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.      

海陆风对天津市PM2.5和O3质量浓度的影响

静稳天气下局地环流往往会对污染物的传输扩散起重要作用.根据天津市地处渤海西岸,常年受到海陆风影响的特点,综合气象、环境资料及HYSPLIT模型,针对沿海、市区、城郊、山区等代表性站点,研究了海陆风对天津市ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）的影响.结果表明:①2015年天津市海陆风天数为78 d,占全年的22%;海陆风多集中于6-9月,其中,7月海陆风日最多、2月最少.②ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）季节性变化和空间分布特征不同.春、夏两季ρ（PM_2.5）山区最高、城郊最低;秋、冬两季ρ（PM_2.5）市区最高、山区最低.春、秋两季ρ（O₃）沿海最高、市区最低;夏季ρ（O₃）山区最高、沿海最低.③海陆风对ρ（PM_2.5）有扩散作用,对ρ（O₃）有增加作用.海陆风对沿海ρ（PM_2.5）扩散作用最为明显,致使冬、秋两季ρ（PM_2.5）分别下降20.2%和7.9%;对城郊ρ（O₃）增加作用最为明显,致使秋、夏两季ρ（O₃）分别升高39.8%和16.2%.④个例研究表明,海风向内陆推进过程中垂直方向最高可达1 000 m,受海风影响天津市ρ（PM_2.5）下降,陆风使得ρ（PM_2.5）小幅上升,海陆风总体起扩散作用;海陆风使天津市ρ（O₃）日变化出现3个峰值,日均值明显增大,其中,城郊增幅（68.2%）最大.研究显示,海陆风对天津市ρ（PM_2.5）有扩散的作用,但会增高ρ（O₃）.      

广州城区近地面层大气污染物垂直分布特征

为更好地了解广州城区近地面层大气污染物的扩散与输送过程,利用广州塔4层大气污染物垂直梯度观测平台(高度分别为地面、118、168和488 m)于2014年1月—2015年12月对多种大气污染物进行连续观测,分析了广州城区近地面层大气污染物的垂直分布特征.结果表明:①ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁)、ρ(NO₂)和ρ(NO)随高度的上升而降低,其中ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)在低层(地面点位)—高层(488 m点位)的递减率分别为35%、30%和26%,ρ(NO₂)和ρ(NO)分别为75%和84%;ρ(O₃)随高度上升而增加,其低层—高层的增长率为135%;ρ(SO₂)和ρ(CO)则随高度上升先增后减.②除ρ(O₃)外,其余污染物浓度均符合“冬强夏弱”的季节特征,ρ(O₃)则在夏秋季较高,春冬季较低.冬季ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(NO₂)和ρ(NO)高、低层间差异为全年各季最大,分别为38.6、18.5、49.4和31.9 μg/m3.③各污染物小时浓度日变化特征均不同程度地受混合层发展过程的影响,各高度污染物浓度在一天中混合层高度最高的时段(12:00—17:00)最接近,而在其余时段分层较明显.除O₃外,其余污染物质量浓度在中、低层大致呈早晚双峰分布,而在高层大致呈单峰分布.ρ(O₃)则在各层均保持单峰分布,峰值一致出现在14:00.④对一次典型污染过程分析发现,不同高度的ρ(PM_2.5)和ρ(NO₂)最大差值分别可达183.0和148.0 μg/m3,ρ(PM_2.5)显著地受到本地近地面污染源的影响,污染物高浓度区域主要集中在488 m以下.      

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.      

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.      

两类污染型下中低空风切变对PM2.5浓度影响

基于2015~2020年京津冀地区生态环境监测数据和多源气象数据,分析了北京地区0~3km中低空垂直风切变在不同PM_2.5等级下的演变特征。结果表明,风速日变化特征随着PM_2.5浓度升高而逐渐减弱,PM_2.56级污染时近地面风速日变化基本消失,甚至反向变化;白天边界层风速增大时段对应10m/(s·km)以下的风切变,20:00后增大至12~14m/(s·km),该现象随着PM_2.5污染加重变得更为显著,白天时段近地层垂直风切变较小值(<6m/(s·km))维持,可能是污染严重的信号之一;基于旋转经验正交函数分解法(REOF),将污染日下中低空垂直风切变分为无扰动型和压缩型,压缩型低压强度略强于无扰动型,无扰动型的PM_2.5浓度均值、峰值较压缩型更高,逆温强于压缩型,另外,无扰动型PM_2.5浓度增长期和边界层高度(PBLH)反向变化,压缩型PM_2.5浓度增长期和PBLH同向变化。     

焦作市PM2.5和PM10时空变化特征及其与气象因子的关系

为了研究焦作市大气中PM_2.5和PM₁₀污染状况,基于2018—2020年焦作市50个环境空气质量监测站点的PM_2.5和PM₁₀浓度逐时观测资料,结合气象资料,分析了焦作市PM_2.5和PM₁₀浓度的时空分布特征及气象因素影响。结果表明:1)焦作市PM_2.5和PM₁₀呈双峰型日变化,且具有显著的U形逐月变化规律及冬高夏低、春秋居中的季节性特征。2)2018—2020年PM_2.5和PM₁₀浓度年均值呈西南高东北低的空间差异性特征。与2018年相比,2020年修武县PM_2.5和PM₁₀浓度的下降幅度最大,分别为30.25%、22.72%。3) Spearman相关性分析表明,PM_2.5和PM₁₀浓度与气温、风速呈显著负相关;与气压呈显著正相关;相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,与PM₁₀浓度呈显著负相关。焦作市环保局监测站在东北风、西南风风向PM_2.5和PM₁₀浓度污染较重,博爱县清化镇、沁阳市西万镇和武陟县乔庙乡监测站在西南风风向易出现高浓度颗粒物。该研究结果可为日后工业地区大气污染防治,生产生活的合理规划与布局提供重要参考。     

江淮地区湿沉降对颗粒物清除能力的影响

为了解单次降水总量、降水时长、降水前颗粒物质量浓度对颗粒物清除能力的影响,对江淮地区2017年气象资料与颗粒物质量浓度资料展开分析.分析江淮地区2017年ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）及降水特征,综合对比各季节不同单次降水总量对颗粒物的清除能力,对比不同季节、不同降水时段对颗粒物清除能力的变化特征,以及不同季节降水前颗粒物质量浓度与清除率对应阈值关系.研究表明:江淮地区北部颗粒物质量浓度高于南部,南部单次降水总量和降水总时长较北部高.单次降水总量越大对颗粒物的清除率越高.当单次降水总量大于1.5 mm时,清除率提升最明显,并且秋、冬两季清除率高于春、夏两季;当单次降水总量低于1.5 mm时,春、夏两季清除率高于秋、冬两季.总体上,降水对PM₁₀的清除率高于对PM_2.5.降水时长对颗粒物的清除率具有明显的季节性变化特征.春、秋两季存在降水时长阈值,分别为10和20 h.春季低于该阈值（10 h）清除率为正清除率,高于该阈值清除率为负清除率;秋季低于该阈值（20 h）清除率为负清除率,高于该阈值为正清除率.夏、冬两季总体表现为正清除率.分析降水前颗粒物质量浓度对清除率的影响得知,降水对PM_2.5清除率由负转正的阈值较PM₁₀低,并且冬、春两季清除率阈值较夏、秋两季高,春季、夏季、秋季、冬季的ρ（PM_2.5）清除率阈值分别为35、15、25、30 μg/m3,ρ（PM₁₀）清除率阈值分别为60、50、60、60 μg/m3.单次降水过程中颗粒物所处高度由2 200 m降至1 000 m,并且此次降水对非球形粒子清除效果明显,粒径在2.5 μm以下粒子质量浓度显著下降,其中,粒径在0.7~1.2和1.5~2.5 μm粒子数浓度下降明显;另外,降水对颗粒物中NO₃-和NH₄+去除明显,并且降水后光学EC、光学OC及金属元素质量浓度和占比显著增长.研究显示,当冬季单次降水总量大于1.5 mm,降水前ρ（PM_2.5）大于30 μg/m3、ρ（PM₁₀）大于60 μg/m3时颗粒物的清除率最佳.      

运城市PM2.5时空分布特征和潜在源区季节分析

基于2019年3月～2020年2月环境空气质量监测数据,分析了运城市PM_2.5污染的时空分布特征,并利用HYSPLIT后向轨迹模型和聚类分析等方法探讨不同季节运城市PM_2.5污染的输送路径和潜在源区.结果表明,运城市ρ(PM_2.5)冬季最高(111.24μg·m^-3),夏季最低(30.02μg·m^-3),PM_2.5/PM₁₀秋冬季均大于0.6,表明运城市秋冬两季颗粒物污染以细颗粒物为主;空间上ρ(PM_2.5)年均值呈现北部和中部高、东部和西部低的分布特征,高值区PM_2.5与SO₂、 NO₂和CO呈显著强相关,表明本地排放对高值区ρ(PM_2.5)影响较大,春季和冬季最高值分别位于河津市(58.50μg·m^-3)和稷山县(142.33μg·m^-3),夏季最高值位于南部的平陆县(36.92...     

广州市交通干线附近细颗粒污染特征

利用中山大学大气环境监测平台数据,对广州市交通干线附近的ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)进行了统计学分析,以研究交通干线附近细颗粒污染特征及变化规律. 结果表明:2008—2012年广州市PM_2.5超标严重,但ρ(PM_2.5)有所下降. 受季节性污染源及气象因素影响,广州市夏季ρ(PM_2.5)平均值为42μg/m3,明显低于春、秋、冬三季. ρ(PM_2.5)在工作日与周末差异明显,周末明显高于工作日,而ρ(PM₁)在工作日与周末差异不明显. ρ(PM_2.5)与ρ(PM₁)日变化趋势基本一致,整体上呈白天低、夜晚高,上午低、下午高的特征. ρ(PM_2.5)日变化呈单峰,19:00左右达到最大值(53μg/m3);而ρ(PM₁)呈双峰变化,在20:00左右达到高峰值(43μg/m3),上午09:00左右也有一小峰值(37μg/m3). ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)的相关性较好,R(相关系数)为0.94,PM₁是PM_2.5的主要构成颗粒,所占比重平均值为0.65. ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)均与交通流量存在相关性,在白天和夜晚变化趋势相一致,但交通流量白天与ρ(PM_2.5)更为密切,夜晚则与ρ(PM₁)更为密切.      

南京地区典型大气污染过程分析

文章统计分析了南京市近年来大气污染过程总体特征,选择2009-2011年不同类型的3个典型污染过程,分别讨论了其污染特征和影响因素.结果表明:以API值为污染判断指标,近年来南京市91%的污染过程持续时间在4 d以下,秋冬季节长时间污染过程更多。沙尘型污染受北方沙源地、长距离输送气象条件控制,影响范围广;秸秆燃烧型污染PM_(25)/PM_(10)浓度比例高达70%以上,细粒子(PM_(2.5))污染严重,主要受风向控制影响南京及周边局部地区,在降水冲刷或大风等气象条件下随污染源消失而快速消散;秋冬季的持续污染过程主要受气象条件影响,在均压场控制下,边界层呈局地性环流特征,污染物不断累积。     

苏南农村地区大气PM2.5元素组成特征及其来源分析

为了解苏南农村地区大气细颗粒物的污染水平及其可能的来源,在2002年7月-2003年1月的夏、秋、冬3个季节对雪堰镇和太湖站PM_2.5进行采样和分析,得到了PM_2.5和14种组成元素的质量浓度.研究表明,苏南农村地区PM_2.5的污染水平较高,S,Zn,Pb和As 4种污染元素的质量浓度水平与城市接近;组成元素的季节分布规律存在区域差异,这可能与局地源的贡献,大气细颗粒物中、长距离传输以及复杂的气象条件有关.因子分析结果表明,土壤源、燃煤源、冶金或垃圾焚烧和汽车尾气4类源对PM_2.5有明显贡献,说明人类活动对苏南农村地区PM_2.5具有重要影响.      

北京地区偏南风和偏东风条件下污染特征差异

为探究污染的控制风向特征差异及其长期演变趋势,对2014~2019年北京地区逐小时气象要素和PM_2.5浓度统计分析.结果表明,研究时段内北京地区67%的污染发生在偏南风和偏东风的控制下,且冬季最易出现污染,其次为春季和秋季,各自对应的冬、春、秋和夏季平均污染概率为45.2%、34.1%、32.1%和26.1%及47.0%、45.8%、39.7%和29.6%.北京偏南风频率更高,但偏东风下污染概率更大,污染差异在春季最明显11.7%（2.8%~18.6%）,冬季最小1.8%（-7.6%~13.9%）.过去6 a,偏南风和偏东风下的污染概率分别以每年4.6%~8.0%和5.5%~7.9%的速度降低,很大程度体现在中度及以上程度污染占比的减少.偏南风下污染发生时,能见度和混合层高度偏高、风速偏大、小时风速≥3 m ·s^-1的时次偏多、相对湿度和露点温度偏低,春季、夏季和秋季的PM_2.5平均、峰值和75%百分位浓度显著低于偏东风控制下的污染,而冬季PM_2.5浓度则偏高.这表明,污染发生时,偏南风下大气对污染物的承载和扩散能力略好于偏东风,且偏东风下大气含水量的增加有利于污染的维持和加重.而冬季,原有排放加上城市供暖的影响,偏南风输送的污染气团可能更有助于PM_2.5浓度的升高.此外,春季、夏季和秋季的污染逐渐向"偏东风型"发展,但冬季一直保持"偏南风型"污染.     

北京山谷风环流特征分析及其对PM2.5浓度的影响

利用北京地区2013~2015年秋冬季各自动站气象要素数据、大气所铁塔资料以及海淀气象站风廓线数据和该地区PM2.5浓度数据,挑选典型个例分析山谷风环流特征及其对PM2.5浓度的影响.经过分析发现,谷风(山风)平均风速为0.55m·s~(-1)(0.31 m·s~(-1)).秋季(冬季)谷风平均持续时间为9h(6h),秋季(冬季)谷风开始时刻为11:00(13:00);秋季(冬季)山风持续时间为13 h(16 h),秋季(冬季)山风开始时刻为21:00(20:00);受北京地区地形等的影响,山谷风转化的风向分界线为东北-西南向,秋季山风前沿压到南二环,冬季山风前沿压到南三环;山、谷风在形成及发展变化的过程中,其厚度有着明显的变化,谷风(山风)秋冬季的平均厚度为700~1 000 m(300~600 m);无论是秋季还是冬季,一天中平均PM2.5浓度开始上升的时刻南部早于北部,秋季PM2.5浓度开始上升的时刻要早于冬季,而开始下降的时刻秋季会晚于冬季.北京地区秋(冬)季空气污染南北差异较大的过渡区处于南二环(南三环),并会随着时间的推移向南移动.秋(冬)季该现象的持续时间为4 h(2h).并且,在研究中发现,PM2.5与山谷风之间可能存在着一定的正负反馈作用.     

天津城市大气污染物浓度垂直分布特征

利用2007年10月10日~2008年9月30日天津边界层气象观测塔得到的PM2.5质量浓度、O3和NO2体积分数等梯度资料,对比分析了不同高度上各污染物数据统计特征,并对各污染物数据的时间变化特征及垂直分布进行了讨论.结果表明,天津市PM2.5污染严重,且易发生光化学污染事件.各高度层PM2.5浓度在12、1和2月份存在较大差异,其他月份差异较小;O3体积分数均表现出夏季高冬季低的典型特征;NO2体积分数在220m高度处变化较为复杂且全年波动较大,120m处变化平稳,40m处则表现出春夏季高、秋冬季低的特点.PM2.5体积分数和NO2体积分数日变化均呈现双峰型,峰值的出现与早晚出行高峰以及边界层的变化有关,且污染物出现峰值的时间由低到高存在2~3h的延迟.O3体积分数与太阳辐射强度关系密切,各层均在14：00前后达到最大,而夜间的还原反应使各层臭氧体积分数下降.40m和120m处NO2体积分数变化较为一致,全天波动很小,而220m处波动较大,昼夜差异明显.     

长三角秋冬季典型区域霾天气特征及对比

为总结出霾天气发生时的相关影响因子、特征共性,选取长三角地区8个主要城市,2016~2019年秋冬季发生的7次典型霾天气过程,对比分析了3次霾天气过程中AQI、PM_2.5浓度、气象要素、天气形势、边界层特征的变化以及污染物来源.结果表明：不利的气象条件及高低空配置的静稳天气型导致霾天气的形成.3次过程AQI指数峰值分别为247、306及272,与PM_2.5浓度变化趋于一致.PM_2.5浓度和能见度呈明显负相关关系,且污染过程发生时能见度普遍偏低,2、3次过程能见度谷值均低于50m.高相对湿度、稳定的气温及静风与霾过程的形成有着紧密的联系.总体上混合层高度与AQI呈现负相关关系,混合层高度较低抑制垂直对流,从而使污染物在低空区域性积聚,3次污染过程混合层高度最低值均小于100m.逆温层的出现利于霾污染过程中污染物的累积,近地层的贴地逆温将污染物集聚在地表,第1次过程贴地逆温强度高达8.2℃;脱地逆温导致污染物在边界层内堆积并抑制其扩散,均易导致高浓度污染发生,第2次过程脱地逆温为主,强度高达4.8℃.气溶胶类型多为沙尘、大陆型污染物、污染型沙尘及烟粒.污染发生通常受局地排放、区域输送及长距离输送的共同影响,气团携带的因人为产生的细粒子也是造成污染的主要原因之一.     

北京地区气溶胶质量浓度及组分随高度的变化

2000年6-7月在北京北郊利用气象观测塔对近地层大气中的气溶胶及其化学组分进行了观测,获得了代表夏冬2个季节的TSP,PM₁₀,PM2.5等不同尺度的气溶胶粒子质量浓度以及气溶胶中Al,Ca,Fe,S,K,Zn,Pb等30种化学元素质量浓度随高度变化的资料.结果表明:①在近地大气层中,气溶胶质量浓度随高度增加而减小,冬季尤为明显,平均而言,夏季边界层中的气溶胶质量浓度为近地层相应值的90%左右,而在冬季,这个比率变化于70%～80%之间.②大气中的元素总质量浓度随高度增加而降低,在冬季这种降低尤为明显.③对于绝大多数元素而言,它们在TSP和PM₁₀中的富集因子夏季随高度变化不大,但冬季它们在细粒子,尤其是在PM2.5中的富集因子随高度升高明显减小,而且地壳元素的减小幅度明显大于污染元素的减小幅度.      

西宁地区大气边界层风、温场特征研究

利用西宁地区2009-2011 年地面气象及高空探测资料,统计及数值模拟研究了大气边界层风、温场特征。结果表明,西宁地面风场状况受地形的影响较大,风场复杂。地面较高频率风向与河谷走向基本一致,谷底平均风速较小,在北川河谷及湟中县西南为风速低值区。高空和地面主导风向在100 m以下发生转换,7：00 高空以西风和西西北风为主,19：00 则以东东南风和西西北风为主,风速均以西风和西西北风最大。风速垂直切变在冬季大,夏季小,夏季傍晚的风速垂直切变明显高于清晨。温度场特征表现为冬季出现逆温频率高,夏季低,清晨出现逆温层厚度较傍晚厚且逆温增温率强。逆温特征较黄土高原河谷城市及黄土高原较湿润地区更为明显,但较黄土高原干旱区则相对弱。混合层高度特征表现为春、夏季较高,冬季最小,气温相当的干旱季节混合层高度大于湿润季节,日混合层平均高度约在200～3 000 m变化,变化幅度大,扩散条件的日变化相差较大。     

河北省边界层气象要素与PM2.5关系的统计特征

为了研究河北省边界层气象要素与PM_2.5的关系,综合利用常规气象探测资料、逐小时地面自动站气象观测资料、环境监测站逐小时AQI及ρ(PM_2.5)资料等进行了统计分析.结果表明:①冬季海平面气压低于1 030 hPa、24 h变压为-3.0~-2.0 hPa、地面相对湿度高于60%、露点温度高于-10 ℃时发生全省性重污染天气的可能性较大;而海平面气压高于1 040 hPa、24 h变压在4.0 hPa以上、地面相对湿度低于40%、露点温度低于-10 ℃时,有利于清洁天气的出现.清洁天气下边界层的盛行风向多与冷空气活动有关;污染天气下盛行风向有区域性差别,边界层小风(<3.0 m/s)的风速频率高于90%. ②过程雨量达到中雨及以上量级的降水对PM_2.5具有较明显的清除作用,中雨量级降水对PM_2.5清除速率约为2 h,但优良空气质量持续时间短,平均为15 h;大雨及以上量级的降水对PM_2.5清除率达67.8%,并且优良空气质量可以持续27 h. ③与降水相比,风对PM_2.5的清除作用更为显著.较强偏南风对空气质量有一定改善,但优良空气质量仅持续16 h;大于3.0 m/s的系统性偏北风对PM_2.5清除率高达85.1%,优良空气质量持续长达32 h,空气质量的改善最为彻底.研究显示,PM_2.5与边界层气象要素关系紧密,不同级别的风和降水对PM_2.5的清除程度存在显著差异.      

邯郸市黑碳气溶胶浓度变化及影响因素分析

根据2013年3月—2017年2月邯郸市河北工程大学站点的黑碳气溶胶、PM2.5、大气污染物的小时浓度数据及常规气象数据,对邯郸市黑碳浓度的时间变化特征及影响因素进行分析.结果表明,4年来邯郸市黑碳浓度呈逐年下降的趋势:与2013年相比,2014—2016年黑碳气溶胶浓度分别下降了5%、16%、24%;邯郸市黑碳气溶胶浓度的季节变化趋势基本一致且季节变化特征明显,冬季黑碳气溶胶浓度最高,秋季次之,春夏两季最低,其中,冬季平均浓度分别是春、夏、秋季的2.07、2.77、1.49倍;其日变化呈单峰单谷状,且4个季节的日变化趋势相同,峰值均出现在6:00—8:00,谷值均出现在14:00—15:00.黑碳与PM2.5的相关系数r为0.860,相关性显著,说明黑碳气溶胶和PM2.5的来源大部分是一致的;风速和风向对黑碳气溶胶浓度也有影响,黑碳气溶胶浓度随风速增加而降低;4个季节高频风向为南-西南方向,且该风向下黑碳气溶胶浓度均较高,冬季南-西南风向下的黑碳浓度最高;应用后向轨迹对研究时段内4段重污染期间的气流轨迹进行模拟发现,邯郸市黑碳气溶胶浓度较高的主要原因是本地源排放和近距离传输,远距离传输贡献较小.