2013~2014年北京市NO2时空分布研究

根据2013~2014年北京市NO₂监测数据,对比分析了全年及重污染日NO₂时空分布特征.结果表明:2013年NO₂平均浓度为56μg/m³,2014年北京市NO₂年均浓度为56.7μg/m³.年均及重污染日NO₂月均浓度均呈波浪型分布,日变化呈双峰型分布;空间分布上北部及西部山区NO₂浓度明显低于中心城区及南部地区. NO₂浓度与PM_2.5、CO、NO呈正相关关系,与O₃、OX无明显相关性;全年NO₂光解速率峰值平均在0.105/min左右,重污染日光解速率峰值平均在0.026/min左右;全年及重污染期间,氮氧化速率分别为0.142±0.061、0.190±0.036;高浓度NO₂既有利于O₃生成,又对重污染的形成起到了促进作用;重污染日特定条件下北京市NO₂的两种转化机制以转化为NO₃^-过程为主导.经计算2000~2014年北京市机动车的保有量与NO₂浓度的相关系数R为-0.84,机动车NO_x排放量对北京市NO₂浓度的变化有显著的影响.     

2014年10月北京市4次典型空气重污染过程成因分析

采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对2014年10月北京市4次典型空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了分析. 结果表明,京津冀区域稳定的气象条件是形成空气重污染的主要原因,4次重污染过程大气条件均不利于污染物扩散,表现为大气层结稳定,近地层逆温(平均逆温强度为2.26 ℃/100 m)明显,风速(平均值为1.52 m/s)小,相对湿度(平均值为80.75%)大. 在4次重污染过程中8—11日污染最重,ρ(PM_2.5)日均值平均为264 μg/m3,并且区域输送对北京贡献率最大,平均值为63.75%;24—25日污染程度次之,逆温最强,逆温强度达5.94 ℃/100 m;18—20日重污染中北京ρ(PM_2.5)高值(＞200 μg/m3)区主要集中在该市西北部地区;30—31日污染相对较轻,ρ(PM_2.5)日均值最高只有154 μg/m3. 数值模拟表明,在4次典型重污染过程中,来自南方(包括河北、河南和山西西部等地)的外来污染物输送对北京PM_2.5贡献较大,外来贡献率分别在42.36%~69.12%之间,同时北京本地也存在较强的二次无机盐及有机物转化过程.      

2014年10月上旬北京市大气重污染分析

使用垂直观测、地面观测和PM2.5化学组分观测等手段,对2014年10月上旬北京市一次重污染过程进行分析.结果表明,本次大气重污染发生时北京市近地面后散射激光强度变强,气溶胶消光系数升高,说明污染物在近地面层积累.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制.从PM2.5浓度变化趋势来看,这次重污染过程大体分为四个阶段:“两个台阶”型的浓度爬升阶段(P1和P2)、高浓度维持阶段(P3)和迅速清除阶段(P4).结合地面观测、遥感反演和PM2.5组分分析可发现,区域传输是导致本次重污染的诱因,其中秸秆焚烧是影响因素之一,随后区域传输和本地污染物排放共同维持并加重了重污染过程.大气氧化剂OX与PM2.5浓度、二次离子浓度均表现出显著正相关性,表明较强的大气氧化性能促进PM2.5浓度增长.     

多元线性回归方法对北京地区PM2.5预报的改进应用

利用多元线性回归方法（REG）将多模式空气质量预报系统中3个模式（CMAQ、CAMx和NAQPMS）对北京市2016年PM_2.5的预报结果和观测数据进行集合，并对集合结果进行评估。结果表明：①不同模式的预报结果不尽相同，均能够反映2016年北京地区PM_2.5随时间的变化趋势，CMAQ、CAMx和NAQPMS相关系数为0.6~0.9，标准化平均偏差为-0.6~0.6。3个模式对重污染峰值预报都存在偏差，NAQPMS预报偏差低于其他模式；②基于多元线性回归集成预报模型能显著提高日均PM_2.5预报的准确率，能较好地改进不同季节模式整体高估或者低估的系统性偏差现象，春季国控平均偏差由-23 μg/m³改善至-2.3 μg/m³，冬季平均偏差降低近20 μg/m³；③利用多元线性回归方法对2016年红色预警期间小时PM_2.5订正结果显示，相关系数提高了0.13，均方根误差降低了20~30 μg/m³，并且对峰值浓度有较好的调整，预报峰值更为接近实况峰值，特别是对北部地区的改进效果较为明显，反映了实际观测数据对空气质量数值模式预报修正的研究意义和可行性。     

北京城区臭氧日变化特征及与前体物的相关性分析

对2012年12月至2013年11月北京城区12个自动空气监测子站的臭氧及其前体物的浓度进行了分析,探讨北京城区臭氧浓度的日变化特征以及与前体物的关系.研究发现,北京市城区臭氧在5~8月份维持相对较高浓度,其他月份则较低.臭氧浓度呈现单峰型分布,基本在15:00、16:00达到峰值;同时臭氧呈现较明显的“周末效应”,即周末臭氧浓度高于工作日浓度. CO、NO、NO2和NOx等前体物多呈现双峰型分布,与O3均呈显著的负相关性,相关性在夏季较低.通过大气氧化剂OX和NOx的拟合方程发现,冬季北京市城区OX在白天受区域O3影响相对较大,在夜间受局地NOx污染影响相对较大.计算了在理想情况下的城区NO2光解速率,春季、夏季、秋季和冬季的平均值分别为0.180,0.209,0.169,0.149min-1.在白天臭氧的高浓度时段城区O3、NO和NO2体现出近似光化学平衡态的特征.     

北京市传统春节假期空气质量特征研究

利用2013~2020年北京市传统春节假期期间主要污染物浓度、PM_2.5主要离子组分浓度及气象数据,研究近年烟花爆竹集中燃放对北京市空气质量的影响.结果表明,自2018年北京市加强对烟花爆竹燃放的管控后,空气质量显著改善,其中2019年传统春节假期中共7个优良天,占比达87.5%,且未出现中度及以上级别污染天;近3年除夕期间的PM_2.5峰值浓度显著降低,与近8年最高值相比(2016年699μg/m³),降幅分别为61.1%、74.7%和71.4%.此外,一方面,近年除夕期间SO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度突增倍数显著降低,由2013年的1.31、1.37和0.92降低至2020年的0.08、0.14和0.02.另一方面,与烟花爆竹相关的一次离子组分浓度增长倍数及对PM_2.5及其组分的贡献率逐年降低,说明近年烟花爆竹的集中燃放对空气质量的影响缩减明显.2020年传统春节假期期间,不利的气象条件使烟花爆竹燃放污染无法完全消散,同时加剧本地污染物积累和区域污染物输送,导致出现连续3d的重污染过程.因此,严苛的禁限放措施、有利的气象条件、低水平的周边区域污染物浓度对北京市传统春节假期的空气质量至关重要.     

2014年APEC期间北京市空气质量改善分析

利用2014年11月1~12日(APEC会议期间)北京市大气污染物、PM_2.5组分及气象、遥感监测数据,结合CMB受体模型,综合分析了APEC会议期间北京市空气质量与气象条件变化并初步评估了减排措施对APEC会议期间PM_2.5浓度的贡献及影响. 结果表明,APEC会议期间北京市PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂的浓度分别为43、62、8和46 μg ·m^-3,比近5年平均浓度(PM_2.5为2012~2013年平均浓度)降低45%、43%、64%和31%; 空间分布上PM_2.5在城区及北部山区改善效果最明显,下降幅度在30%~45%之间,南部地区降幅在25%以下; 不同类别的站点降幅在27.4%~35.5%之间; APEC会议期间PM_2.5的主要组分SO₄^2-与同期(2013年11月1~12日)相比下降50%,地壳物质同比下降76%,NO₃^-同比下降35%; CMB模型源解析结果显示APEC会议期间燃煤锅炉贡献2%左右,扬尘贡献7%左右,机动车贡献30%左右; APEC会议期间北京市及周边地区针对可能发生的污染过程采取的减排保障措施对PM_2.5浓度具有明显的削峰降速作用.     

2000~2014年北京市SO2时空分布及一次污染过程分析

根据2000~2014年北京市SO2监测数据,系统分析了SO2时空分布特征并采用数值模式(CAMx)模拟分析了一次重污染过程中北京市SO2来源.结果表明,2014年与2000年相比北京市SO2年均浓度累计约降低69%,SO2年均浓度的变化率为-3.5μg·(m3·a)-1;北京市SO2的月均浓度呈U型分布,季节分布上整体呈现出冬季春季秋季夏季的特征,采暖季SO2浓度明显高于非采暖季;空间分布上北部及西部山区SO2浓度水平明显低于中心城区及西南、东南部地区,受减排措施影响较大的石景山、东四、通州监测点的SO2浓度降低明显;在2014年1月14~18日一次重污染过程中北京SO2存在明显的区域输送,PAST源示踪技术初步计算显示外来源对北京SO2浓度的贡献率为83%,其中北京周边高架点源电厂贡献占21%,北京4家主要燃煤电厂对全市SO2浓度贡献率约为3.5%.     

2014年APEC会议期间北京市空气质量分析

为研究区域性大气污染物减排措施对北京市空气质量的影响,结合地面观测的气象数据、能见度、常规污染物浓度和PM_2.5化学组分,对APEC会议期间北京市的空气质量进行分析.结果表明,APEC期间的11月4日和8-10日两个过程,大气污染物扩散条件较不利,易出现污染过程.APEC期间,密云、榆垡、昌平、奥体中心和西直门北大街5个站点SO₂、NO₂、O₃、PM₁₀和PM_2.5平均浓度分别为(8.0±8.0)、(37.4±21.6)、(36.0±22.5)、(67.7±43.4)和(48.6±42.2) μg·m^-3.与近5年同期(PM_2.5为去年同期)相比,SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5日均浓度分别下降了61.5%、40.8%、36.4%和47.1%,O₃日均浓度上升了101.8%.从污染物日变化规律来看,减排措施的环境效果在大气污染物扩散条件较有利的时段体现的更明显.在APEC期间,PM_2.5浓度在前半夜保持平稳,未出现积累峰值.与秋季非APEC期间相比,PM_2.5中大部分组分浓度均有明显下降,二次离子组分降幅尤为明显.同时,本文测算了APEC期间减排措施的"净环境效益",发现减排措施使得SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度分别降低了74.1%、48.0%、66.6%和64.7%,O₃浓度上升了189.2%.与10月份的大气污染过程相比,同样在不利气象条件下,实施减排措施后PM_2.5浓度峰值明显降低,积累速度明显减缓.     

AQI标准下北京市空气质量数值预报系统及其在重大活动保障中的应用

围绕新AQI标准下环境空气重污染预报预警工作的需求,全面优化升级了北京市空气质量数值预报系统。该系统集成了新一代天气模式WRF,并进一步发展污染源处理模型SMOKE,实现了点源、面源、机动车源等排放源高时空分辨率制作,同时紧追空气质量模型(CMAQ、CAMx、NAQPMS)新发展,实现在线源解析模块的业务应用。这一系统不仅在日常业务预报中有效提升了北京市空气重污染过程的预报准确率,还成功应用于2014年APEC会议、2015年纪念中国人民抗日战争暨世界反法西斯战争胜利70周年阅兵等重大活动空气质量保障工作中,满足了重大活动对空气质量预报预警的特殊需求,为进一步提高城市空气质量预报预警技术的发展做出有益尝试,并积累了丰富的经验。