2015年10月南京霾污染过程分析

为探讨南京秋季霾污染过程发生的主要影响因素,利用南京信息工程大学太阳光度计观测霾污染发生天气下AOD（aerosol optical depth,气溶胶光学厚度）数据,计算AE_440-1020（?ngstr?m Exponent,波长指数）以及a₂（光谱曲率）,结合CALIPSO（Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations）卫星气溶胶组分分析以及MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）火点数据,对2015年10月南京霾污染过程进行分析.结果表明:2015年10月出现的两次霾污染过程期间南京地区AE_440-1020均高于1.0并且a₂呈负值,其中10月16日AQI达到峰值（201）,AOD₅₀₀达1.51,AE_440-1020达1.37,a₂达-0.77;这两次较为严重的霾污染过程均主要由人为因素（工业污染、城市建设、生物质燃烧、汽车尾气排放等）产生的细粒子所致.后向轨迹分析发现,2015年10月16日南京地区霾污染天气发生的主要原因是区域型污染,同时受长距离输送影响,大量携带人为因素产生的细粒子以及少量沙尘等污染物的空气团途经内蒙古、山东等地到达南京,加剧了当日的污染程度;2015年10月23日南京地区霾污染天气的发生则主要受长距离输送影响,同时也受到区域型污染影响,加剧了当日的污染程度.研究显示,在稳定的气象条件下,较高的相对湿度、较低的地表风速、低混合层高度以及贴地逆温的出现是诱发霾污染天气产生的有利气象条件.      

长江三角洲地区大气污染过程分析

针对2015年和2016年12月2个月的4次污染过程,利用中分辨率成像光谱仪（MODIS）Terra卫星的气溶胶光学厚度（AOD）,Angstrom波长指数（AE）气溶胶数据,并结合PM_2.5和PM₁₀的浓度以及比值变化分析,发现以PM_2.5为代表的人为因素产生的细颗粒物是造成研究地区污染发生的重要因素.并且利用MODIS火点数据以及美国海军气溶胶分析与预测系统（NAAPS）模拟分析污染物成分,发现2015年12月12~16日和19~27日2次污染都以人为因素产生的细粒子污染物为主,沙尘以及生物质燃烧产生的烟粒对研究地区影响较小.2016年12月6~10日和15~18日2次污染过程产生的原因不同,利用潜在源贡献因子分析法（PSCF）分析发现6~10日污染天气的产生主要是由西北方向含有大量沙尘粒子气流以及南方生物质燃烧产生的大量烟粒共同输送到研究地区,加之研究地区大量人为污染细粒子的产生,导致了此次混合型污染天气发生.15~18日污染过程与2015年2次污染过程相似,主要原因都在于人为因素产生的细颗粒污染物的影响,沙尘以及烟粒对污染过程起到了加剧的作用.     

南京大气PM2.5中碳组分观测分析

为了解南京地区大气细颗粒物及化学成分在灰霾期间的污染水平及可能来源,于2007年6月至2008年5月,采集PM2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量.并考察了有机碳和元素碳的季节变化特征,比较分析了南京地区灰霾与非灰霾期间含碳气溶胶的污染特征.结果显示,南京大气中PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别是12.1~287.1,2.6~47.0和1.0~33.6mg/m3,其中夏季PM2.5(109.6mg/m3)和OC(20.8mg/m3)的值在四个季度中最高,呈现出夏季>秋季>冬季>春季的季节变化特征;EC则具有秋季>春季>冬季>夏季的季节变化特征. 霾日的OC、EC、总碳含量(TC)浓度及OC与EC比值分别是非霾日的2.0、1.8、1.9和1.7倍.后向轨迹分析表明,在有利的天气背景下,具有丰富水汽和污染物的混合气团最易使南京产生霾天气.     

南京市冬春PM_(2.5)和PM_(10)污染特征及影响因素分析

南京2013年冬季至2014年春季多次出现灰霾污染天气过程,防治颗粒物污染刻不容缓,其中细颗粒物(PM_(10))和超细颗粒物(PM_(2.5))所占比例较大。利用南京市环保局空气质量发布平台污染物监测数据和中国天气网站气象要素数据,对冬春季PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的变化特征以及它们与气象条件的关系进行分析。结果表明:南京冬季PM_(2.5)、PM10平均浓度分别为0.0982,0.1536 mg/m3,春季平均浓度分别为0.0673,0.1207 mg/m3。市区和郊区污染程度由高到低依次为:市区>江宁>六合>溧水。南京空气中颗粒物小时平均浓度日变化呈"双峰双谷型"特征。颗粒物与相对湿度、降雨量和风力呈一定的负相关性,与温度呈一定的正相关性,它们共同影响颗粒物质量浓度水平和大气污染状况。     

沈阳一次雾霾天气颗粒物浓度及光学特征变化

利用2011年10月17～22日连续在线观测沈阳地区大气能见度、颗粒物质量浓度ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)、以及通过太阳光度计测量数据反演得到的气溶胶光学厚度、Angstrom波长指数、气溶胶粒子谱分布数据,结合相对湿度、风速、温度等气象资料,分析了2011 年秋季沈阳一次雾霾天气过程中能见度与颗粒物质量浓度及气溶胶光学特征变化.结果表明:相对温度偏高、小风天气以及颗粒物质量浓度累积是造成沈阳能见度下降、引发雾霾天气的主要因素;雾霾期间细粒子所占比例较高,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)平均值分别为138.8、103.3、94.9μg/m3,比雾霾过程前均增加约2倍左右,PM2.5/PM10和PM1.0/PM10分别为74.7%和68.6%;当RH0.90),RH >80%时, 能见度与颗粒物浓度间的相关性减弱;雾霾期间气溶胶光学厚度明显增加,雾霾前气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为0.82和0.94,雾霾期间气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为1.42和1.25;雾霾天气过程中,细模态粒子的峰值浓度约是雾霾前细粒子浓度的2倍,说明沈阳地区大气污染物以细粒子为主,进而影响气溶胶光学特征发生变化.     

新乡冬季PM2.5中金属元素与水溶性离子年际变化及其来源解析

为了探究新乡地区年际间冬季PM_(2.5)组分的变化特征和污染来源,于2015年冬季和2016年冬季分别在新乡市区进行连续1个月的膜采样,测定PM_(2.5)质量浓度、金属元素含量及其水溶性离子成分含量,并结合气象因素进行分析.结果表明,新乡地区2015年和2016年冬季采样期间PM_(2.5)的质量浓度日均值分别为226μg·m~(-3)和224μg·m~(-3),污染水平较高.观测期间,新乡冬季PM_(2.5)中Cd和Pb金属元素富集明显,富集因子超过1000.且与2015年相比,2016年金属元素(除Ag和Ni)浓度下降约7. 83%～73. 33%,富集程度均趋于降低.水溶性离子以SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种为主,2016年在PM_(2.5)中占比上升25. 1%.综合两种成分分析,新乡地区的PM_(2.5)污染呈现出金属污染向二次水溶性离子污染转移的趋势.综合PCA和PMF源解析结果显示,新乡市冬季有4种主要排放源,即尘土、二次源、工业源和化石燃料燃烧源,2015年冬季主要来源是土壤和建筑扬尘混合源,贡献率37. 46%,2016年主要来源是交通及工业生产中的二次气溶胶污染源,贡献率为34. 94%.     

基于轻量级梯度提升机的南京大气臭氧浓度预测

采用南京地区2015年1月至2016年12月期间的空气质量数据和常规气象资料数据,分析了南京地区O₃浓度变化特征,建立基于轻量级梯度提升机(LightGBM)的O₃浓度预测模型,并将该模型与支持向量机、循环神经网络和随机森林等3种在空气质量预测方向上常用的机器学习方法进行了对比,验证模型的有效性和可行性.结果表明,南京地区O₃浓度变化具有显著的季节性差异,浓度变化受前期浓度、气象因子和其他空气污染物浓度的共同影响.LightGBM模型较为准确地预测了南京地区地面O₃浓度(R²=0.92),且该模型的预测精度和计算效率等性能优于其他模型.尤其是在容易出现臭氧污染的高温天气,该模型预测准确性明显高于其他模型,模型稳定性较好.LightGBM具有预测准确度高、稳定性好、有良好的泛化能力和运算时间短等特点,在O₃浓度预测方面具有显著的优势.     

大气环流型对珠三角2015～2020年臭氧变化的影响

基于2015～2020年的珠三角臭氧(O₃)日最大8 h浓度平均值[MDA8 O₃,ρ(O₃-8h)]的观测数据和气象再分析数据,运用Lamb-Jenkinson天气分型法(LWTs)分析不同大气环流型的特征并定量其对MDA8 O₃年际变化的贡献.结果表明,珠三角发生的18种天气型中ASW型更容易出现O₃污染现象,而NE型会导致更严重的O₃污染.根据850 hPa风场的风向变化及中心系统的不同位置将18种天气类型合并为5个天气类别来探讨不同天气型的O₃生成机制,发现ρ(O₃-8h)高的天气类别为N-E-S方向类别[(161±68)μg·m^-3]和A类别[(122±39)μg·m^-3],二者ρ(O₃-8h)与日最高气温和太阳净辐射量都呈显著正相关.N-E-S方向类别为秋季主导大气环流型,而A类别多发生在春季,其中春季珠三角发生的90%O_3<...     

2014年10月中国东部持续重污染天气成因分析

2014年10月5─13日中国东部发生了大范围、长时间的(雾)霾及重污染天气. 采用AQI数据分析此次大气重污染过程的时、空演变特征,并应用NCEP(美国国家环境预报中心)再分析资料以及地面、小球探空数据,分析了主要天气型演变、边界层及上空的风场、气象条件特征,以研究此次秋季重污染天气的气象成因和形成过程. 结果表明:①华北、东北是此次污染最为严重的地区,其域内各城市持续数日的污染演变可分为AQI显著上升、持续高值、下降3个阶段. ②在AQI上升阶段(10月6—8日),受大陆高压控制,东部地区出现较弱地方风场和偏南风输送风场,风速在0～2 m/s,相对湿度在22%～86%,3 000 m逆温显著利于污染物积累. ③在持续污染阶段(10月8—11日),海上高压滞留,再加上台风“凤凰”北上阻挡大陆高压影响,使东部地区出现持续4 d的偏南风、偏东风弱风场,风速在1～4 m/s,相对湿度为57%～96%,造成严重污染. ④在AQI下降阶段(10月11—12日),后续大陆高压南下,前部冷锋利于污染物清除,风速达到6 m/s,是AQI降低的主要天气背景场. 因此,持续出现的稳定天气形势是导致此次中国东部重污染天气的主要气象原因.      

影响南京地区的两次典型空气污染过程分析

2009年10月下旬与11月上旬,南京及其周边地区接连经历了两次严重的空气污染过程.第一次污染过程表现为持续性灰霾天气,第二次污染过程主要受秸秆焚烧和区域输送的混合影响.利用地面污染监测数据、气象要素观测资料、卫星遥感火点资料结合后向轨迹模式,采用聚类分析的方法讨论了局地源及区域输送对两次污染过程的影响.结果表明,两次污染过程积聚模态气溶胶数浓度较高,与该地区之前观测结果比较气溶胶浓度峰值向大粒径偏移.两次过程PM2.1中SO24-/NO3-的值分别为1.30和0.99.第一次污染过程受偏东、偏南方向局地排放源的影响,≤0.1μm的气溶胶粒子逐渐累积.第二次污染过程主要受东北方向短距离输送与西南方向局地排放的混合影响,尤其是来自偏南方向气溶胶数浓度较高,≥0.1μm粒子尤为明显,说明秸秆焚烧的排放源主要来自此方向.     

西安市一次霾过程中气溶胶垂直分布特征及气象要素影响

为探讨西安市典型霾过程中的气溶胶垂直分布特征和气象要素影响,利用地面空气质量数据、CALIPSO卫星激光雷达资料以及气象要素资料,并结合HYSPLIT后向轨迹模式、天气形势分析、相关性分析等,对西安市2016年12月17-21日霾过程依据RH（相对湿度）进行干霾、湿霾和雾霾的划分,并分析不同阶段的气溶胶垂直分布特征.结果表明:前期干霾阶段,西北沙尘的输送使得高空气溶胶退偏比和色比较大,以沙尘型气溶胶为主;中期湿霾阶段,RH的增大使得低层细粒子增多,消光系数达1.7 km-1,以污染型气溶胶为主;后期干霾阶段时,低层大气中非球形粗粒子增多,以混合型气溶胶占主导.气象要素对霾过程影响较大,静风、高湿、"双逆温"效应不利于颗粒物的清除,逆温强度的变化与污染物的消长具有一定的滞后一致性.RH和ρ（PM）共同影响能见度变化,RH高于80%时,能见度由RH主导,相关系数达到-0.871;RH低于80%的污染阶段,ρ（PM）对能见度起主导作用,相关系数达0.85以上.研究显示,不同霾阶段气溶胶垂直分布特征差异较大,气象要素对霾过程的消长有重要影响.      

上海地区不同类和不同强度灰霾季节分布特征

主要采用美国宇航局(NASA)2007年1月-2010年11月CALIPSO卫星搭载的正交极化云-气溶胶激光雷达(CALIOP)L1产品及地面气象观测资料,分析得到上海地区干霾和湿霾、不同强度灰霾天气的季节分布特征,并重点研究了发生干霾时气溶胶散射强度、粒子规则性和尺度大小随季节的变化规律。结果表明:灰霾的发生具有较明显的季节性,春季为干霾高发期,其次是夏冬季;夏冬两季轻度以上干霾发生比例均大于春季与秋季;大气中主要以小尺度、较规则的气溶胶粒子为主;干霾时,气溶胶粒子和不同量级色比值所占比例季节变化不大;夏季发生干霾时小尺度粒子所占比例最大。     

不同气象条件下的气溶胶时空分布特征

利用2012年3月20—24日的激光雷达回波数据和粒子计数器采样的气溶胶数浓度数据,分析了测点近地面及其上空的气溶胶垂直消光系数、数浓度等时空分布特征,研究了风向、风速、RH(相对湿度)对近地面气溶胶分布的影响. 结果表明:①阴霾天气气溶胶垂直消光系数在0.01～1.0之间,边界层高度在1km以下,到达边界层顶时消光系数产生突变;晴天气溶胶垂直消光系数在0.01~0.2之间,边界层高度在1.5~2.5km. ②阴霾天和晴天中近地面气溶胶数浓度变化规律一致,上午08:00左右开始增加,随温度升高呈下降态势,在傍晚达最小值后又略微增长并产生次高峰,夜间继续呈下降趋势. ③风向为东北偏东风时大气气溶胶的数浓度较大;风速增大,有利于气溶胶垂直输送和扩散,导致气溶胶数浓度减小. ④气-粒转化过程中,RH增大有利于气溶胶粒子由爱根核向积聚模态凝结. ⑤RH较小时,其与气溶胶数浓度呈正相关,而当RH增至74%时二者呈负相关.      

南京市霾天气与主要气象条件的相关分析

利用天气学原理,分析研究2012~2014年南京市霾天气的主要地面天气形势、气象要素以及PM2.5与PM10浓度的相互关系.结果表明,2012~2014年南京市霾天气以轻度和轻微霾为主,且冬季最多,夏季最少;相对湿度在50%~80%之间有利于霾的发生,尤其是70%≤RH<80%时;有87.6%的霾发生在风速≤4m/s的情况下,并且主要来自东北偏东到东南风向区域.最利于南京霾天气形成的主要天气形势是均压场、高压控制和高压后部,而低压槽、副高控制和台风影响时霾发生较少.PM2.5在PM10中所占比例与霾强度呈正比.通过对南京市气象条件与霾的关系,及后向轨迹HYSPLIT4模式的聚类分析显示,结合南京市霾天气时的风向统计,影响南京霾发生的污染源主要有本地源、南京市东南地区的近距离污染源和华北地区的远距离污染源.     

青海省东部农业区参考作物蒸散量的变化及对气象因子的敏感性分析

使用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了青海省东部农业区7个气象代表站的逐日参考作物蒸散量(ET₀),运用多窗谱方法(MTM)对青海省东部代表站的ET₀的变化周期进行了分析,同时,分析了影响ET₀的主要气象要素的变化趋势,运用基于偏导数的敏感系数法分析了生长季ET₀对气温、日照时数、相对湿度、风速的敏感性,结果表明,青海省东部农业区的7个站点有比较一致的19.23~22.22 a的周期;整个东部农业区的气温(最高温度、最低温度、平均温度)呈明显的上升趋势,日照时数、风速、相对湿度则随纬度的变化而趋势不同,北纬36°以南的两个站日照时数、风速均有增加的趋势,相对湿度则减小,以北的5个站则呈相反的变化;ET₀对日照时数最为敏感,其次是气温、相对湿度和风速;敏感系数在整个生长季随气象因子的变化而变化,日照时数敏感系数呈波动状,最大值出现在4月,最小值出现在9月,气温敏感系数呈现单峰型变化,最大值出现在7月,风速敏感系数则呈单谷型变化,最小值出现在7月。     

基于卫星遥感和地面观测资料的霾过程分析

利用MODIS、CALIPSO卫星观测的气溶胶产品和地面空气质量、气象资料,并结合HYSPLIT后向轨迹模式,探讨了2013年12月1~9日长江三角洲地区一次持续性的严重霾污染过程的形成、特征及其可能来源.研究表明,此次污染过程中长江三角洲地区8个代表城市大部分时间处于霾污染的状况下,气溶胶光学厚度(AOD)显著增长,空气质量指数(AQI)均达到或超过污染限值,且以中度以上污染为主.污染发生时,气溶胶主要存在于地面至2km的大气层内,尤其是850m以下.根据体积退偏比和色比得出球形气溶胶出现频率高于非球形气溶胶,大粒径气溶胶出现频率高于小粒径气溶胶,进而得到污染期间气溶胶的主要类型为“污染型”气溶胶.污染物的近距离的输送和持续小风,无降水的静稳气象条件而导致污染物难以扩散稀释而累积在本地是造成长江三角洲区域污染范围广、时间长、程度重的主要原因.     

广州地区灰霾与清洁天气变化特征及影响因素分析

利用2006~2010年广州气象站逐时地面风场、湿度、能见度观测资料和2006~2009年珠江三角洲其他33个地面观测站风场观测资料,通过对灰霾与清洁天气过程的风速风向进行统计分析与矢量和分析,研究了广州地区灰霾与清洁天气过程的变化特征及影响因素.结果表明:灰霾天气过程在干季发生较频繁,主导风向为东南及东南偏南风,风速一般在1.5m/s以下,静风频率大于多年静风频率;灰霾天气过程风矢量和较小,扩散条件较差.清洁天气过程主要出现在湿季,风速普遍较大且主导风为东南及东南偏南风,干季也可以出现清洁天气过程,主要为较强的北风及偏北风;清洁天气过程风矢量和较大,有较强的平流输送.     

南京冬季大气气溶胶粒子谱分布及其对能见度的影响

2009年11～12月采用宽范围气溶胶粒径谱仪（WPS）、自动气象站和能见度仪等高分辨率仪器对南京北郊气溶胶粒子的谱分布特征与气象因子的关系及其对大气能见度的影响进行研究.结果表明,数浓度谱呈双峰分布,主峰集中在0.04～0.1μm;质量浓度谱的2个主峰位于0.5～0.7μm和2.7μm左右;表面积谱的2个主峰分别位于...     

基于精细观测资料的深圳不同季节霾及其污染特征分析

利用2010~2013年逐时霾、能见度和空气质量监测数据,分析了深圳霾天气的变化特征、霾与空气质量和气象条件的关系.结果表明:深圳市霾日数总体呈现增多增强趋势,2009年开始明显下降;霾日数呈“V”型月变化:即秋冬季多、春夏季少,秋冬季多发持续时间长、影响严重的霾过程,春夏季多发持续时间短的霾过程; 霾常伴有污染发生(35%),污染以轻度污染为主;霾时首要污染物PM2.5最多、其次O3,这说明PM2.5是造成深圳霾的主因,且深圳光化学污染严重. 霾时PM2.5、PM10 和O3季节变化明显,冬春季首要污染物以PM2.5为主(75%以上),夏秋季O3和PM2.5为主;分析还发现,风、相对湿度与霾密切相关,风速越弱,湿度越大, 越利于霾出现和发展.约80%的中重度霾出现在风速<2m/s,相对湿度70%~90%的情况下.