成都冬季一次持续污染过程气象成因及气溶胶垂直结构和演变特征

基于气溶胶激光雷达观测和环境监测站污染物浓度数据、气象观测资料及HYSPLIT后向轨迹模式,分析了2017年12月中下旬,成都市一次本地积累和沙尘输送影响的持续污染过程中污染物浓度、污染物来源、天气系统和气溶胶消光系数的垂直分布及演变.结果表明:①此次污染过程持续时间长,根据气象条件和主要污染物种类,分为本地污染累积、北方沙尘输送和混合影响3个阶段.②本地污染积累阶段,消光系数垂直分布不均匀,受湿度、太阳辐照与逆温层等气象因子的影响,垂直结构变化较大.消光系数最大值多出现在250 m附近,此阶段退偏比数值很小.③沙尘影响阶段,消光系数较前期明显下降,高值区位于250 m及2 km处.退偏比显示沙尘粒子于29日午后开始逐渐抵达成都市2 km高空,并于夜间达到峰值.退偏比相较本地污染累积阶段明显增大,各时段退偏比结构类似,近地面数值略低于高空.④混合影响阶段,消光系数强度小幅回升,退偏比显示有部分沙尘粒子漂浮在1～2 km高度上.     

北京市秋冬季大气环流型下的气象和污染特征

分析了北京市2013~2018年秋冬季（即当年11、12月和次年1、2月份）11种环流型的地面和垂直气象特征,归纳出5类大气环流条件,探讨了不同环流型下北京地区的大气传输规律以及环流型与北京PM_2.5污染之间的关系.在5类大气环流条件中,第I类（含北（N）、东北（NE）环流型,天数占比28%）和第Ⅱ类（含西北（NW）、反气旋（A）环流型,占33%）有利于传输扩散,以西北风为主,风向较稳定,风速大,边界层高度高;第Ⅲ类（含东（E）环流型,占7%）传输扩散条件居中,边界层内以东南风为主,风向变化大,风速中等;第IV类（含西南（SW）、西（W）、南（S）3种环流型,占12%）和第V类（含东南（SE）、均压（UM）、气旋（C）3种环流型,占20%）均不利于传输扩散,边界层内以偏南风为主,风速较小,边界层高度低,低层逆温较强,第IV类近地面风向较稳定,而第V类则风向变化大.不同环流型下气团传输至北京的路径存在差异,对北京空气质量产生潜在影响的周边地区随之发生变化.大气环流型与北京市秋冬季PM_2.5污染紧密关联,SW、UM、C、S和W是北京地区最易发生PM_2.5污染的环流型（平均污染发生频率>75%,平均重度以上污染发生频率>42%）,而在N、A、NE和NW环流型下污染发生频率最低.研究期间,PM_2.5污染极端严重的月份存在UM环流型占比显著增加的共同特点,而PM_2.5污染水平最低的月份N环流型占比增加近一倍.此外,PM_2.5污染变化相对于环流型变化存在一定的滞后性.     

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.     

不同天气型下武汉城市圈PM2.5污染及大气层结特征分析

利用2015—2019年PM_2.5和气象要素观测资料、NCEP和ERA5再分析资料,分析不同天气型下武汉城市圈PM_2.5区域污染时空分布、天气尺度环流和大气层结特征.结果表明,城市圈污染以武汉为中心,多为轻度-中度污染,西部重于东部.造成武汉城市圈区域污染增长的天气形势包括4类,分别为冷高压底前部型、高压后部型、均压场型和低压倒槽型.4类污染天气型均有较低的混合层高度和地表通风系数,且边界层 存在弱下沉运动和逆温,抑制污染垂直扩散.但气象要素影响PM_2.5污染的机理各异：冷高压底前部型主要为大气压梯度引导偏北大风带来 污染物远程输送,边界层冷平流导致低温、锋面逆温和浅薄高湿层（65%~80%）,强输入性污染配合吸湿性累积增长造成严重污染,逆温厚度对PM_2.5增幅作用明显;低压倒槽型东南风输入污染弱,但高温、低压引起气流辐合导致本地污染汇积,边界层暖平流带来平流逆温和深厚湿层（1000~750 hPa）,逆温层底高偏低、厚度偏厚,促进污染物在近地面吸湿增长;高压后部和均压场型均为浅薄湿层（1000~975 hPa）、湿度中等（56%~75%）,污染物吸湿增长相对较弱,高压后部型主要为偏东风短程输入污染为主;均压场型则为小风静稳天气,多晴空辐射逆温,逆温 强度大,大气扩散能力差,污染主要为弱北风的输入和本地累积.     

上海地区霾时气溶胶类型垂直分布的季节变化

采用上海地区2007年1月~2010年11月CALIPSO星载激光雷达Level 2反演资料,对清洁海洋型、沙尘型、大陆污染型、大陆清洁型、污染沙尘型和烟尘型等类型气溶胶垂直分布进行了分析,研究了其季节变化规律.结果表明:霾发生时0~2km高度烟尘型气溶胶出现频率明显高于非霾时,而在2~8km高度,沙尘型、污染沙尘型与大陆污染型明显高于非霾时.0~2km高度春季霾大陆污染型气溶胶出现频率高于其他季节;0~2km夏季污染沙尘型气溶胶与海洋型气溶胶出现频率均高于其他季节,特别是污染沙尘型;秋季霾期间,0~2km高度范围内烟尘型出现频率明显高于2~6km高度;冬季污染沙尘型、烟尘、大陆污染型气溶胶出现频率高于其他季节.     

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.     

天津大气稳定度和逆温特征对PM2.5污染的影响

利用气象铁塔资料分析了逆温频率和强度,采用温差-风速法计算了天津地区大气稳定度,探讨了其相互关系及对PM_2.5浓度月均值和超标日的影响,并对一次重污染过程中大气稳定度和逆温分布特征进行了分析.结果表明,2015年9月~2017年8月A,B,C,D,E和F类大气稳定度发生频率依次为6.7%,11.4%,22.4%,46.1%,11.1%和2.2%,秋冬季节稳定类天气（E,F类）较多,全年白天各时段均以不稳定类大气为主,夜间大气稳定度以中性为主,秋冬季夜间稳定类高达30%~40%.观测期内冬季逆温频率最高,5：00~8：00和21：00~23：00超过90%,冬季逆温强度也最高.随着稳定类大气层结日数的增多,PM_2.5月均值和污染日数均有所增大,同时逐月PM_2.5均值、污染日发生频率均与逆温发生频率呈正相关关系.2016年12月16~21日的一次重污染天气过程显示,PM_2.5受到大气稳定度和逆温发展的影响,霾形成、雾-霾交替和消散等阶段大气稳定度和逆温特征具有显著的不同.大气持续趋于稳定及逆温强度的逐渐增大,对污染生成和维持起了非常重要的作用,污染过程中大气稳定度和逆温特征的精细化分析有助于提升重污染天气预报预警水平.     

青岛市春季一次臭氧污染过程特征及成因分析

该文利用2018年5月22-25日春季一次O_3污染过程的监测数据,分析了青岛市O_3浓度的时空变化规律及污染成因。结果表明,23日、24日为污染日,O_3-8 h浓度分别为172、210μg/m~3,气象特征表现为高温、强太阳辐射、弱西南风、相对湿度70%左右,无降水;O_3小时浓度呈现单峰型变化规律,午后16时左右达全天峰值。空间分布显示,23日、24日午后青岛市高空0.5 km以下范围O_3污染较严重,23日夜间高空2 km处发现O_3传输过程,并逐渐沉降至地面,导致24日浓度更高;23日青岛市区O_3污染程度较郊区偏高,来源主要为本地生成,24日在本地生成和高空传输沉降的共同影响下,O_3浓度进一步升高,且市区升幅更显著。此次O_3污染过程主要受本地生成及西南方向区域污染传输的共同影响。     

北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析

为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016～2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16～22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%～69. 3%.     

江苏PM2.5-O3复合污染特征及气象条件分析

基于2013～2020年江苏13个城市的大气污染和气象观测数据,分析了江苏PM_2.5-O₃复合污染物的分布特征及其与气象条件的关系.结果表明:江苏复合污染物以轻度污染组合为主,南部多于北部,东南部最多,主要在4～10月,下午至傍晚最高,且该时段O₃平均浓度高于单一O₃污染;复合污染在O₃超标中平均占比15.7%,2014年高达65.8%,且在2015年后明显下降;PM_2.5和O₃二者在暖季O₃污染期正相关,PM_2.5污染期为弱相关或负相关;复合污染气象条件更为严格,气温、相对湿度、风速和逆温条件均介于单一O₃和单一PM_2.5污染之间,且多在4m/s以下和ENE—S区间,与单一O₃污染相比,气温和风速略低,相对湿度和逆温强度略高;出现复合污染的主要地面形势为均压场和低压(底)前部,其次是入海高压后部和高压底部;通过后向轨迹聚类分...     

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.      

基于综合观测的中国中东部地区一次严重污染过程分析

利用寿县国家气候观象台GRIMM80颗粒物监测仪、Aurora3000浊度计等探测的气溶胶浓度、大气散射系数分析了2018年1月中国中东部地区发生的一次严重污染过程.利用Airda微波辐射计探测的近地层温湿廓线数据,结合地面常规气象观测资料及EC再分析资料,探讨了此次污染过程形成、短时消散及清除的气象原因.结果表明：与历史同期相比,500 hPa极涡较浅、经向环流减弱;850 hPa西南气流强盛,中低层水汽充足加剧污染.污染发生于冷空气间歇期.在此污染过程中,地面平均风速为1.5 m·s^-1,日均日照时数为0.1 h,相对湿度为91.2%,高湿、小风、多云寡照不利于污染水平扩散.1月18-22日边界层持续存在多层逆温,第一逆温层基本多为贴地逆温,逆温高度低于200 m,近地层大气比湿超过5 g·kg^-1,最大值高于7 g·kg^-1.在此期间出现两次空气质量短时段好转,这主要源于对流层中低层转为西北风,900 hPa以下聚集相当位温（Q_e）低于288 K的浅薄冷空气堆,导致贴地逆温层消失地面污染被稀释.但两次弱冷空气没有打破边界层内有利于污染聚集的逆温、高湿结构,地面气团温度露点差无明显变化.23日较强冷空气使高空干洁大气入侵近地层,850 hPa以下Q_e<284 K,表明地面污染气团被置换,污染过程结束.     

沈阳市一次PM2.5污染天气过程成因分析

利用气象与环境监测数据,对沈阳市2015—2018年PM_2.5的污染事件、浓度变化特征和污染物相关性进行分析;并利用WRF-Chem模式、HYSPLIT模型,从气象要素、高空环流形势和污染传输特征等方面对沈阳市2018年一次污染天气过程进行分析。结果表明:PM_2.5月浓度变化呈冬季>春季>秋季>夏季的“V”形特征,日浓度变化呈“双峰”特征。相关性分析显示,气温(-0.3666)和相对湿度(-0.1158)是影响PM_2.5浓度主要的气象因子,PM₁₀(0.9964)和NO₂(0.7242)是影响PM_2.5浓度的主要污染物。2018年1月26—28日沈阳地区出现了一次持续重污染过程,在重污染开始过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱高压均压场控制,地面风速以静小风为主,风场辐合,气象条件有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度增大有利于颗粒物吸湿增长,贴地和高空逆温层厚度较大,污染加剧。在重污染减弱的过程中,逆温层消失,大气层结稳定,垂直扩散条件变好。“静稳”气象条件下本地污染物以及外部传输的积累是导致沈阳市此次重污染过程的主要原因。     

汾渭平原吕梁市颗粒物潜在源及输送通道分析

基于汾渭平原吕梁市2017~2019年颗粒物浓度监测数据和地面气象观测数据,利用后向轨迹聚类分析法以及潜在源贡献函数(PSCF)等方法研究了吕梁市冬季PM₁₀和PM_2.5大气污染特征及其潜在源区,最后结合轨迹密度分析法(TDA)、轨迹停留时间分析法(RTA)对轨迹聚类分析得到污染输送通道进行补充分类,并分析了不同输送通道的输送特征.研究发现,吕梁市2017~2019年颗粒物年均浓度逐年下降,其中PM₁₀下降了28μg/m³,PM_2.5下降了17μg/m³,冬季下降幅度最大.3a冬季风向风速和浓度的统计分析表明吕梁市颗粒物浓度受东北和西南风影响最为显著,其原因是受当地三川河河谷地形的影响.影响吕梁市PM₁₀污染的潜在源区主要位于西南方向,PM_2.5污染的潜在源区主要分布在西南、东和东南方向,颗粒物污染输送通道可概括为:西北、西南和偏东(东+东南)通道.西北通道气流移动速度快,途经新疆、内蒙、甘肃和陕西北部等区域;西南通道气流移动速度慢,主要途经陕西中南部渭河平原等污染严重的区域;偏东通道的气流移动速度慢,气流先沿太行山东麓南下,在经过太行山的横断山谷(太行陉、井陉等)时转向进入山西.PM₁₀污染时西北通道贡献最大,偏东通道贡献最小,且两个通道下绝大多数发生的均是轻度污染,占比都在90%左右;PM_2.5污染时三类通道下发生轻度污染的比重较PM₁₀均下降,西南和偏东通道下发生中度污染以上的比重在50%左右,且西南和偏东通道途经的区域恰好是PSCF计算得到的潜在源区位置,说明了西南和偏东气流容易将细颗粒物输送至吕梁.WRF (天气预报模式)的风场模拟较为直观的解释了三类污染输送通道,且复杂地形是形成污染输送通道的一个重要因素.西北和西南污染输送通道主要受吕梁山脉的影响,偏东污染输送通道主要受太行山及其横谷的影响.     

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.      

南京市重点工业源对城市空气质量影响的数值模拟

运用南京大学空气质量数值预报系统,对2005年1月6─7日南京典型天气条件形成的污染过程进行数值模拟,计算分析了重污染发生时的城市污染气象环境和影响因子,同时针对该城市重点工业源区对城市主要空气污染物浓度分布的贡献做了分析.结果表明:重污染状况发生在长时间逆温条件下,尤以6日23:00—7日04:00时逆温最强(强度可达1.25　℃/hm,逆温层厚200　m),此时风速较小,同时在市区出现较强的气流辐合,在这种气象条件下, NO₂,SO₂和PM₁₀的质量浓度最高.南京市相对封闭的宁镇丘陵地形以及受东郊紫金山的影响,也是造成主城区重污染的重要影响因子之一.南京市城北工业区与主城区毗邻而且污染物排放量较大,在冬季主导风向为东北风时对主城区污染物的浓度具有显著贡献.      

佛山地区干季边界层垂直风温结构对空气质量的影响

利用佛山地区2013年12月大气边界层观测试验得到的垂直风温资料和相应逐日AQI资料、逐时PM_(2.5)浓度资料,研究了佛山地区大气边界层垂直风温结构对空气质量的影响.结果表明:佛山地区干季持续存在的逆温结构是导致PM_(2.5)污染较重的重要原因.干季污染日近60%的最低逆温层高度低于1000 m,而非污染日低于1000 m的最低逆温层仅占36%,污染日佛山贴地逆温频率高达31.2%.逆温层出现高度较低,将污染物压缩积累在贴地层大气中导致污染较重.在大陆冷高压控制下,佛山地区的边界层结构演化非常典型,最大边界层高度和最大边界层通风量表现出了显著相关,污染日日平均边界层高度始终维持在较低的水平,多数时候不足500 m,最大边界层高度则大部分小于1000 m,日平均边界层通风量主要分布在500~1500 m~2·s~(-1)之间,在极端情况下甚至不足300 m~2·s~(-1),最大边界层通风量大部分处于1500~5000 m~2·s~(-1)之间,导致污染物始终聚集在较低的大气边界层内,使得PM_(2.5)浓度长时间维持在较高的污染水平.佛山地区风场存在显著的3层结构,较小的底层风速意味着大气的输送和扩散能力较弱,高度较低的中层使得污染物进一步被压缩累积在大气底层,垂直风场的不稳定性使得污染日佛山地区局地回流活跃,回流(RF)指数极小值多分布在0.2~0.4之间,污染日RF指数普遍小于非污染日,垂直风场的有效输送能力被显著削弱.