北京春季一次沙尘气溶胶污染过程观测

利用大气物理综合观测资料分析了2013年3月9日北京市一次沙尘过程前后的气溶胶粒径变化情况和垂直分布特性,比较了霾-沙交替的污染特征差异,并对沙尘来源及传输过程进行解析.结果表明:沙尘开始前近地面为细颗粒物主导的干霾气溶胶污染,该过程在污染物出现分层抬升扩散后得到缓解,地面ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))最高达0.93.外源输送抵达的浮尘分布在上空800~2500m范围内,退偏振比平均0.35,明显高于霾气溶胶层.沙尘初期的锋前大风使边界层抬升至900m以上,浮尘向下与本地扬尘混合,使近地污染转为以粗颗粒增加为主,扬沙天气爆发,ρ(PM_(10))小时值增至920μg/m~3,退偏振比增至0.4,地面上3000m范围均有沙尘粒子分布.冷锋配合蒙古气旋是造成此次沙尘的主要天气系统,不断加深发展的高空槽和地面气旋上升气流为外蒙沙尘推进和传输提供了动力条件.     

基于增强回归树的城市PM2.5日均值变化分析:以常州为例

利用2014年12月至2015年11月常州市区6个国控监测站空气污染物浓度逐时数据,分析了PM_(2.5)浓度季节变化特征,采用增强回归树模拟分析了PM10、4种气态污染物和7个气象因子对ρ(PM_(2.5))日变化的贡献.结果表明,常州市区PM_(2.5)污染季节差异明显,冬季污染严重且持续时间长,夏季污染较轻.四季ρ(PM_(2.5))空间分布特征存在一定差异,但各季内不同监测站差异较小.增强回归树对ρ(PM_(2.5))日均值进行模拟和验证得到,训练数据的相关性为0.981,交叉验证的相关性为0.957.此外,模拟值与实测值的标准化平均偏差为1.80%,标准化平均误差为10.41%,可见模型拟合效果较好.PM10、气态污染物、气象因子和区域输送及扩散这4种影响类型对全年ρ(PM_(2.5))日均值差异的贡献率分别为23.4%、28%、36.2%和12.6%,表明在对ρ(PM_(2.5))日均值差异的影响上,气象因子二次形成一次源区域输送及扩散.在对ρ(PM_(2.5))日均值差异贡献率大于5%的因子中,ρ(PM_(2.5))日均值与PM10、相对湿度、CO和O3正相关,与温度、SO2和混合层高度负相关,与大气压和NO2关系较复杂.区域输送及扩散方面,东南风向、偏西风向和偏北风向等上风向周边城市的污染物输送对常州市区PM_(2.5)污染存在较大的负面影响.     

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.     

北京大气热力和动力结构对污染物输送和扩散条件的影响

利用北京、天津、河北地区常规气象数据、PM_(2.5)浓度、激光雷达数据,铁塔数据,结合风廓线数据对2015年10月13~17日发生在北京的空气重污染过程中大气热力和动力结构进行分析.结果表明,白天热力条件转好后,边界层低层垂直方向气流由上-下运动转变为倾斜运动,同时水平方向偏南风增大,高浓度气团向北京移动,污染物输送增强,造成这种空间结构的原因主要是热力条件加强后等温面由准东-西向转变为西北-东南向,由于山地加热激发的重力波振幅在白天增强,高空水平方向输送至北京的污染物在垂直方向出现向上和向下的传输.16日白天地面PM_(2.5)浓度的快速升高,这是在PM_(2.5)存在一定垂直交换的情况下,近地面偏南风输送的作用所致,以上出现的大气污染物输送和扩散机制可以在一定程度上解释区域重污染背景下,白天混合层高度升高而近地层PM_(2.5)浓度却随之升高的现象.     

2016冬季京津冀一次持续重度霾天气过程分析

2016年12月16~21日我国京津冀地区发生了一次持续重度霾天气过程.为了进一步加深对霾的认识和提高对霾的分析预报能力,利用多种资料,对此次重度霾天气过程的环流背景和气象要素等进行了综合性分析.结果表明,此次过程持续时间长,污染强度大,影响范围广,能见度低,以外来输送为主,气溶胶主要分布在600 m以下高度,有一定的极端异常性,静稳天气指数与空气质量指数有较好的对应关系;京津冀地区高空受高压脊前的纬向环流控制,维持偏西气流,冷空气活动弱,以下沉气流为主,水汽含量较低,高空云量较少,低空有暖脊北伸,地面位于高压东南部,受均压场控制,气压梯度较小,受偏南风影响,污染物易于堆积;地面静小风,相对湿度较高,混合层高度较低,不利于污染物的水平和垂直扩散.     

南京市大气PM2.5时空分布特征与潜在源区贡献分析

对2017年南京市区7个自动空气质量监测点的PM_(2.5)质量浓度ρ(PM_(2.5))数据进行分析,采用克里金(Kringing)空间插值法、气流运动轨迹聚类、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)探讨了四季大气中ρ(PM_(2.5))的时空分布特征和潜在来源。结果显示,四季大气中ρ(PM_(2.5))均值由高到低依次为冬季(65. 54μg/m~3)、春季(41. 70μg/m~3)、秋季(35. 18μg/m~3)和夏季(23. 56μg/m~3),秦淮区四季大气中ρ(PM_(2.5))均最高。春季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受黄海海岸和北方大陆性输送气流的影响,来自黄海方向的气流轨迹2贡献比例达51. 65%,对应的ρ(PM_(2.5))为50. 91μg/m~3;夏季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受江苏、东部海洋和南部沿海城市输送气流的影响,其中源自江苏的气流轨迹1对南京大气PM_(2.5)贡献比例最大(33. 64%),气流轨迹对应的ρ(PM_(2.5))为35μg/m~3;秋季南京大气中ρ(PM_(2.5))易受短距离的偏北气流影响,来自山西南部,河南中部、安徽中部的气流轨迹5对应的ρ(PM_(2.5))最高,出现概率(21. 11%)和贡献比例(27. 81%)均较高;冬季南京大气中ρ(PM_(2.5))主要受北方大陆性输送气流影响,来自俄罗斯、蒙古国东部、河北北部、北京、天津、山东中部的长距离气流轨迹4对应的ρ(PM_(2.5))最高,达109. 8μg/m~3,其贡献比例为26. 86%。PSCF和CWT分析发现,安徽、山东、浙江与江苏交界和黄海海岸是影响南京市空气质量的主要潜在源区,此外,湖北、北京、天津以及渤海海岸也是南京大气PM_(2.5)的潜在源区。     

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.     

上海典型持续性PM2.5重度污染的数值模拟

本研究针对2013年1月23~24日的上海PM_(2.5)持续重污染过程,采用WRF-Chem大气化学模式以及PM_(2.5)质量浓度、能见度、气象要素等地面实测资料相结合的方式,揭示了造成上海冬季PM_(2.5)持续性重污染的一类"天气学必要成因",即一次弱冷空气活动过程导致了两种不利污染天气条件——"弱气压场(静稳形势)"和"弱冷空气扩散(输送形势)",两者先后影响上海造成PM_(2.5)浓度持续上升.主要过程如下:首先弱冷空气影响之前,上海处在不利的局地气象扩散条件下,受弱气压场控制10 h后本地PM_(2.5)质量浓度达到重度污染水平,之后夜间稳定边界层(地面静风和低层逆温)使得PM_(2.5)重度污染维持了7h,期间PM_(2.5)平均质量浓度为172.4μg·m~(-3).后期弱冷空气影响上海,虽然改善了局地扩散条件但是同时产生了明显的周边污染物输送,使得本地PM_(2.5)质量浓度升高并达到峰值(280μg·m~(-3)),继续加重污染水平,期间PM_(2.5)平均质量浓度为213.6μg·m~(-3).WRF-Chem模拟结果进一步表明,整个污染过程周边区域输送对上海PM_(2.5)平均贡献率为23%,其中两个阶段周边区域输送的平均贡献率分别为17.2%和32.2%,可见在不同的污染天气条件下周边污染源的贡献存在显著差异,因此可以根据对污染天气类型的预判制定应急减排方案.     

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。     

沈阳市冬季一次严重污染天气过程成因分析

为探讨沈阳市冬季重污染天气的初步成因。以2013年1月11日~16日沈阳市发生的一次严重污染天气为例,利用中国气象局的MICAPS系统和美国的HYSPLT模式,从污染形成的天气背景、污染物扩散受地形的影响情况以及外来污染物输送的气流轨迹等几方面综合分析,从而探讨此次严重污染过程的成因:长白山小高压和西部倒槽双重系统的控制下,地面吹东北风,风速较小,湿度大,不利于污染物的水平扩散;有较强接地逆温存在时,不利于污染物的垂直扩散,导致近地面污染物累积;受来自于北部和东北部低层气流的影响,将内蒙古、辽宁东北部的污染物携带到沈阳地区汇聚。     

南京市一次持续性霾天气的多元分析

利用环保部的常规观测资料、WunderGround的地面观测资料和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)的NCEP/NCAR的再分析资料,从PM2.5、环流形势、水汽条件、热力层结、垂直运动和温度平流等几个方面对2013年12月3-9日南京市的一次大范围持续性霾过程进行了分析。结果表明:稳定的环流形势,较低的风速是维持霾天气的重要因素;相对湿度的近地层直减率越高,近地层空气越潮湿越容易导致霾的发生;垂直上升运动减弱会抑制颗粒物向上扩散;温度平流较小、逆温层和均温层均利于近地面污染物的积累。后向轨迹模拟显示,此次霾过程,除了南京本地的污染源导致的污染物浓度上升外,北方冬季供暖产生的污染物的长距离输送也是本次南京市的霾天气形成的原因之一。     

雾和霾对北京地区大气能见度影响对比分析

年10月8日—12月7日,在北京城区对ρ(BC)(BC为黑碳)、ρ(PM_2.5)、大气能见度和气象要素进行连续观测,利用该资料分析雾和霾对大气能见度下降的影响. 结果表明:观测期间大气能见度为0.6～26.7 km,其中40%以上的时间大气能见度不足5 km,ρ(PM_2.5)和ρ(BC)小时平均值最高分别达416.0和17.87 μg/m3. 大气能见度小于5 km且持续时间超过24 h的过程出现5次,过程1~5持续的时间分别为84、79、70、35和66 h. 过程1和2主要由霾导致,大气RH(相对湿度)小,持续时间长;过程3和5则均由雾引起,大气能见度平均值分别仅为1.70和1.99 km. 尽管过程4持续时间最短,但是由于存在低层逆温的大气层结,并且地面风速<1 m/s,导致颗粒物在水平和垂直方向的扩散均受到抑制,加之大气平均RH达到90.8%,形成雾霾复合影响,造成颗粒物污染程度超过其余4个过程,ρ(PM_2.5)和ρ(BC)平均值分别达到192.1和10.15 μg/m3.      

天津地区海风对大气污染物浓度的影响

采用污染物浓度监测数据、气象数据和大气化学模式WRF-CHEM分析天津地区海风对大气污染物浓度的影响.结果表明:天津地区东部沿海的空气质量优于西部内陆及城市中心.在天津地区污染天气高发的秋冬季,海风对污染物浓度起到了稀释作用,所以海风有利于天津地区大气污染的缓解,并且对城郊污染物浓度的影响相对较大,弱气压场形势下有海风存在相对于无海风时PM_(2.5)、PM_10和O3的日均浓度减幅分别为14.4μg/m~3,22.9μg/m~3和8.9μg/m~3.2015年1月4日海风过程的实例分析表明海风锋可将沿海的部分大气污染物输送至所经过的内陆地区,所以处于海风锋前的地区污染物浓度存在短暂的小幅上升,移至海风锋后部后污染物浓度呈下降趋势,市区的PM_(2.5)小时浓度由342μg/m~3上升为399μg/m~3,而后再呈下降趋势,降至160μg/m~3左右.海风有利于天津地区大气污染物的扩散,既将污染物向海风的下游方向输送,又增强了污染物的垂直扩散能力.此次过程影响范围较广,使得天津地区的大气污染得到了缓解,但并没有使大气污染物消散.     

广州城区近地面层大气污染物垂直分布特征

为更好地了解广州城区近地面层大气污染物的扩散与输送过程,利用广州塔4层大气污染物垂直梯度观测平台(高度分别为地面、118、168和488 m)于2014年1月—2015年12月对多种大气污染物进行连续观测,分析了广州城区近地面层大气污染物的垂直分布特征.结果表明:①ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁)、ρ(NO₂)和ρ(NO)随高度的上升而降低,其中ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)在低层(地面点位)—高层(488 m点位)的递减率分别为35%、30%和26%,ρ(NO₂)和ρ(NO)分别为75%和84%;ρ(O₃)随高度上升而增加,其低层—高层的增长率为135%;ρ(SO₂)和ρ(CO)则随高度上升先增后减.②除ρ(O₃)外,其余污染物浓度均符合“冬强夏弱”的季节特征,ρ(O₃)则在夏秋季较高,春冬季较低.冬季ρ(PM₁₀)、ρ(PM_2.5)、ρ(NO₂)和ρ(NO)高、低层间差异为全年各季最大,分别为38.6、18.5、49.4和31.9 μg/m3.③各污染物小时浓度日变化特征均不同程度地受混合层发展过程的影响,各高度污染物浓度在一天中混合层高度最高的时段(12:00—17:00)最接近,而在其余时段分层较明显.除O₃外,其余污染物质量浓度在中、低层大致呈早晚双峰分布,而在高层大致呈单峰分布.ρ(O₃)则在各层均保持单峰分布,峰值一致出现在14:00.④对一次典型污染过程分析发现,不同高度的ρ(PM_2.5)和ρ(NO₂)最大差值分别可达183.0和148.0 μg/m3,ρ(PM_2.5)显著地受到本地近地面污染源的影响,污染物高浓度区域主要集中在488 m以下.      

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.     

基于多源资料天津一次雾-霾过程的边界层特征

为探究雾-霾过程的边界层特征,选取天津市2019年12月7~10日一次严重的雾-霾典型过程,采用常规自动气象站资料、环境小时浓度资料、以及微波辐射计、风廓线雷达、气溶胶激光雷达等多种观测资料及WRF-Chem源追踪方法对此次污染过程进行综合分析. 结果表明,此次雾-霾过程可明显分为雾生成、雾与霾交替、霾、霾消散等4个阶段;雾-霾天气与大气温度层结密切相关,伴随着逆温生成,相对湿度和液态水含量最大增长速率分别达13.44%/h和0.013g/(m³·h),呈爆发性增长,相对湿度快速增至92%,微波辐射资料可较好预报雾的生成;雾与霾交替出现阶段雾天气改变了边界层结构,雾层内大气呈中性状态,相对有利于污染物在雾区内扩散,PM_2.5高浓度主要出现在边界层400m以下,雾顶持续逆温抑制了污染物向上层大气扩散,造成雾区内污染物浓度加重,地面PM_2.5质量浓度为135~223μg/m³,维持中度-重度污染;雾-霾天气与垂直风场有较好的对应关系,雾与霾交替出现阶段存在低风速和较大风速(西南风带来充沛水汽)两种有利于雾维持的情况,雾顶逆温层以上风速为6~12m/s,雾层内为1~2m/s,雾的存在不利于近地面空气质量的改善;此次雾-霾过程天津本地源排放贡献为36.1%,区域输送贡献为63.9%,整个过程表现出明显的区域输送特征.     

南京冬季一次重霾污染事件PM2.5区域传输收支分析

利用WRF-Chem模式对2015年12月21—23日南京一次重霾污染过程进行模拟.基于合理的模拟评估,采用大气传输通量计算法,着重分析了此次霾污染过程中模拟的南京地区PM_(2.5)的传输收支特征,以及周边地区大气污染物传输对南京市PM_(2.5)变化的贡献.结果表明,此次霾污染过程中,本地源与外来源区域传输共同影响着南京市的空气质量.PM_(2.5)的跨区域传输是此次重霾污染发生和消亡的重要因素.在霾污染事件的形成维持阶段,南京地区是作为周边地区PM_(2.5)的接收区,大气污染物主要由南京的西边界输入,大气污染物的外源输入是南京PM_(2.5)污染的主要贡献来源,占南京PM_(2.5)污染的84%.在霾污染事件的消亡阶段,南京地区则是作为周边地区PM_(2.5)的源,大气污染物主要由南京的东边界持续向外输出.     

珠三角干季海陆风特征及其对空气质量影响的观测

通过2004年10月在珠江三角洲（以下简称“珠三角”）开展大气边界层观测试验得到的垂直风温资料和逐时PM_2.5浓度资料,利用局地环流指数（RF）等方法研究了珠三角海陆风特征及其对空气质量的影响.结果表明：局地环流指数是表征局地大气输送能力的有效指标;冷暖气团对峙导致珠三角污染日背景风场较弱,沿海海陆风活动活跃,空气质量指数与RF系数相关性颇高,珠三角沿海100~400m处RF系数值主要分布在0.5~0.8之间;在海陆风影响下低层风场的有效输送能力较弱,不利于污染物的输送扩散.而随着冷空气全面控制珠三角,垂直风场RF系数值高达0.9以上,海陆风难以发展,风场输送能力强,能够持续的将污染物输送出去.观测发现沿海观测点试验期间海陆风发生频率约为47.8%,其中72.7%的海陆风日出现了污染天气,海陆风日地面风向呈现出明显的随时间顺时针偏转特征,海风约从16：00时开始出现,并在20：00达到最大影响高度约为600~800m.夜间海风将污染物输送回内陆观测点,导致内陆PM_2.5浓度在19：00~21：00时出现浓度峰值,呈现出明显的双峰结构.     

传输指数在合肥市重污染过程中的应用分析

利用潜在源区贡献法计算了合肥市2015年冬季传输指数,并基于传输指数和PM_(2.5)浓度将合肥市的重污染过程划分为3类,同时对各类重污染过程进行气象成因分析.结果表明:污染物传输型重污染过程的传输指数明显增大且PM_(2.5)浓度急剧增大;污染物积累型重污染过程的传输指数无明显增大且PM_(2.5)浓度逐渐增大;污染物暴发性排放型重污染过程的传输指数无明显增大但PM_(2.5)浓度急剧增大.污染物传输型重污染过程主要是高压南下迫使北方重污染气团输送引起的;污染物积累型重污染过程主要是静稳的天气形势导致污染物堆积造成的;污染物爆发性排放型重污染过程是由污染物暴发性排放而无法及时扩散引起的.     

福建沿海城市霾天气特征

利用2006年1月—2010年12月福建省沿海6个城市的能见度、相对湿度、降水、天气形势和大气污染物资料,对霾天气时空变化特征、霾与天气形势的关系进行了分析. 结果表明:宁德市每年霾日数最少,为12～26 d;漳州市霾日数最多,为74～118 d;而福州、厦门和泉州三市的霾日数相近.6个城市霾天气主要出现在12月—次年6月,7—11月霾的出现率极低且均以轻微霾为主,所占比例在85.5%以上;持续时间短暂的霾较多,半天和全天的霾较少. 在暖区辐合、高空槽和变性冷高压3种天气形势下霾出现频率均较高,分别达到21.2%～49.5%、9.1%～42.3%、6.1%～47.5%. ρ(PM₁₀)与能见度的相关系数最高,为-0.44~-0.33,并且各城市霾天气下的ρ(PM₁₀)均明显高于非霾天气;ρ(SO₂)除莆田市外,ρ(NO₂)除漳州市外,其他城市ρ(SO₂)和ρ(NO₂)均为霾天气高于非霾天气.