偏东风输送导致的关中地区冬季PM2.5重污染个例研究

关中地区是我国大气污染的重点监测区域,为探究偏东风输送对关中地区冬季PM_2.5重污染的影响,重点分析了2018年1月12-18日在偏东风输送影响下关中地区ρ（PM_2.5）日均值的变化过程;利用WRF和CAMx模式对PM_2.5重污染过程进行模拟并讨论其消长原因.结果表明:①冬季关中地区在高压脊和西南槽的控制下,偏东风将污染物输送至关中地区,加之关中地区地形阻滞,致使关中地区的ρ（PM_2.5）上升.②研究期间,关中地区ρ（PM_2.5）日均值范围为103~240 μg/m3,偏东风输送是导致此次重污染过程的重要原因.重污染的发生还与气象要素的变化有关,其中ρ（PM_2.5）日均值与气温、相对湿度均呈滞后相关性.在ρ（PM_2.5）日均值相等的情况下,相对湿度越大,能见度越低;随着ρ（PM_2.5）日均值和相对湿度的升高,能见度下降的速率逐渐变慢.③根据WRF-CAMx的模拟结果,此次重污染过程中关中地区PM_2.5污染输送关系不均衡,宝鸡市和咸阳市均以本地贡献为主,其本地贡献率超过45.00%,而渭南市接收关中地区其他城市及关中地区以外区域污染输送占比为69.82%;位于盆地中东部的咸阳市、西安市和渭南市的ρ（PM_2.5）月均值均大于关中地区ρ（PM_2.5）平均值;渭南市、西安市、运城市以及关中地区以外城市是此次关中地区跨市PM_2.5污染输送的主要来源.研究显示,偏东风输送是关中地区此次大气重污染过程的重要原因.      

济南市冬季一次典型重污染过程分析

为掌握济南市重污染天气发生规律,从而更好地为重污染天气预报预警和大气污染防治提供参考,采用空气质量监测数据、气象观测资料、雷达探测资料及轨迹模式模拟相结合的方法,对济南市2016年12月31日-2017年1月7日的持续性重污染过程,从污染演变过程、环流背景分析、气象要素特征和区域污染传输等多方面分析其形成原因及主要影响因素.结果表明:此次重污染过程期间首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）平均值为318 μg/m3,ρ（PM_2.5）平均值为200 μg/m3;地面风速在0.6~1.8 m/s范围内,风力均为1~2级,相对湿度为68%~95%,平均相对湿度为81%.在重污染过程中,从地面至800 m左右高度始终维持较强逆温层,逆温频次高达91.1%,污染边界层高度较低,大部分时间都在500 m以下.采用情景模拟分析方法计算得到,区域输送对济南市PM_2.5的贡献率为20%~35%.研究显示:此次重污染过程是在区域性污染背景下由本地不利的扩散条件造成的,静稳大气形势提供有利的环流背景,平流雾、辐射雾交替产生,持续性的高湿加重了污染程度;近地面的静风、高湿,垂直方向的双逆温层甚至多逆温层的结构是影响此次重污染过程的重要气象要素;区域性污染传输对此次重污染天气的发展有显著贡献,污染初期主要来自河北省中南部的输送,随着污染加重,有来自偏南、偏东方向的局地气团输送.      

持续鞍型场导致的西安市PM2.5重污染过程分析

为了解鞍型场对西安市PM_2.5重污染过程的影响.以西安市2016年2月6—14日重污染过程ρ（PM_2.5）及气象要素的小时变化为研究对象,综合分析了此次重污染过程特征、天气型以及气象要素变化.结果表明:①西安市此次重污染过程可分为污染上升阶段（6—7日）、污染维持阶段（8—11日）及污染减轻阶段（12—14日）,3个阶段分别处于均压场、鞍型场、高压前部等天气型的影响下.②此次鞍型场发生时,天气持续静稳,气压梯度力小,且西安市处于气流的辐合地带,导致污染物的形成和积累,ρ（PM_2.5）最高值达198 μg/m3.③在鞍型场的控制下,西安市日均气温维持在偏高的水平（最高达7.2℃）,相对湿度呈上升的趋势,最高达86.5%;而风速和能见度则波动下降,平均风速和能见度最低值分别为0.8 m/s和0.5 km.高温、高湿、小风的气象条件有利于污染物的吸湿增长从而导致PM_2.5重污染.④受鞍型场的影响,西安市边界层高度较低,最低时只有55 m,且逆温层较厚,强度较大,最大值达3.8℃/（100 m）,极低的边界层高度和较厚的逆温层削弱了污染物的垂直扩散能力,污染物被抑制在近地面,形成较严重的污染.研究显示,鞍型场天气型导致的均压场、暖湿、静风、低边界层及强逆温层是此次西安市PM_2.5重污染过程的重要原因.      

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.      

“2+26”城市一次多因素叠加重污染过程的特征分析

2018年11月23日-12月4日,京津冀及周边地区"2+26"城市出现了一次长时间、大范围、高强度的复合型大气重污染过程,为揭示区域性重污染过程中多因素的综合作用,利用气象资料、空气质量监测等多源数据以及区域污染特征雷达图,对京津冀及周边地区"2+26"城市此次重污染特征和成因进行分析.结果表明:根据PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）,下同]可将此次重污染过程划分为4个阶段.第一阶段（2018年11月23-26日）PM_2.5/PM₁₀在0.5~1.0内波动,"2+26"城市大气扩散条件转差,一次污染物局地积累及SO₂、NO_x、NH₃等气态污染物在高湿条件下二次转化是污染形成并发展的主要原因;第二阶段（11月27日）PM_2.5/PM₁₀突降至0.2左右,"2+26"城市北部受形成于蒙古国的沙尘影响,短时ρ（PM₁₀）快速升高（峰值为818 μg/m3）,中南部受形成于内蒙古自治区阿拉善盟的沙尘及上风向PM_2.5污染的传输影响,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）均较高,维持日均重度污染水平（参照GB 3095-2012《环境空气质量标准》和HJ 633-2012《环境空气质量指数（AQI）技术规定（试行）》）;第三阶段（11月28日-12月2日）PM_2.5/PM₁₀由0.3逐渐升至0.8,在静稳、高湿的不利气象条件下,一次污染物积累并二次转化,第二阶段残留沙尘中的矿物质对硫酸盐起到催化作用,导致ρ（PM_2.5）快速上升,"2+26"城市大部分达日均重度及以上污染;第四阶段（12月3-4日）与第二阶段类似,PM_2.5/PM₁₀突降至0.2,"2+26"城市再次受到沙尘天气和区域传输的共同影响,因冷空气持续时间较长,污染被有效清除.研究显示,此次污染过程是气象条件、污染物一次排放和二次转化、区域传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.当静稳、高湿等不利气象条件或沙尘天气出现时,区域应加强对各类污染物排放的管控力度,以降低污染物的一次排放、二次转化以及沙尘和区域传输的共同影响,进而削弱污染严重程度.      

宁夏典型工业城市2020年1月重污染过程特征及成因

2020年1月宁夏回族自治区典型工业城市石嘴山市出现了长时间、高强度PM_2.5污染天气.为揭示多因素综合作用对重污染天气的影响,在分析逐日空气质量指数（AQI）和常规污染物浓度变化特征的基础上,选取重点污染时段（2020年1月1—17日）为研究对象,基于环境空气质量数据、加密自动气象观测数据及NCEP再分析资料,采用统计分析、污染特征雷达图、气流后向轨迹聚类及天气诊断相结合的方法对重污染过程特征和成因进行分析.结果表明:①2020年1月1日、3日石嘴山市重污染天气主要受燃煤、工业（钢铁、焦化）和机动车等高强度污染排放影响,PM_2.5主要来自一次源;9日重污染天气PM_2.5受二次颗粒物生成影响显著,本地扬尘也有贡献,ρ（PM_2.5）和AQI均达峰值,分别为216 μg/m3和266;其他时段重污染天气由污染物累积和混合造成.②乌海市及其周边污染气团跨区域传输是促使石嘴山市出现高强度PM_2.5污染天气的另一重要因素,当巴彦淖尔市—乌海市—石嘴山市为一致偏北气流、风速小于2 m/s时,易使乌海市及其周边污染气团向南扩散,石嘴山市ρ（PM_2.5）出现短时间爆发增长.③持续高湿静稳气象条件使污染天气长时间维持并加重,当欧亚大陆中高纬度500 hPa盛行纬向弱西风气流、近地面石嘴山市处在蒙古弱高压底部均压场、风向为弱偏北风或偏东风时,易形成持续性PM_2.5污染天气;当风速减至0.7 m/s、相对湿度增至78%时,污染加重.研究显示,此次持续PM_2.5重污染过程是本地高强度污染排放、二次颗粒物生成、区域传输与不利气象条件等因素综合影响和相互叠加的结果;当出现静稳、高湿等不利气象条件时,应加强对各类污染物排放的管控力度,同时充分利用石嘴山市及其周边加密自动气象观测资料,研判污染发展趋势和传输特征,及时开展与乌海市及其周边地区的大气污染联防联控.      

2018年济南市PM2.5叠加沙尘重污染过程分析

为揭示重污染过程中多因素的综合作用,选取济南市2018年11月25日-12月4日一次长时间、高强度PM_2.5污染和沙尘混合的重污染过程,利用气象资料、空气质量监测结果、激光雷达探测资料及水溶性离子在线数据,开展污染特性以及潜在污染源综合分析.结果表明:①研究期间,首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）平均值分别为294、141 μg/m3,污染较严重.②根据ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）将此次重污染过程分为4个阶段,阶段Ⅰ~Ⅳ总水溶性离子浓度分别为（107.3±35.9）（95.2±34.5）（99.0±18.2）（29.3±9.3）μg/m3,分别占ρ（PM_2.5）的73.8%、56.9%、64.2%和43.2%.SOR（硫氧转化率）分别为0.47、0.42、0.55、0.25,NOR（氮氧转化率）分别为0.42、0.26、0.28、0.13,表明济南市大气中出现了显著的二次转化过程,SOR均大于NOR表明SO₄2-转化程度高于NO₃-.NO₃-/SO₄2-（质量浓度比）分别为2.97、1.75、1.69、1.45,表明此次污染各阶段中氮和硫的来源以移动源为主.③此次重污染过程济南市ρ（PM_2.5）受本地及周边城市传输和两次沙尘过境的综合影响,主要潜在污染源有山东省本地以及江苏省北部、安徽省北部、内蒙古自治区中部和京津冀地区等区域.④近地面均压场、高湿、小风等不利气象因素是导致此次重污染过程的重要因素.研究显示,济南市此次污染过程是不利气象条件、污染物一次积累和二次转化、区域污染传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.      

石家庄市冬季一次重污染过程分析与反馈效应研究

为深入探究高ρ（PM_2.5）地区重污染过程的发展变化规律,以石家庄市一次重污染过程（2017年1月13-20日）为例,结合空气质量监测数据、PM_2.5组分测试数据、气象观测资料,从重污染发展阶段（简称"P1阶段"）、维持阶段（简称"P2阶段"）和清除阶段（简称"P3阶段"）分析PM_2.5及其化学组分的变化特征、气象条件和高低空天气形势演变特征,并利用WRF-Chem模型定量研究重污染过程气溶胶反馈效应对典型气象要素的影响.结果表明:①此次重污染过程属于逐步累积增长、快速清除型,在P2阶段ρ（PM_2.5）平均值为241.0 μg/m3,最大值为367.5 μg/m3.②P1和P2阶段高低空大气环流配置稳定,大气边界层高度范围为620.6~712.2 m,风速范围为1.3~2.5 m/s,相对湿度范围为60%~80%.③P2阶段SOR（硫氧化率）和NOR（氮氧化率）均为0.3,ρ（SNA）（SNA为SO₄2-、NO₃-和NH₄+的统称）为128.8 μg/m3,占ρ（PM_2.5）的56.2%;OM[有机质,ρ（OM）=ρ（POA）+ρ（SOA）,其中,POA为一次有机气溶胶,SOA为二次有机气溶胶]是除SNA以外的第二大组分,在P1和P3阶段ρ（POA）大于ρ（SOA）,而在P2阶段ρ（SOA）与ρ（POA）相等,均为28.0 μg/m3,表明在重污染过程中二次污染严重;整个污染过程ρ（NO₃-）/ρ（SO₄2-）为1.0,表明石家庄市移动源和固定源对ρ（PM_2.5）贡献相当.④WRF-Chem模型模拟结果表明,太阳辐射量、温度和大气边界层高度受气溶胶反馈效应的影响在P2阶段的下降量分别为75.1 W/m2、2.7℃和109.9 m,比P1阶段分别高33.6%、91.4%和18.6%,比P3阶段分别高147.0%、305.3%和24.1%.研究显示,此次静稳天气下的重污染过程二次污染严重,气溶胶反馈效应整体使得太阳辐射量、温度和大气边界层高度均向不利于污染扩散的趋势发展,造成石家庄市的ρ（PM_2.5）进一步增加.      

基于空间插值的西安市重空气污染期间主要污染物时空变化特征及相关性分析

西安市是我国承东启西、连接南北的战略性枢纽城市,但其长期受到重空气污染的影响.基于2018年11月24日-12月3日西安市及其周边7个地级市共38个环境质量监测站点的逐时数据,利用空间插值、趋势分析和相关性分析方法,研究了西安市一次重空气污染期间六大污染物（PM_2.5、PM₁₀、CO、NO₂、SO₂和O₃）的质量浓度时空变化及彼此间的相关关系.结果表明:①IDW（inverse distance weighting,反距加权插值法）和OKri（ordinary Kriging,普通克里格插值法）均能较好地获得西安市空气污染物的时空变化情况,但IDW的插值精度优于OKri,距离指数为7的IDW可以满足西安市空气污染物时空变化模拟的要求.②研究期间,西安市首要污染物为PM_2.5和PM₁₀,二者分别是中度-重度污染及严重-"爆表"污染天气的首要贡献因子.③ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（CO）、ρ（NO₂）和ρ（SO₂）均呈中部高、两边低,北部高、南部低的空间分布特点,而ρ（O₃）则相反;PM_2.5、PM₁₀、O₃污染程度日趋严重,NO₂污染程度逐渐缓解.④ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）之间呈中等正相关,三者在时空变化上具有较高的一致性;ρ（SO₂）与ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）均呈弱正相关;ρ（O₃）与ρ（NO₂）、ρ（CO）均呈弱负相关.受扬尘天气和特殊风向及地形共同影响,西安市PM₁₀出现"爆表"现象,导致ρ（PM₁₀）与其他污染物质量浓度之间的相关性不明显.研究显示,距离指数为7的IDW适合西安市空气污染情况时空变化的模拟,重污染天气条件下,西安市ρ（PM_2.5）、ρ（NO₂）、ρ（CO）之间具有较高的同源性,但各污染物间时空变化和相关性关系较复杂.      

新型冠状病毒肺炎疫情防控时期上海市空气质量特征及成因分析

为研究新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情防控政策实施对上海市大气污染物质量浓度的影响,利用上海市内环某高层顶楼微环境平台观测了政策实施前10 d（2020-01-14—23）和实施后20 d（2020-01-24—02-12）的PM_2.5和PM₁₀质量浓度及气象要素（温度、相对湿度、风向、风速、大气压及降雨）,结合2019年同期观测数据和杨浦四漂空气质量监测点的气态污染物逐时数据,采用描述性统计、合成分析、拉格朗日粒子扩散模式和Spearman相关系数方法,分析了政策实施前、后大气污染物特征及其影响因素。结果表明:1）污染物浓度变化方面。政策实施后,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）和ρ（NO₂）均明显降低,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）分别由61.4,102.4 μg/m3降至38.1,63.5 μg/m3,降幅均为38.0%,ρ（NO₂）由57.3 μg/m3降至27.0 μg/m3,降幅达到52.9%,而ρ（O₃）由47.6 μg/m3增至69.5 μg/m3。ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化特征由实施前的双峰双谷型变为单谷型。2）气象因素影响方面。上海地区南风异常减弱了冬季风强度,对流层中层正距平异常抑制了对流活动的发展,易导致大气污染物在近地面的汇聚。ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）与相对湿度呈负相关,风速对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的影响与风向有关。3）外源输入影响方面。长三角城市群及山东省、河南省等周边区域对上海市ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）贡献显著。     

基于多源资料天津一次雾-霾过程的边界层特征

为探究雾-霾过程的边界层特征,选取天津市2019年12月7~10日一次严重的雾-霾典型过程,采用常规自动气象站资料、环境小时浓度资料、以及微波辐射计、风廓线雷达、气溶胶激光雷达等多种观测资料及WRF-Chem源追踪方法对此次污染过程进行综合分析. 结果表明,此次雾-霾过程可明显分为雾生成、雾与霾交替、霾、霾消散等4个阶段;雾-霾天气与大气温度层结密切相关,伴随着逆温生成,相对湿度和液态水含量最大增长速率分别达13.44%/h和0.013g/(m³·h),呈爆发性增长,相对湿度快速增至92%,微波辐射资料可较好预报雾的生成;雾与霾交替出现阶段雾天气改变了边界层结构,雾层内大气呈中性状态,相对有利于污染物在雾区内扩散,PM_2.5高浓度主要出现在边界层400m以下,雾顶持续逆温抑制了污染物向上层大气扩散,造成雾区内污染物浓度加重,地面PM_2.5质量浓度为135~223μg/m³,维持中度-重度污染;雾-霾天气与垂直风场有较好的对应关系,雾与霾交替出现阶段存在低风速和较大风速(西南风带来充沛水汽)两种有利于雾维持的情况,雾顶逆温层以上风速为6~12m/s,雾层内为1~2m/s,雾的存在不利于近地面空气质量的改善;此次雾-霾过程天津本地源排放贡献为36.1%,区域输送贡献为63.9%,整个过程表现出明显的区域输送特征.     

长江三角洲地区冬季能见度特征及影响因子分析

利用Micaps提供的2013和2014年冬季长江三角洲地区(以下简称长三角)28个站点的地面常规观测资料、NCEP FNL再分析资料和国家环境保护部发布的PM_2.5质量浓度自动检测数据,分析了长三角冬季大气能见度特征,以及空气污染物和气象条件对能见度的影响.2013年冬季长三角霾天发生频率为53.4%.多元非线性回归分析表明,PM_2.5质量浓度、地表10m风速、500~850hPa水平风垂直切变、相对湿度、925~1000hPa垂直温差、850~925hPa假相当位温差这6个因子能够解释能见度变化的81.6%.气象条件对能见度的作用与污染物浓度相当,热力因子的贡献大约是动力因子的2倍.PM_2.5质量浓度越低,空气质量越好,以及相对湿度大于70%时,相对湿度通过气溶胶吸湿增长对能见度的作用越强.考虑PM_2.5质量浓度的影响时,相对湿度对能见度的贡献提高了1倍.利用2014年冬季资料验证多元拟合方程,效果较好.     

沈阳市一次PM2.5污染天气过程成因分析

利用气象与环境监测数据,对沈阳市2015—2018年PM_2.5的污染事件、浓度变化特征和污染物相关性进行分析;并利用WRF-Chem模式、HYSPLIT模型,从气象要素、高空环流形势和污染传输特征等方面对沈阳市2018年一次污染天气过程进行分析。结果表明:PM_2.5月浓度变化呈冬季>春季>秋季>夏季的“V”形特征,日浓度变化呈“双峰”特征。相关性分析显示,气温(-0.3666)和相对湿度(-0.1158)是影响PM_2.5浓度主要的气象因子,PM₁₀(0.9964)和NO₂(0.7242)是影响PM_2.5浓度的主要污染物。2018年1月26—28日沈阳地区出现了一次持续重污染过程,在重污染开始过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱高压均压场控制,地面风速以静小风为主,风场辐合,气象条件有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度增大有利于颗粒物吸湿增长,贴地和高空逆温层厚度较大,污染加剧。在重污染减弱的过程中,逆温层消失,大气层结稳定,垂直扩散条件变好。“静稳”气象条件下本地污染物以及外部传输的积累是导致沈阳市此次重污染过程的主要原因。     

北京春季强沙尘过程前后的激光雷达观测

利用激光雷达、PM_2.5和地面气象要素等综合观测资料,分析了北京地区2012年3月30—31日的强沙尘过程前后的天气形势和PM_2.5的污染特征,反演了雷达探测期间得到的消光系数,探讨了沙尘过程中气溶胶的时空分布特征及输送特征. 结果表明:沙尘过境时,地面风速最大达到6m/s,沙尘沉降时ρ(PM_2.5)增至289μg/m3,相对湿度和能见度明显降低,大气低层逆温和近地面风速等气象条件对沙尘影响地面的时间和程度起到了重要作用;沙尘层雷达反演的气溶胶消光系数最大为0.96km-1,偏振比最大为0.4,近地面消光系数变化与地面ρ(PM_2.5)变化规律吻合较好,其探测可以精确反映不同天气形势下气溶胶的垂直结构和时空变化信息;高空输送至北京的沙尘以粗颗粒物为主,细粒子主要来源于本地及周边地区细粒子源;西北方向的内蒙及外蒙地区沙尘输送是导致此次北京强沙尘过程的主要原因.      

宝鸡市冬季一次持续性重污染过程特征分析

污染气象成因和污染物区域传输作用对本地污染影响较大,研究不同地区污染气象成因和污染物区域传输作用对本地污染的治理有重要意义.利用污染物浓度监测和气象要素观测资料,采用统计学分析方法、特征雷达图和HYSPLIT-4后向轨迹模型分析宝鸡市2018年12月29日—2019年1月8日一次持续性重污染过程的气象成因和污染特征.结果表明:①此次重度污染持续时间长、强度大,污染过程中有6 d空气质量指数(AQI)达到重度及以上污染(AQI>200),ρ(PM_2.5)平均值达205.4 μg/m3,有2 d达到严重污染(AQI>300).②气象条件对污染物浓度的影响显著,高低空环流形势形成稳定层结,容易造成污染物累积.东南大风将污染气团远距离输送到宝鸡市,西北静小风使得污染物在本地聚集加重污染.③重污染维持阶段,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)在0.9左右,说明此次污染过程PM_2.5占比较大,污染物的二次转化作用明显;ρ(NO₂)/ρ(SO₂)为6.2,表征移动源贡献率高于固定源;ρ(CO)/ρ(SO₂)呈先增后减的变化特征,表明静稳天气持续,本地源排放对重污染的贡献逐渐凸显.④特征雷达图结果表明,此次重污染过程的污染类型由发展阶段的污染特征不明显和燃煤型污染特征,逐渐转化为偏二次污染类型,重污染过程结束后污染类型以偏扬尘型为主.研究显示,气象条件和传输扩散对宝鸡市重污染影响显著,宝鸡市重污染应急需优先管控移动源,汾渭平原应加强区域联动,共同治理环境污染问题.      

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...     

边界层方案对华北一次污染过程模拟的影响

采用WRF模式中YSU、MYJ和ACM2 3种边界层参数化方案,利用WRF模式和空气质量模式CAMx对2015年11月11~15日发生在京津冀地区的一次污染过程进行了模拟,同时利用地面气象要素、风廓线、秒探空和空气质量观测数据对3种参数化方案下的模拟结果进行了验证对比.一种基于临界垂直湍流交换系数确定边界高度的方法被用于对比3种参数化方案之间垂直扩散能力的差异.结果表明,MYJ方案对10m风速高估最大（平均高估0.66m/s）,对2m温度和2m湿度低估最小,YSU和ACM2方案对地面气象要素的模拟效果相近;ACM2方案对于边界层内垂直廓线模拟效果优于YSU和MYJ方案,但是3种参数化方案对边界层内风速均存在高估（高估可达2.6m/s）;基于临界垂直湍流交换系数方法定义的边界层高度更能反映大气的垂直扩散能力,MYJ方案边界层高度最小,其模拟的PM_2.5浓度最高;MYJ方案对于地面风速的高估,会降低模拟的区域整体PM_2.5浓度,但是会增加风速较大区域下风向的PM_2.5浓度;ACM2方案对边界层垂直廓线模拟最好,夜间底层垂直湍流交换系数计算值较大,使得ACM2方案对于本次过程中PM_2.5等污染物的模拟优于MYJ和YSU方案.