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.     

一次典型区域大气污染事件的过程分析

2012年6月9-14日长江中下游地区发生了一次由夏季的秸秆焚烧引发的比较严重的区域性大气污染事件。污染持续期间,区域内4个典型城市(徐州、南京、合肥、武汉)污染变化过程有显著差异。该文首先通过应用卫星火点数据对污染源的逐日变化进行分析,同时利用城市空气监测数据(API)、城市天气数据和NCEP再分析资料,对各城市的污染过程(发生时间、持续过程,污染指数变化趋势)进行对比分析,并运用Hysplit-4模式反演污染事件中各城市污染物的扩散轨迹。结果表明:城市的地理、天气条件对城市受污染程度均有不同程度的影响,其中以气候因素为首要影响因素,表明城市环境容量的降低使得城市对污染的敏感度增加。针对现状,提出城市与区域大气污染进行防控的建议。     

北京及周边地区大气污染数值模拟研究

北京周边地区污染源对北京市区大气环境的影响不可忽视.利用区域大气污染模式,系统模拟分析2002-08-17T09:00-2002-08-29T08:00污染传输过程;选择典型污染时段,结合气象资料进行比较分析,计算各时段周边地区和北京自身大气污染物对北京大气环境污染的贡献和贡献率;进一步证实了在大气条件有利于污染物输送的背景下,周边地区污染源的中远距离输送对北京大气环境质量的影响不可忽略.研究表明:有特殊天气背景时,即研究区域在西南风气流场的控制之下,周边地区污染源对北京的贡献比北京自身的大;没有特殊天气时,北京自身的贡献大于周边地区对其的贡献.      

湖南衡山春季一次酸雨过程气象条件的数值模拟研究

采用MM5中尺度气象模式对湖南衡山2009年3月22~24日一次典型酸雨过程的气象条件进行了详细的数值模拟研究.模式模拟的降水场、流场、温度场、边界层结构与酸雨实测、实际天气图、地面站观测记录的对比表明,模式模拟的变化趋势与实况非常一致.研究表明,与广东春季典型的酸雨过程相比,衡山春季北面冷空气的入侵过程受地形作用明显,低层流场受北风影响较快,中高层较晚.广东、衡山两地春季酸雨发生前后整个边界层层结相对稳定,边界层高度较低,同时伴随有逆温过程,均不利于污染物的扩散输送,衡山春季酸雨发生前后的逆温和逆湿层都相对更低.     

华南地区典型酸雨过程气象条件的数值模拟

利用MM5 中尺度气象模式对广东地区2004 年4 月6~7 日一次典型酸雨过程的气象条件进行数值模拟.从酸雨实测、实际天气图和卫星云图资料出发,结合数值模拟结果对造成典型酸雨过程的流场、水汽场、高度场以及位温场进行分析,并讨论此次酸雨过程局地源和外来源的可能贡献.结果表明,此次酸雨过程是由典型的冷锋过境降水所造成的,冷暖空气交汇造成明显的风切变和水汽梯度,锋面逆温层高度低,不利于污染物的稀释扩散.从广州地区不同酸雨测点的资料可见,除了外来输送源外,广州地区局地源对于酸雨pH 值也有一定的影响.     

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。     

2015年北京“阅兵蓝”特征及成因探讨

利用大气成分和气象要素观测数据,对2015年8~9月北京田径世锦赛和抗战胜利70周年纪念活动期间的北京PM_2.5浓度变化特征及其相关的大气污染气象条件进行了研究,并采用大气化学数值模式模拟了气象条件、减排措施和区域减排联合行动对北京PM_2.5浓度下降的作用和贡献.结果表明：纪念活动期间北京地区空气质量显著改善,PM_2.5平均浓度仅为18.7μg/m³,比前期8月1~19日下降70%,比2014年同期降低74.0%;东北冷涡长时间稳定少动为空气质量改善提供了良好的大气环流条件,北京地区混合层高度相比前期升高20%,相对湿度降低17%,风速增大7%,气象要素变化为庆祝活动期间PM_2.5浓度下降提供了良好的气象条件,尤其是地面主导风向转为偏北风后,阻止了北京城南及华北中南部地区的污染物输入北京城区;CAMx模式的模拟结果表明,与2014年同期相比,气象条件变化在北京PM_2.5浓度降幅中的贡献率达73%;纪念活动期间有无减排的模拟分析显示,在相同的气象条件下,减排措施使北京PM_2.5浓度下降约33%;期间北京PM_2.5来源以本地排放为主,本地的减排措施对改善空气质量的贡献率约为72%,周边地区减排的贡献率约为28%.     

哈尔滨市一次大气污染过程及潜在源分析

本研究以2018年12月10~13日哈尔滨市一次严重的空气污染事件为研究对象,分析了此次污染过程的概况、成因以及污染的潜在源区.结果表明：此次空气污染过程以PM_2.5影响为主,污染类型由10日00：00~11日17：00的偏燃煤型发展为11日17：00~13日15：00的二次气溶胶复合污染,最终在13日15：00后稳定为偏燃煤型.从天气形势和风速风向分析可知此次10~13日的污染过程与不利气象扩散条件也是密不可分的.模拟的48h后向轨迹经过聚类分析主要分为4类,大部分来自内蒙古、吉林等方向,70.83%的轨迹PM_2.5超标,表明来自这些方向的污染气团对哈尔滨市的空气质量影响较大;而通过对模拟的48h后向轨迹进行PSCF、CWT分析,发现哈尔滨的WPSCF和WCWT分布特征类似,WPSCF和WCWT的高值主要集中在哈尔滨本地的双城、巴彦、阿城、吉林省的中部、西部地区等地区,以及大庆、绥化等地区,说明这些区域都是哈尔滨市PM_2.5的潜在源地.     

北京秋冬季一次重污染过程PM2.5来源数值模拟研究

利用WRF模式(The Weather Research and Forecasting Model)和嵌套网格空气质量模式(NAQPMS)对2016年11月发生在京津冀地区一次PM_(2.5)污染事件进行模拟研究并分析污染过程中的天气形势变化.结果表明,均压场、低空逆温层和偏南暖湿气流输送的存在为北京地区PM_(2.5)形成提供了有利条件,NAQPMS模式能够合理的再现北京大气污染物时空变化,细颗粒物PM_(2.5)和可吸入颗粒物PM_(10)模拟与观测数据相关系数达0.71,模拟数据在观测数据两倍范围内占比(FAC2)达65%.源解析结果表明,在不考虑临时实施减控措施下,11月18日区域外输送对北京PM_(2.5)浓度贡献为55.25%,区域内输送贡献为44.75%,北京东北区域PM_(2.5)外地源主要为河北中部、河北南部、天津和山东,所占贡献为9.67%、9.01%、7.90%和7.99%.污染物主要来源为生活源、交通源和工业源,分别占比39.6%、34.6%和20.0%.而实际上北京在唐山、保定采取一系列控制措施后仍在研究时段内出现高PM_(2.5)浓度,意味着在同样天气形势下需要对河北中部、河北南部、天津和山东等浓度贡献占比大的城市加强减排管控才能有效减缓高PM_(2.5)浓度的出现.     

深圳地区典型大气污染过程分析

分析了深圳地区2003～2004年发生的6个典型污染过程.基于WRF中尺度气象模式的分析表明深圳地区的空气污染过程主要受副热带高压、热带气旋及变性冷高压脊的影响.HYSPLIT气流轨迹分析说明珠江三角洲上游地区的污染对深圳地区存在影响,当深圳处于海上气团控制时,空气质量较好.     

北京2019年冬季一次典型霾污染特征与成因分析

为研究北京冬季霾污染过程的污染特征和成因,以北京2019年12月一次典型PM2.5污染过程为分析对象,利用气溶胶垂直探测资料、边界层气象场和近地湍流资料,对霾不同污染阶段的特征与边界层理化特性的演变进行综合分析.结果表明:①观测期间北京共经历两次污染生消,历时5 d,PM2 5小时浓度最高220μg?m-3,超过重度污...     

北京地区一次重污染过程的大尺度天气型分析

对北京2000年11月的一次PM₁₀重污染过程进行分析,以期进行造成PM₁₀质量浓度增量的天气型诊断.结果表明:最不利于污染扩散的气象形势对应着PM₁₀质量浓度增量最大,而不一定是PM₁₀质量浓度达到最高的环境背景场;PM₁₀质量浓度的峰值是逐步累积而成的.提出定义PM₁₀质量浓度从谷值逐日累积到峰值而后重新下降到谷值的状态为一次环境污染过程.根据环境过程与天气型的诊断分析结果认为,PM₁₀质量浓度变化与天气形势演变有较好的对应关系.PM₁₀质量浓度在上升、达到峰值和下降阶段对应的天气形势分别为持续数日的大陆高压均压场、相继出现的低压均压区及锋后的高气压梯度场,其中持续存在的大陆高压均压场是造成重污染浓度累积的主要背景场.      

南京地区典型大气污染过程分析

文章统计分析了南京市近年来大气污染过程总体特征,选择2009-2011年不同类型的3个典型污染过程,分别讨论了其污染特征和影响因素.结果表明:以API值为污染判断指标,近年来南京市91%的污染过程持续时间在4 d以下,秋冬季节长时间污染过程更多。沙尘型污染受北方沙源地、长距离输送气象条件控制,影响范围广;秸秆燃烧型污染PM_(25)/PM_(10)浓度比例高达70%以上,细粒子(PM_(2.5))污染严重,主要受风向控制影响南京及周边局部地区,在降水冲刷或大风等气象条件下随污染源消失而快速消散;秋冬季的持续污染过程主要受气象条件影响,在均压场控制下,边界层呈局地性环流特征,污染物不断累积。     

济南市冬季一次典型重污染过程分析

为掌握济南市重污染天气发生规律,从而更好地为重污染天气预报预警和大气污染防治提供参考,采用空气质量监测数据、气象观测资料、雷达探测资料及轨迹模式模拟相结合的方法,对济南市2016年12月31日-2017年1月7日的持续性重污染过程,从污染演变过程、环流背景分析、气象要素特征和区域污染传输等多方面分析其形成原因及主要影响因素.结果表明:此次重污染过程期间首要污染物为颗粒物,ρ（PM₁₀）平均值为318 μg/m3,ρ（PM_2.5）平均值为200 μg/m3;地面风速在0.6~1.8 m/s范围内,风力均为1~2级,相对湿度为68%~95%,平均相对湿度为81%.在重污染过程中,从地面至800 m左右高度始终维持较强逆温层,逆温频次高达91.1%,污染边界层高度较低,大部分时间都在500 m以下.采用情景模拟分析方法计算得到,区域输送对济南市PM_2.5的贡献率为20%~35%.研究显示:此次重污染过程是在区域性污染背景下由本地不利的扩散条件造成的,静稳大气形势提供有利的环流背景,平流雾、辐射雾交替产生,持续性的高湿加重了污染程度;近地面的静风、高湿,垂直方向的双逆温层甚至多逆温层的结构是影响此次重污染过程的重要气象要素;区域性污染传输对此次重污染天气的发展有显著贡献,污染初期主要来自河北省中南部的输送,随着污染加重,有来自偏南、偏东方向的局地气团输送.      

北京市控制大气污染四期紧急措施环境有效性分析

对北京市控制大气污染的四期紧急措施进行量化,分别计算出各项控制措施实施后的排放削减量,建立排放清单.采用空气质量模型,模拟了紧急措施实施的各阶段市区内一次大气污染物SO₂、NO_x和PM10浓度的时空分布情况,分析和评价了四期紧急措施的环境有效性.结果表明,四期紧急措施对SO₂和NO_x的控制效果较好,PM10的环境浓度下降不明显.     

乌鲁木齐市冬季典型污染事件气象过程分析

采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对乌鲁木齐市2008年1月10—15日的冬季典型重污染气象过程进行了分析.结果表明:乌鲁木齐市存在严重污染且与当地气象条件密切相关,其ρ(PM10)峰值往往对应近地面风场风向转变和低风速情况.边界层及上层大气持续存在的强稳定层结是影响乌鲁木齐市近地面空气ρ(PM10)变化的重要因素.天山山脉、乌鲁木齐河谷、准噶尔盆地及吐鲁番盆地间形成的山谷风局地环流配合辐射逆温,是形成乌鲁木齐市夜间深厚逆温的重要原因.深厚的夜间逆温在减少污染物向上扩散的同时也大大降低了上下动量的交换,造成地面静风频率的增加,减少了大气污染物平流输送的能力.      

2012年-2013年常州市PM2.5空气污染气象条件及天气形势特征分析研究

利用2012年-2013年常州市大气监测资料、2009年-2013年NECP再分析气象资料和日降水资料,对近两年常州市空气污染特征及其与气象条件的关系进行分析.结果表明2013年常州市污染事件相比2012年具有发生频率高、持续时间长和程度重等特点.造成污染天气异常偏多的气象条件是有效降水日异常减少,反映区域混合型PM2.5污染的地面系统不利扩散特征在2013年表现突出,污染高发期地面均压场范围扩大,对流层整层有异常抑制上升作用.典型PM2.5污染个例分析表明重污染天气尺度形势特征主要体现在高压型和冷空气外部输送型,其次为低压和均压场型.     

北京典型跑步区域空气污染特征及跑步者呼吸暴露

为研究北京市跑步人群运动过程中主要空气污染物的人体呼吸暴露情况,根据2016年4月、7月、10月和2017年1月北京典型的公园跑步区域(天坛公园、奥体中心)、路跑区域(前门东大街、永定内大街)、背景区域(定陵)PM_(2.5)、CO、O3和NO2等污染物在线监测站点数据,分析各污染物的质量浓度时空变化特征,并对102位跑步爱好者进行调查,采用人体呼吸暴露数值模型,研究跑步爱好者污染物吸入剂量的时空差异.结果表明,典型跑步区域CO、NO2和PM_(2.5)浓度冬季高,春季和夏季较低,O3浓度则呈现春季和夏季高、秋季和冬季低;下午时段(16:00~18:00)CO、NO2、PM_(2.5)浓度较低,早晨(06:00~08:00)和晚上(18:00~20:00)时段O3浓度较低,适宜跑步;道路与邻近公园的污染物浓度呈线性相关,CO路侧浓度与公园内基本一致(c路/c园=1.01,R2=0.93),NO2和PM_(2.5)路侧浓度较公园内高,c路/c园分别为0.56和1.19,O3浓度路侧低于公园内(c路/c园=0.74,R2=0.97);92%的跑步爱好者在中度及以上污染天气情况下停止户外运动,选择在公园内和晚上跑步的跑者占比分别为62.7%和66.7%,64.7%的跑者单次跑步里程在10~20 km;下午和晚上跑步时个体的CO、NO2、PM_(2.5)吸入剂量较晨跑低,但O3吸入剂量较高,春季、夏季夜跑时可选择20:00以后时段,能降低O3吸入剂量;路跑条件下个体的CO、NO2和PM_(2.5)的吸入剂量总体要高于公园跑,但O3吸入剂量刚好相反.     

北京城区夏季静稳天气下大气边界层与大气污染的关系

利用ALS300激光雷达系统测量的信号,根据Fernald方法反演的气溶胶消光系数的最大突变即最大递减率的高度确定大气边界层高度. 结果表明:在夏季静稳天气下,大气边界层平均高度为600 m,其中晴天为1 000 m,雾天为700 m,阴雨天在200~300 m之间. 静稳天气下的大气边界层不容易被有效突破,故不利于大气污染物扩散. 大气边界层高度对污染物浓度影响显著,没有降雨时,大气边界层降低(400 m),大气污染加重,在城区宝联站监测的ρ(PM_2.5)近200 μg/m3,在大气本底站——上甸子站近150 μg/m3;如果伴有降水,大气边界层高度升至600 m,大气污染则减轻,2个站点观测的ρ(PM_2.5)均降至50 μg/m3以下. 静稳天气下的大气污染呈现区域性特点.