北京大气PM2.5遥感监测业务化方法探讨

为探索卫星遥感监测大气ρ(PM_2.5)业务化方法,以北京为例,利用2013年MODIS卫星资料和北京35个地面自动监测站(下称自动站)的实时观测数据,以目前国内外应用最广泛的3种卫星反演大气气溶胶的方法——AOD(气溶胶光学厚度)、K_drya,0(气溶胶干消光系数)和R_a(气溶胶表观反照率)反演地面ρ(PM_2.5)的方法(分别称为AOD法、K_drya,0法和R_a法)为基础,结合地面ρ(PM_2.5)实测数据,建立了气溶胶反演参数与ρ(PM_2.5)统计关系,进一步测算了全市区域ρ(PM_2.5)的分布情况.结果表明:3种方法都具有较高的反演精度,其获取的全年ρ(PM_2.5)与地面实测数据的相关系数分别达到0.80、0.81和0.85,其中R_a法结果精度最高.从季节来看,R_a法在除夏季外的其他季节与地面监测数据相关系数都在0.70以上,优于其他2种方法.建议在春、秋、冬三季以R_a法,夏季以AOD法或K_drya,0法为基础进行北京PM_2.5业务化遥感监测.基于R_a法探讨了在2013年11月20—23日区域性大气重污染过程中北京PM_2.5区域分布特征和变化过程,卫星反演结果相对误差低于20%,直观地反映了区域大气颗粒物污染的时空分布规律.研究显示,三者都可以用来反演北京地区ρ(PM_2.5),其中R_a法最简便易行,尤其适用于业务化遥感监测.      

石家庄一次沙尘气溶胶污染过程及光学特性

为掌握沙尘气溶胶远距离输送特征及其规律,对2015年4月15日影响石家庄空气质量的沙尘天气背景、污染特征进行了分析,利用HYSPLIT-4模式分析了沙尘气溶胶的后向轨迹,并利用微脉冲激光雷达和太阳光度计CE318监测资料分析了沙尘气溶胶的垂直分布和光学特性演变,与大风无沙尘沉降另一过程进行了对比,探讨了沙尘沉降对消光系数的影响,估算了沙尘沉降对地面PM₁₀浓度的贡献.结果表明:来自蒙古国的沙尘气溶胶以西北路径远距离输送沉降是导致石家庄PM₁₀浓度骤升的主要因素;沙尘沉降对消光系数和地面PM₁₀浓度具有重要贡献;气溶胶快速沉降时间与冷锋过境、冷空气下沉相一致;微脉冲激光雷达监测到整个沙尘气溶胶输送沉降过程,沉降之前沙尘气溶胶主要分布在1500~3000m高空,气溶胶消光系数随高度上升而增大,输送飘浮空中到沉降持续时间较长,为沙尘污染预警提供了"强信号"特征;气溶胶光学厚度随沙尘到达明显上升,浑浊度较高,粒径偏大,地面能见度随气溶胶光学厚度呈幂指数递减.     

北京市冬春季大气颗粒物的粒径分布及消光作用

2004年1─5月,在北京市区连续监测了大气环境中ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5),ρ(PM₁)和ρ(TSP),以及大气能见度、地面气象要素.结果表明:春节期间颗粒物中细粒子所占的比例较高,ρ(PM₁)/ρ(PM_2.5)为0.81,ρ(PM10)/ρ(TSP)为0.61;而沙尘期其值分别为0.55和0.28.不同粒径的颗粒物质量浓度均呈在明显日变化,其夜间浓度峰值高于早晨交通繁忙时段.根据经验公式,将大气能见度换算为大气消光系数,并导出颗粒物消光系数.结果表明:颗粒物消光系数与颗粒物质量浓度呈显著正相关.进一步定义了颗粒物质量浓度消光比(CE_P),用来表征颗粒物的污染特征.统计分析结果表明:当CE_P<103时,颗粒物质量浓度很低,PM_2.5所占比例较高,代表了有利于污染扩散的气象条件;当CE_P>167,颗粒物质量浓度高,但细粒子比(ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎)稳定在0.5～0.7,湿度也稳定在20%～50%,代表了不利于污染扩散的气象条件.      

基于WRF模型与气溶胶光学厚度的PM2.5近地面浓度卫星反演

为了反演高分辨率的PM_2.5近地面浓度,利用WRF(中尺度气象模型)模拟的大气相对湿度、风速、边界层高度等气象因子对AOD(气溶胶光学厚度)分别进行订正,以逐步提高AOD与近地面ρ(PM_2.5)间的相关性;分析不同反演模型的统计学特征,优选反演模型,并利用最优模型反演中国中东部地区2014年年均ρ(PM_2.5)的空间分布特征.结果表明:AOD经相对湿度订正后,其与近地面ρ(PM_2.5)的相关性显著提高,相关系数达到0.77;同时引入相对湿度、风速2个气象因子,AOD与近地面ρ(PM_2.5)的相关系数升至0.79(n=145,P<0.01);同时引入相对湿度、风速和边界层高度3个气象因子,AOD与近地面ρ(PM_2.5)的相关系数进一步升至0.80(n=145,P<0.01).模型反演表明,研究区域内ρ(PM_2.5)年均值大于35 μg/m3的面积高达334.49×104 km2,占研究区域面积的83.2%,并且高污染地区与人口密度高度重合.分析表明,北京、天津、河北、山东及河南等典型重污染省、直辖市分别有96.30%、100%、78.16%、98.86%、100%面积的ρ(PM_2.5)超标,分别约有99.97%、100%、96.41%、98.88%、100%人口生活在空气质量超标地区.      

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...     

气象因素对北京市大气颗粒物浓度影响的非参数分析

利用2005年9月—2006年9月北京市大气颗粒物分级(不同粒径)监测资料和同期分时段气象观测数据,采用非参数分析(Spearman秩相关系数)法对北京市3种粒径大气颗粒物在不同季节的浓度水平与气象因素的影响进行了研究.结果表明:不同季节影响颗粒物质量浓度的气象因素各不相同;春季ρ(PM_2.5),ρ(PM2.5～10)和ρ(PM₁₀₎都与气压呈显著负相关;夏季颗粒物质量浓度受降水影响很大;秋、冬季ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎均与日照时数呈显著负相关;冬季ρ(PM_2.5),ρ(PM_2.5～10)和ρ(PM10)均与平均风速呈显著负相关,与气温、相对湿度呈显著正相关. 细粒子和粗粒子质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别. 春、夏季地面平均风速对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随风速增加而增大;秋季日照时数对细粒子质量浓度的影响比粗粒子更显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随日照时数增加而减小;冬季相对湿度对粗粒子质量浓度的影响比细粒子显著,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎随相对湿度增加而减小.      

中国春季北方大气气溶胶浓度特征

采用2008年和2009年春季10个气溶胶观测站资料,分析了我国北方3个代表区域的气溶胶浓度特征与空间分布特点以及气溶胶粒子粒径的异同,并结合一次典型的沙尘天气过程,利用气溶胶和气象资料,讨论了沙尘天气对ρ（TSP）的影响以及各观测站点ρ（TSP）的变化特点. 结果表明:西北区域站点ρ（TSP）最高,达到0.488 mg/m3,其中以沙尘和土壤等粗模态粒子为主,占ρ（TSP）的50.7%;北部区域站点ρ（TSP）为0.350 mg/m3,主要由PM_2.5及沙尘、土壤等粗模态粒子组成,它们分别占ρ（TSP）的55.7%和30.9%;北京地区ρ（TSP）最低,平均值为0.252 mg/m3,ρ（PM_10）占ρ（TSP）比例较高,达到94.4%,其中ρ（PM_2.5）占ρ（TSP）的54.7%;沙尘天气强度和发生次数对气溶胶浓度年际变化影响明显,而天气形势对沙尘天气的发生发挥重要作用.      

沙尘天气对北京大气重污染影响特征分析

利用北京市具有代表性的大气污染物监测站资料,统计出2000─2005年各月重污染的天数,并对4和5级的重污染特征进行分析.结果表明,北京市大气重污染主要源于颗粒物. 分析了北京沙尘型重污染年、季节变化特征和表现形式等. 利用2000—2005年北京及周边地区环境监测、卫星遥感以及气象等数据,对沙尘天气影响北京城区大气中ρ(PM₁₀₎进行分析发现,ρ(沙尘粒子)约占ρ(PM₁₀₎的1%～13%;沙尘天气的影响区域逐渐加重的顺序为前门<古城<车公庄<农展馆<东四<天坛<奥体中心<定陵;沙尘天气下ρ(PM₁₀₎具有双峰型特征,细粒子(PM_2.5)质量浓度的增加对人体健康影响极为不利.      

基于地基雷达探究和田市一次沙尘污染过程

2022年5月新疆和田市遭遇了近5a来最强的一次沙尘暴天气侵袭,沙尘污染过程持续了一周.利用大气气溶胶激光雷达、环境监测站污染物浓度和近地面气象观测资料,分析了此次沙尘污染过程中颗粒物浓度变化、气溶胶光学信息垂直分布特征,并使用全球再分析资料得出本次污染天气的气象匹配形态,最后结合HYSPLIT后向轨迹模型解析过境期间气团的输送及潜在来源.结果表明:沙尘污染期间,PM_2.5和PM₁₀变化趋势较为一致且在垂直高度上存在非均一性,PM_2.5/PM₁₀均值为0.25,表明主要以粗颗粒物为主,风速与温度的增加、湿度的降低有利于促成污染天气的发生;沙尘污染期间出现了明显的气溶胶层,在垂直方向上有显著的波动性变化,沙尘发生当日消光系数、后向散射系数和退偏振比达到了本次过程最大值,分别为3.5km^-1、0.07km^-1·sr^-1和0.17;和田市在春季处于热低压场中,在西风背景环境与塔里木盆地周边地形阻挡下污染物难以稀释与扩散,沙尘气团长时间在此盘...     

北京市2018年春季一次沙尘回流过程的污染特征

通过监测数据分析,结合轨迹模拟和特征雷达图的分析结果,对2018年4月14~19日北京出现的一次沙尘天气过程进行分析.结果显示：依据ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）及其比值PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）,下同]的变化情况,此次沙尘过程可分为沙尘期、中间期、回流期和回流后期4个典型时期.沙尘期ρ（PM₁₀）平均值达到（278.5±83.7）μg/m³,明显高于回流期和回流后期,回流后期ρ（PM_2.5）平均值达到（135.5±16.9）μg/m³,明显高于回流期和沙尘期.沙尘期逐小时PM_2.5/PM₁₀<0.2,回流期和回流后期PM_2.5/PM₁₀比值分别介于0.3~0.6和0.5~0.8范围内.SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺等（SNA）水溶性离子沙尘期浓度占比仅为7.3%±2.5%,沙尘回流期和回流后期SNA占比分别增长至47.0%±6.3%和51.3%±5.7%.研究表明,受天气系统影响,回流沙尘可裹挟南部的细颗粒和气态污染物输送到北京后发生累积和二次转化,从而推高PM_2.5浓度,因此发生沙尘回流时,区域内应加强一次污染物排放的管控力度,同时北京市需进一步加强机动车氮氧化物的排放监管.     

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.     

苏州市气溶胶消光特性及其对灰霾特征的影响

为研究气溶胶消光特性对城市灰霾特征及形成的影响机制,采用2010年1月─2013年12月4 a的苏州市逐时散射系数、能见度、颗粒物质量浓度以及风速、风向、气温、气压、相对湿度等数据,对该市气溶胶散射系数、消光特性及影响因子进行了研究. 结果表明:苏州市气溶胶散射系数为(301.1±251.3)Mm-1,日变化呈双峰型,早高峰出现在07:00─08:00,晚高峰出现在20:00─21:00;其年内变化呈夏季低、冬季高. 气溶胶散射系数与ρ(PM_2.5)的相关系数为0.77,高于与ρ(PM₁)和ρ(PM₁₀)的相关性,PM_2.5散射效率为6.08 m2/g. 气溶胶散射系数受风速、风向等气象要素的影响:风速<4 m/s时,气溶胶散射系数下降迅速;风速在4～6 m/s时,气溶胶散射系数随风速下降缓慢. 苏州市气溶胶单次散射反照率平均值为0.84,散射消光比平均值为0.79,说明该地区气溶胶消光以散射性气溶胶为主. 气溶胶散射消光、气溶胶吸收消光、空气分子散射消光、NO₂吸收消光分别占大气消光的82.33%、13.63%、2.72%和1.32%. 研究表明,对气溶胶散射消光贡献最大的非吸收性PM_2.5是苏州市能见度下降、灰霾增加的最重要原因.      

京津冀典型城市一次重污染过程特征及边界层结构变化对其影响

为探究典型重污染过程的污染特征与大气边界层结构演变规律,基于PM_2.5采样数据、气象观测数据及WRF-Chem模式,以北京市和石家庄市2016年12月27日—2017年1月10日一次重污染过程为研究对象,对气象要素、PM_2.5化学组分、天气背景场、边界层结构演变特征,以及大气边界层结构变化对ρ(PM_2.5)及其主要化学组分的影响进行分析.结果表明:①研究期间,北京市和石家庄市ρ(PM_2.5)分别为(165.63±110.89)(247.67±95.22)μg/m3,石家庄市污染程度高于北京市;高空纬向环流和地面弱高压控制的天气背景场,低于1.75 m/s的风速以及超过75%的相对湿度是造成北京市与石家庄市重污染的不利气象条件.②重污染时段北京市与石家庄市SNA(SO₄2-、NO₃-、NH₄+三者的统称)与碳质组分(OC、EC)占比之和超过76%,是PM_2.5中的两大主要组分;重污染时段ρ(SNA)占比明显上升,北京市与石家庄市ρ(SNA)占比由非重污染时段的42.23%、45.93%分别升至重污染时段的58.87%、59.62%;北京市与石家庄市ρ(OC)/ρ(EC)分别为5.13、3.51,表明在重污染时段两城市存在明显的二次有机气溶胶污染.③WRF-Chem模式模拟结果表明,PM_2.5污染严重时北京市与石家庄市在300~500 m处均出现明显的逆温,垂直风场主要表现为低层偏南风顺时针向上切变为偏西风,切变高度在400~1 000 m,逆温层结与明显垂直风切变的边界层特征共同抑制了污染物的湍流与扩散.④北京市与石家庄市重污染时段的PBLH(Planetary Boundary Layer Height,大气边界层高度)日均值与非重污染时段相比分别下降了202、128 m,PBLH每下降100 m,北京市与石家庄市ρ(PM_2.5)分别上升18.81、29.85 μg/m3,PBLH下降是导致两城市ρ(PM_2.5)快速上升的重要因素.北京市与石家庄市的PBLH与PM_2.5组分质量浓度之间的相关性不同,北京市PBLH与ρ(SNA)的相关性高于与碳质组分质量浓度的相关性,石家庄市PBLH与ρ(EC)相关性最高,表明此次重污染过程中北京市PM_2.5污染特征以二次形成为主,而石家庄市以一次排放为主.研究显示,北京市与石家庄市此次重污染过程与大气边界层结构变化密切相关.      

2012—2014年冬季北京上甸子气溶胶观测研究

为了分析冬季上甸子本底站气溶胶的变化特征,利用2012—2014年每年1月上甸子本底站的能见度、ρ(PM_2.5)、ρ(BC)、ρ(CO)等数据,结合气象资料对上甸子地区气溶胶特性进行分析. 结果表明:2012—2014年每年1月地面月均风速分别为2.5、2.4和2.4 m/s,RH(相对湿度)分别为45.6%、59.5%和45.8%,ρ(PM_2.5)分别为38.6、54.7和45.2 μg/m3,MSE(气溶胶质量散射系数)分别为5.3、5.9和4.9 m2/g. 虽然地面风速基本没有变化,但2013年1月的RH比2012年和2013年1月平均高出30%,并且同期ρ(PM_2.5)和MSE也高于2012年和2013年1月. ρ(PM_2.5)的增加导致太阳辐射减弱,但对SSA(气溶胶单次反照率)影响不大. 对2013年1月数据分析可知,各种RH区段下,能见度与ρ(PM_2.5)均呈负相关,其中在80.0%10 km时,b_ext和B_ext(分别以能见度和大气组分计算的大气消光系数)基本相当,二者在这3年的拟合斜率平均值高达0.99;当能见度<5 km时,2014年1月的b_ext和B_ext之间不存在线性关系,2012年和2013年1月的b_ext和B_ext的R2分别是0.88和0.92.      

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.      

南京冬季气溶胶消光特性及霾天气低能见度特征

利用2015年1月气溶胶散射和吸收系数、PM_2.5质量浓度、大气能见度以及常规气象观测数据,分析了南京冬季大气气溶胶散射系数与吸收系数的变化特征,给出了散射系数与吸收系数对大气消光的贡献,以及能见度与PM_2.5质量浓度和相对湿度的关系.结果表明,观测期间南京大气气溶胶的散射系数和吸收系数分别为(423.4±265.3) Mm^-1和(24.5±14.3) Mm^-1,对大气消光的贡献分别为89.2%和5.2%,表明大气消光主要贡献来自于气溶胶的散射.散射系数与PM_2.5相关性较好(R²=0.91),能见度随PM_2.5质量浓度呈指数下降,也与相对湿度保持一定负相关性.能见度均值为4.3km,且连续出现能见度不足2km的低能见度天气,霾天气下消光系数和PM_2.5质量浓度大幅超过非霾天气,最高值分别达到1471.2Mm^-1和358 μg/m³,霾天气下能见度的降低来自颗粒物与相对湿度的共同影响.     

延庆地区山谷风对PM2.5浓度的影响

基于2015~2019年北京生态环境监测和气象数据, 分析了延庆地区山谷风对PM_2.5浓度的影响, 揭示了含山谷风环流污染过程(事件1)与未有山谷风污染过程(事件2)初始阶段的异同及其气象影响机制.结果表明, 延庆持续性污染过程集中在9月~次年3月, 共计63次, 其中27次(43%)伴随1d或多天的山谷风日, 39d山谷风中有32d(82%)出现在污染过程的初始阶段, 18%出现在峰值阶段; 36次过程未出现山谷风日.山谷风日逐时PM_2.5浓度大于非山谷风日4.5~15.4μg/m³, 全日差值最大时段为谷风阶段(15:00~19:00)均大于13μg/m³, 山谷风日存在SSE-ESE风频中心0.59%, 15:00~16:00风速3.3m/s左右, 非山谷风日风频中心在WSW-SW和SE-ESE, 最大值为0.41%, 风速较山谷风日小.事件1和2初始阶段PM_2.5浓度变化关键期为15:00~19:00, 事件1风向E-SSE风速2~4m/s, PM_2.5增长速率大于事件2, 与露点变化趋势基本一致, 23:00事件1PM_2.5浓度显著高于事件2 20μg/m³左右, 污染过程发展初期出现的山谷风环流谷风阶段的偏东南风形成气溶胶和绝对水汽的区域传输, 对PM_2.5浓度的升高有正贡献.平原空气污染过程(延庆未出现)特殊污染型占比20%, 该类污染型白天风频中心分布分散, NNW-WNW、SW-SSW和ENE-NNE均有0.7%左右的风频中心, 未出现S-ESE的风频.