2014~2016年成都地区空气污染气象要素分型研究

为研究成都地区发生不同程度空气污染时,地面气象要素的搭配类型特征,基于成都地区2014~2016年多个逐日气象要素值(气温、气压、湿度等)和逐日AQI资料,对2014~2016年成都地区空气质量状况进行特征分析,并且通过TSI天气分型方法,并结合同期逐日空气质量资料探讨了四季不同天气类型下空气质量特征,主要结果为:(1)2014~2016年成都市总体空气质量夏秋季空气质量最佳,春季次之,冬季最差。(2)不同天气类型空气质量状况差异较大。春季3型和4型容易发生轻度污染;夏季1型和4型容易发生轻度污染;秋季3型容易出现轻度污染;冬季4型和5型天气下容易发生轻度污染以上的空气污染状况。研究为成都地区空气污染气象研究提供参考依据,也为空气污染预报提供一些借鉴意义。     

四川盆地大气层结变化及其对雾霾天气影响的个例研究

四川盆地是全国人口最集中且周边地势起伏最大的区域之一,以石化燃料为主要能源,排放量较大,是我国4大雾霾高发地之一,研究四川盆地大气层结对雾霾天气的影响十分重要。利用中国气象科学数据共享网提供的高空探测资料,分析1980~2012年成都地区大气层结的分布和变化特征研究结果表明,成都地区近30年平均大气层结特征总体表现为:年平均温度随高度呈""型变化,表现为先减小后增大的变化特征。温度在地面时最大,在100h Pa附近最小;年平均温度露点差总体呈上升的变化趋势,在925h Pa以下近地面夜间平均温度露点差远高于白天;年平均风速在近地面最小约为3.5m/s,同时随高度逐渐增加。在200h Pa附近达到最大值,随后逐渐减小。在50h Pa高度以上高空风速维持在10m/s左右。在2005年12月的雾霾天气个例中,四川盆地东部连续4天出现了重度雾霾,各日14时能见度均低于2km,日较差不高于5℃,在对此次雾霾天气发生过程的观测中发现在700h Pa附近有逆温层的出现,同时在雾霾发展中期500h Pa~700h Pa间相对湿度较大;在2013年1月7日~16日的雾霾天气个例中,发现在500h Pa~700h Pa之间存在有明显扰动逆温,700h Pa以下相对湿度较大。总的来说,四川盆地雾霾天气常发生在冬季,在雾霾天气发生前期具有大气层结偏稳定,相对湿度较大,风速较小,近地面易出现逆温层等特征;在雾霾天气发生中期,逆温层的强度明显增强,相对湿度增大;雾霾天气后期,随着风速增加或降雨等大气层结的不稳定变化,雾霾天气过程结束。     

基于颗粒物激光雷达的南充市一次沙尘污染过程分析

利用环境空气颗粒物自动监测数据、近地面气象数据和颗粒物激光雷达资料对南充市主城区2016年5月12日的沙尘气溶胶污染天气过程进行分析,并利用HYSPLIT模式对沙尘气溶胶的来源进行了模拟分析。结果表明:来自新疆盆地的沙尘气溶胶经高空远距离输送到达四川盆地上空后沉降造成南充市主城区的PM_(10)和PM_(2.5)浓度极显著升高,PM_(2.5)/PM_(10)值极显著降低;沙尘天气过程中,风速、气温、相对湿度、气压、能见度和大气边界层高度等气象因子发生变化并对环境空气中颗粒物浓度产生影响,其中风速与PM_(2.5)和PM_(10)浓度间显著正相关,与PM_(2.5)/PM_(10)值间显著负相关;颗粒物激光雷达连续监测到整个沙尘气溶胶沉降过程,与地面环境空气自动监测数据变化趋势一致。在对盆地城市沙尘天气的环境空气质量进行预警预报时,将历史环境空气质量自动监测数据与常规气象因子数据、颗粒物雷达资料和后向轨迹等资料进行综合分析,能进一步提高沙尘天气条件下的空气质量预警预报准确度。     

成都市温江边界层风场特征的研究

着眼于成都地区污染气象特征,利用温江2004年~2012年的地面观测资料及同期的探空资料,对该地区风场的统计特征进行了分析。结果表明:(1)从风频而言,温江地面风春、夏、秋3季均以偏北风为主,冬季则以东北风为主,因此,全年的主导风为偏北风。(2)从风速而言,区域静风和小风频率较高,占全年的68.7%;近10年来,温江年和4季的平均风速均呈现出减小趋势。(3)基于修正的帕斯奎尔稳定度分级法,利用幂指数律公式拟合了风随高度的变化,发现风廓线指数比国标值偏高,并随稳定度的增加而增大。(4)风速、稳定度联合频率的大值区主要出现在风速小于3m/s、稳定度为D~E类。上述研究成果对区域大气环境规划和工程治理具有重要的参考价值。     

攀枝花市区及盐边县城区城市臭氧污染状况研究

攀枝花市区臭氧污染负荷逐年上升,盐边县城区近年来臭氧污染负荷均高于20%,臭氧污染已成为影响城市空气质量的重要因素。对2017年1月~2020年2月攀枝花市区和盐边县城区臭氧污染物浓度时空变化规律和相关性进行了研究,并结合攀枝花各地太阳能和天气网记录的气象数据,统计了太阳辐射强度、紫外线辐射强度、日最高气温、日平均风向、季节气候等气象要素与出现臭氧污染的概率。研究表明,攀枝花市区和盐边县城区两地春、夏季较易出现臭氧污染,春季臭氧浓度持续高值时数最多,夏季臭氧浓度持续高值影响时数次之,两地臭氧污染物浓度变化有极强相关性。此外,臭氧浓度与气象条件密切关系,当紫外辐射强度大于30W/m²时,臭氧污染的几率为5%~8%,最高日气温值29℃~36℃之间时易出现臭氧污染,攀枝花市区臭氧污染受西向气流影响最重,盐边县城区臭氧污染受南向气流影响最重,盐边城区臭氧污染主要受攀枝花市区影响。根据臭氧污染物浓度时空变化规律和气象条件,开展区域臭氧前体物排放调控,将有效改善地区环境空气质量。     

秦皇岛大气污染物的分布特征及其天气背景

根据官方公布的空气质量观测数据,对秦皇岛城市PM_(2.5)细颗粒物的分布以及主要污染物(CO、NO_2、SO_2、O3)进行了分析研究。研究结果显示:秦皇岛城区年均119 d处于轻度以上污染,冬季年均有16 d处于重度以上污染,NO_2是最主要污染物,PM_(2.5)浓度在春夏季早晚各有一个峰值、秋冬季午夜前后出现极值。"静稳天气"是空气污染的必要条件,重度空气污染与近地面深厚逆温层紧密相关,地面风速0~3 m/s的风场会发生空气污染。     

大气传输对连云港城区细颗粒物浓度的影响

本研究基于HYSPLIT后向轨迹模式,结合GDAS气象数据和空气质量数据,利用聚类分析、潜在源分析及浓度权重轨迹分析等多种手段探讨2015年连云港市不同季节气流轨迹特征及PM_(2.5)的潜在来源。结果显示,连云港气流轨迹季节变化特征明显,秋冬气流轨迹主要以西北气流为主,春夏季以东南和西南气流轨迹为主。连云港PM_(2.5)输送方向则以西北方向长距离传输和周边省市的近距离传输为主,相对清洁的轨迹主要受到海洋性气团的影响。潜在源及浓度权重轨迹分析结果表明,污染物主要沿西北和西南路径影响连云港PM_(2.5)浓度。连云港春季潜在源区集中在江苏、山东全境、安徽、浙江、河南大部分地区、山西、河北西南地区,夏季潜在源区主要集中在江苏、安徽、江西及湖南等区域,秋季集中在河北、山东、河南、安徽中北部区域及湖北中部区域,冬季集中在以山东为中心,包含河北、河南、安徽北部、江苏等在内的区域,以及上海、浙北及湖北东等多个地区。     

“十二五”期间高平市空气质量特征及其与气象要素的关系

基于高平市2011~2014年间的常规污染物浓度监测数据并结合同期气象资料,分析了高平市的空气质量变化特征,并讨论了空气污染指数与气象要素之间的相关关系。结果表明,高平市的空气质量从2013年开始下滑,空气良好率下降了7个百分点;首要污染物以PM_(10)为主;空气污染指数月变化具有统计学意义,季变化差异无统计学意义;气象因素与空气污染密切相关,气压、相对湿度与空气污染指数呈显著正相关,全年降水量、风速、气温与空气污染指数呈显著负相关;气温与空气污染指数间的相关性最高,其次为风速;东南气流为主导风向时往往给高平市带来优良空气质量,而北西北风向常伴随着污染日的出现。     

成都市空气质量状况研究

根据PM2.5数据网提供的成都市2013年9月到2014年10月的数据,对空气质量指数(AQI)和空气质量分指数(IAQI)进行定量化研究。结果表明,AQI的年均值为115,属于轻度污染,空气质量优良天数为187天,占全年的51%。四季空气质量状况由好到差是夏季秋季春季冬季。空气质量白天优于夜晚,O3最高值出现在15∶00时,其他污染物浓度最高出现在23∶00,16∶00—18∶00各种污染物的浓度较低,为运动的最佳时间。PM2.5和PM10的相关系数为0.975,其年平均值分别为82.33μg/m3和126.65μg/m3,在日均值样本中超标率分别达43%和30%,NO2超标率为9%,SO2和CO无超标。     

茫崖地区风资源观测结果初步分析

文章利用设在茫崖(茫崖行委)、黄瓜梁两个测风塔站10m高度处短期风自记资料,经过超短序列订正公式进行订正延长后,对其风向、风速特征进行了初步分析.结果表明:两个测点中,黄瓜梁测点以西(W)风为主,频率为20％;茫崖行委测点以偏北(NNW、NNE)风为主,频率分别为15％和42％.风速1日中10时以后风速逐渐增大,午后至傍晚大约17 ～20时出现日最大值,是风能利用的最佳时间段.两测点年平均风速黄瓜梁为3.5m/s,茫崖为4.3m/s.年变化曲线型式大致相同,为单峰型变化,最大值出现在春季或夏季,最小值出现在冬季.风速频率主要分布在2 ～4m/s之间,呈铃型分布,最大值出现在一个风速非零的位置,风速变大或变小频率逐渐减小;峰值出现的风速段略有差异,黄瓜梁出现在2m/s处,茫崖出现在3m/s处.     

长沙市灰霾天气与气象因子相关性研究

根据长沙市2013年PM2.5的逐日质量平均浓度、气象地面和高空观测数据,采用SPSS方法,分析了长沙市灰霾天气发生与气象因子的关系。结果表明:长沙市区的灰霾日以西北风向为主,PM2.5浓度与风速、降水呈显著负相关,与相对湿度、大气压、平均气温相关不明显。风速越小越不利于大气污染物的扩散,在没有降水的情况下,风速达到3.5m/s以上,空气质量才有好转;弱降水对污染物的浓度不会有明显的影响,降水量在5mm以下时,污染物的浓度不会有明显的下降,但强降水对空气有净化作用明显,在不同季节,不同时段,不同天气形势下降水的稀释作用不同;长沙秋冬季边界层稳定性几率高达80%以上,这种稳定层结构是长沙市区各种大气污染源不易扩散的重要因素之一。     

一场较真的重污染天气应急演练

正冬季是雾霾高发期,各地的重污染天气应急能力如何?2015年11月27日上午,安徽省环保厅与合肥市人民政府联合举行了2015年重污染天气应急桌面推演活动,以练促战,提升应急处置能力。严重污染近3000名旅客滞留在肥此次演练模拟背景为:某年12月初,合肥市区大气扩散条件较差,受静风、扬尘以及周边区域污染输送等因素影响,至12月8日,全市总体空气质量指数(AQI)日均值已超过200,属重度污染天气,首要     

气象因素对成都市主要大气污染物影响的非参数分析

通过获取2014年成都市大气污染物和气象因素的在线监测数据,分析大气污染物的时间变化规律,并采用Spearman秩相关系数来分析污染物逐日浓度和气象因素的相关性。结果显示,SO_2、NO_2、CO、PM_(10)和PM_(2.5)夏季浓度最低,冬季最高,O_3则夏季最高,冬季最低;受秸秆露天焚烧影响,5月各污染物浓度均出现一个小高峰。温度和风速均与O_3显著正相关,与其他污染物显著负相关;大气压则相反;相对湿度与各污染物均显著负相关,但在严重污染时与颗粒物显著正相关。     

成都市大气消光系数及PM2.5质量浓度在不同湿度条件下的关系研究

大气消光系数可以表征污染程度的大小,其本身与相对湿度密切相关。对2013年6月~2014年5月的逐小时地面观测的大气消光系数、相对湿度和PM2.5质量浓度数据进行统计与相关分析,以了解成都市大气污染的时间分布特征以及相对湿度和PM2.5质量浓度对其影响,在此基础上分析细颗粒物的吸湿增长特性。结果表明:(1)成都市消光系数具有明显的季节特征,消光系数大小依次为冬季秋季夏季春季。消光系数日变化在不同季节表现出不同的变化趋势。(2)当相对湿度小于80%时,PM2.5浓度与消光系数显著正相关,可直接利用污染物浓度代表污染的严重程度。(3)平均单位质量消光系数随相对湿度的变化表现出随机性,但整体呈现正相关。就平均而言,相对湿度每增加一个单位,平均单位质量消光系数增加0.013%。(4)由于成都市相对湿度对消光系数影响较大,因此在评定污染程度时用空气质量指数进行评定比用能见度评定更具科学性。     

川南城市群大气污染时空分布及气象因子分析

以大气环境地面监测数据及其对应的地面气象数据作为基础数据,分析了2005~2014年间川南城市群大气污染时空分布特征及与气象因子相关关系。结果表明,近10年来,川南城市群PM_(10)存在典型的双峰变化,NO_2和SO_2年平均值总体保持稳定趋势;季节上表现为冬季大气污染最严重,夏季大气污染最轻。风速对PM_(10)浓度影响较大,能见度与PM_(10)呈明显的相关性。     

四川盆地西部气溶胶空间分布现状的遥感研究初报

根据连续2天卫星遥感气溶胶光学厚度(AOD,Aerosol Optical Depth)实例,2011年4月26日AOD的高值区位于成都市区附近,27日迁移至德阳中部;27日绵阳城区及其附近的AOD次高值区是由当地累积、扩散而成;高值区的迁移与大气流场和地形特征密切相关。气溶胶颗粒物不属于四川盆地之外输入;较之以往更详细地展示了当地AOD的空间分布状况。     

信阳市臭氧污染天气的气象条件特征分析

信阳臭氧污染近年来呈现多发频发的趋势，为研究气象要素对信阳臭氧污染形成的的作用，利用2014～2018年信阳4个国控站的臭氧监测资料，国家气象站5年基本气象观测资料以及高空、地面实况天气图资料，通过person相关性分析研究了信阳市臭氧污染特征及其与气象条件的关系，结果表明：(1)2014～2018年信阳市臭氧污染呈波动上升态势。月变化呈现“双峰”分布的特征，4～6月、9月为臭氧污染的多发时段。日变化则表现为“单峰”分布的特征。(2)分析了信阳市臭氧污染与14时气温、相对湿度、风向风速、边界层高度以及云量等气象条件的关系，总结了信阳市臭氧污染的天气形势、影响系统及气象条件概念模型，当500 hPa为高空低槽后部的西北气流或高压脊(西太平洋副热带高压),或宽广低槽前部的西南气流，地面处于变性高压、入海高压后部或弱低压带(鞍型场)影响下，发生臭氧污染的可能性较大。为信阳市臭氧污染的预报和防治，提供了较为客观、有效的参考依据。     

四季风与人体保健

气象学上把空气在水平方向上的定向移动称为风。一年四季,不同风向对人体会产生不同影响。春日“妖风”春天是冬季和夏季的过渡季节,冷暖气团、东西气流交替活动频繁,天气特点为时而冬冷型、时而夏热型,加之风沙大,天气忽而干燥,忽而阴湿,人体对春季风向多变的气候特点适应性较差,容易产生精神疲乏或诱发疾病。“春日春风有时好,春日春风有时恶;不得春风花不开。花开又被风吹落”。王安石的这首诗把春季的气候特点描写得惟妙惟肖。医疗气象研究表明,每年的3～5月份,是精神病复发率极高的时候,约占全年70%以上,特别是在油菜花飘香的4月份达到高峰,故民间有“油菜黄,痴子忙”的说法。这主要是由于精神病人对气温、气压、温度、气流等的变化高度敏感。尤其是多变的大风更是     

长沙市空气质量变化特征及气象要素影响分析

利用2015—2018年长沙市连续在线观测得到的环境空气6项污染物质量浓度和同期的气象要素数据,分析空气质量变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:长沙市空气质量正逐年好转,且具有明显的季节特征,呈春夏季较好、冬秋季较差的特征;影响长沙市空气质量最主要的首要污染物为PM_(2.5),其次为O_3,且以PM_(2.5)为首要污染物的天数逐年减少,以O_3为首要污染物的天数逐年增加。PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO浓度的季节变化特征都是夏低冬高,但O_3浓度的季节变化却是夏高冬低。各项污染物浓度与同期5种气象要素的相关性分析结果表明:各项污染物浓度与气压、气温、降水量、风速相关程度较高,其中,O_3与气象要素的相关性与另外5种污染物的相关性完全相反。     

NAQPMS模型预报合肥、蚌埠和芜湖空气质量的效果评估

评估了NAQPMS模式预报的合肥、蚌埠和芜湖2017年3月1日—2018年2月28日PM_(2.5)、PM_(10)和O_3地面浓度及预报准确率,发现模式对物种的预报能力依次为:O_3 PM_(2.5)PM10;对城市的预报能力依次为:合肥芜湖蚌埠。模式对PM_(2.5)和PM_(10)的预报能力在春季较弱,对O_3的预报全年均较强。整体而言,评估地区的空气质量以优良为主,等级准确率在秋季最高,冬季最低,年均值为69%;首要污染物以PM_(2.5)、O_3、PM_(10)和NO_2为主,其准确率在冬季最高,春季最低,年均值为62%。