北京地区秋季雾霾天PM2.5污染与气溶胶光学特征分析

利用北京城区和郊区2011年9月1日～12月7日PM2.5质量浓度、气溶胶散射系数(σsca)和黑碳浓度观测资料,研究了雾霾天气条件下北京地区PM2.5污染与气溶胶光学参数的变化特征,并讨论了气象条件的作用.结果表明,北京地区PM2.5污染和气溶胶光学特性受雾霾天气的影响非常明显.PM2.5浓度、σsca和气溶胶吸收系数(σabs)在雾霾期均明显高于非雾霾期,雾霾期日均PM2.5浓度在城区和郊区分别达到97.6μg·m-3和64.4μg·m-3,为非雾霾期日均浓度的3.3和4.8倍.城区高PM2.5浓度造成雾霾类天气出现频率明显高于郊区.轻雾天城区PM2.5浓度、σsca和σabs明显高于郊区,区域输送的影响相对较弱,轻雾和霾天城郊差异较小,区域性特征明显,而雾天σsca城郊非常接近且在各雾霾类天气中相对最高,气溶胶散射能力最强,区域性特征较为明显.气象条件的不同造成各雾霾过程PM2.5浓度、σsca和σabs的空间分布、PM2.5污染及气溶胶消光强度上呈现不同的特点.边界层以上偏南风将南部地区污染物向北京输送,在整层下沉气流作用下使得边界层内污染物浓度增加,加之边界层高度持续稳定在600 m左右,边界层内风速很低,污染物水平、垂直扩散均很弱,造成局地污染物的累积,形成了PM2.5污染和气溶胶消光强度最强的一次雾霾过程.     

亚青会期间南京地区气溶胶浓度变化及其与能见度的关系

为保障2014年青奥会空气质量和制定控制措施提供科学支持,利用2013年8月南京市气溶胶的观测资料,结合气象要素,分析了南京地区气溶胶浓度变化特征,并深入研究了气溶胶质量浓度与相对湿度对能见度的影响.结果表明,观测期间PM10和PM2.5质量浓度平均值分别为67.44μg·m-3和31.92μg·m-3,0.1~10μm粒径范围内的气溶胶粒子数浓度和体积浓度的平均值分别为2466.25 cm-3和19.89μm3·cm-3;对数正态分布(log-normal)拟合平均谱分布得到两个模态的中值粒径分别为0.19μm和1.12μm;局地源强是影响南京气溶胶浓度的重要因子;PM10和PM2.5质量浓度日变化略有差异,PM10浓度日变化主要受交通和边界层活动影响,PM2.5浓度日变化则主要受交通排放和光化学反应生成的二次污染物的影响;对能见度的统计分析表明,能见度随PM2.5浓度和相对湿度的增加而降低,当相对湿度小于70%时,PM2.5浓度对能见度的影响较大,当相对湿度大于70%时,相对湿度对能见度的影响较大.     

新冠肺炎疫情期间湖北省大气污染物减排效果评估

新冠肺炎疫情期间,湖北省工业源、移动源、扬尘源等人为源排放的大气污染物大幅削减。为了科学评估疫情期间空气质量改善与污染物减排关系,根据烟气连续排放连续监测系统(CEMS)数据计算得到,疫情管控期间,湖北省重点行业二氧化硫(SO₂)、氮氧化物(NO_x)和烟尘(PM)日均排放量分别为6.8、35.4和80.3 t/d,较管控前下降41.9%、34.7%和47.6%,其中电力、水泥、化工、陶瓷行业排放下降幅度较大。武汉市重点行业PM、SO₂和NO_x日均排放量较疫情管控前下降18.3%、23.2%、21.7%。通过空气质量模拟量化了气象条件变化及污染减排对环境空气质量改善的贡献,发现疫情期间武汉市PM_2.5浓度的下降均为污染减排贡献,气象条件反而会加剧PM_2.5污染;疫情期间臭氧浓度有所上升,其中污染减排对臭氧平均浓度上升的贡献占比为52.5%,气象条件的贡献占比为47.5%。     

沈阳一次雾霾天气颗粒物浓度及光学特征变化

利用2011年10月17～22日连续在线观测沈阳地区大气能见度、颗粒物质量浓度ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)、以及通过太阳光度计测量数据反演得到的气溶胶光学厚度、Angstrom波长指数、气溶胶粒子谱分布数据,结合相对湿度、风速、温度等气象资料,分析了2011 年秋季沈阳一次雾霾天气过程中能见度与颗粒物质量浓度及气溶胶光学特征变化.结果表明:相对温度偏高、小风天气以及颗粒物质量浓度累积是造成沈阳能见度下降、引发雾霾天气的主要因素;雾霾期间细粒子所占比例较高,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)平均值分别为138.8、103.3、94.9μg/m3,比雾霾过程前均增加约2倍左右,PM2.5/PM10和PM1.0/PM10分别为74.7%和68.6%;当RH0.90),RH >80%时, 能见度与颗粒物浓度间的相关性减弱;雾霾期间气溶胶光学厚度明显增加,雾霾前气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为0.82和0.94,雾霾期间气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为1.42和1.25;雾霾天气过程中,细模态粒子的峰值浓度约是雾霾前细粒子浓度的2倍,说明沈阳地区大气污染物以细粒子为主,进而影响气溶胶光学特征发生变化.     

珠江三角洲秋季典型气溶胶污染的过程分析

为了解大气中各物理和化学过程对气溶胶浓度的贡献情况,利用Models-3/CMAQ模式系统对珠江三角洲(以下简称珠三角)秋季典型气溶胶污染进行研究.模拟时间是2012年10月,期间珠三角主要受高压系统的控制,在17日冷锋过境前后高压天气形势发生转变,风向从东北风转为偏东风.结果表明,珠三角秋季PM2.5浓度呈现西高东低的水平分布特征,随着高度的上升浓度高值中心也向西南方向偏移;受大气边界层高度的影响,陆地上PM2.5输送高度呈现白天高夜晚低的变化特征;过程分析结果表明源排放,水平输送和垂直输送是影响近地面PM2.5浓度变化的主要过程;本地污染物排放是城市中心(广州站)PM2.5浓度升高的主要原因,而在下风向位置(江门站)外来污染物的水平输送过程是PM2.5的最主要来源.     

北京地区冬夏季持续性雾-霾发生的环境气象条件对比分析

在北京地区,除冬季供暖期外盛夏也是雾-霾天气的高发季节,与我国南方不同.使用微波辐射仪、风廓线和常规气象探测资料、NCEP再分析资料以及大气成分观测结果,通过对比分析揭示了冬、夏季持续6 d的2个雾-霾过程形成和维持机制的异同.冬季雾-霾过程出现在高空西北气流、低层多短波活动的背景下,其形成和维持的主要机制是边界层内始终有逆温层、地面弱风场、底层湿度逐渐增大.逆温层昼高夜低、湿度昼小夜大是影响PM2.5质量浓度和能见度日变化的重要环境因子.在雾-霾天气持续期间地面弱风场能够维持主要源于冷空气势力弱、常不能影响到地面.此外,入夜后地面迅速辐射降温、边界层上层有暖平流以及空气过山后下沉增温在逆温层的形成中起了关键作用.然而,对于夏季持续性雾-霾天气,气溶胶区域输送、环境大气保持对流性稳定、空气的高饱和度是其发生的重要条件.在副热带高压长时间控制下对流层低层盛行偏南风,北京的PM2.5质量浓度随着偏南风风速增大升高.对流层底层系统性偏南风与北京附近的山谷风共同构成了从北京以南气溶胶累积地向北输送的机制.夏季雾-霾过程低层没有逆温,但是北京上空一直维持超过200 J·kG-1的对流抑制能量,它同样限制了污染物的垂直扩散.夏季自由对流高度也存在昼夜变化,其对PM2.5浓度和能见度的作用与逆温层高度升降相同.因此,冬、夏个例分别代表了2种不同类型的持续性雾-霾过程,导致差异的根本原因在于大气环流型.     

基于卫星遥感和地面观测资料的霾过程分析

利用MODIS、CALIPSO卫星观测的气溶胶产品和地面空气质量、气象资料,并结合HYSPLIT后向轨迹模式,探讨了2013年12月1~9日长江三角洲地区一次持续性的严重霾污染过程的形成、特征及其可能来源.研究表明,此次污染过程中长江三角洲地区8个代表城市大部分时间处于霾污染的状况下,气溶胶光学厚度(AOD)显著增长,空气质量指数(AQI)均达到或超过污染限值,且以中度以上污染为主.污染发生时,气溶胶主要存在于地面至2km的大气层内,尤其是850m以下.根据体积退偏比和色比得出球形气溶胶出现频率高于非球形气溶胶,大粒径气溶胶出现频率高于小粒径气溶胶,进而得到污染期间气溶胶的主要类型为“污染型”气溶胶.污染物的近距离的输送和持续小风,无降水的静稳气象条件而导致污染物难以扩散稀释而累积在本地是造成长江三角洲区域污染范围广、时间长、程度重的主要原因.     

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.     

基于卫星遥感和地面观测资料的霾过程分析——以长江三角洲地区一次严重霾污染过程为例

利用MODIS、CALIPSO卫星观测的气溶胶产品和地面空气质量、气象资料,并结合HYSPLIT后向轨迹模式,探讨了2013年12月1~9日长江三角洲地区一次持续性的严重霾污染过程的形成、特征及其可能来源.研究表明,此次污染过程中长江三角洲地区8个代表城市大部分时间处于霾污染的状况下,气溶胶光学厚度(AOD)显著增长,空气质量指数(AQI)均达到或超过污染限值,且以中度以上污染为主.污染发生时,气溶胶主要存在于地面至2km的大气层内,尤其是850m以下.根据体积退偏比和色比得出球形气溶胶出现频率高于非球形气溶胶,大粒径气溶胶出现频率高于小粒径气溶胶,进而得到污染期间气溶胶的主要类型为"污染型"气溶胶.污染物的近距离的输送和持续小风,无降水的静稳气象条件而导致污染物难以扩散稀释而累积在本地是造成长江三角洲区域污染范围广、时间长、程度重的主要原因.     

春节期间南京市大气气溶胶粒径分布特征

为研究春节期间燃放烟花爆竹对城市大气气溶胶数浓度粒径谱分布的影响,对2012年1月19~31日南京大气气溶胶数浓度、污染气体浓度和质量浓度进行了观测分析.结果表明,烟花爆竹的燃放期间10~20 nm气溶胶浓度远低于非燃放期,50~100、100~200和200~500 nm数浓度有较大增加,20~50 nm和0.5~10μm气溶胶数浓度变化不大.烟花爆竹的燃放对气溶胶数浓度谱影响较大,非燃放期数浓度谱为双峰型分布;在燃放期数浓度谱为单峰性分布,且峰值向大粒径段偏移.烟花爆竹燃放期间质量浓度谱为双峰型分布,对细粒子的质量浓度影响较大,燃放期间PM2.5/PM10和PM1.0/PM10的值可升高10%.烟花爆竹的大量燃放对1.0~2.1μm粒径段气溶胶密度影响最大,对其他粒径段密度影响较小.     

青岛冬季PM2.5持续重污染天气的大气边界层特征

鲜有出现空气质量问题的北方沿海城市青岛近年来也频频出现重污染天气. 2014年1月青岛市总计出现7 d重污染天气,其中1月15-18日是持续4 d的PM_2.5重污染,其余的则分别出现在1月6日、11日和30日.为了获得气象条件对持续重污染天气发展、维持和消除的影响机制,利用激光雷达、大气稳定度仪探测数据以及地面、高空气象观测和空气质量监测数据,重点分析了1月15-18日持续重污染期间青岛市大气边界层气象要素的时间和空间特征.结果表明,2014年1月影响青岛冷空气势力弱、青岛近地面低于3 m/s的风速不利于污染物扩散,66%以上的相对湿度有利于污染物浓度增大.在污染源稳定的背景下,气象要素的差异性导致了污染物浓度时空分布的差异.在持续的弱偏北风下污染物浓度居高不下;在偏南风影响下,污染物浓度趋于下降.边界层内存在高层干冷弱北风和低层暖湿弱南风的风切变、稳定层结、低层相对湿度为70%的高湿大气以及交替出现的近地面南北风是此次重污染持续的主要原因.大气边界层高度变化对污染物浓度具有6 h左右的延迟影响;而低边界层高度、大稳定度因子,低云的存在和较高的污染物浓度之间具有较好的一致性变化趋势.当近地面温度升高、相对湿度减小以及增大的偏南风和存在弱不稳定层结时,有利于提高青岛局地大气扩散能力.      

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.     

城市PM10污染与气象因素的关系研究

分析通辽观测站2011年6月至2013年5月PM10质量浓度与气象要素的相关关系,结果表明:(1)利用二次多项式描述风速与PM10质量浓度的变化关系更合理,PM10质量浓度最小值对应的风速为2.8 m/s.PM10污染在风速大于3.5 m/s时出现频率最高,在风速小于1.5 m/s时出现频率最低.(2)风向为偏西风(W-NW)和偏南风(SSE-SSW)时,PM10污染时数出现频率较高.(3)当温度低时PM10浓度随着气温升高而增大,表现为正相关;当温度上升到一定程度(0℃～5℃左右时)后,PM10浓度随着气温的升高而逐渐降低,表现为负相关.(4)PM10浓度与降水和相对湿度分别呈负相关关系.     

能见度与颗粒物质量浓度之间的关系

文章利用江苏省常州市和苏州市PM2.5质量浓度、PM10质量浓度、能见度和相对湿度的观测资料,研究了能见度与PM2.5质量浓度、PM10质量浓度之间的关系以及相对湿度的影响。结果表明,能见度随着PM2.5质量浓度的增大而减小,但减小的速度越来越慢,为了定量描述这种现象,文章定义了一个新的敏感性参数。能见度的减小速度存在一个临界点,该临界点把能见度与PM2.5质量浓度之间的关系分为2部分。这2部分的敏感性参数在常州相差27倍,在苏州则相差16倍。由于颗粒物吸湿增长的作用,临界点所对应的能见度和PM2.5质量浓度随着相对湿度的增大而减小,临界点两侧敏感性参数的差异增大。因此,相对湿度大的地区(如沿海地区)能见度的治理面临着更大的挑战,也拥有更好的机遇。此外,与粗粒子相比,细粒子对能见度的影响更显著。     

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）.     

夏季高湿度条件下北京市气溶胶颗粒物粒谱特征研究

2007年8月,利用粒谱分析仪(APS)、振荡天平颗粒物分析仪(TEOM)和碳黑分析仪(BC)观测北京市大气气溶胶可吸入颗粒物(PM10),研究高湿度气象条件对气溶胶颗粒物吸湿长大的影响.结果表明,PM10质量浓度与碳黑质量浓度在静稳天气状况下相关系数达0.82,而对于颗粒物数浓度与PM10质量浓度,静稳与非静稳天气状况下两者的相关性并不一致,颗粒物数浓度及1μm的细粒子在粒谱分布中所占的比重显著增加.气溶胶颗粒物粒谱变化结果说明,在高湿度条件下颗粒物粒径明显吸湿增长.     

济南市春季大气颗粒物污染研究

对济南市2005年春季大气颗粒物中PM10、PM2.5和细颗粒物中的黑碳气溶胶的浓度水平、时间分布和日变化进行了观测,并结合气象资料对变化特征进行综合分析,探讨了PM10,PM2.5和黑碳的相对含量以及对能见度的影响等.研究结果表明,PM10和PM2.5平均浓度分别为242.5μg·m-3和109.4μg·m-3.与我国空气质量二级标准PM10日均值150μg·m-3和美国国家空气质量PM2.5日均标准65μg·m-3相比,超标率分别达到80.77%和84.61%,污染较严重;监测期间PM2.5/PM10的平均值为0.456.在PM2.5中,黑碳气溶胶平均质量浓度为5.39μg·m-3,占PM2.5的5.06%,日浓度变化呈双峰型.在监测时间内,污染物浓度与温度无明显的相关性;与相对湿度呈弱正相关;与风速呈明显的负相关关系.降水对PM10、PM2.5和黑碳的清除作用较为显著.PM10、PM2.5和黑碳浓度与能见度均呈负相关,相关系数(r)分别为-0.633、-0.695和-0.704,细颗粒物是影响能见度的主要因素.     

华东区域高山背景点PM10 和PM2.5 背景值及污染特征

为了解华东森林及高山背景区域大气中PM10和PM2.5质量浓度的变化特征,选取国家大气背景监测福建武夷山站2011年3月～2012年2月PM10、PM2.5为期1 a的监测数据,研究其浓度变化特征及其影响因子,并利用后向轨迹模式探讨区域输送对背景区域PM10和PM2.5质量浓度的影响.结果表明:华东森林及高山区域现阶段PM10和PM2.5背景浓度分别为(23±16)μg·m-3和(18±12)μg·m-3;PM10和PM2.5浓度具有相同的季节变化特征,即春季>秋季>冬季>夏季,2011年春季武夷山背景点因受沙尘远距离输送影响,PM10和PM2.5浓度明显高于其它三季;武夷山背景地区主要以细粒子为主,PM2.5/PM10年平均比值为0.76;PM10和PM2.5浓度与气体污染物均有较好的相关性,表明PM10和PM2.5可能来源于区域人为污染源的输送和二次粒子转化;2011年4月的污染事件与北方沙尘输送有关,而9月的污染事件主要与华东高污染负荷区的污染物输送有关.     

晋东南地区冬季PM2.5污染输送路径分析

利用2017~2019年晋城市和长治市冬季PM_2.5逐时浓度资料、地面风场数据等,结合HYSPLIT轨迹模型和中尺度数值模式WRFV4.2分析了晋东南地区冬季PM_2.5污染的特征和传输特点.结果表明,晋城市冬季PM_2.5污染程度高于长治市.受地形影响,晋城市地面盛行偏南风、偏北风和西北风,污染方向主要为偏南风和偏北风;长治市近地面盛行偏南风,该风向污染频率最高.影响晋城市和长治市污染的潜在源区主要分布在偏西、东北和东南方向,偏西气流来自陕西省中部,东北气流来自河北省西南部,东南气流来自河南省中东部.污染经过晋东南地区主要影响山西省中南部和北京南部.通过数值模拟流场,结合潜在源区和影响区域的分析结果,在均压场或高压后部的天气形势下,晋东南地区污染输送路径包括来自东北方向（河北省西南部一带）的气流,沿长治市东北部的滏口陉向晋东南地区输送污染物及沿太行山东麓向南在晋豫交界处的太行陉发生转折向晋东南地区输送污染物;来自东南方向（河南北部及东部）的气流输送和来自偏西方向（陕西中南部）的气流输送.污染物经过晋东南地区向北输送至山西省中南部,部分经过山西省中东部的井陉输送至北京南部.     

河北廊坊降水对PM2.5质量浓度的湿清除作用

采用2013～2017年廊坊市区逐时PM2.5质量浓度监测数据及对应气象资料,分析降水对PM2.5质量浓度的影响。研究表明,有降水时的PM2.5质量浓度,年均值比无降水时偏低21.7%～47.1%,月均值在2月、4～11月低于无降水,一日内逐时次值均低于无降水;降水对PM2.5质量浓度的湿清除受降水前其浓度大小与降水量的共同影响,降水前PM2.5质量浓度45μg/m3时,正清除量明显增加到21μg/m3以上,春、夏、秋、冬四季降水前PM2.5质量浓度(μg/m3)分别为31.8、≥30.0、≥40.0、≥156.8时,正清除概率大于71%,降水量超过5 mm以后,正清除占比达负清除的3倍以上;降水强度对PM2.5质量浓度的清除作用在冬季表现不明显,而春季、夏季、秋季当降水强度(mm/h)分别0.7、1.9和0.6时正清除概率达76.9%、94.1%和87.5%。