晋城市冬、春季PM_(2.5)和PM_(10)污染水平时空分布及其与气象因子的关系

为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM_(2.5)及PM_(10)小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM_(10)与PM_(2.5)高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM_(10)高值区位于城区南部区域,PM_(2.5)高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM_(10)与PM_(2.5)月均浓度整体呈单峰型变化,PM_(10)在4月份最高(157.54±5.67μg·m~(-3)),PM_(2.5)在1月份最高(94.08±2.25μg·m~(-3))。冬季PM_(2.5)/PM_(10)平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM_(10)与PM_(2.5)小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM_(10)与PM_(2.5)的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM_(10)与PM_(2.5)的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。     

2015年上海崇明岛PM2.5和PM10浓度变化特征 及气象因素影响分析

通过对2015年1—12月上海崇明岛崇南地区颗粒物(PM_(2.5)、PM_(10))浓度的连续监测,研究了PM_(2.5)、PM_(10)在不同季节的动态变化特征及与其他因子(SO_2、NO_2、O_3)的相关性,分析了风向风速和降雨对颗粒物浓度的影响。结果表明:崇明岛PM_(2.5)和PM_(10)浓度的季节变化明显,呈现冬季的春季的秋季的夏季的的特征,冬季PM_(2.5)和PM_(10)小时浓度均值分别为0.058 mg/m~3和0.085 mg/m~3,夏季PM_(2.5)和PM_(10)均值分别为0.034 mg/m~3和0.054 mg/m~3。PM_(2.5)和PM_(10)浓度分别与SO_2浓度和NO_2浓度显著正相关,与O_3显著负相关。全年来看,在西南风向时PM_(2.5)和PM_(10)浓度较高,这主要受该方向上游吴淞工业区、宝钢、石洞口电厂、罗店工业区等工业排放影响;从高浓度颗粒物(PM_(2.5)质量浓度≥0.115 mg/m~3)来向看,北和西北风向时出现高浓度颗粒物的频率最高,这主要是受到我国北方采暖季大气颗粒物输送过程对崇明岛区域的脉冲式污染影响所致;PM_(2.5)、PM_(10)实时浓度与相应的风速呈显著负相关。降雨量大于5 mm或持续3 h及以上的连续降雨对大气颗粒物起到显著的湿清除作用,降雨后PM_(2.5)和PM_(10)质量浓度分别降低了68.0%和66.9%,降雨时和雨后PM_(2.5)浓度为0.025～0.033 mg/m~3,均低于我国环境空气PM_(2.5)的一级浓度限值。     

银川地区大气颗粒物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013—2014年银川地区大气颗粒物质量浓度和同期气象要素的观测资料,分析了银川地区大气颗粒物浓度的分布特征及其与气象条件的关系。结果表明:2013—2014年银川地区PM_(10)、PM_(2.5)、PM1年平均浓度分别为167.3μg·m-3、67.2μg·m-3和45.0μg·m-3,年平均PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)、PM1/PM_(2.5)分别为45.0%、32.0%和65.0%;PM_(10)浓度3月最高,8月最低,PM_(2.5)和PM1最高浓度均出现在1月,PM_(2.5)最低浓度出现在8月,PM1最低浓度出现5月;3—5月为PM_(2.5)/PM_(10)、PM1/PM_(10)和PM1/PM_(2.5)最低的3个月。不同天气类型PM_(10)浓度由高至低依次为浮尘/扬沙典型天气平均霾晴天雾,不同天气类型PM_(2.5)浓度由高至低依次为扬沙/浮尘霾典型天气平均晴天雾,不同天气类型PM1浓度由高至低依次为霾典型天气平均雾晴天浮尘/扬沙。风速与PM_(10)浓度呈正相关关系,风速与PM_(2.5)和PM1浓度均呈负相关关系;PM_(10)浓度在偏西北风时较高,PM_(2.5)和PM1浓度在偏西南风与偏东北风时较高;气温与PM_(10)、PM_(2.5)、PM1浓度均呈显著的负相关关系;相对湿度与PM_(10)浓度呈显著的负相关关系,相对湿度与PM1浓度呈显著的正相关关系,相对湿度与PM_(2.5)相关性较弱;气压对PM_(10)浓度变化的影响较小,气压与PM_(2.5)、PM1浓度呈正相关关系;降水对PM_(10)的清除作用最强,对PM_(2.5)的清除作用次之,对PM1基本无清除作用。     

本溪市大气颗粒物变化特征及其与气象要素的关系

利用2014年本溪市大气颗粒物质量浓度监测资料和风速、气温、相对湿度、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了本溪地区大气颗粒物质量浓度的月、季变化特征及其与气象要素的相关性。结果表明:2014年7月和10月本溪市大气颗粒物质量浓度较高,5月和9月大气颗粒物质量浓度较低,6月和11月大气颗粒物质量浓度比值较高。夏季PM10质量浓度较低,平均浓度为115.1μg·m~(-3);冬季PM_(2.5)和PM_(1.0)质量浓度较高,平均浓度分别为99.5μg·m~(-3)和86.1μg·m~(-3)。春季和冬季平均风速与大气颗粒物质量浓度的相关性最好,夏季和冬季相对湿度与大气颗粒物质量浓度的相关性最好。当ρ(PM_(2.5))≥200.0μg·m~(-3)时,ρ(PM_(2.5))与平均气温呈显著的正相关关系,相关系数为0.5288,ρ(PM_(2.5))与相对湿度的相关系数也高达0.6981,高温、高湿和小风等气象条件是本溪地区大气颗粒物高质量浓度事件发生的有利气象条件。     

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。     

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。     

晋城市冬、春季PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象因子的关系

为深入了解晋城市颗粒物浓度时空分布特征,对晋城市2017年12月至2018年5月国控点、小型站和微型站PM2.5及PM10小时浓度数据进行收集整理,并进行空间插值分析和时间变化趋势分析及与气象监测数据的相关分析。结果表明:颗粒物浓度在冬、春季节具有明显差异,冬季PM10与PM2.5高值区主要位于东北部及东南小部分区域,春季PM10高值区位于城区南部区域,PM2.5高值区主要集中于城区。晋城市城区和郊区PM10与PM2.5月均浓度整体呈单峰型变化,PM10在4月份最高(157.54±5.67μg·m^-3),PM2.5在1月份最高(94.08±2.25μg·m^-3)。冬季PM2.5/PM10平均为0.57,春季平均为0.45。颗粒物小时浓度的变化呈现单峰单谷的型式,冬季PM10与PM2.5小时平均浓度最高值均出现在10时,春季均出现在09时。监测期间晋城市PM10与PM2.5的小时浓度值与相对湿度有较高的正相关性(p<0.01),与风速、风向有较高的负相关性(p<0.01),与温度和气压的相关性较低。冬季,东北至正南风向时,PM10与PM2.5的浓度普遍高于西北风向时的浓度,对晋城冬、春季国控点颗粒物浓度贡献率最高的风向风速为东南偏南风向,风速在1 m/s以内。     

近十年连云港市霾变化特征及其气象条件分析

利用连云港市气象和环境监测数据,分析2008—2018年该地区霾的变化特征及其与气象要素的关系,中-重度霾发生的天气背景和污染物源地特征。主要得到以下结论:连云港主城区霾日数从2011年起逐年显著增加,2013—2015年达峰值,之后逐年减少;冬季霾出现最为频繁,其中1月重度霾日数最多;1～2 m·s~(-1)风速最利于该地区霾的形成;WNW、WSW和SSW三个风向下连云港主城区霾出现的频率最高,受地形和工业布局等因素影响,在自海上来的偏东风下该地区霾出现的频率也较高。相对湿度在70%～80%时,霾出现频率最高,但更高相对湿度更利于中-重度霾形成。PM_(2.5)浓度与能见度、风速和相对湿度等气象要素的相关性均大于PM_(10)。根据地面环流形势,可将连云港地区霾的天气背景分为低压倒槽型、锋前型、高压前部型、高压后部型和均压场型5种,其中均压场型占比最大,达35.8%。逆温层结对中-重度霾的形成有较好指示作用,08时和20时逆温出现的频次和强度均大于14时。轨迹聚类分析表明,不同天气型下中-重度霾对应气团的源地、路径和移动距离均有明显差异。     

宁波地区气象因素与大气污染对呼吸系统死亡率影响分析

利用2012—2013年宁波地区气象数据、污染物监测数据和呼吸系统死亡数据对大气污染与居民健康的影响情况进行分析。结果表明,2012—2013年宁波环境空气质量达标天数589 d,污染天气142 d,其中111 d首要污染物为PM_(2.5),占污染日数的78.2%,AQI表现为秋冬差、夏季好。气象要素在污染日和非污染日有明显差异,特别是雨日频率,低空风也是影响空气质量的关键因子。宁波地区呼吸系统死亡人数夏季低,秋冬春季高,冬季死亡人数最高,日均22.45人,其次春季,日均16.56人;死亡人数与气压、PM_(10)和PM_(2.5)存在明显正相关,与气温呈负相关;死亡人数对气温响应存在滞后性,秋冬季死亡人数对气温变化响应快速,滞后时间为2～3 d,颗粒物浓度对死亡人数在秋冬季的影响滞后时间有8～9 d,而在春季仅1 d。     

渭南市2015—2017年典型霾天气过程气象特征分析

综合利用地面空气污染监测资料、MICAPS资料、常规气象资料、探空资料、NCEP再分析资料,通过对2015—2017年渭南市11个典型霾天气过程进行分析,总结渭南市典型霾天气过程的大气环流背景特征,并运用统计学方法分析典型霾天气过程的气象要素特征。结果表明:典型持续性污染天气过程中细颗粒物(PM_(2.5))是PM_(10)的主要组成成分,PM_(2.5)的质量浓度明显高于粗颗粒物,严重污染期间PM_(2.5)和PM_(10)二者日变化明显且基本同步。严重污染期间,500 hPa欧亚中高纬度环流呈两槽一脊型,陕西处于暖脊前部、长波脊前底部,相应的700 hPa青藏高原上有短波槽,短波槽前有弱偏南气流发展;而空气质量转好时,中高纬度环流形势明显变化,陕西上空锋区加强,伴随地面东移南下冷空气的入侵,关中对流层低层偏北气流加强。PM_(2.5)质量浓度与过去1小时降水量、气温、海平面气压、10分钟平均风速负相关,与露点温度、相对湿度、总云量正相关。     

重庆市荣昌区冬季PM2.5污染的气象因素及区域传输特征

利用2016—2018年重庆市荣昌区冬季PM_(2.5)质量浓度监测数据,结合地面气象观测资料、L波段探空雷达资料、ERA-Interim再分析资料及全球资料同化系统(GDAS)数据,并与HYSPILT模型相结合,分析荣昌区冬季PM_(2.5)污染的气象影响因素及区域传输特征。结果表明:(1)2016—2018年荣昌区冬季PM_(2.5)污染超标频率高达56.3%,但空气质量有好转趋势。PM_(2.5)质量浓度日变化有2个峰值,分别出现在12:00和23:00;(2)荣昌区冬季PM_(2.5)污染主要受降水、逆温层、低层风速等气象条件影响。当925 hPa以下和700~600 hPa存在明显逆温层结,500 hPa呈西北气流或平直西风气流,850 hPa以下为偏东北弱风时不利于PM_(2.5)扩散,易发生重度污染天气。日降水量R>2.0 mm时,降水对PM_(2.5)具有明显的正清除,且清除能力随着降水等级的增大而增大,R<1.0 mm时,降水对PM_(2.5)表现为负清除,微量降水期间不利的扩散条件加之颗粒物吸湿增长作用反而导致PM_(2.5)质量浓度增加,空气质量恶化;(3)荣昌区冬季PM_(2.5)污染主要受距离荣昌区西北和东北方向约300 km范围内的成渝城市群城市间污染物区域输送影响,外域颗粒污染物的传输是荣昌区冬季PM_(2.5)污染的重要原因。     

临沂地区秋季一次重霾天气的特征分析

利用大气观测、探测及污染物探测资料、NCEP再分析资料和GDAS资料,对2013年10月26—29日一次持续性重霾天气过程中的气象要素和气溶胶演变特征进行分析。结果表明:本次持续性霾天气过程中,临沂地区PM_(2.5)污染严重,大气中PM_(2.5)的小时平均浓度工业区城区郊区,污染最严重时分别为365,344,284μg·m~(-3);较小的地面平均风速及PM_(2.5)浓度的稳定上升和较低的地面湿度为本次霾天气过程的形成和发展提供了有利条件;当临沂地区以南风或西南风为主时,市区霾天气加重,上游空气污染具有平流输送特征。贴地逆温层的形成,导致污染物在低空不断积累,造成污染浓度的持续升高。地方政府应加快产业结构调整,控制企业的污染物排放,才是治理雾霾的根本办法。     

西安市PM_(10)浓度特征及气象因子影响分析

利用2011—2015年西安市城区PM_(10)浓度逐日资料及气象逐日观测数据,分析西安市PM_(10)浓度的年、季变化特征,并探讨气温与PM_(10)浓度的相关性及冬夏季节气温对PM_(10)浓度影响的阈值,不同等级、形态的降水对PM_(10)浓度的清除率,以及冬春季节风速对PM_(10)浓度的影响。结果表明:2011—2015年,西安市PM_(10)浓度变化较平稳,仅2013年出现骤增,高温、少雨、风速小等不利气象条件是导致2013年PM_(10)浓度剧增的主要原因。PM_(10)浓度有明显的季节性变化,PM_(10)大气污染主要发生在春冬季节,污染物分别以沙尘和煤烟为主。PM_(10)浓度与气温并非是简单的线性关系,夏季、冬季气温阈值分别为29℃和-1℃,低于阈值时二者呈正相关,高于阈值时则呈负相关。PM_(10)浓度与降水量成反比,但降水对PM_(10)的清除率永远不等于1;同一形态的降水清除能力与其量级呈正相关,同等级的固态降水比液态降水对PM_(10)的清除率高;一次降水过程中,PM_(10)浓度最低值往往出现在日降水峰值的次日;连续性降水过程中,PM_(10)浓度随着降水量自峰值的减弱而升高,当降水量再次增大时PM_(10)浓度便再次降低;间断性降水过程中,降水一旦停止,PM_(10)浓度将会有一定程度的升高,并有可能高于降水前的浓度值。春季大风沙尘天气易造成PM_(10)浓度增高,冬季PM_(10)浓度与风速呈明显反比关系。     

吐鲁番市颗粒物浓度变化特征及与气象要素的关系

依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。     

吐鲁番市颗粒物浓度变化特征及其与气象要素的关系

依据吐鲁番市2015年3月—2016年2月的PM_(10)、PM_(2.5)和气象资料,利用统计分析,探讨吐鲁番市PM_(10)和PM_(2.5)浓度的变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:冬季PM2.5与PM10浓度的平均值最高(106 ug/m3、184 ug/m~3),春季次之(63 ug/m~3、163 ug/m~3),夏季最低(33 ug/m~3、95ug/m~3),且冬季二者浓度的平均值比夏季分别高大约69%、48%。11月至次年2月,每个月中PM_(2.5)和PM_(10)的污染程度在轻度污染以上的天数相比其它月份较多。PM_(10)与PM_(2.5)的日变化曲线特征呈现"双峰双谷"的特点;PM_(2.5)与PM_(10)的比值在冬季达到了60%~80%,这说明吐鲁番冬季主要以PM2.5污染为主;PM_(2.5)和PM_(10)与能见度之间存在极其显著的相关性,相关系数分别为-0.904、-0.792,与单一气象要素(如相对湿度、风速、温度等)的相关性不明显,但不同气象要素的共同作用对其有显著影响。     

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。     

太原大气能见度对相对湿度及颗粒物质量浓度的响应关系研究

利用2016年10月—2019年9月太原地区逐时能见度、相对湿度及颗粒物质量浓度等观测数据,研究分析了大气能见度与相对湿度及PM_(2.5)质量浓度的关系,采用神经网络方法,构建了能见度与相对湿度及颗粒物质量浓度的非线性模型,并利用2019年10月—12月气象小时数据对该模型进行了检验。结果表明:(1)太原不同季节能见度日变化特征明显,春夏秋季能见度在06时左右最低,冬季在09时左右最低;从空间分布上看,太原地区能见度南北差异明显,北部能见度高于南部。(2)细颗粒物质量浓度与相对湿度对大气能见度变化都有明显影响。PM_(2.5)质量浓度与能见度之间存在幂函数非线性关系,在40%≤相对湿度60%的区段内相关性最强,PM_(2.5)质量浓度与10 km能见度对应的阈值随相对湿度升高而减小,范围为5～103μg/m~3。(3)采用神经网络方法构建能见度与相对湿度及颗粒物质量浓度的关系模型,相关系数为0.81。利用太原地区2019年10—12月逐时气象观测数据对模型进行检验,均方根误差为5.29 km,平均绝对百分误差为31.45%,轻微级霾情况下模拟能见度TS评分为0.86,误差呈现正态分布,误差小于4 km的比例达72.99%。该模型对研究太原地区能见度具有较高的参考价值。     

招远市PM_(2.5)浓度与气象因子相关性分析

为了了解PM_(2.5)的污染与地面气象因子的相关性,通过对招远市PM_(2.5)的月均浓度与降水量、湿度、风速和气压等气象因子关系分析,结果表明:(1)PM_(2.5)浓度存在明显的季节变化,冬季与气象因子相关性最好,夏季最差。(2)PM_(2.5)浓度与相对湿度、平均风速和降水有很强的负相关性。(3)PM_(2.5)浓度与本站气压呈现正相关性。     

有霾和无霾时宁波市大气混合层高度的日变化特征

根据2007—2013年宁波市每日8次地面观测气象资料,运用罗氏法和统计分析法计算大气混合层高度,分析其在霾日和非霾日的不同日变化特征。结果表明宁波市霾日与非霾日混合层高度均呈白天高,夜晚低的日变化特征,夏季两者差值的日变化波动最明显,波峰时间比其他季节晚3 h。混合层高度日变化趋势与风速、气温、能见度趋于一致,霾等级越重,混合层高度越低。霾日与非霾日的气温差值除冬季呈正变温外,其他季节呈负变温,冬季14时差值最小,夜间加大,春夏季凌晨差值最小,14时最大,秋季波动不明显;风速差值除冬季夜间为正值外,其余季节为负值,秋冬季差值最小、夏季最大。大气处于不稳定状态时,混合层高度随着稳定度增加而逐渐处于稳定状态时,随着稳定度增加而降低,中性大气是宁波易致霾的大气层结。霾日与非霾日大气稳定度表现不一致,中午霾日中性大气占多数,非霾日则是不稳定大气;夜间霾日稳定—弱稳定大气和中性大气所占比例相当,非霾日稳定—弱稳定大气占多数。另外,PM_(2.5)浓度在霾日和非霾日均为白天低、夜间高的日变化特征,但霾日波动大,波峰时间晚于非霾日2 h,峰值浓度也高于非霾日2.7倍;早晨或下午到上半夜是霾日的PM_(2.5)浓度两个上升时段,上午为下降时段;非霾日的两个浓度缓升(降)时段分别出现凌晨和下午(上午和前半夜)。研究成果有助于预报员了解大气混合层高度及其对霾的可能影响,从而提高霾预报预警能力。     

基于激光雷达的宁波地区气溶胶垂直分布特征研究

利用2016年宁波逐时气象观测资料、大气成分监测资料及气溶胶激光雷达资料,对宁波地区霾日进行判定,并对不同天气状况下气溶胶垂直分布特征进行分析。结果表明:2016年宁波地区霾日共70天,轻微霾最多为54天。气象要素和颗粒物浓度在霾日和非霾日都有明显日变化特征,除风速以外,能见度、PM2.5和PM10在霾日和非霾日有非常显著的差异。霾日和非霾日均在高度为0.00.5km时,气溶胶消光系数最大,贡献率分别为53.3%和40.5%。不同季节气溶胶消光系数变化范围有明显差异,消光系数在霾日秋季的>冬季的>春季的;非霾日冬季的>秋季的>春季的>夏季的。秋冬季多冷空气活动,多污染物输送造成霾日消光系数明显高于非霾日的,秋季两者消光系数峰值差异达0.47km^-1。夜间到早晨由于扩散条件不利,容易有污染物的积累增长。春季轻微霾在02时前后消光系数最大,可达2.9km^-1;轻度霾08时在1.4km处的最大,可达2.8km^-1。秋季轻微霾在0.5km以下,02时、08时有消光系数峰值区,最大可达1.0~1.2km^-1。冬季多静稳天气,扩散条件较差,气溶胶消光系数日变化规律不明显,随着霾程度的加重,消光系数波动幅度增大,无霾或轻微霾时消光系数为0.0~1.0km^-1,轻度和中度霾时,消光系数峰值从1.2km^-1增大到2.2km^-1。