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。     

基于PCT方法的京津冀冬季PM2.5重污染天气型分析

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PM_2.5日均值大于150 μg·m^-3为标准,筛选出72个京津冀地区PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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PM_2.5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.     

京津冀地区冬半年空气污染天气分型研究

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.     

2016冬季京津冀一次持续重度霾天气过程分析

2016年12月16~21日我国京津冀地区发生了一次持续重度霾天气过程.为了进一步加深对霾的认识和提高对霾的分析预报能力,利用多种资料,对此次重度霾天气过程的环流背景和气象要素等进行了综合性分析.结果表明,此次过程持续时间长,污染强度大,影响范围广,能见度低,以外来输送为主,气溶胶主要分布在600 m以下高度,有一定的极端异常性,静稳天气指数与空气质量指数有较好的对应关系;京津冀地区高空受高压脊前的纬向环流控制,维持偏西气流,冷空气活动弱,以下沉气流为主,水汽含量较低,高空云量较少,低空有暖脊北伸,地面位于高压东南部,受均压场控制,气压梯度较小,受偏南风影响,污染物易于堆积;地面静小风,相对湿度较高,混合层高度较低,不利于污染物的水平和垂直扩散.     

长江中游地区PM2.5重污染过程的典型天气环流分型及区域传输影响

作为一个新的区域性霾污染中心,长江中游地区地理位置特殊,是我国中东部地区大气污染物区域传输的重要枢纽,天气环流对该区域不同传输和累积型PM_2.5重污染的形成机制还不甚了解.利用T-mode斜交旋转主成分分析法（PCT）,对2015~2019年采暖季长江中游地区74 d PM_2.5重污染事件进行天气环流分型,得到：PCT1高压底部传输型（天数：41 d,占比：55.4%）、PCT2低压辐合累积型（天数：12 d,占比：16.2%）、PCT3高压静稳累积型（天数：11 d,占比：14.9%）和PCT4高压后部传输型（天数：10 d,占比：13.5%）这4种主要的大气环流类型.区域传输型污染（PCT1和PCT4）占比高达69%,是长江中游地区PM_2.5重污染发生的主导因素,突显了地域特殊性.其中,PCT1是最主要的环流型,冷锋南侵伴随强偏北风驱动上游地区污染物快速传输,使得PM_2.5浓度暴发式增长.境内传输通道城市襄阳、荆门和荆州PM_2.5传输过程具有12 h滞后特征,其PM_2.5影响源区主要分布在上游的河南中北部、山东西部和华北大部分地区.PCT4传输型受低层偏东风输送影响,污染上升速率也相对较快.PCT2和PCT3为静稳天气环流型,地面风速较小,低层水平辐合和下沉运动有利本地PM_2.5重污染累积,污染上升速率和持续时间都相对传输型更长.     

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）.     

长三角地区2015年大气重污染特征及其影响因素

基于2015年长三角地区129个环境空气质量监测站的空气质量指数（AQI）及主要大气污染物浓度数据,结合气象资料和HYSPLIT后向轨迹模式,探究长三角地区大气重污染的时间变化和空间集聚特征,并深入分析气象条件和区域传输对重污染过程发生和维持的影响.结果表明,2015年长三角地区各城市平均出现AQI超过200的重污染天气共8 d,重污染频率为2.01%,PM_2.5作为首要污染物出现频次最多.从时间变化看,重污染主要分布在1月和12月;从空间分布看,北部地区重污染相比南部地区更为严重,徐州和常州市出现频率最高.选取典型重污染过程1月9—11日（纬向扩散型）、1月24—26日（经向扩散型）和12月20—26日（两种模式相结合的重污染天气）进行成因分析,发现长三角地区重污染天气主要受到西北风向、低风速、高湿度和逆温层的影响,导致大气污染物积累且不易扩散.基于HYSPLIT的大气传输轨迹及频率分布表明,来自西北方向的气流对江苏北部地区的污染输送特征有着显著影响.     

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.     

“2+26”城市一次多因素叠加重污染过程的特征分析

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PM_2.5/PM₁₀[ρ（PM_2.5）/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）PM_2.5/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、NO_x、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）PM_2.5/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PM_2.5污染的传输影响,ρ（PM_2.5）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）PM_2.5/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（PM_2.5）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,PM_2.5/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.      

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.     

京津冀区域重污染天气过程数值预报评估新方法

利用区域空气质量监测数据、空气质量模式数值预报产品及天气图资料,建立了一种适用于区域重污染天气过程预报的评估方法,将其用于评估NAQPMS模式系统对2013年和2014年京津冀地区静稳型、沙尘型和特殊型3类重污染天气过程的预报能力,并探讨了重污染天气过程早报、晚报及漏报的可能气象条件原因,以提高预报准确率.结果表明:数值模式系统提前3 d预报重污染天气过程的预报准确率可达57%,秋冬季预报效果好于其他季节,静稳型预报效果好于沙尘型和特殊型.对模式AQI预报结果统计发现,当预报AQI值达到150以上时,实际发生重污染天气过程的概率较大,如定义AQI等于150作为重污染天气预警临界值,模式预报准确率可提高至70%以上.天气系统对污染过程预报有重要影响,WRF气象模式对中低层天气系统位置及强度预报偏差是导致静稳型污染过程早报和晚报的一个重要原因.     

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...     

京津冀地区重污染天气过程的污染气象条件数值模拟研究

通过采用全球再分析格点资料的统计分析和WRF中尺度数值模拟,从天气学和大气边界层气象学角度分析了2013年12月和2014年2月两次重污染过程中京津冀地区天气尺度大气停滞气象条件和大气污染扩散气象条件的特征及其作用,并根据WRF模式精细化模拟结果分析了太行山和燕山对京津冀地区城市大气污染形成的作用.研究结果表明,两次重污染天气过程中京津冀地区500 h Pa等压面上的平均风速均表现为明显的气候异常特征,500 h Pa平均风速较近10年同期分别下降了约30.8%和50.4%,大气停滞系数较近5年同期分别偏高10%和20%以上;京津冀地区发生严重污染时,WRF模式模拟的日平均混合层高度低于200 m,日平均地面10 m风速低于2 m·s-1,日平均通风量可降低到1000 m2·s-1以下,空气质量指数与日平均通风量成负相关,重污染期间的平均通风量比近5年同期平均通风量偏低29.3%~52.8%,这些不利于污染扩散的天气条件持续数日,导致了重污染天气的发生.此外,太行山对西风气流的阻挡是河北中南部地区大气污染加剧的一个重要原因,而当主导风向为偏南风时,偏南气流遇燕山后或转向回流、或爬坡,导致近地面风速减小,不利于污染物扩散,亦加剧了京津冀地区中南部城市的大气污染.     

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.      

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.     

基于天气背景天津大气污染输送特征分析

区域输送是大气污染防治中需要考虑的重要因素,本文利用大气化学模式定量估算2016年10月～2017年9月区域输送对天津的影响,重点基于天气背景分析区域输送影响和气象条件的关系,为京津冀地区大气污染联防联控提供支撑.结果表明,京津冀地区各城市区域输送贡献百分率平原城市显著高于沿山城市,天津一次PM_2.5本地贡献62.9%,区域输送贡献37.1%,主要受沧州、廊坊、河北中南部、北京、唐山和山东等地输送影响,每年4～6月区域输送最显著, 7～8月区域输送最弱.区域输送与天气形势、风场和降水等气象条件密切相关,高压后和锋前低压是区域输送占比最高的两种污染天气类型,西南风、西风和南风3个风向下天津大气污染输送影响最为明显,风速2～3 m·s^-1时最有利于PM_2.5区域传输,降水超过5 mm以上将降低大气污染物区域传输效率.对于不同污染类型和重污染阶段,轻度污染天气时区域输送贡献最为明显,比均值偏高20.5%,重污染天气虽受静稳气团控制,但由于周边区域高浓度的PM_2.5,污染气团迁移对区域内污染聚集传输有显著影...     

2013年1月河北省中南部严重污染的气象条件及成因分析

年1月河北省中南部出现了长时间、大范围的雾霾天气,大气污染严重. 利用河北省AQI(逐日空气质量指数)、气象常规观测数据及NCEP(美国国家环境预报中心)1°×1°格距再分析资料,对此次严重污染事件的气象条件、大气环境背景和形成机制进行了研究. 结果表明:①2013年1月河北省中南部地面气象要素表现异常,与历史同期相比,平均气温低1~2℃、相对湿度高15%以上、日照时数少40%以上、降水日数多但量级小. 地面风力较小且多风向、风速的辐合线,地面散度场上河北省中南部为明显的辐合区,致使水汽和污染物汇聚不易扩散,导致雾霾天气异常偏多,大气污染严重. ②边界层高湿区中丰富的水汽与污染物互为载体,强逆温层结、大气低层的干暖盖、边界层下沉运动等均使水汽和污染物存留在近地层且不易向高空扩散;同时,稳定的大气环流形势为雾霾天气和严重污染提供了有利的大气环境场. ③河北省中南部特殊的地理条件也是雾霾和污染持续的一个重要原因. 低空稳定的偏西气流越过太行山后在山麓东侧下沉,在华北平原地区易形成地面辐合线,从而加剧了近地层水汽和污染物的汇聚.      

京津冀区域典型重污染过程与反馈效应研究

以京津冀地区2014年10月5~12日一次重污染过程为例,采用飞机AMDAR数据和WRF-Chem模式,分析了大气边界层垂直结构与PM_2.5的时空演变规律,定量研究了气溶胶直接反馈效应对多种气象要素的影响.结果表明：此次重污染过程地域范围广、持续时间长、影响强度大,PM_2.5污染呈带状分布,主要受地面均压场和高空纬向环流形成稳定的大气环流背景场、垂直层风场及逆温共同影响.气溶胶直接反馈效应导致京津冀地区整个时段太阳辐射量降低39.80W/m²,气温下降0.34℃,边界层高度降低36.64m,相对湿度升高0.90%.反馈效应南部地区较北部更显著,污染日强于平均时段和清洁天,气溶胶的辐射反馈作用使得各气象要素均呈现不利于污染物扩散的趋势,造成气溶胶聚集区PM_2.5浓度进一步增加.