚類5和3是較清潔氣流。對(duì)比普洱市各聚類軌跡出現(xiàn)頻率及受點(diǎn)PM2.5濃度，軌跡聚類1、3和4出現(xiàn)概率分別為24.3%、46.88%和22.92% ，其主導(dǎo)下受點(diǎn)PM2.5平均濃度和超標(biāo)的濃度平均值超過(guò)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，聚類2占5.9%，受點(diǎn)PM2.5平均濃度為67.06 μg/m3。

因此導(dǎo)致PM2.5污染的氣流主要來(lái)自緬甸中西部的軌跡聚類1、3和4，而來(lái)自緬甸東部的聚類2較為清潔氣流。西雙版納州大部分氣流為聚類3，占比47.22%，主導(dǎo)下受點(diǎn)PM2.5平均濃度為115.43 μg/m3，超標(biāo)的濃度平均值116.90 μg/m3，濃度均超過(guò)三級(jí)標(biāo)準(zhǔn)；聚類2占12.5%受點(diǎn)PM2.5平均濃度未超過(guò)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，來(lái)自緬甸的東部；聚類5來(lái)自云南省省內(nèi)的普洱市，占比僅為2.78%，但是受點(diǎn)PM2.5平均濃度為75.50 μg/m3超過(guò)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)。紅河州的5類軌跡主導(dǎo)下受點(diǎn)PM2.5平均濃度均未超過(guò)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，除聚類5外其余軌跡超標(biāo)的濃度平均值超過(guò)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，聚類5占3.47%來(lái)自紅河州境內(nèi)，屬于清潔氣流；聚類2來(lái)自云南省的西雙版納州超標(biāo)的濃度平均值98.50 μg/m3。紅河州污染主要來(lái)源于緬甸中部和東部、老撾的北部、云南省的西雙版納州。文山州4類軌跡主導(dǎo)下受點(diǎn)PM2.5平均濃度未超過(guò)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，聚類3占43.3%來(lái)自緬甸中部，主導(dǎo)下受點(diǎn)超標(biāo)的濃度平均值84.62 μg/m3超過(guò)二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)；聚類4來(lái)自云南省的西雙版納州超標(biāo)的濃度平均值90.61 μg/m3，占23.39%；聚類1和2來(lái)自老撾北部占30.21%，超標(biāo)的濃度平均值90.24 μg/m3。對(duì)文山州環(huán)境空氣質(zhì)量影響最大的是緬甸中部，其次是老撾北部。

（2）潛在源貢獻(xiàn)（PSCF）和濃度權(quán)重軌跡（CWT）分析

對(duì)滇南城市群PM2.5的PSCF和CWT分析結(jié)果如圖5所示。根據(jù)《GB 3095—2012環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》規(guī)定，對(duì)于PSCF污染軌跡閾值設(shè)置為75 μg/m3。臨滄市潛在污染源區(qū)為緬甸的中北部。緬甸中部和其與普洱市接壤的東部、云南省的普洱市西部與緬甸接壤的區(qū)域是普洱市的潛在污染源區(qū)。西雙版納州的潛在污染源區(qū)為緬甸東部與西雙版納接壤地區(qū)、云南省的西雙版納州西部與緬甸接壤的區(qū)域。與普洱市接壤的緬甸東部、西雙版納北部和普洱市中部是紅河州的潛在污染源區(qū)。文山州的潛在污染源區(qū)大部分滇南城市群與中南半島國(guó)家的接壤地區(qū)以及云南省的臨滄市南部、普洱市南部和西雙版納州的北部。由此，滇南城市群潛在污染源區(qū)集中于中南半島與云南省接壤的地區(qū)，其次是云南省的境內(nèi)區(qū)域。

3 結(jié)論

滇南城市群大氣環(huán)境質(zhì)量總體保持優(yōu)良，5個(gè)城市污染物年均值均達(dá)到或優(yōu)于環(huán)境空氣質(zhì)量二級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，2022年環(huán)境空氣質(zhì)量?jī)?yōu)于2021年。滇南城市群污染集中發(fā)生在3—4月，首要污染物為PM2.5。2021年P(guān)M2.5污染主要出現(xiàn)在臨滄市南部以及普洱西南部的孟連縣、西盟縣和瀾滄縣；2022年P(guān)M2.5污染主要出現(xiàn)在文山州的中部和南部、紅河州的蒙自市、普洱市的瀾滄縣和臨滄市的臨翔區(qū)、鳳慶縣。

氣溶膠光學(xué)厚度分析表明，滇南城市群AOD高值區(qū)與中南半島國(guó)家AOD高值區(qū)接壤連片，且AOD時(shí)空分布與火點(diǎn)分布高度一致。后向軌跡分析表明，典型污染過(guò)程期間，五個(gè)州市的氣團(tuán)以來(lái)自緬甸的西南氣流為主。綜上，來(lái)自西南方向的污染物傳輸是導(dǎo)致滇南城市群出現(xiàn)PM2.5污染的主要原因。

參考文獻(xiàn)：

[1] 云南省生態(tài)環(huán)境廳. 2022年云南省生態(tài)環(huán)境狀況公報(bào)[R].云南：云南省生態(tài)環(huán)境廳，2023.

[2] 陳禹璇.基于聚類分析法的云南省主要城市空氣質(zhì)量分析[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2023（20）：23-26.

[3] 李成才，毛節(jié)泰，劉啟漢，等.利用 MODIS資料遙感香港地區(qū)高分辨率氣溶膠光學(xué)厚度[J]，大氣科學(xué)， 2005，29（3）：335-342.

[4] 戴羊羊，李成范，周時(shí)強(qiáng)，等.基于遙感的上海地區(qū)霧霾監(jiān)測(cè)研究[J]. 測(cè)繪工程，2015（12）： 29-32.

[5] 牛曉君，唐家奎，張自力，等.基于葵花8號(hào)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的氣溶膠反演算法極其在霧霾過(guò)程監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用[J].中國(guó)科學(xué)院大學(xué)學(xué)報(bào)，2019，36（5）：671-681.

[6] 孫楠楠，劉偉.利用HYSPLIT分析沈陽(yáng)市大氣污染物時(shí)空變化特征[J].青海環(huán)境，2023，33（3）：142-146.

[7] 饒曉琴，張碧輝，江琪，等.東南亞生物質(zhì)燃燒對(duì)云南邊境污染傳輸影響[J].中國(guó)環(huán)境科學(xué)，2023，43（9）：4459-4468.

[8] 王莉莉，金鑫，劉博雅，等.201—2021年春季云南空氣質(zhì)量變化規(guī)律及境外生物質(zhì)燃燒影響分析[J].氣候與環(huán)境研究，2023，28（3）：315-326.

[9] 潘春梅.中南半島春季生物質(zhì)燃燒對(duì)云南省空氣質(zhì)量影響研究[D].昆明：云南師范大學(xué)，2021.

[10] 劉芮南，摳星霞，高怡，等.近年來(lái)云南省PM2.5濃度變化趨勢(shì)與潛在區(qū)域來(lái)源分析[J].氣候與環(huán)境研究，2023，28（5）：509-517.

[11] 張玉洽，楊迎春，李杰，等.東南亞生物質(zhì)燃燒對(duì)我國(guó)春季PM2.5質(zhì)量濃度影響的數(shù)值模擬[J].環(huán)境科學(xué)研究， 2016，29（7）：952-962.

[12] 明蕊，李湘云，字冉，等.云南省近10 a生物質(zhì)燃燒時(shí)空分布特征及成因分析[J].云南大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，44（5）：1077-1089.

收稿日期：2024-01-30

作者簡(jiǎn)介：畢麗玫（1989- ），女，碩士，工程師，主要研究方向?yàn)榇髿馕廴颈O(jiān)測(cè)與成因分析。

Abstract： The Yunnan southern urban agglomeration is a high-risk area for environmental air pollution in Yunnan Province. To clarify the status of environmental air quality and the causes of pollution in the sub-region， the paper analysed the ambient air monitoring data from 2021 to 2022， the results showed that the overall atmospheric environment quality of the southern Yunnan urban agglomeration remained excellent， with an excellent rate ranged from 96.7% to 100%. The pollution periods were concentrated in March and April， with fine particulate matter as the primary pollutant. During the study period， the spatial and temporal distribution of Aerosol Optical Depth （AOD） was highly consistent with the distribution of fire points in the urban agglomeration of southern Yunnan Province and the countries of the Indo-China Peninsula. Backward trajectory analysis showed that during typical pollution processes， the air masses of the five prefectures and cities were mainly dominated by southwest airflow from Myanmar. In summary， the transport of pollutants from the southwest direction was the main reason for PM2.5 pollution in the southern Yunnan urban agglomeration.