天空辐射计观测反演北京城区气溶胶光学特性

利用2018年10月—2019年9月天空辐射计观测数据反演北京城区气溶胶光学特性参数,重点分析污染过程中气溶胶光学特性与气象条件的相关性。结果表明:500 nm气溶胶光学厚度在2—7月较大,最高值出现在6月,为0.71。单次散射反照率最高值出现在8月,为0.96;最低值出现在5月,为0.89。440~870 nm ?ngstr?m波长指数最高值出现在夏季,为1.11;最低值出现在春季,为0.89。统计发现污染日数仅占总日数的17%,其中62%为轻度污染;污染和清洁天气条件下PM_2.5浓度分别为107.22 μg·m-3和47.16 μg·m-3,500 nm气溶胶光学厚度分别为0.85和0.49,单次散射反照率分别为0.96和0.92;冬季?ngstr?m波长指数在污染天气条件下（1.02）大于清洁天气（0.91）,春季相反。结合天空辐射计、激光雷达和气象数据分析2019年1月一次污染事件,可知低风速与高湿度等不利气象条件、气溶胶粒子的吸湿增长和二次转化、污染物局地排放及区域输送共同导致污染事件发生。     

武汉市科教区冬春季气溶胶的元素组成特征及来源分析

2006-2007年冬春季在武汉市湖北大学校区连续采集气溶胶样品,测定气溶胶元素组成,分析气溶胶样品总悬浮颗粒物（TSP）质量浓度,再结合污染源的特征元素组成来确定污染物的来源构成。结果表明：湖北大学校区大气气溶胶污染程度较轻,气溶胶元素以地壳元素为主,其次是具有代表性的人为污染物元素,再次是盐类元素。通过因子载荷分析和相关性分析显示,湖北大学周边地区的建筑源、交通源和餐饮源是湖北大学校区大气的主要污染源。     

大气臭氧与气溶胶垂直分布的高空气球探测

本文给出了1993年9月12日利用高空科学气球在河北省香河地区探测到的大气臭氧和气溶胶的垂直分布。结果发现:(1) 大气臭氧的数密度在整个对流层较低(～10[12]mol/cm3)，并从地面到对流层顶略有下降；对流层顶以上开始快速增加，极值层高度在～24 km，其值为4.78×10[12]mol/cm3；臭氧分压有类似的分布特征，极值146×10[-4]Pa，位于同一高度；(2) 在平流层低层，臭氧分压有一个次极值62×10[-4]Pa，位于15～16 km；(3) 0～30 km大气气溶胶数密度呈现出三个峰值:143，8和1.1 个/cm[3]，分别位于近地面、5 km和21 km；（4）气溶胶的数密度谱在对流层为双模态；在平流层，次峰消失。同时，我们还与其他观测结果作了比较分析。     

长江三角洲地区大气气溶胶柱单次散射反照率特性研究

利用OMI卫星资料2006—2017年的483.5 nm波长的气溶胶柱单次散射反照率日均数据,分析了整层大气气溶胶单次散射反照率在长三角地区的时空分布特征,特别是其年际、月、季节变化特征.长江三角洲地区的大气气溶胶柱单次散射反照率越靠近海洋越大,而越靠近内陆越小.日均气溶胶柱单次散射反照率在0.881~0.971范围内变化,多年的平均值为0.939±0.024,最大分布概率出现在0.965~0.970区间,其值约为25％.长三角地区大气气溶胶柱单次散射反照率的年平均值集中于0.938~0.940之间,年际变化很小,变化值小于1％;月均柱单次散射反照率在6、8、9月有最大值,其值为0.968,而在2月有最小值,其值为0.915;季节平均单次散射反照率在夏季最大,其值为0.968,而在冬季最小,其值为0.919.     

华北地区秋冬季气溶胶污染与不同类型降水的关系

气溶胶对降水的影响具有很大的不确定性,正确理解和认识气溶胶对不同类型降水的影响对提高天气预报的准确度和全球气候变化具有重要意义。利用GPM-DPR观测资料和MERRA-2再分析资料分析了气溶胶污染与华北地区2014—2020年秋、冬季对流云降水和层状云降水的关系。结果表明:与清洁状况相比,气溶胶污染状况下对流云降水的降水强度有所增强,雨顶高度更高。在污染状态下对流云降水具有粒径小但数浓度高的降水粒子,潜热加热率更高。气溶胶污染与层状云降水的降水强度、雨顶高度等宏观特征不存在明显相关。层状云降水相比对流云降水更容易受到大气水汽条件和垂直上升运动的影响。因此,在气象条件主导降水的情况下,气溶胶污染对华北地区层状云降水的影响很难通过GPM-DPR和MERRA-2数据观测到。      

陕西关中气溶胶对大气能见度的影响研究

为了研究大气污染对能见度的影响,利用MODIS卫星气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth,AOD)产品、陕西关中地区43个气象观测站能见度资料、西安泾河太阳光度计CE318气溶胶观测资料以及泾河站风速、相对湿度、能见度观测资料,分别分析了卫星MODIS/AOD和地基CE318/AOD与能见度、低能见度日数的关系以及在不同风速、相对湿度时AOD与能见度的关系。结果表明,陕西关中MODIS/AOD的空间分布与能见度分布具有明显对应关系,冬、春季AOD与08:00(北京时,下同)能见度相关最好,夏、秋季AOD与14:00能见度相关最好。去除降水因素后,空气中颗粒物污染是造成秋、冬季出现低能见度的主要原因。地基观测的气溶胶波长指数在0.8~1.2之间时对能见度的影响最大。空气中颗粒物造成的能见度下降与相对湿度密切相关,湿度越大,能见度下降越明显。风速小,大气中的颗粒物容易聚集,使能见度变差;风速大,有利于空气中颗粒物扩散,使能见度得到改善。用AOD估算能见度时,需要考虑大气相对湿度和风速的影响。     

基于WRFDA-Chem三维变分同化系统的中国PM2.5和PM10资料同化试验北大核心CSCD

将大气化学三维变分同化系统WRFDA_Chem引入睿图—化学环境气象数值预报系统(RMAPS-Chem),利用2016年11月地面观测细颗粒物(PM2.5)和颗粒物(PM10)逐小时质量浓度资料进行同化预报试验:6 h循环同化结果表明,WRFDA-Chem对初始场PM2.5和PM10的模拟偏差和相关性有显著改善,均方根误差(RMSE)减小40%左右,相关性提高0.27~0.37;同化对预报改进能持续24 h以上,PM2.5(PM10)浓度预报RMSE降低25%(10%),相关性提升14%(25%);加密同化频次(逐小时循环同化)进一步改进预报效果。未来需要进一步开展同化数据质量控制方案研究以优化业务预报效果,并在深入理解模式不确定性和偏差来源的情况下,进一步开展模式和同化系统的协同发展。     

中国利用星载激光雷达开展沙尘和污染研究的综述

激光雷达作为一种新兴的主动遥感探测工具,被广泛应用于大气遥感、环境监测等领域。星载激光雷达由于其较广的探测范围、较高的时空分辨率、可获得连续的廓线数据等优势,已经成为全球及区域气溶胶和云特性观测研究的强有力工具。本文总结了自2006年CALIPSO卫星发射以来,中国科学家在利用其开展沙尘气溶胶及污染研究方面的工作,重点阐述了沙尘气溶胶的时空分布、远距离传输、分类识别、光学特性、沙尘释放、辐射与气候效应,以及灰霾和烟尘特性等方面的最新研究成果。对以上研究成果的梳理,有助于深入理解中国在利用星载激光雷达开展沙尘与污染研究的水平,也为未来开拓中国自主研发星载激光雷达的遥感应用领域奠定了基础。     

西宁地区大气中黑碳气溶胶浓度的观测研究

对2005年9月至2007年7月在西宁获得的黑碳气溶胶(BC)浓度观测资料及气象观测资料进行了分析. 结果表明, 受当地冬季取暖和冬季逆温出现频率高的影响, BC浓度的月际变化规律明显, 且变化幅度大, BC浓度高值出现在每年10月至次年1月;低值出现在5-8月;日平均浓度为4 240.1 ng·m-3, 其变化范围为957.5～11 045.5 ng·m-3. 受局地人为活动和大气垂直对流扩散等影响, BC浓度日变化表现出明显的双峰值特征, BC高浓度出现在7:00～12:00和18:00～24:00, 而低浓度一般出现在14:00～17:00和02:00～05:00时段. 与相距90 km的瓦里关全球本底站相比, 西宁BC日平均浓度偏高约13倍, 且月际变化差异大, 但与国内部分城市相比还是较低(除西藏拉萨外).     

塔克拉玛干沙漠腹地及周边地区PM10时空变化特征及影响因素分析

利用Thermo RP 1400a对塔克拉玛干沙漠腹地塔中及周边的哈密与和田进行了长达6 a多的沙尘气溶胶PM10连续观测,结合气象资料,分析了该区域沙尘气溶胶PM10的基本特征及影响因素。其结果是:①在哈密、塔中与和田,浮尘、扬沙日数呈上升趋势,沙尘暴日数变化不明显,沙尘天气出现的频率和强度是影响沙漠地区沙尘气溶胶PM10浓度的主要因素。②PM10质量浓度具有明显的区域分布特征,塔克拉玛干沙漠东缘的哈密最低,其次为沙漠南缘的和田,最高的为沙漠腹地的塔中。③每年3—9月是哈密PM10质量浓度的高值时段;塔中与和田PM10质量浓度高值时段分布在3—8月,平均浓度分别在500~1 000 μg·m-3之间变化。④哈密、塔中与和田PM10季节平均浓度变化特征,春季>夏季>秋季>冬季;PM10平均浓度最高的塔中,春季在1 000 μg·m-3左右变化,夏季在400~900 μg·m-3之间,秋冬两季浓度较低基本上在200~400 μg·m-3之间变化。⑤哈密、塔中与和田沙尘暴季节PM10浓度远高于非沙尘暴季节,沙尘暴季节浓度基本上为非沙尘暴季节浓度的两倍以上;塔中2004年和2008年沙尘暴季节平均浓度分别是非沙尘暴季节的6.2倍和3.6倍。⑥沙尘天气过程中PM10质量浓度变化具有以下规律,晴天<浮尘天气<浮尘、扬沙天气<沙尘暴天气。⑦风速大小直接影响大气中PM10浓度,风速越大浓度越高。气温、相对湿度和气压是影响沙尘暴强度的重要因素,也间接影响大气中PM10浓度的变化。