台风影响期间石家庄秋季典型空气污染过程研究

利用PM2.5污染监测数据、气象资料和WRF模式,研究了2013年10月2日至10日石家庄地区秋季一次典型的空气污染过程,结果表明,PM2.5质量浓度的上升和下降阶段与相继出现的台风"菲特"和"丹娜丝"输送气流及其背景场有关,本次污染过程同时受台风系统背景场、副热带高压系统和大陆高压系统协同控制.石家庄PM2.5质量浓度演变分为上升、下降、再上升和下降4个阶段,浓度曲线呈现双峰特征,分别对应台风"菲特"加强、减弱、台风"丹娜丝"加强和减弱阶段.污染过程中,PM2.5日均质量浓度最高值是425μg·m-3,导致这一现象的原因是由于台风"菲特"和"丹娜丝"系统外围东南暖湿气流进入石家庄地区,高空1000、1800和2600 m处出现逆温层,下沉气流最大风速是0.2 m·s-1,覆盖并影响石家庄地区,形成稳定的大气条件,利于PM2.5污染物持续积累,造成石家庄地区PM2.5浓度达到峰值并出现重污染事件.     

2014年10月中国东部持续重污染天气成因分析

2014年10月5─13日中国东部发生了大范围、长时间的(雾)霾及重污染天气.采用AQI数据分析此次大气重污染过程的时、空演变特征,并应用NCEP(美国国家环境预报中心)再分析资料以及地面、小球探空数据,分析了主要天气型演变、边界层及上空的风场、气象条件特征,以研究此次秋季重污染天气的气象成因和形成过程.结果表明:1华北、东北是此次污染最为严重的地区,其域内各城市持续数日的污染演变可分为AQI显著上升、持续高值、下降3个阶段.2在AQI上升阶段(10月6—8日),受大陆高压控制,东部地区出现较弱地方风场和偏南风输送风场,风速在0~2 ms,相对湿度在22%~86%,3 000 m逆温显著利于污染物积累.3在持续污染阶段(10月8—11日),海上高压滞留,再加上台风"凤凰"北上阻挡大陆高压影响,使东部地区出现持续4 d的偏南风、偏东风弱风场,风速在1~4 ms,相对湿度为57%~96%,造成严重污染.4在AQI下降阶段(10月11—12日),后续大陆高压南下,前部冷锋利于污染物清除,风速达到6 ms,是AQI降低的主要天气背景场.因此,持续出现的稳定天气形势是导致此次中国东部重污染天气的主要气象原因.     

北京夏季典型环境污染过程个例分析

对北京ρ(PM10)日均值和华北地区气象资料的综合分析发现,北京夏季ρ(PM10)的变化过程与环境背景场组合系统明显相关,其典型的背景场演变过程为:①在ρ(PM10)上升阶段,副热带高压西伸较强,持续数天控制华北地区,具有均压和弱气压场的特征.在其控制下,受地形和周边边界层背景的影响,偏南气流将北京南部的污染物向北京输送和汇聚,ρ(PM10)呈逐日汇聚增长趋势.②冷锋逼近时的均压场和弱气压场是ρ(PM10)峰值出现的背景.③在冷锋后部的大陆高压前锋造成较强的区域性输送过程,而冷锋附近形成的湿沉降使ρ(PM10)下降,因此在强区域性输送过程与明显降水终止后常出现ρ(PM10)谷值.统计分析表明,北京夏季环境污染过程与大尺度环境背景场组合系统及其配置的污染物输送通道演变有明显的同步特征.该类组合系统所配置的背景场及其同步环境污染演变过程的特征具有普遍规律性,可为奥运期间环境污染过程的预测和控制提供参考.     

基于天气背景天津地区重污染天气特征分析

以天津地区长序列观测PM_(2.5)质量浓度资料为依托,基于天气背景对2014—2016年天津地区重污染天气特征进行分析,并以此为基础评估天津环境气象数值模式(WRF/Chem)在不同天气条件下的模拟效果.结果显示:2009—2016年天津地区重污染天气为341 d,约占全部天数的11.7%,重污染天气主要出现在每年的10月—次年3月,约占全年的82%,重污染天气出现的地面形势主要为锋前低压区、低压槽前、均压场和高压后,4类天气类型占所有重污染天气的73%.同一天气背景下,PM_(2.5)质量浓度模拟值与实况值之间的误差有相似之处,低压槽天气时细颗粒污染浓度模拟明显偏低;冷锋前低压区、华北地形槽和低压过程模拟值略有偏低;高压前和高压底天气模拟值略微偏高;数值模式天津地区重污染TS(Threat score)评分为0.68,漏报与低压槽辐合线模拟位置偏差、冷空气受污染反馈作用影响、小尺度闭合低压区未准确模拟3个因素密切相关;空报主要与冷空气过程影响时间模拟偏差、高压中心位置偏差及其输送通道建立时间影响密切相关.     

2012年广州典型灰霾过程个例分析

针对2012年珠江三角洲地区出现的2个典型灰霾个例(3月18~21日,10月13~15日),利用广州番禺大气成分综合观测基地的同期观测资料集,包括:能见度(VIS)、大气颗粒物质量浓度(PM10/PM2.5/PM1)、黑碳浓度(BC)等观测数据,分析过程中的气溶胶物理光学特征;配合过程的天气类型,气象要素和后向气流轨迹等对过程的成因进行综合分析.结果表明:在两个典型灰霾过程中,番禺日均能见度低至5.3km,黑碳浓度小时均值最高达19.0μg/m3、PM2.5浓度小时均值最高达163.0μg/m3,细粒子与黑碳粒子污染特征较为明显.两次典型灰霾过程分别受到冷锋前-均压场-冷锋前天气形势和台风外围-准均压场-冷锋前天气类型等不利于污染物输送扩散的气象条件影响.珠江三角洲地区低能见度的霾天气主要发生在高相对湿度的条件下,并可推断在珠江三角洲地区湿季的气溶胶吸湿能力明显高于干季.     

华北地区冬半年空气污染天气客观分型研究

利用2013—2016年冬半年ERA-interim再分析资料,以及同期空气污染资料、地面常规气象观测资料和探空资料,采用PCT (Principal Component Analysis in T-mode)客观分型方法对华北地区冬半年海平面气压场进行天气分型,并探究不同月份不同天气型对应的空气污染状况及污染气象参数分布特征,进而从污染气象学的角度揭示重污染潜势天气型的气候特征.结果表明:冬半年海平面气压场共对应9种天气类型,其中,5型(均压场型)、6型(高压内部型)和8型(高压后部型)为3种重污染潜势天气型,冬半年对应的PM_(2.5)均值浓度分别为144.11、136.99和148.26μg·m~(-3),而1型(T型高压前部型)和3型(低压底部型)为两种清洁天气型,冬半年对应的PM_(2.5)均值浓度分别为97.12和80.83μg·m~(-3);重污染潜势天气型对应的边界层结构呈现出稳定能量大、混合层厚度和通风系数小的大气层结稳定的静稳天气特征,其能够反映大气污染潜势;研究还发现,即使是同一天气型,其在不同月份对污染物的扩散影响也存在差异,因此,建议在今后的污染潜势天气型研究中分月份进行.本研究可为华北地区空气污染潜势预报及大气重污染预报预警的客观化、自动化提供科学依据和技术支持.     

成都平原城市群春季臭氧污染天气客观分型与典型过程分析

通过分析成都平原城市群8个城市2015—2019年春季（4—5月）地面臭氧浓度及超标情况表明,春季成都平原平均臭氧日最大8小时平均浓度（O₃_8 h）呈上升趋势,成都、眉山O₃超标日较多,雅安最少但呈逐年增加趋势,资阳、乐山O₃_8 h平均值和O₃超标率高于夏季.同时,利用ERA-Interim再分析资料和PCT客观天气分型方法,对近5年春季成都平原及周边海平面气压场、700 hPa和500 hPa的位势高度场进行客观分型研究以揭示重污染期间高低空天气型配置,并分析天气系统及气象要素与臭氧污染的关系.结果表明：①成都平原春季容易发生O₃污染的地面天气形势为低压场和均压场,气象特征表现为高温低湿、强辐射、小风、混合层较高、有弱的辐合运动,该天气型下成都市平均O₃_8 h达140 μg·m^-3.②700 hPa臭氧污染天气形势为南支槽和高原低涡型,500 hPa为南支槽和平直纬向型.高空为南支槽的环流形势下,地面均压和低压场的占比超过六成.污染较重的月或年份,地面、700 hPa和500 hPa污染天气型占比均较高.③对近5年春季成都平原持续O₃污染过程分析发现,污染前期,成都平原处于地面高压后部或均压场中,随着700 hPa低值系统东移,其前部暖平流和正涡度平流的输送,促使平原地区整层大气增温及地面天气型由均压场向低压场转变.④污染过程中,500 hPa高空气流受高原-盆地地形的作用发生下沉,与地面低压场的辐合上升运动促进了低层局地环流的形成,这一方面限制了污染物向高层的扩散,另一方面造成边界层内O₃的下传,加重成都平原O₃污染的程度.     

长治市重污染天气特征分析

基于2016年1月至2017年2月的长治市空气质量监测数据及气象资料,本文对长治市重污染日逐月分布及其对应的天气类型和气象要素特征进行了系统分析。结果表明:该期间长治市共发生33d重污染天气,12月和1月PM2.5浓度最高;区域稳定的气象条件是形成重污染的主要原因,地面气象要素主要表现为小风(1.23 m/s),湿度较大(52.8%)的特点;高压类、低压类和均压类三种地面天气形势所占污染天数的比例分别为78.8%、9.1%和12.1%,其中500h Pa高度场为偏西气流,同时地面处于高压后部,是导致长治市发生重污染天气过程的重要原因之一。     

兰州市大气重污染气象成因分析

兰州市曾经是全国乃至全世界空气污染最严重的城市之一,重度空气污染特征明显.根据兰州市环境保护局公布的大气污染数据及气象局的气象观测数据,采用时间序列法和相关统计方法对兰州市2002—2011年空气污染指数(Air Pollution Index,API)大于200的大气重污染特征进行研究,并探析了其气象学成因.结果表明,静稳型重污染发生天数约占重污染发生总天数的77%,而沙尘型重污染只占23%.静稳型重污染是兰州市最主要的大气重污染类型,它往往存在PM10、SO2和NO2三种污染物同步累积的过程,持续时间长,主要发生在冬季;而沙尘型重污染持续时间短,由于外来高浓度沙尘输送的影响,PM10浓度会急剧升高,而SO2和NO2浓度则会明显下降(SO2、NO2浓度明显低于静稳型重污染),几乎都发生在春季.对它们的成因分析表明:静稳型重污染的气象学成因主要是风速小,稳定能量大,大气环境稳定度大,不利于湍流扩散,本地源污染物持续积累造成;沙尘型重污染气象学成因主要是春季气候干燥,相对湿度低,造成大风沙尘天气,给兰州市输送大量沙尘颗粒形成大气重污染.此研究结果可为兰州市大气重污染的防治提供科学依据.     

2014年2月下旬京津冀持续重污染过程的静稳天气及传输条件分析

利用常规气象观测资料、空气质量监测资料、再分析资料和数值模式资料,分析了2014年2月20-26日京津冀地区持续重污染天气过程的环流背景、气象要素特征、静稳天气条件和传输条件.结果表明：2月20-26日,亚洲东部受弱高压脊控制,京津冀及周边地区位于地面高压后部,等压线较为稀疏,气压梯度小,造成地面风速较小;与此同时,混合层高度低,通风系数小和逆温存在,构成重污染天气出现和维持的气象条件,均不利于大气中污染物和水汽的垂直和水平扩散.静稳天气指数对于重污染天气有一定的指示意义,高静稳天气指数通常对应高PM_2.5浓度,且二者变化趋势一致性高;2月20-26日静稳天气指数总体上大于2014年1-3月其他几次污染过程,且在高位长时间维持,造成此次污染过程更严重.此外,传输条件也是京津冀重污染天气的主要成因：地面高压西侧的偏南或偏东气流有助于污染物和水汽向京津冀地区输送和聚集,使能见度进一步降低、污染物浓度进一步升高.     

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201~2014年南京市霾天气的主要地面天气形势、气象要素以及PM_(2.5)与PM_(10)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%≤RH80%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.PM_(2.5)在PM_(10)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.     

2018年沈阳市一次空气重污染过程分析

采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对沈阳市2018年1—3月发生的1次重污染过程的气象条件、天气形势和潜在来源进行初步分析。结果表明:重污染过程与当地的气象条件密切相关,沈阳市重污染期间的PM_2.5和PM₁₀浓度与风速和气温呈负相关,与气压和相对湿度呈正相关。中度、重度及以上污染主要集中于相对湿度为50%~70%条件下;重污染主要在高压、高湿、低风速、近地层逆温的天气形势下,污染物不易扩散。高空若有暖平流、受槽前脊后暖平流的影响也会导致区域空气质量下降。潜在来源分析表明,沈阳市的气团共有4条运输路线,其中来自内蒙古的轨迹携带了大量的PM₁₀;属于簇团2（34.72%）的内蒙古自治区中东部,属于簇团3（21.94%）的河北省以及属于簇团4（13.06%）的吉林省西部地区对沈阳市的污染贡献比较高。     

2002年北京PM10时间序列及其成因分析

以北京2002年的ρ(PM10)日平均值和气象要素观测资料为例,根据小波分析的原理,利用Matlab小波分析工具,对逐日ρ(PM10)时间序列进行分解和重构,分析了该地区ρ(PM10)的年变化规律和突变特征.结果表明:2002年北京PM10污染季节性变化强,春季最严重,冬季次之,夏、秋季节较好;全年共有4个突变点,均出现在沙尘暴或强沙尘暴期间,并指出沙尘天气是北京ρ(PM10)发生突变的主要影响因素.在此基础上,根据形成原因及气象资料分析,将2002年PM10重污染天气过程分为沙尘型和排放累积型2类,并阐述了形成各类PM10重污染天气的气象原因.     

沈阳地区一次颗粒物重污染天气过程的气象成因分析

为探究沈阳地区重污染天气成因,文章利用地面、高空气象观测资料、风廓线雷达资料、NECP再分析资料以及大气污染物监测资料,对2019年3月1~6日沈阳地区出现的一次持续性重污染天气过程,探讨了大气污染物质量浓度、地面气象要素变化特征、大气环流配置与外来输送等特征。结果表明,均压场、地面风场弱及辐合、高温高湿是本次重污染天气出现的原因;逆温层结建立、大气垂直运动差,造成污染加剧;来自京津冀东部地区和辽宁中南部地区的PM2.5外来输送对本次污染也有影响。     

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.     

2015年12月北京市一次重污染过程中PM_(2.5)特征分析

2015年入冬以来京津冀区域重污染频发,综合分析了2015年12月19—26日京津冀及周边地区发生的一次重污染过程中PM_(2.5)分布特征及成因。监测数据显示,2015年12月北京市重污染日共计13 d,累计月均值为151.8μg/m3。在12月19—26日一次重污染过程中,区域污染面积均超过40万km2,北京市单站PM_(2.5)小时均值超过800μg/m3。污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值出现在南部站点。污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度增值是年均值的2~5倍。污染缓解阶段,偏北风作用,浓度明显下降。除了极端不利的天气形势外,区域散煤排放是造成重污染的重要原因;河北省唐山、保定、廊坊、石家庄等城市区域输送加重了污染程度。     

北京夏季高温高湿和降水过程对大气颗粒物谱分布的影响

2004-07-13～2004-08-23使用TDMPS-APS系统在线测量颗粒物的数浓度谱分布,并于07-16～07-18选取了高温闷热夜晚、日间高温高湿和雨后晴朗干洁3种天气条件,使用多级串联撞击式采样器(MOUDI)测量颗粒物的质量浓度谱分布,结果表明,高温高湿天气条件下颗粒物的污染、尤其细粒子污染严重,导致很低的能见度(2.5km);PM_1.8和PM₁₀的质量浓度分别为170.68μg/m³和249.35μg/m³,细粒子质量浓度占PM10的68%;粒径为50～100nm颗粒物的数浓度最高,为2×10⁴～3×10⁴个/cm³;降雨过程对粗粒子和细粒子均有去除作用,对细粒子的去除作用尤为明显;降雨后PM₁₀和PM_1.8浓度分别比降雨前降低3倍和6倍;降雨过后的晴朗干洁天气有利于新粒子(3～20nm)的生成,生成的新粒子快速长大到50～100nm;随着污染物的累积,以后几天内又变为污染天气.     

基于天气背景天津大气污染输送特征分析

区域输送是大气污染防治中需要考虑的重要因素,本文利用大气化学模式定量估算2016年10月~2017年9月区域输送对天津的影响,重点基于天气背景分析区域输送影响和气象条件的关系,为京津冀地区大气污染联防联控提供支撑.结果表明,京津冀地区各城市区域输送贡献百分率平原城市显著高于沿山城市,天津一次PM_2.5本地贡献62.9%,区域输送贡献37.1%,主要受沧州、廊坊、河北中南部、北京、唐山和山东等地输送影响,每年4~6月区域输送最显著,7~8月区域输送最弱.区域输送与天气形势、风场和降水等气象条件密切相关,高压后和锋前低压是区域输送占比最高的两种污染天气类型,西南风、西风和南风3个风向下天津大气污染输送影响最为明显,风速2~3 m ·s^-1时最有利于PM_2.5区域传输,降水超过5 mm以上将降低大气污染物区域传输效率.对于不同污染类型和重污染阶段,轻度污染天气时区域输送贡献最为明显,比均值偏高20.5%,重污染天气虽受静稳气团控制,但由于周边区域高浓度的PM_2.5,污染气团迁移对区域内污染聚集传输有显著影响,重污染期间PM_2.5输送贡献占比超过均值,约偏高10%~15%.重污染过程中,开始积累阶段和峰值阶段,输送贡献占比高于其它时期,与暴发阶段相比偏高14.5%和19.5%,重污染暴发阶段本地排放贡献更明显,比均值偏高9.9%.     

晋江市区空气污染事件与气象因子的关系初探

通过普查2006～2007年晋江市区空气质量等级达Ⅲ级以上的污染天气事件,统计分析了PM10浓度变化与气象要素变化的相关关系,分析研究了空气污染事件与天气现象、降水、地面风、地面气压场及天气形势的内在关系,可以发现,产生空气污染事件的有利气象条件为:24小时内气压下降,气温和水汽压升高;雾霾有露的天气;暖区降水前后及弱雷雨天气;地面均压场,主导风向偏南或偏东,平均风力一般为1～2级,最大风力不超过4级;入海高压后部、地面高压减弱变性、暖区辐合的天气形势。