2020年天津市两次重污染天气污染特征分析

为了解2020年天津市两次重污染天气污染特征,基于2020年1～2月高时间分辨率的在线监测数据,对天津市2020年1月16～18日(重污染过程Ⅰ)和2020年2月9～10日(重污染过程Ⅱ)进行分析,结果表明,两次重污染过程均呈现前期区域输送和后期本地不利气象条件叠加双重影响的特点,重污染过程期间平均风速均较低,平均相对湿度接近70%,部分时段接近饱和,边界层高度低于300 m,水平和垂直扩散条件均较差.与重污染过程Ⅰ相比,重污染过程Ⅱ主要污染物浓度和污染程度均降低,尤其是NO₂浓度下降明显,重污染过程Ⅱ北部地区PM_2.5和CO浓度较高.两次重污染过程PM_2.5中化学组分浓度和占比发生明显变化,重污染过程Ⅰ二次无机离子(SO₄^2-、 NO^-₃和NH⁺₄)、 EC和Ca²⁺平均浓度较高,OC和Cl^-平均浓度略低于重污染过程Ⅱ,K⁺...     

2020年春节期间天津市重污染天气污染特征分析

为了解春节期间重污染天气污染特征,基于城区点位2020年1月高时间分辨率的在线监测数据,开展天津市春节期间重污染分析.结果表明：区域污染物输送叠加本地污染物排放和不利气象条件导致春节重污染的发生,重污染期间天津市平均风速为0.97 m·s^-1,平均相对湿度为70%左右,边界层高度为210 m,水平和垂直扩散条件均较差.春节重污染期间,天津市PM_2.5、SO₂、NO₂和CO平均浓度分别为219、14、46 μg·m^-3和1.9 mg·m^-3,与春节前重污染相比,春节重污染期间污染程度有所降低,尤其是NO₂浓度下降明显.PM_2.5浓度空间分布表明,天津远郊区依然存在烟花爆竹燃放情况.春节重污染期间,城区PM_2.5中主要化学组分为二次无机离子（NO₃^-、SO₄^2-和NH₄⁺）、OC、K⁺和Cl^-,平均浓度分别为96.4、22.5、9.5和8.9 μg·m^-3,在PM_2.5中占比分别为41.3%、9.7%、4.1%和3.8%.与春节前重污染相比,受移动源减少、工业企业排放降低、工地停工影响,春节重污染期间NO₃^-、SO₄^2-、NH₄⁺、EC和Ca²⁺浓度及其在PM_2.5中占比明显下降;受烟花爆竹燃放影响,OC、K⁺、Cl^-和Mg²⁺浓度及其在PM_2.5中占比均上升.与清洁天气相比,春节重污染期间PM_2.5中二次无机化学转化明显增强.PMF解析结果表明,春节重污染期间,天津市城区PM_2.5的主要来源为二次无机盐、燃煤和工业、烟花爆竹及生物质燃烧、机动车和扬尘,贡献分担率分别为40.1%、30.6%、20.6%、6.9%和1.8%.与春节前重污染相比,春节重污染期间二次无机盐、机动车和扬尘贡献率分别下降25.5%、62.9%、71.4%,燃煤和工业贡献率上升51.5%,烟花爆竹及生物质燃烧源显著上升.无论是重污染还是非重污染,常态化还是特殊时期,二次无机盐、燃煤和工业排放始终是天津市PM_2.5最主要的来源,产业结构和能源结构的调整始终是天津大气污染防治的主要方向.     

银川市一次连续PM2.5重污染天气特征分析及长期预报方法研究

利用同期多源观测资料,对2020年1月银川市持续重污染天气过程中的气象条件、扩散特征及前期环流指数特征进行了综合分析。结果表明：2020年1月持续重污染天气过程是实行新标准以来仅次于2013年1月的PM_2.5超标的重污染天气,具有持续时间长、污染等级高的特点;2020年1月气温异常偏高、风速偏小、相对湿度偏大,天气系统稳定少动且持续时间长,是造成PM_2.5异常超标的主要原因之一;1月PM_2.5月浓度值同850 hPa东太平洋信风指数、北太平洋副高北界位置指数等前期环流特征因子具有较好的相关性,建立的银川市1月PM_2.5月浓度预测模型,可提前30 d作出预报且预报结果与实际一致,可为重污染天气预警工作提供参考。     

京津冀连续雾霾及重污染天气特征分析

2015年12月19日至26日京津冀多地出现持续性雾霾及重污染天气,部分时段能见度不足50m、AQI值达到500。分析此次过程的成因发现,雾霾期间高空主要影响系统为短波槽和冷涡底部偏西气流,地面为弱气压场。边界层逆温、暖平流及弱的地面风场是雾霾持续的关键原因,其中逆温强度达4.6℃/100m,近地面多风速小于1.5m/s的西南风和偏东风。北京和衡水混合层高度均较低,混合层高度(MLH)普遍在1km以下,尤其是衡水站21~25日MLH普遍不足500m,非常不利于雾霾的消除和污染物的扩散。加之地形影响,容易使污染物堆积在河北平原,形成重污染。     

邢台市冬季一次重污染过程PM2.5污染特征分析

为了解邢台市秋冬季重污染过程的污染特征,于2018年11月10-16日,在邢台市一中、内丘以及沙河3个点位采集PM2.5样品,分析PM2.5浓度及其化学组分.结果表明:重污染过程期间邢台市PM2.5平均浓度为176.2 μg/m3,超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值1.4倍;水溶性离子以NO3...     

长江三角洲初冬一次重污染天气成因分析

利用站点气象和PM_2.5资料以及NCEP的全球再分析数据集研究了2015年12月17~28日长江三角洲地区一次重污染天气过程.结果表明：地面弱气压场是此次污染事件发生发展的主要天气背景,而冷空气带来的大风使PM_2.5浓度迅速下降,有效清除了PM_2.5.区域热力因子和动力因子分析发现,此次过程中大气中低层层结稳定、近地面逆温强,有利于PM_2.5和水汽的累积,使其浓度水平升高;对于动力因子来说,较小的通风率和较低的边界层高度不利于污染物扩散,同样使PM_2.5浓度上升.两者相比,热力因子对PM_2.5浓度值的贡献比动力因子大.结合后向轨迹和排放源分布发现,此次污染过程中长江三角洲地区的PM_2.5主要受来自其西北方向的大陆气团（占46%左右）的影响,这些气团途经高污染排放源并把污染物远距离传输至长江三角洲地区.最后利用PSCF和CWT对长江三角洲地区污染物的潜在来源进行了分析,发现PM_2.5的来源主要集中在安徽、河南、山西、山东以及长江三角洲本地,说明此次过程中长江三角洲地区的污染物浓度受到远距离输送和局地过程的共同影响.     

冬季北京城区大气重污染特征分析

为研究北京市城区大气重污染特征,对2013年12月~2014年2月期间北京市6次大气重污染过程的PM2.5浓度水平、化学组成以及大气氧化性和气象要素特征进行了分析。结果表明,重污染日PM2.5平均质量浓度达到265.0μg/m3,是非重污染日的3.5倍。 PM2.5组分中NO3-,SO42-,NH4+和有机碳(OC)在重污染日的平均浓度分别是非重污染日的6.8,3.4,2.7和2.6倍。前3次过程中SO42-浓度最高,后3次过程中SO42-浓度与NO3-浓度接近。从气象要素来看,重污染期间的基本特征为地面温度升高、相对湿度增大、地面气压降低和风速减小。重污染日的能见度显著降低,平均能见度仅为非重污染日的34.4%。重污染日的大气氧化性明显增强,大气氧化剂OX平均浓度是非重污染日的1.5倍,(OC)/(EC)平均比值是非重污染日的1.6倍。     

新冠肺炎疫情期间天津市重污染天气的边界层特征

为探讨新冠肺炎疫情期间天津市重污染天气成因,利用环境监测、气象常规观测及255 m气象塔梯度观测,结合WRF-Chem模式研究了天津市2020年2月9—13日新冠肺炎疫情期间重污染过程来源及边界层特征。结果表明：水平和垂直扩散条件变差、地面弱气压场和暖湿明显为此次重污染天气的主要特征;重污染天气过程外来源的区域输送率达54.6%;稳定类层结（E类和F类）占比高达67.5%,较为稳定的大气造成大气扩散条件变差,是污染发生的重要气象条件;污染过程逆温率达50.0%,垂直温差、逆温厚度、逆温强度与PM_2.5浓度相关性分别为0.99、0.90和0.56,逆温层的存在是污染过程维持的主要因素。

     

2015年12月北京市一次重污染过程中PM_(2.5)特征分析

2015年入冬以来京津冀区域重污染频发,综合分析了2015年12月19—26日京津冀及周边地区发生的一次重污染过程中PM_(2.5)分布特征及成因。监测数据显示,2015年12月北京市重污染日共计13 d,累计月均值为151.8μg/m3。在12月19—26日一次重污染过程中,区域污染面积均超过40万km2,北京市单站PM_(2.5)小时均值超过800μg/m3。污染初期北京市南部地区PM_(2.5)浓度明显偏高,且PM_(2.5)极端高值出现在南部站点。污染输送阶段,北京市PM_(2.5)小时浓度在短时内呈爆发式增长,浓度增值是年均值的2~5倍。污染缓解阶段,偏北风作用,浓度明显下降。除了极端不利的天气形势外,区域散煤排放是造成重污染的重要原因;河北省唐山、保定、廊坊、石家庄等城市区域输送加重了污染程度。     

基于天气背景天津地区重污染天气特征分析

以天津地区长序列观测PM_(2.5)质量浓度资料为依托,基于天气背景对2014—2016年天津地区重污染天气特征进行分析,并以此为基础评估天津环境气象数值模式(WRF/Chem)在不同天气条件下的模拟效果.结果显示:2009—2016年天津地区重污染天气为341 d,约占全部天数的11.7%,重污染天气主要出现在每年的10月—次年3月,约占全年的82%,重污染天气出现的地面形势主要为锋前低压区、低压槽前、均压场和高压后,4类天气类型占所有重污染天气的73%.同一天气背景下,PM_(2.5)质量浓度模拟值与实况值之间的误差有相似之处,低压槽天气时细颗粒污染浓度模拟明显偏低;冷锋前低压区、华北地形槽和低压过程模拟值略有偏低;高压前和高压底天气模拟值略微偏高;数值模式天津地区重污染TS(Threat score)评分为0.68,漏报与低压槽辐合线模拟位置偏差、冷空气受污染反馈作用影响、小尺度闭合低压区未准确模拟3个因素密切相关;空报主要与冷空气过程影响时间模拟偏差、高压中心位置偏差及其输送通道建立时间影响密切相关.     

基于气象条件下哈尔滨市污染特征分析

利用2013年哈尔滨市环境监测资料及气象资料,分析了4种主要污染物(PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2)的时空分布特征及各种气象条件对城市大气污染的影响。结果表明:风速在采暖期对污染物浓度的影响尤为显著,相关系数达-0.87;混合层高度对雾霾天气形成影响较大,PM_(2.5)浓度与混合层高度呈现负相关;气温、气压、降水与PM_(2.5)浓度均有较好相关性,哈尔滨市污染物特征受气象条件影响较大。     

天津市夏季重污染天气过程PM2.5输送特征

利用环境监测、气象常规观测、美国国家环境预报中心(NCEP)再分析等资料,采用气溶胶激光雷达和HYSPLIT模式对2018年8月1—2日发生在天津市夏季的一次重污染天气过程进行分析。结果表明:地面弱气压场、低空逆温和偏东暖湿气流的输送为此次重污染形成提供了有利条件;气溶胶激光雷达分析表明,此次污染过程存在明显的水平输送和垂直分布特征,市区PM_2.5浓度升高除与水平输送有关,还与本地低空逆温造成的PM_2.5积累密切相关;HYSPLIT模式后向轨迹追踪研究表明,PM_2.5前期积累爬升阶段,气团主要来自偏南气流,200、500、1 000 m高度气团均有明显沉降,后期气团来向转变为较清洁的偏东暖湿气流,但同时带来大量水汽,造成天津市相对湿度的增加。此次污染过程前期是由于静稳天气形势导致PM_2.5积累,后期主要是天津市各区县之间PM_2.5的输送以及偏东暖湿气流输送水汽导致相对湿度的增加,污染进一步加重。     

京津冀典型城市一次重污染过程特征及边界层结构变化对其影响

为探究典型重污染过程的污染特征与大气边界层结构演变规律,基于PM_2.5采样数据、气象观测数据及WRF-Chem模式,以北京市和石家庄市2016年12月27日—2017年1月10日一次重污染过程为研究对象,对气象要素、PM_2.5化学组分、天气背景场、边界层结构演变特征,以及大气边界层结构变化对ρ(PM_2.5)及其主要化学组分的影响进行分析.结果表明:①研究期间,北京市和石家庄市ρ(PM_2.5)分别为(165.63±110.89)(247.67±95.22)μg/m3,石家庄市污染程度高于北京市;高空纬向环流和地面弱高压控制的天气背景场,低于1.75 m/s的风速以及超过75%的相对湿度是造成北京市与石家庄市重污染的不利气象条件.②重污染时段北京市与石家庄市SNA(SO₄2-、NO₃-、NH₄+三者的统称)与碳质组分(OC、EC)占比之和超过76%,是PM_2.5中的两大主要组分;重污染时段ρ(SNA)占比明显上升,北京市与石家庄市ρ(SNA)占比由非重污染时段的42.23%、45.93%分别升至重污染时段的58.87%、59.62%;北京市与石家庄市ρ(OC)/ρ(EC)分别为5.13、3.51,表明在重污染时段两城市存在明显的二次有机气溶胶污染.③WRF-Chem模式模拟结果表明,PM_2.5污染严重时北京市与石家庄市在300~500 m处均出现明显的逆温,垂直风场主要表现为低层偏南风顺时针向上切变为偏西风,切变高度在400~1 000 m,逆温层结与明显垂直风切变的边界层特征共同抑制了污染物的湍流与扩散.④北京市与石家庄市重污染时段的PBLH(Planetary Boundary Layer Height,大气边界层高度)日均值与非重污染时段相比分别下降了202、128 m,PBLH每下降100 m,北京市与石家庄市ρ(PM_2.5)分别上升18.81、29.85 μg/m3,PBLH下降是导致两城市ρ(PM_2.5)快速上升的重要因素.北京市与石家庄市的PBLH与PM_2.5组分质量浓度之间的相关性不同,北京市PBLH与ρ(SNA)的相关性高于与碳质组分质量浓度的相关性,石家庄市PBLH与ρ(EC)相关性最高,表明此次重污染过程中北京市PM_2.5污染特征以二次形成为主,而石家庄市以一次排放为主.研究显示,北京市与石家庄市此次重污染过程与大气边界层结构变化密切相关.      

南通市重污染过程PM_(2.5)中OC/EC浓度水平及污染特征分析

采用EC/OC在线分析仪连续监测数据,结合空气自动监测站监测的PM_(2.5)浓度数据和气象参数,对南通市几次重污染过程进行了分析。结果表明,OC/EC浓度随PM_(2.5)浓度变化趋势基本一致,重污染过程中明显升高,是导致南通市重污染天气的重要元素之一。重污染过程中存在明显的二次有机碳污染,且重污染程度越高,二次有机污染越严重。单次重污染过程OC/EC来源基本相同,仅凭OC/EC的比值判断污染物来源是不充分的。污染过程中TC(OC+EC)的上升幅度较PM_(2.5)中其他组分低,污染后其下降幅度也相对较低。     

2017年汾渭平原东部大气颗粒物污染特征分析

高度集中的煤炭产业和繁忙的交通运输使得汾渭平原成为全国污染最严重的地区之一.利用中国环境监测总站发布的大气环境监测资料,以统计的方法分析了2017年汾渭平原东部三门峡市、运城市、渭南市、洛阳市的颗粒物质量浓度演变特征,并与北京市开展对比分析.结果表明:①2017年汾渭平原东部颗粒物污染形势较为严峻,ρ（PM_2.5）年均值范围为61~75 μg/m3,高于北京市（58 μg/m3）,ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）范围为0.47~0.57,远低于北京市的0.66,说明汾渭平原东部一次颗粒物的贡献更为显著.②与北京市相比,汾渭平原东部重污染有效时数较长,在三门峡市、运城市、渭南市和洛阳市出现PM_2.5重度及以上污染过程的时数分别占全年总时数的6.56%、8.91%、9.23%和9.10%.但由于汾渭平原东部重污染期间颗粒物质量浓度较北京市低,因此造成汾渭平原东部和北京市重度及以上污染过程中颗粒物质量浓度平均值在颗粒物质量浓度年均值中占比基本相同.③汾渭平原东部颗粒物质量浓度的周变化特征与北京市有显著区别.④重污染期间,汾渭平原东部ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化特征与ρ（SO₂）相同,均呈白天高、夜间低的特征,而北京市ρ（PM_2.5）和ρ（PM₁₀）的日变化特征与ρ（SO₂）相反,呈白天低、夜间高的特征,说明汾渭平原东部特殊的能源结构、边界层动力演变和局地环流造成高架点源对重污染期间污染物质量浓度的影响较显著.研究显示,汾渭平原东部应该加强重污染期间高架点源的管控.      

北京冬季一次重污染过程的污染特征及成因分析

为了研究北京冬季重污染过程的污染特征及形成原因,选取2013年1月9~15日一次典型重污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和天气背景场进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM₁₀和PM_2.5平均质量浓度分别为347.7μg/m³和222.4μg/m³,均超过环境空气质量标准(GB3095-2012)中规定的日均二级浓度限值.重污染时段PM_2.5中NH₄⁺、NO₃^-和SO₄^2-质量浓度之和占PM_2.5质量浓度的44.0%,OC/EC的平均比值为5.44,说明二次无机离子和有机物对此次污染过程中PM_2.5贡献较大.稳定的大气环流背景场、高湿度低风速的地面气象条件和低而厚的逆温层导致北京地区大气层结稳定,加上北京三面环山的特殊地形结构,是造成此次大气重污染过程的主要原因.     

唐山一次冬季重污染过程污染特征及成因分析

选取河北省唐山市2017年12月27~31日一次典型重污染过程,开展其污染特征及成因分析,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征进行综合研究.结果表明,此次大气重污染过程中PM_2.5平均质量浓度为154μg/m³,重度污染及以上时PM_2.5/PM₁₀为0.7;PM_2.5中SNA质量浓度占比达58.0%,OC/EC的比值为4.1,说明颗粒物二次反应和有机物在此次污染过程有较大贡献;长期均压场以及近地面高湿、小风、逆温的出现导致唐山地区大气层结稳定,加之周边地区区域传输的贡献,是导致此次大气重污染过程的重要影响因素.     

2013年1月北京市一次空气重污染成因分析

采用数值模式与观测资料相结合的方式,对北京市2013年1月9日至15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析.结果表明,重污染过程期间10日至14日PM2.5平均值为323μg·m-3;重污染过程与当地气象条件密切相关,稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景,风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因;重污染过程中区域输送对北京PM2.5贡献率在53%~69%之间且存在明显的二次转化,区域输送起着更为重要的作用;气象条件对持续性重污染的形成和破坏起到了关键性的作用,因此需要加强对重污染预警预报研究,以有效预防和控制空气重污染.