北京冬奥会同期空气污染数值模拟

第24届冬季奥运会将于2022年2月4—20日在我国北京市和河北省张家口市联合举办,主要会场有北京奥体中心、北京延庆县和张家口市崇礼县.为了模拟分析冬奥会空气质量情况,利用冬奥会同期(2006—2016年2月)北京市和张家口市空气质量资料及韩国气象厅天气图资料(2013—2016年2月),分析该时段重污染发生的频次,统计不利于污染物扩散的天气形势出现概率及污染传输路径,并结合嵌套网格空气质量预报模式(NAPQMS),评估不同减排方案对ρ(PM_2.5)的影响.结果表明:① 2006—2016年冬奥会同期,北京奥体中心和延庆县发生重污染天气的概率分别为17%和9%,污染发生的风险频率为北京奥体中心>延庆县>张家口市,并且北京奥体中心和延庆县在2月13—16日易出现持续的重污染天气过程;② 2013—2016年2月不利于污染扩散的天气形势出现概率较为频繁,尤其在850 hPa高度和地面,不利天气形势出现的概率分别为35%和41%;地面偏南风易将在北京西南方滞留较长时间的污染气团沿太行山输送至北京;③ 冬奥会期间,若于2月2—12日及17—20日将京津冀及周边城市污染物排放量在当前的基础上减排50%、2月13—16日减排75%,将可能不出现重污染日.严格控制北京及周边地区的大气污染物排放是保障冬奥会期间空气质量的必要措施.      

上海地区通风指数的应用研究

利用2013—2014年上海地区的风廓线资料及NCEP再分析资料,计算研究了上海地区通风指数的变化情况,并结合实际天气情况和预报经验,对常用通风指数公式进行本地化修正.通过分析修正前后的通风指数与颗粒物浓度的关系发现,修正后通风指数的时间变化特征与PM_(2.5)浓度的时间变化有显著的负相关关系,且经过修正的通风指数对于PM_(2.5)浓度变化的指示意义更强;研究其在典型污染个例中的应用情况发现,修正后的通风指数低时,对应的PM_(2.5)浓度值高,说明修正后的通风指数能较好地反映出边界层内大气对污染物的扩散和输送作用;另外,与未修正的通风指数对比发现,修正后的通风指数降低了原通风指数的数值,对污染的指示意义更强,尤其表现在上海地区受冷空气影响时,修正后的通风指数较原通风指数降低明显,能更好地反映出大气对上游地区污染物的输送作用.由此可见,经过修正后的通风指数更适用于本地化的预报服务,这也为上海地区的空气质量预报和霾预报提供了一个新的参考指标.     

基于数值模式的环境空气质量预报影响因素和改进方法

数值预报是各地开展环境空气质量业务预报的主流预报方法之一。模式预报产品、基础输入资料、外部技术支持、主客观预报偏差和预报命中概率等诸多因素均会不同程度地影响数值模式预报效果,研究探讨了上述因素对数值模式预报效果的影响及其针对性的改进方法,以期降低预报偏差,改善业务预报整体效果,为各地提高业务预报质量提供方法思路和技术参考。     

读者来信选登

我是一名普通司机，对安全行车从来不敢麻痹大意，还时不时地阅读一些有关交通安全的书籍。可万万没想到的是，女儿学校里的一张交通安全回执单．再次唤醒了我对交通安全的重视，同时为交警深入学校的这一做法感到无比的欣慰和放心。     

租车牌:新出来的“特色”业务

9月19日,北京一家团购网站推出了这样一个团购项目:您买车,我出牌,每天仅需1元,即可享用京牌1年使用权。很快,该网站上便挂出了每天1元车牌售罄的通知,随即租赁车牌涨到了每天2元。并且附带声明:十天后起每天3元,先到先得!低价不等人,越等价越高!     

综合防尘搞得好的小煤矿

伏牛山煤矿是江苏省镇江市一座国营地方小煤矿。1982年以前,由于片面追求产量,忽视防尘工作,粉尘浓度曾高达2,990毫克/米3,尘肺病患者人数占接尘作业人数的9.33%。从1983年开始,矿领导摆正了防尘工作与企业经济收益的关系,狠抓了综合防尘,从此,采掘面粉尘浓度逐年下降,1985年达到3.3～48毫克/米3,而1986年1～4月份又降为3.3～40毫克/米3。现在已有40%的工作面粉尘浓度达到了国家规定标准。1984和1985年连续被省里评为通风甲级矿井,获银杯奖。 这个矿四年时间就能取得这样显著的成效,主要是因为狠抓了综合防尘。 首先,矿领导认真学习、宣传了…     

黄河流域空气质量时空分布及影响因素分析

本文基于2015—2018年空气质量监测数据,研究了黄河流域空气质量的时空变化特征,量化分析了影响黄河流域空气质量空间分布的主要因素。结果表明:(1)2015—2018年,黄河流域空气质量总体趋于改善,除O3-8h外,PM2.5、PM10等污染物浓度均不同程度下降;(2)空气质量不达标天数未有明显减少,以O3-8h为首要污染物的持续时间明显延长,并且污染天数与PM2.5的差距逐渐缩小;(3)PM2.5、PM10浓度呈现东高西低的分布格局,O3-8h污染区域逐渐扩大并呈持续连片分布,热点城市主要分布在流域下游,冷点城市主要分布在流域上游;(4)平均气温、平均风速、人口密度和城镇居民人均可支配收入是影响PM2.5空间分布的主要因素;地形起伏度、降水量、平均气压和人口密度是影响PM10空间分布的主要因素,累积解释率为65.9%;平均气压、地形起伏度、日照时间和平均风速是影响O3-8h空间分布的主要因素。     

京津冀一次重污染过程的成因和来源

2016年12月16~21日,京津冀地区经历了一次大范围重污染过程.本文基于空气质量监测资料及实况天气图分析了此次极端区域重污染事件的天气成因,并利用嵌套网格空气质量预报模式（NAQPMS）对京津冀主要城市PM_2.5污染来源进行定量解析.结果表明：污染前中期500hPa高空为偏西气流伴空中回暖,后期转槽前偏南气流增温增湿明显;对应地面气压逐渐降低,辐合不断增强;垂直方向上,逆温层不断抬升加厚,中低层暖平流明显,风垂直切变小;大气长时间处于极度静稳状态也是造成此次重污染过程的天气因素.污染期间,京津冀各主要城市PM_2.5污染本地贡献占40%~60%;北京市PM_2.5本地贡献为48%,其中16~17日北京市主要受沿太行山东侧的西南向输送通道（邯郸-邢台-石家庄-保定-北京）影响,其后风速减小,北京本地及周边城市贡献增大.