天津一次重污染天气过程气象成因及预报分析

利用NCEP/NCAR和FNL再分析资料以及NOAA扩展重建海温资料,结合2014年2月观测资料,探讨了2014年2月21-26日天津重污染天气过程的气象成因及预报分析。结果表明,重污染期间,东亚大槽和东亚冬季风呈现偏弱的态势,天津出现明显东南风异常且河北以南地区存在大范围高湿区,近地面层存在弱气流辐合且维持弱偏东或偏南风,对流层中低层为弱辐散下沉气流和西南气流,同时也存在逆温层结,这种静稳条件有利于黄渤海及河北以南的水汽和污染物平流输送至天津且在近地面聚集。HYSPLIT模式模拟显示污染物来源于河北省中南部,以平流和弱辐散沉降的方式输送至天津。湿度条件对于重污染天气的产生仅是必要条件,污染物大量聚集才是重要条件。WRF-CMAQ模式短期内能较好模拟重污染期间PM_(2.5)浓度空间分布及重污染天气结束时间;重污染同期及前期秋季阿留申群岛南部海域持续出现显著正海温距平,可以用作中长期预报的一个参考因素。     

京津冀一次重污染过程的成因和来源

2016年12月16~21日,京津冀地区经历了一次大范围重污染过程.本文基于空气质量监测资料及实况天气图分析了此次极端区域重污染事件的天气成因,并利用嵌套网格空气质量预报模式（NAQPMS）对京津冀主要城市PM_2.5污染来源进行定量解析.结果表明：污染前中期500hPa高空为偏西气流伴空中回暖,后期转槽前偏南气流增温增湿明显;对应地面气压逐渐降低,辐合不断增强;垂直方向上,逆温层不断抬升加厚,中低层暖平流明显,风垂直切变小;大气长时间处于极度静稳状态也是造成此次重污染过程的天气因素.污染期间,京津冀各主要城市PM_2.5污染本地贡献占40%~60%;北京市PM_2.5本地贡献为48%,其中16~17日北京市主要受沿太行山东侧的西南向输送通道（邯郸-邢台-石家庄-保定-北京）影响,其后风速减小,北京本地及周边城市贡献增大.     

沈阳市冬季一次严重污染天气过程成因分析

为探讨沈阳市冬季重污染天气的初步成因。以2013年1月11日~16日沈阳市发生的一次严重污染天气为例,利用中国气象局的MICAPS系统和美国的HYSPLT模式,从污染形成的天气背景、污染物扩散受地形的影响情况以及外来污染物输送的气流轨迹等几方面综合分析,从而探讨此次严重污染过程的成因:长白山小高压和西部倒槽双重系统的控制下,地面吹东北风,风速较小,湿度大,不利于污染物的水平扩散;有较强接地逆温存在时,不利于污染物的垂直扩散,导致近地面污染物累积;受来自于北部和东北部低层气流的影响,将内蒙古、辽宁东北部的污染物携带到沈阳地区汇聚。     

北京地区一次重污染过程的大尺度天气型分析

对北京2000年11月的一次PM₁₀重污染过程进行分析,以期进行造成PM₁₀质量浓度增量的天气型诊断.结果表明:最不利于污染扩散的气象形势对应着PM₁₀质量浓度增量最大,而不一定是PM₁₀质量浓度达到最高的环境背景场;PM₁₀质量浓度的峰值是逐步累积而成的.提出定义PM₁₀质量浓度从谷值逐日累积到峰值而后重新下降到谷值的状态为一次环境污染过程.根据环境过程与天气型的诊断分析结果认为,PM₁₀质量浓度变化与天气形势演变有较好的对应关系.PM₁₀质量浓度在上升、达到峰值和下降阶段对应的天气形势分别为持续数日的大陆高压均压场、相继出现的低压均压区及锋后的高气压梯度场,其中持续存在的大陆高压均压场是造成重污染浓度累积的主要背景场.      

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...     

北京冬季一次重污染过程的污染特征及成因分析

为了研究北京冬季重污染过程的污染特征及形成原因,选取2013年1月9~15日一次典型重污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和天气背景场进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为347.7μg/m³和222.4μg/m³,均超过环境空气质量标准(GB3095-2012)中规定的日均二级浓度限值.重污染时段PM_2.5中NH₄⁺、NO₃^-和SO₄^2-质量浓度之和占PM_2.5质量浓度的44.0%,OC/EC的平均比值为5.44,说明二次无机离子和有机物对此次污染过程中PM_2.5贡献较大.稳定的大气环流背景场、高湿度低风速的地面气象条件和低而厚的逆温层导致北京地区大气层结稳定,加上北京三面环山的特殊地形结构,是造成此次大气重污染过程的主要原因.     

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）.     

基于无人机探空和数值模拟天津一次重污染过程分析

污染发生在边界层中,边界层热力和动力垂直结构对重污染天气形成有显著影响.本文基于无人机探空、地基遥感观测和数值模式,开展天津地区2019年1月10~15日重污染过程期间边界层垂直结构及污染成因分析,以期加强北方沿海城市边界层过程对重污染影响规律认知,提升重污染天气预报预警准确率.结果表明：大气温度层结对重污染天气形成、持续和消散有显著影响,此次过程伴随逆温层的发展和消散,PM_2.5高浓度区白天向大气上层发展,高度可达300 m以上,夜间向近地面压缩,高度在100 m左右;雾天气出现并在白天维持,改变了边界层垂直结构特征,雾顶逆温的持续存在抑制了污染物向大气上层扩散,使得白天湍流垂直混合过程贡献明显下降,导致近地面重污染天气维持和发展;过程期间区域输送贡献率为66.6%,边界层垂直结构与重污染天气区域输送密切相关,区域污染物输送高度主要出现在边界层顶部以及雾顶逆温层以上的大风速层处,且随着边界层和雾顶抬升高度的变化,通过下沉运动影响地面,形成北部弱高压天气控制下静稳天气区域输送;边界层垂直结构影响冷空气对空气质量的改善效果,S3阶段雾顶的强逆温导致冷空气无法通过湍流切应力传导到地面,在高低空存在明显的风速差,冷空气影响地面时间延后,作用减弱,重污染天气无法彻底缓解.     

基于模式过程分析技术天津地区PM2.5污染气象成因分析

基于WRF/Chem数值模式,通过过程分析技术和标记法源追踪技术解析水平输送、湍流混合、垂直运动、对流作用和区域输送对天津地区地面PM_2.5质量浓度影响,研究2019年6月～2021年5月天津地区重污染天气成因.结果表明,基于上述方法可实现重污染天气气象成因定量描述,从水平输送、湍流混合、垂直运动、对流作用和区域输送角度实现重污染天气成因数值归因分析.天津地区水平输送作用为-2.03μg·（m³·h）^-1、垂直平流为-2.24μg·（m³·h）^-1、垂直混合为-11.70μg·（m³·h）^-1、对流作用为-0.03μg·（m³·h）^-1和区域输送贡献36.23%, 2019年6月～2021年5月共出现16次重污染过程,除一次沙尘影响和一次烟花爆竹影响外,均可通过建立数值归因方法,以水平输送作用变化速指标（α）、对流作用变化速指标、垂直平流作用变化速指标（φ）和湍流混合作用变化速指标（β）以及...     

唐山一次冬季重污染过程污染特征及成因分析

选取河北省唐山市2017年12月27~31日一次典型重污染过程,开展其污染特征及成因分析,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_2.5平均质量浓度为154μg/m³,重度污染及以上时PM_2.5/PM₁₀为0.7;PM_2.5中SNA质量浓度占比达58.0%,OC/EC的比值为4.1,说明颗粒物二次反应和有机物在此次污染过程有较大贡献;长期均压场以及近地面高湿、小风、逆温的出现导致唐山地区大气层结稳定,加之周边地区区域传输的贡献,是导致此次大气重污染过程的重要影响因素.     

2000~2010北京大气重污染研究

根据北京市环境保护局公布的大气污染数据及气象部门公布的气象资料,用时间序列分析法对空气污染指数大于200的大气重污染做了系统分析.结果表明,北京大气重污染可分为静稳积累型、沙尘型、复合型以及特殊型4个类型,2000~2010年各类型发生次数分别为69、53、23、6次.从季节分布看,北京大气重污染主要集中在春季和秋冬季,其中春季以沙尘型为主,而秋冬季大部分为静稳积累型.从年际变化看,21世纪初期沙尘天气活跃,造成了北京大气重污染的高峰期,2003~2005年大气重污染有所回落,2006年受沙尘天气明显增多及大规模奥运建设的共同影响,北京大气重污染再次出现明显峰值;2007年北京沙尘天气明显减少,但静稳积累型重污染相对突出;2008年奥运减排措施效果显著,全市静稳积累型重污染降至历史最低,其后则呈缓慢上升趋势.大气重污染既呈现区域共性,也受局地环境影响.定陵站大气重污染全部为沙尘型;近年来随着首钢的减产、搬迁,石景山区古城站大气重污染明显减少;而受周边大规模城市建设影响,奥体站大气重污染表现相对突出.     

稳定天气形势下京津冀和长三角地区重度污染过程气象成因解析

基于空气质量数据、天气图、常规地面气象观测数据、秒探空资料以及高分辨率的降水数据,剖析了2015年12月19—27日发生在我国东部地区的一次大范围重度污染过程的特征及成因.结果表明,此次污染过程中,我国东部地区主要受到东路冷高压、均压场以及西路冷高压的影响,在东路冷空气及均压场的影响下,BTH(Beijing-Tianjin-Hebei)地区污染物不断累积,西路冷空气影响下污染物浓度开始降低,YRD(Yangtze River Delta)地区在稳定的均压场下污染物不断累积.污染期间,BTH及YRD近地层均有逆温现象发生,且逆温层越厚、强度越大,污染越重.此外,较低的近地面风速、较高的相对湿度,亦不利于污染物的扩散稀释,导致此次重度污染事件的发生和持续.YRD地区在重度污染发生时,有降水现象发生,导致YRD地区PM_2.5浓度呈现波动性变化.     

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_2.5化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.重污染期间气象要素特征为：风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_2.5浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_2.5中NO₃^-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_2.5浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明：区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

2013~2014年北京大气重污染特征研究

从污染物浓度的时间变化、空间分布以及大气污染类型等方面,对2013~2014年北京大气重污染过程进行了分析,并初步探讨其影响因素.结果表明:2013~2014年北京共出现大气重污染105d,重污染频率为14.4%.其中,首要污染物为PM_2.5的天数为103d,首要污染物为PM₁₀和O₃各有1d;冬半年重污染天数占全年的76.2%.重污染气象要素特征主要表现为风速小、湿度高、能见度低.重污染日PM_2.5/PM₁₀浓度比值为91.3%,明显高于全年平均水平,表明重污染时颗粒物以细颗粒物为主.北京大气重污染区域分布表现为南高北低,平原高、山区低的总体特征,交通站重污染天数普遍高于市区其它站点.北京大气重污染主要表现为积累型、光化学型、沙尘型以及复合型等类别;其中积累型大气重污染往往伴有区域污染水平的整体升高,PM_2.5组分中NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺等水溶性二次离子的浓度增幅最为明显;O₃污染在近两年有加重的趋势.     

北京地区冬季重污染期间的雾层特征

大多数针对北京地区冬季重污染过程的研究侧重于气溶胶,关于该过程中雾的研究较少。利用北京南郊观象台L波段探空和地面气象观测资料,以及MODIS和VISSR卫星数据等,对2013年１月12—15日北京地区重污染期间的雾进行分析,发现4 d中共发生2次辐射雾和2次平流雾,每天的雾在类型、垂直分布、形成过程、层结等方面都完全不同：12日清晨为充分发展的辐射雾,辐射雾的生成和发展使近地层稳定层结转变为近中性;13日清晨为2层相连的高空平流雾,分别来自不同源地,平流雾的到来造成近地层雾的消散,也使低层大气扩散能力有所加强;14日清晨出现辐射雾,其发展仅限于初生阶段,生存时间仅约2 h,期间存在贴地逆温;15日清晨为加深的平流雾,较前1天夜间的平流雾,雾顶高度抬升约500 m。鉴于北京地区冬季重污染过程中,雾在形成过程、垂直结构和层结影响等方面呈现出的复杂和多变的状况,针对重污染期间雾层的研究,以及其在垂直扩散和辐射等方面的效应研究都有待加强。

     

新冠疫情防控期京津冀重污染气象成因分析

针对2020年2月8—13日新冠疫情防控期间京津冀地区一次持续的区域性重污染天气过程,利用地面、高空气象观测资料和欧洲中心ERA5数据,从环流背景、温度平流变化、地面气象要素和边界层风场分布等方面,分析了本次重污染天气过程的气象成因。结果表明:1)本次过程大气环流稳定,污染前期高空以西北气流为主,10日开始陆续有短波槽东移,850 hPa及以下转为偏南风,地面多次出现闭合低压,气压场整体较弱,天气形势静稳。2)中部地区冷空气活动不显著,大部分时段中低层为暖平流或弱冷平流。逆温出现次数明显偏多,且逆温层厚度和强度均大于南部,污染物不易扩散。3)中部地区地面风力较小,且边界层1 000 m以下风向较不稳定,通风性能差,加之南部污染物输送,导致该地区及周边重污染加强。4)重污染区域与地面辐合线分布相一致,出现在地面辐合线和湿区的北侧。5)对比2014年2月京津冀重污染天气过程,本次过程气象要素更加不利于污染物扩散,但防控减排在一定程度上减弱了污染程度。     

2014年1月北京市大气重污染过程单颗粒物特征分析

利用在线单颗粒物气溶胶质谱仪(SPAMS)对2014年1月北京市典型大气重污染过程进行了连续监测,分析了具有正负离子质谱信息的颗粒物共2248225个.同时,利用ART-2a神经网络分类方法并结合Matlab统计分析,将具有质谱信息的颗粒物归为10类,分别为:矿尘类颗粒物(Dust)、元素碳颗粒物(EC)、有机碳颗粒物(OC)、元素碳和有机碳混合颗粒物(ECOC)、钠钾颗粒物(NaK)、富钾颗粒物(K)、含氮有机物(KCN)、高分子有机物(MOC,Macromolecular OC)、多环芳烃类颗粒物(PAHs)和重金属类颗粒物(Metal).结合PM_2.5质量浓度数据和HYSPLIT 4.0后向轨迹模型结果,将观测时间段划分为3个典型污染过程和1个清洁过程.结果显示,重污染期间OC、MOC和PAHs为最主要的颗粒物类型.最后,本文还比对分析了污染过程和清洁期间颗粒物的混合状态,结果表明,污染过程中硫酸盐和硝酸盐较清洁期间更容易与碳质颗粒物结合.     

2014年10月上旬北京市大气重污染分析

使用垂直观测、地面观测和PM2.5化学组分观测等手段,对2014年10月上旬北京市一次重污染过程进行分析.结果表明,本次大气重污染发生时北京市近地面后散射激光强度变强,气溶胶消光系数升高,说明污染物在近地面层积累.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制.从PM2.5浓度变化趋势来看,这次重污染过程大体分为四个阶段:“两个台阶”型的浓度爬升阶段(P1和P2)、高浓度维持阶段(P3)和迅速清除阶段(P4).结合地面观测、遥感反演和PM2.5组分分析可发现,区域传输是导致本次重污染的诱因,其中秸秆焚烧是影响因素之一,随后区域传输和本地污染物排放共同维持并加重了重污染过程.大气氧化剂OX与PM2.5浓度、二次离子浓度均表现出显著正相关性,表明较强的大气氧化性能促进PM2.5浓度增长.     

新疆准东煤田土壤重金属来源与污染评价

选择新疆准东煤田五彩湾露天煤矿为研究区,通过测定研究区内不同采样点土壤中Zn、Cu、Ni和Cr 4种重金属元素的含量,利用GIS技术和多元统计方法分析重金属的空间分布特征和主要来源,并通过降尘量分布特征和区域DEM等因素探究重金属富集的原因,最后应用地累积指数评价重金属污染等级并估算其污染范围,结果表明:Cu和Ni的浓度分布特征相似,主要来源于土壤母质,浓度分布与人为活动关系不密切.Zn除与Cu和Ni的分布特征相似外,还在煤矿区域明显集中,其来源具有多源性,不仅来源于土壤母质,也部分来源于煤矿开采时扩散的煤尘.Cr主要分布在煤矿和人为活动频繁的区域,来源于煤矿开采中的煤尘和人为的活动.在距离煤矿约7km范围内土壤受到Cr不同程度的污染,污染程度最高为中度污染,总的污染的频率为28%.煤矿区域各个单元的污染程度存在以下关系:工业区>开采区>排土场>办公生活区.Zn和Cr的区域富集除了受煤矿区域特殊地形和地貌的影响外,还与煤尘的粒径和气象因素有关.