边界层方案对南京地区PM2.5浓度模拟的影响

基于WRF-Chem空气质量模式采用YSU、MYJ、MYNN2、ACM2,4种边界层方案和基于ACM2的敏感性实验方案ACM2R2（模式最低6层的湍流扩散系数阈值改为2m²/s）和ACM2R5（模式最低10层的湍流扩散系数阈值改为5m²/s）,对南京地区冬季出现的一次天气污染过程进行模拟,分析了不同边界层方案对南京地区PM_2.5浓度模拟的影响.结果表明,6种方案对地面气象要素和风温湿廓线的模拟显示了较为合理的日变化特征及高度变化趋势,不同边界层方案之间气象要素差异较小.各方案均较好地模拟出了边界层高度逐日变化和日变化特征,以及PM_2.5浓度随时间的变化趋势,但是YSU、MYJ、MYNN2和ACM2,4种边界层方案在夜间对PM_2.5浓度的模拟均存在较大程度的高估,而ACM2R2和ACM2R5在ACM2的基础上显著地降低了PM_2.5浓度,甚至转为低估.从整个时段的偏差上看,ACM2R2最接近观测值.这是由于ACM2R2夜间湍流扩散系数较高,更利于源于地表的污染物向上扩散,使得ACM2R2方案在夜间相比原ACM2方案模拟所得的地表PM_2.5浓度更低,从而改善了原方案高估的现象.ACM2R5夜间湍流扩散系数更高,后期扩散过强从而产生较大低估.这些结果表明湍流扩散系数的不同是PM_2.5浓度模拟差异的重要原因,准确地参数化边界层方案夜间湍流扩散系数对于提高PM_2.5浓度模拟的准确度十分必要.     

边界层方案与垂直混合对京津冀地区O3模拟的影响研究

采用WRF-Chem模式中的3种边界层方案YSU、MYJ和ACM2对2019年6月京津冀及周边地区典型O₃污染月份开展模拟研究.详细对比了各方案对地面气象要素、NO₂和O₃浓度时空分布,以及温湿风要素和O₃浓度垂直分布的模拟效果.结果表明：3种方案对地面气象要素的时空分布和温湿风要素的垂直变化模拟较为合理.MYJ方案模拟地面气象要素整体效果最佳.各方案对边界层高度的日变化特征模拟较好,相关系数为0.58~0.69,但存在白天偏高、夜间偏低的现象,YSU方案相比效果最佳.3种边界层方案对NO₂浓度模拟普遍高估,而O₃模拟结果则出现低估.白天模拟偏差较小而夜间偏差较显著.模拟最佳的是ACM2,其次为YSU和MYJ.3种方案均较好地模拟出了O₃的垂直分布特征,但整体低估了O₃浓度.对上午O₃垂直分布的模拟差异较下午更为明显.此外,基于YSU方案设置了3个敏感实验,通过调整化学模块所用的湍流扩散系数阈值,对比分析了垂直混合过程改变对O₃浓度模拟的影响,模拟的变化只反映由于边界层的垂直混合过程改变造成的污染差异,而不是由于热动力场的调整造成的变化.模拟结果表明3个方案均可改善区域上地面NO₂和O₃的模拟性能,尤其是对原3种边界层方案模拟O₃均明显低估的华北平原地区提升效果最显著,平均偏差降低了23.7%.在垂直方向上,湍流扩散系数阈值的调整增加了早间近地面模拟的O₃浓度,改善了模拟偏低的现象,但同时增大了高层O₃浓度的负偏差.敏感性方案显著改善了夜间的模拟,白天则并不明显.这些结果显示出湍流扩散系数对O₃垂直混合的重要影响.因此,改进湍流扩散系数的参数化对O₃模拟是必要的.     

四川盆地一次污染过程的WRF模式参数化方案最优配置

精准的气象场是空气质量模型的基础,本文对中尺度气象模式WRF(The Weather Research and Forecasting)中微物理过程方案、陆面过程方案、行星边界层方案以及积云参数化方案进行组合,设计了24组参数化方案,对2014年5月初四川盆地内一次空气重污染过程中的气象场进行了模拟,将模拟输出的10 m风速、2 m温度、2 m相对湿度、水汽混合比廓线及位温廓线与研究区内14个气象站及1个探空站的实测数据进行对比.结果表明,Mellor-Yamada-Janjic(MYJ)边界层方案能更好的模拟出盆地内风速的变化趋势,而Yonsei University(YSU)边界层方案模拟的2 m相对湿度效果更优.第16组参数化方案(由WRF Single-Moment 3-class(WSM3)方案,热扩散(SLAB)方案、Mellor-Yamada-Janjic(MYJ)方案及Grell-Devenyi(GD)方案组合)能够较好地模拟盆地近地面风场的水平分布及风速的日变化规律,模拟的温度日变化规律更贴合实际情况,同时能够模拟出边界层内水汽混合比及位温的垂直分布特征,对边界层内逆温层和混合层的模拟也更加贴近实际,尽管该方案对2m相对湿度的模拟并不是最好,但基本能够模拟出四川盆地气象要素的变化特征,因此认为第16组参数化方案(WSM3,SLAB,MYJ及GD)适用于模拟此次重污染过程的气象场.     

边界层方案对山西冬季一次静稳天气PM_(2.5)浓度模拟的影响

准确的空气质量数值预报模式依赖于精确的气象条件模拟,尤其依赖于大气边界层的准确模拟.为理解边界层过程如何影响空气污染物的传输与混合,利用WRF-Chem模式不同边界层方案(YSU和MYJ)进行敏感性试验,针对山西冬季典型静稳天气,对地面温度场、地面风场、PM_(2.5)浓度及边界层内部的动力和热力层结进行模拟分析,并与观测资料进行对比,分析不同PBL方案对于气象要素和PM_(2.5)浓度分布的模拟能力,探讨边界层内部热力层结和湍流输送差异对PM_(2.5)浓度模拟的影响.结果表明:2种边界层方案均能较好模拟出冬季静稳天气背景下地面温度、风速及PM_(2.5)浓度的空间分布和日变化特征,气温模拟的较大误差主要出现在夜间,而地面风速和PM_(2.5)浓度的模拟结果在午后误差较大;相对于YSU方案,局地MYJ方案模拟的温度、风场和PM_(2.5)浓度的误差更小,模拟结果更接近于实况观测.地面PM_(2.5)浓度的模拟误差可能与近地面逆温层、混合层及地面风速等的模拟误差有关;不同边界层参数化方案导致的边界层内热力层结和湍流输送的模拟差异,可能是影响近地面PM_(2.5)浓度模拟差异的主要原因;夜间MYJ方案逆温层厚度较厚,地面PM_(2.5)模拟浓度较低;午后MYJ方案混合层高度较低,加之地面风速较弱,导致地面PM_(2.5)模拟浓度较高.     

中国东部冷锋推进中的PM2.5三维结构变化特征

利用观测资料和中尺度天气-化学模式（WRF-Chem）对一次冷锋南下天气过程导致的我国东部大范围空气污染开展研究,强调了冷锋过境前后的边界层结构及其对PM_2.5三维结构和变化的影响.观测发现,地面重污染区域位于冷锋前部均压场或等压线稀疏区域,在冷锋由北向南快速移动过程中,途经各站点PM_2.5浓度峰值伴随锋前而至.WRF-Chem模式可以较好地模拟中国东部地面和高空气象要素以及PM_2.5浓度的时空变化.模拟结果表明,处于该移动冷锋天气系统相同位置的沿途各站点的边界层结构以及PM_2.5垂直廓线表现出相似的特征.即:当冷锋开始入侵时,锋前污染物从地面被抬升到高空,PM_2.5浓度的增加和高空风速的增大导致高空PM_2.5通量增大,且PM_2.5浓度高值区随着高度升高向暖气团一侧倾斜.夜间冷锋过境引发边界层内对流性不稳定增加,边界层高度可达1 km以上,打破了边界层昼夜演变特征.本研究表明,垂直观测和精细模拟的结合可以有效地解释天气过程对空气污染的...     

基于车载雷达探测的一次华北冬季重污染天气成因研究

基于车载微脉冲气溶胶激光雷达、多普勒风廓线激光雷达和扭转拉曼廓线激光雷达的中山大学环境气象综合观测车,于2018年12月18日-22日在河北省望都县PM_2.5重污染期间开展定点观测.结合地面PM_2.5浓度和气象要素观测资料,对本次污染过程的成因展开分析.本次重污染过程日均PM_2.5浓度为163.2μg·m^-3,PM_2.5浓度的日变化特征明显,表现为白天PM_2.5浓度降低,傍晚至次日早晨PM_2.5浓度升高.气溶胶激光雷达观测结果发现,污染期间,700 m高度以下存在明显的消光系数高值区;夜间存在明显的消光系数高值区分层现象,气溶胶消光系数高值区出现高度可达1700 m.本次PM_2.5重污染过程受静稳边界层气象条件和高空气溶胶输送、沉降共同影响.在污染时段内,大气边界层低层小风持续,近地面和大气低层逆温和同温层频发,静稳边界层条件不利于PM_2.5的输送和扩散;此外,夜间高空气溶胶伴随强西风带出现...     

北京秋冬季近地层PM2.5质量浓度垂直分布特征

选取秋冬两季各14 d对北京地区近地层ρ(PM_2.5)垂直分布进行监测,获得ρ(PM_2.5)垂直廓线;结合同步测得的气象数据,就气象因素对垂直分布的影响进行了分析;最终拟合了ρ(PM_2.5)垂直廓线方程.研究表明:秋冬两季ρ(PM_2.5)的垂直分布随高度增加而呈对数递减的规律;风速随高度的变化遵循对数规律;发生逆温时,大气层结稳定,垂直方向上的湍流受到抑制,风速与PM_2.5逐时质量浓度在垂直方向的分布呈较好的线性关系,ρ(PM_2.5)随高度改变呈显著的对数相关关系;而在非逆温的情况下,PM_2.5逐时质量浓度垂直分布与风速线性相关的概率较小,质量浓度的垂直分布与高度的对数关系不显著.      

新型垂直探测资料在污染天气分析中的应用

针对2017年1月上旬广州地区出现的一次持续时间长的重污染天气过程,基于地面观测资料、激光雷达、风廓线雷达和微波辐射计数据,从水平和垂直扩散条件2个方面分析了此次污染过程的形成和维持的原因.结果表明：（1）本次污染过程期间,广州地区地面风速基本为小于2m/s的偏北风,在300m高度以下普遍存在平均水平风速低于2.6m/s的小风层;污染前期640m高度内的各层回流指数廓线小于0.6,100m高度小于0.4,污染缓解后回流指数高于0.7.（2）地面PM_2.5浓度与逆温强度的相关系数为0.42,过程平均逆温厚度167m,平均逆温强度为1.08℃/100m;（3）PM_2.5浓度与边界层高度的相关系数为-0.56,清洁时段的平均边界层高度（876m）约为污染时段（620m）的1.4倍,过程最低边界层高度为267m;PM_2.5浓度与边界层通风量的相关系数为-0.61,清洁时段的平均边界层通风量（2538m²/s）约为污染时段（1136m²/s）的2.2倍,使用边界层通风量能更好表征大气污染的程度.     

两类污染型下中低空风切变对PM2.5浓度影响

基于2015~2020年京津冀地区生态环境监测数据和多源气象数据,分析了北京地区0~3km中低空垂直风切变在不同PM_2.5等级下的演变特征。结果表明,风速日变化特征随着PM_2.5浓度升高而逐渐减弱,PM_2.56级污染时近地面风速日变化基本消失,甚至反向变化;白天边界层风速增大时段对应10m/(s·km)以下的风切变,20:00后增大至12~14m/(s·km),该现象随着PM_2.5污染加重变得更为显著,白天时段近地层垂直风切变较小值(<6m/(s·km))维持,可能是污染严重的信号之一;基于旋转经验正交函数分解法(REOF),将污染日下中低空垂直风切变分为无扰动型和压缩型,压缩型低压强度略强于无扰动型,无扰动型的PM_2.5浓度均值、峰值较压缩型更高,逆温强于压缩型,另外,无扰动型PM_2.5浓度增长期和边界层高度(PBLH)反向变化,压缩型PM_2.5浓度增长期和PBLH同向变化。     

河北省边界层气象要素与PM2.5关系的统计特征

为了研究河北省边界层气象要素与PM_2.5的关系,综合利用常规气象探测资料、逐小时地面自动站气象观测资料、环境监测站逐小时AQI及ρ(PM_2.5)资料等进行了统计分析.结果表明:①冬季海平面气压低于1 030 hPa、24 h变压为-3.0~-2.0 hPa、地面相对湿度高于60%、露点温度高于-10 ℃时发生全省性重污染天气的可能性较大;而海平面气压高于1 040 hPa、24 h变压在4.0 hPa以上、地面相对湿度低于40%、露点温度低于-10 ℃时,有利于清洁天气的出现.清洁天气下边界层的盛行风向多与冷空气活动有关;污染天气下盛行风向有区域性差别,边界层小风(<3.0 m/s)的风速频率高于90%. ②过程雨量达到中雨及以上量级的降水对PM_2.5具有较明显的清除作用,中雨量级降水对PM_2.5清除速率约为2 h,但优良空气质量持续时间短,平均为15 h;大雨及以上量级的降水对PM_2.5清除率达67.8%,并且优良空气质量可以持续27 h. ③与降水相比,风对PM_2.5的清除作用更为显著.较强偏南风对空气质量有一定改善,但优良空气质量仅持续16 h;大于3.0 m/s的系统性偏北风对PM_2.5清除率高达85.1%,优良空气质量持续长达32 h,空气质量的改善最为彻底.研究显示,PM_2.5与边界层气象要素关系紧密,不同级别的风和降水对PM_2.5的清除程度存在显著差异.      

2016年冬季寿县一次边界层低空急流对污染物扩散的影响

利用安徽寿县地区2016年12月16~17日的观测资料与模拟资料,分析了一次夜间边界层低空急流对PM_2.5扩散的影响.此过程中,急流分布范围广,强度大,最大风速可达10~12m/s,而且风向随高度有明显转向,高低层风向差可达90°.急流发展过程中,急流轴基本位于200m以下,急流的最小风速高度出现在400~800m之间.通过分析可知,对于不同高度,急流对污染物扩散的影响存在明显差异.地面至急流轴范围内,PM_2.5总体减少.急流的出现使湍流混合明显增强,在湍流作用下污染物向上混合,使该层PM_2.5显著减少,净质量通量的峰值可达-103×10^-3μg/(m²·s).急流的水平输送可带来上风方较为清洁气团,同样减少了该层的PM_2.5浓度.但与湍流作用相比其影响较小,净质量通量仅为-2.9×10^-3μg/(m²·s).急流存在时,还会加强向下的垂直风速,在垂直输送作用下,上层污染物向下输送,增加了该层PM_2.5浓度,净质量通量约为11×10^-3μg/(m²·s).急流轴至风向转变高度之间,PM_2.5总体增加.这是由于湍流作用将低层高浓度污染物输送至该层,使PM_2.5浓度增加,净质量通量约为23.9×10^-3μg/(m²·s);水平输送作用使该层PM_2.5浓度略有增加,净质量通量约为2.3×10^-3μg/(m²·s);而垂直输送作用带来了高处较为清洁的气团,减少了PM_2.5浓度,净质量通量约为-6.6×10^-3μg/(m²·s).风向转变高度至LLJ最小风速高度之间,PM_2.5总体增加.湍流作用仍占主导,净质量通量约为17.8×10^-3μg/(m²·s);垂直输送作用稍有贡献,净质量通量约为1.4×10^-3μg/(m²·s);而水平输送起减少作用,净质量通量约为-3.7×10^-3μg/(m²·s).     

新型冠状病毒肺炎疫情防控时期上海市空气质量特征及成因分析

为研究新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情防控政策实施对上海市大气污染物质量浓度的影响,利用上海市内环某高层顶楼微环境平台观测了政策实施前10 d（2020-01-14—23）和实施后20 d（2020-01-24—02-12）的PM_2.5和PM₁₀质量浓度及气象要素（温度、相对湿度、风向、风速、大气压及降雨）,结合2019年同期观测数据和杨浦四漂空气质量监测点的气态污染物逐时数据,采用描述性统计、合成分析、拉格朗日粒子扩散模式和Spearman相关系数方法,分析了政策实施前、后大气污染物特征及其影响因素。结果表明:1）污染物浓度变化方面。政策实施后,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）和ρ（NO₂）均明显降低,ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）分别由61.4,102.4 μg/m3降至38.1,63.5 μg/m3,降幅均为38.0%,ρ（NO₂）由57.3 μg/m3降至27.0 μg/m3,降幅达到52.9%,而ρ（O₃）由47.6 μg/m3增至69.5 μg/m3。ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）日变化特征由实施前的双峰双谷型变为单谷型。2）气象因素影响方面。上海地区南风异常减弱了冬季风强度,对流层中层正距平异常抑制了对流活动的发展,易导致大气污染物在近地面的汇聚。ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）与相对湿度呈负相关,风速对ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的影响与风向有关。3）外源输入影响方面。长三角城市群及山东省、河南省等周边区域对上海市ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）贡献显著。     

2015年“十一”期间北京市大气重污染过程分析

采用垂直观测、地面观测、PM_2.5化学组分观测和气团轨迹分析等手段,对2015年10月份北京市一次大气重污染过程进行了分析.结果表明,重污染时近地面层气溶胶消光系数升高,污染物主要积聚在600m以下.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,边界层高度极低.重污染期间不同站点PM_2.5浓度变化趋势和峰值出现时间较为一致;大部分时段PM_2.5中NO₃^-浓度明显高于其他组分;周边区域受重污染的影响面积相对较小,高浓度区主要集中在北京市及近周边地区.多手段的观测结果以及PM_2.5浓度与气象要素和各化学组分的相关性分析的结果均表明：区域传输,包括秸秆焚烧,对本次北京市重污染天气过程具有一定的影响,但本地机动车排放在不利气象条件下的积累、二次转化以及垂直方向空间的极端压缩是导致重污染的主要原因.     

2018年吉林市大气污染物浓度变化及其与气象因素的相关性分析

采用统计学方法、Pearson相关系数法和线性回归法研究分析了2018年吉林市大气污染物SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO和O₃浓度的变化特征、污染物浓度之间的相关性以及污染物与气象因素的相关性。结果表明:1）吉林市大气环境中O₃、PM₁₀和PM_2.5日均值超标率分别为1.06%、3.27%和7.14%,颗粒物、O₃及其前体物质为治理重点;CO、SO₂、NO₂、PM₁₀和PM_2.5春、冬季污染较重,夏季污染最轻;大气环境中的污染物浓度随季节、时刻及人类活动发生周期性变化;2）PM₁₀和PM_2.5、PM_2.5和CO、NO₂和CO浓度之间高度相关（相关系数r均>0.8）,并建立了其预测线性模型;3）污染物（O₃除外）浓度与温度、风速和混合层高度呈负相关,与气压呈正相关;降水对SO₂、PM₁₀和PM_2.5浓度具有一定的削减作用,降水后其浓度减少的次数占总降水次数的68.75%、84.38%和78.13%;吉林市污染最严重的颗粒物受气象因素中混合层高度、风速和降水影响较大。该研究成果可为日后吉林市开展大气污染治理、区域大气环境容量测算、空气污染潜势预报等研究提供参考。     

2008～2017年北京市PM2.5周期性变化特征与影响机制

利用Morlet小波方法分析北京市2008~2017年PM_2.5资料,结果表明,北京市PM_2.5浓度存在显著的日变化、周变化、以及季节和年变化周期性特征,并且秋冬季的周期性特征显著高于春夏季.结合气象资料,包括水平风速、大气边界层高度、以及大气稳定度指数等,分析PM_2.5不同周期性变化对应的主要影响机制表明：大气边界层过程是PM_2.5日变化的主要影响机制,导致PM_2.5浓度白天低、夜间高.秋冬季PM_2.5日变化幅度高于春夏季;天气过程是PM_2.5周变化的主要机制,PM_2.5浓度与天气变化过程带来的风速变化和边界层高度呈强反相关关系;PM_2.5的季节变化与大气扩散能力的季节变化密切相关,秋冬季减弱的大气扩散能力加速了PM_2.5在近地面累积,春夏季则相反.     

声屏障对城市道路环境空气质量的影响规律研究

为研究声屏障对道路交通污染扩散和空气质量的影响规律,基于三维计算流体动力学理论,运用Fluidyn-Panache仿真及CFD求解器进行数值模型计算分析,对比有、无声屏障情况下的风速矢量图与PM_2.5、CO、NO_x 3种主要污染物浓度分布图,并对仿真区域污染物浓度进行现场监测,得出声屏障对城市道路环境空气质量影响规律.研究结果显示,有声屏障时道路内侧风速由2m/s降低至0.02m/s;CO、NO_x浓度上升40%~50%,道路内侧PM浓度下降50%;道路外侧CO、NO_x浓度下降20%~50%,PM浓度下降20%~38%.声屏障的存在会阻挡风的流动,减弱风的强度,使风向从垂直于道路上升转变为沿着道路方向流动,风向改变使污染物聚集在道路内,增加道路内的气体污染物浓度,减弱风往道路外侧流动,同时也降低了气体污染物向道路外侧扩散的程度.声屏障对PM_2.5的影响显著,设置声屏障的道路内侧和道路外侧建筑群内,PM的浓度相较于无声屏障均得到大幅度降低.     

2017—2020年武汉市大气污染物时空分布特征研究

为进一步了解武汉市大气污染时空分布特征,对2017—2020年武汉市主要大气污染物(PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO、NO₂和O₃)进行了空间插值分析、时间变化分析以及与气象要素的相关性分析。结果表明：武汉市近4年环境空气质量达标率为72.98%。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂具有“冬高夏低”的“V”形特征,O₃呈“夏高冬低”的变化趋势。武汉市年均质量浓度超标的大气污染物主要有PM_2.5和PM₁₀,但其年均质量浓度均呈下降趋势,而O₃是年均质量浓度唯一处于上升状态的大气污染物,今后应重点关注颗粒物与臭氧污染。PM_2.5、PM₁₀、SO₂、CO和NO₂主要集中在武昌区、蔡甸区、青山区、江汉区、江岸区,而O<...     

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.