沈阳一次严重污染天气过程持续和增强气象条件分析

2015年11月7-9日沈阳出现罕见的持续严重污染天气,采用环流形势、地面常规气象观测、污染物浓度观测、风廓线雷达及雨滴谱资料等,对此次污染成因进行了研究.结果表明:在此次严重污染天气过程中,连续22 h AQI≥500,首要污染物均为PM_2.5,其异常峰值最高达到1308μg/m3;ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的相关系数分别达到0.996、0.602、0.891,并且ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁₀）、ρ（CO）的正相关性更为显著;在污染的同时出现了降水,11月7和8日的日降水量分别为9.9和2.3 mm,但降水对污染物的稀释和清除作用并不明显.稳定的大尺度环流和对流层内中低层大气层结持续稳定、连续4个时次的探空曲线显示925~850 hPa之间存在多个逆温层（逆温强度最大可达5℃）、相对湿度较大（日均相对湿度在75%以上）,是此次严重污染天气持续的有利气象条件.风廓线雷达探测的整层大气垂直速度很小,多介于-1~1 m/s之间,并且近地面2 m/s以下弱下沉的垂直速度为严重污染天气过程提供了较好的动力条件.此外,近地面风力可达3~4级,有利于上游污染物的水平输送.研究显示,此次严重污染天气过程还与外围秸秆集中燃烧所导致的大量污染物长距离输送有密切关联.      

北京冬奥会同期空气污染数值模拟

第24届冬季奥运会将于2022年2月4—20日在我国北京市和河北省张家口市联合举办,主要会场有北京奥体中心、北京延庆县和张家口市崇礼县.为了模拟分析冬奥会空气质量情况,利用冬奥会同期(2006—2016年2月)北京市和张家口市空气质量资料及韩国气象厅天气图资料(2013—2016年2月),分析该时段重污染发生的频次,统计不利于污染物扩散的天气形势出现概率及污染传输路径,并结合嵌套网格空气质量预报模式(NAPQMS),评估不同减排方案对ρ(PM_2.5)的影响.结果表明:① 2006—2016年冬奥会同期,北京奥体中心和延庆县发生重污染天气的概率分别为17%和9%,污染发生的风险频率为北京奥体中心>延庆县>张家口市,并且北京奥体中心和延庆县在2月13—16日易出现持续的重污染天气过程;② 2013—2016年2月不利于污染扩散的天气形势出现概率较为频繁,尤其在850 hPa高度和地面,不利天气形势出现的概率分别为35%和41%;地面偏南风易将在北京西南方滞留较长时间的污染气团沿太行山输送至北京;③ 冬奥会期间,若于2月2—12日及17—20日将京津冀及周边城市污染物排放量在当前的基础上减排50%、2月13—16日减排75%,将可能不出现重污染日.严格控制北京及周边地区的大气污染物排放是保障冬奥会期间空气质量的必要措施.      

2015年10月南京霾污染过程分析

为探讨南京秋季霾污染过程发生的主要影响因素,利用南京信息工程大学太阳光度计观测霾污染发生天气下AOD（aerosol optical depth,气溶胶光学厚度）数据,计算AE_440-1020（?ngstr?m Exponent,波长指数）以及a₂（光谱曲率）,结合CALIPSO（Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations）卫星气溶胶组分分析以及MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）火点数据,对2015年10月南京霾污染过程进行分析.结果表明:2015年10月出现的两次霾污染过程期间南京地区AE_440-1020均高于1.0并且a₂呈负值,其中10月16日AQI达到峰值（201）,AOD₅₀₀达1.51,AE_440-1020达1.37,a₂达-0.77;这两次较为严重的霾污染过程均主要由人为因素（工业污染、城市建设、生物质燃烧、汽车尾气排放等）产生的细粒子所致.后向轨迹分析发现,2015年10月16日南京地区霾污染天气发生的主要原因是区域型污染,同时受长距离输送影响,大量携带人为因素产生的细粒子以及少量沙尘等污染物的空气团途经内蒙古、山东等地到达南京,加剧了当日的污染程度;2015年10月23日南京地区霾污染天气的发生则主要受长距离输送影响,同时也受到区域型污染影响,加剧了当日的污染程度.研究显示,在稳定的气象条件下,较高的相对湿度、较低的地表风速、低混合层高度以及贴地逆温的出现是诱发霾污染天气产生的有利气象条件.      

青岛近海冬季大气生物气溶胶中微生物活性研究

为了研究生物气溶胶中微生物活性水平和活性粒径分布特征,于2015年11月~2016年1月在青岛近海运用分级生物气溶胶采样器连续采集了生物气溶胶样品,并用荧光素二乙酸酯(fluorescein diacetate,FDA)水解法进行了活性测定.结果表明,采样期间青岛地区气溶胶中微生物活性水平(以荧光素钠计)范围为21.89~108.59 ng·m~(-3),平均值为59.43 ng·m~(-3).微生物活性的粒径分布呈现活性随粒径增大而增大,粗粒径(2.1μm)高于细粒径(2.1μm)的特征,在7.0μm粗粒子上所占比例最高,平均为24.06%.冬季微生物活性在一天当中变化较大,并未呈现出明显的昼间变化规律.相关性分析显示采样期间微生物活性与风速之间存在显著正相关关系(r=0.445,n=33,**P0.01),与温度、湿度和紫外线强度等气象因素以及AQI、PM_(2.5)、PM_(10)、CO、NO_2、O_3、SO_2等因子无显著相关性.气团来源对微生物活性具有明显影响.晴天微生物活性平均水平为100.33 ng·m~(-3),霾天微生物活性降低,平均水平降为56.53 ng·m~(-3),随着雾-霾天持续出现,活性迅速降低至晴天水平的37.7%,可见持续雾-霾天对微生物活性的影响更大.     

三种观测标准的霾日与空气污染日对比分析

目前气象观测业务和空气污染分析中存在对霾日统计的分歧,甚至出现空气污染日无霾的现象,对霾观测标准的科学划分,显得非常重要和紧迫。利用2013—2015年廊坊市气象观测站能见度、相对湿度、霾人工观测资料和廊坊市环保局AQI、PM25浓度等气象环保资料,对目前观测业务和空气污染分析中常用的三种霾观测、统计方法进行了对比分析。分析发现:目前廊坊气象观测站所依据的记录霾天气现象的标准,与实际大气污染相趋甚远,不能反映实际的空气污染状况,建议国家及省级相关部门及早根据实际情况,更新霾观测标准,更好地为当前大气污染的防治工作提供客观依据。     

本溪地区灰霾天气时空分布特征分析研究

近年来,灰霾天气对本溪地区的影响越来越严重,由霾引发的环境污染对人们生产生活造成的影响也越来越大,因此对灰霾天气发生的时空分布特征的研究就尤为重要.文章运用本溪地面观测2012-2014年本溪市、本溪县、桓仁县3个国家基本站的观测资料,对霾日进行筛选和统计,分析本溪地区霾日发生的时空分布特征,本溪地区霾日数呈逐年增长趋势,2014年霾日数增长迅速.本溪地区冬半年霾日明显多于夏半年,两县霾日少于市区,空气质量优于市区.     

2015年石家庄市采暖期一次重污染过程细颗粒物在线来源解析

近年来,我国北方采暖期的大气污染问题备受关注.以2015年11月24日至12月4日石家庄地区一次重污染过程为例,采用大气细颗粒物实时在线源解析技术,对不同时段细颗粒物来源解析结果和各类源粒径分布、重污染期间各类源的质谱特征,结合气象条件进行综合分析.结果表明：重污染期间主要污染物来源为燃煤、工业工艺、机动车尾气和二次无机源;低压、静稳条件和低空传输共同作用下,以燃煤及工业工艺源排放颗粒物为主的细颗粒物严重累积,二次转化加剧,导致此次重污染的发生;来自燃煤源的颗粒物以混合碳为主,工业工艺源以金属为主,机动车尾气源以元素碳和金属锰为主,纯二次无机源以二次无机离子为主,来自扬尘源的颗粒物以铝、钙、铁和硅酸盐为主,生物质燃烧源以左旋葡聚糖LEV为主,餐饮源以有机酸为特征信号;与重污染前后不同,八类源于重污染发生期间在整个粒径段呈现均匀分布状态.     

2013-2015年上海市霾污染事件潜在源区贡献分析

统计分析2013-2015年上海市每个月不同空气质量等级天数比重,根据HYSPLIT（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory）后向轨迹模型对3年内的12月份影响上海地区的污染气团进行了综合聚类分析和逐年聚类分析.在综合12次严重霾事件的后向轨迹基础上,结合上海实时公布的PM_2.5小时浓度资料,对潜在源贡献因子PSCF（Potential Source Contribution Function）和浓度权重轨迹CWT（Concentration-weighted Trajectory）进行分析与比较,研究重霾期间影响上海PM_2.5质量浓度的潜在源区及不同源区对PM_2.5质量浓度的贡献差异.结果显示,上海市3年期间12月份霾颗粒物外来源主要输送渠道为西北路径和北方路径,源自于西北方向的气团比重占总气团的50.4%,北方向的气团几乎都经过海洋后进入上海地区.影响上海地区PM_2.5质量浓度的潜在源区主要分布在安徽、江苏和山东地区,此外江西北部、浙江北部、河北南部及山西少部分地区也对重霾事件中的污染物颗粒有一定程度的贡献.     

西安市重污染与清洁天PM2.5组分及其活性氧物质对比

针对重霾污染,在西安市冬季重污染日(2015-11-30~2015-12-09)和清洁日(2016-01-13~2016-01-22)各进行了为期10d的PM_(2.5)采集,测量其中的有机碳、元素碳,及NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-)等无机水溶性离子,探讨两种污染条件下的组分特征及其成因.结果表明:观测期,重霾日和清洁日PM_(2.5)质量浓度分别为(170±47.5)μg·m~(-3)和(48.6±17.9)μg·m~(-3),且重霾日伴随低能见度、高湿静风等多种不利气象条件;重霾日二次无机离子(NH_4~+、NO_3~-、SO_4~(2-))组分占PM_(2.5)质量浓度的49.8%±13.1%,而清洁日为19.4%±5.95%,并且重霾日硫氧化速率(sulfur oxidation ratio,SOR)和氮氧化速率(nitrogen oxidation ratio,NOR)分别为0.282±0.157和0.269±0.124,远高于清洁日(SOR和NOR分别为0.189±0.057和0.077±0.046),重霾日二次有机组分浓度[(6.22±3.87)μg·m~(-3)]是清洁日[(1.44±1.63)μg·m~(-3)]的5倍,表明二次污染及不利气象条件是造成重霾期间相关组分浓度升高的重要原因.最后,通过二氯荧光黄双乙酸盐(2',7'-DCFH)化学荧光分析法测定了其中活性氧物质(reactive oxygen species,ROS)的浓度,探讨其对于二次无机组分形成的影响,结果表明观测期ROS平均浓度(以H_2O_2计)分别为(4.99±1.54)nmol·m~(-3)(重霾期),(0.492±0.356)nmol·m~(-3)(清洁期),二次反应及积累效应可能是西安重霾条件下ROS浓度升高的主要原因.NO_3~-、SO_4~(2-)与ROS均呈现正相关(P0.05),表明ROS可能通过二次氧化过程参与到二次无机组分形成过程中.     

天津冬季一次重污染过程颗粒物中水溶性离子粒径分布特征

为研究天津冬季重污染天气过程中颗粒物水溶性离子的粒径谱分布及二次离子生成机制,于2014年1月利用Anderson撞击式分级采样器在中国气象局天津大气边界层观测站内采集颗粒物样品,并使用离子色谱仪分析Na~+、NH_4~+、K~+、Mg~(2+)、Ca~(2+)、Cl~-、NO_3~-、SO_4~(2-)等8种水溶性无机离子(TWSII).结果表明,采样期间PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度均值分别为(138±100)μg·m~(-3)和(227±142)μg·m~(-3),粗、细粒子中TWSII的平均浓度分别为(34.07±6.16)μg·m~(-3)和(104.16±51.76)μg·m~(-3).细粒子中SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+这3种离子的浓度远高于其他离子,且相关性较好,粗粒子中NO_3~-、SO_4~(2-)、Cl~-浓度较高.随着污染程度加剧,细粒子中TWSII浓度增加明显,粗粒子中则变化不大.水溶性离子的粒径谱分布显示,SO_4~(2-)以单模态分布,优良天峰值出现在0.43~0.65μm,NO_3~-在优良日呈现三模态分布,峰值分别出现在0.43~0.65、2.1~3.3和5.8~9.0μm,NH_4~+呈双模态分布,优良日峰值出现在0.43~0.65μm和4.7~5.8μm,污染日3种二次离子峰值均以0.65~1.1μm的单模态分布为主,与三者之间的热动力平衡过程有关.细粒子中NH_4~+除与SO_4~(2-)和NO_3~-结合外,还与部分Cl~-结合,粗粒子中NH_4~+全部与NO_3~-和SO_4~(2-)结合后,剩余的NO_3~-和SO_4~(2-)与其他阳离子结合.