嘉兴市春季PM、主要污染气体和气溶胶粒径分布的周末效应

为研究嘉兴市周末与工作日主要污染物和气溶胶粒径分布变化的差异,对2015年5月南湖区城区污染气体(SO_2、NO_2、CO和O_3)、PM(PM10和PM_(2.5))和10 nm~10μm气溶胶数浓度粒径谱分布进行了观测分析.结果表明,嘉兴市SO_2、NO_2、CO和O_3存在显著的周末效应,周末白天O_3浓度低于工作日.O_3在周末峰值出现时间为14:00,比工作日晚1 h.PM_(2.5)的周末效应要比PM10明显.PM_(2.5)/PM10周末为0.7,在工作日为0.6.嘉兴市气溶胶数浓度均集中在500 nm以下,周末和工作日平均数浓度分别为16 602 cm~(-3)和23 309 cm~(-3).核模态粒子数浓度的周末效应最显著,核模态和粗模态粒子表面积浓度的周末效应最显著,积聚模态和粗模态粒子质量浓度的周末效应最显著.周末和工作日气溶胶数浓度谱分布为单峰型分布,表面积浓度谱为三峰型分布,质量浓度谱为四峰型分布.     

北京城区PM_(2.5)及主要污染气体“周末效应”和“假日效应”研究

利用2009—2012年北京城区海淀宝联站6种污染物(PM2.5、NO、NO2、O3、CO和SO2)的连续监测数据,研究了污染物浓度的周循环变化规律,以及春节、国庆节假日期间和假日前后污染物浓度变化的差异.结果表明,北京城区O3浓度存在周末高于工作日的显著"周末效应"现象,其它污染物则表现出周末低于工作日的"周末效应"现象;国庆节较长假期存在与"周末效应"相类似的"假日效应",即假日期间污染物浓度明显低于非假日期间(O3相反).而春节期间PM2.5、CO、SO2出现"反常"浓度(污染物浓度在假日期间高于非假日期间),可能与春节期间烟花爆竹燃放有关.从污染物浓度日变化特征分析,污染物浓度高峰期与人类活动高峰期时间基本一致,而污染物在周末和工作日出现的浓度差异现象也与人类活动的周循环差异现象相吻合,NO、NO2和CO的小时平均浓度在周末和工作日的最大偏差出现在08:00,分别为-19.8%、-14.9%和-13.9%,说明北京城区出现污染物浓度的周循环变化特征和日变化特征与人类活动密切相关.     

上海浦东地区气溶胶散射系数及影响因子

利用上海浦东站2008年的积分浊度计观测资料,研究超大城市工作和生活环境中气溶胶散射系数的特征及其影响因子.结果表明,人为活动对本站气溶胶的散射系数具有一定影响,工作日的散射系数明显大于休息日.在边界层演变和人为排放的共同作用下,散射系数呈现"双峰一谷"的日变化特征."周末效应"的计算结果表明,交通排放是形成早晨8～9点散射系数强峰的主要原因,而夜间20～21点的次峰则主要是混合层降低向近地面逆温转化的结果.由于周边环境不同,地面风对本站气溶胶的扩散和输送作用差异明显,导致散射系数在不同风向区间的分布差异非常显著.东风时散射系数随风速增大连续减小,其作用主要表现为扩散降低气溶胶浓度;而西风时,在某些风速区间,散射系数随风速增强而明显增大,人为活动产生的输送对本站气溶胶散射系数具有明显影响.     

江苏省大雾的变化特征及气溶胶对其影响

通过分析近50年江苏长序列大雾日数、持续时间、时空分布规律以及其成因,探讨气溶胶对大雾形成的可能机制.研究结果表明:大雾可能出现在任何时候,但在清晨和秋季出现的频率最多.它们的变化可从该区的季节环流背景特征和雾的形成机理得以解释.年代际大雾日变化大体呈现出抛物线(先升后降)分布特征,而大雾持续时间一直呈波动增长趋势,气象因素不能全部解释其变化特征.气溶胶对大雾形成和持续时间可能有重要影响,气象因素和气溶胶共同作用可解释江苏省年际大雾日变化和大雾持续的变化特征.     

安徽寿县黑碳气溶胶浓度观测分析研究

为了研究中国东部典型乡村黑碳气溶胶浓度变化特征,利用2015年11月—2018年11月安徽寿县国家观象台污染物浓度及常规气象观测数据对该地区黑碳气溶胶浓度变化特征及其影响因子进行讨论.结果表明,3年间寿县黑碳气溶胶年平均浓度逐年递减,分别为2.84、2.10和1.31μg·m~(-3).季节变化特征显示,该地区冬季观测结果最高,为3.95μg·m~(-3),是夏季的2.9倍.日变化特征显示,日最大浓度值在春、夏、秋三季通常出现在6:00—10:00,而冬季则出现在20:00.从观测结果的日变化幅度来看,冬季的日变化幅度最大,日较差为1.53μg·m~(-3),春、夏两季次之,秋季最小,为0.48μg·m~(-3).由于人为活动影响小,寿县地区黑碳气溶胶的周末效应不明显.此外,统计结果表明,风向风速对该地黑碳气溶胶浓度的影响最大,西北风天气条件下观测结果通常较高,而其余气象因子的影响相对较小.     

天津冬季相对湿度对气溶胶浓度谱分布和大气能见度的影响

于2013年1月连续在线观测天津城区气溶胶数浓度谱分布和大气能见度,并结合相关气象资料,探讨相对湿度(RH)对气溶胶浓度谱分布和大气能见度的影响.结果表明,观测期间发生了4次连续雾霾天气过程, 4次雾霾天气过程对应着气溶胶粒子数浓度的连续高值,低能见度天气系高浓度气溶胶粒子和高相对湿度协同所致;随着RH增大,PN1和PN2.5-10呈增长趋势, RH>90%后,PN1和PN2.5-10有所降低,PN1-2.5则持续增长,高RH对气粒转化和气溶胶粒子的碰并聚合作用明显;气溶胶吸湿增长因子计算表明,高RH下水汽对能见度影响很大,尤其是大雾天气下其影响甚至可能超过气溶胶粒子浓度对其的影响.     

天津冬季相对湿度对气溶胶浓度谱分布和大气能见度的影响

于2013年1月连续在线观测天津城区气溶胶数浓度谱分布和大气能见度,并结合相关气象资料,探讨相对湿度(RH)对气溶胶浓度谱分布和大气能见度的影响.结果表明,观测期间发生了4次连续雾霾天气过程,4次雾霾天气过程对应着气溶胶粒子数浓度的连续高值,低能见度天气系高浓度气溶胶粒子和高相对湿度协同所致;随着RH增大,PN1和PN2.5-10呈增长趋势,RH90%后,PN1和PN2.5-10有所降低,PN1-2.5则持续增长,高RH对气粒转化和气溶胶粒子的碰并聚合作用明显;气溶胶吸湿增长因子计算表明,高RH下水汽对能见度影响很大,尤其是大雾天气下其影响甚至可能超过气溶胶粒子浓度对其的影响.     

南京市夏季大气气溶胶新粒子生成事件分析

研究了南京市夏季大气气溶胶数浓度的基本特征和气溶胶新粒子生成事件的形成条件及其影响因子.应用宽范围颗粒粒径谱仪(WPS)和双光路差分吸收光谱仪(DOAS)对南京市2010年7月大气气溶胶数浓度谱分布和污染气体(O3、SO2和NO2)进行了观测,并结合气象要素观测数据和后向轨迹模式模拟,探讨了南京市夏季大气气溶胶新粒子生成的条件及其影响因子.结果表明,南京市夏季10～500nm气溶胶平均数浓度为1.7×104cm-3,与北美和欧洲的一些典型城市观测值相近;10～25 nm气溶胶粒子数浓度占总数浓度的比例为25%.观测期间共出现6次新粒子生成事件,通过分析发现比较稳定的风速风向、较强的太阳辐射有利于南京夏季新粒子的形成.南京夏季新粒子生成事件的相对湿度条件在50%～70%,通过后向轨迹模式模拟的结果发现偏东风或偏南风带来的海洋性洁净气团有利于新粒子的生成.南京夏季新粒子生成事件发生时,10～25 nm气溶胶数浓度与SO2的浓度呈正相关,与O3的浓度呈负相关,而与NO2的浓度相关性较差.     

淮河下游连续雾-霾及转换成因分析

利用边界层探空资料、地面气象要素及污染物资料,研究了2012年6月中上旬淮河下游一次连续多日大范围雾-霾天气的雾-霾转换过程及成因.结果表明:近地面静小风为雾-霾长时间维持提供良好动力条件,边界层中低层维持的近中性层结或逆温层结创造良好热力条件,秸秆燃烧提供凝结核条件;雾和霾过程中风速下降伴随着能见度降低,风速增大则伴随着能见度升高.中度以上霾的形成和发展都伴随着空气比湿增大,霾向雾转换过程中比湿下降.比湿越大雾-霾持续时间越长,雾前比湿越高雾中最低能见度越低.能见度与SO2浓度呈正相关( Pearson相关系数为0.42)、与PM2.5和PM10浓度呈反相关(Pearson相关系数分别为-0.49和-0.56);雾-霾过程中上风向SO2、NO2浓度高于下风向2倍左右,下风向NO和PM10浓度高于上风向1.5倍左右,出现污染物转化.     

气溶胶直接气候效应对天津气象和空气质量的影响

基于在线大气化学模式WRF/chem,发挥其在线模式的优势,假设是否考虑气溶胶直接气候效应2种情况,模拟2015年全年天津地区气象场和空气质量的演变,并与观测实况比较,定量剖析天气-气溶胶-天气-空气质量之间的相互关系.结果表明:2015年气溶胶直接气候效应导致天津地面太阳辐射下降27.42W/m~2,气温下降0.21℃,风速减少1.1%,相对湿度增加1.4%,边界层高度下降6.3%,气象条件向不利于大气污染扩散方向转变,由于上述作用的存在,2015年PM_(2.5)质量浓度增加3μg/m~3,PM_(10)增加5.5μg/m~3,SO_2增加1.2μg/m~3,同时由于气溶胶影响光化学条件导致的O_3质量浓度减少1.4μg/m~3.气溶胶直接气候效应形成天气-气溶胶-天气-气溶胶之间的循环作用并不是线性的,重污染天气显著强于清洁日和平均条件,从而导致重污染天气空气质量的进一步恶化.     

广州南沙气溶胶散射系数变化特征及影响因素分析研究

利用广州南沙气象探测基地大气成分站2011年散射系数和常规气象观测资料,分析了散射系数的变化特征及气象因子对散射系数的影响,并重点讨论了气象条件中风对散射系数的影响。结果表明：从全年散射系数平均值来看,雾霾日〉霾日〉雾日〉一般日,从季节来看,春季、夏季和秋季的雾霾日〉霾日,冬季的霾日和雾霾日消光系数接近,一年中散射系数的最大值出现在12月,最小值出现在8月。雾日和霾日的散射系数日变化呈单峰形,雾霾日呈双峰型分布,一般日没有明显日变化。散射系数同日照、湿度、气温和风速都负相关,日照、气温和湿度的相关关系最为明显。散射系数的高值出现在偏北风中,外来源的输送对南沙散射系数存在较为明显的影响。风速在小于7．5m／s时散射系数都是随着风速的增加而减小,当风速大于7．5m／s时,散射系数随风速的变化不规律。     

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.     

青海省东部农业区参考作物蒸散量的变化及对气象因子的敏感性分析

使用FAO推荐的Penman-Monteith公式计算了青海省东部农业区7个气象代表站的逐日参考作物蒸散量(ET₀),运用多窗谱方法(MTM)对青海省东部代表站的ET₀的变化周期进行了分析,同时,分析了影响ET₀的主要气象要素的变化趋势,运用基于偏导数的敏感系数法分析了生长季ET₀对气温、日照时数、相对湿度、风速的敏感性,结果表明,青海省东部农业区的7个站点有比较一致的19.23~22.22 a的周期;整个东部农业区的气温(最高温度、最低温度、平均温度)呈明显的上升趋势,日照时数、风速、相对湿度则随纬度的变化而趋势不同,北纬36°以南的两个站日照时数、风速均有增加的趋势,相对湿度则减小,以北的5个站则呈相反的变化;ET₀对日照时数最为敏感,其次是气温、相对湿度和风速;敏感系数在整个生长季随气象因子的变化而变化,日照时数敏感系数呈波动状,最大值出现在4月,最小值出现在9月,气温敏感系数呈现单峰型变化,最大值出现在7月,风速敏感系数则呈单谷型变化,最小值出现在7月。     

长江三角洲冬季一次低能见度过程的地区差异和气象条件

采用NCEP再分析资料、MICAPS地面、高空气象资料以及国家环保部空气质量监测资料,对2014年2月20~22日长江三角洲地区一次低能见度过程地区差异和气象条件进行了分析.天气形势分析表明,长三角地面处在高压的控制下,地面风速较小,使污染物积累,有利于低能见度(雾-霾)的形成和维持.根据不同区域的雾、霾分布和日变化特征,将长江三角洲地区分为3个子区域:I区为江苏大部(雾霾混合型),II区为上海及其周边(霾类型),III区为浙江大部(雾类型),该区域白天能见度较高,夜间能见度较低的特征是由湿度因子造成的.影响I区能见度变化的主要原因是:热力原因:大气对流层低层的层结稳定;湿度原因为:空气较湿润,气溶胶粒子吸湿性增长;动力原因主要是垂直方向和水平方向的大气扩散能力弱;污染因子对能见度变化的影响较小.影响II区能见度变化的主要原因是PM2.5浓度高导致的污染,热力因子、湿度因子和动力因子对能见度的变化影响很小.影响III区能见度变化的热力原因是:大气对流层低层层结稳定、近地面存在逆温;湿度原因是因为:空气较湿润,气溶胶粒子吸湿性增长;动力原因是因为边界层高度较低导致的垂直扩散能力较差.各个区域的气象因子解释方差的计算结果表明:I区湿度因子和动力因子对能见度的影响更大,III区.湿度因子对能见度的影响更大.     

沈阳一次雾霾天气颗粒物浓度及光学特征变化

利用2011年10月17～22日连续在线观测沈阳地区大气能见度、颗粒物质量浓度ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)、以及通过太阳光度计测量数据反演得到的气溶胶光学厚度、Angstrom波长指数、气溶胶粒子谱分布数据,结合相对湿度、风速、温度等气象资料,分析了2011 年秋季沈阳一次雾霾天气过程中能见度与颗粒物质量浓度及气溶胶光学特征变化.结果表明:相对温度偏高、小风天气以及颗粒物质量浓度累积是造成沈阳能见度下降、引发雾霾天气的主要因素;雾霾期间细粒子所占比例较高,ρ(PM10)、ρ(PM2.5)、ρ(PM1.0)平均值分别为138.8、103.3、94.9μg/m3,比雾霾过程前均增加约2倍左右,PM2.5/PM10和PM1.0/PM10分别为74.7%和68.6%;当RH0.90),RH >80%时, 能见度与颗粒物浓度间的相关性减弱;雾霾期间气溶胶光学厚度明显增加,雾霾前气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为0.82和0.94,雾霾期间气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数平均值分别为1.42和1.25;雾霾天气过程中,细模态粒子的峰值浓度约是雾霾前细粒子浓度的2倍,说明沈阳地区大气污染物以细粒子为主,进而影响气溶胶光学特征发生变化.     

大城市区域霾与雾的区别和灰霾天气预警信号发布

由于经济规模的迅速扩大和城市化进程的加快,都市霾现象或者是灰霾天气日趋严重,霾与雾的区分成为一个非常现实,又迫切需要解决的问题。通常在平面时已达到饱和的水汽压,对相当于球面的云雾滴来讲就是未饱和的,那样云雾滴就会蒸发;在水汽条件不变时,云雾滴由于蒸发而变小,导致它的平衡水汽压升高,则更易蒸发掉。在不饱和大气中小于数微米的云雾滴必然蒸发,而且伴随着蒸发云雾滴尺度会进一步变小,导致曲率越来越大,蒸发速率越来越快。过去错误认为凝结核可以在低相对湿度情况下产生凝结生成雾滴的观点,是忽视了粒子曲率作用的结果,将实验室大颗粒(常常达毫米量级)的吸湿性特征,延用至次微米粒子造成的。降温是达到饱和形成雾滴的即重要又主要的物理过程,云雾是低温下饱和气块的可见标志。在云雾中必然存在凝结或凝华过程,因而必然伴随着潜热释放,这就使云雾内的温度高于环境,在云雾内必然盛行微弱的上升气流,不可能是下沉气流,这些宏观过程在霾层内是不存在的,因而成为识别霾与雾的重要的宏观动力条件。在对历史资料进行统计时,在排除降水、吹雪、雪暴、沙尘暴、扬沙、浮尘、烟幕、等等视程障碍现象的情况下,通过调试相对湿度,使得雾与轻雾反映自然的年际与年代际气候波动,而霾反映由于人类活动而引起的趋势性变化,其限值大体在90%左右,与美国和英国讨论霾影响能见度的长期变化趋势的研究中使用的相对湿度限值相同,他们都去除了相对湿度>90%的资料,只研究了相对湿度<90%时的能见度变化趋势。进行相对湿度订正才能确保资料的高质量。近年来由于人类活动大气气溶胶污染日趋严重,1980年代以来大幅增加的霾日,绝大部分是由于人类活动影响的气溶胶细粒子污染造成的。依据本文和以前的研究,给出了霾与雾区分的概念模型,霾与雾观测的标准,和灰霾天气预警信号发布的标准。     

不同气象条件下的气溶胶时空分布特征

利用2012年3月20—24日的激光雷达回波数据和粒子计数器采样的气溶胶数浓度数据,分析了测点近地面及其上空的气溶胶垂直消光系数、数浓度等时空分布特征,研究了风向、风速、RH(相对湿度)对近地面气溶胶分布的影响. 结果表明:①阴霾天气气溶胶垂直消光系数在0.01～1.0之间,边界层高度在1km以下,到达边界层顶时消光系数产生突变;晴天气溶胶垂直消光系数在0.01~0.2之间,边界层高度在1.5~2.5km. ②阴霾天和晴天中近地面气溶胶数浓度变化规律一致,上午08:00左右开始增加,随温度升高呈下降态势,在傍晚达最小值后又略微增长并产生次高峰,夜间继续呈下降趋势. ③风向为东北偏东风时大气气溶胶的数浓度较大;风速增大,有利于气溶胶垂直输送和扩散,导致气溶胶数浓度减小. ④气-粒转化过程中,RH增大有利于气溶胶粒子由爱根核向积聚模态凝结. ⑤RH较小时,其与气溶胶数浓度呈正相关,而当RH增至74%时二者呈负相关.      

天津市PM10, PM2.5和PM1连续在线观测分析

利用2010年9月1日─11月30日在中国气象局天津大气边界层观测站采集的ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)数据,分析了观测期间可吸入颗粒物的统计特征,结合同期气象观测资料,分析了典型天气条件下ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)的日变化特征及与风速、风向的关系. 结果表明:观测期间,ρ(PM₁₀₎日均值有超过1/2的天数超过《国家环境空气质量标准》(GB 3095─1996)二级标准限值;ρ(PM_2.5)有63 d超过美国国家环境保护局(US EPA)1997标准限值,超标率高达76.8%;不同天气条件下,ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)日变化特征明显,三者一般在大雾或扬沙/浮尘天气条件下出现高值,有降水过程时出现低值;可吸入颗粒物以粗粒子(PM_2.5～10)和PM₁为主,PM_2.5～10,PM_1～2.5和PM₁主要分布在风速小于3 m/s,风向为225°～280°和70°～110°范围内;风速大于3 m/s时,ρ(PM_2.5～10)和ρ(PM_1～2.5)有所增加. ρ(PM₁₀₎,ρ(PM_2.5)和ρ(PM₁)未出现周末效应,但存在明显的周内变化.      

南京市两次秋季污染过程及成因分析

为探究南京秋季污染过程的特征和影响因素,利用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)传感器获得的气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth)、波长指数(Angstrom Exponent)、火点数据及CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar And Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星数据和来自NECP、MICAPS的温度、相对湿度、风向风速等常规气象要素数据,对南京2015年10月、2016年9月两次污染过程进行分析.研究结果表明:两次污染过程的AE412-470值(埃斯特朗波长指数α)均高于1,由此判断两次污染均以人为排放产生的细粒子为主.但2015年10月的AE412-470值明显低于2016年9月,说明在2015年10月污染过程中粗粒子所占比重高于2016年9月.结合对后向轨迹的分析发现,南京地区2015年10月污染天气的发生还受长距离输送的影响,污染源主要为来自内蒙古、山西等地的污染型沙尘粒子.研究还发现,较高的相对湿度、较低的地表风速、低混合层高度及贴地逆温等气象条件会导致污染物难以扩散稀释而累积在南京地区,造成该区域在秋季出现较严重的污染天气.