西南涡对四川盆地PM2.5污染的影响研究

利用2015—2016年西南涡个例数据与同期的细颗粒物（PM_2.5）浓度数据进行时空匹配,对比分析西南涡过境前后四川盆地PM_2.5浓度变化,并结合温度、湿度、风等气象要素及逆温特征,深入研究西南涡对PM_2.5污染的影响机理.结果表明：①2015—2016年四川盆地共182个西南涡,其中,干涡72个（多集中在春季）,弱降水涡75个（多集中在春季和冬季）,强降水涡35个（多集中在夏季）.②总体而言,干涡过境使四川盆地PM_2.5浓度增加,降水涡使PM_2.5浓度减小,强降水涡的削减作用强于弱降水涡.全年来看,干涡过境使四川盆地PM_2.5浓度增加10.52%,强、弱降水涡过境分别使PM_2.5浓度减小29.72%、9.71%.③除降水外,3类西南涡对PM_2.5影响的主导气象要素和逆温条件为相对湿度、风速和逆温层底高.而主导季节差异的气象要素和逆温条件各异：干涡的主导因素是温度垂直变化和逆温强度,在温度随高度递减和逆温强度较小的春季和夏季,对PM_2.5浓度的增幅减小（甚至有削减作用）;弱降水涡的主导因素是湿度和风速、逆温强度和逆温层厚度,春季其过境时湿度和风速最小,逆温强度和逆温厚度仅次于冬季,甚至使PM_2.5浓度增加;强降水涡的主导因素是风速、湿度和逆温层底高,夏季其过境时风速和低层湿度最小,逆温层底高最低,对PM_2.5的削减作用远弱于其他季节.     

青藏高压系统对川渝春夏臭氧污染的影响机制

为研究青藏高压系统对川渝地区春夏季臭氧（O₃）污染的影响机制,对2015~2018年每年4~9月的中国气象局高空全要素填图数据（Micaps PLOT High）、川渝14个城市的国控环境监测站点O₃监测数据及气象台站数据进行了研究分析.结果表明：O₃浓度的高低与青藏高压中心位置分布的状况和数量密切相关,中心分布越密集、出现的极值区域越多和中心个数越多时,同期地表温度越高,O₃浓度越高（尤其是中心位置出现在100°E和28°N的频数越多,地表温度越高,导致较多O₃极值的出现）.对比分析同年逐月与逐年同月高压脊线南北偏移情况对O₃浓度的影响,发现高压脊线越往北跳,对应日照时数越长,O₃浓度越高.综合分析高压中心和高压脊线对川渝地区O₃影响的共同作用,发现高压中心和高压脊线分别主要通过控制地表温度和日照时数来影响O₃浓度,且同一时段,二者对O₃浓度影响的效果和程度也存在差异,有时对O₃浓度的增加表现为协同作用,有时为拮抗作用.