瓦里关大气CH4浓度变化及其潜在源区分析

利用尺度校正和更新的2002～2006年瓦里关多年大气CH4浓度资料,进行了其浓度时空变化及其潜在源区分析研究.局部近似回归法筛分的大气CH4浓度本底数据百分比为～58%,表明其受到较强的区域源和汇的影响.CH4本底浓度中值为1831.8ppb,10%和90%的CH4浓度数据百分位值分别为1820.7和1843.5ppb.未经筛分的大气CH4浓度波动大,达到了200ppb;本底浓度波动小（约38ppb）,反映了瓦里关大气CH4浓度受到较强的区域源汇影响.2002～2006年期间不同季节大气CH4浓度日变化规律明显,其变化特征是源汇强度变化和对流层大气扩散输送条件相互作用的结果.大气CH4多年平均季节变化呈夏季高（6～8月达到最大值）,冬春低的特征,与美国莫纳罗亚山和Niwot岭呈反相位,一方面可能是夏季瓦里关地区排放源增强（居民放牧增多）和以来自西宁和兰州地区的气流为主导的污染物输送而导致其浓度抬升,另一方面瓦里关光化学作用较弱,与美国莫纳罗亚山和Niwot岭相比,CH4的汇较弱.轨迹聚类和潜在源区分析表明,大气CH4浓度高值与来自青海西北部（尤其是格尔木地区）和瓦里关东南或东部（西宁和兰州一带）的空气团轨迹关系密切,是CH4潜在的源区;其浓度低值则对应于来自西藏西北部、青海和新疆南部地区的空气团,反映了该方向的气流相对清洁.注意到夏季来自甘肃或宁夏黄河沿岸的农业区（如水稻种植区）空气团使CH4浓度抬升明显,显示了其农业排放源.本文的研究将对准确估算CH4区域源汇强度、全面理解温室效应的尺度及预测未来全球变化具有重要意义.     

我国4个国家级本底站大气CO_2浓度变化特征

CO2是影响全球温度的主要温室气体,其浓度变化状况能反映出不同区域大气受自然和人为活动影响的程度.以中国气象局青海瓦里关、北京上甸子、浙江临安和黑龙江龙凤山4个国家级大气本底站为研究基地,每周一次进行Flask瓶采样/实验室非色散红外吸收法CO2浓度分析.根据2006年9月~2007年8月期间观测资料,并结合瓦里关长期在线观测数据处理经验,对大气CO2采样分析数据本底浓度筛选方法进行了初步探讨,并对我国4个典型区域大气CO2本底浓度特征进行了探索性分析,可以为深入了解我国典型区域温室气体浓度现状奠定基础.结果表明:观测期间瓦里关、上甸子、临安和龙凤山站大气CO2浓度水平分别为383.5,385.9,387.8和384.3ppm.瓦里关站大气CO2浓度变化较为平稳;而上甸子和临安两个区域本底站分别受到京津塘经济圈和长三角经济圈人类活动的显著影响,浓度波动较大;龙凤山站由于受到植被光合作用和人类活动的综合影响,大气CO2浓度季节变化规律最为明显.     

我国4个国家级本底站大气CO2浓度变化特征

CO2是影响全球温度的主要温室气体,其浓度变化状况能反映出不同区域大气受自然和人为活动影响的程度．以中国气象局青海瓦里关、北京上甸子、浙江临安和黑龙江龙凤山4个国家级大气本底站为研究基地,每周一次进行Flask瓶采样／实验室非色散红外吸收法CO2浓度分析．根据2006年9月～2007年8月期间观测资料,并结合瓦里关长期在线观测数据处理经验,对大气CO2采样分析数据本底浓度筛选方法进行了初步探讨,并对我国4个典型区域大气CO2本底浓度特征进行了探索性分析,可以为深入了解我国典型区域温室气体浓度现状奠定基础．结果表明：观测期间瓦里关、上甸子、临安和龙凤山站大气CO2浓度水平分别为383．5,385．9,387．8和384．3ppm．瓦里关站大气CO2浓度变化较为平稳;而上甸子和临安两个区域本底站分别受到京津塘经济圈和长三角经济圈人类活动的显著影响,浓度波动较大;龙凤山站由于受到植被光合作用和人类活动的综合影响,大气CO2浓度季节变化规律最为明显．     

北京地区一次持续重污染过程O3、NOx、CO的垂直分布分析

在2004年9月27日至10月12日期间,北京地区大气环境出现了严重污染事件,其间,使用紫外光度法O3分析仪、化学发光NO-NO2-NOx分析仪和气体相关过滤CO分析仪,在中国科学院大气物理研究所北京325 m气象与环境观测塔上进行了污染物浓度梯度观测,分别在8、120、280 m三层观测平台对大气中的O3、NOx、CO体积比浓度进行了垂直梯度的连续观测.通过分析该过程中大气污染物和相关气象因素的垂直分布数据得知,污染物浓度在280 m以内分布很不均一;较低气压控制下,24 h变温为正时,易形成由辐合、堆积造成的污染物浓度增高.通过敏感性分析计算,近地层臭氧光化学生成处于VOC敏感,是垂直梯度分布的主要因素;边界层顶存在高浓度氧化污染气团的振荡效应.     

2001～2018年瓦里全球本底站氧化亚氮浓度变化特征

对中国瓦里关站(WLG)(36°17’N, 100°54’E, 3816m asl)2001～2018年空气样品中大气N₂O摩尔分数进行了分析,得到逐年年均值、增长率和季变化特征.瓦里关站的N₂O浓度呈长期持续增长趋势,季节变化特征明显, 18年的平均年增量为(0.9±0.01)ppb a^-1(1σ)(1ppb=10^-9),接近全球平均值.平均季节变化的低值出现在6月,浓度为-(0.25±0.04)(1σ) ppb,高值出现在9月,浓度(0.13±0.07)(1σ) ppb,季节振幅为0.38ppb.季节变化主要受地面排放源、边界层高度和对-平流层传输(STE)等影响.多年增长率变化一定程度受热带平流层的准两年波动(QBO)影响.不同季节的后向轨迹聚类分析显示, N₂O主要来自中亚干旱和半干旱低排放地区的气团输送,表明瓦里关的大气N₂O浓度一定程度代表了亚洲内陆地区的背景水平.     

北京上甸子区域本底站大气CFC-11浓度在线观测

利用自组装的气相色谱系统(GC-ECD),在世界气象组织(WMO)/全球大气观测网(GAW)上甸子区域大气本底站开展CFC-11浓度在线观测.2007年4月～2008年3月期间,CFC-11浓度波动较大,非本底浓度值出现频率62%.其本底浓度中值为245.4ppt(1ppt=10-12mol/mol),10%和90%的CFC-11浓度数据百分位值分别为244.6和246.1ppt;非本底浓度中值为254.7ppt,10%和90%的CFC-11浓度数据百分位值分别为246.6和272.1ppt.夏秋季CFC-11本底浓度与非本底浓度差值较大、冬春季差值较小,主要由于夏秋季节环境温度高,储存在聚氨酯硬泡中的CFC-11更易挥发而逃逸到大气中,使CFC-11浓度水平有较明显抬升.上甸子站CFC-11各月本底浓度与北半球中高纬度爱尔兰MHD站、美国THD站和巴巴多斯RPB站接近,高于南半球澳大利亚CGO站和美属萨摩亚SMO站.四个季节CFC-11浓度高值主要在W-WSW-SW扇区,表明来自该方向气流对CFC-11浓度抬升产生正的贡献;冬春季CFC-11浓度低于夏秋季,尤其NNE-NE-ENE-E风向观测浓度与本底值接近,表明冬春季该方向气流相对清洁.     

7^Be和210^Pb观测示踪研究瓦里关山近地面O3和CO2浓度变化

根据2002年10月～2004年1月在青海瓦里关山全球大气本底站（101.898°E,36.287°N,3810ma.s.l.）近地面空气7Be,210Pb,O3和CO2的周平均浓度数据,建立这4种组分相邻周浓度差（分别以Δ7Be,Δ210Pb,ΔO3和ΔCO2表示）数据序列,以此示踪研究高层大气向下输送和陆地地表排放这两个过程各自对瓦里关山近地面O3和CO2浓度变化的影响.结果表明,与使用直接周浓度数据的示踪结果相比,浓度差的引进降低了大气气溶胶季节性湿沉降对7Be和210Pb示踪信号的干扰,较清晰地揭示了瓦里关山站近地面O3和CO2各自浓度变化的物理机制.Δ7Be与ΔO3的关系表明瓦里关山近地面O3显著地受到高层大气向下输送影响;Δ210Pb与ΔCO2关系则表明陆地地表排放对近地面CO2浓度变化有着明显的贡献.Δ210Pb与ΔO3关系也反映出地表排放在冬、夏季对瓦里关山近地面O3浓度变化不同的影响,Δ7Be和ΔCO2关系则反映了来自高层大气向下输送在夏季（冬季）是增加（减低）瓦里关山近地面CO2的浓度.根据对7Be和O3的观测,本文推算月平均平流层输送到瓦里关山近地面O3浓度在4月和6～8月为（6.0～8.0）×10-9（体积混合比,下同）,而其余月份稳定在（2～4.0）×10-9;在瓦里关山近地面O3本底浓度的构成中,平流层贡献5～7月份为20×10-9左右,而在其余月份在（12～15）×10-9,总体上相对贡献率为35%～40%.     

城市冬、夏季大气污染气、粒态复合型相关空间特征

利用2003年冬、夏季北京城市大气环境现场科学试验(BECAPEX,BeijingCityAirPollutionObservationExperiment)综合观测资料,采用点-面结合的研究途径,探讨城市建筑群“冠层”边界观测“点上”与城市区域“面上”大气动力-化学过程时空变化信息,研究观测点大气污染气、粒态的季节性相关结构与转化特征,采用“一维空间EOF”主成分分析模型,分析城市边界层复杂结构背景下气溶胶气、粒态季节变化以及污染物种间关联特征;通过粒子浓度、气体污染物种及其气象条件“主成分”综合分析,揭示城市大气污染气、粒态复杂的组合成分与结构特征的季节变化.以进一步追踪城市区域气溶胶污染面源影响特征及其源影响大气污染成分结构季节差异.研究结果表明:冬、夏季城市大气污染气、粒态时间演变NOx,CO,SO2均呈“同位相”,且与O3呈“反位相”,具有显著“非独立性”特征.总体上,夏季气体污染物CO,SO2,NOx浓度相对于冬季明显偏低,其中CO浓度减少最为明显,其次为SO2和NOx,但夏季O3浓度却高于冬季2倍以上,而冬、夏季PM2.5,PM10粒子浓度季节性差异相对不显著,这一研究结果表明PM10,PM2.5浓度变化对冬、夏季采暖期排放源差异的响应远不如NOx,SO2,CO那样明显.冬、夏季气、粒态相关特征描述出PM10,PM2.5均与NOx有显著的相关性,且此气、粒相关性较其它污染物更为显著.采用主成分分析,发现冬、夏季PM10,PM2.5粒子各污染物种主成分组合结构存在显著差异,冬季PM10,PM2.5粒子主成分结构以SO2,NOx为主,夏季PM10,PM2.5粒子主成分结构则以CO,NOx为主,冬、夏季PM10,PM2.5粒子可能存在此类“非独立”性污染物种的不同“组合”气、粒态相关结构.研究结果还揭示出气、粒态相互影响过程亦与城市边界层垂直结构有关,即城市边界层O3浓度的低值厚度层与大气垂直结构的逆温、逆湿和低空风速低值区“配置”特征相关,其描述了夏季边界层大气特征,即风、温、湿要素的非独立因子“组合”及其配置结构对不同气体污染物浓度变化的复合影响,此类边界层O3异常低值厚度结构与其它气体污染物种的“反位相”关系特征吻合.有关PM10,PM2.5粒子浓度的气象因子主成分分析亦可揭示出PM10,PM2.5浓度变化对局地气象条件“组合”特征的敏感性.     

中国北部背景区域霾天气溶胶的水溶性无机离子组分及混合状态

2011年1月16~31日在华北平原山东半岛背景地区采集大气气溶胶样品,利用离子色谱技术及透射电子显微镜技术分别获得了霾天和清洁天PM2.5中水溶性无机离子的浓度特征和单颗粒的形貌、粒径和混合状态.研究期间PM2.5平均质量浓度为(54.0±29.9)μg m?3,污染天和清洁天的质量浓度分别为(62.5±26.8)和(19.9±11.5)μg m?3,前者是后者的3倍.研究表明,水溶性无机离子占PM2.5质量浓度的61.4%,SO42?,NO3?和NH4+三种离子的质量浓度和为(19.0±11.5)μg m?3,占PM2.5水溶性无机离子的69.8%~89.4%.霾天三者质量浓度表现出不同的粒径分布特征:SO42?与NH4+呈单峰分布,峰值在0.56~1.8μm处,而NO3?粒径呈双峰分布,主峰为0.56~1.8μm,次峰为5.6~10μm.背景区域大气颗粒物主要为二次颗粒(70.9%)和含碳颗粒(13.3%),且污染天的颗粒物老化现象明显,混合程度较为复杂.结合48 h气团来源分析结果,污染天气气团主要来自长距离输送和山东半岛局地低气流的传输,其中长距离输送的污染气团在到达采样点前经过了11~19 h的近地面污染物累积过程.因此,污染地区背景点大气气溶胶颗粒虽然质量浓度和数量浓度低于污染城市点,但是颗粒物老化程度明显增加,这可能极大改变颗粒物的吸湿及光学特性,该研究结果可作为进一步研究背景点大气气溶胶气候效应的依据.     

基于GOSAT卫星观测的大气CO_2浓度与模型模拟的比较

卫星从空间对大气CO2的实时观测可以客观地获取全球和区域大气CO2浓度的变化信息;另一方面,利用全球大气输送模型的数值模式模拟得到时空连续的全球大气CO2浓度是目前科学家们定性和定量地研究大气CO2全球输送过程及时空变化规律的主要途径之一.卫星观测和模型模拟以两种不同的方式为我们提供大气CO2浓度信息,但对于这两种方式所揭示的全球以及区域大气CO2浓度特征的差异还没有一个综合的对比分析与评价.本文收集2009年6月到2010年5月的GOSAT卫星观测数据,利用GEOS-Chem模型模拟了同时期全球大气CO2浓度,对比分析两种方式揭示的大气CO2时空变化特征差异,通过比较中国陆地与同纬度美国陆地区域的差异,评价分析卫星观测和模型模拟各自的合理性和不确定性.结果指出卫星GOSAT观测反演的大气CO2浓度总体低于模型模拟2 ppm左右,与地面观测验证的结果相近.但是两者的差异在不同的区域上明显不同,在中国陆地区域显示了从0.6~5.6 ppm很大的差值变化,而在全球陆地区域为1.6~3.7 ppm、美国陆地区域为1.4~2.7 ppm.卫星GOSAT观测与模型模拟在美国陆地显示了0.81的拟合优度,高于全球陆地区域的0.67和中国区域的0.68.综合分析结果指出在中国区域卫星观测与模型模拟的不一致性高于美国和全球,其原因与卫星观测反演算法中输入参数的不整合所引起的CO2浓度反演误差以及模型模拟中驱动参数数据的准确性有关.     

夏季华北地区二次气溶胶的模拟研究

通过模式结果与观测的NOx,CO,O3,NH3,HNO3,SO2和PM2.5的对比,说明CMAQ空气质量模式能够较好地模拟华北地区污染物的变化.同时,模式结果表明河北、河南和山东地区NH3的浓度较高,平均浓度为(30～35)×10?9.模拟试验的结果表明高浓度的NH3使得二次气溶胶中硫酸盐气溶胶生成效率提高了大约30%以上,特别是在邯郸、安阳和长治交界地区其作用更显著,达到了50%.而且,NH3还会增加二次气溶胶中含氮气溶胶和铵盐成分,二者的质量浓度和与硫酸盐气溶胶相当.北京地区边界层高度在白天较高,中午平均高度为1500m.这使得SO2,NH3和HNO3可以输送到边界层上部850hPa.硫酸盐、铵盐和硝酸盐分别在边界层上部和下部形成各自的高浓度区.由于PM2.5的寿命较长,因此它们可以被输送到对流层的中层,形成深厚的气溶胶层,构成了北京地区气溶胶的穹隆.模式结果表明:如要控制华北地区夏季大气中气溶胶的浓度,除了减少SO2和NOx的排放以及一次气溶胶的排放外,降低大气中NH3的排放也是有效办法之一.     

2013年元月我国中东部地区强霾污染成因分析

2013年元月,罕见强霾污染席卷我国中东部地区,引起社会各界高度关注．中国科学院“大气灰霾追因与控制”专项组,利用其建立的“中国气溶胶观测研究网”（CARE．China）对整个强霾污染过程进行了全程追踪观测,并对其成因进行了分析研究．本次强霾污染涉及我国整个中东部地区,污染最严重的京津冀地区共计发生5次强霾污染过程,其中两次超强过程发生在9—15日和25—31日,北京PM2．5小时浓度最高值分别达到680和530嵋m-。,石家庄和天津等重要城市强霾污染状况与北京相似．天气系统弱、强冷空气活动少和极其不利于污染物扩散的局地气象条件及地理位置,是造成本次强霾污染形成的外部条件;一次排放的气态污染物向颗粒态的快速转化,是本次强霾污染“爆发性”和“持续性”的内部促发因子,特别是大气中燃油排放为主的大量NOx促发了燃煤排放气态SO2向颗粒态硫酸盐的快速转化．通过NOx/SO2协同转化途径分析,发现气态污染物在细颗粒表面的非均相反应可改变大气颗粒物的粒径及化学组分,促使颗粒物中的二次无机盐（如硫酸盐和硝酸盐等）的比例逐渐增大,导致颗粒物吸湿性显著增强,从而对强霾污染形成起到了促进作用．     

密云水库区域大气-土-水污染过程复合相关源

采用密云水库15km处WMO区域空气污染本底站——上甸子站1990~2001年降水化学资料,并结合2002~2003年现场科学试验阶段获取的大气干沉降和湿沉降资料,从大气-土-水污染过程的复合相关源角度,综合分析了大气干、湿沉降以及白河沿岸农田、矿区和城镇污染源对密云水库的水质综合影响特征.分析结果表明,该时段密云水库区域大气降水中离子以SO42?,NO3?,NH4+和Ca2+为主;密云水库湿酸沉降量夏半年(4~9月)大于冬半年(10~3月),其年际变化呈上升趋势,年平均达1038.45t,最高年份(1996)达1766.31t,最低年份(1994)为604.02t;密云水库区域大气降水pH的多年平均值为5.20,降水呈弱酸性,pH值年际变化呈下降趋势.密云水库水体不同深层的pH值均大于7.0.pH值垂直和水平空间分布呈非均一性特征,同一区域pH值随水深呈下降趋势;2002年和2003年密云水库降尘量分别为13513.08t和3577.64t,春季降尘量为全年之首,分别占其全年的61.91%和44.56%.由于大气干、湿沉降中含有多种重金属元素及有害元素,它们可能在一定程度上对库水富营养化、潜在重金属污染以及库水酸化起“加剧”作用.上述综合分析结果揭示出密云水库区域大气-土-水污染过程复合相关源特征及其多圈层相互作用效应.另外,夏季(雨季)是局地土壤污染源由于受暴雨或强降水冲刷后通过入库水系山谷坡地汇流,引起区域性大气-土-水连锁污染过程,导致水库或河流水质污染.统计分析亦发现密云水库水质污染可能与水库周边及上游局部区域降水冲刷和汇流因素相关.水库污染物浓度变化与水库上游局地区域降水量呈较显著的相关,这些相关特征揭示了水库水质污染过程大气-土-水多圈层相互作用效应.提出了水库污染复合相关源分析法观点及其追踪入库水系上游污染源空间分布技术途径.     

城市群落大气污染源影响的空间结构及尺度特征

以迅速发展的城市群落-北京及周边区域为样本, 利用2003年冬季(2月)、夏季(8月)北京城市大气环境现场科学试验(BECAPEX, Beijing City Air Pollution Observation Experiment)建筑群边界层大气污染动力-化学过程观测资料以及相关的气象要素、卫星反演气溶胶光学厚度等综合资料, 进行“点-面”空间结构动力-统计合成分析, 剖析北京大城市及周边区域大气污染影响域的空间结构及多尺度特征. 结果表明, 冬、夏季不同污染排放源对大气污染成分特征的贡献率具有显著差异, 统计模型主成分分析结果亦表明, 冬季气溶胶颗粒物成分结构以SO2和NOx影响为主; 夏季粒子成分结构则以CO, NOx影响为主. 冬、夏季北京城区不同方位测点近地层大气动力、热力结构及建筑群上边界各类污染物种均具有“同位相”变化及其“影响域”空间尺度特征. 功率谱分析发现冬、夏季颗粒物浓度和大气风场动力结构的周期谱相吻合, 冬季以长周期为主, 夏季则多为短周期, 揭示出冬、夏季大气环流季节性尺度特征对大气污染变化周期特征的影响效应. 分析城市区域热力非均匀性特征, 可发现北京地区热岛多尺度效应与高层建筑群面积非均匀扩展特征存在相关关系. 城市大气动力、热力特征空间结构中城市边界层群筑群湍流尺度特征对城市大气污染多尺度特征具有重要影响. 晴空、稳定天气条件下MODIS气溶胶变分订正分析场和污染源追踪相关合成风矢场综合分析模型均表明, 冬季北京大气污染气溶胶颗粒物的排放源可远距离追溯到北京南部周边的河北、山东及天津等地更大尺度空间范围, 气溶胶指数高值区与北京及周边地区居民户数高值区(采暖面源)空间分布存在关联. 冬、夏季空气质点后向轨迹特征呈类似上述多尺度特征, 且描述出不同季节污染源空间分布的尺度特征差异, 城区大气污染周边源轨迹路径主体来自城市近郊固定工业面源或采暖面源, 且冬季周边污染源扩散输送距离较夏季呈更远的空间尺度, 上述结论描述出城市区域大气污染源影响和大气动力结构引起的多尺度空间影响域及季节性特征. 冬季TOMS气溶胶光学厚度高值区域位于北京地区并向南延伸, 且呈南北向带状分布, 可描述出周边地形分布对区域尺度大气污染源扩散的动力影响效应. 研究分析表明: 北京周边大地形“谷地”内冬季污染程度与南部周边地区的污染排放源密切相关; 北京及周边地区冬季的气溶胶光学厚度和日照时数的“反位相”变化特征显著, 冬季云量、雾日数与气溶胶呈区域尺度相关特征, 反映了该区域尺度气溶胶影响的局地气候效应. 另外, 流域面尺度的大气干、湿沉降分布对密云水库区域尺度空间水体的影响分析亦反映了夏季水、土、气多圈层污染源影响多尺度空间结构对密云水库水质影响的可能性.     

墨西哥下加利福尼亚地震前后的C0异常

地震是地球系统复杂变化过程中的一种突变现象,具有高度的复杂性和不确定性。在大地震前后的活动断裂带常会有大量地下气体（Rn、Hg、CO2、CH4、CO、H2O、He、H2、O2等）向上逸出到大气中,引起大气中气体组分和浓度的变化。近年来随着高光谱分辨率卫星遥感技术的发展,人们逐渐开始应用具有探测大气成分的高光谱分辨率传感器对地震前后的气体地球化学异常开展新的探索研究。如郭广猛等利用MOPITT数据监测到2002年3月31日台湾Ms7．5地震前1天震中区附近的圆形CO异常区;Singh等（2010）同样用MOPITT监测到2001年Gujarat地震前大气不同高度的CO含量明显升高,震后急剧下降。这些资料都说明可以利用遥感数据获取气体地球化学异常,进行地震监测。     

麦秸焚烧对北京市空气质量影响探讨

基于MODIS卫星资料、大气流场及地面环境监测数据, 系统分析了近年来华北地区麦秸焚烧火点分布状况及影响北京的麦秸焚烧污染源区和输送路径, 探讨了周边麦秸焚烧对北京市空气质量的影响及焚烧过程前后各种污染物浓度变化规律. 结果表明: (1) 影响北京空气质量的麦秸焚烧污染物, 主要来源于华北平原冬小麦产区. 大气污染物输送路径为偏南及偏东方向, 其中以西南路径为主, 污染最严重. (2) 麦秸焚烧使北京主要大气污染物浓度迅速升高, 气态污染物中CO浓度升幅最明显、最迅速. (3) 麦秸焚烧排放大量O₃前体物, 在适宜气象条件下致使O₃浓度显著升高; NO白天由于O₃大量消耗, 浓度不高, 但夜间随O₃浓度的降低其浓度显著升高. (4) 麦秸焚烧排放的颗粒物中, 细颗粒浓度升幅最大, 输送最快. (5) 麦秸焚烧对不同大气污染物的浓度贡献差异明显, 可用PM10/SO₂, CO/SO₂等比值反映麦秸焚烧污染强弱; 麦收季节当两比值都明显增大时, 配合源区分析, 可判定是否受麦秸焚烧影响, 并依此定量分析麦秸焚烧对北京市大气污染的贡献. (6) 麦秸焚烧污染有明显区域分布特征, 距离北京较近的城市天津与北京所受影响有很好的相关性. 麦秸焚烧活动的无序性使该类污染变化存在明显的随机性; 同一区域麦秸焚烧活动时间相对集中, 往往形成严重大气污染事件.     

磁暴期间热层大气密度变化

基于CHAMP卫星资料,分析了2002—2008年267个磁暴期间400km高度大气密度变化对季节、地方时与区域的依赖以及时延的统计学特征,得到暴时大气密度变化的一些新特点,主要结论如下:1)两半球大气密度绝对变化(δρa)结果在不同强度磁暴、不同地方时不同.受较强的焦耳加热和背景中性风共同作用,在北半球夏季,中等磁暴过程中夜侧和大磁暴中,夏半球的δρa强于冬半球;由于夏季半球盛行风环流造成的扰动传播速度快,北半球夏季日侧30°附近大气,北(夏)半球到达峰值的时间早于南(冬)半球.而可能受半球不对称背景磁场强度所导致的热层能量输送率影响,北半球夏季强磁暴和中磁暴个例的日侧,南半球δρa强于北半球;春秋季个例中日侧30°附近大气,北半球先于南半球1~2h达到峰值.2)受叠加在背景环流上的暴时经向环流影响,春秋季暴时赤道大气密度达到峰值的时间最短,日/夜侧大气分别在Dstmin后1h和2h达到峰值.至点附近夜侧赤道大气达到峰值时间一致,为Dstmin后3h;不同季节日侧结果不同,在北半球冬季时赤道地区经过更长的时间达到峰值.3)日侧赤道峰值时间距离高纬度峰值时间不受季节影响,为3h左右.在春秋季和北半球冬季夜侧,赤道大气密度先于高纬度达到峰值,且不同纬度大气密度的峰值几乎无差别,表明此时低纬度存在其他加热源起着重要作用.     

上海-南极洋面大气N2O的δ^15N与δ^18O时空变化特征

在中国第22次南极科学考察期间,采用Tedlar气袋采集了“雪龙号”考察船航线上洋面大气样品以及东南极米洛半岛近地面大气样品（采样时间分别为地方时上午10：00和夜间22：00）,在室内通过带有全自动预GC浓缩接口（PreCon）的Thermo Finnigan MAT-253同位素质谱仪,对这些大气样品中N20的同位素组成进行了高精度地测量;并分析了其δ^15N与δ^18O空间变化规律．上海-南极洋面大气N2O的δ^15N与δ^18O平均分别为（7．21±0．50）‰和（44．52±0．52）‰．由30°N往南极随着纬度的变化,δ^15N（6．05‰～7．88‰）呈线性增加趋势,增加率为0．01‰/纬度,δ^18O（43．05‰～48．78‰）则呈现较大的波动;且δ^15N气温、N2O浓度呈负相关,而与δ^18O呈弱的正相关．东南极米洛半岛近地面大气N2O的δ^15N与δ^18O夏季变化趋势相一致,且二者呈显著正相关,而与N2O浓度呈显著负相关;不同地点大气N2O的δ^15N与δ^18O平均分别为（7．46±0.39）％。和（44．6±0．45）‰,略高于洋面大气N2O的δ^15N与δ^18O;而显著高于北半球低纬度大气N2O的δ^15N与δ^18O值．分析讨论了引起地面大气N2O的δ^15N与δ^18O空间变化的主导因素．提供了全球大区域洋面大气N2O的同位素资料,有助于定量评估全球与区域大气N2O的净收支．     

天津近海大气中CH_4,N_2O和CO_2季节变化分析

为研究渤海天津近海海域温室气体污染状况,分别于2006年8月、12月和2007年4月、11月在渤海天津近海对CH4,N2O和CO2三种主要温室气体进行了观测,并采用后轨迹模型对其来源进行了分析,得到结果认为采样期间区域大气受到天津沿海地区影响较大,表现出城市温室气体分布特征,同时可能受到海洋自身的影响.样品分析结果发现渤海天津近海大气中CH4浓度最大值出现在夏季为2.61μL/L,最小值在冬季为1.87μL/L.N2O的浓度范围为319.33～347.67nL/L,且各点位浓度值的分布为冬季>秋季>夏季>春季.CO2浓度的变化范围是375.4～648.4μL/L,采暖期高出非采暖期.渤海天津近海海域3种主要温室气体的浓度都已超过2005年全球平均本底浓度,应引起足够重视.三者在一定程度上受共同的源影响,尤其是CO2和N2O,自相关性显著且与气象因子的相关性一致.     

2013年1月我国中东部强霾污染的数值模拟和防控对策

利用自主研制的嵌套网格空气质量数值预报模式（NAQPMS）模拟研究2013年1月我国中东部的持续强灰霾天气,初步评估灰霾天气下大气细颗粒物（PM2.5）时空分布特征、传输规律和防控力度．结果表明：这一模式能够合理反映灰霾天气下中东部PM2．5,的时空分布特征和演变规律．发现静稳天气京津冀地区仍旧存在显著的区域输送,并直接造成京津冀地区PM2．5浓度的累积,来自区域外的跨城市群输送对京津冀PM2．5浓度贡献为20％-35％,区域内输送的贡献为26％-35％,两者之和与局地污染源贡献相当．针对这次强霾的控制试验表明,当京津冀周边区域省份污染源不控制,河北、天津和北京的污染物排放需要消减90％,90％和60％以上才能实现京津冀区域PM2．5达标（二级标准）,表明京津冀灰霾污染防控不仅需要重视区域内的联防联控,同时也需要其他城市群的协同控制．气象一大气污染双向反馈机制对强霾的形成也有非常重要影响,可使京津冀部分地区细颗粒物月均浓度增加30％,忽视这种耦合作用会导致模式对重污染期间污染物浓度的低估．