合肥市郊低层大气的激光雷达探测研究

利用L300米散射激光雷达对合肥市郊大气边界层进行长期系统观测.分析讨论了大气边界层气溶胶消光系数与温度、湿度的关系, 大气边界层气溶胶消光系数垂直分布和时间变化的主要特征, 给出了激光雷达探测的大气边界层高度的统计特征及其与无线电气象探空仪探测大气边界层高度的比较结果.     

成都一次重污染过程的气溶胶光学特性垂直分布

利用微脉冲激光雷达观测数据、PM_(2.5)浓度数据、地面气象观测资料和探空数据对成都2017年1月1—6日连续出现的重污染过程进行分析研究。结果表明:激光雷达反演的消光系数演变与PM_(2.5)浓度值变化对应一致,PM_(2.5)浓度升高,近地面消光系数增大;反之,则近地面消光系数减小。对于此次过程,在无冷空气影响时,混合层高度和相对湿度的日变化对消光系数廓线有明显影响,混合层高度降低,大气环境容量减小,相对湿度增加,气溶胶吸湿增长,消光系数增大,地面污染加重。天空状况对气溶胶垂直分布影响显著,晴天或多云天气,早晨强逆温使得水汽和大量气溶胶集中在逆温层顶以下区域,地面污染严重;中午混合层发展,使得混合层内的气溶胶均匀混合,气溶胶层变厚,近地面消光系数显著减小,地面污染减轻。在前一日为晴天或多云天气,当天为阴天时,早上气溶胶明显分为两层,一层在近地面,另一层在残留层顶附近;中午由于垂直湍流增强,一部分残留层气溶胶向下混合至混合层内,使得混合层内的气溶胶粒子增多,地面污染加重,消光系数明显增加。近地面强逆温层、混合层高度降低、残留层气溶胶向下混合、相对湿度增加均是导致地面污染加重的原因。     

北京一次污染过程气溶胶光学特性及辐射效应

利用地面激光雷达、太阳光度计观测反演气溶胶光学特性参数,结合PM_2.5观测数据,分析了2018年1月25—28日北京一次完整污染过程中气溶胶光学特性变化。基于观测数据,利用短波辐射传输模式计算了不同程度污染日,晴空背景下气溶胶对辐射加热率的改变程度。结果表明:清洁日（25日）,PM_2.5日平均质量浓度为19.00 μg·m-3,440 nm气溶胶光学厚度为0.13,单次散射反照率为0.87,整层气溶胶消光系数低于0.10 km-1,短波辐射均为增温效应;污染期间（26—27日）,PM_2.5日平均质量浓度为83.21 μg·m-3,气溶胶光学厚度为2.48,气溶胶散射能力增强,单次散射反照率达到0.94,气溶胶主要消光层厚度提升至3.00 km高度,消光系数平均值为0.43 km-1,气溶胶在垂直方向的变化导致气溶胶中上层（1.50~3.00 km高度）加热作用强烈,短波辐射加热率平均值达到13.89 K·d-1,而低层（1.50 km高度以内）加热作用较弱,加热率平均值仅为0.99 K·d-1。气溶胶散射能力增强导致加热作用减弱,污染日加热率对于气溶胶散射能力变化更敏感。     

成都夏季气溶胶消光特性研究

本文利用成都2017年6~8月的米散射微脉冲激光雷达观测数据,对成都夏季气溶胶消光系数、边界层高度以及气溶胶光学厚度进行了反演,并结合太阳光度计观测资料、地面颗粒物浓度以及大气能见度数据研究了气溶胶消光系数日变化与月变化规律,气溶胶消光系数的垂直分布特征及影响因素。结果表明:气溶胶消光系数的日变化受人类活动以及边界层日变化影响显著,表现出凌晨与傍晚最大,早晨次之,午后最小的特征。消光高值出现在200m以下和300~700m的高度区间,夜间观察到的消光高值可能与颗粒物在夜间近地面浓度较高以及本地夜间降水频发有关。激光雷达反演的消光系数与光度计反演的气溶胶光学厚度在夏季各月的表现一致,夏季各月消光极值均出现在100~150m的近地面层。近地面消光系数与地面颗粒物浓度之间具有较好的正相关,并且粒子粒径更小时相关性更好。气溶胶光学厚度主要来自低层大气的贡献,0.1~0.2μm的细粒子气溶胶占比对于大气消光有主要影响,但气溶胶对大气的消光影响除了与粒子浓度有关,还与粒子的理化性质有关。      

激光雷达与微波辐射计联合观测大气边界层高度变化

为了研究苏州地区大气边界层结构的日变化及季节特征,利用2014年1—7月期间大气颗粒物激光雷达对苏州上空大气气溶胶进行了连续观测。选定2014年1月15日、3月16日、5月7日与7月22日全天的消光系数探测数据,通过优化后的梯度法得到了该地区的大气边界层高度,分析了其日变化特征,并分析了边界层高度与地表的温湿变化之间的相关性。结果表明除1月15日外,边界层的变化与地表温度存在明显的正相关,而与地表的相对湿度存在负相关。同时,对站点微波辐射计观测得到的温湿廓线与边界层内消光系数廓线进行了联合研究。研究结果表明,微波辐射计湿度垂直廓线与激光雷达消光系数廓线探测得到的边界层具有良好的一致性。     

北京秋季一次降雪前污染天气的激光雷达观测研究

以2009年11月5~8日北京地区发生的一次特殊天气形势下的重污染天气过程为例,研究分析本次污染特点和大气边界层结构特征以及此天气过程的大气温度和相对湿度结构特点。激光雷达是探测大气边界层及气溶胶的一个高效工具,利用ALS300激光雷达系统测量信号,应用Fernald方法反演大气消光系数,根据反演的气溶胶消光系数的最大突变,即最大递减率的高度来确定大气边界层的高度。利用其观测的退偏比分析大气污染物特性。利用微波辐射计数据,确定大气温度和湿度时空特征。研究结果表明:在本次污染天气下,大气具有很强的逆温结构,逆温最大可达近1 K(100 m)-1,500 m以上的大气相对湿度很低,在这种天气特征下的大气边界层高度在400 m左右,非常稳定。污染结束降雪开始前,大气逆温结构消失,大气湿度大幅度增加,接近饱和。根据lidar(light detection and ranging)退偏比的分析,本次污染天气是一次典型的烟尘类颗粒物的污染,污染具有区域性特点。PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物)与AOT(Aerosol Optical Thickness)之间有明显的线性关系,相关系数达到0.72。该lidar系统能够反演出秋季降雪前本次污染天气背景下北京城区上空的大气污染特性和大气边界层高度。     

2007年冬季大连市区气溶胶垂直剖面特征

选用2007年1月8—30日期间8个无云天的激光雷达资料进行分析。基于Fernald方法反演得到气溶胶消光系数廓线,结合无线电探空资料分析了边界层内气溶胶时空分布,并将反演的激光雷达最低观测高度处(180 m)的气溶胶消光系数与地面PM10、能见度资料进行对比分析。结果表明：冬季大连市区气溶胶主要分布在2 km以下区域,早晨和夜间在0.5 km以下区域经常存在一个气溶胶层;气溶胶消光系数廓线与探空资料较吻合;反演激光雷达最低观测高度处(180 m)的气溶胶消光系数与地面的PM10浓度呈正相关,与能见度呈负相关,相关性较好。     

利用激光雷达观测兰州沙尘气溶胶辐射特性

利用微脉冲激光雷达CE370-2与太阳光度计CE-318, 在兰州观测分析了2007年3月27~29日扬沙过程沙尘气溶胶辐射特性, 并利用HYSPLIT-4模式分析了沙尘过程气溶胶粒子的后向轨迹。分析表明, 此沙尘过程气溶胶粒子的传输路径主要有两条： 一条起源于青海西北经西宁抵兰州, 另一条起源于塔克拉玛干沙漠经河西走廊抵兰州; 沙尘气溶胶主要集中于离地1.5 km高度层内; 沙尘气溶胶消光系数随高度先增加, 到0.2 km左右高度达到最大, 然后急剧减小。沙尘气溶胶光学厚度的时间演变呈双峰型, 最高峰出现在28日12:00, 次高峰在27日22:00。验证表明由CE370-2得到的气溶胶光学厚度与CE-318得到的很接近; 雷达观测资料的处理方法可以较好地反演气溶胶消光系数和光学厚度。     

利用MODIS卫星和激光雷达遥感资料研究香港地区的一次大气气溶胶污染

利用MODIS可见光通道气溶胶光学厚度的卫星遥感和523 nm波长微脉冲激光雷达 (MPL LIDAR) 对气溶胶消光系数垂直分布的观测，分析了珠江三角洲地区2003年6月一次气溶胶污染过程中气溶胶光学厚度的分布特征、气溶胶消光系数廓线的演变，认为这次污染过程是弱高压控制下的区域性污染，而香港地区污染物浓度的上升与区域性输送有直接关系，结果表明卫星和激光雷达的光学遥感方法提供了研究大气污染的可行手段。     

地基遥感联合反演大气边界层高度与ERA5再分析资料比对分析

利用北京国家综合气象探测试验基地超大城市观测试验建设的地基垂直遥感设备(激光气溶胶雷达、微波辐射计及风廓线雷达),使用2021年5—8月的观测资料,根据不同设备的探测优势以及边界层的日变化规律,利用激光气溶胶雷达、微波辐射计、风廓线雷达观测资料进行联合反演,得到全天候大气边界层高度。并将联合反演所得的边界层高度与探空资料计算及ERA5再分析资料提供的全天候大气边界层高度进行比较,发现:联合反演边界层高度与ERA5数据提供的大气边界层高度有较好的一致性;激光气溶胶雷达适用于白天对流边界层的观测,微波辐射计适用于夜间稳定边界层的观测,使用微波辐射计与风廓线雷达联合反演大气边界层高度可以改善弱降雨时单设备的反演结果;联合反演的大气边界层高度结果与单设备反演大气边界层高度均符合大气边界层的日变化规律;得到的联合反演边界层高度与探空数据计算得到的大气边界层高度差值的标准偏差为62 m,相较于ERA5数据提供的一定范围内大气边界层高度均值,联合反演边界层高度能更精准地反映更小范围内的大气边界层高度。     

DISTRIBUTION OF AEROSOL EXTINCTION IN THE LOWER TROPOSPHERE BY MICRO-PULSE LIDAR OBSERVATION

The profiles of aerosol extinction coefficients are investigated by micro-pulse lidar(MPL)combined with the meteorological data in the lower troposphere at Meteorological ResearchInstitute(MRI).Japan.Larger extinction values of aerosol are demonstrated in the nocturnalstable air layer with larger Richardson number,and light wind velocities are favorable for aerosolconcentrating in the planetary boundary layer(PBL).But aerosol extinction coefficients showlarger values over the altitudes of 2.0 to 5.0km where correspond to higher relative humidity(RH).The tops of PBL identified by the aerosol extinction profiles almost agree with ones byradiosonde data.The diurnal variations of aerosol extinction profiles are clearly displayed,intensive aerosol layers usually are formed over the period of mid-morning to 1400 Loeal Time(LT).then elapse in the cloudless late afternoon and nighttime.Thermal eonvection or turbulenttransport from the surfaee probably dominates these temporal and spatial changes of aerosoldistribution.     

DISTRIBUTION OF AEROSOL EXTINCTION IN THE LOWER TROPOSPHERE BY MICRO-PULSE LIDAR OBSERVATION*

The profiles of aerosol extinction coefficients are investigated by micro-pulse lidar(MPL) combined with the meteorological data in the lower troposphere at Meteorological Research Institute(MRI).Japan.Larger extinction values of aerosol are demonstrated in the nocturnal stable air layer with larger Richardson number,and light wind velocities are favorable for aerosol concentrating in the planetary boundary layer(PBL).But aerosol extinction coefficients show larger values over the altitudes of 2.0 to 5.0km where correspond to higher relative humidity(RH).The tops of PBL identified by the aerosol extinction profiles almost agree with ones by radiosonde data.The diurnal variations of aerosol extinction profiles are clearly displayed,intensive aerosol layers usually are formed over the period of mid-morning to 1400 Loeal Time(LT).then elapse in the cloudless late afternoon and nighttime.Thermal eonvection or turbulent transport from the surfaee probably dominates these temporal and spatial changes of aerosol distribution.     

2019年太原青运会期间空气质量评估

为评估太原青运会期间大气污染控制措施对空气质量的改善效果,对青运会会前、会期和会后三个阶段太原市6种污染物浓度的演变及气溶胶在垂直方向上的变化进行了分析。结果表明：青运会期间太原市PM₁₀、PM_2.5、CO、NO₂、O₃较青运会前分别下降30.5%、37.3%、20.2%、18.0%和18.6%,SO₂削减程度不明显。垂直方向上,青运会期间气溶胶消光系数峰值降低24.6%,其中低湿天气下气溶胶消光系数峰值下降46%,高湿天气下峰值下降21.6%,青运会期间大气中PM_2.5在PM₁₀中的占比降低,垂直大气中气溶胶的吸湿增长能力增强。与2017和2018年同期相比,青运会期间PM₁₀、PM_2.5、CO、NO₂浓度均有大幅下降,O₃浓度较近两年同期无显著变化。因此,青运会期间的各项控制措施有效降低了本地颗粒物浓度。     

Comparison of Two Air Pollution Episodes over Northeast China in Winter 2016/17 Using Ground-Based Lidar

This study analyzes and compares aerosol properties and meteorological conditions during two air pollution episodes in 19–22 (E1) and 25–26 (E2) December 2016 in Northeast China. The visibility, particulate matter (PM) mass concentration, and surface meteorological observations were examined, together with the planetary boundary layer (PBL) properties and vertical profiles of aerosol extinction coefficient and volume depolarization ratio that were measured by a ground-based lidar in Shenyang of Liaoning Province, China during December 2016–January 2017. Results suggest that the low PBL height led to poor pollution dilution in E1, while the high PBL accompanied by low visibility in E2 might have been due to cross-regional and vertical air transmission. The PM mass concentration decreased as the PBL height increased in E1 while these two variables were positively correlated in E2. The enhanced winds in E2 diffused the pollutants and contributed largely to the aerosol transport. Strong temperature inversion in E1 resulted in increased PM_2.5 and PM₁₀ concentrations, and the winds in E2 favoured the southwesterly transport of aerosols from the North China Plain into the region surrounding Shenyang. The large extinction coefficient was partially attributed to the local pollution under the low PBL with high ground-surface PM mass concentrations in E1, whereas the cross-regional transport of aerosols within a high PBL and the low PM mass concentration near the ground in E2 were associated with severe aerosol extinction at high altitudes. These results may facilitate better understanding of the vertical distribution of aerosol properties during winter pollution events in Northeast China.     

2019年1月长春市一次霾污染过程成因分析

利用空气质量历史监测数据、地面气象要素及激光雷达探测资料,综合分析了2019年1月10—15日长春市一次霾污染过程,探讨了污染过程中污染物和气象要素的变化特征与影响机制。结果表明：此次霾污染过程中12—13日污染最重,PM_2.5和PM₁₀质量浓度均超过150 μg·m^-3,气溶胶消光最强,超过70%的PM_2.5/PM₁₀比值大于0.7,指出了细粒子对重污染事件的贡献;重污染期间近地面风速偏小、相对湿度增加、变压较小,同时低空风出现明显的风向转变,弱下沉运动与逆温以及较低的边界层共同削弱了大气的水平和垂直扩散能力,有利于污染物累积,导致霾污染。500 hPa天气形势表明长春市位于槽前脊后,850 hPa高度场为弱西风,相对湿度大;海平面气压场存在低压气旋及弱西南气流,该气流有利于将污染物输送至长春市,造成霾污染加剧;1月14—15日高空槽加深东移,850 hPa西北气流增强,近地面气压梯度力变大,污染物得到扩散,霾污染逐渐结束。     

2013-2015年合肥市PM2.5重污染特征研究

综合利用中国环境监测网公布的合肥市2013-2015年大气污染物浓度数据和合肥市气象站的常规气象资料,以及激光雷达探测资料、公益性行业（气象）专项（GYHY201206011）获得的气溶胶离子成分分析结果,分析了合肥市PM_2.5重污染（日均浓度>150 μg/m3）特征。结果表明:（1）2013-2015年,合肥市PM_2.5浓度和重污染天数空间分布差异明显,东北部多、西南部少,1月各站差异最大。除了低浓度日（日均浓度≤35 μg/m3）,PM_2.5浓度都存在明显的日变化,午后低、早晚高,且随着污染程度加重,早上峰值出现时间推后。（2）重污染日臭氧以外的气态污染物浓度都显著上升。（3）重污染日常伴随着霾和轻雾天气,以稳定、小风天气为主,重污染日白天相对湿度偏高、风速偏小,600 m以下的消光系数显著增大且峰值高度降低。（4）重污染日PM_2.5中水溶性无机离子含量增高,其中NO₃-含量的占比增加最多,超过了SO₄2-的占比。      

2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染过程综合分析

利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。     

2016年11—12月北京及周边重污染过程PM2.5特征

该文对2016年11—12月北京及周边地区不同站点重污染期间PM_2.5质量浓度变化特征进行分析,并结合地面和探空气象要素及化学组分等对重污染成因进行深入探讨,比较了其中两次持续3 d及以上重污染过程的异同。结果表明:重污染期间北京及周边地区PM_2.5质量浓度较高,北京上甸子站、顺义站、朝阳站的PM_2.5质量浓度分别为73.1,130.8,226.0 μg·m-3,河北保定站和石家庄站分别为357.8 μg·m-3和346.9 μg·m-3。12月17—21日重污染过程比11月3—5日持续时间更长且PM_2.5质量浓度更高。通过对11—12月所有重污染过程分析发现,北京颗粒物重污染发生的主要气象条件是静稳天气。在排放源相对稳定情况下,逆温层的结构、演变和持续时间决定了重污染的程度,其中污染持续时间和污染期间的主导逆温层类型演变对重污染程度有较好的指示作用。较低的水平风速、逆温层的持续出现及更多的燃煤和机动车尾气排放是12月17—21日污染偏重的原因。     

Spatial distribution and optical properties of Saharan dust observed by airborne high spectral resolution lidar during SAMUM 2006

Airborne measurements of pure Saharan dust extinction and backscatter coefficients, the corresponding lidar ratio and the aerosol optical thickness (AOT) have been performed during the Saharan Mineral Dust Experiment 2006, with a high spectral resolution lidar. Dust layers were found to range from ground up to 4–6 km above sea level (asl). Maximum AOT values at 532 nm, encountered within these layers during the DLR Falcon research flights were 0.50–0.55. A significant horizontal variability of the AOT south of the High Atlas mountain range was observed even in cases of a well-mixed dust layer. High vertical variations of the dust lidar ratio of 38–50 sr were observed in cases of stratified dust layers. The variability of the lidar ratio was attributed to dust advection from different source regions. The aerosol depolarization ratio was about 30% at 532 nm during all measurements and showed only marginal vertical variations.