西安城市PM10污染特征及持续重污染过程分析

对2001年4月至2006年5月西安PM10污染资料的统计分析发现:西安城市PM10污染主要发生在冬春季节,城区污染比郊区明显偏重,工业区污染也明显重于生活区.5年中2002年污染最严重,年超标日达190天,3天以上3级以上持续污染过程18次.重点分析了2002年12月9～21日西安持续重污染过程,此过程是在500hPa为平直西风气流下.地面均压系统缓慢东移,边界层内出现稳定的大气层结以及近地面产生小尺度局地环流体所形成.     

辽宁空气中度污染和重污染天气类型分析

统计分析了2005-2009年辽宁省14个城市5种污染物逐日的污染指数API数据,基于东北低压型、南大风型、干冷锋北大风型和夏秋大雾型四种易形成辽宁地区沙尘污染的天气类型,对污染天气类型进行归类统计分析。结果表明：重污染和中度污染天气中PM10污染所占比例最高,污染天气类型主要是干冷锋北大风型。     

2003年10月至11月初南宁市空气轻微污染成因分析

2003年10月下旬至11月初，南宁市出现了持续数日的间歇性空气轻微污染过程，本文从大气环流形势、天气条件、贴地层逆温等方面对南宁市这次间歇性空气轻微污染过程的成因进行了分析，得出了造成这次南宁市空气轻微污染过程的一些初步结果。造成南宁市这次空气间歇性轻微污染的主要原因，是南宁市的高空为西北或偏西气流影响，地面受冷高压或高压脊控制，天气以晴天为主，地面风速小，湿度低，     

2003年10月至11月初南宁市空气轻微污染成因分析

2003年10月下旬至11月初,南宁市出现了持续数日的间歇性空气轻微污染过程,本文从大气环流形势、天气条件、贴地层逆温等方面对南宁市这次间歇性空气轻微污染过程的成因进行了分析,得出了造成这次南宁市空气轻微污染过程的一些初步结果。造成南宁市这次空气间歇性轻微污染的主要原因,是南宁市的高空为西北或偏西气流影响,地面受冷高压或高压脊控制,天气以晴天为主,地面风速小,湿度低,且持续出现贴地层逆温、轻雾和霾,大气层结非常稳定,不利于污染物的扩散,使空气中的可吸入颗粒物浓度不断增加,导致南宁市的空气间歇性轻微污染,其中大气环流和贴地层逆温的影响最为重要。     

2004—2010年乌鲁木齐市可吸入颗粒物污染特征

利用2004—2010年乌鲁木齐市空气污染物PM10监测数据,对其评价浓度的时空变化特征进行分析。结果表明：近年来,乌鲁木齐市城区大气污染物质量浓度具有明显的时空分布规律,PM10浓度表现为采暖期大于非采暖期,采暖期PM10浓度值为国家二级标准平均浓度的2.31倍。城区南部PM10污染指数重于北部和中部。     

城市空气臭氧污染业务预报方案研究

概述了当前国内外对臭氧浓度预报采取的主要方法，并对各种方法作了简要的分析比较。在IER光化学模式的基础上，提出了城市空气污染数值预报系统CAPPS的臭氧浓度预报方案，初步检验结果表明该方案是可行的。同时，提出了优化搜寻法以解决通常缺少活性有机化合物VOC监测值的问题。     

2008年奥运会期间北京地区PM10污染天气形势和气象条件特征研究

利用2008年7～9月北京污染监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料及NCEP再分析资料,分析了2008年奥运会期间北京地区空气动力学当量直径小于等于10μm颗粒物(PM10)污染特征及其成因,统计了利于和不利于污染物扩散的天气形势,研究了北京发生PM10污染的典型天气形势和气象条件。结果表明:1)奥运会期间北京共有8天出现PM10污染,包括一次持续污染过程,奥运会赛时和残奥会赛时未出现污染过程,这主要与北京8、9月降水偏多有关;2)不利于污染扩散的天气形势(如风速较小、偏南风、高温高湿、近地层出现持续逆温)出现频率较高,但并未造成特征性的PM10污染,这可能与奥运会期间的污染控制措施有关;3)PM10污染过程多与台风系统或热带低压的北上,从而阻滞了华北地区天气系统的南下东移相关联。     

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.     

北京市持续重污染天气分析

通过对2004-2008年北京市空气持续重污染过程的统计及其对非沙尘型持续重污染天气形势的特征分析,得到以下结论：持续重污染过程具有明显的季节分布特征,主要包括春季沙尘型污染和秋冬季节非沙尘型污染;非沙尘型持续重污染过程期间多对应着大雾、轻雾、霾、烟等低能见度天气,过程后期对应的天气现象多为大风或降水天气。其中大雾天气更易引发长时间持续的空气重污染事件。非沙尘型持续重污染的天气形势特点为：高空多为纬向环流,850 hPa多为暖脊控制,地面多处于弱气压场,鞍形场型污染尤为严重。北京持续重污染多对应区域性污染。     

2010年南方持续暴雨期大气环流异常及其低频特征研究

利用NCEP／NCAR逐日再分析资料以及国家气候中心台站降水资料等,应用多变量经验正交函数展开（MV—EOF）等方法,对2010年南方持续暴雨期大气环流异常及其低频特征进行了分析。结果表明：2010年东亚夏季风异常偏弱、西太平洋副热带高压位置异常偏南、三次季风涌的出现和高空急流与散度场活动异常及其相互配合,是南方降水异常的主要影响系统;对风场和降水场MV-EOF空间型分布的分析显示,低频降水中心与200hPa的气流辐散中心和850hPa辐合中心相关联;降水的第一模态反映了东亚夏季风的气候态演变,第二、三模态反映了夏季风在季节性推进过程中不同尺度的低频振荡,7月前半月和6月中下旬,第二、三模态分别处于低频振荡的正位相,使长江中下游梅雨和华南前汛期延迟结束,并且增强了江南的梅雨降水,夏季风的气候态演变和低频振荡相叠加导致2010年我国南方暴雨频发。     

北京PM10重污染预警预报关键因子研究

利用CART方法对造成北京PM10重污染的气象条件分析结果表明:适当的湿度条件和前期的污染状况是造成北京PM10重污染的必要条件,其他条件,如大气稳定度、边界层高度、持续性小风以及气压,是造成PM10重污染的重要条件。特别值得指出的是,湿度作为必要条件的出现,可能蕴涵着重要的物理化学过程,对其开展深入研究将对北京大气污染的控制和预报有所裨益。     

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。     

北京地区一次典型大雾天气的空气污染过程物理量分布特征

2002年11月30至12月4日，北京持续4天大雾天气，空气污染物在持续的稳定层结条件下，空气质量连续3天达5级以上。文中分析了大雾天气各主要污染物的变化特征，以及此次过程中天气形势的特点及演变，并对造成大雾日空气污染天气的物理量分布特征进行分析。结果表明：高空WNW气流、稳定性持续增加、逆温层结持续存在、低空风速较小、相对湿度大，导致局地污染物不能及时随大气扩散；1000～700hPa有弱的上升气流形成和维持，与500hPa高空下沉气流之间在低空的某层高度上形成稳定层结(逆温层)，导致大雾及重污染的形成；850hPa为暖区，850～500hPa为冷平流，有利于大雾的形成和加重。     

北京地区一次空气重污染过程的目标观测分析

针对北京市2016年12月16~21日的空气重污染过程进行了回报试验,探讨了该次事件预报的目标观测敏感区。使用新一代高分辨率中尺度气象模式（Weather Research Forecasting,WRF）和嵌套网格空气质量模式（Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS）,针对初始气象场的不确定性,通过4套初始场资料识别了影响北京地区细颗粒物（PM2.5）预报水平的目标观测敏感变量及其敏感区。结果表明:当综合考虑初始气象场的风场、温度、比湿不确定性的影响时,发现改善黑龙江区域上述气象要素的初始场精度,对北京地区PM2.5预报不确定的减小最显著;当分别考察风场、温度、比湿的不确定性的影响时,发现初始风场精度的改善,尤其是黑龙江区域风场精度的改善,能够更大程度地减小北京地区PM2.5的预报误差,对北京东南地区的PM2.5预报误差的减小甚至可达到40%以上。因此,优先对黑龙江区域的气象场,尤其是该区域的风场进行目标观测,并将其同化到预报模式的初始场中,将会有效提高初始气象场的质量,进而大大减小北京地区PM2.5浓度的预报误差,提高北京地区空气质量的预报技巧。初始风场代表了北京地区该次空气重污染事件预报的目标观测变量,而黑龙江地区则是该目标观测的敏感区域。     

北京地区一次重污染天气气溶胶分布与传输特征研究

针对北京地区2004年10月26～31日的一次典型重污染天气个例,分析了此次污染过程产生的天气背景和污染物对近地层接收太阳总辐射的削减作用,同时应用MODIS卫星遥感气溶胶产品和地面风场的分布分析了大气污染物的分布和输送特征。结果表明,此次污染过程与大尺度的天气背景有密切关系,地面气压减小和偏南气流导致了此次污染过程;通过比较中国科学院大气物理研究所325m铁塔观测到的2m和280m高度处太阳总辐射可知,在空气质量较好天气,地面以上2～280m大气能够减少太阳总辐射的15%;而在重污染天气时,地面以上2～280m大气能够使太阳总辐射减少20%以上,低层大气显著地影响城市区域下垫面和大气之间的辐射交换;分析MODIS气溶胶分布和地面风场可知,此次污染过程可能是局地污染物积累和外界污染输送造成的。     

北京城区空气污染浓度长期预测

通过分析北京城区４种主要空气污染物（ＳＯ２、ＮＯＸ、ＣＯ、ＴＳＰ）浓度的月、季变化特征,建立起均生函数预测模型。拟合及预报试验表明,这些预测模型不但可以很好地拟合空气污染浓度的变化趋势,而且还能够对未来几个月的空气污染浓度做出较准确的预测。     

影响北京大气污染物变化的地面天气形势分析

首先对影响北京地区大气污染扩散的地面天气形势进行了分类，然后结合1998－2000年北京南郊观象台的地面、高空资料，重点分析了在各类地面天气形势控制下北京地区局地低空、地面的气象条件特征。发现当低压类地面天气形势控制时，容易引起污染物在北京地区的汇聚和累积。比较各类地面天气形势对二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO）、可吸入颗粒物（PM10）、一氧化碳（CO）浓度的影响，说明同一种天气形势对不同污染的影响程度不同，进一步证实了在低压类地面天气形势控制时，容易出现重污染。     

北京城市大气环境污染机理与调控原理

该文主要介绍了科技部国家重点基础研究发展规划项目“首都北京及周边地区大气、水、土环境污染机理及调控原理”大气分项目的研究成果。项目分别于2001年和2003年重点开展了BECAPEX科学试验 (Beijing City Air Pollution Experiment)。BECAPEX试验同步进行城市边界层气象与大气化学观测, 通过卫星遥感、地面观测, 即城市空间和地面以及点与面结合的技术途径, 以揭示北京城市污染“空气穹隆”大气化学结构特征及其变化规律, 为城市环境大气动力-化学模式提供基本科学参数, 给出城市边界层大气物理化学过程综合模型, 为提高城市环境大气物理-化学过程耦合模式的准确性和可靠性提供科学依据。该项目揭示了北京城区和城近郊区城市边界层结构与湍流特征, 城市大气污染垂直结构特征; 发现了城市大气污染空间结构多尺度特征, 其中包括大气污染源影响和城市热岛多尺度特征; 揭示了城市大气重污染过程周边源影响域, 以及北京及周边地区气溶胶影响域和区域气候响应; 提出了北京市典型污染源排放清单; 发展了城市气象模式系统, 包括冠层模式、街谷环流和热力结构以及城市高大建筑群周围风环境数值模拟; 发展了空气质量模式技术, 包括二次气溶胶模拟试验、北京地区SO2污染的长期模拟及不同类型排放源影响的计算与评估、影响北京地区的沙尘暴输送模拟、区域化学输送模式中NOx和O3源示踪法, 城市尺度的大气污染CAPPS模式及统计模型的应用、大气污染及紫外辐射数值预报模式和CMAQ-MOS空气质量预报方法; 改进了美国公共多尺度空气质量预报模式, 建立了CMAQ-MOS区域空气质量动力-统计模型预报模式, 以及发展的源同化技术, 突破了当前空气质量模式技术“瓶颈”, 使模式预报准确率明显提高。     

北京市空气污染预报业务显示服务系统

介绍北京市空气污染预报业务显示服务系统。该系统包括资料处理、动力统计预报、数值预报等模式计算及资料采集、处理、模式运行，预报显示、结果分发、资料查询、效果检验等多种功能。系统采用菜单技术，VB5．0编程，能正确运行各模式，完成所需功能。具有界面友好、可操作性强、功能丰富、简洁、易用、快捷、直观的特点。在业务应用中收到良好的效果。