2008—2018年黑龙江省大气自净能力变化特征分析

利用2008—2018年黑龙江省33个观测站的定时观测气象资料,按照国标《大气自净能力等级》（GB/T34299—2017）,分析了黑龙江省大气自净能力时间、空间的变化特征,并以省会城市哈尔滨为例,结合逐日空气质量指数（AQI）数据,分析了大气自净能力与AQI的关系。结果表明：2008—2018年黑龙江省平均大气自净能力指数为12.6×10⁴ km·a^-1,整体呈上升趋势,2015年以来大气自净能力明显增强。春季大气自净能力最高,秋季次之,冬季最低;空间分布大致呈北低南高分布,包含二、三级两个级别,春季全省各地均处于第二级别,有利于对大气污染物的清除,冬季漠河处于第五级别,不利于对大气污染物的清除;哈尔滨市冬季AQI与大气自净力指数呈显著负相关,考虑了通风量和雨洗作用的大气自净能力与AQI关系密切,直接影响着空气质量状况。     

2013—2017年天津市大气自净能力与大气颗粒物质量浓度特征分析

基于经验公式分析了天津市2013-2017年大气自净能力,以及PM_2.5和PM₁₀质量浓度的时空分布特征,并探讨了大气自净能力与大气颗粒物PM_2.5质量浓度的关系,以期更好的理解大气环境对污染物浓度变化的影响。结果表明：时间变化上,天津市大气自净能力在午后13-14时最大,夜间最低,一年之中在采暖季（10月至翌年3月）要小于非采暖季,与之相反,天津市PM_2.5和PM₁₀质量浓度在采暖季均高于非采暖季。2017年相对于2013年,大气自净能力增加了5%,而PM_2.5质量浓度下降了34%,PM₁₀质量浓度则减少了47%。空间分布上,大气自净能力各季节均表现为沿海高于内陆,城区低于郊区的分布,天津市的PM_2.5和PM₁₀质量浓度的高值也主要集中在中南部地区,尤其是城区。大气自净能力与颗粒物浓度的分布在空间分布上有着一定的对应关系。分析表明,天津市大气自净能力日均值与PM_2.5质量浓度日均值呈负相关,两者的相关系数为-0.34,在采暖季,相关系数有所提高。通过大气自净能力与PM_2.5质量浓度变化的分析可知,重污染事件大多数发生在低大气自净能力时。     

1961—2020年郑州主城区大气自净能力变化特征分析

利用郑州市主城区1961—2020年气象观测资料和2014—2018年空气质量监测数据,分析了郑州主城区大气自净能力指数的长期变化趋势与影响因子以及2014—2018年主城区大气自净能力与PM_2.5的关系。结果表明：郑州主城区大气自净能力指数30 a气候均值为4.42 t·(d·km²)^-1,春季大气自净能力最强,为5.20 t·(d·km²)^-1;秋季大气自净能力最弱,为3.88 t·(d·km²)^-1,不利于对大气污染物的清除。1961—2020年郑州主城区大气自净能力呈显著的减弱趋势,其中1969年最强为6.85 t·(d·km²)^-1,2020年最弱为3.06 t·(d·km²)^-1。影响因子中,1961—1980年混合层厚度与大气自净能力指数呈正相关;日平均风速≥2.5 m·s^-1的日数和小风日数与大气自净能力分别呈...     

气候变化背景下山东大气自净能力特征分析

利用山东22个基本（准）气象站小时气象观测资料,采用A值法计算了山东1961—2017年逐日大气自净能力指数（the atmospheric self-purification capacity index,ASPC）,分析了其气候空间分布特征和时间演变规律,利用MK检验（Mann-Kendall检验）和MT检验（Moving-t,滑动t检验）方法对历年ASPC进行了突变检验。结果表明：平均ASPC气候倾向率减小趋势极显著(P<0.01),除章丘和威海外,其他各地ASPC减小趋势均极显著(P<0.01);春季各月ASPC较大,历年各月ASPC随时间明显减小;年和四季ASPC空间分布基本一致,半岛地区较大,鲁南等内陆地区相对较小;年和春、夏、秋、冬季ASPC突变年份分别出现在2003年和2006年、2003年、2003年、2005年。济南、青岛地区ASPC分别从1999年、1993年开始显著减小,低ASPC日数历年变化大致与ASPC变化相反;济南和青岛历年各月ASPC变化差异明显。     

宁波地区空气质量及大气自净能力海陆差异对比

以镇海、奉化分别作为宁波沿海和内陆空气质量代表站。基于代表站2013-2017年污染物资料和2015年12月至2017年2月冬季激光雷达资料,对比分析宁波地区沿海和内陆站点的空气质量差异;利用NCEP的GDAS(Global Data Assimilation System)资料和ERA-Interim高分辨率再分析资料评估两地气溶胶来源及大气自净能力差异。结果表明:宁波沿海和内陆地区中度及以上污染主要集中于冬季,冬季首要污染物以PM2.5为主;镇海NO2浓度较奉化显著偏高,而两地PM2.5 和PM10 浓度差异较小。冬季镇海和奉化3km以下都存在消光系数大的气溶胶集中层,镇海3km内消光系数平均值较奉化偏高约40%。两地中度及以上污染时,镇海和奉化的气溶胶粒子主要来自宁波西北方向的内陆地区,比例分别为90%和63%,镇海地区其余10%左右来自近距离低空偏东气流的输送,而奉化地区有37%来自浙江西南部的短距离输送。冬季当宁波地区出现区域性优和中度以上污染时,浙江北部沿海分别盛行东北风和西北风,空气质量优时混合层内平均风速大于中度以上污染时。浙江省大气自净能力比值呈自西北向东南减小,宁波地区优等空气质量大气自净能力约为中度以上污染的 1.5倍。大气自净能力在不同空气质量等级下差异显著,可作为大气污染发生、发展和消退判定的参考依据。     

1961-2010年安徽省大气环境容量系数变化特征分析

基于1961-2010年安徽省气象台站的定时观测资料,采用国标法计算安徽省近50年大气稳定度、混合层厚度和大气环境容量系数,并结合合肥市空气质量逐日观测数据初步分析了大气环境容量系数对空气质量的影响。结果表明：安徽省大气稳定度以中性类居多,稳定类其次;近50年来,中性类稳定度呈明显下降趋势,不稳定类和稳定类呈显著上升;不稳定类和稳定类有明显的季节差异,中性类不明显。年平均混合层厚度显著下降;春季混合层厚度在2000年左右发生转折,夏、秋、冬三季下降趋势显著;春、夏季混合层厚度高于秋、冬季,冬季最低,春季最高。安徽省大气环境容量系数以沿淮中部、大别山区南部和沿江中西部最大,淮北大部、大别山区北部和江南南部最小,各地均呈现一致的显著下降趋势,并具有明显的年代际变化特征。年内大气环境容量系数呈"双峰型"分布,秋、冬季为低值时段,大气对污染物容纳能力较差,不利于扩散和清除,空气质量较差。总的来看,1961-2010年安徽省大气稳定度显著增加,混合层厚度较明显下降、风速快速减弱是全省大气环境容量系数变小、大气自净能力减弱的最主要原因。     

浙江省大气混合层高度变化特征分析

利用2000—2013年浙江4个站点(杭州、舟山、衢州和大陈)每日8个时次的气象数据,采用罗氏法计算分析了混合层高度总体变化特征。结果表明,浙江大气混合层总体呈现北部低、南部高,海岛最高的空间分布特征,舟山最低954m,其次杭州1073m、衢州1181m,大陈最高1631m,具有混合层高度越低,起伏变化越小的特征。混合层高度具有较明显时间特征,杭州、舟山、衢州表现为双峰双谷型,即春季(3—4月)和夏季(7—8月)较高、初夏(6月)和秋冬季(11月至次年2月)较低,大陈为单峰单谷型,即秋冬季较高(12月至次年1月)、春末夏初(5月)较低的季节(月)特征,以及白天高、夜间低的日变化特征。2002年杭州混合层高度明显上升的主要与风速加大、1月和6月日照雨日减少、以及9月雨日偏少和2月日照时数偏多密切相关。风速和大气稳定度是影响混合层高度主要因子,风速3m/s以上时,大气即呈不稳定状态,有利混合层高度抬升。大风速决定大陈最高混合层高度,舟山气温较衢州明显偏低导致其混合层高度偏低,杭州混合层高度高于舟山得益于较高的气温。混合层高度越低,雨日、雨量越明显,(轻)雾越多、能见度越低,反之亦然,另外,轻雾、霾共存频率最高的杭州,混合层高度降低除利于出现雾外,更需警惕中度霾以上天气。研究结果对于认知浙江大气质量评估、污染物扩散能力分布现状具有参考价值,为区域内污染源合理分布提供科学依据。     

重庆市多年大气混合层厚度变化特征及其对空气质量的影响分析

根据2000—2005年逐日4个时次的常规气象资料,采用国家标准GB/T 3840—91中规定的方法计算并分析了重庆主城区大气混合层厚度的频率分布、时间变化等基本特征;在此基础上,进一步以2005年为例分析了混合层厚度与空气污染指数的相关关系。结果表明:重庆市大气混合层厚度以0—800 m范围出现频率最高,多年平均值为428 m;混合层厚度的季节变化和日变化特征明显。与1980—1990年相比,2000—2005年期间年平均混合层厚度总体上有所增加。混合层厚度与空气污染指数的相关性分析显示,月平均混合层厚度和月平均API呈显著负相关(r=-0.72);分析表明,大气混合层厚度是影响城市空气质量的重要因素。     

金沙本底站空气质量与颗粒物浓度变化特征分析

利用华中区域代表性站点金沙国家大气本底站2007—2018年的PM2.5、PM10颗粒物质量浓度数据,2019年3月—2019年6月反应性气体数据,对华中区域空气质量进行整体评价,并分析了颗粒物浓度的变化特征及其影响因素.结果表明,反应性气体CO、SO2、NO、NO2质量浓度其日平均最大值、平均值均达到一级标准,O3日...     

基于格点资料的四川大气混合层高度特征及与空气质量的关系

基于2018年1月~2020年12月中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）资料,利用罗氏法计算四川省大气混合层高度,分析其时空分布特征,并结合大气环境空气质量监测数据,讨论大气混合层高度变化与空气质量的关系。结果表明：四川省大气混合层高度呈西高东低分布特征。盆地与攀西地区、川西高原大气混合层高度季节变化有显著性差异,盆地春季最高,秋季最低;川西高原和攀西地区秋季最高,夏季最低。四川省各地区大气混合层高度月、日变化趋势基本一致。四川省大气混合层高度与O₃质量浓度呈显著正相关关系,与PM_2.5质量浓度呈显著负相关关系。     

嵌套网格空气质量预报模式系统的发展与应用

主要综述中国科学院大气物理研究所自主开发的嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS,Nested Air Quality Prediction Modeling System)的历史发展与应用情况.模式发展伊始为欧拉污染物输送实用模型,利用其研究东亚硫氧化物的跨国输送问题,得出中国对于周边国家的输送量不大的结论; 在系统中嵌入适合东亚的起沙机制模块,用来模拟沙尘发生、输送及沉降等过程,估算亚洲大陆沙尘气溶胶对海洋地区的输送与沉降通量,为研究海洋生物地球化学循环提供基础数据; 利用该系统研究沙尘及其土壤粒子对酸雨的中和作用,发现沙尘输送对东亚酸雨的分布影响很大; 发展城市尺度高分辨率气象和空气质量预报技术,使模式水平分辨率达到500 m,并应用于台北高浓度臭氧和PM10的模拟; 研究和集成区域及城市尺度大气污染预报理论和模拟技术,研制成目前的嵌套网格空气质量预报模式系统,以探讨不同尺度各种污染(如沙尘暴、城市光化学烟雾、酸雨、高浓度悬浮颗粒物等)的变化规律.在模式系统中初步建立资料同化模块,开展大气化学成分及沙尘输送模拟的资料同化研究.系统已经在北京、上海、深圳、郑州等城市环境监测中心实施空气质量的实时预报.未来,系统将集成到全球环境大气输送模式(GEATM),以实现从城市群到全球具有双向耦合功能的模式系统.     

北京地区平均最大混合层厚度的时间变化特征

大气混合层厚度是大气环境质量影响预测中所需的重要参数。应用Holzworth干绝热法计算最大混合层厚度的基本原理,采用王式功等提出的逐步逼近法计算了北京观象台站1970—2007年的最大混合层厚度,分析了最大混合层厚度38年的变化和月平均值的年变化特征,同时应用2004—2007年同期的北京地区空气质量等级与同期大气混合层厚度逐月分布频率进行比较。结果表明,北京观象台的平均最大混合层厚度自1970—1998年有逐年减小趋势,1998年达到最小值,而从1998—2007年有逐年增加趋势,年平均最大混合层厚度与年降水日数有较为明显的负相关关系。最大混合层厚度的年变化表现出冬季低和夏季高的特征,且在夏季的7月和8月出现一个相对的低谷。空气质量等级与同期大气混合层厚度逐月分布频率表明,较高的最大混合层厚度出现频率较大的月,空气质量等级为1级和2级出现的频率高,而较低的最大混合层厚度出现频率较大的月,其空气质量等级为3级和4级出现的频率高。     

四川盆地最大混合层厚度与大气污染物浓度的关系

基于2015～2018年四川盆地温江站、宜宾站、达川站和沙坪坝站的探空和地面观测资料以及同期AQI、6种主要污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5、PM₁₀)质量浓度资料,使用逐步逼近法计算得到了四川盆地成都、宜宾、达州、重庆四城市的每日最大混合层厚度(Maximum mixing depth,MMD),并对其时间变化特征及其与各种污染物浓度之间的关系进行了分析。结果表明,四川盆地年平均MMD约1200m。季节变化明显,春夏高、秋冬低。9月至次年1月MMD相对较小。相关分析显示,剔除降水影响后,MMD与AQI、PM_2.5、PM₁₀、SO₂、NO₂、CO浓度均呈负相关,而与O₃浓度显著正相关。在污染最为严重的冬季,MMD明显低于春夏季节。MMD越小、颗粒物浓度越高。低MMD大大压缩了近地面污染物的扩散空间,污染物在有限的空间内不断累积、浓度增大。     

南宁市城区空气质量特征的差异

总结分析2002~2006年南宁市各城区逐日、月平均、季平均、年平均空气质量特征的差异。在设有空气质量监测点的青秀区、兴宁区、江南区、西乡塘区4个城区中,空气质量优良率最高的是西乡塘区,占天数的98.1%,其次是为青秀区,最低的是江南区,西乡塘区、青秀区空气质量优于其它城区。各城区的首要空气污染物以可吸入颗粒物为主。各城区逐日、月平均、季平均、年平均空气质量特征均有一定的差异。     

影响云南空气质量的风场特征分析

利用美国NCEP/NCAR风场再分析资料和云南高空、地面、高山风塔实测风资料,对云南地区的大气风场特征进行了分析。结果表明,云南对流层中低层大气风场常年盛行偏西气流,风向稳定,尤以西南风最多,冬-春-夏-秋四季风场变化特征明显。腾冲、思茅高空盛行风向以西风为主。云南除滇东北、滇东南和局地地形影响外,大部分地区近地面全年以盛行西南风为主。山区全年盛行风向以西南风为主。云南近地面年平均风速1.9m/s,北部大于南部,东部大于西部,冬春季风大,夏秋季风小,风速日变化特征显著。昆明地区大气边界层存在逆温现象,冬季突出,夏季微弱,秋冬春季频率高,夏季频率低。云南空气污染具有干湿季分布特点,1-5月为主要污染时段,冬春季节存在西南和东北两条污染传输通道。     

南宁市空气质量状况分析

总结分析2002—2009年南宁市逐日及月平均、季平均、年平均空气质量状况。2002—2009年,南宁市空气质量优良率为96．8％,首要空气污染物主要为可吸入颗粒物和二氧化硫,而又以可吸入颗粒物居多。在2002年至2009年,西乡塘区是南宁市空气质量最好的城区,江南区是南宁市空气质量最差的城区。2005年以后,南宁市全...     

武汉市空气质量特征

利用武汉市环境监测站提供的2001年7月至2003年6月大气污染监测资料及同期气象资料，运用动力统计和天气分析方法，分析了武汉市空气质量的特征及成因。结果表明：在一年当中武汉市夏季的空气质量状况良好，秋、冬季较差，其成因与武汉市不同季节气象要素分布特征有着密切的关系。     

珠江三角洲空气质量现状及特征

利用2000～2006年常规监测资料,对珠江三角洲地区二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO2）和可吸入颗粒物（PM10）的现状水平、污染特征、地区差异及演变趋势,进行数理统计的综合分析。结果表明,该地区空气质量总体稳定,不同城市之间空气质量存在显著差异,首要大气污染物各有不同,空气质量具有明显的月变化特征,于季空气质量明显劣于雨季。