沈阳地区霾的环境特征研究

利用沈阳市1961—2009年的气象资料,分析了霾天气出现的年季特征及其天气形势特征。利用边界层气象资料与污染物质量浓度资料对特定的霾过程从边界层到污染物质量浓度条件进行了分析。结果表明：沈阳地区霾的出现呈现逐年上升的趋势,近5 a平均每年为120 d左右,目前霾天数已经占到了全年的30%~40%。冬秋季节出现霾天气较多,秋冬两季霾日数占全年霾日总数的75%。凌晨到上午是霾出现的高发期,02—08时霾出现频率占总霾数的44.5%。霾的出现主要发生在冬秋季节冷空气势力不强,大气扩散能力较弱,边界层出现逆温时刻。接地逆温层厚度常常稳定在200~300 m高度左右,PM10质量浓度与能见度（霾）呈负相关,相关系数-0.402 7。风速与能见度（霾）呈正相关,相关系数为0.886 4。     

北京地区灰霾污染特征

灰霾天气能见度较低,除影响人们日常生产活动和交通运输外,空气中携带的有毒有害细粒子严重危害人们的生命健康。近几年,北京市加大治霾力度,虽取得一定成绩,但灰霾天气仍然频发。为进一步更好地治理北京灰霾,为制定政策提供依据,须了解北京地区灰霾污染特征,因此,对北京市2013年6月到2014年5月的气象观测数据和PM2.5质量浓度进行了统计分析。文章统计了不同强度灰霾的分布,分析了PM2.5质量浓度与能见度的相关关系,在此基础上,研究了PM2.5质量浓度影响能见度变化程度的分界点。研究结果表明:研究期间,北京地区出现灰霾时总计4 572 h,发生频率为56.2%,灰霾日总计233 d,频率为64.4%,呈冬季春季夏季秋季;湿霾最易发生在夏季,干霾最易发生在冬季,分别占当季灰霾时的17.6%和59.0%;全年不同强度霾发生小时数呈现轻微霾重度霾轻度霾中度霾,其中,轻微霾时数1 625 h,重度霾1 163 h,轻度霾1 101 h,中度霾683 h;研究期间PM2.5质量浓度呈夏季低冬季高的显著变化趋势,PM2.5日均质量浓度达一级空气质量标准59 d,达二级标准159 d,达标率分别为17.7%和47.74%;PM2.5小时质量浓度与能见度呈负相关性较高的幂函数关系(置信度取99%,P0.01),无高湿条件影响下,空气中细颗粒物对能见度的影响更为直接;北京地区在改善能见度的过程中,通过降低1μg·m-3的PM2.5,使能见度改善大于或远大于1 km的概率仅为18.9%,而在50.4%的时段内仅能使能见度的改善小于或远小于0.1 km。     

北京地区灰霾污染特征

灰霾天气能见度较低,除影响人们日常生产活动和交通运输外,空气中携带的有毒有害细粒子严重危害人们的生命健康。近几年,北京市加大治霾力度,虽取得一定成绩,但灰霾天气仍然频发。为进一步更好地治理北京灰霾,为制定政策提供依据,须了解北京地区灰霾污染特征,因此,对北京市2013年6月到2014年5月的气象观测数据和PM2.5质量浓度进行了统计分析。文章统计了不同强度灰霾的分布,分析了PM2.5质量浓度与能见度的相关关系,在此基础上,研究了PM2.5质量浓度影响能见度变化程度的分界点。研究结果表明：研究期间,北京地区出现灰霾时总计4572 h,发生频率为56.2%,灰霾日总计233 d,频率为64.4%,呈冬季〉春季〉夏季〉秋季;湿霾最易发生在夏季,干霾最易发生在冬季,分别占当季灰霾时的17.6%和59.0%;全年不同强度霾发生小时数呈现轻微霾〉重度霾〉轻度霾〉中度霾,其中,轻微霾时数1625 h,重度霾1163 h,轻度霾1101 h,中度霾683 h;研究期间PM2.5质量浓度呈夏季低冬季高的显著变化趋势,PM2.5日均质量浓度达一级空气质量标准59 d,达二级标准159 d,达标率分别为17.7%和47.74%;PM2.5小时质量浓度与能见度呈负相关性较高的幂函数关系（置信度取99%,P〈0.01）,无高湿条件影响下,空气中细颗粒物对能见度的影响更为直接;北京地区在改善能见度的过程中,通过降低1μg·m-3的PM2.5,使能见度改善大于或远大于1 km的概率仅为18.9%,而在50.4%的时段内仅能使能见度的改善小于或远小于0.1 km。     

云贵高原1961-2006年大气能见度和消光因素变化趋势及原因

根据云贵高原203个气象台站1961—2006年大气能见度、降水、相对湿度、风速和天气现象等观测资料,采用倾向率方法对能见度和大气消光系数的变化趋势进行了分析。还应用Mann-Kendall方法对19km能见度、霾日数和消光系数的多年变化进行了气候突变检验。结果表明,有84.2%台站出现了能见度减少趋势。减少最多为-11km·10a-1,最少为-1km·10a-1。减少的平均气候倾向率在1961—1979年为0.96km·10a-1,1980—2006年为1.6km·10a-1,高原平均能见度从60年代的约34km下降到目前的约27km。另一方面,有15.8%台站能见度有增加趋势,且多集中在人类活动较为稀少的高海拔山区。有71%的台站19km能见度频率出现减少的趋势,平均倾向率为-2%·10a-1,主要出现在高原东部和中部人口和工业稠密区。该地区同时也出现霾日增加的现象。Mann-Kendall检测结果表明,19km能见度频率减少和霾日数增加现象出现突变的时间相同。年平均消光系数发生突变的时间稍推后。认为能见度下降、消光因素增加的原因与人为排放污染物浓度增加有密切关系。     

云贵高原1961—2006年大气能见度和消光因素变化趋势及原因

根据云贵高原203个气象台站1961—2006年大气能见度、降水、相对湿度、风速和天气现象等观测资料,采用倾向率方法对能见度和大气消光系数的变化趋势进行了分析。还应用Mann-Kendall方法对19km能见度、霾日数和消光系数的多年变化进行了气候突变检验。结果表明,有84.2%台站出现了能见度减少趋势。减少最多为-11km·10a-1,最少为-1km·10a-1。减少的平均气候倾向率在1961—1979年为0.96km·10a-1,1980—2006年为1.6km·10a-1,高原平均能见度从60年代的约34km下降到目前的约27km。另一方面,有15.8%台站能见度有增加趋势,且多集中在人类活动较为稀少的高海拔山区。有71%的台站19km能见度频率出现减少的趋势,平均倾向率为-2%·10a-1,主要出现在高原东部和中部人口和工业稠密区。该地区同时也出现霾日增加的现象。Mann-Kendall检测结果表明,19km能见度频率减少和霾日数增加现象出现突变的时间相同。年平均消光系数发生突变的时间稍推后。认为能见度下降、消光因素增加的原因与人为排放污染物浓度增加有密切关系。     

合肥市能见度与相对湿度、PM_(2.5)质量浓度的定量关系

为了研究合肥市能见度影响规律,为改善城市大气能见度提供科学依据,利用合肥市2013年1月—2015年12月的气象观测数据和颗粒物质量浓度数据,采用统计分析方法研究了合肥市大气能见度与相对湿度和PM_(2.5)质量浓度的定量关系,以及不同等级能见度下相对湿度和PM_(2.5)浓度的统计特征。结果表明,PM_(2.5)质量浓度与相对湿度共同影响合肥市大气能见度变化,较低相对湿度下(RH60%),能见度降低主要受PM_(2.5)质量浓度升高的影响;较高湿度条件下(RH≥60%),能见度降低主要是由于相对湿度增加造成的大气粒子吸湿增长导致消光性能增大,且这种作用在污染程度较轻时更加突出。RH≥60%时,相对湿度每增加1%,平均能见度降低0.172 km;当RH≥90%时,平均能见度基本在5 km以下。PM_(2.5)质量浓度与能见度呈幂函数关系,40%≤RH60%时,PM_(2.5)的影响作用最显著;PM_(2.5)质量浓度对能见度的影响阈值随相对湿度增加而减小,当PM_(2.5)质量浓度低于46μg?m~(-3)时,能见度随着PM_(2.5)质量浓度降低而迅速增大。随着相对湿度增加,或者PM_(2.5)质量浓度增加,低能见度出现频率呈上升趋势;高湿度、高细颗粒物浓度均可导致低能见度的出现。当前一日能见度低于7km,当日相对湿度大于75%,且PM_(2.5)质量浓度大于65μg?m~(-3),当日能见度超过75%的比例在5 km以下。当前一日PM_(2.5)质量浓度达到中度及以上污染,当日能见度随着相对湿度增加逐渐减小,RH≥80%时,能见度低于5 km的比例达到70%。     

邯郸采暖期环境污染特征及空气质量预报方法研究

利用河北邯郸气象和环境监测资料,分析了邯郸采暖期空气质量和环境气象条件特征;同时利用线性回归和BP神经网络统计方法对采暖期空气质量进行了预报研究。结果表明,PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO(95)(CO日均值的第95百分位数)的空气质量指数(AQI)在冬季最高,夏季最低,O_3-8(90)(O_3日最大8 h值的第90百分位数)的AQI则相反。邯郸采暖期首要污染物以PM_(2.5)和PM_(10)为主,除O_3-8(90)外,其他5种污染物采暖期AQI均高于其年均值;同时采暖期降水少,温度低,小风出现频率明显高于非采暖期,而且局地逆温强,静稳天气指数高,是全年环境气象条件最差的时期。邯郸采暖期的环境气象条件1月最差,且夜晚差于白天,尤其是局地5—7时。邯郸采暖期首要污染物浓度与前一日污染物浓度、静稳指数、逆温、相对湿度和露点温度等呈正相关,与气温、风速、能见度和混合层高度等呈负相关。BP神经网络模型对污染物浓度的预报效果优于线性回归模型,可尝试应用于邯郸空气质量预报工作。     

广州市大气能见度的特征及其影响因子分析

广州市大气能见度逐年下降,灰霾现象严重,收集广州市2001—2003年大气能见度及同期地面气象要素(风速、温度、气压和相对湿度)观测资料和空气污染物(PM10、SO2、NO2和CO)监测数据,探讨广州市大气能见度的特征及大气能见度与气象要素和空气污染之间的关系。统计分析结果表明,广州市大气能见度的年、季、日变化特征明显,呈明显的逐年下降趋势。一年之中,春季能见度最低,夏季能见度最高。一日之中,早晨08时能见度最差,午后14时最好。能见度与气象要素及空气污染物的相关和偏相关分析结果表明能见度与平均风速呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关;能见度与4种污染物在简单相关分析中均呈显著的较强负相关关系,而在偏相关分析中的相关性极弱,说明空气污染物对能见度的影响是综合作用的。最后用多元线性回归法建立了大气能见度与相对湿度和PM10、SO2、NO2、CO等污染物浓度间的回归方程。     

广东省雾霾天气能见度的时空特征分析Ⅰ:季节变化

雾霾已经成为一种新的气象及环境灾害性现象,分析雾霾天气下低能见度的时空分布特征,对掌握雾霾的发生规律和减灾预报具有重要意义。文章利用1980—2003年广东省沿海地区26个地面气象观测站23年的气象观测资料,分析了广东省雾霾天气下能见度的时空分布特征。分析结果发现,1980—2003年广东地区雾霾天气下能见度的季节变化规律与雾天气时能见度的季节变化规律大体一致,即广东地区低能见度天气主要受雾天气的影响;另一方面,雾、霾天气时能见度的季节变化规律有很大不同,雾天气时能见度观测值在冬、春两季相对较高,最低值出现在3月份,最高值出现在9月份,其年变化表现为峰—谷型、稳定型和不规则波动型三种变化;霾天气时能见度的值在秋、冬两季相对较高,最低值出现在6月份,而且在5、6、7三个月中能见度值都很低;受广东沿海地形特征影响,雾天能见度的空间分布从西到东呈低—高—低—高的波列状分布,而霾天气时能见度的空间分布则没有明显的区域差异。     

珠三角地区典型浓雾和灰霾天气过程气象条件对比研究

为深入探究雾、霾天气发生发展过程中气象要素特征的差异,提升环境天气预报预警业务水平,选取2017年3月10-12日和2016年3月29日-4月3日分别出现在珠三角地区的典型浓雾、灰霾天气过程,基于国家自动气象站资料、广州番禺大气成分站数据以及NCEP/NCAR再分析数据,通过相关分析和天气学分析,从环流形势、地面气象要素特征和边界层特征等方面对两次过程进行对比研究。结果表明,(1)浓雾、灰霾个例中均具有较为稳定的环流背景场,高层(500hPa)为纬向平直西风环流,地面受均压场控制,等压线稀疏,稳定的高低层环流配置极有利于雾、霾天气过程的出现和维持,伴随环流形势调整,雾、霾消散。(2)雾、霾过程能见度均与相对湿度呈负相关,与风速、气温呈正相关。灰霾过程能见度与各气象要素的相关性整体高于浓雾过程,且灰霾过程中湿度和能见度的相关系数最大,其次是风速和气温;相对湿度和风速大小是影响浓雾天气的重要气象条件,相对湿度的减小是浓雾天气消散的主要原因,风速增大和降水是灰霾天气消散的主要气象条件。(3)边界层特征分析表明,浓雾天气低层有一个较浅薄的小风速层(1 000-950 h Pa),而灰霾天气存在一个深厚的小风层,小风层厚度从近地面上升至850 hPa左右,两次过程在低层均为一致下沉运动。低层风速增大、出现上升气流,是雾、霾天气开始消散的重要信号。从热力条件来看,两次过程均存在逆温层,浓雾过程逆温层出现在50 hPa附近,灰霾过程逆温层出现在近地面附近,浓雾过程对湿度条件的要求较灰霾天气更高。     

能见度反演PM_(2.5)质量浓度方法的对比分析

着眼于能见度对细颗粒物反演的准确表征,利用2013年6月1日—2014年2月28日成都市人民南路四段逐时 PM_(2.5)质量浓度以及大气能见度的监测数据,对比研究了基于能见度推算 PM_(2.5)质量浓度的直接与间接方法。前者利用幂函数直接构建能见度与 PM_(2.5)质量浓度的函数关系;后者则通过能见度对消光系数的求取,进一步以线性函数反演 PM_(2.5)质量浓度。分析结果表明:(1)2种方法均能较好地反演 PM_(2.5)质量浓度,反演结果与地面监测数据具有一致的统计特征;(2)相比基于能见度反演 PM_(2.5)质量浓度的直接方法,间接方法物理意义更为清晰,同时反演结果也更优。     

兰州市大气相对湿度与PM_(10)浓度和大气能见度的相关性分析

将相对湿度RH与PM_(10)浓度、大气能见度间的关系进行深入分析的研究目前还相对较少。利用兰州2002-2012年的环境气象资料,对相对湿度RH、PM_(10)浓度与能见度之间的对应关系进行统计分析,以揭示RH与PM_(10)浓度和大气能见度之间的直观联系,加深对灰霾形成过程的认识。将RH以5%的间隔进行划分,结果表明:各区间ρ(PM_(10))平均值与RH平均值呈显著线性负相关,R(相关系数)达0.940;高颗粒物浓度更多地出现于低湿天气条件下,但高湿度非降雨天气条件下颗粒物容易积聚。随着RH增大,大气能见度随ρ(PM_(10))变化率的绝对值增大;RH在75%以上时,增加相同的ρ(PM_(10))所导致的大气能见度下降量是RH在40%~45%时的2倍以上;RH 45%~60%,大气能见度可较好地反映ρ(PM_(10))的变化,而RH大于60%时,大气能见度的降低主要反映ρ(PM_(10))含水量的快速增加而并非指示ρ(PM_(10))的增加。在分析无降水天气过程时发现,当RH在80%~90%之间时PM_(10)的平均值明显下降,二者不呈负相关。可能的原因是这种高湿度天气通常出现在夏秋季节,一方面污染物排放强度较低,另一方面大气稳定度低,逆温层厚度比较稀薄,静风频率出现的概率比较低,风速相对于冬春季节较大(平均风速大于1.5 m·s~(-1)),污染物易扩散。大气能见度与同期地面气象条件和主要污染物浓度的相关性比较表明,相对湿度、PM_(10)是影响能见度的主要因子,兰州能见度变化对PM_(10)比较敏感。PM_(10)对能见度的影响以冬季最为明显,秋季次之,夏季最弱。兰州由于特殊的河谷盆地地形,复杂的气象条件使得兰州地区大气相对湿度与PM_(10)浓度和大气能见度的关系与国内其他地区存在较大的差异。     

冬季广州大气能见度影响因子分析

于2005年12月至2006年2月收集了华南所大气观测站大气能见度等7个气象因子及PM2.5浓度观测数据,分析了冬季广州大气能见度变化趋势及灰霾天气主要影响因子,并对能见度与主要影响因子进行相关性分析。结果发现:人为因素和气象条件对大气能见度的影响比较明显,当大气层结受到北方冷空气扰动后,能见度得到明显改善;1月份灰霾天气出现频率高达60.9%,灰霾天气下大气能见度与PM2.5浓度密切相关;大气能见度与PM2.5浓度、温度、相对湿度呈负相关性,与大气压呈正相关性;灰霾天气下大气能见度还与细颗粒物的粒径分布密切相关。     

1970-2005年广西霾的变化特征

利用1970-2005年广西89个地面气象观测站资料,分析了霾现象的变化特征,结果表明:20世纪90年代后广西年霾日不断上升,21世纪后霾日有急剧上升的趋势,霾的强度不断增强,重度霾日和严重霾日出现范围扩大.统计分析结果表明,36年来广西的年平均风速线性逐渐减小,年降水日数也逐渐减小,年平均日最小相对湿度≤70%的日数增多.气候的变化、城市化进程的加快和大气污染物排放量的增加是引起霾现象频数增加的可能原因.     

济南市采暖季污染指数构建及应用

作为东亚冬季气候系统的重要组成部分,西伯利亚高压的存在强烈的影响亚洲东部地区天气系统的变化,阿留申低压的强度和位置异常对北半球的天气、气候异常有重要的影响,它们都是影响中国东部地区空气质量的重要的天气系统,其强度和位置变化,影响中国东部地区大尺度污染物扩散条件,本地水平风速、行星边界层高度、相对湿度等影响局地空气中污染物的生成、累积、传输、扩散、沉降等过程。基于2013—2019年采暖季(11月至次年3月)气象数据及济南市空气质量指数(AQI)数据,通过研究西伯利亚高压、阿留申低压、南部气压距平中心气压值强度的变化,以及本地2 m相对湿度、10 m风速、行星边界层高度等气象因素,结合AQI数据,确定各气象因子阈值范围及权重系数,通过权重求和,建立基于经验预报的济南市采暖季污染指数(PI),两者相关系数达到0.579,为显著相关,随着污染加重,污染指数相应增大,该指数能够反映空气质量变化趋势。以2020年12月出现的两次重污染过程为例,分析不同污染阶段污染指数变化,评估所建公式对济南市空气质量的预报能力,结果表明:12月7—13日重污染过程中,污染指数能够较好的预测本次污染过程的累积及消散过程,11日由于GFS资料中对相对湿度的预报偏差导致预测与实际偏差较大;25—31日污染过程中,污染指数与AQI变化完全一致,预报效果好。污染指数能够较好的反映污染过程的不同阶段,具有较好的提前预报能力,对空气质量预报尤其是重污染期间预报具有较好的指导意义。     

基于在线大气化学模式太阳能预报的改进

基于在线大气化学模式WRF/chem,考虑气溶胶直接辐射效应,模拟2015年1月1日—12月31日天津地区地面太阳辐射通量,并与未考虑气溶胶辐射效应的同参数中尺度气象模式WRF进行对比,分析在雾霾频发的天津地区,增加气溶胶直接辐射效应后对太阳能预报的改进效果。结果表明,在雾霾频发的天津地区,气溶胶对地面太阳辐射预测的影响不可忽略,以2015年计算,全年影响均值27.42 W·m~(-2),即全年太阳辐射辐照量下降864 MJ·m~(-2);在太阳能预报重点关注的9:00—16:00,影响值约为73.3 W·m~(-2)。由于气溶胶的作用,全年有6.3%的时日太阳辐射被削减50%,19%的时日太阳辐射被削减超过30%,尤其是在雾霾频发的11月—次年2月,约有18%~25%的太阳辐射+6被大气中气溶胶吸收和散射而未能到达地面。大气化学模式WRF/chem由于考虑了气溶胶直接辐射效应,可以显著地改善地面太阳辐射的预报性能,降低模式预报的正偏差,其均值偏差由44.74 W·m~(-2)降低到16.09 W·m~(-2),相关系数由0.88提高到0.92,相对均方根误差由36.6%降低到23.2%,相对误差由27.8%下降到15%。在雾霾影响较为严重的区域,基于在线大气化学模式开展的太阳能预报效果优于中尺度天气模式预报。     

上海市大气污染物时空分布及其相关性因子分析

利用2016—2020年上海市PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3的质量浓度和温度、相对湿度、平均风速、水平能见度气象条件,分析了上海市PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3污染物的时间变化趋势。同时,利用多元线性回归模型及BP神经网络建立污染物与气象因素之间的相关关系,对其质量浓度进行预测,分析对比不同模型的预测结果。研究表明:2016—2020年上海市大气污染物质量浓度随时间变化整体呈现下降趋势;污染物质量浓度季节性差异显著,PM_(2.5)及PM_(10)质量浓度呈现"冬高夏低",而O_3质量浓度呈现"冬低夏高";可吸入颗粒物质量浓度(PM_(2.5)、PM_(10))与SO_2、NO_2质量浓度,O_3质量浓度与NO_2的质量浓度之间存在显著相关性;多元线性回归分析表明相对湿度、平均风速及水平能见度3个气象因素对上海市PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度产生显著影响;温度、相对湿度、平均风速及水平能见度4个气象因素对上海市O_3质量浓度产生显著影响;多元线性回归分析表明上海市PM_(10)质量浓度与温度之间显著性水平为0.303,意味着温度对上海市大气PM_(10)质量浓度并没有产生显著影响;PM_(10)质量浓度随相对湿度的增加、平均气压及水平能见度的增大而减小;O_3质量浓度则与温度和平均风速呈正相关,与相对湿度和水平能见度呈负相关。相比多元线性回归,BP神经网络在预测上海市气象污染物质量浓度表现出强大的泛化能力,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2与O_3的真实值与预测值相关系数(r~2)分别为98.6%,97.4%,97.6%和98.3%。     

近53年山东省霾季节性特征的年代际变异

为了进一步认识山东省霾日长期变化特征,从而为政府决策和空气质量预报提供科学依据,基于山东省80 个气象站53 年（1961-2013）的观测资料分析,利用多项式及线性回归拟合、定义表示随季节和年际变化程度的变量如季节变化率、年际变化率等多种统计方法分析了近53 年来山东省霾日季节性的年际、年代际长期变化及空间分布规律,结果表明,山东上个世纪明显的冬季霾高发的典型季节性特征演变为本世纪模糊的季节差异,即霾多发时段随年际增长逐渐由冬季蔓延至秋季,夏季和春季.全省平均霾日的季节变率从60 年代的84.0%,70-80 年代的72.4%~73.6%,到90 年代跌至56.4%,而在本世纪的13 年低达42.3%,体现了山东霾日变化季节性的年代际特征,即近53 年季节差异在不断减小,霾趋于常年化发生的大气污染事件.霾日季节性的空间分布及年际变化特征还表明：近53 年山东霾日呈持续上升趋势,1990 年之前呈显著的增长趋势,1990 年之后上升缓慢,但维持霾高发的水平.霾日高发区域主要集中在济南地区,济宁-泰安-莱芜一带,枣庄-临沂一带,青岛地区和聊城西部地区,其中,高中心依次为济南的80.9 d·a^-1,临沂的78.2 d·a^-1 和青岛的69.0 d·a^-1.山东中东部的霾日年增长率整体高于西部地区,鲁中、鲁南及半岛南部地区是霾日年际增长高值区.山东省霾日年际变化趋势以夏季增长率最高,大部分地区的年际增长率都在4.5%·a^-1 以上,其次是秋季、春季霾日年际变化趋势,冬季霾日年际变化趋势普遍增长率最低,且大部分地区的变化率值为1.5%·a^-1 以上,近53 年来山东大部分地区出现了霾日模糊季节性变异.     

天津城区秋冬季黑碳气溶胶观测与分析

利用天津大气边界层观测站2010年9月—2011年1月黑碳气溶胶、PM2.5质量浓度、大气能见度及常规气象观测数据,研究天津城区秋冬季黑碳气溶胶污染特征.结果表明,天津秋冬季黑碳气溶胶质量浓度均值7.24μg.m-3和6.46μg.m-3,分别占PM2.5质量的9.42%和7.98%,其吸收作用分别贡献大气消光的17.2%和17.6%;采用最大频数浓度法计算黑碳浓度本底值为2.50μg.m-3;黑碳浓度的日变化特征与天气过程有关,雾和霾天气下黑碳浓度较高,降水利于清除黑碳污染,秋季高浓度黑碳除局地源污染外,可能还与河北、山西、天津等地燃烧秸秆有关.     

天津市空气质量健康指数（AQHI）的建立及应用

为了解大气污染物对人体健康的影响,利用广义相加模型(Generalized Additive Models,GAM)根据2013年1月1日—2018年10月31日大气污染物质量浓度资料和天津全市就医人次数据计算了大气污染物的暴露反应关系系数。利用该系数建立了天津地区空气质量健康指数(AQHI)。结果表明,天津市6种大气污染物对人群的就医人次数均有正反馈,SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度每升高10μg·m~(-3),全市就医人次数分别增加1.99%,3.16%,0.09%,1.17%,1.19%和1.94%。2018年SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)、PM_(2.5)造成就医人次数量增加率分别为2.41%,15.31%,9.00%,8.55%,9.69%和10.32%。在当前状况下,控制NO_2和PM_(2.5)浓度将有助于降低天津居民的健康风险。构建了天津空气质量健康指数AQHI,根据频度分布情况,将天津市空气质量健康风险级别分为:低风险(AQHI:0—3)、中度风险(AQHI:4—6)、高风险(AQHI:7—8)、极高风险(AQHI:9—10+),并针对心血管类疾病患者、儿童和老人等敏感人群分别给出健康建议。经与AQI对比和检验,发现AQHI能更好地描述人群的就医行为,AQHI指数对居民采取健康行为有指导意义,AQHI的预报将更有利于居民提前采取预防措施以规避大气污染对人体健康的风险。