潮州市大气污染物与气象要素的关系

利用2006年潮州市地面气象观测资料和大气污染物浓度数据,分析了潮州市污染物的时空变化特征、污染物浓度月变化与气象要素变化关系以及污染典型日的气象因素。研究发现:潮州市的主要污染物为可吸入颗粒物(PM10),PM10全年的超标率为7.5%,空气质量夏半年优于冬半年;PM10污染物浓度月变化与地面气象要素有较高的相关性;在污染物典型日中,气象要素也是主要的影响因子。     

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。     

陕西关中气溶胶对大气能见度的影响研究

为了研究大气污染对能见度的影响,利用MODIS卫星气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品、陕西关中地区43个气象观测站能见度资料、西安泾河太阳光度计CE318气溶胶观测资料以及泾河站风速、相对湿度、能见度观测资料,分别分析了卫星MODIS/AOD和地基CE318/AOD与能见度、低能见度日数的关系以及在不同风速、相对湿度时AOD与能见度的关系。结果表明,陕西关中MODIS/AOD的空间分布与能见度分布具有明显对应关系,冬、春季AOD与08:00(北京时,下同)能见度相关最好,夏、秋季AOD与14:00能见度相关最好。去除降水因素后,空气中颗粒物污染是造成秋、冬季出现低能见度的主要原因。地基观测的气溶胶波长指数在0.8~1.2之间时对能见度的影响最大。空气中颗粒物造成的能见度下降与相对湿度密切相关,湿度越大,能见度下降越明显。风速小,大气中的颗粒物容易聚集,使能见度变差;风速大,有利于空气中颗粒物扩散,使能见度得到改善。用AOD估算能见度时,需要考虑大气相对湿度和风速的影响。     

基于旋翼无人机的大气边界层环境气象垂直观测及订正方法的研究

基于旋翼无人机开展大气边界层观测可为气象要素和大气污染物垂直结构的研究提供具有高时空解析能力的新方法,有助于深入理解低层大气物理化学变化机制。本文详述了旋翼无人机在开展大气边界层环境气象垂直观测实验的应用及优势。基于自主研发的旋翼无人机环境气象观测平台,通过开展传感器在无人机上不同的搭载位置,以及旋翼无人机与探空气球、高塔的对比观测实验,明确了旋翼无人机对气象环境观测的影响及合理的搭载方式。研究进一步在湖北重污染天气条件下开展了0—1000 m的大气边界层垂直观测,并研发了基于旋翼无人机姿态数据的大气边界层气象要素及污染物垂直观测的订正方法。结果表明:实验获取了2—10 m垂直分辨率的高质量大气廓线数据,可精细捕捉大气边界层及其逆温层高度和污染物浓度等要素的垂直变化特征。本文旨在为无人机观测的科研应用提供一种技术可行且数据可靠的观测手段。     

大气稳定度对污染物扩散的影响

本文利用哈尔滨市2000～2003年气象与空气质量的监测资料,分析了大气稳定度对污染物扩散影响。其中包括大气逆温﹑里查逊数对污染物扩散的影响,并依此进行了大气稳定度和所对应的大气污染等级划分。     

北京市房山区大气污染物时空分布特征及气象影响因素分析

利用北京市房山区良乡镇和琉璃河镇内的区域自动气象站和环境监测站观测数据,对2013年至2015年PM_(2. 5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO 5种大气污染物浓度变化特征进行了统计分析。结果显示,近3年来,两个镇综合污染物指数呈现逐年下降趋势,各污染物对房山区整体大气污染的贡献率从大至小依次为PM_(2. 5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO,PM_(2. 5)已取代传统大气污染物SO_2成为房山区的主要大气污染贡献体。两个站点各污染物浓度均表现出明显的季节、月、日变化特征。在不同季节条件下,局地气象要素与污染天气发生概率之间有着很好的相关关系。因此,可根据气象要素分级方法找出各季节污染天气发生时最敏感的气象因素,为局地污染天气预报提供参考指标,也为防范空气污染、制定科学的综合管理措施提供科学参考。     

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。     

中国北方地区冬季雨雪年度变化与大气气溶胶分布特征研究

近年来,随着大气观测技术的快速发展,为冬季大雪年际变化研究提供了一些新的观测事实,增加了新的认识。认为大气环流对降雪的年际变化的影响只是重要方面之一。新的观测事实启示研究者,冬雪的年际变化和差异还可能与其他影响气候变化有更为复杂的因素——大气气溶胶特征有关。基于1980-2008年中国气象台站降水量资料和1980-2005年北方地区大气气溶胶光学厚度（AOD）资料,研究中国北方地区大范围多雨雪以及少雨雪年度变化与大气气溶胶分布特征的关系。结果表明：1980-2008年,中国北方地区典型的多雨雪年为1980、1984、1989、1993、1998、2003年和2006年;少雨雪年为1982-1983、1985-1988、1997、2001年和2005年。根据1980-2005年华北逐年冬半年雨雪总量与北方地区同期AOD相关分析,揭示中国北方地区雨雪年度变化与气溶胶光学厚度（AOD_550m）的年度变化存在正相关,相关系数达到0．001的显著性水平。同期资料AOD。。。分析表明,中国北方地区冬季多雨雪与少雨年大气气溶胶光学厚度差异显著,多雨雪年大气气溶胶光学厚度显著偏厚,中国华北北部、东北南部地区AOD正距平的平均值达到1×10。-5×10^-3,冬季北方地区少雨雪年与此差异显著,AOD为显著负距平,其平均值为-5×10^-3。     

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。     

大气稳定度对污染物扩散的彩响

本文利用哈尔滨市2000～2003年气象与空气质量的监测资料,分析了大气稳定度对污染物扩散影响.其中包括大气逆温、里查逊数对污染物扩散的影响,并依此进行了大气稳定度和所对应的大气污染等级划分.     

秸秆燃烧对北京秋季气溶胶浓度和短波辐射影响的模拟研究

利用地面细颗粒物（PM2.5）浓度和气象常规观测资料、地基 AERONET观测资料、GFED生物质燃烧排放清单和大气化学—天气耦合模式WRF-Chem,模拟研究了华北地区2014年10月气象要素和大气污染物的时空演变,重点关注北京10月7～11日的一次重霾事件及其天气形势、边界层气象特征、输送路径、PM2.5及其化学成分浓度变化等特征,以及秸秆燃烧对华北和北京地区细颗粒物浓度和地面短波辐射的影响。与观测资料的对比结果显示,模式可以很好地模拟北京地区地面气象要素和PM2.5质量浓度,考虑秸秆燃烧排放源可以明显改进北京PM2.5浓度模拟的准确性,但在重度污染情况下,模式总体上低估气溶胶光学厚度和高估地面短波辐射。10月7～11日北京地区重霾事件主要是不利气象条件下人为污染物累积和区域输送造成,也受到华北地区南部秸秆燃烧的影响。河南北部、河北南部和山东西部大面积秸秆燃烧释放的气态污染物和颗粒物在南风的作用下输送至北京,秸秆燃烧对北京地区地面PM2.5、有机碳（OC）、硝酸盐、铵盐、硫酸盐和黑碳（BC）的平均贡献率分别为24.6%、36.8%、23.2%、22.6%、7.1%和19.8%,秸秆燃烧产生的气溶胶可以导致北京地面平均短波辐射最大减小超过20 W m－2,约占总气溶胶导致地表短波辐射变化的24%。     

辽宁中部城市群大气污染分布及与气象因子的相关分析

根据2002年辽宁省中部城市群（沈阳、鞍山、本溪、抚顺、辽阳）的主要大气污染物（TSP、PM10、SO2、NOx）的监测值及气象因子（能见度、风速、温度、湿度、降水、总云量和低云量）的观测资料，分析了辽宁中部城市群大气污染的现状、污染程度及污染物与气象因子的相关关系。结果表明：城市群的主要大气污染物是TSP、PM10和SO2冬季是城市群大气污染最重的季节，夏季大气污染最轻；城市群大气污染最重的城市是本溪，其次是鞍山、沈阳、抚顺、辽阳；污染物与能见度、温度的相关性非常显著，平原城市的污染物与气象因子的相关性较山区城市好。     

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。     

北京地区气溶胶PM2.5粒子浓度的相关因子及其估算模型

文中运用统计分析和气象统计预报的方法 ,使用北京白石桥小区的污染物观测资料和同期北京地区的气象观测资料 ,对影响大气污染的气象因子进行了综合分析 ,并分别建立了气溶胶PM 2 .5粒子浓度与气体污染物、气象要素场的两类统计相关拟合模型。发现气溶胶PM2 .5粒子浓度与气体污染物浓度存在不同程度的相关性 ,且与气象条件亦存在显著的相关关系 ,此类时空变化及其量化估算模型具有一定实际应用价值。通过确定气象要素场和气溶胶浓度的关系可进一步研究不同地区的污染物输送和污染源扩散影响的问题。     

大气污染物非线性回归模型构建

本文基于重庆主城区（沙坪坝站）2014—2018年逐日同期同步观测的气象要素和环境空气质量监测数据进行分析。首先通过对不同大气污染物与各种气象要素进行相关性分析，剔除影响预报模型共性的气象因子，明确显著影响空气质量的气象要素；然后结合污染物排放、大气扩散过程和湿沉降作用机理；最后构建乘幂与线性叠加的混合模式的空气质量预报方程。结果表明：构建的非线性回归方程能较为真实地反映主要大气污染物与气象要素的相互影响关系，回归模型预报检验准确率高（预报评分达87.6）。     

Optical Properties and Source Analysis of Aerosols over a Desert Area in Dunhuang,Northwest China

Aerosol observational data for 2012 obtained from Dunhuang Station of CARE-China(Campaign on Atmospheric Aerosol Research Network of China) were analyzed to achieve in-depth knowledge of aerosol optical properties over Dunhuang region. The results showed that the annual average aerosol optical depth(AOD) at 500 nm was 0.32 ± 0.06, and the ?ngstr?m exponent(α) was 0.73 ± 0.27. Aerosol optical properties revealed significant seasonal characteristics. Frequent sandstorms in MAM(March–April–May) resulted in the seasonal maximum AOD, 0.41 ± 0.04, and a relatively smaller αvalue, 0.44 ± 0.04. The tourism seasons, JJA(June–July–August) and SON(September–October–November) coincide with serious emissions of small anthropogenic aerosols. While in DJF(December–January–February), the composition of the atmosphere was a mixture of dust particles and polluted aerosols released by domestic heating; the average AOD and αwere 0.29 ± 0.02 and 0.66 ± 0.17, respectively. Different air masses exhibited different degrees of influence on the aerosol concentration over Dunhuang in different seasons. During MAM, ranges of AOD(0.11–1.18) and α(0.06–0.82) were the largest under the dust influence of northwest-short-distance air mass in the four trajectories. Urban aerosols transported by northwest-short-distance air mass accounted for a very large proportion in JJA and the mixed aerosols observed in SON were mainly conveyed by air masses from the west. In DJF, the similar ranges of AOD and α under the three air mass demonstrated the analogous diffusion effects on regional pollutants over Dunhuang.     

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%。     

区域大气质量评价数值模式系统的建立及试用

区域大气质量评价数值模式系统是以CALPUFF的应用开发为核心,根据陕西省的实际情况和大气环境业务服务需求,利用预报实时业务的网络环境,通过VB6.0编程,建立了一个具有自动数据处理、操作简便、比较实用的区域大气质量评价数值模式系统平台。依据2004年1月1日至12月31日的气象资料及源排放清单,对某工程的5个拟建地进行了大气质量数值模拟评价分析。结果表明,5地日均浓度超标的概率分别为27%、11%、5%、3%、8%。年平均浓度5地中3地未出现超负荷浓度值,满足2级标准要求,其他2地出现超负荷浓度值。其中一地污染超标最重,其可能原因是由于山体的影响,山谷中低层水平风速相对较小,不利于污染物的水平扩散,同时易形成地形山谷风次级环流,次级环流的存在把输送出去的污染物带回原地,形成二次污染。     

使用6S模型由GMS5卫星资料反演陆地大气气溶胶光学厚度

采用每日08、11、14、17时（北京时）地面气象观测资料、卫星资料，应用6s辐射传输模型（second simulation of satellite signal in the solar spectrum）建立一幅晴空条件下4个时次的大气辐射参数背景底图。利用辐射传输理论，在辐射参数（背景底图上）与大气气溶胶光学厚度（aerosol optical depth，AOD；任意一天与背景底图同时次）之间建立了闭合一元非线性方程，求解方程得到晴空条件下陆地大气气溶胶光学厚度。选用一月内的GMS5-VISSR可见光通道资料，按上述方法得到选定时间段内的每日08、11、14和17时北京气象观测站位置处的550nm晴空大气气溶胶光学厚度。反演得到的晴空AOD值可以反映1个月内气溶胶光学厚度的日变化规律。另外，在中国大陆范围内划定反演试验区域，选择试验区域内的气象站所在位置为反演点，制作底图，并求算2002年5月1-17日、7月13日-8月14日站点位置的AOD。由站点值插值到整个反演试验区域内，所得结果反映出任意时次反演试验区内的气溶胶空间分布情况。