合肥紫外线辐射强度与空气质量的关系研究

利用合肥地面紫外辐射及环境空气质量观测资料,分析了晴天状况下9-15时逐时紫外线辐射强度与对应时段的PM10、PM2.5、SO2、NO2、O3、CO这6种污染物浓度及空气质量指数(AQI)之间的关系。结果表明:在PM2.5为首要污染物的情况下,紫外线辐射强度与PM2.5、PM10、AQI存在较好的负相关,与PM2.5的相关系统可达-0.72,而与SO2、NO2、O3、CO的相关性较差;与PM2.5的相关性存在明显的日变化,PM2.5/PM10越大,相关性越好;以PM2.5为首要污染物的重度污染可使紫外辐射衰减32%以上。     

广州地区灰霾与清洁过程的污染特征研究

不同的污染天气对应着不同的污染特征,本文利用广州观象台2010—2012年地面逐时能见度和相对湿度数据,广州番禺大气成分站2010—2012年逐时MARGA数据及O3、PM、SO2、NOx等污染物数据,判识得到广州地区2010—2012年3年中的灰霾过程和清洁过程,并研究了灰霾过程和清洁过程的污染特征.研究发现,广州地区灰霾过程主要集中在干季,清洁过程集中在湿季;灰霾过程中NO2SO2NOO3,清洁过程中O3NO2SO2NO,灰霾过程时的细粒子浓度比要高于清洁过程,且灰霾与清洁过程中二次离子(SO2-4、NO-3、NH+4)与PM2.5的比值分别为0.55、0.45.灰霾过程的氮氧化作用强于清洁过程,而硫氧化作用和氯损耗过程相对较弱;同时,灰霾过程和清洁过程中气溶胶均呈现弱酸性,其中,清洁过程中的气溶胶酸性强于灰霾过程.个例分析发现,灰霾过程和清洁过程均处于富氨环境中,其中,灰霾过程中,NH+4在低浓度时更为富氨状态,此时相对于SO2-4,更多的氨与NO-3结合生成NH4NO3;清洁过程则刚好相反.灰霾过程中Cl-浓度普遍较高,其主要来自KCl;而清洁过程中有明显的氯损耗,Cl-主要来自海盐,部分来自NH4Cl.     

重庆市黔江区春季大气污染物浓度变化与气象因素关系研究

分析了2015年重庆市黔江城区2个自动监测站点PM10,SO2,NO2,O3日均值和小时均值,结合同期气象因素,对污染物浓度与气象因素进行分析.表明,PM10、SO2、NO2和O3春季平均值呈显著差异,PM10超标6天,SO2,NO2,O3污染水平较低,未超标;PM10、SO2和NO2呈现早晚双峰型,O3呈典型单峰型;风速与SO2和NO2浓度呈负相关,与O3浓度则呈正相关关系,风速较小时,利于PM10浓度降低,当风速达到一定程度,会导致PM10浓度升高;污染物浓度和相对湿度呈明显负相关;降水对大气污染物有削减作用.     

长沙市秋冬季PM2.5及水溶性有机碳污染特征研究

该研究于2017年9月-2018年2月连续采集长沙市大气PM2.5样品,分析了PM2.5样品中水溶性有机碳(WSOC)的浓度变化及其与大气污染物的相关性,对比分析了清洁天和污染天WSOC浓度特征,并基于后向轨迹分析(HYSPLIT)和潜在源贡献因子分析(PSCF)方法探讨了秋冬季WSOC的传输路径及潜在来源贡献。结果表明,秋、冬季WSOC平均浓度分别为6.22、7.00μg/m3,WSOC与相对湿度和风速均呈显著负相关,与温度相关性不明显。WSOC与PM2.5具有显著的相关性(R=0.800),秋季WSOC与CO、O3、NO2、SO2的相关性比冬季更加显著。污染天风速小、相对湿度低,WSOC污染浓度明显高于清洁天。HYSPLIT和PSCF分析结果表明,除本地排放外,WSOC还受来自偏北及偏东方向区域污染源传输的影响。     

广州市主干道附近大气污染物浓度的特征及影响因素研究

为研究城市主干道边的空气污染状况,通过采用自动监测系统,在2007年1月至2月期间,对广州市新港西路两侧以及附近大学校园内的空气质量进行监测,获得了其空气污染物浓度的特征：（1）空气污染水平高,NO2与PM10日均值超标率较高;（2）污染物时空分布不均匀,NO浓度白天通常比夜间高,路边监测点NO小时浓度为校园对照点浓度的3倍左右。同时,分析了污染物浓度与气象条件及主干道交通流量的关系。结果表明：污染物浓度与气象因素之间有较高的多元线性相关性,但与单个因素的相关性不强;路边监测点的NO小时浓度和校园对照点的N0。小时浓度均与车流量有较高的相关系数,而PM10与车流量无显著相关性。综合考虑气象因素与交通流时,多元线性回归方程的复相关系数更高。     

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。     

乌海市空气污染特征及其与气象要素的关系

文章利用乌海市2006-2010年污染物SO2、NO2、PM10浓度值和气象资料,分析了乌海市近5年空气污染的特征,计算了各污染物与主要气象要素的单相关系数,采用灰色关联分析方法对近5年来影响乌海市污染物浓度的气象要素进行分析。结果显示:(1)乌海市环境空气的首要污染物是可吸入颗粒物,其次是SO2。(2)2006-2010年,NO2变化不大;SO2下降幅度较大,从平均值超标1倍下降到不超标;PM10也呈下降趋势,但下降幅度稍小,5年均超标。(3)SO2一年内平均值变化幅度最大,12月浓度最大,7、8月最小,相差达3倍;PM10也是夏季最小,冬季12月最大,但3、4月份沙尘天气频发时也较大。(4)相关系数通过信度0.05检验的情况下,SO2、NO2、PM10浓度值与平均风速、平均气温、水平能见度、相对湿度、日照时数、平均总云量等具有一定的相关性。(5)用灰色关联分析法得出影响SO2和PM10的气象因素排序,平均风速是影响大气污染的主要气象因素,日照时数和总云量与污染物浓度关联较大。     

邢台市冬季一次重污染过程PM2.5污染特征分析

为了解邢台市秋冬季重污染过程的污染特征,于2018年11月10-16日,在邢台市一中、内丘以及沙河3个点位采集PM2.5样品,分析PM2.5浓度及其化学组分.结果表明:重污染过程期间邢台市PM2.5平均浓度为176.2 μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值1.4倍;水溶性离子以NO3...     

徐州市空气质量预测预报中的气象因素影响分析

利用2014年徐州市环境监测中心站SO2,NO2,PM10和PM2.5质量浓度的逐日监测资料及同期徐州市气象局的常规气象观测资料,分析了徐州市空气质量的现状及变化特征,探讨了SO2,NO2,PM10和PM2.5浓度与气象条件的关系。结果表明：徐州市空气质量以良和轻度污染为主,夏、秋季的空气质量好于冬、春季,冬季空气质量最差;较大的降水量过后,空气质量类别为优或者良,降水量较小时,污染物去除效果不明显;风速越大,越有利于污染物的扩散;雾和灰霾天气条件下,空气质量较差。     

福州市PM2.5污染过程中大气边界层和区域传输研究

以福建省会福州市2013年1月空气质量变化为对象,分析大气边界层变化和周边区域污染物传输对福州市大气颗粒物PM2.5的影响.利用福州市2013年1月逐日地面和探空观测资料以及NCEP提供的2013年1月FNL分析资料,通过大气边界层要素与PM2.5浓度之间的相关性,对PM2.5污染过程的大气边界层特征进行分析;同时采用HYSPLIT后向轨迹模拟及区域风场相关矢分析对影响福州雾霾的污染物区域传输路径进行探讨.结果表明:地面气温与PM2.5浓度呈正相关,地面风速与PM2.5浓度呈负相关,近地面边界层条件有利于霾颗粒物的形成和累积.但不同于我国东部主要污染源区霾污染过程中存在大气边界层逆温,福州PM2.5污染过程中并未出现大气边界层逆温结构,这一边界层结构的垂直混合可有利于区域传输的污染物从上层大气到达近地面从而加重福州霾污染,福州是华东地区一个PM2.5污染物的主要接受区,PM2.5污染物主要以外源输送为主.2013年1月份福州市清洁日近地面风向为海洋吹向大陆的东南风,霾污染日则为大陆吹向海洋的偏北风,PM2.5污染物主要从长三角地区、苏北以及安徽河南一带通过东北和西北方向的传输路径影响福州的空气质量.     

城市交通十字路口处污染物分布数值模拟

运用描述湍流运动的k-ε双方程模型,模拟计算某城市以公路为线性污染源十字路口处在两种不同风向影响下流场和浓度场分布。方案一中,气流绕过建筑物时在建筑物后会形成明显的涡流,污染物容易在此附近聚集。高浓度带位于两排建筑物之间靠外侧,最大达2.9440μg/m3。方案二中,由于建筑物的位置与风向的关系,气流在建筑物背面形成的涡流不明显,后排建筑物背风面附近以及建筑物之间下部附近的风速较小,易形成高浓度带。高浓度带主要位于下部两建筑物之间一带,以及后排建筑物背风向附近,最大达2.6402μg/m3。方案二明显更有利于污染物的扩散。因此,风向倾斜进入建筑群时,湍流作用减弱,风的迁移作用增强,有利于污染物的扩散。在实际中若建筑物迎风向的表面形状接近梭形,则可促进风对污染物的扩散作用,从而改善建筑物周围的环境空气质量。     

屋顶形状对街道峡谷内污染物扩散的影响

采用Spalart-Allmaras湍流模型,通过求解二维连续性方程,Navier-Stokes方程及污染物输运方程,模拟了具有不同屋顶形状的街道峡谷的流场及交通污染物浓度场.计算结果与风洞试验结果总体趋势一致.由于屋顶形状的不同,峡谷内的流场会形成顺时针或逆时针方向的旋涡,从而影响建筑物迎风面与背风面污染物浓度分布.在各种屋顶形状的街道峡谷中,壁面污染物浓度的相对大小与其附近的速度分布有直接关系.通过对街道峡谷建筑屋顶高度处垂直方向污染物通量的计算和比较,说明了不同屋顶形状的街道峡谷平均流扩散和湍流扩散的强弱,污染物湍流扩散通量值有可能为正或为负;同时,峡谷内剩余污染物浓度的大小表明了屋顶形状对污染物扩散出街道峡谷难易的影响.      

我国年平均流场的分布特征与污染物输送分析

通过对1986年我国主要低空各层平面流场?经纬圈垂直剖面图以及国内各测站的年?月平均风场资料的特征分析,得到各站的边界层内普遍存在一个最大风速区的结论,并归纳出低空风随高度分布的6种典型廓线?初步得出:我国污染物输送在水平方向及垂直方向上均以国内输送为主,但在东部?南部沿海与周边国家和地区亦存在互有输入?输出的输送      

沈阳一次严重污染天气过程持续和增强气象条件分析

2015年11月7-9日沈阳出现罕见的持续严重污染天气,采用环流形势、地面常规气象观测、污染物浓度观测、风廓线雷达及雨滴谱资料等,对此次污染成因进行了研究.结果表明:在此次严重污染天气过程中,连续22 h AQI≥500,首要污染物均为PM_2.5,其异常峰值最高达到1308μg/m3;ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的相关系数分别达到0.996、0.602、0.891,并且ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁₀）、ρ（CO）的正相关性更为显著;在污染的同时出现了降水,11月7和8日的日降水量分别为9.9和2.3 mm,但降水对污染物的稀释和清除作用并不明显.稳定的大尺度环流和对流层内中低层大气层结持续稳定、连续4个时次的探空曲线显示925~850 hPa之间存在多个逆温层（逆温强度最大可达5℃）、相对湿度较大（日均相对湿度在75%以上）,是此次严重污染天气持续的有利气象条件.风廓线雷达探测的整层大气垂直速度很小,多介于-1~1 m/s之间,并且近地面2 m/s以下弱下沉的垂直速度为严重污染天气过程提供了较好的动力条件.此外,近地面风力可达3~4级,有利于上游污染物的水平输送.研究显示,此次严重污染天气过程还与外围秸秆集中燃烧所导致的大量污染物长距离输送有密切关联.      

佛山地区干季边界层垂直风温结构对空气质量的影响

利用佛山地区2013年12月大气边界层观测试验得到的垂直风温资料和相应逐日AQI资料、逐时PM_(2.5)浓度资料,研究了佛山地区大气边界层垂直风温结构对空气质量的影响.结果表明:佛山地区干季持续存在的逆温结构是导致PM_(2.5)污染较重的重要原因.干季污染日近60%的最低逆温层高度低于1000 m,而非污染日低于1000 m的最低逆温层仅占36%,污染日佛山贴地逆温频率高达31.2%.逆温层出现高度较低,将污染物压缩积累在贴地层大气中导致污染较重.在大陆冷高压控制下,佛山地区的边界层结构演化非常典型,最大边界层高度和最大边界层通风量表现出了显著相关,污染日日平均边界层高度始终维持在较低的水平,多数时候不足500 m,最大边界层高度则大部分小于1000 m,日平均边界层通风量主要分布在500~1500 m~2·s~(-1)之间,在极端情况下甚至不足300 m~2·s~(-1),最大边界层通风量大部分处于1500~5000 m~2·s~(-1)之间,导致污染物始终聚集在较低的大气边界层内,使得PM_(2.5)浓度长时间维持在较高的污染水平.佛山地区风场存在显著的3层结构,较小的底层风速意味着大气的输送和扩散能力较弱,高度较低的中层使得污染物进一步被压缩累积在大气底层,垂直风场的不稳定性使得污染日佛山地区局地回流活跃,回流(RF)指数极小值多分布在0.2~0.4之间,污染日RF指数普遍小于非污染日,垂直风场的有效输送能力被显著削弱.     

A micro-scale dispersion model for motor vehicle exhaust gas in urban areas—OMG volume-source model

A micro-scale dispersion model is presented for estimating the concentration of pollutants from motor vehicle exhaust gas within an area extending 200 m from the side of the road in an urban area. The initial mixing of pollutants in a street canyon is modeled as a volume source employing an analytical solution to the Fickian diffusion equation.Parameters for the model were determined based on data from experiments performed at five locations in Osaka. In the experiments, SF₆ was released as a tracer gas. The height for wind speed measurements for use as the advection speed of the plume was determined from an analysis of the flux of SF₆. The eddy diffusivities in the vertical and lateral directions were derived from statistics of the turbulent velocity fluctuations of the air. The sensitivity analysis of the model revealed that proper characterization of the thickness of the volume source is essential for proper estimation of the concentration of pollutants.     

冷空气过程对江苏持续性霾的影响研究

利用地面气象观测资料、PM_(2.5)浓度监测资料和数值模式产品对2016年12月14—24日江苏遭遇的一次长时间霾天气过程进行分析.研究结果表明:过程期间有两次冷空气南下影响江苏省,两次冷空气均带来大风和降水,有效地清除了前期污染物,但随后全省PM_(2.5)浓度开始升高.第一次冷空气强度强于第二次,造成的污染也较重.WRF-Chem模式对本次过程的气象场和PM_(2.5)浓度模拟均较好,模拟观测相关系数分别达到0.52~0.99和0.40.模式能够较好地模拟出污染物的输送过程和时空分布.与第二次冷空气过程相比,第一次冷空气过程存在明显的污染物自北向南输送过程,100~500 m高空持续偏北气流(第2次过程为西北-偏西气流),期间全省平均边界层高度(PBLH)只有260 m(低于第2次过程的500 m),不利于污染物垂直扩散,造成地面浓度较高.利用HYSPLIT-4模式追踪了两次过程中淮安、泰州、无锡三站上空100 m处大气48 h后向轨迹,发现第一次过程中污染物来自山东中西部,第二次来自西部内陆地区.     

一个适用于中距离范围的湍流扩散型

从最简单的二阶闭合假设导出的物质连续方程出发。用近几年来整个行星边界层(PBL)的实测平均风,湍流统计量和拉氏时间尺度随高度和稳定度变化的新结果。对定常的三维方程作数值解,得到一适用于中距离范围的湍流扩散型。该扩散型由纯湍流,地面有效粗糙度,风向切变以及气象参数垂直切变引起的σy随高度和σx随横风方向变化等四个因子组成。在10—100km范围内,扩散型与实测资料和现有的理论扩散型有相当好的一致性。本文的结果无论对PBL内扩散本质的认识还是中距离范围污染模式的建立均有益处。     

冬季山谷风和海陆风对京津冀地区大气污染分布的影响

为了弄清冬季山谷风、海陆风对京津冀地区大气污染时空分布的影响,利用2016年12月地面加密自动气象站逐时观测数据和中国环境监测总站发布的逐时PM_(2.5)浓度数据,计算平均风矢量场和平均PM_(2.5)浓度场,分析山谷风、海陆风变化规律及其对PM_(2.5)浓度分布的影响.结果表明,在山谷风日,中午至下午谷风将位于河北太行山东部地区的污染物向北输送.傍晚以后,在北京西部、北部,以及河北太行山山前出现的山风与偏南风构成"人字形"辐合线,辐合线的汇聚作用使北京地区、廊坊,以及保定、石家庄、邢台等地大气污染加重.在海陆风日,下午至前半夜,河北中东部沿海地区出现东南向海风,深入内陆到达天津东南部地区,海风前缘区域大气污染加重;通过对中国科学院大气物理研究所铁塔0～325 m风向风速与PM_(2.5)浓度时间变化关系分析,以及利用Cressman法插值得到的地面风向风速和PM_(2.5)浓度二维格点场,分析北京地区重霾污染过程中近地层山谷风和海陆风对大气污染形成的影响:中午至下午,谷风将大气污染物向北京输送.傍晚以后,大气污染物在山风与偏南风形成的辐合线附近汇聚,在北京地区及以南地区形成PM_(2.5)高污染区.凌晨至早晨北京被山风控制,大气污染物被吹离北京、滞留在北京以南至天津西北地区.冬季,山谷风的输送和汇聚作用使大气污染物以日为周期不断循环和累积,对北京地区至北京以南地区、河北太行山东部地区的大气重污染形成起重要作用.     

基于移动监测的城市街谷交通相关污染物浓度时空变化研究

为更好认识城市街谷内的大气污染特征和提供城市街谷优化设计的实证参考,本文以干旱区绿洲城市乌鲁木齐市北京南路为例,采用移动监测技术,分析了城市街谷大气污染物(CO、PM2.5)的时空分布,并识别其主要影响因素。结果表明:(1)早高峰空气质量优于晚高峰;交叉路口处污染物浓度普遍较低,但苏州路立交桥下污染物浓度较高;(2)两种污染物同源,其浓度与固定站点监测数据高度相关,风向与街谷成锐角时污染物浓度较低,风速较大时污染物浓度较高,污染物浓度与车流量相关程度较低;(3)街谷两侧建筑物高度比在[1.5,2)之间,污染物浓度较低,在[1,1.5)之间,污染物浓度较高;路网密度在[12,14)之间,污染物浓度较低,[12,14)之间的道路密度能够最大程度的降低街谷内污染物浓度。