气溶胶粒子的降水清除

讨论了雨滴在云下对气溶胶粒子的清除,考虑了气溶胶粒子和雨滴之间的碰并系数,雨滴谱以及气溶胶粒子谱对清除系数的影响。在０１＜ ｒ＜ １０ μｍ 范围内,利用不同的碰并系数表达式算得的降雨对该区间内气溶胶粒子的清除系数相差很大,但对总质量清除系数影响不大;雨滴谱的改变对总质量清除系数有很大影响;不同的气溶胶粒子谱对总质量清除也有一定影响。雨滴谱用Ｍａｒｓｈａｌｌ－ Ｐａｌｍ ｅｒ 分布;气溶胶粒子谱用Ｊｕｎｇｅ 分布ｎ（ｒ）＝ ａｒｂ 算得清除系数与雨强关系为Λ＝ ０５１Ｉ０７８,而气溶胶粒子谱改用三参数分布（ｒ）＝ ａｒｂｅ－ ｃｒ得到清除系数与雨强的关系为Λ＝ ０２５Ｉ０７７。     

乌鲁木齐市降水对大气污染的影响

根据2002—2003年乌鲁木齐市SO2、NO2、PM10的日平均浓度和日降水量分析了乌鲁木齐市降水对3种大气污染物的湿清除能力。分析表明大雨对SO2和PM10的湿清除能力大于小雨,而小雨大于中雨。中雪对SO2和PM10的湿清除能力大于大雪,而大雪大于小雪。小量以上降水(降雨和降雪)对NO2的湿清除能力基本相当。微雨对3种大气污染物具有湿清除能力,而微雪使3种大气污染物的浓度增加。     

无锡梅雨期湿沉降综合分析

利用2008—2014年梅雨期间酸雨观测资料及2014年6月16—27日降水个例加密采样资料,结合大气污染物资料分析了近7 a无锡梅雨期酸雨特征,研究降水过程中空气污染物、p H值、电导率的变化及降水对污染物的清除作用。结果表明:无锡市梅雨期酸雨年平均p H值呈现逐年递增趋势。降水过程中,颗粒物质量浓度显著降低;气体浓度变化受其自身日变化及排放源影响大于雨水的清除作用;样品的p H值、K值每个过程变化并不一致,K值变化与颗粒物质量浓度变化大致保持一致。降水、风对颗粒物质量浓度影响大于对气体浓度的影响。长时间连续降水时,降水对颗粒污染物的清除存在极限。小时雨量在0~0.5 mm时,降水对颗粒物浓度做负清除,其值反而略有增加;小时雨量在0.6~5.0 mm时,降水对颗粒物质量浓度做正清除;小时雨量达到5.1 mm及以上时,对PM_(2.5)和PM_(2.5-10)做正清除,对PM_(10)做负清除。降水对SO_2有稀释清除作用;对NO_2的稀释作用取决于其开始浓度值;对CO、O_3的清除作用不显著。     

一次深对流过程对不同溶解度大气化学气体成分垂直再分布作用的模拟

结合MEIC大气污染物排放源清单,利用耦合了大气化学模式的中尺度气象数值模式WRF-Chem,对2016年5月6日广东地区一次深对流天气过程及其大气化学气体成分变化进行模拟,着重研究深对流系统对大气化学气体成分再分布的影响。结果表明:数值模拟较真实地再现了这次深对流天气过程中大气污染物的时空分布特征。通过计算,评估了这次对流降水对不同溶解度的大气污染气体的湿清除效率,发现湿清除过程对低溶解度大气污染气体CO、NO_2和O_3的湿清除效率几乎可以忽略不计,而对SO_2、H_2O_2和HNO_3的湿清除效率则分别达到50.8%、98.6%和38.2%。随着溶解度的增大,清除效率并不一定增大,这是因为大气物理和化学过程共同影响着气体污染物的清除效率。     

积云对二氧化硫和硫酸盐气溶胶作用的研究

利用一个冰雹云模式与云化学模式耦合而成的二维积云化学模式,研究对流云的输送、微物理转化、云内化学过程、湿清除对SO2及硫酸盐气溶胶的作用。云化学模式的结果表明,由于SO2在向上输送的过程中可溶解于云水和雨水中,从而阻止了SO2向上部的转移,因此对气相SO2来说,云的输送是一个相当无效的过程,而液相清除起主要作用。硫酸盐气溶胶的收支分析表明,降水清除了1.67 mol的SO2-4,占气溶胶总量的64%,其中液态降水清除了0.72 mol,固态降水清除了0.95 mol,说明了冰相过程在硫沉降中的重要性。     

人工影响天气改善空气质量的机理探讨

本文对人工影响天气改善空气质量的机理进行了详细分析探讨,归纳、凝练、总结出人工影响天气改善空气质量的大气污染物湿沉降清除机制、干沉降清除机制、稀释机制、化学转化清除机制的科学内涵及机制图解,为人工影响天气改善空气质量研究型业务实践奠定了坚实的理论基础。      

三种不同的机制对硫化物清除的贡献

本文分析讲座了成核、氧化和云下清除过程对硫酸盐清除的相对贡献。结果表明,成核和氧化过程对硫酸盐的清除作用一般在95％以上;而当云内硫酸盐浓度较小,云底以下浓度较大时,云下冲刷作用才较明显。     

LULUCF在《京都议定书》履约中的作用

根据主要附件I缔约方2011年向《联合国气候变化框架公约》递交的1990—2009年国家温室气体（GHG）排放清单数据,包括报告的《京都议定书》土地利用、土地利用变化和林业（LULUCF）活动数据,对其LULUCF GHG源/汇趋势、《京都议定书》缔约方LULUCF相关活动在履约中的作用进行系统的对比分析,对缔约方会议确定的森林管理活动汇清除的限额进行评估。分析表明,1990—2009年,附件I缔约方LULUCF总体表现为净GHG汇清除,且总体上呈波浪式增加趋势,20年增加了65.9%,但年际波动较大。1990年LULUCF汇清除相当于GHG排放总量的7.41%, 2009年上升到13.68%。《京都议定书》第一承诺期的最初两年（2008—2009年）,各缔约方每年可从合格的LULUCF活动中获得2.38亿t CO2当量的汇清除,相当于这些缔约方基准年源排放的1.91%,可抵消其减限排额的45%。汇清除主要来自森林管理活动,而其他活动的汇清除所占份额很小。LULUCF活动使《京都议定书》的实施效果大打折扣,为一些缔约方过多地使用森林管理活动的汇清除来完成其减限排指标提供了机会,特别是俄罗斯、日本和意大利等国。这为目前正在谈判的第二承诺期LULUCF规则,特别是如何利用森林管理汇清除的规则敲响警钟。     

积云发展对酸化剂清除的数值模拟

本文利用云内成雨清除模式和云下雨水冲刷清除模式讨论了云内和云下致酸物质的清除、酸化过程。计算结果表明，雨不酸化主要是在云内形成、而云底之下雨水对清除酸化过程是不重要的。而对流引起的上升气流和下沉气流对污染层内致酸物质的浓度变化有较大影响。     

大气自净容量的算法及关键物理因子分析

为更科学地量化大气对污染物的清除能力,使用WRF-NAQPMS模式对2017年12月进行模拟,对比分析影响大气清除能力的主要关键物理因子,修正A值法和大气自净容量算法的差异,进一步计算大气自净容量余量及各关键物理化学过程的贡献量。结果表明,边界层高度、风廓线、湿清除系数等3个关键物理参数较混合层高度、10 m高度风速、雨洗强度等更适用于量化清除过程;修正A值法和大气自净容量算法虽均能表征大气清除能力的强弱,但前者受目标城市面积影响较大,结果远高于大气自净容量算法;大气自净容量余量与细颗粒物（PM2.5）浓度变化趋势呈负相关,污染越重,大气自净容量亏空越多,其中平流扩散对大气自净容量贡献最大,化学转化过程次之,湿沉降等过程也不可忽视。