一次强沙尘过程对江苏省空气质量的影响研究

2021年3月15—17日,江苏省自北向南经历了一次严重沙尘污染过程,在此期间对连云港和苏州2市的PM_(10)和PM_( 2.5)质量浓度,以及退偏振比参数进行连续观测,结合后向轨迹(HYSPLIT)模型对沙尘气团来向进行分析。结果表明,本次沙尘过程起源于蒙古国南部,起沙之后自西北至东南传输,约24 h后开始影响江苏省。受其影响,江苏省3月16日4市达重度污染,沙尘对苏北和苏南城市影响差异较大,连云港市PM_(10)质量浓度短时高达978μg/m^( 3),近地面至高空2 km退偏振比值达0.3左右,沙尘特征较明显;苏州市受沙尘影响时间较连云港滞后约14 h,PM_(10)质量浓度峰值仅为155μg/m ^(3),以浮尘天气为主。     

2010年春季沙尘天气对北京市空气质量的影响及其天气类型分析

利用2010年3-5月北京市市区以及北京西北部、西部和东部3个不同方位边界的空气质量自动监测站监测数据,结合气象资料和激光雷达观测数据,分析了春季外来沙尘对北京市空气质量的影响。研究结果表明:2010年春季北京市出现15次外来沙尘天气,外来沙尘输送对北京市空气质量的影响天数为21 d,直接造成15 d空气质量超标,最严重的一次API指数达到最大值500。沙尘的天气形势特征以及输送路径的不同,对北京市空气质量的影响有明显差异。当低压中心过境时,沙尘天气影响最重,颗粒物浓度显著上升,气态污染物迅速下降,沙尘呈现自西北向东南输送的特征;低压底部过境与低压中心过境类似,但是沙尘强度略弱;除此之外,沙尘回流也可以直接造成北京市空气质量超标,颗粒物浓度和气态污染物浓度均表现出上升的变化趋势。     

克拉玛依市空气质量特征分析

为研究克拉玛依市空气质量特征,对2015年克拉玛依市空气自动站监测数据进行分析。结果表明,克拉玛依市空气质量整体较为清洁,优良天数占有效监测天数的91.5%,PM_(2.5)平均浓度为31μg/m~3,PM_(10)平均浓度为64μg/m~3,PM_(2.5)在PM_(10)中占比近半;SO_2和NO_2浓度相对不高,NO_2/SO_2比值为2.4,流动源问题相对突出;对各项污染物的综合指数分担率分析发现,克拉玛依市PM_(10)和PM_(2.5)为综合指数分担率最高的因子,不足四分之一,O_3排第三位,超过五分之一,SO_2最低,仅为3.6%。     

影响泰州市空气质量的几种沙尘类型分析

利用2020年11月—2021年5月泰州市大气颗粒物自动监测数据,结合激光雷达观测资料、气象资料及后向轨迹模式,研究分析不同类型沙尘天气过程对泰州市空气质量的影响。结果表明,研究时段泰州市受到沙尘天气影响共计12次,影响天数21 d,污染天数占比达42.9%;按照影响时长和影响程度将沙尘天气过程分为直接影响型、移速缓慢型、边缘影响型、入海回流型等4种类型;由于天气形势背景和传输路径差异,不同类型沙尘对泰州市空气质量影响程度差异较大,整体而言,移速缓慢型沙尘、入海回流型沙尘对泰州市空气质量影响更为显著。     

2021年青岛市一次PM2.5和沙尘混合空气污染过程分析

以2021年3月青岛市空气自动站监测数据为依据,借助环境气象激光雷达、气溶胶激光雷达、在线离子色谱仪等技术手段,并利用后向轨迹模式(HYSPLIT)对青岛市一次PM_(2.5)和沙尘混合空气污染过程、气象条件、颗粒物组成以及传输路径等进行了综合分析。结果表明:静小风、湿度大、垂直方向逆温以及高空多次向近地面的污染物输送是第1阶段PM_(2.5)污染的主要原因,NO^(-)_(3)、SO^(2-)_(4)、NH^(+)_(4)浓度分别占水溶性离子浓度总和的51.7%,24.8%,22.4%,三者之和占ρ(PM_(2.5))的52.3%,机动车源、工业源和燃烧源贡献较大,其中尤以机动车源影响最显著;第2阶段各子站颗粒物浓度变化呈现明显的传输特征,PM_(2.5)中Ca^(2+)浓度升至第1阶段的6倍,沙尘源影响显著,污染气团主要来自蒙古国和我国内蒙古,前期由西北地区直接到达青岛,后期是经渤海湾、烟台到达青岛东南海域,最后回流至青岛;冷高压强度较弱导致近地面水平扩散条件不利,ρ(PM_(10))长时间维持在较高水平。     

2005—2010年沙尘天气影响我国城市环境空气质量分析

根据2005年建成较完整的环保重点城市空气质量日报监测网后的监测数据,分析2005—2010年期间,影响113个环保重点城市空气质量的沙尘天气过程次数范围在每年5~14次之间,平均每年10次左右,总计59次。在此期间,影响113个重点城市空气质量的沙尘天气过程累计的影响时间总计130 d,平均在每年22 d左右。影响环保重点城市的沙尘天气过程主要集中在3—5月,在部分年份的1—2月、6月和11—12月也有出现。受沙尘天气影响,113个重点城市总共的超标天次平均每年在332 d次左右,每年范围在147~546 d次之间。其中,受沙尘暴天气影响的重污染天次平均每年在40 d次左右,每年范围在14~78 d次之间。受沙尘暴天气影响的超标天和重污染天主要出现在3~5月。近年来沙尘天气对我国尤其是北方地区的影响程度很大。每年沙尘天气过程对我国城市空气质量影响的时间不短,尤其在春季对我国东中部地区城市造成了很严重的影响,近年大范围的沙尘天气过程还影响到了我国东南包括台湾地区和香港澳门地区。     

2017年江苏省PM2.5数值模拟及内外源解析

根据江苏省72个国控点监测数据,采用了区域大气模式和多尺度空气质量模式系统(RAMS-CMAQ)模拟了2017年江苏省ρ(PM_2.5)的时空分布,耦合综合源追踪算法(ISAM)分析了不同地区排放源对ρ(PM_2.5)的贡献特征。结果表明,PM_2.5模拟与观测值的相关系数(r)=0.76,标准平均偏差(NMB)=5.2%,均方根误差(RMSE)=23.4μg/m₃,模拟结果落于观测结果0.5~2倍的比例(FAC2)=84.2%。源追踪模块结果显示,夏季主要受东南风控制,本地排放的贡献更大(省内贡献为52.34%),其他季节受偏北风输送影响,外源输送的影响较大(省外贡献为53.48%~56.84%);冬季苏北5市的排放贡献比沿江8市的更大,而春、夏季沿江8市排放贡献较大。     

外来沙尘输送对北京市空气质量影响的预报预警技术初步研究

利用多方位监测数据和气象资料,分析了2010—2011年春季外来沙尘输送对北京市空气质量指数的影响,提出外来沙尘对北京市空气质量级别影响的预报判据。此外,基于NAQPMS模型的沙尘模块,开展数值预报研究,并对北京市2010年3月一次沙尘天气污染过程进行数值模拟试验,结果表明,模拟的PM10浓度值与实测值有较好的一致性。通过判别预报和数值模拟两种预报技术的开展,可以预报沙尘输送影响的空气质量级别、沙尘分布和演变规律,为进一步开展空气质量预报预警和防控沙尘工作打下了很好的科学基础。     

近58 a巴音郭楞蒙古自治州沙尘天气气候特征分析

利用巴音郭楞蒙古自治州(以下简称巴州)境内各气象站1961—2019年统计的逐日天气气象资料,分析巴州沙尘天气的地理分布、时空分布及年际变化。结果表明：沙尘天气的分布受地形地貌影响较大,在巴州南、北部较高海拔山区基本无沙尘天气,巴州南部平原地区若羌县、且末县沙尘天气最多;巴州平原地区全年都有沙尘天气出现,其中,春季(3—5月)沙尘天气最多,冬季沙尘最少;自1961年以来库尔勒市沙尘、浮尘、扬沙、沙尘暴天气表现为减少的趋势。但2010年以来,浮尘天气日数有明显反弹,产生这种反弹现象的主要原因是近几年气候变暖,气温冷暖变幅加大,极端灾害性天气事件频发等。     

中国部分地区2021年几次典型沙尘天气遥感监测分析

2021年,中国北方地区经历了多轮大范围沙尘天气,波及西北、华北、东北甚至黄淮、长三角等地区。其中,3月份出现自2010年以来最强沙尘天气过程。该研究基于Himawari-8静止卫星数据和地面同步空气站点监测数据,分析了2021年3月14—17、27—30日和4月14—15日3次典型沙尘天气过程。分析结果显示：2021年3月14—17日沙尘天气影响范围最广,沙尘分别在不同时间段起源于蒙古国西北部、中国甘肃和青海交界处、新疆和甘肃交界处,大范围沙尘天气是多处尘源综合作用的结果。3月27—30日和4月14—15日沙尘主要起源于蒙古国,沙尘源较单一,影响范围相对集中,但某些时段受影响区域的沙尘强度很高。地面同步空气站点PM₁₀监测数据与卫星数据有很好的一致性。     

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。     

空气质量AQI实时发布的改进探讨

针对《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》(HJ 633-2012)中对空气质量AQI实时发布存在的欠缺,从增加颗粒物1 h浓度的AQI分级浓度限值及颗粒物24 h滑动平均值计算方法改进着手,解决PM2.5和PM10的24 h滑动平均值实时延迟、1 h平均值代替24 h滑动平均值偏高等问题。     

区域PM2.5时空回归建模与预测

基于区域PM_(2.5)时空建模和预测的需要及PM_(2.5)浓度呈现明显的时空分布趋势的状况,以苏南地区2014年PM_(2.5)日监测数据为实验数据,使用回归克里格对区域PM_(2.5)进行时空建模和估值。利用最小二乘法建立了PM_(2.5)与时空位置的三元二次回归趋势模型,建模点趋势值与实测值间的平均误差接近于0,表明趋势模型拟合效果较好;拟合了样点残差的理论变异函数模型,表明该地区PM_(2.5)的空间和时间相关性范围分别为150 km和4 d;基于该模型,使用时空普通克里格对残差进行时空插值;插值结果与趋势项相加,得到PM_(2.5)回归克里格估值结果;通过对比不考虑趋势的时空普通克里格估值结果,发现考虑时空趋势的时空回归克里格法精度提高了1. 29%。对所提方法进行了创新性分析,并对不足之处进行了讨论。     

潍坊市大气环境中PM2.5和PM10的污染特征及来源解析

于2017年1月—2018年1月在潍坊市城区8个监测点位按季节采集了环境空气颗粒物样品,对其组分进行分析;采用电子低压冲击仪（ELPI）稀释采样法和稀释四通道法2种源采样方法同步采集源样品,建立了潍坊市本地化的燃煤源、钢铁源等排放源的颗粒物源成分谱;结合排放源清单,利用化学质量平衡受体模型（CMB）开展不同行业的细颗粒物（PM_2.5）和可吸入颗粒物（PM₁₀）的精细化来源解析。结果表明,各监测点位ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）年均值均超过环境空气质量二级标准;潍坊市城市扬尘、土壤风沙尘、建筑水泥尘特征组分分别为硅（Si）、Si、钙（Ca）,燃煤尘和造纸碱回收尘的特征组分均为硫酸根离子（SO₄^2-）;PM_2.5首要的贡献源类为煤烟尘,分担率为36%;其次为机动车尘,分担率为25.4%;扬尘的分担率为21.8%;煤烟尘中分担率最高的是工业燃煤（18%）;机动车尘中以载货汽车分担率最大（14%）。PM₁₀首要的贡献源类也是煤烟尘,分担率为30.9%,其次是扬尘（27.6%）、机动车尘（21.5%）;煤烟尘中分担率最高的是工业燃煤,为15.4%,机动车尘中以载货汽车分担率最大,为11.8%。工艺过程的分担率均较低。     

空气自动监测中PM2.5与PM10 “倒挂”现象特征及原因

采用不同原理的自动监测仪器在不同季节同时测定PM2.5与PM10,对所得数据中的PM2.5与PM10\"倒挂\"现象进行分析。结果表明,当PM10采用振荡天平法时,PM2.5与PM10的\"倒挂\"率较高;冬季和夏季\"倒挂\"现象发生率明显高于其他季节;造成PM2.5与PM10\"倒挂\"的原因主要有监测过程中的随机误差,PM2.5与PM10的监测方法原理不同,监测方法之间存在显著差异等。     

北京城区降水对PM2.5和PM10清除作用分析

基于北京市PM_2.5和PM₁₀质量浓度、组分浓度以及降水数据,利用数理统计、相关性分析等方法分别从降水总量、降水时长和降水前颗粒物浓度3个角度研究降水对PM_2.5、PM₁₀的清除作用,同时以一次典型降水过程为例,具体分析降水对颗粒物的影响。结果表明：降水总量的增加有助于促进PM_2.5、PM₁₀的清除,随着降水总量增加,PM_2.5、PM₁₀的平均清除率提高,有效清除的比例增加;连续降水可增强对大气颗粒物的湿清除作用,连续降水达3d可有效降低PM_2.5、PM₁₀浓度;降水对PM_2.5、PM₁₀浓度的清除率和大气颗粒物前一日的平均浓度有较好的正相关性。降水对大气颗粒物的清除可分为清除、回升和平稳3个阶段,各个阶段大气颗粒物的变化趋势不同。降水对于大气气溶胶化学组分和酸碱性的改变具有明显作用,对于大气颗粒物各种组分的清除效果不完全相同。对于大气中OC、NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺去除率较高,且这4种组分主要以颗粒态形式被冲刷进入降水中,加剧了北京市降水酸化程度。     

江苏省级区域空气质量数值预报模式效果评估

采用中国科学院大气物理研究所开发的嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS),搭建江苏省级区域空气质量数值预报模式系统,并测试了该系统对2013年夏季江苏省PM2.5质量浓度未来24 h预报以及7 d潜势预测的效果。结果表明,该系统成功应用于江苏省的空气质量预报;所有地市的24 h预报效果均在合理范围内(平均分数偏差小于±60%且平均分数误差小于75%);7 d潜势预测效果比24 h预报效果略差,整体能准确把握PM2.5质量浓度的变化趋势。     

西安市环境空气PM2.5污染现状及对策初探

文章通过对西安市城市环境空气PM_2.5试点监测数据深入分析,初步摸清了区域PM_2.5污染水平及分布规律,提出了污染防治对策和建议,对现阶段的环境空气PM_2.5污染防治有着重要的参考价值。     

2017年除夕至初一期间湖南省城市环境空气污染特征分析

对2017年除夕至初一期间（1月27—28日）,湖南省14个市州的78个城市环境空气自动监测站点数据进行了分析。结果表明,烟花爆竹的集中燃放会在短时间内造成严重的大气污染,其中,对PM₁₀和PM_2.5影响最为显著,其次是SO₂,NO₂和O₃受影响程度相对最小。集中燃放烟花对PM₁₀和PM_2.5的小时值增长倍数贡献明显。对全省14个城市PM₁₀和PM_2.5的小时值最大贡献量分别为195～652和116~680 μg/m³;最大增高倍数分别为1.8~10.5倍和2.2~15.8倍。其中对郴州市的影响程度最高。城市集中燃放烟花爆竹期间,ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）明显上升,初一01:00最大值为0.69。气象条件也是影响春节期间空气质量的重要因素,风速小、逆温强、湿度大和无降水等不利气象条件使污染物浓度不断累积,形成持续性污染过程。