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。      

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。     

呼和浩特市冬季空气污染特征及气象条件影响分析

文章利用2013—2017年呼和浩特市冬季空气污染数据及同期气象观测数据,分析空气污染特征及各类气象条件下污染日数分布特征,结果表明:近5a来呼和浩特市冬季平均空气质量指数呈下降趋势,空气污染程度有所减缓。空气质量未达标日数呈减少趋势,特别是轻度和中度污染日数下降趋势最显著;首要污染物以PM10为主;冬季风速、气温、相对湿度与空气质量指数显著相关,降水量对空气质量的影响较小;S和SSW风向时污染日数出现概率较高,易出现中到重度空气污染。     

锦州市空气质量变化特征及其与气象条件关系

利用2014年3月至2015年2月锦州市逐日AQI、日平均污染物浓度和同期气象要素观测资料,对锦州市空气质量时空分布特征及其与气象条件的关系进行了分析.结果表明:锦州市空气质量等级为良的频率为62%,轻度污染的频率为23%,优的频率仅为6%,主要污染物为PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和O_3.锦州市2月和10月空气质量最差,9月空气质量最好,空气质量达优和良等级的日数占9月总日数的97%;锦州市天安街道空气质量最差,其SO_2浓度为百股街道的5倍.锦州市出现3级以上污染时的主要影响系统为地形槽、蒙古低压和弱气压场,降水对污染物具有清除作用,且对PM10的清除作用最明显;沙尘天气时空气污染明显加剧,逆温层抑制了污染物的扩散,逆温层底层高度越低,空气污染越严重.建立了AQI回归预报方程,拟合结果与实测值的变化基本一致,其中对春季AQI的拟合效果最好.     

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。     

2012—2014年常州市大气重污染日的气象条件分析

利用常州市环境监测中心的大气污染监测资料、常州市气象局的常规气象观测资料及NCEP/NCAR再分析资料等分析了2012—2014年常州市的大气污染情况,将大气重污染日的地面形势场进行了分型,并重点分析了污染程度极为严重的2013年1月的气象条件,得到以下结论：1)近3年常州市共计出现大气重污染日54天,冬季为重污染日数最多的季节,首要污染物主要是PM2.5。2)可将重污染日的地面形势场归纳为均压场型、高压底部型、高压后部型、变性高压型和低压型5种类型：均压场型扩散条件差,为大气重污染最常见的地面形势;高压底部型一般伴随有冷空气扩散,往往导致上游污染物的输送;高压后部型、变性高压型分别意味着冷高压移出和变性减弱致使污染物累积导致大气重污染发生;低压型一般易出现降水,若前期污染程度较重或降水较弱,往往导致污染维持。3)2013年1月大气污染极其严重,单月共计出现重污染日14天,降水量异常偏少是本月重污染频发的主要原因之一,高温高湿小风环境则有利于大气重污染的形成。4)秋冬季节多冷空气活动,本地往往经历均压场高压底部冷空气冷高压均压场的循环过程,冷空气“间歇期”为大气重污染高发时段,故地面形势场对大气重污染的预报预警有着较好的指示作用。     

武汉市观象台2013—2016年PM2.5质量浓度变化及其与气象因子的相关分析

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PM10、PM2.5、SO2、NO2、CO、O3逐日质量浓度资料及同期气象资料,统计分析了该地区大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PM10、PM2.5占比分别达到25.2%、48.9%,PM10中PM2.5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。     

APEC前后北京几次静稳天气边界层特征对比分析

对北京地区2014年11月3-11日APEC会议期间的大气扩散条件与2014年10月的4次雾-霾过程进行对比分析,表明APEC会议期间静稳天气指数略低于10月4次过程,具备一定的污染物积累潜势。数值模拟结果表明,对北京及周边地区污染排放的控制是APEC期间北京保持低水平气溶胶浓度的重要原因。周边地区污染物传输以及特殊地形条件下山谷风环流的日变化对北京地区污染物浓度的区域分布及演变有重要影响,夜间地形北风对近地面污染物有明显清除作用。相较于重污染天气,APEC期间气溶胶浓度低,温度效应小,山谷风环流明显,同时白天混合层高度上升幅度大,有利于污染物扩散。减排使气溶胶浓度减小,而低浓度气溶胶又使污染扩散条件进一步好转的相互反馈作用,是"APEC蓝"出现的主要原因。     

杭州AQI的分布特征及其与气象条件相关性分析

根据杭州市2013—2015年的空气质量日报资料,分析了杭州市空气质量特征及其与气象要素的关系,并从气象因素分析了杭州重污染日发生的原因。结果表明:1)杭州市近3年平均AQI为97,良好率为63%,7月杭州空气质量最好,1月空气质量状况最差,近3年杭州的空气质量状况总体有所改善;2)杭州市首要污染物主要为PM2.5和O3,在6—9月,首要污染物主要为O3,在其他月份,首要污染物主要为PM2.5;3)杭州AQI与气象要素密切相关,且不同的时段所依赖的气象因子也不同;4)杭州重污染日时,地面风速小,且68%的重污染日低空存在逆温,71%的重污染日低层存在下沉运动;5)杭州重污染的典型地面形势主要有冷空气影响型、高压影响型和倒槽型3类。     

2016年西安市气象条件对大气污染影响评价

利用2015—2016年西安市逐日空气质量资料和气象观测资料,统计评价了2016年气象条件较2015年对大气污染的影响情况。结果表明：2016年西安空气质量较2015年偏差,优良日数减少,各污染级别日数较2015年均有增加;全年降水日数、有效降水日数和年降水量都有所减少,降水对大气污染物的清除作用减弱;秋冬季平均风速较2015年同期明显偏小,比2016年全年平均风速也显著偏小,大气扩散能力减弱;秋冬季冷空气强度虽有所增加,但活动次数偏少,造成静稳天气增多,污染物累积效应持续增强;春夏季日照充足,太阳辐射增加,气温偏高、降水偏少,大气颗粒物减少,臭氧作为首要污染物第一次出现的日期相比2015年提前较多,污染日数也有所增加。臭氧已经成为除颗粒物之外的第二大污染源,春末至秋初期间,需要引起足够重视。     

2014-2016年荆州城区空气质量与气象要素的关系分析

利用2014年1月1日—2016年12月31日荆州城区逐日空气质量数据和同期地面气象要素逐日观测资料,分析了荆州城区空气质量状况、变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明,荆州城区优良日数偏少,但2014—2016年荆州城区空气质量略有改善,首要污染物为PM_(2.5);AQI和PM_(10)、PM_(2.5)、SO_2、NO_2、CO的月变化规律一致,呈V型分布,冬季空气污染最严重,夏季空气污染相对较轻,O_3的变化规律则相反,呈反V型分布;除O_3外,AQI和其他污染物浓度与前一日AQI、气压呈正相关关系,与气温、水汽压、湿度、云量、降水、风速呈负相关关系,据此建立了AQI和各污染物浓度的回归预报方程;进一步分析了2014年1月严重污染天气的成因,本地污染物的分布、外地污染物的输入和气象扩散条件是影响空气质量的主要因素。     

气象条件对上海世博会期间空气质量影响

观测资料显示,2010年世博会期间上海的空气质量为2001年以来同期最优。利用近10年上海近地面气象观测数据、美国环境预报中心NCEP/NCAR再分析资料和中国气象局国家气候中心的环流指数监测数据,分析了有利于空气污染扩散的近地面气象条件及大气环流特征,及其对上海世博会期间空气质量的影响。结果表明:2010年世博会期间,上海近地面东风明显偏多且偏大, 近地层接地逆温明显少于往年, 降水量和降水日数也较常年明显偏多,综合气象条件有利于空气质量的提高。西太平洋副热带高压较常年异常偏大、偏强、偏西,影响上海地区的夏季风更多源自西太平洋副热带高压南侧的偏东气流输送,这为上述区域的东风活跃创造了条件。尽管上海世博会期间的空气质量联防联控措施使得污染排放低于常年,但气象条件不利时,大气环流的输送扩散仍导致了上海世博会期间上海的3次污染事件,这说明气象条件是上海世博会期间空气质量优良的主要影响原因之一。     

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。     

贵州省2015～2019年空气质量及大气污染物时空分布特征研究

利用2015～2019年贵州省9个城市的空气质量指数(AQI)和6种大气污染物逐日监测资料及同期气象要素观测资料,分析了贵州省各市年、季大气污染的分布特征,以及各市首要污染物出现频率的季节特征,探讨了6种大气污染物与气象要素之间的相关关系。结果表明:(1)贵州省总体空气质量较好,2015～2019年全省空气质量优良天数占全年90%以上,2018年空气质量为5年中最优;(2)AQI的空间分布呈现“北高南低”的分布特征,高值区在遵义、水城和铜仁,兴义空气质量最好;(3)6种大气污染物与平均气温、相对湿度、日平均气温、日降水量、相对湿度、平均风速呈高度显著相关;(4)贵州省的污染日主要集中出现在冬季,首要污染物主要是颗粒物(PM_2.5和PM₁₀),夏季出现污染日的情况最少,首要污染物主要是O₃。      

河北中南部连续12 d重霾污染天气过程特征及影响因素分析

2013年12月14—25日,河北中南部地区发生了一次长达12 d的重霾污染天气过程。本文通过对同期气象条件、流场、污染物特征进行分析,探讨了这次过程的成因。此次污染过程与霾密切相关,具有持续时间长、范围广及强度大的特点;在静稳的大尺度气象条件和近地面大气层结下,污染物沿近地面风场的弱辐合区迅速积累,是重覆污染天气形成的关键;此次重霾污染天气过程中有两次弱冷空气活动,两次冷空气影响层次有所不同但影响时间均较短,不能彻底改变静稳大气层结,对污染物的扩散能力有限,重霾污染天气得以长时间持续。     

2016年春节期间上海市空气质量分析

本文对2016年春节期间(2月7—13日)上海市空气质量及其成因进行了分析,并与2014年和2015年同期空气质量进行对比。结果表明:2016年春节期间上海市空气质量以优良为主,仅正月初一受除夕夜烟花爆竹燃放及不利大气扩散条件的影响,为三级轻度污染;通过对春节期间气象条件、后向轨迹及全国污染分布分析可知,除夕夜上海市大气扩散条件较差,有利于污染物在本地累积,另外上游地区污染物向本地输送也是造成2016年上海市除夕夜空气污染的主要原因之一;通过对比分析上海市烟花禁燃区域内外PM_(2.5)小时浓度的变化及PM_(2.5)浓度差值的绝对值可知,烟花禁燃对污染排放具有一定的控制作用。通过对2014—2016年春节期间上海市PM_(2.5)浓度的分析可知,总体2016年春节期间细颗粒物PM_(2.5)污染明显低于2014年同期,与2015年同期相比2016年春节期间空气质量具有PM_(2.5)峰值浓度低且污染持续时间短等特点,春节期间由于停产和停工使排放源减少,因此对上海市空气质量的改善效果明显。     

呼和浩特市大气自净能力变化及其影响因素

基于呼和浩特市1981—2018年地面气象观测资料、2014—2018年的空气污染观测数据和1992—2013年夜间灯光指数,计算呼和浩特市大气自净能力指数ASI,分析大气自净能力与空气质量的关系,探讨近38 a呼和浩特市大气自净能力变化特征及其影响因素。结果表明:ASI与空气质量指数AQI呈幂函数的负相关关系,ASI越小,越容易出现空气污染。呼和浩特市年平均ASI呈显著下降趋势,特别是21世纪之后下降明显。风速、混合层高度对ASI的作用更大,而降水的作用较小。冷空气日数与ASI正相关关系显著,21世纪以后冷空气活动的明显偏弱对大气自净能力减弱造成一定影响;夜间灯光指数及夜间灯光区域面积均与通风量呈显著的负相关关系,大气自净能力的变化在一定程度上受到城市化进程的影响,特别是21世纪以后影响较大。     

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。     

2014年12月26—30日呼和浩特市连续重污染过程分析

利用国家环保局数据中心提供的呼和浩特市逐日逐时空气质量等级和首要污染物数据,结合高低空天气形势变化和地面风速数据,对呼和浩特市2014年12月26—30日发生的空气持续重污染过程的形成及维持进行了分析。结果表明,此次呼和浩特市连续重污染过程的首要污染物主要是PM2.5,其次是PM10,污染属于"细颗粒物污染";污染过程的日变化特点为夜间污染较白天污染要重,全天变化呈现明显的"双峰双谷"特点;污染过程的天气特点归纳为:地面形势处于高压前部的弱风场内,高空500h Pa基本为平直纬向环流,低层850h Pa温度场先后表现为暖舌区和平直区,本次污染过程属于"静稳气象条件"下产生的污染过程。     

武汉重污染天气过程触发机制及主要影响因素分析

利用天气学和数理统计方法,基于2013—2017年(100°—120°E,25°—45°N)范围内405个环境空气质量评价点数据、武汉市空气质量实时监测数据以及相应时段常规气象观测资料,对武汉重污染天气过程触发机制及主要影响因素进行了分析,结果表明:(1)武汉市2013—2017年空气质量重污染过程发生频率和过程平均持续时长均呈明显下降趋势。(2)引发武汉市空气质量重污染过程的天气形势在海平面气压场表现为冷空气入侵、静稳天气两种类型,形成机制分别为风力加大导致风向上游空气质量指数AQI大值区污染物输送和扩散条件较差导致本地污染物堆积。(3)典型的武汉城区重污染过程形成的天气模型为:过程开始时静稳天气下本地污染物堆积;冷空气南下时风力加大导致外源污染物输入;冷锋过境后内外源污染物叠加;冷空气影响过后扩散条件转好,过程结束。(4)空气质量实时变化与气压、风、温度、相对湿度等气象要素有密切的关系。在不同的天气形势下,应以气压的实时变化为基础,结合其它气象要素的特征,分析制作AQI精细化变化趋势预报。