深圳地区灰霾分布特征及预警、预报方法探讨

基于深圳市国家气候观象台1953—2010年的灰霾UV统计资料、气象要素值、灰霾出现前期及同期的地面和850hPa的天气形势资料和自动站的能见度统计资料以及深圳市环境监测站的1980—2010年污染物浓度资料,对深圳市灰霾天气的出现规律及影响要素特征进行了概括分析.在此基础上运用逐步回归的方法,筛选出影响灰霾主要因子,建立未来1—3d的能见度预报方程.同时通过对灰霾出现前天气形势的分析和归纳,建立灰霾潜势预报的思路.并进一步对灰霾天气的典型因子进行权重分级.最后集成以上3种预测方法,归纳出灰霾预警方案,形成灰霾预警预报模型.利用实测结果对模型检验,结果表明：该模型具有一定的准确率和可靠性,对灰霾预测具有较好的应用价值,为灰霾防治和预警系统的建立提供科学依据.     

预报预警在地质灾害防治中的应用

本文介绍了江西地质灾害气象预报模型的建立、计算方法,以及预警预报在地质灾害防治工作中获得的成功,对类似条件地区的地质灾害防治工作,具有一定的借鉴作用.     

云南空中水汽资源的时空分布特征

利用NCEP/NCAR 1981—2010年逐月的再分析资料,详细分析了云南省上空的大气可降水量和水汽通量的月际变化情况,得到云南各地30年平均的大气可降水量范围为5~45kg/m2,并在区域分布上呈"U"字型分布,季节上呈现出夏季多、冬季少、春秋居中的特点;水汽输送有着明显的季节变化特征,春季的水气输送最强,但输入远小于输出,夏季的水汽输送较弱,但水汽输入远大于输出;全省垂直积分水汽通量纬向输送比经向输送大得多;每年流经云南省上空的水汽量达到1.72×1012t,且1—5月份,全省水汽为净支出,6—12月份,全省水汽为净收入,全年水汽净收入约2.0×1011t。     

黄河流域空气质量时空分布及影响因素分析

本文基于2015—2018年空气质量监测数据,研究了黄河流域空气质量的时空变化特征,量化分析了影响黄河流域空气质量空间分布的主要因素。结果表明:(1)2015—2018年,黄河流域空气质量总体趋于改善,除O3-8h外,PM2.5、PM10等污染物浓度均不同程度下降;(2)空气质量不达标天数未有明显减少,以O3-8h为首要污染物的持续时间明显延长,并且污染天数与PM2.5的差距逐渐缩小;(3)PM2.5、PM10浓度呈现东高西低的分布格局,O3-8h污染区域逐渐扩大并呈持续连片分布,热点城市主要分布在流域下游,冷点城市主要分布在流域上游;(4)平均气温、平均风速、人口密度和城镇居民人均可支配收入是影响PM2.5空间分布的主要因素;地形起伏度、降水量、平均气压和人口密度是影响PM10空间分布的主要因素,累积解释率为65.9%;平均气压、地形起伏度、日照时间和平均风速是影响O3-8h空间分布的主要因素。     

广东省船舶排放源清单及时空分布特征研究

分别采用基于船舶引擎功率和耗油量的排放因子法,估算了广东省地区2010年的船舶排放清单,并选取客货运输吞吐量、航道通航能力因子和港口地理坐标等数据作为权重因子,研究了该地区各类船舶排放的时空分布特征.结果表明,广东省各类船舶在2010年的SO2、NO x、CO、PM10、PM2.5和VOCs排放总量分别为14.6×104t、23.1×104t、3.0×104t、7.9×103t、7.2×103t和9.3×103t.广东省客货运输船舶月排放波动较小;渔业船舶在1月、4月和11月份的排放比例最高.广东省客货运输船舶水域排放集中在西江干线水道和珠江三角洲高等级航道网内,港口排放主要分布在广东省珠江三角洲沿海发达城市地区;渔船港口排放量呈显著的沿海条带状空间分布特征.     

天津市臭氧浓度时空分布与变化特征研究

随着经济的发展和机动车保有量的增长,光化学烟雾已经成为影响城市环境空气的重要因素。利用2008年臭氧监测的小时浓度,对臭氧污染的空间分布、时间分布以及臭氧变化特征进行了分析。结果表明:臭氧浓度呈现明显的日变化规律,臭氧浓度和氮氧化物及一氧化碳浓度日变化呈现典型的负相关,臭氧浓度和温度日变化呈现典型的正相关。     

昆明城市主要空气污染物污染特征及时空分布

通过对昆明城市空气中主要污染物的来源和构成,以及SO2、NO2、PM10三种大气污染物浓度的季节变化、日变化和空间变化规律的分析研究,说明昆明空气污染物的主要污染特征,为昆明城市空气污染防治决策提供依据.     

南京市交通流与NO2、CO时空分布特征关系研究

基于南京RFID基站2014年数据,获取南京市主城区范围内多条道路车流量、车速、车队构成信息,结合南京市国控空气质量监测站点NO_2、CO浓度数据,从时间、空间两个维度对交通流特征及污染物浓度趋势进行分析,并对其相关性进行讨论.结果表明,南京市2014年交通第一季度最通畅,第四季度车速最低;2月车流量最低,12月最高,且12月是周末流量最高的月份;工作日早晚高峰车流量与车速变化趋势明显,节假日平缓;夜间大型车辆占近25%.NO_2与CO浓度在2月下降明显,在10—12月攀升到较高水平,与交通流变化趋势同步;净浓度日变化趋势呈双峰,与车流量变化相关性系数在0.57~0.82之间;空间关系上,路网密集、交通拥堵区域污染物浓度明显高于其他区域,表明南京市交通流与气态污染物NO_2、CO变化趋势有高度时空关联.     

环保气象合作在空气质量预报中的应用探讨

随着我国经济的发展,我国能源的大量消耗造成了环境的严重污染。空气质量预报工作对于城市环境的保护具有非常重要的作用。而环保气象合作在空气质量预报中的应用能够提高空气质量预报的能力。本文笔者通过空气质量预报以及环保气象合作对于空气质量预报的作用来探讨环保气象合作在空气质量预报中的应用。     

长三角主要城市空气污染时空分布特征研究

文章以长三角10个主要城市2004~2012年空气污染指数数据为依据,研究了长三角地区近几年的空气环境质量、主要污染物、空气污染的年际变化、季节变化和空间分布特征。结果表明,以《环境空气质量标准》(GB3095—1996)为依据,长三角地区空气环境质量在2004年~2012年间逐步好转,主要污染物为可吸入颗粒物,春季和冬季污染较为严重。但是以《环境空气质量标准》(GB3095—2012)为依据,由于标准变严,使得长三角区域的空气质量面临这更多的挑战。从空间分布上看,南京为长三角地区空气污染较为严重的城市,其空气环境状况不容乐观。     

应用被动扩散管监测分析葫芦岛市环境空气NO2时空分布特征

被动扩散技术以其低成本、操作简单、空间覆盖率较高等优点已在西方国家广泛应用于环境空气质量监测与调查，辽宁省环保局通过欧盟项目引进，本技术在葫芦岛市环境空气质量监测应用有4年时间。依据4年环境空气被动扩散管监测基础数据，分析了解葫芦岛市城区大气中NO2时空分布特征：高浓度值出现在交通区，季节上呈现春季明显低于其它季节。     

2016~2020年山东省空气质量时空分布特征及影响因素分析

基于2016～2020年山东省城市空气质量监测结果,结合人口密度和城镇化率等社会经济数据以及风速、气温和相对湿度等气象要素,综合应用地理加权回归模型（GWR）、多尺度地理加权回归模型（MGWR）和小波分析等方法,探究山东省空气污染物的时空分布特征及其与社会经济和气象要素的关系.结果表明：（1）近5年来山东省空气质量整体呈好转趋势,除O₃外,SO₂、 NO₂、 PM_2.5和PM₁₀等污染物浓度逐年降低.空气污染物分布存在明显的空间差异,沿海地区污染物浓度更低.（2）山东省PM_2.5与人口密度和第二产业占比具有极显著的正相关关系（P<0.01）,而与城镇化率呈极显著负相关关系（P<0.01）.同时,这种相关关系在空间上存在尺度差异,人口密度、民用汽车量和工业用电量与PM_2.5空间关系较平稳,而城镇化率和第二产业占比对PM_2.5的影响的空间异质性较高.（3）气象要素对菏泽和威海两市PM_2.5     

长江经济带空气质量的时空分布特征及影响因素

基于2015~2018年空气质量实时监测数据，研究了长江经济带AQI的时空变化特征，从大气污染物排放量和气象因素两方面选取评价指标，利用地理探测器揭示了长江经济带AQI分布的影响因素及其季节变化.结果表明：2015~2018年长江经济带空气质量总体趋于改善，平均超标率由19.8%降至16.2%，除O₃超标率上升外，其余常规监测指标均有不同程度的下降.2017年开始O₃的超标率超过PM₁₀，成为长江经济带仅次于PM_2.5的大气污染物.AQI月变化曲线大体呈U型，具有冬春高、夏秋低的特点.长江经济带空气质量改善主要体现在冬、秋两季，O₃浓度的上升使夏季空气超标率上升，春季变化不大.AQI和空气超标率总体呈东高西低、北高南低的分布特征，其中上海、江苏、安徽中北部和浙江北部污染最严重，湖北中部和成渝地区其次，云南、贵州和四川西部空气质量良好.春夏季AQI的差异主要表现为东西向，秋冬季则主要表现为南北向.污染物排放量因子对长江经济带AQI分布有显著的正向影响，气象因子的影响方向则随季节变化而变化.全年和春、秋、冬3季AQI的分布格局主要由大气污染物排放量决定，夏季气象因子的影响力则更大.     

台州市O_3时空分布特征及污染趋势分析

为研究台州市的臭氧(O_3)时空分布特征及污染趋势,利用WRF、CMAQ、CAMx等模型,对台州市臭氧浓度通过不同的控制情景进行模拟。结果表明,2016年台州市O_3污染物浓度分布与地形特征非常相似,总体呈现"西北部高,东南部低"的态势;四季分布则呈现春高、夏秋季减弱、冬季最低的季节性规律。台州市O_3污染具有较强的区域传输性,2016年台州本地只贡献了4.3%,外来源贡献了95.7%。随着情景方案的逐渐加强,O_3日最大8小时平均值第90百分位数(O_3-8h-90%)并没有呈现出明显的下降趋势。     

洪湖营养盐时空分布特征及成因分析

洪湖是江汉平原重要的淡水水体.为了揭示洪湖营养盐时空分布特征和原因,开展了对洪湖为期一年的采样调查,连续采集12个月水样和一次沉积物样品,测定样品中营养盐含量.结果表明:(1)洪湖水体营养盐污染水平较高,除氨氮(NH4+-N)外,总氮(TN)、总磷(TP)和高锰酸盐指数(CODMn)难以达到Ⅱ类.(2)空间上有机物污染...     

数值预报方法在广州空气质量预报中的应用

空气污染预报涉及到多介质、多界面、多物质之间相互作用和耦合的多学科问题,文中概括地论述了空气污染数值预报的基本特征(尺度及预报时效、时空分辨率、多物质性、理化生过程耦合、城市空气污染气象与污染物排放特征);数值预报系统的基本构成(气象场预报和浓度场预报);模式原始资料的收集、分类整理,边界场、背景场和初始条件的处理;计算过程中Meso-α模式和Meso-β模式资料同化的处理以及数值预报模式系统的实际业务操作的及时性、可行性和准确性均作了细致深入的探讨.     

江苏省淮安市大气中德克隆浓度水平及时空分布特征

为评估淮安市大气中DP（德克隆）的水平及分布特征,于2016—2018年采用大气被动采样方法,共收集了96个大气样品,对大气中ρ（DP）、ρ（syn-DP）（syn-DP为顺式DP）和ρ（anti-DP）（anti-DP为反式DP）进行分析,结合f_syn〔ρ（syn-DP）占ρ（DP）的比例〕分布模式,追溯大气中DP的迁移转化规律.结果表明:①所有样品中均检出DP,厂界内大气中ρ（DP）范围为1 925~4 221 pg/m3,平均值为3 053 pg/m3;除厂界内采样点外,其他采样点大气中ρ（DP）范围为9~92 pg/m3,平均值为42 pg/m3.②ρ（DP）最高值出现在厂界内采样点,其ρ（DP）比厂界外采样点高约3个数量级.③大气中ρ（DP）分布受季节性影响较为明显,呈冬季高、夏季低的特征.④厂界内采样点f_syn平均值为0.26,厂界外采样点的f_syn值在0.18~0.53之间,平均值为0.28,与厂界内采样点大气中DP的f_syn平均值相当.研究显示,淮安市大气中的高水平DP主要来源于DP生产,f_syn值受季节和空间变化的影响.      

基于卫星观测的青海高原对流层臭氧时空分布特征研究

基于OMI-MLS对流层臭氧总量数据集对2005—2019年青海高原对流层大气臭氧总量进行提取分析,探讨其时空分布格局及气象因子的影响.结果表明：①OMI-MLS对流层臭氧总量数据在青海高原的适用性良好.③海高原的多年平均对流层臭氧总量分布整体呈东北高西南低的态势,受地形和大气环流形势影响较大.海东市的对流层臭氧总量最高,其次是西宁市、格尔木市、德令哈市,玉树市的对流层臭氧总量最低.对流层臭氧总量月变化在一定程度上表现为"倒V"型特点：峰值位于6—7月,谷值位于1月,与气温变化密切相关.对流层臭氧总量季节变化明显,空间异质性强,夏季最高,春季、秋季次之,冬季最低.③近15年青海高原对流层臭氧总量呈显著增加趋势,年平均增加速率为0.22 DU,4个季节的对流层臭氧总量均呈波动上升趋势,冬季的对流层臭氧总量增加速率最快,其次是春季、夏季,秋季增加速率较慢.④影响青海高原对流层大气臭氧总量的主要气象因子是气温和降水,而次要因子表现略有不同.     

沈阳市O3时空分布特征及其与NOx的相关性研究

利用2013年沈阳市11个空气质量自动监测站的大气O3自动连续监测数据,对O3浓度的区域分布、季节变化、日变化及其与NOx相关性等特征进行分析.结果表明,中心城区O3浓度低于外围.O3和大气氧化性OX（O3＋NO2）浓度在午后15：00左右出现峰值,NOx呈双峰态日变化,在7：00和23：00左右出现峰值.不同季节污染物的浓度变化存在差异,O3和NOx浓度分别在夏季与冬季达到最大.NOx浓度存在200 μg/m3左右的“分界点”,NOx低于分界点时以NO2为主,高于分界点时NO占大部分.OX区域贡献主要受区域背景O3的影响,局地贡献主要受局地光化学反应制约.