北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析

为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016～2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16～22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%～69. 3%.     

2015年冬季京津冀两次重污染天气过程气象成因

为了分析京津冀地区2015年11月27日~12月1日和12月19日~25日这2次重污染过程,从环流形势、大气稳定度条件、动力条件、水汽条件、近地层风场输送等几个方面对重污染天气的形成机制展开分析,结果表明：这2次重污染天气过程均属于静稳型,津京冀各地重度以上污染时长均超过50%.在大范围静稳形势存在时,过程一期间边界层内的垂直扩散条件较过程二偏弱,过程一期间地面辐合线位置偏北且维持不动,过程二期间辐合线位置偏南且略微南北摆动,导致了2次过程重污染区域和污染增长速率的不同.对北京而言,过程一前期降雪融化提供了有利水汽条件,弱偏南风有利于污染物和水汽的输送,混合层高度持续异常偏低（京津冀平均混合层高度339m）、过程期间伴随弱下沉运动（0~2Pa/s）、多层逆温（且厚度大）造成日变化不明显,地面辐合线在北京中部维持等多重因素,使得污染浓度极高,北京地区PM_2.5峰值浓度达593mg/m³.过程二前期采取了减排措施,能见度和PM_2.5日变化大、污染发展较过程一前期平缓;后期不利气象条件叠加污染排放,导致了PM_2.5爆发式增长,其中邢台PM_2.5峰值浓度达70mg/m³,增长率超过7.2mg/（m³·h）.     

能见度与PM2.5浓度关系及其分布特征

利用相对湿度、能见度和PM_(2.5)质量浓度观测数据,针对不同相对湿度下,建立了消光系数与PM_(2.5)质量浓度之间线性关系,并分析了相关关系的全国分布特征.结果表明,我国中东部大部分地区在一定相对湿度区间内均可建立线性相关关系,而且相关性较好,相对湿度40%～90%区间内的平均相关系数高于0. 75,其中北京相关系数高达0. 9.北京、长三角和四川等地的PM_(2.5)单位质量消光效率在同等相对湿度下明显大于其他地区.不同地区湿度对能见度影响程度不同,北京等地在相对湿度大于90%时相对湿度对能见度作用大于PM_(2.5),而广州在相对湿度大于80%时相对湿度的作用明显增强.利用能见度反算北京地区PM_(2.5)浓度可知,1980～1996年,PM_(2.5)浓度年际变化不大,受采暖方式影响冬季PM_(2.5)浓度显著较高; 1997～2009年呈现缓慢下降趋势; 2010～2012年呈现上升趋势. 1980年以来,全国的PM_(2.5)浓度整体呈上升的趋势,尤其是华北地区,PM_(2.5)浓度始终高于全国其他地区.     

2016冬季京津冀一次持续重度霾天气过程分析

2016年12月16~21日我国京津冀地区发生了一次持续重度霾天气过程.为了进一步加深对霾的认识和提高对霾的分析预报能力,利用多种资料,对此次重度霾天气过程的环流背景和气象要素等进行了综合性分析.结果表明,此次过程持续时间长,污染强度大,影响范围广,能见度低,以外来输送为主,气溶胶主要分布在600 m以下高度,有一定的极端异常性,静稳天气指数与空气质量指数有较好的对应关系;京津冀地区高空受高压脊前的纬向环流控制,维持偏西气流,冷空气活动弱,以下沉气流为主,水汽含量较低,高空云量较少,低空有暖脊北伸,地面位于高压东南部,受均压场控制,气压梯度较小,受偏南风影响,污染物易于堆积;地面静小风,相对湿度较高,混合层高度较低,不利于污染物的水平和垂直扩散.     

成都西南郊区春季PM2.5中元素特征及重金属潜在生态风险评价

于2012年和2014年春季在成都西南郊区采集PM_(2.5)样品,采用重量法测定PM_(2.5)的浓度,利用X射线荧光光谱法测定PM_(2.5)中24种元素的质量浓度,运用地累积指数法和富集因子法分别讨论了PM_(2.5)中元素的污染特征、富集程度及来源,并用潜在生态风险指数法对PM_(2.5)中重金属的潜在生态风险进行评价.结果表明,成都西南郊区春季PM_(2.5)的质量浓度处于相对较高的水平;PM_(2.5)中元素组成特征表现为K和S的质量分数最高,Ga、Cs、Co、Cd、V的质量分数最低.国内外典型城市比较发现,不同城市PM_(2.5)中元素质量浓度水平存在较大差异.地累积指数结果表明,PM_(2.5)中As、Br、S、Cd、Se、Pb、Cl和Zn污染程度较严重.富集因子分析表明,PM_(2.5)中Se、Cd为超富集,As、Br、Cl、Pb、Zn、S为高度富集,Cu、Cs、Ni、Ga、Co为中度富集,这些元素主要受人为污染影响,受自然源的影响很小;Cr、Mn、Ca、V为轻度富集,受自然源和人为源的共同作用;Na、Ti、Al、Si和Mg为基本无富集或微量富集,主要来自于土壤尘或扬尘源.潜在生态危害指数法评价显示,PM_(2.5)中重金属单因子潜在生态危害程度大小为CdAsPbCuZnNiCoCrMnVTi,重金属联合的潜在生态风险为极强,Cd是多种重金属联合的潜在生态风险指数中的主要贡献因子.     

基于BP神经网络的污染物浓度多模式集成预报

基于中国气象局雾-霾数值预报系统CUACE、北京区域环境气象数值预报系统BREMPS和华东区域大气环境数值预报系统WRF-Chem三个环境气象模式预报产品,利用BP神经网络方法建立多模式集成预报模型.首先通过实验得到BP神经网络的训练函数、隐含层节点数和训练样本长度分别为贝叶斯归一化训练函数trainbr、10和50.随后选取北京、天津和石家庄站点的预报结果检验该模型的预报性能.结果表明：（1）相对于单模式,BP神经网络集成预报的3~72h逐3h污染物浓度和观测之间的归一化平均偏差从-100%~200%降低到-20%~20%,污染物浓度和观测的均方根误差比各单模式降低15%以上,相关系数从0.1~0.8提升到0.3~0.85之间,说明其预报结果优于各单模式.（2）2016年AQI等级评估表明,集成模型预报的北京轻度和中度污染的TS评分分别比CUACE提高22%和10%,在天津重度污染的空报率和漏报率分别降低31%和25%.（3）2016年12月份的重污染过程评估发现,集成模型预报的PM_2.5浓度的演变趋势和实况基本相符.     

青岛“上合峰会”期间夜间臭氧增长成因分析

针对青岛“上合峰会”保障期间出现夜间臭氧（O₃）浓度增长的现象,本文利用地面常规观测资料和污染物浓度数据对其进行分析和研究.结果表明,在6日20：00~23：00,青岛出现O₃浓度持续性增长,峰值浓度达194μg/m³,浓度增长速率达10.7μg/（m³·h）.结合NCEP/FNL再分析资料可知,在夜间西南风的作用下,江苏、安徽等地排放的O₃及其前体物向青岛传输,并在边界层内下沉运动作用下,将其传输至近地面.通过计算边界层内通风量可知,6日边界层内最大风速区高度逐渐降低,达到低空急流的标准,且在夜间1000m以下的通风量呈现出波动性增长,500m和500~1000m高度的通风量峰值分别为3900和5892m²/s.另外,本研究基于CAMx空气质量数值模式中的O₃来源追踪方法（OSAT）对其进行了模拟分析,结果显示在夜间O₃增长时段（20：00~23：00）,青岛地区的主要贡献来源分别为江苏、安徽以及上海,上述3地的贡献比例平均为62.3%、16.6%和8.6%.     

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.     

基于自适应偏最小二乘回归法的CUACE模式污染物预报偏差订正改进方法研究

针对GRAPES-CUACE模式预报的6种常规污染物浓度,采用非线性动力统计-订正方法——自适应偏最小二乘回归法,建立了中国不同地区的CUACE模式预报偏差订正模型,采用多种敏感性试验优选了不同季节各区域的最优自变量组合方案,并对2016年1—3月、11—12月全国342个城市PM_(2.5)浓度预报值进行了滚动订正检验,分析了订正前后PM_(2.5)浓度的时空变化特征,重点分析了该方法在京津冀、长三角、珠三角、川渝地区等关键区域的适用性及其改进效果.结果表明:(1)CUACE模式预报PM_(2.5)浓度普遍低于观测浓度,且与实测值的相关系数较低;CUACE 15 km分辨率模式PM_(2.5)浓度预报效果优于54 km分辨率模式,其中长三角地区改进最显著,珠三角和京津冀次之,川渝地区预报效果较差.(2)订正后的PM_(2.5)浓度更接近于实测值,订正后误差明显减小,相关系数明显提高,而且订正值与实测值的散点集中分布于对角线附近.(3)长三角地区PM_(2.5)浓度订正效果最好,准确率可达72.3%;珠三角地区次之,准确率为66.3%;京津冀和川渝地区订正效果稍差,但准确率亦可达63.6%和62.6%.(4)订正后污染日和非污染日的准确率、相关系数分别提高了57.5%和25.9%、304.8%和15.2%;绝对平均偏差、均方根误差分别减小了38.9%和18.7%、21.8%和8.5%.(5)针对北京、上海、广州、乐山的不同重污染过程,订正后的平均绝对误差分别减小了12.07%、46.63%、36.66%、17.71%,相关系数分别提升了25.86%、22.22%、16.92%、162.5%,说明该订正方法适用于不同地区的不同重污染过程的预报.     

北京市PM_(2.5)和气态前体物相关关系分析

利用2012年全年北京市SO_2、NO_x、O_3、CO和PM_(2.5)监测数据,分析了其季节变化及日变化的差异,讨论PM_(2.5)与气态前体物的相关性及其来源。结果表明:PM_(2.5)质量浓度的频率分布在不同季节有显著差异,但总体趋势均为PM_(2.5)出现频率随着污染的加剧而逐渐降低;除春季CO与PM_(2.5)的相关性略低于夏季外,各气态前体物与PM_(2.5)的相关性均为冬季最为显著,其次为秋季,春季次之,夏季基本未表现出明显相关关系;冬季,PM_(2.5)和SO_2的相关性受相对湿度影响显著;北京本地的污染受局地源排放和污染远距离输送的共同作用,污染性的气团主要来自偏南方向,秋季污染远距离输送对北京本地污染的贡献最为显著,冬季本地排放是PM_(2.5)的主要来源;春、秋、冬季均表现出一定的周末效应。