连续雾霾天气污染物浓度变化及天气形势特征分析

利用MICAPS资料、地面观测资料、NCEP资料和衡水市环境监测站细颗粒物(PM2.5)及PM10浓度资料,对2013年1月衡水市出现的连续雾霾天气从PM10及细颗粒物浓度演变、雾霾天气污染物浓度与地面要素关系、中低层环流形势特征进行了分析,结果表明:1)雾霾天气期间06:00(北京时间,下同)至07:00和16:00至21:00为PM10和细颗粒物浓度较低时段,PM10最大值出现在15:00,细颗粒物最大值出现在02:00,两者并不同时达到极值。2)雾霾天气污染物浓度与地面湿度并不是简单的正相关或负相关关系,还和许多其它因素有关。3)衡水市污染源主要来源于工业污染源、扬尘污染、冬季燃煤采暖、局部污染源及区域性污染。4)雾霾天气相对湿度和能见度基本呈负相关,气压变化不大,风向频率最多为北到东北风,平均风速一般都在2 m/s以下。雾日时大部分时段为雾和霾的混合物。5)重污染日期间500 hPa为平直偏西气流或西北偏西气流,没有明显的槽脊活动。而污染较轻的时段500 hPa为明显的西北气流控制或有槽脊活动。6)雾霾天气期间大部分日数08:00在850hPa以下都存在逆温层;地面气压场偏弱,尤其河北平原一带基本为均压场。最后对雾霾天气影响及对策进行了简单探讨。     

湖州市一次重度雾霾天气过程的特征分析

2015年1月22—26日湖州地区出现了一次严重的持续性雾霾天气过程,严重影响了该地区人们的生活健康。借助空气质量AQI数据、地面气象要素、探空站资料及卫星遥感数据分析了本次重污染过程的污染特征及其成因。结果表明:在弱高压控制下,地面风速较小,天气条件静稳,不利于污染物扩散,容易造成持续性重污染;中低层形成的逆温结构,使得这次雾霾天气过程能够维持;来自北方的污染物输入使本地空气质量状况更加恶劣,同时卫星遥感数据显示此次污染为区域性污染;大气混合层高度的变化对雾霾的发展变化有较好的指示作用,当混合层高度较低时,污染物在低层容易积聚,更容易造成较强的污染,可为雾霾的预报提供参考依据。     

天津市东丽区一次持续性雾霾天气过程的特征及影响要素分析

基于常规气象观测资料和PM_2.5浓度资料,分析了2019年1月10—14日天津市东丽区出现的一次持续性雾霾天气特征及其成因。结果表明：此次雾霾天气具有明显的阶段性特征,高空平直西风环流、中层暖脊和地面弱气压场为此次雾霾天气出现提供了有利的天气形势。轻雾和霾阶段,能见度变化更易受到相对湿度的影响;而雾阶段,能见度变化更易受到风速的影响。PM_2.5浓度与地面气象因子关系密切,与能见度、风速负相关,与相对湿度正相关。当其他气象条件稳定,且周边地区污染物浓度较高时,近地面风向转变,对本地区雾霾的出现起到关键性作用。     

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。     

临沂地区秋季一次重霾天气的特征分析

利用大气观测、探测及污染物探测资料、NCEP再分析资料和GDAS资料,对2013年10月26—29日一次持续性重霾天气过程中的气象要素和气溶胶演变特征进行分析。结果表明:本次持续性霾天气过程中,临沂地区PM_(2.5)污染严重,大气中PM_(2.5)的小时平均浓度工业区城区郊区,污染最严重时分别为365,344,284μg·m~(-3);较小的地面平均风速及PM_(2.5)浓度的稳定上升和较低的地面湿度为本次霾天气过程的形成和发展提供了有利条件;当临沂地区以南风或西南风为主时,市区霾天气加重,上游空气污染具有平流输送特征。贴地逆温层的形成,导致污染物在低空不断积累,造成污染浓度的持续升高。地方政府应加快产业结构调整,控制企业的污染物排放,才是治理雾霾的根本办法。     

西安地区一次重污染过程的气象条件及轨迹分析

利用西安市气象常规观测资料、美国国家环境预报中心(NCEP)1°×1°再分析资料FNL(Final),对西安地区2012年12月11—15日的一次重污染天气过程进行分析。结果表明:(1)与历史同期常年值比较,此次重污染天气过程中地面气象数据显示出明显的寡照、低温、高湿以及低风速;(2)高压后部的形势与地面弱辐合有利于近地面水汽的输送和凝结,与850 h Pa的高湿相互配合,使得水汽与污染物相互吸附加剧污染天气。700 h Pa以下明显的下沉气流、持续出现的逆温层结、较低的混合层厚度将污染物聚集于近地面层内,引起污染的持续和加重;(4)西安地区所处的"喇叭口"盆地地形也是重污染天气持续的一个重要原因;(5)后向轨迹模拟结果显示偏东方向的河南、山西、渭南等地区为此次重污染过程中输入污染物的主要来源。     

渭南市2015—2017年典型霾天气过程气象特征分析

综合利用地面空气污染监测资料、MICAPS资料、常规气象资料、探空资料、NCEP再分析资料,通过对2015—2017年渭南市11个典型霾天气过程进行分析,总结渭南市典型霾天气过程的大气环流背景特征,并运用统计学方法分析典型霾天气过程的气象要素特征。结果表明:典型持续性污染天气过程中细颗粒物(PM_(2.5))是PM_(10)的主要组成成分,PM_(2.5)的质量浓度明显高于粗颗粒物,严重污染期间PM_(2.5)和PM_(10)二者日变化明显且基本同步。严重污染期间,500 hPa欧亚中高纬度环流呈两槽一脊型,陕西处于暖脊前部、长波脊前底部,相应的700 hPa青藏高原上有短波槽,短波槽前有弱偏南气流发展;而空气质量转好时,中高纬度环流形势明显变化,陕西上空锋区加强,伴随地面东移南下冷空气的入侵,关中对流层低层偏北气流加强。PM_(2.5)质量浓度与过去1小时降水量、气温、海平面气压、10分钟平均风速负相关,与露点温度、相对湿度、总云量正相关。     

春节期间气象条件对南京大气环境(污染/清洁)的影响

利用1981—2015年南京常规气象观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,分析了南京市春节前后主要的天气形势及其对大气环境的可能影响。结果表明:(1)1981—2015年,南京地区春节前共出现冷空气过程19次,春节期间出现21次;春节前共出现降水天气过程27次,而春节期间共出现25次,降水持续时间均为2 d左右。春节前和春节期间,既没有冷空气又无降水天气过程的年份均为8 a。(2)影响的冷空气过程以中西路为主,春节前冷中心位于贝加尔湖以西,春节期间冷空气中心位置略偏南,强度略偏大;500 hPa以两脊一槽型分布,南京处于槽区,槽后冷空气不断南下影响南京;在冷空气影响下,南京以偏北风为主,且南京都处于大风速区;冷空气过程有利于污染物的清除和扩散。(3)降水过程期间,冷暖气流交汇于南京地区,南京处于南北气流交汇的鞍型场中,同时湿度大,且处于风场辐合区内,有利于降水天气的发生,进而对于大气污染物也起到了稀释和清除的作用。(4)南京市处于海平面气压的均压场中,地面风速较小,这样的天气条件不利于污染扩散;同时近地层相对湿度适中,有利于污染物半径吸湿扩大,进而增加大气污染物浓度;从温度层结来看,南京地区上空700～1 000 hPa气温基本一致,这样的中性层对污染物的向上扩散也起到一定的一致作用;上述这些气象条件都有利于大气污染浓度增加。春节期间的稳定天气形势会加剧污染天气的发生。     

辽宁省中部一次重污染过程城市间污染差异及成因

利用常规气象站地面观测资料、环境监测站污染物监测资料以及欧洲中心再分析资料等,对辽宁省一次秸秆燃烧引起的重污染天气过程进行分析,探讨不同城市间污染程度的差异及成因。结果表明:(1)此次重污染过程主要污染物成分为CO,PM_(2.5)质量浓度与CO和NO_2质量浓度的时间变化有很好的对应关系,能见度受PM_(2.5)质量浓度和相对湿度共同影响;(2)营口和盘锦前期1.0 mm以上的弱降水过程对污染物湿沉降作用明显,而其他城市降水量较小反而有利于污染物的吸湿增长;(3)重污染期间,地面至700 hPa高度的水平风速均接近4 m·s~(-1),大气层结稳定,逆温层明显,抑制了污染物的垂直扩散;(4)除锦州外,其他4市850 hPa和900 hPa高度间0℃左右的暖层长时间维持,可能为污染物颗粒表层水分相态的变化、碰并增长提供了有利的环境;(5)污染期间,吉林和黑龙江一带存在大量火点,大面积秸秆集中燃烧是下风向辽宁中部地区主要污染源,在有利于污染物积累的天气条件下,需要加强本地和外来污染源的控制。     

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。     

近五年周至空气污染气象条件分析

利用周至2012年1月1日—2017年9月30日气象观测资料及空气质量监测资料,分析了近五年周至地区污染特征及冬季重污染天气过程中气象条件的影响,结果表明:周至地区冬季空气污染情况最为严重,五年来重度污染等级以上(包括重度污染和严重污染)日数(简称重污染日)共计119d,重污染天气频发。该地区冬季重污染日气象条件:以静稳天气为主,风速较小,主导风向为偏西北风,这使得大量外来污染源在本地堆积;低于冬季平均值的气温使得大气逆温现象更易发生,大气层结稳定;高于平均值的相对湿度使得颗粒物吸湿增长加剧,重污染日前连续无有效降水使得空气中的污染物得不到有效冲刷,不利于污染物扩散,使得重污染天气进一步加重。     

河北廊坊市连续重污染天气的气象条件分析

利用2013年1月至2014年7月廊坊市空气污染资料及逐小时风向风速、相对湿度、气压等地面自动站观测资料,通过统计学方法对廊坊市该期间发生的17次连续3 d及以上重污染天气过程进行分析,结果表明:(1)17次连续重污染天气过程主要发生在1~3月和11~12月,1月最多,最长连续时间长达7 d;(2)连续重污染天气过程中,首要污染物主要是细颗粒物PM2.5;有高污染浓度持续日和高污染浓度间断分布日2种情况,平均浓度分别达到314μg/m3和193μg/m3,高污染浓度持续日的比例达60%;(3)500 h Pa高空廊坊市处于高压脊前西北偏西气流中,地面分别位于弱高气压场区及低压场(倒槽)区是连续重污染天气过程最主要的2类配置类型,后者是6级空气严重污染的主要控制形势;(4)连续重污染天气形成的气象条件是:廊坊市地面风向为西南风至偏西风或者为偏东风至东南风,风力≤2级;2~3月│ΔP3│≤3.0 h Pa,其余月│ΔP3│≤2.0 h Pa;相对湿度在40%~95%之间;日降水量≤0.6 mm,近地层有逆温层存在,平均高度900 h Pa以下,厚度≥10 h Pa,逆温层强度≥1℃;(5)当廊坊市地面处于低压场(倒槽)控制下,逆温层高度在925 h Pa以下、厚度≥20 h Pa及逆温层强度≥3℃,有利于严重污染天气的形成,若同时廊坊市地面风向为东北风至偏东风、风力为1级,相对湿度≥50%,则有利于高污染浓度持续日的形成和发展;(6)2014年2月11~15日河北省区域性空气重污染的演变状态及利用美国NOAA的Hysplit-4模式计算得到的空气质点的后向轨迹表明,燕山、太行山山脉的阻挡以及河北省和周边重污染区域分布导致的污染物区域输送是廊坊市连续重污染天气产生的重要因素之一。     

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。     

重庆市主城区雾霾天气过程的污染特征分析

利用重庆主城区沙坪坝站2002~2014年逐日气象观测资料和2009~2011年10月至翌年3月逐时气象观测及污染监测资料,对雾霾天气过程中SO₂、NO₂和PM10污染物浓度变化及与气温、风和降水等地面气象要素的关系进行分析。结果表明:2009~2011年重庆主城区共出现Ⅰ级至Ⅳ级不同强度的雾霾天气过程共27次,雾霾天气过程中SO₂浓度变化为单峰型,峰值出现在中午,白天浓度大于夜间;NO₂浓度变化为双峰型,主峰值出现在晚上20时,次峰值出现在中午12时;PM10的日变化幅度较SO₂和NO₂变幅小,呈双峰双谷型;污染物浓度与气温、相对湿度的相关性比较好,静风条件有利于污染物积累,降水对污染物有较明显的清除作用。      

乌鲁木齐一次重污染过程及其边界层特征量分析

针对2020年1月5—17日乌鲁木齐出现的重污染天气,利用乌鲁木齐的探空站资料和地面常规气象数据计算了最大混合层高度、平均风速、逆温特性、边界层通风量、能见度、相对湿度等,对最大混合层高度、能见度、相对湿度与PM_2.5质量浓度进行了相关性分析,并利用Hysplit后向气团轨迹模式分析污染形成源。结果表明：此次重污染天气过程大气层结较为稳定,主要表现为逆温层厚(平均577 m)、逆温强度大(平均1.7℃/100 m)、最大混合层高度低(平均400 m);边界层通风量对局地空气质量影响显著;PM_2.5质量浓度与相对湿度呈弱的正相关,与能见度呈指数相关;Hysplit后向气团轨迹模式分析得出此次污染过程以局地排放为主要形成源。     

2013年冬季宝鸡重度雾霾污染分析

利用气象观测资料和PM2.5质量浓度资料,统计分析宝鸡市2013年冬季重度雾霾污染日时空特征,探讨雾霾污染日各气象要素的特征。分析发现:12013年12月—2014年2月宝鸡出现重度雾霾污染日28d,为近5a来最多。2重度雾霾污染天气过程多持续4~8d;污染严重时次出现在19—24时,具有显著日变化。3宝鸡市东部污染重于西部,弱东风利于重度雾霾污染出现(加剧),转为西风时污染减弱。4重度雾霾污染天气的主要成因包括,有利的天气形势(地面关中处于高压底部或后部)维持,大气混合层高度低,相对湿度较大(70%左右),风速较小(2m/s),连续无降水日长。5重度雾霾污染主要为本地污染物聚集所致。     

南京市一次雾霾天气过程的阶段性特征与成因

利用南京及其附近地区地面常规气象要素、颗粒物PM_(2.5)质量浓度逐时观测资料,以及CALIPSO资料、NCEP再分析资料、MODIS气溶胶光学厚度、南京站探空廓线等资料,结合天气学诊断分析和HYSPLIT后向轨迹模拟等方法,对2016年12月4—9日南京地区的一次雾霾天气进行分析。结果表明:此次雾霾天气过程具有区域性特征,南京上空气溶胶以沙尘型、污染沙尘型和污染大陆型为主,污染物主要来自西北方向的输送和本地的人为污染。地面弱高压均压场与高空稳定的天气形势叠加是此次雾霾天气过程的环流背景,同时南京上空盛行辐散下沉气流,下沉增温有利于逆温层的维持,使雾霾天气得以发展;偏北风携带的冷空气南下,正涡度平流控制南京上空,有利于雾霾的减弱消散,同时温度平流也影响了水汽凝结和相对湿度状况,进而使能见度发生相应变化。     

2016年冬季安徽寿县地区两次重污染过程分析研究

利用2016年12月14日—2017年1月3日安徽寿县国家气候观象台大气边界层垂直探测资料、地面自动气象站资料、污染物浓度资料及天气图资料,对该地区两次重污染的积累和清除过程进行了分析,得到以下结论:1)两次重污染过程均起源于地面弱风(风速3 m/s)、高湿(相对湿度80%)等不利气象条件,导致污染物局地积累。再通过大风、降水、大雾过程等有利的扩散、沉降条件,对污染物进行清除。2)天气形势在重污染积累过程中起到了重要作用。主要特征表现为,高低空层结稳定,且低空处于湿区内部,多受暖舌控制或伴有暖平流。第一次重污染清除过程中,控制寿县地区的天气系统逐渐转变为低压,风向转为偏东风,并伴有降水天气。第二次污染物清除过程,则是大雾湿沉降和逆温层消除共同导致。3)重污染积累过程中边界层高度均偏低,最大高度也仅为500 m,对污染物垂直扩散范围有所限制,进而影响局地污染物浓度。重污染过程逆温现象多发,近地层逆温主要发生在夜间和清晨,逆温强度最强可达3℃/(100 m),污染物在逆温层低层和底部之下堆积。     

一次重雾霾天气成因及湿清除特征分析

为了深入了解发生在武汉地区一次重雾霾天气过程的气象条件、污染源和污染物的湿清除特征,本文利用空气质量监测资料、地面观测资料和遥感火点监测资料和实测雨滴谱资料,详细分析了这次过程。结果表明:此次持续10 d的重雾霾天气过程发生在高压天气系统和静风条件下,辐射降温形成的稳定逆温边界层结构有利于污染气溶胶的积累和雾霾的形成和发展,尤其是来自南方持续不断的湿平流使雾霾天气得以长时间持续和发展,整个雾霾天气期间能见度均小于2 km,最低能见度不足50 m。2014年11月23~24日降水过程对此类污染物有明显的清除效果,清除率最高的是颗粒物污染,NO_2、SO_2和CO次之,最差的是O_3,通过与Scott(1982)按平均碰并系数E(E=0.65)得到的清除率和雨强的关系比较,武汉地区稳定性降水对气溶胶的平均碰并系数可取0.25~0.35。     

开封市空气重污染典型天气背景分析与潜势预报模型研究

利用2014-2016年高空、地面气象资料和大气环境监测资料,对开封市空气重污染日持续时间和发生月份特征、 500 hPa高空环流和地面气压场形势、污染物浓度与气象要素的相关性和分布特征进行了统计分析。结果表明:开封市重污染日主要发生在11月至次年1月,重污染日的首要污染物为PM_(2.5)和PM_(10),出现频率分别为97%和3%;秋冬季重污染常具有连续性,连续1～2天的重污染累计频率为44%,连续3～6天的累计频率达到56%。发生重污染时500 hPa形势主要分为平直纬向环流型、低槽型和西北气流型,出现频率分别为47%、43%和10%;地面气压场形势主要分为高压前部型、均压场型、低压南部型、倒槽型和东高西低型,其中高压前部型出现频率最高,达63.4%,其次均压场型占18.3%,其他3种类型出现频率都在5%～7%。重污染日逆温层高度主要分布在925-1000 hPa,但当逆温层高度达到850 hPa时,其发生重污染的概率达到40%;重污染日850-925 hPa风速多在10m·s~(-1)以下,1000 hPa风速多在5 m·s~(-1)以下,地面早晚间风速多为1～3 m·s~(-1);地面早晚间相对湿度主要分布在60%～90%。根据统计结果,选取低层风速、逆温、地面风速、地面相对湿度、云量等作为预报因子,应用"配料"法,建立6个空气重污染潜势预报模型。经检验评估,24-72 h模型预测准确率达到85%以上。