城市小区气象条件与污染扩散精细预报研究

从城市小区气象条件与污染扩散精细预报的科研需求和城市大气环境应急响应的应用需求出发,利用新一代全球/区域同化预报系统、城市小区尺度气象和污染扩散模式以及城市尺度污染扩散模式,对城市小区气象条件与污染扩散进行了精细预报试验,并进一步研究了城市小区尺度气象和污染扩散的精细模拟对城市尺度污染扩散模拟的影响.初步建立了城市小区气象条件与污染扩散精细预报方法,即:气象部分由全球到小区逐级单向嵌套、污染部分由小区到城市逐级单向嵌套的方法.预报试验结果表明,这种方法是合理可行的.小区尺度精细模拟对城市尺度污染扩散模拟的影响较大,但其模拟效果还有待利用观测资料进一步验证.     

城市间空气污染控制的马氏链模型

根据城市间空气污染物相互扩散和无后效性的特点,应用马尔可夫随机过程理论,先建立各城市污染物浓度状态转移方程,再由城市间污染物浓度状态形成一个吸收链。建立城市间污染物排放控制的马氏链模型。通过模型求解,得出了城市间空气污染物浓度达到国家排放标准的条件,最后应用数值计算软件MAT-LAB,编写了一个城市间空气污染控制的通用程序,它能在保证城市空气质量的前提下,快速准确地计算出控制区内各污染源污染物的最大允许排放量,这对环保部门进行城市空气污染物排放量控制工作具有实际意义。     

中国空气污染指数变化特征及影响因素分析

以2001～2010年我国42个城市逐日空气污染指数、主要污染因子、空气质量级别和空气质量状况资料为基础,分析了近10 a我国空气质量的变化特征.结果表明,我国城市大气受燃煤影响较为严重,可吸入颗粒物为主要污染因子,空气质量状况以优、良和轻微污染居多;空气质量季节变化明显,冬季空气污染最严重,夏季最轻;从年际变化看,空气质量表现出逐年好转趋势;城市大气环境质量在区域上存在显著差异,表现为由南到北、从沿海到内陆逐渐变差的趋势.对空气污染影响因素的分析表明,局地污染和西北地区沙尘传输造成的自然降尘是我国城市空气质量的主要污染源;气象要素对大气污染物有制约关系,空气污染指数与降水量、风速、逆温线性相关;地形的空间差异影响着气象条件的分布,进而对空气质量的空间变化产生影响;人类活动对城市空气质量也存在一定的影响,且具有双重作用.     

ADMS仿真模拟在总量控制中的应用

ADMs是新一代的大气扩散模型，用来评估空气污染扩散的问题。抚顺市2004年采取了大气污染治理措施并使用ADMs模型予以评估。仿真模拟的结果表明各项措施的效果并不和治理时的投资成比例，也不和污染物的削减总量成比例．说明治理过程中的科学性和经济性不够理想，也表明总量控制方针在实施中有许多实际问题需要解决。     

乌鲁木齐市空气污染时空分布特征及其与气象因素相关分析

基于乌鲁木齐市7个检测站点实测数据(参照《环境空气质量标准》规定的6项常规监测污染物(PM_2.5、PM_10、SO_2、NO_2、CO、O_3)的24小时/8小时国家二级标准和AQI分级标准),对乌鲁木齐市2016年空气质量做变化趋势分析。结合乌鲁木齐市气象要素和城市发展数据对乌鲁木齐市空气质量影响因素做相关分析,然后利用层次分析法(AHP)对乌鲁木齐市环境空气污染时空分布特征的影响因素做评价分析。研究结果有:(1)乌鲁木齐市2016年1月,轻度污染天气占整月的3%、中度污染天气占26%、严重污染天气占32%、重度污染天气占39%;工业园区集中的米东区是乌鲁木齐市空气污染最严重的城区。(2)乌鲁木齐市的城区空气污染物因子和同期气象因素相关性显著;(3)重要污染物企业的空间分布对乌鲁木齐市空气污染空间分布起到绝对的影响作用。     

长株潭城市群气溶胶时空分布与传输规律

为研究长株潭城市群大气污染时空演化特征及潜在传输规律,采用2008~2016年中分辨率成像光谱仪（MODIS）MAIAC气溶胶光学厚度（AOD）数据,分析长株潭城市群近10a来AOD演化特征.在此基础上,利用拉格朗日混合型单粒子轨迹模式（HYSPLIT）及全球资料同化系统（GDAS）气象要素数据研究大气污染物潜在传输规律.结果表明,长株潭城市群AOD呈现下降趋势,并以春、夏季下降幅度最为显著.空间上,AOD总体呈北高南低、西高东低分布特征,并与经济发展、城市化水平等因素密切相关.此外,长株潭城市群大气污染物向外长距离传输（>1500km）、中距离传输（500~1500km）以及局地传输（0~500km）比率分别为17.89%、36.45%和45.66%,主要影响湖北、江西、安徽、广东、广西、江苏和浙江等地区.研究结果有助于理解长株潭城市群大气污染的时空变化规律,同时为区域“联防联控”、建设“美丽中国”提供科学的辅助依据.     

Impacts of pollution heterogeneity on population exposure in dense urban areas using ultra-fine resolution air quality data

Traditional air quality data have a spatial resolution of 1 km or above, making it challenging to resolve detailed air pollution exposure in complex urban areas. Combining urban morphology, dynamic traffic emission, regional and local meteorology, physicochemical transformations in air quality models using big data fusion technology, an ultra-fine resolution modeling system was developed to provide air quality data down to street level. Based on one-year ultra-fine resolution data, this study investigated the effects of pollution heterogeneity on the individual and population exposure to particulate matter (PM_2.5 and PM₁₀), nitrogen dioxide (NO₂), and ozone (O₃) in Hong Kong, one of the most densely populated and urbanized cities. Sharp fine-scale variabilities in air pollution were revealed within individual city blocks. Using traditional 1 km average to represent individual exposure resulted in a positively skewed deviation of up to 200% for high-end exposure individuals. Citizens were disproportionally affected by air pollution, with annual pollutant concentrations varied by factors of 2 to 5 among 452 District Council Constituency Areas (DCCAs) in Hong Kong, indicating great environmental inequities among the population. Unfavorable city planning resulted in a positive spatial coincidence between pollution and population, which increased public exposure to air pollutants by as large as 46% among districts in Hong Kong. Our results highlight the importance of ultra-fine pollutant data in quantifying the heterogeneity in pollution exposure in the dense urban area and the critical role of smart urban planning in reducing exposure inequities.     

2016年12月江苏省两次连续污染过程气象条件对比分析

利用地面常规气象观测资料、NCEP（National Centers for Environmental Prediction）再分析资料、AQI（空气质量指数）、ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）等大气环境监测数据,对2016年12月江苏省连续出现的两次大范围大气污染过程进行了对比分析.结果表明:这两次连续污染天气过程可分为颗粒物积聚-清除-再积聚-彻底清除4个阶段,相应地,地面形势表现为均压场-低压倒槽-西路冷空气-东路冷空气.第1次污染天气形成和维持主要是长时间受均压场控制、近地层逆温和高相对湿度有利于颗粒物积聚;第2次污染天气形成和维持主要是因西路冷空气南下、上游重污染地区颗粒物随冷空气向江苏省输送.持续降水和持续2.0 m/s以上偏东风对大气中颗粒物有较明显的清除作用.淮北西部垂直、水平扩散条件差、降水清除时间短,导致该地区在全省污染等级最严重、持续时间最长.西路冷空气影响期间,各站颗粒物质量浓度转为快速上升,东部地区在偏西风持续49~58 h后空气质量改善为良,中西部地区无法得到有效改善;东路冷空气影响7~22 h后,中西部地区空气质量转为良,高压底部持续偏东风使全省颗粒物得到彻底清除,连续污染天气结束.研究显示,西路弱冷空气的输送会加剧江苏省的污染程度,持续较长时间的东路冷空气则可以改善江苏省的空气质量.      

北京建筑施工裸地时空变化及扬尘污染排放

近年来北京城市格局逐步调整,伴随城市扩张与功能疏解,大规模建设工程使建筑施工裸地广泛分布于城市内部,施工扬尘带来的颗粒物污染已经成为影响空气质量的重要因素.选取北京平原区为研究区域,遥感反演了2013~2017年的建筑施工裸地,并分析了其时空分布特征.结合地面颗粒物浓度进行相关性分析,探讨城市建筑施工裸地对空气质量的影响.在此基础上,估算北京平原区2013~2017年建筑施工裸地的扬尘排放量.结果表明,北京建筑施工裸地沿中心城区向四周辐射,呈现出环形的带状分布,以城乡结合部最为集中.2013~2017年建筑施工裸地面积呈现先减后增的变化趋势,2015年后重心向东南偏移,逐步呈现出不均衡的分布特征.建筑施工裸地面积与PM10呈正相关,23个地面自动监测站点的相关系数均在0.80以上.2017年北京平原区建筑施工裸地颗粒物排放量核算结果如下:TSP排放量为39.5×10~4t、PM10排放量为19.4×10~4t、PM_(2.5)排放量为4.0×10~4t.单元网格的建筑施工裸地颗粒物排放强度向两级化发展,建筑施工裸地的局部集中导致高污染单元网格排放强度进一步增大.以标准化的PM10网格排放量为依据,将北京平原区分为低污染排放区、较低污染排放区、中污染排放区、较高污染排放区及高污染排放区5个级别,分级管控可以更有效地减轻扬尘污染影响.     

常州市区2013年1月份污染状况与原因探讨研究

2013年1月份,全国大面积爆发雾霾天气,根据常州市区1月份空气质量环境监测数据和气象资料,分析了造成市区1月份空气质量下降的主要原因;气象因素往往制约着大气污染物的稀释、扩散、输送和转化过程,进而影响大气污染物的分布及污染物浓度,降水、风速、温度、相对湿度、天气形势对大气污染时空分布均会造成影响;气象因素与大气污染的特征及其相互关系研究可以为有关部门制定防治大气污染、保护城市生态环境的决策提供科学、有效的依据,更好的提高人民生活质量。     

基于移动监测的城市街谷交通相关污染物浓度时空变化研究

为更好认识城市街谷内的大气污染特征和提供城市街谷优化设计的实证参考,本文以干旱区绿洲城市乌鲁木齐市北京南路为例,采用移动监测技术,分析了城市街谷大气污染物(CO、PM2.5)的时空分布,并识别其主要影响因素。结果表明:(1)早高峰空气质量优于晚高峰;交叉路口处污染物浓度普遍较低,但苏州路立交桥下污染物浓度较高;(2)两种污染物同源,其浓度与固定站点监测数据高度相关,风向与街谷成锐角时污染物浓度较低,风速较大时污染物浓度较高,污染物浓度与车流量相关程度较低;(3)街谷两侧建筑物高度比在[1.5,2)之间,污染物浓度较低,在[1,1.5)之间,污染物浓度较高;路网密度在[12,14)之间,污染物浓度较低,[12,14)之间的道路密度能够最大程度的降低街谷内污染物浓度。     

近地面大气污染模拟模型的建立与应用研究

针对以往把整个混合层作为大气扩散研究对象的问题,研究了近地面大气污染带概念,建立了大气污染模拟模型。又考虑到目前大气污染模型仅注重研究铅直面上的二维扩散变化,而较少研究平面二维扩散问题,运用有限差分方法建立了近地面大气污染带的平面二维数值模型。通过应用证实,该大气污染模拟模型能够真实反映近地面大气中污染物的扩散趋势及空间分布特征,对城市大气环境污染预测和防治具有实际意义。     

污染源对建筑小区影响的数值模拟

采用二维RNG k-ε湍流模型,通过模拟不同位置污染源和建筑物不同规划位置,研究了单栋建筑物和双排多建筑物情况下,污染源对建筑物或建筑群的影响,得到了相应的污染物浓度分布.研究发现:污染物的迁移扩散是由建筑物周围的风速场及湍流扩散系数分布确定的,并且污染物在建筑群中的浓度分布与建筑群中各建筑物的分布位置密切相关.在考虑当地主要气象条件下,通过合理安排建筑群中各建筑物的位置,可以有效地减少建筑群内污染物高浓度的影响区域,避免污染物积聚死角.同时,优化污染源的位置也可以达到减少建筑群内污染物高浓度的影响区域.将污染源放置在高速风道上,其污染范围小,利于污染物迁离小区;反之,污染范围大,不利于污染物迁离.      

河谷型城市风场及污染物扩散的CFD数值仿真

为研究河谷型城市地形及其引起的风场和污染物扩散的复杂问题,利用CFD（计算流体力学）方法和复杂地形网格生成技术,建立河谷型城市风场及大气污染分布的数值仿真模型,实现CFD方法在复杂地形空气运动和污染物扩散方面的应用.分别使用LES（large eddy simulation）模型和mixture模型研究兰州市地面风场特征和污染物扩散形态,计算得到的污染物分布结果与实测结果分布一致.结果表明:复杂地形对空气运动的影响很大,如风速因山体屏障作用会呈现带状分布特征,山体后侧易出现弱风区域;同时,风场会密切影响污染物扩散,决定了污染物扩散形态,如幅散能够影响污染物扩散范围及污染水平.而给定西北风条件下,如地面以上10 m、风速为5 m/s、不受地形阻挡情况下,工业区污染物浓度被稀释10倍,约扩散2.2 km;山体阻挡会抑制污染物纵向扩散,表现在山体阻挡情况下污染物稀释100倍时的扩散长度约为相对平坦区域的1/3.此外,不同的入口风向会引起空气运动与山体相互作用发生变化,进而会使得地面风速、局部风场存在差异,造成污染物扩散及分布形态差异.研究显示,CFD方法可行,模型可靠,可以用来研究地形对风场和污染物扩散的影响.      

基于CMAQ模式的自适应“nudging”源反演方法的中国主要污染区排放特征分析

中国中东部地区的空气污染主要集中在京津冀、长三角、珠三角、东北地区及汾渭平原等区域，各区域的污染排放特征各异.本文应用基于CMAQ（The Community Multiscale Air Quality）模式的自适应"nudging"源反演方法，反演中国中东部地区2016年12月—2017年1月逐日NO_x污染源，分析上述主要污染区的污染物排放强度空间分布特征，并与2016年MEIC（The Multi-resolution emission inventory for China）排放源进行比较，检验反演源的可靠性.结果表明，2016年冬季各个区域反演源NO_x排放强度空间分布特征与2016年MEIC排放源基本一致.京津冀地区高强度排放区域形成沿山前区域东北-西南走向的NO_x高强度排放带；长三角地区NO_x高强度排放区域位于常州、苏州、上海和湖州等城市构成的城市群；珠三角地区NO_x高强度排放区域位于以广州为中心的大范围城市群且排放强度呈现向四周逐渐降低的放射状分布；东北地区NO_x高强度排放区域空间分布特征呈现以城市为中心且稀疏分布；汾渭平原排放区域呈现以城市为中心且向峡谷中间集中分布，排放区域轮廓与汾渭平原狭长的新月状相符.     

污染源位置对气体污染物影响的数值模拟

在自然通风、置换通风和单侧送侧回式通风3种方式下,通过改变污染源位置,运用CFD软件模拟研究了办公室内苯污染物的浓度分布规律,比较得出最佳通风方式下的最合理污染源位置。结果表明,3种通风方式下污染源放置的最合理位置是点3;苯污染源处于位置3时,3种通风方式中自然通风各平面苯污染物平均浓度普遍相对最高,而单侧送侧回方式的相对最低,置换通风居于二者之间。最终确定单侧送侧回通风方式下污染源处于位置3时为最佳物理模型,在该模型下办公室内通风效果最好,能够有效地排出室内气体污染物。因此,不同污染源位置对办公室内空气品质的影响不同。     

突发型大气污染源位置识别反演问题的数值模拟

在突发型大气污染事件中,能否根据临时监测数据对污染源的位置进行快速识别,对于城市大气污染源的控制管理以及改善城市空气质量意义重大.为了构建突发型大气污染源位置识别的空间反演算法,本文通过分析大气应急污染监测的临时采样数据,结合污染物浓度扩散模型,随机生成污染源和计算污染物浓度的空间分布,对突发型大气污染源进行定位并与实际测量结果进行对比分析,采用蒙特卡洛模拟(Monte Carlo simulation)对相关参数进行讨论,最终构建能对突发型大气污染源进行快速估计定位的空间反演算法.研究结果表明,本文构建的空间反演算法输出的污染源坐标与实际情况相符.因此,该算法可用于突发型大气污染源位置的快速识别.     

Research on buildings impacting on aerosol diffusing in urban area using remote sensing

Employing remote sensing method to interpret the building volumetric ratio and aerosol status in Guangzhou, China. The relation between them and identified characteristics of their spatial distribution was analyzed. Results showed that building density and aerosol status are strongly correlated. It is indicated that the resistance of building to aerosol diffusing is one of factors influencing air pollution in urban area. On the basis of calculated results, building voluminous ratio of 5.6 is taken as the threshold impacting on aerosol diffusing, so the buildina voluminous ratio of Guanazhou should be limited to less than 5.6 in order to alleviate air pollution.     

WRF-Fluent耦合模式的构建及其对城市大气扩散的精细化模拟

为了准确刻画城市环境中的复杂建筑结构对大气运动和污染物输送及扩散过程的影响,结合中尺度模式WRF和微尺度模式Fluent构建了单向耦合的WRF-Fluent模式,并将其应用于榆中县城区高架源排放情景下大气扩散的模拟研究.基于城市气象/示踪外场试验期间获取的气象数据对WRF模式的模拟性能进行验证,发现WRF能够为Fluent提供比较准确的随时间变化的气象驱动场.在此基础上,将榆中县城区三维几何模型嵌入到WRF-Fluent中,对城区内的流场及污染烟羽的时空演变过程进行精细化模拟,并将模拟结果与实测示踪物浓度数据进行比对.结果显示,WRF-Fluent模式可以很好地描述城区内的复杂三维风场结构以及污染烟羽随时间的动态变化特征,而且模拟的地面和城市冠层顶浓度最大值基本位于观测值的0.3~3倍之内,这表明构建的WRF-Fluent模式具有较好的模拟性能,可作为一种有效的工具应用于实际城市规划和空气质量改善以及环境风险评估等方面的研究.     

呼和浩特市工业料堆扬尘排放清单研究

颗粒物污染是影响中国城市空气质量的首要因素。工业料堆扬尘是城市大气颗粒物污染的主要来源之一。本文通过对呼和浩特市建成区内典型行业风蚀、作业及交通运输扬尘进行采样分析,应用美国AP-42提供的模型,以2006年作为基准年,建立了呼和浩特市工业料堆排放清单。研究结果表明:呼和浩特市建成区内工业料堆扬尘排放量为TSP:5 305 t/a,PM10:1 012 t/a,PM2.5:267 t/a。从空间分布看玉泉区工业料堆扬尘排放量最大,其次是赛罕区。行业分布上排放最大的行业是建材工业,其次是电力热力工业,最少的是化工工业。在各行业类别的工业料堆排放量中,交通运输扬尘排放量是最大的。