2019年湖南一次重污染天气过程成因分析

2019年12月12—17日,湖南省出现了一次首要污染物为PM2.5的持续时间长、影响范围大的重污染过程。本文综合应用湖南省环境监测站发布的AQI、逐小时主要污染物浓度和各类气象观测数据资料等,选取长沙为代表站,深入探究本次重污染天气过程气象条件、边界层演变特征等,并探讨污染物的来源和外来源气团移动路径。结果表明:此过程为输入叠加本地的复合型污染,污染积累阶段的弱冷空气打通了污染传输通道,有利于北方污染物南下,污染爆发阶段主要是本地静稳天气叠加上游外来源造成,污染清除阶段湖南地区地面主要是受较强冷空气影响,风力加大,污染物迅速稀释扩散,近地面逆温的存在是此次污染持续并爆发的重要条件。后向轨迹表明,此次重污染天气过程是外来源和本地源共同叠加的结果。     

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。     

2014—2021年德阳大气颗粒污染物特征及案例分析

利用德阳2014—2021年气象观测数据和大气颗粒污染物数据,分析了PM_2.5和PM₁₀浓度变化特征及其与气象要素相关性,并以2017年1月25—28日PM_2.5污染过程为案例,开展了污染过程的气象条件和后向轨迹分析。结果表明：(1)2014—2021年德阳PM_2.5和PM₁₀浓度呈下降趋势,二者浓度的日最大值、最小值分别出现在11时、17时,月均浓度都表现出“夏低冬高”的特征。(2)德阳四季PM_2.5和PM₁₀日均浓度均与降水量及地面风速呈显著负相关关系,而与相对湿度、气温、气压的相关性则存在季节差异。(3)地面均压场、气压梯度小、风力微弱的静稳天气条件以及上游污染物的输入是导致此次重污染形成和加重的主要因素。     

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。     

2013—2016年海口市空气质量特征及典型个例污染物来源分析

根据海南省环境科学研究院提供的海口站2013—2016年逐日空气污染数据,统计分析了海口市空气质量状况。综合应用高低空环流场、AQI指数结合MODIS卫星蓝光气溶胶厚度图,采用HYSPLIT轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法和浓度权重轨迹分析方法,重点分析了2013年12月海口空气污染的的主要输送路径,并探讨了首要污染物PM_2.5和O₃的潜在源区。结果表明：冬夏季风风向转换是海口发生空气污染的最主要气象原因,且首要污染物为PM_2.5,其次是PM₁₀和O₃;海口市空气质量达标率在97.1%,总体较好,AQI指数呈逐年下降趋势;值得关注的是,O₃呈逐年稳定上升趋势。大气污染物浓度受污染物排放和环流场共同影响,海口污染日对应的地面天气形势主要有3种类型,冷高压、变暖高压脊和台风外围下沉气流。此次污染过程中污染源是来自北方地区污染物长距离输送影响的结果。污染物个例分析中,首要污染物PM_2.5潜在源区主要集中在湖南和江西的交界处、广东沿海地区、广西北部、江西和福建的交界处以及浙江中部地区,这些潜在源区气团沿着轨迹1、2和4通过长距离输送到海口。海口O₃质量浓度贡献较大的区域主要集中在湖南和江西的交界处、粤西一带,主要沿着轨迹2将内陆地区的污染源输送到海口。     

湘潭市秋季一次大气污染过程分析

利用常规高空和地面气象观测资料、湘潭市空气质量监测数据并结合HYSPLIT4后向轨迹模式对2020年10月28-31日污染天气特征及成因进行分析。结果表明此次污染过程分为3个阶段:第1阶段为北方偏二次型传输阶段,此阶段北风风力较大,在强北风的推动下华北地区污染物(PM_2.5)向南传输影响湘潭;第2阶段为大气高湿静稳条件下本地源(工业源、移动源、扬尘源、生物质燃烧源)排放累积阶段,此阶段地面转均压场,整层大气湿度接近饱和并出现弱降水,气态污染物在污染过程中发生二次转化,颗粒物吸湿增长,且近地面出现逆温,不利于污染物的垂直扩散,导致边界层内的污染物不断累积,污染加重,推高了湘潭的PM_2.5浓度峰值;第3阶段为污染物缓慢清除阶段,随着新一波冷空气影响湘潭地区,水平扩散条件逐步改善,且上游空气质量优良,本地污染物得到有利扩散,此次污染过程结束。     

宁波地区一次重污染天气过程的成因分析

以2015年1月25—26日宁波地区重度霾污染过程为例,利用常规地面站资料、颗粒物观测数据、M ODIS产品、气溶胶激光雷达数据、探空数据及轨迹模拟模式,从气象条件和污染源输送分析了此次污染过程的形成原因。结果表明,污染过程颗粒物主要集中在近地面800 m以下,北方弱冷空气南下携带的污染物近距离输送造成宁波地区颗粒物浓度迅速增加。中低层旺盛的西南暖湿气流使该地区维持高湿,空气中大量水汽包裹颗粒物下沉,造成污染加剧。逆温和高湿的气象条件,不利于污染物的扩散,导致颗粒物浓度积累增长。污染过程结束于北方强冷空气南下时,此时风速增加,扩散条件转好。     

苏州市一次重霾污染天气过程的数值模拟

本文对苏州地区2015年12月13—15日发生的一次典型的重霾污染天气过程进行了数值模拟,分析了颗粒物及其组分的时空变化特征及其气象影响因子,以期为该区域空气污染治理和预防提供科学依据。结果表明:(1)利用WRF-Chem模式对此次重霾污染天气过程的污染气体成分进行数值模拟后发现,小时平均的PM_(2.5)、PM_(10)、CO、SO_2、NO_2模拟值与实测值的相关系数较高,达到0.68以上,通过了P0.01的显著性检验,且日变化过程对应也较好。(2)通过分析此次污染过程的天气背景,发现污染形成期高空环流比较平直,中层为均匀的弱高压控制,地面受弱高压脊控制,这种形势容易导致颗粒物的堆积。后期地面等压线密集时,风速大,有利于污染物的输送与扩散。(3)通过分析此次污染过程期间气象要素的变化发现,有逆温、风速小、相对湿度大等不利的气象条件是导致此次污染过程发生的重要原因之一。(4)HYSPLIT轨迹分析显示,此次重霾过程主要受北方大范围灰霾颗粒物南下影响,北方污染气团逐步南推,14至15日本地大气扩散条件差、污染物累积,最终导致本地污染加重,从而发生重霾事件。(5)火点图的分布进一步验证了此次重霾污染过程是由外来污染气团输入所导致。     

北京一次持续霾天气过程气象特征分析

2013年1月10-14日,北京平原地区出现了水平能见度在2 km以下、以PM_2.5为首要污染物、空气质量持续5 d维持在重度以上污染水平的霾天气。综合分析此次霾天气过程的天气形势、北京地区常规和加密气象资料以及城郊连续观测的PM_2.5浓度资料。结果表明：此霾过程期间,北京高空以平直纬向环流为主,受西北偏西气流控制,没有明显冷空气南下影响北京地区,地面多为不利于污染物扩散和稀释的弱气压场;大气层结稳定、风速小(日平均风速小于2 m·s^-1)、相对湿度较大（日平均相对湿度在70 %以上）、逆温频率高强度大,边界层内污染物的水平和垂直扩散能力差;北京城区及南部的京津冀地区人类活动排放污染物强度大,在相对稳定和高湿的天气背景下,受地形和城市局地环流的影响,北京本地污染物累积和区域污染物输送以及PM_2.5细粒子在高湿条件下的物理化学转化等过程共同作用造成此次北京城区及平原地区污染物浓度快速增长并持续偏高,高浓度PM_2.5对大气消光有显著影响,造成低能见度和持续霾天气。     

2019年8月太原市一次典型O3和PM2.5污染天气过程成因分析

选用太原市近地面O₃、PM_2.5、气象要素、天气形势、NCEP再分析资料、颗粒物激光雷达等资料,结合后向轨迹模式,对2019年8月19—20日太原市一次典型O₃和PM_2.5污染天气过程特征及成因进行分析。结果表明：此次污染过程O₃浓度早于PM_2.5浓度达到峰值,19日O₃浓度较大且持续时间长,20日PM_2.5浓度增大,但O₃浓度明显减小。河套倒槽前小风、高温的稳定层结为19日O₃和PM_2.5的积累提供了有利条件,边界层高度降低和偏东气流输送导致19日日落后O₃和PM_2.5浓度增大,其后倒槽过境时的地面上升运动、边界层发展使近地面O₃和PM_2.5污染得到一定缓解,20日冷锋过境后的边界层高度降低及高湿环境为PM_2.5在近地层迅速积累提供了有利...     

宝鸡2017—2019年冬季PM2.5分布特征及重污染过程分析

利用宝鸡市2017—2019年PM_2.5质量浓度小时数据及相对湿度等气象数据,探讨了宝鸡市PM_2.5质量浓度、相对湿度和能见度三者的关系,并利用HYSPLIT后向轨迹模式对3 a冬季重度及以上污染过程主导来源气团进行了聚类分析。研究发现：宝鸡冬季重度及以上污染过程多发生在1月,期间主导风向为西北风和东南风;PM_2.5质量浓度与能见度在不同相对湿度条件下有不同的拟合幂函数关系,空气相对湿度>80%时,空气中水汽含量是影响能见度的主要因素,空气相对湿度≤60%时,影响能见度的主要因子是PM_2.5质量浓度。2017—2019年冬季宝鸡达重度污染及以上的过程后向轨迹聚类结果略有不同,其中2017年污染以偏北及西南气团近距离输送为主,2018年污染以宝鸡本地积累为主,2019年污染以关中临近城市(西安地区)近距离输送为主;西北路气团移速最快,远距离传输能力最强,偏东路气团移速最慢,远距离传输能力最弱。     

哈尔滨秋季一次持续性重污染过程分析

利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM_2.5,PM_2.5平均浓度为438 μg·m^-3,局地PM_2.5浓度高达1487 μg·m^-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s^-1,风速≤ 1.5 m·s^-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM_2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）^-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。     

贵州安顺市PM2.5气象输送条件及贡献源空间分布

利用贵州省安顺市2015—2019年大气污染物资料和气象资料,分析安顺市空气质量特征和主要大气污染物特征,通过TrajStat软件中HYSPLIT模型的后向轨迹模式,结合GDAS气象数据、PM_2.5浓度,分析不同季节输送途径及其污染轨迹,采用潜在源贡献作用和浓度权重轨迹分析方法,分析研究期内所有PM_2.5污染日（PM_2.5日浓度高于75 μg·m^-3）输送轨迹垂直与水平方向分布特征。结果表明: PM_2.5是安顺城区主要大气污染物,冬季输送污染轨迹占比较大,输送方向主要为贵州东北方向、偏南方向; 污染日PM_2.5输送路径以贵州东北方向近距离输送为主,该类轨迹基本分布在880—980 hPa高度; 潜在源高值区主要集中在贵阳整个地区、毕节织金县、黔西市、金沙县等,高贡献值区主要集中在安顺紫云县、镇宁县、毕节织金县、大方县等。     

南昌市一次连续空气污染过程的气象条件分析

2004年12月8—16日南昌市出现了一次连续空气污染过程。利用城市空气污染观测资料和气象常规观测资料,从天气形势和主要气象要素两个方面,对此次空气污染过程进行了分析。结果表明,此次连续空气污染事件都是出现在风速小、无雨和有雾或霾的气象条件下,高空主要为高压脊的形势或是处在西风槽底的平直气流中,低层大气稳定,中层大气增温明显;地面形势主要为地面高压脊、高压底部或是倒槽前部,地面有弱冷空气南下时不一定能改变污染状况。极厚、极强的逆温层和极小风速的持续存在是造成污染物高浓度最重要的气象条件。此外,地形也是影响南昌市空气质量水平的因素之一。     

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。     

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。     

湖北2015年冬季PM2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征分析

PM_2.5污染仍然是湖北省冬季大气污染的首要污染类型,且具有明显区域传输特征,重污染过程的空气污染气象条件有别于华北地区,值得关注。采用WRF/Chem不同排放情景下的模拟结果,并结合观测分析,研究了2015年12月—2016年1月湖北省PM_2.5重污染过程的气象输送条件及日变化特征,从大尺度输送条件和局地边界层动力作用分析了外来污染物水平传输、悬浮聚集和向下传输的过程,并解释了该地区观测到的午后PM_2.5浓度特殊峰值的气象成因。结果表明,湖北重污染爆发以区域传输为主,地面观测PM_2.5极值对应10 m风速可达8—10 m/s,边界层0—1 km为较强偏北风输送,污染传输通量极值位于400 m高度附近,为重要传输通道,低空无明显逆温,重污染过程具有“非静稳”边界层气象特征。重污染形成的大尺度输送条件为,长江中下游及北部地区偏北风异常偏强,南部地区风速减缓,使污染物在中游平原堆积,鄂北边界风速越大,越有利污染输送增长。传输性污染主要来自偏北和东北方向的污染源输送,潜在源区贡献主要为途经偏北通道上的豫中、南阳盆地和关中地区,以及途经东北通道上的鲁、皖、苏等部分地区。PM_2.5浓度日变化双峰结构的天气成因不同,21—24时（北京时）峰值为静稳性污染,11—14时峰值为传输性污染。污染输送受大气边界层高度影响,日出前大气边界层高度较低,层结稳定并伴有上升运行,使得低空外来输送悬浮聚集在400 m高度附近;日出后随大气边界层高度升高,静稳层结被破坏,在干沉降作用下高浓度PM_2.5开始向下传输,并在午后地面形成峰值。      

北京冬季不同污染情况下PM2.5传输特征模拟研究

近年来北京空气质量持续得到改善,但仍未达国家二级标准,且在减排效果良好情况下,2019年冬季仍有严重的细颗粒物污染发生,所以还需对现阶段北京PM_2.5来源进行有针对性的研究。因不同污染阶段,污染物来源和构成均会发生变化,所以本研究利用耦合了源解析模块ISAM的空气质量模式RAMS-CMAQ对2019年12月北京PM_2.5来源进行解析,并从非污染、轻度污染和中重度污染3种情况分析PM_2.5和其组分及相应前体物的区域传输特征。结果表明,现阶段北京冬季PM_2.5以外来输送为主,其比例可由非污染天的69.7%增至中重度污染天的75.7%,主要来自河北和内蒙古自治区。非污染天以偏西风长距离输送为主,当同时有持续的偏南方向气团输入时,北京将出现污染并持续加重。二次无机气溶胶在北京冬季PM_2.5中的占比较大,其比例随污染加重而增加,中重度污染天比非污染天高6.7%。其中硫酸盐贡献随污染加重而降低,硝酸盐贡献却持续增加,是污染加重的主导组分。除硝酸盐外,硫酸盐、铵盐、有机碳、一次尘和黒碳均以外...     

两次秸秆焚烧导致辽宁重污染过程的气象条件对比分析

利用环境监测站大气污染物数据、地面自动气象站观测资料、L波段加密探空资料和0.125°×0.125°的EC再分析资料,结合MODIS遥感火点监测和HYSPLIT4后向轨迹模拟结果,对比分析了2015年11月8日和2016年11月5日的两次由于东北地区秸秆焚烧导致辽宁重污染天气过程的大气边界层特征、气象扩散条件和大气污染物输送来源等。结果表明:两次过程地面PM_(2.5)浓度均出现快速上升和下降,其中2015年11月8日重污染过程的污染强度较2016年11月5日强,且持续时间更长。2015年11月8日重污染过程的混合层高度较低,其上层的中性层结转变为逆温层结,抑制混合层高度的发展。同时低层冷平流不断侵入到暖平流下方,使得大气层结稳定性增强,维持时间较2016年11月5日重污染过程更长,低层下沉运动和黑龙江西南部、吉林西部污染物的远距离输送增强使得辽宁地面污染物浓度快速累积。而2016年11月5日重污染天气过程主要受深厚冷空气影响,东北地区西部污染物的区域输送和地面风场辐合是地面污染物浓度快速上升的主要原因。     

2016年11—12月北京及周边重污染过程PM2.5特征

该文对2016年11—12月北京及周边地区不同站点重污染期间PM_2.5质量浓度变化特征进行分析,并结合地面和探空气象要素及化学组分等对重污染成因进行深入探讨,比较了其中两次持续3 d及以上重污染过程的异同。结果表明:重污染期间北京及周边地区PM_2.5质量浓度较高,北京上甸子站、顺义站、朝阳站的PM_2.5质量浓度分别为73.1,130.8,226.0 μg·m-3,河北保定站和石家庄站分别为357.8 μg·m-3和346.9 μg·m-3。12月17—21日重污染过程比11月3—5日持续时间更长且PM_2.5质量浓度更高。通过对11—12月所有重污染过程分析发现,北京颗粒物重污染发生的主要气象条件是静稳天气。在排放源相对稳定情况下,逆温层的结构、演变和持续时间决定了重污染的程度,其中污染持续时间和污染期间的主导逆温层类型演变对重污染程度有较好的指示作用。较低的水平风速、逆温层的持续出现及更多的燃煤和机动车尾气排放是12月17—21日污染偏重的原因。