基于旋翼无人机观测的雾天和霾天VOCs垂直分布特征研究

为研究雾和霾天气下VOCs时空变化特征,于2020年11月19 日—2021年1月15日在江苏省东海国家气象观测站进行为期58 d的外场观测试验。利用自主研发的多旋翼无人机捕获2次辐射雾和2次霾天气过程,获得气温、气压、相对湿度、风向、风速、VOCs、O₃等7种要素100多条垂直廓线。结果表明:时间上,霾过程夜间VOCs体积浓度(0.225~0.253 ppm(parts per million, 1 ppm=10^-6))明显高于白天(0.191~0.205 ppm),雾形成前体积浓度(0.121~0.239 ppm)显著高于雾过程(0.056~0.209 ppm)。雾过程中VOCs体积浓度与雾强度变化相反,雾层高度与VOCs体积浓度剧烈变化高度一致,雾层(<200 m)中VOCs体积浓度(0.172~0.178 ppm)明显减小,显著低于雾形成前(0.195~0.240 ppm),雾层以上浓度变化大,雾结束后1 h内保持雾过程中分布特点。雾对逆温层中的水溶性污染物有清除作用,VOCs体积浓度和O₃质量浓度均下降。     

北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析

利用北京地区高时间分辨率观测资料对2009年11月3—8日一次持续性雾霾天气过程中的气象因素和气溶胶演变特征进行了分析。结果表明,该次雾霾过程具有明显的阶段性特征,前期以霾为主,中期发展为雾霾交替,后期随着相对湿度减小再次转换为霾并最终消散。边界层逆温是低能见度过程形成的必要条件,但并不最终决定雾霾低能见度强度。相对湿度和PM_2.5浓度是决定能见度大小的两个关键影响因子,对能见度的影响体现出阶段性特征。大部分时段PM_2.5浓度是影响能见度的主要因子,当能见度小于1 km时,能见度变化更多受相对湿度影响。不同的情景计算表明,控制PM_2.5浓度对于改善本次过程的能见度有重要作用。     

江苏地区连续性雾霾天气的污染物浓度变化和特征分析

针对2013年1月江苏淮安地区发生的一次连续性雾霾天气过程,分析该天气过程中PM10和PM2.5的质量浓度演变特征、能见度与气象要素之间的关系、中低层环流特征以及污染物来源。结果表明:雾霾期间PM10和PM2.5质量浓度最低值出现在05:00至07:00(北京时间,下同)和13:00至17:00,最高值出现在21:00至23:00,PM10和PM2.5质量浓度并非同时达到极大值;持续变化较小的气压梯度、较低的风速、相对湿度的增大以及PM2.5和PM10质量浓度的增高是雾霾发生发展的必要条件;能见度与气压、相对湿度、PM2.5质量浓度的相关性较好,建立回归方程,对能见度的整体变化趋势拟合效果较好;高空环流形势平稳、中低层的暖平流、持续稳定少动的地面高压场分布为雾霾天气的持续发生发展提供了有利的形势背景;稳定的层结结构、中低层偏东及偏东北方向气团的输送、本地污染源以及严重的空气污染是此次过程中能见度偏低、霾天数较多的主要原因。     

北京及周边地区2013年1—3月PM2.5变化特征

2013年1—3月北京及周边地区雾、霾高发,气候特征异于常年。利用2013年1—3月北京及周边地区6个地面观测站观测资料,研究PM_2.5和黑碳 (BC) 的质量浓度、区域分布特征及气象要素的影响情况。结果表明:北京及周边地区PM_2.5污染呈区域性高值、污染局地积累以及由南向北输送的特征。北京上甸子站在雾、霾与清洁期间BC与PM_2.5质量浓度的比值分别为7.1%和10.3%,雾、霾期间低于清洁期间;而河北固城站在雾、霾与清洁期间BC与PM_2.5质量浓度的比值分别为17.5%和11.9%,雾、霾期间明显高于清洁期间。二者相反的比值特征反映在清洁的下游地区雾、霾过程中二次生成的气溶胶所占比例较污染的上游地区偏高。     

河南3次重污染天气过程的气象条件诊断及传输影响分析

利用空气质量监测数据、气象常规观测资料、L波段雷达探空资料、EC-Intrim再分析资料和NCEP全球资料同化系统提供的再分析资料,以及HYSPLIT模式模拟结果,分析了2016年12月至2017年1月间发生在河南的3次重污染天气过程的影响范围、气象条件和传输影响等。结果表明,3次过程河南地区均呈现出500 hPa等高线平直、9251000 hPa风垂直切变小和海平面气压场均压等特征。在近地面,3次过程在污染开始和加强时段均有小风和低湿特征,过程临近结束时有大风或增湿出现。前两次污染过程为干霾过程,均因加强的偏西风而结束,但是在结束阶段,相较于第1次过程的西南风,第2次过程的西北风能更快速有效地清除污染物;第3次过程为湿霾(雾、霾混合)过程,因偏东风而结束,但由于偏东风风力较小,对污染物彻底清除能力有限,过程结束后很快出现反复。郑州近地面存在明显逆温和“上干下湿”的层结特征,这种“干暖盖”严重阻碍着空气的对流运动,使近地层的污染物垂直扩散能力变弱,从而导致污染加重。HYSPLIT后向轨迹传输影响显示,第1次过程主要以省外西北路输送为主,后两次过程主要以本省和本地累积为主。     

濮阳一次持续性雾霾天气的阶段性特征和维持机制

2018年11月23日至12月3日,华北平原出现了一次较长时间的雾霾天气。利用常规气象观测资料、NCEP/NCAR再分析资料和污染物浓度资料,以河南省濮阳市为例,对此过程的大尺度环流背景场、边界层内气象要素特征、动力因素和污染状况等进行综合分析,分3个阶段探讨此过程形成的原因和维持机制。结果表明:(1)雾霾发生在高空纬向环流背景下,华北处于高压脊前西北气流中,频繁受下滑短波槽影响。(2)冷空气活动偏弱,中低层维持暖脊控制,使边界层内出现较强逆温,制约低层水汽和污染物的垂直扩散。(3)地面处于均压场或锋后弱冷高压控制,弱风条件不利于污染物的水平扩散。(4)前期大雾形成时,强逆温层在900 hPa以下的贴地高度,能见度很低,污染严重;中期霾严重时,较强逆温层上移至900—850 hPa,并出现双层逆温,能见度虽较好,污染仍然严重;后期的雾霾主要由高湿度环境中污染物聚集吸湿增长造成。(5)中低空弱的下沉气流及近地面辐合风场是雾霾天气得以发展维持的动力因子。     

安徽省不同等级雾和重度霾时空分布特征及地面气象条件比较

雾和霾都是低能见度天气,生成条件相似。利用安徽78个地面站逐时观测资料,基于雾、霾发生物理条件,建立了不同等级雾日和重度霾日的观测诊断方法,重建了不同等级雾和重度霾的时序资料。根据各站强浓雾发生的同步性,将安徽分为5个雾、霾分布特征不同的区域,探讨了各区域不同等级雾及重度霾出现时地面气象条件的异同。结果表明:（1）安徽省强浓雾主要是辐射雾。强浓雾、浓雾和大雾空间分布形势大体一致,淮河以北东、西部和江南都属于强浓雾高发区,但各地强浓雾的时、空分布特征和影响系统不同;重度霾有明显的北多、南少、山区最少的分布特征。（2）强浓雾年变化呈双峰型分布,峰值在1月和4月,日变化为单峰型,峰值在06时;而重度霾年变化为单峰型,峰值在1月,日变化为双峰型。（3）在强浓雾的高发时段（02—08时）,强浓雾时降温幅度最大,比重度霾平均高1℃,风速显著偏低,超过75%的样本风速低于1.5 m/s,且无明显主导风向;而重度霾时,风速比雾时明显要大,个别区域有超过75%的样本风速大于1.5 m/s,且以西北风到东北风为主。说明重度霾能否演变为强浓雾的关键地面气象因子是风速、风向和降温幅度。      

2016年1月我国中东部一次大气污染物传输过程分析

利用常规气象数据和空气质量模式CAMx对2016年1月15—19日一次冷空气影响下郑州、武汉、南京的大气污染物传输过程进行了分析。观测发现,本次过程中武汉和南京在地面锋线到达后出现明显的PM2.5浓度的快速增长。通过分析发现,两地在1000~950 hPa高度层上偏北风的侵入带来上风向的大气污染物,同时在垂直方向上锋区内的稳定性层结抑制了大气污染物的扩散,两种作用共同导致污染物快速增长。在冷空气主体影响下,尤其是950~900 hPa高度层上弱风区消失后,污染物得到清除。大气污染物的传输作用主要发生在1000~950 hPa高度上。模式PM2.5来源示踪模拟结果表明,武汉(17日夜间至18日)和南京(17日夜间)在本次污染物快速增长过程中区域污染物输入的贡献在51%和58%左右。由于模式对PM2.5传输过程的低估,区域输送贡献率仍存在不确定性。但是,与1月15—19日平均相比, PM2.5的本地贡献明显减少,上风区域贡献明显增加。     

京津冀一次重度雾霾天气能见度及边界层关键气象要素的模拟研究

本文利用GRAPES_CUACE大气化学模式对京津冀地区2015年12月重度雾霾过程进行了模拟和评估。京津冀地区能见度和PM_2.5模拟值与观测值的对比表明:该模式能较好地模拟京津冀地区能见度和PM_2.5的逐日变化情况,但模式存在对伴随着重污染发生的低能见度模拟偏高的问题。以12月5~10日的重度雾霾过程为重点,针对地面风速、边界层高度、相对湿度、PM_2.5及其对能见度的影响进行了详细分析,研究结果表明:污染过程中大部分地区过程平均风速低于2 m s-1,边界层平均高度低于600 m,相对湿度较高。模式低能见度模拟偏高可能因为:（1）模式模拟重雾霾时段的PM_2.5极大值浓度偏低。（2）模拟相对湿度存在系统性偏低的误差,这一误差对能见度的影响表现为两方面,一是相对湿度会通过影响可溶性气溶胶的吸湿增长过程影响气溶胶质量浓度,导致气溶胶消光系数的计算偏低;二是目前模式中采用的能见度的参数化公式考虑了相对湿度对气溶胶吸湿增长的影响,没有考虑雾滴的直接消光作用。     

南京冬季平流雾的生消机制及边界层结构观测分析

利用系留飞艇边界层要素探测系统等设备,对2006年12月24q7日发生在南京地区的雾日边界层结构进行了综合探测,深入研究了这次平流雾的生消机制及边界层结构。结果表明：此次雾属于比较典型的平流雾,生成和维持主要决定于暖湿气流和系统性下沉运动,消散主要是干冷空气南下造成的;雾项下降阶段出现了双层结构,中层逆温是逆温主层,属于下沉逆温及平流逆温,主逆温层强中心始终位于雾顶附近或处于雾顶之下;风速随高度呈现多峰分布,中层急流与强度较弱的中上层和上层急流合并后,又与下层急流出现了一强一弱的波动;在风速较小时,风场趋于均匀化;雾消散时,低层风场趋于线性化;雾主要的水汽来源是暖湿气流;比湿场与风场有较好的时空分布对应性,主逆温层强中心也是逆湿强中心,风场与温度场共同主导了比湿场的时空分布。     

北京一次持续霾天气过程气象特征分析

2013年1月10-14日,北京平原地区出现了水平能见度在2 km以下、以PM_2.5为首要污染物、空气质量持续5 d维持在重度以上污染水平的霾天气。综合分析此次霾天气过程的天气形势、北京地区常规和加密气象资料以及城郊连续观测的PM_2.5浓度资料。结果表明：此霾过程期间,北京高空以平直纬向环流为主,受西北偏西气流控制,没有明显冷空气南下影响北京地区,地面多为不利于污染物扩散和稀释的弱气压场;大气层结稳定、风速小(日平均风速小于2 m·s^-1)、相对湿度较大（日平均相对湿度在70 %以上）、逆温频率高强度大,边界层内污染物的水平和垂直扩散能力差;北京城区及南部的京津冀地区人类活动排放污染物强度大,在相对稳定和高湿的天气背景下,受地形和城市局地环流的影响,北京本地污染物累积和区域污染物输送以及PM_2.5细粒子在高湿条件下的物理化学转化等过程共同作用造成此次北京城区及平原地区污染物浓度快速增长并持续偏高,高浓度PM_2.5对大气消光有显著影响,造成低能见度和持续霾天气。     

雾霾天气个例气象条件对比分析

应用常规观测资料、NCEP 1°×1°再分析资料和L波段探空资料从环流形势、扩散条件和边界层特征3个方面对2013年两次雾、霾天气个例进行对比分析,结果表明:500hPa西北气流冷平流、地面弱风场、垂直速度呈弱上升-下沉的垂直分层特点和逆温是两次雾、霾天气出现和维持的共同特征。地面西北风、850hPa弱冷平流、近地层浅薄的接地逆温(100~200m)和湿层与霾天气对应,地面偏东风、850hPa暖平流、925hPa以下深厚的悬浮逆温(400m)和湿层与雾天气对应,霾过程较雾过程逆温强度强,上升运动高度高。消散时雾较霾下沉运动中心高度低,强度弱;霾消散时接地逆温特征变化不大,雾消散时悬浮逆温有底部抬升和大气稳定层结向中性层结转变的变化特征;但均有下沉气流接地、垂直风切变较强和高层低露点干空气下传到地面的特点。     

2013年12月浙北北部两次重度霾过程的对比分析

使用NCEP FNL资料对2013年12月浙北北部两次重度霾过程进行分析,结果发现,两次过程均与冷空气影响有关,发生前存在大范围污染物的持续积累,都是本地排放积累和周边污染传输的综合影响结果。两次过程发生的气象背景不同： 4日过程因静稳天气影响所致,污染物主要来自本地和周边（江苏中东部）的传输积累;26日过程与冷空气影响关系密切,为冷空气前锋携带大量污染物快速南下影响所致,污染物主要来源于黄淮平原远距离输入。边界层逆温有利于增强并导致重度霾发生。风廓线资料显示,边界层偏北风影响至地面时,重度霾发生。1500 m高度以下风力持续低于4级,重度霾和雾发展并持续;边界层风力增大至6级,重度霾消散。静稳天气下,污染物浓度变化与本地活动关系密切,过程中PM颗粒物共出现3个浓度高峰,而冷空气影响下,仅出现单个浓度高峰。     

2013年1月持续性霾天气中影响污染程度的气象条件分析

利用南京本站气象观测记录、环保局监测数据以及NCEP/NCAR再分析资料,分析2013年1月持续性污染天气过程的大气环流背景,并结合南京地区探空资料、风廓线雷达资料以及激光雷达资料,分析这次持续性污染过程中空气质量属良好、轻度污染、中度污染、重度污染典型个例的大气垂直特征和边界层内气象条件的差异。得到如下结论:2013年1月份北方冷空气活动较弱,南京地区大气层结稳定,近地层风速小,污染物气象扩散条件差。加之近地层以弱偏东风为主,水汽较多,有利于污染物颗粒直径增大。大气垂直结构以及边界层内水平风速均对大气污染程度起到一定影响。AQI与逆温层高度存在显著负相关关系;大气污染时,1000 m以下出现逆温结构,且逆温层越低、越厚,污染程度越大;重度污染时,近地层出现贴地逆温层,厚度为700m左右。逆温层高度下降,PM₁₀颗粒物高浓度区高度也明显下降,近地层污染物浓度对垂直方向上污染物浓度正响应的高度降低。在空气质量良好时, 150~1500m存在风速大值区,且风无空,湍流作用明显,有利于污染物和周围的洁净空气相混合而得到稀释,加速污染物的垂直扩散进程。当中度污染日和典型重度污染日时,150~1500 m之间并不存在大风速区。此外, PM₁₀的300μg·m^-3高浓度垂直高度延伸至300 m附近时,近地层PM_2.5明显上升至100μg·m^-3以上,高浓度区数值越大,近地层PM_2.5越大。     

Using hourly measurements to explore the role of secondary inorganic aerosol in PM2.5 during haze and fog in Hangzhou,China

This paper explores the role of the secondary inorganic aerosol （SIA） species ammonium,NH4＋,nitrate,NO3-,and sulfate,SO24-,during haze and fog events using hourly mass concentrations of PM2.5 measured at a suburban site in Hangzhou,China.A total of 546 samples were collected between 1 April and 8 May 2012.The samples were analyzed and classified as clear,haze or fog depending on visibility and relative humidity （RH）.The contribution of SIA species to PM2.5 mass increased to ～50％ during haze and fog.The mass contribution of nitrate to PM2.5 increased from 11％ during clear to 20％ during haze episodes.Nitrate mass exceeded sulfate mass during haze,while near equal concentrations were observed during fog episodes.The role of RH on the correlation between concentrations of SIA and visibility was examined,with optimal correlation at 60％-70％ RH.The total acidity during clear,haze and fog periods was 42.38,48.38 and 45.51 nmol m-3,respectively,indicating that sulfate,nitrate and chloride were not neutralized by ammonium during any period.The nitrate to sulfate molar ratio,as a function of the ammonium to sulfate molar ratio,indicated that nitrate formation during fog started at a higher ammonium to sulfate molar ratio compared to clear and haze periods.During haze and fog,the nitrate oxidation ratio increased by a factor of 1.6-1.7,while the sulfur oxidation ratio increased by a factor of 1.2-1.5,indicating that both gaseous NO2 and SO2 were involved in the reduced visibility.     

2018年1月青岛市一次重度污染雾—霾天气成因分析

利用中国国家地面站逐小时气象观测资料、中国环境监测总站空气质量逐时监测数据、ECMWF 0.125°（纬度）×0.125°（经度）再分析资料及青岛市八关山自动站常规要素逐小时数据,对2018年1月15~22日青岛市一次重度污染雾—霾天气过程的特征及其影响因子进行分析。结果表明:PM10为首要污染物,污染过程中青岛市48 h 输入污染源前期主要为北方干冷气团与江淮湿空气在山东半岛北部汇聚堆积,后期则主要包括山东省内局地大气污染物排放。雾—霾期间,500 hPa中高纬地区受乌拉尔山阻塞高压和中西伯利亚冷低压控制,宽广的东亚横槽稳定维持,青岛上空以平直西风气流为主,地面等压线稀疏,风速小;随着横槽转竖,纬向型环流转为经向型,冷空气大举南下,风速急增,降雪发生,雾—霾迅速消散。在静稳的大气环流背景下,当近地逆温层内弱风或持续吹陆风,对流层低层上升和下沉运动较弱,水汽条件较好时,有利于雾—霾维持。综合分析雾—霾各阶段PM2.5浓度和相对湿度与能见度间的关系发现,霾阶段两因子影响力相当;雾阶段能见度主要受相对湿度的影响;静稳条件下PM2.5浓度累积增加是影响雾、霾混合阶段能见度的主要因子。     

合肥市不同天气条件下大气气溶胶粒子理化特征分析

为探讨合肥市霾天气大气气溶胶粒子的组成及来源,在2012-2013年代表性月份用安德森分级采样器在合肥市区进行大气气溶胶粒子采样,并分析各样本中水溶性无机离子成分(NH4+、Mg2+、Ca2+、Na+、 K+、NO2-、NO3-、Cl-、SO42-)。根据同期气象资料把采样背景天气分为晴空、雾、霾、轻雾等4类,详细分析了这4种天气下大气细粒子(指PM2.1)和粗粒子(粒径大于2.1 μm部分)的浓度、组成以及主要离子组分的异同。结果表明:(1)观测期间晴空天多对应空气质量优良,雾、霾天对应轻度到重度污染,从晴空天到雾、霾天,PM2.1浓度大幅度上升,且其占总悬浮颗粒物(TSP)的比例显著上升。(2)从晴空天到雾、霾天,水溶性无机离子质量占PM2.1质量浓度的比例上升,分别为46%(晴空)、67%(霾)、61%(雾)、80%(轻雾)。PM2.1中水溶性无机离子浓度居前3位的雾、霾天是SO42-、NO3-和NH4+,晴空天为SO42-、Ca2+、NO3-。(3)与晴空天相比,霾天PM2.1中水溶性无机离子浓度变化倍数最大的是NO3-(为晴空的6.1倍,下同)、其次是NH4+(3.6倍)和SO42-(3.0倍);雾和轻雾天PM2.1中水溶性无机离子浓度变化最大的是NO3-(>10倍)、其次是NH4+(>5倍)和Cl-(>4.0倍)。(4)4种天气下,与人为污染有关的离子(SO42-、NO3-、Cl-、NH4+)尺度谱存在显著差异,呈双峰型、单峰型、三峰型等;而Ca2+的尺度谱无明显变化,基本上都呈双峰型。(5)在粒径3.3 μm以下,阳、阴离子平衡较好,随着尺度增大变差,且晴空天比雾、霾天差。主要阴离子浓度间、Cl-和Na+间的比值和相关性,在晴空天和雾、霾天差异较大。      

Impacts of Secondary Aerosols on a Persistent Fog Event in Northern China

The chemistry version of the Weather Research and Forecasting model (WRF/Chem) was coupled with the anthropogenic emission inventory of David Streets to investigate the impacts of secondary aerosols on a persistent fog event from 25 to 26 October 2007, in Northern China. The spatial distribution of the simulated fog is consistent with satellite observations, and the time-height distributions of the simulated boundary layer where the fog formed are also in good agreement with these observations. The sensitivity studies show that the secondary aerosols of SO 4 , NO 3 , and NH 4 formed from gaseous precursors of SO 2 , NO x , and NH 3 had substantial impacts on the formation processes and microphysical structure of the fog event. The decrease of the secondary aerosols obviously reduced the liquid water path and column droplet number concentration of the fog below the 1-km layer, and the corresponding area-averaged liquid water path and droplet number concentration of the fog decreased by 43% and 79%, respectively. The concentrations of NO x and NO 3 were found to be extremely high in this case. The concentration of interstitial aerosol NO 3 was much higher than the SO 4 and NH 4 , but the concentration of SO 4 was highest in the cloud-borne aerosols. The average activation ratios for SO 4 , NO 3 , and NH 4 were 34%, 31%, and 30%, respectively, and the maximum ratios reached 62%, 86%, and 55% during the fog episode.     

2007年12月南京六次雨雾过程宏、微观结构演变特征

利用2007年冬季南京信息工程大学对雾的综合观测资料,包括能见度仪、雨滴谱仪、雾滴谱仪、宽范围颗粒粒径谱仪(WPS)观测资料,并结合地面常规气象观测资料和NCEP(National Centers for Environmental Prediction)再分析资料,分析2007年12月南京六次雨雾过程的宏、微观结构演变特征。结果显示:(1)南京2007年12月的六次雨雾过程主要是受天气系统的影响,以雨中雾为主,最低能见度均大于250 m。雨雾多出现在偏东气流的作用下,南京地区先发生弱降水,空气近饱和,随后受到来自北方的弱冷空气影响,水汽凝结,雾形成。(2)雨雾发生前贴地层多有逆温,雨雾过程中2 m高度与地表温度差由正转为负,逆温消失。但900 hPa以下,雨雾发生前和过程中,都少有逆温层,雨雾结束后均无逆温结构。雨雾前中低层有云,云状为高积云Ac或高层云As及层积云Sc或碎雨云Fn,低云高0.3～2.5 km,雨雾过程中,600 hPa以下都是饱和层,多伴有Fn,低云高度明显下降,雨雾过后,近饱和层仍然有可能存在。雨雾前900 hPa附近有明显的风切变。(3)雨雾形成初期,大粒子(粒子直径D≥10 μm)和小粒子(1 μm相似文献   

天津市东丽区一次持续性雾霾天气过程的特征及影响要素分析

基于常规气象观测资料和PM_2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明：此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM_2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。