基于两种再分析资料的一次四川盆地大气污染过程气象要素数值模拟研究

利用ECMWF-ERA5和NCEP-FNL再分析资料作为中尺度气象模式WRF（The Weather Research and Forecasting）初始场,对四川盆地2018年1月一次大气污染过程气象要素进行了模拟,对比分析了气温、风速、风向、相对湿度、边界层高度、温廓线的模拟效果,并结合大气超级站观测数据对模拟结果进行评估.结果表明：两种资料均能较好地模拟出气象要素的变化情况,但由于两套资料时空分辨率、采用的模式、同化方案、数据来源和质量控制方案存在一定区别,导致各要素模拟效果并不一致.与NCEP-FNL相比,ECMWF-ERA5模拟的平均相对湿度（59.23%）与观测值差异更小,且均方根误差、偏差较小,分别为9.83%和-0.83%,但NCEP-FNL模拟的平均气温（8.99℃）更接近观测值,且偏差值较小,为-0.04℃.两组模拟结果均显示盆地内部为模拟区域的低风速区,相对湿度模拟值在60%以上,气温高于西部山地地区.NCEP-FNL模拟的盆地内部气温、相对湿度、风速小于ECMWF-ERA5模拟值,但边界层高度模拟值较大.ECMWF-ERA5模拟的逆温强度相比较小,且温度露点差较小.此次污染过程PM_2.5和PM₁₀日均浓度最大值分别为190.1 μg·m^-3和261.0 μg·m^-3,相对湿度增大引发的颗粒物吸湿增长是导致PM_2.5和PM₁₀质量浓度突增的主要原因.     

2018年春节期间京津冀地区污染过程分析

为了解2018年春节期间京津冀地区空气污染情况,利用近地面污染物浓度数据、激光雷达组网观测数据,结合WRF气象要素、颗粒物输送通量和HYSPLIT气团轨迹综合分析污染过程.结果表明,春节期间出现3次污染过程.春节前一次污染过程,各站点PM_2.5浓度均未超过200μg/m³;除夕夜,廊坊站点PM_2.5峰值浓度达到504μg/m³,是清洁天气的26倍;年初二~初五,各站点PM_2.5始终高于120μg/m³,且污染主要聚集在500m高度以下,北京地区存在高空传输,800m处最大输送通量达939μg/（m³·s）,此次重污染过程为一次典型的区域累积和传输过程.京津冀地区处于严格管控状态时,燃放烟花爆竹期间PM_2.5峰值浓度可达无燃放时PM_2.5峰值的3.2倍.为防止春节期间重污染现象的发生,需对静稳天气下燃放烟花炮竹采取预防对策.     

华南沿海某大气背景点黑碳气溶胶污染特征

黑碳气溶胶(BC)因其显著的气候效应和对人类健康的危害而成为研究的热点。研究背景点位BC的浓度水平和来源特征有助于掌握BC在区域尺度上的辐射强迫特性和环境影响。2009年秋季在华南沿海某区域大气背景点进行了为期约40 d的BC在线观测。观测期间BC的平均浓度为(2.34±1.33)μg/m3,与其它区域背景点相比处于较高水平。利用中尺度天气研究和预报系统WRF模拟的高分辨率三维气象场数据驱动HYSPLIT-4反向轨迹模式,模拟观测期间每小时的气团轨迹,将所有轨迹分为来源特征明显的东北沿海、北方内陆、香港方向和东南海面方向四类。当受到东北沿海来源气团影响时,BC的浓度为平均水平的1.4倍,BC和CO有较好的线性相关关系,而其它三类气团影响时的BC浓度都低于平均浓度,且BC和CO的相关关系很差,说明来自东北沿海地区的较近距离区域传输是影响该背景点大气BC的主要源区。     

应用WRF/Chem模拟河南冬季大气颗粒物的区域输送特征

基于WRF/Chem模式,设置多组区域排放源的情景实验定量估算河南、京津冀、山东、山西、安徽和江苏、湖北6个区域人为源排放对河南省2015年12月PM_(2.5)和PM_(10)浓度贡献率,并结合气象资料研究3个代表性城市的污染输送特征.结果表明:河南省冬季PM_(2.5)和PM_(10)主要来源为本省排放,平均贡献率分别为54.83%、61.32%.区域污染输送对河南颗粒物的贡献也占有很大比例,京津冀、安徽和江苏、山东、山西以及湖北对PM_(2.5)平均贡献率分别为11.95%、11.69%、7.95%、7.40%、4.30%,对PM_(10)平均贡献率分别为10.42%、10.03%、7.00%、6.89%、3.80%.PM_(2.5)外来输送率比PM_(10)要高,表明细颗粒物比粗颗粒物更易跨区域长距离输送.冬季长持续时间的污染过程大多受静风或小风控制,省内污染贡献最大,过程结束时伴随着大风,周边区域的污染贡献有所增加.不同城市的颗粒物来源与其地理位置、风速、风向等气象条件密切相关.区域污染来源具有复杂性,改善河南省空气质量是需要整个区域共同面对和解决的问题.     

2013年1月北京市一次空气重污染成因分析

采用数值模式与观测资料相结合的方式,对北京市2013年1月9日至15日一次空气重污染过程的大气环境背景、气象条件和形成原因进行了初步分析.结果表明,重污染过程期间10日至14日PM2.5平均值为323μg·m-3;重污染过程与当地气象条件密切相关,稳定的大气环流形势为污染的持续提供了大气环流背景,风速较小、湿度较大、边界层较低、持续逆温是造成重污染的主要原因;重污染过程中区域输送对北京PM2.5贡献率在53%~69%之间且存在明显的二次转化,区域输送起着更为重要的作用;气象条件对持续性重污染的形成和破坏起到了关键性的作用,因此需要加强对重污染预警预报研究,以有效预防和控制空气重污染.     

基于走航观测的长江三角洲地区大气污染特征及来源追踪

为了加强对长江三角洲地区大气污染分布特征和输送规律的认识,利用移动车载设备开展了不定期的走航观测,重点研究了2016-2018年冬季灰霾污染和春季光化学污染条件下长江三角洲地区的大气污染特征.结果表明,走航观测期间长江三角洲地区PM_2.5日均浓度为60~122 μg/m³,东部的常州、无锡一带,西部的合肥、芜湖地区,北部蚌埠、滁州一带,南部湖州、杭州地区的PM_2.5浓度较高,比其他地区高出20%~40%.O₃日均浓度水平为9~52 μg/m³,苏州、盐城、宣城与湖州地区浓度相对较高.运用FLEXPART_WRF模式,结合PM_2.5排放清单,分析了走航观测期间长江三角洲地区及沿线城市PM_2.5的潜在来源.结果发现,东风条件下,南通及上海地区为PM_2.5的潜在源区,北风条件下,连云港、盐城等地区贡献较大.运用FLEXPART前向轨迹计算模块,对一次污染个例过程进行了模拟,并利用走航观测结果进行了验证,发现模拟结果与走航观测结果的相关系数达到0.9.可见,长江三角洲地区存在区域性的PM_2.5和O₃污染,走航观测结合轨迹分析是追踪污染气团输送的有效手段.     

WRF-Fluent耦合模式的构建及其对城市大气扩散的精细化模拟

为了准确刻画城市环境中的复杂建筑结构对大气运动和污染物输送及扩散过程的影响,结合中尺度模式WRF和微尺度模式Fluent构建了单向耦合的WRF-Fluent模式,并将其应用于榆中县城区高架源排放情景下大气扩散的模拟研究.基于城市气象/示踪外场试验期间获取的气象数据对WRF模式的模拟性能进行验证,发现WRF能够为Fluent提供比较准确的随时间变化的气象驱动场.在此基础上,将榆中县城区三维几何模型嵌入到WRF-Fluent中,对城区内的流场及污染烟羽的时空演变过程进行精细化模拟,并将模拟结果与实测示踪物浓度数据进行比对.结果显示,WRF-Fluent模式可以很好地描述城区内的复杂三维风场结构以及污染烟羽随时间的动态变化特征,而且模拟的地面和城市冠层顶浓度最大值基本位于观测值的0.3~3倍之内,这表明构建的WRF-Fluent模式具有较好的模拟性能,可作为一种有效的工具应用于实际城市规划和空气质量改善以及环境风险评估等方面的研究.     

京津冀民用燃煤减排对大气中BaP污染影响评估

运用空气质量模型CMAQ模拟评估民用燃煤减排政策对京津冀大气中BaP污染状况的改进效果,模拟包括作为基准情景的2014年和低消减和高消减2个减排情景.模拟结果表明：基准情景下,京津冀BaP年均浓度为2.54ng/m³,超过国家空气质量标准（1ng/m³）,呈现1月 > 4月 > 10月 > 7月的季节变化特点,反映出冬季供暖燃煤的影响;京津冀南部BaP浓度高于北部,推测原因是南部BaP排放量较高.1月削减民用燃煤排放量对降低该地区BaP浓度和沉降量效果最显著,低削减和高削减下,北京、保定、廊坊BaP浓度分别比基准情景降低30%和40%以上;4、7、10月削减民用燃煤排放量对该地区BaP浓度和沉降量的变化影响不大.京津冀民用燃煤联防联控能更加有效地降低该地区BaP浓度.     

WRF模式对污染天气下边界层高度的模拟研究

大气边界层高度是影响大气污染物浓度的重要因素之一,但数值模式中选择不同边界层参数化方案模拟的边界层高度有很大差异.利用WRF模式中5种边界层参数化方案及2006~2007年春、秋、冬3季河北香河地区激光雷达观测资料,对比分析了污染天气下,不同边界层方案对边界层高度的模拟效果,并分析了误差产生的可能原因.结果表明：5种参数化方案均能模拟出3季污染天气下边界层高度的变化特征,但各方案模拟的边界层高度与观测之间均存在较大误差.模拟的最大边界层高度月变化特征显示,秋冬季的模拟结果与观测值匹配较好,春季偏差较大;模拟的边界层高度日变化显示,均方根误差：春季 > 秋季 > 冬季,且误差在午后（14：00~18：00）更加明显;对该地区而言,非局地YSU方案能较好地模拟污染天气下的边界层高度;各参数化方案中边界层高度计算方法的不同及对大气廓线、湍流动能的模拟差异,可能是造成模拟边界层高度产生误差的主要原因.     

基于MOS的杭州秋冬季空气污染预报和霾诊断

利用由数值预报模式WRF和辨识理论实时迭代统计方法RTIM组成的MOS方法对杭州市2013年2~3月和11~12月期间的空气污染物日平均浓度做预报,预报值与实测值之间相关系数都超过0.75 ,PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 24h平均浓度和O3 8h平均浓度分类预报临界成功指数(CSI)分别为89%、87%、100%、93%、100%和100%,命中率(POD)分别为93%、95%、100%、100%、100%和100%.分析表明,研究期间杭州地区气溶胶以细颗粒为主.根据PM2.5浓度、相对湿度及能见度预报值做霾日分类预报,临界成功指数为89%,命中率为93%.说明该MOS系统对污染物浓度及霾天气预报性能良好,可以为业务化预报提供参考.