2016—2017年冬季华北地区一次重污染过程的气象条件分析

以华北地区为研究区域,利用地面监测数据、高空观测资料、NCEP FNL资料及HYSPLIT后向轨迹模式,对2016年12月26日至2017年1月9日该地区的雾霾天气过程进行综合分析。结果表明,雾霾期间高空以纬向环流为主,冷空气势力偏弱,主要受高压、弱高压或均压场控制,有利于华北地区静稳天气形成。同时,雾霾期间边界层平均高度约600~900 m,污染物浓度与边界层高度呈负相关,且污染物浓度变化较边界层高度变化存在滞后现象。逆温层的长期存在,不利于污染物垂直扩散,能见度一直维持在5 km以下。后向轨迹集合模拟与聚类分析表明,以北京地区为核心的华北地区雾霾天气期间,外来污染物中,80%来自西北方气团,20%来自河北西南地区气团。     

2017年5月长三角地区一次沙尘重污染天气成因分析

利用地面污染物监测数据、常规气象数据,ECMWF再分析数据以及L-波段无线电探空数据,并结合后向轨迹模型,对2017年5月长三角地区的一次沙尘重污染天气过程进行成因分析。结果表明:此次沙尘重污染过程是天气系统、地面及边界层气象条件共同作用的结果。东亚大槽东移、冷空气南下并配合地面高压的发展使河西走廊、宁夏大部、内蒙古西部出现沙尘天气,为后期长三角地区沙尘的输送提供了沙源; 850 h Pa上较大的风速为上游沙尘源区向下游长三角地区输送提供了通道;高压中心的下沉运动和白天增强的热对流活动使得高层沙尘影响地面具备了足够的动力条件;当沙尘抵达长三角上游地区后,不断减弱的冷空气和趋于静稳的近地面形势不利于污染物扩散,加剧了此次污染过程。     

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。     

2020年西安一次持续重污染过程成因及输送特征分析

利用中国环境检测总站环境数据、西安气象自动站逐时实况数据和探空数据、NCEP 2.5° ×2.5°再分析资料以及GDAS 1° ×1°数据,对2020年1月21—26日西安一次持续性重污染天气过程进行了环流背景、气象要素及输送特征分析.结果表明:500 hPa中高纬地区纬向环流,850 hPa暖平流,地面弱气压场是大气...     

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。     

2014年赤峰市区两次重污染天气过程对比分析

文章利用中国环境保护部的空气质量小时监测资料,及相关的气象观测资料就2015年2月份接连出现在赤峰市区两次重污染过程进行深入的对比分析。结果表明:每次污染过程的发生都与天气背景密切相关,第一次重污染天气是由于较强的海平面高压导致大气垂直层结稳定,加上地形的影响,不利于本地污染物的扩散,使得空气污染物浓度增大,污染物主要是以烟以及雾霾为主;第二次重污染天气是因为高空强冷空气加上地面高压前部较大的气压梯度形成强偏北风,引导北部的沙尘南下形成了重污染天气,污染物主要以沙尘为主。     

陕西关中两次霾重污染过程气象条件分析

应用常规观测资料、污染物浓度资料和NCEP 1°×1°再分析资料从环流形势、边界层特征和扩散条件等方面对2013年和2016年两次持续性霾重污染过程进行对比分析。结果表明:①2013年过程和2016年过程在500hPa高空上分别为阻塞环流型和纬向环流型,关中地区受偏西气流影响、地面气压场较弱、大气层结均比较稳定;②2013年过程西安贴地逆温层顶高度低、相对湿度大、气温低、不利于大气垂直湍流交换,污染物容易堆积,这也是2013年过程比2016年过程重污染持续时间长、污染浓度高的原因之一;③两次过程西安平均风速均小于2m/s,具有显著的低风速特征,且东北风为其主导风向。持续东北风引起上游污染传输和低风速导致的本地污染累积是造成2013年过程污染浓度更高的重要因素;④2013年过程结束是受强冷空气影响,来自高空的干洁大气下沉到地面,置换了边界层的污染空气,使空气质量得到根本改善;而2016年过程是受高原槽东移影响,雨雪天气的沉降作用使得霾消散。     

北京一次局地重污染过程气象条件分析

2004年10月7日至10日，北京出现了一次明显的持续重污染过程，这次污染过程持续时间之长、污染程度之重是近4年来同期最大的。为了了解造成这次持续重污染过程的原因，利用同期污染指数、常规气象观测资料、探空资料及自动站气象资料，对这一期间的空气污染气象条件进行了较为详细的分析。结果表明，这次持续重污染过程是由本地的污染源和大尺度的天气背景与局地的气象条件共同造成的。     

北京市持续重污染天气分析

通过对2004-2008年北京市空气持续重污染过程的统计及其对非沙尘型持续重污染天气形势的特征分析,得到以下结论：持续重污染过程具有明显的季节分布特征,主要包括春季沙尘型污染和秋冬季节非沙尘型污染;非沙尘型持续重污染过程期间多对应着大雾、轻雾、霾、烟等低能见度天气,过程后期对应的天气现象多为大风或降水天气。其中大雾天气更易引发长时间持续的空气重污染事件。非沙尘型持续重污染的天气形势特点为：高空多为纬向环流,850 hPa多为暖脊控制,地面多处于弱气压场,鞍形场型污染尤为严重。北京持续重污染多对应区域性污染。     

辽宁中部地区持续性污染的天气分型

利用NCEP全球再分析资料和地面大气成分观测资料,根据大尺度天气背景,将2010—2012年出现在辽宁中部地区的全部持续性大气污染过程划分为5种类型:蒙古高压型、变性高压型、蒙古气旋型、弱低压型和江淮气旋型。进一步的边界层物理机制研究表明:江淮气旋型与蒙古高压型污染的区域水平气流辐合、垂直的气流输送、大气层结稳定度都比较相近,只是前者的逆温强度更大。相比以上两种类型,其他三种类型的水平辐合程度相当,但下沉气流、大气层结稳定度和逆温现象要明显偏弱甚至未出现。     

喀什地区浮尘天气特征及一次重污染天气成因分析

根据1961—2018年喀什地区9个国家站浮尘日数逐日观测资料,利用气候学统计、M-K突变检验等方法分析喀什地区浮尘日数的时空分布等气候特征,分析2019年3月19—25日喀什地区出现的强浮尘造成的重污染天气成因。结果表明:喀什地区年平均浮尘日数为71 d,浮尘日数总体呈减少趋势,并于1997年前后发生了显著减少性突变。2019年3月19—25日出现的强浮尘天气过程,持续时间长,影响范围广,乌拉尔山高压脊发展,脊前横槽转竖,在新疆东部回流东灌冷空气是造成此次沙尘过程的天气背景。浮尘天气造成21—24日喀什地区空气污染指数AQI指达500,属严重污染,首要污染物PM_(2.5)和PM_(10)在21日、22日达到峰值,分别为494、1 175μg/m~3。热力、动力条件以及近地面存在逆温层均不利于污染物的扩散。污染过程前后喀什市本站气压与PM_(10)、PM_(2.5)浓度均呈正相关,相关系数为0.762、0.507,均通过0.05显著性水平检验;气温与PM_(10)浓度呈负相关,与PM_(2.5)相关性不明显;相对湿度跟PM10和PM2.5呈正相关,表明气象因子在大气污染过程中对大气环境影响明显。     

北京地区供暖季两次重污染过程气象条件对比

为对比分析北京地区供暖季期间两次重污染过程的影响因素,利用气象常规和非常规资料、环保监测站观测资料分析了2016年11月2—5日（以下简称“2016年过程”）和2018年3月11—14日（以下简称“2018年过程”）两次重污染过程的气象条件。结果表明：2018年过程与2016年过程天气尺度高低层天气影响系统类似,地面平均风速均为1.5 m·s-1,大气水平扩散条件基本相似,边界层风场的分布及风速大小基本一致,但2018年过程低层暖气团影响高度达2 km以上且逆温强度很大,大气垂直扩散条件更不利于污染物的扩散;2018年过程PM2.5浓度较2016年过程污染最重单站峰值浓度偏低30.2%,全市平均浓度也较其略低,且未出现爆发性增长阶段,浓度积累增长平缓;2016年过程一氧化碳（CO）出现爆发性增长,4 h浓度上升接近1 000 μg·m-3,峰值浓度为3 179 μg·m-3,黑碳（BC）浓度持续较高且峰值浓度为19 939 ng·m-3;2018年过程期间CO峰值浓度较2016年过程下降24.6%,且未出现爆发性增长阶段,BC有一定日变化特征,峰值浓度为4 228 ng·m-3,远远低于2016年过程。两次重污染过程发生在基本相似的气象条件下,2018年的垂直扩散能力更为不利,但从细颗粒物和一次排放污染物对比来看,2018年过程多种污染物浓度显著下降、平均浓度明显降低,这与人为减排限排等因素密切相关。     

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。     

苏南两次回流天气过程形势特征和降水相态分析

利用常规观测资料、0.25°×0.25° FNL资料、微波辐射计资料和风廓线雷达资料，对发生在苏南的两次回流天气过程的环流特征、大气层结特征等进行分析。结果表明：高纬度地区500 hPa是两槽一脊的环流形势，近地面层持续受东北风影响，西南暖湿气流在底层冷垫上爬升，是回流降雪天气形势；从东北平原回流南下的冷空气湿度小，在降水中只起到了"冷垫"的作用。中低层西南暖湿气流差异导致两次降雪强度存在差异；近地面层的降温在雨和雪的区分判别上影响更大，统计2012—2022年初苏南地区8个降雪个例发现，苏南地区，满足T₈₅₀≤-4 ℃，T₉₂₅≤-3 ℃，T_{1 000}≤1 ℃，T_{2 m}≤2 ℃这样的温度阈值条件时开始雨转降雪；当1 515 gpm≤H_700-850≤1 575 gpm，1 289 gpm≤H_{850-1 000}≤1 317 gpm时，相态易由雨转雪。中低层西南气流、底层东北风的加强，2 000 m左右高度风场的转变，短波槽（或切变线）触发了不稳定能量的释放，导致降雪发生；当中低层西南气流减弱转为西北气流后，大气水汽含量降低，降雪结束。     

2010年辽宁一次沙尘天气过程的气象因素及污染特征

利用常规气象观测资料以及环保监测数据,对2010年4月8日辽宁沙尘天气过程的高低空天气形势和主要气象要素进行探讨,并对沈阳地区的空气污染状况进行分析。结果表明：沙尘天气过程主要是受贝加尔湖地区东移冷空气和蒙古低压的共同影响,强大的蒙古气旋造成地面强变压导致地面风速加大,是形成沙尘天气的动力因子;沙尘天气来临前后,风速、能见度和湿度等发生急剧变化;在沙尘天气影响下,沈阳地区的PM10浓度迅速上升,而大风等有利的扩散条件,造成黑碳、气态污染物SO2和NO2浓度出现不同程度的下降。     

2010年辽宁一次沙尘天气过程的气象因素及污染特征

利用常规气象观测资料以及环保监测数据,对2010年4月8日辽宁沙尘天气过程的高低空天气形势和主要气象要素进行了探讨,并对沈阳地区的空气污染状况进行了分析。结果表明：沙尘天气过程主要是受贝加尔湖地区东移的冷空气和蒙古低压的共同影响,强大的蒙古气旋造成的地面强变压导致地面风速加大,是形成沙尘天气的动力因子;沙尘天气来临前后,风速、能见度、湿度等发生急剧变化;在沙尘天气影响下,沈阳地区的PM₁₀浓度迅速上升,而大风等有利的扩散条件,造成黑碳、气态污染物SO₂和NO₂浓度出现不同程度的下降。     

安徽省酷热天气分析及预报指标

基于安徽省1961-2017年逐日地面最高气温资料,采用Mann-Kendall法对安徽省高温天气事件进行突变分析,发现安徽省2000年后高温事件明显增加。为分析安徽省酷热天气特征和产生机理,文中挑选了35~37℃高温天气个例对比分析。结果发现:1)500 hPa西太平洋副高位置和850 hPa气温对酷热天气预报的指示性最好。2)受西太平洋副热带高压不同位置控制,安徽省增温机制不同:当为高压中心控制时,太阳辐射在增温过程中起决定性作用,安徽省易出现酷热天气;当高压中心位于海上,脊线位于安徽省附近时,安徽省高温强度较弱。通过酷热天气个例研究和合成平均分析,文中总结了安徽省酷热天气预报指标。     

安庆市近十年短时强降水特征及天气学模型

利用2005-2017年安庆市8个国家气象观测站逐时降水量资料以及高空探测资料,分析安庆市短时强降水的时空分布特征,并建立安庆市短时强降水天气学模型。结果表明: 短时强降水空间分布城郊差异明显,以城区次数为最多,其次是山区。短时强降水过程的年发生总站次没有明显的线性变化趋势,但有较大差异;月发生站次以7月为最多,其次是6月和8月;日分布具有明显的单峰型特征,午后到傍晚为高发时段。短时强降水强度以20～30mm/h为主,超过50mm/h的较少,但总体上出现次数呈增加趋势,并且强度也有所增强。短时强降水天气模型主要分为冷锋型、短波槽型、台风低压型、副高控制型,以短波槽型占比为最多,每个类型短时强降水的触发机制均不相同,但大部分均存在高低空急流或者超低空急流;本地具有湿层深厚和大气层结不稳定特征。     

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。