1961—2013年辽宁省不同等级霾现象时空分布特征及其气候成因

利用辽宁省52个地面气象观测站的观测资料,对辽宁省不同等级霾日时空变化特征和气候成因进行分析.结果表明,辽宁省霾日在空间上存在一个高值中心(沈阳)和两个副高值中心(锦州西南部和朝阳东部),年平均霾日在50 d以上,辽西山区和东北部山区年平均霾日最少在10 d以下.辽宁省霾日主要集中在冬秋季,占全年霾日60%以上,夏季次之,春季最少;1961—2013年辽宁省平均霾日呈明显增加趋势(3.5d/10 a),轻微霾日、轻度霾日和中度霾日也呈显著增加趋势,重度霾日无明显变化.不利的气候条件加剧了霾日的出现,霾日数与降水日数呈显著负相关,降水日数的显著减少(-2.6 d/10 a)导致大气对污染物的沉降能力减弱,而静风日数增加(5.1 d/10 a)、年平均风速减小(-0.2m·s-1/10 a)和大风日数的减少(-10.1 d/10 a)则使得空气中污染物不易扩散,增加了霾天气形成的概率.     

应用CMAQ模型解析河北南部城市的霾污染来源

河北南部地区是霾污染最为严重的地区之一,本文应用MM5-Models-3/CMAQ空气质量模拟系统对河北及周边省市进行了区域尺度的模拟,并通过情景计算的方法估算了河北南部(包括石家庄、邢台、邯郸3市)、河北北部、京津2市、山西、河南、山东6个区域的人为源排放对石家庄、邢台细微颗粒物(PM2.5)及其主要成分和消光系数(Bext)的贡献率.结果表明,模拟时段内,石家庄市PM2.5的来源为河北南部65.3%、山西13.8%、河北北部7.3%、山东1.6%、河南1.1%、京津0.9%;邢台市PM2.5的来源为河北南部64.7%、山西10.4%、河北北部5.2%、河南3.7%、山东3.6%、京津1.1%.周边地区对石家庄市Bext的贡献率分别为:河北南部59.4%、山西13.8%、河北北部6.8%、山东1.7%、河南1.3%、京津0.9%;对邢台市Bext的贡献率则为:河北南部58.2%、山西10.1%、河北北部5.0%、山东3.7%、河南3.9%、京津1.0%.对2007年12月8—12日重污染过程的分析表明,重污染过程中河北北部、山东和河南的贡献率有所上升,山西的贡献率则有所下降.由于该地区霾污染的复杂性,进一步的观测和模拟工作仍然十分必要.     

青岛冬季霾-沙尘重污染过程PM1理化特征及来源分析

对2018年11月21日~12月2日期间青岛市大气PM₁的质量浓度、化学组分和数浓度进行连续观测,结合国控站点监测数据和气象条件,分析青岛市秋末冬初一次典型霾-沙尘重污染过程的特征及污染物来源.结果表明：本次污染过程可分为霾前（11月21~23日）、霾期（11月24~25日）、霾-沙尘叠加期（11月26日）、沙尘期（11月27~29日）、沙尘后（11月30日~12月2日）5个发展阶段,观测期间PM₁质量浓度为（40±20）μg/m³,霾期PM₁为沙尘期的2.03倍.冷锋锋前以人为污染物气团为主,锋后以冷干沙尘气团为主,并在长距离传输中保持干燥,受沙尘传输过程中经过区域的影响较小,导致沙尘阶段PM_2.5和PM₁₀错峰12h出现.霾期PM₁中SO₄^2-、NO₃^-质量浓度比霾前分别升高73%、111%,SOR、NOR分别升高28%、67%,表明霾期NO₃^-的二次转化明显升高.PM₁中NH₄⁺主要以（NH₄）₂SO₄和NH₄NO₃形式存在,为富氨条件.本次沙尘事件气团传输过程中途经山西、河北、山东西北部等污染物高强度排放区域,前锋到达青岛时,携带的人为污染物占主导,导致沙尘期PM₁中OC、EC占比为霾期的1.73、1.53倍.霾期SOC/OC值为0.43,略低于沙尘期,表明霾期SOC生成受到抑制.     

2007~2016年北京天气分型与霾日的关联

采用COST733软件将北京地区2007~2016年的大气环流总体分为T1~T9种类型,研究其与霾日的关联性,并结合PM_2.5和臭氧地面观测,分析不同天气型对应的污染特征及气象参数分布规律.2007~2016年霾日发生概率21.5%,T4和T9型下霾日最多,T5和T8型最不利于霾日发生.9类天气型下霾日变化具有阶段性,2007~2012年（阶段一）霾日少且年际差异小,2013~2016年（阶段二）霾日增多.对9类天气型下霾日PM_2.5及臭氧变化进行分析,T1、T3、T4和T9型霾日多出现在秋冬季,PM_2.5日变化为逐时增加态势,4类天气型在第一阶段的白天有浓度波动增长形成的小峰值,但第二阶段减弱消失.大部分天气型的霾日,阶段二的PM_2.5浓度较阶段一降低,T7和T9型表现为增加,增幅分别为23.7%和3.9%.所有天气型霾日的臭氧日变化均为单峰型,峰值出现在下午,臭氧日均浓度最高为T8型.此外,阶段二与阶段一相比,T3、T5和T6型臭氧平均浓度增加,其中T5型增幅达到49.8%.将霾日与近地面气象要素关联分析,平均气温、风向、风速可以较好的解释臭氧浓度变化,而PM_2.5的变化特征不仅与气象要素相关,在一定程度上也体现了污染排放及区域联动减排的贡献,需两者结合才能更好探究PM_2.5浓度整体特征及细节变化.     

信息化助力成都市大气污染防治闭环管理

从大气环境质量问题出发,基于"现状、科研、对策、执行、评估"五步业务闭环管理工作法,建设成都市数智环境系统—大气大数据应用。在对数据量化分析、科学预测的基础上提出改善环境质量目标和量化措施,同时落实监管责任,实现市县乡三级调度和精细化网格监管全覆盖,变被动善后为主动预防,从而实现科技治霾和精准管控,切实决策大气环境质量问题。     

安徽省持续性区域霾污染的时空分布特征

根据天气和气候特征,将安徽省分为沿淮淮北、江淮之间和沿江江南3个子区,并定义了持续性区域性霾过程.基于气象、环保及遥感资料,分析了安徽省持续性区域性霾过程及相应的气溶胶污染的时空分布特征.结果表明,江淮之间和沿江江南区域性霾日数自1980年开始总体呈增多趋势,沿淮淮北2000年开始增加趋势明显;1980年以来,城市持续性霾过程呈增多趋势,但城市之间差异较大;2000年之后持续性区域性霾过程明显增多,最长过程可达10d以上.62%以上的持续性区域性霾过程出现在冬季;江淮之间次数最多,沿江江南次数最少.区域性霾天气常对应着大范围的高湿、小风情况,并伴随着高浓度气溶胶污染,其光学厚度大于0.9,约是晴空天的2.3倍,气溶胶主要集中在400m以下,如近地面区域性霾天的消光系数是普通霾天的2~2.5倍,晴空天的3~5倍;地面PM_2.5污染而言,区域性霾天至少有一个或以上的城市AQI会达到轻度以上污染等级的概率超过了75%.     

太原冬季PM2.5影响霾污染的关键尺度谱特征

PM_(2.5)普遍被认为是导致霾形成的主要污染物之一.利用2016年11~12月在太原市人工降雨防雹办公室观测获得的气溶胶数谱资料、小店区气象站提供的气象要素资料以及小店区环境监测站提供的PM质量浓度资料,探讨了PM_(2.5)影响霾污染的关键尺度谱特征.结果表明,观测期间霾污染频发,且程度严重,重度霾占25.35%.相对湿度高于80%、风速小于1.5 m·s~(-1)是霾频繁发生的有利条件,特别是重霾;中度霾和轻度霾在相对湿度40%~80%、风速小于1.5 m·s~(-1)时也会频繁发生;轻微霾主要发生在相对湿度20%~40%,风速为1.25~2.55 m·s~(-1)时.霾天PM_(2.5)平均质量浓度为209.45μg·m~(-3),是非霾天气的3倍,且随着霾等级增加,PM_(2.5)质量浓度和PM_(2.5)/PM_(10)比值不断增加.低湿环境下PM_1是影响霾的关键粒子;高湿环境下PM_(0.5)是影响轻微霾、轻度霾和中度霾的关键粒子,而影响重度霾的关键粒子则是PM_1.高湿环境下表面积浓度对能见度的贡献率下降,但是气溶胶吸湿增长增大了粒子尺度,导致消光效率因子增大,从而弥补了表面积浓度的不足;粒子尺度参数的增加是高湿时PM_(2.5)影响霾污染的重要因素.     

西安市一次霾过程中气溶胶垂直分布特征及气象要素影响

为探讨西安市典型霾过程中的气溶胶垂直分布特征和气象要素影响,利用地面空气质量数据、CALIPSO卫星激光雷达资料以及气象要素资料,并结合HYSPLIT后向轨迹模式、天气形势分析、相关性分析等,对西安市2016年12月17-21日霾过程依据RH（相对湿度）进行干霾、湿霾和雾霾的划分,并分析不同阶段的气溶胶垂直分布特征.结果表明:前期干霾阶段,西北沙尘的输送使得高空气溶胶退偏比和色比较大,以沙尘型气溶胶为主;中期湿霾阶段,RH的增大使得低层细粒子增多,消光系数达1.7 km-1,以污染型气溶胶为主;后期干霾阶段时,低层大气中非球形粗粒子增多,以混合型气溶胶占主导.气象要素对霾过程影响较大,静风、高湿、"双逆温"效应不利于颗粒物的清除,逆温强度的变化与污染物的消长具有一定的滞后一致性.RH和ρ（PM）共同影响能见度变化,RH高于80%时,能见度由RH主导,相关系数达到-0.871;RH低于80%的污染阶段,ρ（PM）对能见度起主导作用,相关系数达0.85以上.研究显示,不同霾阶段气溶胶垂直分布特征差异较大,气象要素对霾过程的消长有重要影响.      

基于综合观测的中国中东部地区一次严重污染过程分析

利用寿县国家气候观象台GRIMM80颗粒物监测仪、Aurora3000浊度计等探测的气溶胶浓度、大气散射系数分析了2018年1月中国中东部地区发生的一次严重污染过程.利用Airda微波辐射计探测的近地层温湿廓线数据,结合地面常规气象观测资料及EC再分析资料,探讨了此次污染过程形成、短时消散及清除的气象原因.结果表明：与历史同期相比,500 hPa极涡较浅、经向环流减弱;850 hPa西南气流强盛,中低层水汽充足加剧污染.污染发生于冷空气间歇期.在此污染过程中,地面平均风速为1.5 m·s^-1,日均日照时数为0.1 h,相对湿度为91.2%,高湿、小风、多云寡照不利于污染水平扩散.1月18-22日边界层持续存在多层逆温,第一逆温层基本多为贴地逆温,逆温高度低于200 m,近地层大气比湿超过5 g·kg^-1,最大值高于7 g·kg^-1.在此期间出现两次空气质量短时段好转,这主要源于对流层中低层转为西北风,900 hPa以下聚集相当位温（Q_e）低于288 K的浅薄冷空气堆,导致贴地逆温层消失地面污染被稀释.但两次弱冷空气没有打破边界层内有利于污染聚集的逆温、高湿结构,地面气团温度露点差无明显变化.23日较强冷空气使高空干洁大气入侵近地层,850 hPa以下Q_e<284 K,表明地面污染气团被置换,污染过程结束.     

2018年冬季南京重霾污染特征及气象因素分析

2018年11月底—12月初南京及周边地区发生一次大范围持续性霾污染,利用南京市空气质量监测资料、颗粒物成分逐时观测资料、南京站探空资料等,结合天气学诊断分析、后向轨迹模拟和聚类分析等方法,分析此次重霾事件的污染特征和气象因素.结果表明,此次重霾事件具有峰值浓度高、持续时间长、波动较明显等特点.污染时段PM_2.5浓度变化分为3个阶段,平均浓度为114.7 μg·m^-3,整体达到中度污染.重霾期间南京市大气环境处于富氨条件,颗粒物整体偏酸性,移动源排放比重高于固定源,PM_2.5主要成分的存在形式为硫酸铵、硝酸铵和其他硝酸盐.本次重霾事件中气象条件对污染物的输送和累积影响显著,在PM_2.5浓度极端事件发生期间,均有各气象要素与PM_2.5浓度同步变化.高PM_2.5浓度与对流层低层增暖增湿、弱的西南风相对应.重霾事件的主要天气成因是冬季东部地区出现大面积稳定且持久的均压场,南京及周边地区近地面中高层污染物主要由西北和华北地区输送而来,低层污染物主要来自于本地源排放累积.动力条件和热力条件的相互配合,近地面受高压影响形成暖平流逆温层,且易形成下沉气流,使重霾天气持续发展.