泰州地区激光雷达大气气溶胶观测

对激光雷达产品的消光系数、退偏振比、边界层高度和气溶胶光学厚度进行统计分析,并与环境监测数据和地面气象观测数据进行对比,验证产品的可靠性。总的来说,大气消光系数垂直变化趋势是接近的,从近地面开始增大,在1km左右高度达到峰值,这就是边界层的所在。4月、11月和12月大气消光系数较高,大气气溶胶浓度较高,8月、9月和10月较低,气溶胶浓度较低,与环境监测数据相吻合。地面能见度和消光系数具有较好的指数相关;近地面处PM_(2.5)、PM_(10)的浓度和消光系数均具有较好的幂相关性;气溶胶光学厚度与PM_(2.5)、PM_(10)浓度有线性正相关;边界层高度与PM_(2.5)、PM_(10)存在显著的负相关,但是相比其他相关性不高;气溶胶光学厚度与能见度有负相关。     

基于CALIOP的安徽沿淮地区霾天气溶胶类型及垂直分布特征

利用CALIPSO卫星气溶胶廓线数据、地面观测资料进行统计分析,给出了2012—2013年安徽沿淮地区霾日气溶胶的垂直廓线分布.基于后向轨迹及聚类分析,获得沿淮地区污染的主要来源及传输方向,并进一步利用卫星类型掩码产品(VFM)及EC再分析资料,对不同来源的气溶胶类型、气溶胶垂直分布及导致污染的典型天气形势进行分析.结果表明,沿淮地区消光系数随高度减小,霾日近地面消光系数为0.53km~(-1),约为晴空日的2.5倍.污染性天气主要为本地污染积累(占比为46%),其次为长三角区域污染带及京津冀等地污染传输作用影响.在静稳天气背景下,850 h Pa暖平流形成逆温层易导致沿淮地区本地污染,大陆污染型气溶胶为主要成分,近地面受低压上升气流影响,污染物在垂直方向上略有抬升,聚集高度为0.4~0.8 km.当西太平洋副热带高压5880位势高度等值线西伸北进,长三角区域整层大气均被高压控制,易产生污染沙尘型气溶胶,污染物聚集在近地面且浓度随高度减小.而在冷空气南下早期,850 h Pa冷平流易将京津冀地区污染传输到沿淮地区,气溶胶类型为大陆污染型气溶胶和污染沙尘型气溶胶,在1~2 km处高污染浓度最高,高于近地层.     

北京市气溶胶消光系数垂直特征及影响因子探讨

为研究北京市气溶胶垂直方向上的分布特征,利用微脉冲激光雷达（MPL）对北京市2015年12月-2016年11月的气溶胶光学特征进行分析,讨论了气溶胶消光系数的季节性特点以及不同污染等级下的垂直分布,并对其影响因素进行了探讨.结果表明:①北京市气溶胶消光系数垂直特征在季节上存在异质性.秋、冬两季近地面1.0 km以下气溶胶消光系数显著增大,最大气溶胶消光系数大于1.0 km-1;春、夏两季污染日较少,气溶胶消光系数在垂直方向上变化较为平缓.②不同污染等级下气溶胶消光系数的垂直特征差异明显.空气质量为优-良水平时,气溶胶消光系数较低,基本不高于0.7 km-1;轻-中度污染时,气溶胶消光系数在不同季节差异较大,冬、春两季气溶胶消光系数不超过0.8 km-1,夏、秋两季在1.0 km-1左右,部分监测站甚至在1.4 km-1左右;重度及以上污染时,气溶胶消光系数基本在1.0 km-1以上,最高可达1.7 km-1.③105 m处气溶胶消光系数与ρ（PM_2.5）相关性较好.气溶胶消光系数除受ρ（PM_2.5）影响外,还受相对湿度影响较大.夏、秋两季对流层底层大气相对湿度偏高,致使气溶胶消光系数显著高于春季和冬季.研究显示,利用激光雷达可对北京市气溶胶垂直方向分布特征进行有效分析,气溶胶的垂直分布受污染水平和相对湿度的影响呈季节性变化.      

基于车载雷达探测的一次华北冬季重污染天气成因研究

基于车载微脉冲气溶胶激光雷达、多普勒风廓线激光雷达和扭转拉曼廓线激光雷达的中山大学环境气象综合观测车,于2018年12月18日-22日在河北省望都县PM_2.5重污染期间开展定点观测.结合地面PM_2.5浓度和气象要素观测资料,对本次污染过程的成因展开分析.本次重污染过程日均PM_2.5浓度为163.2μg·m^-3,PM_2.5浓度的日变化特征明显,表现为白天PM_2.5浓度降低,傍晚至次日早晨PM_2.5浓度升高.气溶胶激光雷达观测结果发现,污染期间,700 m高度以下存在明显的消光系数高值区;夜间存在明显的消光系数高值区分层现象,气溶胶消光系数高值区出现高度可达1700 m.本次PM_2.5重污染过程受静稳边界层气象条件和高空气溶胶输送、沉降共同影响.在污染时段内,大气边界层低层小风持续,近地面和大气低层逆温和同温层频发,静稳边界层条件不利于PM_2.5的输送和扩散;此外,夜间高空气溶胶伴随强西风带出现...     

北京上空气溶胶浓度垂直廓线特征

利用2008—2010年北京地区3.5 km高空内飞机探测的气溶胶(粒径范围为0.10～3.00 μm)数据,分析了该地区气溶胶的时空分布特征. 结果表明:①气溶胶浓度(以数浓度计,下同)均随高度增加而减小,在1.5 km以上高空的气溶胶浓度垂直梯度变化明显低于1.5 km以下的垂直梯度变化. 4—11月气溶胶浓度季节变化表现为夏季最高、秋季次之、春季最低. ②气溶胶浓度廓线逐时(09:00—19:00)变化较清晰地反映出其受大气边界层演变的影响. 在0～1.5 km高空,白天气溶胶浓度高值出现在09:00—11:00,低值出现在13:00—14:00;而在1.5～3.5 km高空的气溶胶浓度时段分布与其相反. ③人为活动是影响气溶胶浓度区域水平分布的重要因子. ④将气溶胶浓度廓线垂直分布分为a、b、c 3类. 类型a的近地面气溶胶浓度(0～4 000 cm-3)低,垂直方向上变化很小;类型b的近地面气溶胶浓度(4 000～9 000 cm-3)较高,垂直递减明显;类型c的近地面气溶胶浓度特别高,量级达到104 cm-3,并在大气边界层顶(约1.5 km)附近迅速递减. 北京地区气溶胶浓度廓线以类型b居多.      

基于MODIS气溶胶产品的安徽省颗粒物浓度反演研究

基于MODIS level2的气溶胶产品,分别利用地面气象观测和ECMWF再分析资料进行垂直订正和地面水汽订正,建立MODIS气溶胶光学厚度与地面颗粒物浓度间的关系模型,并分析了颗粒物浓度的时间变化特征。结果表明:(1)MODIS光学厚度与地面PM_(2.5)和PM_(10)浓度相关性较差,经过垂直订正得到的地面消光系数与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性增强,水汽订正后的干消光系数与PM_(2.5)和PM_(10)浓度的相关性进一步提高。(2)ECMWF再分析格点数据中边界层厚度和相对湿度产品适用于MODIS光学厚度的垂直订正和水汽订正。(3)利用MODIS光学厚度历史数据反演的合肥市月平均PM_(2.5)浓度自2000年以来呈震荡增长趋势,PM_(2.5)浓度冬季较高,春秋次之,夏季最低。     

不同气象条件下的气溶胶时空分布特征

利用2012年3月20—24日的激光雷达回波数据和粒子计数器采样的气溶胶数浓度数据,分析了测点近地面及其上空的气溶胶垂直消光系数、数浓度等时空分布特征,研究了风向、风速、RH(相对湿度)对近地面气溶胶分布的影响. 结果表明:①阴霾天气气溶胶垂直消光系数在0.01～1.0之间,边界层高度在1km以下,到达边界层顶时消光系数产生突变;晴天气溶胶垂直消光系数在0.01~0.2之间,边界层高度在1.5~2.5km. ②阴霾天和晴天中近地面气溶胶数浓度变化规律一致,上午08:00左右开始增加,随温度升高呈下降态势,在傍晚达最小值后又略微增长并产生次高峰,夜间继续呈下降趋势. ③风向为东北偏东风时大气气溶胶的数浓度较大;风速增大,有利于气溶胶垂直输送和扩散,导致气溶胶数浓度减小. ④气-粒转化过程中,RH增大有利于气溶胶粒子由爱根核向积聚模态凝结. ⑤RH较小时,其与气溶胶数浓度呈正相关,而当RH增至74%时二者呈负相关.      

基于飞机观测的北京地区气溶胶特征

运12飞机和空中国王飞机在2007~2018年的飞机观测资料,分析了北京地区大气气溶胶近12a来的时空变化特征.结果表明,气溶胶数浓度随时间变化显示负增长趋势,而与之相反,气溶胶有效直径表现出正增长趋势.气溶胶垂直廓线的季节变化和气候条件以及边界层的季节变化紧密相关.在边界层高度,季节性气候变化和地面污染物排放强度的影响下,不同季节以及地面天气形势下的气溶胶垂直廓线特征差异也十分明显.气溶胶在边界层内混合均匀,但由于夏季边界层高度较冬季更高,气溶胶能够在更高的高度范围内混合均匀,从而降低了夏季近地面的气溶胶数浓度.此外,气溶胶在550nm的入射波长下散射系数的垂直变化与气溶胶数浓度有较好的一致性,其高值多出现在冬季以及污染物浓度较高的天气条件下.     

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_(2.5)化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_(2.5)浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_(2.5)中NO_3~-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_(2.5)浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明:区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

北京地区大气消光特征及参数化研究

为了研究大气消光系数的特征及规律,从2013~2014年在北京地区对大气能见度、气溶胶质量浓度、气溶胶散射系数、黑碳质量浓度、反应性气体以及气象要素开展了系统加强观测,并对已发表的气溶胶光散射吸湿增长因子[f(RH)]拟合方案进行了对比,系统分析了大气消光特征和影响大气消光能力的关键因子,最终建立了大气消光系数参数化模型,探讨不同季节、不同污染条件下参数化方案的特征.结果表明,气溶胶散射作用占环境总消光作用的94%以上,在夏秋季,相对湿度可以使气溶胶的散射能力提升70%~80%.包含气溶胶质量浓度和相对湿度两个因子的参数化模型,可以较好地体现出气溶胶和相对湿度对大气消光系数的影响机制,以及消光能力的季节差异.     

北京大气能见度和消光特性变化规律及影响因素

利用长时间序列的大气能见度与湿度等气象资料以及近年来大气污染物的监测数据,探讨了北京大气能见度及消光特性的变化规律及影响因素.结果显示:近50年来北京大气消光作用存在降-升-降的变化过程,1954~1967年以下降为主,20世纪60年代中期至70年代明显上升,此后特别是20世纪90年代以来北京大气消光作用基本呈缓慢下降趋势,能见度变化过程与此相反.从区域分布看北京大气消光作用北部及西部山区低于平原区,平原区存在由北向南逐渐升高的分布规律,即北部平原区低于中部市区,中部市区低于南部平原区.近10年来北京大气颗粒物消光作用区域差异逐渐减小,这与大气污染区域分布变化趋势基本一致.北京大气消光作用20世纪80年代之前冬高夏低,之后转为冬低夏高,对应于大气污染由煤烟型向综合型的转变.大气消光作用平均日变化呈双峰双谷型,09:00和21:00形成双峰,06:00和16:00处于双谷,但月际差异明显.大气消光作用受颗粒物浓度与相对湿度影响显著.高消光作用通常与高相对湿度和高颗粒物浓度有关;低消光作用出现在湿度和颗粒物质量浓度同时较小情况.相对湿度低于70%时,大气颗粒物消光作用会随着PM2.5浓度的升高明显增强,消光作用与PM2.5浓度存在线性关系;当相对湿度大于70%时,消光作用对PM2.5浓度变化的响应并不明显.     

北京春季强沙尘过程前后的激光雷达观测

利用激光雷达、PM_2.5和地面气象要素等综合观测资料,分析了北京地区2012年3月30—31日的强沙尘过程前后的天气形势和PM_2.5的污染特征,反演了雷达探测期间得到的消光系数,探讨了沙尘过程中气溶胶的时空分布特征及输送特征. 结果表明:沙尘过境时,地面风速最大达到6m/s,沙尘沉降时ρ(PM_2.5)增至289μg/m3,相对湿度和能见度明显降低,大气低层逆温和近地面风速等气象条件对沙尘影响地面的时间和程度起到了重要作用;沙尘层雷达反演的气溶胶消光系数最大为0.96km-1,偏振比最大为0.4,近地面消光系数变化与地面ρ(PM_2.5)变化规律吻合较好,其探测可以精确反映不同天气形势下气溶胶的垂直结构和时空变化信息;高空输送至北京的沙尘以粗颗粒物为主,细粒子主要来源于本地及周边地区细粒子源;西北方向的内蒙及外蒙地区沙尘输送是导致此次北京强沙尘过程的主要原因.      

北京2013年1月连续强霾过程的污染特征及成因分析

以北京市2013年1月份连续灰霾天气中10~16日的强霾污染过程为例,利用MPL-4B型IDS系列微脉冲激光雷达观测资料由Fernald算法反演得到此次污染过程中气溶胶垂直分布特性,结合地面气象条件和天气形势分析污染原因,并讨论与气溶胶地面监测数据的符合性.结果表明:此次连续强霾过程污染严重,观测时段内89.4%的时间出现霾,39.8%的污染时段达到重度霾级别,其中大气地表消光系数与PM2.5浓度变化呈显著线性相关关系,相关系数达0.95.研究过程内,大气边界层在91%的时段低于500m,平均仅为293m,低边界层抑制了污染物的有效扩散;近地面垂向各高度的消光系数持续达到1.5km-1以上,对比气溶胶退偏比发现城市上空的大气强消光为气溶胶颗粒物和大气水分共同导致;气溶胶光学厚度(AOD,532nm)较大,有83.6%的时段超过1,且受相对湿度影响较大,相对湿度偏小时段的AOD值主要为气溶胶颗粒贡献,相对湿度较大时段,细颗粒物吸湿增长导致AOD受大气水分干扰显著.连续静稳的天气形势和区域污染是导致此次强霾发生和持续的主要原因,高湿天气则加剧了灰霾状况.     

2014年10月上旬北京市大气重污染分析

使用垂直观测、地面观测和PM2.5化学组分观测等手段,对2014年10月上旬北京市一次重污染过程进行分析.结果表明,本次大气重污染发生时北京市近地面后散射激光强度变强,气溶胶消光系数升高,说明污染物在近地面层积累.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制.从PM2.5浓度变化趋势来看,这次重污染过程大体分为四个阶段:“两个台阶”型的浓度爬升阶段(P1和P2)、高浓度维持阶段(P3)和迅速清除阶段(P4).结合地面观测、遥感反演和PM2.5组分分析可发现,区域传输是导致本次重污染的诱因,其中秸秆焚烧是影响因素之一,随后区域传输和本地污染物排放共同维持并加重了重污染过程.大气氧化剂OX与PM2.5浓度、二次离子浓度均表现出显著正相关性,表明较强的大气氧化性能促进PM2.5浓度增长.     

天津2009年3月气溶胶化学组成及其消光特性研究

2009年3月,采集天津城区PM10和PM2.5样品,分析其中的水溶性无机离子、有机碳(OC)和元素碳(EC),并估算其二次有机碳(SOC)浓度及消光系数.结果表明,天津城区PM10和PM2.5污染严重,水溶性无机离子和含碳物质在PM10中的比例为24.8%和10.0%,在PM2.5中的比例为26.6%和13.9%;SO42-、NO3-和Ca2+是主要的无机离子,霾日天气有利于SO2和NO2向硫酸盐和硝酸盐的二次转化;通过OC/EC最小比值法估算SOC的浓度,表明SOC与OC的比值分别为38%(PM10)和24%(PM2.5),霾日天气有利于SOC生成;二次离子(SO42-,NO3-和NH4+)、粗粒子、OC和EC是大气消光的主要贡献者,其消光贡献比例分别为33.1%, 22.6%,22.0%和15.6% 采用化学组分和相对湿度可以较好的拟合大气消光系数及大气能见度.     

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_2.5化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为：风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_2.5浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_2.5中NO₃^-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_2.5浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明：区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

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.