颗粒物分界层Mie散射激光雷达识别的sigmoid算法

基于成都市2013年6月~2015年5月期间由Mie散射激光雷达探测的大气消光系数廓线资料,发现混合层以上在颗粒物消光和分子消光之间一致存在一个S型的过渡区,利用sigmoid函数对此分布形态进行模拟,通过计算该函数上下曲率最大点所在的高度,据此提出了颗粒物分界层Mie散射激光雷达识别的sigmoid算法.针对该算法模拟效果的分析表明,颗粒物分界层过渡区附近大气消光系数理论廓线和实测廓线保持了高度的相关性,二者在春夏秋冬四季的相关系数（R）分别为0.9971±0.0052、0.9935±0.0167、0.9979±0.0038和0.9990±0.0021（均通过α=0.05的显著性检验）.基于sigmoid算法计算的颗粒物分界层过渡区与成都市温江站探空资料得到的逆温层之间存在很好的对应关系.     

成都市污染边界层高度的演变特征分析

基于2014年1月21日至2月5日成都市人民南路四段逐时PM_(2.5)质量浓度、大气能见度资料以及同期Mie散射激光雷达探测数据,遵循消光系数与细颗粒物质量浓度之间的关系,探讨污染边界层高度的演变特征。结果表明:污染时段内的污染边界层高度偏低,平均为221m;污染边界层高度与地面PM_(2.5)浓度的变化具有明显相关性,但污染边界层高度改变在前,地面PM_(2.5)浓度响应在后;污染边界层高度的日变化表现为单峰单谷型,峰值和谷值分别出现在08:00时和14:00时前后。     

MODIS卫星遥感AOD反演近地面“湿”消光系数新模型的构建及应用

针对气溶胶含量随高度呈负指数递减这一假设存在的问题,通过对Mie散射激光雷达探测资料的系统分析和总结,论证了Logistic曲线能更好地表征大气消光系数在边界层内的垂直演变特征.在对MODIS卫星遥感气溶胶光学厚度(AOD)系统偏差进行校正的基础上,将大气消光系数的模拟值与实测值之间离差平方和最小作为目标函数,利用小波协方差法计算混合层高度,以订正后的AOD和混合层高度作为约束条件,再用免疫进化算法优化目标函数中的参数,据此提出了MODIS卫星遥感AOD反演近地面"湿"消光系数的新模型.基于成都市2013年6月—2014年5月的MODIS卫星遥感AOD资料及同时次的Mie散射激光雷达探测数据和地面细颗粒物浓度资料的实例分析表明,新模型反演得到的近地面大气"湿"消光系数与近地面细颗粒物质量浓度之间的相关系数在四季均能稳定在0.6以上.     

桂林市春季气溶胶及常规气体消光特征研究

2017年2—3月,采用黑碳仪、浊度仪和能见度仪在桂林市开展气溶胶吸收、散射等系数测量,探索该市气溶胶及气体的消光特征,并估算其对大气消光的贡献度。结果表明,桂林市春季气溶胶散射系数(σsp)范围为4. 64 Mm-1～1 264. 41 Mm-1,均值为220. 52 Mm-1,吸收系数(σap)范围为3. 66 Mm-1～120. 86 Mm-1,均值为20. 05 Mm-1。气溶胶及气体散射系数和吸收系数具有显著的双峰双谷等日变化特征,这与桂林市占比较大的旅游大巴等机动车运行时间有关。气溶胶消光系数占大气消光系数92. 65%,其中散射系数和吸收系数分别占83. 54%和9. 11%;气体消光系数占比为7. 35%。     

春季一次典型沙尘天气对南京市空气质量影响研究

2016年5月6日—8日南京市经历了一次由沙尘影响的重污染过程,在此期间对南京城区的PM_(10)、PM_(2.5)和PM_(2.5)化学组分、消光系数、退偏振比等参数进行连续观测,结合HYSPLIT后向轨迹模拟对此次过程作相关分析。结果表明:此次沙尘为典型的北方传输影响,传输方向为西北至东南,受其影响南京市空气质量一度达到重度污染;PM_(2.5)中Ca2+平均质量浓度达1.52μg/m3,高出沙尘过境后2.45倍;近地面至高空1.2 km范围内消光系数值约0.4 km~(-1),退偏振比值达0.4左右,沙尘造成近地面PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度均有升高。     

北京地区大气温湿廓线对气溶胶垂直分布的影响

目的分析北京地区大气温湿廓线对气溶胶垂直分布的影响。方法利用北京地区2017年9月至2018年8月每日两次(08时和20时)的气象探空、地面PM_(2.5)浓度和气溶胶激光雷达消光系数资料,分析不同污染条件下大气温湿廓线与气溶胶消光系数廓线的关系。结果地面PM_(2.5)浓度和210m气溶胶消光系数的相关系数达到0.77。春季、秋季和冬季污染条件下的近地面消光系数约是清洁条件下的5倍,夏季污染条件下的近地面消光系数约是清洁条件下的3倍。相比清洁条件下,污染条件下各季节的大气温度垂直递减率偏小,并且低层大气相对湿度偏大。结论大气温度廓线代表大气层结稳定性,影响气溶胶的扩散高度,而相对湿度廓线与气溶胶吸湿增长密切相关,两者对气溶胶消光系数的垂直分布都有重要影响。     

基于Revised IMPROVE方法和MIE方法计算北京地区气溶胶消光系数的对比分析

目的对比分析IMPROVE方程的改进算法(Revised IMPROVE)和MIE方法在北京地区计算消光系数的适用性。方法基于2012年6月3日至6月30日北京地区大气颗粒物成分的浓度观测数据,分别采用Revised IMPROVE和MIE方法计算颗粒物的消光系数,其中MIE方法的粒径分布采用总量双峰分布体积谱和化学组分体积谱两种方案进行循环试验获取最优拟合结果,使用散射积分浊度计和黑碳仪的实测数据对计算结果进行对比分析。结果 RevisedIMPROVE方程、总量双峰体积谱MIE方法和化学组分体积谱MIE方法都能较好地计算出了大气颗粒物消光系数,与观测结果回归方程的相关系数R分别达到0.952、0.9686和0.9734。体积谱分布参数的循环试验方法还同时可以获得气溶胶的体积谱分布参数,总量双峰体积谱和化学组分体积谱MIE方法得到的细颗粒和粗颗粒几何平均粒径分别为0.74、7.5μm和0.48、6.0μm。结论采用化学组分体积谱MIE方法计算的消光系数与观测结果最为接近,Revised IMPROVE方程也有较好的准确性,采用化学组分体积谱MIE方法得到的颗粒物体积谱峰值与实际观测结果也较为一致。     

南京地区相对湿度对气溶胶含量的影响

为了研究南京地区相对湿度对气溶胶的影响,利用位于南京信息工程大学的拉曼-瑞利-米氏激光雷达,分析湿度廓线对消光系数的影响;利用2014年3月~2015年2月国控点环境监测数据对可吸入颗粒物浓度特征进行统计,并与相对湿度进行逐月和四季对比分析,并计算各参数之间的相关系数,以期为南京市的城市布局与规划、大气污染治理等提供更多参考.结果表明,低空气溶胶的消光系数廓线与相对湿度廓线变化趋势高度一致,地面相对湿度与可吸入颗粒物浓度在一定湿度范围（以不发生重力沉降为界限）内,相对湿度越大越有利于颗粒物的形成,超过这个范围,相对湿度越大,颗粒物浓度越低,在南京地区,对于PM₁₀来说,这个界限在40%~49%,对于PM_2.5来说,这个界限在50%~59%.     

成都冬季一次持续污染过程气象成因及气溶胶垂直结构和演变特征

基于气溶胶激光雷达观测和环境监测站污染物浓度数据、气象观测资料及HYSPLIT后向轨迹模式,分析了2017年12月中下旬,成都市一次本地积累和沙尘输送影响的持续污染过程中污染物浓度、污染物来源、天气系统和气溶胶消光系数的垂直分布及演变.结果表明:①此次污染过程持续时间长,根据气象条件和主要污染物种类,分为本地污染累积、北方沙尘输送和混合影响3个阶段.②本地污染积累阶段,消光系数垂直分布不均匀,受湿度、太阳辐照与逆温层等气象因子的影响,垂直结构变化较大.消光系数最大值多出现在250 m附近,此阶段退偏比数值很小.③沙尘影响阶段,消光系数较前期明显下降,高值区位于250 m及2 km处.退偏比显示沙尘粒子于29日午后开始逐渐抵达成都市2 km高空,并于夜间达到峰值.退偏比相较本地污染累积阶段明显增大,各时段退偏比结构类似,近地面数值略低于高空.④混合影响阶段,消光系数强度小幅回升,退偏比显示有部分沙尘粒子漂浮在1～2 km高度上.     

西安市一次严重霾污染天气特征及气象条件分析

为了解西安市气象条件对霾污染天气的影响,利用西安市13个测点PM2.5逐时监测资料和气温(T)、风向(WD)、风速(WS)、相对湿度(RH)、气压(p)以及能见度(VIS)等地面气象观测数据,对西安市2013年12月16—26日发生的一次严重霾污染过程进行分析。结果表明:此次霾污染过程中,西安市PM2.5日均值浓度最高达744μg/m3,超过国家二级标准近10倍,能见度最低降至0.42 km,重霾污染期间PM2.5/PM10在64%~80%。分析认为高相对湿度、低风速和主导风向不明显以及大气层结稳定是造成本次霾污染天气的主要气象因素,其中大气能见度与风速和大气压呈正相关,其相关系数(r)分别为0.3162、0.3479,能见度与温度的相关系数r=0.0825,呈微弱正相关,能见度和相对湿度的相关系数r=-0.7465,呈显著负相关。细颗粒物对能见度的影响非常明显,二者之间的相关系数为-0.7290,细颗粒污的消光系数最高达9.2 km-1。