2020年上半年“COVID-19”疫情期间气象条件变化对四川盆地城市污染物质量浓度影响初步分析

大气污染物质量浓度变化主要受气象条件和人为排放变化所控制。2020年上半年在“新冠”疫情影响背景条件下,四川盆地的六项主要污染物质量浓度较往年有不同程度的变化,为了区分这些变化受气象条件和人为排放变化各自的影响程度,开展了气象条件变化对四川盆地污染物质量浓度影响的初步分析。分析结果表明:2020年1～6月整体空气质量优于2019年同期。主要影响污染物浓度的气象参数中,成都平原、川东北地区平均风速与往年相当,川南地区平均风速低于往年。从2020年3月开始,盆地各个城市的总降水量明显偏少,其中5月降水偏少情况最为严重,对应的相对湿度在5月同比较低。平均温度2020年高于2019年,尤其是5、6月平均温度较往年偏高大约4～5°C。月日照总时长从3、4月开始明显长于往年。用固定污染源,改变初始气象条件的方法进行数值模拟结果表明,PM2.5和PM10相似,1、2月模拟结果低于2019年,3、4月高于往年,5、6月同比偏低,主要偏差区域在川南城市群。SO₂ 在1、2月气象条件有利于扩散,3月川东北不利扩散,其余月份差距不明显。NO₂在2月气象条件较为不利,CO不利的月份为4月。4月气象条件有利于臭氧扩散,而5、6月盆地气象条件对O₃污染过程起了较强的推动作用。定量分析各个城市污染物浓度贡献率表明,受疫情影响,除臭氧外的颗粒物和气体污染物在1~4月人为排放贡献为负,5、6月由于全面复工复产,导致盆地的污染物浓度也有所上升,人为排放贡献率也大幅增加。O₃由于人为排放增加与不利气象条件叠加,导致盆地O₃污染情况较为严重。     

重庆市主城区雾霾天气过程的污染特征分析

利用重庆主城区沙坪坝站2002~2014年逐日气象观测资料和2009~2011年10月至翌年3月逐时气象观测及污染监测资料,对雾霾天气过程中SO₂、NO₂和PM10污染物浓度变化及与气温、风和降水等地面气象要素的关系进行分析。结果表明:2009~2011年重庆主城区共出现Ⅰ级至Ⅳ级不同强度的雾霾天气过程共27次,雾霾天气过程中SO₂浓度变化为单峰型,峰值出现在中午,白天浓度大于夜间;NO₂浓度变化为双峰型,主峰值出现在晚上20时,次峰值出现在中午12时;PM10的日变化幅度较SO₂和NO₂变幅小,呈双峰双谷型;污染物浓度与气温、相对湿度的相关性比较好,静风条件有利于污染物积累,降水对污染物有较明显的清除作用。      

北京地区供暖季两次重污染过程气象条件对比

为对比分析北京地区供暖季期间两次重污染过程的影响因素,利用气象常规和非常规资料、环保监测站观测资料分析了2016年11月2—5日（以下简称“2016年过程”）和2018年3月11—14日（以下简称“2018年过程”）两次重污染过程的气象条件。结果表明：2018年过程与2016年过程天气尺度高低层天气影响系统类似,地面平均风速均为1.5 m·s-1,大气水平扩散条件基本相似,边界层风场的分布及风速大小基本一致,但2018年过程低层暖气团影响高度达2 km以上且逆温强度很大,大气垂直扩散条件更不利于污染物的扩散;2018年过程PM2.5浓度较2016年过程污染最重单站峰值浓度偏低30.2%,全市平均浓度也较其略低,且未出现爆发性增长阶段,浓度积累增长平缓;2016年过程一氧化碳（CO）出现爆发性增长,4 h浓度上升接近1 000 μg·m-3,峰值浓度为3 179 μg·m-3,黑碳（BC）浓度持续较高且峰值浓度为19 939 ng·m-3;2018年过程期间CO峰值浓度较2016年过程下降24.6%,且未出现爆发性增长阶段,BC有一定日变化特征,峰值浓度为4 228 ng·m-3,远远低于2016年过程。两次重污染过程发生在基本相似的气象条件下,2018年的垂直扩散能力更为不利,但从细颗粒物和一次排放污染物对比来看,2018年过程多种污染物浓度显著下降、平均浓度明显降低,这与人为减排限排等因素密切相关。     

天津城区秋季PM2.5质量浓度垂直分布特征研究

为研究天津大气颗粒物的污染水平和时空分布特征,利用天津大气边界层观测铁塔(255m),分别在40m、120m、220m处设立监测点,通过监测到的PM2.5的质量浓度,结合PM10、能见度等资料来分析污染物的时空分布规律和分布特征.结果表明,天津城区PM2.5污染水平相当严重,日均质量浓度远高于美国1997年制定的65μg*m-3的排放标准.混合层厚度和稳定度的变化对PM2.5浓度变化有一定的影响,随混合层厚度的变化,不同高度PM2.5质量浓度值有所不同.23时至11时,120m浓度明显高于其它各层,11-18时,由于大气扩散能力的增强,三层污染物质量浓度开始下降,而到了18-23时,低层污染物浓度较高,各层浓度总体趋势为120m＞40m＞220m.PM2.5质量浓度的日变化与稳定度的变化较一致.气象条件和早晚出行高峰期的影响导致PM2.5的质量浓度出现峰值.PM10与PM2.5的总体变化趋势基本一致,说明污染物来源基本相同.能见度水平和细粒子污染水平呈现较好的负相关,细粒子质量浓度的高低是决定能见度好坏的主要因子.降水过程是颗粒物从大气中清除的重要机制.     

春节期间北京地区交通出行规律对热岛效应和大气污染的影响

利用北京地区2006—2015年春节及其前后三周的城区、郊区站数据分析了早晚高峰期出行活动对城市热岛效应、NO_x浓度、PM_2.5浓度的影响。结果表明人口、交通、社会活动的密集程度的确会对城市热岛效应和大气污染物浓度造成一定的影响:(1)第-3、-2、+2、+3周(以下称"BG时段")与春节周(以下称"CNY时段")间的城市热岛效应差异在早高峰期间平均为0.30℃,在晚高峰期间平均为0.43℃,在其他时段平均为0.26℃,晚高峰对城市热岛效应的影响更明显;(2)BG时段与CNY时段城、郊NO_x浓度差的最大差异出现在08时,为54.95μg/L。在早高峰期间为48.55μg/L,晚高峰期间为23.44μg/L。城市晚高峰出行活动对NO_x浓度城、郊差异的贡献量随着夜间的不利扩散条件而延迟出现峰值,城市早高峰出行对NO_x浓度城、郊差异的增大作用更为突出;(3)城郊PM_2.5浓度BG时段高于CNY时段的时间出现在05—19时,早高峰期间平均差值为12.82μg/m³,晚高峰期间平均差值为8.22μg/m³。考虑到汽车尾气中的超细粒子和污染气体需要在空气中进行化学反应或者吸湿增长才能变成PM_2.5,因此PM_2.5浓度的变化情况并不完全对应于早晚高峰出行的时间,而是有所延迟。     

京津冀地区一次雾霾过程的污染分布及来源分析

利用气象与化学模块在线耦合的模式WRF-Chem V3. 5(Weather Research and Forecasting Model coupled to Chemistry Version 3. 5)对2016年11月3-6日的一次京津冀污染过程展开了数值模拟,设计进行了包含人为排放源的实验,运用有效的模拟结果对过程进行分析。结果表明:大气稳定度指数能有效量化反映污染过程中的大气稳定状况,且K指数和TT指数相较其他两种指数的指示效果更为准确,是讨论雾霾发生发展原因的有力依据。本次污染高值中心有三个,分别为北京天津一带、河北东北部以及河北南部。PM_(2. 5)、PM_(10)以及SO_2污染物水平分布有明显日变化特征,CO和NO_2则变化不明显,污染从3日开始发展至6日结束,除NO_2外各项污染物都明显受到冷空气的影响,在6日浓度骤降。北京和天津地区的污染是主要来源于河北南部的工业和交通排放的外源型污染,而河北东北部和河北南部的污染则是主要受本地排放影响的内源型污染。污染物主要化学成分为CO,污染物颗粒PM_(2. 5)和PM_(10)量级相当且浓度差别不大,均对本次污染有较大贡献。     

春节期间北京地区交通出行对城市热岛和大气污染的影响

利用北京地区2006—2015年春节及其前后三周的城区、郊区站数据分析了早晚高峰期出行活动对城市热岛效应、NO_x浓度、PM_(2.5)浓度的影响。结果表明人口、交通、社会活动的密集程度的确会对城市热岛效应和大气污染物浓度造成一定的影响:(1)第-3、-2、+2、+3周(以下称"BG时段")与春节周(以下称"CNY时段")间的城市热岛效应差异在早高峰期间平均为0.30℃,在晚高峰期间平均为0.43℃,在其他时段平均为0.26℃,晚高峰对城市热岛效应的影响更明显;(2)BG时段与CNY时段城、郊NO_x浓度差的最大差异出现在08时,为54.95μg/L。在早高峰期间为48.55μg/L,晚高峰期间为23.44μg/L。城市晚高峰出行活动对NO_x浓度城、郊差异的贡献量随着夜间的不利扩散条件而延迟出现峰值,城市早高峰出行对NO_x浓度城、郊差异的增大作用更为突出;(3)城郊PM_(2.5)浓度BG时段高于CNY时段的时间出现在05—19时,早高峰期间平均差值为12.82μg/m~3,晚高峰期间平均差值为8.22μg/m~3。考虑到汽车尾气中的超细粒子和污染气体需要在空气中进行化学反应或者吸湿增长才能变成PM_(2.5),因此PM_(2.5)浓度的变化情况并不完全对应于早晚高峰出行的时间,而是有所延迟。     

人为大气污染物对一次冬季浓雾形成发展的影响研究

基于WRF/Chem模式和雾的观测资料,开展了包含和不包含人为污染排放源两种大气背景条件下的数值模拟对比试验,在此基础上探讨了人为污染物对2009年12月1日发生在我国华北和华东地区的一次浓雾天气过程的影响机理.结果表明,在考虑污染排放源时,模式模拟的雾的空间分布和强度变化与卫星、能见度仪和微波辐射计的观测更为接近.污...     

2016年12月青岛一次持续重污染天气的观测分析与数值模拟

选取2016年12月17—22日青岛一次典型重污染天气,利用大气污染物监测结果、地面气象要素观测资料和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）ERA5再分析数据对此次过程中大气污染物及气象场的变化特征进行分析。观测分析表明此次污染过程持续时间长达5 d以上,其中19—21日为重污染天气（PM 2.5 日均质量浓度ρ>150 μg·m-3）。根据气象场和PM2.5质量浓度变化特征,此次污染过程可分为3个阶段：17日02时—19日08时为青岛污染物累积阶段,研究区受西南风控制,PM2.5质量浓度逐渐上升,700 hPa等压面上高空槽的维持及槽前持续的南风、西南风有利于污染物累积,同时近地面相对湿度增加,是此次持续性重污染天气形成的重要条件;19日09时—20日20时为青岛污染维持加剧阶段,相对湿度大、风速很小,污染物扩散条件差,PM2.5质量浓度最高;20日21时—22日08时为青岛污染消散阶段,青岛对流层中下层及地面风速均增大并产生弱降水,有利于污染物扩散稀释和湿清除,PM2.5质量浓度逐渐降低。WRF-Chem数值模式能够较好地模拟出主要气象要素和青岛PM2.5 质量浓度的变化特征,模拟结果表明山东省内污染物排放贡献了青岛PM2.5的49.5%;污染物跨省输送对此次污染事件也有重要贡献,其中来自研究区以南的安徽和江苏的排放对青岛PM2.5的贡献率可达25.5%。     

乌鲁木齐冬季黑碳气溶胶污染特征初步研究

利用2010年2月乌鲁木齐大气成分观测站黒碳仪观测数据,结合散射系数及常规观测资料,对乌鲁木齐冬季黑碳气溶胶浓度变化特征进行了分析,并通过气流后向轨迹进行了来源分析。结果表明：(1)观测期间BC质量浓度日平均值为12707±4673 ng.m-3,浓度变化范围为4916~22997 ng.m-3,散射系数日均值为1086±561Mm-1,变化范围为350~2232 Mm-1。BC质量浓度和散射系数日均值变化趋势基本一致;(2)BC质量浓度日变化具有明显的峰值和谷值,峰值分别出现在9~11时和20~22时,谷值分别出现在4~6时和16~18时,散射系数与BC质量浓度日变化趋势基本一致,相对其有一定的滞后。春节期间燃放烟花爆竹对空气污染物浓度上升有明显作用,显著影响BC质量浓度日变化规律;(3)乌鲁木齐冬季大气层结稳定,污染物不易扩散,风速和降水对黑碳气溶胶浓度具有明显的稀释作用。在乌鲁木齐特殊的地形和气象条件下,本地源排放与来自周边城市群污染物输送的叠加使得污染更加严重。     

南京一次暴雪过程大气污染特征分析

利用气象和环境监测资料分析2013年2月19日南京一次短时强降雪过程对各类污染源及污染物浓度的影响,并利用Pearson相关分析法分析不同污染物之间及污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明：此次南京暴雪对面源影响最大,扬尘排放量几乎为零,流动源主要受机动车早晚高峰变化影响,工业点源受影响不大。此次暴雪过程后,南京空气质量达到优级,2013年2月19日AQI指数比18日与20日均下降35%,SO₂日变化仍呈单峰型,颗粒物及NO2日变化则未呈现早晚双峰变化。PM_2.5与PM₁₀、SO₂、NO₂、CO呈显著正相关,相关系数分别为0.979、0.663、0.837和0.875,说明污染物来源具有一定的同源性。污染物浓度与风速、相对湿度呈显著负相关,与温度、大气压强呈显著正相关。     

基于梯度观测小时数据的南岳山降水日变化特征

利用南岳山南坡不同海拔高度上的3个气象观测站2015年9月1日-2018年8月31日逐时降水资料,分析了南岳山降水日演变特征。结果表明:从山底到山顶总降水量逐渐增加,存在3个降水峰值时段,分别在清晨、午后和傍晚,清晨雨量峰值主要由该时段降水频次较高所致,午后与傍晚雨量峰值主要与该时段降水强度较大有关,山顶高山站与山底站降水量差异主要体现在午后与傍晚时段;小时最大降水量主要出现在午后至傍晚,山底站短时强降水出现时段较分散,山腰和山顶高山站短时强降水主要集中在午后至傍晚时段;持续时间小于等于6 h的短持续降水频次多于持续时间大于6 h长持续降水频次,其主要出现在午后至傍晚,长持续降水过程多出现在凌晨至中午,其对总降水量的贡献大于短持续降水。     

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.     

近30 a江苏夏季降水日变化的气候学特征

基于1980—2013年江苏省61站小时降水资料,分析了江苏省夏季降水日变化的特点及小时极端降水、不同级别雨日的日变化特征。结果表明,江苏省夏季降水日变化具有显著的双峰分布特征,然而江苏省北部和南部降水的主峰时段并不一致。从降水频次、累积降水量来看,江苏省北部降水以清晨至早上时段为主峰、午后至傍晚时段为次峰,南部降水与之相反。长持续性降水占夏季降水的2/3左右,且江苏北部占比多于南部,均为清晨至早上的单峰分布;短持续性降水占夏季降水的1/3,在江苏北部呈现出以午后至傍晚为主峰,清晨至早上为次峰的双峰分布,而在江苏南部呈现出以午后至傍晚的单峰分布特点。小时极端降水,阈值分布南低北高,虽然频次较少,但占夏季降水的40%左右。小时极端降水日变化的双峰分布和夏季总体降水分布类似,但主峰大都出现在午后至傍晚。不同级别雨日的日变化分布各有不同,但全省各区无显著差异。累积降水量贡献主要来自于暴雨和大雨。暴雨无论是从降水频次、累积降水量还是降水强度都呈现清晨至早上的单峰分布。     

江苏南部汛期降水日变化特征分析

利用江苏南部20个气象观测站2008—2012年汛期(5—10月)逐小时降水资料,应用降水频率来分析了江苏南部地区降水日变化基本特征和区域差异。研究表明:降水日变化特征地域性差异较强,西部站、东部站和东北沿海站都存在一定的特征差异。东部站降水量的最大值主要出现在下午和傍晚;西部站降水量主峰值出现在下午,并且在清晨和夜间还有两个次峰值;东北沿海站呈现出午前、午后的双峰值形式。2008—2011年降水量下午高值区有先减弱后增强并提前的趋势,而上午的高值区有总体减弱并推迟的特征。2011年后有明显减弱的趋势。江苏南部总体来说,短时强降水(大于20和25 mm/h)在16—19时出现主峰值,07—09时也有相对较小的次峰值。     

汕尾浮标站的风况特征分析

利用广东省汕尾红海湾大型浮标站的近4年观测资料,统计分析汕尾红海湾近海海面风的日变化特征、季节变化特征和大风特点.分析表明：红海湾近海海面秋、冬风速大,夏季风速小,风向以东北风为主;平均情况下中午前后风速较小,早晚较大,风向以东北风为主;冷空气和热带气旋是造成红海湾近海大风的主要天气系统;大风平均阵风系数较小,最大阵风系数在热带气旋影响下出现.     

上海秋冬季地表能量平衡及CO2通量特征分析

利用2012年11月11日至2013年1月20日上海秋冬季涡动相关通量观测资料,对比分析地表能量平衡和CO₂通量在不同天气条件下的日变化特征。结果表明：2012-2013年上海晴天和多云天气条件下,最大能量通量为储热项,其次为感热项;用于蒸发的潜热通量项最小,低于50 w·m^-2。储热项日峰值出现在11时,出现时间早于净辐射通量,而在日落前转为负值。感热项日变化曲线并不以12时为中心呈对称分布,日落后感热项仍为明显正值。中午至日落时波文比值为3以上。感热通量受风向影响最大,在主导风向为西北风时,感热通量日峰值从其他风向的175 w·m^-2左右减小至120 w·m^-2左右。霾和云对短波辐射均表现为衰减作用,云的衰减作用明显大于霾。云使地表向上长波辐射和净长波辐射明显减少,而使大气逆辐射增加。晴天条件下,全天表现为CO₂排放源,且日变化呈双峰型,两个峰值出现时间正好对应上下班高峰时段,傍晚峰值大于早上峰值。     

海口市PM_(10)、PM_(2.5)和PM_1质量浓度的变化特征分析

利用2013年在海口市气象局地面气象观测站采集的PM10、PM2.5和PM1质量浓度数据,分析了2013年可吸入颗粒物质量浓度的变化特征,并对其成因进行了初步分析。结果表明:2013年海口市PM10、PM2.5和PM1质量浓度的变化趋势基本相同,PM10、PM2.5质量浓度的超标率低,达到一级标准的概率分别为74.0%和68.8%,超过2级标准的天数分别为1和9 d,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)与ρ(PM1)/ρ(PM2.5)的比例平均分别为78.1%和85.1%;海口PM10、PM2.5和PM1质量浓度冬季最高,夏季最低,春、秋两季处于冬夏之间;PM10、PM2.5和PM1质量浓度的日变化呈双峰现象,一个峰出现在上午,一个峰出现在夜间;颗粒物质量浓度的变化主要受到气象条件和污染物排放的影响。     

上海中心城区二氧化碳通量特征分析

利用位于上海中心城区徐家汇站的涡动相关湍流通量资料,对该区域2012年12月至2013年11月二氧化碳（CO₂）通量的时间变化、空间分布特征、年总排放量进行分析。结果表明：中心城区徐家汇为CO₂通量的源区,CO₂通量的日变化呈现与交通流量相对应的双峰现象,冬季的通量值普遍小于其他季节,尤其在早高峰时段更为明显。节假日CO₂通量的早高峰效应并不明显,其峰值明显低于工作日,且有滞后的趋势。各方向CO₂通量大小与其周边下垫面情况密切相关,夏季白天在商业建筑密集区和主要道路处,CO₂通量明显高于其他季节。上海中心城区CO₂通量的年总排放量为44.5 kg/（m²·a）,高于国内外其他城市的市中心或高密度住宅区的数值,这主要和观测时段相对偏晚、植被覆盖率偏低、周边高层建筑和主干道偏多有关。     

丽水空气污染物时序特征及与气象条件的关系研究

利用丽水2012年9月—2014年3月主要空气污染物浓度和气象数据,分析丽水空气污染物构成及其与气象因子的相关性。分析结果表明:丽水空气质量优良率约80%,高频首要污染物依次为PM2.5、O38、PM10、NO2;各污染物浓度分布的时间、季节特征明显:早晚高峰时段污染物浓度普遍偏高,冬季—初春是一年中污染较重季节,尤其春节期间PM和SO2浓度急剧上升。各主要污染物质浓度随气象因子的变化各有特点:CO在气温较高、晴朗微风、高层层结稳定的天气条件下浓度较高;NO2在气温适中、湿度较大且无明显降水时浓度较高;SO2则在气温适中、湿度较小、晴朗微风的天气条件下浓度较高;O3则在高温干燥天气时浓度较高;PM在干燥、气温较低、连续晴朗、微风、高层层结稳定时浓度较高。