珠江三角洲秋季典型气溶胶污染的过程分析

为了解大气中各物理和化学过程对气溶胶浓度的贡献情况,利用Models-3/CMAQ模式系统对珠江三角洲(以下简称珠三角)秋季典型气溶胶污染进行研究.模拟时间是2012年10月,期间珠三角主要受高压系统的控制,在17日冷锋过境前后高压天气形势发生转变,风向从东北风转为偏东风.结果表明,珠三角秋季PM2.5浓度呈现西高东低的水平分布特征,随着高度的上升浓度高值中心也向西南方向偏移;受大气边界层高度的影响,陆地上PM2.5输送高度呈现白天高夜晚低的变化特征;过程分析结果表明源排放,水平输送和垂直输送是影响近地面PM2.5浓度变化的主要过程;本地污染物排放是城市中心(广州站)PM2.5浓度升高的主要原因,而在下风向位置(江门站)外来污染物的水平输送过程是PM2.5的最主要来源.     

京津冀地区冬半年空气污染天气分型研究

利用ERA-Interim再分析资料,采用PCT方法,对2013~2015年冬半年京津冀地区海平面气压场进行了客观分型;利用同期空气污染资料和常规气象观测资料,分析了不同天气类型下京津冀地区空气污染和气象要素特征,并选取典型重污染月份,分析了京津冀地区重污染天气过程特征及形成原因.结果表明,京津冀地区天气形势可分为9种类型,包括高压前部和高压南部等不易污染天气类型,以及高压场、高压后部、鞍型场和冷锋前部等污染天气类型;污染天气类型多表现为高湿小风,稳定能量大,最大混合层厚度低,不利于污染物扩散,各城市AQI均值多在150以上;2014年2月两次重污染过程均发生在连续多日维持高压场等污染天气型的情况下;污染过程期间高压系统演变引起北部偏北风增大,抑制了北部城市空气污染持续加重的趋势,而偏南风输送使得北部城市污染物浓度迅速升高.     

2014年海口市大气污染物演变特征及典型污染个例分析

主要分析了2014年海口市逐日的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物的演变特征,同时,结合卫星遥感和轨迹模式等资料和方法对1次典型污染个例进行诊断.结果表明:海口市2014年的空气质量主要以优和良为主,6 d达到轻度污染级别,1 d达到中度污染(1月5日,AQI值为158).1月污染最为严重,其中,阶段1(1-6日)和阶段3(18-23日)AQI值偏高,阶段2(7-17日)和阶段4(24-31日)偏低.1月东亚地区天气形势演变对海口市AQI值具有动力影响.AQI偏高阶段,地面高压系统位于内蒙古东部,华南低层东北风场有利于污染物向海口市输送;而在AQI偏低阶段,地面高压系统东移出海,低层偏东风场不利于污染物的输送.后向轨迹聚类分析表明,1月海口市比率最大(39%)的气流主要经过大气污染相对严重的广东珠江三角洲(珠三角)地区,有利于污染物的区域传输.污染个例分析表明,海口市污染物浓度变化与气象要素有密切关系,10 m风速较小有助于近地面的污染物在区域内累积,水平风垂直切变偏弱对天气尺度扰动的发展和大气的垂直混合不利.卫星遥感和后向轨迹分析也表明,外源输送与海口市这次大气污染事件有直接关系.     

京津冀区域典型重污染过程与反馈效应研究

以京津冀地区2014年10月5~12日一次重污染过程为例,采用飞机AMDAR数据和WRF-Chem模式,分析了大气边界层垂直结构与PM_2.5的时空演变规律,定量研究了气溶胶直接反馈效应对多种气象要素的影响.结果表明：此次重污染过程地域范围广、持续时间长、影响强度大,PM_2.5污染呈带状分布,主要受地面均压场和高空纬向环流形成稳定的大气环流背景场、垂直层风场及逆温共同影响.气溶胶直接反馈效应导致京津冀地区整个时段太阳辐射量降低39.80W/m²,气温下降0.34℃,边界层高度降低36.64m,相对湿度升高0.90%.反馈效应南部地区较北部更显著,污染日强于平均时段和清洁天,气溶胶的辐射反馈作用使得各气象要素均呈现不利于污染物扩散的趋势,造成气溶胶聚集区PM_2.5浓度进一步增加.     

青岛冬季PM2.5持续重污染天气的大气边界层特征

鲜有出现空气质量问题的北方沿海城市青岛近年来也频频出现重污染天气. 2014年1月青岛市总计出现7 d重污染天气,其中1月15-18日是持续4 d的PM_2.5重污染,其余的则分别出现在1月6日、11日和30日.为了获得气象条件对持续重污染天气发展、维持和消除的影响机制,利用激光雷达、大气稳定度仪探测数据以及地面、高空气象观测和空气质量监测数据,重点分析了1月15-18日持续重污染期间青岛市大气边界层气象要素的时间和空间特征.结果表明,2014年1月影响青岛冷空气势力弱、青岛近地面低于3 m/s的风速不利于污染物扩散,66%以上的相对湿度有利于污染物浓度增大.在污染源稳定的背景下,气象要素的差异性导致了污染物浓度时空分布的差异.在持续的弱偏北风下污染物浓度居高不下;在偏南风影响下,污染物浓度趋于下降.边界层内存在高层干冷弱北风和低层暖湿弱南风的风切变、稳定层结、低层相对湿度为70%的高湿大气以及交替出现的近地面南北风是此次重污染持续的主要原因.大气边界层高度变化对污染物浓度具有6 h左右的延迟影响;而低边界层高度、大稳定度因子,低云的存在和较高的污染物浓度之间具有较好的一致性变化趋势.当近地面温度升高、相对湿度减小以及增大的偏南风和存在弱不稳定层结时,有利于提高青岛局地大气扩散能力.      

珠三角一次重空气污染过程特征分析及数值模拟

以珠江三角州地区(珠三角)2009年11月23─29日一次重空气污染过程为例,利用常规观测资料及中尺度气象模式(MM5)、污染源排放模式(SMOKE)和空气质量模式(CMAQ)的模拟,研究此次重空气污染过程的特征. 结果表明,造成此次重污染的主要原因有:①前期高压脊带来的稳定层结和静小风条件使得大气污染物逐日累积,难以扩散;②西太平洋台风向南海附近发展移动时,其外围下沉气流导致珠三角大气污染物向低层输送并积累. 珠三角区域污染分布特征表明,广州和佛山的本地贡献明显,而肇庆等地受外地源输送的影响更为显著.      

2014年10月中国东部持续重污染天气成因分析

2014年10月5─13日中国东部发生了大范围、长时间的(雾)霾及重污染天气. 采用AQI数据分析此次大气重污染过程的时、空演变特征,并应用NCEP(美国国家环境预报中心)再分析资料以及地面、小球探空数据,分析了主要天气型演变、边界层及上空的风场、气象条件特征,以研究此次秋季重污染天气的气象成因和形成过程. 结果表明:①华北、东北是此次污染最为严重的地区,其域内各城市持续数日的污染演变可分为AQI显著上升、持续高值、下降3个阶段. ②在AQI上升阶段(10月6—8日),受大陆高压控制,东部地区出现较弱地方风场和偏南风输送风场,风速在0～2 m/s,相对湿度在22%～86%,3 000 m逆温显著利于污染物积累. ③在持续污染阶段(10月8—11日),海上高压滞留,再加上台风“凤凰”北上阻挡大陆高压影响,使东部地区出现持续4 d的偏南风、偏东风弱风场,风速在1～4 m/s,相对湿度为57%～96%,造成严重污染. ④在AQI下降阶段(10月11—12日),后续大陆高压南下,前部冷锋利于污染物清除,风速达到6 m/s,是AQI降低的主要天气背景场. 因此,持续出现的稳定天气形势是导致此次中国东部重污染天气的主要气象原因.      

北京2013年1月连续强霾过程的污染特征及成因分析

以北京市2013年1月份连续灰霾天气中10~16日的强霾污染过程为例,利用MPL-4B型IDS系列微脉冲激光雷达观测资料由Fernald算法反演得到此次污染过程中气溶胶垂直分布特性,结合地面气象条件和天气形势分析污染原因,并讨论与气溶胶地面监测数据的符合性.结果表明:此次连续强霾过程污染严重,观测时段内89.4%的时间出现霾,39.8%的污染时段达到重度霾级别,其中大气地表消光系数与PM2.5浓度变化呈显著线性相关关系,相关系数达0.95.研究过程内,大气边界层在91%的时段低于500m,平均仅为293m,低边界层抑制了污染物的有效扩散;近地面垂向各高度的消光系数持续达到1.5km-1以上,对比气溶胶退偏比发现城市上空的大气强消光为气溶胶颗粒物和大气水分共同导致;气溶胶光学厚度(AOD,532nm)较大,有83.6%的时段超过1,且受相对湿度影响较大,相对湿度偏小时段的AOD值主要为气溶胶颗粒贡献,相对湿度较大时段,细颗粒物吸湿增长导致AOD受大气水分干扰显著.连续静稳的天气形势和区域污染是导致此次强霾发生和持续的主要原因,高湿天气则加剧了灰霾状况.     

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.      

兰州市大气重污染气象成因分析

兰州市曾经是全国乃至全世界空气污染最严重的城市之一,重度空气污染特征明显.根据兰州市环境保护局公布的大气污染数据及气象局的气象观测数据,采用时间序列法和相关统计方法对兰州市2002—2011年空气污染指数(Air Pollution Index,API)大于200的大气重污染特征进行研究,并探析了其气象学成因.结果表明,静稳型重污染发生天数约占重污染发生总天数的77%,而沙尘型重污染只占23%.静稳型重污染是兰州市最主要的大气重污染类型,它往往存在PM10、SO2和NO2三种污染物同步累积的过程,持续时间长,主要发生在冬季;而沙尘型重污染持续时间短,由于外来高浓度沙尘输送的影响,PM10浓度会急剧升高,而SO2和NO2浓度则会明显下降(SO2、NO2浓度明显低于静稳型重污染),几乎都发生在春季.对它们的成因分析表明:静稳型重污染的气象学成因主要是风速小,稳定能量大,大气环境稳定度大,不利于湍流扩散,本地源污染物持续积累造成;沙尘型重污染气象学成因主要是春季气候干燥,相对湿度低,造成大风沙尘天气,给兰州市输送大量沙尘颗粒形成大气重污染.此研究结果可为兰州市大气重污染的防治提供科学依据.     

2011年10月珠江三角洲一次区域性空气污染过程特征分析

2011年10月18—25日珠江三角洲地区出现了一次区域性空气污染过程,重污染区域集中在西部,后期向中部转移,PM₁₀为首要污染物.针对本次空气污染过程的研究发现,此次珠江三角洲地区空气污染过程主要受大尺度冷高压活动的影响,一直为下沉气流所控制,500 m以下近地层风速很小,边界层高度较低,存在贴地逆温层,非常不利于污染物的输送和扩散.PM₁₀浓度与风速、能见度呈显著的负相关关系,与温度相关性不显著;且与风速和温度的相关性存在滞后性.稳定天气形势、大范围下沉气流、近地层静小风和贴地逆温是导致这次区域性空气污染过程的气象原因,PM₁₀浓度增加导致珠江三角洲能见度下降.     

2014年河北中南部两次重霾天气成因分析

利用河北省环保局环境监测站提供的污染物浓度数据及常规气象观测数据、NCEP再分析资料,结合HYSPLIT4.9后向轨迹模式,对2014年10月上旬发生在河北省的2次大范围的重霾天气特征和成因进行综合分析.结果表明,这2次重污染天气过程PM_2.5地面浓度最大值出现在邢台,为507μg/m³,水平能见度不足1km.均压场的分布和较为平稳的高空形势为2次霾天气提供了有利的气象背景.高湿,静小风以及较低的混合层高度不利于污染物扩散,是导致这两次重污染天气持续的主要原因.结合卫星火点及污染物来源分析表明,河北南部及周边省份的秸秆燃烧加重了第2次过程的污染,污染气团的输送对区域性重霾天气产生重要影响.     

河谷地形气象要素对污染物浓度的影响

气象条件对环境空气质量影响的研究是科学制订大气环境污染防控方案、及时发布重污染天气应急预警的基础.利用兰州市西固区环境空气质量监测点2015年主要污染物小时浓度监测值,分析了污染物浓度的季节性变化和日变化特征,结合同期观测的气温、风速、相对湿度和降水量等气象资料,探讨了气象要素对污染物浓度变化的影响.结果表明:①除O₃外,其他污染物质量浓度呈"冬高夏低""早晚高下午低"的变化特点,这与表征污染物扩散能力的边界层参数变化特征一致. ②ρ（O₃）春季为71.42 μg/m3,夏季为62.74 μg/m3,春季高于夏季的主要原因是春季O₃的前体物NO_x质量浓度高于夏季且春季扩散条件弱于夏季. ③除O₃外,其他污染物质量浓度与气温、风速呈负相关. ④当相对湿度 < 40%时,污染物质量浓度与相对湿度呈正相关;当相对湿度>80%时,污染物质量浓度与相对湿度呈负相关;降雨对不同污染物的清除效果不同.研究显示,河谷地形气温和风速是影响污染物扩散的重要气象因子.      

一次大范围持续性灰霾天气的形成机理分析研究

针对一次持续性灰霾天气,以处于核心污染区域的江苏省镇江市的空气污染状况为研究对象,对大气污染整体水平、各污染物的浓度状况及其相关性的分析,并结合气象参数中的风速、相对湿度、大气能见度,初步揭示此次镇江市持续性灰霾产生的主要原因是城市中汽车尾气的大量排放和持续性静稳气象条件的存在,指出当污染物排放总量超过了区域环境容量时,在适当气象条件下就会形成灰霾天气。     

银川市冬季两次典型持续大气污染过程对比分析

为了探究边界层气象要素时空分布及其变化对银川市冬季持续污染天气过程污染物质量浓度变化的影响机制,利用2016年12月1日-2017年1月31日逐时空气质量以及地面和逐日定时探空气象观测数据,根据大气污染级别和过程持续时间,选取2016年12月9-21日（简称"1211过程"）和2016年12月29日-2017年1月9日（简称"1231过程"）为研究对象,采用统计和天气诊断相结合的方法,在分析比较银川市冬季两次典型持续污染过程演变特征及其与地面气象要素关系的基础上,探讨了大气环流、边界层要素变化对银川市冬季典型污染过程的可能影响机制.结果表明:①银川市冬季两次大气污染过程持续阶段,地面均以偏东或偏南风为主,风速较小,相对湿度较大,能见度较低;在污染清除阶段,地面风向转为西北或偏北风,风速较大,相对湿度较小,能见度较高.②当冬季欧亚大陆中纬度区域500 hPa高空盛行纬向气流,850 hPa高度上银川市受反气旋环流和暖温度脊控制,并且有弱暖平流从西南部向北输送时,银川市易出现静稳型持续污染天气.③冬季银川市持续大气污染过程中,ρ（PM_2.5）与风速呈负相关（R平均值为-0.326）,与相对湿度呈正相关（R平均值为0.688）,与能见度呈显著负相关（R平均值为-0.905）,与边界层高度呈较显著负相关（R平均值为-0.575）.④银川市冬季静稳型持续污染天气主要分为弱西北和平直西风气流型两种,弱西北气流型具有近地面层逆温弱,污染物积累慢,清除快的特征;平直西风气流型具有近地面层逆温强,污染物积累快,清除慢的特征.研究显示,冬季银川市上空500 hPa高度盛行纬向气流,地面主导风向为偏东或偏南风时,随着地面相对湿度增大、近地层风速减小、大气垂直上升运动减弱、边界层高度降低,大气中ρ（PM_2.5）将迅速升高,银川市易出现以PM_2.5为首要污染物的静稳型持续污染天气.      

江西省冬季大气典型污染过程的气象成因研究

选取2019年1月江西省两次大气污染过程为研究对象,利用常规气象观测资料、美国国家环境预报中心（NCEP）再分析资料、全球资料同化系统（GDAS）气象数据和空气质量数据,分别从局地气象要素变化、地面天气形势、大气动力和热力条件及污染潜在源区等进行分析,对比两次污染过程形成机制.两次污染过程地面天气形势分别为冷锋前部型和低压倒槽型.冷锋前部型污染形成主要原因为冷空气南下在江西省减弱辐合导致上游细颗粒物输送并堆积,西北风增大细颗粒物浓度降低.低压倒槽型污染形成原因为较长时间处于高湿、小风或静风、逆温下的污染累积.对两次过程中污染较为严重的九江市进行分析,冷锋前部型九江市近地面主要受西风影响,低压倒槽型主要受东北风影响,低压倒槽型九江市风速多在2 m·s^-1以下.两次污染期间大于3 m·s^-1的风速有利于污染物清除.长时间高湿、小风（< 2 m·s^-1）及风场辐合,是低压倒槽型九江市重污染维持较长时间的重要原因.低压倒槽型大气垂直结构较冷锋前部型稳定.低压倒槽型垂直湍流弱、低层风速小于2 m·s^-1,且存在多层逆温和深厚的湿区,冷锋前部型存在明显下沉运动,逆温强度明显弱于低压倒槽.九江市PM_2.5污染潜在贡献源主要来自河南东部、山东西部和安徽西北部;低压倒槽型九江市潜在源区主要位于江西省内及与江西省接壤的湖北东南部、安徽西南部.     

CCSM4/WRF-CMAQ动力降尺度预估RCP8.5情景下京津冀地区空气质量的潜在变化

目前,针对气候变化对区域空气质量影响的研究相对较少,并且多采用统计降尺度方法对全球气候模式结果进行处理.采用WRF中尺度气象模式对CCSM4气候模式的CMIP5 RCP8.5情景预估结果进行动力降尺度处理,并为CMAQ空气质量模式提供气象场;在2012年清华大学MEIC大气污染物排放清单的基础上,选取2005年作为气候现状代表年、2049-2051年作为未来气候代表年,对京津冀地区典型月份（1月、4月、7月、10月）的气象及空气质量数值模拟结果进行对比,以此预估气候变化背景下京津冀地区空气质量潜在变化.结果表明,在排放情况不变及RCP8.5情景下,未来代表年与现状代表年相比,京津冀地区以典型月份为代表的年均气象因素整体呈现温度升高,风速、相对湿度及大气边界层高度均降低的趋势;年均大气污染物浓度整体呈现升高的趋势,其中,温度升高约0.8℃,风速降低约0.11 m/s,相对湿度降低约2%,大气边界层高度降低约8 m,ρ（PM_2.5）升高约2.4 μg/m3,ρ（SO₂）升高约1.8 μg/m3,ρ（NO_x）升高约1.0 μg/m3;此外,主要的气象条件（温度、风速、相对湿度、大气边界层高度）中,风速及大气边界层高度的降低可能是造成这些大气污染物浓度变化的主要气象因素,并且风速及大气边界层高度的降低与ρ（PM_2.5）降低的相关系数分别约为-0.44和-0.26.研究显示,气候变化会对京津冀地区造成污染物浓度升高的潜在风险,同时由于现阶段缺乏可用于空气质量模式的未来排放情景数据、在线耦合模式日臻完善,在我国气候-空气质量的研究领域亟待进行更深层次的研究.      

WRF模式最优参数化方案在不同空气质量模式的应用

精准的气象场和适用的空气质量模式是优化大气污染模拟的重要途径.为提升四川盆地冬季大气污染模拟效果,利用WRF模式25组参数化方案组合,进行气象场模拟试验,基于最优方案数据,以四川盆地某大型钢铁厂为例,分别驱动AERMOD模式和CALPUFF模式,通过研究区域4个国控站数据对模拟结果进行对比验证.结果表明,WRF模式参数化方案选取对地面风场、高空风场和地面湿度场模拟效果影响较大,对地面温度场、高空温度场和高空湿度场模拟效果影响较小,SLAB陆面过程方案、 Dudhia短波辐射方案分别与YSU、 ACM2、 BouLac和MRF边界层方案的组合,均能较好地模拟四川盆地冬季地面风场、温度场和湿度场的变化趋势,结合高空风温湿统计参数综合分析可知,第1组方案适用于达州气象场模拟,第13组和第17组方案分别适用于成都白天和夜间时段气象场模拟.CALPUFF模拟结果与监测值的相关性整体优于AERMOD,从站点角度分析,CALPUFF在国控站3号的模拟效果相较AERMOD提升较大,在国控站2号的模拟效果提升较小,从大气污染物角度分析,4个国控站CALPUFF对NO_x和PM