上海市大气降尘污染的地面气象背景特征

对上海市11 a(1993-2003年)的月降尘量和同期气象要素资料分析表明,降尘量的年际变化呈下降趋势、月际变化呈双峰型分布,气象因子是这种分布的主要影响因素;重点运用聚类分析方法将降尘地面气象背景分为A、B、C、D、E 5个类型,不同天气类型对降尘量的影响不同,其中A型最有利于降尘,其气象特征是偏南风频率、3 m/s以上风速频率、蒸发量和气温位居其他各类之首,降水量、雨日数、湿度中等,气压低.冬季,降水与降尘量呈现为一定的正相关关系.     

深圳市空气污染气象条件标准体系的研究

为建立适合深圳的空气污染气象条件标准,对目前开展的空气污染气象条件预报进行客观的检验,基于2011—2013年地面常规气象观测资料和风廓线雷达资料,对能见度和影响因子(降雨、地面风速和低空风速)进行了相关分析。根据不同气象条件对空气污染的不同影响,将空气污染气象条件分为1—6级,等级越高,越有利于空气污染,并由此建立了深圳市空气污染气象条件等级的计算方法和流程。计算结果与实况基本相符,平均基本准确率达到75.0%,其中1级和4级基本准确率分别达到83.3%、85.2%,业务运行良好。该方法对于小概率事件(如热带气旋外围环流影响)的计算能力较差,6级的基本正确率仅为52.7%。所以针对特殊的低能见度小概率事件需要进行进一步的研究。     

南宁市夏季影响大气污染的气象条件分析

通过数值统计、相关分析方法对南宁市 2 0 0 1年夏季大气污染与气象条件的关系进行分析 ,得到一些初步结果 ,为南宁市的大气污染预报提供参考     

2012—2014年常州市大气重污染日的气象条件分析

利用常州市环境监测中心的大气污染监测资料、常州市气象局的常规气象观测资料及NCEP/NCAR再分析资料等分析了2012—2014年常州市的大气污染情况,将大气重污染日的地面形势场进行了分型,并重点分析了污染程度极为严重的2013年1月的气象条件,得到以下结论：1)近3年常州市共计出现大气重污染日54天,冬季为重污染日数最多的季节,首要污染物主要是PM2.5。2)可将重污染日的地面形势场归纳为均压场型、高压底部型、高压后部型、变性高压型和低压型5种类型：均压场型扩散条件差,为大气重污染最常见的地面形势;高压底部型一般伴随有冷空气扩散,往往导致上游污染物的输送;高压后部型、变性高压型分别意味着冷高压移出和变性减弱致使污染物累积导致大气重污染发生;低压型一般易出现降水,若前期污染程度较重或降水较弱,往往导致污染维持。3)2013年1月大气污染极其严重,单月共计出现重污染日14天,降水量异常偏少是本月重污染频发的主要原因之一,高温高湿小风环境则有利于大气重污染的形成。4)秋冬季节多冷空气活动,本地往往经历均压场高压底部冷空气冷高压均压场的循环过程,冷空气“间歇期”为大气重污染高发时段,故地面形势场对大气重污染的预报预警有着较好的指示作用。     

空气污染与气候变化

近50年来,全球气候变化主要由大气温室气体浓度的日益增加引起,而空气污染主要由悬浮于空气中的大气气溶胶粒子造成,它们都主要由矿物燃料的燃烧排放形成.近年的研究表明,大气气溶胶粒子也具有气候效应:一是通过散射和吸收太阳光,减少到达地面的太阳辐射而具有降冷作用,可抵消一部分由温室气体造成的变暖作用;二是可以作为云中凝结核改变云微物理过程和降水性质,改变大气的水循环.大气气溶胶对于经济社会的许多方面,如农业、水资源、人体健康、城市化等也表现出重要的影响.由于空气污染和气候变化在很大程度上有共同的原因,即主要都是由矿物燃料燃烧的排放造成,因而减轻和控制空气污染与减少温室气体排放保护气候在行动上应是一致的.为了从经济上得到最大的节约和获得双赢的效果,应该采取协同应对空气污染和气候变化的减排战略,即应该采取统一的而不是分离的科学研究和应对战略.     

北京城市大气环境污染机理与调控原理

该文主要介绍了科技部国家重点基础研究发展规划项目“首都北京及周边地区大气、水、土环境污染机理及调控原理”大气分项目的研究成果。项目分别于2001年和2003年重点开展了BECAPEX科学试验 (Beijing City Air Pollution Experiment)。BECAPEX试验同步进行城市边界层气象与大气化学观测, 通过卫星遥感、地面观测, 即城市空间和地面以及点与面结合的技术途径, 以揭示北京城市污染“空气穹隆”大气化学结构特征及其变化规律, 为城市环境大气动力-化学模式提供基本科学参数, 给出城市边界层大气物理化学过程综合模型, 为提高城市环境大气物理-化学过程耦合模式的准确性和可靠性提供科学依据。该项目揭示了北京城区和城近郊区城市边界层结构与湍流特征, 城市大气污染垂直结构特征; 发现了城市大气污染空间结构多尺度特征, 其中包括大气污染源影响和城市热岛多尺度特征; 揭示了城市大气重污染过程周边源影响域, 以及北京及周边地区气溶胶影响域和区域气候响应; 提出了北京市典型污染源排放清单; 发展了城市气象模式系统, 包括冠层模式、街谷环流和热力结构以及城市高大建筑群周围风环境数值模拟; 发展了空气质量模式技术, 包括二次气溶胶模拟试验、北京地区SO2污染的长期模拟及不同类型排放源影响的计算与评估、影响北京地区的沙尘暴输送模拟、区域化学输送模式中NOx和O3源示踪法, 城市尺度的大气污染CAPPS模式及统计模型的应用、大气污染及紫外辐射数值预报模式和CMAQ-MOS空气质量预报方法; 改进了美国公共多尺度空气质量预报模式, 建立了CMAQ-MOS区域空气质量动力-统计模型预报模式, 以及发展的源同化技术, 突破了当前空气质量模式技术“瓶颈”, 使模式预报准确率明显提高。     

北京地区一次强沙尘天气过程的气象因子及空气污染状况分析

对2002年3月18～22日北京出现的强沙尘天气过程的高低空天气形势和主要气象要素进行了分析，并对沙尘天气影响下北京地区的空气污染状况特别是颗粒物污染进行了分析。结果表明：这次强沙尘天气过程主要是受新疆地区东移的强冷空气和蒙古地区低压的共同影响所致，沙尘天气来临前后，许多气象要素(如风速、能见度、温度、湿度等)发生急剧变化；在沙尘影响下，北京地区的颗粒物浓度迅速上升，在短时间内达到重度污染，随着沙尘天气的结束，能见度转好，空气质量改善。     

北京PM10重污染预警预报关键因子研究

利用CART方法对造成北京PM10重污染的气象条件分析结果表明:适当的湿度条件和前期的污染状况是造成北京PM10重污染的必要条件,其他条件,如大气稳定度、边界层高度、持续性小风以及气压,是造成PM10重污染的重要条件。特别值得指出的是,湿度作为必要条件的出现,可能蕴涵着重要的物理化学过程,对其开展深入研究将对北京大气污染的控制和预报有所裨益。     

成都市大气污染与气象条件关系分析

利用成都市城区2015年12月~2019年12月污染物浓度及气象资料,对PM₁₀、PM_2.5、CO、O₃、 SO₂、NO₂六种大气污染物浓度变化特征以及与气象要素之间的相关性进行分析。结果表明:2016~2019年成都市空气质量冬季最差,秋季最好,年内整体以良为主,重度污染和严重污染的天气较少出现,空气质量逐年变好;主要污染物浓度除O₃外在冬季最高,夏季最低,春秋两季相差不大,O₃浓度变化则相反;主要污染物的日变化特征也较为明显。空气质量综合指数、PM₁₀、PM_2.5、CO、NO₂浓度与气温和降水存在显著负相关性,与气压存在显著正相关性,还与相对湿度呈不同程度的负相关,但与风速相关性不显著;O₃浓度不仅与风速、气温和降水存在显著的正相关,还与气压呈显著的负相关,却与相对湿度的负相关性不显著。     

2000～2004年天津市大气污染特征分析

根据天津市2000～2004年的环境监测资料和同期气象资料,对天津市大气污染物浓度变化的时空变化特征、大气污染与天气条件的关系进行了研究。结果表明:天津市大气污染物具有明显的时空分布规律,时间上表现为冬强夏弱,年际之间SO2和PM10浓度减轻,NO2变化不大。空间上表现为SO2和PM10在中心城区改善明显,NO2浓度在局部地区仍在增加。天气形势、城市热岛、逆温和混合层高度等对污染物浓度影响很大。     

河南3次重污染天气过程的气象条件诊断及传输影响分析

利用空气质量监测数据、气象常规观测资料、L波段雷达探空资料、EC-Intrim再分析资料和NCEP全球资料同化系统提供的再分析资料,以及HYSPLIT模式模拟结果,分析了2016年12月至2017年1月间发生在河南的3次重污染天气过程的影响范围、气象条件和传输影响等。结果表明,3次过程河南地区均呈现出500 hPa等高线平直、9251000 hPa风垂直切变小和海平面气压场均压等特征。在近地面,3次过程在污染开始和加强时段均有小风和低湿特征,过程临近结束时有大风或增湿出现。前两次污染过程为干霾过程,均因加强的偏西风而结束,但是在结束阶段,相较于第1次过程的西南风,第2次过程的西北风能更快速有效地清除污染物;第3次过程为湿霾(雾、霾混合)过程,因偏东风而结束,但由于偏东风风力较小,对污染物彻底清除能力有限,过程结束后很快出现反复。郑州近地面存在明显逆温和“上干下湿”的层结特征,这种“干暖盖”严重阻碍着空气的对流运动,使近地层的污染物垂直扩散能力变弱,从而导致污染加重。HYSPLIT后向轨迹传输影响显示,第1次过程主要以省外西北路输送为主,后两次过程主要以本省和本地累积为主。