南京冬季一次重霾污染事件PM2.5区域传输收支分析

利用WRF-Chem模式对2015年12月21—23日南京一次重霾污染过程进行模拟.基于合理的模拟评估,采用大气传输通量计算法,着重分析了此次霾污染过程中模拟的南京地区PM_(2.5)的传输收支特征,以及周边地区大气污染物传输对南京市PM_(2.5)变化的贡献.结果表明,此次霾污染过程中,本地源与外来源区域传输共同影响着南京市的空气质量.PM_(2.5)的跨区域传输是此次重霾污染发生和消亡的重要因素.在霾污染事件的形成维持阶段,南京地区是作为周边地区PM_(2.5)的接收区,大气污染物主要由南京的西边界输入,大气污染物的外源输入是南京PM_(2.5)污染的主要贡献来源,占南京PM_(2.5)污染的84%.在霾污染事件的消亡阶段,南京地区则是作为周边地区PM_(2.5)的源,大气污染物主要由南京的东边界持续向外输出.     

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_(2.5)化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_(2.5)浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_(2.5)中NO_3~-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_(2.5)浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明:区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

基于无人机探空和数值模拟天津一次重污染过程分析

污染发生在边界层中,边界层热力和动力垂直结构对重污染天气形成有显著影响.本文基于无人机探空、地基遥感观测和数值模式,开展天津地区2019年1月10~15日重污染过程期间边界层垂直结构及污染成因分析,以期加强北方沿海城市边界层过程对重污染影响规律认知,提升重污染天气预报预警准确率.结果表明：大气温度层结对重污染天气形成、持续和消散有显著影响,此次过程伴随逆温层的发展和消散,PM_2.5高浓度区白天向大气上层发展,高度可达300 m以上,夜间向近地面压缩,高度在100 m左右;雾天气出现并在白天维持,改变了边界层垂直结构特征,雾顶逆温的持续存在抑制了污染物向大气上层扩散,使得白天湍流垂直混合过程贡献明显下降,导致近地面重污染天气维持和发展;过程期间区域输送贡献率为66.6%,边界层垂直结构与重污染天气区域输送密切相关,区域污染物输送高度主要出现在边界层顶部以及雾顶逆温层以上的大风速层处,且随着边界层和雾顶抬升高度的变化,通过下沉运动影响地面,形成北部弱高压天气控制下静稳天气区域输送;边界层垂直结构影响冷空气对空气质量的改善效果,S3阶段雾顶的强逆温导致冷空气无法通过湍流切应力传导到地面,在高低空存在明显的风速差,冷空气影响地面时间延后,作用减弱,重污染天气无法彻底缓解.     

边界层方案对山西冬季一次静稳天气PM_(2.5)浓度模拟的影响

准确的空气质量数值预报模式依赖于精确的气象条件模拟,尤其依赖于大气边界层的准确模拟.为理解边界层过程如何影响空气污染物的传输与混合,利用WRF-Chem模式不同边界层方案(YSU和MYJ)进行敏感性试验,针对山西冬季典型静稳天气,对地面温度场、地面风场、PM_(2.5)浓度及边界层内部的动力和热力层结进行模拟分析,并与观测资料进行对比,分析不同PBL方案对于气象要素和PM_(2.5)浓度分布的模拟能力,探讨边界层内部热力层结和湍流输送差异对PM_(2.5)浓度模拟的影响.结果表明:2种边界层方案均能较好模拟出冬季静稳天气背景下地面温度、风速及PM_(2.5)浓度的空间分布和日变化特征,气温模拟的较大误差主要出现在夜间,而地面风速和PM_(2.5)浓度的模拟结果在午后误差较大;相对于YSU方案,局地MYJ方案模拟的温度、风场和PM_(2.5)浓度的误差更小,模拟结果更接近于实况观测.地面PM_(2.5)浓度的模拟误差可能与近地面逆温层、混合层及地面风速等的模拟误差有关;不同边界层参数化方案导致的边界层内热力层结和湍流输送的模拟差异,可能是影响近地面PM_(2.5)浓度模拟差异的主要原因;夜间MYJ方案逆温层厚度较厚,地面PM_(2.5)模拟浓度较低;午后MYJ方案混合层高度较低,加之地面风速较弱,导致地面PM_(2.5)模拟浓度较高.     

京津冀区域重污染期间PM2.5垂直分布及输送

2016年12月17～19日重污染期间,在天津市武清区高村开展车载系留气球颗粒物浓度垂直观测,并以观测数据为基础,计算了区域内PM_(2.5)传输通量.结果表明重污染过程期间,大气混合层较低,约200 m左右,PM_(2.5)浓度垂直分布特征与混合层高度密切相关,混合层以下,PM_(2.5)浓度较高,垂直变化特征不显著,形成明显的污染层,混合层以上,PM_(2.5)浓度迅速降低并维持在降低水平.观测期间,粒径小于1. 0μm颗粒物浓度较高,粒径大于2. 2μm颗粒物浓度较低,近地层粒径为0. 777μm颗粒物浓度最高.颗粒物浓度粒径谱分布与相对湿度和混合层高度相关,高湿度和低混合层下颗粒物浓度粒径谱分布较宽泛.观测期间,PM_(2.5)在西南方向上的传输通量最高,占总传输通量的63. 3%,其中46～156 m和156～296 m高度之间PM_(2.5)传输通量最高.近地面300 m内PM_(2.5)传输主要以西南方向传输为主,300 m以上传输方向较分散.     

成都市污染边界层高度的演变特征分析

基于2014年1月21日至2月5日成都市人民南路四段逐时PM_(2.5)质量浓度、大气能见度资料以及同期Mie散射激光雷达探测数据,遵循消光系数与细颗粒物质量浓度之间的关系,探讨污染边界层高度的演变特征。结果表明:污染时段内的污染边界层高度偏低,平均为221m;污染边界层高度与地面PM_(2.5)浓度的变化具有明显相关性,但污染边界层高度改变在前,地面PM_(2.5)浓度响应在后;污染边界层高度的日变化表现为单峰单谷型,峰值和谷值分别出现在08:00时和14:00时前后。     

秸秆焚烧导致南京及周边地区一次严重空气污染过程的分析

2008年10月28~29日南京及周边地区发生了一次严重的空气污染事件,PM10、CO、SO2等大气污染物浓度急剧增高.本文综合利用地面空气污染监测资料、卫星遥感火点监测资料、气象观测和NCAR/NCEP再分析资料及气流后向轨迹模拟,分析了该次污染事件发生的天气条件和大气边界层特征以及大气污染物的来源、输送路径.结果表明,苏中、苏北地区秸秆焚烧产生的大气污染物向南京及周边地区输送,并结合不利于污染物扩散的天气形势和边界层条件,即:均压场结构、500hPa以下弱的垂直速度、涡度和散度、较低的边界层高度及逆温层的存在,以及地形因素是导致这次大气污染事件的主要原因.     

2018年3月两会期间北京重污染过程边界层气象的演变分析

为研究北京冬季重污染过程的污染特征及成因,采用边界层风场、温/湿场和气溶胶垂直探测等雷达综合遥测手段,对2018年3月北京两会期间的一次典型重污染过程,从边界层气象要素演变进行综合研究.结果表明:①整个污染过程历时7 d,轻度以上污染时数达118 h (占污染过程总小时数的69. 8%),严重污染时数达16 h (占污染过程总小时数的9. 5%),ρ(PM_(2.5))最高达333. 5μg/m~3.②从气溶胶的垂直空间演变来看,重污染天气的形成,除受本地源排放积累的影响外,还存在北京南部和东部的外部污染传输.贴地或上部逆温的稳定温度层结基本上对应ρ(PM_(2.5))的累积过程,其中,重污染时段逆温维持达68 h,逆温层厚度为500～1 100 m,最大平均逆温强度为0. 6℃/(100 m).大气边界层高度偏低(积累过程白天在1 000 m以下,夜间只有300～500 m),导致污染物持续积累.整个污染过程中,高湿时段引起PM2. 5吸湿增长和转化加重了污染程度;近地层持续小风导致污染积累;西南、东或东南方向大风层(10 m/s左右)向低空下探,有利于污染的缓解;强西北风或北风作用,使污染得以清除.研究显示,污染过程与边界层气象要素的演变密切相关.     

佛山地区干季边界层垂直风温结构对空气质量的影响

利用佛山地区2013年12月大气边界层观测试验得到的垂直风温资料和相应逐日AQI资料、逐时PM_(2.5)浓度资料,研究了佛山地区大气边界层垂直风温结构对空气质量的影响.结果表明:佛山地区干季持续存在的逆温结构是导致PM_(2.5)污染较重的重要原因.干季污染日近60%的最低逆温层高度低于1000 m,而非污染日低于1000 m的最低逆温层仅占36%,污染日佛山贴地逆温频率高达31.2%.逆温层出现高度较低,将污染物压缩积累在贴地层大气中导致污染较重.在大陆冷高压控制下,佛山地区的边界层结构演化非常典型,最大边界层高度和最大边界层通风量表现出了显著相关,污染日日平均边界层高度始终维持在较低的水平,多数时候不足500 m,最大边界层高度则大部分小于1000 m,日平均边界层通风量主要分布在500~1500 m~2·s~(-1)之间,在极端情况下甚至不足300 m~2·s~(-1),最大边界层通风量大部分处于1500~5000 m~2·s~(-1)之间,导致污染物始终聚集在较低的大气边界层内,使得PM_(2.5)浓度长时间维持在较高的污染水平.佛山地区风场存在显著的3层结构,较小的底层风速意味着大气的输送和扩散能力较弱,高度较低的中层使得污染物进一步被压缩累积在大气底层,垂直风场的不稳定性使得污染日佛山地区局地回流活跃,回流(RF)指数极小值多分布在0.2~0.4之间,污染日RF指数普遍小于非污染日,垂直风场的有效输送能力被显著削弱.     

天津地区污染天气分析中垂直扩散指标构建及运用

基于255 m气象塔风、温和PM_(2.5)质量浓度数据获取天津地区大气稳定度特征,利用中尺度大气化学模式构建垂直扩散指数β和φ,开展天津地区污染天气预报中垂直扩散分析方法的研究,以期提高天津地区重污染天气预报预警准确率.结果表明,综合运用大气稳定度、基于边界层平均PM_(2.5)质量浓度与近地面PM_(2.5)质量浓度比值构建的垂直扩散指数β,基于数值模式chemdiag功能(以CO为示踪物)构建的垂直扩散指数φ,可以在污染天气预报中较好的进行大气污染物垂直扩散能力分析.当07:00~08:00和18:00~20:00大气稳定度为D及以上时,相比大气稳定为C及以下时,出现重污染天气的概率成10倍的增加;使用垂直扩散指数β和风速双重指标判断重污染天气,比单一的风速指标判断准确率提升67%;垂直扩散指数φ与近地面PM_(2.5)质量浓度相关系数达到0.8,当垂直扩散指数φ小于0.52时,重污染天气概率75%,可识别59%的重污染天气.     

南京冬季典型霾天气过程多元对比分析

选取2017～2020南京地区冬季3个典型霾天气过程,综合分析了霾天气过程中污染物、气象要素以及边界层条件等影响机制与特征变化.结果表明,3次过程中,AQI指数峰值分别为304(严重污染)、227(重度污染)与176(中度污染),且与PM2.5、PM10浓度变化基本趋于一致,PM25与PM10比值基本都大于0.7;污染...     

武清地区冬季一次重污染过程垂直分布特征

为研究京津冀地区重污染过程大气污染物的垂直分布特征,于2016年12月13日重污染前（11:49-12:18）和12月18日重污染期间（11:00-11:16）在北京市、天津市、河北省交界处的武清地区利用系留气球开展1 000 m以下的大气观测,探究污染物的垂直分布特征及对流边界层、覆盖逆温层和混合层等要素对重污染形成的影响.结果表明:①在重污染前,大气层结不稳定,ρ（PM_2.5）、ρ（NO_x）与ρ（O₃）随高度变化不明显,存在明显的垂直对流运动,有利于大气污染物的扩散;PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）]在800 m以下为0.60~0.80,在800~1 000 m以上大于0.90.②重污染期间,近地面大气层分为对流边界层（距地面0~150 m）、覆盖逆温层（150~370 m）、混合层（370~500 m）和自由大气（500 m以上）4个层次.③NO_x主要在对流边界层内聚积;高空O₃在向近地面扩散时受强混合层阻挡,在混合层出现一个小峰值;PM_2.5不仅在近地面聚积,而且在覆盖逆温层内聚积,ρ（PM_2.5）在覆盖逆温层内呈双峰（峰值分别出现在150和370 m）分布,其粒径集中在0.5~1.0 μm,属于积聚态气溶胶.研究显示,在不利扩散条件下,汽车排放、村镇居民供暖排放的污染物聚积及二次颗粒物的生成是重污染形成的重要因素.      

南京主要大气污染物季节变化及相关气象分析

为研究南京主要大气复合污染物PM_2.5、PM₁₀和O₃四季变化特征及其气象影响因子,利用2013年1月～2015年2月国控点环境监测数据对浓度特征进行统计分析,再利用WRF模式模拟的精细大气边界层气象场,分析气象要素与各污染物的相关性,并建立统计模型.结果表明：PM₁₀、PM_2.5冬高夏低,冬季日均值分别为160.6μg/m³和98.0μg/m³;日变化特征四季基本一致,但秋冬季最强,夏季最弱,且冬季上午峰值比其余三季延后1～2h.各季大气可吸入颗粒物中细粒子占主导,PM_2.5/PM₁₀年均值为0.59;首要污染物为PM_2.5、PM₁₀、O₃的年频率分别为51.5%、26.6%和13.5%,PM_2.5主导四季AQI的变化,尤其是在重污染的情况下,首要污染物为PM_2.5占96%.O₃浓度春末夏初高、秋末冬初低,日变化为单峰式;O₃与边界层高度呈显著正相关,四季相关系数分别为0.500、0.572、0.326、0.323.四季PM₁₀、PM_2.5、O₃_8h_max日值逐步回归方程拟合度为40%～65%.     

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_2.5化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为：风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_2.5浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_2.5中NO₃^-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_2.5浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明：区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

2015—2021年南京市大气污染特征及污染个例研究

探究细颗粒物(PM_2.5)和臭氧(O₃)污染的时间变化特征,阐明PM_2.5和O₃复合污染过程中不同阶段环境空气污染物及气溶胶粒径分布的详细演变过程,对南京及长三角地区的大气污染防治具有重要指导意义.本文使用2015—2021年南京市环境空气污染物小时浓度数据,分析了该地区多年大气污染演变过程,并选取2015年10月12—17日时间段作为复合污染典型个例,对其生消过程和内在机理进行了详细分析.结果表明：(1)2015—2021年南京市各种大气污染物的变化特征具有明显差异. PM_2.5、PM₁₀和SO₂浓度的年下降率分别为8.9%、6.2%和15.4%,O₃浓度变化较小. CO浓度在2016年达峰后以每年7.6%的速率下降.NO₂浓度在2015—2019年呈增加趋势.(2)2015—2021年污染特征发生较大变化,由PM_2.5为主导变为由O₃为主导的大...     

北京一次重污染过程的天气成因及来源分析

采用天气学分析和GRAPES-CUACE气溶胶伴随模式相结合的方式,探讨了北京市2016年2月29日~3月6日一次PM_2.5重污染过程的大气环流特征、污染形成和消散原因,并利用伴随模式追踪了造成此次重污染过程的关键排放源区及敏感排放时段.结果表明：此次重污染过程北京市PM_2.5浓度存在明显日变化,在3月4日20：00达到污染峰值,观测数据显示海淀站PM_2.5浓度达到506.4μg/m³.形成此次重污染过程的主要天气学原因是北京站地面处于低压中心,且无冷空气影响,风速较弱,逆温较强,大气层结稳定,混合层高度较低,500hPa西风急流较弱,污染物水平和垂直扩散条件差,大气污染物易堆积;此次过程中,500hPa短波槽过境、边界层偏南风急流和冷空气不完全渗透导致了本次严重污染PM_2.5浓度的短暂下降.伴随模式模拟结果表明,此次污染过程目标时刻的污染浓度受到来自河北东北部和南部、天津、山西东部、以及山东西北部污染物的共同影响,目标时刻PM_2.5峰值浓度对北京本地源响应最为迅速,山西响应速度最慢;北京、天津、河北及山西排放源对目标时刻前72h内的累积贡献比例分别为31.1%、11.7%、52.6%和4.7%.北京本地排放源占总累积贡献的1/3左右,河北排放源累积贡献占一半以上,天津和山西分别占1/10和1/20,河北源贡献占主导地位,天津和山西贡献较小;目标时刻前3h内,北京本地源贡献占主导地位,贡献比例为49.3%,目标时刻前4~50h内,河北源贡献占主导地位,贡献比例为48.6%,目标时刻前50~80h,山西源贡献占主导地位,贡献比例在50%以上.     

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.     

初冬一次冷锋输送过程对中国东部霾天气的影响

利用常规地面气象资料、NCEP/NCAR再分析资料以及全国PM_2.5浓度数据,并结合后向轨迹、空气污染输送指数和传输通量分析,针对2019年12月10~11日一次冷锋输送造成我国中东部地区出现的大范围霾天气过程进行了分析.结果表明：（1）霾期间高空500hPa以经向环流为主,伴随着高空低压槽引导地面冷锋向东南方向移动,污染物浓度大值区也依次由华北地区移至黄淮、江淮地区.（2）冷锋过境前,华北至长江三角洲区域PM_2.5浓度均有明显增涨;北京以偏南方向的污染物输入为主,济南以西北和偏东方向输入为主,南京则主要是偏北和偏西方向的输入.（3）冷锋过境时,冷空气迅速将北京站的污染物清除;而济南站则受高压底部偏东风回流的影响,PM_2.5浓度维持在50μg/m³左右;冷锋推进至南京站时西北风已较小,对污染物的清除作用不明显.以江苏省为例,整个过程中,江苏本地污染物贡献占25.8%,江苏以外的污染物贡献占74.2%,以输送为主.（4）冷锋过境后,3站的边界层结构也略有不同,北京站的逆温层迅速被打破;济南站由于受海上暖湿平流影响,近地面由等温层变成逆温层;而南京站的近地面则由逆温层变为等温层.本研究揭示了在冷锋南下过程中,上游污染物对下游地区的影响,以及南北方站点表现出不同的污染物变化和清除特征.     

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.      

长三角秋冬季典型区域霾天气特征及对比

为总结出霾天气发生时的相关影响因子、特征共性,选取长三角地区8个主要城市,2016~2019年秋冬季发生的7次典型霾天气过程,对比分析了3次霾天气过程中AQI、PM_2.5浓度、气象要素、天气形势、边界层特征的变化以及污染物来源.结果表明：不利的气象条件及高低空配置的静稳天气型导致霾天气的形成.3次过程AQI指数峰值分别为247、306及272,与PM_2.5浓度变化趋于一致.PM_2.5浓度和能见度呈明显负相关关系,且污染过程发生时能见度普遍偏低,2、3次过程能见度谷值均低于50m.高相对湿度、稳定的气温及静风与霾过程的形成有着紧密的联系.总体上混合层高度与AQI呈现负相关关系,混合层高度较低抑制垂直对流,从而使污染物在低空区域性积聚,3次污染过程混合层高度最低值均小于100m.逆温层的出现利于霾污染过程中污染物的累积,近地层的贴地逆温将污染物集聚在地表,第1次过程贴地逆温强度高达8.2℃;脱地逆温导致污染物在边界层内堆积并抑制其扩散,均易导致高浓度污染发生,第2次过程脱地逆温为主,强度高达4.8℃.气溶胶类型多为沙尘、大陆型污染物、污染型沙尘及烟粒.污染发生通常受局地排放、区域输送及长距离输送的共同影响,气团携带的因人为产生的细粒子也是造成污染的主要原因之一.