基于航测数据的河北中南部雾霾天气气溶胶及云凝结核研究

2009年秋季利用夏延飞机观测平台对河北中南部雾霾天气条件下的气溶胶及云凝结核CCN进行观测,得到气溶胶、CCN数浓度及尺度的垂直廓线及粒子谱等特征,研究雾霾天大气气溶胶的分布、来源特征以及气溶胶与云凝结核的转化关系。研究发现:霾天气条件下边界层附近的气溶胶垂直分布特征有很大不同。边界层以上气溶胶浓度随高度递减,数浓度量级约101~102个·cm~(-3);边界层附近和近地面气溶胶浓度有峰值出现,近地面数浓度量级达103个·cm~(-3)。气溶胶粒子平均直径范围为0.16~0.18μm。600 m、1 000~2 000 m之间的气溶胶平均粒子谱大体呈单峰分布;3 000~4 000 m、6 000~6 900 m之间的粒子谱呈双峰分布。受气溶胶来源及特性差异的影响,在0.3%过饱和度下,3 000 m以下的气溶胶活化为CCN的比例不到20%,3 000 m以上活化比例高达50%。Hysplit后向轨迹模拟的气团移动轨迹显示,6 000 m以上的大气高层受我国西北地区远距离输送作用影响,沙尘粒子吸湿活化为CCN。低层气溶胶主要受下垫面及近地面污染排放影响,气溶胶尺度相对较小,气溶胶转化为CCN的比例低于高层。CCN浓度随过饱和度的增加呈增大趋势。利用多项式对气溶胶浓度和CCN浓度进行拟合,拟合结果与实测谱吻合较好。     

2004年北京地区秋季大气气溶胶粒子分布特征

2004年秋季在北京地区利用机载大气气溶胶粒子探头进行了大气气溶胶观测,获得了0～7 km气溶胶细粒子数浓度和尺度谱分布的垂直、水平变化特征.结果表明:北京地区上空气溶胶粒子数浓度在1 km左右高度以下的混合层内有均匀的分布,明显递减层的高度范围约在1～2 km之间,2 km以上随高度递减很小,高层气溶胶数浓度变化不大...     

石家庄地区夏季气溶胶飞机探测资料分析

利用石家庄地区2005年6月21日的一次晴空飞机探测资料,分析了气溶胶粒子的垂直分布特征及粒子谱分布特征,并初步讨论了气象因子对气溶胶分布的影响。结果表明,边界层内气溶胶平均数浓度达到4902cm-3,主要是由霾造成的。高空风场对气溶胶浓度的分布有着重要影响,风速较大的情况下,气溶胶在该层的水平输送较为活跃,出现气溶胶浓度低值带;城市的地理位置以及城市热岛效应也影响气溶胶粒子的分布,同一高度上往往市区内气溶胶的浓度比郊区要高。气溶胶粒子谱呈单峰分布,高度越高,粒子数浓度变化越小;低层尺度谱最宽,中高层较窄。利用幂函数N(D)=AD-B可以很好的对不同高度的气溶胶粒子谱进行拟合。     

一次秋季冷锋降水过程气溶胶与云粒子分布的飞机观测

利用机载PMS（Particle Measuring Systems）测量系统,对2008年10月4—5日石家庄地区一次冷锋降水云系的3次气溶胶和云粒子探测资料进行了分析。结果表明,冷锋过境降水前后,气溶胶粒子分布差异较大。降水发生前,气溶胶粒子平均数浓度约为103cm-3,平均直径为0.95μm;气溶胶主要集中于3000m高度以下的对流层低层,云内气溶胶数浓度明显减少。降水发生后,气溶胶粒子平均数浓度约为102cm-3,比降水前约小1个量级,平均直径为1.28μm;气溶胶主要集中于1200m以下的近地面层,其数浓度随高度增加而降低。气溶胶粒子浓度在低层云区内水平变化较小,而在无云区和云下近地层水平起伏较大。云粒子平均浓度比气溶胶小1～2个量级。气溶胶粒子平均谱主要呈双峰型,而云粒子谱主要为单峰型。     

基于航测的珠三角气溶胶垂直分布及活化特性

2017年9月14—27日在珠江三角洲地区开展了6个架次飞机观测试验。利用飞行获取的气溶胶、云凝结核、云滴及常规气象探头观测资料,结合天气形势、气象条件及气团后向轨迹分析,研究了珠江三角洲地区深圳气溶胶数浓度及其谱的垂直分布特征,配合不同过饱和度条件下云凝结核浓度观测,分析了气溶胶活化特性。结果表明:在不同天气条件下,深圳低层气溶胶数浓度变化范围为500~9000 cm-3;边界层内气溶胶分布相对均匀,谱型随高度变化与气象条件相关。将6个架次气溶胶观测资料根据数浓度及谱型分为3种类型:类型Ⅰ为海洋型气溶胶,数浓度小,粒子尺度大,谱型呈双峰分布;类型Ⅲ为大陆型气溶胶,数浓度高,粒子尺度小,谱宽较宽且呈三峰分布;类型Ⅱ为海洋大陆影响型气溶胶,即受海洋和大陆共同影响,数浓度低于类型Ⅲ高于类型Ⅰ,谱型为双峰分布。拟合了包含海洋型及大陆型气溶胶的3个架次近地面云凝结核活化谱,计算了气溶胶在不同过饱和度条件下的活化效率。     

云中冰晶尺度谱特征与分布函数

本文给出了我国北方混合性、冷性层状云中冰晶(直径范围18—334μm)尺度谱分布特征和分布函数。冰晶尺度谱可归纳为单调下降和非单调下降两大类型,分布函数可用指数关系系N=N_0exp[-λD]来拟合,相关显著水平α<0.01的样本,占本文统计的样本99％以上。 冷性云中,谱分布参数N_0和λ随云中温度降低而增大,在云中温度T<-10℃时,增大更为明显。谱分布参数N_0和λ之间可用幂指数关系N_0=σ_iλ~(βi)来拟合,相关显著水平α<0.01。系数σ_1、β_i与云中有无冰晶繁生过程有关。     

一次霾条件下石家庄上空气溶胶的观测研究

利用2010年9月1日石家庄市区一次飞机探测的气溶胶资料,分析了石家庄市区上空大气气溶胶的数浓度与直径的垂直、水平分布特征及粒子谱分布。结果表明:600—3000 m高度范围内,气溶胶粒子平均数浓度为1443.1个/cm~3,粒子平均直径为0.194μm。3000—6900 m高度范围,气溶胶粒子平均数浓度为95.3个/cm3,粒子平均直径为0.192μm。气溶胶数浓度随着高度增加而迅速减少,受逆温层与云区分布的影响,数浓度曲线呈现一定程度的波动。由于探测当天高空风的影响,粒子数浓度明显比其他霾天气条件下的研究结果要低。云中,气溶胶数浓度与粒子平均直径数呈负相关性。云层对气溶胶的垂直分布影响较大。气溶胶粒子谱覆盖了0.10~1.05μm的尺度范围,粒子主要集中在0.1~0.3μm的范围内。600 m、1200 m、1800 m和3000 m的气溶胶粒子谱呈双峰分布,粒子谱谱型较为相似,4500 m和6900 m粒子谱呈单峰分布。气溶胶粒子尺度谱峰值随高度增加而减少,谱变窄。气溶胶粒子浓度水平变化幅度远小于垂直方向上的变化幅度,受天气条件及下垫面、云区等局地影响因子的影响较大。     

一次阴雨条件下河北中南部气溶胶的参数特征分析

利用2009年9月8日华北中南部上空的飞机探测资料,分析了石家庄市和邯郸市区附近大气气溶胶的粒子数浓度、直径、尺度谱分布等时空变化特征。分析表明,降水天气条件下,气溶胶粒子平均数浓度约为137.6个/cm3,平均直径约为0.26μm。气溶胶主要集中于2 000 m以下的对流层低层,气溶胶浓度总体上随高度增加而降低;雨后阴天轻雾天气条件下,气溶胶粒子平均数浓度约为164.7个/cm3,平均直径约为0.16μm。气溶胶在逆温层下累积现象明显,云内气溶胶数浓度明显减少。气溶胶粒子浓度水平变化受下垫面、云区分布等局地因子影响较大。石家庄600 m和6 600 m气溶胶粒子谱呈单峰分布,3 000 m粒子谱呈双峰分布。邯郸6 400 m粒子谱宽较窄,呈单峰分布。     

青海格尔木地区大气气溶胶分布的飞机观测

利用2011年和2013年青海格尔木地区机载DMT仪器观测的气溶胶资料,对气溶胶粒子数浓度及气溶胶数谱分布特征进行分析。结果表明,格尔木低层主要为局地气溶胶,高层为输入型气溶胶;气溶胶数浓度随高度升高呈减小趋势,且各高度层气溶胶数浓度均小于500 cm~(-3);气溶胶粒子有效粒径随高度升高先增大后减小,3500～5000 m气溶胶有效粒径最大;气溶胶数谱呈多峰分布。对格尔木第1模态(0.1～0.2μm)、第2模态(0.2～1μm)和第3模态(1～3μm)的气溶胶数谱进行对数正态拟合,发现气溶胶数谱谱宽第2模态第1模态第3模态,其与北京、天津拟合的谱宽分布特征存在差异;对比格尔木与北京和天津地区相同模态的气溶胶数谱发现,气溶胶第1模态数谱谱宽天津最宽、北京最窄,第2模态格尔木最宽、北京最窄,气溶胶粒子平均粒径在第1模态和第2模态北京均最大,格尔木均最小。     

海洋层积云中的云滴谱宽度及其影响因子

云滴谱宽度对模式中云的光学厚度的参数化、气溶胶间接效应的评估以及降水形成过程的研究至关重要。本文利用美国POST（Physics of Stratocumulus Top）项目2008年7月19日的飞机观测资料，分析了微物理量和云滴谱的垂直分布及微物理过程。结果表明，该云系云滴谱宽度在云底附近较大，这是由低层核化过程导致的；中层凝结增长过程使得云滴谱宽度随高度增加逐渐减小；云顶附近夹卷混合过程导致云滴谱宽度增大。绝热云中垂直速度的增大会促进云凝结核的活化使云滴数浓度增大，促进凝结增长使云滴尺度增大、云滴谱宽度减小，云滴谱宽度与云滴数浓度、云滴尺度呈现负相关关系；云洞中受夹卷混合过程影响，垂直速度减小，云滴蒸发，云滴数浓度和云滴尺度减小、云滴谱宽度增大，且该效应随绝热程度减小而增强。建议云滴谱宽度的参数化将垂直速度、云滴数浓度、云滴尺度和绝热程度等考虑在内。     

感应电机矢量控制系统的仿真研究

根据2008年4—7月黄山大气气溶胶观测资料,研究了气溶胶粒子的数浓度、谱分布特征及其与气象因子的关系,探讨了雾天和非雾天气溶胶颗粒物时间和尺度分布特点。分析发现,黄山光明顶春、夏季大气气溶胶数浓度的平均值分别为3.14×103个/cm3和1.80×103个/cm3,其中超细粒子（粒径小于0.1μm的粒子）在春夏季分别约占总粒子数浓度的79%和68%;高数浓度值集中在粒径0.04～0.12μm;积聚模态气溶胶粒子（0.1～1.0μm）在体积浓度分布和表面积分布中占很大比例。结合气象资料比较了雾天与非雾天气溶胶分布的差异,发现细粒子浓度非雾天大于雾天,而气溶胶数浓度与温度呈正相关,与相对湿度成反相关。结果还发现,黄山在春季以西北风和偏南风为主,西北风时气溶胶数浓度较高,在夏季主要以偏南风,特别是西南风为主,但是气溶胶数浓度的高值多发生在偏东风的条件下。     

山东地区秋季飞机观测气溶胶特征的初步分析

综合分析了2006年秋季在山东省进行的0.5—8.0μm范围内的大气气溶胶飞机观测的0—4500m气溶胶数浓度垂直分布,初步讨论了气溶胶与温度的关系,并分析了对气溶胶粒子谱的垂直分布情况。结果显示,气溶胶数浓度随高度呈递减趋势,在逆温层附近气溶胶有累计现象;受城市环境的影响,同一区域城市上空或者城市的下风方气溶胶粒子平均浓度都大于上风方;气溶胶粒子谱受不同天气背景的影响,出现不同类型的谱型,随高度的变化,谱型也有很大的变化。     

青藏高原中东部气溶胶特征的飞机观测

利用2011年和2013年夏秋季在青藏高原中东部开展的11架次气溶胶特征飞机观测数据,分析气溶胶数浓度、数谱及核化相关特征。结果表明:受天气系统、地形和地表影响,观测区内气溶胶数浓度（N_a）和体积直径（D_v）的垂直和水平分布差异较大,N_a呈西北高、东南低,D_v低层大、高层小,局地中高层有沙尘。格尔木盛行东风时,云降水对低层气溶胶有清除作用,N_a和D_v明显降低,6.2 km高度和7.2~7.4 km高度的中高空受高原大风或对流影响形成沙尘;盛行西风时,低层D_v以0.5~0.8 μm为主,随高度升高和风速增大N_a升高,D_v变幅较小,6.2 km高度也有沙尘;不同天气系统影响下6.5 km高度以上均输入亚微米颗粒,N_a达5×103 cm-3,8.0 km高度盛行东风时比西风时N_a更高,D_v更小,谱垂直分布也有以上特征,整层输入以偏北或偏西路径为主。不同过饱和度测量云凝结核数浓度（N_ccn）表明,除格尔木6.0 km高度以下核化率（N_ccn/N_a）在21%~47%外,其他观测区平均核化率介于1%~16%,6.0~8.5 km高度的核化率总体偏低;当N_a增加时核化率明显下降,且过饱和度1%~2%,-15~-5℃层或粒径1~3 μm时的核化率相对偏高。     

沈阳冬夏季可吸入颗粒物浓度及尺度谱分布特征

利用沈阳大气成分监测站颗粒物监测仪 (Grimm 180) 连续测得的夏季 (2006年8月)、冬季 (2006年12月和2007年1月) 可吸入颗粒物的数浓度和质量浓度数据, 分析了沈阳市可吸入颗粒物浓度日变化、谱分布及污染特征, 在此基础上结合沈阳市常规气象资料, 分析了气象要素和颗粒物污染之间的关系。结果表明:沈阳市冬、夏季部分时段可吸入颗粒物浓度存在明显的日变化和日际变化; 谱分布较好地符合Junge分布; 沈阳冬季PM₁₀超标日数占冬季观测总天数的77%, PM_2.5超标日数 (按美国EPA日均标准) 占冬季观测总天数的87%, PM₁₀平均数浓度为6668.7个/cm3, 平均质量浓度达252.8μg/m3, 分别是夏季的3.0和2.4倍; 冬、夏季PM_2.5/PM₁₀平均质量分数分别为0.647和0.603, PM_2.5占可吸入颗粒物总数量的99%以上; 浓度变化在很大程度上受到各种气象要素的影响, 与温度、风速负相关, 与湿度正相关, 降雨、降雪过程使得颗粒物浓度明显降低, 近地层逆温和雾是颗粒物增多的一个重要因素。颗粒物污染对城市能见度影响较大。     

南京北郊冬季大气气溶胶及其湿清除特征研究

利用WPS(宽范围颗粒粒径谱仪)、雨滴潜仪和雾滴谱仪测量了2007～2008年冬季南京北郊大气气溶胶数浓度谱分布和降水强度,分析了气溶胶粒子的分布特征以及气溶胶粒径与湿清除系数的关系.结果表明:气溶胶粒子具有明显的双峰型R变化特征,数浓度主要集中在0.02～O.2μm粒径范围内,受汽车尾气排放、混合层高度变化以及颗粒物水平输送的影响较大.降雨、降雪和雾过程都对气溶胶粒子有不同程度的清除,降雨和浓雾对核模态和粗模态的气溶胶粒子的清除能力显著,降雪对粒径小于0.03μm的气溶胶粒子的清除能力较强.     

华东高海拔地区夏季气溶胶数浓度及谱分布特征

利用2014年7月黄山光明顶观测获得的气溶胶数浓度、气溶胶数谱数据,对黄山夏季气溶胶数浓度及谱分布特征进行分析,并在此基础上对气溶胶数谱进行了对数正态分布拟合。研究结果表明:黄山夏季气溶胶平均数浓度约为3 518.27 cm~(-3),主要集中在爱根核模态;气溶胶平均数浓度日变化呈双峰分布,峰值浓度的出现伴随着小粒子的增多。气溶胶数浓度与相对湿度和风速成负相关,高浓度的气溶胶多出现在较弱的东南风时;积聚模态气溶胶数浓度受风向影响显著。不同气团背景下气溶胶数谱差异集中在小于100 nm和500~1 000 nm粒径范围。爱根核模态气溶胶在高湿的西南气团影响下数浓度最低、谱较窄,而高温、低湿的东南气团对应的气溶胶数浓度最高、谱最宽,北方气团对应的气溶胶数浓度和谱宽居中;500~1 000 nm粒径范围气溶胶数谱分布特征与之相反。不同背景的气溶胶数谱和体积谱均可采用爱根模态、积聚模态1和积聚模态2三个模态进行对数正态分布拟合,但不同气团背景下的各模态谱型参数差异较大。     

拉萨夏季大气边界层气溶胶垂直结构特征

大气污染物的垂直梯度观测是识别区域输送和本地贡献的必要手段。基于此,2020年8月在拉萨市利用光学粒子计数器（the Printed Optical Particle Spectrometer,简称POPS）在地面和系留气艇分别对0.13～3.39 μm粒径范围的气溶胶数浓度进行了测定。结果表明:（1）拉萨近地面气溶胶数浓度在16 cm?3到870 cm?3范围之间,比华北和珠江三角洲地区小2～3个量级;（2）气溶胶数浓度呈现两峰两谷的日变化结构,峰值通常以0.13～0.4 μm的小粒径粒子为主,且对应北京时间早（10:00）、晚（21:00）高峰时段;（3）气溶胶数浓度垂直分布与边界层演变密切相关,稳定边界层中的气溶胶随高度递减,粒子数浓度为194±94 cm?3,对流边界层和残留层中的气溶胶分布均一,数浓度分别为165±99 cm?3和123±95 cm?3,且显著低于稳定边界层。以上研究结果表明,拉萨的污染源主要为局地机动车排放,机动车污染物减排是打造高原生态旅游城市的必由之路。     

Diurnal and seasonal variations of meteorology and aerosol concentrations in the foothills of the nepal himalayas (Nagarkot: 1,900 m asl)

A 10-months long monitoring experiment to investigate the diurnal and seasonal variation of aerosol size distribution at Nagarkot (1,900 m asl) in the Kathmadu Valley was carried out as part of a study on katabatic and anabatic influence on pollution dispersion mechanisms. Seasonal means show total aerosol number concentration was highest during post-monsoon season (775 ± 417 cm^?3) followed by pre-monsoon (644 ± 429 cm^?3) and monsoon (293 ± 205 cm^?3) periods. Fine particle concentration (0.25 μm ≤ D_P ≤ 2.5 μm) dominated in all seasons, however, contribution by coarse particles (3.0 μm ≤ D_P ≤ 10.0 μm) is more significant in the monsoon season with contributions from particles larger than 10.0 μm being negligible. Our results show a regular diurnal pattern of aerosol concentration in the valley with a morning and an evening peak. The daily twin peaks are attributed to calm conditions followed by transitional growth and break down of the valley boundary layer below. The peaks are generally associated with enhancement of the coarse particle fraction. The evening peak is generally higher than the morning peak, and is caused by fresh evening pollution from the valley associated with increased local activities coupled with recirculation of these trapped pollutants. Relatively clean air masses from neighbouring valleys contribute to the smaller morning peak. Gap flows through the western passes of the Kathmandu Valley, which sweep away the valley pollutants towards the eastern passes modulated by the mountain - valley wind system, are mainly responsible for the dominant pollutant circulation patterns exhibited within the valley.