新型垂直探测资料在污染天气分析中的应用

针对2017年1月上旬广州地区出现的一次持续时间长的重污染天气过程,基于地面观测资料、激光雷达、风廓线雷达和微波辐射计数据,从水平和垂直扩散条件2个方面分析了此次污染过程的形成和维持的原因.结果表明：（1）本次污染过程期间,广州地区地面风速基本为小于2m/s的偏北风,在300m高度以下普遍存在平均水平风速低于2.6m/s的小风层;污染前期640m高度内的各层回流指数廓线小于0.6,100m高度小于0.4,污染缓解后回流指数高于0.7.（2）地面PM_2.5浓度与逆温强度的相关系数为0.42,过程平均逆温厚度167m,平均逆温强度为1.08℃/100m;（3）PM_2.5浓度与边界层高度的相关系数为-0.56,清洁时段的平均边界层高度（876m）约为污染时段（620m）的1.4倍,过程最低边界层高度为267m;PM_2.5浓度与边界层通风量的相关系数为-0.61,清洁时段的平均边界层通风量（2538m²/s）约为污染时段（1136m²/s）的2.2倍,使用边界层通风量能更好表征大气污染的程度.     

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.     

武清地区冬季一次重污染过程垂直分布特征

为研究京津冀地区重污染过程大气污染物的垂直分布特征,于2016年12月13日重污染前（11:49-12:18）和12月18日重污染期间（11:00-11:16）在北京市、天津市、河北省交界处的武清地区利用系留气球开展1 000 m以下的大气观测,探究污染物的垂直分布特征及对流边界层、覆盖逆温层和混合层等要素对重污染形成的影响.结果表明:①在重污染前,大气层结不稳定,ρ（PM_2.5）、ρ（NO_x）与ρ（O₃）随高度变化不明显,存在明显的垂直对流运动,有利于大气污染物的扩散;PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）]在800 m以下为0.60~0.80,在800~1 000 m以上大于0.90.②重污染期间,近地面大气层分为对流边界层（距地面0~150 m）、覆盖逆温层（150~370 m）、混合层（370~500 m）和自由大气（500 m以上）4个层次.③NO_x主要在对流边界层内聚积;高空O₃在向近地面扩散时受强混合层阻挡,在混合层出现一个小峰值;PM_2.5不仅在近地面聚积,而且在覆盖逆温层内聚积,ρ（PM_2.5）在覆盖逆温层内呈双峰（峰值分别出现在150和370 m）分布,其粒径集中在0.5~1.0 μm,属于积聚态气溶胶.研究显示,在不利扩散条件下,汽车排放、村镇居民供暖排放的污染物聚积及二次颗粒物的生成是重污染形成的重要因素.      

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.      

2015年冬季京津冀两次重污染天气过程气象成因

为了分析京津冀地区2015年11月27日~12月1日和12月19日~25日这2次重污染过程,从环流形势、大气稳定度条件、动力条件、水汽条件、近地层风场输送等几个方面对重污染天气的形成机制展开分析,结果表明：这2次重污染天气过程均属于静稳型,津京冀各地重度以上污染时长均超过50%.在大范围静稳形势存在时,过程一期间边界层内的垂直扩散条件较过程二偏弱,过程一期间地面辐合线位置偏北且维持不动,过程二期间辐合线位置偏南且略微南北摆动,导致了2次过程重污染区域和污染增长速率的不同.对北京而言,过程一前期降雪融化提供了有利水汽条件,弱偏南风有利于污染物和水汽的输送,混合层高度持续异常偏低（京津冀平均混合层高度339m）、过程期间伴随弱下沉运动（0~2Pa/s）、多层逆温（且厚度大）造成日变化不明显,地面辐合线在北京中部维持等多重因素,使得污染浓度极高,北京地区PM_2.5峰值浓度达593mg/m³.过程二前期采取了减排措施,能见度和PM_2.5日变化大、污染发展较过程一前期平缓;后期不利气象条件叠加污染排放,导致了PM_2.5爆发式增长,其中邢台PM_2.5峰值浓度达70mg/m³,增长率超过7.2mg/（m³·h）.     

两类污染型下中低空风切变对PM2.5浓度影响

基于2015~2020年京津冀地区生态环境监测数据和多源气象数据,分析了北京地区0~3km中低空垂直风切变在不同PM_2.5等级下的演变特征。结果表明,风速日变化特征随着PM_2.5浓度升高而逐渐减弱,PM_2.56级污染时近地面风速日变化基本消失,甚至反向变化;白天边界层风速增大时段对应10m/(s·km)以下的风切变,20:00后增大至12~14m/(s·km),该现象随着PM_2.5污染加重变得更为显著,白天时段近地层垂直风切变较小值(<6m/(s·km))维持,可能是污染严重的信号之一;基于旋转经验正交函数分解法(REOF),将污染日下中低空垂直风切变分为无扰动型和压缩型,压缩型低压强度略强于无扰动型,无扰动型的PM_2.5浓度均值、峰值较压缩型更高,逆温强于压缩型,另外,无扰动型PM_2.5浓度增长期和边界层高度(PBLH)反向变化,压缩型PM_2.5浓度增长期和PBLH同向变化。     

苏州市气溶胶消光特性及其对灰霾特征的影响

为研究气溶胶消光特性对城市灰霾特征及形成的影响机制,采用2010年1月─2013年12月4 a的苏州市逐时散射系数、能见度、颗粒物质量浓度以及风速、风向、气温、气压、相对湿度等数据,对该市气溶胶散射系数、消光特性及影响因子进行了研究. 结果表明:苏州市气溶胶散射系数为(301.1±251.3)Mm-1,日变化呈双峰型,早高峰出现在07:00─08:00,晚高峰出现在20:00─21:00;其年内变化呈夏季低、冬季高. 气溶胶散射系数与ρ(PM_2.5)的相关系数为0.77,高于与ρ(PM₁)和ρ(PM₁₀)的相关性,PM_2.5散射效率为6.08 m2/g. 气溶胶散射系数受风速、风向等气象要素的影响:风速<4 m/s时,气溶胶散射系数下降迅速;风速在4～6 m/s时,气溶胶散射系数随风速下降缓慢. 苏州市气溶胶单次散射反照率平均值为0.84,散射消光比平均值为0.79,说明该地区气溶胶消光以散射性气溶胶为主. 气溶胶散射消光、气溶胶吸收消光、空气分子散射消光、NO₂吸收消光分别占大气消光的82.33%、13.63%、2.72%和1.32%. 研究表明,对气溶胶散射消光贡献最大的非吸收性PM_2.5是苏州市能见度下降、灰霾增加的最重要原因.      

边界层方案对华北一次污染过程模拟的影响

采用WRF模式中YSU、MYJ和ACM2 3种边界层参数化方案,利用WRF模式和空气质量模式CAMx对2015年11月11~15日发生在京津冀地区的一次污染过程进行了模拟,同时利用地面气象要素、风廓线、秒探空和空气质量观测数据对3种参数化方案下的模拟结果进行了验证对比.一种基于临界垂直湍流交换系数确定边界高度的方法被用于对比3种参数化方案之间垂直扩散能力的差异.结果表明,MYJ方案对10m风速高估最大（平均高估0.66m/s）,对2m温度和2m湿度低估最小,YSU和ACM2方案对地面气象要素的模拟效果相近;ACM2方案对于边界层内垂直廓线模拟效果优于YSU和MYJ方案,但是3种参数化方案对边界层内风速均存在高估（高估可达2.6m/s）;基于临界垂直湍流交换系数方法定义的边界层高度更能反映大气的垂直扩散能力,MYJ方案边界层高度最小,其模拟的PM_2.5浓度最高;MYJ方案对于地面风速的高估,会降低模拟的区域整体PM_2.5浓度,但是会增加风速较大区域下风向的PM_2.5浓度;ACM2方案对边界层垂直廓线模拟最好,夜间底层垂直湍流交换系数计算值较大,使得ACM2方案对于本次过程中PM_2.5等污染物的模拟优于MYJ和YSU方案.     

持续鞍型场导致的西安市PM2.5重污染过程分析

为了解鞍型场对西安市PM_2.5重污染过程的影响.以西安市2016年2月6—14日重污染过程ρ（PM_2.5）及气象要素的小时变化为研究对象,综合分析了此次重污染过程特征、天气型以及气象要素变化.结果表明:①西安市此次重污染过程可分为污染上升阶段（6—7日）、污染维持阶段（8—11日）及污染减轻阶段（12—14日）,3个阶段分别处于均压场、鞍型场、高压前部等天气型的影响下.②此次鞍型场发生时,天气持续静稳,气压梯度力小,且西安市处于气流的辐合地带,导致污染物的形成和积累,ρ（PM_2.5）最高值达198 μg/m3.③在鞍型场的控制下,西安市日均气温维持在偏高的水平（最高达7.2℃）,相对湿度呈上升的趋势,最高达86.5%;而风速和能见度则波动下降,平均风速和能见度最低值分别为0.8 m/s和0.5 km.高温、高湿、小风的气象条件有利于污染物的吸湿增长从而导致PM_2.5重污染.④受鞍型场的影响,西安市边界层高度较低,最低时只有55 m,且逆温层较厚,强度较大,最大值达3.8℃/（100 m）,极低的边界层高度和较厚的逆温层削弱了污染物的垂直扩散能力,污染物被抑制在近地面,形成较严重的污染.研究显示,鞍型场天气型导致的均压场、暖湿、静风、低边界层及强逆温层是此次西安市PM_2.5重污染过程的重要原因.      

2016年冬季寿县一次边界层低空急流对污染物扩散的影响

利用安徽寿县地区2016年12月16~17日的观测资料与模拟资料,分析了一次夜间边界层低空急流对PM_2.5扩散的影响.此过程中,急流分布范围广,强度大,最大风速可达10~12m/s,而且风向随高度有明显转向,高低层风向差可达90°.急流发展过程中,急流轴基本位于200m以下,急流的最小风速高度出现在400~800m之间.通过分析可知,对于不同高度,急流对污染物扩散的影响存在明显差异.地面至急流轴范围内,PM_2.5总体减少.急流的出现使湍流混合明显增强,在湍流作用下污染物向上混合,使该层PM_2.5显著减少,净质量通量的峰值可达-103×10^-3μg/(m²·s).急流的水平输送可带来上风方较为清洁气团,同样减少了该层的PM_2.5浓度.但与湍流作用相比其影响较小,净质量通量仅为-2.9×10^-3μg/(m²·s).急流存在时,还会加强向下的垂直风速,在垂直输送作用下,上层污染物向下输送,增加了该层PM_2.5浓度,净质量通量约为11×10^-3μg/(m²·s).急流轴至风向转变高度之间,PM_2.5总体增加.这是由于湍流作用将低层高浓度污染物输送至该层,使PM_2.5浓度增加,净质量通量约为23.9×10^-3μg/(m²·s);水平输送作用使该层PM_2.5浓度略有增加,净质量通量约为2.3×10^-3μg/(m²·s);而垂直输送作用带来了高处较为清洁的气团,减少了PM_2.5浓度,净质量通量约为-6.6×10^-3μg/(m²·s).风向转变高度至LLJ最小风速高度之间,PM_2.5总体增加.湍流作用仍占主导,净质量通量约为17.8×10^-3μg/(m²·s);垂直输送作用稍有贡献,净质量通量约为1.4×10^-3μg/(m²·s);而水平输送起减少作用,净质量通量约为-3.7×10^-3μg/(m²·s).     

基于多源资料天津一次雾-霾过程的边界层特征

为探究雾-霾过程的边界层特征,选取天津市2019年12月7~10日一次严重的雾-霾典型过程,采用常规自动气象站资料、环境小时浓度资料、以及微波辐射计、风廓线雷达、气溶胶激光雷达等多种观测资料及WRF-Chem源追踪方法对此次污染过程进行综合分析. 结果表明,此次雾-霾过程可明显分为雾生成、雾与霾交替、霾、霾消散等4个阶段;雾-霾天气与大气温度层结密切相关,伴随着逆温生成,相对湿度和液态水含量最大增长速率分别达13.44%/h和0.013g/(m³·h),呈爆发性增长,相对湿度快速增至92%,微波辐射资料可较好预报雾的生成;雾与霾交替出现阶段雾天气改变了边界层结构,雾层内大气呈中性状态,相对有利于污染物在雾区内扩散,PM_2.5高浓度主要出现在边界层400m以下,雾顶持续逆温抑制了污染物向上层大气扩散,造成雾区内污染物浓度加重,地面PM_2.5质量浓度为135~223μg/m³,维持中度-重度污染;雾-霾天气与垂直风场有较好的对应关系,雾与霾交替出现阶段存在低风速和较大风速(西南风带来充沛水汽)两种有利于雾维持的情况,雾顶逆温层以上风速为6~12m/s,雾层内为1~2m/s,雾的存在不利于近地面空气质量的改善;此次雾-霾过程天津本地源排放贡献为36.1%,区域输送贡献为63.9%,整个过程表现出明显的区域输送特征.     

南京冬季典型霾天气过程多元对比分析

选取2017～2020南京地区冬季3个典型霾天气过程,综合分析了霾天气过程中污染物、气象要素以及边界层条件等影响机制与特征变化.结果表明,3次过程中,AQI指数峰值分别为304(严重污染)、227(重度污染)与176(中度污染),且与PM2.5、PM10浓度变化基本趋于一致,PM25与PM10比值基本都大于0.7;污染...     

广州地区灰霾与清洁天气变化特征及影响因素分析

利用2006~2010年广州气象站逐时地面风场、湿度、能见度观测资料和2006~2009年珠江三角洲其他33个地面观测站风场观测资料,通过对灰霾与清洁天气过程的风速风向进行统计分析与矢量和分析,研究了广州地区灰霾与清洁天气过程的变化特征及影响因素.结果表明:灰霾天气过程在干季发生较频繁,主导风向为东南及东南偏南风,风速一般在1.5m/s以下,静风频率大于多年静风频率;灰霾天气过程风矢量和较小,扩散条件较差.清洁天气过程主要出现在湿季,风速普遍较大且主导风为东南及东南偏南风,干季也可以出现清洁天气过程,主要为较强的北风及偏北风;清洁天气过程风矢量和较大,有较强的平流输送.     

银川市冬季两次典型持续大气污染过程对比分析

为了探究边界层气象要素时空分布及其变化对银川市冬季持续污染天气过程污染物质量浓度变化的影响机制,利用2016年12月1日-2017年1月31日逐时空气质量以及地面和逐日定时探空气象观测数据,根据大气污染级别和过程持续时间,选取2016年12月9-21日（简称"1211过程"）和2016年12月29日-2017年1月9日（简称"1231过程"）为研究对象,采用统计和天气诊断相结合的方法,在分析比较银川市冬季两次典型持续污染过程演变特征及其与地面气象要素关系的基础上,探讨了大气环流、边界层要素变化对银川市冬季典型污染过程的可能影响机制.结果表明:①银川市冬季两次大气污染过程持续阶段,地面均以偏东或偏南风为主,风速较小,相对湿度较大,能见度较低;在污染清除阶段,地面风向转为西北或偏北风,风速较大,相对湿度较小,能见度较高.②当冬季欧亚大陆中纬度区域500 hPa高空盛行纬向气流,850 hPa高度上银川市受反气旋环流和暖温度脊控制,并且有弱暖平流从西南部向北输送时,银川市易出现静稳型持续污染天气.③冬季银川市持续大气污染过程中,ρ（PM_2.5）与风速呈负相关（R平均值为-0.326）,与相对湿度呈正相关（R平均值为0.688）,与能见度呈显著负相关（R平均值为-0.905）,与边界层高度呈较显著负相关（R平均值为-0.575）.④银川市冬季静稳型持续污染天气主要分为弱西北和平直西风气流型两种,弱西北气流型具有近地面层逆温弱,污染物积累慢,清除快的特征;平直西风气流型具有近地面层逆温强,污染物积累快,清除慢的特征.研究显示,冬季银川市上空500 hPa高度盛行纬向气流,地面主导风向为偏东或偏南风时,随着地面相对湿度增大、近地层风速减小、大气垂直上升运动减弱、边界层高度降低,大气中ρ（PM_2.5）将迅速升高,银川市易出现以PM_2.5为首要污染物的静稳型持续污染天气.      

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。     

沈阳一次严重污染天气过程持续和增强气象条件分析

2015年11月7-9日沈阳出现罕见的持续严重污染天气,采用环流形势、地面常规气象观测、污染物浓度观测、风廓线雷达及雨滴谱资料等,对此次污染成因进行了研究.结果表明:在此次严重污染天气过程中,连续22 h AQI≥500,首要污染物均为PM_2.5,其异常峰值最高达到1308μg/m3;ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的相关系数分别达到0.996、0.602、0.891,并且ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁₀）、ρ（CO）的正相关性更为显著;在污染的同时出现了降水,11月7和8日的日降水量分别为9.9和2.3 mm,但降水对污染物的稀释和清除作用并不明显.稳定的大尺度环流和对流层内中低层大气层结持续稳定、连续4个时次的探空曲线显示925~850 hPa之间存在多个逆温层（逆温强度最大可达5℃）、相对湿度较大（日均相对湿度在75%以上）,是此次严重污染天气持续的有利气象条件.风廓线雷达探测的整层大气垂直速度很小,多介于-1~1 m/s之间,并且近地面2 m/s以下弱下沉的垂直速度为严重污染天气过程提供了较好的动力条件.此外,近地面风力可达3~4级,有利于上游污染物的水平输送.研究显示,此次严重污染天气过程还与外围秸秆集中燃烧所导致的大量污染物长距离输送有密切关联.