TOP4 中国首次启动空气重污染红色预警

正2015年12月7日18时,北京市应急办发布空气重污染红色预警,全市于12月8日7时至12月10日12时将启动空气重污染红色预警措施,这是北京首次启动空气重污染红色预警,也是中国首次启动重污染红色预警。强制性的应急响应措施通过应急促减排、应急促管理,取得了比较好的效果,是中国在实施《大气污染防治行动计划》和修订《中国人民共和国大气污染防治法》     

2016年京津冀地区红色预警时段PM2.5污染特征与浓度控制效果

2016年12月京津冀地区发生一次重污染过程,北京和天津于12月16日20：00至12月21日24：00,河北省（除张家口、承德和秦皇岛）于12月16日00：00至12月22日18：00发布了重污染红色预警.为研究重污染过程与应急措施的控制效果,基于环境监测数据与模型模拟结果对本次重污染过程的污染物浓度、天气形势与气团输送、区域传输和减排效果进行了研究.本次重污染过程中各地市PM_2.5平均浓度均超过200 μg·m^-3,小时均值峰值为834.5 μg·m^-3.重污染期间气象条件非常不利于污染物扩散,低压控制与气团传输加剧了污染过程.各地市平均本地贡献为47.1%,受天气形势影响传输效果存在一定差异.本次红色预警期间京津冀地区PM_2.5浓度平均下降比例为27.6%,减排效果明显.如果提前实施重污染应急措施,可以使PM_2.5下降浓度有一定提升.提前2 d实施可以使PM_2.5浓度平均下降比例增加4.4%,提前3 d以上效果提升不明显.     

京津冀和长三角地区一次重霾过程气象成因及传输特征

基于气象数据和空气质量数据,研究了2016年12月29日~2017年1月8日京津冀与长三角地区一次大范围重度污染过程的特征及成因.结果表明,均压场、低边界层高度、静小风是本次重污染过程的主要气象特征,重污染过程的结束得益于后期气压梯度变大,水平扩散条件转好.此外,基于WRF-CMAQ（气象研究与预报建模系统及区域多尺度空气质量模型）模式情景分析法评价了区域传输和局地累积对本次重污染过程的作用,分析显示重污染前期当中东部地区受南风控制时,京津冀地区受长三角地区传输影响较大（15%~20%）,长三角地区以本地贡献为主;累积阶段,长三角地区本地贡献显著下降,受到京津冀地区的贡献明显上升（20%~30%）,京津冀地区主要受本地排放影响.传输通量结果显示长三角向京津冀输送的净通量峰值发生在重污染前期（-21.52t/d）,京津冀向长三角输送的净通量峰值发生在累积阶段（17.29t/d）,区域传输作用在1001~1478m之间最为活跃.     

2015～2016年北京市3次空气重污染红色预警PM2.5成因分析及效果评估

北京市空气重污染应急指挥部分别于2015年12月7日18：00、12月18日07：00和2016年12月15日13：00发布了3次空气重污染红色预警.为了厘清3次红色预警的成因差异,评估应急措施在应对空气重污染的有效性,本文基于北京市环境和气象监测数据,分析了红色预警期间PM_2.5浓度、气象条件、天气形势及气团传输.3次预警期间均受污染物二次转化影响,但造成高浓度PM_2.5的原因主要为气象条件影响.第1、第2次预警期间,地面受均压场控制,区域传输分别受西南和南部气团影响,第3次预警地面受大范围低压场控制,受西南传输及局地气团叠加影响.第3次红色预警期间北京市PM_2.5污染最为严重,PM_2.5平均小时浓度最高为273.6 μg·m^-3,是前两次预警的1.2倍和1.3倍.此外,结合各污染源减排量,采用WRF-CMAQ模式对第3次红色预警应急措施效果进行评估,结果表明：应急措施实施后,污染物日平均减排量为678.4 t,PM_2.5质量浓度平均下降了79.1 μg·m^-3,平均下降比例为26.9%.应急措施中增加燃煤源及加大交通源和其他源控制、预警启动时间提前及区域间联防联控有效缓解了PM_2.5浓度加重趋势.     

要闻

正11月3日,北京、天津和河北、山西、山东、河南等部分城市陆续发布重污染天气橙色预警,从4日零时开始启动II级应急响应。11月4日,京津冀及周边地区空气质量总体为良-轻度污染,只有太原和保定等城市小时浓度达到中度污染级别,公众对区域内多地启动橙色预警有些疑惑。经国家大气污染防治攻关联合中心专家会商,专家就相关问题进行了解读。     

2015年12月北京市空气重污染过程分析及污染源排放变化

2015年12月,北京市及周边地区连续多次出现重污染天气.在此期间,北京市空气重污染应急指挥部两次发布红色预警.为厘清该月重污染的发生过程、生消变化,测算了应急措施下的污染源排放变化情况,并采用数值模拟和地面观测相结合的分析方法,对重污染的形成原因进行初步分析,同时对应急措施的环境效果进行评估.结果表明:1虽然2015年12月北京市主要大气污染物排放量较去年同期有所下降,但排放强度仍然较大,是重污染过程的内因;气象扩散条件不利是重要的外因,地面风速弱,大气稳定度高,相对湿度高,边界层高度降低,源排放及气象因素共同导致了此轮重污染过程.2红色预警应急措施可实现污染物日排放强度减少36%左右,PM_2.5浓度下降11%~21%,预警的应急措施不能扭转重污染的态势,但对于缓解PM_2.5污染加重趋势有明显的效果.3在重污染天气下,污染物仍在大气中累积,应急措施最明显的效果发生在实施后的48~72 h后,因此建议在PM_2.5浓度快速上升前36~48 h实施减排措施,从而对空气质量预报准确性提出更高的要求.     

2015年12月北京市一次重污染过程中PM_(2.5)特征分析

2015年入冬以来京津冀区域重污染频发,综合分析了2015年12月19—26日京津冀及周边地区发生的一次重污染过程中PM_(2.5)分布特征及成因。监测数据显示,2015年12月北京市重污染日共计13 d,累计月均值为151.8μg/m3。在12月19—26日一次重污染过程中,区域污染面积均超过40万km2,北京市单站PM_(2.5)小时均值超过800μg/m3。污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值出现在南部站点。污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度增值是年均值的2~5倍。污染缓解阶段,偏北风作用,浓度明显下降。除了极端不利的天气形势外,区域散煤排放是造成重污染的重要原因;河北省唐山、保定、廊坊、石家庄等城市区域输送加重了污染程度。     

2015年北京市两次红色预警期间PM2.5浓度特征

利用北京市及周边地区大气污染物监测数据,综合分析了2015年北京市两次空气重污染红色预警期间PM_2.5浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_2.5浓度的影响.结果表明:第1次红色预警期间,北京市PM_2.5平均最高小时浓度出现在12月9日19:00,为282μg·m^-3,单站最高小时值出现在京东南市界永乐店站,浓度达496μg·m^-3.第2次红色预警期间,PM_2.5全市平均最高小时浓度出现在12月22日20:00,为421μg·m^-3;单站最高小时值出现在京西南市界琉璃河站,浓度达831μg·m^-3.两次红色预警累积持续时间均呈现出南部站 > 城区站 > 北部站的特征,且第2次红色预警期间PM_2.5浓度南北差异明显大于第1次,PM_2.5平均浓度在150μg·m^-3以上的面积明显大于第1次,第2次红色预警期间重污染面积可达总面积的93%.两次预警期间气象条件均不利于污染物的扩散,均存在不同程度的二次转化和区域输送现象,极端气象条件是重污染形成的外因,区域污染物排放量大才是导致重污染形成的内因.初步评估结果显示红色预警应急措施实施后,北京市PM_2.5环境浓度下降约20%~25%,减排效果显著.     

首都重大活动与空气重污染应急减排措施效果对比分析

以2015年"9·3"阅兵活动及同年冬季两次空气重污染红色预警为例,针对气象要素及污染物浓度变化特征进行对比分析,对不同减排措施下污染物减排比例估算,并利用WRF-CAMx模型,对减排带来的PM_(2.5)污染改善效果进行了定量评估与对比分析.结果表明,阅兵期间(8月20日至9月4日)PM_(2.5)日均浓度(19.0μg·m~(-3))分别比阅兵前(8月15～19日)和阅兵后(9月5～15日)日均浓度降低了60.0%和48.0%,第一次红色预警期间PM_(2.5)日均浓度(232.3μg·m~(-3))高于第二次红警(216.6μg·m~(-3)),第二次启动重污染红色预警之前的空气质量好于第一次红警.阅兵期间北京及周边省市污染物减排比例普遍大于红警期间,为保障"阅兵蓝"的实现提供了人为可控的有利条件."9·3"阅兵、北京首次及第二次红色预警期间采取污染物应急减排措施情况下,北京PM_(2.5)浓度分别平均降低了32.4%、 17.1%和22.0%.阅兵期间与红色预警相比,PM_(2.5)浓度降低比例较高,归因于更大力度的区域污染物协同减排以及阅兵期间易于污染物扩散的气象条件.污染减排力度、应急控制措施实施时机以及气象条件是可能影响应急污染控制措施污染改善效果的重要因素.     

京津冀一次重污染过程的成因和来源

2016年12月16~21日,京津冀地区经历了一次大范围重污染过程.本文基于空气质量监测资料及实况天气图分析了此次极端区域重污染事件的天气成因,并利用嵌套网格空气质量预报模式（NAQPMS）对京津冀主要城市PM_2.5污染来源进行定量解析.结果表明：污染前中期500hPa高空为偏西气流伴空中回暖,后期转槽前偏南气流增温增湿明显;对应地面气压逐渐降低,辐合不断增强;垂直方向上,逆温层不断抬升加厚,中低层暖平流明显,风垂直切变小;大气长时间处于极度静稳状态也是造成此次重污染过程的天气因素.污染期间,京津冀各主要城市PM_2.5污染本地贡献占40%~60%;北京市PM_2.5本地贡献为48%,其中16~17日北京市主要受沿太行山东侧的西南向输送通道（邯郸-邢台-石家庄-保定-北京）影响,其后风速减小,北京本地及周边城市贡献增大.     

环境监测预警在重污染天气应对中的作用与启示

近年来,我国中东部地区秋冬季节频繁发生以细颗粒物(PM2.5)为特征的大范围、长时间、复合型大气重污染过程,引起全社会极大关注。环境监测与预警在重污染天气应对中发挥了重要作用,经过几年的发展建设,目前对于京津冀区域重污染的过程预报准确率接近100%,区域重污染的程度预报准确率接近80%,为各级政府针对重污染过程提前采取预警应急和管控措施提供了关键信息和决策依据。     

京津冀六市统一试行重污染预警标准

<正>环保部和中国气象局日前联合发布消息称,从3月21日至3月31日,京津冀地级及以上城市试行统一重污染天气预警分级标准,其中北京、天津、唐山、保定、廊坊、沧州率先实施。2015年入冬以来,京津冀区域经历了三次长时间、大范围的重污染天气过程,各地在应对过程中,     

2014-2017年四川盆地与京津冀地区冬季空气停滞特征及大气质量改善评估对比分析

对2014-2017年四川盆地和京津冀地区气象数据和污染物浓度数据进行综合评估,在原有全球空气停滞日判别标准基础上发展出本地化空气停滞指数阈值,并以提高两个区域空气质量优良天数为目的建立模型,计算各城市空气停滞发生时PM_2.5污染上限浓度参考值.本研究得出,四川盆地和京津冀地区本地化空气停滞日判别标准分别为地面风速 < 2.5 m·s^-1、边界层高度 < 500 m和地面风速 < 3 m·s^-1、边界层高度 < 300 m.四川盆地冬季空气停滞发生频率四周高,中心小,空气停滞对空气质量的影响西部高于东部;京津冀中部和南部空气停滞频率发生高,空气停滞对空气质量的影响呈现显著的南北差异.四川盆地以成都为中心城市群及京津冀中部和南部地区的高污染排放强度和高空气停滞频率导致重污染事件的频发.本文对我国两个冬季重污染高发的区域进行深入研究,更为客观、量化地评估4年来区域空气质量实际改善程度并初步建立空气质量目标管理模型,以期为区域空气质量达标管理提供可靠的科学依据.     

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.     

京津冀地区机动车污染防治重点及建议

京津冀地区大气污染严重,其中机动车污染是其重要污染来源,特别是货物运输使用的中、重型柴油货车氮氧化物和颗粒物排放问题突出。为有效降低机动车污染,降低由重型柴油车带来的污染物排放,生态环境部、交通运输部等启动了交通运输结构调整的方案研究,在国务院发布的《打赢蓝天保卫战三年行动计划》(国发[2018]22号)部署了京津冀区域交通运输调整的具体指标。本文在梳理京津冀区域机动车污染防治形势基础上,结合目前的交通结构调整部署,给出机动车污染防治具体的措施和建议。     

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。     

2014年京津冀地区PM2.5浓度时空分布及来源模拟

采用模式(CAMx)模拟与污染物、气象观测资料相结合的方式,分析了2014年京津冀地区PM2.5时空分布及来源特征.结果表明:PM2.5具有较为明显的时间变化规律,呈秋冬高、春夏低的规律和双峰型分布的日变化特征;重污染日PM2.5高浓度(PM2.5>150μg/m3)主要分布在太行山前的华北平原区,特别是北京、保定、石家庄一线,而太行山、燕山等西部及北部山区PM2.5浓度明显低于平原区;重污染日京津冀地区PM2.5平均浓度在150μg/m3以上的面积约占总面积的73%;重污染日北京、天津、石家庄市的PM2.5外来输送率分别为58%、54%、39%;2014年10月6~12日京津冀地区发生的一次重污染过程中污染物由南向北输送,区域输送对于各地区PM2.5浓度有着十分重要的影响.     

京津冀居民燃煤大气污染排放特征及控制对策

居民燃煤是京津冀地区大气污染物的重要来源之一,尤其在冬季,其对京津冀地区大气污染贡献以及对人体健康的不利影响不容忽视。本文收集和整理了京津冀地区1995—2015年居民燃煤消耗历史活动水平,分析了居民燃煤大气污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_x、CO、VOCs)排放特征、空间分布情况,有针对性地提出了居民燃煤清洁能源替代,建筑节能保温、优先采用集中供热,优质型煤替代、采用节能环保型先进炉具、相关标准及加强监督管理等大气污染物综合治理控制措施,为降低京津冀地区散煤燃烧污染物排放、改善冬季重污染状况提供参考和支撑。     

重污染天气应对“绩效分级、差异化管控”措施首次实践效果后评估

为提高重污染天气应对的科学性和精准度,2019年7月生态环境部制定重污染天气应对“绩效分级、差异化管控”措施.为应对9月底至10月初的重污染过程,京津冀及周边共68个城市启动重污染预警,该措施得以首次实践.通过时间序列断点回归方法对该措施效果进行评估发现,空气质量改善存在滞后的现象,SO₂、 NO₂和CO这3个气态污染物改善速度较快,对涉及二次生成的O₃和PM_2.5两个污染物见效速度相对较慢. 10月1日恰逢在北京举办庆祝中华人民共和国成立70周年阅兵式,对10月1日当天进行评估,发现与假如不采取措施的情形相比,重污染应急措施使北京市PM_2.5、 NO₂和CO日均浓度显著下降,下降幅度分别为54.1%、 62.4%和25.8%.如果不采取重污染应急措施,北京10月1日上午可能出现中重度污染,但实际上空气质量保持在良的水平.区域启动预警的68城市PM_2.5、 PM₁₀、 NO₂、 SO     

红色预警期间北京市PM2.5浓度特征及应急措施效果评估

综合利用监测数据并结合数值模型,分析了2015年北京市第2次空气重污染红色预警期间PM_(2.5)浓度变化特征并初步评估了减排措施对PM_(2.5)浓度的影响.结果表明:污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值往往出现在北京南部站点.污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度积累速率可达5~10μg·m~(-3)·h~(-1).污染缓解阶段,偏北风作用,空气质量转好.预警期间北京市空气质量南北差异较大.应急措施实施后,北京市PM_(2.5)环境浓度下降约20%~25%.PM_(2.5)累积速率呈现出交通站城区站背景站的特征,与重污染日平均值相比交通站下降幅度最大,表明减排措施在交通站更加显著.气象条件对重污染的形成和结束起着决定性作用,为了更好的做好空气质量预警预报工作,应加强对小尺度天气系统的研究,同时关注不同方位PM_(2.5)浓度峰值及重污染持续时间的变化,形成北京市分区预报预警的经验.