夏秋季节天气系统对边界层内大气中PM10浓度分布和演变过程的影响

边界层内的气压场直接影响区域性的大气环境质量,天气系统的变化与边界层气压场形势直接相关。根据2000～2006年大气环境监测资料的日均值和日增(减)量分布图,同时对夏秋季节主要的天气系统,副热带高压和台风进行耦合诊断分析,得出西太平洋高压和台风的时空演变对我国环境质量有十分重要的影响,这种影响主要是形成的高压均压场对污染物有累积效应,也出现污染物的汇聚,而其周边流场对区域污染物有输送作用。此外,天气系统的降水分布又对大气污染物有清除的作用。而且天气形势演变的空间和周期性形成了大气环境的区域性和过程性等复杂的特征。本文选择典型个例,进行剖析研究。在地面高压或500 hPa高度上5880 gpm等高线控制区内,造成大范围的静稳型区域性污染物的增量过程。在副高周边地区的雨区内经常是PM10的谷值期。夏秋季节台风近周边和远周边的影响区,经常是PM10峰值或较重污染物浓度出现区域。     

边界层内大气排放物形成重污染背景解析

我国大气中的粒子浓度普遍较高,特别是可吸入颗粒物PM10.在区域特定的大气环境过程的影响下,能形成大范围的严重污染情景.利用大气环境过程的概念,分析引起大气重污染的中尺度天气系统、近地层小尺度局地系统和稳定的大气边界层结构,发现大范围均压场条件下易出现近地层小尺度局地环流群体,大范围均压场持续演变和移动常形成大气污染汇聚带,从而形成局地严重污染的重要大气条件.     

Particulate matter trends and quantification of the spring sand-dust contribution in Hohhot,Inner Mongolia,from 2013 to 2017

2013年9月国务院颁布了《大气污染防治行动计划》.研究其实施前后呼和浩特市大气污染物浓度变化及及原因;同时,分析了春季沙尘天气对于呼和浩特市大气环境颗粒物浓度的定量影响.结果表明:呼和浩特市大气环境质量持续改善,但大气污染物浓度仍然较高.PM2.5和PM10年均浓度分别超过国家二级标准22.9％和35.7％;2013-2017年春季PM2.5和PM10浓度降幅较大,沙尘天气对呼和浩特市PM2.5,PM10,和TSP浓度的绝对贡献范围分别在0.6-5.2μg m-3,9.0-16.9 μg m-3和 14.7-30.0 μg m-3.     

西安冬季不同环流形势下大气细颗粒物 的输送特征研究

基于2018—2020年西安市冬季的ERA5再分析资料、大气污染监测资料以及地面气象资料,采用客观天气分型方法PCT将西安地区冬季的海平面气压场和10 m风场分成6种天气类型,对不同天气类型下的空气污染状况及大气边界层污染气象参数特征进行了研究,结果表明：西安地区在冷高压前部型、冷高压后部型、均压场型、高压底部型中PM25污染加重,污染日出现频率高,属于污染型天气类型;在污染型天气类型下,西安地区混合层高度较低、通风系数较小、大气自净能力较弱均不利于PM25的扩散稀释;对污染天气类型下西安地区的PM25污染输送与潜在来源进行研究,认为西安本地及周边地区、陕南地区对西安PM25的质量浓度均有明显的影响,另外甘肃东部、宁夏及河南西部地区也是西安重要的细颗粒物污染源地,不同的污染天气类型下,污染输送通道和源区存在差异性。     

福州市PM2.5、PM2.5/PM10分布特征及与气象条件关系的初步分析

利用福州市PM2.5、PM10和气象资料,分析PM2.5、PM2.5/PM10的分布特征及与气象条件的关系。结果表明:福州市细粒子污染程度较轻,春季PM2.5和PM2.5/PM10值均是四季中最高的,其次是冬季,夏季最低;影响PM2.5浓度出现高值的天气系统有:暖区辐合与高空槽前、大陆高压后部和暖区降水三种系统,其中暖区降水天气形势下的PM2.5平均浓度最高,超标率为25.5%;影响PM2.5浓度出现低值的天气系统有:冷高压脊、高压底部和高空槽后,副热带高压及边缘,台风(热带辐合带)及外围系统,在后两种天气系统影响下的PM2.5平均浓度最低,超标率为0;剔除因降水、雾等低能见度个例,PM2.5浓度与能见度的相关系数为-0.626,冬春季的相关系数是夏秋季的1.4倍;PM2.5浓度与单一气象要素(如温度、相对湿度、风速等)相关性不明显,但不同季节、不同气象要素变化的组合对PM2.5浓度有直接影响。      

影响台风移动的几个基本因素及其应用

台风是夏秋季节对我国影响最大的一种天气系统,因它引起的狂风暴雨和高潮等灾害性天气都与台风路径有密切的关系。因此,作台风预报时,我们首先关心的是台风的移动路径。下面我们对影响台风运动的三个基本因素及其在分析预报中的应用作一简要介绍。     

影响上海市空气质量的地面天气类型及气象要素分析

地面天气形势及气象要素的变化在空气污染潜势预报中具有很好的指示作用。利用天气学原理将地面天气系统进行分型,探索研究不同地面天气类型对上海空气质量变化的影响。整理、分析2003—2005年地面天气类型和气象要素与空气质量的关系,发现:(1)上海秋冬季以大陆冷性高压系统移动为主,而夏季主要以副热带高压和台风影响为主,春季是冬季与夏季之间的过渡,天气系统转换较为频繁。(2)春、秋、冬季易引起上海市空气污染的天气类型有L型高压、高压、高压前和均压场4种地面天气类型,与空气质量优等级相对应的天气类型是低压槽、高压底和高压后。夏季空气质量优等级对应的天气类型主要有台风、高压(副高)和低压槽。(3)秋冬季节典型天气过程一般经历高压前(或冷空气)→L型高压→高压→高压后(或高压底)→低压槽的转换,PM10浓度变化也表现为先升后降。(4)气象要素的变化也与空气污染存在密切联系,气压与空气污染物的关系为正相关,而气温、相对湿度和风速与空气污染物浓度呈负相关。     

“达维”台风大暴雨过程熵流特征分析

应用耗散结构理论,对2012年8月3—4日发生在河北省海岸带的一次台风暴雨过程进行诊断分析,着重分析了大气排熵指数、边界层上部平均广义相当位温与暴雨的发生和落区的关系。结果表明:副热带高压稳定少动和台风外围强盛的东南风急流造成了本次历史罕见的大暴雨局地特大暴雨天气;大气排熵指数由高值向低值的演变有利于对流的发展,从而导致对流暴雨形成;负熵流区涵盖了强对流或对流性大暴雨发生的主要区域,暴雨产生前5~6 h,有高熵空气在边界层上部聚集,暴雨区位于高熵中心附近、低空切变线和地面辐合线附近,与高熵舌伸展的区域相一致。     

2010年广州亚运限行减排对大气环境的影响

通过对亚运会、亚残运会期间限行减排各个阶段的广州和相邻城市监测到的污染物浓度以及同期的天气背景进行分析,探讨污染源、城市的地理位置、天气条件和限行减排对亚/亚残运会期间广州大气环境的影响,结果表明:由于人为限行减排、城市的地理位置和气象扩散条件等各种因素综合作用,使得亚运会期间广州统计平均的能见度基本大于10 km;机动车的限行减排对PM10的削减作用不如PM2.5和PM1明显;限行减排对广州O3浓度控制"不敏感",但是会导致浓度峰值时间相对广东东莞出现1小时左右时间"滞后";珠江三角洲(简称珠三角)的大气环境问题呈现区域性,而且污染程度不容乐观,将来对该区域的大气环境治理需要进行长期持续的联防联控。     

北京秋季一次降雪前污染天气的激光雷达观测研究

以2009年11月5~8日北京地区发生的一次特殊天气形势下的重污染天气过程为例,研究分析本次污染特点和大气边界层结构特征以及此天气过程的大气温度和相对湿度结构特点。激光雷达是探测大气边界层及气溶胶的一个高效工具,利用ALS300激光雷达系统测量信号,应用Fernald方法反演大气消光系数,根据反演的气溶胶消光系数的最大突变,即最大递减率的高度来确定大气边界层的高度。利用其观测的退偏比分析大气污染物特性。利用微波辐射计数据,确定大气温度和湿度时空特征。研究结果表明:在本次污染天气下,大气具有很强的逆温结构,逆温最大可达近1 K(100 m)-1,500 m以上的大气相对湿度很低,在这种天气特征下的大气边界层高度在400 m左右,非常稳定。污染结束降雪开始前,大气逆温结构消失,大气湿度大幅度增加,接近饱和。根据lidar(light detection and ranging)退偏比的分析,本次污染天气是一次典型的烟尘类颗粒物的污染,污染具有区域性特点。PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物)与AOT(Aerosol Optical Thickness)之间有明显的线性关系,相关系数达到0.72。该lidar系统能够反演出秋季降雪前本次污染天气背景下北京城区上空的大气污染特性和大气边界层高度。     

山东一次大范围持续性霾过程的气象条件分析

2016年12月30日至2017年1月8日，山东出现了以PM2.5为首要污染物、持续几天、大部地区重度以上污染的霾天气。基于多种实况观测资料和ERA Interim再分析资料，分析了此次过程天气背景和边界层特征等。结果发现：高空平直纬向环流、地面弱气压场、典型的静稳天气，有利于霾维持较长时间。此次过程期间有3次冷空气影响，冷空气的强度影响霾的变化，弱冷空气难以破坏近地层逆温结构，并会从上游向下输送污染物，有利于污染物的累积；较强冷空气带来较强的垂直运动，破坏了静稳天气形势，有利于污染物的扩散及清除。此次过程稳定层结形势下，边界层高度是一个对霾有指示意义的物理量。边界层高度和AQI的变化呈滞后负相关关系，边界层高度降低之后对应AQI指数升高。逆温层长时间的存在是此次霾持续的重要条件，另外由于地理原因东南风增湿和逆温层顶高度降低都会导致污染物浓度增大，使霾加重。     

2014年10月京津冀地区一次PM2.5污染过程的数值模拟

近年来我国东部尤其是华北地区的PM2.5污染逐年加重,引起广泛关注。本文利用WRF Chem模拟了2014年10月京津冀地区一次PM2.5重度污染过程,研究造成此次过程的天气形势、污染物的时空分布特征以及一次、二次PM2.5对总浓度的贡献率,并对污染最严重当日的PM2.5垂直分布进行详细分析。结果表明：造成本次污染过程的是弱高压控制下的静稳天气系统,地面主导风向为南风,垂直方向上有逆温层,抑制了污染物垂直方向上的扩散。发生污染时,PM2.5的高浓度主要分布在北京南部、天津北部与河北接壤的区域,二次PM2.5的贡献率大于一次PM2.5,在清洁大气中则一次PM2.5的贡献更大。垂直方向上,PM2.5中的一次颗粒物只在近地面有高浓度中心,1.2~1.6 km的上空高值区以二次生成的颗粒物为主,是由前体物上升到高空后再通过氧化反应生成的,当这部分颗粒物随着边界层落回近地面时会加重污染。随着时间的变化,污染物的分布高度和边界层高度呈明显的正相关。     

北京地区重空气污染天气分型及个例分析

利用2008年1月至2014年12月北京地区高空和地面气象观测资料及逐日大气成分监测数据,对北京地区空气质量≥5级重空气污染的持续时间、500 hPa高空环流形势、地面气压场及相应的边界层结构特征进行了统计分析。结果表明:2008年1月至2014年12月北京地区发生重空气污染时500 hPa以纬向环流为主,占重空气污染总日数的58.4%。从地面气压场来看,低压辐合区型重空气污染出现频率最高,为38.3%;其次为高压后部型重空气污染,出现频率为18.8%。北京地区出现重空气污染天气时500 hPa多为纬向环流,850 hPa为偏南暖平流,地面气压场为低压辐合区、高压后部、高压底部、弱气压场、高压前部、低压倒槽、弱高压、鞍型场及华北地形槽时均可出现重空气污染天气过程。配合以上天气形势,重空气污染天气出现时,边界层长时间存在逆温、低层风速较小且湿度大,并根据重污染天气特征建立了北京地区重空气污染概念模型。     

2008年北京奥运会期间污染控制效果数值模拟——以个例分析为例

利用2007和2008年北京地区空气质量监测资料和NCEP再分析资料,分析了北京地区空气动力学当量直径小于等于10μm颗粒物(PM10)污染过程与天气形势及天气系统之间的关系。结果表明:西太平洋热带气旋路径对北京地区发生PM10污染具有预示作用,即当热带气旋北上并在朝鲜半岛或日本登陆的情况下,北京地区一般受持续均压场等弱中尺度天气系统控制,这种中尺度天气系统不利于污染物的扩散,因此北京地区经常发生区域性的PM10空气污染事件。在2007年9次台风北上登陆朝鲜半岛或日本的过程中,北京地区伴随发生了9次PM10污染过程,预示准确率达100%,2008年的预示准确率也达到了80%以上。为了说明北京奥运会期间污染控制措施对改善北京空气质量有实际效果,利用中国科学院大气物理研究所区域空气质量模式NAQPMS,采用无控制措施源和有控制措施源,对2008年北京残奥会期间一次西太平洋北上型热带气旋天气条件下的空气质量状况进行了数值模拟试验,揭示了此次过程北京地区未发生PM10空气污染的原因。     

福州天气形势分型与大气污染物相关分析

利用2002-2006年地面天气图和500hPa高空图,将影响福州的天气形势分为10型,结合大气污染物浓度资料,统计2002-2006年福州全年、冬半年和夏半年不同天气形势型的出现率及相应的污染物浓度值,分析不同天气形势下大气扩散能力的强弱以及对污染物浓度的影响。结果表明：锋前暖区和地面倒槽是最不利于扩散的天气型,台风（热带辐合带）和低涡锋面是最有利于扩散的天气型;冬半年高压后部、锋前暖区和地面倒槽对污染物浓度增大的影响最大,低涡锋面、高压脊和高压底部对污染物浓度减小的影响最大;夏半年台风（热带辐合带）及外围、低涡锋面、副热带高压对污染物浓度减小的影响最大,其他天气型影响下污染物浓度变化幅度均为正值。     

北京市朝阳区重空气污染天气类型分析

利用2011—2015年北京市朝阳区气象观测资料和PM_(2.5)大气成分监测资料,对朝阳区重空气污染的天气类型进行了系统的分析。结果表明:2011—2015年北京市朝阳区重空气污染天气类型大致可分为均压场型、低压辐合型和高压型3种。均压场型重空气污染大气基本为静稳状态,地表风力小,污染物易在低层逐渐累积;同时,受北京市周边地形的影响,朝阳区受均压场控制,具有明显的山谷风风向转变的日变化。低压辐合场对应低压槽前的上升运动,使周边污染物向低压中心积聚,从而导致出现重污染天气。高压型重空气污染主要是由于朝阳区位于地面高压的后部或底部,受高压后部或底部的偏南或偏东气流的影响,污染物区域输送显著,从而导致污染物浓度上升。总体来看,均压场型、低压辐合型和高压型3种重空气污染天气类型交替出现时,朝阳区可出现持续性重空气污染。     

福州天气形势分型与大气污染物的相关分析

利用2002－2006年地面天气图和500 hPa高空图,将影响福州的天气形势分为10型,结合大气污染物浓度资料,统计2002－2006年福州全年、冬半年、夏半年不同天气形势型的出现率及相应的污染物浓度值,分析不同天气形势下大气扩散能力的强弱以及对污染物浓度的影响。结果表明：锋前暖区和地面倒槽是最不利于扩散的天气型,台风（热带辐合带）和低涡锋面是最有利于扩散的天气型;冬半年高压后部、锋前暖区和地面倒槽对污染物浓度增大的影响最大,低涡锋面、高压脊和高压底部对污染物浓度减小的影响最大;夏半年台风（热带辐合带）及外围、低涡锋面、副热带高压对污染物浓度减小的影响最大,其他天气型影响下污染物浓度变化幅度为正值。     

首都北京及周边地区大气、水、土环境污染机理及调控原理

本项目在2004年取得的主要成果如下: (1)城市边界层大气物理和大气化学特征。在城市边界层的强化立体观测的基础上,针对冬、夏季城市大气环境及奥运会期间首都北京大气环境“背景”特征、急需认识的问题以及调控治理理论应用技术难点,着重分析研究了城市冬、夏季建筑群边界多个污染物种化学成分相关性,城市“冠层”建筑群楼顶单点长期时间演变特征,冬、夏季城区污染过程大气多尺度特征,冬、夏季气溶胶垂直分布特征及其与天气和气象条件的关系以及冬、夏季城市边界层感热、潜热通量特征等重     

城市边界层高度变化特征与颗粒物浓度影响分析

利用2007年以来西安郊区泾河观象台大气细颗粒物质量浓度资料和气象自动站资料以及探空资料,采用国标法、罗氏法和位温法三种不同方法计算边界层高度。结果表明,三种方法得到的结果有一定差异,但日变化分布一致,可以用于分析边界层高度变化特征。边界层高度季节变化明显,春、夏、秋和冬季边界层高度分别是1300,1200,820和800 m。边界层日变化与颗粒物浓度呈显著负相关关系,即冬季边界层顶高度低,三种粒径颗粒物质量浓度高,夏季则相反。PM2.5、PM1.0、PM1.0分别在PM10、PM2.5、PM10含量中有明显月变化,表明西安除了本地污染源之外,春季易受上游风沙天气影响。     

1953—2008年厦门地区的灰霾天气特征

利用厦门气象局气象观测站1953—2008年地面气象观测资料和厦门市环保局2001—2005年PM10、SO2、NOX环境监测资料,分析了厦门地区霾天气的气候特征、气象要素特征,及其影响因素,探讨了大气污染物与霾天气的关系。结果表明,在过去的50多a中,年日照时数及能见度有明显下降的趋势;厦门市灰霾日数总体呈上升趋势,尤其近十年来更加明显;厦门夏秋季节霾日少于冬春季节;2000年以来,随着霾日的增加,霾的持续日数也迅速增加;风速增大不利于霾的形成,高相对湿度有利于霾的形成;近年来大气污染日益严重,污染物（SO2、NOX、PM10）浓度增大导致霾日数增加,能见度下降。