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。     

辽宁中部城市群可吸入颗粒物PM10和PM2.5的污染特征研究

利用2006年8月-2007年10月辽宁中部沈阳、鞍山、抚顺和本溪4城市可吸入颗粒物PM10、PM2.5、PM1及同步气象因子的监测资料,分析了可吸入颗粒物分布特征、污染水平及其与气象因子的关系。结果表明：受区域天气系统的影响,4城市PM10和PM2.5的日平均浓度变化趋势基本一致,具有区域分布特征;PM10超标率冬季为最高;PM2.5日平均浓度占PM10比例夏季和冬季最大;PM10、PM2.5和PM1之间有很好的相关性;PM10与风速、温度呈负相关,PM2.5和PM1与能见度、风速、温度呈负相关,与相对湿度成正相关。     

连续雾霾天气污染物浓度变化及天气形势特征分析

利用MICAPS资料、地面观测资料、NCEP资料和衡水市环境监测站细颗粒物(PM2.5)及PM10浓度资料,对2013年1月衡水市出现的连续雾霾天气从PM10及细颗粒物浓度演变、雾霾天气污染物浓度与地面要素关系、中低层环流形势特征进行了分析,结果表明:1)雾霾天气期间06:00(北京时间,下同)至07:00和16:00至21:00为PM10和细颗粒物浓度较低时段,PM10最大值出现在15:00,细颗粒物最大值出现在02:00,两者并不同时达到极值。2)雾霾天气污染物浓度与地面湿度并不是简单的正相关或负相关关系,还和许多其它因素有关。3)衡水市污染源主要来源于工业污染源、扬尘污染、冬季燃煤采暖、局部污染源及区域性污染。4)雾霾天气相对湿度和能见度基本呈负相关,气压变化不大,风向频率最多为北到东北风,平均风速一般都在2 m/s以下。雾日时大部分时段为雾和霾的混合物。5)重污染日期间500 hPa为平直偏西气流或西北偏西气流,没有明显的槽脊活动。而污染较轻的时段500 hPa为明显的西北气流控制或有槽脊活动。6)雾霾天气期间大部分日数08:00在850hPa以下都存在逆温层;地面气压场偏弱,尤其河北平原一带基本为均压场。最后对雾霾天气影响及对策进行了简单探讨。     

福州市PM2.5、PM2.5/PM10分布特征及与气象条件关系的初步分析

利用福州市PM2.5、PM10和气象资料,分析PM2.5、PM2.5/PM10的分布特征及与气象条件的关系。结果表明:福州市细粒子污染程度较轻,春季PM2.5和PM2.5/PM10值均是四季中最高的,其次是冬季,夏季最低;影响PM2.5浓度出现高值的天气系统有:暖区辐合与高空槽前、大陆高压后部和暖区降水三种系统,其中暖区降水天气形势下的PM2.5平均浓度最高,超标率为25.5%;影响PM2.5浓度出现低值的天气系统有:冷高压脊、高压底部和高空槽后,副热带高压及边缘,台风(热带辐合带)及外围系统,在后两种天气系统影响下的PM2.5平均浓度最低,超标率为0;剔除因降水、雾等低能见度个例,PM2.5浓度与能见度的相关系数为-0.626,冬春季的相关系数是夏秋季的1.4倍;PM2.5浓度与单一气象要素(如温度、相对湿度、风速等)相关性不明显,但不同季节、不同气象要素变化的组合对PM2.5浓度有直接影响。      

北京冬季雾霾事件的气象特征分析

利用观测的气象要素和细颗粒物(即PM2.5)浓度资料,并结合中尺度数值天气模式WRF(Weather Research and Forecasting Model),对2013年1月北京地区雾霾污染期间天气条件和边界层气象特征进行了分析。模拟与观测对比表明,WRF模式可以较好地反映北京—天津—河北地区地面和高空主要气象要素的时空分布。对1月10~14日、27~31日两次重雾霾天气的分析表明,雾霾的形成是高浓度的大气颗粒物和特殊的气象条件共同作用的结果。小风或静风、稳定的大气层结,使大气扩散能力减弱,造成污染物堆积,偏南气流将周边污染物和水汽输送到北京,不仅增加了污染物浓度,而且有利于气溶胶吸湿增长,消光增强,使能见度下降,进而形成雾霾。     

淮安一次雾霾过程的污染物变化特征及来源分析

2012年6月9-11日淮安及周边地区出现了一次严重雾霾天气,PM2.5、NOx、CO、SO2等大气污染物浓度急剧升高.本文综合利用地面空气污染监测资料、气象观测资料,分析了该次雾霾过程中污染物的变化特征和影响因素,并对污染物的来源进行了探讨.结果发现：在这次连续雾霾过程中,SO2的质量浓度都在0.049 mg/m3以下;NOx、PM2.5、CO的质量浓度与能见度呈反相关,并在整个雾霾过程中出现两个峰值,均出现在能见度低于1 000m的雾过程中;在雾霾天气过程中,中低层一直维持一个逆温层结,其中四个时次中逆温层底在975 hPa,逆温层顶在925 hPa附近,这种稳定的大气垂直结构不利于大气湍流、水汽的垂直交换以及污染物的垂直扩散,为雾霾的长时间维持创造了良好的热力条件.整个雾霾过程中,近地层始终维持偏东风向,能见度在风速下降的时候随之下降,在风速增大的时候随之增大.应用轨迹模式分析表明,有利的天气条件和大面积秸秆燃烧的结合是造成这次淮河下游连续雾霾过程发生的主要原因.     

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。     

近4年早春宝鸡市区气象条件对空气污染的影响

利用2015-2018年3月宝鸡市区气象监测站地面观测资料与环境监测站空气质量数据进行对比分析,结果表明:①早春宝鸡市区首要污染物为PM2.5、PM10和O3。2016年与2018年3月污染日数多,主要气象因素是降水量偏少,连续无降水日数持续时间长,东风日明显多于西风日。②PM10质量浓度(C(PM10))变化与日平均气压、日降水量关系密切,且均为反相关;PM2.5质量浓度(C(PM2.5))与日最小相对湿度正相关特征明显;臭氧质量浓度(C8h(O3))与日最小相对湿度呈显著反相关,与日平均气温的正相关特征明显。③气压升高,连续性降水越多,西风日越多,越有利于污染物质量浓度的下降。C(PM10)大值区多出现在偏南风或偏东北风时;C(PM2.5)和C8h(O3)在偏东风时较大。④C8h(O3)主要出现在前期日最高气温突然增加5~8℃的当天和日最高气温为近期极值后的1~2 d。⑤沙尘天气使C(PM10)与C(PM2.5)明显升高;早春影响宝鸡市区的沙尘天气主要有蒙古气旋东移和冷空气东移南下两种地面形势。     

2014年2月北京PM2.5污染过程及天气形势分析

2014年2月19—27日,北京出现了重度污染及以上水平的霾天气,严重危害着人们的身体健康。以北京该段持续污染过程为研究对象,基于同期气象数据与PM2.5 观测数据,利用SPSS统计软件分析了PM2.5浓度与气象因子间的相关性,探究区域周边城市PM2.5 污染变化特征及其与地面天气形势之间的关系。研究结果表明,在一定的气象条件下,PM2.5 浓度与风速、相对湿度分别呈显著的负相关、正相关,与气压呈负相关,与气温无显著相关关系。同时,比较该时段北京市与周边区域7个城市的PM2.5 浓度变化趋势及后向轨迹分析,发现北京市与周边城市在相似的气象背景条件下,污染过程具有区域性特征。华北地区处于地面高压均压场控制时,地面风速小,逆温层明显,大气层结稳定,区域扩散条件差,弱偏南气流主导时间长,受局地源积累和区域输送的影响,污染物浓度累积上升,可形成持续霾天气。     

2013年河北中南部PM_(10)和PM_(2.5)浓度时间变化特征及其影响气象条件分析

对2013年河北省中南部的石家庄、保定、沧州、衡水、邢台和邯郸6个地市市区各站点逐小时PM10和PM2.5监测资料及相应气象资料分析结果表明:6个地市中邢台年污染日数最多,对应其年平均风速最小;沧州的最少,年平均风速最大。各地市各个级别污染日数不同,五、六级重污染天气均集中在10月—次年3月。首要污染物主要是PM10和PM2.5,但比例不尽相同。特殊的地理位置、污染源差异和气象条件的差异造成各地市污染日数、级别的差异。6个地市污染天气过程时段大都相同,区域性污染明显。各地市PM10和PM2.5浓度平均最大值均出现在冬季,PM10浓度平均最小值均出现在夏季,各市PM2.5浓度平均最小值出现的季节不同。6个地市PM10和PM2.5浓度值的月变化趋势相似。不同季节各地市PM10和PM2.5浓度日变化趋势不同,极值出现的时间也各不相同,极值出现的时间与气象条件和人类活动关系密切。秋、冬季各地市PM10和PM2.5浓度日较差多大于春、夏季的。各地市PM10和PM2.5浓度日均值与当地的日均气温、风速、能见度呈负相关关系,与相对湿度呈正相关关系且相关性比较显著。