城市小区气象条件与污染扩散精细预报研究

从城市小区气象条件与污染扩散精细预报的科研需求和城市大气环境应急响应的应用需求出发,利用新一代全球/区域同化预报系统、城市小区尺度气象和污染扩散模式以及城市尺度污染扩散模式,对城市小区气象条件与污染扩散进行了精细预报试验,并进一步研究了城市小区尺度气象和污染扩散的精细模拟对城市尺度污染扩散模拟的影响.初步建立了城市小区气象条件与污染扩散精细预报方法,即:气象部分由全球到小区逐级单向嵌套、污染部分由小区到城市逐级单向嵌套的方法.预报试验结果表明,这种方法是合理可行的.小区尺度精细模拟对城市尺度污染扩散模拟的影响较大,但其模拟效果还有待利用观测资料进一步验证.     

环境空气动力学

X169 200400685 城市街区污染散布的数值模拟与风洞实验的比较分析/蒋维楣(南京大学大气科学系)…∥环境科学学报/中科院生态环境研究中心.-2003,23 (5).-652-656 环图X-9 将专门设计的一项中性层结条件下风洞的污染物浓度测量实验,与已建城市小区尺度模式在相同条件下的污染扩散模拟结果进行了比较分析。分析了该模式流场模拟的有效性。结果表     

城市小区气象与污染扩散数值模式建立的研究

建立了一个城市小区尺度模式。该模式为三维非静力高分辨，取κ-ε湍流闭合方案。除考虑空气动力学作用外，引入了作为城市特征的街区建筑物布局及其高度、朝向和对短波辐射的遮蔽以及不同地表利用类型等特征影响，用强迫-恢复法计算地面温度，同时加入了污染物平流扩散方程。模式经专门布置的实测资料验证并用其模拟了北京一个小区中的气象条件和污染物扩散特征。结果表明：模式能够较合理的地反映由于建筑物遮蔽造成的温度差异以及不同下垫面上的温度变化；能够较好地模拟实际气象条件下的气象要素场特征和不同建筑物布局和土地利用类型的气象要素场特征，风场与观测比较一致；NOx浓度的模拟基本上反映了小区整体污染物浓度的变化趋势和特征，与观测值有一定的可比性；模式对不同城市小区可有良好的模拟能力。     

新疆天山北坡低层大气稀释扩散能力的季节性差异和量化研究

随着我国重点区域空气质量水平的整体改善,新疆天山北坡的污染问题日显突出. 为了探究当地低层大气稀释扩散能力的季节性差异及其对污染的影响,综合运用多种观测资料,对PM_2.5污染和气象条件的季节性差异及二者之间的联系进行了系统分析,并利用区域空气质量模型开展数值试验,对低层大气稀释扩散能力进行了量化. 结果表明:①天山北坡主要城市冬季(12月—翌年1月)和春夏季(5—8月)PM_2.5浓度最大可相差10.8倍. 对环流形势、地面气象要素、下垫面和低层大气层结等气象条件分析发现,低层大气稀释扩散能力是造成PM_2.5浓度差异较大的首要外因. ②天山北坡主要城市春夏季的低层大气稀释扩散能力远高于冬季,最高为冬季的4.9倍;稀释扩散能力的逐月变化表明,稀释扩散能力最强和最弱月份最大相差5.6倍. 而同处北方的京津冀地区,春夏季与冬季最大相差2.0倍. 研究显示,合理利用低层大气稀释扩散能力的季节性差异,施行系统性的错峰生产,竭力减少冬季大气污染物排放,将是改善天山北坡城市空气质量的有效途径.      

典型城市大气重污染风险温度阈值研究

气温不仅影响大气污染物排放,同时还影响着大气扩散能力。文章利用哈尔滨、乌鲁木齐、北京、兰州、成都、南京和广州7座城市2000-2013年API资料、2013-2018年AQI资料以及同期地面常规气象观测资料和探空资料,通过拟合2016之前上述7城市各自日均气温与API、AQI及5种污染物(PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO)浓度间的关系,探寻不同城市的大气重污染对应的温度阈值及其分布特征,并用2017-2018年的AQI资料检验该温度阈值对大气重污染事件的捕获能力。研究结果表明:就同一城市而言,存在一个使API、AQI和5种污染物浓度均达到最大的气温临界值,由此提出了大气重污染风险温度阈值(THP)的概念,哈尔滨、乌鲁木齐、北京、兰州、成都、南京和广州7座城市的THP依次为-15.8、-12.4、-1.5、-3.4、8.0、6.8和17.1℃。同时还发现当气温位于THP及其附近时,对应当地多为静稳天气(混合层厚度和通风系数均最小),呈现出最不利于大气污染物扩散的气象条件,进而易造成大气重污染甚至是污染事件的发生。由此可见,THP是边界层大气静稳特征的一个缩影,能较好地反映大气重污染潜势,7座城市THP捕获重污染事件的百分比整体在50%以上。该研究为上述7座城市的大气污染潜势预报及污染防控探寻了一个新的更简洁明了的重要污染气象参数,也为其它城市开展类似研究提供了借鉴参考。     

基于气象条件指数的我国重点区域PM2.5和臭氧复合污染气象影响评估

气象条件变化对复合污染的发生发展起重要作用,基于PM_2.5和O₃不同的污染形成机制,利用污染气象长期观测数据,分别采用统计运算和深度学习方法,构建了PM_2.5和O₃气象条件指数,形成以气象条件指数开展区域大气复合污染气象特征和影响贡献的研究方法,并对剔除区域气象差异影响的污染分布与变化进行了量化分析.结果表明,2021年夏季我国中东部重点区域污染气象条件整体上呈北差南优(指数：“2+26”城市>苏皖鲁豫交界>长三角地区),6月最差、 7月最好的分布特征,当区域内城市PM_2.5气象条件指数>30且O₃气象条件指数>100时,“双高”污染开始出现,随O₃气象条件指数增大,“双高”频率不断升高;与上年同期相比,各地区ρ(PM_2.5)受气象条件改善影响分别降低3.9、 3.3和1.4μg·m^-3,平均占到各地ρ(PM_2.5)降低的58.5%,O_...     

气象条件对河北廊坊城市空气质量的影响

气象条件是影响大气污染的重要因子.利用2013年3月—2014年2月廊坊颗粒物质量浓度监测资料、自动气象站观测资料和欧洲中期天气预报中心再分析资料,采用多种统计方法分析气象与污染的关系,量化天气形势和局地气象条件对城市颗粒物质量浓度变化的贡献.结果表明:天气形势是决定局地气象要素和城市空气质量的重要因子.当廊坊位于高压中心或高压后部时,大气层结稳定,易造成重污染;当廊坊位于高压前部(气压梯度较大)时,大气层结不稳定,易于污染物输送和扩散.利用客观天气分型结合污染物质量浓度统计分析方法,可以量化天气形势对城市空气质量的影响.在局地气象要素中,能见度与ρ(PM_2.5)、ρ(PM₁₀)相关性最高(相关系数分别为-0.75和-0.53,下同),其次依次为风速(-0.45和-0.31)、相对湿度(0.41和0.25)和温度(-0.15和-0.06).通过污染物浓度与局地风场关系分析发现,廊坊颗粒物质量浓度受天津市、河北省南部区域输送的影响明显,受北京区域输送的影响相对较弱.研究显示,气象条件可以解释廊坊ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁₀)日均值变化的56%和49%,其在冬季对颗粒物质量浓度影响最为显著,春秋季次之,夏季影响最小.      

低层大气二氧化硫浓度与气象条件的关系

城市地区低层大气中,SO_2浓度与近地层气象条件的关系十分密切,为了了解它与气象条件的关系,为污染潜势预报提供依据,1983年2月1日—6日我们在郑州市进行了为期5天的SO_2浓度和低空气象条件的平行观测,该时段处于两次冷空气活动之间,天气     

浅析气象条件对大气污染时空分布的影响

本文讨论了一些主要城市边界层污染气象条件及其与浓度分布的关系。经研究发现,城市空气污染的长期平均状况与污染系数有直接关系。风向脉动方差能够反映出湍流扩散的强度;混合层厚度及通风量对大气污染也有重要影响。     

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。     

基于地基遥感资料的厦门市污染边界层特征分析

城市大气边界层是影响城市环境气象的重要研究对象,本研究利用新型地基遥感数据针对城市颗粒物污染过程开展边界层特征分析,旨在利用风廓线雷达和微波辐射计等高时空分辨率的遥感数据探讨边界层内大气运动、温湿条件的变化与近地面污染累积的关系.结果表明:厦门地区颗粒物污染过程中,边界层内弱风层厚度较地面风速而言更能够代表边界层内扩散条件的变化,可以更好地表征和预测近地面污染的变化;在局地累积的污染过程中,边界层内存在较厚的弱风层,同时2 km以下的风场有明显的风向转变特征,导致边界层内不存在有效的传输和扩散,另外,污染时边界层垂直温差可以在一定程度上反映干季的垂直扩散条件,0～3 km温差与PM_(2.5)浓度有着密切的联系;冷空气过程有将上游污染物向本地区输送的可能,城市边界层在东北大风的条件下伴随着显著的垂直下沉运动,有利于上空污染向下扩散.多源地基遥感数据联合分析能够进一步解释城市边界层内气象条件对于城市大气污染变化的影响,集合各设备的探测优势开展城市宜居和污染气象条件研究具有较高的科学性和可行性.     

耦合观测数据-模型计算-案例分析的臭氧综合预报方法

当前臭氧模式预报和统计预报的技术难以满足不同地域精细化环境管理需求,亟需构建稳定性高、实用性强的本地化臭氧预报方法. 本研究通过构建臭氧预报工作流程并明确臭氧预报流程中相关技术参数和要求,以陕西省及其省会城市—西安市为例分析历史气象和环境空气质量数据,获取陕西省臭氧污染规律以及西安市不同气象条件下臭氧等级分布规律和典型案例预报要点,确立人工订正经验技术集的方法,明确案例库构建、会商和预报回顾机制的相关要求,旨为臭氧预报模式的本地化提供科学的技术路线. 结果表明:通过臭氧预报效果评估与结果择优、人工订正、预报会商及预报结果回顾所组成的臭氧业务化预报工作流程具备切实可行性;此外,陕西省臭氧浓度与相对湿度、气压和风速均呈显著负相关,与温度呈显著正相关,臭氧预报时应重点关注日均温度大于28 ℃、日最大温度大于34 ℃、相对湿度小于57%、气压低于959 hPa、风速小于2.3 m/s的气象条件下的臭氧等级.      

沧州市空气质量预报统计模式探讨

环境空气污染与气象条件密切相关，污染物在大气中输送、扩散、沉降无不依赖于各种气象务件，气象要素的变化决定大气过程的性质和强度，也直接影响空气质最的好坏。通过统计方法掌握污染物浓度变化和气象因子变化的规律，进而找到其相关性。并可以此为基础建立适用于本地区的空气质量预报模式。本以此为基础，结合沧州市环境空气污染的特点对空气质量预报的统计模式进行初步探讨。     

大气自净能力指数的气候特征与应用研究

为了定量地评估污染气象条件对空气污染的作用并实现对空气污染潜势的预报,本文在城市大气污染数值预报系统（CAPPS）预报原理的基础上,定义了大气自净能力指数,并分别给出了采用气象站观测资料和通过数值模拟计算大气自净能力指数的方法.基于气象站观测资料的全国大气自净能力指数分析计算表明,全国大气自净能力最差的地区分布在四川盆地和新疆塔里木盆地,大气自净能力最强的地区分布在青藏高原、蒙古高原、云贵高原、以及东北平原和三江平原、山东半岛和海南岛;1961~2017年,京津冀、长三角和珠三角地区的大气自净能力指数呈下降的变化趋势,全年低自净能力日数呈上升的变化趋势.采用大气自净能力指数评估2014年北京APEC会议期间大气污染防控效果,表明在11月8~10日极端不利扩散气象条件发生时,减排措施使北京市空气质量AQI平均降低77%,使京津冀平原地区11个城市的空气质量AQI平均降低37%.基于国家气候中心月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报产品和中尺度模式（WRF）,建立了可以预测全国未来40d逐日大气自净能力指数的延伸期-月尺度大气污染潜势预测系统,回报实验表明,在大多数情况下可以提前15d预报出大气重污染过程;月尺度的大气重污染过程预报效果更大程度上取决于月动力延伸气候预测模式（DERF2.0）的预报准确率.     

基于WRF-Chem模式的华东区域PM_(2.5)预报及偏差原因

介绍了基于WRF-Chem在线区域化学/传输模式和INTEX-B与MEIC人为源排放清单建立的华东区域大气环境数值预报业务系统,并利用PM_(2.5)监测数据评估了该系统在2013年11月1日~2014年1月31日和2014年11月1日~2015年1月31日2个细颗粒物高浓度阶段的业务预报效果.结果表明,华东区域大气环境数值预报业务系统具有较好的预报效果:2个阶段和3个时效(24,48,72h)的效果基本相当,不同阶段和预报时效的相关系数基本在0.7以上;各城市的相关系数基本在0.5以上,约1/2城市的平均预报偏差在25%以内,污染预报的CSI/TS评分达到0.55.预报效果呈现出一定的区域性特征,华东中北部相关系数较高,北部的偏差中值和均方根误差较大;不同城市之间的表现呈现出明显的差异.分类检验和重点城市检验的结果都显示,预报效果随污染程度加重而降低.数值预报多数较观测偏低,约3/4呈现负偏差,平均偏低20%~30%.气象-污染的双向反馈作用的不足可能是引起重污染预报效果下降的主要原因,人为源清单的不确定性也影响了其准确性的提升,因此还需要进一步提升该系统对高PM_(2.5)污染的预报能力.     

我国城市O3污染的数值预报试验研究

为在我国开展城市O₃污染预报,新近发展了一个O₃污染数值预报模式系统.它由物理、生态过程模式(包括污染源模型,下垫面参数化模型,中尺度-α气象模式,中尺度-β气象模式,湍流统计量参数化模式和干湿沉积模式)和高分辨O₃化学模式(HROM)组成.用该系统对重庆、广州和济南市的O₃污染作了24 h实际预报试验,结果表明:预报与实测O₃质量浓度之间有相当好的一致性,API指数平均预报准确率超过85%;城市O₃质量浓度表现出明显的日变化、空间分布的非均匀性和地区差异;NO₂是O₃的一个重要前体污染物,它们之间呈好的负相关.      

银川市一次连续PM2.5重污染天气特征分析及长期预报方法研究

利用同期多源观测资料,对2020年1月银川市持续重污染天气过程中的气象条件、扩散特征及前期环流指数特征进行了综合分析。结果表明：2020年1月持续重污染天气过程是实行新标准以来仅次于2013年1月的PM_2.5超标的重污染天气,具有持续时间长、污染等级高的特点;2020年1月气温异常偏高、风速偏小、相对湿度偏大,天气系统稳定少动且持续时间长,是造成PM_2.5异常超标的主要原因之一;1月PM_2.5月浓度值同850 hPa东太平洋信风指数、北太平洋副高北界位置指数等前期环流特征因子具有较好的相关性,建立的银川市1月PM_2.5月浓度预测模型,可提前30 d作出预报且预报结果与实际一致,可为重污染天气预警工作提供参考。     

呼和浩特市空气污染潜势预报方法研究

利用1995～1997和2000年资料，统计分析了呼市边界层气象条件和影响呼市地区的天气系统，寻找出了城市污染与天气的关系，据此研究制定了有利和不利于污染物扩散的天气形势和气象要素指标，给出了不同污染物的空气质量等级判据，从而建立了呼市污染潜势预报方法。     

珠江三角洲地区城市群发展对局地大气污染物扩散的影响

为探讨城市群发展对局地气象环境和污染物输送的影响,以珠江三角洲不同时期的下垫面为例,选取有利于和不利于污染扩散的较典型的气象条件,采用数值模拟手段,模拟并分析比较该地区城市群的形成与发展对城市气象环境、污染物分布、城市间污染物输送的影响.结果表明,重污染气象条件下出现长时间逆温现象,凌晨3 :0 0到6:0 0间逆温最强,强度约为2 1℃·hm- 1 ,逆温层厚度达3 0 0m .城市群的发展使得城市夜间的逆温强度增强,逆温持续时间增长;城市群的发展使得城市地区风速减小,重污染气象条件下广州小风区面积约增加2 8% ,佛山约增加45 2 % ,轻污染气象条件下增加较小;重污染气象条件时广州和佛山二氧化硫浓度一般大于45 μg·m- 3,城市群的发展使污染物扩散范围变小,对本地贡献率增大,对其它地区的贡献率减小;地区间氮氧化物和二氧化硫的输送基本量级为10 0 t·d- 1 到数10 1 t·d- 1 ,城市群的发展使污染物不易向外输送,在重污染气象条件时广州二氧化硫输出量由5 1 3 7t·d- 1 减小为42 81t·d- 1 .     

2020年12月底广东大气污染过程与攻坚成效分析

近年来,广东省每年12月PM_2.5超标城次数大幅度下降,NO₂超标情况反复,臭氧超标城次数波动上升,凸显出在全球变暖背景下,广东冬季污染态势已从以 PM_2.5为主向以 O₃为主转变。2020 年 12 月底广东省的大面积大气复合污染主要是由近地面风速较弱、太阳辐射相对较强等不利于扩散与有利臭氧生成的气象条件,以及年底生产活动活跃,大气污染物排放量相对较大等原因造成。主要污染城市位于广东省中部,但受污染区域输送的影响,云浮等周边排放相对少的城市也出现了臭氧超标情况。自12月26日启动百小时应急行动以来,27-29日实际超标13城次,比预测污染城次数减少了约66%,广东形成了有效的大气复合污染应对模式,提升了AQI达标率,保证了全年大气质量约束性指标的完成。