京津冀地区一次污染过程的星载地基激光雷达联合观测分析

针对2018年3月9—15日京津冀地区的一次空气重污染过程,进行了基于地基颗粒物激光雷达组网的星载-地基联合观测分析。颗粒物激光雷达观测到污染前期为局地污染累积过程,中期有明显的污染物区域传输过程,北京受太行山沿线城市污染输送影响较大。风廓线激光雷达观测结果表明:此次污染过程近地面主要为偏南风且风力较弱,冷空气到来时风向转为较强东北风,导致污染消散。微波辐射计观测到保定在污染过程中出现持续6 d的逆温层,同时在污染过程中近地面相对湿度较高,逆温层被打破后污染开始消散。在污染过程的各个阶段中,污染团的空间分布与变化特征均被很好地反映出来,可见地天联合观测对污染物的累积与输送研究有较大的意义,能对京津冀及周边地区的大气污染联防联控提供有力支持。     

联网激光雷达的观测性能综合平行比对

激光雷达以其高精度的探测能力在大气污染研究中得到了广泛应用。由于生产厂家和反演算法等的差异,激光雷达观测数据的质量参差不齐。笔者利用2013年11月和2014年3月2种不同型号激光雷达(高频激光雷达和微脉冲激光雷达) 532 nm波段的气溶胶消光系数和气溶胶自动观测网(AERONET)光学厚度数据,对2部雷达在不同空气质量下的观测性能进行综合对比。结果表明:2部雷达在不同空气质量条件下探测效果不同,空气质量为优和良时,2部雷达的消光系数比较一致,偏差主要在1 km以下;随着污染加剧,2部雷达在1 km以下的偏差先减小后增大,1 km以上的偏差随高度增大。与AERONET的光学厚度相比,高频激光雷达在轻度污染和严重污染时相对误差较小(3. 23%和26. 75%);微脉冲激光雷达在良和轻度污染时相对误差较小(40. 00%和25. 81%)。2部雷达设备的差异和重污染时不利的气象条件是影响雷达表现的重要原因。该研究作为全国激光雷达联网的前期工作,为全国激光雷达数据的综合应用提供了参考。     

车载激光雷达对北京地区边界层污染监测研究

介绍了自行研制的车载差分激光雷达AML-2探测原理及技术参数,于2006-08、2006-09在不同天气因素条件下对北京西南郊榆垡地区大气边界层污染物O3、NO2、SO2进行了实时监测,对比分析了3种污染物浓度垂直分布及日变化特征.结果表明,无外来污染输送时,3种污染物在阴雨天气总体浓度较小,O3和NO2浓度随高度升高而减小,SO2浓度垂直分布少见此特征,但在近地面0.6 km左右有较强SO2污染层.南部气流输送对北京地区大气环境影响明显,2006-08-23～2006-08-25这次强污染气流输送高度约1～1.5 km,3种污染物浓度垂直分布及日变化特征受到干扰,北京榆垡地区边界层O3、NO2、SO2总体浓度明显上升.     

成都冬季一次持续污染过程气象成因及气溶胶垂直结构和演变特征

基于气溶胶激光雷达观测和环境监测站污染物浓度数据、气象观测资料及HYSPLIT后向轨迹模式,分析了2017年12月中下旬,成都市一次本地积累和沙尘输送影响的持续污染过程中污染物浓度、污染物来源、天气系统和气溶胶消光系数的垂直分布及演变.结果表明:①此次污染过程持续时间长,根据气象条件和主要污染物种类,分为本地污染累积、北方沙尘输送和混合影响3个阶段.②本地污染积累阶段,消光系数垂直分布不均匀,受湿度、太阳辐照与逆温层等气象因子的影响,垂直结构变化较大.消光系数最大值多出现在250 m附近,此阶段退偏比数值很小.③沙尘影响阶段,消光系数较前期明显下降,高值区位于250 m及2 km处.退偏比显示沙尘粒子于29日午后开始逐渐抵达成都市2 km高空,并于夜间达到峰值.退偏比相较本地污染累积阶段明显增大,各时段退偏比结构类似,近地面数值略低于高空.④混合影响阶段,消光系数强度小幅回升,退偏比显示有部分沙尘粒子漂浮在1～2 km高度上.     

2018年春节期间京津冀地区污染过程分析

为了解2018年春节期间京津冀地区空气污染情况,利用近地面污染物浓度数据、激光雷达组网观测数据,结合WRF气象要素、颗粒物输送通量和HYSPLIT气团轨迹综合分析污染过程.结果表明,春节期间出现3次污染过程.春节前一次污染过程,各站点PM_2.5浓度均未超过200μg/m³;除夕夜,廊坊站点PM_2.5峰值浓度达到504μg/m³,是清洁天气的26倍;年初二~初五,各站点PM_2.5始终高于120μg/m³,且污染主要聚集在500m高度以下,北京地区存在高空传输,800m处最大输送通量达939μg/（m³·s）,此次重污染过程为一次典型的区域累积和传输过程.京津冀地区处于严格管控状态时,燃放烟花爆竹期间PM_2.5峰值浓度可达无燃放时PM_2.5峰值的3.2倍.为防止春节期间重污染现象的发生,需对静稳天气下燃放烟花炮竹采取预防对策.     

深圳市秋季大气臭氧立体分布特征

利用大气O₃探测激光雷达在深圳市东部生态区和西部城区同步开展垂直观测,探究了2018年深圳市O₃立体分布在秋季光化学污染活跃期至冬季非活跃期的演变过程.结果表明：光化学反应活跃的10月,东部地面O₃浓度相对于西部地面高出约128%;地面向上至450m,O₃浓度在东部生态区发生快速降低,而在西部城区由于存在“滴定效应”,O₃浓度随高度升高而升高;450m~2km,东、西部O₃浓度均随高度升高而降低,西部城区O₃浓度水平超过东部生态区约30%;2km以上高空,东、西部O₃浓度趋同（70μg/m³）,并保持稳定,为具深圳市秋季O₃污染过程提供了较高的大气背景浓度.高污染期间,深圳市大气边界层内O₃浓度变化较为一致,西部高空的O₃区域传输作用更加显著.秋季至冬季光化学反应逐渐减弱,深圳市O₃浓度的水平和垂直空间差异逐渐减小,冬季的深圳市O₃污染基本受大气背景控制.     

东北区域空气质量时空分布特征及重度污染成因分析

东北已成为我国又一个霾污染多发和重发区域.采用2013～2017年东北区域大气污染物地面监测数据、卫星数据和气象数据等信息,探讨了中国东北地区空气质量时空分布特征与重度污染成因.结果表明,"沈阳-长春-哈尔滨"带状城市群是全年污染最严重的区域,空气质量指数(AQI)的空间分布具有明显的季节性,冬季污染最严重,春季吉林省西部周围为椭圆形污染区,夏季和秋季大部分时间空气质量最佳.3个典型的霾污染时期是10月下旬和11月上旬(即秋末和初冬,时期一),12月下旬和1月(即冬季最冷的时候,时期二),及4月到5月中旬(即春季沙尘和农业耕作期).时期一,季节性作物残茬焚烧和冬季采暖用煤燃烧产生的PM_(2.5)强排放是极端霾事件发生的主要原因(AQI 300);时期二,在最严寒月份里,重度霾污染事件(200 AQI 300),主要由燃煤和汽车燃料消耗的PM_(2.5)排放量高,大气边界层较低,以及大气扩散性差等共同引起;时期三,春季PM_(10)浓度较高,主要是由内蒙古中部退化草原的风沙和吉林省西部裸地的区域性扬尘传输造成的.同时,当地农业耕作本身也释放PM_(10),并提升了裸土的人为源矿物尘的排放强度.     

合肥科学岛低对流层二氧化碳时空分布特征

依据合肥市科学岛2013~2016年的CO₂体积比浓度廓线,分别从夜间、季节和年度分析了亚热带季风气候的CO₂分布特点和合肥科学岛的CO₂源汇特征.（1）大气CO₂体积比浓度随高度增加而减小,390m的CO₂浓度约为15m浓度的95%,夜间随时间推移浓度增加幅度约5%,天亮时CO₂浓度有减小的趋势;（2）测量点高度大于100m时,季节特征较明显,CO₂体积比浓度夏季最低,冬季最高,浓度相差约10×10^-6;（3）测量点高度大于100m时,2013~2016年CO₂体积比浓度的年分布随高度变化的梯度相关系数大于0.9,体积比浓度年增长约2.1648×10^-6.通过三个时间尺度的CO₂体积比浓度廓线分析得出,CO₂浓度特征是动植物活动和大气运动等共同作用的结果;CO₂长期循环过程中,存在近地面CO₂向高空的传输效应.     

研究星载IPDA激光雷达探测CO2光谱纯度

光谱纯度是积分路径差分吸收激光雷达最重要的系统参数之一,光谱纯度直接影响CO₂数据的探测精度.在模式研究中要求输入观测的CO₂数据误差小于1×10^-6,对激光器光谱纯度参数设计提出很高要求.本文采用有效吸收截面分析探测反演误差的方法,研究了由光谱纯度带来的CO₂柱浓度探测误差,并基于窄带滤波器对光谱不纯能量的抑制作用,对不同带宽的窄带滤波器进行选择和分析,从而达到降低对光谱纯度的要求,提升探测精度的目的,最后讨论了由于窄带滤波器造成的能量衰减所对随机误差的影响.结果表明：当光谱纯度为99.9%,窄带滤波器带宽1GHz,透射率为0.86,脉冲能量为100mJ时CO₂探测的系统误差小于0.084×10^-6,随机误差小于0.02×10^-6,满足探测精度要求.     

A comparative study of prognostic MM5 meteorological modeling with aircraft, wind profiler, lidar, tethered balloon and RASS data over Philadelphia during a 1999 summer episode

This study presents a comparative evaluation of the prognostic meteorological Fifth Generation NCAR Pennsylvania State University Mesoscale Model (MM5) using data from the Northeast Oxidant and Particle Study (NE-OPS) research program collected over Philadelphia, PA during a summer episode in 1999. A set of model simulations utilizing a nested grid of 36 km, 12 km and 4 km horizontal resolutions with 21 layers in the vertical direction was performed for a period of 101 h from July 15, 1999; 12 UTC to July 19, 1999; 17 UTC. The model predictions obtained with 4 km horizontal grid resolution were compared with the NE-OPS observations. Comparisons of model temperature with aircraft data revealed that the model exhibited slight underestimation as noted by previous investigators. Comparisons of model temperature with aircraft and tethered balloon data indicate that the mean absolute error varied up to 1.5 °C. The comparisons of model relative humidity with aircraft and tethered balloon indicate that the mean relative error varied from –11% to –22% for the tethered balloon and from –5% to –30% for the aircraft data. The mean relative error for water vapor mixing ratio with respect to the lidar data exhibited a negative bias consistent with the humidity bias corresponding to aircraft and tethered balloon data. The tendency of MM5 to produce estimates of very low wind speeds, especially in the early-mid afternoon hours, as noted by earlier investigators, is seen in this study also. It is indeed true that the initial fields as well as the fields utilized in the data assimilation also contribute to some of the differences between the model and observations. Studies such as these which compare the grid averaged mean state variables with observations have inherent difficulties. Despite the above limitations, the results of the present study broadly conform to the general traits of MM5 as noted by earlier investigators.