2017年春夏期间南京地区臭氧污染输送影响及潜在源区

基于南京市空气质量数据与NCEP全球再分析资料,利用后向轨迹模式计算了2017年春夏（4~10月）到达南京城区逐时的24 h近地面气团后向轨迹,并将后向轨迹数据与臭氧质量浓度数据结合,进行轨迹聚类与潜在源区分析.结果表明,2017年南京市臭氧日最大8 h滑动平均浓度在12~261 μg·m^-3,超标共58 d,主要集中在春夏季.臭氧月变化呈现单峰状,其中6月臭氧浓度与超标天数最高,臭氧日变化总体呈单峰状,峰值浓度出现在14：00左右;模拟获得5136条轨迹,其中超标轨迹约占10%,超标轨迹月度分布差异较为明显,5、6两月合计占比约60%,经聚类分析得到气团输送路径共有6条,分别来自东北偏北、西北、西南、东南偏南、东南及东北方向,其中东南与东南偏南方向两类气团出现频率最高,分别为23.33%和20.76%,且对应的臭氧浓度较高,对南京臭氧污染贡献较大;潜在源区分析WPSCF与WCWT的高值区一致性较好,均揭示臭氧污染潜在源区主要分布在常州、无锡、苏州与湖州等环太湖城市,同时周边城市泰州、马鞍山、芜湖、滁州、南通与连云港等地是次要的潜在源区.臭氧污染区域输送贡献明显,需要强化长三角区域联防联控.     

基于星地同步观测的华北平原中部背景地区冬季霾污染过程

利用地基观测结果和多源卫星遥感观测,结合气象数据及HYSPLIT4后向轨迹模式,对华北平原中部背景地区(河南省郑州市中牟县东南郊)冬季霾事件的污染物特征和形成过程进行分析.综合观测时间为2014年12月13日~2015年1月16日,共有5次霾过程,占观测总天数的82%.地面监测结果显示,不同的污染过程污染物浓度变化曲线相似,O₃浓度在清洁天浓度较高;NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5呈较强正相关性,NO_x、SO₂与 PM₁₀相关系数0.64、0.57,与PM_2.5相关系数0.56、0.45;近地面污染物以细粒子污染物为主,其中又以气态污染物二次生成的细粒子为主.AMPLE地基激光雷达和CALIPSO数据表明,华北平原霾层中上部受浮尘影响,以粗粒子污染物为主.气象探空数据表明该地区冬季大气对流层稳定利于霾的维持,假相当位温垂直差、K指数、露点差与能见度相关系数分别为0.52、0.56和 0.38.分析近地面风速风向对霾过程的影响表明,该地区冬季以南方向静小风为主,风速与能见度相关系数为0.32 ,PM₁受东北方向污染源影响,PM_1~2.5及PM_2.5~10受西北方向污染源影响;结合高空风场分析,霾过程1受西北浮尘影响,霾过程5受南来水汽影响.通过后向轨迹分析,该地区冬季的低空污染传输主要来自东北和西北方向,其中东北方向区域传输来自河北与山东,占来源比例的14%,近距离污染传输主要来自站点以西的郑州、洛阳,约占来源比例的33%.     

环流型对武汉市臭氧污染浓度的影响分析

本文统计了武汉市臭氧污染超标日和清除日的环流类型,并对超标日环流型对应的气象要素进行了对比分析,揭示了环流型对臭氧浓度的影响.结果表明：①按照高空环流分类,武汉市臭氧超标环流型主要有：槽后西北气流型（占比最高,29%）、西太平洋副热带高压型、脊型、平直西风气流型、大陆高压型;臭氧清除环流型主要有：槽前西南气流型（占比最高,44%）、平直西风气流型、登陆台风型.②超标环流型的相同天气特征为：基本无降水发生,白天晴到多云,地面风速小,日最高气温≥27 ℃,日最低湿度≤65%;清除环流型的天气特征为：云量多,有降水,地面平均风速2.0~3.5 m·s^-1.③对5种超标环流型进行对比发现：大陆高压型高温（34 ℃）、低湿、少云,最有利于光化学反应,臭氧浓度最高;平直西风气流型低温、多云,地面西北风为主,最有利于污染输入,臭氧浓度次高;西太平洋副热带高压型气温最高（35 ℃）,但湿度最大、云量最多,槽后型和脊型低温、低湿、少云,这3种环流型臭氧浓度一般.     

2014年10月中国东部持续重污染天气成因分析

2014年10月5─13日中国东部发生了大范围、长时间的(雾)霾及重污染天气. 采用AQI数据分析此次大气重污染过程的时、空演变特征,并应用NCEP(美国国家环境预报中心)再分析资料以及地面、小球探空数据,分析了主要天气型演变、边界层及上空的风场、气象条件特征,以研究此次秋季重污染天气的气象成因和形成过程. 结果表明:①华北、东北是此次污染最为严重的地区,其域内各城市持续数日的污染演变可分为AQI显著上升、持续高值、下降3个阶段. ②在AQI上升阶段(10月6—8日),受大陆高压控制,东部地区出现较弱地方风场和偏南风输送风场,风速在0～2 m/s,相对湿度在22%～86%,3 000 m逆温显著利于污染物积累. ③在持续污染阶段(10月8—11日),海上高压滞留,再加上台风“凤凰”北上阻挡大陆高压影响,使东部地区出现持续4 d的偏南风、偏东风弱风场,风速在1～4 m/s,相对湿度为57%～96%,造成严重污染. ④在AQI下降阶段(10月11—12日),后续大陆高压南下,前部冷锋利于污染物清除,风速达到6 m/s,是AQI降低的主要天气背景场. 因此,持续出现的稳定天气形势是导致此次中国东部重污染天气的主要气象原因.      

兰州冬季大气污染来源分析

利用WRF(天气研究与预报模式)输出的高分辨率气象数据驱动HYSPLIT_4.9(混合单粒子拉格朗日轨迹模式),结合PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(权重浓度轨迹分析)模拟研究复杂地形下兰州城市尺度大气污染物局地输送特征、潜在源区及其对空气质量的影响. 结果表明:2002—2008年影响兰州城区冬季12月空气质量的轨迹可分为5类,输送类型可分为城区内输送和城区外输送. 第1、3类轨迹出现频率均大于20%且污染轨迹出现频率均大于38%,是污染物的主要输送路径,对应潜在源区为兰州城关区东北部和榆中县东部,这2个源区对ρ(PM₁₀)的影响最大,对ρ(SO₂)的影响最小,对ρ(PM₁₀)、ρ(SO₂)和ρ(NO₂)的贡献分别超过200、80和60 μg/m3. 来自榆中县的第4类轨迹和兰州西固区的第5类轨迹易造成大气重污染,而来自皋兰县的第2类轨迹属于清洁轨迹. 兰州冬季污染既受局地输送的影响,也与地面天气形势密切相关.      

基于GA-ELM浆体管道输送临界流速预测模型研究

针对浆体管道输送临界流速预测难度大、精确度低等技术难题,提出了基于极限学习机(ELM)的临界流速预测模型,用训练集对模型进行训练,以验证集预测值的均方误差作为适应度函数,利用遗传算法(GA)对ELM模型参数进行优化,应用优化得到的ELM模型对预测集进行预测。以某矿山为例,模型参数优化结果如下:隐含层节点数L为400,输入权值ai、偏置向量bi最优组合下预测结果适应度为0.0201。采用优化的ELM模型对预测集进行预测,预测结果的最大相对误差x=3.96%,平均相对误差y=1.58%,对比BP神经网络(x=12.95%)和SVM模型(x=3.19%),表明ELM模型更加精确、高效。     

福州市PM2.5污染过程中大气边界层和区域传输研究

以福建省会福州市2013年1月空气质量变化为对象,分析大气边界层变化和周边区域污染物传输对福州市大气颗粒物PM2.5的影响.利用福州市2013年1月逐日地面和探空观测资料以及NCEP提供的2013年1月FNL分析资料,通过大气边界层要素与PM2.5浓度之间的相关性,对PM2.5污染过程的大气边界层特征进行分析;同时采用HYSPLIT后向轨迹模拟及区域风场相关矢分析对影响福州雾霾的污染物区域传输路径进行探讨.结果表明:地面气温与PM2.5浓度呈正相关,地面风速与PM2.5浓度呈负相关,近地面边界层条件有利于霾颗粒物的形成和累积.但不同于我国东部主要污染源区霾污染过程中存在大气边界层逆温,福州PM2.5污染过程中并未出现大气边界层逆温结构,这一边界层结构的垂直混合可有利于区域传输的污染物从上层大气到达近地面从而加重福州霾污染,福州是华东地区一个PM2.5污染物的主要接受区,PM2.5污染物主要以外源输送为主.2013年1月份福州市清洁日近地面风向为海洋吹向大陆的东南风,霾污染日则为大陆吹向海洋的偏北风,PM2.5污染物主要从长三角地区、苏北以及安徽河南一带通过东北和西北方向的传输路径影响福州的空气质量.     

2014年京津冀地区PM2.5浓度时空分布及来源模拟

采用模式(CAMx)模拟与污染物、气象观测资料相结合的方式,分析了2014年京津冀地区PM2.5时空分布及来源特征.结果表明:PM2.5具有较为明显的时间变化规律,呈秋冬高、春夏低的规律和双峰型分布的日变化特征;重污染日PM2.5高浓度(PM2.5>150μg/m3)主要分布在太行山前的华北平原区,特别是北京、保定、石家庄一线,而太行山、燕山等西部及北部山区PM2.5浓度明显低于平原区;重污染日京津冀地区PM2.5平均浓度在150μg/m3以上的面积约占总面积的73%;重污染日北京、天津、石家庄市的PM2.5外来输送率分别为58%、54%、39%;2014年10月6~12日京津冀地区发生的一次重污染过程中污染物由南向北输送,区域输送对于各地区PM2.5浓度有着十分重要的影响.     

金隆公司烟尘输送系统的改造

介绍了金隆公司烟尘输送系统的改造过程,着重论述了A烟尘中问仓及双螺旋运输机、布袋收尘器的运行状况、存在的主要问题及改造经过;A、C烟尘系统对接的原因及实施过程。     

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。