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.     

天津污染天气边界层温度层结变化特征及预报阈值确定

针对天津市大气污染防治需求,基于2016年4月1日—2017年3月31日天津255 m气象塔观测资料及数值模拟,开展天津地区污染天气边界层温度层结变化特征及预报阈值研究.结果表明:(1)天津地区10~250 m高度的气温递减率为0.56℃/100 m,当日均气温递减率小于0.4℃/100 m时,垂直扩散条件不利于大气污染物扩散,出现中度以上污染概率为64%,重污染概率为47%.从温度廓线和逆温频率统计分析,贴地逆温占所有逆温的55%,除贴地逆温以外逆温底部最易出现在160 m的高度,大量脱地逆温的出现不利于高架源夜间的排放.(2)每年10月—次年2月天津逆温频率为20%,冬季需要关注逆温情况对大气污染物扩散的影响.如秋、冬季8:00逆温仍然存在,重污染天气出现概率高达56%,中度及以上污染出现概率为72%,是重污染天气辨识的重要指标.(3)7:00—10:00在逆温消散或者日均气温递减率由0.6℃/100 m向0.4℃/100 m变化时,任何细微变化对大气垂直扩散有显著影响.基于天津地区PM_(2.5)污染情况下,数值模拟显示10~250 m的气温递减率由于气溶胶的存在可减少0.06℃/100 m,在25个重污染过程中,日均气温递减率平均下降0.18℃/100 m,对大气垂直扩散条件产生显著影响.因此,在空气污染预报分析时使用不考虑气溶胶辐射效应的天气模式分析温度层结,需要适当调整阈值,尤其是在7:00—10:00逆温消散及垂直温度递减率由0.6℃/100 m向0.4℃/100 m变化时.     

天津地区霾天气特征研究

基于2014~2017年天津地区PM_2.5质量浓度，能见度和相对湿度监测数据开展霾天气特征研究.结果表明：天津中度以上霾过程分为五类：高压后部型，北部弱高压型，低压槽型，均压场型和锋前低压型.在现行标准下，中度霾一般对应重度污染天气，重度霾对应重度到严重污染天气；五级重度污染天气一般有中-重度霾发生，六级严重污染天气有重度霾天气发生.2013年“大气污染防治行动计划”开展以后，天津PM_2.5质量浓度和霾日均显著减少，2017年相比2013年霾日减少了55%，中度及其以上霾日由2013年的41d下降到2017年的20d，下降幅度超过50%.基于实况监测的PM_2.5质量浓度，能见度和相对湿度，可以较好的构建区域能见度计算方程.统计数据显示，其估算的能见度和实况值相关系数为0.94，相对误差为18.6%，非霾日辨识准确率为85%，霾日辨识准确率为95.6%，轻微霾辨识准确率为83%，轻度霾辨识准确率为78%，中度霾辨识准确率为93%，重度及以上霾辨识准确率为94%，对于判断霾等级，有较强的适用性.将该方程与空气质量模式结合开展霾等级预报，2015~2017年24h预报产品检验显示：能见度预报值与实况值相关系数为0.75，预报均值13.9km，实况均值14.1km，相对误差为29.6%，FAC2（预报值在实况值两倍范围内百分比）为98.1%，霾日预报准确率81.4%，霾日漏报率18.6%，霾日空报率20.6%，如果容错1级，轻微霾日预报准确率为96%，轻度霾日预报准确率为85%，中度及以上霾日预报准确率为69%，可有效支撑天津霾等级预报的开展.     

基于模式过程分析技术天津地区PM2.5污染气象成因分析

基于WRF/Chem数值模式,通过过程分析技术和标记法源追踪技术解析水平输送、湍流混合、垂直运动、对流作用和区域输送对天津地区地面PM_2.5质量浓度影响,研究2019年6月～2021年5月天津地区重污染天气成因.结果表明,基于上述方法可实现重污染天气气象成因定量描述,从水平输送、湍流混合、垂直运动、对流作用和区域输送角度实现重污染天气成因数值归因分析.天津地区水平输送作用为-2.03μg·（m³·h）^-1、垂直平流为-2.24μg·（m³·h）^-1、垂直混合为-11.70μg·（m³·h）^-1、对流作用为-0.03μg·（m³·h）^-1和区域输送贡献36.23%, 2019年6月～2021年5月共出现16次重污染过程,除一次沙尘影响和一次烟花爆竹影响外,均可通过建立数值归因方法,以水平输送作用变化速指标（α）、对流作用变化速指标、垂直平流作用变化速指标（φ）和湍流混合作用变化速指标（β）以及...     

天津地区污染天气分析中垂直扩散指标构建及运用

基于255 m气象塔风、温和PM_(2.5)质量浓度数据获取天津地区大气稳定度特征,利用中尺度大气化学模式构建垂直扩散指数β和φ,开展天津地区污染天气预报中垂直扩散分析方法的研究,以期提高天津地区重污染天气预报预警准确率.结果表明,综合运用大气稳定度、基于边界层平均PM_(2.5)质量浓度与近地面PM_(2.5)质量浓度比值构建的垂直扩散指数β,基于数值模式chemdiag功能(以CO为示踪物)构建的垂直扩散指数φ,可以在污染天气预报中较好的进行大气污染物垂直扩散能力分析.当07:00~08:00和18:00~20:00大气稳定度为D及以上时,相比大气稳定为C及以下时,出现重污染天气的概率成10倍的增加;使用垂直扩散指数β和风速双重指标判断重污染天气,比单一的风速指标判断准确率提升67%;垂直扩散指数φ与近地面PM_(2.5)质量浓度相关系数达到0.8,当垂直扩散指数φ小于0.52时,重污染天气概率75%,可识别59%的重污染天气.     

AERMOD模式高空气象资料处理方法研究

文章针对《环境影响评价技术导则大气环境》(HJ2.2-2008)推荐的AERMOD模式所需要的高空气象格点数据格式,以模拟山东省2009年逐时高空风温场、湿度数据为例,建立WRF中尺度模式模拟系统,并对WRF模式输出的模拟结果进行分析处理,编制格式处理程序,处理成rao探空标准格式,最终形成了高空气象资料处理技术方法。     

2015-2020年广东臭氧污染特征、污染天气分型及局地气象要素影响

利用2015—2020年广东省102个国控大气环境监测站臭氧(O₃)监测数据、广东省21个地市国家基本气象站地面气象观测数据和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代大气再分析全球气候数据(ERA5再分析资料),研究了2015—2020年广东O₃污染特征、污染天气分型及局地气象要素影响.结果表明：2017—2019年广东O₃污染较严重,4—5月O₃浓度逐步上升,6月出现一定下降后7月开始持续上升,峰值出现在9—10月;珠三角O₃超标率明显高于全省其他地区,粤东O₃超标率低于全省平均水平,但浓度平均值高于全省其他地区.基于自组织映射(SOM)方法,将2015—2020年逐日海平面气压和10 m水平风进行分型得到12类环流型,按污染程度分为“污染天气型”、“轻污染天气型”和“清洁天气型”.其中“污染天气型”有台风外围叠加副高型、冷锋前部型、热带系统降水前静稳型、高压底前部型4类.12类天气型所对应的O₃浓度与日照时数、最高气温呈显著正相关...     

大气环境影响评价中污染气象分析

结合环境影响评价技术导则的要求,就实际大气环境影响评价工作中污染气象分析与大气影响预测脱节的问题,对污染气象分析应注意的要点提出探讨与建议,使污染气象分析能够更为真实地反映该地区的实际气象条件对大气污染物浓度的影响情况。     

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。     

兰州市大气重污染气象成因分析

兰州市曾经是全国乃至全世界空气污染最严重的城市之一,重度空气污染特征明显.根据兰州市环境保护局公布的大气污染数据及气象局的气象观测数据,采用时间序列法和相关统计方法对兰州市2002—2011年空气污染指数(Air Pollution Index,API)大于200的大气重污染特征进行研究,并探析了其气象学成因.结果表明,静稳型重污染发生天数约占重污染发生总天数的77%,而沙尘型重污染只占23%.静稳型重污染是兰州市最主要的大气重污染类型,它往往存在PM10、SO2和NO2三种污染物同步累积的过程,持续时间长,主要发生在冬季;而沙尘型重污染持续时间短,由于外来高浓度沙尘输送的影响,PM10浓度会急剧升高,而SO2和NO2浓度则会明显下降(SO2、NO2浓度明显低于静稳型重污染),几乎都发生在春季.对它们的成因分析表明:静稳型重污染的气象学成因主要是风速小,稳定能量大,大气环境稳定度大,不利于湍流扩散,本地源污染物持续积累造成;沙尘型重污染气象学成因主要是春季气候干燥,相对湿度低,造成大风沙尘天气,给兰州市输送大量沙尘颗粒形成大气重污染.此研究结果可为兰州市大气重污染的防治提供科学依据.     

区域输送对天津臭氧污染的影响

采用大气化学模式定量估算2019年4月～9月区域输送对京津冀区域,特别是天津市O₃浓度的影响,分析天气形势和气象条件与区域输送的关系.结果显示,京津冀区域13个城市O₃以区域输送贡献为主,不同城市O₃差异较大,天津本地贡献占比24%,区域输送以京津冀区域其他城市和山东为主,共贡献48.3%.低压、低压前和低压后形势下,O₃区域输送占比最高.途径天津偏南区域的气流是造成天津高浓度O₃污染的重要因素,也是区域输送的主要路径.随着O₃浓度升高,输送贡献占比呈逐步上升趋势,重度污染时本地生成与区域输送贡献相当.一次典型O₃污染过程分析表明,高温强辐射天气和有利的天气形势促进O₃本地生成,西南气流和弱下沉气流下的区域输送共同维系了这场持续3d的连续污染过程.     

不同天气系统影响下广东省酸雨特征对比分析 ——气象场数值模拟

运用WRF模式对3种不同天气系统(冷锋,低压槽以及台风)造成的广东省酸雨个例进行数值模拟,结合实际测站资料对酸雨分布特征及影响酸雨过程的风场、湿度场以及温度场进行分析.结果表明个例中酸雨主要分布在珠江三角洲区域以及重工业区韶关.不同天气系统影响下的降水酸度略有不同,台风个例降水pH值最高(5.81),其后依次为低压槽降水(5.60)及冷锋降水(5.40). 冷锋降水个例中酸雨的分布及变化主要受风速,风向,相对湿度及逆温的影响,低压槽和台风降水个例中的酸雨分布及变化主要受降水量和风速的影响.风速和降水量的增加有利于缓解降水的酸度,而逆温层的存在及不同风向的辐合作用有利于降水酸度的增加.     

天津市夏秋季O3-PM2.5复合污染特征及气象成因分析

天津市PM_2.5-O₃复合污染主要发生在夏秋季,本研究筛选出2017年夏季一次和秋季两次典型PM_2.5-O₃复合污染过程,系统分析污染物变化特征,探究天气形势和主要气象因子的影响.结果表明,3次污染过程PM_2.5与O₃呈现不同程度的正相关性（日均值相关系数达到0.34~0.78）,O₃与PM_2.5中硫酸盐和有机碳日均浓度存在较为一致的变化趋势.与非复合污染日相比,复合污染日无机盐占PM_2.5组分的比重增加,增长率为1.9%~7.3%;而碳组分占比减小.复合污染过程发生时,天津地区处于低压槽前或高压后部,近地面弱的偏南风辐合造成较差的大气扩散条件,导致大气污染物的累积.研究结果发现,夏季和秋季PM_2.5-O₃复合污染过程需要适宜的气象条件,温度阈值分别为25~35℃和20~30℃,相对湿度分别为40%~70%和55%~100%.夏秋季复合污染过程关键无机组分及其形成机制有所差异.夏季,日间O₃等强氧化剂对SO₂的气相氧化过程和夜间高湿条件（大约60%）下液相化学反应可能是主导的化学机制,硫酸盐增长率为8.2%.秋季高湿环境（≥80%）不仅促进SO₂向硫酸盐转化,秋季第一次复合污染过程硫酸盐增长4.7%,也促进夜间N₂O₅水解反应等,秋季第二次复合污染过程硝酸盐增长6.0%,两种机制成为秋季复合日PM_2.5显著增长的关键机制.本研究揭示了驱动天津市PM_2.5-O₃复合污染过程发生的适宜气象条件、PM_2.5关键化学组分及其化学过程,为复合污染的成因及协同控制提供了参考.     

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.     

新冠疫情防控期京津冀重污染气象成因分析

针对2020年2月8—13日新冠疫情防控期间京津冀地区一次持续的区域性重污染天气过程,利用地面、高空气象观测资料和欧洲中心ERA5数据,从环流背景、温度平流变化、地面气象要素和边界层风场分布等方面,分析了本次重污染天气过程的气象成因。结果表明:1)本次过程大气环流稳定,污染前期高空以西北气流为主,10日开始陆续有短波槽东移,850 hPa及以下转为偏南风,地面多次出现闭合低压,气压场整体较弱,天气形势静稳。2)中部地区冷空气活动不显著,大部分时段中低层为暖平流或弱冷平流。逆温出现次数明显偏多,且逆温层厚度和强度均大于南部,污染物不易扩散。3)中部地区地面风力较小,且边界层1 000 m以下风向较不稳定,通风性能差,加之南部污染物输送,导致该地区及周边重污染加强。4)重污染区域与地面辐合线分布相一致,出现在地面辐合线和湿区的北侧。5)对比2014年2月京津冀重污染天气过程,本次过程气象要素更加不利于污染物扩散,但防控减排在一定程度上减弱了污染程度。     

成都平原城市群春季臭氧污染天气客观分型与典型过程分析

通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年春季(4-5月)地面臭氧浓度及超标情况表明,春季成都平原平均臭氧日最大8小时平均浓度(O3_8 h)呈上升趋势,成都、眉山O3超标日较多,雅安最少但呈逐年增加趋势,资阳、乐山O3_8 h平均值和O3超标率高于夏季.同时,利用ERA-Interim再分析资料和PCT客观天...