1987-2002年辽宁中部城市群大气污染物变化特征分析

根据1987—2002年辽宁中部城市群(沈阳、鞍山、本溪、抚顺、辽阳)的主要大气污染物(TSP、PM10、SO2、NOx)的现状监测值,分析了辽宁中部城市群大气污染的现状及污染程度。结果表明：城市群的主要大气污染是TSP、PM10和SO2;冬季是城市群大气污染最严重的季节,夏季大气污染最轻;5个城市16年来TSP、PM10和SO2呈逐年下降趋势,NOx的年际变化趋势不明显;城市群大气污染最严重的城市是本溪,其次是鞍山、沈阳、抚顺、辽阳。     

四川盆地一次当地排放和沙尘输送双重影响的区域空气重污染过程研究

针对四川盆地大气污染及其成因的特殊性,本文使用四川盆地18个城市的大气污染监测和气象观测数据以及NCEP1°×1再分析资料,对2017年12月19日～2018年1月3日四川盆地由当地过量排放和外来沙尘输送双重影响的区域性大气污染过程进行分析。结果表明：2017年12月19～28日四川盆地环流场配置不利大气污染物扩散,垂直温度层结稳定,在当地污染源持续排放下污染物浓度缓慢上升,此阶段为静稳型大气污染。之后29日冷空气过程打破前期不利污染物扩散的环流场及垂直温度层结,导致气态污染物下降明显,但伴随冷空气活动的外来沙尘使PM10浓度迅速增大,使四川盆地部分城市出现沙尘型重污染;特别是广元地区受沙尘直接影响最严重,PM10浓度是原来的4.5倍;成都市虽没有通过沙尘天气的表观判断,但对颗粒物离子浓度和化学组分都有显著影响;因此,当时PM10和CO浓度24h比值变化受沙尘输送和天气条件共同影响,在不同时段和地区都存在明显差异,初步揭示出由静稳型大气污染向沙尘型污染转换阶段的内在变化特征,具有重要科学价值。     

杭州市区空气污染物变化特征及其与气象条件的关系

利用2002—2007年杭州市区空气污染物监测资料,根据杭州周边城市的每日环境空气质量,结合不同污染类型和气象资料,分析市区空气污染物变化特征及与气象条件的关系。结果表明,市区环境空气质量中污染天数出现频率逐年减少,空气质量正在好转,主要是首要污染物PM_(10)的浓度呈现逐年降低的趋势。在三种污染类型中大范围连续污染类型中的较重污染出现天数比其他两种污染类型多一半,大范围连续污染类型时PM_(10)浓度是最高的,个别污染类型时最低,PM_(10)浓度分别为0.256 mg·m~(-3)和0.177 mg·m~(-3)。不同类型与不同天气形势的关系比较密切。杭州市区污染出现频率存在明显的季节变化,冬季最高,夏季最低,污染频率分别为25.6%和3.6%。不同污染类型中个别污染类型出现最多,局地连续污染类型出现最少,出现频率分别为40.7%和29.9%。不同季节不同污染类型的出现频率相差较大,局地连续污染冬季出现频率较高,个别污染在春季出现较多,大范围连续污染在秋季出现较多。夏季的空气质量最好,只有少数的个别污染出现。在不同级别污染中,Ⅲ1级(轻微污染)主要是个别污染类型,Ⅲ2级(轻度污染)和Ⅳ1级(中度污染)污染主要是大范围连续污染类型,而Ⅳ2级(中度重污染)和Ⅴ级(重度污染)污染出现时主要是受到沙尘暴影响或春节烟花爆竹燃放影响的个别污染类型。     

2017年冬季长沙一次重度霾污染天气过程气象成因分析

利用空气质量监测资料、常规气象资料,根据气象条件的水平和垂直扩散能力,以及地面湿度和动力条件等分析了2017年1月27—29日长沙地区这次严重空气污染事件的污染特征。结果表明:污染发生时段,南支槽不断加深东移,槽前势力强盛的西南气流将孟加拉湾一带的水汽向长沙地区输送,进一步增加了该地区的空气湿度。同时,持续东移的脊前暖平流对长沙中低层大气增温有显著影响,为稳定的大气层结创造了有利条件。长沙处于弱高压的底后部,受大范围的弱鞍型场及均压场控制,地面有暖倒槽发展,且由于高压较弱,导致地面和低空的风速较小,不利于污染物的水平扩散,同时有利于夜间地面的辐射降温。稳定的大气环流形势为霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场,逆温结构和稳定温度层结在一定程度上减弱了大气在垂直方向上的湍流交换和热力对流,大气中的污染颗粒不易扩散,为此次污染事件的维持、加剧提供了重要的气象条件。长沙地区处在罗霄山脉和雪峰山脉之间的湘江故地,受周边地形阻挡的影响,污染物在下沉气流的控制下聚集到长沙地区后,很难通过水平输送离开,这也是造成此次霾污染的原因之一。     

A Review of Atmospheric Chemistry Research in China: Photochemical Smog, Haze Pollution, and Gas-Aerosol Interactions

In this paper we present a review of atmospheric chemistry research in China over the period 2006-2010, focusing on tropospheric ozone, aerosol chemistry, and the interactions between trace gases and aerosols in the polluted areas of China. Over the past decade, China has suffered severe photochemical smog and haze pollution, especially in North China, the Yangtze River Delta, and the Pearl River Delta. Much scientific work on atmospheric chemistry and physics has been done to address this large-scale, complex environmental problem. Intensive field experiments, satellite data analyses, and model simulations have shown that air pollution is significantly changing the chemical and physical characters of the natural atmosphere over these parts of China. In addition to strong emissions of primary pollutants, photochemical and heterogeneous reactions play key roles in the formation of complex pollution. More in-depth research is recommended to reveal the formation mechanism of photochemical smog and haze pollution and their climatic effects at the urban, regional, and global scales.     

大气环境数值模拟研究新进展

近五年来,中国科学院大气物理研究所(简称大气所)在大气环境数值模拟方面取得了丰硕的成果,通过自主发展和引进,建立了完备的多尺度、多成分的大气环境数值模式,包括全球大气化学输送模式、区域和城市空气质量预报模式。大气所利用这些模式研究各种空间尺度上污染物浓度时空分布以及污染物的输送和演变,研究了多种污染过程的成因和污染变化规律,在污染物输送、低对流层臭氧高污染、区域及城市污染等方面取得了很多成果,并对区域或城市空气质量进行业务化实时预报。大气所还拓展了我国大气环境模拟研究的新领域:大气化学资料同化、污染模式集合预报、污染源反演新方法。初步建立了空气质量模式的资料同化系统(分别基于最优插值技术和集合卡曼滤波技术)和多模式集合预报体系,提高了模式预报水平;在污染源反演新方法方面进行了初步的探索。结合我国目前仍然面临着的大气环境问题,对今后大气环境数值模式的发展方向进行了展望。     

河北中南部连续12 d重霾污染天气过程特征及影响因素分析

2013年12月14—25日,河北中南部地区发生了一次长达12 d的重霾污染天气过程。本文通过对同期气象条件、流场、污染物特征进行分析,探讨了这次过程的成因。此次污染过程与霾密切相关,具有持续时间长、范围广及强度大的特点;在静稳的大尺度气象条件和近地面大气层结下,污染物沿近地面风场的弱辐合区迅速积累,是重覆污染天气形成的关键;此次重霾污染天气过程中有两次弱冷空气活动,两次冷空气影响层次有所不同但影响时间均较短,不能彻底改变静稳大气层结,对污染物的扩散能力有限,重霾污染天气得以长时间持续。     

CALPUFF模型在合肥地区SO2大气环境容量测算中的应用

在对合肥地区污染源调查的基础上,利用CALPUFF模型模拟了合肥地区大气污染物SO₂质量浓度场,通过与现场监测结果对比分析了模型的适用性,并根据模拟结果研究了不同排放源对合肥地区大气污染的贡献情况,建立了大气污染物传递矩阵;通过综合考虑城市区域的大气扩散能力、污染源贡献和大气环境质量目标等,采用线性规划模型测算了合肥市的大气环境容量.     

基于卫星遥感和地面观测资料的汾渭平原一次空气污染过程分析

利用MODIS和CALIPSO卫星资料、地面空气质量监测资料和地面气象要素资料,分析了汾渭平原2018年11月26日—12月3日持续性的重空气污染过程的形成、特征及污染物的可能来源.结果表明:此次污染过程中汾渭平原以中度以上污染为主,首要污染物为PM2.5和PM10;11个代表城市在11月20日—12月7日期间A QI...     

邢台沙河市冬季大气污染特征与潜在源区分析

为了解邢台沙河市冬季大气污染特征,选取2017年12月至2018年2月沙河市区3个省控站点（司法局、市政府、宣传中心）的逐时监测数据,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和潜在源区。污染物浓度特征分析表明:整个冬季司法局、市政府和宣传中心站点的细颗粒物（PM2.5）平均浓度分别为118.0 μg/m3、121 μg/m3和135 μg/m3。在大气自然活动和人为污染排放的共同作用下,PM10、PM2.5、SO₂、NO₂和CO均有明显的日变化特征。整个冬季沙河市的ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO₂)/ρ(NO₂)均值分别为0.57和1.05（ρ为各物质的浓度）。且随着污染加重,ρ(PM2.5)/ρ(PM10)、ρ(SO₂)/ρ(NO₂)均明显升高,表明燃煤贡献增加;污染物空间分布特征分析表明:位于3个站点东北处的玻璃企业产生的污染物可能对监测站点造成了一定影响。污染物空间差异分析表明,区域污染范围越大、强度越高,大气污染的空间差异性越小;潜在源分析表明:沙河市PM2.5的强潜在源区分布在其周边区域,随着PM2.5浓度增加,强潜在源区呈缩小趋势。沙河市东南部的本地源对PM2.5浓度有主要贡献,而此处正是玻璃企业的聚集地。     

珠江三角洲区域大气输送和扩散的季节特征

根据1985—2004年NCEP/NCAR再分析资料,采用HYSPLIT扩散模式和虚拟源方法,模拟分析了珠江三角洲大气污染物的空间和时间分布状况,初步讨论了珠江三角洲大气输送和扩散的季节特征,及其长期变化趋势。结果表明：珠江三角洲大气的输送和扩散有明显的季节变化特征,春、夏季大气污染物汇聚区位于珠江三角洲的西北侧,秋、冬季位于偏西侧;春、夏季的汇聚区明显强于秋、冬季。春、夏季大气分别向珠江三角洲西北和偏北方向的山区输送和扩散,而秋、冬季则沿着较为平坦的粤西海岸,向西南偏西方向输送和扩散。秋、冬季大气污染物的滞留时间明显比春、夏季短。1985—2004年大气输送和扩散能力存在年际差异,其中以2004年的输送和扩散能力最弱、1996年最强。     

2019年1月长春市一次霾污染过程成因分析

利用空气质量历史监测数据、地面气象要素及激光雷达探测资料,综合分析了2019年1月10—15日长春市一次霾污染过程,探讨了污染过程中污染物和气象要素的变化特征与影响机制.结果表明:此次霾污染过程中12—13日污染最重,PM2.5和PM10质量浓度均超过150μg·m-3,气溶胶消光最强,超过70％的PM2.5/PM10...     

大气污染物SOx输送方程的尺度分析

文中用量纲分析方法分析了控制大气污染物输送方程的动力学特性。提出了 6种反映大气污染物输送过程中各种动力、物理和化学过程相对重要性的动力学参数。并以硫氧化物为例进行了各参数量级大小分析 ,尤其对 3种起汇作用 (去除机理 )的机理 (化学转化、干沉降和湿清除 )在不同尺度大气污染过程中的作用进行了详细分析。结果表明 :在一般情况下 ,SO2 的气相化学作用小于干沉降和湿清除的作用 ;干沉降作用很依赖于模式最底层厚度的选取 ;在有降雨时湿清除作用一般较大。文中还对大气污染物SOx 输送方程各项特征量的量级作了分析对比 ,得出了控制不同尺度大气污染物输送过程的零级近似方程和一级近似方程 ,并指出了这些方程的基本特征     

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。     

达州市2016年元旦期间持续重污染天气气象条件分析

利用空气质量监测资料、高空和地面气象观测资料、NCEP再分析资料,对达州市2016年元旦节期间重污染天气过程特征及气象条件进行分析。结果表明:达州市此次重污染天气过程为长时间无冷空气活动,无降雨,大气污染物不断积聚形成。AQI日变化受污染源排放情况影响更大,早上低,白天逐渐增加,天黑后达到峰值。大气污染物的积累一般发生大气稳定度为中性或以上。AQI与08时和17时混合层厚度负相关,但日平均混合层厚度与AQI没有通过相关性检验。重污染时近地面有逆温层且逆温层较厚。AQI与逐日最高气温、日平均风速和日最大风速正相关,降雨对大气污染物稀释作用明显,特别是降雨持续时间长,雨量大效果更为显著。AQI逐时变化与温度正相关,与风速负相关。     

汾河谷地大气环境容量与大气污染过程的数值模拟与敏感性分析

对汾河谷地及太原市在2015年1月的一次重污染过程运用WRF-Chem模式进行污染过程的数值模拟、观测验证和地形敏感性实验,分析了河谷地形对区域污染过程和大气环境容量的影响机制。结果表明:太原市及周边汾河谷地大气边界层环流和大气污染传输受天气系统、地形和城市化共同影响;地形环流强度明显强于太原城市热岛环流,且对其发展存在明显抑制作用,从而限制了城市大气环境容量,加剧城市近地面大气污染物的堆积和空气质量恶化;研究区域大气环境容量受气象主导风向影响:当天气主导风向偏南北向,也即与狭长的汾河谷地走向一致时,有利于该区域大气污染物的扩散清除,而当天气主导风向偏东西向时,则该区域大气环境容量明显减小,且近地面大气污染物浓度与大气环境容量之间呈强相关性,相关系数达到0.74;当地形敏感组实验中取消太原市周边河谷地形特征时,上述相关系数降低到0.21。     

淄博市污染气象特征与大气环境容量

利用淄博市环境监测站2002-2004年间的主要大气污染物浓度和同期气象资料,综合分析了淄博市大气环境污染状况及演变特征,用A-P值法对大气环境容量进行测算.结果表明该市主要污染物为可吸入颗粒物(PM10)和二氧化硫(SO2),其实际排放量均高于理想大气环境容量.此外,引入美国NOAA后向轨迹模式(HYSPLIT4),分析了影响淄博市强污染天气的外来气团,确认它们是源于东北地区和内蒙古东部的偏北气流,以及蒙古国中部的偏西气流.这些结果为今后制定城市发展规划,控制和防治大气污染提供了科学依据.     

北京秋季一次重污染过程的成因分析

近年来,北京的大气环境问题日益受到关注。以2002年10月8—13日北京地区一次重污染过程为例,采用中国气象局的MICAPS系统和美国的HYSPLT模式,分别从污染过程产生的天气条件、污染物输送轨迹等方面分析研究此次空气污染的形成原因。结果表明：造成此次重污染过程的不利因素主要包括三个方面,一是较强的海平面高压、均压场控制导致北京地区垂直大气层结稳定,不利于污染物垂直扩散;二是北京地区三面环山,导致近地面为弱的偏南气流控制,不利于污染物水平扩散;三是近地面弱的偏南气流从江苏、山东、河北、天津等地携带了大量的污染物向北京地区输送。     

哈尔滨秋季一次持续性重污染过程分析

利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM_2.5,PM_2.5平均浓度为438 μg·m^-3,局地PM_2.5浓度高达1487 μg·m^-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s^-1,风速≤ 1.5 m·s^-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM_2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）^-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。     

京津冀典型工业城市沙河市大气污染特征及来源分析

近些年京津冀地区秋、冬季大气重污染事件频发,工业生产与居民燃煤是大气灰霾污染的重要原因。河北省沙河市是京津冀地区以玻璃制造和加工为主的典型工业城市,本研究选取该城市为研究对象,主要利用2017年1月至12月国控站点的大气环境监测和气象数据,采用扩散模型、潜在源分析等手段,分析了沙河市主要污染物的时空分布特征和污染来源。主要结论有:（1）沙河市首要污染物具有明显季节特征,春季、夏季、秋冬季分别以PM₁₀、O₃、PM_2.5污染为主,季节贡献率分别为43.3%、72.3%、61.5%。（2）受城市大气边界层和排放的共同影响,PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂和CO浓度均有剧烈的季节—日变化特征。（3）冬季东北风时PM_2.5、NO₂、SO₂均展现出高浓度和高相关性特征,表明站点可能受东北方向玻璃企业排放影响。同时,站点可能也受城中村散煤燃烧影响。（4）沙河市冬季PM_2.5浓度为143 μg m-3。冬季的一次重污染中硫氧化率SOR、氮氧化率NOR的最高值分别达0.67、0.39,气态污染物的二次转化剧烈,高湿度利于二次粒子的生成。重污染中C(NO₃-)/C(SO₄2-)均值为1.89,推测沙河市NO₂主要来自大型运输车辆和企业的共同排放。（5）本地源是沙河市PM_2.5的主要潜在源区,周边几个重工业城市也有一定贡献。因此本研究建议沙河市PM_2.5的治理除需加强本地污染源的削减和控制外,区域联防联控也十分重要。