海陆风对天津市PM2.5和O3质量浓度的影响

静稳天气下局地环流往往会对污染物的传输扩散起重要作用.根据天津市地处渤海西岸,常年受到海陆风影响的特点,综合气象、环境资料及HYSPLIT模型,针对沿海、市区、城郊、山区等代表性站点,研究了海陆风对天津市ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）的影响.结果表明:①2015年天津市海陆风天数为78 d,占全年的22%;海陆风多集中于6-9月,其中,7月海陆风日最多、2月最少.②ρ（PM_2.5）和ρ（O₃）季节性变化和空间分布特征不同.春、夏两季ρ（PM_2.5）山区最高、城郊最低;秋、冬两季ρ（PM_2.5）市区最高、山区最低.春、秋两季ρ（O₃）沿海最高、市区最低;夏季ρ（O₃）山区最高、沿海最低.③海陆风对ρ（PM_2.5）有扩散作用,对ρ（O₃）有增加作用.海陆风对沿海ρ（PM_2.5）扩散作用最为明显,致使冬、秋两季ρ（PM_2.5）分别下降20.2%和7.9%;对城郊ρ（O₃）增加作用最为明显,致使秋、夏两季ρ（O₃）分别升高39.8%和16.2%.④个例研究表明,海风向内陆推进过程中垂直方向最高可达1 000 m,受海风影响天津市ρ（PM_2.5）下降,陆风使得ρ（PM_2.5）小幅上升,海陆风总体起扩散作用;海陆风使天津市ρ（O₃）日变化出现3个峰值,日均值明显增大,其中,城郊增幅（68.2%）最大.研究显示,海陆风对天津市ρ（PM_2.5）有扩散的作用,但会增高ρ（O₃）.      

气象条件对天津冬季低层大气中PAN浓度的影响

采用在线仪器监测分析2017年冬季天津气象铁塔220m观测平台大气中过氧乙酰硝酸酯（PAN）的体积浓度,并结合污染物资料、气象观测资料和后向轨迹分析造成PAN高值的影响因素.观测期间天津城区大气中PAN的体积浓度平均值为（0.57±0.54）×10^-9,PAN体积浓度存在2个峰值,大体上对应着2次重污染过程.PAN与O₃间不存在明显的相关性,但与PM_2.5质量浓度相关性较好,表明光化学反应并非影响冬季PAN浓度的唯一因素,后向轨迹的聚类分析以及改进的静稳指数显示远距离输送和本地积累对PAN浓度的时空分布发挥了较大作用.对观测期间一次重污染天气过程中温度、相对湿度和风的垂直廓线,以及混合层厚度等气象条件的分析表明,PAN浓度上升既受到区域输送影响,也与静稳天气下的污染物积累有关.     

天津一次重污染天气过程气象成因及预报分析

利用NCEP/NCAR和FNL再分析资料以及NOAA扩展重建海温资料,结合2014年2月观测资料,探讨了2014年2月21-26日天津重污染天气过程的气象成因及预报分析。结果表明,重污染期间,东亚大槽和东亚冬季风呈现偏弱的态势,天津出现明显东南风异常且河北以南地区存在大范围高湿区,近地面层存在弱气流辐合且维持弱偏东或偏南风,对流层中低层为弱辐散下沉气流和西南气流,同时也存在逆温层结,这种静稳条件有利于黄渤海及河北以南的水汽和污染物平流输送至天津且在近地面聚集。HYSPLIT模式模拟显示污染物来源于河北省中南部,以平流和弱辐散沉降的方式输送至天津。湿度条件对于重污染天气的产生仅是必要条件,污染物大量聚集才是重要条件。WRF-CMAQ模式短期内能较好模拟重污染期间PM_(2.5)浓度空间分布及重污染天气结束时间;重污染同期及前期秋季阿留申群岛南部海域持续出现显著正海温距平,可以用作中长期预报的一个参考因素。     

天津市区县间大气污染相互传输贡献研究

灰霾污染是当前天津市面临的首要大气污染问题。应用MM5/CMAQ模型,选取1月和7月作为冬、夏两季典型代表月份,采用源开关法,对天津市各区县之间的PM2.5污染相互传输贡献进行识别分析。结果表明,天津市各区县间的相互污染影响具有较显著的季节变化和区域分布特点。在冬夏两季的北辰和滨海新区,50%以上污染都来自于本区域贡献。冬季,中心城区和平、河东、河西、南开、河北约30%的污染来自于本区域贡献;夏季,中心城区来自本区域贡献大幅减少,而静海、宁河、津南及东丽等区来自本区域贡献比重较冬季有所增加。总体而言,滨海新区和北辰区主要受本地污染源影响,其他区域受外部源贡献影响较大。研究结果为筛选重点控制区域,制定城市大气污染治理控制方案提供科学依据。     

天津市大气中PM10、PM2.5及其碳组分污染特征分析

2007年12月~2008年10月期间,分3个时段,设置2个点位,采集了天津市大气环境中PM10和PM2.5样品.用热光反射分析仪测定样品中的碳组分含量,并用OC/EC最小比值法估算二次有机碳(SOC)的浓度.结果表明,市区采样点颗粒物浓度高于郊区,2个采样点的颗粒物浓度变化趋势一致.5月份 PM2.5/PM10比值最小,主要由于土壤风沙尘对PM10的贡献较大.PM10和PM2.5中的有机碳(OC)、元素碳(EC)浓度12月份最高,且变化趋势相同.OC占总碳(TC)比例较高,PM10中OC/TC为0.60~0.83,PM2.5中OC/TC为0.55~0.81.碳组分主要集中在PM2.5中,PM10中约有76%的OC存在于PM2.5中.12月份的SOC浓度最高,与12月份的气象条件和污染源排放等因素有关.     

采暖对天津近地层PM2．5污染特征的影响

为探讨天津城区冬季采暖对近地层颗粒物污染特征的影响,于2006年11月采用TEOM系列RP1400a环境颗粒物监测仪观测PM2.5质量浓度,并使用DX-120离子色谱仪分析水溶性无机离子.结果表明:天津城区PM2.5污染较为严重,其垂直分布特征为120m处PM2.5质量浓度最高,40m处次之,220m处最低,显示出与北京气象塔观测实验的明显差异.PM2.5质量浓度采暖期明显高于非采暖期,非采暖期逐时变化呈单峰态,与人类活动密切相关,采暖期呈现多峰态,可能足取暖燃煤(油)的24 h连续排放与人为源叠加所致.气象条件对PM2.5质量浓度的影响显著,低风速,高相对湿度有助于PM2.5质量浓度的增大.水溶性离子的浓度水平和分布特征显示,采暖期存在明显的二次离子生成特征,SO42-、NO3-和NH4 三种离子所占比例显著高于非采暖期.     

基于无人机探空和数值模拟天津一次重污染过程分析

污染发生在边界层中,边界层热力和动力垂直结构对重污染天气形成有显著影响.本文基于无人机探空、地基遥感观测和数值模式,开展天津地区2019年1月10~15日重污染过程期间边界层垂直结构及污染成因分析,以期加强北方沿海城市边界层过程对重污染影响规律认知,提升重污染天气预报预警准确率.结果表明：大气温度层结对重污染天气形成、持续和消散有显著影响,此次过程伴随逆温层的发展和消散,PM_2.5高浓度区白天向大气上层发展,高度可达300 m以上,夜间向近地面压缩,高度在100 m左右;雾天气出现并在白天维持,改变了边界层垂直结构特征,雾顶逆温的持续存在抑制了污染物向大气上层扩散,使得白天湍流垂直混合过程贡献明显下降,导致近地面重污染天气维持和发展;过程期间区域输送贡献率为66.6%,边界层垂直结构与重污染天气区域输送密切相关,区域污染物输送高度主要出现在边界层顶部以及雾顶逆温层以上的大风速层处,且随着边界层和雾顶抬升高度的变化,通过下沉运动影响地面,形成北部弱高压天气控制下静稳天气区域输送;边界层垂直结构影响冷空气对空气质量的改善效果,S3阶段雾顶的强逆温导致冷空气无法通过湍流切应力传导到地面,在高低空存在明显的风速差,冷空气影响地面时间延后,作用减弱,重污染天气无法彻底缓解.     

天津城区秋冬季黑碳气溶胶观测与分析

利用天津大气边界层观测站2010年9月—2011年1月黑碳气溶胶、PM2.5质量浓度、大气能见度及常规气象观测数据,研究天津城区秋冬季黑碳气溶胶污染特征.结果表明,天津秋冬季黑碳气溶胶质量浓度均值7.24μg.m-3和6.46μg.m-3,分别占PM2.5质量的9.42%和7.98%,其吸收作用分别贡献大气消光的17.2%和17.6%;采用最大频数浓度法计算黑碳浓度本底值为2.50μg.m-3;黑碳浓度的日变化特征与天气过程有关,雾和霾天气下黑碳浓度较高,降水利于清除黑碳污染,秋季高浓度黑碳除局地源污染外,可能还与河北、山西、天津等地燃烧秸秆有关.     

黄、渤海恶劣天气影响船舶安全的风险预估技术初探

在黄渤海船舶类型调查和事故调查的基础上,将船舶航行作为由人-船-环境组成的多因素复杂系统,将气象海况条件作为操船环境因素之一,依据风险决策ALARP准则,调查得到黄海、渤海海区大风浪条件下5 000 t以下货船和客滚轮的不同风险等级标准,具有一定的可操作性。依托精细化的数值预报产品,建立气象保障支持系统,并加工不同船舶的风险预估产品。对实际出现的海难事故进行风险预估,证明了方法的可用性。还需要研究更多船型的风险预估方法和黄海、渤海海区航行船舶的风险区划;已有方法也有待深化。