敦煌莫高窟大气颗粒物中水溶性离子变化及来源解析

为探明莫高窟大气颗粒物污染特征,采集了2014年4-12月第16窟及72窟外环境中大气颗粒物PM2.5和PM10~2.5样品,对比分析了样品中水溶性离子变化及影响因素,通过主成分分析法解析了其主要来源。结果表明:(1)窟区主风向为南风,起沙风频率仅为0.01%,不利于污染物的扩散;(2)窟外PM2.5和PM10~2.5、窟内PM2.5和PM10~2.5中水溶性离子总浓度分别为6.1±4.0μg·m^-3、12.2±9.1μg·m^-3、3.7±0.8μg·m^-3和7.5±1.6μg·m^-3,SO₄^2-、Ca²⁺、NO3^-、Na⁺及Cl^-是主要组成,SO42-、NO3-和Ca2+之和在窟外和窟内PM2.5和PM10~2.5中占总离子比例分别为79.24%,76.81%,80.61%及77.74%,二次离子主要来自固定污染源;(3)PM2.5与PM10~2.5中各离子浓度的比值在窟外、内分别为0.33~0.88、0.25~0.94,9种水溶性离子在不同粒径粒子中富集程度有所差异,3-5月的沙尘、7-9月的降雨、11月农村农作物秸秆燃烧及冬季取暖燃煤等对水溶性离子都有一定影响,窟内PM2.5中游客数量与NH4+和NO^3-有一定的相关性(R2=0.27、0.35)、PM10~2.5中游客数量与NH4+有一定的相关性(R2=0.31);(4)沙尘天气下窟外和窟内的PM2.5与PM10-2.5中Cl-、SO₄^2-、Na⁺、K+和Ca²⁺的浓度增加,窟区微环境主要受区域环境气象因素影响,建议极端沙尘天气关闭洞窟;(5)莫高窟大气环境呈碱性;(6)PM2.5和PM10~2.5主要来源于当地秸秆燃烧、二次污染源、土壤沙尘及干涸的大泉河。     

乌鲁木齐市不同天气条件下TSP水溶性离子特征分析

利用2009年乌鲁木齐4个大气总悬浮颗粒物（TSP）观测站点样品,采用离子色谱仪测定了不同天气条件下TSP中水溶性离子成分,分析了水溶性离子变化特征及影响因素,结果表明：不同天气条件对乌鲁木齐市TSP中的NH4 、Ca2 、NO3-和SO42-浓度具有明显的影响。降水对离子有清除作用,使其在TSP中浓度减小。大风及沙尘天气使TSP中Ca2 浓度大幅增加,其它离子增加幅度很小。连续污染日,各离子在大气中累积至较高浓度,是同期晴天条件下的2-7倍。气象因素对采暖期TSP离子浓度变化影响较大。非采暖期乌鲁木齐市TSP离子浓度主要受到自然因素引起的土壤尘和建筑尘的影响。     

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。      

天津大气气溶胶化学组分的粒径分布和垂直分布

2006年8月在天津气象铁塔的10、120、220 m 3个不同高度.利用Andersen分级采样器同步进行大气气溶胶采样,样品用离子色谱和电感耦合等离子体质谱仪进行分析.结果表明,K元素主要集中在细粒子,Mg、Ca、Al、Fe元素主要集中在粗粒子,Na元素则具有双峰结构;总离子浓度随着高度的升高有增加的趋势,SO42-、N3-、NH4+、Ca2+是最主要的水溶性尤机离子;二次源是水溶性离子重要的贡献源.NO3-、SO42-、NH4+随着高度升高,浓度有向小粒径集中的趋势;各层气溶胶阴阳离子平衡值小于1,表明气溶胶偏碱性,与天津地处北方,土壤偏碱性,且非采暖期地面扬尘是主要的气溶胶来源有关;各层NO3-/SO42-平均值为0.48,表明非采暖期固定排放源(燃煤)仍然是天津大气细粒子中水溶性离子的主要来源.     

2014-2017年华北平原PM2.5组分消光与能见度对比研究

华北平原大气污染与低能见度状况一直是人们关切的问题.本文通过分析2014-2017年PM2.5化学成分的浓度和消光效果,研究了华北平原典型城市保定市的大气污染特征.结果表明,PM2.5组分的年均浓度显示下降趋势,水溶性无机离子,碳质气溶胶和金属元素分别减少了11 μg m-3,23μgm-3和1796 ng m-3.NH4+,NO3-和SO42-是PM2.5污染的主要污染物,三者之和占总离子浓度的82.9％.基于IMPROVE方程对细颗粒物进行重构,在观测期间PM2.5质量浓度平均为93±69μgm-3,春季,夏季,秋季和冬季的消光系数分别为373.8±233.6 M m-1,405.3±300.1 M m-1,554.3±378.2 M m-1和1005.2±750.3 M m-1.硫酸铵,硝酸铵和有机物对消光的贡献最大,不同季节下占比达55％～77％.通过PM2.5组分进行重构,利用IMPROVE算法计算得到Rbsca,用能见度测量值转换得到Vbsca,二者具有较高的相关性(r2=0.84);但存在Vbsca的高值被低估,Vbsca的低值被高估的现象;特别是当Rbsca＞1123 M m-1(对应能见度约小于2.0 km)时,Vbsca的值被低估了17.6％.高浓度PM2.5和高湿度对IMPROVE算法结果有显著的影响.     

2003年夏季临安地区大气气溶胶离子成分的尺度分布特征

文中利用2003年夏季在浙江临安大气本底污染监测站观测的资料,分析了临安的气溶胶质量浓度、离子成分的尺度分布特点及主要离子间的相互关系。初步结果显示,该期间临安气溶胶主要以粒径小于2.1μm的细粒子为主,约占总质量浓度的66%,其中粒径小于0.65μm的粒子可达总质量浓度的50%,远高于其他各级尺度段上的粒子浓度。与质量浓度分布相似,可溶性无机离子成分主要集中在粒径小于2.1μm(记为PM2.1)的细粒子中,PM2.1粒子中可溶性无机离子约占所有尺度段(包括所有5级)离子质量浓度总和的88%。其中粒径小于0.65μm的亚微米粒子中的离子质量浓度是细粒子的主要部分,占所有尺度段上离子质量浓度总和的77%。SO42-,NH4+和K+是PM2.1中决定性的离子成分。相关分析和离子平衡表明,PM2.1中SO42-与NH4+和K+有很高的相关,在粒径小于0.65μm的亚微米粒子中,非海盐硫酸盐(Nss-SO42-)主要为(NH4)2SO4,由气-粒转化产生;而在粒径为0.65~2.1μm尺度段,Nss-SO42-除(NH4)2SO4外,可能还有K2SO4,Na2SO4等存在。     

Particulate matter trends and quantification of the spring sand-dust contribution in Hohhot,Inner Mongolia,from 2013 to 2017

2013年9月国务院颁布了《大气污染防治行动计划》.研究其实施前后呼和浩特市大气污染物浓度变化及及原因;同时,分析了春季沙尘天气对于呼和浩特市大气环境颗粒物浓度的定量影响.结果表明:呼和浩特市大气环境质量持续改善,但大气污染物浓度仍然较高.PM2.5和PM10年均浓度分别超过国家二级标准22.9％和35.7％;2013-2017年春季PM2.5和PM10浓度降幅较大,沙尘天气对呼和浩特市PM2.5,PM10,和TSP浓度的绝对贡献范围分别在0.6-5.2μg m-3,9.0-16.9 μg m-3和 14.7-30.0 μg m-3.     

北京市2020年TSP水溶性离子特征研究

大气颗粒物中水溶性离子成分对大气中酸度变化有着重要影响,研究2020年疫情期间人们出行变化对TSP水溶性离子的影响,并对污染来源进行分析,为有针对性地开展大气治理工作提供数据支持。利用大流量采样器采集2020年疫情期间北京南郊观象台全年的总悬浮颗粒物（TSP）,提取其水溶液,用离子色谱法进行离子分析,并利用ISOPRROIA模型计算其pH值。结果表明,2020年疫情期间TSP质量浓度为17216±9051 μg/m3,其中水溶性离子成分占TSP质量分数的1763%。2020年1—5月,疫情主要防控阶段,车辆较少,南郊观象台主要为混合型污染。2020年6—12月,逐步复工复产,车辆变多,南郊观象台主要受到移动源污染影响。疫情期间TSP主要的水溶性成分为Na2SO4和NaNO3,其pH值大多显酸性,部分呈现中性。2020年1—5月,TSP的pH值在一定程度上受到SO2-4和NO3-的共同影响,离子的质量浓度越大,其酸性在一定程度上越强。TSP中的部分NO3-是由NO2转化而来。     

广州地区1994年6月洪涝期间降水的物理化学特征

受9403号强热带风暴登陆和锋面暴雨的影响,致使珠江下游出现百年一遇特大洪涝灾害,本文在此期间分析了在从化气象站密集观测的雨水成分与雨滴谱资料,结果表明:（1）雨滴谱型以多峰谱为主,极少出现无峰谱;（2） 雨水的pH值均比较低;（3）在雨水离子中以SO2-4和NH+4的浓度最高,雨水中被富集的主要是NO-3;（4）气溶胶水溶性离子成分中,SO2-4和Ca2+的浓度最高。     

2010年长江三角洲临安本底站PM2.5理化特征

2010年在代表长三角区域背景地区的浙江省临安区域大气本底站开展了对大气细粒子PM_2.5为期1年的地面观测,并对细粒子中水溶性离子和碳组分的季节变化特征进行了分析。临安2010年大气中PM_2.5质量浓度平均为 (58.2±50.8) μg·m－3,PM_2.5质量浓度季节变化明显。利用HYSPLIT4模式计算了2010年临安72 h后向轨迹,根据轨迹计算与聚类结果,结合地面观测的PM_2.5数据进行了分析。研究表明:临安地区因受到长江三角洲区域及偏北气流引起的污染传输影响,呈现出高细粒子水平特征。PM_2.5中总水溶性离子年平均质量浓度为 (28.5±17.7) μg·m－3,占PM_2.5质量浓度的47%。其中,气溶胶组分SO₄2-,NO₃-和NH₄+所占比例最大,共占总水溶性离子的69%。PM_2.5中有机碳和元素碳的年平均质量浓度分别为 (10.1±6.7) μg·m－3和 (2.4±1.8) μg·m－3。有机碳和元素碳质量浓度显著相关,表明有机碳和元素碳主要来自相同的排放源。     

我国近30年龙卷风研究进展

从3方面总结了龙卷风研究成果:①研究概况,最初的龙卷风灾后调查到开展天气气候特征分析至近年来开展龙卷风本体结构、产生机制的探讨,获得了丰硕成果;②研究方法提高,从事实调查到利用统计方法,从利用台站常规观测资料到运用卫星、多普勒雷达、风廓线仪等非常规资料开展分析,近年数值模式WRF、ARPS等也被用来研究龙卷风,研究的方法手段不断得到改进;③龙卷风研究、预报面临的困难和未来展望。     

河西走廊农业区春季气溶胶光学特性

为研究干旱农业区农耕季节气溶胶的基本光学特性,2014年4月利用地面气溶胶移动集成系统在甘肃武威黄羊镇农场开展气溶胶综合观测试验。结果表明,河西走廊黄羊镇农场PM2.5和PM1.0的散射系数以及PM2.5的吸收系数分别为98.2±38.3、74.6±29和8.8±6.3 Mm-1,均小于中东部地区观测值。气溶胶单次散射反照率为0.90±0.03,PM2.5和PM1.0的Angstrom指数分别为1.31±0.29和2.10±0.24。散射系数和吸收系数的日变化具有明显的双峰特征,单次散射反照率在散射系数出现峰值的时间段出现谷值。黄羊镇农场受人为气溶胶影响较大,西、西南和东南方向来的气溶胶散射系数和吸收系数值较大,西北方向传输过来的气溶胶主要是农业生产活动产生的。     

武汉市气候变暖与极端天气事件变化的归因分析

根据武汉市1951—2007年间年平均、最高、最低气温与8类年极端天气日数的序列,计算分析其变化趋势及年平均气温与极端天气日数的相关性,引入格兰杰因果性检验法,探讨气候变暖与极端天气事件之间的因果关系。结果发现:(1)近57年来武汉市年平均最低气温增幅为0.45℃/10a,明显高于年平均最高气温0.19℃/10a的增幅,可见气候变暖主要是由夜间气温升高所致;(2)高温和闷热天气事件为增多趋势,其中闷热天气事件最明显,达到2.8 d/10a,而年雷暴、降雪、低温、大风、雾日则均为下降趋势,雷暴、雾和低温事件降幅明显,每10年减少3.0 d、4.0 d和2.1 d。大风和降雪事件,每10年减少1.8 d和1.5 d。暴雨事件波动幅度较小。(3)年平均气温与当年及超前、滞后1～2年的极端天气事件具有高相关性;(4)格兰杰因果性检验结果发现,气候变暖是闷热天气增多和降雪事件减少的原因,同时亦是大风和低温减少的结果。这种因果关系的存在对极端天气事件预测和预估有重要的价值。     

城市气象研究进展

中国数十年来在城市气象研究这一新兴学科领域开展了大量研究并获得了多方面的丰硕成果。文中从城市气象观测网与观测试验、城市气象多尺度模式、城市气象与大气环境相互影响、城市化对天气气候的影响等4个方面论述了城市气象的主要研究进展:中国各大城市已建立或正在完善具有多平台、多变量、多尺度、多重链接、多功能等特点的城市气象综合观测网;北京、南京、上海等地开展了大型城市气象观测科学试验,被世界气象组织列入研究示范项目;成功开展了风洞实验、缩尺度外场实验研究;建立了多尺度城市气象和空气质量预报数值模式,并应用于业务;在城市热岛效应、城市对降水影响、城市气象与城市规划、城市化对区域气候及空气质量的影响、城市气象与大气环境相互作用等研究领域取得长足进展。最后指出,未来需要重点从新观测技术及观测资料同化应用、城市系统模式研究、城市化对天气气候的影响机理、城市化对大气环境和人体健康的影响、城市水文气象气候与环境综合服务等方面开展科学研究与应用,为中国城市化、生态文明建设、防灾减灾和应对气候变化等国家需求提供科技支撑。      

Trends in Temperature Extremes in Association with Weather-Intraseasonal Fluctuations in Eastern China

Trends in the frequencies of four temperature extremes (the occurrence of warm days, cold days, warm nights and cold nights) with respect to a modulated annual cycle (MAC), and those associated exclusively with weather-intraseasonal fluctuations (WIF) in eastern China were investigated based on an updated homogenized daily maximum and minimum temperature dataset for 1960–2008. The Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) method was used to isolate the WIF, MAC, and longer-term components from the temperature series. The annual, winter and summer occurrences of warm (cold) nights were found to have increased (decreased) significantly almost everywhere, while those of warm (cold) days have increased (decreased) in northern China (north of 40°N). However, the four temperature extremes associated exclusively with WIF for winter have decreased almost everywhere, while those for summer have decreased in the north but increased in the south. These characteristics agree with changes in the amplitude of WIF. In particular, winter WIF of maximum temperature tended to weaken almost everywhere, especially in eastern coastal areas (by 10%–20%); summer WIF tended to intensify in southern China by 10%–20%. It is notable that in northern China, the occurrence of warm days has increased, even where that associated with WIF has decreased significantly. This suggests that the recent increasing frequency of warm extremes is due to a considerable rise in the mean temperature level, which surpasses the effect of the weakening weather fluctuations in northern China.     

Changes in polar amplification in response to increasing warming in CMIP6

由于全球变暖,极地地区的气候经历了明显的变暖放大.在本项研究中,我们根据CMIP6模式的三种变暖情景(SSP1-2,6,SSP2-4.5和SSP5-8.5)下,极地放大变化对各个反馈机制(包括普朗克,温度递减率,云,水蒸气,反照率反馈,CO2强迫,海洋热吸收和大气热传输)的响应进行了分析.结果表明,通过用“辐射核”方法量化不同反馈机制对地表温度的增温贡献,北极放大(AA)强于南极放大(ANA),由温度递减率反馈主导,其次是反照率和普朗克反馈.此外,海洋的热吸收导致冬季比夏季有更强的极地变暖.在冬季,温度递减率反馈主导了AA大于ANA.AA和ANA的模式间差异随着全球变暖的增强而减小.     

我国东部地区冬季模式边界层探空效果评估

应用中尺度气象模式MM5对2006年和2007年12月东部地区进行逐日模拟,并用地面常规观测资料及南京和安庆12h一次的逐日探空资料对模拟的地面及边界层内气象要素进行检验,计算地面和边界层内不同高度的温度、湿度、风向和风速等要素的多种常用统计参数;并分别评估雾发生前和发生时边界层探空的模拟效果。结果表明:(1)MM5模式模拟的地面温度和湿度均较理想,但风速误差较大。温度、相对湿度、风速的观测与模拟的偏差概率分布均呈近正态分布,峰值中心分别为-1.52℃、4.59%和1.92m·s-1,白天模拟效果优于夜间。(2)以南京、安庆两站为例,模拟的08:00(北京时,下同)和20:00边界层内探空基本可靠,但20:00的效果比08:00好;模拟效果均随高度上升而变好;且南京站边界层内温度、湿度的模拟效果优于安庆站,但安庆站风的模拟效果优于南京站。(3)以南京站为例,雾发生前和发生时温度、湿度模拟效果较平均情况差,风速模拟较其他模拟时段无明显变化。(4)南京、安庆冬季近地层逆温发生频率都比较高,常见多层逆温,MM5模式能再现近地层逆温,但有高估的倾向,且对边界层中上部逆温模拟效果不佳。此外,敏感性试验的结果表明,模拟方案中地面负的温度偏差不是由近地层高垂直分辨率所致。     

夏季全国降水EOF展开与黑龙江省降水的关系

用EOF对全国160个站夏季降水展开，取前5个特征向量进行分析，发现全国主要有4种雨型分布，依次呈“＋－＋”、“＋－”、“－＋－”、“－“型。与黑龙江省降为第1种，即东北区及黄河下游多雨，江浪少雨， 长江中下游流域多雨；夏末雨带南退至长江以南，华南多雨，而中国中部为广大的少雨区。     

Recent advances in monsoon studies in China

This review provides a synopsis of the major progress that has been made in monsoon studies in China and to further bridge the gap between the Chinese and international meteorological community. It consists of seven major sections. After the introduction, the second section begins with the global monsoon systems and their seasonal variation, based on some new methods proposed in recent years. Besides, some major intraseasonal features of East Asian monsoon, including the onset of South China Sea summer monsoon are discussed. In the third section, we review the interactions between ENSO and the East Asian monsoon, focusing in particular on the results of Chinese meteorologists that indicate the influence of ENSO on the East Asian summer monsoon(EASM) is obviously different from that on the tropical monsoon. Besides the tropical Pacific,other ocean basins, such as the Indian Ocean and the Atlantic Ocean, are also important to the East Asian monsoon, and this topic is discussed in the fourth section. In the fifth section, we address the role of land surface processes in East Asian monsoon. For example, we describe work that has shown more snow cover in spring on the Tibetan Plateau is followed by a weakened EASM and more summer rainfall in the Yangtze River valleys. The sixth section focuses on the influence of atmospheric circulation in the Southern Hemisphere(SH) on EASM, demonstrating how the signal from the SH is likely to provide new clues for the seasonal forecasting of summer rainfall in China. Finally, in the seventh section, we concentrate on the interdecadal variations of EASM. In particular, we look at a significant interdecadal variation that occurred at the end of the 1970 s, and how our understanding of this feature could affect forecasting ability.     

Quantile Trends in Temperature Extremes in China

A number of recent studies have examined trends in extreme temperature indices using a linear regression model based on ordinary least-squares. In this study, quantile regression was, for the first time, applied to examine the trends not only in the mean but also in all parts of the distribution of several extreme temperature indices in China for the period 1960-2008. For China as a whole, the slopes in almost all the quantiles of the distribution showed a notable increase in the numbers of warm days and warm nights, and a significant decrease in the number of cool nights. These changes became much fas- ter as the quantile increased. However, although the number of cool days exhibited a significant decrease in the mean trend estimated by classical linear regression, there was no obvious trend in the upper and lower quantiles. This finding suggests that examining the trends in different parts of the distribution of the time-series is of great importance. The spatial distribution of the trend in the 90th quantile indicated that there was a pronounced increase in the numbers of warm days and warm nights, and a decrease in the number of cool nights for most of China, but especially in the northern and western parts of China, while there was no significant change for the number of cool days at almost all the stations.