福建沿海城市霾天气特征

利用2006年1月—2010年12月福建省沿海6个城市的能见度、相对湿度、降水、天气形势和大气污染物资料,对霾天气时空变化特征、霾与天气形势的关系进行了分析. 结果表明:宁德市每年霾日数最少,为12～26 d;漳州市霾日数最多,为74～118 d;而福州、厦门和泉州三市的霾日数相近.6个城市霾天气主要出现在12月—次年6月,7—11月霾的出现率极低且均以轻微霾为主,所占比例在85.5%以上;持续时间短暂的霾较多,半天和全天的霾较少. 在暖区辐合、高空槽和变性冷高压3种天气形势下霾出现频率均较高,分别达到21.2%～49.5%、9.1%～42.3%、6.1%～47.5%. ρ(PM₁₀)与能见度的相关系数最高,为-0.44~-0.33,并且各城市霾天气下的ρ(PM₁₀)均明显高于非霾天气;ρ(SO₂)除莆田市外,ρ(NO₂)除漳州市外,其他城市ρ(SO₂)和ρ(NO₂)均为霾天气高于非霾天气.      

近36a来四川盆地持续霾事件特征及环流分析

利用1981~2016年四川盆地102个气象观测站逐日霾日观测资料,对四川盆地持续霾事件（定义为连续3d及以上有烟幕或霾发生的天气）的时空分布特征、变化趋势进行分析,然后对冬季霾事件环流场特征进行研究.结果表明：1981~2016年四川盆地持续霾事件的年平均日数呈增加趋势,持续霾事件日数占霾总日数的百分比与霾总日数增加趋势较为一致,霾总日数的增加主要是由持续霾事件的增加引起的.四川盆地持续霾事件的空间分布不均匀,与霾日数的大值区的分布较为一致,主要集中在川东北城市群、成都平原城市群以及川南城市群.持续霾事件多发区的范围在1981~2010年呈年代际增大,在2011~2016年范围减少显著.通过分析盆地冬季霾事件的环流场发现,霾事件偏多（少）年时段,四川盆地处于暖（冷）高（低）压大值区域,乌拉尔山阻塞高压偏弱（强）,东亚大槽偏弱（强）,盆地上空为一定程度的辐合（辐散）,存在（不存在）明显逆温结构,垂直上升运动弱（强）,这些条件均有利于污染物颗粒聚集在浅薄的边界层内（利于污染物的扩散）,造成霾天气的维持（消散）.     

天津地区霾天气特征研究

基于2014~2017年天津地区PM_2.5质量浓度，能见度和相对湿度监测数据开展霾天气特征研究.结果表明：天津中度以上霾过程分为五类：高压后部型，北部弱高压型，低压槽型，均压场型和锋前低压型.在现行标准下，中度霾一般对应重度污染天气，重度霾对应重度到严重污染天气；五级重度污染天气一般有中-重度霾发生，六级严重污染天气有重度霾天气发生.2013年“大气污染防治行动计划”开展以后，天津PM_2.5质量浓度和霾日均显著减少，2017年相比2013年霾日减少了55%，中度及其以上霾日由2013年的41d下降到2017年的20d，下降幅度超过50%.基于实况监测的PM_2.5质量浓度，能见度和相对湿度，可以较好的构建区域能见度计算方程.统计数据显示，其估算的能见度和实况值相关系数为0.94，相对误差为18.6%，非霾日辨识准确率为85%，霾日辨识准确率为95.6%，轻微霾辨识准确率为83%，轻度霾辨识准确率为78%，中度霾辨识准确率为93%，重度及以上霾辨识准确率为94%，对于判断霾等级，有较强的适用性.将该方程与空气质量模式结合开展霾等级预报，2015~2017年24h预报产品检验显示：能见度预报值与实况值相关系数为0.75，预报均值13.9km，实况均值14.1km，相对误差为29.6%，FAC2（预报值在实况值两倍范围内百分比）为98.1%，霾日预报准确率81.4%，霾日漏报率18.6%，霾日空报率20.6%，如果容错1级，轻微霾日预报准确率为96%，轻度霾日预报准确率为85%，中度及以上霾日预报准确率为69%，可有效支撑天津霾等级预报的开展.     

基于WRF-RTIM的上海地区霾预报MOS方法研究

应用基于系统辨识理论的实时迭代模式(real-time iterative model,RTIM)对WRF模式预报结果进行后处理,建立了上海地区霾天气的模式输出-统计(model output statistics,MOS)方法.首先,根据WRF模式的气象输出资料,结合大气污染观测数据,筛选出霾事件的预报因子;其次,运用系统辨识实时迭代模型,建立依据MOS预报方法的PM2.5、PM10和能见度预报模式;最后根据霾事件的判别标准,对上海2012年11月—2013年1月的霾日进行24 h和48 h预报.结果表明,PM2.5模式预报成功率为75.0%~63.9%,PM10模式预报成功率为87.5%~81.8%,能见度模式预报成功率为71.0%~74.2%,霾日预报成功率为73.7%~72.7%.分析表明,研究期间上海的气溶胶以细颗粒物为主,低能见度主要由导致霾现象的PM2.5引起.该方法能较准确地预报霾日的发生,可为我国城市大气环境业务预报提供参考依据.     

利用微脉冲激光雷达分析上海地区一次灰霾过程

通过分析2008年6月至2009年5月期间浦东新区灰霾天气出现的特征,并以2008年12月19日至2008年12月21日一次典型的灰霾天气过程为例,利用激光雷达(Light laser detection and ranging,简称Lidar)数据资料反演得到气溶胶消光系数及其强度图和廓线图,结合地面气象数据和气溶胶观测资料,分析了此次灰霾天气形成的原因.一年的观测资料表明,上海地区冬季和春季易产生灰霾天气,冬季出现重度霾最多,秋季和夏季灰霾天气较少.较弱的太阳辐射以及静风、小风是导致灰霾天气发生的重要原因,且高湿度的霾天气对能见度影响更大.大气边界层(以下简称边界层)高度变化决定着灰霾天气发生的强度,当边界层高度在1km左右时,易发生轻微霾天气,当边界层高度降至600m左右时,易发生中度、重度霾天气,而太阳辐射强度变化决定着边界层高度的变化.轻微霾天气下,大气气溶胶垂直分布最强消光值约为0.15km-1,而重霾天气下可达0.30km-1以上.本次霾过程还受地面颗粒物排放的影响,主要是PM1和PM2.5,且在消光作用中散射性气溶胶的贡献大于吸收性气溶胶.轻微霾天气下PM2.5浓度为50μg·m-3,黑碳浓度为5000ng·m-3,浊度为200Mm-1,而重度霾时则分别达到200μg·m-3、24000ng·m-3和1400Mm-1.随着此次霾的出现,整层大气气溶胶光学厚度(AOD,550nm)不断增加,在重度霾时达到0.6左右,Angstrom指数在重度霾时显著降低,表明有大颗粒物导入,说明此次重度霾天气的发生还与气溶胶的输送有关.     

天津秋冬季重度霾天气过程气象特征分析及海风的作用

利用常规气象观测资料、加密自动站观测资料、污染物PM2.5质量浓度数据等,对近3年天津秋冬季出现的重度霾天气过程进行分析。主要从重度霾天气发生的天气形势、气象要素特征、减弱消散条件等方面进行分析。结果表明:秋冬季重度霾天气发生时500 h Pa环流形势基本为弱西北气流或偏西气流,低层850 h Pa为高压脊前偏北气流或暖高压脊或高压后部西南气流等控制;地面气压场较弱,多为鞍形场、低压或高压后部控制,风力较小。重度霾天气发生时,海平面气压值基本在1 023~1 028.5 h Pa之间,地面多为南到东南风,风速1.0 m/s,水平能见度较差(基本在2.0 km以下),当空气湿度较大、雾和霾同时存在时能见度会降至1.0 km以下,另外霾天气发生时在850 h Pa以下均存在较强逆温层或双层逆温现象。对于重度霾天气减弱消散条件,除冷空气东移南下能对污染物起到很好消除作用外,当地面西南风明显加大、出现浓雾天气近地层空气达到饱和以及受偏东路径冷空气影响时,也会对重度霾过程减弱消散起到较好的作用。另外受海风环流影响时,天津大气污染扩散条件会好转、污染物浓度降低、重度霾过程会减弱消散;但因存在海风锋锋前累积增长特征,受海风影响地区会出现霾污染加重的现象(一般为3 h左右,与海风强度及移动速度有关)。     

福州区域雾霾天气时空分布特征分析

利用1968～2007年共40年的福州区域9个气象站的历史地面观测资料,分析雾霾天气的时间分布特征及其原因。结果表明:40年间,福州区域雾日最多的是永泰站,轻雾日最多的是福州站,霾日数最多的是福清站;福州区域40年来雾日数有减少趋势,而轻雾和霾日数有增多趋势,对比前后20年的雾霾日数分布,福清、福州、闽侯3个站的霾日数出现异常增多;雾日数和霾日数具有明显的季节性变化,雾主要出现在12月～翌年6月的冬春季节,霾主要出现在10月～翌年4月的秋冬春季节,轻雾日数的季节性变化不明显。     

基于CMAQ模式产品的福州市空气质量预报系统

利用CMAQ(Community Multiscale Air Quality Model)模式预报产品和福州市2007年1月至2010年6月大气污染物的观测资料以及常规地面气象观测资料,根据动力-统计相结合的预报方法,通过多元线性逐步回归,建立不同天气系统下CMAQ模式产品和多类预报因子相结合的日污染物浓度预报模型.结果表明,影响福州市的天气系统共分为大陆高压、副热带高压、切变、暖区辐合、高空槽、台风和热带辐合带7类天气型.在暖区辐合、高空槽和大陆高压控制下,福州市的空气质量较差,而副热带高压和台风系统影响时,福州市的空气质量最好.日污染物浓度预报方程置信度均为P=0.000,模型有统计学意义.利用模型对2010年7~12月福州市各污染物浓度进行预报效果回代检验,模型对PM10的污染指数等级预报正确率达到了71.3%,对SO2和NO2的级别预报正确率达到了100%,日预报综合评分平均达88.8分.     

霾过程大气消光系数时间序列混沌特性分析

霾是气溶胶与特定多尺度过程（大气边界层、天气和气候过程以及大气化学过程）复杂相互作用的结果 .利用成都市2015—2017年地面能见度、PM2.5质量浓度和相对湿度的逐时观测数据,通过Koschmieder’s公式反演了研究时段内6次霾过程大气消光系数时间序列.在分析霾过程统计特征基础上,基于相空间重构理论,分别计算了6次霾过程大气消光系数时间序列的最佳嵌入维数m和最佳延迟时间τ,探讨了不同时间序列非线性特征量（饱和关联维数、Kolmogorov熵以及最大Lyapunov指数）的指示意义.结果表明,霾过程大气消光系数为（1.83±0.77）km-1,其中轻微霾及轻度霾、中度霾和重度霾的样本占比分别为34.2%、20.8%和45.0%.霾过程大气消光系数时间序列有弱混沌特性,对应的最大可预报时间尺度介于7～25 h.上述成果深化了对霾系统演化不确定性的认知,并为霾过程大气消光系数预报及演化机理的后续研究奠定了基础.     

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.