稳定气象条件对天津市环境空气质量的影响

环境空气中污染物浓度不仅与污染源的排放有关,更与气象条件的变化密不可分。在不利气象条件下,空气中污染物浓度可能在极短时间内就出现峰值,造成城市空气质量迅速恶化。通过对天津市2005年11月上旬连续出现的空气污染实证,分析了主要气象因子(温度、相对湿度、能见度)与空气污染物(PM10、SO2、NO2)之间的关系,探讨了稳定天气条件对空气环境质量的影响。     

天津城市化对市区气候环境的影响

利用天津市区和郊区两个气象站近50年的地面温度、辐射、日照、风速、相对湿度和降水量资料,系统地分析了天津城市化进程对城市气候的影响,结果表明影响是显著的。受城市化的影响,天津市区地面温度远高于郊区,城市热岛效应明显,市区增温率达0．42℃·（10a）^-1,50年增温幅度达2．5℃,其地面总辐射、直接辐射和日照时数逐年减少的特征也进一步证明了城市化对大气的增温效应;市区近地层风速、相对湿度明显小于郊区,其中,平均风速以0．35m·s^-1·（10a）^-1的速率减小,相对湿度以1．11％·（10a）^-1的速率减小。近50年来天津市区的降水量和降水日数均呈现明显的减少趋势,降水量的倾向率为5．91mm·（10a）^-1,降水13数的倾向率为3．2d·（10a）^-1。     

广州市大气能见度的特征及其影响因子分析

广州市大气能见度逐年下降,灰霾现象严重,收集广州市2001—2003年大气能见度及同期地面气象要素(风速、温度、气压和相对湿度)观测资料和空气污染物(PM10、SO2、NO2和CO)监测数据,探讨广州市大气能见度的特征及大气能见度与气象要素和空气污染之间的关系。统计分析结果表明,广州市大气能见度的年、季、日变化特征明显,呈明显的逐年下降趋势。一年之中,春季能见度最低,夏季能见度最高。一日之中,早晨08时能见度最差,午后14时最好。能见度与气象要素及空气污染物的相关和偏相关分析结果表明能见度与平均风速呈显著正相关,与相对湿度呈显著负相关;能见度与4种污染物在简单相关分析中均呈显著的较强负相关关系,而在偏相关分析中的相关性极弱,说明空气污染物对能见度的影响是综合作用的。最后用多元线性回归法建立了大气能见度与相对湿度和PM10、SO2、NO2、CO等污染物浓度间的回归方程。     

合肥市能见度与相对湿度、PM_(2.5)质量浓度的定量关系

为了研究合肥市能见度影响规律,为改善城市大气能见度提供科学依据,利用合肥市2013年1月—2015年12月的气象观测数据和颗粒物质量浓度数据,采用统计分析方法研究了合肥市大气能见度与相对湿度和PM_(2.5)质量浓度的定量关系,以及不同等级能见度下相对湿度和PM_(2.5)浓度的统计特征。结果表明,PM_(2.5)质量浓度与相对湿度共同影响合肥市大气能见度变化,较低相对湿度下(RH60%),能见度降低主要受PM_(2.5)质量浓度升高的影响;较高湿度条件下(RH≥60%),能见度降低主要是由于相对湿度增加造成的大气粒子吸湿增长导致消光性能增大,且这种作用在污染程度较轻时更加突出。RH≥60%时,相对湿度每增加1%,平均能见度降低0.172 km;当RH≥90%时,平均能见度基本在5 km以下。PM_(2.5)质量浓度与能见度呈幂函数关系,40%≤RH60%时,PM_(2.5)的影响作用最显著;PM_(2.5)质量浓度对能见度的影响阈值随相对湿度增加而减小,当PM_(2.5)质量浓度低于46μg?m~(-3)时,能见度随着PM_(2.5)质量浓度降低而迅速增大。随着相对湿度增加,或者PM_(2.5)质量浓度增加,低能见度出现频率呈上升趋势;高湿度、高细颗粒物浓度均可导致低能见度的出现。当前一日能见度低于7km,当日相对湿度大于75%,且PM_(2.5)质量浓度大于65μg?m~(-3),当日能见度超过75%的比例在5 km以下。当前一日PM_(2.5)质量浓度达到中度及以上污染,当日能见度随着相对湿度增加逐渐减小,RH≥80%时,能见度低于5 km的比例达到70%。     

天津地区大气污染对能见度的影响

对以燃煤为主的城市大气污染对于大气能见度的影响作了研究,各种大气污染物以硫酸盐对大气能见度的影响最大。大气相对湿度大于70％时,显出它对大气能见度的重要性。指出在城市中由于燃煤形成的硫酸盐污染和相对湿度较大可能是产生煤炭型烟雾事件的原因。在城市中低空分散排放燃煤烟气的污染大气中,硫酸盐的浓度与二氧化硫浓度和颗粒物浓度都有较密切的关系,气温和相对湿度对转化速率常数有一定的影响。估计了二氧化硫的迁移距离,指出硫酸盐的迁移距离比二氧化硫的迁移距离更长,污染范围更广,会影响无污染源区的大气能见度。     

主成份分析研究天津市硫酸盐等空气污染

用主成份分析法研究了天津市1980年秋冬两季空气中硫酸盐等的污染,共分析342个样本,每个样本包括17个变量。发现天津市严重的硫酸盐空气污染出现在冬天早晨小风、静风时,总颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等在城市下风方向聚积起来的空气污染烟幕中。识别出四个空气污染主要大气物理化学过程,各过程及其对硫酸盐变化的贡献率分别为:聚积过程57.9％、非甲烷烃6.5％、季节变化5.0％、相对湿度3.7％.推测一次排放和/或二氧化硫在颗粒物表面上的非均相似化氧化过程是天津市形成硫酸盐空气污染的主要过程。推算出二氧化硫转化成硫酸盐的表观一级转化速率为6.2±2.0％小时~(-1)或9.3±2.2％小时~(-1),视二氧化硫沉降速率的取值。     

冬季广州大气能见度影响因子分析

于2005年12月至2006年2月收集了华南所大气观测站大气能见度等7个气象因子及PM2.5浓度观测数据,分析了冬季广州大气能见度变化趋势及灰霾天气主要影响因子,并对能见度与主要影响因子进行相关性分析。结果发现:人为因素和气象条件对大气能见度的影响比较明显,当大气层结受到北方冷空气扰动后,能见度得到明显改善;1月份灰霾天气出现频率高达60.9%,灰霾天气下大气能见度与PM2.5浓度密切相关;大气能见度与PM2.5浓度、温度、相对湿度呈负相关性,与大气压呈正相关性;灰霾天气下大气能见度还与细颗粒物的粒径分布密切相关。     

兰州市大气相对湿度与PM_(10)浓度和大气能见度的相关性分析

将相对湿度RH与PM_(10)浓度、大气能见度间的关系进行深入分析的研究目前还相对较少。利用兰州2002-2012年的环境气象资料,对相对湿度RH、PM_(10)浓度与能见度之间的对应关系进行统计分析,以揭示RH与PM_(10)浓度和大气能见度之间的直观联系,加深对灰霾形成过程的认识。将RH以5%的间隔进行划分,结果表明:各区间ρ(PM_(10))平均值与RH平均值呈显著线性负相关,R(相关系数)达0.940;高颗粒物浓度更多地出现于低湿天气条件下,但高湿度非降雨天气条件下颗粒物容易积聚。随着RH增大,大气能见度随ρ(PM_(10))变化率的绝对值增大;RH在75%以上时,增加相同的ρ(PM_(10))所导致的大气能见度下降量是RH在40%~45%时的2倍以上;RH 45%~60%,大气能见度可较好地反映ρ(PM_(10))的变化,而RH大于60%时,大气能见度的降低主要反映ρ(PM_(10))含水量的快速增加而并非指示ρ(PM_(10))的增加。在分析无降水天气过程时发现,当RH在80%~90%之间时PM_(10)的平均值明显下降,二者不呈负相关。可能的原因是这种高湿度天气通常出现在夏秋季节,一方面污染物排放强度较低,另一方面大气稳定度低,逆温层厚度比较稀薄,静风频率出现的概率比较低,风速相对于冬春季节较大(平均风速大于1.5 m·s~(-1)),污染物易扩散。大气能见度与同期地面气象条件和主要污染物浓度的相关性比较表明,相对湿度、PM_(10)是影响能见度的主要因子,兰州能见度变化对PM_(10)比较敏感。PM_(10)对能见度的影响以冬季最为明显,秋季次之,夏季最弱。兰州由于特殊的河谷盆地地形,复杂的气象条件使得兰州地区大气相对湿度与PM_(10)浓度和大气能见度的关系与国内其他地区存在较大的差异。     

小气候对临汾市空气污染的影响机制探讨

通过研究临汾市的地形结构、气候特点,本文得出该地区小气候主要为山谷风、地形逆温和城市热岛。系统分析这些小气候的成因及特点,初步探讨小气候对临汾市空气污染的影响机制。研究显示:三种小气候均在不同程度上加剧了临汾市空气污染的广度和深度。其中山谷风加剧了临汾市区、矿区和郊区的空气污染重叠,使污染物不停地聚集到上层大气,造成多次污染;地形逆温则阻碍了空气的垂直对流运动,妨碍了烟尘、污染物、水汽凝结物的扩散;热岛环流产生堆积效应,使得郊区产生的污染通过环流进一步影响城市。此外,本文给出了改善城市小气候的若干建议。     

上海市大气污染物时空分布及其相关性因子分析

利用2016—2020年上海市PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3的质量浓度和温度、相对湿度、平均风速、水平能见度气象条件,分析了上海市PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、O_3污染物的时间变化趋势。同时,利用多元线性回归模型及BP神经网络建立污染物与气象因素之间的相关关系,对其质量浓度进行预测,分析对比不同模型的预测结果。研究表明:2016—2020年上海市大气污染物质量浓度随时间变化整体呈现下降趋势;污染物质量浓度季节性差异显著,PM_(2.5)及PM_(10)质量浓度呈现"冬高夏低",而O_3质量浓度呈现"冬低夏高";可吸入颗粒物质量浓度(PM_(2.5)、PM_(10))与SO_2、NO_2质量浓度,O_3质量浓度与NO_2的质量浓度之间存在显著相关性;多元线性回归分析表明相对湿度、平均风速及水平能见度3个气象因素对上海市PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度产生显著影响;温度、相对湿度、平均风速及水平能见度4个气象因素对上海市O_3质量浓度产生显著影响;多元线性回归分析表明上海市PM_(10)质量浓度与温度之间显著性水平为0.303,意味着温度对上海市大气PM_(10)质量浓度并没有产生显著影响;PM_(10)质量浓度随相对湿度的增加、平均气压及水平能见度的增大而减小;O_3质量浓度则与温度和平均风速呈正相关,与相对湿度和水平能见度呈负相关。相比多元线性回归,BP神经网络在预测上海市气象污染物质量浓度表现出强大的泛化能力,PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2与O_3的真实值与预测值相关系数(r~2)分别为98.6%,97.4%,97.6%和98.3%。     

天津市采暖季PM2.5组分消光特性及来源分析

为了解天津市采暖季细颗粒物组分对能见度的影响、明确消光组分来源,对天津市2017年采暖季大气PM_2.5样品进行了为期一月的连续采集,并测定水溶性离子、有机碳和元素碳的含量,通过修正IMPROVE方程研究了细颗粒物消光特性,并采用主成分分析—多元线性回归模型(PCA-MLR)对其来源进行解析,同时应用潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)明确PM_2.5质量浓度的潜在污染源区域。结果表明,OC、EC以及SNA(NO3^?、NH₄⁺、SO₄^2?)的生成和积累对于能见度的下降具有重要影响,且能见度随SOR和NOR二次转化程度的升高而下降;2017年天津市采暖季日均消光系数为(294.56±262.89)Mm^?1,其中OM(34.86%)、硝酸盐(22.84%)、硫酸盐(11.59%)和EC(11.54%)为主要消光组分,硝酸盐和硫酸盐的增加对于能见度的下降起主要影响作用;根据PCA分析结果可知,天津市采暖季PM_2.5中的碳组分和水溶性离子主要来源于燃煤、生物质燃烧(68%),受扬尘(22%)和海盐(8%)的影响较小;区域传输分析结果表明天津市采暖季PM_2.5污染源潜在区域主要分布在河北中西部、河南北部、山西北部和内蒙古中部、西部。     

四川盆地气溶胶变化对弱降水的影响:基于干能见度的气候分析

降水是气候变化中最主要也是变化较大的因素,相对于较大量级的降水,小量级降水对增暖、气溶胶等因素的变化更为敏感,但目前有关小量级降水与气溶胶相互关系的研究较少。利用1973─2010年四川盆地及周边46个气象台站逐日降水、能见度、相对湿度等资料,分析了弱降水(0~1 mm)日数和干能见度资料替代的气溶胶浓度变化趋势及二者可能的关系。结果表明,(1)近38年来,四川盆地的平均年弱降水日为72.2 d,年平均弱降水日数呈减少趋势,减少率达3.3 d/10 a,盆地的中南部和西部经济发达区域减少明显。(2)盆地半数以上站点的消光系数变化与弱降水日数变化呈负相关,弱降水日数的减少在干能见度低值区(即气溶胶高值区)比干能见度高值区更显著;(3)借鉴降水地形强化因子(Orographic enhancement factor)的概念,提出弱降水变化因子R0(干能见度低值区弱降水日与干能见度高值区弱降水日比值),R0反映了气溶胶浓度的差异影响弱降水日数相对变化的程度。弱降水变化因子R0有逐年减少趋势,弱降水日R0在38年间减少了7%,即相较于干能见度高值区,干能见度低值区的弱降水的发生频率较少,这说明气溶胶对于降水的抑制作用在气溶胶高值区较明显。     

空气污染预报污染物排放清单数据库的研究与建立

介绍了天津市空气污染预报污染源数据库建立的目的和方法，该数据库不同于常规的污染源数据库，要按模型需要对污染源信息进行了模式化处理，研究结果表明：该数据库应用于空气污染数值预报系统，预报结果达到课题设计的精度要求。     

珠三角地区典型浓雾和灰霾天气过程气象条件对比研究

为深入探究雾、霾天气发生发展过程中气象要素特征的差异,提升环境天气预报预警业务水平,选取2017年3月10-12日和2016年3月29日-4月3日分别出现在珠三角地区的典型浓雾、灰霾天气过程,基于国家自动气象站资料、广州番禺大气成分站数据以及NCEP/NCAR再分析数据,通过相关分析和天气学分析,从环流形势、地面气象要素特征和边界层特征等方面对两次过程进行对比研究。结果表明,(1)浓雾、灰霾个例中均具有较为稳定的环流背景场,高层(500hPa)为纬向平直西风环流,地面受均压场控制,等压线稀疏,稳定的高低层环流配置极有利于雾、霾天气过程的出现和维持,伴随环流形势调整,雾、霾消散。(2)雾、霾过程能见度均与相对湿度呈负相关,与风速、气温呈正相关。灰霾过程能见度与各气象要素的相关性整体高于浓雾过程,且灰霾过程中湿度和能见度的相关系数最大,其次是风速和气温;相对湿度和风速大小是影响浓雾天气的重要气象条件,相对湿度的减小是浓雾天气消散的主要原因,风速增大和降水是灰霾天气消散的主要气象条件。(3)边界层特征分析表明,浓雾天气低层有一个较浅薄的小风速层(1 000-950 h Pa),而灰霾天气存在一个深厚的小风层,小风层厚度从近地面上升至850 hPa左右,两次过程在低层均为一致下沉运动。低层风速增大、出现上升气流,是雾、霾天气开始消散的重要信号。从热力条件来看,两次过程均存在逆温层,浓雾过程逆温层出现在50 hPa附近,灰霾过程逆温层出现在近地面附近,浓雾过程对湿度条件的要求较灰霾天气更高。     

气象因素对环境空气质量达标的影响分析

以天津市为例,分析地面风场、大气层结及天气形势等主要污染气象参量的特征及其与环境空气质量的相关关系;估算高、低污染潜势的天气背景对大气污染物浓度的影响幅度;提出在天气气候分类的基础上,建立气象条件标准化分级,评估气象条件对环境空气质量影响水平的方法。研究表明:天津市采暖季高污染的天气形势出现的频率约为34%,而非采暖季高污染的天气形势出现的频率约为16%,ISCLT3模型模拟结果显示相应于相同的污染源排放数据库由于采暖季和非采暖季气象条件不同引起的SO2全市平均浓度的差异约在10%以上。污染源源强相对稳定的条件下,高污染潜势的天气背景对空气污染的加剧作用大于低污染潜势的天气背景对空气污染的减轻作用。     

天津市机动车污染评估方法

依据城市机动车空气污染评价方法确立了天津市空气污染物机动车污染的评价体系。该评价体系具有准确性、先进性和实用性，采用科学的方法估算天津市城区机动车排气污染物的排放浓度及总量对环境空气污染的分担率。科学地给出了天津市现阶段机动车污染的现状及发展趋势，为环境保护决策提供了科学依据。     

成都市空气质量指数与雾霾的关系研究

统计分析成都市空气质量指数(AQI)日数据与6项指标小时浓度数据,结合大气能见度与相对湿度日数据,采用非线性拟合等方法对成都市AQI与雾霾天气的关系进行研究,并分别分析能见度与相对湿度、AQI之间的线性和非线性关系。结果表明,成都市现阶段AQI和颗粒物污染密切相关,2013年和2014年AQI变化趋势大致相同,4—9月份较低,以良和轻度污染为主,秋冬季大气污染是一年中的高峰期;2014年的逐月AQI普遍较2013年低,一定程度上反映了空气质量的改善。2013年和2014年平均大气能见度变化趋势也大致相同,均表现为春夏较好,而秋冬较差,秋冬季是雾霾多发的季节;随着相对湿度的逐渐增加,大气能见度与AQI的非线性相关系数逐渐升高,具有较好的相关性;在不同的空气质量等级下,相对湿度与能见度的非线性相关系数R_N普遍高于线性相关系数R_L。本研究所得出的AQI与雾霾的非线性模型在判别霾日程度上准确度一般,而在判别雾日方面准确度极高,全年平均准确率达到98%以上,尤其在春季表现得更为明显,拟合值和观测结果吻合度达到100%。同时,该模型在判别霾日或非霾日方面较准确,尤其在雾霾多发的秋冬季节,非霾日的准确度最高分别可达89.44%和92.78%,霾日的准确度最高分别可达88.89%和85%。在季节判断上,分季度模型比全年模型更加准确。     

天津市空气污染预报方法

文章论述了空气污染预报几种理论和方法,特别详细介绍了天津市空气质量预报方法及其应用效果。     

云贵高原1961-2006年大气能见度和消光因素变化趋势及原因

根据云贵高原203个气象台站1961—2006年大气能见度、降水、相对湿度、风速和天气现象等观测资料,采用倾向率方法对能见度和大气消光系数的变化趋势进行了分析。还应用Mann-Kendall方法对19km能见度、霾日数和消光系数的多年变化进行了气候突变检验。结果表明,有84.2%台站出现了能见度减少趋势。减少最多为-11km·10a-1,最少为-1km·10a-1。减少的平均气候倾向率在1961—1979年为0.96km·10a-1,1980—2006年为1.6km·10a-1,高原平均能见度从60年代的约34km下降到目前的约27km。另一方面,有15.8%台站能见度有增加趋势,且多集中在人类活动较为稀少的高海拔山区。有71%的台站19km能见度频率出现减少的趋势,平均倾向率为-2%·10a-1,主要出现在高原东部和中部人口和工业稠密区。该地区同时也出现霾日增加的现象。Mann-Kendall检测结果表明,19km能见度频率减少和霾日数增加现象出现突变的时间相同。年平均消光系数发生突变的时间稍推后。认为能见度下降、消光因素增加的原因与人为排放污染物浓度增加有密切关系。     

城市化对北京霾日数影响统计分析

近年来,随着超大城市/城市群大气灰霾等复合污染加剧,引起人们对区域生态环境与及公共健康问题越来越多的关注。应用北京地区1980—2012年气候资料及同期城市发展统计指标,统计分析了城、郊区间霾日数的变化特征,并在此基础上探讨了北京城市化及局地气候差异对霾日数的影响。分析表明：北京城区霾日数要明显多于郊区,在2007年以前城、郊区站点均有相似的波动增长趋势,但城区站霾日数增加速率（约21 d/10 a）要远大于郊区站（约7.2 d/10 a）;北京各地霾日数与主要城市发展指数之间的相关系数均超过0.001显著性水平,随着城市化而迅速增加的能源消耗和机动车尾气排放是导致北京地区灰霾天气逐渐增多的主要污染源,污染源的不均匀分布是导致城、郊霾日数差异的主要因素。分析还发现,城市化导致的区域气候差异对局地灰霾亦有较明显的影响。伴随着城市化的快速发展,城、郊区气候差异逐渐变大,城市下垫面粗糙度增加导致近地面层风速减小。大城市热岛效应背景下,更容易出现较厚的逆温层,这将阻碍空气垂直方向的对流输送。此外,城区气温持续上升,相对湿度下降,平均风速减小,小风频率增加,也会阻碍空气的水平流通,使得城市排放颗粒污染物的扩散难以扩散,有利于霾日增加。这表明北京地区城市气候效应对区域生态环境具有不可忽视的影响。