陕西省冬季区域性霾污染特征及其典型年环流差异

根据陕西省气候特征及地形,将陕西省分为关中、陕南和陕北3个子区,并定义了区域性霾日及持续性区域性霾事件.基于气象、环保及遥感资料,分析了陕西省区域性霾日及相应的气溶胶污染的时空分布特征.结果表明,陕西冬季各子区区域性霾日有显著差异,关中地区区域性霾日最多,平均每年冬季大于21 d,陕南地区为6 d,陕北地区大于1 d.关中每年冬季均会出现持续性区域性霾事件.关中区域性霾日区域平均风速普遍小于5 m·s^-1,陕南区域性霾日区域平均风速普遍小于4 m·s^-1.区域性霾日出现时气溶胶光学厚度(AOD)明显增大,部分地区大于0.9,关中、陕南和陕北出现区域性霾日时,区域平均空气质量指数(AQI)几乎均大于100.根据激光雷达探测数据,近地层500 m以下区域性霾日的平均消光系数是冬季平均值的2～3倍.关中出现区域性霾日的背景环流以斯堪的纳维亚半岛正异常中心,乌拉尔山东部位势高度负异常和东亚地区正异常所组成的正位相斯堪的纳维亚环流型为主要特征,近地面存在东南风异常.相比2017年,2018年冬季偏强的东南风异常为陕西省区域性霾日增多提供了有利的气象条件...     

京津冀区域霾天气特征

汇总京津冀区域内107个地面站的气象资料,利用14时实测的气象要素和天气现象资料对霾日进行判别,统计出各个站点1980~2008年中逐年及各月的霾日数.结果表明,北京、天津、河北霾天气整体变化趋势和波动特征较为相似,且均呈增加趋势,非城区站点平均霾日数明显呈增加趋势,且与市区站点霾日数的差距越来越小.京津冀区域霾日数的月际变化呈明显的双峰特征,即夏季和冬季霾日数较高.空间分布表明,霾日数高值区主要位于北京、天津、保定、石家庄、邯郸和邢台等地.多数站点霾日14时平均风速比非霾日低了1.0m/s以上,14时平均相对湿度则比非霾日高出20%以上.     

1960~2016年江西省霾日变化特征及气候成因分析

利用江西省1960~2016年82个气象站水平能见度、相对湿度和天气现象等资料,重建了江西省霾日序列,分析了江西省霾日数的年际变化特征,并通过霾日数与降水日数、大风日数和静风日数的相关关系,探讨了不同季节霾日数年际变化的气候成因.结果表明：1960~2016年江西省霾日数表现为在1970s有明显偏高、1980年后显著增加趋势（0.53d/a）,赣北地区霾日多且增加速率快.四季霾日数均有增加,其中秋季贡献最大（0.21d/a,P<0.001）,春季其次（0.12d/a,P<0.001）,冬季霾日数最多,但年际趋势并不显著（0.10d/a,P>0.05）,夏季年均霾日数较低,增加幅度最小（0.09d/a,P<0.001）.过去几十年降水日数减少（-0.26d/a,P>0.05）导致大气湿沉降能力减弱,以及大风日数减少（-0.33d/a,P<0.01）和静风日数增加（1.73d/a,P<0.01）导致大气扩散能力降低,为江西省霾日增加提供了有利气候背景.但主要气候成因因季节不同：春季霾日数增加的主要气候成因是大风日数减少（r=-0.48,P<0.01）,与其他要素的关系不显著;夏季亦与大风日数减少显著相关（r=-0.50,P<0.01）,同时与静风日数增加显著相关（r=0.37,P<0.05）;秋季受大风日数减少、静风日数增加以及降水日数减少共同影响,导致秋季霾日增加速率最快;冬季霾日数仅与降水日数显著相关（r=-0.36,P<0.05）,但由于冬季降水日数变化趋势不明显（-0.26d/a,P>0.05）,冬季霾日数变化不显著.     

基于多卫星遥感的东北地区霾污染时空特征研究

利用多卫星(MODIS、CALIPSO、VIIRS)观测的气溶胶产品、地面空气质量监测数据和气象资料,获取了东北地区2006—2015年期间气溶胶光学厚度(AOD)的季节和年际变化特征,并对2014年10月14日东北地区一次典型重霾污染过程的特征及其潜在传输路径进行了深入讨论.研究结果显示,自2008年起东北地区灰霾污染范围扩大且污染程度加剧,呈带状空间分布(营口-长春-哈尔滨);区域内AOD值呈春、秋和冬季高,夏季低的时间变化特征.采用CALIPSO星载激光雷达数据与MODIS、VIIRS卫星获取的AOD开展综合分析,可有效弥补MODIS、VIIRS卫星因冬季积雪亮地表干扰所产生的AOD缺省区域,增强对长期积雪覆盖地区霾污染的时空特征分析能力.与反映霾污染空间分布范围更广的VIIRS卫星相比,MODIS卫星AOD值与东北地区地面观测获取的AQI、PM10和PM2.5相关系数更高,分别为0.89、0.73和0.83.进一步研究结果显示,秋末冬初东北地区的霾污染事件与农作物秸秆焚烧有关,同时,华北地区灰霾污染可跨越渤海湾传输至东北地区,进一步形成更大尺度的带状区域污染.     

四川盆地冬季两次典型大气污染过程对比分析

为探究四川盆地冬季污染天气过程气溶胶分布和垂直气象场特征,利用MODIS MCD19A2大气气溶胶光学厚度数据、实况格点融合分析数据、环境空气质量监测数据以及探空气象观测数据,对四川盆地2017年12月19日—2018年1月3日以及2018年1月11—24日两次污染天气过程的气溶胶光学厚度(AOD)空间分布以及气象条件进行分析.结果表明:①四川盆地冬季两次污染天气过程中,成都市一直为AOD高值区.②霾天气过程(2018年1月11—23日)中,四川盆地AOD高值区分布区域更广,高低空环流形势稳定,混合层高度偏低,近地层逆温和高湿环境均有利于霾天气的形成与持续.③沙尘天气过程(2017年12月29日—2018年1月1日)中,四川盆地AOD值呈“南高北低”的空间分布特征;冷空气携带沙尘气溶胶自北向南影响四川盆地,对混合层高度有小幅抬升作用,空气质量得到轻微改善;但混合层高度始终偏低,干冷空气使近地层相对湿度下降,本地气溶胶粒子数减少,但沙尘气溶胶粒子数增加,伴随近地层逆温稳定维持,有利于沙尘天气的形成与持续.研究显示,冬季四川盆地混合层高度偏低、近地层逆温稳定维持,均不利于气溶胶粒子垂直扩散,导致四川盆地易出现污染天气.      

近36a来四川盆地持续霾事件特征及环流分析

利用1981~2016年四川盆地102个气象观测站逐日霾日观测资料,对四川盆地持续霾事件（定义为连续3d及以上有烟幕或霾发生的天气）的时空分布特征、变化趋势进行分析,然后对冬季霾事件环流场特征进行研究.结果表明：1981~2016年四川盆地持续霾事件的年平均日数呈增加趋势,持续霾事件日数占霾总日数的百分比与霾总日数增加趋势较为一致,霾总日数的增加主要是由持续霾事件的增加引起的.四川盆地持续霾事件的空间分布不均匀,与霾日数的大值区的分布较为一致,主要集中在川东北城市群、成都平原城市群以及川南城市群.持续霾事件多发区的范围在1981~2010年呈年代际增大,在2011~2016年范围减少显著.通过分析盆地冬季霾事件的环流场发现,霾事件偏多（少）年时段,四川盆地处于暖（冷）高（低）压大值区域,乌拉尔山阻塞高压偏弱（强）,东亚大槽偏弱（强）,盆地上空为一定程度的辐合（辐散）,存在（不存在）明显逆温结构,垂直上升运动弱（强）,这些条件均有利于污染物颗粒聚集在浅薄的边界层内（利于污染物的扩散）,造成霾天气的维持（消散）.     

珠江三角洲气溶胶光学厚度的观测研究

利用2004年1月至2007年6月的多波段太阳光度计数据反演珠江三角洲地区的气溶胶光学厚度(AOD),对仪器定标方法和反演结果进行了分析,并以反演结果为基准,比对检验MODIS的AOD产品.分析表明:在使用Langley法进行仪器定标时,用迭代方法进行数据筛选处理,定标结果更为合理.统计结果显示:珠三角区域春季AOD值较大,秋夏季次之,冬季较小;4个站点AOD的季节变化特征具有一致性;珠三角区域AOD的年平均值大于0.7,气溶胶造成的到达地表的直接可见光辐射透过率衰减至少有50%一60%,造成严重的霾天气;从频率分布看,AOD值主要集中在0.4～0.6区间.4个站点的α值在1.2～I.6区间内所占的比例很高.频率分布类似,表明此区域内气溶胶粒子平均有效半径较小且较一致,同属于城市-工业型气溶胶类型;α与AOD没有明显的可辨析关系,通过样本统计和典型个例分析,表明区域内清洁与污染过程气溶胶粒子模态稳定,平均半径变化不大,粒子数浓度上的差别是产生消光效果不同的主要原因.以地面太阳光度计反演的AOD为基准,验证MODIS卫星遥感的AOD,结果表明,MODIS卫星遥感AOD在珠三角区域具有较好的量化精度,并初步建立珠三角区域卫星遥感AOD的订正公式.     

霾天气影响下的京津冀气候变化特征与成因

利用1961~2016年京津冀90个国家级气象站的霾数据集、日平均相对湿度、14：00能见度、日平均气温、日累计降水、日平均风速、辐射等数据,采用MASH方法、线性趋势分析方法、曼-肯德尔（Mann-Kendall）法以及相关分析等方法研究了京津冀地区霾天气影响下的气候变化特征.结果表明：京津冀地区年平均霾日数呈明显的增长趋势,增长率为5d/10a以上,大中城市年平均霾日数明显高于其他地区,霾日数突变增多发生在1992~1993年,在国家大气污染防治专项资金注入以后年平均霾日数增长趋势减缓;京津冀地区霾日和非霾日年平均气温呈上升趋势,年平均能见度呈下降趋势;年平均降水日数总体趋势减少,但是霾日降水日数逐年增加,而非霾日呈现减少趋势,两者呈现对称相反关系;京津冀霾日和非霾日年平均风速均呈逐年下降趋势;霾日数具有随着GDP、能源消耗的增加逐年递增趋势.京津冀地区霾日和非霾日年平均总辐射和散射辐射都是逐年下降,霾日比非霾日下降趋势更加明显,年平均总辐射比散射辐射下降明显;年平均霾日数与年平均总辐射、年平均风速、年平均降水呈负相关,但是与年平均气温、GDP、能源消耗呈正相关.     

东北地区近50年来霾天气气候特征

利用东北地区194个地面气象观测站的1961~2013年观测资料,对东北地区霾日及不同等级霾日的空间分布特征和时间演变规律进行分析.结果表明:东北地区霾日空间分布差异显著,辽宁中部和黑龙江中北部霾日相对较多,年平均霾日超过50d,吉林西部地区霾日最少,年平均霾日不超过2d,不同等级的霾日日数空间分布与总霾日日数基本一致;东北地区霾日主要集中在冬季,占全年霾日57.9%,秋季次之,春季最少;1961~2103年东北地区平均霾日呈显著增加趋势(2.9d/10a),其中1981~2000年时段增加最为显著,轻微霾日、轻度霾日、中度霾日和重度霾日均呈增加趋势,但轻度霾日、中度霾日和重度霾日21世纪以来较80年代略有减少.     

华北地区一次霾过程中气溶胶垂直分布特征研究

基于CALIOP/CALIPSO气溶胶廓线及类型产品,并综合AERONET产品、地面常规及探空资料和HYSPLIT后向轨迹模式,分析了华北地区2013年12月22-25日一次霾过程中气溶胶垂直分布特征及其成因。结果表明:低层存在均匀混合气溶胶消光层,层高及平均气溶胶消光系数(σ)霾日为0.481 km与0.766 km~(-1),无霾日为0.181 km与0.375 km~(-1),消光层之上σ呈指数衰减;500 m以下气溶胶光学厚度(AOD)对总AOD贡献霾日为47%,无霾日为36%;1 km以下,霾日体积退偏振比(VDR)与色比(CR)分别介于5%~15%与0.4~0.8,无霾日为15%~35%与0.6~1.0,霾日VDR与CR均值分别为13.883%与0.518,无霾日为26.371%与0.853。污染沙尘和烟尘为此次霾过程的主要气溶胶类型,本地排放及周边区域输送是此次霾过程中气溶胶的主要来源。小气压梯度、弱风速、高相对湿度及持续逆温层是导致此次霾事件的主要天气原因。     

安徽省持续性区域霾污染的时空分布特征

根据天气和气候特征,将安徽省分为沿淮淮北、江淮之间和沿江江南3个子区,并定义了持续性区域性霾过程.基于气象、环保及遥感资料,分析了安徽省持续性区域性霾过程及相应的气溶胶污染的时空分布特征.结果表明,江淮之间和沿江江南区域性霾日数自1980年开始总体呈增多趋势,沿淮淮北2000年开始增加趋势明显;1980年以来,城市持续性霾过程呈增多趋势,但城市之间差异较大;2000年之后持续性区域性霾过程明显增多,最长过程可达10d以上.62%以上的持续性区域性霾过程出现在冬季;江淮之间次数最多,沿江江南次数最少.区域性霾天气常对应着大范围的高湿、小风情况,并伴随着高浓度气溶胶污染,其光学厚度大于0.9,约是晴空天的2.3倍,气溶胶主要集中在400m以下,如近地面区域性霾天的消光系数是普通霾天的2~2.5倍,晴空天的3~5倍;地面PM_2.5污染而言,区域性霾天至少有一个或以上的城市AQI会达到轻度以上污染等级的概率超过了75%.     

南京一次典型雾霾天气气溶胶光学特性

利用太阳光度计测得的直射太阳辐射和天空扫描数据,对南京北郊2010年冬季一次雾霾天气过程中气溶胶的光学特性进行了反演研究.研究表明,雾霾影响期间气溶胶光学厚度(AOD)明显增加,在1020,870,675,440nm四个波段上,雾霾前AOD为0.16~0.43,雾霾影响期间为0.31~0.84,雾霾后为0.19~0.48;本次雾霾天气的局地气溶胶散射能力增强,单次散射反照率(SSA)由发生前的0.8~0.86增大到发生时的0.89~0.91,而复折射指数的虚部降低,气溶胶的吸收能力明显减弱;雾霾过程伴随了大尺度气溶胶的导入,同时也有人为排放的贡献.其中雾霾影响期间粗粒子模态的体积浓度是发生前的2.5倍,细粒子浓度也比发生前增长了90%.     

基于卫星资料的华东地区气溶胶三维分布特征研究

利用MODIS和CALIPSO level2气溶胶产品,通过统计分析多个气溶胶光学参数（光学厚度、消光系数、色比和退偏振比）的时空分布及其变化,得出2007~2016年华东地区（27°N~37°N,113°E~123°E）气溶胶三维分布特征.结果表明,华东地区气溶胶光学厚度（AOD）年平均呈现出北高南低,平原高、山地低的分布特征.AOD季节分布表现为春夏高,秋冬低,夏季最高,冬季最低,且研究区域北部（31°N以北）AOD季节变化比南部地区剧烈.气溶胶消光系数（σ）随高度呈指数衰减,秋冬（春夏）低层σ较大（小）但随高度衰减较快（慢）,2km以下北高南低.年平均色比（CR）随高度递增,变化范围为0.6~0.7,随时间有减小趋势.CR季节特征为4km以下春季最大,夏季最小且均一;4km以上冬季最大,夏季最小.年平均退偏振比（PDR）随高度递增,变化范围为0.1~0.25,北部较大.PDR季节特征为5km以下春季最大,夏季最小;5km以上冬季最大,夏季最小.从气溶胶组成来看,华东地区2km以下以污染沙尘为主;2~5km春季以沙尘为主,其它季节以烟尘为主;5km以上冬春以沙尘为主,夏秋以烟尘为主.     

西北地区气溶胶光学特性的时空变化特征

利用2003—2018年的Aqua-MODIS C6.1气溶胶产品对西北地区气溶胶光学厚度（AOD）和Angstrom波长指数（AE）的时空分布特征进行研究,并结合当地站点气象要素资料,分析了气象要素对AOD的影响.结果表明,西北地区AOD的高值区位于塔克拉玛干沙漠和陕西关中地区;青海南部及新疆北部等是AOD的低值区.AE指数从西到东逐渐增大,其低值区位于塔里木盆地及青海北部.从季节变化上看,西北地区春季AOD最高,而AE值最低,主要受沙尘气溶胶的影响较大;最低平均AOD和最高平均AE均出现在秋季.西北地区的AOD年均值为0.219,2006年后AOD呈明显下降趋势;AE指数在2009—2017年期间呈现微弱的上升趋势.西北地区AOD和AE的月均变化特征较为明显,这主要与沙尘天气出现的时间有关.2003—2018年期间西北地区各省AOD年均值呈现缓慢下降趋势,且2012年之后,内蒙古、陕西和宁夏等地月平均AOD的峰谷差值均有所减少.不同地区的气象要素对其AOD的影响不同.     

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.     

中国近15年气溶胶光学厚度时空分布特征

利用MODIS 04_L2气溶胶日产品统计其月度、季度及年度均值数据,研究中国大陆地区近15a气溶胶光学厚度（AOD）空间分布状况;通过Spearman秩相关检验法,探讨中国大陆地区近15a的AOD年均值与季均值的逐年变化趋势.结果表明：在空间分布上,我国AOD多年均值高值中心主要位于四川盆地、南疆盆地、华中地区、长江三角洲、华北平原、关中平原,珠江三角洲地区也有小范围的高值区;低值中心主要位于川西和藏东南、内蒙和冀北交界以及河套地区.在逐年变化趋势上,西北地区AOD值主要呈下降趋势,其中川西和藏东南、陕甘宁交界呈显著下降趋势;东部地区AOD值主要呈现上升趋势,且华中地区、长江三角洲、华北平原以及关中平原呈显著上升趋势;在全国范围内AOD年均值整体呈现上升趋势,但趋势不显著;AOD值随季节变化较显著,具体表现为春夏较高、秋冬较低;AOD高值区以及呈上升趋势的地区基本都处在胡焕庸线东南,表明人类活动对AOD值影响比较显著.     

华北平原夏收期间气溶胶卫星遥感探测分析

为研究2014年华北平原在夏收期间气溶胶污染的时空分布特征及形成原因,对2014年6月MODIS卫星的华北平原的气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比(FMF)、火点分布及后向轨迹进行了分析.结果表明,2014年6月华北平原的气溶胶光学厚度值在1.2~2.0之间,远高于年平均值1.0~1.2,而6月的火点分布主要集中在6—14日,此阶段的气溶胶光学厚度值高于6月6日前及14日以后的气溶胶光学厚度值.在两个特定研究区——华北南部及长三角地区,通过对6月的3个阶段的细粒子比进行分析,发现火点集中阶段细粒子排放增多,确定此次污染极有可能是由秸秆燃烧造成.在火点集中时期,两个研究区的后向轨迹说明,污染主要来自火点分布密集区域,进一步确定了秸秆燃烧是华北平原在夏收期间的主要污染源之一.