2019年西安首场雾霾PM2.5关键特征的综合诊断

通过对WRF-Chem（Weather Research and Forecasting Model Coupled to Chemistry）环境模式模拟资料、HYSPLIT（HYbrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model）前/后向气团轨迹资料、环境站监测资料，以及西安理工大学（Xi''an University of Technology，简称XUT）多波长激光雷达、米散射激光雷达、能见度仪、粒谱仪等观测资料的综合诊断，探讨了2019年1月初发生在西安的雾霾过程（记为首场雾霾）PM_2.5组分、分布及传输特征，旨在为雾霾气溶胶研究提供有益的个例积累.定性、定量双重检验表明，Chem模式较成功复制了此次雾霾气溶胶过程.利用这些可靠的模式数据分析表明，PM_2.5中碳气溶胶的主要组分为有机碳，约占85%，强盛期气溶胶各组分随高度增加均呈递减趋势，各组分近地面浓度最高.通过对两类不同方法获取的消光系数对比分析表明，相比于模式数据，激光雷达数据具有更高的垂直分辨率，因此，更善于描述消光廓线的细节特征.通过对多源资料的综合诊断最终揭示出，"北风涌"是雾霾消散的关键影响因子，沿铜川-西安-山阳一带存在着污染物传输的重要路径，雾霾由此体现出自北向南依次消散的特征.     

2019年西安末场雾霾PM2.5生消扩散特征

为了探寻西安雾霾气溶胶典型生消扩散特征,对2019年最后一场雾霾(简称末场雾霾)开展了高分辨WRF-Chem(the Weather Research and Forecasting model coupled to Chemistry)模拟,并结合环境监测站监测数据、以及特殊观测数据(西安理工大学气象站、粒谱仪、太阳光度计观测等),对末场雾霾发生发展的气象条件与气溶胶条件进行了综合诊断,研究结果如下:①通过与观测数据对比表明,模式较好地再现了雾霾生命史(发生于12月20—25日,于23日上午发展为重度霾).②四川北部是此次雾霾的发源地,在雾霾形成初期,沿着低矮地势存在一条输送通道(青川县-康县-徽县-两当县-秦岭西部低矮地形与青藏高原东部山脉之间的豁口-宝鸡-西安).③特殊的地形使得西安易于滋养雾霾,而较大尺度的秦岭山脉并不能完全阻挡西安雾霾的形成与扩散.④通过对比2019年首、末两场雾霾,揭示了两场雾霾气溶胶的共性特征:雾霾天气背景下,PM_2.5的组份以有机碳为主(接近或突破40 μg·kg^-1);偏北风是西安雾霾消散的关键因子(底层持续6 m·s^-1以上的平均风速,即可以吹散雾霾),雾霾消散时先从底层开始消散.     

基于区间型贝叶斯的湖泊水质评价模型

在贝叶斯水质评价模型中引入区间数表示污染物浓度,采用区间排序法对水质评价结果进行比较,建立了区间型贝叶斯湖泊水质评价模型。同时将该模型应用于某湖泊的5个采样点进行水质监测及评价,结果显示,5个采样点水质逐渐变差,均为劣V类。基于区间型贝叶斯的湖泊水质评价模型更加直观地表示了同类水质采样点的水质差别,避免了传统方法中主观因素的影响,为属于同类别水质的采样点排序提供了评价依据。