沿海城市灰霾天气与海盐氯损耗机制的关系

随着经济规模迅速扩大和城市化进程加快,大气气溶胶污染日趋严重,由细粒子气溶胶造成的能见度恶化事件越来越多,这些人类活动排放的污染物,可形成灰霾天气致使能见度下降。尤其值得注意的是沿海城市灰霾天气增长较快,沿海城市灰霾天气增多与海盐气溶胶粒子的氯损耗机制关系密切。我国30年前在粉尘污染时代建立的空气质量评价体系,已经远远不能描述新型复合空气污染类型,尤其是不能描述细粒子污染的情况,能见度的恶化主要与细粒子的浓度关系比较大,而与气溶胶的质量浓度关系不大。能见度与PM2.5尤其是PM1有非常好的关系,因而目前用能见度来描述灰霾天气是最好的指标。     

北京市能见度下降与颗粒物污染的关系

为了解北京市能见度下降的主要原因,在1999—2000年对各种污染物的消光系数和不同粒径太小颗粒物的质量浓度进行了观测．发现颗粒物的散射消光作用在北京市能见度下降中占有主要地位,其中与细粒子的关系更为密切．在不同季节运用不同的回归方程,利用细粒子质量浓度可以方便快捷地估算出大气能见度的近似值。     

南京冬季气溶胶消光特性及霾天气低能见度特征

利用2015年1月气溶胶散射和吸收系数、PM_(2.5)质量浓度、大气能见度以及常规气象观测数据,分析了南京冬季大气气溶胶散射系数与吸收系数的变化特征,给出了散射系数与吸收系数对大气消光的贡献,以及能见度与PM_(2.5)质量浓度和相对湿度的关系.结果表明,观测期间南京大气气溶胶的散射系数和吸收系数分别为(423.4±265.3)Mm~(-1)和(24.5±14.3)Mm~(-1),对大气消光的贡献分别为89.2%和5.2%,表明大气消光主要贡献来自于气溶胶的散射.散射系数与PM_(2.5)相关性较好(R2=0.91),能见度随PM_(2.5)质量浓度呈指数下降,也与相对湿度保持一定负相关性.能见度均值为4.3km,且连续出现能见度不足2km的低能见度天气,霾天气下消光系数和PM_(2.5)质量浓度大幅超过非霾天气,最高值分别达到1471.2Mm~(-1)和358μg/m~3,霾天气下能见度的降低来自颗粒物与相对湿度的共同影响.     

穗港晴沙两重天——2010年3月17—23日珠三角典型灰霾过程分析

随着经济规模迅速扩大和城市化进程加快,大气气溶胶污染日趋严重,由细粒子气溶胶造成的能见度恶化事件越来越多,这些人类活动排放的污染物,可形成灰霾天气致使能见度下降.2010年3月17-23日,在珠三角地区发生了一次典型灰霾天气过程,同期20日左右,中亚、蒙古国与我国北方发生了当年沙尘天气影响范围最广的一次强沙尘暴过程,冷...     

北京地区夏冬季气溶胶不同参数的相关性分析

通过对北京市夏冬季不同尺寸大气气溶胶粒子数密度与颗粒物质量浓度及大气能见度的相关性分析，给出了利用粒子数密度计算颗粒物(PM10,PM2.5和PM1.0)质量浓度和大气能见度的经验计算公式。     

灰霾天气的形成与演化

由于经济规模迅速扩大和城市化进程加快,大气气溶胶污染日趋严重,由气溶胶造成的能见度恶化事件越来越多,这些人类活动排放的污染物,包括直接排放的气溶胶和气态污染物通过化学转化与光化学转化形成的细粒子二次气溶胶,可形成灰霾(特指人类活动源排放的大气污染物诱发的低能见度事件),致使能见度下降。我国东部地区灰霾天气迅速增加,灰霾天气的本质是细粒子气溶胶污染,与光化学烟雾相关联,形成灰霾天气的气溶胶组成非常复杂。近年来由于灰霾天气日趋严重引发的环境效应问题和气溶胶辐射强迫引发的气候效应问题,广泛地引起科学界、政府部门和社会公众的关注,而成为热门话题。文章讨论了目前对灰霾天气的认识,灰霾的定义与判别标准,灰霾天气与光化学烟雾、气象条件的关系,也涉及灰霾天气对人体健康的影响。展望了灰霾研究的前景与主要研究方向和内容。     

1981~2010年深圳市不同等级霾天气特征分析

利用1981~2010年深圳市地面观测及空气质量监测资料,分析深圳不同等级霾天气的长期变化特征以及大气水平能见度、空气质量与霾的关系.结果表明:深圳霾日数总体呈增多趋势,强度增强,中度以上霾增多;各等级霾日数均呈增多态势,但不同等级霾日占年总霾日的比例变化趋势不同,轻微霾所占比例下降,轻度以上霾上升; 霾天气呈现冬季>秋季>春季>夏季的季节特征,但重度霾却是夏季最多; 霾导致大气水平能见度明显下降,霾日平均能见度较非霾日低6~7km,霾等级越高,能见度下降越明显,霾日能见度日变化幅度较非霾日小;霾日SO2、NO2浓度为非霾日的1.4~1.7倍,PM10是非霾日的2.2倍,大气颗粒物污染加剧可能是深圳能见度恶化、霾天气增多的一个重要原因;针对荔香站霾日SO2浓度日变化不明显,PM10 、NO2浓度呈双峰型分布,与上下班时段吻合,说明机动车的增加也是深圳霾天气增多的主因之一;霾等级越高,空气中PM10、SO2、NO2的浓度越高,从轻微到重度霾各级之间SO2、NO2和PM10浓度增幅大都在15%~20%.     

PM_(2.5)及其组分对成都大气能见度的影响分析

该研究利用在成都市3个点位开展的为期1年(2013年9月-2014年8月)的连续监测数据和收集的气象观测数据,分析成都市大气能见度的主要影响因素。利用IMPROVE公式对消光系数进行重建,识别影响能见度的主要PM_(2.5)组分。研究结果表明:观测期间成都大气能见度水平整体较差,年平均值为8.3 km,8月最高,1月最低;PM_(2.5)和SNA(NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-)的简称)与VIS呈非线性关系,且VIS与SNA的负相关性最好。硫酸盐对消光的贡献最大(34.8%),其次是硝酸盐(26.3%)。夏季能见度水平主要受硫酸盐的影响,冬季能见度水平的显著降低主要是硫酸盐、硝酸盐和有机物的共同作用。二次粒子是造成极低能见度现象的主要PM_(2.5)组分,尤其是硝酸盐的贡献导致能见度下降明显。进一步加强对燃煤和机动车的控制才能有效缓解大气能见度下降的问题。     

雾霾及能见度自动观测系统问世

能见度是三大基本气象观测要素之一,是一个对航空、航海、陆上交通以及军事活动等都有重要影响的气象要素。特别是今年以来我国多个省市雾霾天气频发,持续的低能见度天气造成多起恶性交通事故发生,导致人民生命财产受到重大损失。对雾霾及大气能见度的实时观测更     

天津冬季相对湿度对气溶胶浓度谱分布和大气能见度的影响

于2013年1月连续在线观测天津城区气溶胶数浓度谱分布和大气能见度,并结合相关气象资料,探讨相对湿度(RH)对气溶胶浓度谱分布和大气能见度的影响.结果表明,观测期间发生了4次连续雾霾天气过程,4次雾霾天气过程对应着气溶胶粒子数浓度的连续高值,低能见度天气系高浓度气溶胶粒子和高相对湿度协同所致;随着RH增大,PN1和PN2.5-10呈增长趋势,RH90%后,PN1和PN2.5-10有所降低,PN1-2.5则持续增长,高RH对气粒转化和气溶胶粒子的碰并聚合作用明显;气溶胶吸湿增长因子计算表明,高RH下水汽对能见度影响很大,尤其是大雾天气下其影响甚至可能超过气溶胶粒子浓度对其的影响.     

Characterization of volatile organic compounds in the urban area of Beijing from 2000 to 2007

Beijing is one of the most polluted cities in the world. In this study, the long-term and continuous measurements of volatile organic compounds (VOCs) in the urban area of Beijing, specifically at Beijing 325 m Meteorological Tower, were conducted from 2000 to 2007. The annual record of VOC trends exhibited in two different phases was separated in 2003. Records show that VOC concentrations increased from 2000 to 2003 due to the abrupt increase in vehicle number. Contrarily, since 2003, there had been a decrease in VOCs concentrations as the policy on gasoline and air pollution was implemented. Toluene, benzene, and i-pentane are the chemicals that abound in and are directly related to vehicle activity, such as in vehicle exhaust and gasoline evaporation. Furthermore, records indicate that there had been seasonal variation in VOCs levels in that VOCs level in summer is higher than that in winter. As such, temperature is considered to significantly contribute to VOCs in Beijing. Records also show that VOCs level was high in the morning and during rush hours in the evening. In contrast, VOCs level was low during midday due to photochemical destruction with OH radical and dilution effect. In this study, a particular benzene to toluene ratio range (0.4-1.0) was used as the indicator of air propelled by vehicular exhaust. We also applied the correlation coefficients between BTEX and i-pentane to evaluate evaporation influence to ambient BTEX in the Beijing urban area.     

京津冀及周边地区低碳经济发展水平评价

随着应对全球气候变化进程的不断推进,“低碳经济”已逐渐成为世界各国实现经济社会可持续发展的必由之路.京津冀及周边地区社会经济发展较不平衡,整体推进低碳经济发展存在较大的困难,为有效促进低碳经济发展的策略选择,本文通过构建低碳经济发展水平评价指标体系,对京津冀及周边地区的低碳经济发展状况进行评价.结果显示,京津冀及周边地区低碳经济发展水平差异较大：北京低碳经济水平相对较高,其他地区距离低碳经济发展水平尚有较大差距.由此,京津冀及周边地区应根据地区经济发展特点及其低碳经济发展状况,采取不同的低碳发展策略选择,以有效推进低碳经济发展模式的顺利转型.     

绿色雨水基础设施适应性植物的选择和设计

针对绿色雨水基础设施建设过程中植物选择不当、景观效果差、养护成本高等问题,提出定性与定量相结合的评价选择方法。以北京地区草本植物为例,根据GSI设施结构、功能特征拟定植物基本属性指标,建立植物综合评价指标体系,对30种常用草本植物进行评分分级,筛选出与设施功能相适应的植物种类;并探讨了草甸型植物景观在绿色雨水基础设施中的应用前景及设计方法,为高效益、低成本的绿色雨水基础设施建设提供新思路。     

北京一次重污染过程的天气成因及来源分析

采用天气学分析和GRAPES-CUACE气溶胶伴随模式相结合的方式,探讨了北京市2016年2月29日~3月6日一次PM_2.5重污染过程的大气环流特征、污染形成和消散原因,并利用伴随模式追踪了造成此次重污染过程的关键排放源区及敏感排放时段.结果表明：此次重污染过程北京市PM_2.5浓度存在明显日变化,在3月4日20：00达到污染峰值,观测数据显示海淀站PM_2.5浓度达到506.4μg/m³.形成此次重污染过程的主要天气学原因是北京站地面处于低压中心,且无冷空气影响,风速较弱,逆温较强,大气层结稳定,混合层高度较低,500hPa西风急流较弱,污染物水平和垂直扩散条件差,大气污染物易堆积;此次过程中,500hPa短波槽过境、边界层偏南风急流和冷空气不完全渗透导致了本次严重污染PM_2.5浓度的短暂下降.伴随模式模拟结果表明,此次污染过程目标时刻的污染浓度受到来自河北东北部和南部、天津、山西东部、以及山东西北部污染物的共同影响,目标时刻PM_2.5峰值浓度对北京本地源响应最为迅速,山西响应速度最慢;北京、天津、河北及山西排放源对目标时刻前72h内的累积贡献比例分别为31.1%、11.7%、52.6%和4.7%.北京本地排放源占总累积贡献的1/3左右,河北排放源累积贡献占一半以上,天津和山西分别占1/10和1/20,河北源贡献占主导地位,天津和山西贡献较小;目标时刻前3h内,北京本地源贡献占主导地位,贡献比例为49.3%,目标时刻前4~50h内,河北源贡献占主导地位,贡献比例为48.6%,目标时刻前50~80h,山西源贡献占主导地位,贡献比例在50%以上.     

Vertical distributions of COS and CS2 in Beijing City

Vertical distributions of COS and CS2 were measured at a meteorological tower in Beijing City. The mixing ratios of COS and CS2 are in the range of 371--1681 pptv and 246--1222 pptv, respectively. The significant high mixing ratios of the two compounds at ground level and distinct vertical distributions indicated the existence of strong anthropogenic sources of COS and CS2 in Beijing City. Domestic stoves and central heaters are important sources of COS during winter season. Cesspools may play significant role on COS over whole seasons. Chemical productions may be responsible for the observed hiah mixina ratios of CS2 in Beiiina Citv.     

基于BP神经网络的北京城区公园土壤PAHs含量预测

城市公园是城市生态环境的重要组成部分,其环境质量与人类健康息息相关.选择北京市121个城区公园,采集公园土壤样品并分析其中7种多环芳烃（PAHs）含量,评价城区公园土壤中PAHs的含量水平,并基于BP神经网络预测了2020年和2023年土壤PAHs含量.结果表明:北京城区公园土壤中w（PAHs）（7种PAHs总含量）范围为0.033~4.182 mg/kg,低于GB 36600—2018《土壤环境质量建设用地土壤污染风险管控标准（试行）》土壤污染风险筛选值,且7种PAHs的毒性当量浓度（TEQ）均低于世界卫生组织标准值（1 mg/kg）,对人体健康的毒性风险较小.将14个影响指标（8个社会经济因子与6个公园特征因子）作为输入层、土壤w（PAHs）作为输出层,建立BP神经网络的拟合优度达0.845.预测结果显示,2020年和2023年北京城区公园土壤中w（PAHs）范围分别为0.008~0.969 mg/kg和0.022~1.988 mg/kg,整体均低于GB 36600—2018土壤污染风险筛选值,但随时间推移呈上升趋势,尤其朝阳区和海淀区将有大幅增长.研究显示:城市化发展因素对土壤w（PAHs）的增加有明显影响,城市发展进程影响不容忽视;至2023年,北京城区公园土壤若不加管理,其w（PAHs）将持续增长.      

APEC会议前后北京地区PM2.5污染特征及气象影响因素

为分析APEC会议前后北京地区PM_2.5变化特征,利用中国科学院大学雁栖湖校区超级站在2014年10—12月的连续观测数据,对APEC会议前后北京地区污染物分布及变化特征、气象影响因素和气团传输路径特征进行了分析. 结果表明:APEC会议期间北京地区减排效果显著,ρ(PM_2.5)平均值比会前下降了60.5%. 气象条件对污染物扩散起到积极作用,APEC期间平均风速为1.40 m/s,平均相对湿度为31.9 %,近地面气象条件优于APEC会前、会后. 北京地区受到外来污染物输送的影响,在2.00~3.00 m/s的南风下易发生来自南部地区的PM_2.5和SO₂输送. APEC会议期间北京地区主要受来自西北地区的高速、高海拔气团控制,其出现频率为39.6%,远低于APEC会前 (15.9%)和会后(20.8%),而来自南部地区的低速、低海拔污染气团的出现频率仅为2.1%,扩散条件总体良好. 研究显示,除了减排措施有效削减了污染物排放以外,有利的气象条件也是APEC会议期间北京地区保持良好空气质量的重要因素.      

区域大气污染数值模拟方法研究

大气污染是一个区域性的环境污染问题,北京大气环境的质量与周边地区污染源的排放有密切关系.将气象模型高级区域预报系统(ARPS)与空气污染模型Models-3耦合进行模拟计算,从检验结果可以看出,模拟值与实测值有较好的一致性,表明该模式系统可以用来研究区域大气污染物传输及相互影响.模拟计算了2002年北京地区各季ρ(PM10)以及山西污染源对北京的贡献,结果表明,在特殊的天气条件下的典型时段,尤其是在西南风气流场控制下,山西污染源对北京空气质量有较大的影响.比较而言,夏季(8月)山西污染源的平均贡献率最大,约为15.44%;冬季(1月)最小,约为2.25%.表明控制北京大气污染不容忽视周边污染源的影响.     

沙尘天气发生频率对大气能见度方差的影响研究:以北京及其沙尘过往路径典型站点为例

利用1971～2000年北京及其沙尘过往路径典型站点日能见度和各种沙尘天气发生日资料,分析了沙尘天气发生频率与能见度方差的关系.发现当沙尘天气频率减少(增加)1次时,能见度方差就偏强(偏弱)1个标准差.沙尘天气发生频率对日能见度变率的影响主要是通过风速的高频变率实现的,当风速变率偏强(偏弱)1个标准差时,沙尘天气发生频率增强(减弱)约30%,近地面风场的高频变率影响了沙尘天气的产生,从而影响日能见度方差的波动.异常低能见度事件(日能见度距平<-2σ,σ为各站各日能见度距平的标准差)频次与能见度方差之间存在显著的正相关性.风速距平频次增加,使得沙尘天气发生频次增加,从而导致低能见度事件频次上升;反之,异常低能见度事件下降.浮尘、沙尘暴和扬沙与低能见度事件的相关程度是不同的.