“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。     

贵州铜仁2019年1月两次空气污染过程及其气象条件特征分析

2019年1月铜仁市发生了中到重度污染过程,本文利用铜仁市城区逐时环境监测资料,高空及地面气象观测资料,分析了本次污染过程气象条件特征。结果表明,此次首要污染物为细颗粒物（PM2.5）。污染天气发生时,铜仁上空是高压脊或一致的西南气流,地面为冷高压或均压区控制,气压梯度小,风小;当转为高空槽前,地面有冷空气补充,气压梯度增大时,污染物浓度得到降低。同时风速和相对湿度大小跟污染物浓度也有一定关系,地面风速小,空气干燥时,污染物浓度增加;相反,风速增大达4m/s以上,空气相对湿度增大达90%以上,特别是明显的雨雪天气发生时,污染物浓度得到快速降低。另外,污染天气伴随有近地层逆温层持续影响,逆温层厚度越厚,且逆温强度越强,抑制了大气垂直方向的湍流交换,有利于污染物浓度累积增长。受梵净山地形阻挡作用,当近地层为弱偏东风影响时,污染物不能翻越梵净山向西扩散,会在山的东侧堆积,导致铜仁城区污染物在本地循环累积,污染浓度维持较大值。上述研究结果,可为铜仁市空气质量预报及污染防控提供新的参考依据。     

关中颗粒物粒径谱特征及其气象影响因子分析

利用西安泾河和长安的气象观测资料、陕西秦岭大气科学试验基地气溶胶粒子谱观测资料及西安市环境保护局颗粒物质量浓度观测资料,分析了气象条件对关中颗粒物粒径谱的影响,结果表明:关中特殊的地形影响和严重的颗粒物污染是霾易发的主要原因;混合层高度与PM_(2.5)质量浓度具有较明显的负相关关系,秋、冬季混合层高度高有利于颗粒物污染的扩散。不同方向上风速变化对颗粒物浓度的影响体现了西北气流对关中颗粒物污染的扩散作用和偏东气流对颗粒物污染的输送。高相对湿度有利于稳定层结的维持和污染物集聚,当相对湿度≤80%时,粒径在150nm～1.0μm的粒子的数浓度,随着相对湿度的增大明显增加,对降低能见度、形成雾-霾有重要作用。不同粒径段粒子的数浓度随相对湿度的变化不同,对能见度的影响也不同;相对湿度越大,湿度对降低能见度的贡献越大。     

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。     

宁波地区一次重污染天气过程的成因分析

以2015年1月25—26日宁波地区重度霾污染过程为例,利用常规地面站资料、颗粒物观测数据、M ODIS产品、气溶胶激光雷达数据、探空数据及轨迹模拟模式,从气象条件和污染源输送分析了此次污染过程的形成原因。结果表明,污染过程颗粒物主要集中在近地面800 m以下,北方弱冷空气南下携带的污染物近距离输送造成宁波地区颗粒物浓度迅速增加。中低层旺盛的西南暖湿气流使该地区维持高湿,空气中大量水汽包裹颗粒物下沉,造成污染加剧。逆温和高湿的气象条件,不利于污染物的扩散,导致颗粒物浓度积累增长。污染过程结束于北方强冷空气南下时,此时风速增加,扩散条件转好。     

北京2013年1月严重霾天气过程的气象成因分析

利用常规观测资料、地面自动站资料及NCEP 1°×1°分析资料,结合边界层散度场的诊断分析,探讨了北京2013年1月严重霾天气过程的环流特征和气象成因。主要结论如下: 1)500 hPa为偏西气流,冷空气活动弱,无明显冷平流,对流层低层850 hPa及其以下风速小、冷空气活动偏弱,是霾天气的显著特征。2)边界层存在逆温和大气层结稳定是霾发生的另一重要条件,逆温层不仅可出现在边界层,有时也出现在对流层低层850 hPa 附近。3)边界层存在弱辐合中心是霾形成的重要条件,特别是在区域性污染的情况下,边界层辐合可使霾因区域性污染物的输送汇聚而加重。4)偏东风对霾形成和加重具有重要作用,主要表现为风速一般较小,在边界层形成暖平流结构,易形成逆温,增加边界层相对湿度和维持边界层辐合,配合北京西部山地特殊地形,使污染物积累,最终通过增大污染物浓度及增大边界层相对湿度,造成大气水平能见度严重降低。5）1月10—14日霾天气过程主要是在边界层有弱辐合而相对湿度较低的条件下形成的,而27—31日过程主要发生在边界层相对湿度较高的条件下。     

南京霾天颗粒物数浓度特征及其受气象条件影响分析

2013年12月,我国中东部地区爆发持续性霾污染过程。本研究利用空气动力学粒径谱仪和气溶胶粒径谱仪在线观测这次霾污染过程中13.6~20 000 nm颗粒物数浓度,结合气象参数和颗粒物化学组分对南京霾天颗粒物数浓度分布特征,及其与气象条件相关性进行分析。结果表明,霾天颗粒物主要分布在积聚模态,且500~1 000 nm和1 000~2 500 nm粒径段颗粒物数浓度的增多是造成霾天能见度低的主要原因;随着相对湿度的增大,13.6~100 nm粒径段颗粒物数浓度逐渐降低,而大于100 nm颗粒物数浓度升高;500~1 000 nm和1 000~2 500 nm粒径段颗粒物数浓度受相对湿度的影响尤为明显,并且这2个粒径段颗粒物受气态污染物(SO2,NOX)的二次转化影响较大。霾污染期间南京大气颗粒物主要来自南京东南和西北方向的污染源排放,颗粒物数浓度总体上与风速呈负相关关系;温度对颗粒物数浓度的影响主要集中在13.6~100 nm粒径段;边界层的高度与粒径100 nm颗粒物呈负相关性,边界层的抬升反而利于超细粒子的生成和增长;逆温层的强度对超细粒子的作用更为明显。     

不同气象条件下烟花爆竹燃放对空气质量的影响研究

利用2006年春节期间北京城近郊区主要污染物（SO2、NO2、PM10和PM2．5）浓度和气象资料,分析了烟花爆竹禁放改限放后对空气质量的影响。结果表明：除夕和元宵节大量燃放烟花爆竹导致颗粒物浓度在短时内快速上升,但对S02和N02浓度的影响不明显。春节期间21：00-02：00为颗粒物浓度受燃放烟花爆竹影响最大的时段,其间PM25浓度最高可达该时段内月平均值的6倍,受燃放高峰的影响城近郊区6h平均PM10浓度超过400μg／m^3。城市人类活动集中区和远郊区细粒子浓度对比显示,元宵节城区PM25小时浓度高达718μg／m^3,比远郊区高500μg／m^3以上。气象条件仍是影响春节期间整体空气质量的主要因素,特别是持续高浓度污染主要与小风、逆温、高湿等不利污染物扩散的稳定天气有关。除夕在集中燃放烟花爆竹后,由于存在有利扩散的气象条件,颗粒物浓度很快降低,没有造成持续性的污染,而元宵节前后持续性的空气污染是稳定天气和长时间燃放爆竹以及局地生产生活排放的污染物共同造成的结果。     

北京冬季雾霾事件的气象特征分析

利用观测的气象要素和细颗粒物(即PM2.5)浓度资料,并结合中尺度数值天气模式WRF(Weather Research and Forecasting Model),对2013年1月北京地区雾霾污染期间天气条件和边界层气象特征进行了分析。模拟与观测对比表明,WRF模式可以较好地反映北京—天津—河北地区地面和高空主要气象要素的时空分布。对1月10~14日、27~31日两次重雾霾天气的分析表明,雾霾的形成是高浓度的大气颗粒物和特殊的气象条件共同作用的结果。小风或静风、稳定的大气层结,使大气扩散能力减弱,造成污染物堆积,偏南气流将周边污染物和水汽输送到北京,不仅增加了污染物浓度,而且有利于气溶胶吸湿增长,消光增强,使能见度下降,进而形成雾霾。     

西安市汽车尾气污染物与气象条件特征分析

基于西安城区与郊区两个环境路边站和区域气象站2016-2018年观测的逐小时气象、环保和交通监测数据,对西安尾气污染物、机动车流量和气象要素条件进行统计分析。结果表明:1)2016年以来,西安市冬季空气质量指数和主要污染物浓度整体呈逐年下降趋势,治污减霾成效明显。主要尾气污染物浓度月际变化趋势相同,冬季11月到次年1月的浓度均明显高于其他月份的,夏季6月到8月的浓度较低,冬季的约为夏季的2～4倍。西安冬季汽车尾气污染物中,氮氧化物(NO_x)、碳氧化物(CO)、碳氢化物(HC)日变化特征相似,但细颗粒物(PM_(2.5))空间差异大。2)NO_x和CO与汽车尾气排放关系密切,每日上午时段二者浓度随车流量增大而增大,车流量整体偏大40%的城区比郊区污染物偏多20%～30%。尾气污染物浓度分布与风频、风速等密切相关:西安城市道路风速较低,风向与汽车尾气污染物的扩散方向基本一致,较高污染浓度通常都出现在主导风向的下风向。城市建筑和道路规划建设中,要保留足够的"城市通风廊道"。3)西安尾气污染物浓度不存在明显的"周末效应",城区站NO_x浓度无明显起伏变化,郊区站道路环境中的NO_x浓度受柴油车通行量影响较大,说明重型车可能对污染的影响更大。4)降水对污染物稀释沉降效果明显,对NO_x作用不明显。前期超过60%以上的相对湿度是降水开始前出现颗粒物小时最大增幅超过200μg/m~3的有利条件,高湿环境是重污染天气过程颗粒物暴发式增长的有利气象条件,因此静风或小风大气环境下,通过水雾"高射炮式"播撒方式增加低层湿度并非是沉降稀释颗粒物的有效方法。     

北京地区两次重污染过程中PM_(2.5)浓度爆发性增长及维持的气象条件

基于京津冀地区80个环境监测站PM_(2.5)浓度逐时监测资料和气象观测资料,以2016年12月16—21日和2017年1月1—7日雾和霾天气为例,分析PM_(2.5)浓度演变的气象条件。结果表明:气象条件在北京地区污染物浓度爆发性增长过程中具有重要作用。北京地区12月19—20日PM_(2.5)浓度出现爆发性增长,小时浓度在8 h内上升201μg·m~(-3),主要是边界层南风分量由地面增厚至700 m,700 m以上弱下沉抑制作用,结合地面辐合线维持所致;20—21日北京地区PM_(2.5)浓度维持高值且无日变化,是由于低空1.5 km出现弱回暖,逆温层显著增厚增强且无明显日变化,导致高浓度气溶胶无法有效扩散。综合来看,2016年12月16—21日污染物浓度爆发性增长的原因以外源性污染物输送为主;2017年1月3—4日污染物浓度爆发性增长原因与局地极端不利扩散条件及污染排放等其他因素有关。     

哈尔滨秋季一次持续性重污染过程分析

利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM_2.5,PM_2.5平均浓度为438 μg·m^-3,局地PM_2.5浓度高达1487 μg·m^-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s^-1,风速≤ 1.5 m·s^-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM_2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）^-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。     

陕西关中地区冬季一次重霾污染过程及气象条件影响分析

利用陕西关中多站气象观测资料和颗粒物浓度监测资料,对2013年12月16—26日关中一次持续多日重霾污染天气过程的颗粒物污染特征及气象条件进行统计分析。结果表明,此次重霾污染事件主要是由细粒子PM_(2.5)造成。关中各站颗粒物浓度在污染过程中的变化具有区域同步性特征,各站PM_(2.5)浓度日均值的相关系数达0.71~0.96,且严重超标,区域最高小时浓度均值达508μg·m~(-3),污染非常严重。关中盆地特殊的喇叭口地形以及关中东部持续的强东风使得区域污染传输叠加本地污染循环累积,是17日关中各站PM_(2.5)浓度剧增的主要原因。污染严重阶段,西安和渭南持续的弱风和静风使得局地排放的污染物聚集,引起PM_(2.5)浓度振荡上扬;宝鸡21日PM_(2.5)浓度的爆发式增长则是由上游西安和渭南储备的高浓度PM_(2.5)在持续偏东风作用下远程传输所致;而铜川受山谷风影响,PM_(2.5)浓度具有显著日变化特征。长时间贴地、悬浮的多层逆温和低混合层高度的存在,抑制了污染物的垂直扩散,也造成低空水汽聚集在近地层,是PM_(2.5)浓度持续累积增长的重要原因。关中此次重霾污染的快速有效清除最终依赖于冷高压加强南下。     

北京一次持续霾天气过程气象特征分析

2013年1月10-14日,北京平原地区出现了水平能见度在2 km以下、以PM_2.5为首要污染物、空气质量持续5 d维持在重度以上污染水平的霾天气。综合分析此次霾天气过程的天气形势、北京地区常规和加密气象资料以及城郊连续观测的PM_2.5浓度资料。结果表明：此霾过程期间,北京高空以平直纬向环流为主,受西北偏西气流控制,没有明显冷空气南下影响北京地区,地面多为不利于污染物扩散和稀释的弱气压场;大气层结稳定、风速小(日平均风速小于2 m·s^-1)、相对湿度较大（日平均相对湿度在70 %以上）、逆温频率高强度大,边界层内污染物的水平和垂直扩散能力差;北京城区及南部的京津冀地区人类活动排放污染物强度大,在相对稳定和高湿的天气背景下,受地形和城市局地环流的影响,北京本地污染物累积和区域污染物输送以及PM_2.5细粒子在高湿条件下的物理化学转化等过程共同作用造成此次北京城区及平原地区污染物浓度快速增长并持续偏高,高浓度PM_2.5对大气消光有显著影响,造成低能见度和持续霾天气。     

关中一次重污染天气过程气象特征分析

利用常规观测资料、风廓线资料、PM2.5质量浓度资料及HYSPLIT-4模式,对2016年12月31日—2017年1月6日陕西关中盆地一次霾重污染天气过程的气象特征进行了分析。结果表明:此次过程发生在500hPa纬向平直气流、地面东高西低的典型环流形势下,稳定的大气层结和边界层逆温强烈抑制了污染物的垂直扩散;边界层风场存在500m之下的偏南风、500~1 000m偏北风和1~1.5km的纬向小风速区的三层结构特征,弱偏南风的水汽输送、弱对流不稳定和中高层的弱纬向风的阻挡,使得污染物在边界层内充分混合并堆积。污染物质量浓度与低层风关系密切,当低层为弱偏南风时,相对湿度逐渐上升,PM2.5质量浓度升高;反之,当气流转为偏北风时,相对湿度明显下降,PM2.5质量浓度降低。输送至西安的气团路径共有西北、偏南及本地路径三类,西北气流携带的大颗粒污染物、偏南气流的增湿效应及污染物的输送和本地污染源的叠加,共同造成了盆地的重污染天气的发生,其中直行偏南路径占比最高为38%,本地路径次之,占比25%。     

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。     

连续雾霾天气污染物浓度变化及天气形势特征分析

利用MICAPS资料、地面观测资料、NCEP资料和衡水市环境监测站细颗粒物(PM2.5)及PM10浓度资料,对2013年1月衡水市出现的连续雾霾天气从PM10及细颗粒物浓度演变、雾霾天气污染物浓度与地面要素关系、中低层环流形势特征进行了分析,结果表明:1)雾霾天气期间06:00(北京时间,下同)至07:00和16:00至21:00为PM10和细颗粒物浓度较低时段,PM10最大值出现在15:00,细颗粒物最大值出现在02:00,两者并不同时达到极值。2)雾霾天气污染物浓度与地面湿度并不是简单的正相关或负相关关系,还和许多其它因素有关。3)衡水市污染源主要来源于工业污染源、扬尘污染、冬季燃煤采暖、局部污染源及区域性污染。4)雾霾天气相对湿度和能见度基本呈负相关,气压变化不大,风向频率最多为北到东北风,平均风速一般都在2 m/s以下。雾日时大部分时段为雾和霾的混合物。5)重污染日期间500 hPa为平直偏西气流或西北偏西气流,没有明显的槽脊活动。而污染较轻的时段500 hPa为明显的西北气流控制或有槽脊活动。6)雾霾天气期间大部分日数08:00在850hPa以下都存在逆温层;地面气压场偏弱,尤其河北平原一带基本为均压场。最后对雾霾天气影响及对策进行了简单探讨。     

山东省大气污染时空分布特征分析

通过分析山东省近6a来大气中污染物的浓度变化,发现影响山东省空气质量的主要污染物是颗粒物（PM2.5和PM10）,山东省PM2.5年平均浓度均超过国家规定的轻污染标准10%以上,PM10年平均浓度基本接近轻污染标准值,其余四种污染物（SO2、CO、O3和NO2）浓度均低于轻污染规定标准,因此山东省大气污染治理的重点是减少颗粒物。分析污染物浓度时间变化发现：11—1月山东大气污染最严重,6—9月污染较轻;济南周四污染相对最轻,周六到周一污染较重;每日15—17时是空气质量最好的时段。分析污染物浓度空间分布发现：O3浓度半岛地区较其他地区高;SO2浓度鲁中地区较高;CO浓度鲁西北和鲁中较高;NO2、PM10和PM2.5浓度分布基本一致,除半岛地区外,其他地区均维持较高污染物浓度。     

西安市一次持续重污染过程的清除特征分析

对 2019 年 1 月发生在西安市的一次持续重污染过程气象条件进行研究，对污染清除阶段进行对比分析，研究冷锋活动对西安市污染物的输送和清除作用。结果表明：7 日白天西风累积风速更大，污染清除速率较快，14 日夜间—15 日东风累积风速更大，持续半个月的污染状况消除。两次污染清除过程的不同是由冷高压的位置和移动路径不同所造成。关中盆地内的主导风向不同则是风场与地形相互作用的结果。小时加密风场表明污染清除可分为偏西路径和偏东路径。偏东风将汾渭平原的污染物输送至关中盆地，对本地污染状况是先加重再清除的效果。污染持续期间逆温层维持，上午地面风加强导致近地面污染物浓度降低，午后晴空加热效应明显，贴地逆温减弱或消失，近地层大气垂直混合加强，污染物向上扩散稀释，地面污染物浓度迅速下降。     

基于无人机观测的太原夏季PM_(2.5)垂直分布特征及成因分析

利用无人机搭载气象及环境监测设备于2020年7月29—31日在太原进行飞行试验,对不同高度层颗粒物和气象要素进行观测,得到PM_(2.5)三维分布及其随时间的变化特征,并通过气象要素、天气形势和后向轨迹分析得到污染累积和消散成因以及外地传输作用影响。结果表明:PM_(2.5)浓度的垂直分布差异显著,下午大部分时次满足"下高上低"规律,上午边界层垂直混合和颗粒物吸湿增长可能导致"下低上高"的情况;逆温层对大气垂直混合有明显抑制作用;29日为污染物积累过程,30日和31日白天均为消散过程;副热带高压带来的小风、高湿环境是29日颗粒物逐渐累积的原因,30日槽前对流发展和较大的风速有利于颗粒物浓度下降,31日相对湿度较低、对流发展旺盛使PM_(2.5)浓度快速下降;试验期间气流主要来自东南方向,太原市PM_(2.5)本地积累占主导地位,外地传输更多来自于本省晋中、长治等邻近城市。