2013年1月河北省中南部严重污染的气象条件及成因分析

年1月河北省中南部出现了长时间、大范围的雾霾天气,大气污染严重. 利用河北省AQI(逐日空气质量指数)、气象常规观测数据及NCEP(美国国家环境预报中心)1°×1°格距再分析资料,对此次严重污染事件的气象条件、大气环境背景和形成机制进行了研究. 结果表明:①2013年1月河北省中南部地面气象要素表现异常,与历史同期相比,平均气温低1~2℃、相对湿度高15%以上、日照时数少40%以上、降水日数多但量级小. 地面风力较小且多风向、风速的辐合线,地面散度场上河北省中南部为明显的辐合区,致使水汽和污染物汇聚不易扩散,导致雾霾天气异常偏多,大气污染严重. ②边界层高湿区中丰富的水汽与污染物互为载体,强逆温层结、大气低层的干暖盖、边界层下沉运动等均使水汽和污染物存留在近地层且不易向高空扩散;同时,稳定的大气环流形势为雾霾天气和严重污染提供了有利的大气环境场. ③河北省中南部特殊的地理条件也是雾霾和污染持续的一个重要原因. 低空稳定的偏西气流越过太行山后在山麓东侧下沉,在华北平原地区易形成地面辐合线,从而加剧了近地层水汽和污染物的汇聚.      

中国地区气溶胶类型变化及其辐射效应研究

利用AERONET网站中国地区各区域多个站点长期的观测数据,通过各类气溶胶光学特性的差异（Extinction Angstrom Exponent,EAE;Single Scattering Albedo,SSA）将中国地区华北区域北京、香河站点,华东区域太湖站点,华南区域香港站点,西北区域SACOL站点气溶胶进行分类分析其气溶胶占比特征及年际变化,并进一步研究不同地区各类气溶胶光学及辐射特性差异.研究结果表明,不同地区各类气溶胶占比特征显著,华北区域北京、香河站点混合吸收型气溶胶Type5占比最多,分别占比35%、31%;其次为城市/工业型气溶胶Type3和Type4;华东区域以Type3、Type4和Type5三类气溶胶为主,分别占比32%、26%、25%;华南区域Type3、Type4气溶胶占比最为突出,占比分别达到46%、21%.西北区域Type5占比高达45%,出现高达34%的沙尘型气溶胶Type7.以不同地区各类气溶胶占比特征为基础,不同气溶胶的年际变化趋势差异较大.不同地区各类气溶胶光学特性参数（AOD（Aerosol Optical Depth）、EAE、SSA）年变化特征表明,华北、华东区域AOD减少、EAE变化小、SSA增大;华南区域整体AOD增大,但近年来AOD显著减少、EAE变化小、SSA增大;西北区域AOD增大、EAE增大、SSA减少,即除了西北区域外,其余区域环境空气质量逐渐好转,粒子尺度变化较小,吸收能力下降.地表气溶胶直接辐射强迫效率（ARFE-BOA）结果显示,除华东区域太湖站点外,Type1对地表的降温冷却作用最大,绝对值均大于210 W·m^-2,其次为Type2,即吸收型粒子对地表的贡献大于散射型粒子;关于ARFE-TOA的平均特征,Type4或Type7对大气顶的降温冷却作用最强,而各类气溶胶对大气层的加热作用与ARFE-BOA的平均特征类似,吸收型细粒子对大气层的加热作用较强.     

京津冀典型城市冬季人为源减排与气象条件对PM2.5污染影响

本研究基于采样分析与WRF-CAMx-PSAT模式分析了2018年1月北京和唐山PM_2.5的组分特征、传输特征和来源解析.结果表明,2018年1月北京和唐山水溶性无机离子占PM_2.5质量浓度的49.59%和39.13%,两地NO₃^-/SO₄^2-分别为2.02和1.51,均受移动源主导,北京和唐山PM_2.5外来贡献分别占总浓度的48.74%和30.67%,除此之外主要受到邻近局地、西北通道和西南通道这3个方面的污染输送.在污染日时段,两地受西南通道污染贡献分别上升9.65%和15.02%.北京PM_2.5污染浓度贡献最大的是移动源和扬尘源,二次离子受区域输入影响较为明显,唐山则以移动源和工业源为主,且一次颗粒物和SO₄^2-的本地贡献十分显著.与2013年相比,水溶性离子主导组分由SO₄^2-向NO₃^-转变,主要污染源由燃煤源和工业源向移动源和扬尘源转变,同时2018年气象条件对于污染的缓解也比2013年更为有利,其中二次离子的气象影响变化与这两年的相对湿度变化差异紧密相关.     

新冠肺炎疫情期间气象条件和排放变化对PM2.5的影响

本文基于WRF-CMAQ定量分析了2020年1~3月全国337城市气象条件和排放变化对PM_2.5浓度的影响.全国气象条件整体转好1.7%,1月转差1.6%,2~3月分别偏有利1.3%和7.9%;全国污染物排放下降使得PM_2.5浓度同比下降14.1%,1~3月分别下降4.0%、25.7%和15.0%.武汉第一季度实测PM_2.5浓度同比降幅高于全国水平,与其气象条件大幅转好且污染排放降幅较大有关.北京在疫情发生前和严控期PM_2.5浓度同比升高,主要为气象转差所致;复工复产期同比下降,主要为污染排放大幅下降所致."2+26"城市、汾渭平原和长三角在第一季度PM_2.5浓度同比均下降,长三角降幅最大,与其污染排放大幅下降有关;"2+26"城市和汾渭平原在疫情发生前气象条件大幅转差,严控期大幅转好,长三角在复工复产期气象条件最有利;重点区域均为疫情严控期污染排放降幅最高,复工复产期降幅趋缓.     

利用日均及14时气象数据进行霾日判定的比较分析

汇总京津冀区域内多个地面站1980-2008年气象资料,根据目前霾天气判别的主要方法,结合气象资料的具体特点,确定具体判别指标,利用日均值和14时实测值分别统计区域内各站点逐年各月的霾日数,分析两种方法进行霾日统计的具体特点.发现两种方法都不可能准确统计出霾天气的出现,但在分析单个站点或者一个区域长时间跨度的霾日变化时...     

我国的主要气象灾害及其经济损失

自然灾害一直伴随着人类社会的生产、生活与发展,气象灾害尤甚,它们给人类社会造成的经济损失十分巨大。根据中国气象局资料统计,在各类自然灾害中,气象灾害大约占到70%以上。我国每年重大气象灾害影响的人口大约达4亿人次,所造成的经济损失大约占到国民生产总值的1%~3%。近半个世纪以来,发生在我国的重大气象灾害,受灾人口常高达数亿人次,造成的直接经济损失高达数千亿元。为此,对包括热带气旋、干旱、洪涝、低温冷冻和雪灾等我国的主要气象灾害及其经济损失的总体概况,进行了总结和归纳,可作为了解和认识我国气象灾害及其经济与社会影响的参考依据。     

青海草原火灾环境因素分析

应用1995-2004年10 a青海草原火灾调查资料和火灾区14个具有代表性气象台站的气象资料,分析研究了草原火灾区的气候特征、牧草结构、放牧状况,及火灾时空分布、危害和与气象要素间的关系,为预防和监测草原火灾,加强草原防火管理工作提供参考依据。分析结果表明:青海草原火灾有两个高发区,分别位于青海湖的南、北部,高发区火灾次数占火灾总次数的70%。冬春季平均气温年际增温明显时,对应的年火灾次数大幅度上升,冬春季平均气温年际变化每升高1℃,年火灾次数增加1.6次。冬春季降水偏少且分布不均、气温偏高是火灾增加的主要因素。草原秋冬转换期的11月和冬春季转换期的3月是草原火灾多发期,这2个月的火灾次数占总数的54%。草原火灾发生前,气象要素中日变化明显的有降水、风、地温、相对湿度、蒸发量等,过火面积、损失程度因这些气象条件的不同而有所差异。持续性的“暖干”天气,使草原处于极干燥、易燃的状态,它在火灾个例中占65%,草原上一旦出现火源,风助火威,就能迅速燃烧,风速与过火面积成正比。     

邯郸市PM2.5-O3复合污染特征及相互影响研究

本研究在河北工程大学监测站点开展了大气中56种VOCs、NO_x以及气象参数的长期在线监测,结合2013—2019年国控站的在线监测数据,对邯郸市PM_2.5-O₃复合污染特征进行分析.结果表明,邯郸市2013—2019年复合污染天数波动较大,近几年呈现增加趋势,且集中在每年的春夏季.2013—2017年复合污染天数峰值均出现在6月,2018年和2019年出现在3月和4月.气象因素分析结果表明,温度、湿度和气压对邯郸市复合污染影响较明显,当温度为21.0~29.0℃、湿度较高、气压偏低的条件下,更容易发生复合污染,而风速对邯郸市复合污染影响较小.对PM_2.5与O₃相互作用分析发现,冬季高浓度PM_2.5对O₃有抑制作用,夏季PM_2.5浓度不超标时,O₃浓度随其升高而上升,PM_2.5浓度超标后变化趋势相反,当PM_2.5浓度大于125 μg·m^-3时不再出现PM_2.5-O₃复合污染.虽然近年来PM_2.5、SO₂和NO₂浓度下降,但二次转化率依然较高甚至有加强趋势.利用VOCs/NO_x值分析邯郸市O₃生成敏感性,结果显示邯郸市春冬季属于VOCs控制到NO_x控制的过渡区,夏秋季属于NO_x控制区,且复合污染日VOCs/NO_x值（6.3）最小,清洁日（9.3）最大.复合污染时NO₃^-和OC浓度较高,OC/EC值与其他污染日相比最大,说明复合污染时二次污染严重,有效治理PM_2.5-O₃复合污染必须减排能同时形成O₃和二次有机气溶胶的高活性有机物.     

基于关键气象因子和天气类型的广州空气污染预报方法应用

以广州市环境监测站2007年1月—2009年12月监测的空气污染指数(API)以及SO2、NO2、PM10等污染物为研究对象,探讨了广州市空气污染的变化规律;并分析它们与常规观测的地面气象资料之间的关系;建立了API指数以及SO2、NO2、PM10等污染物的预报方程;为了弥补单纯基于数学模型预报的不足,分析和确定了造成广州严重空气污染的典型天气类型和相关指标,以便在具体的业务预报中可以根据天气形势和相关指标做进一步的订正;该预报方法于2010年10月起应用于广州市环境监测中心站,作为2010年16届亚运会广州空气质量预报预警服务的重要工具之一,运行服务效果良好.     

石家庄市空气颗粒物污染与气象条件的关系

利用2013—2014年石家庄市环境监测中心PM_(2.5)、PM_(10)逐时监测资料、同期的石家庄市地面气象观测站常规观测资料以及环境监测梯度站2013年1月各层PM_(2.5)和PM_(10)逐时观测资料,分析了PM_(2.5)、PM_(10)质量浓度的时空分布特征及与气象要素的相关关系。结果表明:石家庄市PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度及两者的比值均为冬季和秋季较高;在水平分布上,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度为市区西部高于东部;在垂直分布上,随着高度的增加,PM_(2.5)和PM_(10)平均质量浓度先上升后下降;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与相对湿度呈正相关,其中PM_(2.5)的质量浓度与相对湿度相关性更高;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与风速呈负相关,随着风速的增大,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度呈下降的趋势,但当风速大于5 m/s时,PM_(10)的质量浓度随着风速增大而上升,出现扬尘污染,总体来讲,刮西北风时PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度较高,刮东南风时PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度较低,这与风向和风速的日变化有关;PM_(2.5)与PM_(10)的质量浓度与降水呈负相关,随着降水的增加,PM_(2.5)与PM_(10)的平均质量浓度呈下降的趋势。