天津冬季重霾污染过程及气象和边界层特征分析

京津冀大气灰霾污染严重,天津市作为其核心组成之一其污染形势亦严峻。选取2013年2月20~28日天津重霾污染时段7站PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)和气态污染物数据,结合北京污染数据、地面气象要素、能见度、边界层温湿和风廓线、后向轨迹,深入分析重霾污染过程特征及气象和边界层成因。结果显示,研究时段天津PM2.5、SO2、NO2、CO和O3浓度均值为150、87、56、2.4和22μg m-3,气态污染物各站差异显著,但仅有SO2全面超过国家空气质量一级标准(50μg m-3),而PM2.5具有区域同步变化特征,且严重超标,是一级标准(35μg m-3)的2~8倍,最高小时均值高达364μg m-3;高浓度PM2.5是导致低能见度的主因,能见度小于10 km对应PM2.5阈值为50μg m-3。弱风和高湿度导致局地排放累积,PM2.5始增,在高湿度条件下,持续偏南风促使其稳步增加,配合弱北风和弱东风PM2.5震荡上扬,污染高值阶段,南北气流短时迅速切换,区域污染传输叠加污染的循环累积,PM2.5浓度峰值达到最高;除因边界层强东风导致的平流逆温外,高浓度PM2.5与平流逆温密切相关;高污染时段高湿主要集中在500 m以下,且随高度递减幅度较大;位于200~600 m的低空急流一定程度抑制污染上升,尤其持续强东风使PM2.5浓度稳步降低到二级水平,污染迅速有效清除最终依赖整层的强西北风。北京、环绕天津的河北中部和西南部地区对天津重污染有显著贡献。     

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。     

关中地区大气污染特征分析

基于2014-2018年关中区域西安、咸阳、渭南、铜川、宝鸡等5个主要城市6种大气污染物(PM10、PM2.5、SO2、CO、NO2、O3)的逐日平均质量浓度和气象探空资料,分析了关中地区大气污染物时空分布特征、重污染过程持续性特征及逆温发生频率.结果表明:关中地区大气污染超标日达31％以上,西安最多为47％,其中颗粒...     

关中颗粒物粒径谱特征及其气象影响因子分析

利用西安泾河和长安的气象观测资料、陕西秦岭大气科学试验基地气溶胶粒子谱观测资料及西安市环境保护局颗粒物质量浓度观测资料,分析了气象条件对关中颗粒物粒径谱的影响,结果表明:关中特殊的地形影响和严重的颗粒物污染是霾易发的主要原因;混合层高度与PM_(2.5)质量浓度具有较明显的负相关关系,秋、冬季混合层高度高有利于颗粒物污染的扩散。不同方向上风速变化对颗粒物浓度的影响体现了西北气流对关中颗粒物污染的扩散作用和偏东气流对颗粒物污染的输送。高相对湿度有利于稳定层结的维持和污染物集聚,当相对湿度≤80%时,粒径在150nm～1.0μm的粒子的数浓度,随着相对湿度的增大明显增加,对降低能见度、形成雾-霾有重要作用。不同粒径段粒子的数浓度随相对湿度的变化不同,对能见度的影响也不同;相对湿度越大,湿度对降低能见度的贡献越大。     

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。     

关中区域主要大气污染物时空分布特征分析

利用关中区域西安、咸阳、渭南、铜川、宝鸡五个主要城市2014-2018年PM2.5、PM10、SO2和NO2四种主要大气污染物逐日平均质量浓度,统计分析了关中区域近5年环境空气质量时间变化特征和区域分布特征。结果表明:关中区域颗粒物PM2.5、PM10和SO2年平均质量浓度呈逐年下降趋势;西安、咸阳和渭南NO2年平均质量浓度呈逐年上升趋势,宝鸡和铜川相对较低且变化趋势不明显;区域大气环境质量总体在不断改善。关中区域4-10月尤其是夏季6-9月空气质量状况较好,7月最好;采暖期空气污染较为严重,其中1月环境空气质量最差,其次是2月。近5年以颗粒物PM2.5和PM10为主要污染物,年平均值均超标,而SO2质量浓度相对较低;从区域分布来看,中部环境空气质量最差,其中PM2.5、PM10和NO2质量浓度明显较高,东部次之,北部和西部相对较好。咸阳中度以上污染日数明显较多,其次为西安,渭南居第三,铜川最少;咸阳、西安和渭南中度以上污染日数呈逐年增加趋势,咸阳增加趋势最为显著,而宝鸡和铜川呈逐年减少趋势。     

渭南市2015—2017年典型霾天气过程气象特征分析

综合利用地面空气污染监测资料、MICAPS资料、常规气象资料、探空资料、NCEP再分析资料,通过对2015—2017年渭南市11个典型霾天气过程进行分析,总结渭南市典型霾天气过程的大气环流背景特征,并运用统计学方法分析典型霾天气过程的气象要素特征。结果表明:典型持续性污染天气过程中细颗粒物(PM_(2.5))是PM_(10)的主要组成成分,PM_(2.5)的质量浓度明显高于粗颗粒物,严重污染期间PM_(2.5)和PM_(10)二者日变化明显且基本同步。严重污染期间,500 hPa欧亚中高纬度环流呈两槽一脊型,陕西处于暖脊前部、长波脊前底部,相应的700 hPa青藏高原上有短波槽,短波槽前有弱偏南气流发展;而空气质量转好时,中高纬度环流形势明显变化,陕西上空锋区加强,伴随地面东移南下冷空气的入侵,关中对流层低层偏北气流加强。PM_(2.5)质量浓度与过去1小时降水量、气温、海平面气压、10分钟平均风速负相关,与露点温度、相对湿度、总云量正相关。     

苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟

本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。     

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。     

宁波地区不同季节不同强度霾天气变化特征

利用2014—2016年宁波市镇海地区逐时气象观测资料和大气成分监测资料,对宁波地区霾天气的变化特征进行统计分析。结果表明:2014—2016年宁波地区霾天气小时出现频率为28.8%,湿霾出现频率为61.0%。近3 a宁波地区霾天气小时出现频率呈下降趋势,秋冬季(11月至翌年1月)霾天气小时出现频率较高,夏季(6—8月)霾天气小时出现频率较低;从日变化来看,霾天气小时出现频率峰值集中出现在上午09时和夜间20—23时。宁波地区重度霾的PM_(2.5)、PM_(10)颗粒物浓度为轻微霾的2.13倍和1.92倍,干霾颗粒物浓度高于湿霾,宁波地区霾天气的颗粒物组成较稳定,PM_(2.5)/PM_(10)比重为0.7左右。宁波地区颗粒物浓度与风速和降水量的相关性较好,春季和夏季风速与PM_(2.5)浓度的相关性较高,秋季和冬季风速与PM_(10)浓度的相关性较高;降水与PM_(10)浓度的相关性高于PM_(2.5)浓度。静稳天气时地面风速小易造成细颗粒物浓度的积累增长,冬季西北偏北风和东北风是影响宁波地区PM_(2.5)浓度变化的重要输送路径,当风向为西北风时,冬季和春季PM_(10)浓度增加明显。     

西安新颗粒物生成事件与PM_(2.5)污染形成关系

利用中国气象局秦岭气溶胶与云微物理野外科学试验基地扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS, scanning mobility particle sizer, Model 3034)观测的2017年11月1—30日颗粒物粒径谱数据,给出西安9次新颗粒物生成(new particle formation, NPF)事件的统计特征,并结合3次PM_(2.5)污染过程,讨论NPF事件与西安PM_(2.5)污染的可能关系。结果表明:(1)NPF事件一般发生在中午到下午,新颗粒物生成后峰值粒径增长速率平均值为5.1±1.8 nm·h~(-1),凝结核模态颗粒物数浓度的最大净增长量(net maximum increase in nucleation mode particles number concentration, NMINP)平均值为0.63×10~4 cm~(-3),NPF事件不仅增加了大气中凝结核模态颗粒物数浓度,还增加了爱根核模态和积聚模态颗粒物数浓度;NPF事件有67%存在粒径的持续增长,其中3次事件峰值粒径增长最为显著,最大值增长至175 nm附近。(2)NPF事件发生后,大气中PM_(2.5)质量浓度随颗粒物峰值粒径增大呈增高趋势。(3)3次NPF事件到PM_(2.5)污染过程中PM_(2.5)质量浓度与峰值粒径、积聚模态颗粒物数浓度和凝结汇均呈现指数正相关关系,当峰值粒径为100～120 nm时,PM_(2.5)质量浓度高于75μg·m~(-3),积聚模态颗粒物数浓度持续高于其他两个模态颗粒物数浓度,出现PM_(2.5)污染。     

2015年上海崇明岛PM2.5和PM10浓度变化特征 及气象因素影响分析

通过对2015年1—12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))浓度的连续监测,研究了PM_(2.5)、PM_(10)在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO_2、NO_2、O_3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM_(2.5)和PM_(10)浓度的季节变化明显,呈现冬季的春季的秋季的夏季的的特征,冬季PM_(2.5)和PM_(10)小时浓度均值分别为0.058 mg/m~3和0.085 mg/m~3,夏季PM_(2.5)和PM_(10)均值分别为0.034 mg/m~3和0.054 mg/m~3。PM_(2.5)和PM_(10)浓度分别与SO_2浓度和NO_2浓度显著正相关,与O_3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM_(2.5)和PM_(10)浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM_(2.5)质量浓度≥0.115 mg/m~3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM_(2.5)、PM_(10)实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5 mm或持续3 h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM_(2.5)浓度为0.025～0.033 mg/m~3,均低于我国环境空气PM_(2.5)的一级浓度限值。     

西安市汽车尾气污染物与气象条件特征分析

基于西安城区与郊区两个环境路边站和区域气象站2016-2018年观测的逐小时气象、环保和交通监测数据,对西安尾气污染物、机动车流量和气象要素条件进行统计分析。结果表明:1)2016年以来,西安市冬季空气质量指数和主要污染物浓度整体呈逐年下降趋势,治污减霾成效明显。主要尾气污染物浓度月际变化趋势相同,冬季11月到次年1月的浓度均明显高于其他月份的,夏季6月到8月的浓度较低,冬季的约为夏季的2～4倍。西安冬季汽车尾气污染物中,氮氧化物(NO_x)、碳氧化物(CO)、碳氢化物(HC)日变化特征相似,但细颗粒物(PM_(2.5))空间差异大。2)NO_x和CO与汽车尾气排放关系密切,每日上午时段二者浓度随车流量增大而增大,车流量整体偏大40%的城区比郊区污染物偏多20%～30%。尾气污染物浓度分布与风频、风速等密切相关:西安城市道路风速较低,风向与汽车尾气污染物的扩散方向基本一致,较高污染浓度通常都出现在主导风向的下风向。城市建筑和道路规划建设中,要保留足够的"城市通风廊道"。3)西安尾气污染物浓度不存在明显的"周末效应",城区站NO_x浓度无明显起伏变化,郊区站道路环境中的NO_x浓度受柴油车通行量影响较大,说明重型车可能对污染的影响更大。4)降水对污染物稀释沉降效果明显,对NO_x作用不明显。前期超过60%以上的相对湿度是降水开始前出现颗粒物小时最大增幅超过200μg/m~3的有利条件,高湿环境是重污染天气过程颗粒物暴发式增长的有利气象条件,因此静风或小风大气环境下,通过水雾"高射炮式"播撒方式增加低层湿度并非是沉降稀释颗粒物的有效方法。     

长江三角洲西部地区PM_(2.5)输送轨迹分类研究

长三角4个省会(直辖市)城市(上海、南京、合肥、杭州)中,合肥与南京的PM_(2.5)浓度演变有较高的一致性。应用聚类分析的方法对2013—2015年合肥非降水日(日降水量低于10 mm)100 m高度(代表近地层)和1000 m高度(代表边界层中上部)的72 h后向轨迹进行分类,结合合肥2013—2015年PM_(2.5)日均浓度资料,探讨近地层和边界层中上部输送轨迹与长三角西部PM_(2.5)浓度的关系。近地层和边界层中上部分别得到7组和6组不同的后向轨迹;不同输送轨迹对应的PM_(2.5)浓度、重污染(重度以上污染,PM_(2.5)日均浓度大于150μg/m3)天数、能见度、地面风速、相对湿度等都有显著不同,尤其是在近地层。100 m高度,平均长度最短、来向偏东的轨迹组对应的PM_(2.5)浓度均值最高(约是组内均值最低值的2倍)、重污染天数最多,且占比最高(30%),重污染日对应的气流在过去72 h下降高度均值仅28 m,明显低于其他PM_(2.5)污染等级日;来向偏西北、长度较短的轨迹组,PM_(2.5)浓度均值和重污染天数为第2高,这一类轨迹占比14%,气流到达本地前存在明显的下沉运动,反映了远距离输送加剧本地PM_(2.5)重污染的特征。这两类轨迹常对应PM_(2.5)日均浓度的上升。PM_(2.5)平均浓度最低的2个轨迹组分别是来自东北和西南的较长轨迹组,所占比例分别为6.4%和10.3%,这2类轨迹往往对应着PM_(2.5)日均浓度下降。1000 m高度的结果与100 m高度结果类似,但PM_(2.5)平均浓度的组间差异不及100 m高度,与2001—2005年PM10浓度与输送轨迹的关系不同。对3 a中84个重污染日两个高度的后向轨迹进行聚类,近地层和边界层中上部各得到7类和6类PM_(2.5)重污染日的天气形势。近地层92%的重污染日对应的海平面气压形势场上,从华北到华东属于均压区,气压梯度小,轨迹来向以偏东到偏北方向为主,垂直方向延伸高度在950 hPa以下。1000 m高度,77%的重污染日属于相对较短的轨迹组,对应的850 hPa高度场特征为从中国西北(新疆)到东南受高压控制,长三角或位于高压底部,或位于两高压之间的均压区。这对PM_(2.5)浓度预报有较好的指示意义。     

基于无人机观测的太原夏季PM_(2.5)垂直分布特征及成因分析

利用无人机搭载气象及环境监测设备于2020年7月29—31日在太原进行飞行试验,对不同高度层颗粒物和气象要素进行观测,得到PM_(2.5)三维分布及其随时间的变化特征,并通过气象要素、天气形势和后向轨迹分析得到污染累积和消散成因以及外地传输作用影响。结果表明:PM_(2.5)浓度的垂直分布差异显著,下午大部分时次满足"下高上低"规律,上午边界层垂直混合和颗粒物吸湿增长可能导致"下低上高"的情况;逆温层对大气垂直混合有明显抑制作用;29日为污染物积累过程,30日和31日白天均为消散过程;副热带高压带来的小风、高湿环境是29日颗粒物逐渐累积的原因,30日槽前对流发展和较大的风速有利于颗粒物浓度下降,31日相对湿度较低、对流发展旺盛使PM_(2.5)浓度快速下降;试验期间气流主要来自东南方向,太原市PM_(2.5)本地积累占主导地位,外地传输更多来自于本省晋中、长治等邻近城市。     

关中地区PM_(10)质量浓度及MODIS气溶胶光学厚度时空特征分析

利用2014—2016年西安、咸阳、宝鸡、渭南、铜川的逐日PM_(10)质量浓度和同期美国国家航空航天局(NASA)的MODIS气溶胶产品(3 km),提取有效的气溶胶光学厚度(AOD)数据并进行标高及湿度订正,得到近地面"干"消光系数(AODSEC-RH),分析关中及5个地市PM_(10)质量浓度、AOD、AODSEC-RH的月、季、年时空变化特征。结果显示:近3 a关中及5个地市PM_(10)质量浓度均呈递减趋势;1月为峰值,7月为谷值,全年呈波动变化,冬季最大;3月较厚的逆温层及较稳定的大气致使污染不易扩散,PM_(10)质量浓度下降缓慢;4—5月降水开始增多,PM_(10)质量浓度下降较快;夏季PM_(10)质量浓度最低;10月雾和霾天气活跃,PM_(10)质量浓度迅速回升。西安年平均PM_(10)质量浓度较其他4市偏高,关中四季的PM_(10)质量浓度高值区均位于西安、咸阳、渭南市。近3 a关中整体AOD有所下降,高值区也位于西安、咸阳、渭南。夏季高温高湿,气溶胶吸湿强,AOD最大;其次为春季,气温回升、空气干燥、植被稀少,大风为沙尘天气提供了充分的动力,AOD次高;秋冬季AOD整体偏小。经标高及湿度订正的AODSEC-RH夏季明显降低,冬季明显升高,时空变化特征更接近于PM_(10)质量浓度,能充分体现近地面污染特征。     

外来源影响北京地区空气质量的典型个例分析

利用京津冀地区80个环境监测站PM_(2.5)浓度的逐时监测资料和常规气象站的观测资料,分析了2013年1月京津冀地区3次典型重污染天气过程PM_(2.5)浓度的分布和演变特征,选取PM_(2.5)浓度快速增长时段的风场特征分析外来源对北京地区污染输送的影响。结果表明:2013年1月京津冀地区存在3个PM_(2.5)浓度高值中心,分别位于石家庄—保定、廊坊和唐山地区。北京地区外来源主要来自河北省中南部的石家庄—保定及廊坊一带,主要通过边界层偏南风远距离输送影响北京地区,边界层辐合线和逆温结构加剧了污染物在北京地区的累积。随着静稳时间的增长,PM_(2.5)污染物向燕山和太行山前输送堆积,造成北京地区PM_(2.5)浓度高于河北省中南部地区,北京市郊区PM_(2.5)浓度高于城区。     

2016年春节期间上海市空气质量分析

本文对2016年春节期间(2月7—13日)上海市空气质量及其成因进行了分析,并与2014年和2015年同期空气质量进行对比。结果表明:2016年春节期间上海市空气质量以优良为主,仅正月初一受除夕夜烟花爆竹燃放及不利大气扩散条件的影响,为三级轻度污染;通过对春节期间气象条件、后向轨迹及全国污染分布分析可知,除夕夜上海市大气扩散条件较差,有利于污染物在本地累积,另外上游地区污染物向本地输送也是造成2016年上海市除夕夜空气污染的主要原因之一;通过对比分析上海市烟花禁燃区域内外PM_(2.5)小时浓度的变化及PM_(2.5)浓度差值的绝对值可知,烟花禁燃对污染排放具有一定的控制作用。通过对2014—2016年春节期间上海市PM_(2.5)浓度的分析可知,总体2016年春节期间细颗粒物PM_(2.5)污染明显低于2014年同期,与2015年同期相比2016年春节期间空气质量具有PM_(2.5)峰值浓度低且污染持续时间短等特点,春节期间由于停产和停工使排放源减少,因此对上海市空气质量的改善效果明显。     

首届联合国世界地理信息大会的空气质量应急管理研究

首届联合国世界地理信息大会(UNWGIC)于2018年11月19日在浙江德清召开,利用德清常规气象资料、PM_(2.5)、PM_(10)数据和HYSPLIT模式,对比分析德清输入性污染物变化特征并结合污染系数的分布对大会的空气质量应急管理方案做出调整建议,结果表明:1)11月中下旬霾天气出现的概率较高且该时段气象条件不利于污染物扩散;2)自2015年来PM_(2.5)、PM_(10)浓度均有明显下降并控制在二级浓度限值内;3)污染较为严重的年份分析表明,本地的污染物浓度增大是因为西北气流将外地污染物传输经过本地,并配合不利于污染物扩散的天气条件,最终造成大气污染事件;4)根据污染系数的分布特点,修订原有的环境质量保障大气保障区域方案,建议相关部门采取在时间长度、地理范围、参与主体范围和减排强度上的由"轻"到"重"、由"少"到"多"的差别化应急措施。本项研究结论呈交大会筹委会,并被采纳为大会的空气保障方案,该项研究成果获得浙江省彭佳学副省长批示。     

西安市一次持续重污染过程的清除特征分析

对 2019 年 1 月发生在西安市的一次持续重污染过程气象条件进行研究，对污染清除阶段进行对比分析，研究冷锋活动对西安市污染物的输送和清除作用。结果表明：7 日白天西风累积风速更大，污染清除速率较快，14 日夜间—15 日东风累积风速更大，持续半个月的污染状况消除。两次污染清除过程的不同是由冷高压的位置和移动路径不同所造成。关中盆地内的主导风向不同则是风场与地形相互作用的结果。小时加密风场表明污染清除可分为偏西路径和偏东路径。偏东风将汾渭平原的污染物输送至关中盆地，对本地污染状况是先加重再清除的效果。污染持续期间逆温层维持，上午地面风加强导致近地面污染物浓度降低，午后晴空加热效应明显，贴地逆温减弱或消失，近地层大气垂直混合加强，污染物向上扩散稀释，地面污染物浓度迅速下降。