银川市大气混合层高度变化特征及其与空气污染的关系

基于银川高空站2008～2017年的L波段秒级数据和地面观测数据,利用干绝热法计算银川2008～2017年逐时大气混合层高度,分析其变化特征,同时利用银川6种污染物的质量浓度和AQI指数,分析大气混合层高度与空气污染物的关系。结果表明：银川市的大气混合层高度（MLH）大部时间在600 m以下,占比为68%;银川MLH具有明显的单峰型日变化特征,07:00（北京时间,下同）最低,16:00最高;各月MLH值在282～936 m,4～6月MLH值最高,12月MLH值最低;季节变化方面,春季最高,夏季次之,冬季最低;年变化方面,2012年MLH平均值最高为621 m,2015年最低为566 m;银川市6种污染物除O3外,其余5种污染物的质量浓度与MLH值都为负相关,O3与MLH值的相关性最好;四季中,冬季污染物浓度与MLH值的相关性最好,夏季最差,秋季好于春季;银川MLH值与AQI指数呈负相关。     

兰州市区最大混合层厚度变化特征分析

根据Ｈｏｌｚｗｏｒｔｈ干热曲线法求最大混合层厚度的基本原理,提出了两种计算最大混合层厚度的方法－求解二元一次方程组法和逐步辐近法。利用此方法和兰州市气候站１９８８～１９９２年逐日的气象观测资料,计算并分析了兰州市城区最大混合层厚度的时间变化特等,其月平均值的年变化呈单周期型,即１２月最低（７１６ｍ）,５月份最高（２０７４ｍ）;旬平均值的年变化真挚基本上与月平均值的年变化一致只是在４月下旬和６月下旬     

编程求解混合层高度的方法

在t-lnp图上利用08时、14时气压和最低气温、最高气温，经过坐标转换求解早晨、中午混合层的气压和温度，然后根据等温大气压高公式计算混合层高度。该计算方法用VB6．0编程，可自动从当日报文中读取数据，计算出混合层高度值，也可根据数值预报结果计算次日混合层高度。     

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。     

乌鲁木齐市日最大边界层高度变化特征分析及其与空气质量的关系

利用2007—2017年乌鲁木齐市L波段探空雷达和地面常规观测数据,以Holzworth干绝热曲线原理,估算该地逐日最大边界层高度,并计算对应的边界层平均风速和通风量等数据。同时,应用2015—2017年空气污染指数(AQI),探讨空气质量与大气边界层参数的关系。结果表明:乌鲁木齐市日最大边界层年均高度为1415 m,总体上呈下降趋势,平均降幅为5. 9 m·a^-1。时间序列上,日最大边界层高度分布呈明显周期性。逐月数据呈"抛物线"状,1月平均高度最低(336 m),6月平均高度最高(2400 m)。冬季边界层平均风速最小,为2. 6 m·s^-1,春季和夏季最大,均为5. 6 m·s^-1。一年中,1月平均通风量最小,为977. 0 m^2·s^-1,5月平均通风量最大,为14835. 9 m^2·s^-1,4—9月为平均通风量大值期,平均通风量为13282. 3 m^2·s^-1。大气污染物在风速弱、边界层高度低和通风量小条件下的累积,易造成中度以上污染。冬季,乌鲁木齐常处于蒙古高压后部或底部,为造成冬季污染严重的重要原因之一。     

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。     

编程求解混合层高度的方法

在t-lnp图上利用08时、14时气压和最低气温、最高气温,经过坐标转换求解早晨、中午混合层的气压和温度,然后根据等温大气压高公式计算混合层高度.该计算方法用VB 6.0编程,可自动从当日报文中读取数据,计算出混合层高度值,也可根据数值预报结果计算次日混合层高度.     

有霾和无霾时宁波市大气混合层高度的日变化特征

根据2007—2013年宁波市每日8次地面观测气象资料,运用罗氏法和统计分析法计算大气混合层高度,分析其在霾日和非霾日的不同日变化特征。结果表明宁波市霾日与非霾日混合层高度均呈白天高,夜晚低的日变化特征,夏季两者差值的日变化波动最明显,波峰时间比其他季节晚3 h。混合层高度日变化趋势与风速、气温、能见度趋于一致,霾等级越重,混合层高度越低。霾日与非霾日的气温差值除冬季呈正变温外,其他季节呈负变温,冬季14时差值最小,夜间加大,春夏季凌晨差值最小,14时最大,秋季波动不明显;风速差值除冬季夜间为正值外,其余季节为负值,秋冬季差值最小、夏季最大。大气处于不稳定状态时,混合层高度随着稳定度增加而逐渐处于稳定状态时,随着稳定度增加而降低,中性大气是宁波易致霾的大气层结。霾日与非霾日大气稳定度表现不一致,中午霾日中性大气占多数,非霾日则是不稳定大气;夜间霾日稳定—弱稳定大气和中性大气所占比例相当,非霾日稳定—弱稳定大气占多数。另外,PM_(2.5)浓度在霾日和非霾日均为白天低、夜间高的日变化特征,但霾日波动大,波峰时间晚于非霾日2 h,峰值浓度也高于非霾日2.7倍;早晨或下午到上半夜是霾日的PM_(2.5)浓度两个上升时段,上午为下降时段;非霾日的两个浓度缓升(降)时段分别出现凌晨和下午(上午和前半夜)。研究成果有助于预报员了解大气混合层高度及其对霾的可能影响,从而提高霾预报预警能力。     

激光雷达和探空反演的混合层高度对比分析

本文利用2016年12月至2017年11月期间晴朗少云天气下的成都微脉冲激光雷达观测数据反演的混合层高度,与温江探空资料确定的混合层高度进行了对比和误差分析,结果表明:基于探空资料和激光雷达数据反演的混合层高度具有较好的一致性,两者相关系数达0.75,激光雷达反演的混合层高度略低于基于探空资料确定的值,在混合层高度为1000～2000m时,两种方法计算所得的值偏差幅度最小,约为20%;在1000m以内和2000m以上,偏差幅度略有增大,为26%;两种方法反演的混合层高度变化趋势较为一致,均呈现出12月、1月较低,4月、5月较高的特点;混合层高度具有明显的日变化特征:上午混合层高度迅速增高,午后增长速度减慢并发展到最大高度,日落后迅速降低;混合层内相对湿度的增加、残留层的存在是导致激光雷达反演混合层高度时产生较大误差的原因之一。     

The mistral and its effect on air pollution transport and vertical mixing

Within the framework of ESCOMPTE, the influence of local wind systems like land–sea/mountain–valley winds on the distribution of air pollutants in the southern part of the Rhône valley and the coastal regions of southern France was investigated. In addition, the influence of the mistral on the long-range transport and vertical mixing of such substances on July 1, 2001 was analyzed. The results of the measurements of this mistral situation show high concentrations of O₃ and NO₂ in the layer just above the PBL at the southern exit of the Rhône valley near Avignon. By measurements from airborne and ground-based platforms and numerical simulations with the “Local Model” (LM) of the German Weather Service (DWD), it is shown that the mistral develops according to the theory conceived by Pettré [J. Atmos. Sci. 39 (1982) 542–554]. The synoptic-scale northerly flow through the Rhône valley is accelerated up to a Froude number (Fr) of 2.1, while the valley widens. Then, near the Mediterranean coast, a hydraulic jump occurs and Fr drops down to values below 1.0. High ozone concentrations of 112 ppb measured above the mistral layer disappear due to enhanced mixing after the flow has passed the hydraulic jump. There is some evidence that the ozone-rich air originates from the source region of greater Paris or upwind. The results confirm that regional wind systems associated with transport of trace gases in the high-grade industrialized Rhône valley can be successfully predicted using data of operational weather forecast models.     

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。     

河源市空气质量首要污染物特征及其与气象条件的关系

基于2017-2019年河源市空气质量数据,分析了河源市首要污染物的年际变化特征,同时利用2019年东埔国控站点的首要污染物与气象要素进行了相关性分析,并以典型污染日为案例,分析了气象条件对污染过程的影响。结果表明：2017-2019年细颗粒物（PM_2.5）污染日比重大幅度降低,以臭氧（O₃）为首要污染物的污染日逐年增加,污染形式逐渐从颗粒物污染向臭氧污染发生转变。O₃浓度与温度和湿度分别呈正负相关关系,高浓度O₃主要出现在（20-30℃,25%-55%）阈值之间,在吹西北偏北风时O₃浓度也较高。PM_2.5和PM₁₀与湿度也呈负相关关系,温度与湿度组合在（8-13℃,40%-55%）范围内时两者容易同时出现高值;在夏季PM_2.5和PM₁₀还与温度具有较强的正相关关系,这意味着高温情况下河源有出现颗粒物与O₃复合污染的可能。河源市典型污染日具有风速较小局部扩散不利的特征,低温低湿条件下容易出现PM_2.5污染,且主要受到区域的传输影响;而高温低湿条件下容易发生O₃污染,且较高的前体物浓度容易加剧O₃的本地污染。     

西安市环境空气质量变化特征及其与气象条件的关系

采用2002-2011年大气污染物的现状监测资料以及同期气象观测资料,分析西安市空气污染的时空分布特征及其与气象条件的关系,并探讨了空气质量为优及轻微污染以上的天气事件对应的高空典型环流形势,研究污染成因及污染物传输规律。结果表明：西安市污染较为严重的污染物为PM₁₀,较大浓度值出现在冬季采暖期,雨水能够对污染物起到有效的湿清除作用,且空气质量状况具有明显的延续性,天气系统具有延续性是造成空气质量的延续性的可能原因;逆温的存在、最大混合层高度的降低造成大气层结稳定,风速较小,阻碍空气的对流运动,使污染物在垂直方向上的扩散能力很弱,不利于污染物扩散,易造成环境空气质量下降引起空气污染的发生。     

珠江三角洲地区FY-3卫星MERSI影像的大气校正方法研究

利用广东省86个气象站的观测数据为大气校正简化算法(Simplify Method for Atmospheric Correction,SMAC)提供校正参数,对中分辨率光谱成像仪(Medium Resolution Spectral Imager,MERSI)的250 m分辨率数据进行了大气校正处理研究。通过对各波段反射率直方图、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetable Index,NDVI)直方图及气象站反射率的分布特征进行分析,检验SMAC算法进行MERSI数据大气校正的效果。结果表明:大气校正后MERSI各波段反射率区间变宽,站点反射率更接近实际,校正后的NDVI直方图曲线较平滑,NDVI峰值向高值移动,临近日期的NDVI直方图曲线更相近,说明本文采用的大气校正处理方法可得到合理的结果。     

珠江三角洲城市群对夏季降雨影响的初步研究

利用TRMM 2A25卫星降水数据和CMORPH同化数据对珠三角洲地区的降水分布特征进行了探讨,观测表明：珠三角城市群区域总体处于降水的低值中心,且对流降雨的低值中心尤为明显;同时近10 a珠三角核心城市区域降雨有减少的趋势,这种降水减少的趋势可能与珠三角城市化效应有关。本文进一步利用WRF模式模拟分析了珠三角城市群发展对夏季降雨的影响,结果表明珠三角城市化使得该区域降雨减少,其原因为城市化使得地表的蒸发减弱及其大气中的水分供应减少,同时也抬升了珠三角区域边界层高度相应增强了低层大气水汽垂直混合。     

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。     

珠江三角洲地区大气混合层特征分析

该文使用珠江三角洲地区部分测站低空温度探测资料,分析讨论该地区边界层内冬、夏季混合层的高度、厚度变化特征,得出该地区混合层高度偏低并具有多层分布的特点。     

天气形势对南昌市空气质量影响的初步分析

利用2007--2010年南昌市空气污染监测资料以及气象观测资料,分析了空气质量与天气形势的关系,以及造成南昌市空气污染的主要天气形势特征。结果表明：（1）南昌市空气污染具有明显的季节性变化特征,冬季污染日出现频次最高,其次是春、秋两季,夏季由于雨水的冲刷稀释作用、热对流作用,极少出现空气污染日。（2）影响南昌市空气质量的地面形势主要分为低压类（倒槽、锋前）和高压类（高压底部、高压后部、弱高压）,而高空系统主要为槽后西北气流以及西南气流的影响。（3）当出现空气污染时,地面至1000hPa近地层逆温非常明显,地面风速弱,基本在3m／s以下,且以偏东风出现频次最高。（4）污染物浓度与霾天气密切相关,霾日的空气质量较差。