福州市PM2.5污染过程中大气边界层和区域传输研究

以福建省会福州市2013年1月空气质量变化为对象,分析大气边界层变化和周边区域污染物传输对福州市大气颗粒物PM2.5的影响.利用福州市2013年1月逐日地面和探空观测资料以及NCEP提供的2013年1月FNL分析资料,通过大气边界层要素与PM2.5浓度之间的相关性,对PM2.5污染过程的大气边界层特征进行分析;同时采用HYSPLIT后向轨迹模拟及区域风场相关矢分析对影响福州雾霾的污染物区域传输路径进行探讨.结果表明:地面气温与PM2.5浓度呈正相关,地面风速与PM2.5浓度呈负相关,近地面边界层条件有利于霾颗粒物的形成和累积.但不同于我国东部主要污染源区霾污染过程中存在大气边界层逆温,福州PM2.5污染过程中并未出现大气边界层逆温结构,这一边界层结构的垂直混合可有利于区域传输的污染物从上层大气到达近地面从而加重福州霾污染,福州是华东地区一个PM2.5污染物的主要接受区,PM2.5污染物主要以外源输送为主.2013年1月份福州市清洁日近地面风向为海洋吹向大陆的东南风,霾污染日则为大陆吹向海洋的偏北风,PM2.5污染物主要从长三角地区、苏北以及安徽河南一带通过东北和西北方向的传输路径影响福州的空气质量.     

常州市可吸入颗粒物PM10极值分析

通过常州市气象资料分析,发现24 h前半段内维持降水,且24 h降水量在10 mm以上,对PM10有明显的净化作用.冬半年,晴朗夜间到次日上午,出现微风(风速1～2 m·s-1)、逆温和大雾天气持续稳定约12 h,使城市排放的大气污染物不能扩散,积聚在近地层,是PM10年最大值产生的主要原因.同时,对城市近地面二氧化硫、二氧化氮质量浓度值也引起明显的增大作用.     

乌鲁木齐市重污染期间PM_(2.5)污染特征与来源解析

目前有关我国城市大气重污染期间PM2.5污染特征及其来源的研究较少,为深入了解典型城市大气重污染期间PM2.5的污染特征与来源构成,于2013年1月19—30日在乌鲁木齐市采集PM2.5样品,并依据相关划分标准,确定1月19—28日为重污染天气.分析了重污染天气下ρ(PM2.5)及主要化学组成(包括水溶性离子、无机元素和碳组分),运用统计学方法研究了重污染期间PM2.5的污染特征,并且采用富集因子法和CMB受体模型解析了PM2.5的来源构成.结果表明:大气重污染期间ρ(PM2.5)严重超标,其中米东区环境保护局采样点的ρ(PM2.5)最高,其次是铁路局、市监测站;PM2.5化学组分以SO42-、TC、Si和NO3-为主,其中二次离子占ρ(PM2.5)的43.1%;城市扬尘、煤烟尘和二次粒子是环境空气中PM2.5的主要污染源类,三者在乌鲁木齐市以及米东区的分担率分别为24.7%、15.6%、38.0%和20.8%、28.0%、36.2%,其中二次硫酸盐的分担率在两地更分别达到28.6%和27.0%.     

天津污染天气边界层温度层结变化特征及预报阈值确定

针对天津市大气污染防治需求,基于2016年4月1日—2017年3月31日天津255 m气象塔观测资料及数值模拟,开展天津地区污染天气边界层温度层结变化特征及预报阈值研究.结果表明:(1)天津地区10~250 m高度的气温递减率为0.56℃/100 m,当日均气温递减率小于0.4℃/100 m时,垂直扩散条件不利于大气污染物扩散,出现中度以上污染概率为64%,重污染概率为47%.从温度廓线和逆温频率统计分析,贴地逆温占所有逆温的55%,除贴地逆温以外逆温底部最易出现在160 m的高度,大量脱地逆温的出现不利于高架源夜间的排放.(2)每年10月—次年2月天津逆温频率为20%,冬季需要关注逆温情况对大气污染物扩散的影响.如秋、冬季8:00逆温仍然存在,重污染天气出现概率高达56%,中度及以上污染出现概率为72%,是重污染天气辨识的重要指标.(3)7:00—10:00在逆温消散或者日均气温递减率由0.6℃/100 m向0.4℃/100 m变化时,任何细微变化对大气垂直扩散有显著影响.基于天津地区PM_(2.5)污染情况下,数值模拟显示10~250 m的气温递减率由于气溶胶的存在可减少0.06℃/100 m,在25个重污染过程中,日均气温递减率平均下降0.18℃/100 m,对大气垂直扩散条件产生显著影响.因此,在空气污染预报分析时使用不考虑气溶胶辐射效应的天气模式分析温度层结,需要适当调整阈值,尤其是在7:00—10:00逆温消散及垂直温度递减率由0.6℃/100 m向0.4℃/100 m变化时.     

基于无人机探空和数值模拟天津一次重污染过程分析

污染发生在边界层中,边界层热力和动力垂直结构对重污染天气形成有显著影响.本文基于无人机探空、地基遥感观测和数值模式,开展天津地区2019年1月10~15日重污染过程期间边界层垂直结构及污染成因分析,以期加强北方沿海城市边界层过程对重污染影响规律认知,提升重污染天气预报预警准确率.结果表明：大气温度层结对重污染天气形成、持续和消散有显著影响,此次过程伴随逆温层的发展和消散,PM_2.5高浓度区白天向大气上层发展,高度可达300 m以上,夜间向近地面压缩,高度在100 m左右;雾天气出现并在白天维持,改变了边界层垂直结构特征,雾顶逆温的持续存在抑制了污染物向大气上层扩散,使得白天湍流垂直混合过程贡献明显下降,导致近地面重污染天气维持和发展;过程期间区域输送贡献率为66.6%,边界层垂直结构与重污染天气区域输送密切相关,区域污染物输送高度主要出现在边界层顶部以及雾顶逆温层以上的大风速层处,且随着边界层和雾顶抬升高度的变化,通过下沉运动影响地面,形成北部弱高压天气控制下静稳天气区域输送;边界层垂直结构影响冷空气对空气质量的改善效果,S3阶段雾顶的强逆温导致冷空气无法通过湍流切应力传导到地面,在高低空存在明显的风速差,冷空气影响地面时间延后,作用减弱,重污染天气无法彻底缓解.     

电子废弃物拆解地PM_(10)中多氯联苯、镉和铜含量调查及人体健康风险评估

为研究某电子垃圾拆解地大气中PM10及其典型污染物含量以及对人体健康的危害,采用主动式大气颗粒物采样器采集大气样品,分析ρ(PM10)及其所携带的ρ(PCBs),ρ(Cd)和ρ(Cu),利用美国环境保护署(US EPA)人体健康风险评估模型,评估PM10携带的污染物对研究区居住用地及工商业用地方式下人体的致癌及非致癌风险,分析模型参数对风险评估结果的敏感性.结果表明:在采样期间研究区ρ(PM10)日均值为0.05~0.32 mg/m3,14个样本均超过我国《大气环境质量标准》(GB3095—82)ρ(PM10)一级日均标准值(0.05 mg/m3);大气PM10中的ρ(PCBs)为8 971.5~17 197.6 pg/m3,高于国内外其他地区;ρ(Cd)和ρ(Cu)分别为2.7~18.3和127.8~1 218.0 ng/m3;ρ(PCBs),ρ(Cd)和ρ(Cu)最高值出现位置均为附近新近出现焚烧行为的YLY(玉露杨)采样点.健康风险评估结果表明,居住用地方式下PM10中污染物引起的致癌风险超过可接受风险(10-6),绝大部分由Cd引起;参数敏感性分析表明,污染物特征、成人个体及行为参数对致癌风险影响最大,儿童行为及污染物特征参数对非致癌风险影响最大;在进行健康风险评估时,参数须尽量通过实地调查获得,以降低评估结果的不确定性.     

2018年3月两会期间北京重污染过程边界层气象的演变分析

为研究北京冬季重污染过程的污染特征及成因,采用边界层风场、温/湿场和气溶胶垂直探测等雷达综合遥测手段,对2018年3月北京两会期间的一次典型重污染过程,从边界层气象要素演变进行综合研究.结果表明:①整个污染过程历时7 d,轻度以上污染时数达118 h (占污染过程总小时数的69. 8%),严重污染时数达16 h (占污染过程总小时数的9. 5%),ρ(PM_(2.5))最高达333. 5μg/m~3.②从气溶胶的垂直空间演变来看,重污染天气的形成,除受本地源排放积累的影响外,还存在北京南部和东部的外部污染传输.贴地或上部逆温的稳定温度层结基本上对应ρ(PM_(2.5))的累积过程,其中,重污染时段逆温维持达68 h,逆温层厚度为500～1 100 m,最大平均逆温强度为0. 6℃/(100 m).大气边界层高度偏低(积累过程白天在1 000 m以下,夜间只有300～500 m),导致污染物持续积累.整个污染过程中,高湿时段引起PM2. 5吸湿增长和转化加重了污染程度;近地层持续小风导致污染积累;西南、东或东南方向大风层(10 m/s左右)向低空下探,有利于污染的缓解;强西北风或北风作用,使污染得以清除.研究显示,污染过程与边界层气象要素的演变密切相关.     

烟羽在夜间雾天状况下的扩散数值研究

用夜间雾的数值模式研究了高架源在雾形成前后的扩散特征。模拟结果表明，雾的出现影响了大气近地层结，使原来很稳定的大气变成不稳定大气，但雾顶以上仍是逆温状态，这样导致雾顶附近的高浓度污染物向地面输送加剧，造成地面污染。这种情况非常类似于日出后出现的地面熏烟。研究结果从大气扩散方面解释了近年来在雾天临测中发现的地面高浓度污染现象，说明雾天是造成地面严重污染的重要天气之一。     

沈阳一次严重污染天气过程持续和增强气象条件分析

2015年11月7-9日沈阳出现罕见的持续严重污染天气,采用环流形势、地面常规气象观测、污染物浓度观测、风廓线雷达及雨滴谱资料等,对此次污染成因进行了研究.结果表明:在此次严重污染天气过程中,连续22 h AQI≥500,首要污染物均为PM_2.5,其异常峰值最高达到1308μg/m3;ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁₀）、ρ（NO₂）和ρ（CO）的相关系数分别达到0.996、0.602、0.891,并且ρ（PM_2.5）与ρ（PM₁₀）、ρ（CO）的正相关性更为显著;在污染的同时出现了降水,11月7和8日的日降水量分别为9.9和2.3 mm,但降水对污染物的稀释和清除作用并不明显.稳定的大尺度环流和对流层内中低层大气层结持续稳定、连续4个时次的探空曲线显示925~850 hPa之间存在多个逆温层（逆温强度最大可达5℃）、相对湿度较大（日均相对湿度在75%以上）,是此次严重污染天气持续的有利气象条件.风廓线雷达探测的整层大气垂直速度很小,多介于-1~1 m/s之间,并且近地面2 m/s以下弱下沉的垂直速度为严重污染天气过程提供了较好的动力条件.此外,近地面风力可达3~4级,有利于上游污染物的水平输送.研究显示,此次严重污染天气过程还与外围秸秆集中燃烧所导致的大量污染物长距离输送有密切关联.      

2014年10月上旬北京市大气重污染分析

使用垂直观测、地面观测和PM2.5化学组分观测等手段,对2014年10月上旬北京市一次重污染过程进行分析.结果表明,本次大气重污染发生时北京市近地面后散射激光强度变强,气溶胶消光系数升高,说明污染物在近地面层积累.重污染期间气象要素特征为:风场弱,湿度大,地面受弱气压场控制.从PM2.5浓度变化趋势来看,这次重污染过程大体分为四个阶段:“两个台阶”型的浓度爬升阶段(P1和P2)、高浓度维持阶段(P3)和迅速清除阶段(P4).结合地面观测、遥感反演和PM2.5组分分析可发现,区域传输是导致本次重污染的诱因,其中秸秆焚烧是影响因素之一,随后区域传输和本地污染物排放共同维持并加重了重污染过程.大气氧化剂OX与PM2.5浓度、二次离子浓度均表现出显著正相关性,表明较强的大气氧化性能促进PM2.5浓度增长.     

泰安市冬季一次严重空气污染过程分析

为揭示泰安市空气污染形成原因,选取泰安市2016年12月一次严重空气污染过程,利用泰安市2016年12月地面和探空资料及NCEP/NCAR（美国国家环境预报中心/美国国家大气研究中心）提供的FNL资料,对泰安市严重污染期间大气环流形势、边界层条件、污染源及传输路径进行分析.结果表明:在泰安市霾污染期间,500 hPa大气环流形势呈"两槽一脊"的特征,850 hPa泰安市处于南支槽前,受西南暖湿气流影响,为ρ（PM_2.5）的升高提供了有利条件;泰安市近地面处于高压控制下的弱风区（平均风速约为1.2 m/s）且边界层有逆温层存在,阻碍了PM_2.5的垂直输送,造成近地面ρ（PM_2.5）急剧升高.此外,泰安市及周边地区污染严重,聚类分析结果表明此次过程本地输送占比约为34%,其余均为外来传输,即污染物主要通过外来源传输,本地污染源贡献比率较小.污染物的高、低空传输路径不一致,低空污染物主要从安徽省水平输送至泰安市,高空污染物则先由河北省、河南省向南传输至安徽省、湖北省等地,再随南风气流向北输送至泰安市.研究显示,外来污染源传输作用配合本地静稳天气形势是造成此次泰安市空气污染的主要原因.      

基于多源异构数据的沧州市大气环境管理APP平台的构建与应用

大气环境管理平台是目前我国城市大气环境管理的重要手段.利用气象、空气质量、污染源等多源异构数据资料,以模型集成分析的方法,针对沧州市的消峰和污染减排问题,开发了大气环境管理平台（APP）,并对沧州市大气污染过程进行综合分析和验证.以沧州市2019年1月27-30日两次大气污染过程为例进行分析,结果表明:①污染过程1（2019年1月27日14:00-1月28日02:00）中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）平均值为0.59,ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值分别为37.0 μg/m3、66.7 μg/m3和1.5 mg/m3;污染过程2（1月29日10:00-1月30日09:00）中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）平均值为0.61,ρ（SO₂）、ρ（NO₂）和ρ（CO）平均值分别为38.5 μg/m3、67.7 μg/m3和1.8 mg/m3,说明加强对前体物的控制是削弱重污染时段ρ（PM_2.5）的重要途径.②污染过程1的相对湿度在重度污染时段增长显著,污染过程2中相对湿度有10 h在70%以上;同时,在此期间风速较小,近地面逆温层较厚,从而加速了颗粒物吸湿增长和二次转化,说明高湿、低风速等气象条件是形成重污染天气的主要原因之一.③源解析结果表明,外来源的平均贡献率为44.73%,本地源的平均贡献率为55.27%,本地工业源、民用源、交通源和电力源贡献率分别为42.20%、11.97%、1.00%和0.10%,说明重污染期间沧州市受到周边区域传输具有一定的可能性,本地源的贡献主要来自工业源和民用源.      

北京市秋冬大气污染传输特征遥感研究

综合地基遥感、卫星遥感与地面监测数据对北京市2016年10月—2017年3月的污染来源及传输特征进行分析,并结合气象数据对污染形成的气象条件进行研究.结果表明,冬季重污染发生频率最高,2016年12月和2017年1月发生频率均超过30%.平缓型污染以本地来源为主,单峰型和多峰型污染由本地污染与区域传输共同导致.平缓型和单峰型本地污染集中在北京中南部,多峰型扩散至全市.区域传输方向均以西南为主,单峰型和多峰型存在东南传输.单峰型以1次传输为主,多峰型均为多次传输.传输层的高度差异较大,但均在0.3～0.5 km高度存在低空传输层,并且存在高于1.0 km的高空传输.平缓型、单峰型和多峰型污染的垂直延伸高度分别为0.5、0.7和1.0 km.研究污染发生时的气象条件,发现污染发生时风向均以西南风为主,发生频率高于60%,其次为东南风.相对湿度和消光系数随污染等级提升逐渐升高,当相对湿度高于70%时,多峰型污染消光系数高于2.0 km~(-1)的频率达到63.33%.3种类型污染发生时的逆温频率均高于75%,高强度的贴地逆温是造成本地污染的成因之一.     

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.      

宝鸡市冬季一次持续性重污染过程特征分析

污染气象成因和污染物区域传输作用对本地污染影响较大,研究不同地区污染气象成因和污染物区域传输作用对本地污染的治理有重要意义.利用污染物浓度监测和气象要素观测资料,采用统计学分析方法、特征雷达图和HYSPLIT-4后向轨迹模型分析宝鸡市2018年12月29日—2019年1月8日一次持续性重污染过程的气象成因和污染特征.结果表明:①此次重度污染持续时间长、强度大,污染过程中有6 d空气质量指数(AQI)达到重度及以上污染(AQI>200),ρ(PM_2.5)平均值达205.4 μg/m3,有2 d达到严重污染(AQI>300).②气象条件对污染物浓度的影响显著,高低空环流形势形成稳定层结,容易造成污染物累积.东南大风将污染气团远距离输送到宝鸡市,西北静小风使得污染物在本地聚集加重污染.③重污染维持阶段,ρ(PM_2.5)/ρ(PM₁₀)在0.9左右,说明此次污染过程PM_2.5占比较大,污染物的二次转化作用明显;ρ(NO₂)/ρ(SO₂)为6.2,表征移动源贡献率高于固定源;ρ(CO)/ρ(SO₂)呈先增后减的变化特征,表明静稳天气持续,本地源排放对重污染的贡献逐渐凸显.④特征雷达图结果表明,此次重污染过程的污染类型由发展阶段的污染特征不明显和燃煤型污染特征,逐渐转化为偏二次污染类型,重污染过程结束后污染类型以偏扬尘型为主.研究显示,气象条件和传输扩散对宝鸡市重污染影响显著,宝鸡市重污染应急需优先管控移动源,汾渭平原应加强区域联动,共同治理环境污染问题.      

冬季浓雾气象条件下的环境空气质量分析

通过对沈阳地区连续出现 5天浓雾天气空气污染状况与气象参数分析得出 ,出现大雾天气时 ,大气层结稳定 ,污染物在水平方向和垂直方向无法扩散等原因导致环境空气污染严重     

四川盆地冬季两次典型大气污染过程对比分析

为探究四川盆地冬季污染天气过程气溶胶分布和垂直气象场特征,利用MODIS MCD19A2大气气溶胶光学厚度数据、实况格点融合分析数据、环境空气质量监测数据以及探空气象观测数据,对四川盆地2017年12月19日—2018年1月3日以及2018年1月11—24日两次污染天气过程的气溶胶光学厚度(AOD)空间分布以及气象条件进行分析.结果表明:①四川盆地冬季两次污染天气过程中,成都市一直为AOD高值区.②霾天气过程(2018年1月11—23日)中,四川盆地AOD高值区分布区域更广,高低空环流形势稳定,混合层高度偏低,近地层逆温和高湿环境均有利于霾天气的形成与持续.③沙尘天气过程(2017年12月29日—2018年1月1日)中,四川盆地AOD值呈“南高北低”的空间分布特征;冷空气携带沙尘气溶胶自北向南影响四川盆地,对混合层高度有小幅抬升作用,空气质量得到轻微改善;但混合层高度始终偏低,干冷空气使近地层相对湿度下降,本地气溶胶粒子数减少,但沙尘气溶胶粒子数增加,伴随近地层逆温稳定维持,有利于沙尘天气的形成与持续.研究显示,冬季四川盆地混合层高度偏低、近地层逆温稳定维持,均不利于气溶胶粒子垂直扩散,导致四川盆地易出现污染天气.      

持续鞍型场导致的西安市PM2.5重污染过程分析

为了解鞍型场对西安市PM_2.5重污染过程的影响.以西安市2016年2月6—14日重污染过程ρ（PM_2.5）及气象要素的小时变化为研究对象,综合分析了此次重污染过程特征、天气型以及气象要素变化.结果表明:①西安市此次重污染过程可分为污染上升阶段（6—7日）、污染维持阶段（8—11日）及污染减轻阶段（12—14日）,3个阶段分别处于均压场、鞍型场、高压前部等天气型的影响下.②此次鞍型场发生时,天气持续静稳,气压梯度力小,且西安市处于气流的辐合地带,导致污染物的形成和积累,ρ（PM_2.5）最高值达198 μg/m3.③在鞍型场的控制下,西安市日均气温维持在偏高的水平（最高达7.2℃）,相对湿度呈上升的趋势,最高达86.5%;而风速和能见度则波动下降,平均风速和能见度最低值分别为0.8 m/s和0.5 km.高温、高湿、小风的气象条件有利于污染物的吸湿增长从而导致PM_2.5重污染.④受鞍型场的影响,西安市边界层高度较低,最低时只有55 m,且逆温层较厚,强度较大,最大值达3.8℃/（100 m）,极低的边界层高度和较厚的逆温层削弱了污染物的垂直扩散能力,污染物被抑制在近地面,形成较严重的污染.研究显示,鞍型场天气型导致的均压场、暖湿、静风、低边界层及强逆温层是此次西安市PM_2.5重污染过程的重要原因.      

石家庄市一次大气重污染过程的边界层特征和成因分析

针对石家庄市2015年12月5—14日出现的重污染过程,利用石家庄市逐日地基微波辐射计、风廓线雷达、地面气象观测资料以及同期的污染物观测资料,分析了重污染过程期间大气边界层温度、湿度、风变化特征及对PM_(2.5)的影响,采用Hysplit后向气团轨迹模式对污染来源进行分析。此次重污染以局地排放为主要形成源,期间冷空气势力弱,地面日平均风速均在1.5 m/s以下,日平均相对湿度均在70%以上,风速小、湿度大,稳定的大气环流形势为重污染提供了持续稳定的大气环境背景。逆温形成及快速增厚导致重污染开始,逆温层平均厚度为683 m,逆温层厚、强、不易消散,导致重污染持续时间长、污染重。近地面小风层厚(平均700 m左右),通风能力弱,导致污染物难以稀释扩散。同时近地层湿度大、厚度厚,使得PM_(2.5)更容易形成和积累,对重污染加重起到了促进作用。