沙尘天气对北京大气重污染影响特征分析

利用北京市具有代表性的大气污染物监测站资料,统计出2000─2005年各月重污染的天数,并对4和5级的重污染特征进行分析.结果表明,北京市大气重污染主要源于颗粒物. 分析了北京沙尘型重污染年、季节变化特征和表现形式等. 利用2000—2005年北京及周边地区环境监测、卫星遥感以及气象等数据,对沙尘天气影响北京城区大气中ρ(PM₁₀₎进行分析发现,ρ(沙尘粒子)约占ρ(PM₁₀₎的1%～13%;沙尘天气的影响区域逐渐加重的顺序为前门<古城<车公庄<农展馆<东四<天坛<奥体中心<定陵;沙尘天气下ρ(PM₁₀₎具有双峰型特征,细粒子(PM_2.5)质量浓度的增加对人体健康影响极为不利.      

小麦干热风灾害综合强度指数研究

干热风是我国北方麦区小麦生育后期经常出现的一种农业气象灾害,现有指标一般将干热风年型划分为无、轻、重3个等级,相同等级的年型之间难以进行相互比较;以往的研究通常只考虑高温低湿型,或将高温低湿和雨后青枯两种类型干热风分开分析,难以全面评价干热风的特点及其影响。本研究利用北方小麦主产区13省(区、市)178个站点1981—2015年小麦生育期内的逐日最高气温、14时相对湿度、14时风速、降水等资料,对干热风指数DHW进行了参数和类型修订,进而构建了涵盖高温低湿和雨后青枯两种干热风类型的干热风综合强度指数(CID);基于小麦因干热风造成的千粒重降低标准,提出了干热风当量日数(EDs)的概念,通过分析EDs与CID的关系,确定了北方小麦主产区各区域基于CID的干热风年型划分等级。干热风综合强度指数(CID)与干热风气象行业标准(QX/T82-2007)年型等级评价结果一致的比例,除新疆重区为84.4%外,其余各区域在90.9%至98.2%之间,表明CID具有较好的普遍适用性。基于CID对代表站点和典型干热风年的干热风时空特征分析表明:华北黄淮小麦主产区干热风强度呈减弱趋势,重区和次重区的变化趋势总体一致;而无论发生区域和发生强度,2001年均为1981—2015年中干热风最重的年份。干热风综合强度指数(CID)的建立实现了干热风强度的指数化综合评价,使具有相同年型等级的站点或年份之间干热风强度的时空对比分析成为可能,可作为现有干热风指标的拓展和补充,用于干热风灾害监测评估研究和服务。     

基于MODIS-NDVI的2000—2018年中国北方土地沙化敏感性时空变化

选择植被覆盖度、湿润指数、大风日数、土壤表层砂粒含量和坡度5个因子作为评价指标,基于多源数据开展了中国北方14省（区）2000—2018年土地沙化敏感性空间分布格局及其动态变化研究,并按土地易起沙尘程度的高低依次划分为极易起沙尘和高度易起沙尘（高敏感等级）、中等易起沙尘（中敏感等级）、轻度易起沙尘和不易起沙尘（低敏感等级）。结果表明：2000—2018年中国北方14省（区）处于土地沙化高敏感等级的面积从48.1%下降至40.4%,处于土地沙化低敏感等级的面积从30.3%上升至38.8%,整体呈土地沙化高敏感等级向中、低敏感等级过渡的趋势。与2000年相比,2018年内蒙古科尔沁、浑善达克和毛乌素沙地及其周边区域极易起沙尘和高度易起沙尘的土地面积明显减小,植被覆盖度的增加和大风日数的减少是这种变化的重要原因。     

近20年盘锦湿地变化特征及影响因素分析

辽河三角洲是我国和亚洲最大的暖温带滨海湿地,盘锦湿地即位于辽河三角洲的核心地带。通过对不同时期卫星遥感资料的对比解译和分类提取,定量分析了近20年盘锦湿地的变化特征;同时从气候变化、土地利用等角度分析了盘锦湿地变化的主要影响因子。结果表明：过去20年来盘锦地区的土地利用格局发生了显著变化,自然湿地正逐渐被农田等人工用地取代,呈现自然湿地面积锐减、人工湿地面积逐渐增多的趋势,变化幅度较大的依次为水体(65.2%)＞滩涂(21.1%)＞水田(20.1%)。湿地水域面积与年降雨量之间存在极显著正相关关系。气候暖干化、土地资源的不合理开发利用等自然、人为因素的耦合作用是盘锦湿地退化的主要原因。     

黑龙江省杨树烂皮病气象预报模型的适应性分析

在构建东北地区杨树烂皮病发生发展气象适宜度预报模型的基础上,选取黑龙江省西部地区5个试验点,以1972-1974年当地杨树烂皮病观测记录为标准,对该模型进行局部地区应用试验.结果表明:仅利用当地气象观测站的气象数据进行气象适宜度等级预报的准确率比较低,总体预报准确率仅为38 07％,而对气象要素进行空间插值能把预报准确率提高到72.16％.此研究可为黑龙江省气象部门进行杨树烂皮病的气象适宜度预报提供技术参考.     

北京地区2019年2~3月供暖结束前后两次污染过程特征分析

以2019年2~3月北京两次污染过程为例,针对气象要素及污染物浓度进行特征分析,利用后向轨迹及WRF-CAMx模式,分析供暖结束前后的污染物演变规律,并探讨气象条件、区域输送及二次转化等对污染过程的影响.结果表明,2月21~24日（过程1）和3月18~20日（过程2）平均ρ（PM_2.5）差异不大,分别为100.1 μg·m^-3和97.2 μg·m^-3,但过程1平均峰值偏高、日变化明显、过程发展迅速和有两个峰值阶段,且为区域性污染,而过程2更倾向于北京局地污染.两次过程逐时ρ（SO₂）均不超16 μg·m^-3,供暖燃煤治理效果显著,但过程1的SO₂存在夜间次峰值,体现供暖排放影响.过程1的ρ（CO）较高,尤其是2月21~22日前后ρ（CO）/ρ（SO₂）升高,且区域中南部城市及北京南部背景站污染高于城区,表明过程1扩散条件不利,且第一个峰值主要受区域输送影响.过程2的ρ（PM_2.5）/ρ（CO）偏高,表明二次生成PM_2.5占比略大;ρ（NO₂）/ρ（CO）、ρ（SO₂）/ρ（CO）和ρ（SO₄^2-）/ρ（PM_2.5）偏大,SOR与过程1持平,表明过程1更有利于气体相态转化,过程2受工业燃煤影响更大.但将过程1分阶段分析显示,过程1第二阶段与过程2的PM_2.5二次生成指征相似,均高于过程1第一阶段,即过程1第二个峰值与过程2主要与本地排放和化学转化相关.WRF-CMAx对污染物演变趋势有较好的再现能力.同化试验对PM_2.5趋势模拟显著提升,提高了与观测的相关性,但模拟值偏低;对NO₂的模拟2月偏低、3月偏高,对SO₂模拟明显偏高有一定纠正;此外,过程2中北京污染物浓度对河北的敏感性相对过程1偏低,即过程1受区域输送影响更大.模式对污染暴发性增长的模拟亟待提升,污染物种类对减排的响应及大气氧化剂和气溶胶性质相关的反馈等可能是影响模拟效果的重要原因,需进一步研究.     

基于GAM模型分析中国典型区域网格化PM2.5长期变化影响因素

为探究中国典型区域地表PM_(2.5)浓度长期时空变化及其影响因素,运用广义可加模型(GAM)对1998～2016年均0. 01°×0. 01°地表PM_(2.5)浓度网格化数据进行分析.典型区域多年平均PM_(2.5)浓度从高到低:华东华中地区(40. 5μg·m~(-3))华北地区(37. 4μg·m~(-3))华南地区(27. 8μg·m~(-3))东北地区(23. 7μg·m~(-3))四川盆地(22. 4μg·m~(-3)).东北地区PM_(2.5)年际变化呈现明显上升趋势;其他地区1998～2007年呈上升趋势,2008～2016年出现下降趋势.在典型区域PM_(2.5)浓度空间分布上,PM_(2.5)浓度分布呈现显著的空间差异,多年来各区域PM_(2.5)浓度高值分布相对稳定. PM_(2.5)浓度变化的单因素GAM模型中,所有影响因素均通过显著性检验,典型区域中对PM_(2.5)浓度变化影响解释率较高的各个影响因素顺序有所不同. PM_(2.5)浓度变化的多因素GAM模型中,均呈现非线性关系,典型区域方差解释率为87. 5%～92%(平均89. 0%),模型拟合度较高,对其变化有显著性影响.典型区域YEAR和LON-LAT均对PM_(2.5)浓度变化影响最为显著.除此之外,气象因子对PM_(2.5)的影响大小在各个区域存在不同.东北地区影响PM_(2.5)最重要的3个气象因子排序为:tp v_(10) ssr;华北地区为:temp tp msl;华东华中地区为:temp tp ssr;华南地区为:temp RH blh;四川盆地为:tp temp u_(10).结果表明,运用GAM模型,能够定量分析区域PM_(2.5)浓度长期变化的影响因素,对PM_(2.5)污染评估具有重要意义.     

边界层方案对华北一次污染过程模拟的影响

采用WRF模式中YSU、MYJ和ACM2 3种边界层参数化方案,利用WRF模式和空气质量模式CAMx对2015年11月11~15日发生在京津冀地区的一次污染过程进行了模拟,同时利用地面气象要素、风廓线、秒探空和空气质量观测数据对3种参数化方案下的模拟结果进行了验证对比.一种基于临界垂直湍流交换系数确定边界高度的方法被用于对比3种参数化方案之间垂直扩散能力的差异.结果表明,MYJ方案对10m风速高估最大（平均高估0.66m/s）,对2m温度和2m湿度低估最小,YSU和ACM2方案对地面气象要素的模拟效果相近;ACM2方案对于边界层内垂直廓线模拟效果优于YSU和MYJ方案,但是3种参数化方案对边界层内风速均存在高估（高估可达2.6m/s）;基于临界垂直湍流交换系数方法定义的边界层高度更能反映大气的垂直扩散能力,MYJ方案边界层高度最小,其模拟的PM_2.5浓度最高;MYJ方案对于地面风速的高估,会降低模拟的区域整体PM_2.5浓度,但是会增加风速较大区域下风向的PM_2.5浓度;ACM2方案对边界层垂直廓线模拟最好,夜间底层垂直湍流交换系数计算值较大,使得ACM2方案对于本次过程中PM_2.5等污染物的模拟优于MYJ和YSU方案.     

2001～2017年全国气溶胶光学厚度时空分布及变化趋势

为探究全国大气气溶胶光学厚度（AOD）的分布及变化特征,利用最新的MODIS/Terra C6.1 550 nm AOD月数据分析了2001~2017年全国AOD的时空分布及变化趋势.结果表明,空间特征：年均AOD空间分布呈现两个显著的高值中心和低值中心,第一高值中心位于以人为气溶胶为主的华北平原、华中地区、长三角地区、珠三角地区和四川盆地,第二高值中心位于以尘埃气溶胶为主的塔克拉玛干沙漠地区,两个低值中心分别位于内蒙古地区东部至东北地区北部以及青藏高原.时间特征：各区域AOD峰值主要出现在春、夏季,塔克拉玛干沙漠地区、四川盆地和珠三角地区AOD在3~4月达到峰值,华北平原、华中地区和长三角地区AOD在5~7月达到峰值.趋势特征：2001~2006年,我国西北地区和内蒙古地区AOD呈现减少趋势,我国中东部地区和西南地区东部AOD呈现增长趋势.2007~2012年,青藏高原和塔克拉玛干沙漠地区AOD变化趋势由减少转为增长,华北平原和四川盆地AOD的增幅减弱,长三角地区AOD呈现弱的下降趋势.2013~2017年,我国大部地区AOD呈显著地下降趋势.     

2013~2021年邢台PM2.5重污染过程输送和增长特性

利用河北邢台2013~2021年的PM_2.5、气象要素和模拟资料,着重针对重度及以上污染过程（SAAP）中PM_2.5增长速率、来源及其与大气环流和风场的关联性进行分析.结果表明,2013~2021年邢台共发生PM_2.5污染过程164次,SAAP 103次.地面环流中倒槽型出现概率较低,但出现污染概率最高（61.1%）,其次为高压控制型;500 hPa为平直西风带控制时重度及以上污染概率最高（20.7%）,槽后型次之（16.1%）.SAAP中PM_2.5小时变化率（ΔPM_2.5）主要在±150 μg ·（m³ ·h）^-1,PM_2.5小时变化率为正（+ΔPM_2.5）贡献约61.7%,其中暴发增长占比约13.9%.北偏东风为与重度及以上污染关联最为紧密的风向.中等风速条件下SAAP中ΔPM_2.5平均值大多低于静小风,但东偏北和南偏西部分风向区间中,中等风速ΔPM_2.5平均值显著高于静小风（与污染传输有关）;较大风速对ΔPM_2.5影响复杂.后向轨迹表明,SAAP中缓慢、快速和暴发增长的后向轨迹可分为北偏西、北偏东和偏南3个主要路径,随增长速度加快,北偏西气团来向占比增大.缓慢增长气团相对湿度（RH）较大（80%以上RH>50%）,快速增长气团RH分布较集中（主要为35%~55%）,暴发增长中的低RH （RH<50%）气团占比明显增加（约63%）.模拟表明SAAP可分为本地累积、北部偏东输送、北部偏西输送、混合输送型和偏南输送这5类,其中混合输送型占比最高,其次为北部偏西输送型.偏南输送、本地累积和北部偏东输送型中出现概率最高的高低空配置均为高空槽后配合地面均压场;北部偏西输送型中地面高压配合高空槽后出现概率最高;混合输送中多种环流配比相对均衡.