基于飞机观测的四川盆地初夏云下气溶胶特征

利用2009年6月23日夏延飞机搭载的云粒子测量系统(PMS)对四川盆地上空云和气溶胶的2次观测试验资料和MODIS光学厚度产品及云和辐射资料(CERES SYN1deg-3Hour Ed3A),结合HYSPLIT模式模拟的气团后向轨迹和前向轨迹,分析四川盆地云下气溶胶数浓度垂直分布、谱分布和来源特征。结果表明:飞机观测的四川盆地大气气溶胶数浓度量级为108~109m~(-3),与河北省、北京及周边城市飞机观测的气溶胶数浓度量级相同,污染较重。远距离输送对四川盆地气溶胶贡献小,说明气溶胶主要受盆地区域内污染物影响,同时气溶胶生成后主要在盆地区域内聚集,使得区域内空气污染居高不下。初夏阴天天气条件下,四川盆地的大气气溶胶主要分布在2 800 m以下,气溶胶粒子数浓度越靠近地面越大,且云下气溶胶粒子较多是积聚模态,粒子Angstr9m波长指数介于1.2~1.4之间,城市-工业气溶胶的特征明显。     

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。     

黄山大气气溶胶浓度和尺宽谱分布特征

1988年9月与1989年5月,我们用DL-8318型多道光学粒子计数器在黄山光明顶气象站进行了大气气溶胶的观测。初步得出:黄山大气气溶胶粒子浓度较低,其谱分布模式符合Junge提出的幂指数律谱分布函数,平均相对误差为19%,相关系数为0.99。     

生物质燃烧输送对青藏高原气溶胶光学辐射特性的影响研究

利用青藏高原拉萨(Lhasa)和珠峰(QOMS_CAS)站点地基CE 318太阳光度计观测数据，研究了2012年4月2日至4月5日一次生物质燃烧输送对青藏高原气溶胶光学和辐射特性的影响；并结合卫星遥感产品以及后向轨迹模式分析了本次生物质燃烧输送的可能来源。结果表明：本次气溶胶污染期间Lhasa和QOMS_CAS站点的主要气溶胶类型变为生物质燃烧气溶胶，气溶胶粒子的消光性增大(气溶胶光学厚度(AOD)增大，Lhasa和QOMS_CAS站点AOD最大值分别为0.4和0.29)，尺度减小(消光波长指数(EAE)>1.5)，吸收性增大(吸收波长指数(AAE)>1.3)，细模态粒子体积浓度增大，而细模态粒子峰值半径减小。气溶胶辐射强迫表明此次输送过程使得Lhasa和QOMS_CAS站点的气溶胶对大气顶和地表的降温作用增强，对大气的增温作用也增强。生物质燃烧输送的可能来源为南亚的印度东北部，尼泊尔与不丹地区。     

黄山大气气溶胶微观特性的观测研究

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。     

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。     

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。     

北京采暖期间和采暖期前大气气溶胶物理特性的对比研究

1981年10月21日至11月3日(采暖期前),11月24日至12月3日(采暖期间),我们在北京香山植物园和北郊大气物理研究所气象塔,用光学粒子计数器进行了近地面层犬气气溶胶浓度与尺度谱分布的观测,结果表明,北京冬季采暖期间由燃煤产生的烟尘污染与天气条件密切相关。在晴空天气条件下,烟尘污染并不严重;而在阴天或多云天气条件下,烟尘污染是相当严重的,气溶胶瞬时浓度可高达1600个/cm~3。通过对尺度谱分布的分析,发现采暖期间主要增加的是小粒子(r<1μm)。 通过谱模式的比较指出,在烟尘污染严重的冬季,我们     

延吉市春季一次霾污染过程特征及成因分析

利用ERA-interim再分析资料、空气质量监测数据及常规气象观测数据,结合HYSPLIT后向轨迹模式对2019年3月18—20日延吉市出现的一次连续3d霾污染天气进行分析.结果表明:此次严重空气污染期间,低层受槽前西南暖湿气流影响,地面处于均压场控制下,低层950hPa存在明显逆温,利于污染天气的出现和发展.日最高气温较高,加速了大气光化学反应,利于细颗粒污染物的聚集.近地面平均风速大都在3m/s以下,大气污染物水平输送效率降低,导致大气污染物持续堆积.此次霾污染天气污染物主要通过外来污染源传输,污染物来源主要为华东沿海和辽宁地区,各高度气团整体受西南气流控制,经华东沿海、辽宁省,输送至延吉市.     

北京地区一次重污染天气气溶胶分布与传输特征研究

针对北京地区2004年10月26～31日的一次典型重污染天气个例,分析了此次污染过程产生的天气背景和污染物对近地层接收太阳总辐射的削减作用,同时应用MODIS卫星遥感气溶胶产品和地面风场的分布分析了大气污染物的分布和输送特征。结果表明,此次污染过程与大尺度的天气背景有密切关系,地面气压减小和偏南气流导致了此次污染过程;通过比较中国科学院大气物理研究所325m铁塔观测到的2m和280m高度处太阳总辐射可知,在空气质量较好天气,地面以上2～280m大气能够减少太阳总辐射的15%;而在重污染天气时,地面以上2～280m大气能够使太阳总辐射减少20%以上,低层大气显著地影响城市区域下垫面和大气之间的辐射交换;分析MODIS气溶胶分布和地面风场可知,此次污染过程可能是局地污染物积累和外界污染输送造成的。     

珠江三角洲区域大气输送和扩散的季节特征

根据1985—2004年NCEP/NCAR再分析资料,采用HYSPLIT扩散模式和虚拟源方法,模拟分析了珠江三角洲大气污染物的空间和时间分布状况,初步讨论了珠江三角洲大气输送和扩散的季节特征,及其长期变化趋势。结果表明:珠江三角洲大气的输送和扩散有明显的季节变化特征,春、夏季大气污染物汇聚区位于珠江三角洲的西北侧,秋、冬季位于偏西侧;春、夏季的汇聚区明显强于秋、冬季。春、夏季大气分别向珠江三角洲西北和偏北方向的山区输送和扩散,而秋、冬季则沿着较为平坦的粤西海岸,向西南偏西方向输送和扩散。秋、冬季大气污染物的滞留时间明显比春、夏季短。1985—2004年大气输送和扩散能力存在年际差异,其中以2004年的输送和扩散能力最弱、1996年最强。     

北京秋季一次重污染过程的成因分析

近年来,北京的大气环境问题日益受到关注。以2002年10月8—13日北京地区一次重污染过程为例,采用中国气象局的MICAPS系统和美国的HYSPLT模式,分别从污染过程产生的天气条件、污染物输送轨迹等方面分析研究此次空气污染的形成原因。结果表明：造成此次重污染过程的不利因素主要包括三个方面,一是较强的海平面高压、均压场控制导致北京地区垂直大气层结稳定,不利于污染物垂直扩散;二是北京地区三面环山,导致近地面为弱的偏南气流控制,不利于污染物水平扩散;三是近地面弱的偏南气流从江苏、山东、河北、天津等地携带了大量的污染物向北京地区输送。     

湖北2015年冬季PM2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征分析

PM_2.5污染仍然是湖北省冬季大气污染的首要污染类型,且具有明显区域传输特征,重污染过程的空气污染气象条件有别于华北地区,值得关注。采用WRF/Chem不同排放情景下的模拟结果,并结合观测分析,研究了2015年12月—2016年1月湖北省PM_2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征,从大尺度输送条件和局地边界层动力作用分析了外来污染物水平传输、悬浮聚集和向下传输的过程,并解释了该地区观测到的午后PM_2.5浓度特殊峰值的气象成因。结果表明,湖北重污染爆发以区域传输为主,地面观测PM_2.5极值对应10 m风速可达8—10 m/s,边界层0—1 km为较强偏北风输送,污染传输通量极值位于400 m高度附近,为重要传输通道,低空无明显逆温,重污染过程具有“非静稳”边界层气象特征。重污染形成的大尺度输送条件为,长江中下游及北部地区偏北风异常偏强,南部地区风速减缓,使污染物在中游平原堆积,鄂北边界风速越大,越有利污染输送增长。传输性污染主要来自偏北和东北方向的污染源输送,潜在源区贡献主要为途经偏北通道上的豫中、南阳盆地和关中地区,以及途经东北通道上的鲁、皖、苏等部分地区。PM_2.5浓度日变化双峰结构的天气成因不同,21—24时（北京时）峰值为静稳性污染,11—14时峰值为传输性污染。污染输送受大气边界层高度影响,日出前大气边界层高度较低,层结稳定并伴有上升运行,使得低空外来输送悬浮聚集在400 m高度附近;日出后随大气边界层高度升高,静稳层结被破坏,在干沉降作用下高浓度PM_2.5开始向下传输,并在午后地面形成峰值。      

南京北郊污染物来源及跨区域输送过程研究

利用全国空气质量指数(Air Quality Index,AQI)、PM_(2.5)地面观测数据、全球数据同化系统GDAS数据和FNL再分析气象资料,研究了2015/2016年冬季南京北郊空气质量变化特征以及环境输送条件和污染物源区。结果表明:以AQI为代表的冬季江淮地区污染程度存在3种典型的污染物跨区域输送路径—西北路径、北方路径和西南路径。西北路径通常发生在蒙古高压较强,且处于平均位置时刻,南京北郊上空有冷平流,不利于污染物扩散;北方路径对应蒙古高压弱,东北附近为弱高压控制,偏北气流将污染物带至南京北郊,如跨海洋,则污染减弱;西南路径对应南京北郊为边界层内反气旋式环流中心,下沉气流十分不利于污染物扩散。影响南京北郊污染的潜在源区主要分布在河北南部、山东西部、河南南部、安徽东部和湖北西部。河北省是重要的污染源区,河北南部和山东西部污染物通过北方路径输送至南京北郊,因此北方路径虽发生污染概率少于其他两种,却是形成南京北郊严重污染的重要路径。河南南部污染物通过西北路径输送。安徽和湖北污染物通过西南路径输送。定量分析表明,平流输送是南京北郊重度污染的重要原因,近地层风速对AQI的平流输送占AQI变化的贡献率超过70%,甚至可达85%。     

深对流云对不同高度示踪气体层垂直输送的数值模拟研究

采用考虑化学气体传输过程的云模式模拟了2014年7月30日发生在安徽滁州境内一次深对流过程,研究深对流活动对不同高度示踪气体的输送及再分布作用。结果表明,在积云发展阶段,强上升气流使得云内源层示踪气体有效地向上输送,对流层中部强的夹卷过程及水平入流使得云外气体入云输送至主要对流区,并在垂直气流的作用下进一步影响各层示踪气体的分布。各层示踪气体均可向上输送至对流层上部,其中对流层中部示踪气体（2.1~4.5 km、4.5~7.5 km和7.5~10.8 km）的向上输送作用与近地层示踪气体（0~2.1 km）的贡献相当。例如,输送到11~13 km的示踪气体有4.9%来自近地层,6.3%来自2.1~7.5 km。此外,近地层示踪气体可在深对流的水平输送下向云侧边界扩散,将局地污染输送到云外周边地区。源层高度位于2.1~4.5 km的示踪气体可下沉输送至近地层,形成新的局地污染。随着源层高度的抬升,示踪气体向下输送作用减弱,其中对流层上层示踪物（10.8~15 km）无法输送到6 km以下。     

达州市2016年元旦期间持续重污染天气气象条件分析

利用空气质量监测资料、高空和地面气象观测资料、NCEP再分析资料,对达州市2016年元旦节期间重污染天气过程特征及气象条件进行分析。结果表明:达州市此次重污染天气过程为长时间无冷空气活动,无降雨,大气污染物不断积聚形成。AQI日变化受污染源排放情况影响更大,早上低,白天逐渐增加,天黑后达到峰值。大气污染物的积累一般发生大气稳定度为中性或以上。AQI与08时和17时混合层厚度负相关,但日平均混合层厚度与AQI没有通过相关性检验。重污染时近地面有逆温层且逆温层较厚。AQI与逐日最高气温、日平均风速和日最大风速正相关,降雨对大气污染物稀释作用明显,特别是降雨持续时间长,雨量大效果更为显著。AQI逐时变化与温度正相关,与风速负相关。      

肇庆市PM2.5重污染天气形势及冬季典型污染过程输送特征研究

为了揭示肇庆市颗粒物重污染过程的发生与发展规律,利用2013—2014年PM_2.5监测数据,分析该区域两年间的空气质量整体变化情况以及PM_2.5污染过程的季节变化规律,统计两年间所有颗粒物重污染过程,并根据污染过程的天气形势展开分析,运用空气质量数值模型（WRF-Chem）对冬季一次典型重污染过程进行模拟研究。结果表明,肇庆2013—2014年共发生27次PM_2.5重污染过程且主要出现在秋冬季,结合气象场的分布特征,总结出四种诱发重污染过程发生的天气形势,分别是高压出海型（48%）、热带低压型（22%）、锋面影响型（19%）及冷高压控制型（11%）。在四种天气形势的影响下,肇庆整体风向以东南风和南风为主,大气处于静稳状态,导致污染物的积累并诱发重污染过程。WRF-Chem模拟结果进一步发现,不利气象条件及本地排放源是造成肇庆冬季重污染过程发生的主要原因。结合四维通量模型对肇庆边界污染物输送情况进行定量分析后发现,肇庆PM_2.5以输出为主,其中硝酸盐与氨盐的输出通量较大。此外,模型还揭示了肇庆境内的主要污染物输送通道呈东南-西北走向,外地输入的污染物也通过此通道影响肇庆的空气质量      

西安市环境空气质量变化特征及其与气象条件的关系

采用2002-2011年大气污染物的现状监测资料以及同期气象观测资料,分析西安市空气污染的时空分布特征及其与气象条件的关系,并探讨了空气质量为优及轻微污染以上的天气事件对应的高空典型环流形势,研究污染成因及污染物传输规律。结果表明：西安市污染较为严重的污染物为PM₁₀,较大浓度值出现在冬季采暖期,雨水能够对污染物起到有效的湿清除作用,且空气质量状况具有明显的延续性,天气系统具有延续性是造成空气质量的延续性的可能原因;逆温的存在、最大混合层高度的降低造成大气层结稳定,风速较小,阻碍空气的对流运动,使污染物在垂直方向上的扩散能力很弱,不利于污染物扩散,易造成环境空气质量下降引起空气污染的发生。     

四川盆地一次当地排放和沙尘输送双重影响的区域空气重污染过程研究

针对四川盆地大气污染及其成因的特殊性,本文使用四川盆地18个城市的大气污染监测和气象观测数据以及NCEP1°×1再分析资料,对2017年12月19日～2018年1月3日四川盆地由当地过量排放和外来沙尘输送双重影响的区域性大气污染过程进行分析。结果表明：2017年12月19～28日四川盆地环流场配置不利大气污染物扩散,垂直温度层结稳定,在当地污染源持续排放下污染物浓度缓慢上升,此阶段为静稳型大气污染。之后29日冷空气过程打破前期不利污染物扩散的环流场及垂直温度层结,导致气态污染物下降明显,但伴随冷空气活动的外来沙尘使PM10浓度迅速增大,使四川盆地部分城市出现沙尘型重污染;特别是广元地区受沙尘直接影响最严重,PM10浓度是原来的4.5倍;成都市虽没有通过沙尘天气的表观判断,但对颗粒物离子浓度和化学组分都有显著影响;因此,当时PM10和CO浓度24h比值变化受沙尘输送和天气条件共同影响,在不同时段和地区都存在明显差异,初步揭示出由静稳型大气污染向沙尘型污染转换阶段的内在变化特征,具有重要科学价值。     

淄博市污染气象特征与大气环境容量

利用淄博市环境监测站2002-2004年间的主要大气污染物浓度和同期气象资料,综合分析了淄博市大气环境污染状况及演变特征,用A-P值法对大气环境容量进行测算.结果表明该市主要污染物为可吸入颗粒物(PM10)和二氧化硫(SO2),其实际排放量均高于理想大气环境容量.此外,引入美国NOAA后向轨迹模式(HYSPLIT4),分析了影响淄博市强污染天气的外来气团,确认它们是源于东北地区和内蒙古东部的偏北气流,以及蒙古国中部的偏西气流.这些结果为今后制定城市发展规划,控制和防治大气污染提供了科学依据.