江西省冬季大气典型污染过程的气象成因研究

选取2019年1月江西省两次大气污染过程为研究对象,利用常规气象观测资料、美国国家环境预报中心（NCEP）再分析资料、全球资料同化系统（GDAS）气象数据和空气质量数据,分别从局地气象要素变化、地面天气形势、大气动力和热力条件及污染潜在源区等进行分析,对比两次污染过程形成机制.两次污染过程地面天气形势分别为冷锋前部型和低压倒槽型.冷锋前部型污染形成主要原因为冷空气南下在江西省减弱辐合导致上游细颗粒物输送并堆积,西北风增大细颗粒物浓度降低.低压倒槽型污染形成原因为较长时间处于高湿、小风或静风、逆温下的污染累积.对两次过程中污染较为严重的九江市进行分析,冷锋前部型九江市近地面主要受西风影响,低压倒槽型主要受东北风影响,低压倒槽型九江市风速多在2 m·s^-1以下.两次污染期间大于3 m·s^-1的风速有利于污染物清除.长时间高湿、小风（< 2 m·s^-1）及风场辐合,是低压倒槽型九江市重污染维持较长时间的重要原因.低压倒槽型大气垂直结构较冷锋前部型稳定.低压倒槽型垂直湍流弱、低层风速小于2 m·s^-1,且存在多层逆温和深厚的湿区,冷锋前部型存在明显下沉运动,逆温强度明显弱于低压倒槽.九江市PM_2.5污染潜在贡献源主要来自河南东部、山东西部和安徽西北部;低压倒槽型九江市潜在源区主要位于江西省内及与江西省接壤的湖北东南部、安徽西南部.     

Process analysis of characteristics of the boundary layer during a heavy haze pollution episode in an inland megacity, China

Ground observation data from 8 meteorological stations in Xi'an, air mass concentration data from 13 environmental quality monitoring sites in Xi'an, as well as radiosonde observation and wind profile radar data, were used in this study. Thereby, the process, causes and boundary layer meteorological characteristics of a heavy haze episode occurring from 16 to 25 December 2013 in Xi'an were analyzed. Principal component analysis showed that this haze pollution was mainly caused by the high-intensity emission and formation of gaseous pollutants (NO₂, CO and SO₂) and atmospheric particles (PM_2.5 (fine particles) and PM₁₀ (respirable suspended particle). The second cause was the relative humidity and continuous low temperature. The third cause was the allocation of the surface pressure field. The presence of a near-surface temperature inversion at the boundary layer formed favorable stratification conditions for the formation and maintenance of heavy haze pollution. The persistent thick haze layer weakened the solar radiation. Meanwhile, a warming effect in the urban canopy layer and in the transition zone from the urban friction sublayer to the urban canopy was indicated. All these conditions facilitated the maintenance and reinforcement of temperature inversion. The stable atmospheric stratification finally acted on the wind field in the boundary layer, and further weakened the exchange capacity of vertical turbulence. The superposition of a wind field with the horizontal gentle wind induced the typical air stagnation and finally caused the deterioration of air quality during this haze event.     

佛山地区干季边界层垂直风温结构对空气质量的影响

利用佛山地区2013年12月大气边界层观测试验得到的垂直风温资料和相应逐日AQI资料、逐时PM_(2.5)浓度资料,研究了佛山地区大气边界层垂直风温结构对空气质量的影响.结果表明:佛山地区干季持续存在的逆温结构是导致PM_(2.5)污染较重的重要原因.干季污染日近60%的最低逆温层高度低于1000 m,而非污染日低于1000 m的最低逆温层仅占36%,污染日佛山贴地逆温频率高达31.2%.逆温层出现高度较低,将污染物压缩积累在贴地层大气中导致污染较重.在大陆冷高压控制下,佛山地区的边界层结构演化非常典型,最大边界层高度和最大边界层通风量表现出了显著相关,污染日日平均边界层高度始终维持在较低的水平,多数时候不足500 m,最大边界层高度则大部分小于1000 m,日平均边界层通风量主要分布在500~1500 m~2·s~(-1)之间,在极端情况下甚至不足300 m~2·s~(-1),最大边界层通风量大部分处于1500~5000 m~2·s~(-1)之间,导致污染物始终聚集在较低的大气边界层内,使得PM_(2.5)浓度长时间维持在较高的污染水平.佛山地区风场存在显著的3层结构,较小的底层风速意味着大气的输送和扩散能力较弱,高度较低的中层使得污染物进一步被压缩累积在大气底层,垂直风场的不稳定性使得污染日佛山地区局地回流活跃,回流(RF)指数极小值多分布在0.2~0.4之间,污染日RF指数普遍小于非污染日,垂直风场的有效输送能力被显著削弱.     

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.     

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.      

2011年10月珠江三角洲一次区域性空气污染过程特征分析

2011年10月18—25日珠江三角洲地区出现了一次区域性空气污染过程,重污染区域集中在西部,后期向中部转移,PM₁₀为首要污染物.针对本次空气污染过程的研究发现,此次珠江三角洲地区空气污染过程主要受大尺度冷高压活动的影响,一直为下沉气流所控制,500 m以下近地层风速很小,边界层高度较低,存在贴地逆温层,非常不利于污染物的输送和扩散.PM₁₀浓度与风速、能见度呈显著的负相关关系,与温度相关性不显著;且与风速和温度的相关性存在滞后性.稳定天气形势、大范围下沉气流、近地层静小风和贴地逆温是导致这次区域性空气污染过程的气象原因,PM₁₀浓度增加导致珠江三角洲能见度下降.     

街道峡谷对近地层风场影响的观测和模拟分析

城市街道峡谷结构对近地面边界层的风场环流等气象要素具有重要影响,可导致城市局地空气污染分布发生变化.随着城市化发展及城市空气质量变化,街道峡谷的城市空气污染影响日益突出,分析街道峡谷内部风场成为认识和治理我国城市空气污染的一条重要途径.鉴于目前我国鲜有城市街道尺度大气边界层精细气象观测研究,本文分析了美国俄克拉荷马大学的街道峡谷精细气象观测数据及其FLUENT模拟.结果表明:街道峡谷内风场结构变化依赖大气背景风向,当背景风向平行于街道峡谷走向时,街谷两岸风速几乎没有差异,而在背景风向垂直于街道峡谷走向时,由于高空风进入街谷形成的涡旋气流对街道峡谷风场有补充作用,峡谷两侧中层高度风场差异变大,风速差值大约为0.5 m·s~(-1),且街道峡谷两岸风速差异得到了FLUENT模式的验证,但模式对迎风岸的风速模拟存在高估,模拟的中层高度处两岸风速差值为1.6 m·s~(-1).观测资料分析揭示大气边界层稳定度条件对街道峡谷内风场分布也有很大影响,中性稳定条件下街道峡谷两岸近地层风速差异最大,输送进入峡谷空间的风速增量比原峡谷内风速大约高1倍,其它稳定度条件下街谷两岸风速差异被削弱.     

基于综合观测的中国中东部地区一次严重污染过程分析

利用寿县国家气候观象台GRIMM80颗粒物监测仪、Aurora3000浊度计等探测的气溶胶浓度、大气散射系数分析了2018年1月中国中东部地区发生的一次严重污染过程.利用Airda微波辐射计探测的近地层温湿廓线数据,结合地面常规气象观测资料及EC再分析资料,探讨了此次污染过程形成、短时消散及清除的气象原因.结果表明：与历史同期相比,500 hPa极涡较浅、经向环流减弱;850 hPa西南气流强盛,中低层水汽充足加剧污染.污染发生于冷空气间歇期.在此污染过程中,地面平均风速为1.5 m·s^-1,日均日照时数为0.1 h,相对湿度为91.2%,高湿、小风、多云寡照不利于污染水平扩散.1月18-22日边界层持续存在多层逆温,第一逆温层基本多为贴地逆温,逆温高度低于200 m,近地层大气比湿超过5 g·kg^-1,最大值高于7 g·kg^-1.在此期间出现两次空气质量短时段好转,这主要源于对流层中低层转为西北风,900 hPa以下聚集相当位温（Q_e）低于288 K的浅薄冷空气堆,导致贴地逆温层消失地面污染被稀释.但两次弱冷空气没有打破边界层内有利于污染聚集的逆温、高湿结构,地面气团温度露点差无明显变化.23日较强冷空气使高空干洁大气入侵近地层,850 hPa以下Q_e<284 K,表明地面污染气团被置换,污染过程结束.     

京津渤地区二氧化硫浓度分布模式

本文介绍一种适用于区域污染并考虑了二氧化硫在输送过程中转化为硫酸盐和被地面吸收等过程的烟团模式。根据北京、天津和渤海地区六氟化硫实验提供的扩散参数及该地区气象资料(风向、风速)和污染源资科,用模式计算出该地区在西北风,东南风为主的气象条件下二氧化硫浓度分布,并与实测值做了比较。     

四川盆地PM2.5浓度时空变化特征遥感监测与影响因子分析

四川盆地因其独特的地形地貌、静风和高湿等气象条件,导致盆地内部大气污染物扩散难度大,随着城市化与工业化进程加快,区内PM_2.5污染日益加重,四川盆地已成为国家大气污染防治的重点地区之一.基于PM_2.5浓度遥感反演产品,采用空间自相关分析与灰色关联分析方法,研究了四川盆地PM_2.5浓度的时空分布特征及其影响因素.结果表明,四川盆地PM_2.5浓度具有显著的空间聚集性,高-高聚集类型分布集中,低-低聚集类型分布较为分散;针叶林对PM_2.5的吸收抑制作用明显高于灌丛和草地等其他植被类型.研究认为,影响四川盆地PM_2.5浓度的主要气象因子是风速和气温,人口密度与经济规模则是影响四川盆地PM_2.5浓度的主要人类活动因子,产业结构及其规模变化对四川盆地PM_2.5浓度也产生一定影响.     

An intercomparison of semiempirical diffusion models under low wind speed,stable conditions

The performances of some diffusion models are analysed using concentration data measured at ground level up to 400 m from the emission point, in a series of diffusion tests conducted by U.S. National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) under inversion conditions with light winds. All tested models are simple semiempirical formulae based on the Gaussian formulation, with different assumptions concerning dispersion parameters; each model utilizes a minimum set of information, i.e. vertical stability category, mean wind speed and standard deviation of the horizontal wind direction over the considered averaging time, σ_θ.Results show that for cases with very low wind speed and large plume spread, explicit consideration of diffusion along the mean wind direction, which is neglected in the standard plume model, significantly improves model results; moreover, when σ_θ is very large (greater than 50–60°), the analysis suggests that standard deviations of the horizontal wind speed may significantly differ from the estimates commonly found in the literature.     

2014年2月下旬京津冀持续重污染过程的静稳天气及传输条件分析

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PM_2.5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.     

边界层低空急流导致北京PM2.5迅速下降及其形成机制的个例分析

2015年3月17日18:00~23:00北京地区的PM_(2.5)质量浓度快速下降,在此期间并未出现与冷空气活动相伴的强偏北风.本研究分析了导致空气质量迅速改善的原因,结果表明边界层急流起着关键的作用.随着边界层内偏南风速增大,大气的通风量增大,污染物浓度降低.急流发展也加大了边界层内水平风的垂直切变,从而导致湍流增强和混合层增厚.此外,3月17日20:00在混合层顶附近出现气旋性地转涡度,Ekman抽吸的方向为垂直向上,于是底层的污染物就被带到高空并随强劲的西南风输送到下游.边界层急流的发展与惯性振荡和大气的斜压性有关.     

天津一次雾-霾天气过程的近地层温湿结构和湍流特征分析

采用地面大气能见度、PM_(2.5)质量浓度、梯度气象资料、塔上湍流观测资料等多种资料及后向轨迹方法,分析近地层温湿结构和湍流特征对2016年12月16日—21日天津地区一次严重持续雾霾天气演变过程的影响.结果表明,本次雾霾天气过程可以明显的分为霾、雾的生成和发展、雾成熟和雾霾消散等4个阶段,近地层温度、相对湿度和风的垂直分布及湍流特征对各阶段的雾-霾转化起到了重要作用.霾生成期间,偏南气流盛行,地面风速降低,RH不断增大,湍流不活跃;地面辐射降温引发了近地层内显著的强逆温,并导致RH由地面到高空逐渐增大,有利于雾的生成和发展;感热通量和潜热通量爆发式增长,导致逆温层瓦解,雾顶继续抬升,雾进入成熟阶段,湍流活动减弱;受西北气流影响,湍流活跃,高空的干冷气团向下取代地面暖湿气团,结束本次雾霾天气过程.采用近地层温湿结构和湍流特征资料,可用于雾-霾天气的演变及其转化过程精细分析.     

2014年10月北京市4次典型空气重污染过程成因分析

采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对2014年10月北京市4次典型空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了分析. 结果表明,京津冀区域稳定的气象条件是形成空气重污染的主要原因,4次重污染过程大气条件均不利于污染物扩散,表现为大气层结稳定,近地层逆温(平均逆温强度为2.26 ℃/100 m)明显,风速(平均值为1.52 m/s)小,相对湿度(平均值为80.75%)大. 在4次重污染过程中8—11日污染最重,ρ(PM_2.5)日均值平均为264 μg/m3,并且区域输送对北京贡献率最大,平均值为63.75%;24—25日污染程度次之,逆温最强,逆温强度达5.94 ℃/100 m;18—20日重污染中北京ρ(PM_2.5)高值(＞200 μg/m3)区主要集中在该市西北部地区;30—31日污染相对较轻,ρ(PM_2.5)日均值最高只有154 μg/m3. 数值模拟表明,在4次典型重污染过程中,来自南方(包括河北、河南和山西西部等地)的外来污染物输送对北京PM_2.5贡献较大,外来贡献率分别在42.36%~69.12%之间,同时北京本地也存在较强的二次无机盐及有机物转化过程.      

Estimation of climate change influence on the sensitivity of trees in Europe to air pollution concentrations

This paper describes the results of combining several simple models to assess the changes in plant sensitivity to direct effects of gaseous air pollutants that result from changes in climatic conditions. This research has been carried out within the framework of a project on the integrated assessment of regional air pollution and climate change in Europe (AIR-CLIM). The modulation of plant sensitivity to gaseous pollutants has been studied using a model of stomatal conductance that simulates the flow of water vapor from the atmosphere to the plant interior through the stomata. The model has been applied to Norway spruce (Picea abies L.) and European beech (Fagus sylvatica L.). The critical atmospheric concentration levels for SO₂ and NO_x adopted in international environmental norms have been modified to maintain in different climate scenarios a concentration level inside the plant equivalent to the critical limit in 1990. These simulated critical concentrations are compared with the predicted atmospheric concentrations. Our work indicates that the response can be very different for the two types of forests and in different regions. In general, climate change sensitivity increases in boreal areas and decreases in temperate areas due to temperature and water stress. If the air pollution levels are in the predicted ranges, the problems are less severe now than in 1990, but the cumulative stress will still be significant.     

传输指数在合肥市重污染过程中的应用分析

利用潜在源区贡献法计算了合肥市2015年冬季传输指数,并基于传输指数和PM_(2.5)浓度将合肥市的重污染过程划分为3类,同时对各类重污染过程进行气象成因分析.结果表明:污染物传输型重污染过程的传输指数明显增大且PM_(2.5)浓度急剧增大;污染物积累型重污染过程的传输指数无明显增大且PM_(2.5)浓度逐渐增大;污染物暴发性排放型重污染过程的传输指数无明显增大但PM_(2.5)浓度急剧增大.污染物传输型重污染过程主要是高压南下迫使北方重污染气团输送引起的;污染物积累型重污染过程主要是静稳的天气形势导致污染物堆积造成的;污染物爆发性排放型重污染过程是由污染物暴发性排放而无法及时扩散引起的.     

多遥感设备联用在区域空气质量变化与边界层结构关系研究中的应用

为研究佛山地区空气质量变化与边界层结构的关系,2015年10-12月在佛山地区3个站点同步开展了多台风廓线雷达、激光雷达、微波辐射计联用的大气边界层结构观测实验.结果表明:风廓线雷达探测可获得平均风场垂直分布的连续变化,发现佛山地区风场垂直分层结构明显,空气污染与近地小风层厚度的相关性较强.激光雷达探测可获得颗粒物消光特性垂直分布的连续变化,发现佛山地区颗粒物消光特性与大气边界层结构有密切关系,空气质量指数(AQI)变化与颗粒物激光雷达探测反演的边界层高度相关性较高,相关系数为-0.58.微波辐射计探测可获得平均温度、相对湿度垂直分布的连续变化,逆温和相对湿度变化对边界层日变化及空气污染成因分析有较高的价值.通过多设备联合探测,可同时获得研究地区平均风场垂直分布特征、颗粒物浓度变化特征、逆温和相对湿度的变化特征.多设备联合探测,有利于区域空气质量变化与边界层结构关系机理研究,对区域空气质量变化的预测预报有重要作用.     

Government environmental control measures on CO2 emission during the 2014 Youth Olympic Games in Nanjing: Perspectives from a top-down approach

Strict air pollution control measures were conducted during the Youth Olympic Games（YOG） period at Nanjing city and surrounding areas in August 2014.This event provides a unique chance to evaluate the effect of government control measures on regional atmospheric pollution and greenhouse gas emissions.Many previous studies have observed significant reductions of atmospheric pollution species and improvement in air quality,while no study has quantified its synergism on anthropogenic CO₂...     

济南市冬季一次典型重污染过程分析

为掌握济南市重污染天气发生规律,从而更好地为重污染天气预报预警和大气污染防治提供参考,采用空气质量监测数据、气象观测资料、雷达探测资料及轨迹模式模拟相结合的方法,对济南市2016年12月31日-2017年1月7日的持续性重污染过程,从污染演变过程、环流背景分析、气象要素特征和区域污染传输等多方面分析其形成原因及主要影响因素.结果表明:此次重污染过程期间首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）平均值为318 μg/m3,ρ（PM_2.5）平均值为200 μg/m3;地面风速在0.6~1.8 m/s范围内,风力均为1~2级,相对湿度为68%~95%,平均相对湿度为81%.在重污染过程中,从地面至800 m左右高度始终维持较强逆温层,逆温频次高达91.1%,污染边界层高度较低,大部分时间都在500 m以下.采用情景模拟分析方法计算得到,区域输送对济南市PM_2.5的贡献率为20%~35%.研究显示:此次重污染过程是在区域性污染背景下由本地不利的扩散条件造成的,静稳大气形势提供有利的环流背景,平流雾、辐射雾交替产生,持续性的高湿加重了污染程度;近地面的静风、高湿,垂直方向的双逆温层甚至多逆温层的结构是影响此次重污染过程的重要气象要素;区域性污染传输对此次重污染天气的发展有显著贡献,污染初期主要来自河北省中南部的输送,随着污染加重,有来自偏南、偏东方向的局地气团输送.