一次典型灰霾天气过程及成因分析

结合2008年10月28日南京市出现的灰霾天气，利用环境空气自动监测数据、气象观测数据、卫星遥感监测秸秆焚烧信息及后向轨迹模型等资料，对灰霾天气过程及成因进行分析。结果表明，由于当晚大气扩散条件不利，周边地区秸秆焚烧产生的大量气溶胶污染物在地面东北气流的引导下向南京市城区输送，使得大气监测点颗粒物浓度异常上升，导致能见度恶化，形成了典型性重度灰霾污染天气。     

2013年6月江苏一次大气污染过程分析

研究了2013年6月在江苏范围内的一次污染天气过程。6月10—22日期间,江苏省13个省辖城市均出现不同程度的轻度污染以上天气,个别城市甚至达到重度或严重污染,根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析可见,这是一次局地秸秆焚烧所引起,加之不利的气象条件所形成的区域污染过程,根据监测结果详细阐述此次污染的变化特征及成因机制,并分析提出相应的对策及建议。     

“十三五”时期哈尔滨空气质量变化特征及影响因素分析

对"十三五"期间哈尔滨市空气质量状况、变化特征及影响因素进行分析,为哈尔滨市打赢蓝天保卫战提供科学参考。以哈尔滨市为研究区域,基于哈尔滨市12个国控监测点位监测结果,对"十三五"期间哈尔滨市环境空气质量优良天数及6项污染物进行分析,总结了环境空气质量变化特征及影响因素。结果表明:"十三五"期间,哈尔滨市环境空气质量呈现波动向好趋势,较"十二五"期间大幅改善,除细颗粒物外,其他指标已稳定达二级标准,臭氧成为仅次于细颗粒物的首要污染物,冬季燃煤污染是环境空气最主要的污染来源,秋季秸秆焚烧及春季清除秸秆根茬也会产生一定影响。     

颗粒物质量浓度对大气能见度水平影响分析

通过观察不同天气条件下颗粒物质量浓度水平上升伴随大气能见度水平下降,对颗粒物质量浓度-大气能见度相关性分析,得到相关方程,根据颗粒物污染水平分析预测大气能见度,为灰霾预报提供依据.     

颗粒物激光雷达在大气复合污染立体监测中的应用

针对由于局地污染、沙尘输入、外源性输入与局地污染物相互叠加所导致的3种灰霾污染发生过程,分别选取3个典型案例,采用颗粒物激光雷达对污染物的时空分布特征进行解析。研究发现,在局地污染发生时,污染物从地面开始垂直向上扩散,扩散高度约1 km。重度污染过程中,气溶胶的日均垂直消光系数随高度的变化背离指数衰减特征,800 m高度处出现消光系数的极大值层,极大值超过2.5 km-1,800 m以下消光系数近乎常数,约为0.3 km-1。这说明,重污染过程中,有一层较厚重的颗粒物分布,使近地面污染物在垂直方向的扩散能力减弱,形成积累效应,造成大面积空气混浊。当有外源性沙尘输入时,激光雷达能够清晰地监测到污染团输入的全过程。沙团突然出现在高空2~3 km。污染团退偏振度较大,超过0.3。随着沙尘粒子的重力沉降,沙团的轮廓在垂直方向上不断地增大。沙团的输入,导致近地面粗颗粒质量浓度的增加幅度明显大于细颗粒。在第3个案例中,激光雷达清晰地监测到高空1.8~3 km突然出现含有大量球形细颗粒的污染团,同时还发现此污染团与近地面的污染物有不同的演化特征。近地面污染物随时间垂直向上扩散,12:00左右扩散高度超过1.8 km。而高空的污染团逐渐沉降进入边界层内,与近地面扩散的污染物相互混合,共同导致本地的灰霾天气。综上所述,激光雷达可以清晰地捕获污染物的垂直结构特征,对不同的致霾过程进行立体解析,实现对大气复合污染的监测和机理研判。     

沈阳市冬季重污染过程PM2.5浓度变化及成因分析

利用多种污染物浓度数据、气象观测数据,结合HYSPLIT后向轨迹模式,对2015年11月6—10日发生在沈阳的一次较长时间重污染天气过程,从大气浓度变化、天气形势特征及成因机制等方面进行综合分析。结果表明,重污染期间日空气质量指数均超过重度污染限值200,首要污染物PM_(2.5)最高小时质量浓度达到1 326μg/m3,为沈阳市监测PM_(2.5)以来的历史峰值。此次空气污染是气象及人为因素共同作用的结果,重污染过程时段内高空场不利于气流上升运动的发展,地面倒槽、稳定的大气层结不利于污染物的扩散。此次重污染过程与大范围秸秆集中燃烧、大量污染物排放有一定关系。通过后向轨迹计算分析,发现颗粒物长距离输送对区域污染产生一定影响。     

江苏省颗粒物激光雷达组网在一次复合过程中的应用分析

基于2022年9月5—11日江苏省发生臭氧连续超标，细颗粒物（PM_2.5）浓度同步上升的一次典型复合污染过程，利用颗粒物激光雷达组网对江苏省6个城市的大气垂直剖面进行了连续监测，并结合近地面污染物浓度和气象要素观测数据分析了此次污染过程的成因。结果表明，污染过程期间各城市呈现高温、小风、强太阳辐射的特征，造成日间二次生成的颗粒物在本地积聚。各城市颗粒物浓度的小时变化趋势大致相同，颗粒物浓度大幅升高期间，ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）值也同步上升，以PM_2.5生成为主导。激光雷达探测结果显示，1 km以内的355 nm消光系数显著增强，表明此次污染过程是由于强大气氧化性导致以极细颗粒物为主导的PM_2.5大量二次生成，无明显的区域传输，同时夜间伴随边界层高度降低，白天生成的高浓度PM_2.5沉降至地面，期间淮安市、扬州市和镇江市受浮尘、扬尘等粗粒子影响，边界层内粗颗粒物浓度也较高。     

灰霾期间气溶胶的污染特征

从颗粒物的时空分布和浓度水平方面综述了灰霾期间气溶胶的污染特征,介绍了灰霾期间气溶胶中金属元素、水溶性离子、有机碳和元素碳的浓度特征,以及颗粒物与能见度的相关性研究进展。指出:灰霾天气多发生在冬季,且气溶胶中PM2.5占的比重大;气溶胶污染与地理环境、气候条件、经济发展水平等有密切关系;水溶性离子多集中在PM2.5中;能见度的下降与气溶胶特别是细颗粒物有很大关系。提出目前灰霾研究中主要存在3大问题:一是对灰霾期间气溶胶中含有的有机物类别及其对不同季节发生灰霾的贡献率仍需进一步研究;二是灰霾期间气溶胶中有机物的形成机理尚不明确;三是不同源排放的气溶胶对灰霾形成的贡献率有待探讨。建议系统地开展大气细颗粒物有害成分的鉴定、源排放颗粒物的物理化学特性、扩散过程中各种物质间的反应和转化等方面的研究,为大气污染防治法规的制定提供依据。     

2008年1月广州颗粒物数浓度污染特征

于2008年1月利用颗粒物计数器(CPC)、颗粒物在线观测仪(TEOM1400a)、自动气象站以及现时天气现象传感器(PWV22)获得了大气颗粒物中每分钟颗粒物数浓度、每30分钟PM2.5>浓度、风速、相对湿度、降雨量等气象因子以及大气能见度.结果发现,1月份能见度低于10km的天数达到25天,其中灰霾天气有17天.灰霾天气下,颗粒物敖浓度为22032±4731个/立方厘米,PM2.5,浓度为123.1±64.5 μg/m3.非灰霾和灰霾天气下颗粒物数浓度日变化趋势总体比较接近,但在13:00～16:00时段,非灰霾天气条件下颗粒物数浓度变化比较明显,而灰霾天气条件下颗粒物数浓度变化比较平缓.现测期内颗粒物教浓度与大气能见度、相对湿度、风速呈负相关,与PM2.5质量浓度、温度呈正相关.灰霾天气下颗粒物数浓度与PM2.5浓度、相对湿度的相关性系数绝对值明显高于非灰霾天气下颗粒物数浓度与这两者的相关性系数绝对值.     

唐山市中心区大气颗粒物特征分析

依据唐山市大气中TSP、PMl0监测数据、TSP源解析研究结果、对比实验结果及气象资料，分析了唐山市中心区大气颗粒物的结构组成和时空变化规律、颗粒物的粒径与空间分布及天气背景与大气颗粒物浓度的关系，得出唐山市中心区大气颗粒物的结构组成和污染特征，并提出了污染控制对策。     

青海高原一次沙尘重污染天气成因分析

利用常规观测的卫星云图资料、地面资料、探空资料、地面污染物监测数据,结合拉格朗日粒子扩散模型(LPDM)污染源溯源方法,对2018年2月青海高原一次沙尘重污染天气的主要成因以及沙尘传输特征进行了分析。结果表明:此次重污染天气受高空低槽东移影响,在300~700 hPa形成了强烈的辐散下沉,槽后的高空急流随之东移。在其东移过程中,受高空急流动量下传及偏北气流中的冷空气共同作用,青海东部出现了大风沙尘天气。边界层中逆温层的存在是此次污染天气持续的重要原因之一,加之未出现明显降水,不利于大气污染物的扩散。通过运用LPDM对此次污染天气的运动轨迹进行分析来看,气团影响的模拟高度层距离地面100 m,气团层趋势一致。研究区地处青藏高原,海拔较高,0~100 m高度的气团足迹可以反映出PM 10污染气团的输送路径。同时,0~100 m是主要的人为源排放空间,也是对人类活动影响较大的区域。气团足迹与PM 10浓度的变化趋势一致,即青海东部沙尘污染主要是由河西走廊沙尘倒灌进入青海东部导致,这与天气学分析结果一致。     

北京市2013年1月一次空气重污染过程分析

采用数值模式与观测资料相结合的方式，对北京市2013年1月9～15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析。结果表明，此次重污染过程北京市空气质量从9日的二级跳至10日五级重度污染，11日一13日空气质量维持连续3d严重污染，14日降为重度污染，15日转为轻度污染；重污染过程期间10—14日P（PM2.5）平均值为323μg／m。，平均风速为1．47m／s，平均相对湿度为73．6％，24h变温基本为一2．72～2．68℃，24h平均变压为一3．65～2．63hPa。指出，此次重污染过程与当地气象条件密切相关，稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景，风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因，地面风场辐合及边界层下沉运动是造成重污染的重要原因。     

灰霾期间武汉城市区域大气污染物的理化特征

利用湖北省大气复合污染自动监测站2013年的全年监测数据,分析了灰霾期间武汉城市区域大气污染物的理化特征。霾日主要出现在春季、秋季和冬季。霾日与非霾日大气污染物质量浓度和气象参数的对比分析结果显示:高湿度、静风是武汉城市区域霾日的重要气象特征;PM1、PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、CO、NH3的质量浓度,SOR、NOR值以及PM_(2.5)中的二次无机离子(SO2-4、NO-3、NH+4)和部分元素(Pb、Se、Cd、Zn、K)的质量浓度均在霾日明显高于非霾日,而霾日SO2质量浓度仅在冬季略高于非霾日。选取2013年1月的连续灰霾日进行相关性分析,结果表明:污染组分主要来自当地排放(包括直接排放和二次形成),并受当地气象条件影响。此次灰霾过程中PM_(2.5)中的硫酸盐和硝酸盐主要来自气相反应,气态NO_2主要生成了气态HNO_3,而不是HNO_2。     

洞庭湖区一次重度空气污染过程成因分析

利用AQI和PM_(2. 5)质量浓度、地面气象要素、NCEP、ERSST_V3、GBL等资料,对2016年12月29日至2017年1月5日洞庭湖区一次重度空气污染过程成因进行了分析。结果表明,静稳天气形势下的累积效应和本地持续升温、降压、增湿、小风导致污染物浓度不断增加。本地风速与雨量对污染物浓度产生显著影响。降温前风速明显加大,有利于污染物快速扩散。湿度增加有利于污染物吸湿性增长,但高湿易引起降水有利于污染物的湿清除。此次重度空气污染过程中大气稳定度为中性或稳定,14:00混合层高度逐渐降低且重度空气污染日降至100 m以下。污染物空间分布与主导风向和污染通道密切相关。气流后向轨迹分析表明,洞庭湖区各地气流来源和影响路径差异明显,且存在大范围区域性同步污染现象。北方外来污染源是洞庭湖区重要的污染面源,本地工业污染排放点源和地理条件也是洞庭湖区空气污染物空间分布差异的重要因素。     

2015年新疆阿克苏市沙尘污染与气象因素关系的分析

应用阿克苏市国家基准站及2个环保局监测站2015年大风沙尘天气过程前后PM10浓度变化及其与污染源、NECP全球再分析资料、风、监测站周边环境等关系进行分析.结果表明,阿克苏市春季沙尘天气的首要污染物均为PM10,PM10的变化曲线呈正态分布,春季中度及以上污染日均出现在污染日当日或次日.造成阿克苏市沙尘天气污染源分本地型、外来型以及二者共同影响型三种.本地型沙尘污染强度取决于北风风速大小及强风持续时间,PM10浓度变化与风速呈正相关.而外来型污染多发生在本地型沙尘天气之后,"东灌"冷空气裹挟沙尘进入南疆盆地,造成地面加压,浮尘天气造成PM10浓度增大,并持续数天.总结出沙尘天气污染预警的几个必要条件,后续在地区环保局、县局监测站建立的情况下,为分析阿克苏地区"八县一市"污染物与气象因素的关系提供借鉴,同时为实际的空气质量预警提供参考.     

平流层臭氧深度侵入对典型城区的影响过程分析

中纬度平流层臭氧深度侵入是造成对流层至近地面臭氧浓度突增的原因之一。筛选春夏季臭氧浓度升高时段的高分辨率大气再分析数据ERA5,以位涡值的下沉趋势分析了对流层顶折叠位置及变化过程;以AIRS数据反演了臭氧浓度、一氧化碳浓度和相对湿度的垂直廓线,并估计了其分布及相关性;以近地表污染物浓度变化、HYSPLIT模型后向轨迹分析结果证实了臭氧侵入气团的运移轨迹和局地效应;通过激光雷达监测结果观测臭氧垂直浓度分布,确定了臭氧浓度最大值所处高度,判定了受影响近地点的浓度升高时刻;以边界层高度变化、气象条件分析结果及当地与周边城市地面监测数据的逐小时变化情况等综合信息,进行了区域确认和近地面影响判定。通过以上数值综合分析,对城市地区受平流层臭氧深度侵入影响的过程和具体时间进行了详细再现,可为排除非人为排放因素导致的近地表臭氧浓度增加提供回溯分析,为臭氧污染防控决策提供依据。     

成都市夏季近地面臭氧污染气象特征

利用2016年7月成都市8个环境监测站点的臭氧、NO_2的监测资料以及成都市国家基准气象站和基本气象站的观测资料,对成都市夏季臭氧、NO_2浓度和气象要素的日变化特征和臭氧污染过程进行了分析。研究结果表明:成都市臭氧污染受综合气象条件和NO_2浓度的影响,高温、低湿、强辐射有利于臭氧大量生成,NO_2浓度高低决定了臭氧浓度的峰值大小;在污染期间,大气边界层高度远高于本地平均水平,数值约为平均水平的2～3倍;成都市臭氧污染的主要影响因子存在地区差异,成都市区的臭氧主要来自于自身的光化学反应,而灵岩寺地区的臭氧来自于VOCs和大气水平输送。