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.     

2015年北京“阅兵蓝”特征及成因探讨

利用大气成分和气象要素观测数据,对2015年8~9月北京田径世锦赛和抗战胜利70周年纪念活动期间的北京PM_2.5浓度变化特征及其相关的大气污染气象条件进行了研究,并采用大气化学数值模式模拟了气象条件、减排措施和区域减排联合行动对北京PM_2.5浓度下降的作用和贡献.结果表明：纪念活动期间北京地区空气质量显著改善,PM_2.5平均浓度仅为18.7μg/m³,比前期8月1~19日下降70%,比2014年同期降低74.0%;东北冷涡长时间稳定少动为空气质量改善提供了良好的大气环流条件,北京地区混合层高度相比前期升高20%,相对湿度降低17%,风速增大7%,气象要素变化为庆祝活动期间PM_2.5浓度下降提供了良好的气象条件,尤其是地面主导风向转为偏北风后,阻止了北京城南及华北中南部地区的污染物输入北京城区;CAMx模式的模拟结果表明,与2014年同期相比,气象条件变化在北京PM_2.5浓度降幅中的贡献率达73%;纪念活动期间有无减排的模拟分析显示,在相同的气象条件下,减排措施使北京PM_2.5浓度下降约33%;期间北京PM_2.5来源以本地排放为主,本地的减排措施对改善空气质量的贡献率约为72%,周边地区减排的贡献率约为28%.     

星载激光雷达CALIOP功能、产品和应用

星载激光雷达CALIOP实行对地例行的垂直切片式扫描,形成对地球大气中气溶胶和云高分辨的立体监测网。系统介绍星载激光雷达CALIOP的功能、特性、数据结构、反演过程、产品和不确定性,CALIOP资料和产品在示踪沙尘和污染物输送,验证模型模拟的云和气溶胶空间分布,云和气溶胶相互作用,气溶胶和云空间分布三维结构的长期平均状态,更新有关气溶胶和云特性的认识等方面的应用,以及在我国区域空气质量研究中的应用前景。     

北京地区2019年2~3月供暖结束前后两次污染过程特征分析

以2019年2~3月北京两次污染过程为例,针对气象要素及污染物浓度进行特征分析,利用后向轨迹及WRF-CAMx模式,分析供暖结束前后的污染物演变规律,并探讨气象条件、区域输送及二次转化等对污染过程的影响.结果表明,2月21~24日（过程1）和3月18~20日（过程2）平均ρ（PM_2.5）差异不大,分别为100.1 μg·m^-3和97.2 μg·m^-3,但过程1平均峰值偏高、日变化明显、过程发展迅速和有两个峰值阶段,且为区域性污染,而过程2更倾向于北京局地污染.两次过程逐时ρ（SO₂）均不超16 μg·m^-3,供暖燃煤治理效果显著,但过程1的SO₂存在夜间次峰值,体现供暖排放影响.过程1的ρ（CO）较高,尤其是2月21~22日前后ρ（CO）/ρ（SO₂）升高,且区域中南部城市及北京南部背景站污染高于城区,表明过程1扩散条件不利,且第一个峰值主要受区域输送影响.过程2的ρ（PM_2.5）/ρ（CO）偏高,表明二次生成PM_2.5占比略大;ρ（NO₂）/ρ（CO）、ρ（SO₂）/ρ（CO）和ρ（SO₄^2-）/ρ（PM_2.5）偏大,SOR与过程1持平,表明过程1更有利于气体相态转化,过程2受工业燃煤影响更大.但将过程1分阶段分析显示,过程1第二阶段与过程2的PM_2.5二次生成指征相似,均高于过程1第一阶段,即过程1第二个峰值与过程2主要与本地排放和化学转化相关.WRF-CMAx对污染物演变趋势有较好的再现能力.同化试验对PM_2.5趋势模拟显著提升,提高了与观测的相关性,但模拟值偏低;对NO₂的模拟2月偏低、3月偏高,对SO₂模拟明显偏高有一定纠正;此外,过程2中北京污染物浓度对河北的敏感性相对过程1偏低,即过程1受区域输送影响更大.模式对污染暴发性增长的模拟亟待提升,污染物种类对减排的响应及大气氧化剂和气溶胶性质相关的反馈等可能是影响模拟效果的重要原因,需进一步研究.     

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.     

2013~2021年邢台PM2.5重污染过程输送和增长特性

利用河北邢台2013~2021年的PM_2.5、气象要素和模拟资料,着重针对重度及以上污染过程（SAAP）中PM_2.5增长速率、来源及其与大气环流和风场的关联性进行分析.结果表明,2013~2021年邢台共发生PM_2.5污染过程164次,SAAP 103次.地面环流中倒槽型出现概率较低,但出现污染概率最高（61.1%）,其次为高压控制型;500 hPa为平直西风带控制时重度及以上污染概率最高（20.7%）,槽后型次之（16.1%）.SAAP中PM_2.5小时变化率（ΔPM_2.5）主要在±150 μg ·（m³ ·h）^-1,PM_2.5小时变化率为正（+ΔPM_2.5）贡献约61.7%,其中暴发增长占比约13.9%.北偏东风为与重度及以上污染关联最为紧密的风向.中等风速条件下SAAP中ΔPM_2.5平均值大多低于静小风,但东偏北和南偏西部分风向区间中,中等风速ΔPM_2.5平均值显著高于静小风（与污染传输有关）;较大风速对ΔPM_2.5影响复杂.后向轨迹表明,SAAP中缓慢、快速和暴发增长的后向轨迹可分为北偏西、北偏东和偏南3个主要路径,随增长速度加快,北偏西气团来向占比增大.缓慢增长气团相对湿度（RH）较大（80%以上RH>50%）,快速增长气团RH分布较集中（主要为35%~55%）,暴发增长中的低RH （RH<50%）气团占比明显增加（约63%）.模拟表明SAAP可分为本地累积、北部偏东输送、北部偏西输送、混合输送型和偏南输送这5类,其中混合输送型占比最高,其次为北部偏西输送型.偏南输送、本地累积和北部偏东输送型中出现概率最高的高低空配置均为高空槽后配合地面均压场;北部偏西输送型中地面高压配合高空槽后出现概率最高;混合输送中多种环流配比相对均衡.     

2010年中国东部PM2.5空间分布及沉降模拟研究

结合我国目前面临的PM2.5污染严重问题,采用CMAQ 4.7.1模式模拟我国东部各省PM2.5浓度分布,并探索了其输送、沉降规律.结果表明:综合空气质量模式CMAQ模拟结果与观测结果较为一致,可以较好地模拟PM2.5质量浓度变化特征;我国东部PM2.5呈现明显的季节分布特征,且PM2.5质量浓度分布与污染源的位置分布有较好的对应,呈现由城市边缘向城市中心推移递增的趋势,区域性PM25高值中心可达120 μg/m3以上;湿沉降是细颗粒物的主要去除方式,且湿沉降量至少为干沉降量5倍以上;PM2.5夏季沉降通量最大,冬季最小,我国东部地区沉降通量高值中心可达30 mg/(m2·d)以上;模拟区域湿沉降量占总沉降量的91％以上,模拟计算区域的总沉降量为4.67×106 t/a,其中京津冀地区细颗粒物总沉降量为1.65 × 106 t/a.     

北京冬季疫情期间空气质量及气象影响分析

针对北京地区2020年冬季疫情防控期（1月24至2月29）的空气质量及两次持续性重污染过程进行分析,探究了该时段的大气污染特征及其气象影响.与过去5a同期相比,2020年疫情防控期间北京冷空气强度偏弱,活动频次偏少50%,气温偏高0.73℃,风速和混合层高度偏低17.8%和32.5%,相对湿度和露点温度增加60.9%和48.1%,偏北风频率减少7.5%,而偏南风和偏东风频率均增大6.0%;气象条件较历史同期明显转差;虽然降水量偏多,但整体降水强度弱、时次集中,因而颗粒物的整体清除作用有限.两次重污染过程（1月24~29日和2月8~13日）分别维持59和75h,两个过程累积阶段（1月24~25日和2月9~11日）均受区域输送影响较大,输送占比为70%和58%,分偏东和偏南两个通道.针对污染过程的源解析显示,本地污染贡献占比为67%和48%,可见在维持和加重阶段颗粒物的吸湿增长和二次生成占比增加.经分析,“高湿静稳”的不利气象背景下,大气垂直动力和水平辐合的叠加使PM_2.5和水汽在北京平原累积,将其压制在边界层内快速增长;升高的污染物也与静稳的边界层气象因子双向反馈,导致污染进一步加重.根据EMI指数计算,2020年冬季疫情防控期的气象条件约引起70.1%的PM_2.5浓度增加;而与过去5a同期相比,疫情防控期间排放的减少抵消了约53%的不利气象条件影响;两次污染过程与过去5a同期的9次过程相比,EMI分别偏大26.9%和19.7%,但PM_2.5浓度基本持平或略有降低.可见,在目前的排放基数上,即使出现特殊情况下的城市封锁,排放量的减少将削减污染浓度峰值,但仍不足以完全抵消不利气象条件的影响.