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）.     

南京夏季气溶胶吸湿增长因子和云凝结核的观测研究

为了更加全面地研究长三角地区气溶胶的理化特性,尤其是吸湿和活化特性,于2013年8月在南京市区对气溶胶的吸湿增长因子(GF)和云凝结核(CCN)展开相关观测研究.使用串联电迁移率颗粒物吸湿粒径分析仪(H-TDMA)观测32~350nm气溶胶在相对湿度为90%条件下的吸湿性参数,使用云凝结核计数器(CCNC)观测过饱和度在0.2%~0.8%的CCN数浓度.结果表明,不同气溶胶粒子的吸湿增长行为均表现出较为明显的双峰分布,即一个强吸湿模态和一个弱吸湿模态,且吸湿性在不同粒径(爱根核模态和积聚模态)上存在较为明显的不同,不溶性物质和二次气溶胶所占比重较大,并且在稳定的天气条件下,气溶胶的混合状态表现为由外混向内混发展的过程.观测期间该区域CCN的平均数浓度为13776(0.6%)cm-3,比沿海区、山区、干旱地区及清洁城市地区要高很多.其日变化表现为中午时刻出现峰值,影响因素主要与光化学反应有关.同时25日出现的轻雾过程对CCN有较为明显的清除作用.通过吸湿性参数计算得到的CCN数浓度和实际观测得到的CCN数浓度进行了闭合实验,结果显示出较好的相关性,表明将未饱和条件下观测得到的吸湿性参数带入到K?hler方程中,即可预测过饱和条件下气溶胶的活化能力.     

北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析

为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(Traj Stat)对2016～2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61. 5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2. 5/PM10的平均比值高达0. 86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21. 6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16～22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2. 5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16. 5%～69. 3%.     

光谱法与传统荧光法测量北京大气NO2浓度及其对臭氧生成效率的影响

利用腔衰减相移式NO2光谱仪(CAPS)和传统化学荧光法(CL)同时测量北京2012年8月21—29日大气NO2浓度变化.对比两种仪器的NO2浓度,两种仪器结果在白天光化学反应较强期间偏差较大,最高可达25%.结合O3以及NOy观测计算了臭氧生成效率(OPEx),结果显示CAPS仪器结果计算得出的OPEx比CL小40%.对比低浓度和高浓度O3时期,前者差异小于后者,说明准确的NO2浓度测量对OPEx的计算至关重要,在O3污染期间尤为重要,是影响臭氧敏感性控制指标的一个显著因素.     

宁波市秋冬季大气能见度特征及影响因素分析

针对宁波市大气能见度的观测研究表明,宁波市秋冬季大气能见度均值为11.6 km,霾日发生率为31.6%,霾日的能见度均值为6.6 km,且PM_(2.5)质量浓度在100~120μg/m3范围内的频率最高。能见度随着PM_(2.5)浓度增大呈指数下降,且相同的PM_(2.5)浓度情况下,相对湿度越大,能见度越低。能见度为10 km的临界点上,PM_(2.5)质量浓度值对应为67.5μg/m3。不同相对湿度时,能见度为10 km对应的PM_(2.5)质量浓度临界值不同。通过建立能见度回归方程发现,低相对湿度(RH≤30%)时,PM_(2.5)对能见度的影响权重最大;高相对湿度(RH60%)时,相对湿度的权重最大;RH低于60%时,RH的权重随着PM_(2.5)浓度的增加而增大;而RH高于60%时,RH的权重随着PM_(2.5)浓度的增加而减小。分析结果可为宁波市灰霾防治和采取合适的管控措施提高能见度提供一定参考。     

2016年冬季北京地区一次重污染天气过程边界层特征

利用中国气象局地面常规观测资料、微脉冲激光雷达（MINI-MPL）、风廓线雷达资料、生态环境部大气成分等资料,对2016年12月16~21日京津冀多地污染过程的生消特征、与气象条件的关系以及边界层的结构特点进行了分析.结果表明：大气处于静稳状态,低层大气盛行偏南气流,大气湿度持续增加,加之北京三面环山不利于污染物扩散的特殊地形是造成北京此次严重空气污染的重要因素.重污染期间,污染物主要聚集在800m高度以下,严重污染时,污染物高度甚至仅有400m左右.风廓线雷达反演风场显示：2次PM_2.5浓度快速上升阶段低层伴随持续偏南风或偏东风.污染过程期间,逆温结构明显,两次污染快速发展阶段恰好出现在两次逆温最强时段.此次污染天气过程,激光雷达退偏振比总体小于0.25,反映污染主要是人类活动产生气溶胶,前期以一次排放颗粒物为主,后期以二次转化颗粒物为主.退偏振比污染过程前期呈明显日变化特征,且白天退偏比比夜间高.     

我国中东部地区2015—2020年夏半年PM2.5和臭氧复合污染气象特征分析

为了解我国夏半年大气复合污染特征及其与气象条件的关系,基于2015—2020年夏半年(4—10月)空气质量监测、常规气象观测等资料,结合统计学方法与主观经验开展对比分析. 结果表明:分析时段内我国大气污染呈单污染比例升高、臭氧(O₃)与PM_2.5污染“双高”污染事件减少的特征,中东部大部分地区O₃超标日数增加、PM_2.5超标日数减少的“跷跷板”效应十分明显. 通过对污染过程的分析发现,区域O₃污染持续性特征明显,其中京津冀及周边地区持续时间超过10 d的O₃污染过程共有6次,最长持续时间为15 d. 与之相比,复合污染过程表现出离散性(区域污染过程少)、间歇性(持续性过程少)的特征. 区域O₃污染过程发生时的气象条件一般为最高温度较高、风速较小、混合层高度较低,但东北地区在大气扩散条件较好的情况下仍会出现区域O₃污染. 通过对地面天气分型的分析发现,均压场型和低压控制型为O₃污染出现时最主要的两种地面天气形势,高压控制型下出现O₃污染的概率相对较低,京津冀及周边地区在倒槽控制下也有一定概率的O₃污染出现. 研究显示,我国中东部地区夏半年O₃污染影响显著,关注不同地区O₃污染与气象条件之间的相关性对于大气复合污染防控有一定积极意义.      

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%.     

河北香河亚微米气溶胶组分特性、来源及其演变规律分析

霾的形成发展与细颗粒物化学组分变化紧密相关.本文利用颗粒物化学组分监测仪(ACSM)、黑碳仪等对河北香河夏季亚微米气溶胶(PM1)化学组分、来源及其演变规律进行详细分析.结果表明,PM1平均占到PM2.5的约71%,PM1主要分布在20~80μg·m-3间;观测期间有显著的秸秆燃烧事件,秸秆燃烧时段PM1质量浓度显著升高,其中有机物质量分数迅速升高,平均约占到47%;秸秆燃烧使得大气气溶胶由弱碱性转变为弱酸性;整个观测期间,正交矩阵因子分解法(PMF)共识别出4类有机气溶胶,分别为两种一次有机气溶胶(类烃类有机气溶胶和生物质燃烧有机气溶胶)和两种二次有机气溶胶(低挥发、高氧化性的有机气溶胶和低氧化、半挥发性的有机气溶胶),有机气溶胶氧化程度较高.其中二次有机气溶胶的贡献远大于一次有机气溶胶,平均占到有机物的~69%,而去除秸秆燃烧时段后PMF结果中未解析出生物质燃烧有机气溶胶.