2021年3月沈阳地区一次污染过程气溶胶垂直变化特征及成因分析

利用地面大气颗粒物质量浓度观测资料、探空和NECP再分析资料以及地面激光雷达探测资料,对2021年3月13—15日沈阳地区污染事件过程展开分析,探讨大气污染物质量浓度、大气环流背景与气溶胶垂直分布等特征。结果表明: 3月13日PM_2.5质量浓度最高值出现在06:00—07:00,约为220.0—230.0 μg·m^-3,15日12:00开始显著降低,而PM₁₀质量浓度在15:00出现显著增加,为258.3 μg·m^-3。SO₂和NO₂浓度较高值均出现在3月13日10:00时左右,分别为40.1 μg·m^-3和101.3 μg·m^-3。CO质量浓度最高值出现在13日16:00—17:00,约为8.8 mg·m^-3。沈阳地区臭氧的最高值均出现在午后,13日和14日午后（12:00—16:00）臭氧最大值为102.4—113.7 μg·m^-3。蒙古气旋东移过程中逐渐发展加强,其后部西北风将沙尘向东南方向输送。沈阳地区沙尘发展旺盛时存在不稳定层结,同时伴有显著的上升运动,有利于沙尘粒子的垂直混合和向下游输送。3月15日02:00（北京时间15日10:00）气溶胶消光最大值出现在0.7 km处,消光系数约为6.0 km^-1。近地面激光雷达退偏比显著增加至0.4—0.5,近地面以非球形粒子（粗颗粒物）为主的沙尘或浮尘。     

2020年春季中国北方一次扬沙天气过程微气象学与沙尘输送特征

利用内蒙古科尔沁沙地和沈阳地区同步气象要素梯度观测和地面大气颗粒物(PM_2.5和PM₁₀)质量浓度观测资料, 分析了中国北方地区2020年5月10日一次大范围扬沙天气过程微气象学和沙尘输送特征。结果表明: 受大尺度天气系统影响, 此次沙尘天气过程中科尔沁沙地不同高度(< 20 m)风速均明显增加, 各层相对湿度和浅层地表含水量有所降低, 较强湍流动力作用配合干燥的土壤和大气环境有利于沙源地区地表大量的沙尘粒子释放到大气中。此后这些沙尘粒子随较强的西北气流集中在2—3 km以下高度向下游地区输送。受沙尘输送的影响, 沈阳地区10日小时平均PM₁₀浓度最高达817 μg·m^-3, 能见度减小至3.7 km。此外, 科尔沁沙地起沙过程中能见度与摩擦速度存在明显的反相关关系(相关系数R²=0.93), 与湍流动力学热通量相关性相对较小, 表明湍流动力作用在此次起沙过程占主导作用。     

基于Grimm180粒子仪对塔克拉玛干沙漠沙尘暴的定量观测

为了得到沙尘粒子和沙尘质量浓度的实时定量特征,利用Grimm180粒子仪在塔克拉玛干沙漠对沙尘暴进行了实时观测。通过分析Grimm180粒子仪在2018年5月20日和24日两次沙尘暴过程观测的数据得到:在浮尘、扬沙和沙尘暴期间,PM_2.5的质量浓度值随时间变化不大,一般PM_2.5浓度值<1500μg·m^-3,而PM₁₀在不同阶段的变化比较明显,数值在2000~6000μg·m^-3。沙尘粒子谱和沙尘质量浓度谱的分布形状在浮尘、扬沙和沙尘暴基本相同,当粒子直径>0.35μm时,粒子数浓度随直径的增大近似符合M-P分布。从浮尘到扬沙再到沙尘暴,小粒子区(D≤1μm)的占比越来越小,而中粒子区(1μm10μm)的粒子数越来越多并且占比越来越大。当粒子直径为0.35μm左右时,粒子数浓度达到最大值;当粒子直径在25~32μm时,沙尘质量浓度的值最大。在浮尘和扬沙阶段,PM_2.5/PM₁₀>25%;每分钟1 L体积内的沙尘粒子总数大约是4×10⁵,最大沙尘质量浓度<20μg·L^-1。在沙尘暴阶段,PM_2.5/PM₁₀<15%;每分钟1 L体积内的沙尘粒子总数>5×10⁵,最大沙尘质量浓度>25μg·L^-1。这些结论为准确地分析沙尘暴的定量特征提供了科学依据。     

春季沙尘对关中地区PM2.5 浓度影响的多尺度模拟研究

“一带一路”建设让古代丝绸之路的起点——西安成为世界焦点，西安的空气质量也是政府和公众关注的焦点。以2017年5月我国北方的一次强沙尘过程为例，首次利用中国科学院大气物理研究所气溶胶和大气化学模式系统IAP-AACM（Aerosol and Atmospheric Chemistry Model of the Institute of Atmospheric Physics）模拟关中地区细颗粒物（PM_2.5）的时空分布，并结合地面逐小时PM_2.5观测数据对沙尘气溶胶和PM_2.5模拟的关系进行深入探究。结果表明:加入沙尘组分对模拟关中地区PM_2.5时空变化特征作用显著，相关性可提升0.4～0.6，并且可以很好地再现强沙尘时段PM_2.5浓度骤增的过程；在强沙尘时段和一般时段，沙尘组分对PM_2.5的贡献分别为60%～80%和10%～30%；0.11°×0.11°高分辨率模拟有助于提升模式捕捉污染物时空变化的能力。     

2016年11—12月北京及周边重污染过程PM2.5特征

该文对2016年11—12月北京及周边地区不同站点重污染期间PM_2.5质量浓度变化特征进行分析,并结合地面和探空气象要素及化学组分等对重污染成因进行深入探讨,比较了其中两次持续3 d及以上重污染过程的异同。结果表明:重污染期间北京及周边地区PM_2.5质量浓度较高,北京上甸子站、顺义站、朝阳站的PM_2.5质量浓度分别为73.1,130.8,226.0 μg·m-3,河北保定站和石家庄站分别为357.8 μg·m-3和346.9 μg·m-3。12月17—21日重污染过程比11月3—5日持续时间更长且PM_2.5质量浓度更高。通过对11—12月所有重污染过程分析发现,北京颗粒物重污染发生的主要气象条件是静稳天气。在排放源相对稳定情况下,逆温层的结构、演变和持续时间决定了重污染的程度,其中污染持续时间和污染期间的主导逆温层类型演变对重污染程度有较好的指示作用。较低的水平风速、逆温层的持续出现及更多的燃煤和机动车尾气排放是12月17—21日污染偏重的原因。     

2010年长江三角洲临安本底站PM2.5理化特征

2010年在代表长三角区域背景地区的浙江省临安区域大气本底站开展了对大气细粒子PM_2.5为期1年的地面观测,并对细粒子中水溶性离子和碳组分的季节变化特征进行了分析。临安2010年大气中PM_2.5质量浓度平均为 (58.2±50.8) μg·m－3,PM_2.5质量浓度季节变化明显。利用HYSPLIT4模式计算了2010年临安72 h后向轨迹,根据轨迹计算与聚类结果,结合地面观测的PM_2.5数据进行了分析。研究表明:临安地区因受到长江三角洲区域及偏北气流引起的污染传输影响,呈现出高细粒子水平特征。PM_2.5中总水溶性离子年平均质量浓度为 (28.5±17.7) μg·m－3,占PM_2.5质量浓度的47%。其中,气溶胶组分SO₄2-,NO₃-和NH₄+所占比例最大,共占总水溶性离子的69%。PM_2.5中有机碳和元素碳的年平均质量浓度分别为 (10.1±6.7) μg·m－3和 (2.4±1.8) μg·m－3。有机碳和元素碳质量浓度显著相关,表明有机碳和元素碳主要来自相同的排放源。     

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。     

北京地区PM2.5的成分特征及来源分析

选用2003—2004年初PM_2.5连续观测资料，统计分析了北京地区PM_2.5的特征、PM_2.5与PM₁₀以及PM_2.5与地面气象要素的相互关系。结果表明:四季中夏季PM_2.5浓度最低，冬、春两季浓度较高。PM_2.5与PM₁₀比值平均为0.55，非采暖期两者比值为0.52，采暖期两者比值为0.62；夏季该比值主要分布在0.3~0.6之间，春、秋两季该比值分布在0.3~0.8之间，冬季采暖期该比值分布在0.4~0.9之间。PM_2.5与PM₁₀比值日变化与气象条件日变化、人们日常生活习惯密切相关，沙尘天气和交通运输高峰期扬起地面粗颗粒物会导致PM_2.5在PM₁₀中的比例下降，而冬季取暖以及夏季光化学反应则会引起PM_2.5的比例升高。PM_2.5的浓度与地面气象要素中本站气压、相对湿度和风速有很好的的相关性，与气温的相关性较差。SO₄2-，NO₃-和NH₄+为北京地区PM_2.5中主要离子。PMF源解析方法确定了北京地区5类细粒子污染源，分别是:土壤尘、煤燃烧、交通运输、海洋气溶胶以及钢铁工业。     

人工增雨(雪)三要素潜力指标分析及业务应用

对2015—2016年秋冬季4次小雨过程云中液水含量、地面降水量和近地面大气细颗粒物浓度PM_2.5三要素观测资料统计，得到47个数据组个例，根据冷云催化和天气动力学原理，在对47例增雨(雪)潜力定性分析基础上，结合大气污染数值模拟结果对三要素关联性进一步综合分析，探讨和研究了三要素组合的潜力量化指标。即地面未降水时作业潜力指标为：1.5>N>0.1,PM_2.5<78;2.5>N>1.5,PM_2.5<86;N>2.5,PM_2.5<93。地面降水时的作业潜力指标为：1.5>N>0.1,R<1.9,PM_2.5<78;2.5>N>1.5,R<2.6,PM_2.5<86;N>2.5,R<2.8,PM_2.5<93(其中N、R、PM_2.5分别为小时云中液水含量、地面降水量和近地面细颗粒物浓度)。采用C#.net编程技...     

沈阳近地层大气颗粒物浓度垂直变化特征及与气象因子的关系

利用2018年10月1日至2019年9月30日沈阳地区三个高度大气颗粒物浓度和气象要素逐时观测资料,分析了不同高度颗粒物浓度时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明：不同高度的颗粒物浓度均存在明显的季节变化,秋冬季数值明显高于春夏季。冬季,三个高度的PM_2.5平均浓度为54.98±12.67 μg·m^-3、63.77±15.1 μg·m^-3和39.27±5.62 μg·m^-3,即15 m > 1.5 m > 90 m,秋季对应高度的浓度值则为1.5 m > 15 m > 90 m,春季对应高度的浓度值1.5 m≈15 m>90 m,夏季对应高度的浓度值15 m > 90 m > 1.5 m。PM_2.5、PM₁₀和TSP浓度的日变化在秋冬季三个高度上均呈明显的双峰,春季则均为单峰,夏季15 m高度为单峰,其余两层无明显规律。月平均颗粒物浓度的变化在冬、夏半年之间存在明显差异。冬半年,1.5 m高度PM_2.5、PM₁₀和TSP以及90 m高度PM_2.5月平均浓度均表现为增—减—增—减的变化特征,而15 m高度月平均PM_2.5、PM₁₀和TSP浓度以及90 m高度月平均PM₁₀、TSP浓度均为先增后减的变化特征。冬半年和夏半年颗粒物浓度最大值分别出现在1月和6月,冬半年最低两层高度的颗粒物浓度明显高于90 m的值,夏半年各月不同高度颗粒物浓度相差不大,均远低于冬半年的浓度值。不同粒径范围的颗粒物浓度与风速和气温均呈负相关关系,且相关系数随高度增加而增加,随颗粒物粒径范围增加而变小;与相对湿度的关系较为复杂,相关系数随观测高度增加和颗粒物粒径范围的增大而有所不同。     

四川盆地最大混合层厚度与大气污染物浓度的关系

基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO浓度均呈负相关,而与O₃浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。      

沈阳两次降水过程中能见度的变化特征

利用2011年7月29-31日,8月27-29日沈阳大气成分观测站的能见度资料,统计分析了能见度与降水强度、PM₁₀、PM _2.5、PM _1.0质量浓度、风速、相对湿度等气象要素的相关性。结果表明: 7月29-31日降水过程特点为个别时间内降水量较大,8月27-29日降水过程特点为持续几个小时都有较大降水量;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,初期降水对PM的湿清除效果较好,后期随着降水强度的增加,能见度有所降低;7月29日0时-31日23时期间内,PM质量浓度在降水过程中出现5 μg•m^-3左右的低值是因为降水和较大风速的双重作用,而8月27日0时-29日23时期间内的降水过程中,风速较稳定,PM质量浓度的改变量相对较小;7月29日-31日和8月27日-29日降水过程中,平均风速与PM₁₀、PM _2.5、PM _1.0的变化趋势均呈反相关,较高的相对湿度有利于PM质量浓度的上升;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,能见度与PM _2.5/PM₁₀、PM _1.0/PM₁₀的比值变化趋势均呈明显的反相关。随着颗粒物粒径的减小,其与能见度的相关性逐渐增加。     

金沙本底站空气质量与颗粒物浓度变化特征分析

利用华中区域代表性站点金沙国家大气本底站2007—2018年的PM_2.5、PM₁₀颗粒物质量浓度数据,2019年3月—2019年6月反应性气体数据,对华中区域空气质量进行整体评价,并分析了颗粒物浓度的变化特征及其影响因素。结果表明,反应性气体CO、SO₂、NO、NO₂质量浓度其日平均最大值、平均值均达到一级标准,O₃日平均值超标率为10.6%,PM_2.5超标率为18%,PM₁₀超标率为17%。从颗粒物质量浓度多年变化来看,2007—2013年金沙站大气颗粒物质量浓度属于上升趋势,2013年至今质量浓度呈现下降趋势,风向风速也在一定程度上影响颗粒物的来源。     

中国长三角地区PM2.5时空分布数值模拟研究

利用第三代空气质量预报模式LOTOS-EUROS(Long Term Ozone Simulation-European Operational Smog)对2018年中国长三角地区细颗粒物(PM_2.5)浓度的时空分布进行数值模拟,通过对比模拟结果与地面观测值,验证模式对PM_2.5长期特征模拟的合理性并探讨长三角地区PM_2.5的时空分布特征。结果表明：LOTOS-EUROS模式可以较好地再现中国长三角地区PM_2.5浓度的时空分布特征,监测站点观测值和模拟值的整体相关系数达到0.64,可以用于长三角地区细颗粒物的模拟。长三角地区PM_2.5浓度呈冬高夏低,西北高东南低的特征。冬季PM_2.5浓度高值出现在长三角地区的西北部,安徽省等地区的浓度水平最大值可达到160 μg·m^-3;春季和秋季PM_2.5浓度的高值集中在30°N以北、120°E以西地区,浓度为40-80 μg·m^-3;而夏季PM_2.5浓度水平大幅度降低,大部分地区维持在20-40 μg·m^-3,低值中心出现在长三角地区东南部沿海城市,低于10 μg·m^-3,最低值可达5 μg·m^-3。     

北京地区夏末秋初气象要素对PM2.5污染的影响

利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006—2008年的7—9月PM_2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM_2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析。结果表明:城区站各月平均PM_2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因。从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2 m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用。PM_2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱。当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显。     

基于激光云高仪的北京沙尘气溶胶特征分析

利用激光云高仪对2015年春天北京沙尘天气过程进行连续观测,结合常规地面气象要素、能见度和PM_(10)颗粒物质量浓度变化分析了两次沙尘天气过程中浮尘、扬沙和沙尘暴三类天气现象时气溶胶后向散射系数的时空分布特征,分析了云高仪后向散射系数与PM_(10)颗粒物质量浓度的相关性。结果表明:激光云高仪能够监测沙尘气溶胶粒子的时空变化,扬沙和沙尘暴期间后向散射系数随高度的增加而减小,后向散射系数在0.005 km~(-1)·srad~(-1)以上的沙尘层厚度约500 m;云高仪的近地面大气后向散射系数变化趋势与PM_(10)颗粒物浓度变化相同,10、50和100 m高度上的后向散射系数与PM_(10)颗粒物质量浓度的相关系数均在0.82以上。     

不同降水强度对PM2.5的清除作用及影响因素

云和降水过程是大气污染物的重要清除途径,但由于降水过程和大气污染颗粒物本身的复杂性,目前降水过程对大气污染物的清除机制及影响因素有待深入研究。该文利用2014年3月—2016年7月在北京地区连续观测的PM_2.5和降水数据,研究了不同降水强度对PM_2.5的清除率,以及雨滴谱、风速和降水持续时间对PM_2.5清除率的影响。研究表明:降水强度越大,对PM_2.5清除效率越高。小雨、中雨和大雨对PM_2.5清除率平均值分别为5.1%,38.5%和50.6%。小雨不但对PM_2.5的清除率最低,而且对PM_2.5的清除效果也存在很大差异,约50%的小雨个例中PM_2.5质量浓度出现减小情况,而另外50%的小雨个例中,PM_2.5质量浓度出现增加情况。在持续时间长或地面风速增大的情况下,小雨也表现出较高的清除率。在中雨和大雨情况下,PM_2.5质量浓度均出现明显减小情况。但降水持续时间和风速对中雨和大雨的清除率影响较小,这是由于中雨和大雨一般在较短时间内即可清除大部分PM_2.5,因此,对降水的持续时间和风速大小不敏感。     

北京南郊观象台2008—2018年PM10质量浓度特征及其与主要气象因子的关系

利用北京市观象台2008年3月2019年2月PM₁₀质量浓度数据,通过均值、偏差、Daniel趋势检验相关分析及显著性检验等统计方法,结合主要气象因子,分析PM₁₀质量浓度变化特征。结果显示:2008-2018年PM₁₀质量浓度年均值总体呈显著下降趋势,但均未达到国家二级限值标准;春季的质量浓度最大,其次为秋、冬季的,夏季的最小;月均值呈“M”形变化特征。PM₁₀质量浓度总体呈周末的高于工作日的周末效应。PM₁₀质量浓度日变化呈早上及夜间的双峰形特征,各季节峰值出现时间略有差异。PM₁₀质量浓度随着风速的增大呈现先上升后下降的变化,在3.4 m·s^-1时最高,为269.1μg·m^-3。风向为偏东、北或偏南时,PM₁₀质量浓度超过二级限值标准的频次较高。PM₁₀质量浓度与降雪的相关性高于与同等级降水的相关性。     

新冠疫情防控期间昆山市空气质量变化

为了应对新冠疫情,昆山市严格遵守国家防疫规定,自2020年1月24日开始采取了严格的封锁管控措施。以机动车活动为首的人为排放量因而减少,空气质量也因此发生变化。利用昆山市环境监测网络,并结合气象观测系统,综合运用数理统计和空间分析方法,针对疫情防控前期(2020年1月1至20日)和疫情管控期间(2020年1月27日至2月15日)两个阶段,调查人类活动模式变化对昆山市空气质量的影响。结果表明,昆山市污染治理工作取得良好进展,与过去3年同期(1月1日至2月15日)相比,颗粒物(PM_2.5和PM₁₀)超标天数减少了4天,但日最大8小时臭氧(O₃)浓度(MDA8 O₃)升高了14%,表明严重的O₃污染已不局限于夏季,而即将成为全年多发性问题。由于疫情期间以交通部门为首的排放量减少,O₃的重要前体物二氧化氮(NO₂)以及颗粒物浓度均显著下降,疫情管控期间内MDA8 O₃的升高(62%)。选取污染个例研究发现,即使在减排的情...     

天津2011年秋冬季PM2.5组分特征及其对能见度的影响

利用2011年能见度、相对湿度、风速逐时观测资料和11月16日至12月13日期间颗粒物膜采样数据,分析天津市大气能见度与PM_2.5组分的关系。结果表明：天津颗粒物质量浓度与能见度变化总体呈负相关,PM_2.5和相对湿度对能见度的影响作用明显。能见度与颗粒物中TC质量浓度变化呈负相关,SO₄^2-,NO₃^-,OC和EC是影响大气能见度的主要组分,其中SO₄^2-浓度对能见度影响最大,其次为OC浓度、EC浓度,NO₃^-浓度对能见度的影响相对较小。后向轨迹和混合层高度分析表明,气象条件是造成PM_2.5质量浓度分布差异的重要原因。