2014年2月下旬京津冀持续重污染过程的静稳天气及传输条件分析

利用常规气象观测资料、空气质量监测资料、再分析资料和数值模式资料,分析了2014年2月20-26日京津冀地区持续重污染天气过程的环流背景、气象要素特征、静稳天气条件和传输条件.结果表明：2月20-26日,亚洲东部受弱高压脊控制,京津冀及周边地区位于地面高压后部,等压线较为稀疏,气压梯度小,造成地面风速较小;与此同时,混合层高度低,通风系数小和逆温存在,构成重污染天气出现和维持的气象条件,均不利于大气中污染物和水汽的垂直和水平扩散.静稳天气指数对于重污染天气有一定的指示意义,高静稳天气指数通常对应高PM_2.5浓度,且二者变化趋势一致性高;2月20-26日静稳天气指数总体上大于2014年1-3月其他几次污染过程,且在高位长时间维持,造成此次污染过程更严重.此外,传输条件也是京津冀重污染天气的主要成因：地面高压西侧的偏南或偏东气流有助于污染物和水汽向京津冀地区输送和聚集,使能见度进一步降低、污染物浓度进一步升高.     

2016～2020年北京城区和郊区PM2.5爆发性增长特征对比研究

利用PM_2.5浓度、气象要素、NCEP以及ECMWF再分析资料等,对比分析2016～2020年北京城区和郊区的污染特征,根据多种阈值指标定义爆发性增长过程,并着重分析爆发性增长过程中的环流形势以及污染物的不同来源.结果显示,北京城郊全年污染日数呈逐年下降趋势,但秋冬季的污染日数占比2016～2017年逐年下降,2018～2020年逐年升高,城区污染改善速度慢于郊区.2016～2020年城郊污染持续时长一般≤3d,城区≥2d的污染日次数均多于郊区,且均呈逐年下降趋势.城区和郊区细颗粒物污染存在明显的相互影响特征,城区对郊区的影响更为显著.城郊爆发性增长次数和爆发性污染占比整体先下降再升高.城区发生的爆发性增长过程次数多于郊区,但爆发性污染占比城区低于郊区.爆发性增长过程出现概率≥10%的地面天气形势为均压场型和高压前部型,高空形势为纬向环流和槽后型.城区传输型爆发性增长过程出现概率最高的天气形势为高空槽后配合地面高压前部型,占比可达37.0%,郊区传输型爆发性增长过程出现概率最高的天气形势为高空纬向环流配合地面高压前部型,占比可达31.6%,城区和郊区本地型爆发性增...