近10年海南岛大气NO2的时空变化及污染物来源解析

利用OMI卫星反演的NO2柱浓度数据,分析了近10年海南岛对流层NO2柱浓度(Tro NO2)和总NO2柱浓度(Tot NO2)的时空变化,同时结合地面风向、SO2排放资料,以及HYSPLIT模式等探究其大气污染物来源.结果表明,海南岛地区大气NO2呈北半部高于南半部、中部山区低于四周沿海的分布特征,其季节变化表现为冬季高、夏季低的特点,其中夏季浓度偏低和雨水的冲刷作用有关,而冬季浓度偏高与珠江三角洲地区的外源输送作用有密切联系.近10年海南岛大气NO2冬夏季有相反的变化趋势,冬季逐年下降,夏季则有弱的上升趋势.其原因可能是夏季大气污染物以本地排放为主,冬季外源输送起主要贡献作用.海口市Tro NO2与珠江三角洲地区的有利风向日数相关系数为0.84,通过了99%的信度检验.后向轨迹分析表明,2013年12月影响海口市的3条气流移动路径,均不同程度的经过珠江三角洲地区,进一步表明海南岛冬季大气污染物主要以珠江三角洲地区的外源输送为主.     

呼和浩特市空气污染潜势预报方法研究

利用1995～1997和2000年资料，统计分析了呼市边界层气象条件和影响呼市地区的天气系统，寻找出了城市污染与天气的关系，据此研究制定了有利和不利于污染物扩散的天气形势和气象要素指标，给出了不同污染物的空气质量等级判据，从而建立了呼市污染潜势预报方法。     

麦秸焚烧导致的北京市大气污染时空分布和化学组成特征分析

为了全面评价农田秸秆焚烧产生的污染事件,并为制定有效的管理措施提供依据,于2006年6月20日监测了西南风下北京南部农田麦秸焚烧产生的污染物向北京传输的过程.获得了SO2、CO、NOx以及可吸入颗粒物(PM10)质量浓度的数据.颗粒物的化学组分数据.数据分析结果表明,污染输送对北京市西南部地区空气质量影响最大(PM10小时浓度超过600μg·m-3),对北部山区影响较小(PM10浓度峰值在110μg·m-3).高浓度污染在市区持续时间最长.麦秸焚烧通过输送增加了PM10(尤其是PM1)、CO、NO2以及NMHC等污染物质,这使得与前一日相比污染物之间的相关关系发生了变化:SO2与其它污染物的相关性不显著,而CO与NO2、CH4与NO显著相关.因子分析进一步揭示,气象条件对污染物浓度变化具有主导作用,而由麦秸焚烧所产生的外来污染源属于次要地位.污染输送过程中,PM25中的硝酸盐类和有机碳、碳黑质量浓度增大.麦秸焚烧所输送的气态污染物和细小颗粒物对人体健康存在威胁,在不利扩散的气象条件下在大气中存留时间加长.研究结果表明,气象条件不利于污染扩散时必须禁止农田秸秆焚烧.     

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.     

2005～2013年中国地区对流层二氧化氮分布及变化趋势

利用OMI探测器资料反演的对流层NO2柱浓度,结合REAS东亚地区NOx排放清单,ECMWF地面10m风场数据和中国统计年鉴中相关统计数据,研究了2005~2013年中国地区对流层NO2柱浓度的空间分布和长期变化趋势,NO2柱浓度的季节差异与排放源和地面风场的关系,以及国家政策实施情况与NO2柱浓度的关系.结果表明:中国地区NO2对流层柱浓度的高值区主要分布在华北地区、长江三角洲、珠江三角洲以及四川盆地等人口密集、人类活动频繁的大型城市和地区.NO2对流层柱浓度的变化存在东西部差异,值得注意的是东部在2011年之前基本表现为增加,但在2011年以后表现为下降,且与2011年相比年平均浓度下降了7.1%.工业氮氧化物排放总量的下降是2011年后NO2浓度下降的一个重要原因.西部浓度低于东部,但近9a浓度基本表现为增长.对流层柱浓度存在明显的季节差异,东部地区及大型城市基本表现为冬季高、夏季低.NOx人为排放源的季节差异是NO2浓度季节差异的重要因素之一,同时气象条件的作用不可忽视.     

上海市市区、郊区NO2、SO2和PM10的时空变化规律及相关性分析

在对上海市嘉定区大气污染物SO2、NOx和PM10连续1年的观测基础上，结合上海环境状况公报的数据，探讨了市区、郊区大气污染物的空间和时间变化规律。结果表明，2005年中NO2、SO2和PM10的质量浓度在市区和郊区均是冬春两季高，夏秋两季低；NO2、SO2和PM10浓度在市区要高于郊区；郊区大气污染物的月变化幅度要比市区大，市区PM10污染有增加趋势。根据气象条件分析，嘉定区周边工业污染对NO2、SO2和PM10的浓度有贡献，市区NO2、SO2和PM10的质量浓度则与机动车尾气、工业燃煤，建筑扬尘和道路扬尘等诸多因素有关。相关性分析表明，上海市NO2、SO2和PM10相互之间存在比较强的相关性。     

2010年广州亚运期间空气质量与污染气象条件分析

利用2010年11月4日～12月10日广州地区NO2、O3、SO2、PM、能见度实测资料,区域空气污染指数RAQI及大气输送扩散特征参数,分析广州亚运期间空气质量与气象条件变化特征.结果表明,亚运期间空气质量比亚运前后好,能见度比亚运前后大,PM1和PM2.5浓度比亚运前后小,能见度与PM1和PM2.5有较好的反相关;亚运期间NO2和SO2日均值和小时均值均达到国家一级标准,PM10日均值和O3小时均值均满足国家二级标准,污染物得到较好的控制;广州地区SO2受本地源和外地源远距离输送叠加影响,NO2受本地源影响较大;广州周边城市NO2、SO2和PM10有向广州输送的潜势,而广州O3有向其周边城市扩散的潜势;亚运期间污染气象条件比亚运前后有利,亚运期间污染物浓度降低得益于政府实施的减排措施及良好的气象条件.     

基于变分订正TROPOMI卫星数据的京津冀地区NO2时空变化与气象影响分析

为研究京津冀地区NO₂时空变化与气象条件影响,本文利用变分方法订正TROPOMI卫星NO₂遥感数据,结合环境气象评估指数(EMI)分析气象条件对NO₂浓度变化的影响.结果表明,经过变分方法订正过的NO₂浓度具有更可靠和高分辨率的时空分布特征.京津冀西北部地区的NO₂浓度低,东部和南部浓度较高.北部燕山、西部太行山形成的半包围地形阻挡了大气污染物在京津冀平原地区的扩散,产生了不利的气象条件.其中,燕山南部的北京、天津和唐山以及太行山东部的保定、石家庄、邢台、邯郸等地气象条件较差,而高海拔地区的张家口、承德、秦皇岛大气扩散条件较好.NO₂浓度在春、夏季受到气象条件变化的显著影响,而在秋、冬季受到气象条件变化的影响较小.气象条件对NO₂不同浓度区间的作用不同,NO₂浓度较低和较高时气象条件对其作用更为显著,而浓度处于转折区间时,气象条件对其影响较小.本研究开展的TROPOMI卫星变分订正、NO₂浓...     

徐州市空气质量预测预报中的气象因素影响分析

利用2014年徐州市环境监测中心站SO2,NO2,PM10和PM2.5质量浓度的逐日监测资料及同期徐州市气象局的常规气象观测资料,分析了徐州市空气质量的现状及变化特征,探讨了SO2,NO2,PM10和PM2.5浓度与气象条件的关系。结果表明：徐州市空气质量以良和轻度污染为主,夏、秋季的空气质量好于冬、春季,冬季空气质量最差;较大的降水量过后,空气质量类别为优或者良,降水量较小时,污染物去除效果不明显;风速越大,越有利于污染物的扩散;雾和灰霾天气条件下,空气质量较差。     

合肥市酸雨变化特征及其影响因子

利用合肥市气象局酸雨监测站1992-2007年资料,分析了该市酸雨年、季变化特征,及其与地面气象条件、地面污染物(SO2、NO2、PM10)浓度的关系;同时,应用轨迹分析和聚类分析的方法研究了酸雨发生率与不同高度输送形势的关系.结果表明,合肥市酸雨发生率秋季最高、夏季最低;年平均降水pH值呈下降趋势,酸雨频率呈增加趋势,尤其是pH值低于4.5的强酸雨在2001年之后出现频率增加显著,与近年来地面SO2浓度的快速增加趋势一致;中度以上强度酸雨出现频率随降水强度的增加呈先增后减的变化特点,中雨和大雨时最高,毛毛雨时最低;地面污染物浓度,尤其是SO2与降水酸度具有显著的相关性,当地面SO2浓度高于40μg·m-3时,酸雨发生率接近90%;轨迹分析结果显示.合肥降雨酸度与输送形势关系密切,酸性降水发生率在低层以偏东北方向的轨迹最高,在中空(1500m)以偏东轨迹和西南轨迹最高,在高空(3000m)以偏西南轨迹最高.     

沈阳地区一次颗粒物重污染天气过程的气象成因分析

为探究沈阳地区重污染天气成因,文章利用地面、高空气象观测资料、风廓线雷达资料、NECP再分析资料以及大气污染物监测资料,对2019年3月1～6日沈阳地区出现的一次持续性重污染天气过程,探讨了大气污染物质量浓度、地面气象要素变化特征、大气环流配置与外来输送等特征.结果表明,均压场、地面风场弱及辐合、高温高湿是本次重污染天...     

北京市与呼和浩特市空气质量对比分析

为了对比北京市和呼和浩特市空气质量,探讨其差异性成因及防治对策,收集2市2014—2019年的空气质量常规监测数据,对空气污染物浓度、首要污染物变化及空气质量指数等特征进行分析。结果表明：北京和呼和浩特2市空气中PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO这5种污染物浓度表现出相似的季节变化特征,空气质量冬季最差,夏季最好;2市空气中污染物都是以颗粒物为主,其中北京市以PM_2.5为主,呼和浩特市以PM₁₀为主;长期监测数据显示,2市在经济社会快速发展的同时,污染物浓度大多呈持续下降的趋势,但O₃浓度有所增加。从2市各经济指标和污染物浓度变化的相关性看出,城市高质量发展越来越受到城市空气质量的约束,而改善城市经济结构在空气污染防治中具有极大作用。

     

基于天气分型的上甸子大气本底站臭氧污染气象条件

对流层臭氧作为典型二次污染物已成为北京春夏季首要污染物,气象因素是影响其浓度变化的主要因子之一.本研究基于2008～2017年大气成分和气象观测数据,利用Lamb-Jenkinson天气分型法结合Mann-Whitney U检验方法将影响北京地区天气型分为6类,其中SWW和C型上甸子臭氧浓度均值和极值分别最高,在4～9月出现频率最高,合计出现47.4%,并通过多元逐步回归方程确定两种型的主要贡献权重.SWW和C型下54%盛行西南风,新排放的污染物和二次老化气团经西南气流持续输送, 850 hPa附近出现垂直速度零层,水平和垂直气象条件均有利于臭氧的输送、生成和聚积; AN和ESN型下64.7%盛行东北风或北风,气团来源清洁, 1 000 hPa以上盛行一致的下沉运动和气流辐散,新排放的污染物也能很快被稀释扩散,臭氧浓度处于较低值.以NW型2015年5月3日为例,虽然地面盛行西北气流,来源清洁,但大气通过垂直下沉运动将边界层以上的高浓度残留臭氧向近地面输送,导致某些天数中出现臭氧浓度高值.     

河谷地形气象要素对污染物浓度的影响

气象条件对环境空气质量影响的研究是科学制订大气环境污染防控方案、及时发布重污染天气应急预警的基础.利用兰州市西固区环境空气质量监测点2015年主要污染物小时浓度监测值,分析了污染物浓度的季节性变化和日变化特征,结合同期观测的气温、风速、相对湿度和降水量等气象资料,探讨了气象要素对污染物浓度变化的影响.结果表明:①除O₃外,其他污染物质量浓度呈"冬高夏低""早晚高下午低"的变化特点,这与表征污染物扩散能力的边界层参数变化特征一致. ②ρ（O₃）春季为71.42 μg/m3,夏季为62.74 μg/m3,春季高于夏季的主要原因是春季O₃的前体物NO_x质量浓度高于夏季且春季扩散条件弱于夏季. ③除O₃外,其他污染物质量浓度与气温、风速呈负相关. ④当相对湿度 < 40%时,污染物质量浓度与相对湿度呈正相关;当相对湿度>80%时,污染物质量浓度与相对湿度呈负相关;降雨对不同污染物的清除效果不同.研究显示,河谷地形气温和风速是影响污染物扩散的重要气象因子.      

大气污染控制有效性的评估模型及应用

基于小波分析理论及BP神经网络,建立了大气污染控制有效性的评估模型.利用该模型解析天津市污染源排放及气象因素对大气污染物环境浓度的影响.结果表明,SO2浓度波动主要由污染源的季节变化引起,与天气过程有关的短期波动也不容忽视;而PM10浓度波动主要由污染源排放及气象条件的短期变化引起.2002~2003年的气象条件总体上不利于大气扩散,使SO2日均浓度长期分量增加约为3μg/m3;而2004年的气象条件有利于大气扩散,使SO2日均浓度长期分量减小约为5μg/m3.PM10日均浓度长期分量也有类似的规律,2002~2003年的不利气象条件使PM10日均浓度长期分量增高更显著,约为10μg/m3.     

基于CMAQ模式产品的福州市空气质量预报系统

利用CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模式预报产品和福州市2007年1月至2010年6月大气污染物的观测资料以及常规地面气象观测资料,根据动力-统计相结合的预报方法,通过多元线性逐步回归,建立不同天气系统下CMAQ模式产品和多类预报因子相结合的日污染物浓度预报模型.结果表明,影响福州市的天气系统共分为大陆高压、副热带高压、切变、暖区辐合、高空槽、台风和热带辐合带7类天气型.在暖区辐合、高空槽和大陆高压控制下,福州市的空气质量较差,而副热带高压和台风系统影响时,福州市的空气质量最好.日污染物浓度预报方程置信度均为P=0.000,模型有统计学意义.利用模型对2010年7~12月福州市各污染物浓度进行预报效果回代检验,模型对PM10的污染指数等级预报正确率达到了71.3%,对SO2和NO2的级别预报正确率达到了100%,日预报综合评分平均达88.8分.     

人为排放及气象因素对空气质量影响的定量分析——以疫情期间邢台市为例

选择河北省邢台市作为研究对象,将2020疫情作为一个极限管控措施下的极限减排实验情景,把2021疫情作为未来常态化疫情防控实验分析情景.与疫情前期对比,两次疫情期间臭氧浓度均有提升且2021疫情时期颗粒物浓度同样有提高,2020疫情时期其他污染物浓度均有不同程度的改善,而与2019历史同期相比,两次疫情期间臭氧浓度同样有升高现象,除此以外,2021疫情时期污染物改善较好.利用长短期记忆网络（LSTM）算法和空气质量预报模式系统（WRF-CMAQ）量化了两次疫情时期气象因素对于污染物浓度变化的影响,根据空气质量模拟法反推了不同污染物受人为影响的浓度变化.实验结果表明,LSTM算法在两次疫情期间的模拟均显示人为影响对污染物产生了负影响（降低了污染物浓度）且在总变化影响中占比较高,而CMAQ模式模拟结果中的气象因素影响占比远高于LSTM算法.CMAQ模式在两次疫情模拟中表现出了不同的结果,在2020疫情中人为影响占据了主导,而在2021疫情中,相比较2020疫情时期,除NO₂外,人类活动对其他污染物的影响均为正值（促进了污染物浓度升高）.     

天山北坡区域大气污染特征及冬季重污染成因分析—以石河子市为例

以天山北坡典型代表城市石河子市为例,基于地面常规污染物浓度监测、气象观测、激光雷达观测及中尺度气象模型(WRF)模拟资料,综合分析了气象条件和边界层结构变化对空气质量的影响。结果表明：以石河子市为代表的天山北坡地区空气质量季节性差异显著,PM_2.5浓度在冬、夏两季相差最高达11.4倍,且冬季（12月—次年2月）大气污染发生率高达81.2%,重度及以上污染天气占59.1%。冬季污染呈连续“污染季”变化特征,在2020—2021年冬季发生的4次重污染过程中,每次重污染过程持续时间为7~27 d,间隔仅1~3 d,各过程均以PM_2.5污染为主导,PM_2.5峰值浓度为373~425 μg/m³,PM_2.5/PM₁₀均值为0.82。进入秋冬季后,地面连续低温、高湿的气象条件对PM_2.5浓度的增长有显著促进作用,以温度<−3 ℃和65%<相对湿度<92%为主要影响条件,在该条件下边界层高度的显著降低和连续强逆温引起的近地扩散条件转差,是冬“污染季”形成的根本原因。在2021年1月16—22日重污染过程期间,地面为持续低温、高湿、微/静风状态,重污染生消仅随边界层和逆温条件改变,其中污染累积时段边界层高度较清洁时段降低近5倍,逆温强度超过1.5 ℃/(100 m),后续由逆温的减退和边界层抬升带来3 d清洁天气。

     

2012年-2014年常州市大气污染特征分析研究

利用2012年-2014年常州市大气污染数据、气象观测数据,通过分析污染物浓度的月变化、季节变化,污染物浓度与能见度及各气象要素间的关系,得到以下结论:风对大气污染物具有较好的扩散、稀释作用,风力越大,污染物浓度越低;降水对大气污染物具有较好的冲刷、沉降作用,降水量越大,持续时间越长,污染物浓度越低;气温与污染物浓度直接关系较小,但由于夏季污染物浓度较低,表现为气温越高污染物浓度越低;冬季反之,故从整体上看气温与污染物浓度呈反相关关系;相对湿度对各污染物浓度有一定影响,在适宜的湿度条件下,水汽对污染物有较好的吸附作用,有利于颗粒物等的生成和增长.     

缺失烟囱参数估算及其应用对空气质量模拟结果的改进

针对源清单中部分点源烟囱参数缺失而采用源排放模型SMOKE(Sparse Matrix Operator Kernel Emissions)默认的烟囱参数对空气质量模型模拟结果造成的不利影响,综合考虑气象观测数据、空气质量监测数据、源排放强度以及相关标准和规范对烟囱设计的要求,分别基于最大落地浓度法和基于统计方法对2009年珠三角地区源清单中缺失烟囱参数点源的烟囱参数进行了估算,并将估算烟囱参数用在WRF/SMOKE-PRD/CMAQ空气质量模型系统分析其对模型模拟的改善情况.相比于采用SMOKE默认烟囱参数,基于最大落地浓度估算烟囱参数对NO2、NOx、SO2、PM10及O3的模拟结果均具有一定改善作用,而基于统计方法估算烟囱参数仅对SO2、O3的模拟结果有所提高.结果表明,使用基于最大落地浓度法估算得到的烟囱参数更为合理,使污染物的垂直排放分配更加合理,可以应用于空气质量模型输入源清单中缺失烟囱参数点源的估算,从而一定程度上改善空气质量模型的模拟效果.