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1.
利用"Nudging"源同化技术反演了京津冀地区2014年1、3、7、11月SO_2、NO_x的局地动态污染源,并分析其排放源强、特征及地理分布,对比其与初始源的差异,同时检验了反演源的模拟效果.结果表明,SO_2、NO_x污染源存在明显的季节变化,冬季或采暖期排放强度最大.由唐山、北京、天津、廊坊、保定、石家庄、邢台、邯郸构成东北-西南走向的带状污染物高排放区,最高排放中心主要集中在太行山、燕山山前区域,且排放具有典型的"城市化"特征,即各个城市市区及附近强度最大,周边郊县稍弱.与初始源模拟结果相比,采用反演源更能反映出污染物的时空变化特征,模拟值与实测值较接近,而且对于重污染过程亦具有较好的模拟效果.  相似文献   
2.
利用保定市2015—2019年近地面O3和气象观测数据,统计分析了该地区O3变化特征及其与地面气温、相对湿度、风速和风向的关系,并确定了O3的周边源区.结果表明,2015—2019年保定市O3污染呈加重趋势,O3污染超标天数从2015年的63 d增加至2019年的95 d.由于秋冬季昼夜温差较大,导致其O3日变化相对扰动高于春夏季节.O3浓度与近地面气温呈非线性正相关关系,随相对湿度(RH)的增加呈阶段性的先增后减的变化趋势,其中当RH为40%~50%时,O3浓度及其污染超标率均达到最大.此外,风场对O3分布有重要影响,盛行偏南风时易发生O3重污染,表明影响该地区O3污染源区主要位于保定南部.潜在源贡献因子分析方法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)的分析结果表明,保定市春夏O3源区分布范围最大,其中贡献高值区主要分布在保定以南的河南东部、山东西部,周边源区对保定市O3污染具有重要影响作用.  相似文献   
3.
张智  马翠平  赵娜 《环境科学学报》2019,39(12):4162-4173
利用欧洲中心ERA-Interim数据以及河北省环境监测站、气象站观测资料,对2018年7月22—24日台风"安比"影响河北前后的一次O_3污染过程的生成、维持、清除进行动力分析,结果如下:台风外围的副热带高压天气型结构有利于河北南部地区污染物的积聚,其演变对预报大气光化学污染具有重要的意义;台风降水对O_3污染有非常好的清除作用,降水量越大,清除效果越好;高压带内部的高温有利于光化学反应,有利于O_3污染的形成;近地层的弱风辐合场与下沉气流的双重作用对O_3污染形成有很好的贡献;旋转形变效应(ds)负值区与河北中南部O_3污染区域对应;动力条件促使湍流运动加强,对O_3污染的清除有很好的作用.通过相关系数检验发现石家庄、邢台5 cm土壤温度和臭氧小时浓度相关性较高(相关系数0.75~0.85),由于土壤温度增加速度低于地表温度增加速度,臭氧浓度增加速度也低于地表温度增加速度,因此5 cm土壤温度比地表温度更及时反映了臭氧光化学反应强度.  相似文献   
4.
2014年河北中南部两次重霾天气成因分析   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用河北省环保局环境监测站提供的污染物浓度数据及常规气象观测数据、NCEP再分析资料,结合HYSPLIT4.9后向轨迹模式,对2014年10月上旬发生在河北省的2次大范围的重霾天气特征和成因进行综合分析.结果表明,这2次重污染天气过程PM2.5地面浓度最大值出现在邢台,为507μg/m3,水平能见度不足1km.均压场的分布和较为平稳的高空形势为2次霾天气提供了有利的气象背景.高湿,静小风以及较低的混合层高度不利于污染物扩散,是导致这两次重污染天气持续的主要原因.结合卫星火点及污染物来源分析表明,河北南部及周边省份的秸秆燃烧加重了第2次过程的污染,污染气团的输送对区域性重霾天气产生重要影响.  相似文献   
5.
T模态斜交主成分分析法(PCT)分析的天气过程时间尺度越长,该算法的优势越明显,天气分型结果也更完整,可信度越高.利用京津冀地区2014年冬季-2019年冬季(每年12月-翌年2月)的环境监测资料,以区域平均PM2.5日均值大于150 μg·m-3为标准,筛选出72个京津冀地区PM2.5重污染日,采用ERA5提供的0.25°×0.25°气象再分析资料,应用PCT算法将72个PM2.5重污染日海平面气压场客观地分为高压前部型、锋前低压型、高压后部型、均压场型和弱低压型5种类型,分别占总PM2.5重污染天数的34.72%、20.83%、16.67%、16.67%和11.11%.另外,对2017年2月12-16日京津冀地区PM2.5重污染过程的分析表明,重污染天气过程中随着逐日天气型的演变,污染物浓度特征、近地面风场和大气污染物污染传输路径均发生相应变化.  相似文献   
6.
中国中东部地区的空气污染主要集中在京津冀、长三角、珠三角、东北地区及汾渭平原等区域,各区域的污染排放特征各异.本文应用基于CMAQ(The Community Multiscale Air Quality)模式的自适应"nudging"源反演方法,反演中国中东部地区2016年12月—2017年1月逐日NOx污染源,分析上述主要污染区的污染物排放强度空间分布特征,并与2016年MEIC(The Multi-resolution emission inventory for China)排放源进行比较,检验反演源的可靠性.结果表明,2016年冬季各个区域反演源NOx排放强度空间分布特征与2016年MEIC排放源基本一致.京津冀地区高强度排放区域形成沿山前区域东北-西南走向的NOx高强度排放带;长三角地区NOx高强度排放区域位于常州、苏州、上海和湖州等城市构成的城市群;珠三角地区NOx高强度排放区域位于以广州为中心的大范围城市群且排放强度呈现向四周逐渐降低的放射状分布;东北地区NOx高强度排放区域空间分布特征呈现以城市为中心且稀疏分布;汾渭平原排放区域呈现以城市为中心且向峡谷中间集中分布,排放区域轮廓与汾渭平原狭长的新月状相符.  相似文献   
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