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相似文献
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1.
利用常规气象观测资料、空气质量监测资料、再分析资料和数值模式资料,分析了2014年2月20-26日京津冀地区持续重污染天气过程的环流背景、气象要素特征、静稳天气条件和传输条件.结果表明:2月20-26日,亚洲东部受弱高压脊控制,京津冀及周边地区位于地面高压后部,等压线较为稀疏,气压梯度小,造成地面风速较小;与此同时,混合层高度低,通风系数小和逆温存在,构成重污染天气出现和维持的气象条件,均不利于大气中污染物和水汽的垂直和水平扩散.静稳天气指数对于重污染天气有一定的指示意义,高静稳天气指数通常对应高PM2.5浓度,且二者变化趋势一致性高;2月20-26日静稳天气指数总体上大于2014年1-3月其他几次污染过程,且在高位长时间维持,造成此次污染过程更严重.此外,传输条件也是京津冀重污染天气的主要成因:地面高压西侧的偏南或偏东气流有助于污染物和水汽向京津冀地区输送和聚集,使能见度进一步降低、污染物浓度进一步升高.  相似文献   

2.
为揭示大气污染的演变规律,推动京津冀及周边地区空气质量的持续改善,针对大气重污染发生—演变—消散全过程的核心科学问题,在京津冀及其周边地区建立大气污染传输通道立体观测网,围绕2017年秋冬季和2018年春、秋、冬三季开展重污染时段和重污染过程的地基和车载走航观测,评估区域大气污染输送和城市间大气污染的相互传输量.结果表明:北京市污染呈明显的区域性特征,春季主要受区域不利扩散条件及沙尘传输影响,秋季主要受西南通道传输影响,冬季主要受西南、南部、东南通道混合层内传输与区域扩散条件不利的共同影响.秋冬季京津冀地区NO2、SO2污染物垂直柱浓度整体低于西南、东南和南部输送通道区域,当弱南风静稳天气条件主导时,北京市易受到污染物输送的影响,形成局域污染过程.研究显示,北京市重污染时段外来污染物各类尺度输送通道中,西南通道污染传输为主导,部分时段还受到东南和东部通道污染传输的影响.   相似文献   

3.
利用ERA-Interim再分析资料,采用PCT方法,对2013~2015年冬半年京津冀地区海平面气压场进行了客观分型;利用同期空气污染资料和常规气象观测资料,分析了不同天气类型下京津冀地区空气污染和气象要素特征,并选取典型重污染月份,分析了京津冀地区重污染天气过程特征及形成原因.结果表明,京津冀地区天气形势可分为9种类型,包括高压前部和高压南部等不易污染天气类型,以及高压场、高压后部、鞍型场和冷锋前部等污染天气类型;污染天气类型多表现为高湿小风,稳定能量大,最大混合层厚度低,不利于污染物扩散,各城市AQI均值多在150以上;2014年2月两次重污染过程均发生在连续多日维持高压场等污染天气型的情况下;污染过程期间高压系统演变引起北部偏北风增大,抑制了北部城市空气污染持续加重的趋势,而偏南风输送使得北部城市污染物浓度迅速升高.  相似文献   

4.
京津冀及周边地区大气污染严重,重污染天气频发,是我国大气污染防治的主战场。该区域秋冬季细颗粒物(PM_(2.5))浓度明显高于其他季节,秋冬季大气污染防治是该区域大气污染防治的关键和"蓝天保卫战"的决胜战役。为有效减轻大气污染,降低PM_(2.5)浓度,十部委和六省市联合发布了《京津冀及周边地区2017—2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》。本文在梳理京津冀及周边地区秋冬季大气污染防治重点和难点的基础上,结合上述方案,分析了攻坚决胜的关键环节,包括巩固散乱污企业及集群整治成果、减少散煤污染排放、实施错峰生产和错峰运输、妥稳应对重污染天气和强化责任落实,并提出了要建立长效机制、增强区域协调、深化科技支撑等建议。  相似文献   

5.
2017年5月4日至8日京津冀及周围地区出现了一次短时间的大气重污染现象。利用污染指标AQI、各污染物浓度和主要气象要素数据,借助Excel软件、SPSS软件,运用线性回归、相关性分析法,探究了本次重污染天气形成、输送与消散过程。结果表明:重度污染天气的主要污染物为PM10、PM2.5,为沙尘型重度污染天气;大气重度污染过程历时52个小时。特点为:形成、扩散及消散迅速且影响范围广;气象因子对重污染事件过程影响显著。稳定的大气环境为大气污染物输入提供条件,风向风速等气象因子为污染物扩散提供动力;污染事件在区域上呈现出明显的时空关联性:空间方面表现为,污染地的纬度值和风力风向决定了城市发生污染时间的先后顺序且污染过程具有一致性;时间方面表现为处于风向导向地的地区发生污染的时间较早、较长,即污染过程具有延后性。  相似文献   

6.
该文研究了2018年12月临汾盆地一次持续性重污染天气过程,重点分析了重污染天气气象成因和污染物积累传输特征。重污染期间临汾市高层为平直偏西环流,低层为西南气流,冷空气势力较弱,湿度较大,风力较小,有利于静稳天气形成。08时在900 hPa到850 hPa上有逆温层出现,有利于近地层污染颗粒物的堆积和水汽积聚。地面市区相对湿度适中50%~70%、风速均2 m/s、偏南风频率为53%,有利于将南部的污染物输送到市区。此次重污染天气过程包括几轮污染物积累-达到峰值-逐渐扩散的过程,整体主要受本地污染物积累的影响,期间在16日、17日、19日和21日凌晨左右的时段,在风力作用下存在浮尘传输、沉降过程。燃煤和机动车排放源等一次排放源的累积导致了前期污染发生,二次源是污染后期的主要贡献源类。  相似文献   

7.
近年来,随着污染防治攻坚战的不断强化,京津冀及周边地区重污染天气问题初步得到缓解.为了深度改善大气环境质量,落实精准治污,更好地服务于京津冀有毒有毒大气污染物的环境管理,开展了京津冀及周边地区优先控制有毒有害大气污染物名录的研究.以京津冀及周边地区为主要研究对象,采用文献调研法建立备选名单;针对备选名单中的有毒有害大气污染物进行危害信息收集,采用两步筛选法,以危害筛选指标、暴露筛选指标、持久性/生物蓄积性筛选指标共包含10项内容进行赋分求和,筛选出高分值的污染物建立候选名单;在候选名单基础上,从国家排放标准、地方排放标准、监测方法三方面进行筛选,形成优控名录.筛选形成的优控名录包括苯、环氧乙烷、二英类、砷及其化合物、铅及其化合物、甲醛、氯乙烯、三氯乙烯、1,2-二氯丙烷、氯甲基甲醚、铍及其化合物、三氯甲烷在内的12种(类)污染物,可为“十四五”有毒有害大气污染物环境管理及今后京津冀优控名录的公布提供研究基础.   相似文献   

8.
以2016年10月份京津冀地区一次持续5d(10月12~16日)的严重污染过程为例,综合卫星数据、污染物地面监测站点数据、气溶胶地基观测数据以及气象数据,分析山东、河南、山西等周边地区的秸秆焚烧对京津冀霾天气的影响.研究表明,京津冀地区污染时期的CALIPSO(Cloud-Aerosols Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations,云-气溶胶激光雷达和红外探测卫星)气溶胶组分含有大量煤烟型气溶胶,AERONET(AEROsol robotic NETwork)Beijing站观测数据显示13日气溶胶体积数浓度谱呈现双峰分布,细粒子峰值半径为0.33μm,峰值体积浓度为0.145μm~3/μm~2.14日气溶胶谱基本呈现单峰分布,细粒子占主导地位,体积浓度达到0.34μm~3/μm2.污染物地面监测站点数据显示PM2.5、CO和SO_2浓度均显著增加,峰值浓度分别为339μg/m~3、2mg/m~3、20μg/m~3;CO、PM_(10)、PM_(2.5)与秸秆焚烧火点数量之间的相关系数分别为0.65、0.79和0.68,说明本次污染与周边地区的秸秆焚烧的污染物传输有关.HYPLIST(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,拉格朗日混合单粒子轨道模型)后向轨迹分析表明,14日到达京津冀地区的气团均经过秸秆焚烧地区,气团中会携带大量秸秆焚烧产生的污染气体和颗粒物,加重京津冀地区地区霾污染过程.此外,污染过程中地面风场较弱,以静小风为主,平均风速1m/s,不利于污染物扩散和稀释;底层大气湿度较大,平均相对湿度77.8%,高湿的大气环境促进了气溶胶吸湿增长和污染物聚集,导致污染加剧;大气稳定度高,对流运动较弱,稳定的大气条件不利于污染物扩散,使得污染过程延长.因此,本次重污染天气归因于自然和人为因素共同作用的结果,即人为秸秆焚烧导致的本地污染源排放和传输、机动车尾气等本地污染物、京津冀地区的静稳大气和近地面丰富的大气水汽共同作用的结果.  相似文献   

9.
第24届冬季奥运会将于2022年2月4—20日在我国北京市和河北省张家口市联合举办,主要会场有北京奥体中心、北京延庆县和张家口市崇礼县.为了模拟分析冬奥会空气质量情况,利用冬奥会同期(2006—2016年2月)北京市和张家口市空气质量资料及韩国气象厅天气图资料(2013—2016年2月),分析该时段重污染发生的频次,统计不利于污染物扩散的天气形势出现概率及污染传输路径,并结合嵌套网格空气质量预报模式(NAPQMS),评估不同减排方案对ρ(PM2.5)的影响.结果表明:① 2006—2016年冬奥会同期,北京奥体中心和延庆县发生重污染天气的概率分别为17%和9%,污染发生的风险频率为北京奥体中心>延庆县>张家口市,并且北京奥体中心和延庆县在2月13—16日易出现持续的重污染天气过程;② 2013—2016年2月不利于污染扩散的天气形势出现概率较为频繁,尤其在850 hPa高度和地面,不利天气形势出现的概率分别为35%和41%;地面偏南风易将在北京西南方滞留较长时间的污染气团沿太行山输送至北京;③ 冬奥会期间,若于2月2—12日及17—20日将京津冀及周边城市污染物排放量在当前的基础上减排50%、2月13—16日减排75%,将可能不出现重污染日.严格控制北京及周边地区的大气污染物排放是保障冬奥会期间空气质量的必要措施.   相似文献   

10.
2018年11月23日-12月4日,京津冀及周边地区"2+26"城市出现了一次长时间、大范围、高强度的复合型大气重污染过程,为揭示区域性重污染过程中多因素的综合作用,利用气象资料、空气质量监测等多源数据以及区域污染特征雷达图,对京津冀及周边地区"2+26"城市此次重污染特征和成因进行分析.结果表明:根据PM2.5/PM10[ρ(PM2.5)/ρ(PM10),下同]可将此次重污染过程划分为4个阶段.第一阶段(2018年11月23-26日)PM2.5/PM10在0.5~1.0内波动,"2+26"城市大气扩散条件转差,一次污染物局地积累及SO2、NOx、NH3等气态污染物在高湿条件下二次转化是污染形成并发展的主要原因;第二阶段(11月27日)PM2.5/PM10突降至0.2左右,"2+26"城市北部受形成于蒙古国的沙尘影响,短时ρ(PM10)快速升高(峰值为818 μg/m3),中南部受形成于内蒙古自治区阿拉善盟的沙尘及上风向PM2.5污染的传输影响,ρ(PM2.5)和ρ(PM10)均较高,维持日均重度污染水平(参照GB 3095-2012《环境空气质量标准》和HJ 633-2012《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)》);第三阶段(11月28日-12月2日)PM2.5/PM10由0.3逐渐升至0.8,在静稳、高湿的不利气象条件下,一次污染物积累并二次转化,第二阶段残留沙尘中的矿物质对硫酸盐起到催化作用,导致ρ(PM2.5)快速上升,"2+26"城市大部分达日均重度及以上污染;第四阶段(12月3-4日)与第二阶段类似,PM2.5/PM10突降至0.2,"2+26"城市再次受到沙尘天气和区域传输的共同影响,因冷空气持续时间较长,污染被有效清除.研究显示,此次污染过程是气象条件、污染物一次排放和二次转化、区域传输、沙尘天气等多因素综合作用的结果.当静稳、高湿等不利气象条件或沙尘天气出现时,区域应加强对各类污染物排放的管控力度,以降低污染物的一次排放、二次转化以及沙尘和区域传输的共同影响,进而削弱污染严重程度.   相似文献   

11.
机动车污染排放已成为京津冀地区大气污染的重要来源,提升汽柴油质量是有效减少机动车污染排放的保障。《京津冀及周边地区2017—2018年秋冬季大气污染综合治理攻坚行动方案》中明确要求从2017年10月起,京津冀"2+26"城市禁止销售普通柴油和低于国六标准的车用汽柴油。本文对京津冀16个城市进行汽柴油采样分析其汽油烯烃、芳烃、硫含量和柴油硫含量、多环芳烃的达标情况。结果表明,此次京津冀燃油质量升级过程中,主要城市的汽油相关环保指标控制较好,总体满足国六标准要求;柴油硫含量超标问题严重,采样柴油硫含量总体平均值高达190.42mg/kg,没有较好实现油品质量升级。从供应链、利益链上强化对油品质量的监督检查是确保燃油质量提升的关键。  相似文献   

12.
资讯     
正要闻近日,环保部部长李干杰主持召开大气重污染成因与治理攻关领导小组第二次会议暨攻关项目启动大会。会议不仅通过了大气重污染成因与治理攻关实施方案,还决定成立28个跟踪研究专家团队,对京津冀及周边"2+26"城市进行驻点指导。治气"攻关A治气要强化科技支撑环保部部长李干杰表示,当前京津冀及周边地区秋冬季大气污染治理存在薄弱环节,采暖  相似文献   

13.
京津冀及周边地区秋冬季大气重污染过程频发,而在一些污染过程中PM2.5会呈现爆发式增长特征,受到社会、公众的广泛关注,但现阶段针对PM2.5爆发式增长的成因仍缺乏系统性的认知.对京津冀及周边地区在2015-2019年秋冬季(10月-翌年3月)大气重污染过程进行整理分析,并以2016年12月16-22日和2019年1月10-14日两次典型重污染过程中的PM2.5爆发式增长为典型案例进行成因解析,归纳得出PM2.5爆发式增长的主要原因为本地积累、区域传输和二次转化.对于北京市,PM2.5爆发式增长通常不是上述某一原因独立导致,而是三者综合作用的结果.对于主要由本地积累引起的PM2.5爆发式增长,应提前采取预警应急措施,降低ρ(PM2.5)峰值;对于主要由区域传输引起的PM2.5爆发式增长,应开展区域应急联动,降低传输通道沿线城市对ρ(PM2.5)累积的贡献;对于主要由二次转化引起的PM2.5爆发式增长,应通过一次颗粒物和SO2、NOx、VOCs等气态污染物的协同减排,降低高湿条件下污染物二次转化的影响.在2016年12月16-22日的大气重污染过程期间,京津冀及周边地区通过采取上述应急管控对策,减少了主要污染物排放量,有效降低了ρ(PM2.5)峰值.建议可根据各地PM2.5爆发式增长的具体成因,通过提前采取重污染天气预警应急措施、区域应急联动和多污染物(一次颗粒物、SO2、NOx、挥发性有机物等)协同减排等应急管控对策,有效减少PM2.5爆发式增长的次数、降低PM2.5爆发式增长的速率,减缓大气重污染的发生和发展.   相似文献   

14.
2020年1月宁夏回族自治区典型工业城市石嘴山市出现了长时间、高强度PM2.5污染天气.为揭示多因素综合作用对重污染天气的影响,在分析逐日空气质量指数(AQI)和常规污染物浓度变化特征的基础上,选取重点污染时段(2020年1月1—17日)为研究对象,基于环境空气质量数据、加密自动气象观测数据及NCEP再分析资料,采用统计分析、污染特征雷达图、气流后向轨迹聚类及天气诊断相结合的方法对重污染过程特征和成因进行分析.结果表明:①2020年1月1日、3日石嘴山市重污染天气主要受燃煤、工业(钢铁、焦化)和机动车等高强度污染排放影响,PM2.5主要来自一次源;9日重污染天气PM2.5受二次颗粒物生成影响显著,本地扬尘也有贡献,ρ(PM2.5)和AQI均达峰值,分别为216 μg/m3和266;其他时段重污染天气由污染物累积和混合造成.②乌海市及其周边污染气团跨区域传输是促使石嘴山市出现高强度PM2.5污染天气的另一重要因素,当巴彦淖尔市—乌海市—石嘴山市为一致偏北气流、风速小于2 m/s时,易使乌海市及其周边污染气团向南扩散,石嘴山市ρ(PM2.5)出现短时间爆发增长.③持续高湿静稳气象条件使污染天气长时间维持并加重,当欧亚大陆中高纬度500 hPa盛行纬向弱西风气流、近地面石嘴山市处在蒙古弱高压底部均压场、风向为弱偏北风或偏东风时,易形成持续性PM2.5污染天气;当风速减至0.7 m/s、相对湿度增至78%时,污染加重.研究显示,此次持续PM2.5重污染过程是本地高强度污染排放、二次颗粒物生成、区域传输与不利气象条件等因素综合影响和相互叠加的结果;当出现静稳、高湿等不利气象条件时,应加强对各类污染物排放的管控力度,同时充分利用石嘴山市及其周边加密自动气象观测资料,研判污染发展趋势和传输特征,及时开展与乌海市及其周边地区的大气污染联防联控.   相似文献   

15.
《环境保护》2014,(15):2
正近年来,随着我国经济的快速发展,环境问题日益严峻,大气污染已从单纯的环境问题上升为民生问题。京津冀地区位于东北亚中国地区环渤海心脏地带,是全国主要的高新技术和重工业基地,也是我国大气污染最严重的区域。2013年以来,国家多部委相继出台了多项政策,要求全面改善京津冀及周边地区的空气环境质量,逐步消除重污染天气。2014年,京津冀协同发展上升为重大国家战略,大气污染联合防治成为协同发展的重要内容。京津冀及周边地区大气污染防治协作机制会议指出,要把治理大气污染和改善生态环境作为京津冀协同发展的重要突破口,率先在大气污染协同防治上取得进展,通过区域协同发展统筹治理大气污染。  相似文献   

16.
韩文科 《环境保护》2013,41(10):19-20
2013年以来,相继出现的大范围雾霾天气表明我国的城市环境质量问题已经十分突出,大气污染已到了社会不可接受的程度。因此,加快治理城市环境污染刻不容缓。城市能源环境问题和机动车污染问题突出城市环境问题突出的主要原因是在城市化进程中重速度、轻质量,重发展、轻治理。伴随着城市的快速发展,城市和城市周边地区的燃煤污染、机动车尾气、餐饮炊事排放、扬尘、工业企  相似文献   

17.
要闻     
正11月3日,北京、天津和河北、山西、山东、河南等部分城市陆续发布重污染天气橙色预警,从4日零时开始启动II级应急响应。11月4日,京津冀及周边地区空气质量总体为良-轻度污染,只有太原和保定等城市小时浓度达到中度污染级别,公众对区域内多地启动橙色预警有些疑惑。经国家大气污染防治攻关联合中心专家会商,专家就相关问题进行了解读。  相似文献   

18.
采用垂直观测、地面观测、PM2.5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PM2.5浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM2.5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PM2.5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.  相似文献   

19.
T模态斜交主成分分析法(PCT)分析的天气过程时间尺度越长,该算法的优势越明显,天气分型结果也更完整,可信度越高.利用京津冀地区2014年冬季-2019年冬季(每年12月-翌年2月)的环境监测资料,以区域平均PM2.5日均值大于150 μg·m-3为标准,筛选出72个京津冀地区PM2.5重污染日,采用ERA5提供的0.25°×0.25°气象再分析资料,应用PCT算法将72个PM2.5重污染日海平面气压场客观地分为高压前部型、锋前低压型、高压后部型、均压场型和弱低压型5种类型,分别占总PM2.5重污染天数的34.72%、20.83%、16.67%、16.67%和11.11%.另外,对2017年2月12-16日京津冀地区PM2.5重污染过程的分析表明,重污染天气过程中随着逐日天气型的演变,污染物浓度特征、近地面风场和大气污染物污染传输路径均发生相应变化.  相似文献   

20.
京津冀及周边地区秋冬季大气污染物排放变化因素解析   总被引:4,自引:4,他引:0  
唐倩  郑博  薛文博  张强  雷宇  贺克斌 《环境科学》2021,42(4):1591-1599
基于大气污染源排放清单技术方法,定量分析2016~2017年秋冬季"跨年霾"至2019~2020年秋冬季"疫情霾"期间京津冀及周边地区主要大气污染物排放量变化,解析大气污染防治政策实施带来的减排和疫情造成的活动水平下降对主要污染物排放的贡献,并利用空气质量模型模拟分析不利气象条件下措施减排和疫情影响对空气质量改善的贡献.结果表明,从"跨年霾"(2016-12-16~2017-01-14)至"疫情霾"(2020-01-22~2020-02-14)该区域主要大气污染物排放量大幅下降50%左右,不利气象条件下,区域PM2.5平均浓度可削减40%以上.措施减排主要来自火电、钢铁等重点工业行业提标改造和工业锅炉、民用燃煤等燃煤源治理,对SO2和PM2.5排放量的削减贡献较大,贡献率分别为67.1%和53.4%;疫情主要影响移动源和轻工业活动水平,对NOx和VOCs排放量的削减贡献较大,贡献率分别为71.9%和68.2%.措施减排对区域空气质量改善贡献突出,有效抑制了重污染过程的强度和范围.在"跨年霾"的不利气象条件下,措施减排使区域PM2.5平均浓度下降26%,重度及以上污染天数减少44%.受疫情影响,区域PM2.5平均浓度继续下降24%,重污染持续时间和范围进一步缩减.  相似文献   

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