郑州市区PM10污染状况及相关气象条件分析

利用郑州市区2003年空气质量日报和同期气象观测资料,分析了郑州市区PM10(>10 μm可吸入颗粒物)污染状况及相关气象条件变化特征,结果表明郑州市区PM10污染全年各月均以2级为主,占总样本数的77.5%;其次是3级污染,占15.1%,1级只占7.4%.1～7月份3级污染逐渐减少,8～11月份1级天气占一定比例.全年3级污染日依自然季节变化逐渐减少.出现≥3级污染日时,空气相对湿度为61%～70%的占3级污染日的1/3;日均风速≤2.0 m/s的日数占3级污染日的78%.     

延安地区大气中PM_(10)浓度水平及其变化特征

利用延安地区2006—2008年大气中可吸入颗粒物PM10的监测资料,分析了PM10的浓度水平、变化规律及其影响因素。延安地区PM10的年平均浓度为153μg/m3,超过国家环境空气质量标准年平均值2级浓度限值70μg/m3的1倍多,这与当地高的PM10区域背景水平(平均值为109μg/m3)紧密相关。PM10质量浓度水平具有明显的季节性,春季最高,冬秋其次,夏季最低。PM10日均值浓度超过国家环境空气质量2级标准的日数占全年的40%,其中春季达66%。PM10质量浓度日变化呈明显的双峰双谷型特征,与风速的日变化有明显的反相关关系。1mm降水量对PM10的湿清除能力按冬、春、秋、夏依次递减。延安地区出现西风或偏西风时PM10平均质量浓度高,但就累积影响而言,处于主导风向上的西南风要比其他方向高40~50μg/m3左右。     

广州市一次霾污染过程及其气象成因分析

利用空气质量监测资料、地面气象观测及微波辐射计数据,对2017年1月1—8日广州市出现的一次灰霾污染过程进行了分析。结果表明:(1)1月1—8日逐日灰霾时出现6~17个,共出现74个,主要是轻微和轻度级别,占全部灰霾时的95.9%,其中5日出现了3个时次的中度灰霾;(2)灰霾污染期间颗粒物PM2.5和PM10均超标,5日颗粒物PM2.5和PM10质量浓度14:00—17:00 4个时次达到重度污染级别,广雅中学站5日14:00 PM2.5质量浓度最大值达292μg/m3(严重污染),超标3.89倍,颗粒物PM10最高质量浓度达238μg/m3,超标1.59倍;(3)受地面均压场控制,近地层平均风速较小,4和5日平均风速1.5 m/s左右;4和5日多次出现逆温,4日02:00出现贴地逆温,09:00逆温出现在850~1 000 m,5日02:00和09:00均为贴地逆温;贴地逆温高度均为100 m左右。霾污染期间空气相对湿度较大,有88.1%时次达90%以上。     

郴州市区大气臭氧污染特征 及气象条件分析

利用郴州市区2017-2020年臭氧（O3）观测资料及地面气象资料,分析O3浓度时空分布特征及其与气象因子的关系,结果表明：郴州市区O3质量等级以优为主,占全年的62 %~73 %,相比2017-2019年,2020年受新冠疫情影响污染物排放有所降低,但O3作为首要污染物总天数明显上升,占全年51%;郴州市区2017-2020年O3-8h月均值浓度范围为32~175 μg/m3,月变化大致呈双峰型,出现在5月和10月,O3-8h浓度和NO2浓度月变化呈负相关关系。O3-1h日变化呈单峰型,白天浓度明显高于夜间,与NO2小时数据成显著负相关关系。O3浓度与温度、日照时数成正相关,与气压、湿度、降水成负相关,与日照时数相关性最好;风向的影响主要分布在偏南和偏北方向上;当郴州市区O3浓度出现超标时,气温的范围为22.7~34.5 ℃,本站气压变化范围为960.9~973.7 hPa,相对湿度变化范围为26 %~72 %,风速变化范围为1.7~10.2 m/s。以2020年4月27-30日郴州市区一次臭氧轻度污染过程为例,结合气象资料分析,结果表明：该次污染过程发生在高层为平直西风环流,低层处高压底部控制的天气形势下。温度偏高,湿度较低,日照时间长,近地面有风向辐合。此次O3污染过程主要受本地生成及南方外源输送的共同影响。     

造成北京PM10重污染的二类典型天气形势

利用北京空气质量监测资料和NCEP再分析资料,分析了北京发生PM10重污染的天气形势。研究表明:1)虽然北京地区PM10重污染(API指数3级以上)每年只有10 d左右,但与之关联的轻微或轻度空气污染(API指数3级)天数,却可能占全年3级污染总天数的40%-50%。因此,分析研究造成北京PM10重污染的天气形势,对于空气污染的预警预报以及污染源的控制和管理,都具有十分重要意义。2)通过海平面气压场的主观分析,确定了二类北京PM10重污染的典型天气形势,即高压南下东移阻滞型和与北上台风(或热带低压)相关联的弱高压控制型,并指出了后者在2008年奥运会期间,对开展北京空气污染预报和污染控制的指导作用。     

北京两次沙尘污染过程中PM2.5浓度变化特征

利用北京市空气质量监测数据和气象资料,对2013年2月28日和3月9日两次沙尘污染过程PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)、PM10(空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物,即可吸入颗粒物)浓度及PM2.5浓度/PM10浓度比值的变化特征进行了分析,研究结果表明:(1)沙尘开始影响北京时,PM2.5与PM10浓度表现出反位相变化,PM10浓度在两次沙尘过程中2 h内分别上升50.8%与202.4%,最高达800μg m-3以上;PM2.5浓度分别下降58.3%与50.9%,直至下降至35μg m-3以下,PM2.5有明显改善现象。(2)虽然PM2.5浓度在沙尘到达前有缓升的迹象,但沙尘抵达后,PM2.5浓度持续快速下降,PM2.5浓度/PM10浓度比值由沙尘影响前的0.75以上降至0.25以下。沙尘影响前,PM2.5日均值均超过150μg m-3,北京地区处于重度污染水平。这说明沙尘来临前以人为污染为主,主要由细粒子"贡献",沙尘来临后的空气污染,主要由巨、大粒子的沙尘"贡献"。     

广州城区和城郊大气颗粒物污染现状及来源分析

为更好地表征当前广州城区和城郊大气颗粒物污染现状与差异及其与气象要素的关系,对2017年城郊站黄埔和城区站番禺的大气颗粒物(PM2.5和PM10)和气象观测数据进行了分析。结果表明:全年来看,城区和城郊PM2.5和PM10具有相似的质量浓度频率、月际变化和日变化;城区站的平均PM2.5质量浓度为39.3μg/m3,高于城郊站(35.3μg/m3);城区站PM10质量浓度为58.5μg/m3,低于城郊站(62.9μg/m3);ρ(PM2.5)/ρ(PM10)显示,相比城郊,城区的2次污染更严重,细粒子占比更高。风玫瑰图分析发现,静风或小风状态下,城区番禺的颗粒物污染程度要高于城区黄埔,本地排放对城区站的颗粒物污染,特别是细颗粒物污染的影响更为显著;城郊站颗粒物污染的形成也同时受本地排放和外源输送影响,主要的输送来源于西北上风向肇庆、佛山一带的污染排放,其对PM2.5的影响更为显著。     

春季沙尘天气对内蒙古相关城市颗粒物污染影响研究

沙尘天气是造成我国北方春季区域性沙尘型重污染的主要原因,然而目前对此研究并不多见。因此,本文利用中国环保网2014年1月1日-2016年12月31日内蒙古11个城市环境监测站的颗粒物浓度的逐日和逐时资料,首先分析近3年该地区颗粒物污染浓度的年变化特征,然后对比这3年沙尘天气发生的次数及时段,探究颗粒物污染的年变化特征及其与沙尘天气之关系。统计结果表明,近3年春季内蒙古沙尘天气的发生次数是逐年增加的,中西部是沙尘天气频发区,与之相对应,西部颗粒物浓度的年变化高于东部,且造成内蒙古主要城市PM10浓度春季出现全年的最高值,表明沙尘天气频繁发生对当地粗颗粒物污染有显著的影响。对比内蒙古全年3个时间段的PM10浓度值,其排序是：春季沙尘期间＞春季非沙尘期间＞其他季节;即春季沙尘期间PM10浓度比非沙尘期间高69%,比其他季节高101%。有所不同的是,3个时间段平均PM2.5浓度排序则为：春季沙尘期间＞其他季节＞春季非沙尘期间;春季沙尘期间PM2.5的平均浓度比其他季节高16%,比春季非沙尘期间高29%;可见,春季沙尘天气对相关城市PM10浓度的影响明显大于对PM2.5浓度的影响。最后对内蒙古地区典型沙尘暴和扬沙个例进行细致研究, 发现沙尘暴个例中PM10浓度的增加倍数在2.3~15.1之间,而扬沙过程PM10浓度的增加倍数在0.8~5.6之间,两者相比可看出,沙尘暴过程对颗粒物污染的影响显著大于扬沙过程。     

城市空气污染持续维持机制研究Ⅰ.2002年西安市空气污染持续维持过程分析及其气象成因

为研究城市大气污染持续过程的形成机制及区域输送问题,利用2002年西安市环境监测站SO2、NO2和PM10日平均污染物浓度资料分析了西安市大气污染的时空分布特征及其与气象条件的关系.分析结果表明:一年中西安出现3天以上空气质量为3级以上的持续污染过程18次,累计污染超标日为192天,出现3级以上的概率为53%.西安市区的污染物以可吸入颗粒物为主,PM10污染超标日较多.重点分析了2002年1月9～12日造成西安市持续污染过程的气象条件及天气形势,可见4天的气象条件有着共同的特点:平均风速小,气温较低,出现逆温,相对湿度较大.西安地处高压后部,气压较低,高空为较平直的西北气流,天气形势持续稳定.     

邢台沙河市冬季大气污染特征与潜在源区分析

为了解邢台沙河市冬季大气污染特征,选取2017年12月至2018年2月沙河市区3个省控站点（司法局、市政府、宣传中心）的逐时监测数据,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和潜在源区。污染物浓度特征分析表明:整个冬季司法局、市政府和宣传中心站点的细颗粒物（PM2.5）平均浓度分别为118.0 μg/m3、121 μg/m3和135 μg/m3。在大气自然活动和人为污染排放的共同作用下,PM10、PM2.5、SO₂、NO₂和CO均有明显的日变化特征。整个冬季沙河市的ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO₂)/ρ(NO₂)均值分别为0.57和1.05（ρ为各物质的浓度）。且随着污染加重,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO₂)/ρ(NO₂)均明显升高,表明燃煤贡献增加;污染物空间分布特征分析表明:位于3个站点东北处的玻璃企业产生的污染物可能对监测站点造成了一定影响。污染物空间差异分析表明,区域污染范围越大、强度越高,大气污染的空间差异性越小;潜在源分析表明:沙河市PM2.5的强潜在源区分布在其周边区域,随着PM2.5浓度增加,强潜在源区呈缩小趋势。沙河市东南部的本地源对PM2.5浓度有主要贡献,而此处正是玻璃企业的聚集地。     

北方地区小麦蚜虫气象适宜度预报模型构建

根据1958—2015年我国北方地区8个主产省（市）小麦蚜虫分省发生面积和发生程度资料、1958—2015年601个气象站点相应逐日气象资料和农业气象站小麦发育期资料,采用相关分析、主成分分析和逐步回归等方法,并利用相关系数法进行因子普查,结合小麦蚜虫适宜生理气象指标和华北、黄淮小麦生育期规律,筛选影响小麦蚜虫年发生程度的关键气象因子,构建分区域的小麦蚜虫气象适宜度预报模型,并将气象适宜度指数划分为非常适宜、适宜、较适宜、不适宜4个等级,以反映气象条件对小麦蚜虫发生发展的适宜程度。结果表明:筛选出影响华北小麦蚜虫年发生程度的8个关键气象因子,影响黄淮小麦蚜虫年发生程度的6个关键气象因子。建立的华北、黄淮模型回代检验等级准确率分别为91.2%,93.1%,2016—2018年3年外推预报平均准确率均在75%以上;利用黄淮模型反演苏皖两省2016—2018年小麦蚜虫发生等级、异地检验3年预报效果均较理想。模型适用于从气象角度对华北、黄淮及江淮地区小麦蚜虫发生等级进行监测和预报。     

中山市2015—2019年臭氧超标特征及其与气象条件的关系

利用广东省中山市2015—2019年的地面臭氧浓度及气象观测数据,分析了中山市近年来臭氧超标与气象条件的关系。结果表明,中山市2015—2019年臭氧超标天数从22天增加至66天,臭氧年评价值增长36%,中度污染以上天数占超标天数比例从9.1%增长至36.4%。臭氧超标主要集中在8—11月,其中9月超标天数最多。夏秋季节臭氧超标主要发生在气温高、湿度低、太阳辐射强、日间10—14时无明显降水、吹北风的气象条件下,臭氧的污染潜在源区主要位于中山西部到北部的城市。风向和气温是臭氧超标最重要的指标,夏、秋季日间吹北风且日最高气温在33 ℃或以上时超标率分别达到89.1%和78.6%。2017年和2019年在相同的最高温、相对湿度、太阳辐射强度、降水和风速条件下的臭氧超标率均远高于2015年。当臭氧起始浓度在10 μg/m3以下、11~30 μg/m3及30 μg/m3以上时,夏(秋)季从起始浓度达到超标分别用时7.1(6.9) h、6.2(6.2) h和5.8(5.9) h,相应气温上升7.2(7.1) ℃、5.8(5.8) ℃和4.7(5.1)℃,起始浓度增大时,超标耗时和气温变化均呈减小趋势。      

基于前期降水指数的气象干旱指标及其应用

从气象干旱定义出发,考虑干旱累积效应,借鉴前期降水指数（API）和标准化降水指数（SPI）,建立基于标准化前期降水指数（SAPI）的逐日气象干旱指标,并利用1961-2010年全国632个台站的气象资料分析SAPI的适用性特征。结果表明：逐日SAPI曲线呈典型“锯齿型”特征,在降水持续偏少时段平稳下降,克服了基于“等权累加”建立的综合气象干旱指数由于前期降水移出计算窗口而导致的“不合理旱情加剧”问题,能够精细刻画干旱发生、发展和结束过程。SAPI敏感性分析表明,加剧一个干旱等级需要的无雨日数在降水越少的季节（地区）越多, 减缓一个干旱等级需要的日降水量在降水越少的季节（地区）越少。各等级旱日频率总体上与理论频率一致。降水量较少的季节（地区）,轻旱、中旱及总旱频率略高于降水量较多的季节（地区）,而重旱、特旱频率时空特征相反。1961-2010年全国平均各等级旱日频率均呈下降趋势,其中特旱较为明显,但具有复杂的时空特征：9-11月各等级旱日频率显著增加,其余月份以减少为主;各等级旱日频率总体上呈“西减东增”趋势。     

郑州市空气质量状况及冬季持续污染过程的气象机理分析

利用2004-2008年郑州市环境监测站所监测的SO2、NO2、PM10日平均浓度资料及历史气象资料,分析了郑州市近5a的空气质量状况与特征,并以2006年12月份的2次持续性污染过程为例,分析了气象条件对污染物浓度的影响,结果显示：郑州市以煤烟型污染为主,污染物浓度具有明显的季节变化特征,冬春季节污染物浓度明显高于夏秋季节;冬季均压场中持续多日风速小、近地面层出现逆温层是造成郑州市出现持续污染事件的主要气象条件,持续性污染过程往往因受冷空气的影响而结束。     

气象因子和海风对秦皇岛市臭氧污染的影响

利用2017年9月至2019年9月秦皇岛市环境监测站污染物浓度资料以及秦皇岛市国家基本气象站和浮标站的气象数据,统计分析了秦皇岛市O₃污染特征以及气象因子和海风对秦皇岛市O₃污染的影响。结果表明：秦皇岛市O₃污染月变化特征表现为以5—6月和9月最为严重,10—12月和1—2月则无O₃超标天气出现。O₃污染的日变化特征表现为单峰型分布,午后O₃浓度最高而清晨O₃浓度最低。有利于秦皇岛市出现O₃污染的气象条件为太阳辐射强度850—950 W·m^-2、日最高气温高于32℃、无降水和相对湿度50%—60%、受SW和SSW风影响。秦皇岛市海风以6—8月最多,出现频率达50%以上,海风多在上午08—10时开始出现,午后12—15时达到最大,傍晚以后减弱结束;5—6月和8—9月有海风日的O₃-8h平均浓度均高于无海风日,且5月、6月和9月有海风日的O₃-8h月平均浓度高达155—166 μg·m^-3,海陆风环流对秦皇岛市的O₃污染有加重的影响。     

淀山湖蓝藻发生程度气象预测模型

为了为淀山湖蓝藻控制提供技术依据,根据1998—2009年淀山湖蓝藻发生程度和同期气象资料,用相关分析方法分析淀山湖蓝藻暴发的气象条件,用逐步判别方法建立淀山湖蓝藻发生程度的气象预测模型。结果表明:主要影响淀山湖蓝藻暴发的气象因子是温度。气象指标为:7—8月平均气温大于等于29℃,6—9月日最高气温大于等于35℃日数大于等于16天,7—8月日照时数大于等于420h,6—8月降水量小于等于420mm;气象预测模型Ⅰ(起报时间6月初)和模型Ⅱ(起报时间8月初)拟合的准确率分别为91.7%和100%;2010年试报,模型Ⅰ预测正确,模型Ⅱ预测值比实际值低1级。建立的淀山湖蓝藻发生程度气象预测模型可应用于业务。     

Spatial characteristics of extreme rainfall over China with hourly through 24-hour accumulation periods based on national-level hourly rain gauge data

Hourly rainfall measurements of 1919 national-level meteorological stations from 1981 through 2012 are used to document,for the first time,the climatology of extreme rainfall in hourly through 24-h accumulation periods in China. Rainfall amounts for 3-,6-,12- and 24-h periods at each station are constructed through running accumulation from hourly rainfall data that have been screened by proper quality control procedures. For each station and for each accumulation period,the historical maximum is found,and the corresponding 50-year return values are estimated using generalized extreme value theory. Based on the percentiles of the two types of extreme rainfall values among all the stations,standard thresholds separating Grade I,Grade II and Grade III extreme rainfall are established,which roughly correspond to the 70th and 90th percentiles for each of the accumulation periods. The spatial characteristics of the two types of extreme rainfall are then examined for different accumulation periods. The spatial distributions of extreme rainfall in hourly through 6-h periods are more similar than those of 12- and 24-h periods. Grade III rainfall is mostly found over South China,the western Sichuan Basin,along the southern and eastern coastlines,and in the large river basins and plains. There are similar numbers of stations with Grade III extreme hourly rainfall north and south of 30°N,but the percentage increases to about 70% south of 30°N as the accumulation period increases to 24 hours,reflecting richer moisture and more prolonged rain events in southern China. Potential applications of the extreme rainfall climatology and classification standards are suggested at the end.     

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。     

承德市臭氧污染气象条件预报方法研究

利用2014-2016年承德市环境监测站和气象站的数据,分析了气象条件对承德市O₃-8h浓度的影响,探讨了臭氧污染气象条件的预报方法。结果表明：4-7月是承德市O₃-8h浓度较高的月份,O₃浓度的日变化特征为午后浓度高而夜间浓度低;O₃污染的天气形势为500 hPa受高压脊和偏西气流影响,850 hPa有强暖平流和20℃以上的高温,地面受低压前部和高压后部之间的偏南气流影响;有利于O₃-8h出现高浓度的气象因子为日平均气温大于23℃、日最高气温大于28℃、日平均海平面气压995-1007 hPa、日平均水汽压18-28 hPa、偏南风大于1 m·s^-1。利用气象因子综合评分建立臭氧污染指数,与O₃-8h浓度的相关系数高达0.7553,说明臭氧污染指数能较好地预报臭氧污染天气。     

秦岭地区气溶胶对地形云降水的抑制作用

以华山站为影响站, 周围的西安、渭南和华阴作为对比站, 通过影响站与对比站降水之比——地形强化因子(Ro)的变化趋势以及Ro与能见度关系的分析, 定量研究了秦岭地区气溶胶对地形云降水的抑制作用。Ro的演变分析表明: 有观测以来Ro逐年递减, 减幅为14%～20%, 即影响站与对比站相比降水量减少了14%～20%; Ro的减少趋势与能见度递减、气溶胶递增相吻合, 说明气溶胶的增加抑制了地形云降水。Ro的递减主要是减少了中小雨 (日雨量小于30 mm) 的天数, 这种影响对浅薄的生命期较短的地形云降水作用更明显, 对于华山站, 30 mm以下的降水都会受到入云气溶胶的抑制作用, 而西安站为5 mm以下, 入云气溶胶浓度越高, 就有越厚的降水云受气溶胶影响而抑制降水; 在以动力强迫抬升为主的春秋季, 气溶胶抑制华山地形云降水20%左右, 最大可达25%; 在热对流条件下, 气溶胶对地形云和对平原地区云的抑制作用基本相当。不同风速风向下Ro的变化趋势表明, Ro递减随风速增大而加快, 迎风向 (240°～30°) 大风 (≥5 m/s) 时减少降水超过30%。由Ro与能见度关系的定量分析发现, 当能见度在14 km时Ro为1.8左右, 随着能见度的降低Ro逐渐减小, 当能见度小于8 km时,R0约为1.2, 减小了30%左右; 华山对于华阴的Ro与能见度呈线性关系, 相关系数达0.81。最后, 根据研究结果归纳出气溶胶抑制秦岭地区地形云降水的初步物理模型。