Trends of surface PM_(2.5) over Beijing–Tianjin–Hebei in 2013–2015 and their causes: emission controls vs. meteorological conditions

文章以2013年为基准年对京津冀地区2014–15年的PM_(2.5)浓度变化趋势作了分析,并结合区域空气质量模式NAQPMS研究了气象条件和大气控制措施对PM_(2.5)浓度变化的贡献。研究结果表明:京津冀地区2014–15年PM_(2.5)年平均浓度较2013年有明显下降,其中:南部城市(邢台、邯郸、石家庄和沧州)PM_(2.5)浓度下降由气象条件和排放源控制共同作用,排放源控制起主导作用;天津市和廊坊市2014年PM_(2.5)浓度下降有赖于排放源控制,气象条件总体不利于污染物扩散,2015年则由气象条件和排放源控制共同作用,以排放源控制为主导作用;受制于不利气象条件影响,北京市PM_(2.5)浓度下降幅度较其它污染城市更小(2014和2015年分别为4%和9%)。在采暖季和非采暖季的对比中,2015年采暖季期间,整个区域重污染下的PM_(2.5)浓度下降幅度显著大于其它时期,这表明当前该区域大气污染治理正朝精细化的方向发展。     

APEC会议期间呼和浩特市大气污染防控与气象条件分析

利用2014年10月14日至11月13日欧亚地区高空和地面气象常规观测资料、NCEP再分析资料及内蒙古环境监测中心站的污染物浓度监测资料和AQI日资料,分析了APEC会议前后呼和浩特市大气污染防控效果及气象条件的作用。结果表明:2014年10月14—25日内蒙古自治区实施大气污染防控前,呼和浩特市轻度及以上污染日数比2013年同期上升37.5%;10月26日开始采取减排措施,污染颗粒物浓度大幅下降,呼和浩特市轻度及以上污染日数比2013年同期下降100.0%。大气污染防控期间,中国华北地区出现了4次较明显的冷空气活动,较强的冷平流由中高层侵入地面,呼和浩特市风力加大,有利于污染物扩散,4次冷空气活动全部对应呼和浩特市空气质量指数AQI最低值。因此,APEC会议期间呼和浩特市空气质量达优良等级,可能是结合了气象条件进行的政府防控取得了显著效果。     

京津冀及周边“2+26”城市秋冬季大气重污染气象条件及其气候特征研究

基于1961—2017年的地面常规气象观测资料以及ERA-Interim再分析资料等数据,采用大气自净能力指数（ASI）建立了重污染气象条件等级判别方法。通过对京津冀及周边“2+26”城市秋冬季大气重污染气象条件的长年代变化特征及其成因的分析,得出以下结论：从大气重污染气象条件多年平均水平来看,山西晋城从发生频次到极端性均为最高,北京、河北廊坊和河南郑州多发,河北保定、石家庄和衡水极端性较高。自1961年以来,虽然京津冀及周边“2+26”城市秋冬季大气重污染气象条件在历史上均有发生,但发生次数在2010年后显著增加,这是导致大气重污染频发的重要因素之一。相比2013—2016年,2017年秋冬季京津冀及周边“2+26”城市大气对污染物的清除能力相对较好,虽然北京不利于污染物扩散的气象条件仍然多发,但极端性明显降低。20世纪80年代和2010年以来京津冀及周边地区大气重污染气象条件发生频次均较多,这受到了气候变化背景下冷空气强度和大气滞留条件变化的明显影响,同时也在一定程度上受到了城市化的影响。     

邯郸市可吸入颗粒物的污染现状及相关气象条件分析

利用邯郸市区4个代表站2006年逐时可吸入颗粒物PM10浓度监测资料和邯郸市观测站地面气象要素的逐时观测资料,分析了邯郸市主要空气污染物--PM10的时空分布特征,结果表明:PM10平均浓度采暖期明显大于非采暖期;日变化规律为上午浓度最高,夜间次之,下午浓度最低,采暖期为双峰双谷型,非采暖期为一峰一谷型;弱风、低温和潮湿的气象条件有利于可吸入颗粒物的积累,增加PM10浓度.     

北京地区供暖季两次重污染过程气象条件对比

为对比分析北京地区供暖季期间两次重污染过程的影响因素,利用气象常规和非常规资料、环保监测站观测资料分析了2016年11月2—5日（以下简称“2016年过程”）和2018年3月11—14日（以下简称“2018年过程”）两次重污染过程的气象条件。结果表明：2018年过程与2016年过程天气尺度高低层天气影响系统类似,地面平均风速均为1.5 m·s-1,大气水平扩散条件基本相似,边界层风场的分布及风速大小基本一致,但2018年过程低层暖气团影响高度达2 km以上且逆温强度很大,大气垂直扩散条件更不利于污染物的扩散;2018年过程PM2.5浓度较2016年过程污染最重单站峰值浓度偏低30.2%,全市平均浓度也较其略低,且未出现爆发性增长阶段,浓度积累增长平缓;2016年过程一氧化碳（CO）出现爆发性增长,4 h浓度上升接近1 000 μg·m-3,峰值浓度为3 179 μg·m-3,黑碳（BC）浓度持续较高且峰值浓度为19 939 ng·m-3;2018年过程期间CO峰值浓度较2016年过程下降24.6%,且未出现爆发性增长阶段,BC有一定日变化特征,峰值浓度为4 228 ng·m-3,远远低于2016年过程。两次重污染过程发生在基本相似的气象条件下,2018年的垂直扩散能力更为不利,但从细颗粒物和一次排放污染物对比来看,2018年过程多种污染物浓度显著下降、平均浓度明显降低,这与人为减排限排等因素密切相关。     

近五年周至空气污染气象条件分析

利用周至2012年1月1日—2017年9月30日气象观测资料及空气质量监测资料,分析了近五年周至地区污染特征及冬季重污染天气过程中气象条件的影响,结果表明:周至地区冬季空气污染情况最为严重,五年来重度污染等级以上(包括重度污染和严重污染)日数(简称重污染日)共计119d,重污染天气频发。该地区冬季重污染日气象条件:以静稳天气为主,风速较小,主导风向为偏西北风,这使得大量外来污染源在本地堆积;低于冬季平均值的气温使得大气逆温现象更易发生,大气层结稳定;高于平均值的相对湿度使得颗粒物吸湿增长加剧,重污染日前连续无有效降水使得空气中的污染物得不到有效冲刷,不利于污染物扩散,使得重污染天气进一步加重。     

春节燃放烟花爆竹对西安空气质量的影响

利用西安泾河站气象观测资料和西安空气质量指数、污染物质量浓度等,对2014—2016年春节期间西安市空气污染特征和气象条件的影响进行分析。结果表明:除夕夜间大量燃放烟花爆竹导致PM10和PM2.5质量浓度短时内骤增,但对SO2和NO2质量浓度影响不显著,春节期间空气污染主要是由细颗粒物(PM2.5)造成。气象条件对空气质量有明显影响。在静稳天气下风速小,湍流弱,贴地逆温持续存在,大气扩散能力差,春节期间烟花爆竹集中燃放,强污染源和大气扩散能力差是春节期间出现空气重污染的主要原因;而冷空气来临时,大气相对湿度降低,风速增大,湍流增强,大气扩散能力增强,加上降水的沉降作用,是空气质量改善的主要气象原因。     

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。     

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。     

兴山新县城空气质量与气象条件的关系初探

使用兴山县2003年8月至2005年12月空气质量监测资料以及同期的温度、降水、风向风速等气象资料,从影响空气污染物扩散的气象条件着手,采取统计学方法,对影响兴山新县城环境空气质量的气象条件进行了初步分析。结果表明,新县城空气质量呈明显下降趋势,主要污染物为悬浮颗粒物,其污染状况与大气稳定度、近地层风、降水和空气湿度等气象条件存在一定的关系。     

Changes in air pollutants during the COVID-19 lockdown in Beijing:Insights from a machine-learning technique and implications for future control policy

基于2015-2020年北京35个环境空气站和20个气象站观测资料,应用机器学习方法(随机森林算法)分离了气象条件和源排放对大气污染物浓度的影响.结果发现,为应对疫情采取的隔离措施使北京2020年春节期间大气污染物浓度降低了35.1％-51.8％;其中,背景站氮氧化物和一氧化碳浓度的降幅最大,超过了以往报道较多的交通站点.同时,2020年春节期间的气象条件不利于污染物扩散,导致多次霾污染事件发生.为进一步改善北京空气质量,未来需要优化减排策略.     

2019年冬季呼和浩特市大气污染频发的气象条件分析

利用2015—2019年呼和浩特市大气污染物质量浓度、气象要素观测及NCEP FNL 1°×1°再分析资料,分析近5 a冬季环境空气质量特征及与大气污染扩散紧密相关的气象要素和大气边界层特征,研究2019年冬季呼和浩特市大气污染频发的气象条件变化特征。结果表明:(1)呼和浩特市冬季较易出现污染天气,以PM 2.5污染为主,2019年冬季,大气污染呈现出污染物积聚难于扩散、污染长时间持续、污染天数和重污染占比均显著增高等特点。(2)2019年冬季呼和浩特市气象条件呈现出平均风速偏小、小风日数偏多、南风出现频率增多、相对湿度偏高、混合层高度偏低、通风系数较小、逆温日数较多等特征。     

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。     

降雨对PM2.5浓度的影响及人工降雨降低PM2.5浓度的探讨

湿沉降是使大气颗粒物浓度减少的途径之一。该文利用2013年6月南京市逐日PM2.5浓度资料,及同期降水、风速和相对湿度的数据,分析了南京夏季PM2.5与气象条件变化之间的关系。结果表明,在低风速、高湿度、污染物不易扩散条件下,降雨并不能有效降低当日PM2.5浓度。而在风速较大的条件下,污染物在随风扩散稀释的同时,降雨对污染物的湿沉降作用促进了PM2.5浓度降低。建议在采用人工增雨方法清除PM2.5时,要考虑气象条件的影响。     

2019年湖南一次重污染天气过程成因分析

2019年12月12—17日,湖南省出现了一次首要污染物为PM2.5的持续时间长、影响范围大的重污染过程。本文综合应用湖南省环境监测站发布的AQI、逐小时主要污染物浓度和各类气象观测数据资料等,选取长沙为代表站,深入探究本次重污染天气过程气象条件、边界层演变特征等,并探讨污染物的来源和外来源气团移动路径。结果表明:此过程为输入叠加本地的复合型污染,污染积累阶段的弱冷空气打通了污染传输通道,有利于北方污染物南下,污染爆发阶段主要是本地静稳天气叠加上游外来源造成,污染清除阶段湖南地区地面主要是受较强冷空气影响,风力加大,污染物迅速稀释扩散,近地面逆温的存在是此次污染持续并爆发的重要条件。后向轨迹表明,此次重污染天气过程是外来源和本地源共同叠加的结果。     

天津城区春节期间大气气溶胶污染特征 和数浓度分布

利用天津城区2009-2014年春节期间大气气溶胶观测资料和相关气象资料,重点分析2013和2014年春节期间气溶胶污染特征,探求燃放烟花爆竹以及气象条件对春节期间大气气溶胶的影响。结果表明,受燃放烟花爆竹影响,春节期间PM_(2.5)质量浓度最高值均发生在除夕夜间;持续雾霾天气条件下燃放烟花爆竹,造成2013年除夕夜间PM_(2.5)质量浓度峰值达到1240μg·m～(-3),是近年来最严重的一次;2014年春节期间烟花爆竹燃放量有所减少,加之空气扩散条件较为有利,PM_(2.5)质量浓度显著低于2013年;不同天气条件下,气溶胶数浓度谱分布特征存在明显差异,燃放烟花爆竹期间气溶胶数浓度水平与严重雾-霾天气相当。     

北京一次局地重污染过程气象条件分析

2004年10月7日至10日，北京出现了一次明显的持续重污染过程，这次污染过程持续时间之长、污染程度之重是近4年来同期最大的。为了了解造成这次持续重污染过程的原因，利用同期污染指数、常规气象观测资料、探空资料及自动站气象资料，对这一期间的空气污染气象条件进行了较为详细的分析。结果表明，这次持续重污染过程是由本地的污染源和大尺度的天气背景与局地的气象条件共同造成的。     

2016年冬季安徽寿县地区两次重污染过程分析研究

利用2016年12月14日—2017年1月3日安徽寿县国家气候观象台大气边界层垂直探测资料、地面自动气象站资料、污染物浓度资料及天气图资料,对该地区两次重污染的积累和清除过程进行了分析,得到以下结论:1)两次重污染过程均起源于地面弱风(风速3 m/s)、高湿(相对湿度80%)等不利气象条件,导致污染物局地积累。再通过大风、降水、大雾过程等有利的扩散、沉降条件,对污染物进行清除。2)天气形势在重污染积累过程中起到了重要作用。主要特征表现为,高低空层结稳定,且低空处于湿区内部,多受暖舌控制或伴有暖平流。第一次重污染清除过程中,控制寿县地区的天气系统逐渐转变为低压,风向转为偏东风,并伴有降水天气。第二次污染物清除过程,则是大雾湿沉降和逆温层消除共同导致。3)重污染积累过程中边界层高度均偏低,最大高度也仅为500 m,对污染物垂直扩散范围有所限制,进而影响局地污染物浓度。重污染过程逆温现象多发,近地层逆温主要发生在夜间和清晨,逆温强度最强可达3℃/(100 m),污染物在逆温层低层和底部之下堆积。     

兰州市新区规划气候条件评估分析

利用1978-2007年兰州市永登县气象站观测资料及周围部分区域观测站资料,对兰州新区各项气象要素进行了分析,并采用RAMS模式,模拟了兰州地区在不同气象扩散条件(有利于扩散、一般扩散条件及不利于扩散)天气背景情况下的污染情况.结果表明,兰州污染最严重的地区在西固区,兰州西部的红古区和北部的中川、皋兰是污染较轻的地区,而位于南部的榆中则易受污染物的影响.利用HYSPLIYT模型,对各代表点采用相同的污染源,分析了由于气象条件不同造成的各代表点污染扩散的差异,在轻重两种典型的污染天气背景条件下确定了各代表点在24 h内的大气扩散能力与污染气团传输路线,发现兰州北部的大气扩散能力好于南部,西部好于东部,因此兰州老城区不宜规划污染企业;而位于兰州新区永登县秦川镇附近区域较位于皋兰县西岔镇附近区域更适于规划重工业企业.     

京津冀地区一次严重霾天气过程及其影响因素分析

利用大气污染监测资料、常规气象观测资料及NCEP再分析资料,对2013年1月9—17日京津冀地区一次严重霾天气过程的特征及其与气象条件的关系进行分析。结果表明：此次霾天气过程京津冀地区6个城市（北京、天津、石家庄、保定、邯郸、唐山）的PM10、SO2和NO2污染物日平均浓度均较高,变化趋势基本相同,其中PM10日平均浓度的变化幅度最大,峰值出现在11—13日之间;石家庄、保定和邯郸市的污染最严重,PM10日平均浓度最大值分别为0.94 mg·m－3、0.95 mg·m－3和0.82 mg·m－3。SO2和NO2日平均浓度的变化幅度较小,但浓度值均较大,基本为0.10 mg·m－3以上。影响此次霾天气过程的大范围环流形势为纬向型,存在较强的逆温层,弱下沉运动使近地层大气处于静稳状态,不利于污染物扩散,而近地面较小的风速和低层相对湿度小于90％为霾的形成提供了有利条件。另外,后向轨迹分析表明,此次污染过程京津冀地区的气团主要来自新疆地区,路径主要是从西北气流转为西南气流,携带南方的湿空气和污染物向京津冀地区输送。