喀什地区浮尘天气特征及一次重污染天气成因分析

根据1961—2018年喀什地区9个国家站浮尘日数逐日观测资料,利用气候学统计、M-K突变检验等方法分析喀什地区浮尘日数的时空分布等气候特征,分析2019年3月19—25日喀什地区出现的强浮尘造成的重污染天气成因。结果表明:喀什地区年平均浮尘日数为71 d,浮尘日数总体呈减少趋势,并于1997年前后发生了显著减少性突变。2019年3月19—25日出现的强浮尘天气过程,持续时间长,影响范围广,乌拉尔山高压脊发展,脊前横槽转竖,在新疆东部回流东灌冷空气是造成此次沙尘过程的天气背景。浮尘天气造成21—24日喀什地区空气污染指数AQI指达500,属严重污染,首要污染物PM_(2.5)和PM_(10)在21日、22日达到峰值,分别为494、1 175μg/m~3。热力、动力条件以及近地面存在逆温层均不利于污染物的扩散。污染过程前后喀什市本站气压与PM_(10)、PM_(2.5)浓度均呈正相关,相关系数为0.762、0.507,均通过0.05显著性水平检验;气温与PM_(10)浓度呈负相关,与PM_(2.5)相关性不明显;相对湿度跟PM10和PM2.5呈正相关,表明气象因子在大气污染过程中对大气环境影响明显。     

陕西关中地区冬季一次重霾污染过程及气象条件影响分析

利用陕西关中多站气象观测资料和颗粒物浓度监测资料,对2013年12月16—26日关中一次持续多日重霾污染天气过程的颗粒物污染特征及气象条件进行统计分析。结果表明,此次重霾污染事件主要是由细粒子PM_(2.5)造成。关中各站颗粒物浓度在污染过程中的变化具有区域同步性特征,各站PM_(2.5)浓度日均值的相关系数达0.71~0.96,且严重超标,区域最高小时浓度均值达508μg·m~(-3),污染非常严重。关中盆地特殊的喇叭口地形以及关中东部持续的强东风使得区域污染传输叠加本地污染循环累积,是17日关中各站PM_(2.5)浓度剧增的主要原因。污染严重阶段,西安和渭南持续的弱风和静风使得局地排放的污染物聚集,引起PM_(2.5)浓度振荡上扬;宝鸡21日PM_(2.5)浓度的爆发式增长则是由上游西安和渭南储备的高浓度PM_(2.5)在持续偏东风作用下远程传输所致;而铜川受山谷风影响,PM_(2.5)浓度具有显著日变化特征。长时间贴地、悬浮的多层逆温和低混合层高度的存在,抑制了污染物的垂直扩散,也造成低空水汽聚集在近地层,是PM_(2.5)浓度持续累积增长的重要原因。关中此次重霾污染的快速有效清除最终依赖于冷高压加强南下。     

深圳一次冷锋前高压脊影响下重度霾污染过程的数值模拟

利用WRF-Chem模式,模拟了2014年1月3—4日深圳市发生的一次冷锋前大陆高压脊影响下的重度霾污染天气过程的发生、发展及消散各阶段的温度场、风场、大气边界层以及污染物的三维结构特征,分析了PM_(2.5)时空变化特征及与气象环境场的关系,结果表明:(1)模式对该次重霾污染天气过程PM_(2.5)模拟值与实测值的相关性较好,能够较好地再现该次霾过程的污染物质量浓度场特征,但PM_(2.5)质量浓度整体略偏大;(2)PM_(2.5)质量浓度模拟结果表明,高质量浓度位于深圳中西部地区,中西部污染较东部严重,PM_(2.5)污染时段主要出现在20:00—02:00,与霾严重时段相吻合;(3)通过分析此次污染过程温度场、风场、大气边界层以及污染物的三维结构,首要污染物PM_(2.5)质量浓度的分布与大陆高压脊影响下造成的持续大范围弱北风、强下沉气流、较低的大气边界层以及逆温层有密切关系。持续弱北风和强下沉气流不利于污染物的水平和垂直扩散,较低大气边界层促进污染物在边界层内快速积累;逆温层的存在进一步抑制了大气垂直扩散能力,使得霾天气加剧。     

鞍山地区大雾天气气候特征及成因探讨

利用1951—2014年鞍山地区大雾天气观测资料,采用线性趋势法和多项式趋势法分析了鞍山地区大雾天气的空间及时间变化特征。结果表明:1951—2014年鞍山地区年和季大雾日数呈东南部地区多、西北部和中部地区少的空间分布特征,同时各区域大雾日数的季节变化差异显著,东南部山区夏季和秋季(6—10月)为大雾多发季,其他地区深秋和冬季(11月至翌年1月)为大雾多发季;鞍山市各区域大雾日数趋势变化的差异较大,中部地区大雾日数呈减少的趋势,西部地区大雾日数呈弱增加的趋势,东南部地区大雾日数呈增加的趋势。近64 a鞍山地区区域性大雾过程最长持续时间为7 d,全区性大雾过程较少,一致性大雾过程仅出现8次;鞍山地区大雾天气受地形影响较大,具有明显的区域特征,平原地区大雾天气少、山区大雾天气多,且山区连续性大雾过程持续时间较长。鞍山地区大雾过程持续时间多集中在1—2 h,大雾天气出现时间主要集中在05—06时、08时和20时前后,大雾过程日最长持续时间为20—21 h。在1961—2010年鞍山地区大雾日数的年代际变化中,东南部山区大雾日数呈增加的趋势,中部地区大雾日数呈减少的趋势;特别是20世纪90年代以后,中部地区大雾日数减少明显,东南部地区大雾日数增加显著,区域性差异较大。同时,人类活动对气候环境的反馈影响可能也是鞍山地区大雾天气变化的一个原因。     

北京市朝阳区主要大气污染物浓度变化特征

利用2011—2013年北京市朝阳区国家一般气象站PM_(2.5)、O_3、NO、NO_x、CO和SO_2的大气成分监测资料,分析了朝阳区6种主要大气污染物浓度不同时间尺度的变化特征.结果表明:2011—2013年朝阳区PM_(2.5)浓度呈明显增长的趋势,达到重度污染等级的日数增多;而O_3、NO、NO_x、CO和SO_2等气态污染物的年平均浓度变化较小,无明显增长的趋势,5种气态污染物浓度季节差异明显.除O_3浓度为夏季高、冬季低外,PM_(2.5)、NO、NO_x、CO和SO_2浓度均为夏季低、冬季高,可能与冬季采暖期排放的污染物增多有关.污染物浓度的日变化除O_3呈单峰型外,其他5种污染物浓度日变化均大致呈双峰型,可能与人类活动及天气条件有关.朝阳区与宝联、顺义、上甸子地区等代表"城市—近郊—远郊站点的污染物浓度日变化存在极大的差异性,其中PM_(2.5)浓度差异最明显,朝阳站PM_(2.5)浓度日变化呈双峰型,宝联站PM_(2.5)浓度日变化呈三峰型,昌平和上甸子站PM_(2.5)浓度为峰值出现在夜间的单峰型日变化.由此可见,不同地区因城市化发展程度不同,导致局地污染物浓度存在明显的差异.     

湖北省近两年冬季月份PM2.5污染天气型特征及其与大尺度环流的相关研究

基于湖北省PM_(2.5)大气成分逐日监测数据和高分辨率气象再分析资料,利用EOF方法对2015—2016年湖北省近两年冬季月份PM_(2.5)的污染分型并分析其天气特征,探讨PM_(2.5)质量浓度与大尺度环流因子相关性,并计算得到海平面气压指数。结果表明:冬季PM_(2.5)质量浓度湖北中部高于东西部,时间序列上存在较大波动,且近两年有明显下降趋势。湖北省冬季PM_(2.5) EOF前4个特征向量时间系数的方差贡献为86. 2%,能够反映PM_(2.5)空间场的主要特征。湖北省PM_(2.5)污染的天气型特征主要有两类:传输型污染和本地累积型,前者造成的PM_(2.5)污染浓度高于后者。传输型分别表现出全区污染、西部污染和中北部污染,全区污染时段湖北近地层以偏北气流为主,有利于将北方地区PM_(2.5)输送到湖北省;西部污染在于偏东气流将东部污染物以及沿海地区水汽输送到湖北省,同时受鄂西山脉的阻挡,污染物在湖北省西部地区聚积;中北部污染表现为东北和西北气流的汇集效应。本地累积型在静稳天气条件和地形共同作用下造成湖北东部污染和中南部污染。三种传输型污染物输送通道分别为北路输送、东路输送和东北路输送。东亚冬季风系统的高层东亚大槽和低层大陆冷高压减弱时,PM_(2.5)质量浓度增加。关键区的海平面气压相关指数与湖北省PM_(2.5)质量浓度和EOF第一模态时间系数相关性较好,对预报预测有一定指示意义。     

江苏省高影响性大雾天气演变特征及综合影响评估

利用江苏省分布较为均匀的59个台站1961—2006年的大雾日数资料,分析了大雾日数的年际变化特征;利用1961—2006年南京、淮安、徐州、赣榆、射阳、东台、吕泗、溧阳8站的资料重点研究了大雾的生成、消散及大雾持续时间变化特征。结果表明,年雾日数呈先升后降的分布形势,80年代前中期为大雾的鼎盛期,之后呈较快的下降趋势。大雾持续时间呈显著增长趋势,主要表现为雾消时间的推迟。考虑大雾日数和大雾持续时间2个因子的综合作用,设计了大雾综合影响指数,该指数的年际变化表征了江苏区域大雾天气的高影响性趋强。     

临沂地区秋季一次重霾天气的特征分析

利用大气观测、探测及污染物探测资料、NCEP再分析资料和GDAS资料,对2013年10月26—29日一次持续性重霾天气过程中的气象要素和气溶胶演变特征进行分析。结果表明:本次持续性霾天气过程中,临沂地区PM_(2.5)污染严重,大气中PM_(2.5)的小时平均浓度工业区城区郊区,污染最严重时分别为365,344,284μg·m~(-3);较小的地面平均风速及PM_(2.5)浓度的稳定上升和较低的地面湿度为本次霾天气过程的形成和发展提供了有利条件;当临沂地区以南风或西南风为主时,市区霾天气加重,上游空气污染具有平流输送特征。贴地逆温层的形成,导致污染物在低空不断积累,造成污染浓度的持续升高。地方政府应加快产业结构调整,控制企业的污染物排放,才是治理雾霾的根本办法。     

上海地区空气污染变化特征及其气象影响因素

利用2013—2014年上海地区6种空气污染物小时浓度和逐日空气质量分指数(IAQI)的监测资料,统计分析了上海地区空气污染的变化特征及其气象影响因子。结果表明:2014年上海地区空气质量优良率达77.0%,空气质量总体较2013年明显好转。2013—2014年上海地区AQI具有季节性特征,表现为冬季空气质量较差、秋季空气质量较好的特征,其中12月空气质量最差。由首要污染物分布可知,上海地区最主要的污染物为PM_(2.5),其中冬季PM_(2.5)污染出现最多;O_3则为夏季的主要污染物。由污染物浓度的周循环变化可知,上海地区PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和O_3浓度均存在周末低于工作日的"周末效应",但PM_(10)和NO_2浓度的"周末效应"更显著。由2014年上海地区霾日与PM_(2.5)浓度的变化可知,当PM_(2.5)浓度达到轻度及以上污染时,霾天气出现的概率大幅提高,但二者并非对应的关系。天气形势对PM_(2.5)污染影响较大,基于上海地区天气形势特点可以将PM_(2.5)污染的地面形势分为7种类型,其中高压中心型和高压楔型为PM_(2.5)污染的主要天气型。由于上海地区冬季冷空气活动频繁,西北风将上游地区颗粒物输送至本地,易造成较严重的污染天气;同时在冷高压的控制下,高压中心型和高压楔型天气频繁出现,导致颗粒物不易扩散,也易造成空气污染。夏季和秋季在副热带高压的控制下,水平和垂直扩散条件均较好,不易出现PM_(2.5)污染,但由于气温较高,光照条件较好,易出现O_3污染。     

2013—2015年廊坊市连续重污染条件下的气象要素和污染物特征

通过综合运用micaps、自动站等气象资料,以及环境监测污染物浓度和AQI指数等资料,对2013—2015年廊坊市的连续重污染天气进行了分析,并细致分析探讨了在空气达到重污染背景下,气温、风向、风速、相对湿度等气象要素和多种空气污染物指数的分布特征。结果表明:(1)连续重污染具有明显的季节性特点,秋季开始出现,冬季达到顶峰,随着次年春季的到来逐渐减少至消失;(2)连续重污染的出现将导致气温升高,此时风向多为西南风—西风和偏东风,平均风速以0.3~1.5m·s^(-1)为主,最大风速多在1.6~3.3m·s^(-1)之间,相对湿度以60%~70%为最高发区间;(3)连续重污染天气的首要污染物为PM_(2.5)或PM_(10),其中以PM_(2.5)为主,比例高达94.3%,且呈逐年小幅下降趋势;(4)CO和SO_2浓度变化与采暖期污染物排放关系密切;(5)5月出现的连续重污染较少,且由大风沙尘天气造成。     

湘潭市大雾的时空分布特征及其发生的天气形势分类

利用1959—2012年湘潭3个观测站资料,采用线性倾向估计、普查分析等方法,研究了湘潭市大雾的时空分布特征并将大雾发生的天气形势进行分类。结果表明:全市大雾年平均日数为18.9天,辖区内湘乡最多(25.7天),韶山最少(11.8天)。所辖3站的大雾日数整体均呈逐年增加的趋势,变化速率在1.13天/10a~2.42天/10a,1977—2002年为大雾多发时期;20世纪90年代以前每年代以4~6天的趋势递增,进入21世纪后年大雾日数呈下降趋势。湘潭连续大雾天气过程最长持续时间为12 d,80%的连续大雾为2 d。低空有下沉逆温、地面有辐射逆温,是连续大雾产生的重要条件。形成大雾的500 h Pa形势场特征主要有NW型(槽后西北气流型),SW—NW型(低槽过境型),W型(持续平直气流型),SW型(槽前西南气流型),NW—W型(由脊转槽型)等5种;地面形势主要有两种类型:一种是地面上受小高压控制或处于均匀场中,另一种为地面高压底后部、低压倒槽中或弱冷锋前。     

四川盆地一次持续性雾霾天气演变特征及其成因

根据单站雾霾日数和区域雾霾过程的确定方法,挑选2014年12月16日至2015年1月27日四川盆地典型雾霾过程,结合空气质量指数(AQI)、污染物质量浓度、气象要素特征和大气环流背景,研究此次持续雾霾天气的产生、演变及转化特征。结果表明:(1)此次雾霾过程表现出强度强、持续时间长、发生范围广的显著特点。(2)AQI和污染物质量浓度的变化与雾霾天气过程高度一致,本次雾霾过程的主要污染物为PM_(2.5),其次是PM_(10)。(3)此次过程出现了不同强度的污染物积累、到达峰值及急速减弱阶段,雾霾天气过程的强弱与天气形势、边界层垂直结构密切相关,与历史同期相比,这次超长雾霾过程盆地平均气温偏高1.24℃,降水偏少34.77%,日照时数偏多10.33 h,相对湿度偏低2.67%,风速基本持平略偏大,稳定的大气环流形势为雾霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场;强逆温层结、边界层的下沉运动、地面弱风场中的辐合均使水汽和污染物存留在近地层不易向高空扩散,造成雾霾天气持续。     

聊城市空气质量及相关大气污染事件特征分析

采用气候倾向趋势法、皮尔逊相关系数法对2009—2017年聊城空气污染日数据和静稳天气的气候特征进行分析,探究聊城市空气质量状况和相关大气污染事件的发展规律。结果表明:聊城主要大气污染物中,PM10和PM2.5年平均质量浓度高于山东省平均水平和中国环境空气质量标准限值,颗粒物类污染物质量浓度明显偏高;主要污染物年平均质量浓度除PM10呈逐年小幅增加外,其他污染物质量浓度均呈下降趋势;聊城污染日数总体呈减少趋势,但是中到重度污染日数及占比有增加趋势,重度污染日数占比增加趋势最明显。2009—2011年除CO外,其他污染物作为首要污染物出现的日数明显增加;2012年之后只有PM2.5作为首要污染物出现的日数迅速增加;冬季污染最严重,夏季污染最轻;霾和雾月出现日数与月大气污染出现日数呈明显的正相关,静稳天气多发是大气污染严重的主要天气学原因。     

重庆市荣昌区冬季PM2.5污染的气象因素及区域传输特征

利用2016—2018年重庆市荣昌区冬季PM_(2.5)质量浓度监测数据,结合地面气象观测资料、L波段探空雷达资料、ERA-Interim再分析资料及全球资料同化系统(GDAS)数据,并与HYSPILT模型相结合,分析荣昌区冬季PM_(2.5)污染的气象影响因素及区域传输特征。结果表明:(1)2016—2018年荣昌区冬季PM_(2.5)污染超标频率高达56.3%,但空气质量有好转趋势。PM_(2.5)质量浓度日变化有2个峰值,分别出现在12:00和23:00;(2)荣昌区冬季PM_(2.5)污染主要受降水、逆温层、低层风速等气象条件影响。当925 hPa以下和700~600 hPa存在明显逆温层结,500 hPa呈西北气流或平直西风气流,850 hPa以下为偏东北弱风时不利于PM_(2.5)扩散,易发生重度污染天气。日降水量R>2.0 mm时,降水对PM_(2.5)具有明显的正清除,且清除能力随着降水等级的增大而增大,R<1.0 mm时,降水对PM_(2.5)表现为负清除,微量降水期间不利的扩散条件加之颗粒物吸湿增长作用反而导致PM_(2.5)质量浓度增加,空气质量恶化;(3)荣昌区冬季PM_(2.5)污染主要受距离荣昌区西北和东北方向约300 km范围内的成渝城市群城市间污染物区域输送影响,外域颗粒污染物的传输是荣昌区冬季PM_(2.5)污染的重要原因。     

青岛地区一次雾霾重污染天气过程特征分析

利用青岛市环境监测中心站环境监测资料、青岛市气象常规观测资料、美国国家环境预报中心(NCEP)再分析资料,对青岛地区2016年12月18—21日的一次雾霾重污染天气过程进行分析。结果表明:污染期间,亚欧大陆中高纬度地区500hPa呈两槽一脊的环流形式,青岛处于弱槽系统控制下,空气质量好转时,高空锋区明显增强,西北风加大,地面冷锋快速东移;此次雾霾重污染天气过程空气中近地面相对湿度一直维持较高,重污染期间小于2.6m·s~(-1)的地面风速对污染物扩散没有明显作用;污染物的浓度增加、持续阶段与气象要素能见度、风速、混合层厚度呈负相关性,与相对湿度呈正相关性,与温度的相关性较低;污染过程中青岛市区24h的输入污染源主要来自半岛北部地区,主要污染物为PM_(2.5)颗粒。     

宁波地区气象因素与大气污染对呼吸系统死亡率影响分析

利用2012—2013年宁波地区气象数据、污染物监测数据和呼吸系统死亡数据对大气污染与居民健康的影响情况进行分析。结果表明,2012—2013年宁波环境空气质量达标天数589 d,污染天气142 d,其中111 d首要污染物为PM_(2.5),占污染日数的78.2%,AQI表现为秋冬差、夏季好。气象要素在污染日和非污染日有明显差异,特别是雨日频率,低空风也是影响空气质量的关键因子。宁波地区呼吸系统死亡人数夏季低,秋冬春季高,冬季死亡人数最高,日均22.45人,其次春季,日均16.56人;死亡人数与气压、PM_(10)和PM_(2.5)存在明显正相关,与气温呈负相关;死亡人数对气温响应存在滞后性,秋冬季死亡人数对气温变化响应快速,滞后时间为2～3 d,颗粒物浓度对死亡人数在秋冬季的影响滞后时间有8～9 d,而在春季仅1 d。     

春季沙尘天气对内蒙古地区颗粒物污染影响研究

利用内蒙古11个环保监测站提供的2014—2016年颗粒物浓度监测日均值和同期沙尘天气观测资料,从统计分析和个例剖析两方面探究了沙尘天气对颗粒物污染年变化的影响,研究表明:近3 a春季内蒙古沙尘天气的发生呈逐年增加的态势,中西部是沙尘天气频发地带,与之相对应,中西部地区颗粒物浓度的年变化高于东部,表明沙尘天气对颗粒物浓度的影响显著;春季沙尘天气对PM_(10)浓度的影响强于PM_(2.5),而当地供暖排放与之相反;沙尘输送以粗颗粒物为主,当地颗粒物污染排放以细颗粒物为主;沙尘暴过程对颗粒物污染的影响明显大于扬沙过程。     

古尔班通古特沙漠南缘近40年大雾变化特征分析—蔡家湖区域

利用新疆蔡家湖气象站1971-2010年大雾天气现象观测资料,分析了该地区近40a大雾天气的年际、年代际、日变化特征以及大雾天气的持续时间特征。研究表明：蔡家湖近40a大雾的年日数年际变化不明显;秋季雾日增多趋势明显,春季和冬季雾日呈减少的趋势;大雾主要出现在冬季,其次为秋季;一日中大雾主要发生在02-08时,其次为8-14时;大雾持续时间大多在3h之内;40a雾的最长持续时间为46．88h,出现在2010年11月;各月平均最长持续时间为14．49h,也出现在11月;最长持续时间季节分布呈秋末和冬季较长,夏季较短;大多月份雾的最长持续时间呈增长的趋势;当出现2d及以上的高湿天气,且日平均气温在一7．O～O℃、日最高气温在一6．0～0℃时,有利于雾的持续。     

2014-2016年荆州城区空气质量与气象要素的关系分析

利用2014年1月1日—2016年12月31日荆州城区逐日空气质量数据和同期地面气象要素逐日观测资料,分析了荆州城区空气质量状况、变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明,荆州城区优良日数偏少,但2014—2016年荆州城区空气质量略有改善,首要污染物为PM_(2.5);AQI和PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO的月变化规律一致,呈V型分布,冬季空气污染最严重,夏季空气污染相对较轻,O_3的变化规律则相反,呈反V型分布;除O_3外,AQI和其他污染物浓度与前一日AQI、气压呈正相关关系,与气温、水汽压、湿度、云量、降水、风速呈负相关关系,据此建立了AQI和各污染物浓度的回归预报方程;进一步分析了2014年1月严重污染天气的成因,本地污染物的分布、外地污染物的输入和气象扩散条件是影响空气质量的主要因素。     

南宁市大雾气候特征分析

利用南宁市所管辖8个站1965~2002年的观测资料,分析了南宁市大雾天气的分布情况和气候变化特征。结果表明:南宁市大雾的平均季节分布为冬季最多,夏季最少。各月大雾总日数出现频率呈双峰型,多项式回归分析结果表明大雾日数的年际变化呈逐渐减少趋势。