造成北京PM10重污染的二类典型天气形势

利用北京空气质量监测资料和NCEP再分析资料,分析了北京发生PM10重污染的天气形势。研究表明:1)虽然北京地区PM10重污染(API指数3级以上)每年只有10 d左右,但与之关联的轻微或轻度空气污染(API指数3级)天数,却可能占全年3级污染总天数的40%-50%。因此,分析研究造成北京PM10重污染的天气形势,对于空气污染的预警预报以及污染源的控制和管理,都具有十分重要意义。2)通过海平面气压场的主观分析,确定了二类北京PM10重污染的典型天气形势,即高压南下东移阻滞型和与北上台风(或热带低压)相关联的弱高压控制型,并指出了后者在2008年奥运会期间,对开展北京空气污染预报和污染控制的指导作用。     

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。     

影响北京大气污染物变化的地面天气形势分析

首先对影响北京地区大气污染扩散的地面天气形势进行了分类，然后结合1998－2000年北京南郊观象台的地面、高空资料，重点分析了在各类地面天气形势控制下北京地区局地低空、地面的气象条件特征。发现当低压类地面天气形势控制时，容易引起污染物在北京地区的汇聚和累积。比较各类地面天气形势对二氧化硫（SO2）、二氧化氮（NO）、可吸入颗粒物（PM10）、一氧化碳（CO）浓度的影响，说明同一种天气形势对不同污染的影响程度不同，进一步证实了在低压类地面天气形势控制时，容易出现重污染。     

河北邢台市连续重污染天气维持与消散成因分析

摘 要：本文利用环境监测数据、气象常规观测数据及NCEP的GDAS气象数据与HYSPLIT后向轨迹模式结合,通过对天气形势、垂直与水平输送、降水因子及污染物来源等因素进行分析,探讨了2016年12月16日-2017年1月9日河北省邢台市连续重污染天气维持及消散阶段的成因。结果表明：此次连续重污染过程在静稳的大气层结与地面均压场下,污染物容易积累,大气混合层高度与AQI值呈负相关,AQI<200时,大气混合层平均高度为1305m,AQI>200时,大气混合层平均高度为763m,最低降到437m;地面风场的辐合、强的逆温层结、高湿和静小风是重污染天气过程维持的关键,连续重污染过程中,小风(风速<3m/s)日数达22天（占比85%）,平均逆温层厚度443m、强度1.83℃/100m,平均相对湿度82.6%,导致污染物极易生成又不容易向高空扩散;降水与冷空气活动对污染物的消散起到一定作用,降水量>3mm时,清除率可达40%以上,降水量<1mm时,污染物浓度反而会增加;结合污染物来源分析,在空气重污染维持阶段50%以上的气团来自距邢台市200km以内的局地输送,高空远距离干洁空气的输送对污染物的消散起到有效的作用。     

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。     

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。     

2016年冬季安徽寿县地区两次重污染过程分析研究

利用2016年12月14日—2017年1月3日安徽寿县国家气候观象台大气边界层垂直探测资料、地面自动气象站资料、污染物浓度资料及天气图资料,对该地区两次重污染的积累和清除过程进行了分析,得到以下结论:1)两次重污染过程均起源于地面弱风(风速3 m/s)、高湿(相对湿度80%)等不利气象条件,导致污染物局地积累。再通过大风、降水、大雾过程等有利的扩散、沉降条件,对污染物进行清除。2)天气形势在重污染积累过程中起到了重要作用。主要特征表现为,高低空层结稳定,且低空处于湿区内部,多受暖舌控制或伴有暖平流。第一次重污染清除过程中,控制寿县地区的天气系统逐渐转变为低压,风向转为偏东风,并伴有降水天气。第二次污染物清除过程,则是大雾湿沉降和逆温层消除共同导致。3)重污染积累过程中边界层高度均偏低,最大高度也仅为500 m,对污染物垂直扩散范围有所限制,进而影响局地污染物浓度。重污染过程逆温现象多发,近地层逆温主要发生在夜间和清晨,逆温强度最强可达3℃/(100 m),污染物在逆温层低层和底部之下堆积。     

西安城市PM10污染特征及持续重污染过程分析

对2001年4月至2006年5月西安PM10污染资料的统计分析发现:西安城市PM10污染主要发生在冬春季节,城区污染比郊区明显偏重,工业区污染也明显重于生活区.5年中2002年污染最严重,年超标日达190天,3天以上3级以上持续污染过程18次.重点分析了2002年12月9～21日西安持续重污染过程,此过程是在500hPa为平直西风气流下.地面均压系统缓慢东移,边界层内出现稳定的大气层结以及近地面产生小尺度局地环流体所形成.     

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。     

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...     

一次持续空气污染过程的气象条件分析

2004年12月24-30日,淄博地区出现一次持续一周的强空气污染过程.本文分析了这次过程的主要污染物浓度变化特征和造成强污染的天气形势特点以及主要的气象变量分布特征.结果表明:高空维持稳定纬向环流、逆温层结持续存在、混合层厚度增加、低空风速小,导致污染物不能及时随大气扩散,污染物浓度增大.     

哈尔滨冬季重污染日气象特征

以2000-2009年中国环境保护部公布的空气质量日报中空气污染指数大于200的日期作为重污染日,从气象因素方面分析哈尔滨冬季重污染日发生的原因。结果表明：哈尔滨冬季重污染日20时地面风速为1级或静风;85 %的重污染日在850 hPa层以下有逆温现象,最大逆温强度出现在地面与925 hPa之间,为0.73 ℃/100 m;95 %的重污染日在850 hPa层以下有下沉运动。重污染的典型地面形势包括高压边缘型、高压中心型和低压边缘型三类。高压边缘型和高压中心型表现为大气对污染物的水平、垂直输送均为不利,而低压边缘型表现为有利于污染物的垂直输送。天气形势特征的归类,可为开展空气污染预报提供参考。     

袁河流域强降水的天气背景与回波特征分析

为了更好地监测预警江西袁河流域强降水天气,使用江西雨量资料、欧洲中心格点（1°×1°）再分析资料和江西雷达回波等资料,对袁河流域5次大暴雨过程进行分析,结果表明：（1）袁河流域强降水天气形势场是925～700 hPa切变线、低层辐合高层辐散中心、西南气流达到12～18 m·s-1等因素影响;T-LnP图上整层水汽充沛,可降水量在75 mm以上;降水前低层累积不稳定能量CAPE（1000 J/Kg）和对流抑制能CIN（100 J/Kg）。（2）强降水回波的组合反射率CR在50 dBz左右,回波顶高在13 km左右,垂直积分液态水含量在12 kg·m2左右;40 dBz回波顶高在6～7 km,45 dBz回波顶高在6.5 km以下。（3）强降水和回波强度dBZ成正相关,随降水的增强,回波明显增强;当回波强度≤20 dBz时,雨强几乎不变;当回波强度在20～35 dBz之间,雨强随回波强度增加而缓慢加大;当回波强度在35～50 dBz之间,雨强随回波强度加大明显增加;而当回波强度≥50 dBz时,雨强反而趋于下降或维持。研究结果对袁河流域强降水的监测预警和预报服务有指导意义。     

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。     

1961-2010 年东北地区降水事件时空均匀性研究

利用1961-2010年东北三省和内蒙古四盟90个气象站逐日降水资料,分析了中国东北地区降水事件的气候特征及时空分布均匀性变化。结果表明：近50 a来,东北地区年降水量略有减少,但冬、春季降水量显著增加;考虑降水日数,冬、春季降水量增加主要是由于降水强度的增加,夏、秋季降水量减少主要是由于降水频次的减少。气候变暖的大背景下,虽然年降水量线性变化趋势并不明显,但是降水量年际间分布不均匀性增加,降水有向极端化发展的趋势,夏、秋季表现更为明显,各等级降水事件尤其是降雪在近20 a时间分布明显不均匀。降水量空间均匀性在1993年发生转折突变,突变后空间不均匀性增加,降水日数空间均匀性在1986年发生变率突变,突变后振荡加剧。降水事件时空不均匀性的增加一定程度上造成了东北地区旱涝事件发生可能性增加,不同地域旱涝事件同发现象加剧。     

影响北京夏季O3污染的O3前体物浓度及天气条件分析

根据2003年北京夏季近地面大气光化学污染物观测资料,对中国气象局培训中心(代表站)O3超标日浓度、O3前体物浓度、不同天气条件下O3浓度分布特征等进行分析。结果表明:中国北京夏季NO2,NO,CO的浓度特征与日本神奈川县相似,白天(16:00以前)如果NO2/NO超过29,则容易出现O3超标;VOC浓度的高低影响O3浓度;当处于暖湿气流控制,地面为小风或静风、气温较高、湿度较大的多云天气时,易出现O3超标情况。这些污染物发生的特点和规律对北京大气光化学污染的研究和防治具有借鉴意义。     

武汉市冬季典型重污染过程的污染特征和来源解析

2018年1月我国中部及东部地区多个省份出现持续多天的重污染天气.本研究综合分析了2018年1月18-22日武汉市发生的一次重污染过程的气象条件、污染特征及成因.监测数据显示,在此次PM_2.5重污染过程中,武汉市城区PM_2.5小时均值超过150 μg/m³.污染期间PM_2.5以0.5 μm以下粒子变化为主,除了不利的天气形势外,机动车、燃煤是造成重污染的重要原因,北部的河南省、东北部的安徽省以及湖北省黄冈市等省市的污染输送加重了武汉的污染程度.     

我国北方地区的污染天气分型

概述了近年来我国北方各地区污染天气分型,将污染天气划分为沙尘天气和空气质量天气。结果表明:影响我国北方地区产生沙尘暴的天气系统主要为蒙古气旋,其次为偏南风干冷锋天气系统,大气中污染物浓度过高多出现在地面高压系统的控制下;提出了天气分型研究重点是应用天气分型结论形成自动业务化的天气预测模式。     

哈尔滨秋季一次持续性重污染过程分析

利用气象与环境监测数据,结合后向轨迹和秸秆焚烧火点监测资料,从环流形势、气象要素、污染源和污染传输特征等方面,对哈尔滨2017年10月18-20日持续性重污染天气过程进行分析。结果表明：这次重污染过程连续48 h为重度或严重污染,首要颗粒物为PM_2.5,PM_2.5平均浓度为438 μg·m^-3,局地PM_2.5浓度高达1487 μg·m^-3。重污染过程分为两个阶段,每个阶段主要污染物呈双峰分布。在重污染过程中,高空环流平直,浅槽前暖平流占主导地位,地面为弱低压均压场控制。地面风速小,平均风速仅为1.5 m·s^-1,风速≤ 1.5 m·s^-1静小风频率为71%,风场辐合,有利于污染物积聚。在重污染发展的过程中,地面相对湿度（RH）增大有利于颗粒物吸湿增长和污染加剧;在重污染减弱的过程中,PM_2.5浓度减少至每阶段谷值时间比RH减小至谷值时间滞后4-5 h。在边界层内有逆温层顶高为200 m左右、逆温强度>2.0℃·（100 m）^-1的贴地逆温层,层结稳定,垂直扩散条件差。污染物主要来源于秸秆焚烧,其次来源于取暖燃煤。静稳气象条件下本地污染物积累叠加远距离较高浓度的秸秆焚烧污染物输送导致哈尔滨这次重污染过程。