基于污染事件的闽三角城市群大气颗粒物的时空特征

以闽三角城市群(厦门、漳州和泉州)为研究区域,以PM_(10)质量浓度为大气颗粒物指标,根据世界卫生组织的标准定义大气污染事件,研究闽三角城市群大气污染事件发生频次及其相应大气颗粒物的时空特征,及影响大气颗粒物浓度的气象因素。结果表明:①闽三角城市群大气污染事件发生频次及其相应PM_(10)浓度的季节变化的总体特征为:夏、秋季较低,春、冬季较高。②闽三角城市群大气污染事件发生频次及其相应PM_(10)浓度总体的空间差异表现为泉州漳州厦门,但城市内部空间差异较大。③漳州市冬季污染事件中PM_(10)浓度受降水量影响显著;影响厦门市PM_(10)浓度的气象因素主要为降水量和气温;对泉州PM_(10)浓度影响显著的气象因素是风向和湿度。     

基于质谱技术的在线大气颗粒物来源与污染过程解析研究——以江苏省淮安市为例

通过大气细颗粒物实时在线源解析技术(质谱直接测量法)采集录入淮安市市区部分特征污染源排放成分谱,对淮安市大气细颗粒物进行在线源解析,获取高时间分辨的颗粒物源解析结果,分析颗粒物来源、季度变化和重污染天气的污染过程,评估形成重污染过程的污染影响因子和影响程度,为区域大气污染综合整治提供重要目标指向,同时也为淮安环境空气PM2.5重度污染实时预警与监控、大气污染源减排方案评估、污染事件监控等提供有效的在线监测技术平台.     

广东省大气污染典型案例特征及其影响因素分析

基于广东省空气质量监测和天气形势及气象观测数据,分析了2015年广东省典型大气污染案例中的空气质量污染特征,识别了主导天气形势及气象特征,并结合后向轨迹聚类分析,初步探讨了空气污染与气团来源的关系。结果表明:2015年全省共发生13次大气污染事件,呈现冬季(12~2月)主要为高浓度PM_(2.5)污染、春夏秋季(4~10月)高浓度O_3污染事件时有发生的时间特征和重污染区集中于珠三角地区的空间特征;从主导天气形势看,广东省大气污染事件可分为高压出海型、热带低压型、弱槽弱脊型和高压控制型4个类型;通过典型地区后向轨迹聚类分析,发现偏南和偏北方向的污染气团输送与珠三角地区O_3污染关系密切相关,东南和偏西方向的污染气团对PM_(2.5)污染有重要影响。该研究对本地区大气污染演变趋势预测和污染防治具有重要的参考意义。     

乌鲁木齐市空气污染时空分布特征及其与气象因素相关分析

基于乌鲁木齐市7个检测站点实测数据(参照《环境空气质量标准》规定的6项常规监测污染物(PM_2.5、PM_10、SO_2、NO_2、CO、O_3)的24小时/8小时国家二级标准和AQI分级标准),对乌鲁木齐市2016年空气质量做变化趋势分析。结合乌鲁木齐市气象要素和城市发展数据对乌鲁木齐市空气质量影响因素做相关分析,然后利用层次分析法(AHP)对乌鲁木齐市环境空气污染时空分布特征的影响因素做评价分析。研究结果有:(1)乌鲁木齐市2016年1月,轻度污染天气占整月的3%、中度污染天气占26%、严重污染天气占32%、重度污染天气占39%;工业园区集中的米东区是乌鲁木齐市空气污染最严重的城区。(2)乌鲁木齐市的城区空气污染物因子和同期气象因素相关性显著;(3)重要污染物企业的空间分布对乌鲁木齐市空气污染空间分布起到绝对的影响作用。     

北京市重度大气污染时段污染物时空扩散特征

该文通过分别对北京市重度大气污染时段的风力与空气污染指数(API)以及空气质量指数(AQI)分析,建立了风力预测大气污染程度的回归模型,并探讨了不同风力条件下空气质量(污染)指数时空扩散规律。结果表明:(1)风力与空气质量指数和空气质量指数均为负相关,且有极其显著的相关性,但空气质量指数对风力的响应程度更高。(2)各空气污染指数预测模型均表现出南部模型精度中部北京市北部,前者比后者的精度高16%~26%。二次模型是预测空气污染指数简便、实用、有效的模型。而在空气质量指数预测模型中,北京市、中部及南部均是指数模型预测能力最好,二次模型较差。北部则相反。(3)重度大气污染时段,大气污染物由南向北扩散过程基本需要3 d时间。若南部空气质量指数300,且污染过程持续4 d,则北部的污染程度将超过南部。一般情况下,风力需要大于3级,且要持续1 d以上,空气污染程度才会降低。否则,全市大气污染程度相差不大,均处于重度或严重污染。     

珠三角地区2005-2009年灰霾天气污染水平分析

通过环境监测数据和灰霾观测站气象资料,评价珠江三角洲地区2005-2009年灰霾污染程度,分析大气污染颗粒物与灰霾天气的关系,反映该地区居民灰霾污染暴露水平。结果显示,珠三角地区2005-2009年灰霾天气总体趋势为广州市稳中有降,东莞、深圳和肇庆三城市先升后降,每年灰霾天气具有明显季节性变化。四城市灰霾天气污染水平均以等级指数2轻微灰霾天气为主,PM10、SO2和NO2,3种大气污染物与灰霾等级指数回归分析具有显著性的正相关效应。珠三角地区属于灰霾高发区,灰霾污染较为严重。     

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.      

青岛沿海地区一次臭氧重污染过程的特征及成因分析

近年来,青岛市夏季臭氧(O_3)污染逐渐严重,深入分析青岛的O_3变化特征和重污染形成机理对该地区大气污染防治具有重要意义.本文基于青岛大气监测站2017年6月1—20日的O_3小时浓度数据,分析了发生在青岛沿海地区的一次持续O_3重污染过程的特征,并利用数值模式进行成因分析.结果表明,本次污染过程10个监测站日最大8 h平均臭氧浓度超标率达到30%～45%,超标倍数为0.20～0.51,单站小时浓度峰值可达390μg·m~(-3).同时,利用WRF-CMAQ模型对O_3重污染过程进行了数值模拟、过程分析和敏感性试验.结果表明,WRF-CMAQ具有模拟臭氧重污染的能力,6月8—9日、15—16日O_3重污染主要是外部输送导致,可能的机制是上游高空的高浓度O_3沿气团轨迹传输,随下沉气流聚集在青岛西南部海面,随后由近地层西南向海风水平输送至青岛沿岸,而6月17日O_3重污染产生的首要因素是局地光化学生成.本次臭氧污染期间,青岛大部分时间都处于前体物非敏感区,且覆盖范围广.2017年6月1—20日青岛沿海地区的臭氧污染事件大部分归因于区域传输,因此,应该加强区域联防联控,减少区域传输对城市臭氧浓度的影响.     

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。     

福建省大气致酸污染物变化趋势分析

以1991- 2 0 0 2年环境监测数据为基础,采用秩相关系数检验方法,对福建省大气中致酸污染物的时间和空间变化趋势进行了综合分析,结果表明,二氧化硫和总悬浮颗粒物的浓度呈显著下降趋势,氮氧化物浓度总体呈上升趋势;城市规模与大气污染特征相关,城市所处的区位不同,大气污染程度仍有较大差别;大气污染程度与酸雨污染并不成正比。