利用MM5模式及NCEP资料对沈阳一次污染天气的数值模拟

利用NCEP/NCAR再分析资料和中尺度天气模式MM5对2010年1月14—19日沈阳大气污染天气系统进行模拟分析。对此次天气过程的地面和高空气压场、地面至高空各高度层随时间变化的水平风场及垂直剖面风场、垂直方向温度廓线等气象要素进行分析和模拟,描述大气污染中天气系统的变化过程,分析造成大气污染的气象要素变化。结果表明：此次污染天气过程对应地面场为长白山高压、地形槽环流型;500 hPa高空天气形势为两槽一脊,地面风场主要受高压辐散气流控制;地面至高空不同高度的水平风场均有偏南风切变和偏西风切变,垂直剖面风场对应有下沉气流,地面至高空的温度廓线出现明显的逆温。这些气象条件共同造成了持续污染天气。而500 hPa位势高度场持续长时间两槽一脊的环流形势,是造成长时间污染天气的主要原因。     

中国东北地区重污染事件气溶胶浓度变化与天气形势分析

近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM_2.5和PM₁₀年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM_2.5年平均质量浓度下降的更快,PM_2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m^-3,SO₂年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m^-3,而NO₂最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m^-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m^-3,相反中国东北地区O₃年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m^-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM_2.5和PM₁₀与AQI最大值均出现在冬季,SO₂冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m^-3）,NO₂与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m^-3,1.8 mg·m^-3）。相反,O₃最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m^-3。重度污染级别（200 μg·m^-3≤PM_2.5 < 300 μg·m^-3）和严重污染级别（PM_2.5>300 μg·m^-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m^-3≤PM_2.5 < 200 μg·m^-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m^-3≤PM_2.5 < 150 μg·m^-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。     

内蒙古呼包鄂区域冬季大气细颗粒物污染成因解析

利用气象模式WRF和中科院大气所自主发展的大气气溶胶与大气化学模式IAP-AACM对2016年冬季内蒙古中部呼包鄂地区大气细颗粒物（PM_2.5）的典型污染过程进行了模拟分析。结果表明,呼包鄂地区的空气质量变化主要受大范围天气形势影响。污染累积阶段,500 hPa高度上该区域受阻塞高压或弱高压脊前平直的偏西气流控制,地面为弱高压或均压场,风速较小,边界层高度低,污染物不易扩散,且气温和相对湿度较高,利于二次颗粒物生成;污染消散阶段,天气形势发生明显变化,550 hPa高度以下有强冷平流,地面易形成大风天气,利于污染物消散,伴随着冷空气的南下,下游地区的污染物也得到清除。呼包鄂区域PM_2.5主要来源于本地排放,鄂尔多斯本地排放贡献大于60%,呼和浩特本地排放贡献大于80%,包头本地排放贡献达到90%,该区域空气质量的变化可以反映区域大气污染气象条件的变化。交叉相关分析发现,呼包鄂区域的PM_2.5浓度与其下游的山西、河北、河南地区的PM_2.5浓度具有高度的时间相关性,相位差在6～24小时。呼包鄂区域PM_2.5污染的改善有赖于本地污染源的管控,该区域冬季空气质量变化可作为下游地区空气质量变化的前兆因子,有助于下游地区空气质量的预报预警。     

2010年辽宁一次沙尘天气过程的气象因素及污染特征

利用常规气象观测资料以及环保监测数据,对2010年4月8日辽宁沙尘天气过程的高低空天气形势和主要气象要素进行了探讨,并对沈阳地区的空气污染状况进行了分析。结果表明：沙尘天气过程主要是受贝加尔湖地区东移的冷空气和蒙古低压的共同影响,强大的蒙古气旋造成的地面强变压导致地面风速加大,是形成沙尘天气的动力因子;沙尘天气来临前后,风速、能见度、湿度等发生急剧变化;在沙尘天气影响下,沈阳地区的PM₁₀浓度迅速上升,而大风等有利的扩散条件,造成黑碳、气态污染物SO₂和NO₂浓度出现不同程度的下降。     

2019年1月长春市一次霾污染过程成因分析

利用空气质量历史监测数据、地面气象要素及激光雷达探测资料,综合分析了2019年1月10—15日长春市一次霾污染过程,探讨了污染过程中污染物和气象要素的变化特征与影响机制。结果表明：此次霾污染过程中12—13日污染最重,PM_2.5和PM₁₀质量浓度均超过150 μg·m^-3,气溶胶消光最强,超过70%的PM_2.5/PM₁₀比值大于0.7,指出了细粒子对重污染事件的贡献;重污染期间近地面风速偏小、相对湿度增加、变压较小,同时低空风出现明显的风向转变,弱下沉运动与逆温以及较低的边界层共同削弱了大气的水平和垂直扩散能力,有利于污染物累积,导致霾污染。500 hPa天气形势表明长春市位于槽前脊后,850 hPa高度场为弱西风,相对湿度大;海平面气压场存在低压气旋及弱西南气流,该气流有利于将污染物输送至长春市,造成霾污染加剧;1月14—15日高空槽加深东移,850 hPa西北气流增强,近地面气压梯度力变大,污染物得到扩散,霾污染逐渐结束。     

2016—2017年冬春季海南3市气溶胶质量浓度特征对比分析

利用2016年12月至2017年5月海南省3个地级市（三沙市永兴岛、三亚、海口）监测的PM_2.5、PM₁₀数据,对比分析其污染特征。结果表明：相较于海口、三亚,永兴岛空气质量最好,细粒子污染程度最轻且PM_2.5、PM₁₀质量浓度日变化最平稳,其主要原因是人类生产活动对空气质量的影响不大。进一步通过分析3个站点的PM_2.5质量浓度与近地面气象要素（相对湿度、月总降水量、能见度）发现,永兴岛PM_2.5质量浓度与能见度整体呈负相关,永兴岛在不同风速、风向上的PM_2.5质量浓度最小,三亚次之,海口最大。永兴岛PM_2.5的大值区主要出现在东北风向上,其他方向上的气流则相对比较清洁,且在静风或者微风条件下,永兴岛的初始PM_2.5质量浓度比较低。通过每天逐6 h的72 h后向轨迹分析发现,冬季、夏季风影响期间,永兴岛分别受来源于西太平洋、南海的海洋性气流影响,这与永兴岛的空气质量有直接关系。     

北京地区PM2.5的成分特征及来源分析

选用2003—2004年初PM_2.5连续观测资料，统计分析了北京地区PM_2.5的特征、PM_2.5与PM₁₀以及PM_2.5与地面气象要素的相互关系。结果表明:四季中夏季PM_2.5浓度最低，冬、春两季浓度较高。PM_2.5与PM₁₀比值平均为0.55，非采暖期两者比值为0.52，采暖期两者比值为0.62；夏季该比值主要分布在0.3~0.6之间，春、秋两季该比值分布在0.3~0.8之间，冬季采暖期该比值分布在0.4~0.9之间。PM_2.5与PM₁₀比值日变化与气象条件日变化、人们日常生活习惯密切相关，沙尘天气和交通运输高峰期扬起地面粗颗粒物会导致PM_2.5在PM₁₀中的比例下降，而冬季取暖以及夏季光化学反应则会引起PM_2.5的比例升高。PM_2.5的浓度与地面气象要素中本站气压、相对湿度和风速有很好的的相关性，与气温的相关性较差。SO₄2-，NO₃-和NH₄+为北京地区PM_2.5中主要离子。PMF源解析方法确定了北京地区5类细粒子污染源，分别是:土壤尘、煤燃烧、交通运输、海洋气溶胶以及钢铁工业。     

2020年春季中国北方一次扬沙天气过程微气象学与沙尘输送特征

利用内蒙古科尔沁沙地和沈阳地区同步气象要素梯度观测和地面大气颗粒物(PM_2.5和PM₁₀)质量浓度观测资料, 分析了中国北方地区2020年5月10日一次大范围扬沙天气过程微气象学和沙尘输送特征。结果表明: 受大尺度天气系统影响, 此次沙尘天气过程中科尔沁沙地不同高度(< 20 m)风速均明显增加, 各层相对湿度和浅层地表含水量有所降低, 较强湍流动力作用配合干燥的土壤和大气环境有利于沙源地区地表大量的沙尘粒子释放到大气中。此后这些沙尘粒子随较强的西北气流集中在2—3 km以下高度向下游地区输送。受沙尘输送的影响, 沈阳地区10日小时平均PM₁₀浓度最高达817 μg·m^-3, 能见度减小至3.7 km。此外, 科尔沁沙地起沙过程中能见度与摩擦速度存在明显的反相关关系(相关系数R²=0.93), 与湍流动力学热通量相关性相对较小, 表明湍流动力作用在此次起沙过程占主导作用。     

2009年秋冬季天津低能见度天气下气溶胶污染特征

为研究天津城区秋、冬季雾霾等低能见度天气下气溶胶污染特征,采用2009年10—12月的大气能见度及相关气象和环境监测数据,并结合一次典型雾霾事件分析PM₁₀和PM_2.5质量浓度演化过程及其垂直分布特征。结果表明,低能见度天气占秋、冬季观测时长的一半以上,其中以霾天气为主;典型低能见度过程分析显示,霾日近地层内PM_2.5分布均匀,表现出显著的区域污染特征;雾日气溶胶质量浓度先升高后下降,系气溶胶粒子吸湿性增长与导致可溶性组份溶出的湿清除协同作用,低层PM_2.5质量浓度显著高于较高层,其垂直分布差异与相对湿度的垂直变化和逆温层高度有关。     

气溶胶辐射效应对边界层结构及夹卷特征影响的观测分析

2017年12月22日至2018年1月18日利用无人机携带温、湿和颗粒物浓度探测仪对南京地区灰霾污染条件下大气边界层垂直结构开展加密观测。通过比较不同灰霾污染条件下温度、湿度和PM_2.5（直径小于2.5微米的颗粒物）浓度的垂直结构差异,结合地面热通量、2米空气温度、相对湿度、风速、风向及主要大气污染物（如臭氧和PM_2.5）浓度,定量评估了气溶胶辐射效应对边界层和夹卷过程的影响。分析表明,灰霾或气溶胶削弱到达地表太阳辐射,减小地表感热通量,延迟边界层发展,增加近地层大气稳定度,降低边界层高度,并加重灰霾污染。灰霾污染物在混合层顶处累积,导致PM_2.5浓度最大变化出现在边界层顶部而不是近地层。气溶胶辐射效应对夹卷特征及其特征参数有重要影响。灰霾浓度升高时,夹卷区厚度增加;无量纲化夹卷速度随对流理查逊数的变化不再符合负1次方幂函数关系,与大涡模拟结果一致。本研究进一步指出,为提高重霾污染条件下天气和空气质量数值预报水平,必须考虑气溶胶辐射效应对边界层和夹卷参数化的影响。     

“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。     

天津市东丽区一次持续性雾霾天气过程的特征及影响要素分析

基于常规气象观测资料和PM_2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明：此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM_2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。     

降水和风对泰安地区PM2.5浓度的影响及区域传输研究

利用泰安市2018—2019年降水、风和PM_2.5逐小时观测数据,分析了降水和风对PM_2.5浓度的影响,并对PM_2.5进行了源解析。结果表明：降水对PM_2.5有一定清除作用,降雨日PM_2.5平均质量浓度较非降雨日平均降低约7.2%,秋冬季节最为显著。降水对PM_2.5的清除率与降水强度、降水前PM_2.5初始浓度及降水时间均有关。当降水强度大于4 mm·h^-1时,清除率多在40%以上;当降水强度小于2 mm·h^-1、初始浓度低于75 μg·m^-3或降水强度小于1 mm·h^-1、初始浓度在75—100 μg·m^-3范围,且降水持续时间在5 h以内时容易出现PM_2.5浓度反弹现象。不同风向风速对泰安地区霾粒子清除也有明显差异,西南偏西风和东北偏东风更容易造成泰安地区霾污染,重污染期间风速超过5 m·s^-1偏南风和风速超过3 m·s^-1偏北风均对污染物具有有效清除作用。而区域风场相关矢结果表明重污染期间PM_2.5污染物主要从广西—湖南—江西一带、安徽南部及浙江北部在西南气流引导下传输至泰安地区,本地源贡献则较少。     

四川盆地冬季气溶胶污染与气象条件的关系

利用2014~2019年冬季ERA5再分析资料、成都市PM_2.5和PM₁₀逐日浓度数据以及污染物（二氧化硫、氮氧化物、烟粉尘）年排放量数据,通过分析四川盆地近6 a气溶胶污染物的时间变化特征以及PM_2.5浓度与气象条件的相关性,探讨了气象条件对四川盆地气溶胶污染的影响。结果表明:近6 a四川盆地冬季气溶胶污染物浓度和严重、重度污染天数均呈波动下降趋势,污染物浓度年际变化与污染物年排放量存在一定差异。首要污染物以PM_2.5为主,PM_2.5浓度与青藏高原及其下游地区气象条件的关系密切,与对流层低层、中高层气象要素的相关性存在差异,其中与青藏高原及其以北和以东地区850~500 hPa气温呈显著正相关,尤其是与易出现逆温层的四川盆地850~750 hPa温度的相关性最强。当850 hPa东北风较弱且相对湿度偏高、700 hPa西风较强且湿度偏低、500 hPa高压偏强且西风偏弱时,PM_2.5浓度偏高;反之亦然。      

2015年11月沈阳地区一次PM2.5重污染过程综合分析

利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。     

沈阳冬夏季可吸入颗粒物浓度及尺度谱分布特征

利用沈阳大气成分监测站颗粒物监测仪 (Grimm 180) 连续测得的夏季 (2006年8月)、冬季 (2006年12月和2007年1月) 可吸入颗粒物的数浓度和质量浓度数据, 分析了沈阳市可吸入颗粒物浓度日变化、谱分布及污染特征, 在此基础上结合沈阳市常规气象资料, 分析了气象要素和颗粒物污染之间的关系。结果表明:沈阳市冬、夏季部分时段可吸入颗粒物浓度存在明显的日变化和日际变化; 谱分布较好地符合Junge分布; 沈阳冬季PM₁₀超标日数占冬季观测总天数的77%, PM_2.5超标日数 (按美国EPA日均标准) 占冬季观测总天数的87%, PM₁₀平均数浓度为6668.7个/cm3, 平均质量浓度达252.8μg/m3, 分别是夏季的3.0和2.4倍; 冬、夏季PM_2.5/PM₁₀平均质量分数分别为0.647和0.603, PM_2.5占可吸入颗粒物总数量的99%以上; 浓度变化在很大程度上受到各种气象要素的影响, 与温度、风速负相关, 与湿度正相关, 降雨、降雪过程使得颗粒物浓度明显降低, 近地层逆温和雾是颗粒物增多的一个重要因素。颗粒物污染对城市能见度影响较大。     

2016年11—12月北京及周边重污染过程PM2.5特征

该文对2016年11—12月北京及周边地区不同站点重污染期间PM_2.5质量浓度变化特征进行分析,并结合地面和探空气象要素及化学组分等对重污染成因进行深入探讨,比较了其中两次持续3 d及以上重污染过程的异同。结果表明:重污染期间北京及周边地区PM_2.5质量浓度较高,北京上甸子站、顺义站、朝阳站的PM_2.5质量浓度分别为73.1,130.8,226.0 μg·m-3,河北保定站和石家庄站分别为357.8 μg·m-3和346.9 μg·m-3。12月17—21日重污染过程比11月3—5日持续时间更长且PM_2.5质量浓度更高。通过对11—12月所有重污染过程分析发现,北京颗粒物重污染发生的主要气象条件是静稳天气。在排放源相对稳定情况下,逆温层的结构、演变和持续时间决定了重污染的程度,其中污染持续时间和污染期间的主导逆温层类型演变对重污染程度有较好的指示作用。较低的水平风速、逆温层的持续出现及更多的燃煤和机动车尾气排放是12月17—21日污染偏重的原因。