京津冀地区一次污染过程的星载地基激光雷达联合观测分析

针对2018年3月9—15日京津冀地区的一次空气重污染过程,进行了基于地基颗粒物激光雷达组网的星载-地基联合观测分析。颗粒物激光雷达观测到污染前期为局地污染累积过程,中期有明显的污染物区域传输过程,北京受太行山沿线城市污染输送影响较大。风廓线激光雷达观测结果表明:此次污染过程近地面主要为偏南风且风力较弱,冷空气到来时风向转为较强东北风,导致污染消散。微波辐射计观测到保定在污染过程中出现持续6 d的逆温层,同时在污染过程中近地面相对湿度较高,逆温层被打破后污染开始消散。在污染过程的各个阶段中,污染团的空间分布与变化特征均被很好地反映出来,可见地天联合观测对污染物的累积与输送研究有较大的意义,能对京津冀及周边地区的大气污染联防联控提供有力支持。     

深圳市秋季大气臭氧立体分布特征

利用大气O₃探测激光雷达在深圳市东部生态区和西部城区同步开展垂直观测,探究了2018年深圳市O₃立体分布在秋季光化学污染活跃期至冬季非活跃期的演变过程.结果表明：光化学反应活跃的10月,东部地面O₃浓度相对于西部地面高出约128%;地面向上至450m,O₃浓度在东部生态区发生快速降低,而在西部城区由于存在“滴定效应”,O₃浓度随高度升高而升高;450m~2km,东、西部O₃浓度均随高度升高而降低,西部城区O₃浓度水平超过东部生态区约30%;2km以上高空,东、西部O₃浓度趋同（70μg/m³）,并保持稳定,为具深圳市秋季O₃污染过程提供了较高的大气背景浓度.高污染期间,深圳市大气边界层内O₃浓度变化较为一致,西部高空的O₃区域传输作用更加显著.秋季至冬季光化学反应逐渐减弱,深圳市O₃浓度的水平和垂直空间差异逐渐减小,冬季的深圳市O₃污染基本受大气背景控制.     

2018年春节期间京津冀地区污染过程分析

为了解2018年春节期间京津冀地区空气污染情况,利用近地面污染物浓度数据、激光雷达组网观测数据,结合WRF气象要素、颗粒物输送通量和HYSPLIT气团轨迹综合分析污染过程.结果表明,春节期间出现3次污染过程.春节前一次污染过程,各站点PM_2.5浓度均未超过200μg/m³;除夕夜,廊坊站点PM_2.5峰值浓度达到504μg/m³,是清洁天气的26倍;年初二~初五,各站点PM_2.5始终高于120μg/m³,且污染主要聚集在500m高度以下,北京地区存在高空传输,800m处最大输送通量达939μg/（m³·s）,此次重污染过程为一次典型的区域累积和传输过程.京津冀地区处于严格管控状态时,燃放烟花爆竹期间PM_2.5峰值浓度可达无燃放时PM_2.5峰值的3.2倍.为防止春节期间重污染现象的发生,需对静稳天气下燃放烟花炮竹采取预防对策.     

重庆主城区秋冬季逆温对空气质量影响的观测分析

2013年9—11月利用RPG-HATPRO地基多通道微波辐射计对重庆主城区大气进行连续探测,统计了大气逆温情况,并对典型重污染天气下大气逆温与空气质量状况进行综合分析。结果表明,逆温出现的频率为63.3%,基本为接地逆温类型,逆温层厚度为953 m,逆温强度为0.3℃/hm;逆温的存在为气溶胶的积聚和凝聚创造了有利条件。     

夜间近地表臭氧观测

2018年12月15~18日使用激光雷达在河北望都观测气溶胶与O₃,利用气溶胶消光系数廓线判断边界层的变化,进而研究大气边界层对于近地表层（300m）O₃浓度的影响.结果表明,边界层主要影响O₃的干沉降以及高空O₃的垂直输送,在受本地污染控制时,近地表O₃浓度受干沉降控制明显,随着边界层高度的下降而减少;西北地区气团占主导时,O₃浓度主要受水平传输以及高空垂直输送影响.     

新型垂直探测资料在污染天气分析中的应用

针对2017年1月上旬广州地区出现的一次持续时间长的重污染天气过程,基于地面观测资料、激光雷达、风廓线雷达和微波辐射计数据,从水平和垂直扩散条件2个方面分析了此次污染过程的形成和维持的原因.结果表明：（1）本次污染过程期间,广州地区地面风速基本为小于2m/s的偏北风,在300m高度以下普遍存在平均水平风速低于2.6m/s的小风层;污染前期640m高度内的各层回流指数廓线小于0.6,100m高度小于0.4,污染缓解后回流指数高于0.7.（2）地面PM_2.5浓度与逆温强度的相关系数为0.42,过程平均逆温厚度167m,平均逆温强度为1.08℃/100m;（3）PM_2.5浓度与边界层高度的相关系数为-0.56,清洁时段的平均边界层高度（876m）约为污染时段（620m）的1.4倍,过程最低边界层高度为267m;PM_2.5浓度与边界层通风量的相关系数为-0.61,清洁时段的平均边界层通风量（2538m²/s）约为污染时段（1136m²/s）的2.2倍,使用边界层通风量能更好表征大气污染的程度.     

基于地基观测及源清单的2017-2019年德州市秋冬季大气污染防治效果评估

为评估污染减排措施实施效果,基于地基观测及排放清单数据,运用WRF中尺度气象模型和CAMx空气质量模型,对德州市2017-2019年秋冬季大气污染攻坚实施效果进行了评估.结果表明,2017-2018年秋冬季,德州市ρ（PM_2.5）同比下降31.7%,高于京津冀及周边地区平均水平（25.6%）,大气污染攻坚措施成效显著;2018-2019年秋冬季,德州市ρ（PM_2.5）同比增加8.5%,高于京津冀及周边地区平均水平（4.2%）,这与不利气象条件及排放量同比减少有关.观测结果显示,2018-2019秋冬季,德州市PM_2.5中无机组分、一次排放示踪物以及SO₂和CO等气态前体物浓度较上一年度呈下降趋势,ρ（SOA）（SOA为二次有机气溶胶）、ρ（NH₄+）同比有大幅增长,增幅分别为53.8%和19.1%,这与大气中VOCs（挥发性有机物,增加46.5%）及大气氧化性（增加6.4%）的增加密切相关,表明德州市复合型大气污染加剧,PM_2.5防控难度加大.综合气象和减排评估结果可知,2017-2018年秋冬季,气象条件（13.4%）和长效措施（9.4%）是德州市PM_2.5改善的两个主要因素;2018-2019年秋冬季,长效措施减排效果较为有限,减排主要来自预警应急（5.0%）和区域减排（5.2%）,若仅考虑不利气象条件的影响,将导致同比约19.9%的反弹.因此,持续深入推进长效减排措施,降低污染物排放水平,是德州市实现空气质量改善的根本途径.      

联网激光雷达的观测性能综合平行比对

激光雷达以其高精度的探测能力在大气污染研究中得到了广泛应用。由于生产厂家和反演算法等的差异,激光雷达观测数据的质量参差不齐。笔者利用2013年11月和2014年3月2种不同型号激光雷达(高频激光雷达和微脉冲激光雷达) 532 nm波段的气溶胶消光系数和气溶胶自动观测网(AERONET)光学厚度数据,对2部雷达在不同空气质量下的观测性能进行综合对比。结果表明:2部雷达在不同空气质量条件下探测效果不同,空气质量为优和良时,2部雷达的消光系数比较一致,偏差主要在1 km以下;随着污染加剧,2部雷达在1 km以下的偏差先减小后增大,1 km以上的偏差随高度增大。与AERONET的光学厚度相比,高频激光雷达在轻度污染和严重污染时相对误差较小(3. 23%和26. 75%);微脉冲激光雷达在良和轻度污染时相对误差较小(40. 00%和25. 81%)。2部雷达设备的差异和重污染时不利的气象条件是影响雷达表现的重要原因。该研究作为全国激光雷达联网的前期工作,为全国激光雷达数据的综合应用提供了参考。     

A comparative study of prognostic MM5 meteorological modeling with aircraft, wind profiler, lidar, tethered balloon and RASS data over Philadelphia during a 1999 summer episode

This study presents a comparative evaluation of the prognostic meteorological Fifth Generation NCAR Pennsylvania State University Mesoscale Model (MM5) using data from the Northeast Oxidant and Particle Study (NE-OPS) research program collected over Philadelphia, PA during a summer episode in 1999. A set of model simulations utilizing a nested grid of 36 km, 12 km and 4 km horizontal resolutions with 21 layers in the vertical direction was performed for a period of 101 h from July 15, 1999; 12 UTC to July 19, 1999; 17 UTC. The model predictions obtained with 4 km horizontal grid resolution were compared with the NE-OPS observations. Comparisons of model temperature with aircraft data revealed that the model exhibited slight underestimation as noted by previous investigators. Comparisons of model temperature with aircraft and tethered balloon data indicate that the mean absolute error varied up to 1.5 °C. The comparisons of model relative humidity with aircraft and tethered balloon indicate that the mean relative error varied from –11% to –22% for the tethered balloon and from –5% to –30% for the aircraft data. The mean relative error for water vapor mixing ratio with respect to the lidar data exhibited a negative bias consistent with the humidity bias corresponding to aircraft and tethered balloon data. The tendency of MM5 to produce estimates of very low wind speeds, especially in the early-mid afternoon hours, as noted by earlier investigators, is seen in this study also. It is indeed true that the initial fields as well as the fields utilized in the data assimilation also contribute to some of the differences between the model and observations. Studies such as these which compare the grid averaged mean state variables with observations have inherent difficulties. Despite the above limitations, the results of the present study broadly conform to the general traits of MM5 as noted by earlier investigators.     

研究星载IPDA激光雷达探测CO2光谱纯度

光谱纯度是积分路径差分吸收激光雷达最重要的系统参数之一,光谱纯度直接影响CO₂数据的探测精度.在模式研究中要求输入观测的CO₂数据误差小于1×10^-6,对激光器光谱纯度参数设计提出很高要求.本文采用有效吸收截面分析探测反演误差的方法,研究了由光谱纯度带来的CO₂柱浓度探测误差,并基于窄带滤波器对光谱不纯能量的抑制作用,对不同带宽的窄带滤波器进行选择和分析,从而达到降低对光谱纯度的要求,提升探测精度的目的,最后讨论了由于窄带滤波器造成的能量衰减所对随机误差的影响.结果表明：当光谱纯度为99.9%,窄带滤波器带宽1GHz,透射率为0.86,脉冲能量为100mJ时CO₂探测的系统误差小于0.084×10^-6,随机误差小于0.02×10^-6,满足探测精度要求.