2014—2016年四川盆地重污染大气环流形势特征分析

利用2014—2016年四川盆地7个主要城市国家环境空气监测子站资料,结合2015—2016年MICAPS常规气象数据、NECP和ERA Interim再分析资料,统计分析四川盆地细颗粒物（PM_2.5）浓度时间分布特征及重污染期间的气象要素和环流背景.结果发现,2014—2016年四川盆地大气重污染主要发生在冬季,重污染日数分别为41、30和16 d,呈逐年降低的趋势.大气重污染期间,温度廓线出现多层逆温,逆温层大多出现在近地面925 hPa以下和700~600 hPa之间.四川盆地大气重污染主要对应两种环流形势,一种为500 hPa高空盛行西风气流,850 hPa高空等值线稀疏,另一种为四川盆地受到500 hPa高空槽后西北气流控制,地面为弱高压.以上两种环流形势下,四川盆地850 hPa高空附近气压梯度小,污染物不易扩散,导致重污染天气发生.本研究结论可为四川盆地大气重污染预报预警提供科学依据.     

沙尘天气对北京大气重污染影响特征分析

利用北京市具有代表性的大气污染物监测站资料,统计出2000─2005年各月重污染的天数,并对4和5级的重污染特征进行分析.结果表明,北京市大气重污染主要源于颗粒物. 分析了北京沙尘型重污染年、季节变化特征和表现形式等. 利用2000—2005年北京及周边地区环境监测、卫星遥感以及气象等数据,对沙尘天气影响北京城区大气中ρ(PM₁₀₎进行分析发现,ρ(沙尘粒子)约占ρ(PM₁₀₎的1%～13%;沙尘天气的影响区域逐渐加重的顺序为前门<古城<车公庄<农展馆<东四<天坛<奥体中心<定陵;沙尘天气下ρ(PM₁₀₎具有双峰型特征,细粒子(PM_2.5)质量浓度的增加对人体健康影响极为不利.      

基于天气背景天津地区重污染天气特征分析

以天津地区长序列观测PM_(2.5)质量浓度资料为依托,基于天气背景对2014—2016年天津地区重污染天气特征进行分析,并以此为基础评估天津环境气象数值模式(WRF/Chem)在不同天气条件下的模拟效果.结果显示:2009—2016年天津地区重污染天气为341 d,约占全部天数的11.7%,重污染天气主要出现在每年的10月—次年3月,约占全年的82%,重污染天气出现的地面形势主要为锋前低压区、低压槽前、均压场和高压后,4类天气类型占所有重污染天气的73%.同一天气背景下,PM_(2.5)质量浓度模拟值与实况值之间的误差有相似之处,低压槽天气时细颗粒污染浓度模拟明显偏低;冷锋前低压区、华北地形槽和低压过程模拟值略有偏低;高压前和高压底天气模拟值略微偏高;数值模式天津地区重污染TS(Threat score)评分为0.68,漏报与低压槽辐合线模拟位置偏差、冷空气受污染反馈作用影响、小尺度闭合低压区未准确模拟3个因素密切相关;空报主要与冷空气过程影响时间模拟偏差、高压中心位置偏差及其输送通道建立时间影响密切相关.     

京津冀连续雾霾及重污染天气特征分析

2015年12月19日至26日京津冀多地出现持续性雾霾及重污染天气,部分时段能见度不足50m、AQI值达到500。分析此次过程的成因发现,雾霾期间高空主要影响系统为短波槽和冷涡底部偏西气流,地面为弱气压场。边界层逆温、暖平流及弱的地面风场是雾霾持续的关键原因,其中逆温强度达4.6℃/100m,近地面多风速小于1.5m/s的西南风和偏东风。北京和衡水混合层高度均较低,混合层高度(MLH)普遍在1km以下,尤其是衡水站21~25日MLH普遍不足500m,非常不利于雾霾的消除和污染物的扩散。加之地形影响,容易使污染物堆积在河北平原,形成重污染。     

长治市重污染天气特征分析

基于2016年1月至2017年2月的长治市空气质量监测数据及气象资料,本文对长治市重污染日逐月分布及其对应的天气类型和气象要素特征进行了系统分析。结果表明:该期间长治市共发生33d重污染天气,12月和1月PM2.5浓度最高;区域稳定的气象条件是形成重污染的主要原因,地面气象要素主要表现为小风(1.23 m/s),湿度较大(52.8%)的特点;高压类、低压类和均压类三种地面天气形势所占污染天数的比例分别为78.8%、9.1%和12.1%,其中500h Pa高度场为偏西气流,同时地面处于高压后部,是导致长治市发生重污染天气过程的重要原因之一。     

上海市臭氧污染的大气环流客观分型研究

利用T-mode主成分分析法(PCT)对上海2013—2017年3—10月925 hPa低层位势高度和全风速场进行大样本客观分型,总结了有利于和不利于促发上海地面臭氧污染的大气环流类型.发现有利于促发臭氧污染的环流形势都和副高有关,分别为副高控制(HC)和副高西北侧(HW),对应的臭氧超标率分别为68%和24.2%.前者的气象特点表现为辐射最强、温度最高有利于臭氧的光化学生成,臭氧浓度较弱副高形势平均偏高约50%;而后者以西向风为主,呈现明显的输送效应.相反不利于促发臭氧污染的环流类型都和低值系统相关,分别为低压北侧(LN)、低压东侧(LE)和低压西侧(LW),臭氧超标率均低于7%.其中LN影响下上海水平风速最大、扩散条件最好,不利于臭氧积聚;LE和LW影响下上海多云雨天气导致辐射降低,抑制了臭氧的光化学生成.     

廊坊市雾、霾分布概况及与重污染天气共存时的风场差异

综合运用美国国家环境预报中心(NCEP)再分析资料(1°×1°)、风廓线雷达、气象观测资料以及环境监测数据,分析了2015—2018年冀中廊坊市的雾、霾分布概况,并对空气质量指数(AQI)达到重度污染以上时的雾、霾垂直风场结构进行深入探究。结果表明:廊坊市的年均霾日数(47 d)多于雾日数(31 d),空间分布存在一定差异,霾的月差异较雾显著;区域性雾全年均可发生,10月雾发生日数达到最多,霾集中于秋冬季爆发,1月霾发生日数最多;当AQI超过200时,出现雾时的污染程度较出现霾时严重,AQI日均值平均偏高43,地面平均风速偏小0.5 m/s,相对湿度偏高25%,雾时地面以静风或东南风为主,而霾时多为东南偏东风;伴随雾的重污染天气,低空多为西南偏西风,而伴随霾的重污染天气,低空以东北风为主;出现雾或霾时,1 500 m(约850 hPa)以下低空均存在一个相对小风速层;3 000 m以下风速增至6~10 m/s时对空气中污染物扩散有一定有利影响,西北风风速越大,所在高度越低,扩散作用越明显。     

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...     

开展重污染天气应急督查工作的思考

随着重污染天气应急防范的推进,重污染天气的应急督查尤为重要。结合开展重污染天气应急督查的必要性,分析了我国开展重污染天气应急督查的基本思路和应开展对地方政府及部门责任落实和工作到位情况的督查,加强企业污染治理及污染物排放情况的督查等应急督查的主要内容。     

重污染天气应急预警实施机制探讨

随着工业发展水平的逐渐提升,重污染天气发生的概率逐渐增加,不仅对人们健康产生影响,还会增加社会中的不稳定因素。本文对重污染天气应急预警机制现状展开讨论,重点分析重污染天气应急预警机制的实施措施。这种方式能够对我国重污染天气问题展开有效控制,提升我国重污染天气应急预警实施水平。     

银川市一次连续PM2.5重污染天气特征分析及长期预报方法研究

利用同期多源观测资料,对2020年1月银川市持续重污染天气过程中的气象条件、扩散特征及前期环流指数特征进行了综合分析。结果表明：2020年1月持续重污染天气过程是实行新标准以来仅次于2013年1月的PM_2.5超标的重污染天气,具有持续时间长、污染等级高的特点;2020年1月气温异常偏高、风速偏小、相对湿度偏大,天气系统稳定少动且持续时间长,是造成PM_2.5异常超标的主要原因之一;1月PM_2.5月浓度值同850 hPa东太平洋信风指数、北太平洋副高北界位置指数等前期环流特征因子具有较好的相关性,建立的银川市1月PM_2.5月浓度预测模型,可提前30 d作出预报且预报结果与实际一致,可为重污染天气预警工作提供参考。     

2020年天津市两次重污染天气污染特征分析

为了解2020年天津市两次重污染天气污染特征,基于2020年1～2月高时间分辨率的在线监测数据,对天津市2020年1月16～18日(重污染过程Ⅰ)和2020年2月9～10日(重污染过程Ⅱ)进行分析,结果表明,两次重污染过程均呈现前期区域输送和后期本地不利气象条件叠加双重影响的特点,重污染过程期间平均风速均较低,平均相对湿度接近70%,部分时段接近饱和,边界层高度低于300 m,水平和垂直扩散条件均较差.与重污染过程Ⅰ相比,重污染过程Ⅱ主要污染物浓度和污染程度均降低,尤其是NO₂浓度下降明显,重污染过程Ⅱ北部地区PM_2.5和CO浓度较高.两次重污染过程PM_2.5中化学组分浓度和占比发生明显变化,重污染过程Ⅰ二次无机离子(SO₄^2-、 NO^-₃和NH⁺₄)、 EC和Ca²⁺平均浓度较高,OC和Cl^-平均浓度略低于重污染过程Ⅱ,K⁺...     

2020年春节期间天津市重污染天气污染特征分析

为了解春节期间重污染天气污染特征,基于城区点位2020年1月高时间分辨率的在线监测数据,开展天津市春节期间重污染分析.结果表明：区域污染物输送叠加本地污染物排放和不利气象条件导致春节重污染的发生,重污染期间天津市平均风速为0.97 m·s^-1,平均相对湿度为70%左右,边界层高度为210 m,水平和垂直扩散条件均较差.春节重污染期间,天津市PM_2.5、SO₂、NO₂和CO平均浓度分别为219、14、46 μg·m^-3和1.9 mg·m^-3,与春节前重污染相比,春节重污染期间污染程度有所降低,尤其是NO₂浓度下降明显.PM_2.5浓度空间分布表明,天津远郊区依然存在烟花爆竹燃放情况.春节重污染期间,城区PM_2.5中主要化学组分为二次无机离子（NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺）、OC、K⁺和Cl^-,平均浓度分别为96.4、22.5、9.5和8.9 μg·m^-3,在PM_2.5中占比分别为41.3%、9.7%、4.1%和3.8%.与春节前重污染相比,受移动源减少、工业企业排放降低、工地停工影响,春节重污染期间NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺、EC和Ca²⁺浓度及其在PM_2.5中占比明显下降;受烟花爆竹燃放影响,OC、K⁺、Cl^-和Mg²⁺浓度及其在PM_2.5中占比均上升.与清洁天气相比,春节重污染期间PM_2.5中二次无机化学转化明显增强.PMF解析结果表明,春节重污染期间,天津市城区PM_2.5的主要来源为二次无机盐、燃煤和工业、烟花爆竹及生物质燃烧、机动车和扬尘,贡献分担率分别为40.1%、30.6%、20.6%、6.9%和1.8%.与春节前重污染相比,春节重污染期间二次无机盐、机动车和扬尘贡献率分别下降25.5%、62.9%、71.4%,燃煤和工业贡献率上升51.5%,烟花爆竹及生物质燃烧源显著上升.无论是重污染还是非重污染,常态化还是特殊时期,二次无机盐、燃煤和工业排放始终是天津市PM_2.5最主要的来源,产业结构和能源结构的调整始终是天津大气污染防治的主要方向.     

京津冀重污染大气污染物输送路径分析

基于HYSPLIT模型,模拟2014年2月19日至2月27日京津冀空气重污染气团24 h后向轨迹。结果表明,京津冀区域重污染期间1000 m高空存在西南输送通道,京津冀三地24 h气团源地分别为河北南部、山东聊城或河北邯郸、山西东南或河南北部。重污染期间,近地层100 m处风速气流表现为西南-南风,风速3 m/s时,空气质量会达到五级重度污染及以上水平;近地层100m处气流也可能是较强的东南风,能缓解区域空气染污程度。重污染清除过程中高空表现为下沉气流,且100 m处风速10 m/s。京津冀地区空气质量指数(AQI)与近地层100 m高空风速有显著相关性,相关系数为0.804,可根据低空风速预测空气重污染。     

深入完善应急措施 妥善应对重污染天气

目前,各重污染区域专门针对大气重污染事件建立了应对应急管理机制,制定应急预案,提出重污染天气时的各项强制性和建议性应急措施,但还存在很多问题,需要对采取的应急措施进一步评估、完善。     

试论重污染天气下大气污染问题与防治工作

随着经济的发展和社会的进步,环境的保护问题也得到了人们的广泛关注。环境的污染随着经济生产的提升而逐渐的趋于扩大,特别是大气的污染问题日渐严重。大气的污染主要是由于地理位置、工业生产所排出的有害气体以及日常生活所产生的污染物所导致的。如何进行大气污染的有效缓解需要结合实际的重污染天气和污染源的防治与控制来进行。本文将主要进行阐述重污染天气下的大气污染问题,并进行简单的分析,同时针对其防治工作提出一些建议。     

论拒不执行重污染天气应急措施有关行政处罚的适用

对拒不执行重污染天气应急措施的行为实施行政处罚,本文分析明确了三个问题:一是《大气污染防治法》第一百二十一条第二款规定的罚款,仅适用于"停止工地土石方作业和建筑物拆除施工"两种情形;二是法律并未禁止地方性法规对拒不执行重污染天气应急措施的行为规定行政处罚;三是不能将重污染天气应急作为"紧急状态",援引《治安管理处罚法》,对拒不执行重污染天气应急措施的行为实施行政拘留。     

天津市重污染天气应对的经验与启示

近年来,天津市不断强化重污染天气应对的能力建设,将应急工作作为保障人民健康安全的民心工程和改善环境空气质量的重要抓手。通过持续优化、严格执行重污染天气应急预案和应对措施,加大监督执法力度,狠抓责任制和工作落实,为提升重污染天气应对能力打下坚实的基础。本文回顾了天津市重污染天气应对机制体系建设历程,总结了应对工作经验,为进一步提升重污染应急工作水平,实现环境空气质量的持续改善奠定基础。     

冬季北京城区大气重污染特征分析

为研究北京市城区大气重污染特征,对2013年12月~2014年2月期间北京市6次大气重污染过程的PM2.5浓度水平、化学组成以及大气氧化性和气象要素特征进行了分析。结果表明,重污染日PM2.5平均质量浓度达到265.0μg/m3,是非重污染日的3.5倍。 PM2.5组分中NO3-,SO42-,NH4+和有机碳(OC)在重污染日的平均浓度分别是非重污染日的6.8,3.4,2.7和2.6倍。前3次过程中SO42-浓度最高,后3次过程中SO42-浓度与NO3-浓度接近。从气象要素来看,重污染期间的基本特征为地面温度升高、相对湿度增大、地面气压降低和风速减小。重污染日的能见度显著降低,平均能见度仅为非重污染日的34.4%。重污染日的大气氧化性明显增强,大气氧化剂OX平均浓度是非重污染日的1.5倍,(OC)/(EC)平均比值是非重污染日的1.6倍。