基于MOS的杭州秋冬季空气污染预报和霾诊断

利用由数值预报模式WRF和辨识理论实时迭代统计方法RTIM组成的MOS方法对杭州市2013年2~3月和11~12月期间的空气污染物日平均浓度做预报,预报值与实测值之间相关系数都超过0.75 ,PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 24h平均浓度和O3 8h平均浓度分类预报临界成功指数(CSI)分别为89%、87%、100%、93%、100%和100%,命中率(POD)分别为93%、95%、100%、100%、100%和100%.分析表明,研究期间杭州地区气溶胶以细颗粒为主.根据PM2.5浓度、相对湿度及能见度预报值做霾日分类预报,临界成功指数为89%,命中率为93%.说明该MOS系统对污染物浓度及霾天气预报性能良好,可以为业务化预报提供参考.     

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.     

眉山市霾气候数据序列重建及其气候特征分析

为研究眉山地区霾日时空演变特征,基于眉山市6个区县2015～2019年相对湿度、能见度、天气现象以及空气污染物浓度等资料,通过肯德尔相关系数等方法选取最优霾日判别方法重建了眉山地区霾日气候数据序列,最后采用经验正交函数分解分析了眉山霾日的气候特征和变化规律.结果表明:对于眉山地区,方法2(日均90)更适合用于重建霾日气...     

1981~2010年深圳市不同等级霾天气特征分析

利用1981~2010年深圳市地面观测及空气质量监测资料,分析深圳不同等级霾天气的长期变化特征以及大气水平能见度、空气质量与霾的关系.结果表明:深圳霾日数总体呈增多趋势,强度增强,中度以上霾增多;各等级霾日数均呈增多态势,但不同等级霾日占年总霾日的比例变化趋势不同,轻微霾所占比例下降,轻度以上霾上升; 霾天气呈现冬季>秋季>春季>夏季的季节特征,但重度霾却是夏季最多; 霾导致大气水平能见度明显下降,霾日平均能见度较非霾日低6~7km,霾等级越高,能见度下降越明显,霾日能见度日变化幅度较非霾日小;霾日SO2、NO2浓度为非霾日的1.4~1.7倍,PM10是非霾日的2.2倍,大气颗粒物污染加剧可能是深圳能见度恶化、霾天气增多的一个重要原因;针对荔香站霾日SO2浓度日变化不明显,PM10 、NO2浓度呈双峰型分布,与上下班时段吻合,说明机动车的增加也是深圳霾天气增多的主因之一;霾等级越高,空气中PM10、SO2、NO2的浓度越高,从轻微到重度霾各级之间SO2、NO2和PM10浓度增幅大都在15%~20%.     

长江三角洲城市群霾的演变特征及影响因素研究

重建了长江三角洲1961~2007年霾气候数据序列,分析了霾日数的时空变化特征及城乡差异,并探讨了大气污染以及地面和近地层气象条件对霾发生的影响.结果表明,利用湿度—能见度指数参与霾气候序列重建的方法具有一定的合理性和科学性.过去47a间,长江三角洲霾日数总体上呈逐渐增多的趋势,并且四季霾日数都增加.空间上,整个长江三角洲霾日数基本上都呈增加趋势,并以杭州和南京增加最多.近30a来长江三角洲大城市、中等城市和城镇乡村站间霾日数变化具有明显差异.地面气象要素中风速和最长连续无降水日数与霾发生具有较好的对应关系.在霾天气过程和对应的清洁过程,近地层温度、位势高度和风场也都具有明显的差异.长江三角洲霾变化趋势与我国京津冀、珠江三角洲等地的变化一致.区域大气污染物排放量的增加,尤其是细颗粒物的增加是霾出现频率增加的可能原因,全球气候变化以及区域城市化造成的气象条件改变也有利于霾日的增加.     

城市化对北京霾日数影响统计分析

近年来,随着超大城市/城市群大气灰霾等复合污染加剧,引起人们对区域生态环境与及公共健康问题越来越多的关注。应用北京地区1980—2012年气候资料及同期城市发展统计指标,统计分析了城、郊区间霾日数的变化特征,并在此基础上探讨了北京城市化及局地气候差异对霾日数的影响。分析表明：北京城区霾日数要明显多于郊区,在2007年以前城、郊区站点均有相似的波动增长趋势,但城区站霾日数增加速率（约21 d/10 a）要远大于郊区站（约7.2 d/10 a）;北京各地霾日数与主要城市发展指数之间的相关系数均超过0.001显著性水平,随着城市化而迅速增加的能源消耗和机动车尾气排放是导致北京地区灰霾天气逐渐增多的主要污染源,污染源的不均匀分布是导致城、郊霾日数差异的主要因素。分析还发现,城市化导致的区域气候差异对局地灰霾亦有较明显的影响。伴随着城市化的快速发展,城、郊区气候差异逐渐变大,城市下垫面粗糙度增加导致近地面层风速减小。大城市热岛效应背景下,更容易出现较厚的逆温层,这将阻碍空气垂直方向的对流输送。此外,城区气温持续上升,相对湿度下降,平均风速减小,小风频率增加,也会阻碍空气的水平流通,使得城市排放颗粒污染物的扩散难以扩散,有利于霾日增加。这表明北京地区城市气候效应对区域生态环境具有不可忽视的影响。     

雾霾天气让经济“伤筋动骨＂

2013年岁末,雾霾持续发酵,全国已有近30个省（区、市）出现雾霾天气,各个城市都采取了应对措施,南京中小学幼儿同停课、杭州学校启动应急减排措施,在校学生一律停止户外活动。据亚洲开发银行发布的一项报告估算,每年中国空气污染造成的经济损失至少相当于GDP的1．2％。     

2016冬季京津冀一次持续重度霾天气过程分析

2016年12月16~21日我国京津冀地区发生了一次持续重度霾天气过程.为了进一步加深对霾的认识和提高对霾的分析预报能力,利用多种资料,对此次重度霾天气过程的环流背景和气象要素等进行了综合性分析.结果表明,此次过程持续时间长,污染强度大,影响范围广,能见度低,以外来输送为主,气溶胶主要分布在600 m以下高度,有一定的极端异常性,静稳天气指数与空气质量指数有较好的对应关系;京津冀地区高空受高压脊前的纬向环流控制,维持偏西气流,冷空气活动弱,以下沉气流为主,水汽含量较低,高空云量较少,低空有暖脊北伸,地面位于高压东南部,受均压场控制,气压梯度较小,受偏南风影响,污染物易于堆积;地面静小风,相对湿度较高,混合层高度较低,不利于污染物的水平和垂直扩散.     

霾天气下南京PM2.5中金属元素污染特征及来源分析

2007年6月13日至2008年5月29日期间,对南京大气中PM2.5进行了连续采样,并利用电感耦合等离子体质谱分析法测定了PM2.5中K、Al、Ca、Pb等30种元素的质量浓度,对比分析了这些元素在霾日与非霾日的污染特征.结果表明,PM2.5污染水平较高,年质量浓度均值达103μg/m3.霾日PM2.5质量浓度水平是非霾日的2.35倍.春季霾日前后PM2.5中元素变化特征不明显,秋冬季节霾日元素浓度基本大于非霾日.平均而言,整个采样期间Cu、Se、Hg、Bi等人为污染元素的富集因子均较高,且霾日明显大于非霾日.因子分析结果表明,南京市霾日PM2.5主要来源于土壤尘、冶金化工尘、化石燃料燃烧、垃圾焚烧及建筑扬尘,贡献率依次为29.21%、20.15%、27.15%、7.09%和5.10%.     

南京大气PM2.5中碳组分观测分析

为了解南京地区大气细颗粒物及化学成分在灰霾期间的污染水平及可能来源,于2007年6月至2008年5月,采集PM2.5样品,并测定了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的含量.并考察了有机碳和元素碳的季节变化特征,比较分析了南京地区灰霾与非灰霾期间含碳气溶胶的污染特征.结果显示,南京大气中PM2.5、OC和EC浓度变化范围分别是12.1~287.1,2.6~47.0和1.0~33.6mg/m3,其中夏季PM2.5(109.6mg/m3)和OC(20.8mg/m3)的值在四个季度中最高,呈现出夏季>秋季>冬季>春季的季节变化特征;EC则具有秋季>春季>冬季>夏季的季节变化特征. 霾日的OC、EC、总碳含量(TC)浓度及OC与EC比值分别是非霾日的2.0、1.8、1.9和1.7倍.后向轨迹分析表明,在有利的天气背景下,具有丰富水汽和污染物的混合气团最易使南京产生霾天气.