夏秋季北京及河北三城市的大气污染联合观测研究

为评估北京西南方向城市群对北京大气污染的影响,于2009年夏秋季节（2009年7月16日～10月15日）,利用自动在线大气环境观测仪器,对北京及太行山东侧河北省的3个城市涿州、保定和石家庄进行了大气污染物PM10、NOx和O3的联合观测研究.结果表明,夏秋季节4个城市的首要污染物均为可吸入颗粒物（PM10）,平均质量浓...     

北京雾霾天气期间气溶胶光学特性

为了解北京地区雾霾天气条件下大气气溶胶的光学特性,利用2002～2008年AERONET资料分析了雾霾天气期间气溶胶光学厚度、Angstrom波长指数、粒子尺度谱分布和单次散射反照率等气溶胶光学特性参数.结果表明,北京地区雾霾天气期间气溶胶光学厚度表现出较高值,且随波长增大而减小,440 nm时平均气溶胶光学厚度达到1.34.Angstrom波长指数在雾霾天气时也表现出较高值,平均值达到1.11;其中高于0.9的波长指数出现频率达到94%,说明北京雾霾天气期间气溶胶粒子主要以细粒子为主.气溶胶体积尺度谱分布表现出双峰型结构,细模态的平均峰值半径随光学厚度增大而增大,而粗模态的平均峰值半径却随光学厚度增大表现出减小趋势;气溶胶粒子尺度谱中的主模态峰与光学厚度有关.雾霾天气期间平均单次散射反照率达到0.89,且随光学厚度增大表现出依次增大趋势,但对波长变化表现不敏感.     

大阅兵期间北京市大气质量改善效果评估

为了评估抗战纪念活动期间污染物减排措施对北京市空气质量的影响,利用2015年8月1日~2015年9月18日北京市大气污染物浓度数据,以及2014年同期监测数据进行对比分析.结果表明：减排期间（2015年8月20日~2015年9月3日）北京市PM_2.5,SO₂,NO₂和CO浓度均值为17.05mg/m³,2.35mg/m³,21.04mg/m³和0.56mg/m³,对比减排前期,各污染物分别下降了71.26%,36.49%,37.92%和37.78%,减排后期,随着减排措施的取消,大气污染物反弹上升.与2014年同期相比,减排期间污染物浓度分别下降了73.59%,56.64%,52.39%和38.46%,大气质量改善效果显著.3个时段（减排期间,活动当天和2014年同期）污染物浓度日变化特征相似,整体上呈现2014年同期>减排期间>活动当天的特征.空间分布上,各站点污染物浓度均远低于2014年同期水平,其中PM_2.5降幅大且空间差异较小,SO₂在空间上差异最为明显,不同站点的PM_2.5降幅在68.91%~77.63%之间,SO₂降幅在7.43%~74.75%之间,NO₂降幅在34.60%~72.28%之间,CO降幅在24.98%~63.73%之间.减排期间北京市PM_2.5,SO₂,NO₂和CO浓度分别比周边城市均值低24.66%,81.00%,27.30%和36.36%,也从另一方面反映出减排措施的明显效果.     

南京一次典型雾霾天气气溶胶光学特性

利用太阳光度计测得的直射太阳辐射和天空扫描数据,对南京北郊2010年冬季一次雾霾天气过程中气溶胶的光学特性进行了反演研究.研究表明,雾霾影响期间气溶胶光学厚度(AOD)明显增加,在1020,870,675,440nm四个波段上,雾霾前AOD为0.16~0.43,雾霾影响期间为0.31~0.84,雾霾后为0.19~0.48;本次雾霾天气的局地气溶胶散射能力增强,单次散射反照率(SSA)由发生前的0.8~0.86增大到发生时的0.89~0.91,而复折射指数的虚部降低,气溶胶的吸收能力明显减弱;雾霾过程伴随了大尺度气溶胶的导入,同时也有人为排放的贡献.其中雾霾影响期间粗粒子模态的体积浓度是发生前的2.5倍,细粒子浓度也比发生前增长了90%.     

基于MODIS C6产品研究湖北省气溶胶光学特性的时空分布

气溶胶存在巨大时空变化特征,对其辐射效应的评估仍存在很大的不确定性,有效的评估很大程度地依赖于气溶胶光学特性。华中地区气溶胶水平长期以来居高不下,然而对这一区域的气溶胶光学特性研究存在很大的缺口。利用MODIS C6数据集的气溶胶产品(MYD04_L2)对湖北省2002—2016年气溶胶光学特性的时空变化情况进行分析,并提取武汉周边地区气溶胶光学参数及大气柱气溶胶质量浓度,对其时间变化特征进行分析。结果表明,整个湖北省气溶胶光学厚度(AOD)、细粒子比(FMF)、气溶胶柱质量浓度(AMC)均呈现显著的高低值分界线,与湖北东西部的地势和人口密集程度差异有关。其中,AOD与AMC高低值的范围相似,而FMF的高、低值区与AOD、AMC分布相反。AOD季节上呈现春夏高、秋冬低的态势;然而,夏季AMC值最小,这表明夏季AOD高值是由气溶胶吸湿性增长作用增强引起的。受局地扬沙和远距离沙尘输送影响,春季鄂中南部存在远高于其他三季的大范围AOD和AMC高值区。FMF高值出现在夏秋两季,与二次气溶胶增长有关;最低值出现在冬季,武汉及荆州周边地区FMF值最低,受人为排放的粗模态粒子增加和偶发性沙尘天气共同作用。武汉地区气溶胶光学厚度和柱质量浓度呈逐年下降趋势,其中AOD在2008年以前逐年上升,而在2010年以后以每年0.05的幅度下降;FMF和AOD月平均最大值均出现在2010年6月。     

南京冬季雾天颗粒物中PAHs分布与气象条件的关系

为研究南京冬季雾天PM10、PM2.5中PAHs的分布特征以及雾天气条件对其影响,2007年11月15日至12月30日分别于雾天和晴天采集了大气气溶胶PM10分级样品,测定了样品中的16种优控PAHs.结果表明,雾天PM10和PM2.5中Σ16PAHs质量浓度较晴天分别高出34.72,35.35ng/m3,且昼夜变化没有晴天明显.低环PAHs在所在粒径段内占有比例逐渐递减,而高环PAHs逐渐增大.雾天苯并(a)芘(BaP)等效质量浓度(BaPE)超出BaP居民区标准(5.0ng/m3)1.48ng/m3.分析气象条件看出,雾天逆温层结稳定、相对湿度较大,且0.65~2.10μm粒子中PAHs质量浓度有增加的趋势,呈现出积聚模态颗粒物富集;雾天有东南暖湿气流和西南气流存在,为雾的发展提供了丰富水汽来源,带来的污染颗粒充当雾凝结核;同时弱风条件使上下层空气发生交换,雾体变厚,维持雾发展,加重了PAHs污染.     

基于AERONET数据估算近地面PM2.5

近年来对PM_(2.5)估算的研究大多是从卫星遥感的气溶胶光学厚度出发,而从气溶胶粒子谱本身出发的研究较少.基于此,本文提出一种新方法,利用2016—2017年AERONRT北京、香河、徐州和太湖4个站点的气溶胶粒径分布数据估算了近地面PM_(2.5)质量浓度,经标高订正和湿度订正后用地面监测数据对估算结果进行评价检验.结果表明:①估算的2016—2017年PM_(2.5)日均值和地面实测数据的拟合度R~2分别为北京0.42、香河0.31、徐州0.05和太湖0.49,经标高订正和湿度订正后分别提升至0.69(RMSE=39.33μg·cm~(-3))、0.79(RMSE=35.36μg·cm~(-3))、0.49(RMSE=32.93μg·cm~(-3))和0.75(RMSE=15.24μg·cm~(-3));②将估算的PM_(2.5)季均值与地面实测季均值进行对比分析,结果也显示二者基本相当,同时基于该方法估算了2006—2017年北京和香河地区PM_(2.5)年均值,分析了其变化趋势.由此可见,基于AERONET的粒子谱数据能够较好地估算近地面PM_(2.5)质量浓度,并且可以利用该方法估算PM_(2.5)历史数据,分析变化趋势.     

新冠肺炎疫情期间南京市PM2.5中碳质组分污染特征分析

为掌握新冠肺炎疫情爆发前后南京市城区细大气细颗粒物(PM_(2.5))中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度变化特征,于2020年1—2月期间在南京市主城区在线监测了PM_(2.5)、OC、EC浓度及气象要素。与应急响应前相比,应急响应启动后PM_(2.5)浓度下降了41.2%,EC浓度下降了57.9%,而OC浓度不降反增,表明停工停产显著降低了PM_(2.5)和EC浓度,但对OC浓度变化影响较小。在应急响应前,OC和EC浓度均呈现白天浓度低、清晨及傍晚浓度高的日变化规律;在应急响应后,EC浓度日变化不大且维持在较低水平,OC浓度呈现午后浓度低、午前和傍晚浓度高的变化规律。PM_(2.5)浓度在应急响应后的大幅减少导致光照辐射强度提升,有利于光化学反应生成二次有机碳(SOC)。在PM_(2.5)和EC浓度下降的形势下SOC浓度不降反增,同时OC与EC的相关性显著降低。     

近50年江苏省夏季高温热浪的时空分布特征分析

根据江苏省1955-2007年7-9月逐日最高气温资料,分别以日最高气温≥35℃的高温天数、持续3d、5d的高温过程、平均最高气温为指标,建立了各站点的高温日数、高温强度的时间序列。分析发现,该省20世纪90年代中后期以来处于一个偏热期,苏州等城市近几年高温次数明显增加,而西南区域南京等城市夏季的最高气温则有下降趋势;同时,运用小波分析方法对该省高温时空分布的周期性进行了分析,结果表明,江苏省年平均最高温度变化中5～6a的周期振荡在各地区中反映得比较明显。     

一次雷暴天气发生发展的水汽图和红外云图特征分析

通过MTSAT的水汽图和红外云图,结合天气图、NCEP资料、地闪实况资料和探空数据对在高空急流影响下的暗区雷暴实例进行了对比分析。结果表明:暗区雷暴在卫星云图上表现为经过白天太阳辐射对晴空区(水汽图暗区)近地面的加热作用,大气不稳定能量增加,在一定条件下,午后强雷暴时常发生发展于高空急流左侧的晴空区中;而在水汽图上,高空急流与水汽图上的干区、湿区间有明显的联系,而这些联系又与强雷暴的发生发展有密切的关系,是雷暴发生发展的重要条件;在雷暴云发展过程中,地闪时空分布在卫星云图上有着明显的对应。