2015年2月广西典型空气重污染过程及成因分析

基于环境空气质量监测数据和气象观测数据，分析2015年2月5日—14日广西典型空气重污染过程及形成原因。结果表明：重污染期间PM2.5平均质量浓度为118 μg/m3，超标0.57倍，日均质量浓度超标率为92.1%；与2014年1月重污染过程相比，此次污染过程持续时间减短、极端污染天气有所缓解、PM2.5为首要污染物的比例增大。气象条件和气流后向轨迹分析表明，大气层结稳定、近地层逆温明显、风速小、相对湿度大等静稳天气是此次污染过程形成的重要原因，广西本地排放污染物及区域污染传输相叠加是造成重污染的根本原因。     

重庆市空气污染持续过程特征及其气象成因分析

利用空气质量日报数据分析了重庆市主城区空气质量的总体概况以及持续空气污染过程的特征，并着重探讨了2005-11-29~12—31期间的空气污染指数API变化及其与主要气象条件的相关关系．结果显示，一年中主城区出现连续3d以上空气污染指数API超过100的持续污染过程10次，累计污染超标日为61d，占全年总超标天数的61．6％；持续污染过程的气象条件往往有着共同的特点，即平均风速小，元降水或降水稀少，大气层结稳定，混合层高度较低．     

成都气象要素等级对大气污染的改善作用研究

为找到对成都空气质量有改善作用的气象要素等级，量化成都气象条件对大气污染物的影响，对2015—2018年成都环境监测站空气质量监测数据和温江国家气候观象台同时段的气象观测资料进行了研究分析。结果表明：(1)成都中部地区的空气质量污染较为严重，全年主要以PM_2.5和O₃污染为主，占比达75%,2015—2018年成都的PM_2.5污染呈下降趋势，而O₃污染虽有所波动但没有显著改善。(2)PM_2.5持续重污染过程中，过去12 h降水量和过去24 h降水量均大于1 mm,均为有效降水，大于2.5 mm对PM_2.5污染的改善作用显著增强；相对湿度低于70%对中度及以上PM_2.5污染的改善作用同步增加，低于40%对轻度PM_2.5污染的改善作用较为明显，优良天气的发生概率显著增加；风速大于1 m/s时PM_2.5浓度随风速的增大而减小，大于2 m/s对PM_2.5浓度的改善作用显著加强。...     

石家庄市一次重污染过程气象条件分析

对石家庄市2016年12月14—23日一次重污染过程的逐时空气质量和气象资料进行了分析。结果表明，低压均压类天气控制下，较高的相对湿度和水汽压，<2.5 m/s的低风速以及<500 m的混合层高度是该次重污染形成和持续的重要原因。当风速<2.5 m/s，且相对湿度>45%或水汽压>3.6 hPa时，空气质量明显较差；当风速<2 m/s，且湿度>65%或水汽压>4 hPa时，污染级别达到严重污染；该次重污染形成与维持的地面气压临界值为1 017 hPa，当气压>1 017 hPa时，环境空气质量相对较好；当气压<1017 hPa时，更容易发生严重污染。     

南京2013年12月初持续重污染天气特征及成因分析

利用空气质量监测及气象观测数据,对2013年12月初南京市持续重污染天气特征及成因进行分析,结果表明:此次过程表现出污染程度重、持续时间长及细颗粒物占比大等特征,其中PM2.5日均质量浓度最高达327μg/m3,超标3.36倍;各化学组分中二次无机盐(SNA)占比高达53.8%,且随着污染加重呈增大趋势;有机碳(OC)/无机碳(EC)比值平均为3.7,二次污染特征显著。分析此次污染成因,一方面是冷空气强度弱及大气静稳等气象条件不利于污染扩散;另一方面本地污染排放叠加区域输送影响,造成细颗粒物积聚增多,形成持续重污染天气。     

基于天津臭氧污染特点的气象条件与天气分型研究

使用天津市2013—2019年连续污染物监测数据和气象观测数据探讨臭氧污染现状,分析气象条件对臭氧浓度的影响,对不同臭氧污染过程案例进行天气分型,统计出现臭氧污染时的污染气象特征。结果表明:天津市臭氧浓度不降反升,2017—2019年连续3年超过国家二级浓度限值,2019年以臭氧为首要污染物的重污染天约占全年的1/2。春季和秋季臭氧污染日益突出,4月臭氧浓度已明显升高。天津市臭氧日最大8 h滑动平均质量浓度(O₃-8 h)在日最高气温超过30℃、相对湿度20%~70%、西南风或东南风风速1~2.5 m/s、白天边界层高度1 400 m以下时较高。将臭氧污染天气形势分为春夏之交、盛夏高温和夏秋静稳3种类型。其中春夏之交天气型易出现臭氧与PM_2.5协同污染;盛夏高温天气型平均风速较大,日最高气温大于35℃;夏秋静稳天气型平均风速小、边界层低。     

深圳大运会期间一次光化学污染事件成因分析

对深圳大运会期间8月20日发生的一次光化学污染过程进行分析。此次过程中,处于工业区的石岩大气成分站测得O3浓度小时平均最大值为213.4μɡ/m3,超过国家环境空气质量二级标准限值(200μɡ/m3),出现时间在当日13:00～14:00时。与处于城区的竹子林站和郊区的西涌站污染物浓度进行对比分析得知,此次光化学污染的主要特点是局地性较强,持续时间较短,影响范围小。同步的风速、风向、温度、相对湿度及紫外辐射等气象要素分析表明,此次光化学污染事件与气象条件关系非常紧密,当日天气晴朗、日照强烈、温度高、相对湿度适中,有利于光化学反应的发生,且不利的风向条件使得来自上风向城区的污染物易于累积。     

2013年苏州春季一次重污染天气的过程分析

研究了2013年3月在江苏范围内的一次重污染天气过程，重点分析苏州在此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中，苏州市颗粒物浓度上升较为明显， PM10的小时质量浓度最高达548μg／m3， PM2．5质量浓度也达到197μg／m3，污染持续时间为2 d，3月8—9日当地空气质量均达到中度污染水平。根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析，此次污染是由外来浮尘及苏州本地污染物排放所造成的区域霾污染影响所致。根据监测结果与实际污染特征，针对性地提出了对策和措施。     

2013-2018年北京市PM2.5污染波动特征研究

利用2013—2018年北京市大气污染物监测数据及气象条件等资料,分析了北京市PM_(2.5)污染波动变化趋势及其影响因素。结果表明,2013—2018年北京市空气质量呈现整体改善趋势,优良天数由2013年的176 d增加至2018年的227d;重污染天数显著减少,由2013年的58 d逐年递减至2018年的14 d。受污染源排放、特殊气候现象、气象条件等多因素影响,近6年北京市ρ(PM_(2.5))月均值呈现波动下降趋势,其中秋、冬季波动性更加突显。2014—2016年北京市秋冬季PM_(2.5)污染突出,其中2014年10月、2015年11—12月、2016年12月ρ(PM_(2.5))月均值均达到中度污染级别;而2017—2018年北京市秋、冬季ρ(PM_(2.5))月均值均处于优良水平。相关性分析结果显示,地面相对湿度、中层温度与大气污染物呈现较强的正相关性,中层北风频率、地面风速则呈现负相关性。基于上述气象条件及CO、SO_2和NO_2等气态污染物共同构建的拟合方程对ρ(PM_(2.5))估算结果较好,多站点的拟合值与实际值的相关系数为0.900～0.947,进一步说明气象条件及相关污染源排放对PM_(2.5)污染具有显著影响。     

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。     

长株潭区域一次重度污染过程气象成因

利用PM_2.5质量浓度、地面气象要素、NCEP、ERSST＿V3、GBL等资料，研究了2021年12月7—11日长株潭地区一次重度空气污染过程的特征及成因。结果表明，高空平直环流、无明显槽脊影响，地面弱冷空气活跃是本次重度空气污染过程的主要环流形势特征；地面均压场、小风和升温增湿是此次重度空气污染过程的主要气象要素特征。污染物浓度变化与主导风向和污染通道密切相关，本地风速对混合层的高度、污染物水平扩散影响较大，600～700 hPa逆温层有利于污染物在主导风作用下近距离传输及在低层交换积累。我国中东部污染物积聚是长株潭区域重要的污染来源，长株潭地区存在区域性同步污染现象。低层流入长株潭区域气流轨迹差异及地理条件是长株潭污染物空间分布差异的重要因素。     

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。     

2018年11—12月北京市重污染天气过程数值预报能力评估

2018年11—12月北京市发生了4次以PM_2.5为首要污染物的重污染天气过程，为了分析数值模型对4次重污染过程的预报能力，将CMAQ模式提前1~7 d对北京市PM_2.5的小时预报结果与观测结果对比，分别从离散统计和分类统计2个方面评估CMAQ模式对4次重污染天气过程的预报效果，并简要分析了偏差产生的气象方面原因。结果表明：CMAQ模式提前1~6 d对重污染天气过程的预报显示出良好的性能，为日常业务预报提供了可借鉴的参考信息，可较好地预报出PM_2.5小时浓度变化趋势和浓度水平，离散统计结果显示提前1~4 d的预报结果好于提前5~7 d，相关系数r基本大于0.8，但有一定程度的低估趋势；分类统计结果显示不同预报时效预报准确率大于70%，探测准确率高于55%，部分时段可以达到80%~90%，对人工预报起到了良好的参考作用；输入的气象场的变化及其偏差对于重污染的起始时间、持续时间及清除时间有一定的影响，对相对湿度预报偏小和风速预报偏大是造成CMAQ模式低估的一个重要原因。     

京津冀地区一次污染过程的星载地基激光雷达联合观测分析

针对2018年3月9—15日京津冀地区的一次空气重污染过程,进行了基于地基颗粒物激光雷达组网的星载-地基联合观测分析。颗粒物激光雷达观测到污染前期为局地污染累积过程,中期有明显的污染物区域传输过程,北京受太行山沿线城市污染输送影响较大。风廓线激光雷达观测结果表明:此次污染过程近地面主要为偏南风且风力较弱,冷空气到来时风向转为较强东北风,导致污染消散。微波辐射计观测到保定在污染过程中出现持续6 d的逆温层,同时在污染过程中近地面相对湿度较高,逆温层被打破后污染开始消散。在污染过程的各个阶段中,污染团的空间分布与变化特征均被很好地反映出来,可见地天联合观测对污染物的累积与输送研究有较大的意义,能对京津冀及周边地区的大气污染联防联控提供有力支持。     

黑龙江省环境空气污染物和气象要素的典型相关分析

通过对黑龙江省4个自然年(2016年1月1日—2019年12月31日)环境空气污染物和气象要素的分析,揭示了黑龙江省气象条件对空气污染物浓度的影响规律与特征。对PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3等6项污染物的描述性统计和简单的相关分析显示:黑龙江省环境空气质量呈现逐年变好的趋势,非采暖期环境空气质量好于采暖期,6项污染物中除O_3呈现夏季偏高以外,其余污染物采暖期浓度均高于非采暖期。运用典型相关分析法探究环境空气污染物与温度、降水量、相对湿度、风速和气压5项气象要素之间的关系,并进行统计学检验,结果表明:环境空气污染物与气象要素之间存在显著相关,温度、风速和相对湿度对污染物具有显著影响。非采暖期大气相对湿度对PM_(10)和O_3-8h的影响显著;而在采暖期,风速对PM_(10)和PM_(2.5)的影响显著。     

北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应

利用2013年1月—2014年12月北京地区PM_(2.5)和PM_(10)监测数据和同期近地面气象观测数据,采用非参数分析法(Spearman秩相关系数)研究了北京地区PM_(2.5)和PM_(10)的浓度对不同季节地面气象因素的响应。结果表明:北京地区大气颗粒物浓度水平具有明显的季节特征,冬季大气颗粒物污染最严重,夏季最轻。不同季节影响颗粒物浓度水平的气象因素各不相同,其中风速和日照时数为主要影响因素。PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度对气象因素变化的响应程度也有较大区别,PM_(2.5)/PM_(10)比值冬季最高,PM_(2.5)影响最大,春季最低,PM_(10)影响最大。这些结论可对制订科学有效的大气污染控制策略提供参考。     

北京市大气气态汞变化特征

采用Tekran 2537X大气汞分析仪在线测量北京市城区大气中气态元素汞(GEM,简称大气汞) 浓度,研究大气汞浓度随不同气象条件的变化特征。通过分析2016年10月—2017年9月大气汞监测数据发现,该监测点全年大气汞浓度为0.48～16.25 ng/m³,均值为(3.41±1.79)ng/m³。春季、夏季、秋季和冬季大气汞浓度均值依次为2.93 、2.95、4.27、3.37 ng/m³,其中,秋季大气汞浓度明显高于其他季节 。秋季大气汞浓度显著偏高可能由不利的大气扩散条件导致。大气汞夜间浓度显著高于白天浓度。同时,将大气汞与SO₂、CO及PM_2.5进行相关性分析,发现大气汞浓度变化趋势与SO₂、CO和PM_2.5呈显著正相关。结合风向和风速进行污染来源分析,得到该点位大气汞在西南和东北方向上受人为排放源影响较大。污染源类型分析表明,冬季大气汞与CO同源性强,主要来自本地供暖用煤。     

秸秆焚烧对哈尔滨市灰霾天气的影响

2015年11月1—4日,哈尔滨市及周边地区发生了连续的灰霾天气,颗粒物浓度急剧升高。污染发生时,监测仪器均布设在哈尔滨市区上风向30 km处(哈尔滨市双城区)并开展了连续96 h的监测分析。综合利用气象观测资料,3D可视激光雷达监测资料及地面空气污染监测资料分析了灰霾天气发生的气象条件和污染边界层特征,根据哈尔滨市双城区大气污染物排放源谱库对主要成分进行来源解析,结合颗粒物质量浓度和气象条件研究了秸秆焚烧对灰霾天气的影响。结果表明,灰霾天气持续期间,夜间生物质燃烧源成为该地区颗粒物的第二大源;秸秆焚烧产生的大气污染物,由于地面长时间静风,污染边界层降低等原因,致使本地污染物累积、不易扩散,加剧了本次污染。