2015年福州市大气颗粒物污染特征

为了解福州市大气颗粒物污染状况,利用中国环境监测总站发布的实时大气环境监测资料,结合气象资料和HYSPLIT4轨迹模式,分析了2015年福州市大气颗粒物污染特征和典型污染过程.结果表明:2015年福州市ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）年均值分别为55.8和29.2μg/m3,均低于GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值.颗粒物浓度季节性变化特征明显,表现为冬春季高、夏秋季低的变化特征. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）为52%,普遍低于我国东部其他大中城市;日际变化明显,受混合层高度日变化和机动车排放的影响,呈双峰形态. ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）日变化趋势与ρ（PM₁₀）日变化特征相反,即ρ（PM₁₀）高时ρ（PM_2.5）所占比例低,ρ（PM₁₀）低时ρ（PM_2.5）所占比例高,表明早晚高峰机动车排放所造成的颗粒物污染以粗颗粒物贡献为主.福州市颗粒物污染天气成因主要有"积累型"和"输送型"污染. 2015年1月5-6日发生的污染过程,是在一次静稳、高湿天气形势下,本地排放的污染物在不利于扩散的气象条件下聚集、二次转化,导致颗粒物浓度升高、能见度降低. 2015年1月17-19日的污染过程主要是北方污染物随冷空气输送南下,导致本地颗粒物浓度迅速升高、能见度迅速降低.研究显示,福州市PM₁₀和PM_2.5优良率较高,颗粒物污染主要发生于冬季,污染成因包括局地累积和区域输送.      

鞍山大气颗粒物浓度的变化特征

利用鞍山大气成分监测站Grimm180观测的2007年颗粒物数浓度,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)以及台站的常规气象观测资料,分析了该地区颗粒物数浓度的谱分布、质量浓度的变化特征及与气象条件的相关性. 结果表明:颗粒物数浓度谱分布符合Junge分布;参数υ与能见度呈负相关,υ值越大且PM0.45占PM₁₀的数浓度比例小于90%,能见度较差;颗粒物质量浓度日变化呈双峰特征,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM_1.0)之间有很好的相关性,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.654,ρ(PM_1.0)/ρ(PM_2.5)的平均值为0.832,ρ(PM_1.0)/ρ(PM₁₀₎平均值为0.545;鞍山地区年主导风向为SE,颗粒物质量浓度变化受辽宁沙尘移动路径的影响较小,主要受排放累积型污染影响,其中大雾天气条件下颗粒物质量浓度较高,大雾期间的回归方程截距较年平均回归方程的大,这对研究颗粒物质量浓度的突变特性具有指示作用.      

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.      

兰州冬季大气污染来源分析

利用WRF(天气研究与预报模式)输出的高分辨率气象数据驱动HYSPLIT_4.9(混合单粒子拉格朗日轨迹模式),结合PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(权重浓度轨迹分析)模拟研究复杂地形下兰州城市尺度大气污染物局地输送特征、潜在源区及其对空气质量的影响. 结果表明:2002—2008年影响兰州城区冬季12月空气质量的轨迹可分为5类,输送类型可分为城区内输送和城区外输送. 第1、3类轨迹出现频率均大于20%且污染轨迹出现频率均大于38%,是污染物的主要输送路径,对应潜在源区为兰州城关区东北部和榆中县东部,这2个源区对ρ(PM₁₀)的影响最大,对ρ(SO₂)的影响最小,对ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)的贡献分别超过200、80和60 μg/m3. 来自榆中县的第4类轨迹和兰州西固区的第5类轨迹易造成大气重污染,而来自皋兰县的第2类轨迹属于清洁轨迹. 兰州冬季污染既受局地输送的影响,也与地面天气形势密切相关.      

苏州城区能见度与颗粒物浓度和气象要素的相关分析

利用苏州市2009年9月─2010年5月的颗粒物(包括黑碳,PM_2.5和PM₁₀)质量浓度、能见度、相对湿度、风速、风向、气温等观测资料,分析了苏州城区能见度与颗粒物质量浓度及气象要素的相关关系.结果表明:ρ(黑碳),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎与能见度的r(相关系数)分别为-0.465,-0.359和-0.238,这3种颗粒物中,能见度与ρ(黑碳)的相关性最显著.当相对湿度≤60%时,ρ(黑碳),ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀₎与能见度的r分别为-0.675,-0.411和-0.364.相对湿度较低时,颗粒物与能见度相关性较好.能见度与温度、风速的r分别为0.132和0.188,与相对湿度的r为-0.632.用颗粒物质量浓度和气象要素建立的能见度多元线性回归模型效果不好,在该模型基础上用ρ(黑碳),ρ(PM₁₀₎和相对湿度建立了能见度的多元二次回归模型,R(复相关系数)达到0.865,R2(复决定系数)达到0.749.      

青岛市不同空气质量下可培养生物气溶胶分布特征及影响因素

利用Andersen空气微生物采样器采集青岛市不同空气质量下的可培养生物气溶胶,分析了其浓度和粒径分布特征,并利用Spearman’s相关性分析了可培养生物气溶胶浓度和空气质量指数中的颗粒物质量浓度〔ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)〕、气体污染物质量浓度〔ρ(O₃)、ρ(SO₂)、ρ(NO₂)〕和气象参数(温度、相对湿度、风速)之间的关系.结果表明:可培养真菌和细菌气溶胶浓度范围分别为133～1 113和13～212 CFU/m3.真菌气溶胶浓度与ρ(SO₂)、ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)均呈正相关,而与相对湿度呈显著负相关(P<0.05).细菌气溶胶浓度与ρ(NO₂)、ρ(SO₂)呈负相关,而与ρ(O₃)、温度呈正相关.风速对可培养生物气溶胶浓度的影响较小.以AQI(空气质量指数)中ρ(PM₁₀)为依据,将研究时间段空气质量划分为4个空气污染等级.在不同污染等级下,真菌气溶胶均呈对数正态分布,粒径主要分布于2.1～4.7 μm.低污染时细菌气溶胶呈偏态分布(粒径>4.7 μm),高污染时粒径分布发生改变.初步推断,随着空气污染等级的升高,可培养生物(真菌+细菌)气溶胶总浓度增加,但单位颗粒物上的浓度变化较稳定.ρ(PM₁₀)是影响可培养生物气溶胶浓度及粒径分布的主要因素.      

天津春节期间烟花爆竹燃放对空气质量的影响

为明晰春节期间烟花爆竹燃放对大气环境的影响,利用天津地区2016年和2017年春节期间（除夕至农历十五,公历2016年2月7-22日、2017年1月27日-2月11日）大气污染物质量浓度的监测数据和气象观测资料,对这一时期大气污染物质量浓度的变化规律进行分析.结果表明:天津春节期间大气颗粒物质量浓度峰值均出现在初一的00:00-01:00.烟花爆竹燃放对ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）影响较大,尤其是对地面污染物质量浓度影响最大,并且对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的影响高度相对增高,但对ρ（NO₂）的实时影响最小.初一00:00-00:01,ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）、ρ（SO₂）和ρ（NO₂）分别增加了305、178、80和7 μg/m3.烟花爆竹燃放使ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化曲线较非春节期间波动性增强,主峰值区（20:00-翌日01:00）污染物质量浓度升高和出现的时间延后;ρ（SO₂）主峰值出现时段由09:00-10:00变为00:00左右,并且其峰值剧增.烟花爆竹燃放使夜间空气中ρ（PM_2.5）上升,导致ρ（PM_2.5）在ρ（PM₁₀）的占比显著升高.2016年和2017年春节期间,PM_2.5、PM₁₀和SO₂的最大小时质量浓度及其变化率均高于春节前后（除夕前15 d和农历十五后15 d）,而NO₂和CO的最大小时质量浓度及其变化率则低于春节前后.2016年和2017年除夕ρ（PM_2.5）的半衰期分别为4.7和3.6 h.研究显示,即使在有利于扩散的气象条件下,烟花爆竹燃放仍可使天津地区ρ（PM₁₀）、ρ（PM_2.5）和ρ（SO₂）短时迅速增大,污染物质量浓度主峰值均出现在夜间,ρ（PM_2.5）的半衰期介于3~5 h.      

丹东市大气颗粒物质量浓度变化特征及其与能见度的关系

利用2008年丹东沙尘暴监测站的ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)监测资料,探讨了丹东市大气颗粒物质量浓度的变化特征及其与能见度的关系. 结果表明:由外来源经中长距离输送引发的沙尘中携带了大量的粗颗粒物,而细颗粒物所占比例相对较少;可吸入颗粒物质量浓度具有明显的季节变化特征,冬季最高,夏季最低,春季、秋季居中;丹东粗颗粒物质量浓度较低,但粗颗粒物中细颗粒物所占比例却非常高;颗粒物的粒径越小,其对能见度的影响就越大.      

APEC会议期间石家庄市大气污染特征及空气质量保障措施效果评估

为研究2014年APEC会议期间(11月1—11日)石家庄市大气污染特征并评估空气质量保障措施效果,对处理不同功能区的封龙山站(背景站)、人民会堂站(市区站)、高新区站(开发区站)的ρ(SO₂)、ρ(NO₂)、ρ(CO)、ρ(O₃)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)进行分析,对比了各站点APEC会中与会后、APEC会议期间与2013年同期的空气质量等级状况及污染物质量浓度的变化. 结果表明:2014年APEC会议期间石家庄市整体空气质量好于2013年同期,除O₃外,其余各大气污染物的质量浓度均有明显降低,其中封龙山站的ρ(SO₂)、ρ(NO₂)、ρ(CO)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)较2013年同期分别下降了55.1%、22.9%、16.7%、36.8%、31.0%,人民会堂站的降幅分别为35.5%、28.0%、32.6%、36.9%、56.2%,高新区站的降幅分别为49.4%、26.6%、16.5%、32.9%、53.5%. 应急减排措施也使各站点的首要污染物发生了明显变化,其中扬尘控制措施有效遏制了PM₁₀对于市区站和高新区站的影响,而对于高架源的控制也有效降低了背景站的SO₂污染水平. 结合后向气流轨迹和气象图分析发现,尽管2014年APEC会议期间石家庄市的气象条件较2013年同期更不利于污染物扩散(污染气象指数等级高、气团滞留时间长),但通过地方政府采取的一系列应急减排措施,其空气质量仍有明显改善.      

新型冠状病毒肺炎疫情防控时期上海市空气质量特征及成因分析

为研究新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情防控政策实施对上海市大气污染物质量浓度的影响,利用上海市内环某高层顶楼微环境平台观测了政策实施前10 d（2020-01-14—23）和实施后20 d（2020-01-24—02-12）的PM_2.5和PM₁₀质量浓度及气象要素（温度、相对湿度、风向、风速、大气压及降雨）,结合2019年同期观测数据和杨浦四漂空气质量监测点的气态污染物逐时数据,采用描述性统计、合成分析、拉格朗日粒子扩散模式和Spearman相关系数方法,分析了政策实施前、后大气污染物特征及其影响因素。结果表明:1）污染物浓度变化方面。政策实施后,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）和ρ（NO₂）均明显降低,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）分别由61.4,102.4 μg/m3降至38.1,63.5 μg/m3,降幅均为38.0%,ρ（NO₂）由57.3 μg/m3降至27.0 μg/m3,降幅达到52.9%,而ρ（O₃）由47.6 μg/m3增至69.5 μg/m3。ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化特征由实施前的双峰双谷型变为单谷型。2）气象因素影响方面。上海地区南风异常减弱了冬季风强度,对流层中层正距平异常抑制了对流活动的发展,易导致大气污染物在近地面的汇聚。ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）与相对湿度呈负相关,风速对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的影响与风向有关。3）外源输入影响方面。长三角城市群及山东省、河南省等周边区域对上海市ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）贡献显著。     

基于天气背景天津大气污染输送特征分析

区域输送是大气污染防治中需要考虑的重要因素,本文利用大气化学模式定量估算2016年10月~2017年9月区域输送对天津的影响,重点基于天气背景分析区域输送影响和气象条件的关系,为京津冀地区大气污染联防联控提供支撑.结果表明,京津冀地区各城市区域输送贡献百分率平原城市显著高于沿山城市,天津一次PM_2.5本地贡献62.9%,区域输送贡献37.1%,主要受沧州、廊坊、河北中南部、北京、唐山和山东等地输送影响,每年4~6月区域输送最显著,7~8月区域输送最弱.区域输送与天气形势、风场和降水等气象条件密切相关,高压后和锋前低压是区域输送占比最高的两种污染天气类型,西南风、西风和南风3个风向下天津大气污染输送影响最为明显,风速2~3 m ·s^-1时最有利于PM_2.5区域传输,降水超过5 mm以上将降低大气污染物区域传输效率.对于不同污染类型和重污染阶段,轻度污染天气时区域输送贡献最为明显,比均值偏高20.5%,重污染天气虽受静稳气团控制,但由于周边区域高浓度的PM_2.5,污染气团迁移对区域内污染聚集传输有显著影响,重污染期间PM_2.5输送贡献占比超过均值,约偏高10%~15%.重污染过程中,开始积累阶段和峰值阶段,输送贡献占比高于其它时期,与暴发阶段相比偏高14.5%和19.5%,重污染暴发阶段本地排放贡献更明显,比均值偏高9.9%.     

基于WRF-Chem和EMI指数的新冠肺炎疫情期间沈阳市大气污染物浓度变化原因分析

利用2015—2020年沈阳市空气质量监测数据、地面气象观测资料、环境气象评估指数（EMI）产品、NCEP再分析资料及WRF-Chem数值模式,分析新冠肺炎疫情防控期间沈阳市主要大气污染物和气象要素的变化情况,研究空气质量对污染物减排和气象要素变化的响应.结果表明：疫情防控导致沈阳市PM_2.5、PM₁₀和NO₂质量浓度下降,但O₃质量浓度小幅增加;PM_2.5和NO₂对人为减排的响应更敏感;防控期内沈阳市气象条件有利于污染物的清除,气象条件使PM_2.5质量浓度下降16.37%,防控减排措施导致PM_2.5质量浓度下降22.96%;在疫情防控的背景下,不利的气象条件和污染物排放的突然增加共同造成重污染天气发生,其中不利气象条件的贡献大于排放增加的贡献;减排措施对防控期间重污染天气过程污染物峰值浓度有明显的削弱作用.     

郑州市冬季大气PM2.5传输路径和潜在源分析

针对郑州市2017年12月~2018年2月的冬季气象数据和大气污染物质量浓度在线监测数据,分析了气象条件对颗粒物浓度的影响.通过混合型单粒子拉格朗日综合轨迹(HYSPLIT)方法模拟了郑州市冬季48 h的气流后向轨迹,同时进行了聚类分析,并使用潜在源贡献因子(PSCF)方法和浓度权重轨迹(CWT)方法分析了郑州市冬季PM_(2.5)的潜在污染来源和不同潜在源区对郑州市大气PM_(2.5)浓度的贡献.结果表明,低风速、高湿度和较少的降水是造成颗粒物污染严重的重要气象因素;超过60%的后向轨迹来自西北方向,其次是来自京津地区的轨迹占比为25.6%,而来自南边和东边的轨迹只占7.5%和6.1%,但对应着较高的PM_(2.5)浓度;郑州市冬季PM_(2.5)的潜在源区主要是北部的京津冀传输通道城市,包括焦作、开封、新乡、鹤壁、濮阳、安阳、邯郸和邢台,此外,相邻省份包括山西省、湖北省和安徽省部分区域对郑州市大气PM_(2.5)污染水平也有着较大的影响和贡献.     

利用多元线性回归方法评估气象条件和控制措施对APEC期间北京空气质量的影响

气象条件对大气污染物的扩散和传输有重要影响,准确分离和定量气象因素对空气质量的影响是评估大气污染控制政策有效性的前提.本研究利用APEC会议期间及前后(2014-10-15～2014-11-30)北京城区朝阳观测站点SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)以及气象因素的观测数据,采用多元线性回归分析方法,定量评估了气象条件和空气污染控制措施对APEC期间北京空气质量的影响.在假定排放条件不变的情况下,基于气象因素参数建立的预测污染物浓度的多元线性回归模型模拟效果较为理想,决定系数R~2在0. 494～0. 783之间.控制措施使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低48. 3%、53. 5%、18. 7%、40. 6%、3. 6%、34. 8%、28. 8%和40. 6%,气象因素使得APEC控制期SO_2、NO、NO_2、NO_x、CO、PM_(2.5)、PM_1和PM_(10)浓度分别降低1. 7%、-2. 8%、18. 7%、4. 5%、18. 6%、27. 5%、30. 6%和35. 6%.气象因素和控制措施共同作用使得APEC控制期北京空气质量得到了明显改善.控制措施对SO_2和氮氧化物浓度的下降起主导作用,气象因素对CO浓度的下降起主导作用,气象因素和控制措施对颗粒物浓度降低的贡献相当.本研究还利用相对权重方法研究了气象因素对污染物浓度影响的贡献,结果表明影响不同污染物浓度的决定性气象因素不同.     

珠三角秋季典型气象条件对空气污染过程的影响分析

利用空气质量指数(AQI)、主要大气污染物浓度和气象要素、天气图等数据资料,结合中尺度数值天气预报模式WRF,对2014年10月珠三角地区污染期间的天气形势及气象特征进行了分析.结果表明,WRF模式可以较好地反映珠三角地区主要城市地面和高空气象要素的时空变化,9个城市平均地表的温度、相对湿度和风速的模拟值与观测值的相关系数分别为0.90、0.87和0.78.对2014年10月3次污染过程的分析表明,造成该时段珠三角地区空气污染的天气形势主要是高压底部型和均压场型.静风或小风(2 m·s~(-1))及稳定的大气层结均不利于污染物的扩散,同时由于偏北气流输送周边污染物到珠三角地区,导致污染物浓度不断增加.相对湿度低于65%时,珠三角地区首要污染物以O_3为主;相对湿度高于70%时,PM_(2.5)浓度逐渐增加,成为主要污染物.高温等气象条件会影响光化学反应,加重珠江三角洲的空气污染,表现了该地区大气复合污染的特性.     

2014~2017北京市气象条件和人为排放变化对空气质量改善的贡献评估

2014～2017年北京地区霾日数和污染日数逐年减少,PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2年平均质量浓度下降,污染程度缓解,采暖期中的11～12月尤为明显.针对空气质量的显著改善,从气象条件的改善和减排措施两方面进行探讨分析,并结合数值模式和大数据挖掘技术实现气象和排放对大气污染贡献率的定量化研究.结果表明,2017年与过去3 a相比,平均风速增加7. 9%,≥3. 4 m·s~(-1)的风速频次最高(10. 6%),≥70%湿度日占比最小(25. 1%);其中,采暖期与过去3 a同期相比,小风日数减少8. 6%、大气环境容量指数和通风指数平均增加约11%,边界层高度以3. 2%·a~(-1)的速率升高,尤其11～12月各要素改善更显著,且该时段内2014年各因子变化与2017年相似.非采暖期(4～10月)累积降水量558. 3 mm,仅次于2016年,有利于污染物的清除和湿沉降.利用WRF-CHEM对霾和污染频发的12月进行模拟发现,气象要素的改变导致2017年12月北京PM_(2.5)质量浓度较2014～2016年同期分别降低5%、38%和25%.因缺少政府实际施行的减排方案,无法利用WRF-CHEM量化气象和减排的具体贡献率,因此借助大数据挖掘算法,基于K近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对气象和减排对空气质量改善的贡献进行评估,结果显示2017年减少的霾日和重污染日,65. 0%归因于减排的贡献,35. 0%归因为气象条件的改善.可见,气象与生态环境部门应继续加强数据开放共享,科学开展气象条件预报与减排评估.     

高空偏北风背景下北京地区高污染形成的环境气象机制研究

在北京地区,有一类高污染产生在850 h Pa以上为偏北风的背景下.利用气象观测资料、NCEP再分析资料和地面PM2.5浓度监测结果分析了环境气象条件在这类污染过程形成中的作用.结果表明,在污染物浓度逐渐升高的过程中,环境大气并不总是处在层结稳定状态,有利于污染物累积的气象条件来自垂直运动和散度在垂直方向上的"分层"结构.从地面到对流层中层,垂直速度呈上升-下沉-上升的分布,而且散度呈辐合-辐散-辐合的结构.近地层的辐合导致周边的污染物向本地汇集,上升运动则将它们送向空中.但是,叠置在其上空的、长时间维持的下沉气流层却阻止了污染物继续向上运动,从而导致近地面层的污染浓度不断升高.垂直运动出现"分层"是由于高空偏北风并没有侵入到边界层内,近地层仍然维持偏南风或小风,冷空气太弱或者没有冷空气活动是高空偏北风不能到达近地层的主要原因.而下沉气流层的形成则与其上空的空气辐合有关,该辐合层源自偏北气流中的风速脉动.因此,环境大气动力作用是高空偏北气流型空气污染过程形成的关键机制.关注对流层中下层温度24 h变化、垂直速度和散度的垂直分布将有助于提高此类高污染过程的诊断分析和预报能力.     

奥运前期与奥运期间北京市大气细颗粒物特征比较分析

利用城市生态系统研究站对北京市奥运前后(2008年6～9月)大气中细颗粒物(PM2.5)进行连续监测,获得不同阶段PM2.5日平均浓度的动态特征,分析气象因素、人为控制管理措施对颗粒物浓度的影响.结果表明,近北五环的生态中心站点(RCEES)颗粒物日均浓度平均值为0.067 mg.m-3,奥运期间的颗粒物浓度(0.060 mg.m-3)比奥运前期(0.081 mg.m-3)减少了约26%.而位于南二环市中心的教学植物园站点(JX)颗粒物浓度平均含量为0.078 mg.m-3.JX站点奥运期间的颗粒物浓度(0.069 mg.m-3)比奥运前期(0.095 mg.m-3)减少了约27%.各个阶段PM2.5的日变化都基本呈现双峰态势.第一个峰值出现在08:00～10:00左右,RCEES站点颗粒物浓度为0.068 mg.m-3,JX站点浓度值为0.089 mg.m-3;另一个峰值出现在晚20:00～22:00左右,RCEES和JX站点颗粒物浓度为0.079 mg.m-3和0.083 mg.m-3,这主要与上班交通高峰导致的尾气排放污染和道路扬尘污染等有关.研究气象参数发现奥运期间与奥运前期气象条件无显著差异,属于高温高湿风力不大的典型北京夏季天气条件.奥运期间颗粒物浓度与温度呈显著正相关(P<0.01),而与风速、相对湿度及降水相关性不显著(P>0.05).而连续多年大气污染综合治理措施和奥运空气质量保障措施的实施,产生了显著环境效益.在自然因素相差不大的条件下,人为控制因素对奥运期间颗粒物的下降起到主导作用.     

2010年广州亚运期间空气质量与污染气象条件分析

利用2010年11月4日～12月10日广州地区NO2、O3、SO2、PM、能见度实测资料,区域空气污染指数RAQI及大气输送扩散特征参数,分析广州亚运期间空气质量与气象条件变化特征.结果表明,亚运期间空气质量比亚运前后好,能见度比亚运前后大,PM1和PM2.5浓度比亚运前后小,能见度与PM1和PM2.5有较好的反相关;亚运期间NO2和SO2日均值和小时均值均达到国家一级标准,PM10日均值和O3小时均值均满足国家二级标准,污染物得到较好的控制;广州地区SO2受本地源和外地源远距离输送叠加影响,NO2受本地源影响较大;广州周边城市NO2、SO2和PM10有向广州输送的潜势,而广州O3有向其周边城市扩散的潜势;亚运期间污染气象条件比亚运前后有利,亚运期间污染物浓度降低得益于政府实施的减排措施及良好的气象条件.     

江西省冬季大气典型污染过程的气象成因研究

选取2019年1月江西省两次大气污染过程为研究对象,利用常规气象观测资料、美国国家环境预报中心（NCEP）再分析资料、全球资料同化系统（GDAS）气象数据和空气质量数据,分别从局地气象要素变化、地面天气形势、大气动力和热力条件及污染潜在源区等进行分析,对比两次污染过程形成机制.两次污染过程地面天气形势分别为冷锋前部型和低压倒槽型.冷锋前部型污染形成主要原因为冷空气南下在江西省减弱辐合导致上游细颗粒物输送并堆积,西北风增大细颗粒物浓度降低.低压倒槽型污染形成原因为较长时间处于高湿、小风或静风、逆温下的污染累积.对两次过程中污染较为严重的九江市进行分析,冷锋前部型九江市近地面主要受西风影响,低压倒槽型主要受东北风影响,低压倒槽型九江市风速多在2 m·s^-1以下.两次污染期间大于3 m·s^-1的风速有利于污染物清除.长时间高湿、小风（< 2 m·s^-1）及风场辐合,是低压倒槽型九江市重污染维持较长时间的重要原因.低压倒槽型大气垂直结构较冷锋前部型稳定.低压倒槽型垂直湍流弱、低层风速小于2 m·s^-1,且存在多层逆温和深厚的湿区,冷锋前部型存在明显下沉运动,逆温强度明显弱于低压倒槽.九江市PM_2.5污染潜在贡献源主要来自河南东部、山东西部和安徽西北部;低压倒槽型九江市潜在源区主要位于江西省内及与江西省接壤的湖北东南部、安徽西南部.