2008年奥运会期间北京地区PM10污染天气形势和气象条件特征研究

利用2008年7～9月北京污染监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料及NCEP再分析资料,分析了2008年奥运会期间北京地区空气动力学当量直径小于等于10μm颗粒物(PM10)污染特征及其成因,统计了利于和不利于污染物扩散的天气形势,研究了北京发生PM10污染的典型天气形势和气象条件。结果表明:1)奥运会期间北京共有8天出现PM10污染,包括一次持续污染过程,奥运会赛时和残奥会赛时未出现污染过程,这主要与北京8、9月降水偏多有关;2)不利于污染扩散的天气形势(如风速较小、偏南风、高温高湿、近地层出现持续逆温)出现频率较高,但并未造成特征性的PM10污染,这可能与奥运会期间的污染控制措施有关;3)PM10污染过程多与台风系统或热带低压的北上,从而阻滞了华北地区天气系统的南下东移相关联。     

北京PM10重污染预警预报关键因子研究

利用CART方法对造成北京PM10重污染的气象条件分析结果表明:适当的湿度条件和前期的污染状况是造成北京PM10重污染的必要条件,其他条件,如大气稳定度、边界层高度、持续性小风以及气压,是造成PM10重污染的重要条件。特别值得指出的是,湿度作为必要条件的出现,可能蕴涵着重要的物理化学过程,对其开展深入研究将对北京大气污染的控制和预报有所裨益。     

2014年2月北京PM2.5污染过程及天气形势分析

2014年2月19—27日,北京出现了重度污染及以上水平的霾天气,严重危害着人们的身体健康。以北京该段持续污染过程为研究对象,基于同期气象数据与PM2.5 观测数据,利用SPSS统计软件分析了PM2.5浓度与气象因子间的相关性,探究区域周边城市PM2.5 污染变化特征及其与地面天气形势之间的关系。研究结果表明,在一定的气象条件下,PM2.5 浓度与风速、相对湿度分别呈显著的负相关、正相关,与气压呈负相关,与气温无显著相关关系。同时,比较该时段北京市与周边区域7个城市的PM2.5 浓度变化趋势及后向轨迹分析,发现北京市与周边城市在相似的气象背景条件下,污染过程具有区域性特征。华北地区处于地面高压均压场控制时,地面风速小,逆温层明显,大气层结稳定,区域扩散条件差,弱偏南气流主导时间长,受局地源积累和区域输送的影响,污染物浓度累积上升,可形成持续霾天气。     

哈尔滨市PM10污染与气象条件分析

统计分析了2006-2010年哈尔滨市的3种污染物逐日污染物指数API数据,着重统计分析了哈尔滨市主要污染物PM10的逐月和季节演变特征,并对PM10浓度与平均气温、能见度、降水量、相对湿度、气压和平均风速6个气象要素的关系做了初步定量分析。研究结果表明：2006-2010年PM10浓度变化不大,空气质量好于二级的天数...     

北京地区PM10污染的气象特征

选用北京城郊5个代表站2000年可吸人颗粒物PM10逐时浓度监测资料,较为系统地统计分析了北京地区主要空气污染物一PM10的时空分布特征,其中包括PM10平均浓度和各等级出现频率的逐月变化、采暖期和非采暖期平均浓度的逐时变化.揭示了各代表站PM10污染年、日变化趋势、采暖期和非采暖期日变化之间的差异,并分析了PM10浓度与地面常规气象要素的相关性.     

中国东北地区重污染事件气溶胶浓度变化与天气形势分析

近年来中国东北地区污染事件频发,为揭示该地区重污染天气分布特征,利用2014—2017年中国东北地区40个城市空气质量数据及对应的高低空天气形势资料,统计分析得到中国东北地区大气污染状况的变化特征以及区域重污染事件的天气学特征。结果表明：2015—2017年中国东北地区PM_2.5和PM₁₀年平均质量浓度呈下降趋势,其中PM_2.5年平均质量浓度下降的更快,PM_2.5最大值出现在辽宁和吉林中部地区约为90—100 μg·m^-3,SO₂年平均质量浓度较高值分布在辽宁西部地区约为50 μg·m^-3,而NO₂最大值出现在沈阳—长春—哈尔滨一带,约为45 μg·m^-3,CO质量浓度最大值分布在东北沿海地区约为1.6 mg·m^-3,相反中国东北地区O₃年平均质量浓度呈上升趋势,最大值出现在沿海的大连及营口等地,约为100 μg·m^-3。污染物浓度变化具有鲜明的季节变化特征,不同地区PM_2.5和PM₁₀与AQI最大值均出现在冬季,SO₂冬季质量浓度最大值出现在沈阳（180 μg·m^-3）,NO₂与CO冬季最大值出现在哈尔滨（80 μg·m^-3,1.8 mg·m^-3）。相反,O₃最大值出现在夏季沈阳地区约为140—150 μg·m^-3。重度污染级别（200 μg·m^-3≤PM_2.5 < 300 μg·m^-3）和严重污染级别（PM_2.5>300 μg·m^-3）的空气质量表现出以哈尔滨为中心,向周围迅速减少,辽宁中部又略有增加的特征;中度污染（150 μg·m^-3≤PM_2.5 < 200 μg·m^-3）的天数沈阳>哈尔滨>长春,轻度污染（100 μg·m^-3≤PM_2.5 < 150 μg·m^-3）的天数是沈阳>长春>哈尔滨。引发中国东北地区重污染的天气形势大致可分为高压型,低压型和北高南低型3种,出现比例分别为62%、27%和11%;高压型850 hPa高压脊东移经过中国东北地区,地面处于高压南部或弱高压中心,有时在黑龙江北部或辽宁西南部连续有弱小的低压生成并快速东移过境;低压型850 hPa低压系统发展并东移经过中国东北地区,地面处于低压后弱高压中;北高南低型850 hPa和地面中国东北地区受北面高压和南面低压的共同影响。     

西安城市PM10污染特征及持续重污染过程分析

对2001年4月至2006年5月西安PM10污染资料的统计分析发现:西安城市PM10污染主要发生在冬春季节,城区污染比郊区明显偏重,工业区污染也明显重于生活区.5年中2002年污染最严重,年超标日达190天,3天以上3级以上持续污染过程18次.重点分析了2002年12月9～21日西安持续重污染过程,此过程是在500hPa为平直西风气流下.地面均压系统缓慢东移,边界层内出现稳定的大气层结以及近地面产生小尺度局地环流体所形成.     

北京两次沙尘污染过程中PM2.5浓度变化特征

利用北京市空气质量监测数据和气象资料,对2013年2月28日和3月9日两次沙尘污染过程PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)、PM10(空气动力学当量直径小于等于10μm的颗粒物,即可吸入颗粒物)浓度及PM2.5浓度/PM10浓度比值的变化特征进行了分析,研究结果表明:(1)沙尘开始影响北京时,PM2.5与PM10浓度表现出反位相变化,PM10浓度在两次沙尘过程中2 h内分别上升50.8%与202.4%,最高达800μg m-3以上;PM2.5浓度分别下降58.3%与50.9%,直至下降至35μg m-3以下,PM2.5有明显改善现象。(2)虽然PM2.5浓度在沙尘到达前有缓升的迹象,但沙尘抵达后,PM2.5浓度持续快速下降,PM2.5浓度/PM10浓度比值由沙尘影响前的0.75以上降至0.25以下。沙尘影响前,PM2.5日均值均超过150μg m-3,北京地区处于重度污染水平。这说明沙尘来临前以人为污染为主,主要由细粒子"贡献",沙尘来临后的空气污染,主要由巨、大粒子的沙尘"贡献"。     

西宁市典型污染日PM10输送规律研究

为研究西宁市PM₁₀的区域性污染特征,对2006年3月至2010年2月各季逐日大气污染指数（API,首要污染物为PM₁₀）进行统计分析。利用后向轨迹模型（HYSPLIT Model）对西宁市典型污染日（API > 200）中气团的后向轨迹进行模拟,研究PM₁₀的运动轨迹和区域性污染的可能来源。结果表明：西宁市一年中春季（集中于3月和4月）PM₁₀污染严重,与该季节气团对颗粒物的长距离输送有关。造成西宁市重污染状况的主要天气是风沙尘,北部和西北部的沙漠地区是主要风沙源;相邻城市PM₁₀污染峰值的提前与滞后,体现出区域性污染的传输过程。     

长江三角洲地区四省会城市PM10污染特征

对长江三角洲地区四省会城市(上海、南京、杭州、合肥)2001-2005年逐日大气污染指数资料进行统计分析,并采用HYSPLIT轨迹模式,分析了各城市中度以上大气污染过程的输送特征。结果表明:2002年以后,四省会城市的大气质量都有好转的趋势;大气污染发生频率最高的季节是春季(南京)和冬季(其他城市);11月和3月是大气污染出现频率最高的月份。上海PM10与NO2和SO2浓度之间存在非常显著的正相关,合肥PM10与NO2和SO2浓度之间的相关性比上海略差。两城市都是PM10与NO2之间的偏相关系数远大于与SO2之间的偏相关系数。各城市的PM10浓度都与另外三个城市之间存在显著的正相关,尤其是3,4月份。后向轨迹分析表明,造成本地区中度以上大气污染的气团以西北来向为主。     

影响北京大气污染物变化的地面天气形势分析

首先对影响北京地区大气污染扩散的地面天气形势进行了分类，然后结合1998－2000年北京南郊观象台的地面、高空资料，重点分析了在各类地面天气形势控制下北京地区局地低空、地面的气象条件特征。发现当低压类地面天气形势控制时，容易引起污染物在北京地区的汇聚和累积。比较各类地面天气形势对二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO）、可吸入颗粒物（PM10）、一氧化碳（CO）浓度的影响，说明同一种天气形势对不同污染的影响程度不同，进一步证实了在低压类地面天气形势控制时，容易出现重污染。     

石家庄市污染日特征及其天气背景分析

对石家庄市2002年1月到2004年12月空气质量达到中度及以上典型污染日进行了统计分析,得出典型污染日的分布特点、对应的气象要素特征及3种天气型。结果表明:典型污染日多出现在采暖季节,出现时间具有相对连续性;污染日分为沙尘和非沙尘两类,气象要素特征前者表现为风速大、湿度小、多正变压等锋后特征;后者则表现为地面风小、湿度高、多逆温层、大里查逊数等稳定大气层结,这些均为锋前特征;还侧重指出由于石家庄的特殊地形作用,高压前部型是石家庄重污染出现几率最多的天气类型。并由此提炼出中度以上污染日的预报要点,可供空气质量预报业务参考。     

北京地区一次重污染天气气溶胶分布与传输特征研究

针对北京地区2004年10月26～31日的一次典型重污染天气个例,分析了此次污染过程产生的天气背景和污染物对近地层接收太阳总辐射的削减作用,同时应用MODIS卫星遥感气溶胶产品和地面风场的分布分析了大气污染物的分布和输送特征。结果表明,此次污染过程与大尺度的天气背景有密切关系,地面气压减小和偏南气流导致了此次污染过程;通过比较中国科学院大气物理研究所325m铁塔观测到的2m和280m高度处太阳总辐射可知,在空气质量较好天气,地面以上2～280m大气能够减少太阳总辐射的15%;而在重污染天气时,地面以上2～280m大气能够使太阳总辐射减少20%以上,低层大气显著地影响城市区域下垫面和大气之间的辐射交换;分析MODIS气溶胶分布和地面风场可知,此次污染过程可能是局地污染物积累和外界污染输送造成的。     

北京地区一次典型大雾天气的空气污染过程物理量分布特征

2002年11月30至12月4日，北京持续4天大雾天气，空气污染物在持续的稳定层结条件下，空气质量连续3天达5级以上。文中分析了大雾天气各主要污染物的变化特征，以及此次过程中天气形势的特点及演变，并对造成大雾日空气污染天气的物理量分布特征进行分析。结果表明：高空WNW气流、稳定性持续增加、逆温层结持续存在、低空风速较小、相对湿度大，导致局地污染物不能及时随大气扩散；1000～700hPa有弱的上升气流形成和维持，与500hPa高空下沉气流之间在低空的某层高度上形成稳定层结(逆温层)，导致大雾及重污染的形成；850hPa为暖区，850～500hPa为冷平流，有利于大雾的形成和加重。     

京津冀采暖期大气污染天气特征

选取2004—2006年京津冀地区采暖期155个区域大气污染日,对当日08:00(或前一日20:00)海平面气压场,结合高空环流特征进行了分析。对影响京津冀区域污染的天气形势划分为5种类型,即高压型、冷锋型、低压型、华北干槽型和均压场型,其中高压型最多,占40.0%。区域污染过程通常对应一次高空环流调整过程,连续性区域污染过程往往由多种天气型影响。地面辐合加上低层逆温和下沉运动阻碍污染物在水平和垂直方向的扩散,在污染源一定的条件下,稳定的大气层结和区域内特殊地形的影响是导致区域污染形成的重要原因。     

天气形势对哈尔滨市空气质量影响的初步研究

应用2000～2003年哈尔滨市三年来空气污染物浓度资料,研究空气质量与天气形势的关系,总结出哈尔滨市冬春两季空气污染的主要天气形势特征,研制了哈尔滨市空气质量天气图客观预报方法。     

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。