京津冀地区气溶胶光学厚度反演及其空间分布特征

利用2014年9月1日至2015年5月31日Terra/MODIS MOD 021KM数据,以京津冀地区为研究区域,采用深蓝算法和查找表法反演京津冀地区1 km分辨率的气溶胶光学厚度,并将反演的气溶胶光学厚度与NASA产品和CE-318观测的气溶胶光学厚度进行比较。结果表明:反演的气溶胶光学厚度与NASA MOD 04_L2(10 km×10 km)和MOD 04_3K(3 km×3 km)两种气溶胶产品的空间分布具有高度的一致性,且空间分辨率更高;反演的气溶胶光学厚度与石家庄站CE-318观测气溶胶光学厚度的平均绝对误差为0.07左右,二者之间的相关系数R~2=0.956。卫星过境时,1 km反演的气溶胶光学厚度与MOD 04_L2气溶胶产品的平均误差约为0.06,反演的气溶胶光学厚度与MOD 04_3K气溶胶产品的平均误差约为0.03。对反演的气溶胶光学厚度与河北省PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的空间分布进行相关性分析表明,气溶胶光学厚度AOD与PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的相关系数分别为0.745、0.663,说明1 km反演的AOD可以有效反映区域PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度的空间分布。     

华东农田秸秆燃烧对常州大气环境的影响

为研究2012年6月6—15日华东农田秸秆燃烧对江苏省常州市大气环境的可能影响,利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)火点探测数据、气溶胶光学厚度(AOD)数据、臭氧监测仪(OMI)的二氧化氮(NO2)柱含量密度、大气红外探空仪(AIRS)的一氧化碳(CO)柱含量密度和地面监测的PM_(2.5)、NO_2、CO浓度等数据,结合天气形势和后向轨迹分析的方法进行了系统的分析。监测数据表明:华东地区2012年6月火点数目分别在9日和13日出现高值,分别达到1714和1654个;AOD、NO_2柱含量密度、CO柱含量密度与火点的变化趋势大致相同。利用HYSPLIT前向轨迹模式和火点分布可知:到达常州的高低空气流均经过火点源区时,地面和大气柱污染物浓度发生显著的协同变化;而当到达常州的高低空气流传输轨迹不同时,地面和大气柱污染物浓度变化趋势不一致。本次常州地区污染事件主要是由山西、河北、河南、山东、安徽、江苏北部的秸秆燃烧排放的大气污染物经大气高空传输扩散所致。     

肇庆市干季PM_(2.5)污染特征与潜在输送源分析

基于肇庆市2014—2018年PM_(2.5)质量浓度数据,使用HYSPLIT模式计算肇庆市干季的后向气流轨迹,并应用聚类分析法、潜在源贡献因子分析和质量浓度权重轨迹分析方法评估PM_(2.5)污染物的外来输送特征和潜在源区。结果表明:(1)2015—2018年肇庆市PM_(2.5)污染维持在较高水平,2017—2018年PM_(2.5)污染略有加重趋势;(2)污染较重的月份主要在1—4和10—12月,1月PM_(2.5)污染最严重,而6月PM_(2.5)质量浓度最低,5、7和8月无PM_(2.5)污染超标;(3)全年PM_(2.5)日平均质量浓度与风速相关性最高,干季与风速的相关系数有所提高;(4)干季影响肇庆的气流有5条,其中超过1/2源自东北和偏北方向的气流,来自东北方向的气流轨迹对PM_(2.5)污染贡献最高,其次来自偏西方向绕过珠三角北部进入肇庆的轨迹和广东省内短距离输送的轨迹;(5)肇庆市干季PM_(2.5)外来输送潜在源区主要位于肇庆辖区内和珠三角中南部城市以及粤东、粤东北部分地区,其中佛山、珠海、中山、东莞、惠州、广州南部对肇庆PM_(2.5)质量浓度贡献均超过60μg/m;。     

江苏淮安地区大气污染变化特征及其与气象条件的关系

采用江苏省淮安市地面5个监测站2013年1月1日—2015年12月31日PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO、O_3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区空气污染季节变化特征及其与气象条件的关系;采用MODIS的光学厚度AOD(Aerosol Optical Depth)资料和火点资料分析了2013年12月发生在淮安的一次持续性大气污染事件。研究结果表明,淮安空气质量AQI指数(Air Quality Index)在春冬季较高,夏秋季较低,污染天气发生在春冬季的概率为23.6%,夏秋季的概率为13.3%。淮安地区的首要大气污染物为颗粒物污染,其中PM_(10)、PM_(2.5)占比分别达到25.2%、48.9%,PM_(10)中PM_(2.5)比率年平均为61.0%,臭氧是第2大污染物,占比为25.8%。表征大气柱气溶胶浓度的AOD的季节变化与地面颗粒物浓度截然不同,颗粒物浓度1月和12月出现极高值,而这两个月AOD月平均值却在一年中达到极低值,AOD最高值出现在7月。另外,AQI与降水、气温、风速、相对湿度呈负相关关系,但相关程度较弱。     

一次重污染天气过程的激光雷达探测数据与颗粒物浓度变化

根据河北邢台市2015年10月11—23日一次重污染天气过程的激光雷达探测数据,对大气污染物浓度和雷达反演得出的大气边界层(PBL)高度、气溶胶光学厚度(AOD)和消光系数的变化进行分析。结果表明:在剔除降水因子的影响后,PBL高度对PM_(2.5)浓度有显著影响,PBL高度越低,PM_(2.5)浓度越高,且两者的相关性夜间好于日间;大气污染物浓度的增加会导致AOD和气溶胶消光系数的显著升高,且AOD与PM_(2.5)浓度的相关性日间好于夜间,在降水的湿沉降效应和大气相对湿度增加的影响下,会出现大气污染物浓度下降,但AOD升高的现象;300 m高度的气溶胶消光系数与地面污染物浓度的日变化趋势较为一致,贴近地面处消光系数相对较小。整体而言,随着PBL高度下降、AOD上升和消光系数增加,环境大气质量逐步趋于恶化。     

2020年南昌市大气污染特征与潜在源区

基于南昌市大气环境监测、地面气象观料和GDAS等资料,主要采用后向轨迹聚类分析、潜在源贡献因子和浓度权重轨迹分析方法,分析了2020年南昌市大气污染特征和污染物潜在源区。结果表明:1)南昌市春、夏、秋季以O_(3)污染为主,冬季以PM_(2.5)污染为主。2)大气污染物质量浓度日变化具有明显的季节性特征,PM_(2.5)和PM_(10)在春、秋、冬季呈双峰形分布,NO_(2)在秋、冬季呈弱双峰形分布,春、夏季呈单峰分布,O_(3)呈单峰形分布。南昌市东部大气污染较西部更严重。3)南昌市气流输送季节差异明显,春、秋、冬季主要受偏北气流影响,夏季主要受偏南气流影响。本地源是南昌市大气污染的主要潜在源,安徽省南部、湖北省东部、上饶市西部和九江市的区域输送也有一定贡献。     

外来源影响北京地区空气质量的典型个例分析

利用京津冀地区80个环境监测站PM_(2.5)浓度的逐时监测资料和常规气象站的观测资料,分析了2013年1月京津冀地区3次典型重污染天气过程PM_(2.5)浓度的分布和演变特征,选取PM_(2.5)浓度快速增长时段的风场特征分析外来源对北京地区污染输送的影响。结果表明:2013年1月京津冀地区存在3个PM_(2.5)浓度高值中心,分别位于石家庄—保定、廊坊和唐山地区。北京地区外来源主要来自河北省中南部的石家庄—保定及廊坊一带,主要通过边界层偏南风远距离输送影响北京地区,边界层辐合线和逆温结构加剧了污染物在北京地区的累积。随着静稳时间的增长,PM_(2.5)污染物向燕山和太行山前输送堆积,造成北京地区PM_(2.5)浓度高于河北省中南部地区,北京市郊区PM_(2.5)浓度高于城区。     

浙江宁波地区能见度变化特征和成因

利用浙江宁波7个县(市)区的能见度、雾、霾、风速、相对湿度等气象资料和细颗粒物PM_(2.5)浓度数据,运用统计分析、后向轨迹模拟及聚类分析等方法研究了宁波地区能见度的时空分布特征及其影响因素。结果表明:1980—2013年,宁波地区能见度总体呈由西北到东南逐渐转好的空间分布特征,且中南部呈逐年下降态势,而北部则呈上升趋势,这与风速和相对湿度减少有关,但不同区域其主要影响因子存在差异。能见度和PM_(2.5)浓度均有明显的季节和日变化特征,且二者呈明显反位相,相关系数为-0.532,其中冬季PM_(2.5)浓度最高,能见度最低,夏季反之;13:00—17:00为PM_(2.5)浓度谷值、能见度峰值,01:00—08:00为PM_(2.5)浓度峰值、能见度谷值。气团输送轨迹分析表明,宁波地区共有来自5个方位的6类轨迹气团,其中西北方向的轨迹4对该区PM_(2.5)浓度影响最大,偏东方向的轨迹6对PM_(2.5)浓度影响最小,能见度最好,而对能见度影响最大的是来自西北方向的轨迹2和偏西方向的轨迹3。     

华东地区PM_(2.5)分布特征及其成因分析

利用2000—2015年MODIS气溶胶光学厚度产品,采用参数化方法反演得到了华东地区地面PM_(2.5)时空分布产品。从季节特征来看,PM_(2.5)表现出春夏低、秋冬高的特点。而PM_(2.5)年际变化呈现出从2000年开始稳定增加,2007年达到最高值,之后逐渐下降的趋势。这种年变化趋势不仅与区域污染物排放有密切关系,同时也与天气背景环流的年际尺度变化有很大关系。通过对不同季节的PM_(2.5)进行EOF分解,发现春季的年变化受极涡强度影响较大,夏季年变化主要受西太平洋台风数量、北半球副高脊线位置以及太平洋—北美遥相关型指数支配。秋季年变化与太阳黑子活动及亚洲区极涡面积关系密切。冬季年变化受冷空气影响次数和Ni?o A区(25°—35°N,130°—150°E)海表温度距平指数支配。各季节天气影响因子的组合效应能够很好地反应出区域PM_(2.5)的年变化特征,表明在全球气候变暖的背景下,中国东部环流形式的改变对PM_(2.5)区域分布的变化有着不容忽视的影响。     

北京地区两次重污染过程中PM_(2.5)浓度爆发性增长及维持的气象条件

基于京津冀地区80个环境监测站PM_(2.5)浓度逐时监测资料和气象观测资料,以2016年12月16—21日和2017年1月1—7日雾和霾天气为例,分析PM_(2.5)浓度演变的气象条件。结果表明:气象条件在北京地区污染物浓度爆发性增长过程中具有重要作用。北京地区12月19—20日PM_(2.5)浓度出现爆发性增长,小时浓度在8 h内上升201μg·m~(-3),主要是边界层南风分量由地面增厚至700 m,700 m以上弱下沉抑制作用,结合地面辐合线维持所致;20—21日北京地区PM_(2.5)浓度维持高值且无日变化,是由于低空1.5 km出现弱回暖,逆温层显著增厚增强且无明显日变化,导致高浓度气溶胶无法有效扩散。综合来看,2016年12月16—21日污染物浓度爆发性增长的原因以外源性污染物输送为主;2017年1月3—4日污染物浓度爆发性增长原因与局地极端不利扩散条件及污染排放等其他因素有关。     

上海地区空气污染变化特征及其气象影响因素

利用2013—2014年上海地区6种空气污染物小时浓度和逐日空气质量分指数(IAQI)的监测资料,统计分析了上海地区空气污染的变化特征及其气象影响因子。结果表明:2014年上海地区空气质量优良率达77.0%,空气质量总体较2013年明显好转。2013—2014年上海地区AQI具有季节性特征,表现为冬季空气质量较差、秋季空气质量较好的特征,其中12月空气质量最差。由首要污染物分布可知,上海地区最主要的污染物为PM_(2.5),其中冬季PM_(2.5)污染出现最多;O_3则为夏季的主要污染物。由污染物浓度的周循环变化可知,上海地区PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和O_3浓度均存在周末低于工作日的"周末效应",但PM_(10)和NO_2浓度的"周末效应"更显著。由2014年上海地区霾日与PM_(2.5)浓度的变化可知,当PM_(2.5)浓度达到轻度及以上污染时,霾天气出现的概率大幅提高,但二者并非对应的关系。天气形势对PM_(2.5)污染影响较大,基于上海地区天气形势特点可以将PM_(2.5)污染的地面形势分为7种类型,其中高压中心型和高压楔型为PM_(2.5)污染的主要天气型。由于上海地区冬季冷空气活动频繁,西北风将上游地区颗粒物输送至本地,易造成较严重的污染天气;同时在冷高压的控制下,高压中心型和高压楔型天气频繁出现,导致颗粒物不易扩散,也易造成空气污染。夏季和秋季在副热带高压的控制下,水平和垂直扩散条件均较好,不易出现PM_(2.5)污染,但由于气温较高,光照条件较好,易出现O_3污染。     

桂林市大气气溶胶质量浓度变化特征分析

利用2009-2018年桂林大气成分站的大气气溶胶质量浓度观测资料,分析了PM_(10)、PM_(2.5)、PM_1统计值的变化规律,结果表明:(1)2009-2018年桂林ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))、ρ(PM_1)年平均值变化趋势基本相同,2012-2014年,年平均值相对较高,自2015年后有下降的趋势。一年中月变化基本呈冬高夏低的正V字型分布,月平均峰值出现在1月,谷值出现在7月。质量浓度小时平均值从数值上呈现出冬春秋夏的趋势,并呈现明显的双峰分布特征。ρ(PM_(2.5))/ρ(PM_(10))、ρ(PM_1)/ρ(PM_(10))、ρ(PM_1)/ρ(PM10_(2.5))介于60%-93%之间,说明全年可吸入颗粒物中细粒子占大多数。桂林大气气溶胶质量浓度月平均分布规律可能与天气气候特点有密切关系,日变化主要受到气象条件和污染物排放的影响。(2)桂林ρ(PM_(10))、ρ(PM_(2.5))和ρ(PM_1)与日均气温、日均湿度、日降水量、日均风速显著负相关,与日均气压显著正相关。中雨及大雨、暴雨可明显稀释污染物的浓度,细颗粒物易被雨水冲刷清除。2级以上的风力对于污染物有一定的驱散作用,尤其粗颗粒物下降的程度较明显。     

亚青会期间南京地区大气冰核的观测分析

2013年8月2—26日亚青会期间对南京地区进行了大气冰核的观测采样,同时结合气溶胶、气象要素等观测资料,研究了南京地区大气冰核浓度的分布特征,探究在污染管控措施下大气气溶胶的变化是否对冰核浓度产生影响。结果表明,大气气溶胶浓度在污染管控的措施下明显降低,冰核浓度在多种因素影响下没有明显降低的变化趋势,但有明显的日变化特征。燃放烟花的空气污染时刻,大气冰核浓度随污染物浓度的增加会明显增加。当活化湿度达到水面过饱和,温度范围为-12~-23℃时,南京夏季的冰核浓度范围为0.38~50.55 L~(-1)。将活化温度和冰面过饱和度同时加入到参数化公式中得到大气冰核浓度N(T,S_i)=0.003 1exp(-0.254 9T+0.161 6S_i)。进一步分析冰核浓度与PM_(2.5)、PM_(10)、PM_(10)-PM_(2.5)的关系,发现冰核浓度与PM_(10)-PM_(2.5)的相关性较高,相关系数为0.55,说明大粒径气溶胶粒子更容易充当冰核,大粒径气溶胶在冷云过程中起着更为重要的作用。     

福建三大城市群气溶胶遥感监测及时空变化分析

气溶胶对城市环境质量的影响越来越受到人们的关注。利用2001—2007年MODIS卫星数据,借助6S辐射传输模式,采用目前较为成熟的暗像元方法,在分析MODIS红光、蓝光和近红外波段对气溶胶敏感性的基础上,反演福建三大城市群福州、厦门和泉州的气溶胶光学厚度,将反演结果与大气环境观测数据进行对比,并分析了三大城市群气溶胶光学厚度的时空分布与变化特征。结果表明:MODIS红光和蓝光波段均对气溶胶敏感,只是在不同季节表现出不同的敏感程度;遥感反演的气溶胶光学厚度与现场观测的PM_(10)数据相关系数为0.604;在时空分布上气溶胶光学厚度高值区与城区分布相一致,秋冬季气溶胶光学厚度明显大于其他季节。基于MODIS数据反演得到的福建三大城市群气溶胶光学厚度产品精度是可靠的,能客观反映该区域气溶胶光学厚度的时空分布与变化特征。     

北京市朝阳区主要大气污染物浓度变化特征

利用2011—2013年北京市朝阳区国家一般气象站PM_(2.5)、O_3、NO、NO_x、CO和SO_2的大气成分监测资料,分析了朝阳区6种主要大气污染物浓度不同时间尺度的变化特征.结果表明:2011—2013年朝阳区PM_(2.5)浓度呈明显增长的趋势,达到重度污染等级的日数增多;而O_3、NO、NO_x、CO和SO_2等气态污染物的年平均浓度变化较小,无明显增长的趋势,5种气态污染物浓度季节差异明显.除O_3浓度为夏季高、冬季低外,PM_(2.5)、NO、NO_x、CO和SO_2浓度均为夏季低、冬季高,可能与冬季采暖期排放的污染物增多有关.污染物浓度的日变化除O_3呈单峰型外,其他5种污染物浓度日变化均大致呈双峰型,可能与人类活动及天气条件有关.朝阳区与宝联、顺义、上甸子地区等代表"城市—近郊—远郊站点的污染物浓度日变化存在极大的差异性,其中PM_(2.5)浓度差异最明显,朝阳站PM_(2.5)浓度日变化呈双峰型,宝联站PM_(2.5)浓度日变化呈三峰型,昌平和上甸子站PM_(2.5)浓度为峰值出现在夜间的单峰型日变化.由此可见,不同地区因城市化发展程度不同,导致局地污染物浓度存在明显的差异.     

上海市PM_(10)浓度四季遥感模型研究

通过分析2001—2012年上海市PM_(10)浓度(由API(Air Pollution Index)转化得到)的变化规律,构建了上海市PM_(10)浓度的遥感反演模型。结果表明:1)上海市PM_(10)浓度存在季节性变化,应分别建立遥感反演模型。2)分析MODIS气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品与PM_(10)浓度之间的相关性发现,AOD须经过垂直和湿度订正才可与PM_(10)建立较好的关系。3)结合垂直和湿度订正分别建立的上海市PM_(10)浓度春夏秋冬四季的遥感反演模型均通过了拟合度检验,其中春季模型采用指数函数、夏季和秋季模型采用二次多项式函数、冬季采用幂函数、全年采用二次多项式函数,利用此四季模型反演上海市PM_(10)浓度具有较高的可信度。     

湖北省近两年冬季月份PM2.5污染天气型特征及其与大尺度环流的相关研究

基于湖北省PM_(2.5)大气成分逐日监测数据和高分辨率气象再分析资料,利用EOF方法对2015—2016年湖北省近两年冬季月份PM_(2.5)的污染分型并分析其天气特征,探讨PM_(2.5)质量浓度与大尺度环流因子相关性,并计算得到海平面气压指数。结果表明:冬季PM_(2.5)质量浓度湖北中部高于东西部,时间序列上存在较大波动,且近两年有明显下降趋势。湖北省冬季PM_(2.5) EOF前4个特征向量时间系数的方差贡献为86. 2%,能够反映PM_(2.5)空间场的主要特征。湖北省PM_(2.5)污染的天气型特征主要有两类:传输型污染和本地累积型,前者造成的PM_(2.5)污染浓度高于后者。传输型分别表现出全区污染、西部污染和中北部污染,全区污染时段湖北近地层以偏北气流为主,有利于将北方地区PM_(2.5)输送到湖北省;西部污染在于偏东气流将东部污染物以及沿海地区水汽输送到湖北省,同时受鄂西山脉的阻挡,污染物在湖北省西部地区聚积;中北部污染表现为东北和西北气流的汇集效应。本地累积型在静稳天气条件和地形共同作用下造成湖北东部污染和中南部污染。三种传输型污染物输送通道分别为北路输送、东路输送和东北路输送。东亚冬季风系统的高层东亚大槽和低层大陆冷高压减弱时,PM_(2.5)质量浓度增加。关键区的海平面气压相关指数与湖北省PM_(2.5)质量浓度和EOF第一模态时间系数相关性较好,对预报预测有一定指示意义。     

天津重污染天气混合层厚度阈值及应用研究

在对比云高仪反演数据和中尺度模式不同边界层方案模拟数据的基础上,构建天津地区混合层厚度数据集,并收集2009—2015年天津地区PM_(2.5)质量浓度和能见度资料,开展天津地区重污染天气混合层厚度阈值和相关规律研究。结果表明:2000—2015年期间天津地区混合层厚度呈现波动性逐年增加趋势,与255m气象塔观测近年天津地区逆温层底升高以及夜间边界层高度增加有较强的一致性。统计显示PM_(2.5)日均质量浓度和混合层厚度呈现指数关系,混合层厚度越低PM_(2.5)质量浓度越高,其阈值天津地区可以以200、400、600和800 m作为界限判断大气污染垂直扩散能力,当日均混合层厚度200m时,天津地区重污染天气出现概率52%,中度以上霾出现概率46%,需要特别关注。PM_(2.5)日均质量浓度和混合层厚度的负相关并不适用于所有过程,对于输送型过程由于大气污染的输送一般由高空影响地面,在污染的起始阶段,混合层厚度的增加,反而有利于上层大气污染物向下的传输,使得近地面PM_(2.5)质量浓度升高,在运用混合层厚度阈值指标时需要特别考虑。     

1984～2000年印度洋与中国地区上空对流层中上层及平流层气溶胶变化和输送特征

利用美国SAGE II (Stratospheric Aerosol and Gas Experiment II)卫星最新版（6.0版）1.020 μm通道逐日气溶胶消光系数资料，得出了对流层中上层及平流层（10 km以上高度）气溶胶光学厚度的平均分布和变化特征。结果表明:气溶胶光学厚度在低纬度大，在印度洋的岛屿上空有三个高值中心，气溶胶光学厚度高值中心与对流层中上层的上升气流的高值中心相对应。与17年(1984～2000年)年平均相比，近6年（1995～2000年）孟加拉湾至青藏高原东南部上空气溶胶光学厚度明显增加；中国东部地区上空气溶胶光学厚度增加，中西部地区则减小。气溶胶光学厚度存在三个经向的增加带和两个经向的减小带。中纬度与赤道之间的布鲁尔-多普森环流（Brewer-Dobson Circulation）带来的低层大气与对流层中上层及平流层之间的气溶胶输送是导致气溶胶这种经向一致变化的主要因素。气溶胶的这种输送产生的近地面大气污染物向中上层大气输送有可能产生重要的气候变化。     

利用MODIS卫星和激光雷达遥感资料研究香港地区的一次大气气溶胶污染

利用MODIS可见光通道气溶胶光学厚度的卫星遥感和523 nm波长微脉冲激光雷达 (MPL LIDAR) 对气溶胶消光系数垂直分布的观测，分析了珠江三角洲地区2003年6月一次气溶胶污染过程中气溶胶光学厚度的分布特征、气溶胶消光系数廓线的演变，认为这次污染过程是弱高压控制下的区域性污染，而香港地区污染物浓度的上升与区域性输送有直接关系，结果表明卫星和激光雷达的光学遥感方法提供了研究大气污染的可行手段。