近50年华中地区霾污染的特征

基于1962~2011年霾日观测资料,使用线性回归、聚类分析及相关分析等统计方法分析了近50年华中地区霾污染的时空变化特征及其成因.结果表明,华中地区的霾高发中心位于河南中北部、湖北中西部和湖南中部人口集中的气溶胶浓度高值区,其中霾日数最多的站点为河南新乡,年均达到79.1d.霾的季节性变化表现为冬季霾日数最多,夏季最少,霾污染是典型的冬季大气环境事件.但随着近年春夏秋三季霾日的增加,华中地区霾污染的季节性差异减小.城市地区是华中霾污染严重的区域.近50年污染地区霾发生频率增多,而相对清洁地区霾污染发生频率减少.华中地区大气环境呈现出两极分化的变化特征.近50年来华中地区霾日增加受人为污染物排放加强和东亚季风减弱的共同影响.     

2013年12月石家庄一次霾天气过程中的黑炭浓度特征

2013年12月5日~27日石家庄地区连续出现霾天气,大气日均能见度为0.2~8km,其中大约89.53%的时间大气能见度不足5km.分析12月10~27日期间的黑炭固定观测数据表明:1)黑炭浓度均值为39.84μg/m3,日变化具有明显的双峰结构,第1个峰值在上午9:00左右,第2个峰值在夜晚21:00~24:00;2)黑炭浓度小时均值与大气能见度小时均值之间呈负相关关系,当黑炭浓度大于固定观测期间的均值时,重度霾发生的概率为97.78%.此外,通过在车辆上安装黑炭分析仪和GPS接收机对石家庄市区主干道进行了多天的移动观测,结果表明:黑炭浓度与交通密度和街道特点(道路类型、交通密度)直接相关; 市区二环的黑炭浓度较高,大约是二环内黑炭浓度均值的1.48倍;市中心区的黑炭浓度相对较低,且呈现明显的东西-南北向差异性.     

天津地区霾天气特征研究

基于2014~2017年天津地区PM_2.5质量浓度，能见度和相对湿度监测数据开展霾天气特征研究.结果表明：天津中度以上霾过程分为五类：高压后部型，北部弱高压型，低压槽型，均压场型和锋前低压型.在现行标准下，中度霾一般对应重度污染天气，重度霾对应重度到严重污染天气；五级重度污染天气一般有中-重度霾发生，六级严重污染天气有重度霾天气发生.2013年“大气污染防治行动计划”开展以后，天津PM_2.5质量浓度和霾日均显著减少，2017年相比2013年霾日减少了55%，中度及其以上霾日由2013年的41d下降到2017年的20d，下降幅度超过50%.基于实况监测的PM_2.5质量浓度，能见度和相对湿度，可以较好的构建区域能见度计算方程.统计数据显示，其估算的能见度和实况值相关系数为0.94，相对误差为18.6%，非霾日辨识准确率为85%，霾日辨识准确率为95.6%，轻微霾辨识准确率为83%，轻度霾辨识准确率为78%，中度霾辨识准确率为93%，重度及以上霾辨识准确率为94%，对于判断霾等级，有较强的适用性.将该方程与空气质量模式结合开展霾等级预报，2015~2017年24h预报产品检验显示：能见度预报值与实况值相关系数为0.75，预报均值13.9km，实况均值14.1km，相对误差为29.6%，FAC2（预报值在实况值两倍范围内百分比）为98.1%，霾日预报准确率81.4%，霾日漏报率18.6%，霾日空报率20.6%，如果容错1级，轻微霾日预报准确率为96%，轻度霾日预报准确率为85%，中度及以上霾日预报准确率为69%，可有效支撑天津霾等级预报的开展.     

论“霾”——峰会，直指珠三角大气污染

有一部很有名的电影叫做《窗外有蓝天》,这个名字代表的也本是一个平常得不能再平常的自然现象,但对于珠三角的居民来说却是：窗外无蓝天,已经很久了!     

杭州市PM2.5中水溶性离子的污染特征及其消光贡献

对杭州市2013年大气PM_(2.5)进行采样分析,探讨了其中水溶性离子的污染特征和消光贡献.杭州市PM_(2.5)中总水溶性离子的质量浓度为37.5μg·m~(-3),占PM_(2.5)质量浓度的44.4%,二次离子SNA(SO_4~(2-)、NO_3~-和NH_4~+)是水溶性离子的主要成分,共占到水溶性离子的83.4%.PM_(2.5)和主要水溶性离子的质量浓度都在冬季最大,夏季最低,夏秋季水溶性离子占PM_(2.5)的比值明显高于冬春季,而SNA在总水溶性离子中的比例4个季节非常接近.燃料燃烧和汽车尾气排放导致的二次离子生成,对杭州市PM_(2.5)贡献最大.SOR和NOR的年平均值分别为0.27和0.15,SO_2在大气中的转化率大于NO_x,SOR和NOR与相对湿度都呈现出明显正相关,非均相氧化过程对SO_4~(2-)和NO_3~-的生成具有重要贡献.气溶胶中[NO_3~-]/[SO_4~(2-)]的年平均值为0.63,主要受到燃煤排放的影响.霾天随着霾污染等级的逐渐加重,PM_(2.5)、水溶性离子和SNA的浓度都逐渐增大,SOR和NOR值也不断升高,霾天稳定的天气条件,能有效促进污染物的积累和二次转化.PM_(2.5)和SNA的质量浓度与大气消光系数都呈现出明显正相关,使用IMPROVE公式对不同化学组分消光系数的计算结果能够基本反映出气溶胶对大气散射的变化趋势,其结果显示SNA对大气总消光系数的贡献达60.8%.SNA的消光系数冬季最高,夏季最低,随着霾污染等级的加重,SNA的消光系数和对总消光的贡献比例也逐步增加.     

中国区域能源效率对霾污染的空间效应——基于空间杜宾模型的实证分析

以中国29个省市自治区为研究对象，并以2001~2015年PM_2.5年度均值作为衡量霾污染的指标，构建了全要素能源效率对中国霾污染影响的空间杜宾模型.研究表明：中国绝大部分省市的霾污染演变趋势具有倒"U"的特点，这说明中国的霾污染在2001~2015年间经历了先上升后下降的总体变化趋势；无论是采用地理相邻权重还是经济权重，中国省际间的霾污染均存在显著空间集聚效应，这揭示霾污染的治理与控制需要地区间建立恰当的合作机制，避免出现"损人利己"现象；在对一系列经济社会因素控制的基础上，全要素能源效率对霾污染存在显著的负向影响并且具有显著的空间溢出效应，这表明全要素能源效率的提高不仅会显著降低本地区的霾污染水平，还将对周边地区的霾污染产生显著的负向影响；分解方程结果显示，技术进步和技术效率对霾污染的负向效应显著，并且技术进步的直接效应大于技术效率，但两者的间接效应均显著大于直接效应，这揭示了技术扩散对霾污染具有重要的潜在促降效应.因此，在治理霾污染的过程中，要通过不断优化能源结构和开发新能源技术以发挥全要素能源效率的减霾效果，以及通过地区间的交流与合作发挥技术扩散效应在霾污染治理中的作用.     

基于硫碳同位素研究南京北郊冬季霾事件中PM2.5来源

2015年12月27日—2016年1月6日,针对南京北郊地区一次霾事件所采PM_(2.5)样品,测定样品中水溶性离子、硫同位素与碳同位素组分含量。水溶性离子研究结果表明:该次霾事件以二次污染为主且移动源占主要地位。硫同位素分析结果表明:硫酸盐的δ~(34)S(SO_4~(2-))值的范围为4.4‰~6.8‰,平均值为5.7‰±0.7‰(n=11),结合该地潜在硫源可知,此次霾事件中硫酸盐气溶胶主要来源为机动车尾气及煤炭燃烧。PM_(2.5)中的δ~(13)C值变化范围为-28.43‰~-24.94‰,平均值为-26.62‰±1.11‰,说明碳质污染物来源主要为机动车尾气、燃煤。此外,硫、碳同位素具有较好的负相关性,结合潜在硫源、碳源可知,2016年1月1日之前,南京北郊地区大气污染源以汽油车尾气排放为主;1月1日之后大气污染源以柴油车尾气和燃煤排放为主。     

河南省北部区域霾污染过程中城市和农村点位PM2.5组分差异

近年来,我国京津冀及其周边地区暴发了多次霾污染过程,受观测仪器等因素的限制,尚未有对河南省北部城市和农村霾污染的对比研究.利用一系列在线高时间分辨率的观测仪器在河南省2个城市点位和3个农村点位对一次区域重污染过程(2018年1月12～25日)进行综合观测.结果表明SO₄^2-、 NO^-₃和NH⁺₄(SNA)是此次区域污染过程中5个点位PM_2.5中占比最高的组分,位于53%～63%之间,以NO^-₃为主24%～32%,其次为SO₄^2-(13%～17%).相较于城市点位,农村点位PM_2.5中有机物的占比更高,尤其是夜间.随着污染的加重,SNA的占比上升,重污染时段可达67%.此外,当区域受南部气团的传输影响时,5个点位PM_2.5中NO^-₃的占比增大;受北和东北部气团的传...     

1980~2016年陕西省冬季霾日数时空变化及增多成因初探

利用陕西省地面气象观测站观测资料、中国国家统计局统计资料、美国NASA的MODIS气溶胶光学厚度（AOD）资料以及NCEP/NCAR月平均再分析资料,对1980~2016年陕西省冬季霾日数的时空变化特征及可能原因进行了分析,结果表明：（1）1980~2016年冬季陕西省平均霾日数为12d左右,并且伴有明显的年代际变化;其中1980~2012年冬季霾日数波动明显,1980~1993年偏多,1994~2012年偏少,2013年之后霾日数增加明显.（2）1980~2016年冬季陕西的霾日数有显著的区域差异.关中地区的霾日数最多,平均每年大于18d;陕南地区次之,年平均霾日数为10d左右;陕北地区最少,平均霾日数仅3d左右.陕北、关中、陕南3大区域冬季的霾日数均在2013年后出现了明显的增多.（3）2000~2016年冬季MODIS卫星监测的陕西AOD在关中咸阳、西安、渭南以及汉中南部和安康南部存在明显的高值区,大于0.4,其中关中气溶胶高值区域与关中地区霾日数大值区域有很好的对应关系.（4）2013~2016年冬季我国中东部的对流层低层的东风异常是向陕西关中地区输送气溶胶的有利条件,是霾天气的产生原因之一;2013~2016年陕西冬季对流层低层存在一个明显的位温梯度增大的区域,是不利于霾向高空扩散的大气层结条件,是霾日数明显增加的另一个原因.     

霾天气下城市气溶胶吸湿性的观测

气溶胶吸湿性对大气能见度有重要影响,是形成霾污染的主要因素之一.利用南京信息工程大学观测获得的2014年4月17日至5月21日气溶胶吸湿增长因子(GF)、OC/EC以及水溶性无机离子资料,对南京霾日气溶胶吸湿性及主要化学组分进行分析.结果表明,随着粒径的增加,平均吸湿增长因子(GF_(mean))数值变化较小,吸湿性标准差(σ)逐渐增大,化学组分的外混合程度逐渐增强;白天气溶胶粒子的吸湿性强于夜间,但是外混合程度弱于夜晚;非霾日气溶胶吸湿性强,外混合程度高,霾日正好与之相反,且随着霾等级的增加,吸湿性和外混合程度都进一步减小;非霾日气溶胶主要水溶性无机离子为NH_4~+、NO_3~-和SO_4~(2-),而霾日OC/EC的含量占比较高;含量相对丰富的OC/EC是造成低湿背景霾天气下小尺度气溶胶吸湿性变弱的主要原因,霾日所处环境相对湿度的高低也是影响气溶胶吸湿能力的重要因素;整个观测期间,南京市气溶胶化学组分中(NH_4)_2SO_4和OC等不可溶物质含量最多,NH_4NO_3含量次之;利用化学组分计算得到的平均吸湿性参数κ_(chem)和利用H-TDMA仪器实际观测计算得出的κ_(mean)存在较好的一致性,两者的相关性在霾天气下进一步增强,因此可以利用气溶胶主要化学组分来预报气溶胶吸湿性.