兰州春季沙尘过程PM10输送路径及其潜在源区

将2001-2008年分为沙尘天气相对多年和相对少年,计算兰州市春季逐日4个时次的4 d气团后向轨迹。通过聚类分析得到春季到达兰州市区的主要气团轨迹组,结合可吸入颗粒物PM₁₀日均质量浓度资料,通过计算潜在源贡献因子PSCF(potential source contribution function)和浓度权重轨迹CWT(concentration-weighted trajectory),得到影响兰州市春季PM₁₀质量浓度的潜在源区以及不同源区对兰州市春季PM₁₀质量浓度贡献的差异。结果表明,在沙尘天气相对多年,西路径和西北路径发生比例最高,分别占总轨迹的33%和19.4%,其中有50%以上为污染轨迹,是造成兰州市春季高质量浓度PM₁₀污染的主要输送路径。沙尘天气相对少年的主要输送路径是西路径,其次是北路径,分别占23.6%和18%。影响兰州市春季大气PM₁₀质量浓度的潜在源区分布在新疆塔里木盆地、吐鲁番盆地、青海柴达木盆地、甘肃河西走廊、内蒙古中部和西部的沙漠戈壁地区。     

西宁市区不同天气形势下的PM_(10)输送路径及潜在源区

针对2016年西宁市区稳定和沙尘两种不同天气形势,基于后向轨迹气团的聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT),结合市环境监测站PM_(10)浓度质量资料,分析了西宁市区不同天气形势下不同来源区域PM_(10)质量浓度的贡献影响及其潜在源区。结果表明:西宁市区稳定天气PM_(10)均来自青海省境内,PM_(10)输送路径以西方和东方转向路径最多,占总轨迹数的34.78%和30.43%;西方路径主要从青海省格尔木市向东输送,东方转向路径则从西宁市西部地区向东转而向西输送,两者经过的地区均没有明显的沙源;PM_(10)的潜在贡献源区主要在西宁市区及其北部与大通县和互助县交界地区。沙尘天气PM_(10)输送路径除了以来自青海省海西州的西方路径为最多外,甘肃省河西走廊的东方转向路径也较多,占比分别达到42.11%和36.84%;西方路径PM_(10)主要从沙漠地带南疆—青海省海西州西部向东输送,东方转向路径PM_(10)则经河西走廊沙源地进入西宁市区;PM_(10)污染主要是PM_(10)由沙源地输送进入西宁市区聚集所造成。地形对PM_(10)的输送路径有较大的影响。     

西宁市典型污染日PM10输送规律研究

为研究西宁市PM₁₀的区域性污染特征,对2006年3月至2010年2月各季逐日大气污染指数（API,首要污染物为PM₁₀）进行统计分析。利用后向轨迹模型（HYSPLIT Model）对西宁市典型污染日（API > 200）中气团的后向轨迹进行模拟,研究PM₁₀的运动轨迹和区域性污染的可能来源。结果表明：西宁市一年中春季（集中于3月和4月）PM₁₀污染严重,与该季节气团对颗粒物的长距离输送有关。造成西宁市重污染状况的主要天气是风沙尘,北部和西北部的沙漠地区是主要风沙源;相邻城市PM₁₀污染峰值的提前与滞后,体现出区域性污染的传输过程。     

贵州安顺市PM2.5气象输送条件及贡献源空间分布

利用贵州省安顺市2015—2019年大气污染物资料和气象资料,分析安顺市空气质量特征和主要大气污染物特征,通过TrajStat软件中HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、PM_2.5浓度,分析不同季节输送途径及其污染轨迹,采用潜在源贡献作用和浓度权重轨迹分析方法,分析研究期内所有PM_2.5污染日（PM_2.5日浓度高于75 μg·m^-3）输送轨迹垂直与水平方向分布特征。结果表明: PM_2.5是安顺城区主要大气污染物,冬季输送污染轨迹占比较大,输送方向主要为贵州东北方向、偏南方向; 污染日PM_2.5输送路径以贵州东北方向近距离输送为主,该类轨迹基本分布在880—980 hPa高度; 潜在源高值区主要集中在贵阳整个地区、毕节织金县、黔西市、金沙县等,高贡献值区主要集中在安顺紫云县、镇宁县、毕节织金县、大方县等。     

合肥市PM10 输送轨迹分类研究

应用聚类分析的方法,对2001—2005年合肥市逐日72 h后向轨迹按季节分类,结合PM10日均浓度观测资料,分析了不同输送轨迹与该地区PM10浓度之间的关系。结果表明:不同方向后向轨迹所对应的PM10平均浓度有明显不同;最高PM10平均浓度对应的后向轨迹在春、秋和冬季都是来自西北方向,它们与季节平均的相对距平分别为44%,20%和31%;夏季为东北方向,与季节平均的相对距平为20%;其次为本地轨迹,各季的相对距平分别为5%,16%,18%和17%。根据分析得出合肥地区6组易于出现高浓度PM10的后向轨迹及对应的天气形势,并简要分析了其特征。气溶胶的远程输送主要发生在自由大气层,区域输送主要发生在边界层内。合肥地区大气污染事件超过50%与远程输送有关。移动快的气团不一定对应低浓度的PM10。     

基于后向轨迹的秋冬季漯河重污染输送及典型个例分析

利用常规气象数据、颗粒物观测数据、全球大气同化系统GDAS数据、NCEP再分析资料、ERA5再分析资料等,结合数理统计、轨迹聚类、天气学分析等方法对2015—2019年秋冬季漯河重污染特征、污染输送及潜在源区分布进行分析,并通过一次典型重污染个例进行证明。结果表明:近5 a秋冬季漯河重污染过程发生频次高、持续时间长、污染程度重,AQI、PM_(2.5)变化趋势不明显,PM_(10)浓度下降趋势明显,PM_(2.5)/PM_(10)比值逐年递增,以PM_(2.5)重污染为主。秋冬季漯河主要有6种气团输送路径,东北路、偏东路轨迹短、移速慢且高度低,近距离近地层污染输送特征明显,为重要重污染通道;西北路远距离下沉沉降输送和西南轨迹近距离输送下的AQI均值及重污染概率较低,对漯河重污染贡献不高。漯河潜在源区来源复杂、范围广、强度大,其污染潜在源主要分布在河南中东部、尤其是东北部,对应东北路径、偏东路径等气团轨迹。重污染时地面偏北风是其主导风,尤其是2—4 m·s^(-1)之间偏北到东北风最为显著。两次跨区域输送表明,北路或东北路近地层输送是AQI峰值维持发展的重要原因。     

德州一次沙尘天气过程成因及气溶胶粒子的输送路径分析

利用NCEP 1°×1°再分析资料分析了2017年5月4日浮尘和5月5日扬沙天气的成因。结果表明：3日20时—4日08时,蒙古气旋在有利的环流背景下迅速发展,配合冷锋在内蒙古中部和东部形成大范围的强沙尘天气;4日20时—5日08时沙尘通过高空气流输送到华北地区,在自身沉降和较强下沉气流的共同作用下,迅速沉降形成华北地区大范围的浮尘天气;5日08—14时由于西北路冷空气影响,横槽转竖,冷锋加速南下,将大量沙源地的沙尘输送到德州造成扬沙天气。通过HYSPLIT模式对本次过程中气团后向轨迹的模拟,证实以上两个阶段沙尘天气过程中的输送方式及路径。通过分析影响系统、物理量和气象要素发现,蒙古国、我国内蒙古中部沙源地天气系统强度、位置的变化直接影响沙尘天气的类型,高层气流变化与沙尘天气的类型有很好的对应关系。     

长江三角洲地区四省会城市PM10污染特征

对长江三角洲地区四省会城市(上海、南京、杭州、合肥)2001-2005年逐日大气污染指数资料进行统计分析,并采用HYSPLIT轨迹模式,分析了各城市中度以上大气污染过程的输送特征。结果表明:2002年以后,四省会城市的大气质量都有好转的趋势;大气污染发生频率最高的季节是春季(南京)和冬季(其他城市);11月和3月是大气污染出现频率最高的月份。上海PM10与NO2和SO2浓度之间存在非常显著的正相关,合肥PM10与NO2和SO2浓度之间的相关性比上海略差。两城市都是PM10与NO2之间的偏相关系数远大于与SO2之间的偏相关系数。各城市的PM10浓度都与另外三个城市之间存在显著的正相关,尤其是3,4月份。后向轨迹分析表明,造成本地区中度以上大气污染的气团以西北来向为主。     

江淮区域持续性暴雨过程的水汽源地和输送特征

采用HYSPLIT模式和NCEP/NCAR再分析资料,对中国江淮流域持续性暴雨过程（PHREs）的江南型和江北型过程的水汽源地、输送路径以及干空气路径进行分析。主要结果如下:江南型PHREs的干空气主要通过2条路径进入江淮地区,即源自地中海-欧洲平原的西北路径和来自蒙古高原的东北路径,而江北型PHREs干空气主要有1条路径,即西北路径。干空气是通过对流层中高层的槽脊活动和急流输送至江淮区域。江南型水汽主要由源自印度半岛以南的热带印度洋的西南路径和来自印度尼西亚与中国南海的偏南路径这2条路径输送到江淮流域。江北型的水汽路径有3条,前2条路径与江南型类似,且为主要水汽来源,还有来自西太平洋的东南路径水汽输送。江淮流域的持续性降雨过程中,来自南方的水汽输送主要受索马里越赤道急流、孟加拉湾南部和印度尼西亚群岛附近越赤道气流,以及受西太平洋副热带高压这些系统的影响。      

荆门市冬季PM2.5传输轨迹及潜在源分析

对2015年3月至2018年2月共36个月荆门市PM2.5浓度值按月和季节作特征分析,利用HYSPLIT轨迹模型对污染最为严重的冬季进行后向48h气团轨迹模拟。结果表明：PM2.5月均浓度表现为1月最高,达到107μg/m3,7月最低,为30μg/m3,冬季平均值为92μg/m3,显著高于其它季节,并且冬季高浓度PM2.5主要与本地地面5—11m/s的偏北（N、NNE）大风伴随出现;气团轨迹分为西南、东北、西北三个路径,近地面传输的东北路径和高空传输的西南路径气团均引起PM2.5浓度升高,而西北路径气团整体上对污染物具有一定清除作用;东北路径方向的河南以及靠近荆门市的西北、西南向地区为48h的潜在源贡献大值区。在通过气象条件定性判断荆门未来的PM2.5浓度变化时,因东北路径近地面传输的特性,应关注上游潜在源区内地面站点PM2.5的浓度值;对于高空传输的西南路径,应关注高空水汽的输送情况,以及轨迹高度下降地区即水汽的沉降区是否在潜在源区;西北路径为干冷空气的高空传输,在较接近荆门时轨迹高度才开始明显下降,应关注西北方向近距离潜在源区的地面站点PM2.5的浓度值。     

基于ERA5再分析资料对2020年6月江淮区域水汽源汇的诊断分析

2020年6月,我国江淮区域出现大范围持续性强降水过程,并引发了洪涝灾害。利用ERA5再分析资料对江淮区域的水汽收支平衡进行分析,并利用HYSPLIT后向轨迹模式分析了其水汽源地。结果表明：(1)ERA5再分析资料能较好地描述本次过程中江淮区域的水汽收支特征,其中水汽辐合项为主要贡献项,对水汽汇有较好的指示作用,同时,降水和水汽汇之间保持了较好的一致性变化。(2)南海是江淮区域6月持续性降水最主要的水汽源地,约50%的水汽来自南海。(3)6月江淮区域降水分布与水汽的输送密切相关,而水汽输送主要取决于西太平洋副热带高压的位置及其与北侧冷涡活动的共同作用。     

成都市一次重雾霾过程成因及污染源的HYSPLIT模式分析

利用成都地区环境空气质量指数资料、常规气象观测资料和ECMWF第五代全球再分析资料（ERA5）,对2017年成都市冬季一次持续重雾霾过程的成因进行分析,并利用HYSPLIT后向轨迹模式分析此次污染物的来源。结果表明：此次重雾霾过程的成因是高低空相配合的不利环流形势,风速较低,垂直切变小,层结稳定,对流层中低层存在干暖空气构成逆温层,抑制了污染物的扩散。根据模式的结果,此次污染气团主要来源于较远距离的西北地区、四川盆地西南地区及盆地内部流转的气团。     

从PM10的测量推测成都市区汞污染的来源

通过2007年5—6月期间测量成都市若干条剖面上大气可吸入颗粒物（PM10）中的汞含量，来推测成都市大气中汞的来源。结果表明：在12个点的测量范围内，成都市PM10的质量平均浓度为210．8μg／m^3；PM10中汞的质量平均浓度为0．36ng／m^3。公园和郊区PM10浓度和其中汞浓度均较少，可能与植被茂盛有关。由PM10中汞的分布可知，在热电厂、停用的生活垃圾堆放场和寺庙附近出现最高值。说明热电厂和生活垃圾堆放场是大气汞污染的重要次生来源。寺庙附近出现的高汞值，推测与寺庙的礼仪活动如香烛燃烧有关。     

热带风暴“Bilis”(0604)暴雨增幅前后的水汽输送轨迹路径模拟

采用水平分辨率1°×1°的NCEP 再分析资料、1°×1°的NCEP GDAS资料和2.5°×2.5°的NOAA大气环流资料, 结合NOAA HYSPLIT v4.8轨迹模式对0604号热带风暴“Bilis”整个生命史的水汽输送特征进行模拟分析, 并分析了“Bilis”暴雨增幅前和增幅后的水汽输送轨迹及不同来源的水汽贡献。结果表明, “Bilis”整个活动过程中主要有四支水汽输送通道, 分别是源自索马里、孟加拉湾、120°E 越赤道气流和东太平洋的水汽, 其中源自索马里和孟加拉湾的西南水汽输送(偏南水汽通道)占主导地位, 120°E 越赤道气流和东太平洋的水汽是西南水汽随着“Bilis”环流逆时针旋转, 自环流中心东北侧进入雨区(东北水汽通道), 是低压环流与偏南风相互作用的结果。其中, 偏南通道水汽大部分输送到850 hPa以下的低层, 自环流北侧输入的水汽则主要输送到暴雨区上空850 hPa以上。对比暴雨增幅前后各通道的水汽贡献率发现, 孟加拉湾西南气流输送的低纬水汽对此次暴雨增幅的形成、发展起重要作用。     

2007年冬季沈阳典型大气污染源PM10排放模拟

选取沈阳市区9个典型的大气污染源冬季的PM10。排放浓度资料,利用MM5耦合CALPUFF对2007年12月至2008年2月沈阳城市区域气象场和排放PM10。浓度分布进行月平均数值模拟。结果表明：冬季沈阳地区受高压控制,北风较强,并经过增强、减弱的过程,多呈现对大气污染物扩散不利的天气形势。高空为偏西风且风速较大时,地面和高空有明显的风向和风速的切变,切变有增强和减弱的变化。2007年冬季沈阳市区域月平均大气污染最严重的是2月,污染物分布主要集中在南部、东南部地区,南部地区大气污染最为严重。PM10。浓度分布的范围与风场、地形有直接的关系。地势平坦、风速大时,污染物扩散范围大,污染物浓度小;地势不平、风速小时,污染物扩散范围小,污染物浓度大。     

天山南坡暖季暴雨过程的水汽来源及输送特征

利用1981—2020年5—9月天山南坡16个气象站逐日降水资料和NCEP/NCAR GDAS再分析资料,分析天山南坡暖季暴雨过程的环流形势,并采用HYSPLIT模式,模拟追踪水汽源地及输送特征。结果表明:天山南坡暖季暴雨主要发生在南亚高压双体型、500 hPa以上西南急流(气流)、700 hPa切变辐合以及天山地形辐合抬升的重叠区域。水汽主要源自中亚、大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近,经TKAP(塔吉克斯坦、吉尔吉斯坦、阿富汗东北部、巴基斯坦北部和印度西北部)、南疆、北疆关键区,分别从偏西、偏南、偏北通道输入暴雨区,700 hPa以上偏西通道、以下偏北通道占主导地位,且贡献最大的是南疆关键区。源自中亚的水汽主要输送至暴雨区700 hPa及以下,对暴雨的贡献较大,且沿途损失较大;源自大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近的水汽主要输送至暴雨区700 hPa以上,对暴雨的贡献较小。另外,中低层还存在源自北疆、南疆、北美洲东部、蒙古的水汽。基于上述特征,建立了天山南坡暖季暴雨过程水汽三维精细化结构模型。     

天山南坡暖季暴雨过程的水汽来源及输送特征

利用1981—2020年5—9月天山南坡16个气象站逐日降水资料和NCEP/NCAR GDAS再分析资料,分析天山南坡暖季暴雨过程的环流形势,并采用HYSPLIT模式,模拟追踪水汽源地及输送特征。结果表明:天山南坡暖季暴雨主要发生在南亚高压双体型、500 hPa以上西南急流(气流)、700 hPa切变辐合以及天山地形辐合抬升的重叠区域。水汽主要源自中亚、大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近,经TKAP(塔吉克斯坦、吉尔吉斯坦、阿富汗东北部、巴基斯坦北部和印度西北部)、南疆、北疆关键区,分别从偏西、偏南、偏北通道输入暴雨区,700 hPa以上偏西通道、以下偏北通道占主导地位,且贡献最大的是南疆关键区。源自中亚的水汽主要输送至暴雨区700 hPa及以下,对暴雨的贡献较大,且沿途损失较大;源自大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近的水汽主要输送至暴雨区700 hPa以上,对暴雨的贡献较小。另外,中低层还存在源自北疆、南疆、北美洲东部、蒙古的水汽。基于上述特征,建立了天山南坡暖季暴雨过程水汽三维精细化结构模型。