陕西关中地区一次重污染天气的气象条件分析

针对春节期间燃放烟花爆竹易加剧空气污染的现实问题,该文利用2014年1-2月逐日空气质量指数(AQI)和相应时段的基本气象数据以及NCEP/NCAR再分析资料,探析了2014年春节前后陕西关中地区一次重污染天气的气象条件。主要结论如下:该次重污染过程于1月25日开始,2月5日结束,持续12 d,关中地区平均出现重度污染和严重污染各4 d,污染最严重时该区各市的AQI除了铜川外均在400以上,AQI最高值出现在1月31日的渭南,达484。究其气象成因发现,春节前的持续性高空平直纬向气流控制关中地区,地面处于两高压之间过渡区或低压区,形成非常不利于污染物扩散的环流形势场;对应低层925 h Pa存在中心值为-2×10~(-5)s~(-1)的弱辐合区,加之近地面的弱下沉气流,导致大气垂直交换差,是造成污染物堆积的直接边界层动力条件;较低的大气边界层混合高度和最大4.6~℃/100 m的贴地逆温是造成污染物积累的重要层结稳定条件。后向轨迹分析表明,该次重污染过程的污染物来源以本地排放为主,节日期间大量烟花爆竹的燃放起到了雪上加霜的作用,使得空气污染进一步加重。春节后的寒潮过境,最大风速超过10 m/s的冷空气侵入,破坏了边界层静稳天气形势,使得大气扩散能力迅速增强,对当地空气质量迅速转好起到关键性作用。     

岳阳市区空气质量变化特征及气象条件预报

利用2014年3月-2015年2月6个空气质量监测点资料,对岳阳市区AQI的时空变化特征及气象影响因素进行了分析,并用综合指标法和逐步回归法建立岳阳市区AQI预报模型。结果表明:岳阳市区年AQI为88。夏季空气质量最好;春、秋季次之;冬季空气质量最差。其中7-9月空气质量最好,1-2月空气质量最差。岳阳市区空气质量总体由北向南趋好,同时水库、景区明显好于工业区。岳阳市区年空气质量优良率为73%。年和各季空气质量优良率时空分布与AQI分布基本一致。岳阳市区首要污染物以PM10为主,其次为PM_(2.5)。重度污染及严重污染日基本出现在空气质量相对较好的夏秋季节,且工业区明显多于水库、景区。岳阳市城市工业布局方向与年主导方向一致,使得市区广大区域处于工业气流的下游,导致空气污染加剧。以短期天气预报中的气象要素预报作为空气质量气象条件预报的基础,采用日平均气温、相对湿度、低云量、风速、降水、雾等气象因子建立的岳阳市区AQI预报模型模拟效果较好。     

珠三角秋季典型气象条件对空气污染过程的影响分析

利用空气质量指数(AQI)、主要大气污染物浓度和气象要素、天气图等数据资料,结合中尺度数值天气预报模式WRF,对2014年10月珠三角地区污染期间的天气形势及气象特征进行了分析.结果表明,WRF模式可以较好地反映珠三角地区主要城市地面和高空气象要素的时空变化,9个城市平均地表的温度、相对湿度和风速的模拟值与观测值的相关系数分别为0.90、0.87和0.78.对2014年10月3次污染过程的分析表明,造成该时段珠三角地区空气污染的天气形势主要是高压底部型和均压场型.静风或小风(2 m·s~(-1))及稳定的大气层结均不利于污染物的扩散,同时由于偏北气流输送周边污染物到珠三角地区,导致污染物浓度不断增加.相对湿度低于65%时,珠三角地区首要污染物以O_3为主;相对湿度高于70%时,PM_(2.5)浓度逐渐增加,成为主要污染物.高温等气象条件会影响光化学反应,加重珠江三角洲的空气污染,表现了该地区大气复合污染的特性.     

重庆市一次重霾污染过程的特征及成因分析

2014年12月28日-2015年1月5日重庆市发生了一次大范围、持续性的重霾污染天气。文章利用常规污染物数据和MODIS遥感数据,结合HYSPLIT轨迹模式对此次污染进行分析。研究表明,此次重霾污染时段首要污染物PM_(2.5),主要以人为源排放为主。同时近地面不利于污染物扩散的气象条件以及大范围秸秆集中燃烧是本次持续性重污染的主要原因。     

东营市空气质量指数和酸雨的变化特征及相关性分析

利用东营市2014—2019年空气污染物的逐时资料和2006—2019年酸雨降水量、pH和电导率资料,分析空气质量指数(AQI)和主要污染物IAQI及酸雨的变化特征,并对东营市AQI与酸雨pH和电导率进行相关性研究.结果表明:1)2014—2019年空气优良率由44.38％升至78.99％,以优良天气为主,AQI总体呈...     

西安市大气污染物时空分布特征及其趋势评估

近年来空气质量受到了人们的日益关注,然而目前尚缺乏针对西安市空气质量的系统分析。通过西安市2014—2017年环境监测的实时数据以及环境空气质量指数(AQI),可分析西安市雾霾天气的时空分布特征以及污染变化趋势。从年度变化看,西安市AQI呈现明显的单峰特征,取暖季重度污染和严重污染约占总天数的40%,PM_(2.5)作为首要污染物的天数增加到72 d,非取暖季2016年重度污染天数比2014年提高了4.4%。从空气污染物成分看,PM_(2.5)和PM_(10)的正相关性最强,而与臭氧则呈负相关关系。研究结果可预测未来几年污染趋势,为政府部门采取有针对性的大气污染治理措施提供了参考。     

空气污染气象指数在成都地区的适用性分析

文章利用2014-2018年常规气象观测资料、多种再分析资料以及空气污染资料,对成都市空气质量和气象条件进行了初步分析,对描述水平和垂直方向上扩散条件的滞留指数、通风系数、综合二者构建的空气污染扩散指数以及基于后向轨迹模拟PSCF贡献因子构建的描述污染物输送的空气污染输送指数进行了计算分析,结论如下:成都冬半年的污染物浓度较高,尤其在冬季的1月、2月和12月,冬半年气象条件不利于污染物的扩散。滞留指数、通风系数以及空气污染扩散指数与PM_(2.5)浓度均有一定的相关关系,空气污染扩散指数与PM_(2.5)浓度相关系数为0.303 1,高于滞留指数和通风系数的相关系数。四川盆地内部的气团对成都空气污染物的贡献较大,输送指数与成都PM_(2.5)浓度存在极强的正相关关系,对成都地区的污染预报预警业务存在一定的指导意义。     

对鄂西南一次连续重污染过程的气象条件分析

利用2015年1月23-27日恩施基准站逐小时常规地面、探空实测资料,恩施州环境保护局环境监测站同时段SO_2、NO_2、O_3、CO、PM_(10)、PM_(2.5)质量浓度监测资料及AQI资料,从中尺度天气形势场、大气层结稳定度、地面气象要素、地形条件四方面分析了恩施市持续3 d重污染天气的原因。结果表明:当地面受暖气团控制,气温高,风速、降水弱,湿度条件适宜时,对空气污染形成有利,特别是当雾霾共存,相对湿度持续超过90%时,发生重污染的可能性大;重污染发生时,具有地面暖倒槽,高空西风气流,中低层维持一致的偏南气流,低层到近地层暖湿舌发展等中尺度天气特点;较长时间稳定大气层结下,由于逆温、低混合层高度持续存在,加上近地面长时间水平风速处于微弱或静风,抑制了污染物垂直(水平)方向湍流扩散,是导致连续重污染天气出现的最重要原因;恩施市地处地形闭塞的凹地,周围高山的屏障作用下,排放到山谷的污染物由于垂直、水平扩散均受阻,稀释扩散速率受到抑制而积聚到谷底形成了"污染池"现象,这也是导致恩施冬季多雾霾的重要原因之一。     

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10月中国东部持续重污染天气成因分析

2014年10月5─13日中国东部发生了大范围、长时间的(雾)霾及重污染天气. 采用AQI数据分析此次大气重污染过程的时、空演变特征,并应用NCEP(美国国家环境预报中心)再分析资料以及地面、小球探空数据,分析了主要天气型演变、边界层及上空的风场、气象条件特征,以研究此次秋季重污染天气的气象成因和形成过程. 结果表明:①华北、东北是此次污染最为严重的地区,其域内各城市持续数日的污染演变可分为AQI显著上升、持续高值、下降3个阶段. ②在AQI上升阶段(10月6—8日),受大陆高压控制,东部地区出现较弱地方风场和偏南风输送风场,风速在0～2 m/s,相对湿度在22%～86%,3 000 m逆温显著利于污染物积累. ③在持续污染阶段(10月8—11日),海上高压滞留,再加上台风“凤凰”北上阻挡大陆高压影响,使东部地区出现持续4 d的偏南风、偏东风弱风场,风速在1～4 m/s,相对湿度为57%～96%,造成严重污染. ④在AQI下降阶段(10月11—12日),后续大陆高压南下,前部冷锋利于污染物清除,风速达到6 m/s,是AQI降低的主要天气背景场. 因此,持续出现的稳定天气形势是导致此次中国东部重污染天气的主要气象原因.      

基于气流轨迹聚类的大气污染输送影响

基于中尺度气象预报模式(MM5)、混合单粒子拉格朗日积分(HYSPLIT)轨迹模式模拟和K均值聚类算法,利用气流轨迹聚类判断不同尺度大气输送型对城市空气的质量影响. 采用MM5模式对2006年珠江三角洲地区四季代表月(1,4,7,10月)的气象场进行了模拟,将模拟结果输入到HYSPLIT模式中,以计算广州市上空气团每日逐时的12 h后向轨迹;利用K均值聚类算法按轨迹移动方向和速度将各月气流轨迹线聚为有代表性的5类,计算各类输送型出现时段广州市ρ(PM₁₀₎和ρ(SO₂)的平均值. 结果表明,珠江三角洲地区低层大气输送季节性变化明显,按输送特征及其对城市污染物浓度的影响差异,可将输送型分为局地输送、城市间输送和远距离输送3类. 结合污染源排放清单得出的污染源空间分布,分析结果表明,广州市大气污染较重时段主要受特殊气象条件和珠江三角洲地区周边城市排放源的影响,本地源排放与周边城市污染物输送的叠加使大气污染加重.      

气体扩散模式与港口大气环境质量计算机模拟

在对大气环境质量计算机模拟方法和基本模式讨论的基础上，分析了常用的三个基本计算机模式FDM、AFTOX、ISC3VIEW的使用范围与边界条件等，对中国港口大气环境质量计算机预测模拟应用和应注意的一些问题进行了研究和探讨。     

加强大气环境整治 改善城市大气质量

孝感市在加强环境执法,治理老污染源,对新建项目的管理进行总量控制合理调整工业布局,对城市环境综合整治等多种方法和手段,使城市大气环境质量得到了明显改善。关建词:污染;　整治;　城市;　大气质量     

清洁空气观察

清洁空气观察（Clean Air Watch）是一个在美国各地致力于保护清洁空气的法律和政策的非营利、非党派机构。2004年,已成立了近十年的清洁空气信托（Clean Air Trust）正式注册为非营利组织——清洁空气观察,其总部设在华盛顿,旨在为公众服务。     

室外空气污染对室内空气质量的影响研究

利用数值模拟方法,研究了单个建筑物外存在点污染源时室外空气污染对室内空气质量的影响.首先利用点污染源时单个建筑物周围污染物扩散的风洞实验验证了计算模型和方法的正确性,再利用自然通风的风洞实验,计算了不同污染源位置和建筑物进风口时的室内外速度场和污染物浓度场.结果表明:速度场的计算结果与风洞实验结果基本吻合,无量纲通风量的计算值略小于实验值;建筑物迎风面回流区上方的气流进入室内;当点污染源位于建筑物前的距离和建筑物高度之比约等于1时,污染源在地面处的室内污染物浓度要小于源在建筑物高度一半处的;建筑物进风口的挡风板对室内污染物浓度的影响不大;根据壁面上污染物浓度的分布来改变进风口位置,是减少室内空气受室外污染影响的有效方法.      

环境空气自动监测技术在大气污染治理中的应用

为准确掌握大气环境中的各项数据,提高环境污染治理水平,分析了大气污染治理中环境监测内容及环境空气自动监测技术,指出造成大气环境污染的常见原因,包括工业生产、交通运输、土地沙漠化.提出了环境空气自动监测技术在大气污染治理中的实际应用:为大气环境治理提供准确数据支撑,对工业生产设备进行实时监督,为环保部门制定大气污染治理措...     

天津重污染期间大气污染物浓度垂直分布特征

利用天津气象局255 m铁塔垂直4层观测平台(高度分别为3、40、120和220 m),对各层大气中的NO_x、O₃、SO₂浓度(均以φ计)和PM_2.5浓度(以ρ计)进行了连续观测,结合同步气象要素分析了2010年10月3—11日天津发生的一次重污染事件.结果表明:在此次重污染事件期间,一次及二次污染物浓度的垂直梯度变化差异显著,φ(NO)、φ(NO₂)和ρ(PM_2.5)随高度上升而降低,φ(NO)在3～120和120～220 m的递减率分别为58.0%和8.5%,ρ(PM_2.5)在3～220 m递减率为13.0%;而φ(O₃)和φ(SO₂)平均值却随高度的上升而增加,其中φ(O₃)在3～40、40～120和120～220 m的增长率分别为108.0%、19.1%和56.4%,φ(SO₂)在3～220 m的增长率为25.0%. NO_x主要来源于局地近地面污染源的排放;SO₂主要来源于高架点源的排放,O₃则来源于局地光化学过程积累;PM_2.5受局地排放源和光化学过程的双重影响,垂直梯度变化最不显著. 不利于扩散的气象条件使以局地排放为主的污染物积累升高及其伴随的光化学反应造成了天津此次重污染事件.      

空分站大型空压机组的噪声治理

介绍了采用局部敞开式隔声罩隔音降噪技术治理空分站大型空压机组噪声的治理方案及取得的效果.