2018年冬季南京重霾污染特征及气象因素分析

2018年11月底—12月初南京及周边地区发生一次大范围持续性霾污染,利用南京市空气质量监测资料、颗粒物成分逐时观测资料、南京站探空资料等,结合天气学诊断分析、后向轨迹模拟和聚类分析等方法,分析此次重霾事件的污染特征和气象因素.结果表明,此次重霾事件具有峰值浓度高、持续时间长、波动较明显等特点.污染时段PM_2.5浓度变化分为3个阶段,平均浓度为114.7 μg·m^-3,整体达到中度污染.重霾期间南京市大气环境处于富氨条件,颗粒物整体偏酸性,移动源排放比重高于固定源,PM_2.5主要成分的存在形式为硫酸铵、硝酸铵和其他硝酸盐.本次重霾事件中气象条件对污染物的输送和累积影响显著,在PM_2.5浓度极端事件发生期间,均有各气象要素与PM_2.5浓度同步变化.高PM_2.5浓度与对流层低层增暖增湿、弱的西南风相对应.重霾事件的主要天气成因是冬季东部地区出现大面积稳定且持久的均压场,南京及周边地区近地面中高层污染物主要由西北和华北地区输送而来,低层污染物主要来自于本地源排放累积.动力条件和热力条件的相互配合,近地面受高压影响形成暖平流逆温层,且易形成下沉气流,使重霾天气持续发展.     

基于WRFDA-Chem的中国大气成分数据再分析方法研究

大气成分数据是开展空气质量预报、认识大气污染形成机理、评估空气污染各种效应的基础,而融合了模式结果和观测资料的大气成分再分析数据则有更广泛的应用价值.本文基于WRFDA-Chem空气质量模型和三维变分同化技术,逐时同化地面站点污染物浓度观测资料 （包括PM_2.5、PM₁₀、O₃、SO₂、NO₂及CO）,建立了大气成分数据再分析的方法.以2019年7月和12月为例,构建空间分辨率为10 km、时间分辨率为1 h的全国大气成分再分析数据,并对该方法的性能进行了检验.结果表明,经过再分析后的大气成分数据的时间变化趋势和空间分布得到显著改善,其中,7月PM_2.5 和O₃的平均偏差分别降低了55%和39%,相关系数分别提升了77%和7%,达到0.80和0.98;12月PM_2.5 和O₃的平均偏差分别降低了55%和68%,相关系数分别提升了58%和13%,达到0.98和0.98.综合而言,基于WRFDA-Chem逐小时同化全国站点空气质量监测资料,能够得到高时空分辨率的大气成分再分析数据,可以为认识我国大气污染的演变特征和制定科学的管控措施提供有效支撑.     

区域空气资源的评估方法及其在台湾海峡西岸地区的应用

从区域大气环境管理的需要出发,提出了空气资源的概念、等级计算及评估方法.以台湾海峡西岸（简称＂海西＂）地区为例,在深入分析该地区污染气候特征和各种特殊污染气象过程特点、频率及对空气资源的制约因素基础上,利用新一代气象模式WRF进行了区域尺度和局地尺度的气象场模拟.从模拟的气象要素场及湍流特征量中筛选出影响空气资源的主要...     

2015年中国地区大气甲烷排放估计及空间分布

CH₄是仅次于CO₂的重要温室气体,也是重要的化学活性气体.定量估算我国甲烷的排放量及分析其空间分布特征,对于控制温室气体排放,减缓温室效应具有重要意义.本文以2015年中国官方统计年鉴资料为基础,利用IPCC排放清单指南、国内外排放因子研究结果及动力学模型方法,从能源活动（煤炭开采和油气系统）、农业活动（反刍动物、稻田排放和秸秆露天燃烧）、自然源排放（自然湿地和植被排放）、废弃物处理（固体废弃物、工业污水和生活污水）和人工湿地等几个主要方面,对中国地区的CH₄排放进行定量估计.结果表明：中国地区2015年CH₄排放总量为61.59 Tg,其中以农业活动和能源活动为主要排放源,排放量分别达到20.42 Tg和20.39 Tg,占总排放量比例分别约为33.2%和33.1%.CH₄自然源考虑了植被和自然湿地排放,排放量为11.77 Tg,占比为19.1%;废弃物处理产生的CH₄排放量为8.64 Tg,占比为14.0%;人工湿地排放量为0.37 Tg,占比为0.6%.从空间分布来看,CH₄排放具有较明显的不均匀性,大值区主要集中在华北、西南及东南地区,而西北地区的排放量则相对较低,主要与各地的资源环境、人口密度和经济情况密切相关.     

An Estimate of Biogenic Emissions of Volatile Organic Compounds during Summertime in China (7 pp)

Background and Aim An accurate estimation of biogenic emissions of VOC (volatile organic compounds) is necessary for better understanding a series of current environmental problems such as summertime smong and global climate change. However, very limited studies have been reported on such emissions in China. The aim of this paper is to present an estimate of biogenic VOC emissions during summertime in China, and discuss its uncertainties and potential areas for further investigations. Materials and Methods This study was mainly based on field data and related research available so far in China and abroad, including distributions of land use and vegetations, biomass densities and emission potentials. VOC were grouped into isoprene, monoterpenes and other VOC (OVOC). Emission potentials of forests were determined for 22 genera or species, and then assigned to 33 forest ecosystems. The NCEP/NCAR reanalysis database was used as standard environmental conditions. A typical summertime of July 1999 was chosen for detailed calculations. Results and Discussion The biogenic VOC emissions in China in July were estimated to be 2.3×10¹²gC, with 42% as isoprene, 19% as monoterpenes and 39% as OVOC. About 77.3% of the emissions are generated-from forests and woodlands. The averaged emission intensity was 4.11 mgC m⁻² hr⁻¹ for forests and 1.12 mgC m⁻² hr⁻¹ for all types of vegetations in China during the summertime. The uncertainty in the results arose from both the data and the assumptions used in the extrapolations. Generally, uncertainty in the field measurements is relatively small. A large part of the uncertainty mainly comes from the taxonomic method to assign emission potentials to unmeasured species, while the ARGR method serves to estimate leaf biomass and the emission algorithms to describe light and temperature dependence. Conclusions This study describes a picture of the biogenic VOC emissions during summertime in China. Due to the uneven spatial and temporal distributions, biogenic VOC emissions may play an important role in the tropospheric chemistry during summertime. Recommendations and Perspectives Further investigations are needed to reduce uncertainties involved in the related factors such as emission potentials, leaf biomass, species distribution as well as the mechanisms of the emission activities. Besides ground measurements, attention should also be placed on other techniques such as remotesensing and dynamic modeling. These new approaches, combined with ground measurements as basic database for calibration and evaluation, can hopefully provide more comprehensive information in the research of this field. Submission Editor: Prof. Dr. Gerhard Lammel (lammel@recetox.muni.cz)     

“2+26”城市一次污染过程PM2.5化学组分和来源解析研究

"2+26"城市颗粒物污染严重,城市间相互影响显著,开展该区域大气颗粒物组分特征及来源解析的研究,能够为大气污染精细化管控及城市间协同控制提供科学支撑.本文对"2+26"城市2016年12月16—23日一次颗粒物污染过程中的PM_(2.5)组分数据进行了分析,使用空气质量模式CAMx-PSAT对PM_(2.5)的来源进行了解析.结果表明,本次污染过程中阳泉的PM_(2.5)最高日均浓度为137μg·m~(-3),达到中度污染;长治、太原和滨州的PM_(2.5)最高日均浓度分别为235、188、226μg·m~(-3),达到重度污染;其余城市的PM_(2.5)最高日均浓度值超过250μg·m~(-3),达到严重污染.PM_(2.5)中含量最多的4种组分为OC、NO~-_3、SO■、NH~+_4,平均占比分别为19.38%±4.37%、18.20%±3.14%、16.83%±3.55%、10.35%±1.64%,NO~-_3的占比高于SO■;Cl、Cd、Sn、Cu、Zn、As、Se、Pb和S元素的富集因子大于100,主要来自于人为排放,部分城市的Cd和As元素浓度超标,所有城市的Cr元素浓度均超标;各城市的OC/EC比值为4.96～11.60,说明有明显的二次有机颗粒物生成.模拟结果显示,PM_(2.5)本地排放贡献为10%～47%,外地贡献为15%～68%,"2+26"城市以外区域的贡献为14%～53%;民用源、工业源、农业源、交通源、电力源的贡献分别为43.70%±5.94%、29.29%±4.93%、9.68%±1.09%、9.19%±1.69%、6.27%±1.37%.本研究表明,针对颗粒物主要组分OC、NO~-_3、SO■、NH~+_4的前体物,开展民用源和工业源的减排及城市间的协同控制,才有可能达到理想的区域PM_(2.5)控制效果.     

中国地区大气汞沉降速度研究

借助箱模式对汞的干沉降过程进行敏感性分析,并利用区域大气环境模式系统Reg AEMS计算中国地区汞干沉降速度的时空分布特征。结果表明,森林下垫面下三类汞(气态零价汞、活性气态汞和颗粒态汞)的干沉降速度较大(0.13、4.5和0.45 cm·s-1),水体表面上的相对较小(0.0012,0.5和0.11 cm·s-1)。敏感性分析发现,三类汞的干沉降速度随着近地层风速增加;降水或者地表湿度降低会导致零价汞和活性气态汞干沉降速度增加;雪盖厚度会减小气态零价汞的干沉降速度而增加活性气态汞的干沉降速度。三类汞的干沉降速度在区域上分布类似,东北以及南部地区最高,华东地区最小。季节变化上,气态零价汞、活性气态汞的干沉降速度在多数下垫面都夏季最大,冬季最小;颗粒态汞季节变化不明显。     

基于数值模拟的青岛市O3快速来源解析

为了建立臭氧污染快速来源解析方法,提高解析结果的时空分辨率,以2017、2018年青岛市环境空气质量精细化管理实践为契机,利用CAMx-OSAT模型的污染源识别与追踪技术,预测解析未来时段特别是污染期间不同区域、行业的排放源对目标站点O3浓度的贡献量和贡献率。结果显示:模拟的春、夏季2个时段青岛市的O3来源主要为工业、电厂、交通、生活源,2个时段的模拟结果本地和外来源中工业源的贡献分别占62. 0%和65. 0%,交通源分别占24. 5%和16. 0%,生活源分别占8. 4%和8. 0%,电厂源分别占5. 0%和11. 0%,O3高浓度污染时,工业源的贡献上升明显,青岛市的O3浓度外来源的贡献约占40%~80%。该数值模型O3来源解析及预测方法已成功用于青岛市的空气质量精细化管理及应急管控。     

On the relationship between ozone and its precursors in the Pearl River Delta: application of an observation-based model (OBM)

Background, aim, and scope  

Photochemical smog, characterized by high concentrations of O₃ and fine particles, is of great concern in the urban areas, in particular megacities and city clusters like the Pearl River Delta.