临沂市冬半年大气污染气象条件分析

利用１９９４～１９９７年冬半年临沂市大气ＳＯ２浓度观测值与同期气象资料,着重分析了临沂市大气污染特点及其与气象条件的关系,总结了不利于大气污染物扩散的气象条件。指出在不利的气象条件下,适当控制污染物的排放可大大减轻大气污染程度。     

成都市大气污染及气象条件影响分析

本文分析了成都市大气污染现状及其趋势,比较在不同气象条件下,大气污染物对城市大气环境的污染影响.利用污染气象参数,提供城市大气污染的预测预警服务,为优化城市局部和整体规划提供科学决策,实现生态环境和社会经济的协调发展.     

气象参证站的选取对AERMOD模型结果的影响分析

选取南昌经济技术开发区规划大气环境影响预测工作为案例,分析了当选取不同气象参证站,输入同期两套不同的气象数据参数对AERMOD模型计算结果的影响,探究气象条件的差异对大气扩散的影响程度。分析结果表明,气象参证站的选取对大气环境影响预测的结果有较大的影响,使用两个距离相近的地面气象站进行预测,污染物浓度计算结果相差可达数倍以上。对比风速、风向、气温、湿度、压力、云量这些单个的气象因子,稳定边界层(SBL)湍流高度和莫宁-奥布霍夫长度这些边界层参数更能综合地反映当时的气象扩散条件,对污染扩散模型的响应更为直接。翔实的有代表性的气象数据是环境影响评价至关重要的基础。在日常的大气环境影响评价中,应全面调查了解项目周边的地面气象站的数量、类型、距离、地形特征,经过专业的气象分析,选取最能代表评价项目所在地气象条件的气象站作为气象参证站,用于该项目的环评和浓度预测。各地气象部门还应加强城市与郊区大气边界层垂直结构变化规律的观测与研究,从而为提高各地空气质量预报的精度,改善大气污染治理措施和优化城市布局提供更为科学的依据。     

成都市大气污染及气象条件影响分析

本文分析了成都市大气污染现状及其趋势．比较在不同气象条件下．大气污染物对城市大气环境的污染影响。利用污染气象参数，提供城市大气污染的预测预警服务．为优化城市局部和整体规划提供科学决策．实现生态环境和社会经济的协调发展。     

2014年邯郸大气环境特征及气象条件影响因子分析

利用2013—2014年邯郸市环境监测站环保资料、邯郸气象站地面观测资料及邢台站探空资料,分析了邯郸大气环境特征及影响污染物扩散的气象条件,结果表明：空气重污染主要发生在秋冬季和初春季节;2014年影响污染物扩散的气象条件与2013年的大体相当,但2014年邯郸重污染日数减少,达标日数增加,污染物浓度较2013年的下降,重污染天气持续时间较2013年的明显减少,表明邯郸市实施的一系列减排措施效果明显。     

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。     

采暖期间区域气象条件与天津大气污染概率关系

利用2002～2005年11、12、1月冬季采暖期NCEP气象分析资料和同期日空气污染物监测资料,在开设的关键区、识别区内,分析区域污染气象特征,探讨区域气象条件对天津大气污染的影响.采暖期大气污染高发是与冬季的污染气候特征和气象条件密切相关的,区域污染环流特征、大气动力特征、热力条件对污染物的扩散、积累、输送有着重要的影响.当区域大气环流由北到西北气流向西到西南气流转换时,大气稳定度逐渐增加,区域大气扩散能力随之减弱,天津大气污染概率增大.另外,区域风速与天津污染的关系,在一定程度上反映了华北区域污染对天津污染的贡献.     

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。     

天津市大气环境污染特征分析

结合环境监测资料和同步气象资料分析了天津市大气污染的分布规律,结果表明,在气象条件和污染源排放综合作用下,天津市大气污染物的地面浓度具有明显的时空分布规律:时间上,冬强夏弱,早晚污染严重;年际上SO2趋势减弱,NO2呈增强趋势,TSP趋势基本趋于增强同时也存在波动.空间上,污染物浓度分布不均.     

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。     

西宁市大气环境风险模拟研究

利用中尺度气象模式模拟了特殊地形下的气象变化特征,通过CALPUFF模拟了大气环境风险事件的精细化扩散特征。结果表明：西宁市地面风特征与河谷地形走向基本一致,典型风场表现为湟水河谷盛行西北和东南风,北川河谷则多为偏北风。由于青藏高原昼间强烈的山坡辐射增热和致使低空出现逆温层频率高,强度大,不利于污染物在垂直方向的扩散,河谷剖面模拟温度场的结果显示等高度山坡附近比河谷中心的温度大约高1.5℃。CALPUFF烟团轨迹模式能较好地应用于西宁市大气环境风险事件的模拟研究,模拟结果能清楚描绘出污染物沿河谷输送与扩散的初始状况和细致分布,同时在复杂地形和气象条件影响下出现山体对烟团的阻碍效应、烟团因流场在山脊处出现形变以及山谷风环流影响等非定常扩散现象,扩散轨迹符合复杂地形和气象条件影响的特征和规律,模拟结果对准确预估大气环境风险事件在复杂地形和气象条件下城市中的扩散特征、影响范围和程度具有重要意义。     

大气环境评价方法

该书主要阐述与大气污染有关的大气环境质量评价方法。考虑到实际工作者的需要,对污染气象、大气扩散等理论作了一般叙述。着重阐明大气污染环境浓度和模式参数的估算以及大气污染控制方法最后介绍了污染气象观测和大气污染物的测定方法。     

北京城区冬季空气污染物垂直分布与气象状况的观测分析

在北京城区布点实测了冬季 (2000年1月26日~2月2日) 主要空气污染物 (SO₂、NO_x) 浓度的垂直分布以及边界层气象要素的分布, 并对该时间段内气象条件和污染物浓度分布之间的关系做了初步分析。结果表明:在不利于扩散的气象条件下, 污染物浓度剧增; 随着气象状况的交替变化, 污染物浓度也呈交替变化的规律; 在同一建筑物的不同高度, 污染物浓度分布存在差别; 在同一建筑物不同朝向处, 污染物浓度也存在差异, 特别是在不利扩散的气象条件下, 空气质量差异可达一个级别。此外, 城南和城北处的污染物浓度也有显著的差异。     

广东边界层气象条件及对大气污染的影响

本文讨论了广东一些主要城市边界层污染气象条件及其与浓度分布的关系。发现城市空气污染的长期平均状况与污染系数有很好的相关。风向脉动方差能够反映出湍流扩散的强度;混合层厚度及通风量对大气污染也有重要影响。通过分析和统计,确立了最大落地浓度计算方程,能够较方便地估计不同条件下一次最大落地污染浓度。      

微风条件下大气扩散模式的初步研究

一、前言在“杭州齿轮箱厂大气环境质量评价”工作中,我们根据《国家标准》规定,讨论了常年频率最大风向(NE风和SW风)、平均风速(2.8米/秒)情况及静风情况下该厂周围地区大气扩散规律及CO地面浓度分布。然而,由大气扩散理论知,微风(风速为0.5～1.5米/秒)情况对大气污染物的输送、扩散和稀释是极为不利的,而且微风条件又常常与大气层结状态的比较稳定相伴随。因此,在这种气象条件下,污染源所排放的污染物在大气中造成的污染危害     

不同气象条件下烟花爆竹燃放对空气质量的影响研究

利用2006年春节期间北京城近郊区主要污染物（SO2、NO2、PM10和PM2．5）浓度和气象资料,分析了烟花爆竹禁放改限放后对空气质量的影响。结果表明：除夕和元宵节大量燃放烟花爆竹导致颗粒物浓度在短时内快速上升,但对S02和N02浓度的影响不明显。春节期间21：00-02：00为颗粒物浓度受燃放烟花爆竹影响最大的时段,其间PM25浓度最高可达该时段内月平均值的6倍,受燃放高峰的影响城近郊区6h平均PM10浓度超过400μg／m^3。城市人类活动集中区和远郊区细粒子浓度对比显示,元宵节城区PM25小时浓度高达718μg／m^3,比远郊区高500μg／m^3以上。气象条件仍是影响春节期间整体空气质量的主要因素,特别是持续高浓度污染主要与小风、逆温、高湿等不利污染物扩散的稳定天气有关。除夕在集中燃放烟花爆竹后,由于存在有利扩散的气象条件,颗粒物浓度很快降低,没有造成持续性的污染,而元宵节前后持续性的空气污染是稳定天气和长时间燃放爆竹以及局地生产生活排放的污染物共同造成的结果。     

2014年京津冀空气污染时空分布特征及主要成因分析

为进一步了解京津冀区域空气污染状况与工业排放、气象条件的相互关系,运用统计分析方法,使用环保部2014年空气质量日报数据对京津冀地区13个城市空气质量指数(Air Quality Index,简称AQI)、首要污染物的时空分布特征进行了分析,并与各城市的城市建设、经济发展、工业排放及相应时段主要气象因子的影响进行了对比分析。结果表明:总体上,2014年京津冀地区空气质量呈北优南劣分布,即北部优于中部、中部优于南部。京津冀地区空气质量以良和轻度污染的天数居多,其中位于北部的张家口、承德和秦皇岛3市空气质量最好,优良的天数达到67%~86%;北京、天津的占46%,保定、衡水和邢台的仅占23%。各城市AQI具有相似的季节变化特征,12月AQI值最大,9月份达到最小,10月份起AQI开始回升。各市首要污染物1—3月、7月、9—12月以PM2.5为主,4、5月以PM10和PM2.5为主,6、8月以O3为主。影响京津冀地区的首要污染物来源不同,北京市、河北省分别以机动车尾气排放和燃煤排放为主,天津以工业二氧化硫排放及燃煤影响显著。各地空气质量的首要污染物多为原地生成。秋冬季节空气污染加重与燃煤用量加大、静稳天气增多关系密切;而春夏季节空气污染减轻依赖于风力加大、降水频繁、大气不稳定等气象因素。机动车尾气、工业排放、燃煤排放、人口数量等因素与空气污染关系密切,气象条件（风、雨、不稳定大气层结等）对空气污染扩散起着重要作用。     

大气环境影响评价中加权法选取典型气象日

为在计算大气环境影响评价中选取典型气象日,根据典型日的定义,利用2005年西安基准气候站气象观测资料和西安市环境监测站SO2、NO2和PM10日平均污染物质量浓度资料,分析西安市大气污染特征与气象条件的关系,按照不同气象要素确定权值选取典型气象日,对比西安市典型日天气现象与环境空气质量。加权法确定筛选的西安市典型气象日一般都出现在冬季,其风速、湿度都较小,计算得到的混合层高度也较小,基本符合污染严重的条件。结果表明大气环境影响评价中用加权法筛选典型日提高了计算精度,更真实地反映该地区的实际气象条件对大气污染物分布浓度的影响情况,基本上是可行的,能够为大气环境评价预测日平均质量浓度提供可靠的方法。     

凉山州工业排放PM_（10）的数值模拟研究

利用CALPUFF耦合MM5的大气扩散模型,对四川省凉山彝族自治州2007年工业排放PM10的扩散传输进行数值模拟,分析了污染物的浓度时空分布以及影响污染物浓度分布的主要因素。结果表明：CALPUFF耦合MM5模型对凉山州2007年工业排放PM10的浓度模拟有着较好的适用性;污染物主要沿着安宁河和黑水河分布,浓度分布特征随时间变化,其中冬季污染较为严重;各市（县）的PM10浓度值有空间差异,西昌和甘洛污染最为严重,季平均浓度分别为67.81μg/m3和57.23μg/m3;凉山州PM10的浓度分布受气象条件、地形和污染源的地理位置的综合影响。     

凉山州工业排放PM10的数值模拟研究

利用CALPUFF耦合MM5的大气扩散模型,对四川省凉山彝族自治州2007年工业排放PM10的扩散传输进行数值模拟,分析了污染物的浓度时空分布以及影响污染物浓度分布的主要因素.结果表明:CALPUFF耦合MM5模型对凉山州2007年工业排放PM10的浓度模拟有着较好的适用性;污染物主要沿着安宁河和黑水河分布,浓度分布特征随时间变化,其中冬季污染较为严重;各市(县)的PM10浓度值有空间差异,西昌和甘洛污染最为严重,季平均浓度分别为67.81μg/m3和57.23μg/m3;凉山州PM10的浓度分布受气象条件、地形和污染源的地理位置的综合影响.