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1.
朱媛媛  高愈霄  汪巍  鲁宁  许荣  刘冰  李健军 《环境科学》2020,41(10):4402-4412
为评估京津冀及周边区域重污染过程期间应急减排措施的效果,基于情景模拟的方法,采用NAQPMS模式和多种观测资料,分析了2019年10~12月期间京津冀及周边区域环境空气质量、重污染过程和气象条件概况,评估了模式24、72和144 h的PM2.5预报效果,并对应急减排措施的效果和不确定性进行了讨论.结果表明,2019年10~12月京津冀及周边"2+26"城市PM2.5平均浓度64 μg ·m-3,同比降低了10 μg ·m-3;区域性重污染过程4次,受影响城市重污染过程期间PM2.5平均浓度156 μg ·m-3."2+26"城市PM2.5气象条件评估指数(EMI)变化值范围为-15.6%~16.8%,EMI显示北京、天津和石家庄等12个城市气象条件与同期相比变差,变差程度范围为3.2%~16.8%.减排情景模拟分析显示应急减排措施有效减少了区域性重污染过程的发生,污染物峰值浓度降幅明显,未出现区域性严重污染过程.典型重污染期间,北京、石家庄、保定和唐山等城市PM2.5日均浓度削减2%~9%.区域应急减排措施促使"2+26"城市PM2.5季度均值分别降低1~3 μg ·m-3左右,区域性减排效果明显.  相似文献   
2.
通过对北京地区几次典型降水、降雪、大风等天气事件过程中大气PM2.5质量浓度变化情况分析,研究了降水、降雪、大风等气象因素对大气中PM2.5的去除效应,研究结果表明,上述气象因素对大气中PM2.5均有明显去除效果,因去除机理不同,各气象因素对PM2.5的去除能力依次为风、降雪、降雨.  相似文献   
3.
东亚大气可吸入颗粒物时空分布的数值模拟研究   总被引:7,自引:3,他引:4  
利用嵌套网格空气质量模式(Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS)模拟研究了2010年东亚地区可吸入颗粒物(PM10)的时空演变,并初步评估了其对人群健康的危险度.结果表明,NAQPMS模式能够合理地反映东亚地区PM10的时空分布,不同季节观测值和模拟值的总体相关系数达到0.65~0.85.2010年东亚PM10的地面浓度高值区(100μg·m-3)出现在我国华北、华中和内蒙古中西部等地区.其中,无机盐(硫酸盐、硝酸盐和铵盐)对我国东部PM10的贡献最大(10~70μg·m-3,20%~50%);一次PM10次之(5~50μg·m-3,10%~30%),有机物(5~30μg·m-3,10%~20%)和黑炭(3~20μg·m-3,3%~5%)紧随其后.PM10可以引起我国东部人群急性总死亡率增加2%~5%,对我国居民的健康水平构成了一定威胁.  相似文献   
4.
分析了SHERPA综合评价模型的基本原理和主要建模理念,重点介绍了其在环境空气质量减排情景模拟评估方面的作用,以及在排放源与受体关系(SRR)方面的处理方法,比较了其与欧盟常用的其他情景模拟模型的优缺点。SHERPA模型的特点是空间灵活性较好,对于任何给定地点,可以快速评估不同地区对该研究地点空气质量的影响。SHERPA模型的3个主要功能为污染物来源分析、决策支持和情景模拟。基于SHERPA模型对法国环境空气中PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2年均浓度进行污染来源分析、决策支持分析和减排情景模拟评估,展示了模型在环境治理措施优先级筛选和政府间联合治理措施协调建议方面的功能和作用,以期为中国环境空气质量预测预报、环境质量管理措施的制定和成效评估等环境服务与管理工作提供借鉴。  相似文献   
5.
基于数值模式的环境空气质量预报影响因素和改进方法   总被引:3,自引:3,他引:0  
数值预报是各地开展环境空气质量业务预报的主流预报方法之一。模式预报产品、基础输入资料、外部技术支持、主客观预报偏差和预报命中概率等诸多因素均会不同程度地影响数值模式预报效果,研究探讨了上述因素对数值模式预报效果的影响及其针对性的改进方法,以期降低预报偏差,改善业务预报整体效果,为各地提高业务预报质量提供方法思路和技术参考。  相似文献   
6.
高效率颗粒物微物理模型简介与重污染过程应用分析   总被引:2,自引:2,他引:0  
中国细颗粒物(PM2.5)导致的空气污染和雾霾天气问题越来越突出,在低层对流层中很多地方都有显著的二次颗粒物生成过程,因此对颗粒物物理化学转化过程的研究具有重要意义,其转化过程对空气质量模式模拟和预报的准确性有重要影响。高效率颗粒物微物理(APM)模型经过近20多年的研究和发展,在全球化学传输模型(GEOS-Chem)、区域性气象和化学预报模型(WRF-Chem)通用地球系统模型(CESM-CAM5)等气象及环境空气质量预报模型中取得了很好的应用验证,能够在全球/区域等不同尺度对粒子生成、长大、凝聚、消除等微物理过程以及气溶胶光学厚度(AOD)、直接/间接辐射强迫等进行模拟。应用GEOS-Chem-APM模式模拟了2014年2月京津冀区域的重污染过程。结果显示,湿度模拟的准确性对其他物理和污染物浓度等模拟结果有重要作用;2月20—26日的重污染过程模拟结果与实际观测较为吻合,主要污染特点是较高的湿度(90%以上),同时,二次颗粒物和包裹了二次物种的一次颗粒物(黑碳/有机碳)是低能见度的最大贡献者。  相似文献   
7.
试点城市O3浓度特征分析   总被引:8,自引:7,他引:1  
利用2009年O3试点城市的03监测数据,分析了北京、天津、上海、青岛、沈阳和广东的03浓度变化特征,统计了年超标情况,并结合气象要素数据分析了其对03浓度的影响.结果表明,不同城市各点位间03浓度变化趋势基本一致,但因点位类型不同,浓度存在差异;O3浓度呈单峰型日变化,在13:00-15:00出现最大值,6:00-7:00出现最小值;O3超标主要集中在4-8月份,广州和北京超标现象较多;O3浓度受温度、降水、风速和风向等气象要素影响较大.  相似文献   
8.
2016年12月16~21日,京津冀地区经历了一次大范围重污染过程.本文基于空气质量监测资料及实况天气图分析了此次极端区域重污染事件的天气成因,并利用嵌套网格空气质量预报模式(NAQPMS)对京津冀主要城市PM2.5污染来源进行定量解析.结果表明:污染前中期500hPa高空为偏西气流伴空中回暖,后期转槽前偏南气流增温增湿明显;对应地面气压逐渐降低,辐合不断增强;垂直方向上,逆温层不断抬升加厚,中低层暖平流明显,风垂直切变小;大气长时间处于极度静稳状态也是造成此次重污染过程的天气因素.污染期间,京津冀各主要城市PM2.5污染本地贡献占40%~60%;北京市PM2.5本地贡献为48%,其中16~17日北京市主要受沿太行山东侧的西南向输送通道(邯郸-邢台-石家庄-保定-北京)影响,其后风速减小,北京本地及周边城市贡献增大.  相似文献   
9.
2006─2010年环保重点城市主要污染物浓度变化特征   总被引:13,自引:6,他引:7  
利用2006─2010年全国环保重点城市的空气质量日报数据,分析了大气ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(PM10)的变化特征. 结果表明:从年际变化看,ρ(SO2)和ρ(PM10)呈下降趋势,ρ(NO2)变化不显著.从季节变化看,ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(PM10)均呈冬季高、夏季低的特征.从浓度谱分布看,全国大气中ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(PM10)分别集中在0~0.150、0~0.100和0~0.250 mg/m3范围内,ρ(SO2)和ρ(PM10)谱峰区间逐渐向低浓度范围偏移,高浓度事件逐渐减少,表明SO2和PM10污染得到较明显的控制,而ρ(NO2)谱峰变化不大.从浓度变化看,山西ρ(SO2)、ρ(NO2)和ρ(PM10)下降最明显,年变化率分别为-11.2、-3.6和-14.2 μg/m3;青海ρ(SO2)、山东ρ(NO2)和ρ(PM10)的上升趋势最明显,年变化率分别为4.4、2.7和4.5 μg/m3.   相似文献   
10.
朱媛媛  刘冰  桂海林  李健军  汪巍 《环境科学》2022,43(8):3966-3976
基于生态环境监测和气象观测数据,分析了2016~2020年京津冀13个城市臭氧(O3)浓度特征,讨论了O3污染高发月份日最高温度(Tmax)、日均地面气压(p)、日均地面相对湿度(RH)和日均地面风速(v)等气象要素对O3-8h浓度和O3-8h超标情况的影响规律,并采用AQI级别预报准确率、O3浓度范围预报准确率和O3级别预报准确率等方法,评估了基于神经网络的O3统计预报效果.结果表明,2016~2020年期间京津冀13城市ρ(O3-8h-90per)分别为157.4、177.2、177.3、190.6和175.6μg·m-3,区域臭氧浓度5a上升了11.6%,2016~2019年期间总体呈波动上升趋势,2020年环比下降;2020年与2016年相比,除北京、张家口和承德略有下降外,其他10个城市ρ(O3-8h-90per)上升了6~45.5μg·m-3.O3-8h月均值呈现"两头低,中间高"现象,ρ(O3-8h)在4~9月的月均值超过了100 μg·m-3,在6月最高,为158.10 μg·m-3.城市O3-8h超标率范围为8.6%~19.2%,97.8%的O3-8h超标情况发生在4~9月.区域尺度上O3-8h浓度与日最高温度相关性最强,当Tmax在25~28℃区间时,所有城市开始出现O3-8h超标.O3-8h浓度与日均地面气压呈负相关关系;当RH在60%以下时,大部分城市O3-8h浓度随相对湿度上升缓慢增长;当RH在61%~70%以上时,大部分城市O3-8h浓度随日均相对湿度上升而下降.O3-8h超标时的地面主导风向主要为偏南风,大部城市O3-8h浓度高值易集中出现在2~3m·s-1及以下低风速区间.OPAQ统计模式提前1~9 d预报相关系数范围为0.72~0.86,AQI级别预报平均准确率为67%~86%,O3-8h浓度范围预报平均准确率为63%~84%.在O3-8h超标情况多发的4~9月,模式对O3轻度污染和O3-8h超标情况提前3 d预报准确率分别为69%和66%,可为O3-8h超标管控提供参考依据.  相似文献   
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