典型西南工业城市柳州市核心区大气污染物时空分布与气象因素研究

为研究柳州市核心区大气污染物浓度时空变化规律与气象因素之间的关系,统计分析了2018年全年研究区内6个自动监测站点PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、O_3和CO的浓度监测数据和气象站气象数据,并对28次超标日污染物来源进行了解析.结果显示:①核心区颗粒污染物污染较为严重,且以PM_(2.5)为主的细颗粒污染物仍为柳州市主要的大气污染物;各污染物月均浓度季节差异显著,除NO_2外柳州大气污染物浓度下降明显,指示柳州市多项节能减排综合整治措施成效显著;PM_(2.5)、PM_(10)、CO受早晚高峰期影响,浓度日变化均呈双峰型;NO_2在不同季节峰型不同,作为O_3前体物其浓度日变化与O_3相反,呈现"早峰午谷"的变化趋势.②通过对污染物浓度插值发现,由于核心区主要工商业区位于西部且处于主导风向下风向,故PM_(2.5)和SO_2浓度西北高、东南低,PM_(10)、NO_2和CO浓度西南高、东北低;核心区东部的山区为O_3生成带来大量前体物,使O_3浓度东南高、西北低.③由于气候特征,核心区春、夏季主要气象因素均为降水量;秋季的主要气象因素是风速,风速与污染物的负相关关系表明了风的扩散效应;冬季大部分污染物与气象因素的相关性不显著,表明人为因素对污染物的影响大于气象因素;核心区大气污染物主要来源于局地排放和区域传输,且南北主导风向对大气污染影响最大.④HYSPLIT模型结果指示柳州超标日大气污染物主要来自于珠三角地区,且陆源颗粒物浓度普遍比海洋源高,来自南部的远距离输送气流颗粒物含量最低,表明远距离输送为影响颗粒物传播的主要原因.     

厦门市冬季PM2.5污染情境识别及其与气象条件的关系

为研究厦门市冬季不同PM_2.5污染情境与气象条件和气团轨迹路径特征的关系,结合PM_2.5观测数据,使用AGAGE（Advanced Global Atmospheric Gases Experiment）统计方法识别2014—2018年冬季厦门市PM_2.5观测值、基线值和污染值情境,通过气象数据统计和气团后向轨迹聚类对不同PM_2.5污染情境下气象条件和气团轨迹路径特征进行探究.结果表明:①厦门市冬季不同PM_2.5污染情境下,ρ（PM_2.5）及PM_2.5污染值情境时长占比均呈波动中下降的趋势,具体表现为冬季PM_2.5观测值、污染值和基线值情境下,ρ（PM_2.5）平均值分别从2014年的42.2、90.7、16.4 μg/m3降至2018年的26.3、56.9、8.8 μg/m3,冬季PM_2.5污染值情境时长占比从2014年的10.2%降至2018年的3.0%.②冬季PM_2.5污染值情境下气象要素呈低风速、低气压、高温度、高相对湿度的特征.③冬季到达厦门市的气团轨迹路径中,局地路径由于大气条件稳定易累积形成PM_2.5污染;偏北路径和西北路径易从临近省份携带污染物输入导致PM_2.5污染,属于重要的外源污染输入路径;沿海路径和偏西路径均属于清洁路径,但沿海路径易在福建省北部与偏北路径重合形成污染输入,加强了偏北路径的污染物输送能力.研究显示,近年来厦门市冬季PM_2.5污染有明显减弱趋势,但不利的气象条件和外来污染输入仍会造成PM_2.5污染的发生.      

哈尔滨近地面O3浓度特征

伴随着经济发展和城镇化进程的加速,很多城市的臭氧浓度存在超标问题.本文选取2014—2017年哈尔滨城区污染数据及气象要素数据,对哈尔滨近地面层O_3时空分布特征及其与气象要素的关系进行了分析,结果表明:哈尔滨O_3日内单峰分布,最高值出现在下午14:00,最低值在清晨7:00.空间分布东南部最高,其次是南部,城中区较低.日间周末的近地面O_3浓度较高,而夜间工作日的O_3浓度较高.哈尔滨O_3浓度与平均气温正相关,与相对湿度负相关,与低于37 W·m~(-2)的紫外辐射正相关.     

大气自净能力指数的气候特征与应用研究

为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统（CAPPS）预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961~2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8~10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报产品和中尺度模式（WRF）,建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报准确率.     

Effects of meteorological conditions on PM10 concentrations - A study in Macau

Review on the annual PM₁₀ concentrations over a 10-year period shows that Macau is subjected to severe fine particulate pollution. Investigations of its variation in monthly and daily time scales with the local meteorological records reveal further details. It is found that a distinct feature of the Asian monsoon climates, the changes of wind direction, mainly controls the general trend of PM₁₀ concentration in a year. The monsoon driven winter north-easterly winds bring upon Macau dry and particle enriched air masses leading to a higher concentration in that period while the summer south-westerly winds transport humid and cleaner air to the region leading to a lower PM₁₀ value. This distinct seasonal feature is further enhanced by the lower rainfall volume and frequency as well as mixing height in winter and their higher counterparts in summer. It is also found that the development of tropical cyclones near Macau could also impose episode like PM₁₀ concentration spikes due to the pre-typhoon induced stagnant air motion followed by the swing of wind direction to the northerly.     

重庆市主城区大气中NO2浓度时空分布特征

利用2017年1月1日～2017年12月31日重庆市主城区17个国控空气质量监测站24 h自动连续采样的二氧化氮(NO_2)浓度小时数据,探讨九个主城区大气中NO_2浓度的时空分布特征、与气象参数之间的关系和气团运动的影响。结果表明,主城区大气NO_2浓度全年北碚区达标率较高(76.16%),渝中区达标率低(3.84%),日均浓度呈夏季前下降、夏季后上升的趋势;月均浓度表现为冬季月份浓度高,其次为春季、秋季和夏季月份;周六、周日、周一和周二的浓度均值较高,周三、周四和周五的较低;小时浓度基本呈5:00～11:00和16:00～20:00上升、其余时间段下降的变化趋势;大气NO_2浓度空间分布差异显著,西北地区(北碚)大气NO_2浓度偏低、渝中区及其附近区域浓度偏高。影响大气中的NO_2浓度的主要气象因素有:气温、降水量、气压、日照和相对湿度;四季气流输送中,春冬季气流轨迹相似,主要源自西部、西北部气流,春季气流轨迹的ρ(NO_2)最高,夏季最低。研究结果可为今后重庆市大气的治理提供研究基础。     

兰州西固工业区夏季光化学烟雾污染的气象条件

通过对兰州西固工业区光化学烟雾污染规律与气象条件的关系的研究表明,在高空槽后的低空弱高压控制下,西固区出现高的臭氧浓度值,此时大气层结稳定,风很小,天气晴朗,但中午有浓重烟雾,臭氧浓度峰值在中午出现。该区盆地内形成的光化学烟雾烟团水平面积达几十公里,臭氧浓度的日变化取决于太阳总辐射和大气边界层的日变化。     

基于高分辨率MARGA分析桂林市PM2.5水溶性离子特征

利用高时间分辨率MARGA于2017年2月17日~3月24日在桂林市开展PM_2.5组分监测，结合同一点位环境和气象监测数据，分析桂林市大气PM_2.5水溶性无机离子组分特征及气溶胶酸性.结果表明：MARGA监测的PM_2.5中8种水溶性离子与PM_2.5变化趋势一致.8种水溶性离子总浓度均值29.27μg/m³，3种二次水溶性离子SO₄^2-、NO₃^-和NH₄⁺浓度均值26.91μg/m³，占水溶性离子总浓度的93.50%，是桂林市大气PM_2.5的主要组分.二次水溶性离子SO₄^2-、NH₄⁺和NO₃^-两两之间存在显著正相关性（相关系数均>0.80），提示二次离子产生的机制及在大气中的演化、沉积具有一定的相似性.无论有无降雨，能见度（Vis）均随着水溶性离子，尤其是二次水溶性离子浓度的增加呈幂函数规律递减.24h累计降雨量≥ 10.0mm时，湿清除作用明显.晴天及降雨量不大的天气下，需注意管控机动车尾气、生物质燃烧和扬尘污染.SOR、NOR分别为0.35、0.12，SO₂同时通过均相和非均相氧化反应转化为SO₄^2-，NO_x主要是通过白天光化学反应转化为NO₃^-.大多数离子和气态前体物均存在明显的日变化规律，这与物质的来源、形成机制和气象条件不同有关.CE/AE摩尔浓度均值为1.5，桂林市PM_2.5总体偏碱性.PM_2.5中SO₄^2-、NO₃^-、Cl^-主要以（NH₄）₂SO₄、NH₄NO₃和NH₄Cl形式存在.PM_2.5中NH₄⁺可能与监测点位交通源排放有关，桂林市应加强交通污染物排放管控.     

思茅大气环境与气象条件的关系

对思茅地区大气环境监测数据进行统计、分析,与当地天气气候条件进行对比,探究思茅地区大气污染状况与气象条件之间的关系.     

南通市一次连续空气污染过程的气象特征分析

文章对2005年11月22日至12月2日南通市及邻近地区出现的大范围、长时间连续空气污染过程的天气形势和主要气象要素进行了分析。结果表明：大型稳定性高压伴随而来的稳定层结和小风速，导致大气污染物难于扩散，是这次空气污染过程的主要原因；弱冷空气无法改变大气稳定层结，难于结束空气污染状态；随着强冷空气到来，大气环流形势改变，空气质量改善。