1980~2012年江苏省城市霾日的时空分布及成因分析

利用1980~2012年江苏省气象观测资料,对江苏省城市霾时空分布及成因进行了分析.结果表明,1980~2012年江苏省霾日增加,重度和中度霾增加显著,苏北和沿海城市霾日增加显著.秋季和冬季霾日最多,夏季最少.秋、冬季霾主要在内陆,沿海略少.除苏南三城市,6月其他城市霾日都比较多.80年代霾日较为均匀,90年代苏南、苏西南增加,2000年代江淮之间和苏北增加,2010~2012年苏北霾日增加显著,苏南地区霾日略有减少.全省连续性霾日、区域性霾日及连续性区域霾都呈增加趋势.城市建成区面积逐年扩大、由工业及汽车尾气排放的污染物逐年增加,导致区域气温升高、空气相对湿度下降,形成城市热岛和干岛效应,加上污染物的增多,增强了霾形成和维持的条件,持续性霾、区域性霾和持续性区域霾也增加较为显著.     

1960~2013年我国霾污染的时空变化

利用近54年（1960～2013年）我国霾日以及一些相关气象要素的观测资料,采用气候倾向估计、聚类分析、累积距平和突变检验等多种方法,分析了我国霾日数变化特征.结果表明：我国的霾污染主要发生在中东部和南部,尤以北京、山西中部和南部、河南局部地区、长江三角洲和珠江三角洲等地最为严重,我国西部和东北部地区相对较少.霾日发生的频率总体呈增加的趋势,而且与能源消耗总量有很好的正相关关系.我国霾日数的增加除了依赖于污染源排放加剧外,不利的气候条件加剧了霾天气的发生.近54年降水日数、平均风速、日照时数和相对湿度与霾日数的相关系数分别为-0.653、-0.635、-0.462和-0.699,远远超出了99.9%的信度检验标准.聚类分析表明,上升极显著、上升显著和上升明显的站点年平均霾日数近年来均有加速上升的趋势,其累积距平的变化趋势为下降-平缓-上升型.轻微上升站点上升时期为20世纪60年代至70年代末与2000年之后,累积距平为多波动型.轻微下降与下降明显的站点快速上升时期为60年代至70年代末,随后均有不同程度的下降,累积距平呈上升-平缓-下降型,且在1992～1993年间霾日数发生了由多到少的突变.     

近50年华中地区霾污染的特征

基于1962~2011年霾日观测资料,使用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法分析了近50年华中地区霾污染的时空变化特征及其成因.结果表明,华中地区的霾高发中心位于河南中北部、湖北中西部和湖南中部人口集中的气溶胶浓度高值区,其中霾日数最多的站点为河南新乡,年均达到79.1d.霾的季节性变化表现为冬季霾日数最多,夏季最少,霾污染是典型的冬季大气环境事件.但随着近年春夏秋三季霾日的增加,华中地区霾污染的季节性差异减小.城市地区是华中霾污染严重的区域.近50年污染地区霾发生频率增多,而相对清洁地区霾污染发生频率减少.华中地区大气环境呈现出两极分化的变化特征.近50年来华中地区霾日增加受人为污染物排放加强和东亚季风减弱的共同影响.     

河北及周边地区霾污染特征的模拟研究

应用MM5-Models-3/CMAQ空气质量模拟系统对河北及周边地区进行了区域尺度的模拟,并选取石家庄、邢台、北京、天津、太原、郑州6个代表性城市分析了该地区霾污染特征.首先,通过气象观测数据对2001—2010年10年间的霾天气进行了识别,就统计结果来看,该地区霾污染的季节变化非常显著,冬季最为严重,其次是夏秋季;5月份的发生频率则最低,其次是4月和6月.选取霾污染较为严重的2007年12月进行了模拟,在模拟时段内,霾日的平均PM2.5浓度是非霾日的1.6～3.1倍,霾的发生有很明显的区域同步性.霾日PM2.5的成分也有显著变化,硫酸盐、硝酸盐等二次颗粒物的百分比含量有明显的增加,说明该地区霾的出现与二次颗粒物的形成有非常密切的关系.     

基于WRF-RTIM的上海地区霾预报MOS方法研究

应用基于系统辨识理论的实时迭代模式(real-time iterative model,RTIM)对WRF模式预报结果进行后处理,建立了上海地区霾天气的模式输出-统计(model output statistics,MOS)方法.首先,根据WRF模式的气象输出资料,结合大气污染观测数据,筛选出霾事件的预报因子;其次,运用系统辨识实时迭代模型,建立依据MOS预报方法的PM2.5、PM10和能见度预报模式;最后根据霾事件的判别标准,对上海2012年11月—2013年1月的霾日进行24 h和48 h预报.结果表明,PM2.5模式预报成功率为75.0%~63.9%,PM10模式预报成功率为87.5%~81.8%,能见度模式预报成功率为71.0%~74.2%,霾日预报成功率为73.7%~72.7%.分析表明,研究期间上海的气溶胶以细颗粒物为主,低能见度主要由导致霾现象的PM2.5引起.该方法能较准确地预报霾日的发生,可为我国城市大气环境业务预报提供参考依据.     

合肥市霾天气变化特征及其影响因子

分别应用费希尔最优分割法和后向轨迹-聚类分析的方法分析了1965～2005年间合肥霾天气的气候变化特征,以及合肥霾天气发生频率与不同高度输送条件的关系.同时应用2001～2005年的资料分析了合肥霾的月、季分布特征及其与地面气象要素的关系.合肥各月平均霾日数呈W型分布,1月最多,8月最少,秋冬两季占全年霾日数的70%以上.41年来霾日数总体呈上升趋势,期间发生了3次跃变,分别在1978、1992和2005年,与我国社会经济发展的各个阶段相一致.霾的发生频率与边界层中上部气团来向关系不大,但与其移动速度关系密切.近地面不同来向的气团对应霾的发生频率明显不同,霾易于出现的气团在春、夏、冬季主要来自偏东方向,秋季主要为本地气团以及来自偏北方向的气团.小风、高湿和偏东风是产生霾的有利条件.随着空气污染加重,霾的出现频率升高,当空气质量为中度污染时,霾的出现频率达到75%;高质量浓度的PM10并不意味着有霾出现,反之亦然.     

中国城市热岛时空特征及其影响因子的分析

全球气候变暖背景下,城市热岛效应会加重城市地区的热胁迫,对人类健康和生存发展提出严峻挑战.近年来我国雾-霾污染情况严重,但雾-霾对城市热岛影响的认识仍较匮乏.本研究基于MODIS遥感卫星地表温度数据,明确了我国2003~2013年白天、夜间以及四季城市热岛的空间变化,并从生物物理学和生物化学角度定量分析其控制机制.结果表明,影响我国白天城市热岛强度的主要因素为人口、农田灌溉和植被活动.纬度、降水量、反照率以及气溶胶浓度是夜间城市热岛强度的主控因子.从对比城乡粗糙度、反照率等生物物理学属性的角度,揭示了乡村背景环境对城市热岛分析的重要影响.结果表明,雾-霾治理可以缓解我国夜间城市热岛现象和热胁迫,有利于缓解区域甚至全球气候变化.     

南京市霾天气与主要气象条件的相关分析

利用天气学原理,分析研究2012~2014年南京市霾天气的主要地面天气形势、气象要素以及PM2.5与PM10浓度的相互关系.结果表明,2012~2014年南京市霾天气以轻度和轻微霾为主,且冬季最多,夏季最少;相对湿度在50%~80%之间有利于霾的发生,尤其是70%≤RH<80%时;有87.6%的霾发生在风速≤4m/s的情况下,并且主要来自东北偏东到东南风向区域.最利于南京霾天气形成的主要天气形势是均压场、高压控制和高压后部,而低压槽、副高控制和台风影响时霾发生较少.PM2.5在PM10中所占比例与霾强度呈正比.通过对南京市气象条件与霾的关系,及后向轨迹HYSPLIT4模式的聚类分析显示,结合南京市霾天气时的风向统计,影响南京霾发生的污染源主要有本地源、南京市东南地区的近距离污染源和华北地区的远距离污染源.     

基于地面微脉冲激光雷达的上海冬季霾强度及高度分析

利用2009—2013年冬季地面气象观测数据筛选出非霾和不同强度霾的影响时次,采用能见度与消光系数的定量关系和冬季波长系数对微霾冲激光雷达反演修正得到的气溶胶消光系数,分析了上海地区气溶胶在垂直高度上的集中范围,当地面出现轻微霾、轻度霾、中度霾、重度霾时气溶胶分别主要集中于近地面0.81、0.49、0.41、0.40 km以下,非霾时气溶胶主要集中在近地面1.35 km以下;在此基础上,根据判别不同强度霾的能见度标准和能见度与消光系数的定量关系,将能见度换算为消光系数,再对微脉冲激光雷达反演消光系数进行修正,从而判断高空霾的强度及所处的高度;另外还探讨了云对产生重度霾的影响、降水与中度霾和重度霾的关系以及颗粒物质量浓度与不同强度霾的关系,发现48.53%的重度霾是受云影响而产生的,37.11%中度霾发生前后伴有降水现象,51.14%的重度霾发生前后伴有降水现象,非霾、轻微霾,轻度霾、中度霾、重度霾期间的颗粒物浓度和细颗粒物占的比例依次增大.     

1973-2012年乌鲁木齐市霾日数变化特征

基于乌鲁木齐市1973-2012年逐日气温、降水、风速、能见度等资料,分析了霾日数的时间变化特征及其与气象因子的关系。结果表明:乌鲁木齐霾主要发生在冬半年,其中10月霾日数最多;夏半年发生较少。年霾日数、年霾最大持续日数、轻度霾日数、中度霾和重度霾日数总体都呈减少趋势,且都在1981-1990年发生最多,在1991-2000年发生最少。年霾日数存在18~20 a的周期,并在1990年发生减少突变。霾日数与气象因子有密切的相关性,平均水汽压、年平均相对湿度和年降水量与霾日数呈正相关,风速和平均气温与霾日数呈负相关,日照时数与霾日数相关性不显著。     

福建沿海城市霾天气特征

利用2006年1月—2010年12月福建省沿海6个城市的能见度、相对湿度、降水、天气形势和大气污染物资料,对霾天气时空变化特征、霾与天气形势的关系进行了分析. 结果表明:宁德市每年霾日数最少,为12～26 d;漳州市霾日数最多,为74～118 d;而福州、厦门和泉州三市的霾日数相近.6个城市霾天气主要出现在12月—次年6月,7—11月霾的出现率极低且均以轻微霾为主,所占比例在85.5%以上;持续时间短暂的霾较多,半天和全天的霾较少. 在暖区辐合、高空槽和变性冷高压3种天气形势下霾出现频率均较高,分别达到21.2%～49.5%、9.1%～42.3%、6.1%～47.5%. ρ(PM₁₀)与能见度的相关系数最高,为-0.44~-0.33,并且各城市霾天气下的ρ(PM₁₀)均明显高于非霾天气;ρ(SO₂)除莆田市外,ρ(NO₂)除漳州市外,其他城市ρ(SO₂)和ρ(NO₂)均为霾天气高于非霾天气.      

1960~2013年华南地区霾污染的时空变化及其与关键气候因子的关系

利用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法对华南地区57个地面气象站的观测资料进行分析,探究近54年华南地区霾日数的时空变化特征及其气候成因.结果表明,年平均霾日数大值区主要分布在广东珠江三角洲(珠三角)地区和广西中东部.54年来霾日数呈现显著的上升趋势,而2008年后有所下降.霾日数的季节变化表现为冬季最多,其次是秋季和春季,夏季最少.2008年以后春、夏、秋3季霾日数有所下降,而冬季仍维持在较高水平.不同等级霾日数在近54年来均有不同程度的上升,霾污染不仅在日数上有明显的增加趋势,而且污染强度在加强.不同地区霾日数的快速增长时期不一样,污染严重和正常污染地区发生在20世纪90年代,而相对清洁地区发生在2000年以后.另外近10年污染严重和正常污染地区霾日数有所下降,但相对清洁地区仍维持快速的增长趋势.近54年华南地区年降水日数、年平均风速、大风日数和年小风日数等气候因子变化结果致使气溶胶粒子的湿沉降减弱,污染物扩散能力下降,霾天气生成概率增加.     

张远航谈珠三角空气污染

记者:灰霾现象近年来在殊三角日益严重,请问灰霾是如何形成的,其成因主要有哪些? 张远航:灰霾是一种基于大气污染光学效应的现象.在颗粒物污染严重时,城市和区域近地面大气存在比较厚的颗粒物霾层,由于大气中颗粒物细粒子对阳光的散射和吸收作用,大气能见度衰退,在霾层中看近处目标物,大气混浊且呈乳白色或灰色,此形象被称之为灰霾.     

长江三角洲城市群霾的演变特征及影响因素研究

重建了长江三角洲1961~2007年霾气候数据序列,分析了霾日数的时空变化特征及城乡差异,并探讨了大气污染以及地面和近地层气象条件对霾发生的影响.结果表明,利用湿度—能见度指数参与霾气候序列重建的方法具有一定的合理性和科学性.过去47a间,长江三角洲霾日数总体上呈逐渐增多的趋势,并且四季霾日数都增加.空间上,整个长江三角洲霾日数基本上都呈增加趋势,并以杭州和南京增加最多.近30a来长江三角洲大城市、中等城市和城镇乡村站间霾日数变化具有明显差异.地面气象要素中风速和最长连续无降水日数与霾发生具有较好的对应关系.在霾天气过程和对应的清洁过程,近地层温度、位势高度和风场也都具有明显的差异.长江三角洲霾变化趋势与我国京津冀、珠江三角洲等地的变化一致.区域大气污染物排放量的增加,尤其是细颗粒物的增加是霾出现频率增加的可能原因,全球气候变化以及区域城市化造成的气象条件改变也有利于霾日的增加.     

三种霾日统计方法的比较分析

为了研究单次值法、日均值法、14时值法3种常用的霾日和轻雾(雾)日统计结果的异同,以环首都圈京津冀晋四省市为例进行了比较.华北地区霾日用3种方法统计的过去60余年霾日的区域分布表明,3种方法统计的霾日是单次值法>日均值法>14时值法,大致是1:0.54:0.45的关系,但区域分布趋势比较相似.典型城市霾日的长期变化趋势大都十分相似.而轻雾(雾)日的长期变化趋势表明,用单次值法统计的明显偏多,且有长期下降趋势;而用日均值法与14时值法统计的轻雾(雾)日无大差别,且没有明显的长期变化趋势,反映了年季和年代季的气候波动.从长期季节变化趋势来看,3种统计方法的结果除日数的差别外,季节分布特征比较类似.一个突出的特点是除去采暖季有较多的霾日外,在盛夏季节霾日也明显多,集中出现在6~9月,尤其是7~8月,与桑拿天同期出现,这与全国大部分城市的变化趋势完全不同.是华北地区的特有现象.用单次值法统计霾日,将包括所有的霾过程,即大范围持续时间长,且与一定天气系统与近地层扩散条件相关连的霾,及在稳定的晴朗夜间由于辐射降温,使相对湿度升高而导致能见度下降形成的霾.用日均值法,则可能更多的显示长时间大范围的霾天气过程;而使用14时法,则对早晚因湿度增加降低能见度出现的霾天气漏记,突出长时间大范围的霾天气过程.     

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%.     

三种霾日统计方法的比较分析——以环首都圈京津冀晋为例

为了研究单次值法、日均值法、14时值法3种常用的霾日和轻雾(雾)日统计结果的异同,以环首都圈京津冀晋四省市为例进行了比较.华北地区霾日用3种方法统计的过去60余年霾日的区域分布表明,3种方法统计的霾日是单次值法日均值法14时值法,大致是1:0.54:0.45的关系,但区域分布趋势比较相似.典型城市霾日的长期变化趋势大都十分相似.而轻雾(雾)日的长期变化趋势表明,用单次值法统计的明显偏多,且有长期下降趋势;而用日均值法与14时值法统计的轻雾(雾)日无大差别,且没有明显的长期变化趋势,反映了年季和年代季的气候波动.从长期季节变化趋势来看,3种统计方法的结果除日数的差别外,季节分布特征比较类似.一个突出的特点是除去采暖季有较多的霾日外,在盛夏季节霾日也明显多,集中出现在6~9月,尤其是7~8月,与桑拿天同期出现,这与全国大部分城市的变化趋势完全不同.是华北地区的特有现象.用单次值法统计霾日,将包括所有的霾过程,即大范围持续时间长,且与一定天气系统与近地层扩散条件相关连的霾,及在稳定的晴朗夜间由于辐射降温,使相对湿度升高而导致能见度下降形成的霾.用日均值法,则可能更多的显示长时间大范围的霾天气过程;而使用14时法,则对早晚因湿度增加降低能见度出现的霾天气漏记,突出长时间大范围的霾天气过程.     

本溪地区灰霾天气时空分布特征分析研究

近年来,灰霾天气对本溪地区的影响越来越严重,由霾引发的环境污染对人们生产生活造成的影响也越来越大,因此对灰霾天气发生的时空分布特征的研究就尤为重要.文章运用本溪地面观测2012-2014年本溪市、本溪县、桓仁县3个国家基本站的观测资料,对霾日进行筛选和统计,分析本溪地区霾日发生的时空分布特征,本溪地区霾日数呈逐年增长趋势,2014年霾日数增长迅速.本溪地区冬半年霾日明显多于夏半年,两县霾日少于市区,空气质量优于市区.     

利用微脉冲激光雷达分析上海地区一次灰霾过程

通过分析2008年6月至2009年5月期间浦东新区灰霾天气出现的特征,并以2008年12月19日至2008年12月21日一次典型的灰霾天气过程为例,利用激光雷达(Light laser detection and ranging,简称Lidar)数据资料反演得到气溶胶消光系数及其强度图和廓线图,结合地面气象数据和气溶胶观测资料,分析了此次灰霾天气形成的原因.一年的观测资料表明,上海地区冬季和春季易产生灰霾天气,冬季出现重度霾最多,秋季和夏季灰霾天气较少.较弱的太阳辐射以及静风、小风是导致灰霾天气发生的重要原因,且高湿度的霾天气对能见度影响更大.大气边界层(以下简称边界层)高度变化决定着灰霾天气发生的强度,当边界层高度在1km左右时,易发生轻微霾天气,当边界层高度降至600m左右时,易发生中度、重度霾天气,而太阳辐射强度变化决定着边界层高度的变化.轻微霾天气下,大气气溶胶垂直分布最强消光值约为0.15km-1,而重霾天气下可达0.30km-1以上.本次霾过程还受地面颗粒物排放的影响,主要是PM1和PM2.5,且在消光作用中散射性气溶胶的贡献大于吸收性气溶胶.轻微霾天气下PM2.5浓度为50μg·m-3,黑碳浓度为5000ng·m-3,浊度为200Mm-1,而重度霾时则分别达到200μg·m-3、24000ng·m-3和1400Mm-1.随着此次霾的出现,整层大气气溶胶光学厚度(AOD,550nm)不断增加,在重度霾时达到0.6左右,Angstrom指数在重度霾时显著降低,表明有大颗粒物导入,说明此次重度霾天气的发生还与气溶胶的输送有关.     

江苏省一次重霾污染天气的特征和机理分析

利用PM10, SO2,O3,NH3, NOx,CO等6种大气成分浓度数据、常规气象观测数据和天气图资料,结合HYSPLIT4后向轨迹模式,对2008年10月28~30日发生在江苏省的一次大面积重霾污染天气的特征和成因进行了综合分析.结果表明,此次重霾污染天气过程观测到的PM10, NOx,CO最大地面浓度分别达到0.553, 0.170, 2.738mg/m3,水平能见度达到1km以下.其中城市中CO和NOx浓度较郊区高,而SO2和O3则较低.该污染事件与大范围秋收秸秆集中燃烧,造成大量污染物排放有密切关系.平稳的高空环流形势、暖平流、地面高压场分布为重霾污染天气的发生、发展提供了有利的气象条件,地面表现为稳定的大气层结、静小风和低湿环境,非常不利于污染物的扩散.后向轨迹计算分析表明,造成此次重霾污染天气的气团主要来自河南中东部、苏北和安徽等重要产粮地区,长距离输送对区域霾污染产生重要影响.