北京地区严重大气污染的气象和化学因子

利用北京３２５ ｍ 气象塔进行了大气污染物臭氧、氮氧化物、一氧化碳和气象要素的同步观测, 对影响大气污染的气象和化学因子进行了分析,探讨大气污染物变化的规律, 为城市空气污染预报提供理论基础。     

北京地区大气能见度与大气污染的关系初探

1981年秋冬两季在北京地区十一个监测点进行了两次大气污染状况测量,每次各约十天,取得了SO_4~-、总颗粒物、SO_2、0.3—10微米颗粒物密度、大气能见度等数据.讨论了北京地区大气能见度变化与大气污染的关系.指出北京地区在10年内(1970—1979)平均大气能见度降低6—10公里,在采暖期低于4公里的能见度出现几率增加了10倍.现场实验结果表明,硫酸根、颗粒物浓度,相对湿度和<10微米颗粒物密度的增加会降低大气能见度.其中硫酸盐对大气能见度的影响较为突出,而且在大气中硫酸盐与水汽作用发生潮解,其协同效应更为显著. 本文指出,燃煤量增加、大气污染严重和气象条件等可能是1977年12月连续发生三天大气能见度严重降低的原因.在能源消耗量逐年增加的情况下,建议改善能源结构、改用型煤、制订污染物的控制指标、最高指标和警报指标,以保持较好的大气能见度.     

北京地区烟、雾气候特征与大气污染

国内外的大量观测事实表明,工厂、汽车和燃烧物所排放的烟尘与废气,直接给城市带来严重的大气污染。同时,大量烟尘的存在,又为雾和轻雾的形成提供了丰富的凝结核。而且这些悬浮在空中的雾滴,又阻碍着有害气体和烟尘的扬散,吸附易溶于水的有害气体,对人体健康造成一定的危害。本文采用北京地区19个区县气象台站1961—1980年的气象资料,着重分析北京地区的烟、雾气候特征,粗略地揭示烟尘污染状况的时空分布。     

北京地区大雾日大气污染状况及气象条件分析

雾是北京地区秋冬季节常见的一种灾害性天气 ,对大气中污染物的扩散极其不利。该文着重分析了 1 998年北京地区出现大雾天气时的污染物浓度变化以及形成大雾的气象条件。     

山东省大气污染时空分布特征分析

通过分析山东省近6a来大气中污染物的浓度变化,发现影响山东省空气质量的主要污染物是颗粒物（PM2.5和PM10）,山东省PM2.5年平均浓度均超过国家规定的轻污染标准10%以上,PM10年平均浓度基本接近轻污染标准值,其余四种污染物（SO2、CO、O3和NO2）浓度均低于轻污染规定标准,因此山东省大气污染治理的重点是减少颗粒物。分析污染物浓度时间变化发现：11—1月山东大气污染最严重,6—9月污染较轻;济南周四污染相对最轻,周六到周一污染较重;每日15—17时是空气质量最好的时段。分析污染物浓度空间分布发现：O3浓度半岛地区较其他地区高;SO2浓度鲁中地区较高;CO浓度鲁西北和鲁中较高;NO2、PM10和PM2.5浓度分布基本一致,除半岛地区外,其他地区均维持较高污染物浓度。     

北京地区城市热岛的时空分布特征

应用自动气象站逐时气温观测资料分析了北京城市热岛的时空分布特征。结果表明，无论冬、夏季，北京的城市热岛在空间分布上均表现出多中心结构。热岛强度冬季大于夏季、夜间大于白天，热岛中心随时间存在漂移现象，日变化幅度冬季大于夏季。城市热岛在时间域上呈多尺度结构，冬、夏季均以20-30h所对应的日变化和120-270h的周变化为主，周变化振荡的波谷主要出现在周六至周一，波峰出现在周三至周五，变化趋势冬季比夏季明显。     

北京地区冻土时空分布特征

基于1981—2021年北京地区6个气象站的逐日最大冻土深度、平均气温、平均地表温度及5、10、15、20、40、80 cm地温等资料,分析了近40年北京地区最大冻土深度的时空分布特征及其与气温和地温的关系。结果表明：北京地区最大冻土深度总体呈变浅趋势,气候倾向率为-2.3 cm/10 a,各站点最大冻土深度变浅趋势从西到东呈逐渐减弱趋势。北京地区最大冻土深度与40、80 cm地温相关性最好,与地表温度相关性较差。选取2021至2022年北京地区冻土对比试验数据,评估测温式冻土自动观测仪观测精度,发现仪器安装至少一个冻融周期后与冻土人工观测吻合度更好,测温式冻土自动观测仪的观测精度与仪器安装位置的地下岩层、土质分布密切相关,需要在仪器稳定运行后根据当地实际优化算法和冻融阈值。     

春节期间北京地区交通出行对城市热岛和大气污染的影响

利用北京地区2006—2015年春节及其前后三周的城区、郊区站数据分析了早晚高峰期出行活动对城市热岛效应、NOx浓度、PM2.5浓度的影响.结果表明人口、交通、社会活动的密集程度的确会对城市热岛效应和大气污染物浓度造成一定的影响:(1)第-3、-2、+2、+3周(以下称\"BG时段\")与春节周(以下称\"CNY时段\")间的...     

北京地区低能见度区域分布初探

选用了水平能见度小于1000m的低能见度作为影响城市交通运输的一个指标,并研究了低能见度在北京地区时空分布特征。按水平能见度小于1000m的出现频率,多年日均变化曲线及全年日均、月均、季均变化特征,将北京地区划分为3个区,即东南部平原地区、西北部山区及东北－西南部过渡区。同时讨论了雾、浮尘等天气现象对北京地区低能见度的影响,得出影响北京地区低能见度的主要因子是雾。     

北京地区大气稳定度垂直分布特征

基于北京325米气象铁塔观测资料,分析了北京地区大气稳定度垂直分布特征、日变化特征、季节变化特征.     

春节期间北京地区交通出行规律对热岛效应和大气污染的影响

利用北京地区2006—2015年春节及其前后三周的城区、郊区站数据分析了早晚高峰期出行活动对城市热岛效应、NO_x浓度、PM_2.5浓度的影响。结果表明人口、交通、社会活动的密集程度的确会对城市热岛效应和大气污染物浓度造成一定的影响:(1)第-3、-2、+2、+3周(以下称\"BG时段\")与春节周(以下称\"CNY时段\")间的城市热岛效应差异在早高峰期间平均为0.30℃,在晚高峰期间平均为0.43℃,在其他时段平均为0.26℃,晚高峰对城市热岛效应的影响更明显;(2)BG时段与CNY时段城、郊NO_x浓度差的最大差异出现在08时,为54.95μg/L。在早高峰期间为48.55μg/L,晚高峰期间为23.44μg/L。城市晚高峰出行活动对NO_x浓度城、郊差异的贡献量随着夜间的不利扩散条件而延迟出现峰值,城市早高峰出行对NO_x浓度城、郊差异的增大作用更为突出;(3)城郊PM_2.5浓度BG时段高于CNY时段的时间出现在05—19时,早高峰期间平均差值为12.82μg/m³,晚高峰期间平均差值为8.22μg/m³。考虑到汽车尾气中的超细粒子和污染气体需要在空气中进行化学反应或者吸湿增长才能变成PM_2.5,因此PM_2.5浓度的变化情况并不完全对应于早晚高峰出行的时间,而是有所延迟。     

环北京地区八月风暴云的气候分布特征

基于2006—2008年8月北京新一代天气多普勒雷达资料,在TITAN(Thunderstorm Identifi-cation Tracking Analysis and Nowcasting)三维风暴识别、跟踪、分析算法的基础上,客观分析了北京地区8月的风暴气候特征。结果表明:(1)风暴初生的日变化特征表现为典型的双峰型,峰值分别在凌晨06~08时和傍晚18~20时;西南—东北走向的山脉附近风暴云初生频次明显高于其它地区,且迎风坡大于背风坡,表明地形对风暴触发的重要作用,同时地形对风暴移速、降水的分布等产生重要影响;(2)环北京地区8月50%的对流风暴云持续时间30 min,绝大部分风暴云体积400 km3,平均风暴云顶高度为6.9 km;(3)反射率因子阈值为35 dBz的风暴体积、面积、高度的频率近似呈对数正态分布;(4)通过尺度分析发现8月主要为D尺度风暴云,其平均组合面积较低纬度偏大,平均回波顶高比低纬偏高。     

北京地区春季气溶胶分布特征的个例分析

为探讨北京地区春季气溶胶分布特征,利用机载PMS资料中的Probe PCASP-100X数据,分析了2005年4月2日和4月17日北京地区的气溶胶垂直、水平分布的特征,并初步讨论了气象因子和城市对气溶胶的影响.结果表明,4月2日的气溶胶平均浓度为1422.7cm-3,4月17日的平均浓度为2142.1cm-3,平均直径分别为0.22μm和0.25μm.4月2日和4月17日在北京沙河机场气溶胶数浓度垂直变化较大,混合层顶上下具有不同的垂直分布特征,温度层结对气溶胶浓度的分布有重要影响,气溶胶水平分布不均匀,北京市区的气溶胶浓度较大.     

北京地区气溶胶粒度谱分布初步研究

对北京地区气溶胶数浓度及其谱分布特征进行了初步研究,重点探讨了气溶胶数浓度分布与相对湿度的关系。研究结果表明,气溶胶浓度和谱分布存在明显的日变化和逐日变化,并在很大程度上受空气相对湿度和里查森数影响。     

2015年重庆市大气污染时空分布特征分析

利用2015年重庆市主城区的污染物浓度资料,使用统计学、空间插值方法对污染物浓度进行分析。结果表明：2015年重庆区域主要污染在4、5、7、8月,主要污染物是PM_2.5、PM₁₀和O₃、其余月份主要污染物为PM_2.5、PM₁₀。空间上,PM_2.5、PM₁₀分布特征相似,以渝中区解放碑、南岸区南坪附近浓度最高,向四周递减,而O₃空间分布与其相反。     

北京地区气溶胶粒度谱分布初步研究

本文对北京地区气溶胶数浓度及其诸分布特征进行了初步研究。重点探讨了气溶胶数浓度分布与相对湿度的关系。研究结果表明,气溶胶浓度和谱分布存在明显的日变化和逐日变化,并在很大程度上受空气相对湿度和理查森数影响。     

北京地区夏季短时强降水时空分布特征

利用北京地区2006—2010 年187 个观测站的逐5 min 观测资料,对北京地区夏季短时强降水过程进行了统计分析。结果表明：空间上,北京地区的短时强降水主要分布在山前及山前的平原地区。靠近城区的西山山前以及城区是一个短时强降水的高发区(高发区A),怀柔、昌平和顺义交界的山前地区到密云水库一带是另一个短时强降水的高发区(高发区B)。此外,位于平谷境内的山前地区也是一个短时强降水的易发区(高发区C)。时间上,短时强降水过程主要发生在午后到前半夜,维持时间主要集中在20～35 min,过程总降水量集中在20～30 mm。三个高发区比较而言,高发区B 由于兼具地形和水源两大有利因素,一方面更容易出现持续时间更短（约20 min 左右）的短时强降水过程,另一方面又有利于长持续短时强降水（约50 min）的形成。总体上,该高发区内的短时强降水过程也具有更大的过程累积雨量。     

北京地区地闪活动时空分布特征

基于国家雷电定位网2010—2014年雷电定位数据和2010—2013年地面气象资料,分析了北京地区各季地闪活动时空分布特征及其与降水量的关系。结果表明,北京地区雷电活动具有明显的日变化特征;雷电发生频次随季节变化明显,负闪和全地闪在秋季变化幅度最大;雷电发生频次最大值和最小值出现时间随季节变化,春季、夏季日循环峰值出现时间在22∶00—23∶00(北京时间),秋季日循环峰值出现时间在01∶00,冬季则为15∶00且不具有显著性;从空间分布上看,可以看出雷电活动分布具有局地性特征,北京地区雷电活动最频繁的地区集中在密云县和平谷区的迎风坡一带、通州区与市辖区交界处,高雷暴日区域位于延庆县、昌平区和平谷西部,延庆县和怀柔区的北部及房山区和门头沟交界处的西部,雷暴发生频次和雷暴日空间分布不完全吻合。通过各季雷电发生频次日变化序列的谐波分析可知,日循环为日变化的主要信号。春季、夏季、秋季雷电发生频次和降水量两者整体变化趋势一致,降水量较雷电发生频次变化缓慢。     

城市化与北京地区降水分布变化初探

根据北京地区城市化进展的程度,以1980年为分界点,将1961～1980年划分为城市化慢速期,1981～2000年划分为城市化快速期。利用北京地区14个标准气象站40年的降水量资料,研究了城市化对北京地区降水分布的可能影响。初步的研究结果表明:北京地区冬季降水量分布发生了显著的系统性的变化,即城市化缓慢期北京地区南部为降水较多地区,北部为降水偏少地区;城市化快速期相对降水量的分布则正好相反,南部地区变为降水较少地区,而北部变为降水偏多地区。其他季节,北京地区的相对降水量分布并未发生整体性的显著变化。造成冬季降水分布变化的原因可能是随着城市规模的扩大,北京冬季\"城市热岛\"和\"城市干岛\"效应增强进而使云下蒸发过程增强,造成城区及南部地区地面降水量减少。至于夏季降水分布并未发生系统性的变化,还需深入研究。以上结果与国内外的相关研究结论大相径庭。