我国中部地区大气CO2柱浓度时空分布

基于日本GOSAT及美国AIRS反演数据产品,对我国中部六省大气CO₂时空分布特征进行研究,结果表明：由GOSAT反演的中部地区2010~2013年大气CO₂年均柱浓度由389.36×10^-6增长到396.52×10^-6,年均绝对增长率达2.39×10^-6/a,呈现出冬春季高值、夏秋季低值的季节变化特征,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值均略低于长三角地区,高于京津冀和东三省地区;其CO₂柱浓度高值区集中在湖南、江西及周边一带,年均绝对增长率为2.01×10^-6,其柱浓度年均值及去长期趋势后的月均值与长三角地区相当,略低于京津冀和东三省地区,由于受地面源汇影响较小,其与GOSAT反演结果相反,可能是由于AIRS反映了对流层中层大气状况,而GOSAT则更多地反映了近地面层大气CO₂变化.     

三峡库区汛期极端降水非均匀性特征

利用极端降水量集中度和集中期讨论三峡库区汛期极端降水量的非均匀性分布特征。结果表明: 三峡库区极端降水量空间分布表现为西南部和东北部地区相对较少，中部、东南部相对较多。库区汛期极端降水集中度和集中期的空间差异不大，集中程度总体较差，东北部和西部地区极端降水相对集中，中部相对分散。库区极端降水主要集中在6月底和7月上中旬，东北部和西部偏西地区集中期相对较晚，中部地区集中期相对较早。库区汛期极端降水量的分配状况与同期极端降水量存在较好的关系，即极端降水量越少，则极端降水量越集中、集中期越早；反之极端降水量越多，则极端降水量越分散、集中期越晚，尤其是在库区东北部地区最为显著。三峡库区蓄水后极端降水集中程度在空间上一致性较好，表现为蓄水后更为分散；极端降水量和集中期则在空间上差异显著，大致表现为蓄水后东北部极端降水增加并延迟；西南部极端降水减少并提前     

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。     

峨眉山酸雨的长期变化趋势

对1992-2015年间峨眉山降水pH和电导率长期观测资料的分析结果表明,该地区降水pH年均值在4.45~5.67范围内变化,多年平均降水pH为4.81,多年平均酸雨频率和强酸雨频率分别为60.8%和23.5%。峨眉山降水酸度的季节变化较明显,夏季酸雨污染较轻,而冬季较重。20余年来,峨眉山地区酸雨污染呈现逐步改善的长期趋势,降水pH的平均年变率约为4%,降水酸度持续减弱,酸雨频率和强酸雨频率持续降低,平均年变率分别为-1.5%和-1.7%。峨眉山地区的降水电导率和非氢电导率呈现缓慢增加的长期趋势,平均年变率分别为0.3μS/cm和0.8μS/cm。受四川盆地区域内主要污染物排放量变化的影响,1992-2005年和2006-2015年,峨眉山降水pH、降水电导率和非氢电导率呈现不同的变化趋势特点,前期降水pH、降水电导率和非氢电导率均呈现增长态势,说明该地区降水中各类可溶性污染物质并未随着降水酸度减弱而减少,反而趋增;后期降水pH维持持续升高趋势的同时,降水电导率和非氢电导率双双呈现下降趋势。对降水时段气团输送轨迹的簇分析结果显示,来自四川盆地内部的气团输送对峨眉山降水影响最大,其贡献在六成以上;陕甘-黄土高原地区、滇西高原-南亚大陆地区的输送也有不同程度的贡献,其中,源自天气上游南亚地区的输送对我国西南地区酸雨污染的潜在影响值得关注。     

WRF模式对污染天气下边界层高度的模拟研究

大气边界层高度是影响大气污染物浓度的重要因素之一,但数值模式中选择不同边界层参数化方案模拟的边界层高度有很大差异.利用WRF模式中5种边界层参数化方案及2006~2007年春、秋、冬3季河北香河地区激光雷达观测资料,对比分析了污染天气下,不同边界层方案对边界层高度的模拟效果,并分析了误差产生的可能原因.结果表明：5种参数化方案均能模拟出3季污染天气下边界层高度的变化特征,但各方案模拟的边界层高度与观测之间均存在较大误差.模拟的最大边界层高度月变化特征显示,秋冬季的模拟结果与观测值匹配较好,春季偏差较大;模拟的边界层高度日变化显示,均方根误差：春季 > 秋季 > 冬季,且误差在午后（14：00~18：00）更加明显;对该地区而言,非局地YSU方案能较好地模拟污染天气下的边界层高度;各参数化方案中边界层高度计算方法的不同及对大气廓线、湍流动能的模拟差异,可能是造成模拟边界层高度产生误差的主要原因.     

不利风向条件下北部湾人为源对海口市PM2.5浓度影响的模拟研究

通过分析2013—2017年海口市风向频率、地面PM_(2.5)浓度及海口市所处北部湾地理位置,确定12月为北部湾对海口市最不利风向时间段.利用中尺度气象模式(WRF,Weather Research Forecast)驱动空气质量模型(CMAQ,Community Multi-scale Air Quality),设置一系列数值模拟情景,深入分析北部湾人为源对海口市PM_(2.5)浓度影响.结果表明:WRF/CMAQ能很好地再现北部湾气象场和PM_(2.5)浓度的时空分布.2013年12月,北部湾人为源对海口市PM_(2.5)平均贡献率约为45.4%,其中约有90%来源于海口市自身人为源,约有10%来源于广东广西片区,海南片区除海口外其余市县贡献可忽略不计.污染时段,北部湾和海口市自身贡献率均下降,平均贡献率分别为40%和36%,表明污染时段海口市PM_(2.5)主要源区不仅来自北部湾.通过分析后向轨迹,发现污染时段均会经过一个关键区——珠三角区域,表明珠三角区域很有可能也是造成2013年12月海口市PM_(2.5)污染的主要源区.清洁时段,北部湾和海口市自身贡献率均上升,平均贡献率分别为52%和48%,表明北部湾对海口市PM_(2.5)浓度影响在清洁时段更显著.因此,北部湾未来产业规划值得关注,因为这些产业很有可能使目前海口市清洁时段变为污染时段,导致空气质量下降.     

基于多源探测的南京市大气污染状况分析

南京市作为长三角地区的核心城市之一,工业发达,大气污染状况较为严重.为深入研究南京市污染状况,利用MODIS以及CALIPSO的气溶胶产品对南京市2011-2019年气溶胶特性进行分析,并基于地基反应性气体分析仪数据分析了冬季南京市大气中4种常见反应性气体（SO₂、NO、NO₂、O₃）的体积分数时序状况.结果表明:①南京市2011-2019年气溶胶光学厚度（AOD）整体呈下降趋势,冬季AOD值可达0.7,污染程度为四季中最高,且气溶胶以粗粒子和吸收性粒子为主.②南京市近地层大气（2 km以内）以大粒子和不规则颗粒物为主,2~6 km高度层内细粒子与规则颗粒物的占比逐渐增多,且2~6 km高度层内粒子的体积大小变化不大.③冬季4种常见的反应性气体中,φ（NO）在大气中的变化最为显著,且最高值可达160×10-9,φ（NO₂）与φ（O₃）在大气中的变化趋势相反.由于排放限制措施、工厂脱硫措施的推广以及光化学反应的影响,导致φ（SO₂）较低,仅在3×10-9左右.结合OMI卫星观测数据发现,受新冠肺炎疫情下工厂停工的影响,2020年初南京市φ（NO_x）维持在较低水平.研究显示,近年来南京市颗粒物污染状况有所改善,但仍需注意粗颗粒物的排放,需严格控制工厂气态污染物,尤其是NO_x的排放.      

秸秆焚烧影响南京空气质量的成因探讨

综合利用卫星遥感的火点和云覆盖信息,结合气团后向轨迹分析,探讨了由秸秆焚烧造成的空气污染物的区域尺度输送和本地源对城市空气质量的影响.结果表明,在一定气象条件下,污染物可以发生区域尺度的输送,上风火点与下风城市的污染有明显的相关,将空气污染分为局地型(如,2006年5月31日、2009年11月8日)、区域型(如,2008年10月28日),以及局地区域相结合型(如,2006年6月14日、2007年6月5日、2008年6月2日)3种.应用本文的方法,在有云时,可以通过部分火点和气团后向轨迹分析推测污染物源地.空气污染气象条件分析表明,秸秆焚烧若伴随高空(500hPa)有槽(或位于槽前),低空存在弱切变,气流由周边向中心辐合;同时,若在均压场控制下,等压线稀疏,风速较小或静风,污染物则易积聚而不易输送;逆温层的形成将污染物禁锢在混合层以下,不利于垂直扩散;再加上较大的相对湿度,有利于霾的形成,造成严重空气污染.     

北京春季城区与远郊区不同大气粒径颗粒物中水溶性离子的分布特征

为比较北京城区与远郊区大气颗粒物中水溶性无机离子的组成特征,2012年4月,利用Andersen分级撞击式采样器同时在2个采样点进行大气颗粒物分级采样,样品采用离子色谱分析.结果表明,城区和上甸子大气颗粒物中水溶性无机离子总浓度分别为(83.7±48.9)μg·m-3和(75.5±52.9)μg·m-3,NO-3、SO2-4和NH+4是最主要的水溶性无机离子,分别占总离子浓度的81.2%和84.2%.粒径分布显示,Mg2+和Ca2+在5.8～9.0μm的粒径范围出现峰值,Na+、NH+4、Cl-在0.43～1.1μm和4.7～9.0μm的粒径范围出现双峰,K+、NO-3和SO2-4在0.65～2.1μm的粒径范围出现峰值.后向轨迹簇分析表明,气团来自南方时,城区和上甸子二次离子浓度分别为(92.4±40.0)μg·m-3和(95.0±35.4)μg·m-3,来自其他方向时,分别为(24.0±10.8)μg·m-3和(13.3±10.6)μg·m-3.     

基于中国风能资源专业观测网的近地层风切变日变化特征

以中国风能资源专业观测网2009年5至10月10~120 m的梯度风观测数据分析了全国近地层风切变特征,结果表明:①风切变总体呈现规律性变化趋势,即:日出前和日落后切变指数较大,随着近地层温度升高,切变指数逐渐下降,近地层温度达到最高时,切变指数达到最低值,后随着日落、地面温度下降,切变指数逐渐上升,直到次日日出、日落周期;②因局地海(湖)陆分布的差异以及下垫面粗糙程度的不同,切变指数在各地的变化可归纳为如下几种类型:典型陆地型、海陆效应差异型、湖(河)陆效应差异型、特殊地形(峡谷)型、切变指数偏大型和特殊型;③从不同梯度间的风切变特征来看,低层(30 m附近)较为明显,而中高层(50 m和70 m)较小,说明30 m高度为我国近地层风速变化较为明显的层次。该研究资料序列短,可能在反映全国近地层风切变特征的普适性方面还存在一定的不足,但仍可作为我国风能资源丰富区近地层不同梯度间风切变分布和变化特征的重要参考,期望通过该研究的开展为风电场的布设及近地面层风能资源的利用提供技术依据。