日照市区PM10污染物特征及其与气象要素的关系

对2002年1月1日～2002年12月31日日照市环境监测中心提供的PM10（可吸入颗粒物）日平均浓度资料和对应时段的日照市地面气象资料做了深入的分析，揭示了污染物PM10变化特征及其随气象要素的变化规律。同时分析了主要污染物PM10与地面风速、风向间的相关关系，发现日照市大于等于3级的PM10污染日均出现在1-4月，地面风速对污染物PM10浓度有一定影响，当地面风速超过5m／s时，3级及以上污染日很少出现，当地面风速超过6．5m／s时，随着风速的提高，污染物浓度呈下降趋势。污染物浓度呈明显的季节变化，冬、春季节明显高于夏、秋季节。     

济南市PM10中度以上污染的天气条件分析

对济南市空气污染物PM10中度以上污染日的地面、高空气象条件做统计分析,得出:沙尘造成的PM10中度以上污染主要与蒙古气旋和强冷空气活动有关,表现为风力大,相对湿度小,气温和气压变化明显等特征;非沙尘造成的PM10中度以上污染主要是天气形势稳定、污染物不断累积的结果,出现时间有相对连续性,表现为风力较小、相对湿度大、气温和气压变化不明显的特点。从地面气压场上可分为弱气压场、弱倒槽或倒槽型、均压场型三种形势。此分析为济南市中度以上污染日的预报提供了帮助,并可及时采取措施,控制或减少污染物的排放量。     

哈尔滨冬季重污染日气象特征

以2000-2009年中国环境保护部公布的空气质量日报中空气污染指数大于200的日期作为重污染日,从气象因素方面分析哈尔滨冬季重污染日发生的原因。结果表明：哈尔滨冬季重污染日20时地面风速为1级或静风;85 %的重污染日在850 hPa层以下有逆温现象,最大逆温强度出现在地面与925 hPa之间,为0.73 ℃/100 m;95 %的重污染日在850 hPa层以下有下沉运动。重污染的典型地面形势包括高压边缘型、高压中心型和低压边缘型三类。高压边缘型和高压中心型表现为大气对污染物的水平、垂直输送均为不利,而低压边缘型表现为有利于污染物的垂直输送。天气形势特征的归类,可为开展空气污染预报提供参考。     

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。     

日照市区PM10污染物特征及其与气象要素的关系

对2002年1月1日-2002年12月31日日照市环境监测中心提供的PM₁₀(可吸入颗粒物)日平均浓度资料和对应时段的日照市地面气象资料做了深入的分析,揭示了污染物PM₁₀变化特征及其随气象要素的变化规律。同时分析了主要污染物PM₁₀与地面风速、风向间的相关关系,发现日照市大于等于3级的PM₁₀污染日均出现在1-4月,地面风速对污染物PM₁₀浓度有一定影响,当地面风速超过5m/s时,3级及以上污染日很少出现,当地面风速超过6.5m/s时,随着风速的提高,污染物浓度呈下降趋势。污染物浓度呈明显的季节变化,冬、春季节明显高于夏、秋季节。     

贵州铜仁2019年1月两次空气污染过程及其气象条件特征分析

2019年1月铜仁市发生了中到重度污染过程,本文利用铜仁市城区逐时环境监测资料,高空及地面气象观测资料,分析了本次污染过程气象条件特征。结果表明,此次首要污染物为细颗粒物（PM2.5）。污染天气发生时,铜仁上空是高压脊或一致的西南气流,地面为冷高压或均压区控制,气压梯度小,风小;当转为高空槽前,地面有冷空气补充,气压梯度增大时,污染物浓度得到降低。同时风速和相对湿度大小跟污染物浓度也有一定关系,地面风速小,空气干燥时,污染物浓度增加;相反,风速增大达4m/s以上,空气相对湿度增大达90%以上,特别是明显的雨雪天气发生时,污染物浓度得到快速降低。另外,污染天气伴随有近地层逆温层持续影响,逆温层厚度越厚,且逆温强度越强,抑制了大气垂直方向的湍流交换,有利于污染物浓度累积增长。受梵净山地形阻挡作用,当近地层为弱偏东风影响时,污染物不能翻越梵净山向西扩散,会在山的东侧堆积,导致铜仁城区污染物在本地循环累积,污染浓度维持较大值。上述研究结果,可为铜仁市空气质量预报及污染防控提供新的参考依据。     

乌鲁木齐冬季浅薄型焚风对扩散条件及污染物浓度的影响

本文针对峡口城市乌鲁木齐市2013-2015年冬季6个环境监测站、逐时的6类污染物浓度数据,气象数据及风廓线雷达资料,分析了浅薄型焚风对扩散条件及污染物浓度的影响。研究发现：冬季乌鲁木齐出现浅薄型焚风的频率为57.3%,平均气流底高约605m,气流顶高约2108m,气流厚度约1502m;乌鲁木齐市冬季焚风日比非焚风日混合层厚度低200m,逆温层厚度厚344m,逆温差大4.4℃,逆温强度强0.01℃/100m,平均风速小0.1m/s;空气质量各污染等级出现频率焚风日都高于非焚风日,3级高18%,5级以上重度污染高7%;污染物浓度日变化呈双峰结构,并表现为焚风日污染浓度＞冬季平均浓度＞非焚风日污染浓度;污染物浓度（除O3外）空间分布特征为焚风日比非焚风日高。     

气象条件对石家庄PM_(2.5)浓度的影响分析

利用2013~2014年石家庄逐小时PM2.5监测浓度与地面及探空等气象观测资料,从大气的垂直扩散、水平扩散和地面局地环流等方面,探讨气象条件对PM2.5浓度的定量影响关系。结果表明:(1)石家庄PM2.5浓度具有明显的日、月和季节变化特征,早晨08时前后PM2.5浓度最高,下午16时前后浓度最低;冬季PM2.5浓度最高,夏季最低;(2)2 a共出现485 d逆温,其中10~12月出现频率最多,达82.8%~86.2%,逆温致使低层大气垂直运动受阻,不利于污染物扩散;(3)大气混合层高度与PM2.5浓度呈反相关,PM2.5浓度75μg/m3(空气质量优良),对应大气混合层高度平均为1 448 m,而PM2.5浓度≥150μg/m3(空气重污染)的混合层高度降到878 m;(4)受地形影响,石家庄地面风与边界层附近风对污染物的影响明显不同:925 h Pa西南风、地面偏东风不利于污染物扩散;925 h Pa西北风、地面偏西风有利于污染物浓度降低。925 h Pa风速4 m/s、地面偏西风风速2 m/s、地面偏东风风速3 m/s,有利于污染物扩散;(5)降水对污染物有湿清除作用,清除量不仅与降水量有关,还与前期PM2.5浓度有关,且冬季降雪过程对PM2.5的清除作用是降雨的4倍。     

石家庄大气污染与沙尘天气的关系分析

利用2002—2006年石家庄市逐时气象资料和环境监测资料,分析了8次典型沙尘天气对空气污染的影响。结果表明:沙尘天气的首要污染物均是可吸入颗粒物,春季中度以上污染日平均出现在沙尘日当日或次日;造成石家庄沙尘天气污染源分外来型、本地型以及二者共同影响型3种;其中,本地型沙尘污染多受冷锋影响,PM10浓度与风速呈正相关。而外来型污染多处于弱气压场控制,PM10浓度与南风呈反相关,而当风向转偏北时则利于污染物积累。     

气象因子对哈密市大气可吸入颗粒物浓度的影响分析

采用2007-2008年哈密市气象及环境数据,分析可吸入颗粒物(PM10)对哈密市空气质量的影响以及风速风向、沙尘天气、降水、气温、气压、相对湿度与PM10浓度的相互关系.结果表明:哈密市的首要污染物为可吸入颗粒物.偏西风能够明显增大PM1o浓度.当平均风速＜2.0 m/s时,随着风速的增大PM10浓度逐渐减小;平均风...     

TYPICAL WEATHER CHARACTERISTICS ASSOCIATED WITH AIR POLLUTION IN HONG KONG AREA

With the hourly data of Air Pollution Index (API) by Hong Kong Environmental Protection Department (HKEPD) during the 6 years of 2000 - 2005 and NCEP / NCAR reanalysis data of 2.5° × 2.5° wind and pressure fields, the characteristics of API in Hong Kong area and the impacts of typical weather characteristics on the air pollution in Hong Kong have been studied. The results are shown as follows. (1) The API exhibits obvious seasonal variability as the number of air pollution days increases by the year. For most of the local monitoring stations, it is the most from January to March, a little less from July to September and the least from April to June. (2) There are four typical types of weather situations that are responsible for the air pollution in Hong Kong: tropical cyclones, continental cold highs, transformed highs that have moved out to sea and low pressure troughs.     

2003广西主要城市空气质量评价及空气污染物浓度与气象条件关系

从南宁、桂林、北海三城市空气质量自动监测站监测到二氧化硫(SO2),二氧化氮(NO2),可吸入颗粒物(PM10)的日均浓度数据计算的空气污染指数API得出:2003年三城市空气质量状况整体为 级"优"或 级"良",达到了国家环境保护总局对城市环境规定的标准,特别是桂林市的空气质量最好。对各种污染物月平均浓度值与地面气象要素关系进行相关分析,发现相关性非常好,其中与气压呈正相关,与气温、水汽压、相对湿度、降雨量、风速、0厘米地温等要素呈反相关。各种污染物日平均浓度值与地面风速相关也非常好。     

岳阳城区空气污染的变化特征及气象影响因素

根据2003年12月至2013年12月空气污染资料, 对岳阳城区空气污染的变化特征及气象影响因素进行了分析,探讨了2013年岳阳城区出现的典型空气污染过程的天气实况、大尺度环流背景及成因。结果表明：近10年来,岳阳城区API指数呈显著下降趋势。冬季空气污染最严重且年际变化较大,而夏季空气污染相对较轻且年际变化较小。1—12月API指数基本呈V形变化,且具有冬半年（10月至次年3月）偏高,夏半年（4—9月）偏低的变化规律。工业布局、主导风向、地理条件等导致岳阳城区空气质量具有显著的时空分布。气温日较差大、逆温等大气处于稳定状态下空气污染加重。本地气象和外地输入因素导致2013年岳阳城区出现一次比较典型的空气污染过程。用多元回归方法建立的API指数预报方程表明,气象要素和天气现象对岳阳城区API指数有显著影响。     

2015—2017年唐山市PM2.5重污染生消气象条件分析

利用2015—2017年唐山市空气质量日空气质量指数、小时PM_2.5浓度和气象数据,分析了唐山市重污染特征及PM_2.5重污染生成、消散气象条件。结果表明：2015—2017年唐山市重污染天数为减少趋势,年平均重污染天数36 d。冬季发生重污染天数最多,秋季次之。重污染天气中首要污染物为PM_2.5、PM₁₀和O₃,PM_2.5为首要污染物占比87%,PM₁₀占比6%,O₃占比7%。小时PM_2.5浓度与相对湿度、总云量、24 h变温正相关,与风速、气温、风向、1 h降水负相关。冬季相关性最好,其次是秋季和春季。90%PM_2.5重污染相对湿度均为50%以上,冬季和秋季高达98%;风速大于4 m·s^-1时,有0.7%的PM_2.5达到重污染;降水对PM_2.5有一定清除作用。升温、湿度增加和负变压有助于污染天气形成,生成过程中平均风速为1.8 m·s^-1,主导风向为SW,其次是S、W。降温、湿度下降、正变压、降水有助于污染天气消散,消散过程中平均风速为3.1 m·s^-1,主导风向为E,其次是NE、N。各方位3 m·s^-1的风具有清除能力,偏北风具有较好清除能力,风速较其他方向风速小。     

宁波一次罕见持续重度污染事件的成因分析

2013年12月1—10日宁波市出现历史罕见持续性重度污染事件。基于常规天气观测、浙江省自动气象站、宁波慈溪边界层风廓线雷达和凉帽山岛370 m高塔、宁波市和舟山市污染物监测等资料,应用美国NOAA HYSPLIT4模式进行粒子后向轨迹分析,并将CALMET诊断模式应用到WRF中尺度数值模式输出,对本次污染发展和消散过程宁波市3 km以下气象要素进行精细化诊断分析,计算通风系数。结果表明：（1）合适的环流背景是污染发展和持续的主要原因。气溶胶粒子浓度升高过程中有3次弱冷空气影响,主要表现在800 m以上层次,为粒子的输送提供了好的动力条件,却又不影响边界层风速和稳定性。弱冷空气间歇期风力弱,风向快速变化,利于粒子的循环滞留。（2）污染发展和持续阶段宁波市区3000 m以下持续弱下沉气流,夜间边界层高度低,200 m以下存在明显逆温层,导致气溶胶粒子在低层的堆积和能见度的降低。（3）污染发展和持续阶段夜间通风系数均小于1 m²/s,扩散条件很差,而污染消散阶段通风系数明显增大。没有外源性粒子输入时,通风系数与气溶胶粒子浓度成负相关。     

Relations of lower atmosphere wind dynamics to synoptic conditions and weather phenomena

Nonperiodic vertical and temporal variations in wind direction in the lower 500-meter air layer related to synoptic conditions are studied using the long-term data of acoustic remote sensing by the MODOS sodar at Moscow State University. Average values of wind shear to the right (clockwise) with time as a result of the passage of atmospheric fronts are 55° for cold fronts, 40° for warm fronts, and 45° for occlusion fronts. In some cases the clockwise wind shear may reach 180° per 30 minutes and 720° per several hours. The wind shear to the left with time is usually observed if the northern periphery of anticyclones or the ridge axis pass by. It takes more time than the clockwise wind shear does. Dramatic variations in wind direction with height including synchronous opposite air flows at different heights are observed in the zones of fronts, axes of ridges and troughs (if they are inclined), and cols. The vertical wind shear may reach 250° in the lower 300-meter air layer. Thunderstorms in Moscow are usually accompanied by the average wind speed increase by 1 m/s during 30-40 minutes after their beginning.     

北京地区日最大边界层高度的气候统计特征

使用北京气象站探空观测数据和地面气温观测数据,以干绝热曲线法估算1984~2013年逐日最大边界层高度,同时计算对应的边界层平均风速和通风量。统计分析这3个边界层参量的平均特征,并利用2001~2012年的空气污染指数(API),探讨大气污染与边界层参量的关系。结果表明:(1)日最大边界层高度的30年月均值以春季和夏初(3~6月)最高,约1600 m;夏季和秋初(7~10月)次之,约1300 m;冬季(11月、12月和1月)最低,约1000~1200 m。(2)夏季,日最大边界层高度不同数值的频率大致为对称分布,峰值处于1000~1600 m范围;秋、冬季,频率分布系统性地向低值一方偏斜,600~800 m的出现频率大大增加;春季边界层高度的变化极大。(3)各季边界层平均风速以夏季为最小。(4)一年中春季通风量最大,秋季次之,冬季较低,夏季最小。(5)秋、冬季,北京中度和重污染个例(API200)集中分布于弱风、低边界层和小通风量条件,反映污染物局地累积的作用;春季污染个例半数以上以高风速、高通风量为特征,反映沙尘类外部输入性污染的作用。     

造成北京PM10重污染的二类典型天气形势

利用北京空气质量监测资料和NCEP再分析资料,分析了北京发生PM10重污染的天气形势。研究表明:1)虽然北京地区PM10重污染(API指数3级以上)每年只有10 d左右,但与之关联的轻微或轻度空气污染(API指数3级)天数,却可能占全年3级污染总天数的40%-50%。因此,分析研究造成北京PM10重污染的天气形势,对于空气污染的预警预报以及污染源的控制和管理,都具有十分重要意义。2)通过海平面气压场的主观分析,确定了二类北京PM10重污染的典型天气形势,即高压南下东移阻滞型和与北上台风(或热带低压)相关联的弱高压控制型,并指出了后者在2008年奥运会期间,对开展北京空气污染预报和污染控制的指导作用。     

乌鲁木齐市冬季严重污染日的环流分型特征

根据2000-2008年冬季逐日08时高空500 hPa、地面天气图和官方网站发布的乌鲁木齐市逐日大气污染指数API值,分析了全市大气污染概况及季节分布、月际变化特征,研究了环流形势对全市空气质量的影响。结果表明：影响乌鲁木齐市的环流形势分为高空7型和地面5型,分析各型环流形势与冬季严重污染日相关性;最易引发冬季严重污染的环流形势是高空脊中型、地面低压型,其次为脊前型或空档型、地面高压后型。