基于卫星遥感和地面观测资料的汾渭平原一次空气污染过程分析

利用MODIS和CALIPSO卫星资料、地面空气质量监测资料和地面气象要素资料,分析了汾渭平原2018年11月26日—12月3日持续性的重空气污染过程的形成、特征及污染物的可能来源。结果表明:此次污染过程中汾渭平原以中度以上污染为主,首要污染物为PM2.5和PM10;11个代表城市在11月20日—12月7日期间AQI连续超过100的天数除吕梁外均达到或超过10 d,西安、咸阳和渭南污染持续天数和严重污染天数均最多;污染发生时,地面至3 km以内的AOD与总AOD柱的比值为81%,沙漠沙尘和污染沙尘气溶胶出现频率最高,分别为60.18%和25.72%;26日12时BT左右沙尘自西向东传输,受秦岭的阻挡作用,同时低层以偏东风或者静风为主,大气静稳,无明显冷空气活动和降水产生,静稳和高湿的天气持续以及偏东风的阻挡和传输使得该次过程以沙尘和霾混合为主。     

哈尔滨春季一次罕见重度霾天气成因分析

利用气象、环境、卫星遥感火点监测等资料，从环流形势、气象要素、污染物和污染传输特征等方面对哈尔滨2018年4月4日夜间至5日白天罕见重度霾天气成因进行分析。结果表明，此次重度霾天气首要污染物为PM2.5，污染最重时PM2.5浓度高达507μg?m-3，秸秆焚烧是污染物的主要来源，既有本地源又有外地源，利用HYSPLIT模型模拟出这次重度霾天气污染传输特征。重度霾时段，近地面风速小，为1.5m·s-1左右，最小为0.1m·s-1，风向呈弱气旋性辐合、湿度增大有利于形成霾。低层存在较强的贴地逆温，逆温层顶高度约为100m,逆温强度约为1.5℃/100m，不利于污染物在垂直方向上扩散。地面均压场和高空弱高压脊、暖锋锋区和暖平流为这次重度霾天气提供了有利的大气环流背景条件。     

基于卫星遥感和地面观测资料的汾渭平原空气污染分析

选取中国汾渭平原地区作为研究对象,利用MODIS、OMI和CALIPSO多源卫星遥感资料,同时结合环境监测国控站点污染6要素等逐小时地面环境监测数据以及能见度、霾天气现象记录等地面气象要素资料,综合分析了2013—2018年秋冬季汾渭平原空气质量状况、气溶胶的组分,探讨了卫星遥感气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth,AOD）与地面污染物浓度的关系,并结合中国气象局化学天气预报系统-EMI评估模式（CUACE-EMI）资料对气象条件和污染减排影响进行评估。结果表明：11个代表城市中有6个城市秋冬季有接近或超过一半的时刻处于污染状态,且污染发生时,各代表城市大多数时刻处于中度及其以上污染级别;三门峡、临汾、运城和西安是霾和重度霾高发的城市,其重度霾爆发频率高达11.63%—14.78%;汾渭平原秋冬季首要污染物为PM_2.5和PM₁₀,以污染沙尘、沙漠沙尘和烟尘为主,出现频率分别为36.24%、25.14%和22.96%;MODIS AOD与空气质量指数（Air Quality Index,AQI）、PM_2.5、PM₁₀质量浓度之间的相关系数分别为0.72、0.70和0.64;汾渭平原2018年气象条件的变化使PM_2.5浓度较2013年、2014年、2015年、2016年和2017年同期上升了17.06%、1.58%、4.34%、11.25%和5.75%,减排措施使PM_2.5浓度较2013年、2014年、2015年、2016年和2017年同期分别下降了8.74%、28.01%、4.93%、3.16%和42.62%。     

延吉市春季一次霾污染过程特征及成因分析

利用ERA-interim再分析资料、空气质量监测数据及常规气象观测数据,结合HYSPLIT后向轨迹模式对2019年3月18—20日延吉市出现的一次连续3d霾污染天气进行分析.结果表明:此次严重空气污染期间,低层受槽前西南暖湿气流影响,地面处于均压场控制下,低层950hPa存在明显逆温,利于污染天气的出现和发展.日最高气温较高,加速了大气光化学反应,利于细颗粒污染物的聚集.近地面平均风速大都在3m/s以下,大气污染物水平输送效率降低,导致大气污染物持续堆积.此次霾污染天气污染物主要通过外来污染源传输,污染物来源主要为华东沿海和辽宁地区,各高度气团整体受西南气流控制,经华东沿海、辽宁省,输送至延吉市.     

“13·12”西安重污染气象条件及影响因素

使用高分辨监测资料对2013年12月18—25日西安严重污染天气气象条件及影响因素进行分析。结果表明:严重污染期间,亚洲大陆中高纬度500 hPa呈一槽一脊经向环流型,陕西处于地面冷高压南部均压场控制下。空气质量转好时,高空锋区明显增强,地面冷锋快速东移、南压,边界层高度增大,近地层集聚污染物显著抬升。严重污染与非污染时段气象条件差异明显。除接地逆温外,近地层不同高度存在悬浮逆温,相对湿度呈湿-干-湿垂直分布,温湿条件有利于污染加强。严重污染属于以湿霾为主的重度霾天气,日平均能见度小于1.5 km,边界层高度小于0.7 km,郊区湿霾每日持续时间平均比市区长约5 h。严重污染期间,细颗粒物浓度远高于粗颗粒物,随时间增加趋势明显。颗粒物平均浓度在午后出现峰值,可能与边界层高度偏低、关中盆地地形因素密切相关,本地地面风场日变化对污染有加重效应。     

北京春季一次霾和沙尘混合污染天气过程分析

2015年3月26—31日北京地区发生一次霾和沙尘天气交替出现的混合型污染天气过程。利用常规气象观测数据、南郊观象台探空数据以及北京环境保护监测总站的空气质量数据,分析了典型个例的发生发展过程。结果发现:此过程可分为霾—沙尘—沙尘回流—霾4个发展阶段。第1阶段北京受弱辐合区控制,大气层结稳定,风速较小,以霾天气为主;第2阶段受蒙古气旋影响,沙尘天气南下影响北京;第3阶段沙尘从华北南部回流,再度影响北京;第4阶段沙尘天气逐渐减弱,北京地区再次出现霾。HYSPLIT后向轨迹模型的模拟结果表明,这是一次典型的沙尘回流所导致的混合污染型天气个例。     

鲁中地区霾期间气溶胶的垂直分布及其与气象条件的关系

利用CALIPSO气溶胶垂直廓线产品和NCEP提供的FNL 1°×1°再分析数据,以清洁日为对比,统计分析了 2007—2017年霾和重度霾期间鲁中地区气溶胶的垂直分布规律,并探讨了两者之间的关系。结果表明:霾日、重度霾日的气溶胶粒子主要聚集在对流层低层2.7 km、1.5 km以下。以0.9、1.66和1.34 km为临界高度,清洁日、霾日、重度霾日的消光系数(EC)在临界高度以上呈指数递减,以下呈对数递减。霾日和重度霾日年平均体积退偏比(PDR)和色比(CR)范围分别为0.1～0.3和0.5～0.9。低层2 km以下,重度霾日以相对规则的细粒子为主;2～4 km,不规则度和尺寸都急剧增大。PDR在7 km及以下随高度逐步增加,7 km以上逐步减小。与清洁日不同,霾日CR基本随高度逐渐增大,重度霾日则在6 km以下随高度逐渐增大。污染沙尘型气溶胶对重度霾日和霾日近地面的EC贡献最大,分别为0.58 km~(-1)和0.36 km~(-1),其次是大陆污染型,分别为0.27 km~(-1)和0.20 km~(-1)。重度霾日在1.5 km及以下维持了较小的平均风速和较大的相对湿度,有利于EC的增大。霾日在较高的高度上维持了相对较小的平均风速和相对较大的相对湿度,使得气溶胶高浓度层达2.7 km。霾时近地面污染物来源为蒙古、内蒙古等地的长距离传输和周边地区的传输。重度霾时蒙古方向和河南方向的污染物传输占比更大,分别达25.26%和31.58%。重度霾对应的多层逆温比例接近50%,贴地+低悬型和贴地+高悬型逆温在其中占比最大。由于这两种逆温型在逆温层以下对应更小的出流量,大气更稳定,使得重度霾时气溶胶粒子聚集在低层。     

北京两次重污染沙尘天气成因及动力传输特征的对比研究

应用气象、空气质量和ERA-Interim再分析资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型和地理信息,对比分析了2018年北京两次重污染沙尘天气的成因、传输特征及影响要素等。结果表明:两次过程的沙尘源地均为蒙古国,但3月28日沙尘天气由蒙古气旋引发,传输出现折向,以东北和偏东两条路径输送入京,5月28日沙尘受低涡和发展的低压冷锋影响,为典型的西北传输路径;高空的引导气流与低层冷空气的强度以及地形是导致沙尘传输出现显著差异的主要影响因素;高空为偏西气流,低层冷平流较弱,受到山脉的阻挡,沙尘气团东移至地势较低的区域后,在气压梯度力的驱动下传输方向发生转折,以偏东路径绕流进入北京;高空的偏北气流和低层冷平流较强,沙尘气团可直接翻越山脉从西北路径入京,沙尘粒子的运移高度相对较高。     

京津冀地区一次强沙尘天气过程的成因及特征

利用常规污染物监测资料、卫星资料和再分析资料等,对京津冀地区在2017年春季遭遇的一次强沙尘天气过程进行分析。结果表明,此次过程是由地面冷锋过境,高空槽后冷空气持续补充引起,沙源地主要位于巴丹吉林、腾格里沙漠,随后以西北路径输送至京津冀地区。前期沙源地感热通量迅速增大,与中低层冷平流叠加,导致不稳定层结增强,助于起沙;高空强风速带加强并向下延伸,中低层次级环流发展,不但使沙尘传输并下降至地面,而且使高层高动量和高位涡冷空气下传,促进低空急流形成、低层系统发展,使大风及沙尘天气维持;沙尘过境时,地面至4 km高度存在沙尘型气溶胶,PM_(2.5)和PM_(10)浓度变化趋势较一致并达到重度污染水平,且气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)与空气质量指数(Air Quality Index,AQI)具有较好的时空匹配关系,重污染时段AOD值大于1,污染减弱时AOD值降至0.6以下。     

基于CALIPSO的华北地区气溶胶垂直分布特征

利用2007—2014年CALIPSO Level 2气溶胶廓线产品,统计分析了华北地区气溶胶垂直分布规律,并以2013年12月发生的一次大范围霾过程为例,探讨了霾天气中气溶胶垂直变化特征。结果表明,华北地区气溶胶消光系数(σ)随高度指数衰减,年平均标高为2.48 km;1 km以下存在σ高值层,冬季较大、春季较小,年平均为0.333km~(-1)。年平均颗粒退偏振比(Particulate Deploarization Ratio,PDR)随高度递增,变化范围为0.18~0.25;PDR春季较大,夏季较小。年平均色比(Color Ratio,CR)随高度弱增加,变化范围为0.7~0.8;春季CR随高度递减,其他季节随高度递增。华北地区近地面以污染沙尘气溶胶为主;春季以沙尘为主,夏秋季以污染沙尘为主,冬季中高层以沙尘为主,低层以污染沙尘为主。霾事件中,霾日1 km以下存在消光高值层,消光系数约为清洁日三倍。霾日PDR和CR都低于清洁日,2 km以下PDR大多小于0.2,CR以0.3~0.5为主。本地烟尘与远距离输送的沙尘相混合形成的污染沙尘是本次霾过程的主要气溶胶类型。     

2016—2017年冬季华北地区一次重污染过程的气象条件分析

以华北地区为研究区域,利用地面监测数据、高空观测资料、NCEP FNL资料及HYSPLIT后向轨迹模式,对2016年12月26日至2017年1月9日该地区的雾霾天气过程进行综合分析。结果表明,雾霾期间高空以纬向环流为主,冷空气势力偏弱,主要受高压、弱高压或均压场控制,有利于华北地区静稳天气形成。同时,雾霾期间边界层平均高度约600~900 m,污染物浓度与边界层高度呈负相关,且污染物浓度变化较边界层高度变化存在滞后现象。逆温层的长期存在,不利于污染物垂直扩散,能见度一直维持在5 km以下。后向轨迹集合模拟与聚类分析表明,以北京地区为核心的华北地区雾霾天气期间,外来污染物中,80%来自西北方气团,20%来自河北西南地区气团。     

Vertical distributions of aerosol optical properties during haze and floating dust weather in Shanghai

A comparative study on the vertical distributions of aerosol optical properties during haze and floating dust weather in Shanghai was conducted based on the data obtained from a micro pulse lidar.There was a distinct difference in layer thickness and extinction coefficient under the two types of weather conditions.Aerosols were concentrated below 1 km and the aerosol extinction coefficients ranged from 0.25 to 1.50km^-1 on haze days.In contrast,aerosols with smaller extinction coefficients(0.20 0.35 km^-1) accumulated mainly from the surface to 2 km on floating dust days.The seasonal variations of extinction and aerosol optical depth（AOD） for both haze and floating dust cases were similar greatest in winter,smaller in spring,and smallest in autumn.More than 85%of the aerosols appeared in the atmosphere below 1 km during severe haze and floating dust weather.The diurnal variation of the extinction coefficient of haze exhibited a bimodal shape with two peaks in the morning or at noon,and at nightfall,respectively.The aerosol extinction coefficient gradually increased throughout the day during floating dust weather.Case studies showed that haze aerosols were generated from the surface and then lifted up,but floating dust aerosols were transported vertically from higher altitude to the surface.The AOD during floating dust weather was higher than that during haze.The boundary layer was more stable during haze than during floating dust weather.     

汾渭平原空气质量及气象要素对其日变化和年际变化的影响

汾渭平原因其封闭的地形条件以及煤炭为主的能源结构,大气污染问题一直存在,并于2018年被列入大气污染防控的重点区域。文章利用2015年以来PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO、O₃质量浓度的观测数据和空气质量指数（Air Quality Index,简称AQI）,分析了汾渭平原AQI及大气污染物质量浓度的时空分布特征;使用多元线性回归模型研究了气象条件对冬季PM_2.5和夏季O₃浓度日最大8 h滑动平均值（MDA8_O₃）日变化和年际变化的影响。研究发现,汾渭平原的空气质量在2015～2017年间逐年变差,在2018～2019年有所好转,污染较重的城市为西安、渭南、咸阳、临汾、运城、三门峡、洛阳,集中在汾河平原与渭河平原交界处。汾渭平原的首要大气污染物多为PM_2.5、PM₁₀或O₃,三者占比之和约90%。重污染时期主要集中在天气条件不利及污染物排放量大的冬季供暖期,但夏季O₃浓度的升高趋势使得汾渭平原夏季污染情况越来越严重。影响汾渭平原冬季PM_2.5浓度和夏季MDA8_O₃日变化最主要的气象要素都是2 m高度气温（简称T2M）,相对贡献分别是45.5%、35.3%,都表现为正相关;第二主要的气象要素都是2 m相对湿度（简称RH2M）,相对贡献分别是41.5%（正相关）、25.4%（负相关）。影响汾渭平原冬季PM_2.5浓度年际变化最主要的2个气象要素是T2M和RH2M,其相对贡献分别为43.6%、31.9%,且都呈正相关,2015～2019年汾渭平原冬季气象条件的变化会导致PM_2.5浓度上升,部分削弱了人为减排导致的下降趋势（?8.3 μg m?3 a?1）。影响汾渭平原夏季MDA8_O₃年际变化最主要的2个气象要素是T2M（正相关）和850 hPa风速（WS850,负相关）,其相对贡献分别为71.7%、16.3%。2015～2019年汾渭平原夏季气象条件的变化导致O₃污染呈上升趋势（1.2 μg m?3 a?1）,但O₃污染的总上升趋势（8.7 μg m?3 a?1）中,人为排放变化的贡献更大（7.5 μg m?3 a?1）。本研究表明,汾渭平原大气污染形势严峻,其颗粒物污染问题尚未解决,还面临着新的臭氧污染的挑战,汾渭平原内的11个地级市分属陕西、山西、河南三省管辖,三省交界处又是重污染区域,所以需要三省联合防治防控,协同改善汾渭平原的空气质量。     

2016年1月我国中东部一次大气污染物传输过程分析

利用常规气象数据和空气质量模式CAMx对2016年1月15—19日一次冷空气影响下郑州、武汉、南京的大气污染物传输过程进行了分析。观测发现,本次过程中武汉和南京在地面锋线到达后出现明显的PM2.5浓度的快速增长。通过分析发现,两地在1000~950 hPa高度层上偏北风的侵入带来上风向的大气污染物,同时在垂直方向上锋区内的稳定性层结抑制了大气污染物的扩散,两种作用共同导致污染物快速增长。在冷空气主体影响下,尤其是950~900 hPa高度层上弱风区消失后,污染物得到清除。大气污染物的传输作用主要发生在1000~950 hPa高度上。模式PM2.5来源示踪模拟结果表明,武汉(17日夜间至18日)和南京(17日夜间)在本次污染物快速增长过程中区域污染物输入的贡献在51%和58%左右。由于模式对PM2.5传输过程的低估,区域输送贡献率仍存在不确定性。但是,与1月15—19日平均相比, PM2.5的本地贡献明显减少,上风区域贡献明显增加。     

Some features of winter aerosol and water vapor characteristics over Agra, a semi-arid location in India

Reported in this article are the results of the analysis of extensive observations of aerosol optical, micro-physical characteristics, and precipitable water content (PWC) that have been carried out using compact, multi-band solar radiometers, over a semi-arid station, Agra (27°10′N, 78°05′E, 169 m AMSL) during winter 2004. The aerosol optical depth (AOD), Angstrom wavelength exponent (α), and PWC show, higher values on hazy- and foggy-days and lower values on clear-days. The turbidity coefficient (β) shows higher values for smaller values of α and vice versa. The aerosol size spectra exhibit bi-modal distribution with abundance of accumulation-mode particles during fog and haze occasions, and relatively coarse-mode particles on clear-days. The above features have been explained with co-located PWC and surface-level meteorological parameters. The NOAA HYSPLIT five-day back trajectories indicate the influence of trans-boundary pollution transport over the experimental station during the study period.     

Aerosol properties at gosan in Korea during two pollution episodes caused by contrasting weather conditions

We analyzed aerosol optical and chemical properties over Northeast Asia for two pollution episodes caused by contrasting weather conditions, stagnant anticyclone (November, 2011) and fastmoving continental outflow associated with migratory cyclone/anticyclone (February, 2003). Pollution levels were significantly high and even comparable with heavily polluted urban cities in China and Korea even though these levels were from the episodic measurements since Gosan is an internationally well-known remote background site. Space-borne MODIS measurements clearly show that the pollution plume with high aerosol optical depth (AOD) overlaid and very slowly moved over Northeast Asia during the stagnation episode. On the other hand, a strong synoptic wind transported the plume from eastern China to its downwind regions during the continental outflow episode. The two pollution episodes showed discriminative aerosol chemical compositions associated with different source characteristics. Concentrations of nss (non-sea-salt)-sulfates and ammonium in the continental outflow episode were almost two times higher than those in the stagnation episode due to the influence of anthropogenic emissions from China. A higher fraction of nitrate, accompanied with an increase of carbonaceous species in the stagnation episode, was attributable to vehicular emissions originated from Korea.     

汾渭平原PM2.5-O3复合污染特征及气象成因分析

PM_2.5和O₃已经成为汾渭平原城市最主要的污染物,两者之间相互影响,在暖季经常同时出现构成污染,其污染程度与气象条件密切相关。利用2015—2021年汾渭平原12个城市逐日PM_2.5和O₃浓度、地面气象观测数据以及ERA5高空再分析数据等资料,分析了汾渭平原PM_2.5和O₃的时空变化特征以及复合污染发生时PM_2.5和O₃的关系,并研究了局地气象条件和天气形势对复合污染的影响。结果显示,该地区年均PM_2.5和日最大8小时O₃浓度分别在2017年和2018年开始持续下降,复合污染日数也在2019年后开始持续下降;复合污染主要发生在3—9月,在汾渭平原东部城市出现次数较多,多出现在高温、低湿的环境下;最后利用T-PCA算法(正交主成分分析)将复合污染的天气环流形势分为4种类型,主要呈现出以高空西北气流或偏西气流、低层为暖区偏南风或微风为主的天气特征。研究结果对汾渭平原的大气...     

武汉市一次霾污染过程不同发展阶段下水溶性离子来源解析

本文利用气体组分及大气气溶胶在线监测系统(MARGA ADI 2080)观测武汉市2018年1月9—26日大气气溶胶中的8种水溶性离子(NH⁺₄、NO^-₃、SO^2-₄、Cl^-、K⁺、Ca²⁺、Na⁺和Mg²⁺),结合气象要素数据,使用主成分分析(PCA)、正定矩阵因子分析法(PMF)、HYSPLIT后向轨迹模式、潜在源区贡献(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT),对霾污染过程中水溶性离子进行了全面的来源解析,探究了霾不同阶段下来源差异和空间分布特征。结果表明:(1)本次霾污染中的8种水溶性离子和4种污染气体,PCA解析出的源和占比分别为二次源和燃煤源的混合源(41.28%)、工业排放和土壤扬尘混合源(27.73%)和机动车排放源(9.63%),PMF解析出的源和占比分别为燃煤与土壤扬尘混合源(18.57%)、机动车排放源(20.74%)、二次源(18.30%)、光化学污染源(22.24%)和燃煤源(20.15%)。(2)霾在不同阶段下水溶性离子和4种污染气体的来源存在差异,在清洁天和霾消散阶段,光化学的贡献最高,占比分别为31.42%和36.07%;在霾发生阶段燃煤与土壤扬尘源的贡献最高,其贡献为40.94%;在霾发展阶段,最大的控制源为二次源,贡献占比为37.51%。(3)此次武汉市霾污染中PM_2.5浓度和NH⁺₄、NO^-₃和SO^2-₄的潜在源区为皖豫鄂三省和赣湘鄂三省交界处。霾污染中PM_2.5的主要影响范围是武汉市南部和北部省份,NO^-₃、NH⁺₄和SO^2-₄的主要影响区域为武汉市东北方向的城市、湖南省和江西省。