1960~2013年华南地区霾污染的时空变化及其与关键气候因子的关系

利用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法对华南地区57个地面气象站的观测资料进行分析,探究近54年华南地区霾日数的时空变化特征及其气候成因.结果表明,年平均霾日数大值区主要分布在广东珠江三角洲(珠三角)地区和广西中东部.54年来霾日数呈现显著的上升趋势,而2008年后有所下降.霾日数的季节变化表现为冬季最多,其次是秋季和春季,夏季最少.2008年以后春、夏、秋3季霾日数有所下降,而冬季仍维持在较高水平.不同等级霾日数在近54年来均有不同程度的上升,霾污染不仅在日数上有明显的增加趋势,而且污染强度在加强.不同地区霾日数的快速增长时期不一样,污染严重和正常污染地区发生在20世纪90年代,而相对清洁地区发生在2000年以后.另外近10年污染严重和正常污染地区霾日数有所下降,但相对清洁地区仍维持快速的增长趋势.近54年华南地区年降水日数、年平均风速、大风日数和年小风日数等气候因子变化结果致使气溶胶粒子的湿沉降减弱,污染物扩散能力下降,霾天气生成概率增加.     

近10年海南岛大气NO2的时空变化及污染物来源解析

利用OMI卫星反演的NO2柱浓度数据,分析了近10年海南岛对流层NO2柱浓度(Tro NO2)和总NO2柱浓度(Tot NO2)的时空变化,同时结合地面风向、SO2排放资料,以及HYSPLIT模式等探究其大气污染物来源.结果表明,海南岛地区大气NO2呈北半部高于南半部、中部山区低于四周沿海的分布特征,其季节变化表现为冬季高、夏季低的特点,其中夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季浓度偏高与珠江三角洲地区的外源输送作用有密切联系.近10年海南岛大气NO2冬夏季有相反的变化趋势,冬季逐年下降,夏季则有弱的上升趋势.其原因可能是夏季大气污染物以本地排放为主,冬季外源输送起主要贡献作用.海口市Tro NO2与珠江三角洲地区的有利风向日数相关系数为0.84,通过了99%的信度检验.后向轨迹分析表明,2013年12月影响海口市的3条气流移动路径,均不同程度的经过珠江三角洲地区,进一步表明海南岛冬季大气污染物主要以珠江三角洲地区的外源输送为主.     

1960~2013年我国霾污染的时空变化

利用近54年（1960～2013年）我国霾日以及一些相关气象要素的观测资料,采用气候倾向估计、聚类分析、累积距平和突变检验等多种方法,分析了我国霾日数变化特征.结果表明：我国的霾污染主要发生在中东部和南部,尤以北京、山西中部和南部、河南局部地区、长江三角洲和珠江三角洲等地最为严重,我国西部和东北部地区相对较少.霾日发生的频率总体呈增加的趋势,而且与能源消耗总量有很好的正相关关系.我国霾日数的增加除了依赖于污染源排放加剧外,不利的气候条件加剧了霾天气的发生.近54年降水日数、平均风速、日照时数和相对湿度与霾日数的相关系数分别为-0.653、-0.635、-0.462和-0.699,远远超出了99.9%的信度检验标准.聚类分析表明,上升极显著、上升显著和上升明显的站点年平均霾日数近年来均有加速上升的趋势,其累积距平的变化趋势为下降-平缓-上升型.轻微上升站点上升时期为20世纪60年代至70年代末与2000年之后,累积距平为多波动型.轻微下降与下降明显的站点快速上升时期为60年代至70年代末,随后均有不同程度的下降,累积距平呈上升-平缓-下降型,且在1992～1993年间霾日数发生了由多到少的突变.     

2014—2016年海口市空气质量概况及预报效果检验

本文主要基于CUACE模式在海口市的预报产品,结合2014年3月—2017年2月海口市AQI、PM_2.5、PM₁₀和O₃的实况资料进行预报效果检验.结果表明,①近3年海口市空气质量等级主要以优和良为主,但仍有少部分天数以PM₁₀、PM_2.5和O₃为首要污染物,分别占所有首要污染物天数的27.6%、29.5%和42.9%,其中O₃上升幅度较快.②CUACE模式能较好的模拟出AQI和3类污染物浓度的变化特征,其中PM_2.5的预报值与实测值最为接近,而PM₁₀和O₃普遍偏低.③日平均浓度的预报效果检验表明,PM_2.5的标准误差（RMSE）最小,AQI和PM₁₀次之,O₃最大.3个时次预报平均偏差（MB）和归一化偏差（MNB）均为负值,表明CUACE模式预报的污染要素浓度均偏低于实测值.④海口市空气质量为优等级时,TS评分最高;无首要污染物时,首要污染物预报的TS评分最高,但首要污染物为PM_2.5、PM₁₀或O₃时,TS评分均偏低.     

基于卫星遥感的海南地区对流层NO2长期变化及成因分析

利用OMI卫星反演的较高分辨率(0.125°×0.125°)对流层NO_2(Tro NO_2)柱浓度数据,分析了近12年海南岛TroNO_2柱浓度的时空变化,同时,结合MODIS卫星反演的气溶胶光学厚度(AOD)资料、海口市空气质量指数(AQI)、GDP、SO_2排放总量,以及民用汽车保有量等探究其长期变化与成因.结果表明:海南地区TroNO_2柱浓度空间分布表现为北半部高于南半部、四周沿海高于中部山区的特征,其中,北部地区最大值可达20×1014molec·cm~(-2)以上.近12年来海南地区TroNO_2柱浓度表现为上升的变化趋势.季节变化表现为冬季高于夏季,夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季偏高与旅游过冬人口增多和外源输送作用有密切联系.四季TroNO_2柱浓度均有不同程度的上升,而且季节差异在2010年以后有增大的趋势.海南地区TroNO_2柱浓度分布与岛上经济水平和人口分布关系密切,海南地区民用机动车拥有量近10年呈现快速的增加趋势,机动车尾气NO_2排放也不容忽视.     

南京城市下垫面变化对夏季臭氧浓度的影响研究

利用南京基准地面气象站1951~2010年的气象数据分析南京气象要素的长期变化,利用2007年南京草场门大气污染物监测数据探讨O3同气象要素之间关系并分析气象要素改变对污染的可能影响,结合WRF-CALGRID模式基于2008年7月的情景模拟研究1990年代以后南京城市下垫面变化对气象要素变化的贡献,并分析其对O3浓度的影响.结果显示,南京气温呈现增长趋势,平均风速、大气湿度、日照时数呈现降低趋势.气温与O3浓度呈一定的正相关关系、较小的风速和相对湿度有利于O3的生成.城市下垫面的增加使得南京城区气温增高超过1℃、风速减小0.4m/s、湿度下降0.5g/kg、混合层高度增加100m.气象要素的改变使地面NOx浓度减小,最大减小量超过6×10-9.对O3浓度的影响有增有减,南京市北部、西部增加,增加量超过2×10-9,主要受温度增加、风速减小以及NO的垂直输送影响;主城区的南部、东部O3浓度减小,减少量1×10-9~3×10-9,主要受混合层高度增加的影响.     

海口市臭氧浓度统计预报模型的构建与效果评估

主要利用2015~2020年海口市臭氧（O₃）浓度资料和ERA5再分析资料,基于污染物浓度控制方程挑选出海口市O₃-8h浓度（日最大8 h滑动平均）的15个关键预报因子,构建了多元线性回归模型（MLR）、支持向量机模型（SVM）和BP神经网络模型（BPNN）,并对2021年海口市O₃-8h浓度进行预测和效果检验.结果表明,O₃-8h浓度与关键预报因子的相关系数绝对值主要分布在0.2~0.507之间,其中1 000 hPa的相对湿度（RH₁₀₀₀）和风向（WD₁₀₀₀）,875 hPa的经向风（v₈₇₅）的相关系数绝对值超过了0.4,具有较好的指示作用.3个预报模型基本能预报出海口市O₃-8h浓度冬半年偏高,夏半年偏低的变化趋势,其中BPNN模型的标准误差（RMSE）数值最小（22.29 μg·m^-3）.实测值与3个统计模型预报值的相关系数从大到小排列为：0.733（BPNN）>0.724（SVM）>0.591（MLR）,均通过了99.9%的信度检验.O₃-8h浓度等级预报的结果检验表明,3个预报模型的TS评分均随着O₃-8h浓度等级的上升而下降,而漏报率（PO）和空报率（NH）随着O₃-8h浓度等级的上升而上升.SVM和BPNN模型在3个等级预报中TS评分均略高于MLR模型,特别是在轻度污染等级,TS评分还维持在70%以上,具有较好的预报性能.     

海口市PM_(2.5)演变特征及其与气象因素的关系

利用海口市PM_(2.5)逐时数据、常规气象观测资料、FNL全球分析资料和HYSPLIT模式,对比分析海口市PM_(2.5)变化特征及其与气象因素的关系。结果表明:(1)2014年1月1日至2016年6月30日,海口市PM_(2.5)日均值以达到《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)一级标准为主;年均值为23μg/m~3,达到GB 3095—2012二级标准;月均值整体呈周期性波动,秋冬季高、春夏季低;季节均值排序为冬季秋季春季夏季。(2)降水对PM_(2.5)有清除作用;风速加大会使PM_(2.5)浓度减小。(3)污染个例分析表明,海口市PM_(2.5)浓度增大,是因为东北风将外地污染物传输经过本地,并配合有利的天气形势,最终造成大气污染事件的发生。     

基于轨迹模式分析海口市大气污染的输送及潜在源区

基于2013—2018年海口市空气质量资料,利用HYSPLIT模式和美国国家环境预报中心(NCEP)提供的FNL资料,模拟近6年海口市500 m高度气流48 h的后向轨迹,分析了不同季节气流轨迹分布、聚类分析和潜在源区分布概率(WPSCF)特征.结果表明:近6年海口市的空气质量等级主要以优和良为主,占所有天数的97.1%,有2.9%的天数达到了轻度污染及其以上级别,O_3从2015年开始成为海口市最主要的大气污染物.海口市影响气流有明显的季节变化,冬季主要受内地的大陆气流和东南沿海气流影响,春季和秋季以东南沿海气流为主,夏季多为来自西南方向的海洋性气流.气流轨迹和WPSCF的空间分布均表明,广东省是海口市大气污染物超标的主要贡献源区,此外,福建、江西、湖南和广西东部等地的潜在贡献也较大.     

2017年10月海南省一次臭氧污染特征及输送路径与潜在源区分析

为了探讨2017年10月海南省一次O₃污染过程的气流轨迹、输送路径和潜在源区,采用海南省18个市县的AQI值、6类大气污染物质量浓度资料以及相关气象观测资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型进行分析.结果表明:①2017年10月海南省有13个市县首要污染物为O₃的天数比例超过80%,其中9个市县达100%.2017年10月26日澄迈县和儋州市AQI值分别为171和151,均达中度污染等级,7个市县达轻度污染等级.②气象要素与AQI和污染物质量浓度之间均存在较好的相关关系,ρ(O₃)、AQI与相对湿度的相关系数分别为-0.701和-0.685,均通过了99.9%的信度检验.③卫星反演结果表明,此次污染过程与外源输送关系密切.影响气流主要来自内陆地区的长距离气流、中短距离气流和来自东南沿海的中短距离气流,三支气流影响时段对应的海口市AQI值分别为83、69和61,对应的ρ(O₃)分别为和135.0、119.6和102.3 μg/m3.④通过计算PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(浓度权重轨迹)发现,广东省为海南省的主要潜在贡献源区,湖南省、江西省、江苏省、浙江省和福建省等地区也有一定的潜在贡献.研究显示,2017年10月海南省出现的O₃污染过程中,污染物来源以外源输送为主.