江苏省一次重霾污染天气的特征和机理分析

利用PM10, SO2,O3,NH3, NOx,CO等6种大气成分浓度数据、常规气象观测数据和天气图资料,结合HYSPLIT4后向轨迹模式,对2008年10月28~30日发生在江苏省的一次大面积重霾污染天气的特征和成因进行了综合分析.结果表明,此次重霾污染天气过程观测到的PM10, NOx,CO最大地面浓度分别达到0.553, 0.170, 2.738mg/m3,水平能见度达到1km以下.其中城市中CO和NOx浓度较郊区高,而SO2和O3则较低.该污染事件与大范围秋收秸秆集中燃烧,造成大量污染物排放有密切关系.平稳的高空环流形势、暖平流、地面高压场分布为重霾污染天气的发生、发展提供了有利的气象条件,地面表现为稳定的大气层结、静小风和低湿环境,非常不利于污染物的扩散.后向轨迹计算分析表明,造成此次重霾污染天气的气团主要来自河南中东部、苏北和安徽等重要产粮地区,长距离输送对区域霾污染产生重要影响.     

南京地区典型霾天气个例特征的比较分析

利用2011年南京大学城市大气环境观测站气象因子及污染物浓度资料、58238站点气象探空资料及NCEP再分析资料、CALIPSO卫星资料,比较分析了南京地区4类典型霾天气(烟花爆竹、沙尘、秸秆燃烧及不利气象条件污染)的污染特征.结果表明:烟花爆竹个例污染物排放集中,以细颗粒物为主,除夕和初五的PM2.5小时浓度分别达到0.46 mg·m-3和0.34 mg·m-3,受逆温层影响,能见度持续降低,最低达到1.16 km;受北方沙尘暴南下影响,沙尘个例以粗颗粒为主要污染物,PM10小时最高浓度为0.78 mg·m-3,PM2.5/PM10平均值为0.39,粒子形状不规则,体积偏退比为0.17;秸秆燃烧个例为重霾污染,能见度最低值为0.97 km,后向散射系数为0.0039 km-1獉sr-1,PM10和PM2.5最高小时浓度达到0.80 mg·m-3和0.49 mg·m-3,颗粒物主要来自南京东南地区秸秆的集中燃烧;不利气象条件导致的污染过程在冬季比较常见,下沉气流活跃,出现双层逆温,近地面静小风造成污染物积累,PM2.5与能见度的相关系数达到0.86,细颗粒物为主要污染物.可见,南京市霾天气可分为两类,分别是由不利气象条件导致的累积性污染和由高强度排放源造成的暴发性污染,具有不同的气象和污染特征.     

南京冬季典型霾天气过程多元对比分析

选取2017～2020南京地区冬季3个典型霾天气过程,综合分析了霾天气过程中污染物、气象要素以及边界层条件等影响机制与特征变化.结果表明,3次过程中,AQI指数峰值分别为304(严重污染)、227(重度污染)与176(中度污染),且与PM2.5、PM10浓度变化基本趋于一致,PM25与PM10比值基本都大于0.7;污染...     

西安一次霾重污染过程大气环境特征及气象条件影响分析

利用西安区域8个气象站点的气象观测资料及西安市13个环境质量监测站点的空气污染物浓度监测资料,对2013年12月16—25日西安地区一次长时间重污染霾天气过程的污染特征及成因进行了分析.结果表明此次霾重污染天气过程主要是一次在不利气象条件下形成的高浓度颗粒物污染事件,其中有54.6%的霾属于干霾,其余属于湿霾.气压场偏弱,气压梯度力小,风速小,弱冷空气形成的下冷上暖的稳定性层结等天气形势有利于霾重污染的形成与维持;弱的降温与相对湿度增大叠加,有利于气溶胶吸湿增长而加重霾的强度.关中盆地特有的喇叭口地形通风不畅,造成外来输送与当地排放的大量污染物堆积,为此次长时间霾发生提供了增强条件.低的混合层厚度抑制了垂直方向上的对流输送,严重削弱了大气垂直扩散能力,造成了大气中各类污染物浓度的大量积聚,是造成此次霾重污染过程的重要原因之一.城市污染加重热岛效应、热岛效应反过来通过热岛环流改变城市污染物传播扩散规律并加重污染,二者相互作用、互为增强条件.     

西安市一次严重霾污染天气特征及气象条件分析

为了解西安市气象条件对霾污染天气的影响,利用西安市13个测点PM2.5逐时监测资料和气温(T)、风向(WD)、风速(WS)、相对湿度(RH)、气压(p)以及能见度(VIS)等地面气象观测数据,对西安市2013年12月16—26日发生的一次严重霾污染过程进行分析。结果表明:此次霾污染过程中,西安市PM2.5日均值浓度最高达744μg/m3,超过国家二级标准近10倍,能见度最低降至0.42 km,重霾污染期间PM2.5/PM10在64%~80%。分析认为高相对湿度、低风速和主导风向不明显以及大气层结稳定是造成本次霾污染天气的主要气象因素,其中大气能见度与风速和大气压呈正相关,其相关系数(r)分别为0.3162、0.3479,能见度与温度的相关系数r=0.0825,呈微弱正相关,能见度和相对湿度的相关系数r=-0.7465,呈显著负相关。细颗粒物对能见度的影响非常明显,二者之间的相关系数为-0.7290,细颗粒污的消光系数最高达9.2 km-1。     

中山市2000~2014年霾天气特征及气象影响因子

利用中山市2000~2014年气象资料及2013~2014年环境监测站资料,分析中山市霾特征及气象影响因子,结果表明,中山市霾日数年际变化明显,最少为11d,出现在2005年;最多为134d,出现在2008年.霾天气主要发生在秋冬季节,霾日数最多的月份是1月,平均为10.5d.霾日PM_2.5的平均浓度是非霾日的2.26倍,PM_2.5是霾天气的重要污染物.中山市霾日典型天气形势有7种:大陆高压型、海上高压型、均压场型、冷锋前部型、台风外围下沉气流型、槽前脊后型、低压槽型.其中以大陆高压型占比例最高,为52.03%,冷锋前部型造成的能见度最低.气流轨迹聚类分析表明,影响中山的气流轨迹有7类,主要来源于东北方向的大陆和偏东方向的沿海;在东北方向气流轨迹影响下,污染物浓度较高;在东部沿海的气流轨迹下,能见度较低,表明中山市的霾天气受区域传输影响显著.     

南京秋冬季2次霾污染天气过程分析

针对2013年12月和2014年12月南京地区秋冬季的2次典型霾污染过程,利用地面观测资料和常规气象资料,对这2次霾发生前后以及发生期间的天气环境、天气条件进行观测、分析。该文还通过HYSPLIT-4观察2次污染气团的来源,并利用CALIPSO分析2次污染期间气溶胶组分,发现由南京及周边地区形成、并在局地停留发展壮大的污染气团容易形成重大霾污染事件,污染物主要来源于当地的工厂、交通、建筑等;由北方携带大量污染物的气团入侵到南京地区,容易造成南京的霾污染天气,并且污染物组分以灰尘、污染性灰尘为主。由于天气条件的不同,2次污染发生期间的污染程度存在着巨大的差异。通过文章研究,发现稳定的气象条件容易发生霾天气,特别是当近地层风速较弱、混合层高度低、出现强逆温以及产生弱上升运动时,容易发生严重性霾污染天气。研究还发现各气象要素的共同作用导致了霾污染程度的变化。     

南京冬季重霾天气过程与颗粒物污染特征

2013年12月1-9日利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料,结合气态污染物和颗粒物化学组分外场观测,对2013年1月11-16日南京冬季一次持续重霾天气过程与颗粒物污染特征进行分析。结果表明,此次重霾过程,南京地面相对湿度较高且伴随静小风,近地层的水平输送条件较差,污染物不易扩散;天气环流形势稳定,地面受高压控制且处于均压场内,垂直方向存在明显逆温,为霾的形成提供有利的气象条件;大气PM10和PM2.5的小时最大浓度分别高达433μg/m3和325μg/m3,水平能见度低于1 km。PM2.5平均占PM10的72.4%,PM1平均占PM2.5的50.6%,颗粒物以细粒子为主,且PM2.5对能见度的影响随相对湿度的增加而减弱。水溶性离子SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5中的主要成分,其占总浓度61%,同时SO2转化率(SOR)和NO2转化率(NOR)分别为0.35和0.31,表明霾天更有利于二次气溶胶转化。此外,PM2.5中无机盐的主要存在形式有(NH4)2SO4、NH4NO3以及少量NH4Cl。水溶性离子浓度与能见度呈现明显负相关性,说明PM2.5中水溶性离子对能见度的降低起主要作用。     

2018年冬季南京重霾污染特征及气象因素分析

2018年11月底—12月初南京及周边地区发生一次大范围持续性霾污染,利用南京市空气质量监测资料、颗粒物成分逐时观测资料、南京站探空资料等,结合天气学诊断分析、后向轨迹模拟和聚类分析等方法,分析此次重霾事件的污染特征和气象因素.结果表明,此次重霾事件具有峰值浓度高、持续时间长、波动较明显等特点.污染时段PM_2.5浓度变化分为3个阶段,平均浓度为114.7 μg·m^-3,整体达到中度污染.重霾期间南京市大气环境处于富氨条件,颗粒物整体偏酸性,移动源排放比重高于固定源,PM_2.5主要成分的存在形式为硫酸铵、硝酸铵和其他硝酸盐.本次重霾事件中气象条件对污染物的输送和累积影响显著,在PM_2.5浓度极端事件发生期间,均有各气象要素与PM_2.5浓度同步变化.高PM_2.5浓度与对流层低层增暖增湿、弱的西南风相对应.重霾事件的主要天气成因是冬季东部地区出现大面积稳定且持久的均压场,南京及周边地区近地面中高层污染物主要由西北和华北地区输送而来,低层污染物主要来自于本地源排放累积.动力条件和热力条件的相互配合,近地面受高压影响形成暖平流逆温层,且易形成下沉气流,使重霾天气持续发展.     

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.      

利用日均及14时气象数据进行霾日判定的比较分析

汇总京津冀区域内多个地面站1980-2008年气象资料,根据目前霾天气判别的主要方法,结合气象资料的具体特点,确定具体判别指标,利用日均值和14时实测值分别统计区域内各站点逐年各月的霾日数,分析两种方法进行霾日统计的具体特点.发现两种方法都不可能准确统计出霾天气的出现,但在分析单个站点或者一个区域长时间跨度的霾日变化时...     

河北及周边地区霾污染特征的模拟研究

应用MM5-Models-3/CMAQ空气质量模拟系统对河北及周边地区进行了区域尺度的模拟,并选取石家庄、邢台、北京、天津、太原、郑州6个代表性城市分析了该地区霾污染特征.首先,通过气象观测数据对2001—2010年10年间的霾天气进行了识别,就统计结果来看,该地区霾污染的季节变化非常显著,冬季最为严重,其次是夏秋季;5月份的发生频率则最低,其次是4月和6月.选取霾污染较为严重的2007年12月进行了模拟,在模拟时段内,霾日的平均PM2.5浓度是非霾日的1.6～3.1倍,霾的发生有很明显的区域同步性.霾日PM2.5的成分也有显著变化,硫酸盐、硝酸盐等二次颗粒物的百分比含量有明显的增加,说明该地区霾的出现与二次颗粒物的形成有非常密切的关系.     

中山市旱季霾特征及数值模拟分析

利用观测数据、Hysplit后向轨迹模式以及WRF-CMAQ模式对中山市旱季霾特征进行模拟分析.中山市霾污染的天气形势以大陆高压型为主.当相对湿度在71%~90%时,气溶胶浓度和能见度的负相关性最显著,且当能见度减小到5 km以下时,PM_(2.5)浓度的大幅减小才能使能见度略有好转.最有可能引起中山发生霾天气的两条污染带,一条是沿中山至湖南南部,另一条是沿中山到粤东地区.WRF-CMAQ模式能较好地模拟出2014年1月份中山PM_(2.5)浓度、能见度的变化趋势以及广东省区域内灰霾的污染过程.在气溶胶质量权重及消光贡献中,硫酸盐的比重最高,在高相对湿度下,二次气溶胶的消光权重超过80%.通过中山PM_(2.5)过程分析发现,在霾过程,无冷空气时PM_(2.5)主要来自气溶胶反应、排放源和水平平流,贡献率分别为35%、15%和10%,有冷空气时水平平流的贡献最大,达37%;在清洁过程,无冷空气时气溶胶主要靠水平平流和干沉降清除,贡献率分别为-39%和-14%,有冷空气时清除以水平平流和垂直对流、扩散为主,贡献率分别为-29%和-25%,说明不同天气条件下霾的污染和清洁机制有着明显差别.     

2013年京津冀重污染特征及其气象条件分析

2013年中国东部地区多次发生持续的重霾污染事件.为探究其气象条件与重污染事件的关系,本文使用欧洲中心2013年东亚地区的逐日气象数据和北京、天津、石家庄的逐时PM_2.5浓度数据以及2013年MICAPS观测数据,分析了重污染事件对应的天气形势,并使用NAQMPS针对2013年1月的重污染事件进行情景模拟.研究结果表明：1北京、天津和石家庄地区PM_2.5浓度,夏秋季节日变化不显著,秋冬季节白天低夜间高;3地PM_2.5浓度均表现为12-1月浓度最高,7月最低;.2500 hPa平直西风气流,850 hPa弱暖平流,地面处于弱高压后部或高压底部高低空配置下的天气系统,对应着重污染事件的高发期;3源强不变的情况下,京津冀地区由弱高压前部控制转为弱高压控制时,地面温度升高0~5℃,相对湿度增加30%~50%,风速下降2~3 m·s^-1,PM_2.5浓度变化可达300 μg·m^-3.     

基于星地同步观测的华北平原中部背景地区冬季霾污染过程

利用地基观测结果和多源卫星遥感观测,结合气象数据及HYSPLIT4后向轨迹模式,对华北平原中部背景地区(河南省郑州市中牟县东南郊)冬季霾事件的污染物特征和形成过程进行分析.综合观测时间为2014年12月13日~2015年1月16日,共有5次霾过程,占观测总天数的82%.地面监测结果显示,不同的污染过程污染物浓度变化曲线相似,O₃浓度在清洁天浓度较高;NO_x、SO₂、PM₁₀、PM_2.5呈较强正相关性,NO_x、SO₂与 PM₁₀相关系数0.64、0.57,与PM_2.5相关系数0.56、0.45;近地面污染物以细粒子污染物为主,其中又以气态污染物二次生成的细粒子为主.AMPLE地基激光雷达和CALIPSO数据表明,华北平原霾层中上部受浮尘影响,以粗粒子污染物为主.气象探空数据表明该地区冬季大气对流层稳定利于霾的维持,假相当位温垂直差、K指数、露点差与能见度相关系数分别为0.52、0.56和 0.38.分析近地面风速风向对霾过程的影响表明,该地区冬季以南方向静小风为主,风速与能见度相关系数为0.32 ,PM₁受东北方向污染源影响,PM_1~2.5及PM_2.5~10受西北方向污染源影响;结合高空风场分析,霾过程1受西北浮尘影响,霾过程5受南来水汽影响.通过后向轨迹分析,该地区冬季的低空污染传输主要来自东北和西北方向,其中东北方向区域传输来自河北与山东,占来源比例的14%,近距离污染传输主要来自站点以西的郑州、洛阳,约占来源比例的33%.     

应用CMAQ模型解析河北南部城市的霾污染来源

河北南部地区是霾污染最为严重的地区之一,本文应用MM5-Models-3/CMAQ空气质量模拟系统对河北及周边省市进行了区域尺度的模拟,并通过情景计算的方法估算了河北南部(包括石家庄、邢台、邯郸3市)、河北北部、京津2市、山西、河南、山东6个区域的人为源排放对石家庄、邢台细微颗粒物(PM2.5)及其主要成分和消光系数(Bext)的贡献率.结果表明,模拟时段内,石家庄市PM2.5的来源为河北南部65.3%、山西13.8%、河北北部7.3%、山东1.6%、河南1.1%、京津0.9%;邢台市PM2.5的来源为河北南部64.7%、山西10.4%、河北北部5.2%、河南3.7%、山东3.6%、京津1.1%.周边地区对石家庄市Bext的贡献率分别为:河北南部59.4%、山西13.8%、河北北部6.8%、山东1.7%、河南1.3%、京津0.9%;对邢台市Bext的贡献率则为:河北南部58.2%、山西10.1%、河北北部5.0%、山东3.7%、河南3.9%、京津1.0%.对2007年12月8—12日重污染过程的分析表明,重污染过程中河北北部、山东和河南的贡献率有所上升,山西的贡献率则有所下降.由于该地区霾污染的复杂性,进一步的观测和模拟工作仍然十分必要.     

青岛霾天气下大气汞的污染特征分析

2013年1月14~17日青岛市经历了一次大范围的霾污染过程,采集并测定大气气态汞和颗粒态汞,研究汞的污染特征.结果表明,气态汞(TGM)的平均浓度为(2.8±0.9)ng/m3,颗粒汞(PHg)的平均浓度为(245±174)pg/m3.在霾发生的14、15日PHg/TSP的比值明显高于16、17日,且TGM与PHg浓度呈负相关关系,霾日气象条件有利于TGM向PHg转化.大气汞浓度与温度、相对湿度正相关,与风速负相关.TGM与SO2、NO2显著正相关,化石燃料的燃烧是大气汞的主要来源.对大气气团的后向轨迹进行聚类分析,将其分为5类,霾日大气中的汞主要来自近距离传输,受山东本地污染影响,气态汞含量最高.