宁波地区不同季节不同强度霾天气变化特征

利用2014—2016年宁波市镇海地区逐时气象观测资料和大气成分监测资料,对宁波地区霾天气的变化特征进行统计分析。结果表明:2014—2016年宁波地区霾天气小时出现频率为28.8%,湿霾出现频率为61.0%。近3 a宁波地区霾天气小时出现频率呈下降趋势,秋冬季(11月至翌年1月)霾天气小时出现频率较高,夏季(6—8月)霾天气小时出现频率较低;从日变化来看,霾天气小时出现频率峰值集中出现在上午09时和夜间20—23时。宁波地区重度霾的PM_(2.5)、PM_(10)颗粒物浓度为轻微霾的2.13倍和1.92倍,干霾颗粒物浓度高于湿霾,宁波地区霾天气的颗粒物组成较稳定,PM_(2.5)/PM_(10)比重为0.7左右。宁波地区颗粒物浓度与风速和降水量的相关性较好,春季和夏季风速与PM_(2.5)浓度的相关性较高,秋季和冬季风速与PM_(10)浓度的相关性较高;降水与PM_(10)浓度的相关性高于PM_(2.5)浓度。静稳天气时地面风速小易造成细颗粒物浓度的积累增长,冬季西北偏北风和东北风是影响宁波地区PM_(2.5)浓度变化的重要输送路径,当风向为西北风时,冬季和春季PM_(10)浓度增加明显。     

桂林霾日变化的影响因子分析

利用1981~2015年桂林气象观测站地面气象资料、PM2.5资料,分析桂林霾日变化的影响因子。结果表明:桂林霾日数在过去35年呈明显上升趋势,气候倾向率为24.6d/10a,在1995年经历过一次明显突变,这种变化主要原因有人类活动和气象因子的变化。各因子中PM2.5浓度影响着霾日数的月、日分布,1月和7月是桂林PM2.5高值、低值月份,也是霾出现最多、最少月份。PM2.5浓度和霾出现频率日变化趋势相似,均为双峰型。各气象因子中,降水量≥0.1mm、最大风速≥5m/s日数的减少以及年均相对湿度下降是霾增加的重要原因,逆温也影响霾日、月分布,用逆温层厚度和高度能较好的反映出霾期间PM2.5浓度水平。     

1961-2012年江苏省霾日时空变化特征及影响因素分析

利用1961—2012年江苏省69个地面气象站观测资料和2012年苏州市大气气溶胶观测资料,在对霾日进行判识和筛选的基础上,分析江苏省霾日的时空变化特征及霾与气象条件和污染物的关系。结果表明：1961—2012年江苏省各站年总霾日数均呈上升趋势,85％的台站呈极显著上升趋势;江苏省年平均霾日数呈显著上升趋势,其中2011—2012年呈急剧上升趋势;1980年前霾日的空间分布差异不明显,1980年后,沿江和苏南地区为霾的高发区,东部沿海大部地区霾日较少。霾天气主要发生在冬季和春季,以12月和1月发生最多。降水少和风速小有利于霾天气的发生;除SO2外,PM10、PM2.5和NO2等污染物浓度随着霾等级的增加而增大,其中PM2.5浓度增大明显。     

一次低能见度事件中大气颗粒物的微物理特征

利用合肥地区高时间分辨率观测资料对2013年1月13-15日一次低能见度事件中大气颗粒物变化进行分析,依据能见度、相对湿度和PM2.5浓度将过程划分为轻雾、霾、雾3个阶段,进而研究不同阶段大气颗粒物的微物理特征。结果表明：这次低能见度事件经历了“轻雾—霾—轻雾—雾—轻雾—雾—轻雾”的阶段转换过程。整个过程PM2.5/PM10和PM1/PM2.5与能见度呈负相关关系,雾阶段PM2.5/PM10大,细颗粒物积聚程度较快;而轻雾和霾阶段PM2.5/PM10小且离散程度大,粗颗粒物生成速度较快。不同阶段的颗粒物谱分布存在较大差异,轻雾和霾阶段的细颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度谱形相似;雾阶段对不同粒径尺度的颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度均有沉降作用,雾过程持续时间越长,对颗粒物的沉降作用越强。     

1981—2019年四川省霾日时空变化特征及成因分析

利用1981—2019年气象观测资料,分析了四川霾日的时空变化特征,并分析了污染物排放量和气象条件变化对霾日的影响。结果表明:(1)四川盆地为霾日高发区,年均霾日达53.7 d,其中轻、中、重度霾日数分别为26.9、24.1和2.7 d,川西高原年均霾日数不足1 d。霾日高值区主要分布在盆地的中部、东部及南部,轻、中、重度霾日高值区分布与霾日基本一致。(2)近39 a盆地霾日总体呈下降趋势,气候倾向率为-0.03 d/10 a,霾日数及霾分布范围在20世纪90年代达到最大,进入21世纪后霾日数和霾范围呈减小趋势。(3)霾在冬季发生频繁,冬季年均霾日数达24.7d,且盆地大部地区超过30 d。(4)近39 a盆地共发生持续性霾12 782次,自贡市、德阳市、内江市、乐山市为持续性霾的高发区;盆地共发生区域持续性霾509次,其中10 d的区域持续性霾发生的次数最多,占比为87.8%。(5)盆地霾天气的主要贡献污染物为PM2.5和PM10。二者排放量在20世纪90年代达到最大,进入21世纪后开始减少,21世纪10年代减少最为明显。21世纪10年代前盆地平均气温升高、相对湿度下降,污染物的排放与气象条件的共同作用,导致霾事件出现频率较高。随着城市生态文明的建设与治理,在21世纪10年代,盆地区域污染物排放减少,区域升温率减小,相对湿度显著升高,霾出现频率有所降低。     

南京霾天气的特征分析和影响因子初探

根据南京气象观测站2004年1月—2008年7月逐日观测资料,南京市环境质量监测点2004年1月—2007年12月SO2、NO2、PM10的逐日实测资料,对南京市霾天气的气象要素特征及其成因进行了初步分析。结果表明:(1)南京霾现象多发生在中午前后,11时出现的次数最多;春秋冬季霾天气出现时次多,夏季少。(2)南京霾天气时能见度多在4~8 km范围内;静小风,风速主要在1~3 m/s,偏东风时霾天气发生较多;相对湿度在40%~70%间有利于霾天气出现,尤以50%~60%时出现概率最高。(3)大气颗粒物(特别是细颗粒物)污染加剧,很可能是南京霾天气频发的一个重要原因。     

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。     

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。     

基于器测能见度的霾天气判断标准的探讨

利用2015年安徽6个地级市的器测能见度、相对湿度、降水等资料,结合环保部门公布的逐时细颗粒物(PM2.5)质量浓度资料,通过对PM2.5质量浓度与相对湿度关系的分析,初步给出了四个霾的诊断方案,然后利用上述方案进行回算,探讨了基于逐时器测能见度资料确定霾天气的客观标准。结果表明,"排除降水,临界相对湿度(RHc)取90%,器测能见度不超过5 km"作为小时霾的判据,6 h连续为霾算作一个霾日,得到的霾日数较为合理且具有历史延续性。另外,根据该方案得到的各级霾天气也具有较好的空气质量指示意义,因此,该方案是可取的。     

聊城市空气质量及相关大气污染事件特征分析

采用气候倾向趋势法、皮尔逊相关系数法对2009—2017年聊城空气污染日数据和静稳天气的气候特征进行分析,探究聊城市空气质量状况和相关大气污染事件的发展规律。结果表明:聊城主要大气污染物中,PM10和PM2.5年平均质量浓度高于山东省平均水平和中国环境空气质量标准限值,颗粒物类污染物质量浓度明显偏高;主要污染物年平均质量浓度除PM10呈逐年小幅增加外,其他污染物质量浓度均呈下降趋势;聊城污染日数总体呈减少趋势,但是中到重度污染日数及占比有增加趋势,重度污染日数占比增加趋势最明显。2009—2011年除CO外,其他污染物作为首要污染物出现的日数明显增加;2012年之后只有PM2.5作为首要污染物出现的日数迅速增加;冬季污染最严重,夏季污染最轻;霾和雾月出现日数与月大气污染出现日数呈明显的正相关,静稳天气多发是大气污染严重的主要天气学原因。     

秸秆焚烧导致湖北中东部一次严重霾天气过程的分析

利用地面气象要素、火点信息及污染物资料,研究了2014年6月12~13日湖北省中东部地区一次重度霾天气的成因及污染特征。结果表明:导致此次霾天气的主要原因是安徽省北部大面积秸秆焚烧所形成污染气团受偏东北气流输送的影响,12日在湖北中东部形成了两条"带状"的能见度低值区,最低能见度仅为2.1 km。秸秆焚烧污染物输送气流由北向南影响湖北,主要作用于孝感—武汉—咸宁一带,3个地区细颗粒物(PM2.5)峰值浓度均超过了600μg/m3,且武汉和孝感的PM2.5与PM10质量浓度比值在12日增加到0.76和0.77,并出现了0.96和0.93的最大值,随着污染气团的传输,其中PM2.5所占比例会出现明显下降。SO2质量浓度的变化特征不显著,NO2质量浓度在污染物质量浓度达到峰值前1~3 h达到峰值,而CO是秸秆焚烧产生的主要污染气体,其质量浓度变化与PM2.5和PM10呈正相关关系,相关系数分别为0.66和0.67。风矢量和分析表明:6月12日湖北省中东部存在明显的东北来向气流输送,污染物的输送是该时段霾天气发生的主要影响因子,而6月13日湖北省东北边界处的输送气流已经明显减弱消失,东南部风矢量和异常偏小导致的污染物堆积是该地区污染持续的主要原因。     

常州地区一次持续性霾天气过程分析

利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料对2013年12月1—8日常州地区一次持续性严重霾天气过程进行了综合分析。结果表明:常州地区此次持续性霾天气过程中高纬地区高层环流较平直,低层为弱西南暖湿气流,冷空气势力较弱;2013年11月30日常州地区位于地面"L"型高压顶部,偏西风对常州上游地区污染物的输送和12月1日清晨出现的逆温层,导致扩散条件较差是此次霾过程爆发的主要原因;持续的地面均压场控制和频繁出现的逆温层为霾提供了维持机制,12月9日的强冷空气造成了此次霾过程消散。持续性霾天气过程期间,温度露点差减小,相对湿度增大,风力减小,多为偏西偏南风,且近地面多为弱的上升运动,为霾的维持提供了稳定的层结和充足的水汽。常州地区此次霾天气过程的主要污染物为颗粒物(PM2.5、PM10),部分SO_2、NO_2及O_3等污染物通过协同转化作用生成颗粒物,导致霾粒子浓度剧增是此次霾过程爆发的重要内因;后向轨迹模式的模拟结果也表明常州上游地区污染物的输送对此次霾过程亦有贡献。     

江苏省快速城市化进程对雾霾日时空变化的影响

利用气象观测和经济统计数据,研究了江苏雾霾时间空间分布和城市化对年雾霾日的影响。结果表明:(1)经济发达、城市化水平高的苏南地区是霾天气高发区,年霾日数超过100 d;(2)江苏霾日数冬季最多,夏季最少,2000年以后,夏秋季霾日数明显增加;苏南是霾日数显著上升的区域,增长率≥30 d/10a;(3)1978—1991年江苏三大区年工业增加值处于较低水平,增速缓慢,1991—2002年,年工业增加值增速加快,2002年以后迅速增长;与此对应,各区年霾日数从1990s初期缓慢上升,2002年以后快速增长;在城市化水平最高的苏南地区,1975—2000年各季节霾日数上升也不明显,2000—2008年,苏南城市化率从37%迅速上升到60.2%,霾日数也迅速上升,这表明城市化的加速发展是导致年霾日数上升的重要原因。     

重污染下我国中东部地区1960~2010年霾日数的时空变化特征

对1960~2010年我国中东部地区霾日数的时空变化特征的分析结果表明:1)霾日数大值区主要分布在人口众多的四川盆地、北京-天津-河北地区、长江中下游地区以及广东-广西中部。2)季节变化上,霾日数冬季较多,其中北京-天津-河北地区中部和西南部、四川盆地和东北地区东部和南部等地超过20 d,夏季最少。3)霾日数气候趋势系数在北京-天津-河北地区、长江三角洲地区和珠江三角洲地区趋势系数高达0.8。4)霾日数呈现明显的上升趋势[3.69 d(10 a)–1],其气候趋势系数为0.82,通过了99.9%的信度检验。5)我国中东部气溶胶光学厚度和对流层NO2的空间分布与年平均霾日数的分布基本一致,近51年来能源消耗量的稳定上升趋势也表明,人为因素导致的大气污染物排放量增加是引起霾天气出现频率上升的重要因素。     

1960-2021年黑龙江省霾日数时空分布特征

本文基于1960-2021年黑龙江省霾天气月统计资料,利用ArcGIS空间插值,统计分析黑龙江省霾日数时空分布特征。结果表明：(1)1960-2021年黑龙江省平均霾日为3.4 d/a。1960-2013年每年霾日平均不足1 d,2014年以后霾日急剧增长,2014-2021年平均霾日增至20 d/a。(2)霾年代际变化特征呈现为1960 s到1970 s增加,1970 s至2000 s逐年代减少,2010 s又有增加趋势,2020年以后上升幅度明显。(3)从空间分布角度,黑龙江省霾天气呈现北少、南多的特征。2010年以后大部分地区霾日都呈明显增加趋势,霾日线性倾向率增加最多为哈尔滨通河,达8.3 d/10a。(4)黑龙江省霾天气主要出现在冬、春季节,霾日数月际变化呈现U型分布,10月至次年2月是一年当中霾发生次数最多的时段。     

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。     

南宁市一次中度霾天气过程成因分析

利用南宁城区地面观测站的常规观测数据、欧洲中期天气预报中心ECMWF的ERA-Interim再分析资料、以及南宁全市逐日环境监测数据,对一次中等霾天气过程进行分析。结果表明:此次霾过程主要是由地面受冷高压控制导致长时间段无降水而引起的,在无有利扩散条件的情况下,PM2.5的浓度呈线性增长趋势,当空气质量达到中度污染时,就可能出现霾;较弱的低层风和近地面逆温层都能够加大PM2.5的堆积速度;在无降水但低层和地面风速有一定加大的情况下,PM2.5浓度只是浮动维持在某一数值,而不是呈现明显下降的趋势;中雨及以上的降水天气过程能够快速地降低空气中的PM2.5,结束霾天气过程。     

1980~2013年安徽霾天气变化趋势及可能成因

对1980~2013年安徽省霾日数的时空变化趋势及可能原因进行了分析,结果表明:(1)1980年以来,霾天气年均发生日数总体呈上升趋势,年际波动较大。不同年代,霾高发区的位置不同:20世纪80年代平均为5.5 d,沿江到江淮之间有零星的高发区;20世纪90年代平均为8.5 d,高发区在沿江中西部的望江和池州、省会合肥、淮北北部的萧县和灵璧;2000年代,平均发生日数为8.7 d,有3个高发区,分别是以合肥为中心的江淮之间中部、沿淮中部地区和沿江中东部地区。(2)按地理位置把安徽省分为6个子区,不同子区年霾日数的变化趋势不同:皖南山区变化较平缓,沿淮地区2000年后上升明显,淮北北部和沿江有先升后降的趋势。(3)地级市平均霾日数呈显著上升的趋势,而县城霾日数上升速度缓慢,且在2008年之后有下降趋势。(4)城市化和汽车拥有量激增导致氮氧化物排放量快速增多,可能是2000年之后地级市霾日数显著增多的主要因子,而县城霾日数变化的驱动因子可能是气候变化原因,如东亚季风强度的变化。     

2013-2016年惠州市大气颗粒物质量浓度变化特征和典型污染过程分析

利用2013-2016年惠州市5个环保国控站的PM质量浓度和国家基本气象观测站的气象要素观测数据及NCEP/NCAR日平均再分析资料,统计分析了惠州市大气颗粒物质量浓度变化特征及其与气象条件的关系。结果表明：2013-2016年惠州市大气颗粒物质量浓度、污染日数和超标日数均呈明显下降趋势,2016年PM10年平均质量浓度已接近年平均质量浓度限值一级标准,PM2.5年平均质量浓度达到年平均质量浓度限值二级标准。大气颗粒物质量浓度冬季的最高、秋季的次之,非汛期的（10月次年3月）显著高于汛期的（4-9月）。PM2.5污染日均出现在非汛期,尤其是冬季的1和12月,大多出现在晴朗干燥的东北风天气下。分析惠州市20132016年间两次长时间大气颗粒物污染过程发现,这两次大气颗粒物污染过程出现在冷空气减弱、冷高压东移出海后或下一波冷空气来临前,但随着南下冷空气的到来,北风加大或带来明显降水,空气质量明显好转。     

京津冀地区霾成因机制研究进展与展望

为满足当前对京津冀地区霾研究和控制的迫切要求,本文梳理了近年来京津冀地区霾的长期变化特征、天气学特征、污染物来源等相关研究成果,发现:从2000年以后,京津冀地区的霾日数呈现出了下降趋势;北京细颗粒物(PM2.5)质量浓度也在总体上呈现下降的趋势,但2013年年均质量浓度仍高达89.5μg m–3,约为我国空气质量标准的3倍(35μg m–3),京津冀空气污染的形势依然严峻;近年来京津冀地区的霾污染事件频发可以归因为不利天气条件与大量污染物人为排放的共同作用;大量的研究表明,区域输送对京津冀地区霾事件的形成和维持有不可忽视的影响;京津冀地区的大气污染不再局限于一时一地,针对重污染天气的预警以及应急控制应该以区域预报为基础实现区域联动;京津冀地区独特的地理环境条件加上城市群的快速发展,形成的局地大气环流也会对局地的污染过程产生重大的影响;大气边界层内气象要素的变化对重污染发生具有显著贡献。京津冀地区的污染控制需要城市群的联动应对治理。