乌鲁木齐市低空大气逆温特征分析

为了分析乌鲁木齐低层大气逆温变化特征,通过利用乌鲁木齐市气象站2000-2004年的探空观测资料,从逐日探空原始记录中提取得到贴地逆温、脱地逆温的底部、顶部高度、温度,分析它们的变化情况。乌鲁木齐市低空大气温度层结全年以弱稳定为主,一年四季都存在逆温层。冬季是逆温特征最为显著的季节,强度最强,平均为1.06℃/100 m。冬季逆温发生频率最高,平均为89%,贴地逆温厚度最厚,平均为860 m,脱地逆温底高平均为534 m,顶高平均为1 187 m。由于蒙古反气旋的冷空气在准噶尔盆地堆积,使得乌鲁木齐冬季近地面大气稳定。     

乌鲁木齐市不同区域PM_(10)的监测与分析

针对2007年5月~2008年3月乌鲁木齐市PM10(吸入颗粒物)冬、春季节的大气污染情况,应用乌鲁木齐市三个监测点的空气污染PM10监测资料,采用PM10国家《空气质量标准(GB3095-1996)》重量法数据处理方法,对乌鲁木齐市不同区域的空气污染PM10进行监测分析,结果表明:(1)在采暖期PM10浓度变化为天山区沙依巴克区(以下简称沙区)新市区,而在非采暖期天山区PM10浓度略高于新市区和沙区,三个采样点PM10浓度基本一致;(2)影响PM10的主要气象因素是降水,夏季降水对PM10粒子浓度清除影响较大,冬季微量降雪日,逆温、高湿对污染物聚集的加剧高于微雪的清除能力;(3)2001-2007年乌鲁木齐地区API(空气污染指数)趋于下降趋势,与PM10变化趋势一致,说明乌鲁木齐地区的环境污染有所改善。     

兰州市大气降尘磁学特征及其环境意义

对兰州市大气降尘进行系统的环境磁学测量及分析.结果表明,兰州市大气降尘中磁性矿物总体含量较高,以假单畴磁铁矿为主,并伴有少量的磁赤铁矿、纤铁矿及赤铁矿,而且它们主要是来自人类活动产生的污染.过去研究表明,磁性矿物含量年内变化特征显著,冬季污染值高是由于供暖所致,但3月份虽然处于供暖期,它的污染值却明显低于其它供暖期,我们认为主要是兰州市特有的逆温现象:3月份贴地逆温强度低,利于污染物扩散所导致.4、5月份污染值全年最低,除了逆温层的作用以外,还与该月份频发的沙尘暴带来的低XIf值的稀释作用有关.近年来,随着污染防治工作的开展,兰州市大气污染状况有了较大改善,2010年xIf值比2007年降低了38％,证明环境磁学方法可以有效地监测城市污染.     

峡口城市乌鲁木齐冬季大气污染的时空分布特征

基于2013年1~3月每日发布的6类污染物(PM10、SO2、NO2、PM2.5、CO和O3)逐时数据和同期气象数据,对乌鲁木齐污染物的时空分布变化规律进行了分析。结果表明:乌鲁木齐污染物浓度空间分布型可分为两种,即城区中心-外围过渡型和南北过渡型。PM10是城区中心-外围递增型,SO2和CO则是城区中心-外围递减型。南北递增型是PM2.5和O3,南北递减型为NO2;乌鲁木齐冬季六类污染物污染指数级别由小到大依次是:O3SO2NO2COPM10PM2.5;污染物日变化曲线大致为双峰结构(PM10、PM2.5和SO2)单峰结构(CO、NO2和O3);PM2.5超标率很高(88.7%),其与相对湿度、能见度、风速、降水呈反相关关系,与逆温差呈显著的正相关。当PM2.5的AQI值逐步升高时,低空型东南大风出现频率和逆温层厚度、温差等总体上也呈现增加趋势,说明低空型东南风对于峡口城市的空气质量存在重要的影响。     

2018年中国第9次北极科学考察走航期间北极低层大气垂直结构特征分析

利用中国第9次北极科学考察期间获取的大气探空资料,分析了走航期间北极低层大气垂直结构特征。分析发现:(1)对流层中部大气的平均温度递减率为5.67℃·km~(-1),与北极中心区的结果比较一致,高空急流特征比较显著,尤其是高纬地区;(2)本航次观测到的边界层逆温层底高度、厚度和温度差的中位数分别为306 m、299 m和3.2℃,与SHEBA(Surface Heat Budget of the Arctic Ocean)的结果比较一致;(3)低空急流高度和风速的中位数分别为456 m和11.40 m·s~(–1),大多数时次的风速分布在6～14 m·s~(–1)之间;(4)本航次观测到只有67.27%的低空急流高度位于最低逆温层之下,而考虑多层逆温后, 92.73%的低空急流位于逆温层之下。     

沙尘天气等对西安市空气污染影响的研究

通过对西安市1981—2000年TSP、SO2和NOx年平均浓度资料,1998—2000年周报和日报环境监测资料以及相应的地面、高空常规气象观测资料的统计分析,研究了该市空气污染的时间变化特点以及沙尘天气等几种气象条件对其浓度变化的影响。结果表明:(1)颗粒污染物(TSP和PM10)是西安市的首要污染物,其次是SO2。1981—2000年期间,TSP年平均浓度降低了75%,SO2年平均浓度降低了77%,NOx年平均浓度总体上变化不大;这三种污染物月平均浓度的年变化都呈单周期型,冬季1月份最高,夏季最低(TSP是7月份最低,SO2和NOx是8月份最低)。(2)2001年春季3～4月份沙尘天气的频繁发生,使西安市空气污染日出现全年的第二个多发期(23d·月-1),这有别于正常年份仅在冬季1月份出现一个浓度峰值的特点;强沙尘暴天气过程会使西安市PM10浓度在非常短的时间内提高3倍左右,造成严重的颗粒物污染。(3)西安市冬半年出现轻度污染以上级别的几率明显大于夏半年。影响西安市的地面天气系统可归纳为12类,当受不同天气系统控制时,其污染状况会有较大差异。(4)西安市一年四季都有逆温存在,100m平均逆温强度为0.90℃;全年以低层逆温出现日数最多,但冬季贴地逆温出现日数最多,厚度最厚,强度最大,是造成西安市冬季空气污染严重的最重要气象因素之一。(5)西安     

昆明坝子边界层贴地逆温特征及其成因

利用昆明2004~2006年08 h气象加密探空资料对昆明坝子贴地逆温进行了分析,结果显示:昆明坝子贴地逆温年频率为59.9%,厚度为120 m,强度为0.9℃/100 m,与国内其他地区相比具有出现频率高,厚度小,强度略强的特点。昆明坝子贴地逆温频率、厚度、强度呈单峰型年变化,春季频率最高、厚度最厚、强度最强;夏季频率最低、厚度最薄、强度最弱,其变化受降水、风速、晴夜状况变化的影响。坝子地形是影响贴地逆温的重要因素,昆明坝子地形对坝内贴地逆温具有保护稳定作用,尤其是对辐散冷却逆温过程的保护,同时也影响贴地逆温的厚度和强度。昆明坝子贴地逆温存在辐射逆温、地形逆温、水体平流逆温的共同影响,但辐射冷却逆温是主导机制。     

2017—2019年中天山北坡城市群大气污染及污染天气类型特征

利用2017—2019年中天山北坡城市群（乌鲁木齐市、昌吉市、石河子市、五家渠市）逐时大气污染物监测数据及气象数据,分析了大气污染物年内变化和污染天气类型特征。结果表明：（1） 中天山北坡4座城市6类大气污染物中PM_2.5超标日数最多（年均94~104 d）,年均浓度介于64~73 μg·m^-3,且五家渠市>乌鲁木齐市>石河子市>昌吉市。采暖期PM_2.5浓度在100~118 μg·m^-3之间,是非采暖期的4.00~5.00倍,靠近山前地带的城市PM_2.5浓度日变化大体呈现“双峰双谷型”。（2） 4座城市污染天气类型主要分为静稳型、沙尘型和特殊型,其中静稳型占86.2%~93.6%、沙尘型占5.8%~13.2%。静稳型污染天气多出现在冬季,沙尘型主要出现在春、秋季节。静稳型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比45.8%~56.6%,沙尘型污染天气中Ⅴ-Ⅵ级污染级别占比14.9%~29.4%。（3） 静稳型和沙尘型污染天气下PM_2.5和PM₁₀浓度都存在显著的线性相关,前者PM₁₀浓度是PM_2.5的1.26倍,而后者达3.16倍,此倍数可以作为区分静稳型和沙尘型污染天气的判据。     

乌鲁木齐大气混合层厚度和稳定度与大气污染的关系

利用乌鲁木齐市4座10层100 m梯度气象塔2013年6月~2014年4月气象观测资料和7个环境监测站[WTBX]AQI[WTBZ]资料，计算并分析了大气混合层厚度和稳定度特征，探讨了大气混合层厚度和稳定度与污染的关系。结果表明：乌鲁木齐市混合层厚度夏季郊区高、城区低，冬季从南郊—城区—北郊随地势降低依次降低；夏季和冬季分别在1 559～1 772 m和526～1 156 m之间。地面至2 km以上每500 m高度间隔统计混合层厚度，500～1 000 m出现频率最多；月变化为6～9月基本在500 m以上，且每个高度区间其概率均超过10%，10月～次年2月1 500 m以上区间概率明显减小；日变化为中午13:00～16:00达到最高值，下午和傍晚迅速下降。白天较大的感热输送提供充足的热力条件，这也体现出白天以不稳定层结为主，夜间则以稳定层结为主。大气稳定度分类结果，夏季郊区和城区不稳定（A～C类）所占比例差不多，冬季北郊稳定（E、F类）所占比较最大、城区最弱。[WTBX]AQI指数冬季最大，从南郊—城区—北郊依次增大，这与采暖期污染物多、南郊比北郊地势高有利于扩散输送有关。总体来看，乌鲁木齐大气混合层厚度空间分布与气象要素、大气稳定度、地形等密切相关，对AQI[WTBZ]指数分布有重要影响，这对近地层大气污染状况预报有着重要的指导意义。     

基于MODIS数据的城市光化学污染预警系统及预警等级研究

通过分析MODIS遥感数据反演的大气气溶胶光学厚度(AOD)与大气环境污染的关系,结果表明当空气清洁没有污染时,AOD小于0.3,当空气轻度污染时,AOD在0.3~1.0之间,当空气污染严重时,AOD大于1.0。在分析AOD与地面大气污染的关系的基础上,结合地面空气污染监测数据的空气污染指数,将城市光化学污染的预警等级分为无、微弱、较弱、较强和强五级,并对城市光化学污染预警系统进行了框架分析,为进一步建设城市光化学污染预警系统提供基础。     

乌鲁木齐市城区和郊区近地层比湿分布和廓线特征

利用乌鲁木齐市城区和郊区的5座100 m气象铁塔10层比湿数据和乌鲁木齐气象站L波段探空雷达资料,详细分析了边界层2 km内比湿廓线特征,城区和郊区近地层比湿季节变化和日变化特征,揭示了乌鲁木齐逆湿的原因,得出以下结果：（1） 乌鲁木齐市比湿季节差异明显,冬季最小,春季、秋季稍大,夏季最大,夏季比湿约为冬季的4~5倍,但秋季仅比春季大1 g·kg^–1。除冬季外,比湿均随高度增加而趋于减小,夏季减小最显著,冬季比湿的垂直变化很小。比湿廓线极小值白天和夜间出现高度相近,且有多个极小值。夏季和冬季比湿日变化最大,且位相相反;夏季夜间大、白天小,冬季与之相反。冬季,郊区比湿小于城区;其余季节城、郊比湿差异不明显。（2） 2 km内存在逆湿现象,逆湿出现概率高于35%,概率1月最大、7月最小。1月逆湿最大高度超过1 500 m,7月逆湿最大高度可达到1 900 m,且最大厚度可达到1 550 m。逆湿强度最大在7月和10月可达2. 5 g·kg^–1·（100 m）^–1,而1月最小。（3） 1月逆湿往往与逆温相伴随,逆温层改变了水汽的垂直分布结构,从脱地逆温层顶起出现逆湿现象,逆湿还与水汽输送有关。本研究可以有效地揭示空气湿度的季节特征,为研究城市大气污染形成的气象因素提供了一个思路。     

气象因子对乌鲁木齐市一次重污染天气过程影响研究

利用大气质量的观测资料和气象要素的数据,详细分析了2015年冬季乌鲁木齐市一次重污染天气的主要气象因子和空气质量特征。研究结果表明：在污染过程中,风速的变化趋势：减小-增大-减小（平均风速0.9~2.5 m·s^-1）;风向的转化趋势：东南风-东北风-西北风-西南风-东北风;湿度增大-减小-增大;大气混合层厚度的变化趋势：降低-升高-降低。同时,通过SPSS12.0分析了空气污染前后风速,湿度和PM_2.5质量浓度的相关性。PM_2.5质量浓度与风速呈显著负相关,与湿度呈正相关。风速与PM_2.5质量浓度间通过了显著性水平为0.01的相关性检验。表明乌鲁木齐市的气象因子（风速）对当地大气污染影响十分明显。     

南海市经济发展与大气环境变化

本文分析了南海市大气污染源特征及大气环境质量变化，探讨了南海市经济发展对大气环境的影响，在此基础上提出对大气环境保护的对策。     

西宁地区污染气象特征与降水pH值的初步分析

西宁是我国空气污染最严重的城市之一,冬春季节尤为严重,特别是当春季受到强沙尘暴影响时,会产生5级以上的严重空气污染。这除了当地污染源过量排放和外来沙尘输送外,当地大气扩散条件也是主要原因之一。利用西宁市2000年1月至2002年12月的各种常规气象观测资料和降水pH值资料,计算分析了西宁地区月、季、年各种逆稳层日数和混合层厚度,结果表明,西宁地区月逆温平均日数和月平均混合厚度基本呈反位向。冬半年各种逆温出现的总日数一般在15~24d之间,而夏半年在7~12d之间,前后二者相差一半。月平均混合厚度夏半年高,而冬半年低;季节变化是冬季平均混合厚度最低,春、夏季较高,秋季平均混合厚度介于春季和冬季之间,年最低和最高混合层厚度的平均年变差为145m。月逆温平均日数多(少)、月逆温厚度平均偏高(低),而月平均混合厚度偏低(高)。pH值月、季平均值与月、季平均混合厚度的变化趋势基本一致。混合层厚度高(低),湍流运动强(弱),空气在垂直和水平方向交换时间短(长)、扩散能力强(弱),pH值大(小)。     

沙尘影响下华北地区一次重污染天气形成与消散过程分析

以2017年5月4日~5日华北地区出现的一次大范围的严重的天气污染形成与消散过程为研究对象,通过搜集华北地区9个城市空气中主要污染物浓度、AQI（空气质量指数）和常规气象数据,分析AQI、主要污染物（PM₁₀、PM_2.5、SO₂、NO₂、CO、O₃）浓度变化特征和相关气象因子的关系。结果表明：本次重污染本质为区域性沙尘污染所致。污染过程呈现出形成速度快、消散急促的特点。该污染过程首要污染物为PM₁₀,其次为PM_2.5,而SO₂、NO₂、CO、O₃等由人类活动产生的污染物浓度并未超标。后向轨迹分析和相关分析发现造成此次严重污染颗粒物主要来自蒙古高原,风是主要驱动因子。污染物在空间位置比较接近的城市间传输时,表现出趋势一致性、时间上的滞后性和污染物浓度的累积性特点。     

乌鲁木齐城区一次极端东南大风的形成机制——重力波与超低空急流耦合

东南大风是乌鲁木齐城区独有的强灾害性天气，通过研究发现东南大风是天山峡谷特殊地形造成的大振幅重力波与超低空急流耦合触发的强下坡风暴。针对2012年3月30日乌鲁木齐城区出现的近10 a最强的一次东南大风天气过程，使用中尺度WRF模式进行数值模拟，分析模式输出的高时空分辨率产品发现：在气压梯度力作用下，气流从天山峡谷南端进入，一方面由于狭管效应在峡谷内300~400 m高度形成超低空急流；另一方面气流在进入峡谷过程中，因爬坡强迫抬升形成重力波。重力波在峡谷内与超低空急流发生耦合，在峡谷北端背风坡形成大曲率背风波，背风波的下沉运动引起动量下传，将超低空急流的能量输送到地面，形成水跃型下坡风暴即东南大风。在此过程中背风坡上空风向切变的临界层吸收上层波能量加强了超低空急流，对流层低层稳定层结对背风波的下沉运动起到加速作用。     

我国大气透明度系数的时间变化

作者在文献[1]中探讨了我国大气透明度系数的空间分布及其主要影响因子。本文则探讨大气透明度系数的时间变化,特别是它的长期变化及其成因。结果发现:火山爆发可使大气透明度系数明显减小;由于人类活动影响,冬季大气透明度系数P_2、P_d有明显的减小趋势,P_2、P_d与用煤量等污染指标有很好的负相关。文中还对大气可降水含量的气候学推算方法进行了探讨。本文应用1820—1983年的地球自转变化率资料,分析出地球自转变化存在准44个月、准11年、准24年和准49年的周期。南方涛动指数的变化,大气活动中心位置的移动,赤道东太平洋海温的异常等,都能从地球自转速度变化思期中找到关系。已经发现,在地转长期(准24年和准49年周期)加(减)速时,南方涛动指数减弱(增强),大气活动中心向西北(东南)移动,非洲干旱区降水偏多(偏少);同时发现:在地转短期(准44个月周期)加(减)速时,赤道东太平洋海温降低(升高)。     

大气污染物排放量与颗粒物环境空气质量的空间非协同耦合研究——以武汉市为例

针对区域大气污染物排放量与空气质量在时空分布上存在不完全协同、匹配的现象,论文选择SO₂、NO_X、PM_2.5、CO和VOCs作为大气污染物指标,选择气溶胶光学厚度(Aerosol Optical Depth, AOD)表征颗粒物环境空气质量,以武汉市为例,综合应用耦合模型和空间错位指数模型研究2类指标之间的空间非协同耦合规律。主要结论如下：① 武汉市大气污染物排放量与颗粒物空气质量具有不同空间分布特征,大气污染物排放量呈现由城市中心城区向远城区递减的趋势,其中SO₂、PM_2.5和VOCs的排放具有明显的中心聚集现象,而NO_X和CO聚集现象不显著,且与道路分布明显相关;AOD分布具有明显的空间差异性,总体上呈由西北向东南依次递减的趋势。② 武汉市大气污染物排放与颗粒物空气质量的空间非协同耦合规律：越靠近城市中心城区,空间协同耦合现象越显著,空间错位现象越弱;越远离主城区,空间非协同耦合现象越显著,空间错位现象越显著;SO₂排放量与AOD在武汉市远城区的空间错位指数均大于0.7,且耦合度指数小于0.3,呈现较强的非协同耦合特征,NO_X、VOCs、PM_2.5的排放量与AOD在武汉中心城区的空间错位指数均小于0.5,且耦合度指数大于0.5,协同耦合现象较为显著。③ 基于时空非协同耦合分析城市大气环境污染治理建议：针对污染物与AOD空间错位不显著的城市中心城区,以本地减排治理为主;针对污染物与AOD空间错位显著的远城区,应在污染溯源分析的基础上进行区域协调综合治理。