银川大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系

利用2013年银川地区6个监测点污染物质量浓度和同期气象要素数据,对区域内污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系进行分析。结果表明：银川市区PM10年均值超标0.7倍,PM_2.5年均值超标0.4倍,SO₂和NO₂也有一定程度超标,CO和O₃未超标|1、2、11月和12月为SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5、CO质量浓度较高月,O₃浓度最高月为5月,次高月为10月|9:00-12:00和21:00-00:00是SO₂、NO₂、PM₁₀、PM_2.5和CO质量浓度较高的两个时段,O₃浓度一般于15:00达到最大;6类污染物普遍表现出季节性的准7 d周期和全年性的准30 d周期|空气质量状况良的频率是56 %,轻度污染26 %,优仅为12%;首要污染物以PM₁₀、PM_2.5和SO₂为主|风速与SO₂、NO₂和CO具有良好的负相关关系,与O₃则呈显著正相关关系,风速对PM₁₀和PM_2.5影响较复杂,当风速小于某一值时,有利于PM₁₀和PM_2.5扩散,当风速达到一定程度后,又会导致PM₁₀和PM_2.5浓度的增加|降水对污染物有较好的冲刷作用,且对SO₂的清除作用最明显,对O₃的清洁作用最弱。     

气象条件对烟囱污染物影响的模拟研究

利用ISC3模型模拟了某电厂不同高度烟囱在不同风速、不同稳定度情况下SO2的最大落地浓度和落地距离。结果表明：在烟囱高度不变的情况下,稳定度不变,如果风速逐渐加大,则SO2最大落地浓度变小,且最大落地距离亦变小;烟囱高度不变且风速不变情况下,稳定度由稳定趋向于不稳定,则SO2最大浓度变小且最大落地距离变小;在风速和稳定度不变的条件下,随着烟囱高度的减小,SO2最大浓度变大且最大落地距离不变;在建烟囱最高高度不宜超过300 m。     

气象条件对烟囱污染物影响的模拟研究

利用ISC3模型模拟了某电厂不同高度烟囱在不同风速、不同稳定度情况下SO2的最大落地浓度和落地距离。结果表明:在烟囱高度不变的情况下,稳定度不变,如果风速逐渐加大,则SO2最大落地浓度变小,且最大落地距离亦变小;烟囱高度不变且风速不变情况下,稳定度由稳定趋向于不稳定,则SO2最大浓度变小且最大落地距离变小;在风速和稳定度不变的条件下,随着烟囱高度的减小,SO2最大浓度变大且最大落地距离不变;在建烟囱最高高度不宜超过300 m。     

周边气象条件对南京城区大气污染物浓度的影响

针对2014年8月南京国际青年奥林匹克运动会期间周边地区污染源的减排控制研究,本文将2010-2012年8月的NCEP/NCAR 的6 h再分析资料作为驱动场,利用WRF模式处理得到时空尺度更为精细的风场资料,结合南京奥体中心观测点的颗粒物及气体污染物浓度资料,通过相关分析以及合成分析,诊断得到了8月影响南京地区主要污染物的周边源区及其关键输送通道。结果表明：尽管8月青奥会时段南京地区主导风为海洋吹向大陆的东南风,但影响南京地区主要污染物（SO₂,NO₂,PM₁₀）浓度的外源及其主要输送路径各有不同。来自于南京西南部江西、湖南、湖北等地区的较远距离输送是对南京地区SO₂浓度影响的关键通道;来自于南京正南方向（安徽、浙江一带）的近距离输送是对南京地区NO₂浓度影响的关键通道;来自于南京西南部（湖北一带）的中远距离输送是对南京地区PM₁₀浓度影响的关键通道。     

降水对西安市大气污染物质量浓度影响分析

对比分析了2007—2011年各污染物月质量浓度变化情况以及降水对城市大气污染的影响。结果表明：（1）2011年SO2质量浓度较大,尤其在冬春季节;N02质量浓度近5a变化趋势基本相同;PM10质量浓度各年均出现超标。成为西安市大气污染的最主要空气污染物。（2）降水对污染物质量浓度具有稀释作用。随着降水量的增加,稀释作用呈现单峰型,并在一定阈值范围内,稀释作用最强。（3）出现连续性降水时污染物质量浓度降低较多．而阵性降水对污染物质量浓度稀释作用较小。（4）出现少量降雪对污染物质量浓度有较弱的稀释作用,随降雪量的增加污染物质量浓度也易增大。     

1961-2012年江苏省霾日时空变化特征及影响因素分析

利用1961—2012年江苏省69个地面气象站观测资料和2012年苏州市大气气溶胶观测资料,在对霾日进行判识和筛选的基础上,分析江苏省霾日的时空变化特征及霾与气象条件和污染物的关系。结果表明：1961—2012年江苏省各站年总霾日数均呈上升趋势,85％的台站呈极显著上升趋势;江苏省年平均霾日数呈显著上升趋势,其中2011—2012年呈急剧上升趋势;1980年前霾日的空间分布差异不明显,1980年后,沿江和苏南地区为霾的高发区,东部沿海大部地区霾日较少。霾天气主要发生在冬季和春季,以12月和1月发生最多。降水少和风速小有利于霾天气的发生;除SO2外,PM10、PM2.5和NO2等污染物浓度随着霾等级的增加而增大,其中PM2.5浓度增大明显。     

郑州市2012-2014年春节期间大气污染物浓度时空变化特征研究

利用郑州市环境监测站自动站点和自选监测站点的大气污染物监测数据,结合气象因子,对郑州市2012-2014年春节期间燃放烟花爆竹对大气气溶胶几种污染物的影响变化进行了分析。结果表明:2012-2013年春节的SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10污染高峰出现在初一01-02时和初六00时之后;O3污染高峰则出现在初四和初五。经对2013年2月9日12时(除夕)到2月11日23时(初二)60 h观察,PM10和PM2.5污染高峰出现在初一01时和10时,NO2和SO2的高峰出现在初一01时,CO则出现在次日01时,O3的浓度变化规律则与上述污染物浓度变化呈反向增减的关系。郑州市城区春节期间各种污染物浓度的水平分布总体呈现西、北部污染浓度高,东、南部较低的趋势。各项气象因素对PM2.5和PM10浓度有着直接的影响。无特殊情况下,气温、风速与两种污染物浓度呈反向增减的关系,湿度和气压与两种污染物浓度呈同向增减的关系。     

降水对河北沧州大气污染物质量浓度的影响

基于2014—2019年河北沧州逐小时气象与环境监测数据,采用风力+背景浓度订正方法,进一步探讨降水对大气污染物浓度的影响.结果表明:风力+背景浓度订正方法可以较好地消除污染物浓度自身的日变化特征,并剔除了风的影响,从而更准确地获取降水对大气污染物浓度的影响.在风力+背景浓度订正条件下,降雨对PM2.5、PM10、NO...     

不同人为源排放清单对大气污染物浓度数值模拟的影响:以浙江省为例

应用大气化学模式WRF-Chem(Weather Research and Forecast-Chemistry),分别选用亚洲排放源清单INTEX-B(Intercontinental Chemical Transport Experiment-Phase B)、REASv2.1(Regional Emission inventory in Asia version 2.1)以及全球排放源清单HTAP_v2(Hemispheric Transport of Air Pollution version 2),对浙江省2013年12月进行模拟,分别记为IN、RE和HT试验,研究人为源排放清单对大气污染物浓度数值模拟的影响。结果表明,3组试验合理的反映出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)和NO_2近地面浓度的时空分布特征,相关系数为0.5~0.8,85%以上的模拟值落在观测值的0.5~2倍范围内,但对SO_2近地面浓度模拟较差。IN、RE、HT试验对PM2.5和PM10的模拟偏差均成递减趋势,约为30%、16%和6%,HT试验的模拟值更加接近观测。INTEX-B清单中PM2.5的一次排放与二次气溶胶前提物SO_2均高于REAS与HTAP清单,因此会导致更多的硫酸盐生成,从而进一步增加PM2.5浓度。HTAP_v2清单中较低的NH3排放会抑制硝酸盐的生成,从而有助于降低PM2.5浓度。3个清单的基准年与模拟年的差异对SO_2浓度模拟的准确性影响更大,INTEX-B清单中SO_2排放量明显高于REASv2.1与HTAP_v2清单,尤其在浙北和沿海工业发达地区,导致IN试验模拟的SO_2在这些地区存在明显高估。3组试验模拟的NO_2浓度偏差最小且更为接近(-8%~4%),主要原因是3个清单在浙江省的NOx排放十分一致。从3组试验结果之间的差异程度来看,浙江省范围内PM2.5、PM10、SO_2和NO_2逐日浓度模拟值之间的平均差异程度分别约为14%、15%、51%和16%,最大差异程度分别为69%、78%、137%和132%。月均浓度与逐日浓度的平均差异程度基本一致,但最大差异程度明显更低。总体来看3组试验模拟的PM2.5、PM10与NO_2的差异程度明显低于SO_2。     

2020年新冠肺炎疫情管控期江苏省大气污染物浓度变化特征

利用江苏省大气环境监测站点的大气污染物监测数据,分析了2020年初新冠肺炎疫情管控期间(2—3月)主要大气污染物浓度的变化特征。结果显示,相比于2019、2020年疫情管控期间PM_2.5、PM₁₀、NO₂、SO₂、CO浓度的全省平均降幅分别为37.5%、36.9%、31.9%、28.2%和21.2%。严格管控期的2月和生产恢复期的3月,江苏省十三市PM_2.5、PM₁₀浓度同比降幅大致相当,呈现出较好的时间连续性和空间均匀性。但各市臭氧浓度同比变化呈现出较大的时空差异。空间上,沿江以南城市南京、无锡、常州、苏州和镇江五市臭氧浓度明显上升,而其他城市臭氧浓度以下降为主;时间上,2月南京等九市臭氧浓度上升,3月徐州等八市臭氧浓度持平或者下降。假设未发生新冠肺炎疫情以及未采取为阻断疫情蔓延而实施的种种举措,在仅考虑近年来大气污染防治政策持续实施的情况下,与预期降幅相比,疫情管控对NO₂实况浓度降幅的影响最大,其次是PM_2.5     

2009—2011年大同市燃放烟花爆竹对可吸入颗粒物质量浓度的影响分析

利用2009—2011年春节期间大同市可吸入颗粒物(PM10)的质量浓度和气象资料,分析烟花爆竹燃放对空气质量的影响。结果表明:集中燃放时,如果有降雪,降雪对PM10的上升具有明显的抑制作用;无降雪时,风速仍是影响PM10的主要因素。除夕11:00—13:00、23:00—01:00,元宵节18:00—21:00,为PM10受烟花爆竹燃放影响最大的时段,其间PM10很高。集中燃放后,如果风速较大,PM10升高后很快降低,没有污染较小,而风速较小时,PM10升高较明显,对空气污染较严重。风速与PM10质量浓度为负相关关系,相关系数偏小。     

2017年陕西气象条件对大气环境质量影响分析

利用2017年1月1日—7月31日陕西省十地市空气质量资料和气象站地面观测资料,分析了2017年1—7月陕西省空气质量时间变化特征及影响大气环境质量的气象条件。结果表明：全省城市空气质量与2016年同期相比较差,1—3月全省首要污染物为颗粒物（PM25和PM10）,5—7月为臭氧。1—3月各市平均风速均在30 m/s以下且小风频率较高;全省冷空气活动较上年同期减少3次且强度偏弱;全省平均混合层高度与上年同期相比降低22 m。与上年同期相比,平均风速小,小风日数增多,冷空气活动次数减少且强度偏弱,混合层高度偏低,是颗粒物污染过程增多的主要因素。5—7月臭氧质量浓度与高温显著正相关,当日平均气温≥30 ℃或日最高气温≥35 ℃时,臭氧显著超标;臭氧质量浓度随日照时数增加而升高,日照时数≥6 h时,各市臭氧平均质量浓度均较高,日照时数≥10 h时臭氧超标率最高;臭氧质量浓度随日平均相对湿度的升高而降低,当相对湿度<600%时,臭氧平均质量浓度超过140 μg/m3,当相对湿度≥700%时,臭氧超标率明显降低。与上年同期相比,气温偏高,日照充足,湿度减小是造成臭氧超标日增多的主要因素。     

城市街谷几何结构对街谷内流场及污染物浓度场影响的数值模拟

利用数值模拟方法研究了微尺度街道峡谷范围内街谷几何结构及街道两侧建筑物高度对称性对街谷内流场及机动车排放污染物扩散规律的影响。结果表明:当街道峡谷高宽比>2.1时,街谷内的流场结构由一个完整的垂直涡旋变为上下两个反向运动的强弱不同的垂直涡旋。各类型街谷内污染物扩散水平从强到弱依次为迎风面建筑物高度大于背风面建筑物高度的街道峡谷,迎风面建筑物高度小于背风面建筑物高度的街道峡谷;平行型街道峡谷。     

2019/2020年冬春季长白山区气象条件对人参越冬及幼苗影响分析

对2019年冬季及2020年春季气象条件对人参越冬及幼苗的影响进行了分析.结果显示:2019年冬季气温偏高、降水偏多、积雪厚,有利于人参安全越冬;在2019年初冬,土壤未冻结前大雪封地,给人参菌核病的发生提供了条件;2020年春季气温波动大,4月21—23日出现罕见的大雪天气,对处于休眠期或刚刚萌动的人参幼芽影响不大,...     

珠三角城市扩张对春季主要气象参数和O3浓度的影响

利用新一代大气化学在线耦合模式WRF-Chem研究城市扩张对珠三角地区春季气象条件的改变及其对地面O3浓度的影响。研究结果表明:受城市扩张的影响,珠三角城区的月平均气温上升0.35℃;城区夜间相对湿度下降幅度为4%～6%,影响程度大于白天;风速在白天和夜间都有不同程度的下降,城市月平均风速下降1.89 m/s;边界层高度在白天和夜间均升高,城市月平均边界层高度上升39.82 m。城市扩张后,城市月平均O3浓度增加0.89 ppbv,增幅大于1.5 ppbv的区域主要在佛山和东莞,白天O3浓度增幅为0.6～1.5 ppbv,夜间增幅及影响范围都大于白天,O3浓度增加区域与主要气象要素变化的区域相一致;白天14:00城区混合层内总臭氧柱浓度增加了80 ppbv;O3浓度对气象要素的敏感程度表现为:温度>边界层高度>风速>相对湿度;白天O3浓度增幅呈U型,其中14:00的O3增幅最小,为0.2 ppbv;夜间O3增幅呈倒V型,其中20:00的增幅最大(>1.5 ppbv)。     

北雁荡山地形对2020年“黑格比”台风暴雨影响的数值模拟

2020年第4号台风“黑格比”在浙南登陆后过境北雁荡山期间在山区引发了特大暴雨。基于中尺度数值模式WRFV4.0.2对台风进行高分辨率数值模拟,分析北雁荡山地形对此次台风暴雨的作用,并设置了升降地形敏感性试验。结果表明:数值试验较好地模拟了台风移动及特大暴雨的落区和强度,台风大风区明显不对称分布,台风登陆后第一、四象限过境山区,其东侧强偏南气流向山区输送了充足水汽。台风登陆前山区低空存在一条由台风内核拖曳出的狭长螺旋辐合带,水汽通量辐合与风场辐合相一致。台风眼墙过境时沿着降水中心的迎风坡有强烈上升运动,动力条件极好,水汽输送带由近地面向对流层低层延展,山区有零星对流单体触发加强。台风后部环流影响时在高海拔山区风速减弱、绕流激发了中尺度低涡,强降水中心迎风坡上出现持续性、停滞不动的强正涡度中心,是特大暴雨发生的主要原因。地形敏感性试验中无地形时降水减幅40%~50%,地形高度翻倍降水增幅超过60%。     

2013年河北中南部PM_(10)和PM_(2.5)浓度时间变化特征及其影响气象条件分析

对2013年河北省中南部的石家庄、保定、沧州、衡水、邢台和邯郸6个地市市区各站点逐小时PM10和PM2.5监测资料及相应气象资料分析结果表明:6个地市中邢台年污染日数最多,对应其年平均风速最小;沧州的最少,年平均风速最大。各地市各个级别污染日数不同,五、六级重污染天气均集中在10月—次年3月。首要污染物主要是PM10和PM2.5,但比例不尽相同。特殊的地理位置、污染源差异和气象条件的差异造成各地市污染日数、级别的差异。6个地市污染天气过程时段大都相同,区域性污染明显。各地市PM10和PM2.5浓度平均最大值均出现在冬季,PM10浓度平均最小值均出现在夏季,各市PM2.5浓度平均最小值出现的季节不同。6个地市PM10和PM2.5浓度值的月变化趋势相似。不同季节各地市PM10和PM2.5浓度日变化趋势不同,极值出现的时间也各不相同,极值出现的时间与气象条件和人类活动关系密切。秋、冬季各地市PM10和PM2.5浓度日较差多大于春、夏季的。各地市PM10和PM2.5浓度日均值与当地的日均气温、风速、能见度呈负相关关系,与相对湿度呈正相关关系且相关性比较显著。     

近地层O3和CO2浓度变化对冬小麦影响的数值模拟：Ⅱ模拟结果和分析

针对CO2和O3浓度变化对冬小麦影响,改进了农田生态系统碳氮生物化学模型(DNDC),并利用模型模拟了O3和CO2浓度变化对冬小麦生长发育和产量的影响,检验了模型的模拟效果.通过对原DNDC模型适用性的调整,使之适用于固城站,为进一步改进作物模型打下了可靠的基础.通过试验资料验证表明,模型较好地反映了O3和CO2浓度变化对冬小麦生长发育和产量形成的影响.通过敏感性分析得出,模型对温度变化反映灵敏;在CO2浓度倍增情况下,O3浓度变化对冬小麦的复合影响分析看出,一定浓度范围内,CO2可缓解O3对作物影响的负效应,O3对CO2带来的正效应有削弱作用.     

浙东地形对台风“利奇马”极端降水的影响分析

利用自动站实时降水资料、NCEP再分析资料和多普勒雷达资料,结合中尺度数值模式WRF对台风"利奇马"在浙东地区产生的极端降水过程进行分析,重点研究了浙东地形对极端降水的影响。结果表明,"利奇马"影响期间,浙东强降水过程出现2个雨量峰值,依次由台风外层螺旋云带和台风中心附近的多个中尺度对流云团持续影响所造成,浙东地形对这一系列对流云团有明显的加强作用。浙东地区西部山脉对"利奇马"有阻滞和辐合抬升两方面作用,前者通过地形阻挡拖曳,延长强降水时长,后者通过山前显著的动力抬升作用和水汽辐合加强造成降水增幅。根据估算可知,括苍山脉在强降水阶段对暴雨的增幅可达11 mm·h~(-1),接近此时段内总雨量的2.5成。通过敏感性试验降低地形高度后,浙东地区辐合及上升运动减弱,雨量也明显减少,进一步验证了浙东地形是造成此次极端降水事件的重要原因。     

涡旋结构和环境场对台风“黑格比”（2020）强度变化的影响

为进一步认识影响台风强度预报的因素,提升对台风最大强度预报的能力,利用高精度集合模拟试验对2020年第4号台风“黑格比”的发展增强过程进行了分析,探讨了初期涡旋和大尺度环境背景对台风最大强度的影响。结果表明：描述初期台风涡旋特征的10 m最大轴对称切向风、最大风速半径附近及其外侧低层的轴对称切向风和入流以及涡旋的丰满度均与台风最大强度有较好的相关：最大轴对称切向风能够更早且更准确地指示台风最大强度;最大风速半径附近及其外侧低层的轴对称切向风和入流越强,其伴随的向台风内核区输入的角动量越大,台风的最大强度也越强;初期台风涡旋的丰满度与最大强度的相关远高于外围风圈和最大风速半径与最大强度的相关,意味着对于小台风“黑格比”而言,只要初期涡旋丰满度大,其最大强度也会很强。“黑格比”的最大强度与其西侧“森拉克”台风和东侧副热带高压也密切相关,若这两者都偏强,不仅使得“黑格比”引导气流的向北分量偏强,导致台风快速北移受到干空气影响,还会使得“黑格比”的环境风垂直切变增大,不利于台风达到更强的最大强度。对于这类台风而言,初始涡旋结构和邻近台风及副热带高压的准确描述是提高台风最大强度预报能力的重要前提...