城区与郊区PM2.5污染及传输特征差异性

基于云高仪激光雷达、飞机AMDAR数据和常规站点等多源观测数据,并与数值模拟（CAMx-PSAT模型）相结合,以京津冀典型城市——北京城区与郊区（密云）和石家庄城区与郊区（平山）为案例研究区域,对城区和郊区边界层高度差异（ΔPBLH）、地面PM_2.5浓度差异（ΔSurf_PM_2.5）、高空PM_2.5浓度差异（ΔVert_PM_2.5）和传输通量强度及高度分布特征差异进行分析.结果表明,由于人为热源、短波辐射和热力湍流等因素,导致城区年均边界层高度（PBLH）较郊区高8%~29%,且不同季节下城区PBLH月均较郊区高2%（石家庄4月）~47%（北京7月）.由于人为排放、逆温和大气湍流等共同作用,在0~1260 m之间等高度城区年均ρ（PM_2.5）较郊区高0.1（石家庄）~29.7（北京）μg ·m^-3,随高度增加而减小.城区年均总净通量强度远大于郊区,城区表现为流出,郊区表现为流入,是由于城区低压和郊区高压,形成城郊热力环流.北京城区和郊区与周边的年均总净通量强度之和（44.77 t ·d^-1）大于石家庄（34.44 t ·d^-1）.受风速和PM_2.5浓度的影响,在0~1260 m之间,城区和郊区与周边的净通量随离地高度的增加通量强度呈现明显增大趋势,其中1月城区和4月郊区与周边的传输交换对环境影响最为明显.不同季节下城区和郊区最大净通量的强度差异明显,两者相差2.23~4.48倍;但最大净通量强度的高度特征差异较小,主要位于611~1260 m.     

2019年秋冬季京津冀与周边地区污染传输特征分析

本研究结合大气环境观测数据,应用潜在源分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),以及基于WRF-CMAQ模式的传输矩阵和传输通量计算方法,研究分析了2019年秋冬季京津冀典型城市的大气污染特征与成因,量化评估了京津冀地区与周边省份之间的PM_2.5传输贡献.结果表明,京津冀地区冬季较秋季污染严重,且重污染时段PM_2.5浓度均与相对湿度呈显著的正相关,和风速呈显著的负相关;京津冀典型城市北京、天津和石家庄的潜在源区主要分布在京津冀本地、山西、内蒙古中部地区和山东地区,这与CWT结果基本吻合.京津冀各省域的PM_2.5以本地排放贡献为主,北京、天津和河北的本地贡献率范围为54.33%~66.01%,京津冀受区域外传输的贡献率范围为0.11%~26.54%.传输通量结果表明,冬季PM_2.5的传输主要受高空西北气流的作用,尤其清洁天气,高风速驱动清洁气团流入;秋季则主要受低空东南气流作用;传输通量呈现出显著的垂直分布特征,高空区域传输作用更为活跃,传输通量的流入/流出以及垂直分布与污染级别和RH呈现非线性响应关系,主导风向变化导致重污染前的传输效应明显大于重污染期间,高湿环境的传输效应明显小于低湿环境.     

京津冀和长三角地区一次重霾过程气象成因及传输特征

基于气象数据和空气质量数据,研究了2016年12月29日~2017年1月8日京津冀与长三角地区一次大范围重度污染过程的特征及成因.结果表明,均压场、低边界层高度、静小风是本次重污染过程的主要气象特征,重污染过程的结束得益于后期气压梯度变大,水平扩散条件转好.此外,基于WRF-CMAQ（气象研究与预报建模系统及区域多尺度空气质量模型）模式情景分析法评价了区域传输和局地累积对本次重污染过程的作用,分析显示重污染前期当中东部地区受南风控制时,京津冀地区受长三角地区传输影响较大（15%~20%）,长三角地区以本地贡献为主;累积阶段,长三角地区本地贡献显著下降,受到京津冀地区的贡献明显上升（20%~30%）,京津冀地区主要受本地排放影响.传输通量结果显示长三角向京津冀输送的净通量峰值发生在重污染前期（-21.52t/d）,京津冀向长三角输送的净通量峰值发生在累积阶段（17.29t/d）,区域传输作用在1001~1478m之间最为活跃.