影响上海PM2.5污染不同源地和路径的数值模拟

对2014~2017年上海出现的PM_2.5中度及以上污染过程的地面形势进行分析,发现上海出现PM_2.5中度及以上污染的地面形势场主要可分为输送型、静稳型和叠加型3种类型,其中输送型是影响上海市PM_2.5中度及以上污染的主要天气形势,占比45.8%.通过选取典型个例,分析了3类污染天气型气象成因和维持机制.并利用WRF驱动FLEXPART模式,结合排放源清单,探讨不同污染天气型下影响上海的主要污染物来源：输送型污染有3条影响上海的主要污染传输通道,分别为东路（东海海面）、中路（江苏沿海）和西路（安徽-苏南）,主要时段在污染前1d;静稳型污染影响上海的潜在污染源区集中在上海及周边地区;叠加型污染既存在明显污染输送通道,也有明显的上海及周边潜在污染贡献区域.     

2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

2018年春节期间京津冀地区污染过程分析

为了解2018年春节期间京津冀地区空气污染情况,利用近地面污染物浓度数据、激光雷达组网观测数据,结合WRF气象要素、颗粒物输送通量和HYSPLIT气团轨迹综合分析污染过程.结果表明,春节期间出现3次污染过程.春节前一次污染过程,各站点PM_2.5浓度均未超过200μg/m³;除夕夜,廊坊站点PM_2.5峰值浓度达到504μg/m³,是清洁天气的26倍;年初二~初五,各站点PM_2.5始终高于120μg/m³,且污染主要聚集在500m高度以下,北京地区存在高空传输,800m处最大输送通量达939μg/（m³·s）,此次重污染过程为一次典型的区域累积和传输过程.京津冀地区处于严格管控状态时,燃放烟花爆竹期间PM_2.5峰值浓度可达无燃放时PM_2.5峰值的3.2倍.为防止春节期间重污染现象的发生,需对静稳天气下燃放烟花炮竹采取预防对策.     

泰安市冬季一次严重空气污染过程分析

为揭示泰安市空气污染形成原因,选取泰安市2016年12月一次严重空气污染过程,利用泰安市2016年12月地面和探空资料及NCEP/NCAR（美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心）提供的FNL资料,对泰安市严重污染期间大气环流形势、边界层条件、污染源及传输路径进行分析.结果表明:在泰安市霾污染期间,500 hPa大气环流形势呈"两槽一脊"的特征,850 hPa泰安市处于南支槽前,受西南暖湿气流影响,为ρ（PM_2.5）的升高提供了有利条件;泰安市近地面处于高压控制下的弱风区（平均风速约为1.2 m/s）且边界层有逆温层存在,阻碍了PM_2.5的垂直输送,造成近地面ρ（PM_2.5）急剧升高.此外,泰安市及周边地区污染严重,聚类分析结果表明此次过程本地输送占比约为34%,其余均为外来传输,即污染物主要通过外来源传输,本地污染源贡献比率较小.污染物的高、低空传输路径不一致,低空污染物主要从安徽省水平输送至泰安市,高空污染物则先由河北省、河南省向南传输至安徽省、湖北省等地,再随南风气流向北输送至泰安市.研究显示,外来污染源传输作用配合本地静稳天气形势是造成此次泰安市空气污染的主要原因.      

基于GRAPES模式佛山市臭氧污染气象指数的构建和预报

选取2017—2018年佛山市空气质量监测资料、地面气象观测资料和ECMWF再分析资料,得到对臭氧污染天气具有指示意义的气象因子,从GRAPES模式可预报性出发构建适用于佛山市干季和湿季的臭氧污染气象指数（OWI）,并对OWI进行预报评估检验.结果表明：干季地面气象要素对区分佛山市臭氧污染和清洁天气的能力更强,出现臭氧污染时往往气温高、地面为弱北风;850 hPa风速较小,高空主要受副热带高压影响.湿季高空气象要素区分臭氧污染和清洁天气的能力更强,出现臭氧污染时往往850 hPa风速较小,850 hPa与地面风场垂直切变较小,多数情况下500 hPa呈辐散形势或700 hPa为下沉运动.综合考虑上述要素构建的臭氧污染气象指数可较好地反映臭氧浓度变化趋势,当OWI超过阈值（干季12.0、湿季10.8）时,出现臭氧污染事件的可能性较大,在湿季该指数区分臭氧清洁天气和污染天气的差异性较干季更显著.基于GRAPES模式预报的OWI与臭氧浓度实况呈正相关关系,相关系数在0.5～0.6之间,能较为有效地预判臭氧污染过程发生、发展和消散的不同阶段;其阈值具有较高的预报参考性,24 h预报性能尤为理想...     

基于车载雷达探测的一次华北冬季重污染天气成因研究

基于车载微脉冲气溶胶激光雷达、多普勒风廓线激光雷达和扭转拉曼廓线激光雷达的中山大学环境气象综合观测车,于2018年12月18日-22日在河北省望都县PM_2.5重污染期间开展定点观测.结合地面PM_2.5浓度和气象要素观测资料,对本次污染过程的成因展开分析.本次重污染过程日均PM_2.5浓度为163.2μg·m^-3,PM_2.5浓度的日变化特征明显,表现为白天PM_2.5浓度降低,傍晚至次日早晨PM_2.5浓度升高.气溶胶激光雷达观测结果发现,污染期间,700 m高度以下存在明显的消光系数高值区;夜间存在明显的消光系数高值区分层现象,气溶胶消光系数高值区出现高度可达1700 m.本次PM_2.5重污染过程受静稳边界层气象条件和高空气溶胶输送、沉降共同影响.在污染时段内,大气边界层低层小风持续,近地面和大气低层逆温和同温层频发,静稳边界层条件不利于PM_2.5的输送和扩散;此外,夜间高空气溶胶伴随强西风带出现...     

京津冀一次重污染过程的成因和来源

2016年12月16~21日,京津冀地区经历了一次大范围重污染过程.本文基于空气质量监测资料及实况天气图分析了此次极端区域重污染事件的天气成因,并利用嵌套网格空气质量预报模式（NAQPMS）对京津冀主要城市PM_2.5污染来源进行定量解析.结果表明：污染前中期500hPa高空为偏西气流伴空中回暖,后期转槽前偏南气流增温增湿明显;对应地面气压逐渐降低,辐合不断增强;垂直方向上,逆温层不断抬升加厚,中低层暖平流明显,风垂直切变小;大气长时间处于极度静稳状态也是造成此次重污染过程的天气因素.污染期间,京津冀各主要城市PM_2.5污染本地贡献占40%~60%;北京市PM_2.5本地贡献为48%,其中16~17日北京市主要受沿太行山东侧的西南向输送通道（邯郸-邢台-石家庄-保定-北京）影响,其后风速减小,北京本地及周边城市贡献增大.     

深圳地区灰霾分布特征及预警、预报方法探讨

基于深圳市国家气候观象台1953—2010年的灰霾UV统计资料、气象要素值、灰霾出现前期及同期的地面和850hPa的天气形势资料和自动站的能见度统计资料以及深圳市环境监测站的1980—2010年污染物浓度资料,对深圳市灰霾天气的出现规律及影响要素特征进行了概括分析.在此基础上运用逐步回归的方法,筛选出影响灰霾主要因子,建立未来1—3d的能见度预报方程.同时通过对灰霾出现前天气形势的分析和归纳,建立灰霾潜势预报的思路.并进一步对灰霾天气的典型因子进行权重分级.最后集成以上3种预测方法,归纳出灰霾预警方案,形成灰霾预警预报模型.利用实测结果对模型检验,结果表明：该模型具有一定的准确率和可靠性,对灰霾预测具有较好的应用价值,为灰霾防治和预警系统的建立提供科学依据.     

银川市冬季两次典型持续大气污染过程对比分析

为了探究边界层气象要素时空分布及其变化对银川市冬季持续污染天气过程污染物质量浓度变化的影响机制,利用2016年12月1日-2017年1月31日逐时空气质量以及地面和逐日定时探空气象观测数据,根据大气污染级别和过程持续时间,选取2016年12月9-21日（简称"1211过程"）和2016年12月29日-2017年1月9日（简称"1231过程"）为研究对象,采用统计和天气诊断相结合的方法,在分析比较银川市冬季两次典型持续污染过程演变特征及其与地面气象要素关系的基础上,探讨了大气环流、边界层要素变化对银川市冬季典型污染过程的可能影响机制.结果表明:①银川市冬季两次大气污染过程持续阶段,地面均以偏东或偏南风为主,风速较小,相对湿度较大,能见度较低;在污染清除阶段,地面风向转为西北或偏北风,风速较大,相对湿度较小,能见度较高.②当冬季欧亚大陆中纬度区域500 hPa高空盛行纬向气流,850 hPa高度上银川市受反气旋环流和暖温度脊控制,并且有弱暖平流从西南部向北输送时,银川市易出现静稳型持续污染天气.③冬季银川市持续大气污染过程中,ρ（PM_2.5）与风速呈负相关（R平均值为-0.326）,与相对湿度呈正相关（R平均值为0.688）,与能见度呈显著负相关（R平均值为-0.905）,与边界层高度呈较显著负相关（R平均值为-0.575）.④银川市冬季静稳型持续污染天气主要分为弱西北和平直西风气流型两种,弱西北气流型具有近地面层逆温弱,污染物积累慢,清除快的特征;平直西风气流型具有近地面层逆温强,污染物积累快,清除慢的特征.研究显示,冬季银川市上空500 hPa高度盛行纬向气流,地面主导风向为偏东或偏南风时,随着地面相对湿度增大、近地层风速减小、大气垂直上升运动减弱、边界层高度降低,大气中ρ（PM_2.5）将迅速升高,银川市易出现以PM_2.5为首要污染物的静稳型持续污染天气.      

广州地区秋季PM2.5和臭氧复合污染的观测研究

利用2019年9—10月广州市海珠湖大气成分观测站地表的气象要素和空气质量参数及垂直的颗粒物激光雷达观测资料,探讨不同PM_2.5-O₃污染类型对应的气象要素及大气污染物日变化特征、边界层内气溶胶分布特征,并对发生高PM_2.5-高O₃的成因进行分析.观测期间共出现25 d低PM_2.5-低O₃日（清洁日）、12 d低PM_2.5-高O₃日（污染日Ⅰ）和20 d高PM_2.5-高O₃日（污染日Ⅱ）.对气象要素和污染物特征的分析表明,污染日Ⅱ在11:00—16:00的平均气温均超过30℃,相对湿度均低于60%,日均风速和最大J（NO₂）分别为0.88 m·s^-1和0.007 s^-1.污染日Ⅱ与清洁日相比,其对应的气象要素表现为显著的高温低湿特征;与单一的O₃污染日相比则表现为略低的光化辐射和较低...     

河北省边界层气象要素与PM2.5关系的统计特征

为了研究河北省边界层气象要素与PM_2.5的关系,综合利用常规气象探测资料、逐小时地面自动站气象观测资料、环境监测站逐小时AQI及ρ(PM_2.5)资料等进行了统计分析.结果表明:①冬季海平面气压低于1 030 hPa、24 h变压为-3.0~-2.0 hPa、地面相对湿度高于60%、露点温度高于-10 ℃时发生全省性重污染天气的可能性较大;而海平面气压高于1 040 hPa、24 h变压在4.0 hPa以上、地面相对湿度低于40%、露点温度低于-10 ℃时,有利于清洁天气的出现.清洁天气下边界层的盛行风向多与冷空气活动有关;污染天气下盛行风向有区域性差别,边界层小风(<3.0 m/s)的风速频率高于90%. ②过程雨量达到中雨及以上量级的降水对PM_2.5具有较明显的清除作用,中雨量级降水对PM_2.5清除速率约为2 h,但优良空气质量持续时间短,平均为15 h;大雨及以上量级的降水对PM_2.5清除率达67.8%,并且优良空气质量可以持续27 h. ③与降水相比,风对PM_2.5的清除作用更为显著.较强偏南风对空气质量有一定改善,但优良空气质量仅持续16 h;大于3.0 m/s的系统性偏北风对PM_2.5清除率高达85.1%,优良空气质量持续长达32 h,空气质量的改善最为彻底.研究显示,PM_2.5与边界层气象要素关系紧密,不同级别的风和降水对PM_2.5的清除程度存在显著差异.      

成都地区秋冬季污染天气形势下PM2.5的扩散与输送

基于ERA-Interim再分析资料、大气污染资料以及气象资料,利用T-mode主成分分析法（PCT）将成都地区2016~2018年PM_2.5污染严重的1、2、11、12月份的海平面气压场和10m风场分成8种天气类型,分析不同天气类型下的空气污染状况及污染气象参数特征,进而从污染气象学的角度揭示重污染天气类型下的气象特征和潜在污染来源,结果表明：①成都地区在高压后部型、低前高后型、鞍型场、北方高压底部型中PM_2.5污染会加重,属于污染型天气类型,而在西路冷锋前部型、高压边缘型、西北高压底部型、东路冷锋前部型中,PM_2.5污染显著减弱,属于清洁型天气类型.②在污染型天气类型下,成都地区出现的逆温层较强,混合层高度较低均不利于PM_2.5的扩散稀释,且边界层内南风分量明显增大,东北风减弱,边界层通风量（VI）较小,风场对污染物的扩散能力也较弱.③对污染天气类型下成都的PM_2.5污染输送与潜在来源进行研究,认为成都南部及西南部地区在各个污染天气类型下都对其PM_2.5的质量浓度有明显的影响,另外在鞍型场天气类型下,成都东部及东北部地区也是成都PM_2.5污染的源区之一,而在北方高压底部型中,成都地区的PM_2.5主要受到其周围地区的影响,外地的污染物输入较少.     

基于CALIOP的安徽沿淮地区霾天气溶胶类型及垂直分布特征

利用CALIPSO卫星气溶胶廓线数据、地面观测资料进行统计分析,给出了2012—2013年安徽沿淮地区霾日气溶胶的垂直廓线分布.基于后向轨迹及聚类分析,获得沿淮地区污染的主要来源及传输方向,并进一步利用卫星类型掩码产品(VFM)及EC再分析资料,对不同来源的气溶胶类型、气溶胶垂直分布及导致污染的典型天气形势进行分析.结果表明,沿淮地区消光系数随高度减小,霾日近地面消光系数为0.53km~(-1),约为晴空日的2.5倍.污染性天气主要为本地污染积累(占比为46%),其次为长三角区域污染带及京津冀等地污染传输作用影响.在静稳天气背景下,850 h Pa暖平流形成逆温层易导致沿淮地区本地污染,大陆污染型气溶胶为主要成分,近地面受低压上升气流影响,污染物在垂直方向上略有抬升,聚集高度为0.4~0.8 km.当西太平洋副热带高压5880位势高度等值线西伸北进,长三角区域整层大气均被高压控制,易产生污染沙尘型气溶胶,污染物聚集在近地面且浓度随高度减小.而在冷空气南下早期,850 h Pa冷平流易将京津冀地区污染传输到沿淮地区,气溶胶类型为大陆污染型气溶胶和污染沙尘型气溶胶,在1~2 km处高污染浓度最高,高于近地层.     

北京市秋冬季环流型下的细颗粒物传输

利用Models-3/CMAQ模式系统对北京市2013~2018年秋冬季（即当年11、12月和次年1、2月份）细颗粒物（PM_2.5）进行模拟,计算北京周边4个截面的PM_2.5传输通量,结合流场、浓度的分析,总结11种大气环流型下北京市的PM_2.5传输特征.污染严重的西南（SW）和西（W）环流型下,北京地区受强烈的PM_2.5传输作用,0.6km以下南部平原的输入产生了非常强的输入累积作用,加重了北京地区PM_2.5的污染程度.污染严重的南（S）环流型下,0.6km以下东部平原和0.6km以上南部平原的输入都产生了较强的输入累积作用,京津冀东部和南部地区的污染物通过不同高度范围传输影响北京地区的PM_2.5水平.污染同样严重的均压（UM）和气旋（C）环流型下,各方向的传输都没有产生明显的输入累积作用,本地排放的削减对于污染的控制尤为重要.污染中等的东（E）、东南（SE）环流型下,北京地区在近地层（0.2km以下）通过南部平原截面对保定等城市有较大的输出通量,对北京污染具有较强的输出消散作用.污染轻的北（N）、东北（NE）和西北（NW）环流型下,北京地区在1km以下通过东部平原截面对廊坊、天津等城市有很大的输出通量,对北京污染具有很强的输出消散作用.污染轻的A环流型下,北京地区没有明显的PM_2.5输入输出现象.     

厦门市冬季PM2.5污染情境识别及其与气象条件的关系

为研究厦门市冬季不同PM_2.5污染情境与气象条件和气团轨迹路径特征的关系,结合PM_2.5观测数据,使用AGAGE（Advanced Global Atmospheric Gases Experiment）统计方法识别2014—2018年冬季厦门市PM_2.5观测值、基线值和污染值情境,通过气象数据统计和气团后向轨迹聚类对不同PM_2.5污染情境下气象条件和气团轨迹路径特征进行探究.结果表明:①厦门市冬季不同PM_2.5污染情境下,ρ（PM_2.5）及PM_2.5污染值情境时长占比均呈波动中下降的趋势,具体表现为冬季PM_2.5观测值、污染值和基线值情境下,ρ（PM_2.5）平均值分别从2014年的42.2、90.7、16.4 μg/m3降至2018年的26.3、56.9、8.8 μg/m3,冬季PM_2.5污染值情境时长占比从2014年的10.2%降至2018年的3.0%.②冬季PM_2.5污染值情境下气象要素呈低风速、低气压、高温度、高相对湿度的特征.③冬季到达厦门市的气团轨迹路径中,局地路径由于大气条件稳定易累积形成PM_2.5污染;偏北路径和西北路径易从临近省份携带污染物输入导致PM_2.5污染,属于重要的外源污染输入路径;沿海路径和偏西路径均属于清洁路径,但沿海路径易在福建省北部与偏北路径重合形成污染输入,加强了偏北路径的污染物输送能力.研究显示,近年来厦门市冬季PM_2.5污染有明显减弱趋势,但不利的气象条件和外来污染输入仍会造成PM_2.5污染的发生.      

北京市传统春节假期空气质量特征研究

利用2013~2020年北京市传统春节假期期间主要污染物浓度、PM_2.5主要离子组分浓度及气象数据,研究近年烟花爆竹集中燃放对北京市空气质量的影响.结果表明,自2018年北京市加强对烟花爆竹燃放的管控后,空气质量显著改善,其中2019年传统春节假期中共7个优良天,占比达87.5%,且未出现中度及以上级别污染天;近3年除夕期间的PM_2.5峰值浓度显著降低,与近8年最高值相比(2016年699μg/m³),降幅分别为61.1%、74.7%和71.4%.此外,一方面,近年除夕期间SO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度突增倍数显著降低,由2013年的1.31、1.37和0.92降低至2020年的0.08、0.14和0.02.另一方面,与烟花爆竹相关的一次离子组分浓度增长倍数及对PM_2.5及其组分的贡献率逐年降低,说明近年烟花爆竹的集中燃放对空气质量的影响缩减明显.2020年传统春节假期期间,不利的气象条件使烟花爆竹燃放污染无法完全消散,同时加剧本地污染物积累和区域污染物输送,导致出现连续3d的重污染过程.因此,严苛的禁限放措施、有利的气象条件、低水平的周边区域污染物浓度对北京市传统春节假期的空气质量至关重要.     

长治市沙尘天气污染特征及传输路径解析

以2018年3次沙尘天气为研究对象,分析了PM_2.5和PM₁₀浓度、水溶性离子组分、气象条件和气溶胶光学特征,研究了长治市沙尘天气的典型污染特征和传输路径.结果表明：长治市2018年共8d为受沙尘天气影响日,其中4月份最多（5d）,这与春季大气环流调整,冷暖空气活动频繁有关.沙尘污染发生前一般受西方或西北方冷空气影响,大气层结不稳定,大气环流转为经向环流,平均风速达4m/s以上;沙尘污染过程中PM_2.5/PM₁₀均低于0.3,环境空气中粗颗粒物占比较大,水溶性离子总浓度在PM_2.5中占比下降,Ca²⁺浓度为沙尘污染发生前的4倍以上.冬季沙尘为近地面扩散传输,春夏季沙尘为高空沉降传输,影响范围大,区域传输贡献明显.长治市沙尘重要潜在源区为蒙古国、哈萨克斯坦中部和新疆中北部的荒漠地区,传输路径主要为西北路径和正北路径,其中西北路径为哈萨克斯坦—新疆中北部—内蒙古西部—长治以及新疆中北部—内蒙古西部—长治两条路径,正北路径为蒙古国—内蒙古中部—山西北部—长治.     

长治市沙尘天气污染特征及传输路径解析

以2018年3次沙尘天气为研究对象,分析了PM_2.5和PM₁₀浓度、水溶性离子组分、气象条件和气溶胶光学特征,研究了长治市沙尘天气的典型污染特征和传输路径.结果表明：长治市2018年共8d为受沙尘天气影响日,其中4月份最多（5d）,这与春季大气环流调整,冷暖空气活动频繁有关.沙尘污染发生前一般受西方或西北方冷空气影响,大气层结不稳定,大气环流转为经向环流,平均风速达4m/s以上;沙尘污染过程中PM_2.5/PM₁₀均低于0.3,环境空气中粗颗粒物占比较大,水溶性离子总浓度在PM_2.5中占比下降,Ca²⁺浓度为沙尘污染发生前的4倍以上.冬季沙尘为近地面扩散传输,春夏季沙尘为高空沉降传输,影响范围大,区域传输贡献明显.长治市沙尘重要潜在源区为蒙古国、哈萨克斯坦中部和新疆中北部的荒漠地区,传输路径主要为西北路径和正北路径,其中西北路径为哈萨克斯坦—新疆中北部—内蒙古西部—长治以及新疆中北部—内蒙古西部—长治两条路径,正北路径为蒙古国—内蒙古中部—山西北部—长治.     

2014—2020年河南省PM2.5-O3复合污染特征及气象成因分析

为了解河南省PM_2.5-O₃复合污染特征及气象成因,本文基于2014—2020年河南省18个地级市的空气质量国控点数据及常规地面气象观测数据,对河南省PM_2.5-O₃的复合污染时空特征及关键气象因子影响进行分析.结果表明：(1)在空间分布上,PM_2.5-O₃复合污染天数呈由河南省中北部向周围逐渐减少的特点,而O₃单污染和PM_2.5单污染高发区均主要集中于豫北地区.(2)在时间特征上,2014—2020年PM_2.5-O₃复合污染天数呈先增加后减少的特征,最多为12 d (2014年),2016—2017年未出现复合污染;PM_2.5单污染和O₃单污染天数均呈“M”型变化趋势,PM_2.5单污染天数的2个峰值分别出现在2015年和2019年,分别为174和93 d,O₃单污染天数的2个峰值分...