京津冀典型城市一次重污染过程特征及边界层结构变化对其影响

为探究典型重污染过程的污染特征与大气边界层结构演变规律,基于PM_2.5采样数据、气象观测数据及WRF-Chem模式,以北京市和石家庄市2016年12月27日—2017年1月10日一次重污染过程为研究对象,对气象要素、PM_2.5化学组分、天气背景场、边界层结构演变特征,以及大气边界层结构变化对ρ(PM_2.5)及其主要化学组分的影响进行分析.结果表明:①研究期间,北京市和石家庄市ρ(PM_2.5)分别为(165.63±110.89)(247.67±95.22)μg/m3,石家庄市污染程度高于北京市;高空纬向环流和地面弱高压控制的天气背景场,低于1.75 m/s的风速以及超过75%的相对湿度是造成北京市与石家庄市重污染的不利气象条件.②重污染时段北京市与石家庄市SNA(SO₄2-、NO₃-、NH₄+三者的统称)与碳质组分(OC、EC)占比之和超过76%,是PM_2.5中的两大主要组分;重污染时段ρ(SNA)占比明显上升,北京市与石家庄市ρ(SNA)占比由非重污染时段的42.23%、45.93%分别升至重污染时段的58.87%、59.62%;北京市与石家庄市ρ(OC)/ρ(EC)分别为5.13、3.51,表明在重污染时段两城市存在明显的二次有机气溶胶污染.③WRF-Chem模式模拟结果表明,PM_2.5污染严重时北京市与石家庄市在300~500 m处均出现明显的逆温,垂直风场主要表现为低层偏南风顺时针向上切变为偏西风,切变高度在400~1 000 m,逆温层结与明显垂直风切变的边界层特征共同抑制了污染物的湍流与扩散.④北京市与石家庄市重污染时段的PBLH(Planetary Boundary Layer Height,大气边界层高度)日均值与非重污染时段相比分别下降了202、128 m,PBLH每下降100 m,北京市与石家庄市ρ(PM_2.5)分别上升18.81、29.85 μg/m3,PBLH下降是导致两城市ρ(PM_2.5)快速上升的重要因素.北京市与石家庄市的PBLH与PM_2.5组分质量浓度之间的相关性不同,北京市PBLH与ρ(SNA)的相关性高于与碳质组分质量浓度的相关性,石家庄市PBLH与ρ(EC)相关性最高,表明此次重污染过程中北京市PM_2.5污染特征以二次形成为主,而石家庄市以一次排放为主.研究显示,北京市与石家庄市此次重污染过程与大气边界层结构变化密切相关.      

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).     

中国东部冷锋推进中的PM2.5三维结构变化特征

利用观测资料和中尺度天气-化学模式（WRF-Chem）对一次冷锋南下天气过程导致的我国东部大范围空气污染开展研究,强调了冷锋过境前后的边界层结构及其对PM_2.5三维结构和变化的影响.观测发现,地面重污染区域位于冷锋前部均压场或等压线稀疏区域,在冷锋由北向南快速移动过程中,途经各站点PM_2.5浓度峰值伴随锋前而至.WRF-Chem模式可以较好地模拟中国东部地面和高空气象要素以及PM_2.5浓度的时空变化.模拟结果表明,处于该移动冷锋天气系统相同位置的沿途各站点的边界层结构以及PM_2.5垂直廓线表现出相似的特征.即:当冷锋开始入侵时,锋前污染物从地面被抬升到高空,PM_2.5浓度的增加和高空风速的增大导致高空PM_2.5通量增大,且PM_2.5浓度高值区随着高度升高向暖气团一侧倾斜.夜间冷锋过境引发边界层内对流性不稳定增加,边界层高度可达1 km以上,打破了边界层昼夜演变特征.本研究表明,垂直观测和精细模拟的结合可以有效地解释天气过程对空气污染的...     

2008～2017年北京市PM2.5周期性变化特征与影响机制

利用Morlet小波方法分析北京市2008~2017年PM_2.5资料,结果表明,北京市PM_2.5浓度存在显著的日变化、周变化、以及季节和年变化周期性特征,并且秋冬季的周期性特征显著高于春夏季.结合气象资料,包括水平风速、大气边界层高度、以及大气稳定度指数等,分析PM_2.5不同周期性变化对应的主要影响机制表明：大气边界层过程是PM_2.5日变化的主要影响机制,导致PM_2.5浓度白天低、夜间高.秋冬季PM_2.5日变化幅度高于春夏季;天气过程是PM_2.5周变化的主要机制,PM_2.5浓度与天气变化过程带来的风速变化和边界层高度呈强反相关关系;PM_2.5的季节变化与大气扩散能力的季节变化密切相关,秋冬季减弱的大气扩散能力加速了PM_2.5在近地面累积,春夏季则相反.     

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.     

北京秋冬季近地层PM2.5质量浓度垂直分布特征

选取秋冬两季各14 d对北京地区近地层ρ(PM_2.5)垂直分布进行监测,获得ρ(PM_2.5)垂直廓线;结合同步测得的气象数据,就气象因素对垂直分布的影响进行了分析;最终拟合了ρ(PM_2.5)垂直廓线方程.研究表明:秋冬两季ρ(PM_2.5)的垂直分布随高度增加而呈对数递减的规律;风速随高度的变化遵循对数规律;发生逆温时,大气层结稳定,垂直方向上的湍流受到抑制,风速与PM_2.5逐时质量浓度在垂直方向的分布呈较好的线性关系,ρ(PM_2.5)随高度改变呈显著的对数相关关系;而在非逆温的情况下,PM_2.5逐时质量浓度垂直分布与风速线性相关的概率较小,质量浓度的垂直分布与高度的对数关系不显著.      

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.      

基于车载雷达探测的一次华北冬季重污染天气成因研究

基于车载微脉冲气溶胶激光雷达、多普勒风廓线激光雷达和扭转拉曼廓线激光雷达的中山大学环境气象综合观测车,于2018年12月18日-22日在河北省望都县PM_2.5重污染期间开展定点观测.结合地面PM_2.5浓度和气象要素观测资料,对本次污染过程的成因展开分析.本次重污染过程日均PM_2.5浓度为163.2μg·m^-3,PM_2.5浓度的日变化特征明显,表现为白天PM_2.5浓度降低,傍晚至次日早晨PM_2.5浓度升高.气溶胶激光雷达观测结果发现,污染期间,700 m高度以下存在明显的消光系数高值区;夜间存在明显的消光系数高值区分层现象,气溶胶消光系数高值区出现高度可达1700 m.本次PM_2.5重污染过程受静稳边界层气象条件和高空气溶胶输送、沉降共同影响.在污染时段内,大气边界层低层小风持续,近地面和大气低层逆温和同温层频发,静稳边界层条件不利于PM_2.5的输送和扩散;此外,夜间高空气溶胶伴随强西风带出现...     

北京市秋冬季大气环流型下的气象和污染特征

分析了北京市2013~2018年秋冬季（即当年11、12月和次年1、2月份）11种环流型的地面和垂直气象特征,归纳出5类大气环流条件,探讨了不同环流型下北京地区的大气传输规律以及环流型与北京PM_2.5污染之间的关系.在5类大气环流条件中,第I类（含北（N）、东北（NE）环流型,天数占比28%）和第Ⅱ类（含西北（NW）、反气旋（A）环流型,占33%）有利于传输扩散,以西北风为主,风向较稳定,风速大,边界层高度高;第Ⅲ类（含东（E）环流型,占7%）传输扩散条件居中,边界层内以东南风为主,风向变化大,风速中等;第IV类（含西南（SW）、西（W）、南（S）3种环流型,占12%）和第V类（含东南（SE）、均压（UM）、气旋（C）3种环流型,占20%）均不利于传输扩散,边界层内以偏南风为主,风速较小,边界层高度低,低层逆温较强,第IV类近地面风向较稳定,而第V类则风向变化大.不同环流型下气团传输至北京的路径存在差异,对北京空气质量产生潜在影响的周边地区随之发生变化.大气环流型与北京市秋冬季PM_2.5污染紧密关联,SW、UM、C、S和W是北京地区最易发生PM_2.5污染的环流型（平均污染发生频率>75%,平均重度以上污染发生频率>42%）,而在N、A、NE和NW环流型下污染发生频率最低.研究期间,PM_2.5污染极端严重的月份存在UM环流型占比显著增加的共同特点,而PM_2.5污染水平最低的月份N环流型占比增加近一倍.此外,PM_2.5污染变化相对于环流型变化存在一定的滞后性.     

天津大气扩散条件对污染物垂直分布的影响研究

利用2017~2019年夏、冬季天津市大气污染物监测和气象观测数据,基于天津气象铁塔垂直观测,针对大气垂直扩散条件对PM_2.5和O₃的影响进行研究.结果显示:近地面PM_2.5浓度随高度的升高而下降,O₃浓度则随高度的升高而上升,受大气垂直扩散条件的季节和日变化影响,冬季,地面与120m PM_2.5质量浓度相关明显,与200m PM_2.5质量浓度无明显相关.夏季,120m和200m PM_2.5质量浓度相关系数为0.72,午后通常出现120m和200m PM_2.5质量浓度高于地面的情况.夏季,不同高度O₃浓度差异小于冬季,地面与120m高度O₃浓度接近.以大气稳定度、逆温强度和气温递减率作为大气垂直扩散指标,对地面PM_2.5和O₃垂直分布具有指示作用.冬季,TKE与PM_2.5质量浓度相关系数为到-0.65,夏季,TKE与ΔPM_2.5相关系数为-0.39.夏、冬季TKE与地面O₃浓度的相关系数分别为0.46和0.53,与ΔO₃的相关系数分别为0.73和0.70.弱下沉运动对地面O₃浓度影响较强,40m高度垂直运动速度与地面O₃浓度的相关系数在冬、夏季分别为-0.54和-0.61.对冬季典型PM_2.5重污染过程的分析发现,雾霾的生消维持和PM_2.5浓度的变化与大气稳定度、气温垂直递减率和TKE的变化有直接关系.对夏季典型O3污染过程的分析发现,近地面的O₃污染的形成与有利光化学反应的气象条件密切相关,同时,垂直向下输送和有利垂直扩散条件对O₃污染的形成和爆发影响明显.     

延庆地区山谷风对PM2.5浓度的影响

基于2015~2019年北京生态环境监测和气象数据, 分析了延庆地区山谷风对PM_2.5浓度的影响, 揭示了含山谷风环流污染过程(事件1)与未有山谷风污染过程(事件2)初始阶段的异同及其气象影响机制.结果表明, 延庆持续性污染过程集中在9月~次年3月, 共计63次, 其中27次(43%)伴随1d或多天的山谷风日, 39d山谷风中有32d(82%)出现在污染过程的初始阶段, 18%出现在峰值阶段; 36次过程未出现山谷风日.山谷风日逐时PM_2.5浓度大于非山谷风日4.5~15.4μg/m³, 全日差值最大时段为谷风阶段(15:00~19:00)均大于13μg/m³, 山谷风日存在SSE-ESE风频中心0.59%, 15:00~16:00风速3.3m/s左右, 非山谷风日风频中心在WSW-SW和SE-ESE, 最大值为0.41%, 风速较山谷风日小.事件1和2初始阶段PM_2.5浓度变化关键期为15:00~19:00, 事件1风向E-SSE风速2~4m/s, PM_2.5增长速率大于事件2, 与露点变化趋势基本一致, 23:00事件1PM_2.5浓度显著高于事件2 20μg/m³左右, 污染过程发展初期出现的山谷风环流谷风阶段的偏东南风形成气溶胶和绝对水汽的区域传输, 对PM_2.5浓度的升高有正贡献.平原空气污染过程(延庆未出现)特殊污染型占比20%, 该类污染型白天风频中心分布分散, NNW-WNW、SW-SSW和ENE-NNE均有0.7%左右的风频中心, 未出现S-ESE的风频.     

广州不同站点类型PM2.5与O3污染特征及相互作用

基于2015~2019年广州4个不同国控站点类型的大气污染物监测数据,研究了广州各站点类型颗粒物（PM_2.5）和臭氧（O₃）的污染特征,并分析了O₃污染季节和PM_2.5污染季节PM_2.5和O₃的相关性及相互作用.结果表明：2015~2019年广州各站点类型PM_2.5浓度总体呈下降趋势,O₃浓度呈上升趋势.不同污染季节PM_2.5与O₃浓度均呈正相关.O₃污染季节二次PM_2.5的生成对颗粒物的影响显著大于一次PM_2.5,随着光化学水平的升高,一次PM_2.5的贡献浓度基本不变（均在21.03~31.37μg/m³范围内）,贡献率逐渐下降;而二次PM_2.5的贡献浓度逐渐升高（3.51~7.72 μg/m³升高到16.04~18.45μg/m³）,贡献率也逐渐升高（11%~27%升高到34%~44%）,且呈倍数增加.不同站点类型贡献差异明显,背景站点二次PM_2.5的贡献最大,城区站点在中和高光化学水平下二次PM_2.5的贡献最小;PM_2.5污染季节各站点类型在不同PM_2.5污染水平下O₃浓度均具有差异性,总体上均呈现背景站点>郊区站点>城区站点的特点.气溶胶的消光作用和非均相反应均显著促进O₃生成,随着PM_2.5浓度升高,各站点类型的O₃浓度峰值逐渐升高,由62.12~83.82μg/m³升高到92.49~135.4μg/m³;O₃变化率峰值也逐渐升高,由8.42~10.02μg/（m³·h）升高到21.33~27.04μg/（m³·h）.进一步促进了广州PM_2.5和O₃浓度的协同增长.     

上海地区PM2.5-O3复合污染特征及气象成因分析

统计分析了上海地区2013~2017年PM_2.5-O₃复合污染事件及与气象条件的关系.结果表明,近5a上海PM_2.5-O₃复合污染天气占O₃总污染天气33.4%,仅出现在3~10月,呈逐年减少的趋势;PM_2.5-O₃复合污染时的O₃峰值浓度和平均浓度较单O₃污染时高,维持时间较单O₃污染时长,主要气象原因是地面辐合和较低的边界层高度;PM_2.5-O₃复合污染的天气形势往往与弱气压场有关,可以分为低压底部和前部、高压顶部和后部、均压场5种天气类型,其中均压场出现次数最多,占比53%;复合污染对气象因子的阈值要求更为严格,并且阈值区间总体向有利于PM_2.5浓度上升的方向偏移;当温度介于27.9~34℃,湿度介于43%~58%,风速介于2.1~3.3m/s,混合层高度介于1122~1599m,并且存在辐合时,最有利于PM_2.5-O₃复合污染发生.     

2014—2020年河南省PM2.5-O3复合污染特征及气象成因分析

为了解河南省PM_2.5-O₃复合污染特征及气象成因,本文基于2014—2020年河南省18个地级市的空气质量国控点数据及常规地面气象观测数据,对河南省PM_2.5-O₃的复合污染时空特征及关键气象因子影响进行分析.结果表明：(1)在空间分布上,PM_2.5-O₃复合污染天数呈由河南省中北部向周围逐渐减少的特点,而O₃单污染和PM_2.5单污染高发区均主要集中于豫北地区.(2)在时间特征上,2014—2020年PM_2.5-O₃复合污染天数呈先增加后减少的特征,最多为12 d (2014年),2016—2017年未出现复合污染;PM_2.5单污染和O₃单污染天数均呈“M”型变化趋势,PM_2.5单污染天数的2个峰值分别出现在2015年和2019年,分别为174和93 d,O₃单污染天数的2个峰值分...     

CCSM4/WRF-CMAQ动力降尺度预估RCP8.5情景下京津冀地区空气质量的潜在变化

目前,针对气候变化对区域空气质量影响的研究相对较少,并且多采用统计降尺度方法对全球气候模式结果进行处理.采用WRF中尺度气象模式对CCSM4气候模式的CMIP5 RCP8.5情景预估结果进行动力降尺度处理,并为CMAQ空气质量模式提供气象场;在2012年清华大学MEIC大气污染物排放清单的基础上,选取2005年作为气候现状代表年、2049-2051年作为未来气候代表年,对京津冀地区典型月份（1月、4月、7月、10月）的气象及空气质量数值模拟结果进行对比,以此预估气候变化背景下京津冀地区空气质量潜在变化.结果表明,在排放情况不变及RCP8.5情景下,未来代表年与现状代表年相比,京津冀地区以典型月份为代表的年均气象因素整体呈现温度升高,风速、相对湿度及大气边界层高度均降低的趋势;年均大气污染物浓度整体呈现升高的趋势,其中,温度升高约0.8℃,风速降低约0.11 m/s,相对湿度降低约2%,大气边界层高度降低约8 m,ρ（PM_2.5）升高约2.4 μg/m3,ρ（SO₂）升高约1.8 μg/m3,ρ（NO_x）升高约1.0 μg/m3;此外,主要的气象条件（温度、风速、相对湿度、大气边界层高度）中,风速及大气边界层高度的降低可能是造成这些大气污染物浓度变化的主要气象因素,并且风速及大气边界层高度的降低与ρ（PM_2.5）降低的相关系数分别约为-0.44和-0.26.研究显示,气候变化会对京津冀地区造成污染物浓度升高的潜在风险,同时由于现阶段缺乏可用于空气质量模式的未来排放情景数据、在线耦合模式日臻完善,在我国气候-空气质量的研究领域亟待进行更深层次的研究.      

中国大陆城市PM_(2.5)污染时空分布规律

为分析中国大陆城市PM_(2.5)污染的时空分布规律,运用统计学方法和GIS技术对2014年开展PM_(2.5)常规监测的161个城市进行分析,结果发现:仅8.1%的城市年评价结果达标,日均质量浓度超标天数占26.6%.夏季及春末、秋初PM_(2.5)污染相对较轻,冬季污染较重.PM_(2.5)的日变化曲线呈现不太明显的双峰分布,最低值出现在16:00前后,最高值出现在10:00前后,而凌晨至清晨保持相对较高的污染水平.京津冀及周边地区,中部地区的湖北、湖南、安徽PM_(2.5)污染较重,东南沿海和云南、西藏污染相对较轻.PM_(2.5)的空间分布与风速、相对湿度、土地利用等因素的空间分布具有较强的相关性.PM_(2.5)与PM10质量浓度比值的平均值为0.591,空间上呈由西北向东南逐渐升高、南方高于北方的格局,时间上除1、2月份较高、5月份较低外,其余月份基本稳定在0.55~0.6.研究结果有利于从宏观上认识中国城市PM_(2.5)污染的时空格局,从而针对性地开展环境污染防控.