江西省一次冷空气过程中的灰霾天气过程分析

利用江西省常规气象观测资料、探空站资料和空气污染资料,对2008年12月12～13日江西省的一次大范围灰霾天气过程进行了综合分析研究。结果表明:横槽转竖引导冷空气南下和中层高度的干燥暖舌共同影响,是这次灰霾天气过程发生的天气形势背景;冷空气受到700hPa干暖舌的抑制作用,形成低层偏冷,中层偏暖的"逆温"结构,导致了大范围的灰霾天气过程出现、维持;空气相对湿度较低,受昼夜温差和冷空气的共同影响,造成轻雾和灰霾天气之间频繁转换;较低的混合层高度导致近地面污染物以水平运动为主,在遇到较高海拔的山脉阻挡后,沿山脉边缘向东西方向扩展,汇集到平原、河谷地区,降低这些地区的能见度,导致灰霾区域由"南北向型"演变成了"东西向型"。     

成都一次重污染过程的气溶胶光学特性垂直分布

利用微脉冲激光雷达观测数据、PM_(2.5)浓度数据、地面气象观测资料和探空数据对成都2017年1月1—6日连续出现的重污染过程进行分析研究。结果表明:激光雷达反演的消光系数演变与PM_(2.5)浓度值变化对应一致,PM_(2.5)浓度升高,近地面消光系数增大;反之,则近地面消光系数减小。对于此次过程,在无冷空气影响时,混合层高度和相对湿度的日变化对消光系数廓线有明显影响,混合层高度降低,大气环境容量减小,相对湿度增加,气溶胶吸湿增长,消光系数增大,地面污染加重。天空状况对气溶胶垂直分布影响显著,晴天或多云天气,早晨强逆温使得水汽和大量气溶胶集中在逆温层顶以下区域,地面污染严重;中午混合层发展,使得混合层内的气溶胶均匀混合,气溶胶层变厚,近地面消光系数显著减小,地面污染减轻。在前一日为晴天或多云天气,当天为阴天时,早上气溶胶明显分为两层,一层在近地面,另一层在残留层顶附近;中午由于垂直湍流增强,一部分残留层气溶胶向下混合至混合层内,使得混合层内的气溶胶粒子增多,地面污染加重,消光系数明显增加。近地面强逆温层、混合层高度降低、残留层气溶胶向下混合、相对湿度增加均是导致地面污染加重的原因。     

广州地区旱季一次典型灰霾过程的特征及成因分析

通过研究2009年11月广州市气溶胶颗粒物质量浓度(PM10、PM2.5、PM1)、黑碳浓度、散射系数(Scatter)等大气成分要素,以及微波辐射计、激光雷达及风廓线雷达所探测的风、温、湿等边界层结构,统计分析广州旱季一次典型灰霾过程(2009年11月23—29日)中气溶胶颗粒物及其光学特性的时空变化特征,并配合天气形势背景、边界层结构对其形成原因进行详细分析。在典型灰霾过程中,黑碳浓度高达58.7μg/m3,散射系数高达1 902.7 Mm-1,PM10浓度高达423.5μg/m3,PM2.5浓度高达355.7μg/m3,PM1浓度高达286.5μg/m3。通过对同期的气象条件分析表明在广州地区旱季,区域性污染过程,特别是灰霾天气的形成具有以下三种气象条件:大气边界层高度较低;高压变性出海的天气形势与之密切相关;在偏东和偏南气流带来的高湿度环境下,气溶胶吸湿增长效应显著,导致出现严重灰霾天气。     

北京2004年一次强沙尘暴过程的辐射特征研究

利用2004年3月27～29 日北京沙尘暴期间观测的辐射、气象以及气溶胶质量浓度的资料,分析了该过程的地面辐射、气象要素以及气溶胶与辐射相互作用的变化特征.结果表明,沙尘暴期间紫外辐射的衰减与可见光辐射强度衰减规律不一致.紫外衰减主要受到细粒子浓度影响,同时紫外辐射占总辐射的比重与气溶胶中细粒子含量成负相关;而可见光辐射强度衰减与总辐射衰减同步.辐射变化和气溶胶质量浓度观测结果均表明,此次沙尘暴过程分为3个阶段,即,细粒子累积期、外地沙尘输入期和清除期.在沙尘暴期间地面一直维持一个低压、干冷的状态;当过程结束后,气压急剧增高,并在一段时间内处于高压控制之下.     

2011年11月苏州一次灰霾天气过程分析

2011年11月10-14日苏州地区发生了一次严重灰霾天气过程,利用气象观测资料、探空资料及大气成分站监测资料对苏州三个站点的受污染情况进行了综合分析。结果表明：灰霾期间地面受弱气压场控制,风力较小,且有接地逆温的持续存在,大气水平和垂直输送都很弱,导致大量污染物在近地面堆积,能见度恶化;三站中昆山站灰霾持续时间最长,共计104时次,影响程度最重,重度灰霾占总数的39 %,中度和重度灰霾超过灰霾总数的一半;灰霾时各粒径颗粒物浓度均维持在较高水平,细粒子在可吸入颗粒物中占有较大比重,说明细粒子对灰霾贡献作用大,14日凌晨昆山及太仓出现大雾天气时细粒子比重甚至超过了灰霾时,而相对湿度峰值只有94 %,因此将该段天气定性为雾霾共存或者湿性霾更妥;秸秆焚烧污染期间,BC浓度明显上升,其绝对浓度要高出正常情况的3倍左右;通过CO/SO₂及PM₁₀/SO₂对比发现昆山站受秸秆焚烧污染程度要严重的多,因此推测昆山本地郊区可能也存在零星秸秆露天焚烧点。     

2013年底浙西地区一次持续性灰霾天气过程分析

利用常规气象观测资料和NCEP 1°×1°再分析资料,对2013年底浙西地区一次持续性灰霾天气过程进行了分析。结果表明,该过程期间存在比较稳定的高、低空和地面环流形势,中低层湿度条件较差;低层以弱辐散和弱垂直运动为主,并且1000 hPa高度层以下浅薄逆温层的持续存在均有利于灰霾天气的维持;干冷空气前锋和主体影响期间,冷平流强度加大且低层有辐合中心和垂直上升运动中心出现,扩散条件好转是灰霾程度减弱的主要原因之一;浙西地区为盆地地形,南北高、中间低的地势不利于污染物的扩散。     

乌鲁木齐一次重污染过程及其边界层特征量分析

针对2020年1月5—17日乌鲁木齐出现的重污染天气,利用乌鲁木齐的探空站资料和地面常规气象数据计算了最大混合层高度、平均风速、逆温特性、边界层通风量、能见度、相对湿度等,对最大混合层高度、能见度、相对湿度与PM_2.5质量浓度进行了相关性分析,并利用Hysplit后向气团轨迹模式分析污染形成源。结果表明：此次重污染天气过程大气层结较为稳定,主要表现为逆温层厚(平均577 m)、逆温强度大(平均1.7℃/100 m)、最大混合层高度低(平均400 m);边界层通风量对局地空气质量影响显著;PM_2.5质量浓度与相对湿度呈弱的正相关,与能见度呈指数相关;Hysplit后向气团轨迹模式分析得出此次污染过程以局地排放为主要形成源。     

青岛地区一次雾—霾过程能见度特征及影响因素分析

利用2021年11月16—20日青岛、平度、黄岛、胶州站的能见度等气象数据和邻近环境监测站PM_2.5浓度及水溶性离子浓度等观测数据,分析了雾—霾过程中能见度的动态变化特征及其影响因素。结果表明：2021年11月16—20日青岛整个雾霾过程大致经历了轻雾→干霾→湿霾→干霾→湿霾→干霾→湿霾→轻雾的转换,地理位置差异导致内陆站点未经历轻雾阶段且霾阶段开始时间较沿海站提前8 h。雾、霾过程大气层结稳定且有一定的湿度条件,地面风速≤2 m·s^-1,垂直运动速度0.0～0.5 Pa·s^-1。偏东风携带的大量水汽、>80%的湿度层变化是干霾、湿霾转化的重要因素。能见度随PM_2.5浓度、相对湿度的增加而逐渐下降,相对湿度增大时能见度与PM_2.5浓度的相关性减小,湿霾较干霾阶段PM_2.5浓度升高14.1%,能见度下降47.4%,霾转化为雾后能见度降低7.6%。在干霾阶段能见度的变化主要受PM_2.5浓度的影响;在湿霾阶段能见度受PM_2....     

西宁市灰霾天气现状及成因分析

利用西宁市2008-2014年气象资料分析西宁市近7年灰霾天气变化趋势。研究表明:近7年来西宁市共出现霾日数50天,其中11、12月最为集中,多出现在08时,静风天气条件下。相对湿度在25%~95%,湿度在80%以上的湿霾较多。水平能见度在3~9km,属于轻微霾至中度霾,轻微霾所占比例较多。西宁市灰霾频发的08时平均相对湿度(RH)较高,相对高的空气湿度,为霾的发生提供了必要条件。同时静风频率较高,较小的风力使得扩散的动力条件差,灰霾天气得以维持。加之清晨辐射逆温的形成,热力条件使得扩散条件更为不利,污染物的累积和高湿状况使得能见度逐渐下降,而发生较为明显的霾天气。预计未来西宁市霾天气发生将呈现增加趋势。     

北京地区夏末秋初气象要素对PM2.5污染的影响

利用北京宝联站及北京上甸子大气本底站2006-2008年的7-9月PM2.5连续观测资料以及北京市观象台的探空数据、海淀气象站的风廓线雷达和降水量等资料,对北京地区夏末秋初PM2.5的质量浓度特征及其与气象要素的关系进行了统计分析.结果表明:城区站各月平均PM2.5质量浓度明显高于郊区站,高空偏南气流的输送是造成城区及本底地区出现细颗粒物污染的主要原因.从地面风速来看,城区当北风和南风分别达到2m·s-1和3.5 m·s-1以上时能起到扩散作用;郊区在低风速的北风条件下也能起到扩散和稀释作用,而南风基本上对郊区的颗粒物无扩散作用.PM2.5质量浓度在降水前后的清除量与降水量、初始质量浓度均呈正相关关系,城区及郊区的云下清除过程更多取决于降水前污染物的浓度,降水量作用较弱.当混合层高度突破1500 m时,垂直扩散对污染物的稀释扩散效果明显.     

1961-2010年四川盆地霾气候特征及影响因子分析

利用1961-2010年四川盆地122个气象站观测资料,分析四川盆地年平均霾日数时空分布特征及霾日数季节和年变化趋势。探讨近50 a四川盆地大气干消光系数、风速、能源消耗和人口等因素与霾日数之间的关系。结果表明：1961-2010年四川盆地122个站年平均霾日数为62.5 d,最多的站可达100.0 d以上。霾日数有明显季节变化,四川盆地冬季霾日数最多（28.4 d）,春、秋季次之,夏季最少（5.9 d）。四川盆地有104个站霾日数年变化呈增加的趋势,其中有71个站通过了置信度99 %的检验,霾日数增加最多的是四川省内江地区的戚远,气候倾向率为42.0 d/10 a;霾日数增加最少的是成都市的新都,气候倾向率为0.4 d/10 a。四川盆地有18个站霾日数年变化呈下降趋势,仅7个站点通过了置信度99 %的信度检验,霾日数减少最多的是四川北部广元地区的南江,气候倾向率为-16.7 d/10 a。霾日数的年变化与大气干消光系数呈显著正相关,与风速呈显著负相关,与四川盆地的能源消耗和人口增长呈显著正相关。     

2007年冬季大连市区气溶胶垂直剖面特征

选用2007年1月8—30日期间8个无云天的激光雷达资料进行分析。基于Fernald方法反演得到气溶胶消光系数廓线,结合无线电探空资料分析了边界层内气溶胶时空分布,并将反演的激光雷达最低观测高度处(180 m)的气溶胶消光系数与地面PM10、能见度资料进行对比分析。结果表明：冬季大连市区气溶胶主要分布在2 km以下区域,早晨和夜间在0.5 km以下区域经常存在一个气溶胶层;气溶胶消光系数廓线与探空资料较吻合;反演激光雷达最低观测高度处(180 m)的气溶胶消光系数与地面的PM10浓度呈正相关,与能见度呈负相关,相关性较好。     

山东一次PM2.5污染过程的模拟特征

利用Weather Research and Forecasting/Chemistry(WRF/Chem)空气质量模式模拟研究了山东地区2014年2月21~26日期间的中度细颗粒物(PM2.5)污染过程,并从模拟结果评估、分布及演变特征、与气象条件的关系等方面分析了PM2.5的模拟特征。模拟研究结果表明,山东PM2.5积聚期间多为弱的偏南风控制,消散阶段受西北风控制,当北京—天津—河北(京津冀)一带同时存在更为严重的PM2.5污染时,西北冷空气的平流输送使得山东部分地区的PM2.5浓度在完全削弱前又出现了一个高峰值。污染期间山东全省平均PM2.5的模拟浓度为125μg m~(-3),伴随着地面3.0 m/s的低风速、370 m低边界层高度和70%左右的相对湿度,其中PM2.5的模拟值受边界层高度的影响最大。整个污染期间全省平均PM2.5模拟值高于监测值10%左右,但是对于局部站点300μg m~(-3)及以上的观测峰值,模式模拟结果明显偏低。模拟效果的评估结果是:山东南部最好、然后是山东半岛,山东中部、西北部地区较差。     

Retrieval of Boundary Layer Height and Its Influence on PM 2.5 Concentration Based on Lidar Observation over Guangzhou

Wavelet analysis was applied to lidar observations to retrieve the planetary boundary layer height(PBLH)over Guangzhou from September 2013 to November 2014 over Guangzhou. Impact of the boundary effect and the wavelet scale factor on the accuracy of the retrieved PBLH has been explored thoroughly. In addition, the PBLH diurnal variations and the relationship between PM_(2.5) concentration and PBLH during polluted and clean episodes were studied. Results indicate that the most steady retrieved PBLH can be obtained when scale factor is chosen between 300-390 m. The retrieved maximum and minimum PBLH in the annual mean diurnal cycle were ～1100 m and ～650 m, respectively. The PBLH was significantly lower in the dry season than in the wet season, with the average highest PBLH in the dry season and the wet season being ～1050 m and ～1200 m respectively. Compared to the wet season, the development of PBLH in the dry season was delayed by at least one hour due to the seasonal cycle of solar radiation. Episode analysis indicated that the PBLH was ～50% higher during clean episodes than during haze episodes. The average highest PBLH in the haze episodes and clean episodes were ～800 m and ～1300 m,respectively. A significant negative correlation between PBLH and PM_(2.5) concentration(r =-0.55**) is discovered.According to China"Ambient Air Quality Standard", the PBLH values in good and slightly polluted conditions were 1/6-1/3 lower than that in excellent conditions, while the corresponding PM_(2.5) concentration were ～2-2.5 times higher.     

汕头市PM2.5的气象要素影响分析及预报研究

利用2014—2017年汕头市PM_2.5的日浓度资料、以及汕头市国家基准气象观测站的同期地面气象资料,重点分析了汕头市PM_2.5浓度的变化特征以及风、混合层厚度、降水等气象条件对PM_2.5浓度的影响,同时探讨了污染物浓度变化的成因。在此基础上,根据汕头市的气候特点,采用BP （Back-Propagation）人工神经网络方法针对汛期和非汛期分别建立了PM_2.5质量浓度预报模型。结果表明：与多数内陆城市不同,汕头市PM_2.5浓度日变化为单峰型,这与汕头地处沿海受海陆风影响有关;PM_2.5浓度日峰值出现在08时左右,除早高峰污染物排放增加的因素外,与早晨时段的低风速环境有关;PM_2.5日均浓度随着风速的增大呈现减小趋势,PM_2.5日均浓度与08时混合层厚度显著相关（相关系数为-0.143）;汕头市非汛期PM_2.5浓度比汛期高,这与汕头市的亚热带季风气候特征有关,汛期各量级降水（暴雨以上除外）对PM_2.5的清除效果无明显差别,而非汛期降水对PM_2.5浓度有明显清除作用;BP人工神经网络模型的预报效果表明,汛期和非汛期的PM_2.5级别命中率TS分别为100%和90.3%,准确指数分别为87.7%和89.9%,总体预报效果良好。不同时期预报模型出现正误差的数量和程度均大于负误差,汛期预报模型在有强降水发生时误差较大,而非汛期预报模型在有冷空气入侵时误差较大。     

广州冬季大气消光系数的贡献因子研究

2008年1月1～31日和2月6～24日在广州城区每天采集一个PM2.5样品,对样品进行有机碳、元素碳及水溶性离子分析,利用美国IMPROVE能见度方程计算得到广州冬季大气消光系数.结果发现:冬季PM2.5 日均值质量浓度为89.0±53.4/μg·m~(-3),OC(Organics Carban)质量浓度为16.9±11.9μg·m~(-3),EC(Element Carbon)质量浓度为5.9±3.4 μg·m～(-3),水溶性离子总浓度为43.9±23.5μg·m~(-3).冬季大气消光系数均值为342±185 Mm~(-1).广州冬季大气消光系数主要贡献者为(NH_4)_2SO_4、NH_4NO_3、POM(Par-ticular organic matter)、EC和NO_2,对消光系数的贡献率分别为36.3%、14.5%、26.6%、17.4%和5.2%.     

我国霾研究进展与公共安全影响应对*

在给出霾的定义、特征及空间分布的基础上,介绍了霾的物理学特性、化学特性及气象学研究的最新进展,分析了霾对公共卫生健康、交通安全的影响, 提出了科学编制防御规划、统筹建立协调机制、有效推进减霾行动、提供相应科技支撑、完善相关政策法规等对策建议,对于政府相关部门制定霾天气应对和防治措施具有积极的决策参考作用,减少或减轻霾对经济社会发展和人体健康带来的损害威胁。     

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。     

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。