空气质量多模式预报系统在中山市的应用

介绍了中山市空气质量多模式预报系统。对2015年3月—2016年2月的预报效果评估表明:系统可以较好地反映污染物的变化趋势但仍存在系统性偏差。通过对排放源清单的调整优化及对模式干沉降模块的改进使模式系统的偏差显著减小。总结并建立中山市污染天气案例库,发现在典型污染天气形势下,除O3-8 h外,其他污染物均值均能达到空气质量二级标准。未来将从2个方面提高中山市空气质量预报预警系统的实用性,包括逐步实现污染源排放清单的动态及时更新和提高极端气象条件下O3污染预报能力。     

川渝地区农业生态系统NH3排放

基于县级农业活动水平数据及区域氮循环模型IAP-N方法,并根据地理特征、环境气候条件及地区行政区划将川渝地区划分成4个亚区,详细估算了1990~2004年川渝地区农业生态系统各氨排放源的排放及其时空分布状况.结果表明,1990~1994、1995~1999和2000~2004年3个时期,整个川渝地区农业生态系统氨(NH3)年均排放量(以纯氮量计)分别为626.7、670.5和698.8 Gg.a-1.氨排放年际变化呈增长趋势,各氨排放源贡献率的年际变化不大,2000~2004年川渝地区施肥农田、粪便管理系统和秸秆燃烧氨排放源的贡献率分别为53%、46%和1%,排放量分别为374.9、318.2和5.6 Gg.a-1.各地区的氨排放源结构有所不同,成都平原和重庆地区施肥农田氨排放贡献率最高,而川西南地区和川西北地区以粪便管理系统氨排放为主.川渝地区农业生态系统氨排放地理分布总体上呈"东高西低"现象,2000~2004年,重庆丘陵地区、成都平原地区、川西南山地区及川西北高原地区的氨排放量分别为165.6、408.8、85.9和38.8 Gg.a-1,氨排放强度分别为20、28、9.1和1.6kg.(hm2.a)-...     

2007年春节期间北京大气颗粒物中多环芳烃的污染特征

利用大流量颗粒物采样器分昼夜采集了2007年春节前后大气气溶胶中PM10和PM2.5样品,并采用气相色谱-质谱技术对PM2 5样品中的多环芳烃进行了检测.春节期间大气颗粒物中PM10和PM2 5夜间平均质量浓度为232 ug·m-3和132 ug·m-3,分别高于白天的PM10(194ug·m-3)和PM2.5(107ug·m-3);除夕后颗粒物日平均质量浓度为252.3 ug·m-3(PM10)和123.8ug·m-3 (PM2.5),分别高于除夕前的166.7 ug·m-3(PM10)和106.8 ug·m-3(PM2.5);同时夜间PM2.5中多17种多环芳烃(PAHs)的总浓度都高于相应白天的总浓度,且除夕前多环芳烃日均总浓度为95.9 ng·m-3,高于除夕后的58.9 ng·m-3.结果表明,除了受一定的气象条件的影响外,大量燃放烟花爆竹会对大气颗粒物浓度有影响.但对大气中的多环芳烃影响不大,而春节期间工业及交通污染排放的减少削减了排放到大气中的PAHs.根据荧蒽/芘等比值指标判别北京PAHs主要以燃煤为主、交通为次的混合局地源污染.     

夏秋季石家庄大气污染变化特征观测研究

研究了石家庄夏秋季节大气污染状况及2008奥运前后大气污染物浓度变化特征.2007和2008年夏秋季节,使用全自动在线观测仪器对石家庄大气环境质量进行连续监测,目的是阐明奥运期间石家庄污染物减排对当地大气环境的改变,探讨石家庄地区产生的大气污染物对北京及周边地区可能的影响.结果表明,除了氮氧化物,其他污染物均有超标情况出现,其中夏秋季节O3浓度较高,小时最大浓度值平均(O3-Max)分别为(177.2±63.0)和(105.8±61.7)μg·m-3,NO和NO2在夏秋季节的浓度分别为(4.5±4.0)、(32.7±12.4)μg·m-3和(21.5±16.9)、(60.5±16.9)μg·m-3,SO2浓度分别为(72.0±27.5)和(92.0±44.4)μg·m-3,PM2.5和PM10浓度达到(102.3±47.6)、(153.3±58.3)μg·m-3和(95.8±50.0)、(147.4±67.0)μg·m-3;奥运期间各类污染物浓度显著下降,NOx、O3-Max、SO2、PM2.5和PM10浓度分别为(43.8±15.0)、(142.0±54.9)、(52.4±18.8)、(76.7±35.1)和(116.5±38.8)μg·m-3,其中SO2、PM2.5和PM10分别较2008年监测期间平均值降低34.6%、22.8%和21.0%.本研究系统分析了夏秋季节石家庄大气污染状况,为评估当地大气污染控制措施提供了科学依据.     

新疆大气颗粒物的时空分布特征

基于2015年新疆12个城市的PM_(10)和PM_(2.5)地面监测数据,并结合同期气象观测数据,分析了新疆PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的时空分布特征及其与气象要素的关联性。结果表明:新疆大气颗粒物年均质量浓度呈现南高北低特征,南疆各城市的年均PM_(10)质量浓度为150～262μg/m~3,年均PM_(2.5)质量浓度为50～118μg/m~3。北疆各城市的质量浓度相对较低,年均PM_(10)质量浓度为28～139μg/m~3,年均PM_(2.5)质量浓度为13～74μg/m~3。从时间变化来看,在春季和夏季,新疆以粗颗粒物污染为主,冬季以细颗粒物污染为主。此外,在南疆各城市3月PM_(10)质量浓度突然大幅升高与相对湿度明显下降、风速增大直接相关,沙尘天气是导致该区域春季高PM_(10)质量浓度的重要原因。     

湖南省臭氧预报效果评估

基于2017年3月—2018年2月湖南省14市臭氧观测资料,对WRF-Chem模式预报效果进行评估。结果表明,模式24 h预报结果能够较好地抓住观测到的臭氧变化趋势,其预报结果在14个城市的平均相关系数为0.6,最高可达0.71。对比不同时效臭氧预报结果发现,随着预报时长的增加,预报偏差呈增大趋势, 72 h预报结果仍具有预报价值。统计O3为首要污染物天数,发现多出现在春季、夏季和秋季,且模式的预报准确率可达70%。     

辽宁中部城市群灰霾天气的外来影响——个案分析

利用MODIS卫星资料、空气质量监测资料、地面气象资料及后向轨迹方法,分析研究了2011年10月28-29日辽宁中部城市群一次灰霾天气过程.结果表明:此次辽宁中部城市群灰霾过程主要受京津冀外来灰霾污染的影响;在高压后部弱西南气流天气形势控制下,近地面的西南气流通过辽西走廊和海上通道,将京津冀地区灰霾污染物传输至辽宁中部地区,从而造成辽宁中部城市群灰霾污染过程;MODIS卫星图和后向轨迹图显示的灰霾范围、传输路径及PM10浓度跃变点自南向北推移的时间变化也支持这一结论.虽然“联防联控”是治理区域灰霾污染的重要手段,但也要看到区域灰霾污染的跨区域影响问题.     

东亚大气可吸入颗粒物时空分布的数值模拟研究

利用嵌套网格空气质量模式(Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS)模拟研究了2010年东亚地区可吸入颗粒物(PM10)的时空演变,并初步评估了其对人群健康的危险度.结果表明,NAQPMS模式能够合理地反映东亚地区PM10的时空分布,不同季节观测值和模拟值的总体相关系数达到0.65~0.85.2010年东亚PM10的地面浓度高值区(100μg·m-3)出现在我国华北、华中和内蒙古中西部等地区.其中,无机盐(硫酸盐、硝酸盐和铵盐)对我国东部PM10的贡献最大(10~70μg·m-3,20%~50%);一次PM10次之(5~50μg·m-3,10%~30%),有机物(5~30μg·m-3,10%~20%)和黑炭(3~20μg·m-3,3%~5%)紧随其后.PM10可以引起我国东部人群急性总死亡率增加2%~5%,对我国居民的健康水平构成了一定威胁.     

不同浸提剂提取的森林土壤溶解性有机质比较

基于温带森林演替不同阶段2种林分矿质层不同深度土壤(0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm)以及有机层样品,研究冷水、热水、冷CaCl_2和热CaCl_2溶液以及冷K_2SO_4溶液浸提这些样品的溶解性有机质含量变化规律,并分析它们各自与微生物碳和微生物氮有效性之间的关系。2种林分有机层样品溶解性有机质、微生物碳和氮以及总有机碳和总氮含量均显著高于矿质层土壤,森林演替顶级群落的阔叶红松混交成熟林矿质层土壤(0~10cm)显著高于次生白桦林,且随土层深度的增加呈现递减趋势。5种浸提剂提取的溶解性有机碳和溶解性有机氮含量表现为热水热CaCl_2溶液冷K_2SO_4溶液冷水冷CaCl_2溶液,不同浸提剂对两种林分有机层样品和0~10 cm矿质层土壤浸提的溶解性有机质含量存在显著性差异,而对10~20 cm和20~30 cm土壤差异性不显著。阔叶红松混交成熟林和次生白桦林矿质层土壤微生物碳/土壤总有机碳含量比例范围分别为0.94%~1.84%和2.56%~2.86%,土壤微生物氮/土壤总氮含量比例范围分别为1.23%~3.23%和2.06%~3.72%,并随土壤深度的增加而减少。相关分析结果显示,5种浸提剂所浸提的林地有机层和矿质层样品溶解性有机质含量分别与微生物碳/总有机碳和微生物氮/总氮比例呈显著的正相关关系,热水提取的相关系数最大。因此,热水浸提剂较适用于研究森林土壤活性有机质含量,这为研究不同立地条件下森林土壤溶解性有机质含量及其生物有效性以及对环境变化的响应规律提供重要支撑。     

2013年京津冀重污染特征及其气象条件分析

2013年中国东部地区多次发生持续的重霾污染事件.为探究其气象条件与重污染事件的关系,本文使用欧洲中心2013年东亚地区的逐日气象数据和北京、天津、石家庄的逐时PM_2.5浓度数据以及2013年MICAPS观测数据,分析了重污染事件对应的天气形势,并使用NAQMPS针对2013年1月的重污染事件进行情景模拟.研究结果表明：1北京、天津和石家庄地区PM_2.5浓度,夏秋季节日变化不显著,秋冬季节白天低夜间高;3地PM_2.5浓度均表现为12-1月浓度最高,7月最低;.2500 hPa平直西风气流,850 hPa弱暖平流,地面处于弱高压后部或高压底部高低空配置下的天气系统,对应着重污染事件的高发期;3源强不变的情况下,京津冀地区由弱高压前部控制转为弱高压控制时,地面温度升高0~5℃,相对湿度增加30%~50%,风速下降2~3 m·s^-1,PM_2.5浓度变化可达300 μg·m^-3.