东南亚生物质燃烧输送影响我国西南气溶胶辐射特性研究

利用2013年地基CE-318太阳光度计观测数据,结合中分辨率成像光谱仪（MODIS）遥感产品和HYSPLIT后向轨迹分析,研究了一次东南亚生物质燃烧污染长距离输送至中国西南昆明站点过程（2013年4月5~8日）中,气溶胶光学特性和辐射特性的变化及其可能来源.结果表明,此次污染过程期间,我国西南地区生物质燃烧活动较少,而中南半岛地区生物质燃烧活动显著.4月5~7日,昆明站点气溶胶光学厚度（AOD）升高,消光波长指数（EAE）和吸收波长指数（AAE）均增大.此外,依据EAE和AAE分类方法,5~6日昆明站点以城市工业气溶胶为主,7~8日以生物质燃烧气溶胶为主,其细模态峰值半径（0.11μm）小于5~6日（0.15μm）,7日细模态粒子体积浓度峰值（约为0.16μm³/μm²）是5日的2倍.气溶胶直接辐射强迫（ARF）日变化结果表明4月7日气溶胶对地表的降温效应达到最大,对大气的加热作用最强.气溶胶直接辐射强迫效率值（ARFE）的变化表明生物质燃烧气溶胶对大气顶的降温作用减弱.MODIS遥感以及HYSPLIT模式后向轨迹表明,此次昆明站点生物质燃烧气溶胶主要来源于东南亚地区（主要是印度北部、印缅北部和不丹地区）.     

基于FY-4A卫星数据反演气溶胶光学厚度及分析应用

风云四号A星（FY-4A）是我国新一代静止气象卫星,多通道扫描成像辐射计（AGRI）是风云四号静止气象卫星的主要载荷之一.为探究FY4A数据用于气溶胶光学厚度（AOD）反演的可行性,基于FY-4A/AGRI数据,利用暗像元算法对2019年2月23~26日及10月27~30日京津冀地区AOD进行反演研究,并与AERONET地基观测AOD数据进行了对比分析.结果表明,基于FY-4A数据及构建响应函数库,通过暗像元方法能较好的反演出京津冀地区气溶胶空间分布;AOD主要的高值区体现在京津冀中南部地区并向周边郊区逐渐降低,在AOD值较大时此特征较为明显;将反演值与同期AERONET地基观测数据对比验证,相关系数达到0.869,均方根误差为0.221,表明AOD反演值与观测值吻合较好,FY-4A卫星数据反演AOD具有一定可行性.     

近10年中国三大经济区太阳总辐射特征及其与O3、PM2.5的关系

采用中国地面气象观测站网2007~2016年的辐射日值数据集和中国空气质量在线监测平台2014~2016年逐日观测数据,分析了京津冀、长三角和珠三角近10a太阳总辐射年际和季节变化,近3a臭氧日最大8h平均（O_{3_8h_max}）和细颗粒物（PM_2.5）的污染过程频次变化,通过不同因子及其不同强度等级的分型统计,探讨PM_2.5、O_{3_8h_max}与太阳总辐射的关系.结果表明：京津冀近10a太阳总辐射显著上升,京津冀春季和珠三角夏季太阳总辐射显著上升.三大经济区PM_2.5污染过程年频次均呈现逐年递减,且从北到南递减;O₃污染过程年频次时间上呈现先减后增,空间上京津冀多于长三角和珠三角.三大经济区O_{3_8h_max}与太阳总辐射相关系数均在0.71以上,有较强的正相关;而PM_2.5与太阳总辐射的相关性具有区域差异性.三大经济区不同季节不同太阳总辐射下O_{3_8h_max}与PM_2.5的相关关系差异显著,其中京津冀春夏秋三季O_{3_8h_max}与PM_2.5在强太阳总辐射下有较好的正相关,冬季则存在一定的负相关;长三角四季两者相关性均较弱;珠三角夏季两者正相关最为显著;不同PM_2.5浓度下O_{3_8h_max}与太阳总辐射的线性拟合效果较好,体现出较强的正相关关系,各经济区拟合曲线的倾向率均随PM_2.5升高而增大.PM_2.5>75μg/m³时拟合优度均达到最大.     

基于地基遥感数据的太湖地区气溶胶光学厚度和粒子谱变化规律研究

利用多光谱旋转遮蔽影带辐射计(Multi-Filter Rotating Shadowband Radiometer,MFRSR)测定了我国长江三角洲中部的太湖地区2008年5月至2009年4月期间415 nm、500 nm、615 nm、673 nm、870 nm波段的全天空总辐射、散射辐射和直接辐射通量密度,结合球形粒子的Mie散射理论反演了该地区大气气溶胶粒子谱,并对结果进行了分析.结果表明:受人为活动的影响,该地区工作日和非工作日气溶胶光学厚度和粒子谱的日变化存在明显的差异,工作日上午6:00-9:00时间内,细粒子的生成远大于非工作日这一期间细粒子的生成.太湖地区气溶胶光学厚度常年较高,500 nm波段的年平均值为0.8038±0.7924,夏季最大(0.9359±0.7389),冬季最小(0.6209±0.5500);气溶胶粒子谱表现出双峰分布,一种是位于半径0.15 μm附近的细模态,另一种是半径3μm左右的粗模态,且夏季和秋季细粒子较多,而其他季节粗粒子较多.气溶胶光学厚度以及气溶胶粒子谱分布的季节变化受到气象条件的显著影响.降水过程对大气气溶胶具有明显的冲刷作用,并且降水后大气气溶胶的增加与气溶胶粒子大小有关,积聚态粒子浓度的增加比粗模态粒子的增加更快.     

北京2015年大气细颗粒物的空间分布特征及变化规律

近年来,随着雾霾事件的频发,人们逐渐提高了对雾霾的关注度,PM_2.5作为其首要污染物对大气能见度及人体健康造成了严重影响.因此,本文利用2015年北京12个环境监测站点的PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO和O₃的浓度数据和气象数据,综合研究了北京2015年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.同时,利用空间差异率（COD）统计方法评估了不同地区细颗粒物浓度的差异程度,并结合2015年2次特殊事件（春节和阅兵）,对大气污染特征及其与排放源控制的关系进行了深入对比分析.结果发现,重污染天气集中发生在秋冬季,且污染程度高、持续时间长.城区PM_2.5浓度比郊区高约12 μg·m^-3.东城区与对照区差异最大,COD值为0.24;东城区与西城区差异最小,COD值为0.05.春、夏、秋季颗粒物PM_2.5、PM₁₀浓度日变化较为平稳,在中午有所升高,冬季颗粒物质量浓度明显呈现出夜间高于日间的污染模式.近3年PM_2.5与PM₁₀保持显著的相关性,但PM_2.5/PM₁₀比值呈降低趋势.阅兵期间采取的空气质量管控措施和气象要素共同作用导致PM_2.5浓度下降约72%,市中心的首要污染物为NO₂,郊区首要污染物为O₃和PM₁₀.春节期间烟花燃放对PM_2.5的瞬时贡献量很大,对比春节假期和非假期2个阶段的大气污染特征发现,人口和机动车减少及餐馆暂停营业并没有使北京局地空气质量得到明显改善.该研究结果提示在进行PM_2.5控制的同时也要对O₃浓度有所关注,同时也进一步支撑了北京空气质量改善需要京津冀协同控制这一重要结论.     

城市污染地区与高山清洁地区新粒子生成事件特征分析

在中国复合型污染的大气环境背景下,新粒子生成(New Particle Formation,NPF)是大气颗粒物的重要来源之一,直接影响到空气质量、云物理过程、全球辐射平衡及人类的生产生活.本文通过分析城市污染地区和高山清洁地区新粒子生成天和非新粒子生成天的特征差异,研究新粒子生成事件的关键影响因素.利用2016年3月12日—4月6日北京的观测资料和2012年9月23日—10月28日黄山的观测资料,分别代表城市污染地区和高山清洁地区进行研究,同时,结合同期气态前体物浓度和气象要素进行详尽的分析.结果表明,观测期间,北京发生新粒子生成事件的频率为42.3%,黄山发生新粒子生成事件的频率为25%,北京的新粒子生成速率J₃和J₁₀、增长速率GR_3～10和GR_10～25及凝结汇分别为3.30～51.39 cm^-3·s^-1和3.37～35.21 cm^-3·s^-1、0.10～2.89 nm·h^-1和1....     

基于DFA法的江苏省极端降水时空分布特征研究

为进一步掌握江苏省极端降水的时空分布特征,基于该省1961-2010年均一性较好的逐日降水数据,利用去趋势波动分析法确定了全省13个站点的极端降水阈值,并通过Morlet小波及Mann-Kendall法分析了江苏省极端降水频数的振荡周期及其突变。结果表明,江苏省极端降水年频数和夏季极端降水均呈现8～10 a的变化周期,且1998年和2006年分别为其突变增加年,而秋季极端降水主要呈2～3 a与5～7 a的变化周期;极端降水与降水总量的空间分布具有较好的一致性,均呈南部大、北部小的特征。     

基于数值模拟与资料同化探究长三角地区冬季PM2.5污染过程的气象影响

细颗粒物(PM_2.5)累积主导着长三角地区冬季空气污染,其中,气象要素具有重要的作用.本文结合WRF-Chem模式和WRF-FDDA技术,针对2019年1月12—16日发生在长三角地区的一次典型PM_2.5污染过程进行数值模拟分析.通过敏感性试验,量化分析地面气象因素（温度、风速、相对湿度）对该地区PM_2.5浓度的影响,并利用对自动气象站观测资料的四维资料同化试验,探究气象场改进对PM_2.5模拟的改善.模拟结果表明,长三角地区PM_2.5污染受气象条件影响程度较为显著,PM_2.5浓度与风速和温度呈显著负相关,与相对湿度呈正相关.水平风速减少40%、温度增加3℃、相对湿度增加20%分别造成了+4.68%、-2.82%与+2.2%的PM_2.5浓度变化.而同化气象资料显著地改善了模拟的气象场精度,其均方根误差（RMSE）统计项中相对湿度减小9.68%,温度减小1.02℃,风速减小0.35 m·s^-1,这也使得PM_...     

京津冀臭氧变化特征及与气象要素的关系

基于2014~2017年京津冀13座城市的O₃-8h数据,分析O₃时间变化特征及污染状况.在此基础上,结合同期气象数据研究近地层O₃浓度与气象要素的关系.结果表明：2014~2017年京津冀区域O₃-8h整体呈上升趋势,增长率为4.50μg/m³.区域内O₃污染整体加重,北京、保定O₃污染较为严重;2014~2015年O₃浓度与超标情况的月变化主要呈单峰型变化,峰值出现在5月;而2016~2017年为不规则双峰型变化,峰值出现在5~6月和9月.与气象因子的相关性表明：气象要素对O₃的影响具有明显的季节差异,其中春、夏、秋季气温是影响O₃浓度变化的主要因素,而在冬季相对湿度与风速为影响O₃浓度变化的主要因素.此外,分析表明北京、天津、石家庄3大城市夏季形成高浓度O₃的阈值明显不同.     

2015~2018年中国代表性城市PM2.5浓度的城乡差异

选取中国6大城市群中的11座代表性城市为研究区域,将监测站点划分为城区、郊区和乡村站,进而分析各城市间PM_2.5浓度的城乡差异规律.结果表明,同一城市群各城市之间,或同一城市的城区、郊区、乡村站间PM_2.5日变化皆较为相似.京津冀和长三角地区的城市城区PM_2.5浓度最高,高于郊区7.8%~9.7%,高于乡村11.3%~16.9%,而粤港澳大湾区和内陆城市群（成渝、长江中游、关中平原城市群）的城市郊区PM_2.5浓度最高,高于城区2.6%~11.2%,高于乡村16.7%~26.5%.各城市间城乡PM_2.5浓度差值的日变化规律不尽相同,可呈单峰（如上海）或双峰（如杭州）变化,极值可出现在白天（如广州）,亦可在夜间（如深圳）.PM_2.5的排放与传输扩散共同对11城市城乡PM_2.5浓度分布产生影响.