大气污染及其防治

X51 200500137 华北地区天气型对区域大气污染的影响/苏福庆(国家环保总局气候变化影响研究中心)…//环境科学研究/中国环科院.-2004,17(3).-16—20 环图X-6 分析了2000-2001年采暖期重污染天气型演变、垂直温湿层结结构及区域污染特征。区域件重污染背景为各类重污染天气型相继影响的复     

基于无人机探空和数值模拟天津一次重污染过程分析

污染发生在边界层中,边界层热力和动力垂直结构对重污染天气形成有显著影响.本文基于无人机探空、地基遥感观测和数值模式,开展天津地区2019年1月10~15日重污染过程期间边界层垂直结构及污染成因分析,以期加强北方沿海城市边界层过程对重污染影响规律认知,提升重污染天气预报预警准确率.结果表明：大气温度层结对重污染天气形成、持续和消散有显著影响,此次过程伴随逆温层的发展和消散,PM_2.5高浓度区白天向大气上层发展,高度可达300 m以上,夜间向近地面压缩,高度在100 m左右;雾天气出现并在白天维持,改变了边界层垂直结构特征,雾顶逆温的持续存在抑制了污染物向大气上层扩散,使得白天湍流垂直混合过程贡献明显下降,导致近地面重污染天气维持和发展;过程期间区域输送贡献率为66.6%,边界层垂直结构与重污染天气区域输送密切相关,区域污染物输送高度主要出现在边界层顶部以及雾顶逆温层以上的大风速层处,且随着边界层和雾顶抬升高度的变化,通过下沉运动影响地面,形成北部弱高压天气控制下静稳天气区域输送;边界层垂直结构影响冷空气对空气质量的改善效果,S3阶段雾顶的强逆温导致冷空气无法通过湍流切应力传导到地面,在高低空存在明显的风速差,冷空气影响地面时间延后,作用减弱,重污染天气无法彻底缓解.     

北京及华北平原边界层大气中污染物的汇聚系统——边界层输送汇

由地面、3个大气压风带(1000,925,850hPa)、气压场、温湿廓线、能见度、暖湿平流以及激光雷达,航测分析,提出太行山山前、燕山山前输送汇。输送汇及其摆动常造成华北平原及北京地区区域大气污染物汇聚,是形成重污染区的主要形式。输送汇配置各类风向风带区,冬秋季节多为区域性短而浅的边界层输送风带,夏季多为天气尺度型的、远而厚的边界层输送风带。弱气压场或均压场背景下地方性山风及山前串状城市热岛群形成的热力性、动力性低压环流,是输送汇形成的主要原因。      

基于综合立体观测网的京津冀地区污染过程分析

为揭示大气污染的演变规律,推动京津冀及周边地区空气质量的持续改善,针对大气重污染发生—演变—消散全过程的核心科学问题,在京津冀及其周边地区建立大气污染传输通道立体观测网,围绕2017年秋冬季和2018年春、秋、冬三季开展重污染时段和重污染过程的地基和车载走航观测,评估区域大气污染输送和城市间大气污染的相互传输量.结果表明:北京市污染呈明显的区域性特征,春季主要受区域不利扩散条件及沙尘传输影响,秋季主要受西南通道传输影响,冬季主要受西南、南部、东南通道混合层内传输与区域扩散条件不利的共同影响.秋冬季京津冀地区NO₂、SO₂污染物垂直柱浓度整体低于西南、东南和南部输送通道区域,当弱南风静稳天气条件主导时,北京市易受到污染物输送的影响,形成局域污染过程.研究显示,北京市重污染时段外来污染物各类尺度输送通道中,西南通道污染传输为主导,部分时段还受到东南和东部通道污染传输的影响.      

环境空气动力学

X169200501913边界层内大气排放物形成重污染背景解析/任阵海(国家环保总局气候变化影响研究中心)…∥大气科学/中科院大气物理研究所.-2005,29(1).-57~63环图P-13我国大气中的粒子浓度普遍较高,特别是可吸入颗粒物PM10。在区域特定的大气环境过程的影响下,能形成大范围的严重污染情景。利用大气环境过程的概念,分析引起大气重污染的中尺度天气系统,近地层小尺度局地系统和稳定的大气边界层结构,发现大范围均压场条件下易出现近地层小尺度局地环流群体,大范围均压场持续演变和移动常形成大气污染汇聚带,从而形成局地严重污染的重要大气条…     

京津冀区域重污染天气过程数值预报评估新方法

利用区域空气质量监测数据、空气质量模式数值预报产品及天气图资料,建立了一种适用于区域重污染天气过程预报的评估方法,将其用于评估NAQPMS模式系统对2013年和2014年京津冀地区静稳型、沙尘型和特殊型3类重污染天气过程的预报能力,并探讨了重污染天气过程早报、晚报及漏报的可能气象条件原因,以提高预报准确率.结果表明:数值模式系统提前3 d预报重污染天气过程的预报准确率可达57%,秋冬季预报效果好于其他季节,静稳型预报效果好于沙尘型和特殊型.对模式AQI预报结果统计发现,当预报AQI值达到150以上时,实际发生重污染天气过程的概率较大,如定义AQI等于150作为重污染天气预警临界值,模式预报准确率可提高至70%以上.天气系统对污染过程预报有重要影响,WRF气象模式对中低层天气系统位置及强度预报偏差是导致静稳型污染过程早报和晚报的一个重要原因.     

华北地区冬半年空气污染天气客观分型研究

利用2013—2016年冬半年ERA-interim再分析资料,以及同期空气污染资料、地面常规气象观测资料和探空资料,采用PCT (Principal Component Analysis in T-mode)客观分型方法对华北地区冬半年海平面气压场进行天气分型,并探究不同月份不同天气型对应的空气污染状况及污染气象参数分布特征,进而从污染气象学的角度揭示重污染潜势天气型的气候特征.结果表明:冬半年海平面气压场共对应9种天气类型,其中,5型(均压场型)、6型(高压内部型)和8型(高压后部型)为3种重污染潜势天气型,冬半年对应的PM_(2.5)均值浓度分别为144.11、136.99和148.26μg·m~(-3),而1型(T型高压前部型)和3型(低压底部型)为两种清洁天气型,冬半年对应的PM_(2.5)均值浓度分别为97.12和80.83μg·m~(-3);重污染潜势天气型对应的边界层结构呈现出稳定能量大、混合层厚度和通风系数小的大气层结稳定的静稳天气特征,其能够反映大气污染潜势;研究还发现,即使是同一天气型,其在不同月份对污染物的扩散影响也存在差异,因此,建议在今后的污染潜势天气型研究中分月份进行.本研究可为华北地区空气污染潜势预报及大气重污染预报预警的客观化、自动化提供科学依据和技术支持.     

广东四大区域污染过程特征与影响天气型分析

根据广东统计年鉴将广东省划分为粤东、粤西、粤北、珠三角四大区域,利用广东省101个环保国控站点2014—2016年期间的AQI六要素与广东省86个地面气象观测站的逐日能见度、相对湿度等资料,在对"区域污染过程"进行定义的基础上,分区域诊断典型污染天气过程,并对影响天气型及特征进行分析.结果表明:广东省四大区域污染过程具有显著协同性,区域污染可归类为6种影响天气型.量化分析表明区域污染过程与区域灰霾过程基本吻合,PM_(2.5)日均最大值均达到中度污染及以上(115μg·m~(-3)).整体区域污染过程影响天气型分类统计表明:珠三角和非珠三角PM_(2.5)易污染天气型中冷高变性出海形势占比超5成;珠三角O_3易污染天气型中副高、台风外围及两者叠加型占比超6成;珠三角NO_2易污染天气型中冷高出海型占比近7成.重污染影响天气型统计表明:区域PM_(2.5)重污染过程主要影响天气型为冷高压变性出海型;区域中度至重度O_3污染过程(集中在珠三角)主要影响天气型为副高、台风外围及两者叠加型;就天气型特征而言,单纯副高控制形势下,副高异常强盛;单纯台风外围形势下,台风强度为强台风至超强台风;副高叠加台风时,华南上空为大陆副高控制.广东地区近年高PM_(2.5)(与低能见度)污染过程逐年减少,但全省臭氧污染呈增加态势,尤其珠三角区域中度至重度O3污染过程次数同比明显增加,极端过程出现概率加大,尤其在秋季副高异常强盛,同时叠加台风外围下沉气流时,可预先根据影响天气型预报,实施珠三角重点区域联防联控预案措施.     

济南市冬季一次典型重污染过程分析

为掌握济南市重污染天气发生规律,从而更好地为重污染天气预报预警和大气污染防治提供参考,采用空气质量监测数据、气象观测资料、雷达探测资料及轨迹模式模拟相结合的方法,对济南市2016年12月31日-2017年1月7日的持续性重污染过程,从污染演变过程、环流背景分析、气象要素特征和区域污染传输等多方面分析其形成原因及主要影响因素.结果表明:此次重污染过程期间首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）平均值为318 μg/m3,ρ（PM_2.5）平均值为200 μg/m3;地面风速在0.6~1.8 m/s范围内,风力均为1~2级,相对湿度为68%~95%,平均相对湿度为81%.在重污染过程中,从地面至800 m左右高度始终维持较强逆温层,逆温频次高达91.1%,污染边界层高度较低,大部分时间都在500 m以下.采用情景模拟分析方法计算得到,区域输送对济南市PM_2.5的贡献率为20%~35%.研究显示:此次重污染过程是在区域性污染背景下由本地不利的扩散条件造成的,静稳大气形势提供有利的环流背景,平流雾、辐射雾交替产生,持续性的高湿加重了污染程度;近地面的静风、高湿,垂直方向的双逆温层甚至多逆温层的结构是影响此次重污染过程的重要气象要素;区域性污染传输对此次重污染天气的发展有显著贡献,污染初期主要来自河北省中南部的输送,随着污染加重,有来自偏南、偏东方向的局地气团输送.      

典型时段区域污染过程分析及系统聚类法的应用

应用系统聚类法对2008年12月4─17日全国86个城市由空气污染指数(API)反算的ρ(PM₁₀₎进行聚类分析.结果表明:86个城市可以分为7个分区;根据ρ(PM₁₀₎的区域同步性特征及实况天气背景分析对7个分区进行了调整. 在12月4─17日的区域污染过程中,华北和华东2个地区为全国ρ(PM₁₀₎的高值区. 对华北和华东地区城市群ρ(PM₁₀₎的区域环境过程同步演变特征进行了对比分析,并根据天气型演变规律对形成原因进行了研究,建立了城市及区域环境污染过程与天气型背景的关系概念模型,揭示出天气型组合系统、分布、尺度、移动和演变是造成大气环境质量区域性、过程性特征和ρ(PM₁₀₎峰谷值出现的主要原因. 用聚类分析方法和所提出的概念模型可对我国城市和区域环境污染分区控制和成因进行深入研究.      

天气形势对四川盆地区域性臭氧污染的影响

本研究结合地面观测资料,ERA5再分析数据和PCT客观分型法,分析了2014~2019年四川盆地区域性O₃污染特征以及天气形势与O₃污染的关系.结果表明,2014~2019年四川盆地O₃区域污染发生频数呈单峰型分布,于2016年达到峰值,且发生区域主要集中在成都平原城市群.在6种典型天气类型中,类型1、2、6为污染型,其海平面气压呈西高东低,四川盆地受低压系统控制.类型3、4为清洁型,其中类型3呈北高南低,且在四川盆地东部存在1个低值中心;类型4呈东高西低,在青藏高原区域有一些小范围的高压中心.在污染型天气形势下,四川盆地的气象条件为温度高、云量低、地面接收到的紫外辐射强、相对湿度低,加速了O₃的生成,再叠加类型1的静风条件不利于污染物扩散;类型2、6盛行的东南气流对O₃及其前体物的输送,造成污染型天气类型发生区域性O₃污染比例明显高于其他几种类型.此外,基于环流分型的预测结果表明环流形势对四川盆地各城市群区域O₃污染影响可以达到其年变化的2倍以上,对整个四川盆地O₃浓度变化的贡献率为34.8%~66.3%.     

多遥感设备联用在区域空气质量变化与边界层结构关系研究中的应用

为研究佛山地区空气质量变化与边界层结构的关系,2015年10-12月在佛山地区3个站点同步开展了多台风廓线雷达、激光雷达、微波辐射计联用的大气边界层结构观测实验.结果表明:风廓线雷达探测可获得平均风场垂直分布的连续变化,发现佛山地区风场垂直分层结构明显,空气污染与近地小风层厚度的相关性较强.激光雷达探测可获得颗粒物消光特性垂直分布的连续变化,发现佛山地区颗粒物消光特性与大气边界层结构有密切关系,空气质量指数(AQI)变化与颗粒物激光雷达探测反演的边界层高度相关性较高,相关系数为-0.58.微波辐射计探测可获得平均温度、相对湿度垂直分布的连续变化,逆温和相对湿度变化对边界层日变化及空气污染成因分析有较高的价值.通过多设备联合探测,可同时获得研究地区平均风场垂直分布特征、颗粒物浓度变化特征、逆温和相对湿度的变化特征.多设备联合探测,有利于区域空气质量变化与边界层结构关系机理研究,对区域空气质量变化的预测预报有重要作用.     

多元观测资料融合应用的灰霾天气关键成因研究

利用临安作为区域大气本底站的优势和杭州大气复合污染综合观测设施,再融合DMSP/OLS夜间灯光数据及气象观测数据,从不同层面研究了灰霾天气形成的主导因素.通过浙江省灰霾日数空间分布与同时期Defense Meteorological Satellite System (DMSP)/Operational Linescan System (OLS)卫星遥感得到的夜间灯光分布对比以及1960-2009年间杭州和浙江省年平均灰疆日数演变过程,从空间和年代际变化两个角度论证了当前不科学的社会发展是造成灰霾天气日益严重的根本原因.通过杭州和临安本底站实际观测对比发现,对灰霾天气形成起主要作用的是细粒子,关键排放因子不是尘粒等气溶胶,而是黑碳、NO2、SO2等.脱硫减排可以使霾污染有所减缓,但由汽车尾气等排放的含氮前体物对霾污染的贡献却越显突出.气象条件是灰霾天气形成的外部控制因素.在各种天气形势中,由于高压控制下下沉气流明显、大气相对稳定,出现灰霾天气的概率最高,达64.5％.除天气形势、大气稳定度外,风速、气温、湿度、气压、降水、变温等地面气象因子及前1日PM10浓度对污染物浓度皆有一定影响,其中降水、湿度、风速与污染物浓度之间的相关性最显著,是灰霾天气形成的关键气象因子.     

高寒草甸植物群落谱系结构与多样性格局

为了解青藏高原高寒草甸植物群落谱系结构及物种多样性在海拔梯度上的变化,以甘南藏族自治州的高寒草甸植物群落为对象,选取五个不同海拔的研究样地,进行野外群落学调查及环境因子的测量,计算净亲缘指数（net relatedness index,NRI）和最近亲缘指数（nearest taxon index,NTI）等,探讨了群落谱系结构与谱系多样性的海拔格局变化.结果表明：随海拔升高,土壤温度、含水量、土壤全氮及有机碳均呈现降低趋势.植物群落物种丰富度、Shannon-Weiner多样性指数及谱系α多样性随海拔升高均呈现单峰变化规律,即在海拔3500m处植物群落α多样性达到最大;谱系β多样性指数betaMPD随海拔增加呈升高趋势,反映物种聚集受到生境过滤的显著影响.低海拔（3000m）群落谱系发散（NRI<0,NTI<0）,竞争排斥起到主要作用;中低海拔（3250m）和中海拔（3500m）处同时存在聚集（NRI>0,NTI>0）和发散（NRI<0,NTI<0）两种谱系结构,生境过滤和竞争排斥共同维持群落物种多样性;高海拔（3750m、4000m）群落谱系结构聚集（NRI>0,NTI>0）,其驱动因素与物种趋同进化和生境过滤有关.多元回归分析显示,在不同海拔,土温和土壤含水量成为物种共存的主要影响因素.本研究揭示青藏高原高寒草甸海拔梯度植物群落谱系结构及多样性格局的变化,说明生态位过程是维持其群落多样性的重要机制.     

2018年3月两会期间北京重污染过程边界层气象的演变分析

为研究北京冬季重污染过程的污染特征及成因,采用边界层风场、温/湿场和气溶胶垂直探测等雷达综合遥测手段,对2018年3月北京两会期间的一次典型重污染过程,从边界层气象要素演变进行综合研究.结果表明:①整个污染过程历时7 d,轻度以上污染时数达118 h（占污染过程总小时数的69.8%）,严重污染时数达16 h（占污染过程总小时数的9.5%）,ρ（PM_2.5）最高达333.5 μg/m3.②从气溶胶的垂直空间演变来看,重污染天气的形成,除受本地源排放积累的影响外,还存在北京南部和东部的外部污染传输.贴地或上部逆温的稳定温度层结基本上对应ρ（PM_2.5）的累积过程,其中,重污染时段逆温维持达68 h,逆温层厚度为500~1 100 m,最大平均逆温强度为0.6℃/（100 m）.大气边界层高度偏低（积累过程白天在1 000 m以下,夜间只有300~500 m）,导致污染物持续积累.整个污染过程中,高湿时段引起PM_2.5吸湿增长和转化加重了污染程度;近地层持续小风导致污染积累;西南、东或东南方向大风层（10 m/s左右）向低空下探,有利于污染的缓解;强西北风或北风作用,使污染得以清除.研究显示,污染过程与边界层气象要素的演变密切相关.      

北京地区大气温湿廓线对气溶胶垂直分布的影响

目的分析北京地区大气温湿廓线对气溶胶垂直分布的影响。方法利用北京地区2017年9月至2018年8月每日两次(08时和20时)的气象探空、地面PM_(2.5)浓度和气溶胶激光雷达消光系数资料,分析不同污染条件下大气温湿廓线与气溶胶消光系数廓线的关系。结果地面PM_(2.5)浓度和210m气溶胶消光系数的相关系数达到0.77。春季、秋季和冬季污染条件下的近地面消光系数约是清洁条件下的5倍,夏季污染条件下的近地面消光系数约是清洁条件下的3倍。相比清洁条件下,污染条件下各季节的大气温度垂直递减率偏小,并且低层大气相对湿度偏大。结论大气温度廓线代表大气层结稳定性,影响气溶胶的扩散高度,而相对湿度廓线与气溶胶吸湿增长密切相关,两者对气溶胶消光系数的垂直分布都有重要影响。     

GJB150A(未发布)中温度、湿度、高度、振动试验分析

介绍和分析了未来GJB 150A（810F方法520）中温度、湿度、振动、高度试验方法的目的、应用对象、试验剖面结构及其剪裁设计方法,指出了标准中存在的一些问题和不足之处,强调不能将此试验方法简单看成是一个四综合试验,而是4个因素中任几个因素的必要综合.文中将标准中《合格鉴定试验循环图》改成一个与试验步骤一一对应的更详细的试验过程控制图,内容更加直观并更具可操作性.最后指出,该试验方法尚不够成熟,需进一步完善补充并有环境工程专家参与才能很好地应用.     

长江三角洲冬季一次低能见度过程的地区差异和气象条件

采用NCEP再分析资料、MICAPS地面、高空气象资料以及国家环保部空气质量监测资料,对2014年2月20~22日长江三角洲地区一次低能见度过程地区差异和气象条件进行了分析.天气形势分析表明,长三角地面处在高压的控制下,地面风速较小,使污染物积累,有利于低能见度(雾-霾)的形成和维持.根据不同区域的雾、霾分布和日变化特征,将长江三角洲地区分为3个子区域:I区为江苏大部(雾霾混合型),II区为上海及其周边(霾类型),III区为浙江大部(雾类型),该区域白天能见度较高,夜间能见度较低的特征是由湿度因子造成的.影响I区能见度变化的主要原因是:热力原因:大气对流层低层的层结稳定;湿度原因为:空气较湿润,气溶胶粒子吸湿性增长;动力原因主要是垂直方向和水平方向的大气扩散能力弱;污染因子对能见度变化的影响较小.影响II区能见度变化的主要原因是PM2.5浓度高导致的污染,热力因子、湿度因子和动力因子对能见度的变化影响很小.影响III区能见度变化的热力原因是:大气对流层低层层结稳定、近地面存在逆温;湿度原因是因为:空气较湿润,气溶胶粒子吸湿性增长;动力原因是因为边界层高度较低导致的垂直扩散能力较差.各个区域的气象因子解释方差的计算结果表明:I区湿度因子和动力因子对能见度的影响更大,III区.湿度因子对能见度的影响更大.     

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.     

2014年河北中南部两次重霾天气成因分析

利用河北省环保局环境监测站提供的污染物浓度数据及常规气象观测数据、NCEP再分析资料,结合HYSPLIT4.9后向轨迹模式,对2014年10月上旬发生在河北省的2次大范围的重霾天气特征和成因进行综合分析.结果表明,这2次重污染天气过程PM_2.5地面浓度最大值出现在邢台,为507μg/m³,水平能见度不足1km.均压场的分布和较为平稳的高空形势为2次霾天气提供了有利的气象背景.高湿,静小风以及较低的混合层高度不利于污染物扩散,是导致这两次重污染天气持续的主要原因.结合卫星火点及污染物来源分析表明,河北南部及周边省份的秸秆燃烧加重了第2次过程的污染,污染气团的输送对区域性重霾天气产生重要影响.