成都及周边城市一次区域性空气污染过程特征分析

2013年12月1-9日成都及周边城市出现了一次较为严重的区域大气污染过程,重污染区域集中在成都市,其API值最高达到225,首要污染物为PM2.5。对成都地区PM2.5源解析可得出本次污染过程是以机动车尾气和煤烟污染的混合型污染过程,贡献比重之和为42.8%。同时探讨了研究期间造成污染持续累积的相关因素:高空500hPa的大气环流形势处于弱高压前部以下层气流为主;主导风向西南风和东南风,平均风速分别为1.46m/s和0.99m/s,无降水,气温日较差较往年偏高7.1℃的气象条件;高湿及"双逆温"效应的大气结构均不利于污染物扩散。研究表明逆温强度变化与颗粒物浓度的消长具有显著的滞后一致性。研究结果可为成都平原地区发生重污染过程的预警预报及污染防治提供理论依据和研究参考。     

四川盆地冬季两次典型大气污染过程对比分析

为探究四川盆地冬季污染天气过程气溶胶分布和垂直气象场特征,利用MODIS MCD19A2大气气溶胶光学厚度数据、实况格点融合分析数据、环境空气质量监测数据以及探空气象观测数据,对四川盆地2017年12月19日—2018年1月3日以及2018年1月11—24日两次污染天气过程的气溶胶光学厚度(AOD)空间分布以及气象条件进行分析.结果表明:①四川盆地冬季两次污染天气过程中,成都市一直为AOD高值区.②霾天气过程(2018年1月11—23日)中,四川盆地AOD高值区分布区域更广,高低空环流形势稳定,混合层高度偏低,近地层逆温和高湿环境均有利于霾天气的形成与持续.③沙尘天气过程(2017年12月29日—2018年1月1日)中,四川盆地AOD值呈“南高北低”的空间分布特征;冷空气携带沙尘气溶胶自北向南影响四川盆地,对混合层高度有小幅抬升作用,空气质量得到轻微改善;但混合层高度始终偏低,干冷空气使近地层相对湿度下降,本地气溶胶粒子数减少,但沙尘气溶胶粒子数增加,伴随近地层逆温稳定维持,有利于沙尘天气的形成与持续.研究显示,冬季四川盆地混合层高度偏低、近地层逆温稳定维持,均不利于气溶胶粒子垂直扩散,导致四川盆地易出现污染天气.      

基于CFSv2的延伸期空气质量数值预报技术及效果评估

介绍了基于CFSv2产品开展空气质量数值模拟的技术方法以及基于该技术的成都市延伸期空气质量预报系统,评价了2019年9月25日至12月25日的预报结果,以2019年12月为例分析了系统对具体污染过程的预报能力。结果表明,系统AQI预报准确率为36.67%,等级预报准确率为68.93%,"时段1"的预报效果优于其余时段,但"时段2"和"时段3"在污染物浓度水平上仍然具有较高的参考价值。系统在PM2.5浓度、气温和气压的变化趋势上提供21 d左右的参考。后续工作中,将针对CFSv2产品开展气象模型参数方案优选,并尝试结合基于GFS产品驱动的常规业务数值预报产品为延伸期空气质量预报提供污染物浓度初始场,减少误差传递,从而提高延伸期空气质量预报产品的准确性和可用性。     

北方沙尘对四川盆地环境空气质量影响和特征分析

利用沙尘天气资料和颗粒物浓度、激光雷达监测数据以及后向轨迹,分析浮尘天气的气象特征及传输路径,构建了浮尘天气对四川盆地各城市大气环境质量影响的量化指标,并利用该量化指标分析了浮尘天气对四川盆地各城市大气环境的影响,得出2013—2015年浮尘对四川盆地PM_(10)年均质量浓度的贡献,2013—2015年约为4.82、1.00、0.56μg/m~3;浮尘对PM_(10)年均质量浓度的贡献川西区域最大,川东北区域次之,川中区域最小,其贡献量分别为3.5、2.2、1.4μg/m~3。同时还进一步分析浮尘对区域PM_(10)影响差异的原因。     

川南四座城市PM2.5化学组分污染特征及其源解析

为探究川南地区大气气溶胶中化学组分与来源特征,于2015年9月—2016年8月在四川盆地南部4个典型代表城市(泸州、内江、宜宾、自贡)采集了226个PM_2.5样品,对PM_2.5的质量浓度和主要化学组分(水溶性离子和碳质组分)进行测定,并利用颗粒物源解析受体模型对PM_2.5来源进行解析.结果表明:川南地区PM_2.5日均浓度为46.4—68.0μg·m^-3,均高于国家环境空气质量标准年均PM_2.5限值(35.0μg·m^-3).OC、EC和水溶性二次离子(SO₄^2-、NO₃-和NH₄+)分别占PM_2.5质量的15.7%—22.8%、4.2%—6.4%和28.6%—55.8%.PM_2.5及其主要化学组分浓度有显著的季节变化,即冬季浓度显著高于其他季节,夏季浓度最低.泸州除夏季外,其他季节SO₄2-、NO₃-同源性较好;其他城市在冬季,SO₄2-、NO₃-同源性较好.NH₄+主要存在形式为NH₄NO₃、(NH₄)2SO₄、NH₄HSO₄.OC、EC来源复杂,主要为机动车源、煤燃烧源和生物质燃烧源.川南地区PM_2.5的来源主要受8种因子影响,按总体贡献排序依次为:二次硫酸盐、生物质燃烧、工业源、二次硝酸盐、机动车源、煤燃烧、道路尘埃和建筑尘埃.此外,相比较而言,机动车源贡献在泸州市较凸显,煤燃烧源贡献在宜宾市较凸显.     

成都平原城市群春季臭氧污染天气客观分型与典型过程分析

通过分析成都平原城市群8个城市2015—2019年春季（4—5月）地面臭氧浓度及超标情况表明,春季成都平原平均臭氧日最大8小时平均浓度（O₃_8 h）呈上升趋势,成都、眉山O₃超标日较多,雅安最少但呈逐年增加趋势,资阳、乐山O₃_8 h平均值和O₃超标率高于夏季.同时,利用ERA-Interim再分析资料和PCT客观天气分型方法,对近5年春季成都平原及周边海平面气压场、700 hPa和500 hPa的位势高度场进行客观分型研究以揭示重污染期间高低空天气型配置,并分析天气系统及气象要素与臭氧污染的关系.结果表明：①成都平原春季容易发生O₃污染的地面天气形势为低压场和均压场,气象特征表现为高温低湿、强辐射、小风、混合层较高、有弱的辐合运动,该天气型下成都市平均O₃_8 h达140 μg·m^-3.②700 hPa臭氧污染天气形势为南支槽和高原低涡型,500 hPa为南支槽和平直纬向型.高空为南支槽的环流形势下,地面均压和低压场的占比超过六成.污染较重的月或年份,地面、700 hPa和500 hPa污染天气型占比均较高.③对近5年春季成都平原持续O₃污染过程分析发现,污染前期,成都平原处于地面高压后部或均压场中,随着700 hPa低值系统东移,其前部暖平流和正涡度平流的输送,促使平原地区整层大气增温及地面天气型由均压场向低压场转变.④污染过程中,500 hPa高空气流受高原-盆地地形的作用发生下沉,与地面低压场的辐合上升运动促进了低层局地环流的形成,这一方面限制了污染物向高层的扩散,另一方面造成边界层内O₃的下传,加重成都平原O₃污染的程度.     

2013年成都地区一次秸秆焚烧特征及成因分析

2013年9月14~17日成都及周边地区出现了一次秸秆焚烧空气污染过程,成都、德阳受污染影响较严重,乐山、眉山影响相对较轻。基于空气污染指数API,结合雷达消光系数反演图、在线气团后向轨迹及探空斜温图分析本次空气污染过程,主要是由成都城区以南地区秸秆焚烧及区域边界层辐射逆温等不利扩散气象条件共同造成的。     

我国城市环境空气质量预报主要模型及应用

伴随着我国经济的快速增长和城市化进程的加快推进,大气污染已成为全国关注的热点问题。城市环境空气质量预报能实现环境空气质量与重污染天气的提前预报,支撑政府制定防治策略,提醒公众提前防范,减少自身暴露,减轻污染,我国已形成国家-区域-省级-城市四级城市环境空气质量预报体系。目前我国城市环境空气质量预报的主要模型包括多元线性回归、人工神经网络、NAQPMS、CMAQ、CAMx、WRF-Chem及多模式集合预报体系等,对各类模型的应用现状进行分析并提出相应的建议。     

成都平原大气颗粒物中无机水溶性离子污染特征

为探讨成都平原大气颗粒物中水溶性离子的污染特征,识别水溶性离子的组成、分布和时空变化,有针对性地控制重污染和灰霾天气,于2013年8月~2014年7月,在成都平原的5个监测点位共采集1 476个颗粒物样品,应用离子色谱法对PM10和PM_(2.5)中8种无机水溶性离子(SO_4~(2-)、NO_3~-、NH_4~+、K~+、Na~+、Ca~(2+)、Mg~(2+)、Cl~-)进行测量.结果表明在观测期间,PM_(2.5~10)和PM_(2.5)中无机水溶性离子总量分别为11.35μg·m-3和36.93μg·m-3,分别占ρ(PM_(2.5)~10)和ρ(PM_(2.5))的37.8%和46.6%;其中二次离子(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH~+4,SNA)约占各自水溶性离子总量的81.1%和89.9%.水溶性离子质量浓度冬季最高,春秋季相当,夏季最低.ρ(SO2-4)/ρ(PM_(2.5))夏秋季较高,而ρ(NO_3~-)/ρ(PM_(2.5))冬季最高,夏季最低.SNA、Cl~-、K~+大多分布在PM_(2.5)中,Ca~(2+)和Mg~(2+)主要分布在PM_(2.5~10)中.PM_(2.5)基本呈中性,水溶性离子主要以(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3、KNO_3、NaCl、KCl等形式存在.ρ(NO_3~-)/ρ(SO_4~(2-))揭示固定源依然是PM_(2.5)的主要来源.硫氧化速率(SOR)和氮氧化速率(NOR)年均值分别为0.31和0.13,SOR夏季最高,NOR冬季最高,二者变化趋势相反.成都平原PM_(2.5)呈区域性复合污染特征,SNA是造成ρ(PM_(2.5))增加的主导因素.     

成都太阳总辐射变化特征及对臭氧污染影响分析

为了研究成都太阳总辐射变化特征及对臭氧污染的影响，利用成都1993～2020年太阳总辐射数据分别对年、季、月成都市太阳总辐射变化特征进行分析，并结合2015～2020年空气质量数据对太阳总辐射与臭氧浓度以及AQI等级间关系进行了研究分析。结果表明，近28年太阳总辐射总体呈上升趋势，倾向率为31.63 MJ/（m2·a）。太阳总辐射夏季最高，春季次之，秋季第三，冬季最低，月变化呈现“双峰”型；月累计太阳总辐射与月均地面臭氧浓度有较好的正相关性，且均呈周期性变化；臭氧AQI等级较低时，太阳总辐射的增强对于臭氧AQI等级的升高具有明显的促进作用；但当臭氧AQI等级达到4级及以上，臭氧AQI等级的变化与太阳总辐射无明显关系。研究为成都制定NOX和VOCs协同减排策略提供了参考依据，为臭氧生成敏感性研究提供了新思路。