2014年10月京津冀地区一次PM2.5污染过程的数值模拟

近年来我国东部尤其是华北地区的PM2.5污染逐年加重,引起广泛关注。本文利用WRF Chem模拟了2014年10月京津冀地区一次PM2.5重度污染过程,研究造成此次过程的天气形势、污染物的时空分布特征以及一次、二次PM2.5对总浓度的贡献率,并对污染最严重当日的PM2.5垂直分布进行详细分析。结果表明：造成本次污染过程的是弱高压控制下的静稳天气系统,地面主导风向为南风,垂直方向上有逆温层,抑制了污染物垂直方向上的扩散。发生污染时,PM2.5的高浓度主要分布在北京南部、天津北部与河北接壤的区域,二次PM2.5的贡献率大于一次PM2.5,在清洁大气中则一次PM2.5的贡献更大。垂直方向上,PM2.5中的一次颗粒物只在近地面有高浓度中心,1.2~1.6 km的上空高值区以二次生成的颗粒物为主,是由前体物上升到高空后再通过氧化反应生成的,当这部分颗粒物随着边界层落回近地面时会加重污染。随着时间的变化,污染物的分布高度和边界层高度呈明显的正相关。     

北京地区一次PM2.5重污染过程的边界层特征分析

利用北京市环境保护监测中心和美国大使馆的细颗粒物（PM2.5）逐时监测数据,中国科学院大气物理研究所325 m气象梯度塔资料以及实况天气图和探空资料,对2015年11月27日至12月1日北京的PM2.5重污染过程的边界层特征进行了分析。研究发现:这次重污染过程持续时间长、强度大,其中PM2.5浓度超过75 μg/m3的时次共计126 h,超过150 μg/m3共计116 h,小时最高PM2.5浓度为522 μg/m3。在高低空环流场配置的影响下,近地面静风和多层逆温结构抑制了污染物在水平和垂直方向上的输送,加上边界层内的深厚湿层,使得其中气溶胶不断吸湿增长,高PM2.5浓度得以维持。在重污染期间,湍流动能较低,不利于污染物的水平和垂直扩散。垂直方向的湍流动能一直占水平方向的15%~20%左右,水平湍流动能占主要贡献。摩擦速度与湍流动能呈现出相似的变化趋势,不同高度之间的摩擦速度差别不大。超出前后时次一个数量级的湍流强度尖峰的出现是湍流场发生调整的一个信号,是PM2.5浓度发生剧烈转变的前兆,预示着污染状况更加糟糕。重污染过程中感热通量的输送方向为从地面向大气输送,感热通量和潜热通量都大幅减少,并且表现出明显的日变化特征。对湍流功率谱计算和分析表明,在重污染过程期间,时间尺度为5 min至6 h的中尺度过程对从地面到大气方向的动量和热量通量输送做出了重要贡献。     

2015年冬季湖北省PM2.5重污染传输特征及影响天气系统的数值模拟

为了研究湖北省两种污染来源的重污染天气特征及其形成机制,采用WRF/Chem零排放情景模拟方案,将2015年冬季湖北省PM2.5模拟浓度分离为外源传输量和本地累积量,基于对数值模拟结果的统计分析,确定了湖北省污染传输通道和外源传输贡献率,研究了敏感区天气系统对两种污染来源的影响作用。结果表明,外源污染物输送在湖北省内有两条主要通道,一是由南襄盆地夹道直接输送汇入江汉平原,二是沿京广线从信阳到随州、孝感、武汉至江汉平原。湖北长距离跨区域传输的潜在污染源区为河南、安徽、江苏、山东等地。2015年冬季湖北省17个地（市）平均外源贡献率为42%,而对于重污染过程,平均外源贡献率高达66%,外来源输送对湖北重污染过程贡献非常显著。对外源传输型,我国东南地区为主要敏感区,气压（气温）变化与PM2.5输送显著负（正）相关,对维持南、北两支矢量带（PM2.5输送与风场相关）,推动偏南和偏东气流起到积极作用。此外,伊朗高原天气系统通过上下游效应对东亚地区大气环流起到一定影响,从而也间接影响了区域污染输送。对本地累积型,冬季风环流系统为主要影响天气系统,在弱的冬季风环流形势下,蒙古高压系统偏弱、西太平洋地区海平面气压值偏高,对应湖北本地累积污染总量贡献大。     

北京一次污染天气过程特征的数值模拟

运用耦合了化学模块的中尺度数值模式WRF/Chem和自NCAR引进的人类污染物排放源数据对北京地区2012年8月31日污染天气过程的特征进行了数值模拟,结果表明模拟的臭氧(O_3)浓度具有明显的日变化特征,高、低峰值分别出现在午后和夜间,空间分布与流场有一定关系;PM_(2.5)也存在日变化,但空间分布相对稳定,高值主要聚集在城区;局地污染物具有水平输送特征,但因总量为零,并未加重污染物的局地聚集;来自北京南部的远距离输送是这次污染物的主要来源之一。敏感性试验分析发现,这次过程的O_3污染主要来源于北京之外的外源输送,而细颗粒物主要来源于本地生成;O_3污染对前体物(NO_x)的敏感性比较平稳,对挥发性有机物的敏感性起伏较大,凌晨至上午最为明显。     

秸秆燃烧排放对北京及其周边地区PM2.5浓度影响的数值模拟

采用卫星监测的火点燃烧排放数据,利用区域化学传输模式WRF-Chem模拟分析了2017年5月华北地区细颗粒物(PM2.5)质量浓度分布,通过生物质燃烧排放源(华北区域以秸秆燃烧为主)开关的敏感性试验定量计算了燃烧排放对北京及其周边地区PM2.5质量浓度的影响。卫星监测结果显示,2017年5月华北地区有大量的秸秆焚烧现象,对该地区空气质量造成一定影响的燃烧天数为20 d,占全月总日数的65%左右。数值模拟结果表明:该地区秸秆燃烧排放导致PM2.5浓度升高的区域集中在华北平原农作物产区,其分布位置与卫星监测的火点分布吻合。秸秆燃烧导致这些地区PM2.5浓度月平均值上升幅度普遍超过3 μg/m~3,高值区超过了11 μg/m~3,上升比例可达10%以上;此外,来自华北平原及长三角地区的燃烧排放对北京(特别是东南部地区)污染物浓度的影响是不容忽视的,其中河南、山东、天津等地的秸秆燃烧在合适风场的作用下会严重影响北京,可导致丰台及通州等地PM2.5小时浓度上升超过17 μg/m~3,上升幅度超过40%。     

福州市PM2.5、PM2.5/PM10分布特征及与气象条件关系的初步分析

利用福州市PM2.5、PM10和气象资料,分析PM2.5、PM2.5/PM10的分布特征及与气象条件的关系。结果表明:福州市细粒子污染程度较轻,春季PM2.5和PM2.5/PM10值均是四季中最高的,其次是冬季,夏季最低;影响PM2.5浓度出现高值的天气系统有:暖区辐合与高空槽前、大陆高压后部和暖区降水三种系统,其中暖区降水天气形势下的PM2.5平均浓度最高,超标率为25.5%;影响PM2.5浓度出现低值的天气系统有:冷高压脊、高压底部和高空槽后,副热带高压及边缘,台风(热带辐合带)及外围系统,在后两种天气系统影响下的PM2.5平均浓度最低,超标率为0;剔除因降水、雾等低能见度个例,PM2.5浓度与能见度的相关系数为-0.626,冬春季的相关系数是夏秋季的1.4倍;PM2.5浓度与单一气象要素(如温度、相对湿度、风速等)相关性不明显,但不同季节、不同气象要素变化的组合对PM2.5浓度有直接影响。      

一次大雾天气下PM2.5二次无机粒子的数值模拟

利用多尺度空气质量模式系统（Models-3/CMAQ）对2002年12月1—3日北京及周边地区发生的一次大雾天气进行数值模拟,分析了大雾天气下PM2.5二次无机粒子的演变及其影响。结果表明,白天相对湿度降低,雾滴蒸发脱水后PM2.5二次无机粒子会悬浮在大气中;夜间在水汽凝结成雾滴的过程中,大量的PM2.5二次无机粒子提供了充足的凝结核,促进大雾天气的进一步发展。午后PM2.5二次无机粒子积聚及较高的相对湿度是造成北京及周边地区低能见度的重要原因,并推断该区域很可能是霾天气。     

湖北2015年冬季PM2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征分析

PM_2.5污染仍然是湖北省冬季大气污染的首要污染类型,且具有明显区域传输特征,重污染过程的空气污染气象条件有别于华北地区,值得关注。采用WRF/Chem不同排放情景下的模拟结果,并结合观测分析,研究了2015年12月—2016年1月湖北省PM_2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征,从大尺度输送条件和局地边界层动力作用分析了外来污染物水平传输、悬浮聚集和向下传输的过程,并解释了该地区观测到的午后PM_2.5浓度特殊峰值的气象成因。结果表明,湖北重污染爆发以区域传输为主,地面观测PM_2.5极值对应10 m风速可达8—10 m/s,边界层0—1 km为较强偏北风输送,污染传输通量极值位于400 m高度附近,为重要传输通道,低空无明显逆温,重污染过程具有“非静稳”边界层气象特征。重污染形成的大尺度输送条件为,长江中下游及北部地区偏北风异常偏强,南部地区风速减缓,使污染物在中游平原堆积,鄂北边界风速越大,越有利污染输送增长。传输性污染主要来自偏北和东北方向的污染源输送,潜在源区贡献主要为途经偏北通道上的豫中、南阳盆地和关中地区,以及途经东北通道上的鲁、皖、苏等部分地区。PM_2.5浓度日变化双峰结构的天气成因不同,21—24时（北京时）峰值为静稳性污染,11—14时峰值为传输性污染。污染输送受大气边界层高度影响,日出前大气边界层高度较低,层结稳定并伴有上升运行,使得低空外来输送悬浮聚集在400 m高度附近;日出后随大气边界层高度升高,静稳层结被破坏,在干沉降作用下高浓度PM_2.5开始向下传输,并在午后地面形成峰值。      

基于多元数据分析的我国PM2.5浓度及其主控因子的时空分布特征研究

基于2013~2016年空气质量监测台站资料,利用经验正交分解、功率谱分析、BP典型相关分析等多元数据分析方法解析了中国地区细颗粒物（PM2.5）主要模态的时空特征,并与排放源和气象场建立了相关关系,得到以下结论:中国地区PM2.5场存在两个主要模态,其中第一主模态为一致增加模态,强度中心位于西北地区东部—华北南部地区;其时间序列呈显著下降趋势。第二主模态主要表现为南北反向变化的偶极子型分布,其大值区分别位于华北中南部和长江中下游地区。其中,PM2.5第一模态可以看作平均态,主要受平均排放场和环流场及大地形的影响,在北方的表现更为显著。PM2.5第二模态可看作偏离平均场的一种变化态,在冬季更可能和冷空气活动有关。冷空气的强弱决定了污染累积的位置以及输送的方式,其作用是使得南方的污染明显偏离平均态,故第二主模态在南方的表现更为显著。本研究有效地利用了多元数据分析方法研究了我国大气污染的演变机理,可为进一步认清大气污染的形成规律提供科技支撑。     

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。     

黄石市大气PM10和PM2.5质量浓度特征研究

利用2015年黄石市5个监测站点可吸入颗粒物(PM10)和细颗粒物(PM2.5)的在线监测数据和风向、风速、气温、气压等常规地面气象要素观测资料,分析了黄石市大气PM10和PM2.5的质量浓度水平分布特征及其与气象参数的关系。结果表明:2015年黄石市5个监测站点大气PM10和PM2.5年均浓度范围分别为95.8—108.6μg·m^-3和64.3—68.9μg·m^-3,均超过国家二级标准;季均质量浓度呈现显著的冬季高夏季低的变化规律,冬季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(143.9±62.2)μg·m^-3和(95.5±44.5)μg·m^-3,夏季PM10和PM2.5的质量浓度分别为(75.2±24.0)μg·m^-3和(50.7±17.3)μg·m^-3。5个监测站中,下陆区、西塞山区和铁山区的PM10和PM2.5颗粒物污染较为严重;各站点大气PM10和PM2.5质量浓度显著相关。大气颗粒物浓度与气象因素的分析显示,黄石市大气颗粒物浓度与气温呈显著的负相关关系,与气压呈正相关关系,与风速和相对湿度的相关性不显著,受风向影响变化较大。     

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。     

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。     

2014年2月北京PM2.5污染过程及天气形势分析

2014年2月19—27日,北京出现了重度污染及以上水平的霾天气,严重危害着人们的身体健康。以北京该段持续污染过程为研究对象,基于同期气象数据与PM2.5 观测数据,利用SPSS统计软件分析了PM2.5浓度与气象因子间的相关性,探究区域周边城市PM2.5 污染变化特征及其与地面天气形势之间的关系。研究结果表明,在一定的气象条件下,PM2.5 浓度与风速、相对湿度分别呈显著的负相关、正相关,与气压呈负相关,与气温无显著相关关系。同时,比较该时段北京市与周边区域7个城市的PM2.5 浓度变化趋势及后向轨迹分析,发现北京市与周边城市在相似的气象背景条件下,污染过程具有区域性特征。华北地区处于地面高压均压场控制时,地面风速小,逆温层明显,大气层结稳定,区域扩散条件差,弱偏南气流主导时间长,受局地源积累和区域输送的影响,污染物浓度累积上升,可形成持续霾天气。     

天津城区秋季PM2.5质量浓度垂直分布特征研究

为研究天津大气颗粒物的污染水平和时空分布特征,利用天津大气边界层观测铁塔(255m),分别在40m、120m、220m处设立监测点,通过监测到的PM2.5的质量浓度,结合PM10、能见度等资料来分析污染物的时空分布规律和分布特征.结果表明,天津城区PM2.5污染水平相当严重,日均质量浓度远高于美国1997年制定的65μg*m-3的排放标准.混合层厚度和稳定度的变化对PM2.5浓度变化有一定的影响,随混合层厚度的变化,不同高度PM2.5质量浓度值有所不同.23时至11时,120m浓度明显高于其它各层,11-18时,由于大气扩散能力的增强,三层污染物质量浓度开始下降,而到了18-23时,低层污染物浓度较高,各层浓度总体趋势为120m＞40m＞220m.PM2.5质量浓度的日变化与稳定度的变化较一致.气象条件和早晚出行高峰期的影响导致PM2.5的质量浓度出现峰值.PM10与PM2.5的总体变化趋势基本一致,说明污染物来源基本相同.能见度水平和细粒子污染水平呈现较好的负相关,细粒子质量浓度的高低是决定能见度好坏的主要因子.降水过程是颗粒物从大气中清除的重要机制.     

克拉玛依市PM2.5质量浓度分布及其影响因素分析

利用2015年1月至2017年12月中国环境监测总站全国城市空气质量实时发布平台中公布的克拉玛依5个监测点数据和同时期克拉玛依国家基本气象站的观测数据,分别研究了克拉玛依市4个行政区的PM_2.5浓度的时空变化特征以及气象条件对克拉玛依PM_2.5浓度变化的影响。结果表明：从月份上看,克拉玛依每年的1月、2月、12月PM_2.5浓度最高,3月、11月PM_2.5浓度较高,其中,独山子每年2月的PM_2.5浓度均最高,2016年2月独山子PM_2.5平均浓度最高,达到134 μg·m^-3,超过国家一级标准值的2.8倍,属于中度污染,从季节上看,克拉玛依四季PM_2.5浓度变化呈现波峰波谷变化趋势,表现为冬季最高,春季次之,夏季、秋季各区变化不一的特点,采暖期的PM_2.5浓度高于非采暖期的PM_2.5浓度;克拉玛依PM_2.5浓度在空间上的总体分布为：独山子区>白碱滩区>克拉玛依区>乌尔禾区;从风向、风速、气温、气压和相对湿度等气象要素与PM_2.5浓度的相关性来看,气压、相对湿度与PM_2.5浓度呈显著正相关,气温、风速、风向与PM_2.5浓度呈负相关,其中气温、风向与PM_2.5浓度呈显著负相关。     

关于大气环境中PM2.5的研究进展

总结了国内外关于大气环境中PM_2.5的研究进展。针对目前国内大部分城市阴霾天气日益加重,国内相关部门和领域更加重视PM_2.5的监测和研究的现状,调研了国内外大气环境领域关于PM_2.5的研究情况,提出改善空气质量、加强PM_2.5研究的建议。介绍了PM_2.5的定义,指出PM_2.55对人体健康和能见度的不利影响。国内关于PM2.5的研究工作包括：分析PM_2.5和气象条件的关系;PM_2.5的观测特征以及成分和来源分析;开展PM_2.5的数值模拟。叙述了沈阳地区关于PM_2.5的研究情况,指出了改善沈阳城市大气环境的措施,包括加强PM2.5的连续监测,调整产业结构和布局,提高能源效率,发展洁净能源、减少煤炭消费,防治机动车尾气污染。