不同判别方法下四川霾日的气候变化特征

根据近34年(1981—2014年)156个四川地面站的地面观测资料,对比分析了在3种霾日判别方法下霾日的空间分布、季节变化、年代际变化特征以及气候趋势系数的分布特征.利用Morlet小波分析法比较了霾日的周期变化特点.结果表明:1原始观测霾日集中于四川盆地的北部;方法一霾日集中于盆地中南部和东部;方法二霾日集中于盆地地区,无代表高值区;方法三分布类似于方法一.2在季节变化上:不同判别方法下霾日的季节变化类似,秋冬霾日多于春夏.3霾日年代际变化明显.原始观测霾日2013年始出现突增;方法二霾日从2001年始有明显增长;方法一与方法三的年代际变化特征相似.4气候趋势系数上:原始观测变化特征不明显;方法一的系数呈现出南北反向变化;方法二与方法一的分布相似;方法三中系数的正负值区较为集中.5小波变化上:原始观测中霾日无明显周期变化,判别方法一、二、三均有各自的周期变化特点.     

基于精细观测资料的深圳不同季节霾及其污染特征分析

利用2010~2013年逐时霾、能见度和空气质量监测数据,分析了深圳霾天气的变化特征、霾与空气质量和气象条件的关系.结果表明:深圳市霾日数总体呈现增多增强趋势,2009年开始明显下降;霾日数呈“V”型月变化:即秋冬季多、春夏季少,秋冬季多发持续时间长、影响严重的霾过程,春夏季多发持续时间短的霾过程; 霾常伴有污染发生(35%),污染以轻度污染为主;霾时首要污染物PM2.5最多、其次O3,这说明PM2.5是造成深圳霾的主因,且深圳光化学污染严重. 霾时PM2.5、PM10 和O3季节变化明显,冬春季首要污染物以PM2.5为主(75%以上),夏秋季O3和PM2.5为主;分析还发现,风、相对湿度与霾密切相关,风速越弱,湿度越大, 越利于霾出现和发展.约80%的中重度霾出现在风速<2m/s,相对湿度70%~90%的情况下.     

2018年冬季南京重霾污染特征及气象因素分析

2018年11月底—12月初南京及周边地区发生一次大范围持续性霾污染,利用南京市空气质量监测资料、颗粒物成分逐时观测资料、南京站探空资料等,结合天气学诊断分析、后向轨迹模拟和聚类分析等方法,分析此次重霾事件的污染特征和气象因素.结果表明,此次重霾事件具有峰值浓度高、持续时间长、波动较明显等特点.污染时段PM_2.5浓度变化分为3个阶段,平均浓度为114.7 μg·m^-3,整体达到中度污染.重霾期间南京市大气环境处于富氨条件,颗粒物整体偏酸性,移动源排放比重高于固定源,PM_2.5主要成分的存在形式为硫酸铵、硝酸铵和其他硝酸盐.本次重霾事件中气象条件对污染物的输送和累积影响显著,在PM_2.5浓度极端事件发生期间,均有各气象要素与PM_2.5浓度同步变化.高PM_2.5浓度与对流层低层增暖增湿、弱的西南风相对应.重霾事件的主要天气成因是冬季东部地区出现大面积稳定且持久的均压场,南京及周边地区近地面中高层污染物主要由西北和华北地区输送而来,低层污染物主要来自于本地源排放累积.动力条件和热力条件的相互配合,近地面受高压影响形成暖平流逆温层,且易形成下沉气流,使重霾天气持续发展.     

陕西省冬季区域性霾污染特征及其典型年环流差异

根据陕西省气候特征及地形,将陕西省分为关中、陕南和陕北3个子区,并定义了区域性霾日及持续性区域性霾事件.基于气象、环保及遥感资料,分析了陕西省区域性霾日及相应的气溶胶污染的时空分布特征.结果表明,陕西冬季各子区区域性霾日有显著差异,关中地区区域性霾日最多,平均每年冬季大于21 d,陕南地区为6 d,陕北地区大于1 d.关中每年冬季均会出现持续性区域性霾事件.关中区域性霾日区域平均风速普遍小于5 m·s^-1,陕南区域性霾日区域平均风速普遍小于4 m·s^-1.区域性霾日出现时气溶胶光学厚度(AOD)明显增大,部分地区大于0.9,关中、陕南和陕北出现区域性霾日时,区域平均空气质量指数(AQI)几乎均大于100.根据激光雷达探测数据,近地层500 m以下区域性霾日的平均消光系数是冬季平均值的2～3倍.关中出现区域性霾日的背景环流以斯堪的纳维亚半岛正异常中心,乌拉尔山东部位势高度负异常和东亚地区正异常所组成的正位相斯堪的纳维亚环流型为主要特征,近地面存在东南风异常.相比2017年,2018年冬季偏强的东南风异常为陕西省区域性霾日增多提供了有利的气象条件...     

2007~2016年北京天气分型与霾日的关联

采用COST733软件将北京地区2007~2016年的大气环流总体分为T1~T9种类型,研究其与霾日的关联性,并结合PM_2.5和臭氧地面观测,分析不同天气型对应的污染特征及气象参数分布规律.2007~2016年霾日发生概率21.5%,T4和T9型下霾日最多,T5和T8型最不利于霾日发生.9类天气型下霾日变化具有阶段性,2007~2012年（阶段一）霾日少且年际差异小,2013~2016年（阶段二）霾日增多.对9类天气型下霾日PM_2.5及臭氧变化进行分析,T1、T3、T4和T9型霾日多出现在秋冬季,PM_2.5日变化为逐时增加态势,4类天气型在第一阶段的白天有浓度波动增长形成的小峰值,但第二阶段减弱消失.大部分天气型的霾日,阶段二的PM_2.5浓度较阶段一降低,T7和T9型表现为增加,增幅分别为23.7%和3.9%.所有天气型霾日的臭氧日变化均为单峰型,峰值出现在下午,臭氧日均浓度最高为T8型.此外,阶段二与阶段一相比,T3、T5和T6型臭氧平均浓度增加,其中T5型增幅达到49.8%.将霾日与近地面气象要素关联分析,平均气温、风向、风速可以较好的解释臭氧浓度变化,而PM_2.5的变化特征不仅与气象要素相关,在一定程度上也体现了污染排放及区域联动减排的贡献,需两者结合才能更好探究PM_2.5浓度整体特征及细节变化.     

青岛冬季霾-沙尘重污染过程PM1理化特征及来源分析

对2018年11月21日～12月2日期间青岛市大气PM1的质量浓度、化学组分和数浓度进行连续观测,结合国控站点监测数据和气象条件,分析青岛市秋末冬初一次典型霾-沙尘重污染过程的特征及污染物来源.结果表明:本次污染过程可分为霾前(11月21～23日)、霾期(11月24～25日)、霾-沙尘叠加期(11月26日)、沙尘期(11月27～29日)、沙尘后(11月30日～12月2日)5个发展阶段,观测期间PM₁质量浓度为(40±20)μg/m³,霾期PM₁为沙尘期的2.03倍.冷锋锋前以人为污染物气团为主,锋后以冷干沙尘气团为主,并在长距离传输中保持干燥,受沙尘传输过程中经过区域的影响较小,导致沙尘阶段PM_2.5和PM₁₀错峰12h出现.霾期PM₁中SO₄^2-、NO₃^-质量浓度比霾前分别升高73%、111%,SOR、NOR分别升高28%、67%,表明霾期NO₃...     

三种观测标准的霾日与空气污染日对比分析

目前气象观测业务和空气污染分析中存在对霾日统计的分歧,甚至出现空气污染日无霾的现象,对霾观测标准的科学划分,显得非常重要和紧迫。利用2013—2015年廊坊市气象观测站能见度、相对湿度、霾人工观测资料和廊坊市环保局AQI、PM25浓度等气象环保资料,对目前观测业务和空气污染分析中常用的三种霾观测、统计方法进行了对比分析。分析发现:目前廊坊气象观测站所依据的记录霾天气现象的标准,与实际大气污染相趋甚远,不能反映实际的空气污染状况,建议国家及省级相关部门及早根据实际情况,更新霾观测标准,更好地为当前大气污染的防治工作提供客观依据。     

南京冬季典型霾天气过程多元对比分析

选取2017～2020南京地区冬季3个典型霾天气过程,综合分析了霾天气过程中污染物、气象要素以及边界层条件等影响机制与特征变化.结果表明,3次过程中,AQI指数峰值分别为304(严重污染)、227(重度污染)与176(中度污染),且与PM2.5、PM10浓度变化基本趋于一致,PM25与PM10比值基本都大于0.7;污染...     

不同标准下湖北省霾日分布特征及气候因子影响分析

利用1981-2013年湖北省地面气象观测数据,基于不同判识标准,探讨湖北省霾日数和气候因子的分布特征及变化趋势。结果表明,2000年左右是霾站日数变化的分界点,之前小幅度震荡,之后显著增加,并在2007年达到峰值。冬季霾日发生最为频繁,其次为秋季和春季。霾日整体呈现增加的趋势,气候趋势系数在0.60以上。2000年以后5 a以下短周期的转换比较频繁,受人为活动影响加剧。3个霾频发区主要位于鄂西北丹江口和襄阳、鄂西南当阳和宜都、鄂东南大冶等地。通过5种判识标准相关性分析发现,标准1更适合于在湖北省霾日的分析中使用。同时对气候因子的分析表明,随着气温的增加和相对湿度的降低,霾日数呈显著增加,相关系数达0.6。     

1980~2012年江苏省城市霾日的时空分布及成因分析

利用1980~2012年江苏省气象观测资料,对江苏省城市霾时空分布及成因进行了分析.结果表明,1980~2012年江苏省霾日增加,重度和中度霾增加显著,苏北和沿海城市霾日增加显著.秋季和冬季霾日最多,夏季最少.秋、冬季霾主要在内陆,沿海略少.除苏南三城市,6月其他城市霾日都比较多.80年代霾日较为均匀,90年代苏南、苏西南增加,2000年代江淮之间和苏北增加,2010~2012年苏北霾日增加显著,苏南地区霾日略有减少.全省连续性霾日、区域性霾日及连续性区域霾都呈增加趋势.城市建成区面积逐年扩大、由工业及汽车尾气排放的污染物逐年增加,导致区域气温升高、空气相对湿度下降,形成城市热岛和干岛效应,加上污染物的增多,增强了霾形成和维持的条件,持续性霾、区域性霾和持续性区域霾也增加较为显著.     

霾天气南京市大气PM_(2.5)中水溶性离子污染特征

为了讨论南京市大气细颗粒物(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征,2007年6月10日至2008年5月29日对南京市大气细粒子PM2.5进行了采样,用PM2.5在线监测浓度、离子色谱法等分别测得PM2.5的质量浓度、水溶性离子组成,初步研究了南京市大气细粒子(PM2.5)及水溶性组分在霾天气下的污染水平和污染特征。结果表明,南京市大气细颗粒物污染严重,霾天气下PM2.5中总水溶性离子质量浓度为54.28μg/m3,为非霾天气的1.6倍。分析的6种离子中SO42-、NO3-、NH4+是PM2.5的主要组成成分。灰霾期间PM2.5与NO3-、SO42-、NH4+的相关性较高,PM2.5中颗粒物的主要存在形式可能为NH4Cl、NH4NO3,(NH)42SO4或NH4HSO4。对比不同季节不同天气下的SOR(SO2转化率)和NOR(NOx转化率),发现霾天气下SO2和NOX转化率高于正常天气,表明SO2、NO2在霾天气更容易转化为二次粒子。     

沈阳冬季灰霾日大气颗粒物元素粒径分布特征

为分析沈阳市冬季灰霾日大气颗粒物元素粒径分布特征,2009年1月14日─2月2日,用安德森分级撞击式采样器进行大气颗粒物分级采样,并用电感耦合等离子体质谱仪(ICP-MS)对各级样品中Na和K等30余种元素进行分析,讨论了灰霾日、非霾日及除夕日大气颗粒物元素质量浓度和富集因子的粒径分布特征及来源. 结果表明:灰霾日大气颗粒物及其元素的质量浓度均高于非霾日,粒径越细,质量浓度越高,越容易富集污染元素.Fe类元素以地壳元素为主,其质量浓度的粒径分布在非霾日呈双峰型,最高峰值出现在9.0～10 μm粗粒径段;该类元素的粒径分布在灰霾日和除夕日呈三峰型,质量浓度的最高峰值也在9.0～10 μm粗粒径段. Mn类元素在非霾日的质量浓度分布与Fe类元素相似,也呈双峰型,最高峰值出现在9.0～10 μm粗粒径段;但其在灰霾日和除夕日呈双峰型,最高峰值却出现在粒径<1.1 μm的细粒径段. K类和Zn类元素的质量浓度和富集因子的粒径分布均呈单峰型,峰值出现在粒径<1.1 μm的细粒径段. K类元素主要来源于烟花爆竹释放;Zn类元素主要源于人为污染,Pb和As等污染元素因其来源不同,在灰霾日和非霾日的表现也不相同.      

南京北郊冬季霾天PM2.5水溶性离子的污染特征与消光作用研究

为了探讨霾天下大气细颗粒物(PM2.5)中水溶性离子的污染特征及其对大气消光的影响,在2013年1月25日至2月3日于南京北郊进行了PM2.5连续在线监测.利用颗粒物-液体转换采集系统(PILS)连续采集水溶性样品,与离子色谱联用分析了其中SO2-4、NO-3、NH+4、Cl-、Na+、K+、Mg2+和Ca2+的含量;同时采用扫描电迁移率粒径谱仪(SMPS)和空气动力学粒径谱仪(APS)测量细粒子的粒径谱分布;采用三波长光声黑碳光度计(PASS-3)实时在线测量细粒子的散射和吸收消光系数;并实时监测痕量气体浓度.结果表明,观测期间霾与非霾天PM2.5中水溶性离子的总质量浓度分别为70.3μg·m-3和22.9μg·m-3;二次吸湿性组分SO2-4、NO-3和NH+4为主要的污染离子.霾天有利于SO2和NOx向SO2-4和NO-3的转化,尤其是NOx的氧化.运用多元线性回归统计方法,建立了PM2.5干消光系数与气溶胶化学成分之间的经验公式,发现NH4NO3对南京冬季消光的贡献最大,其次为(NH4)2SO4、有机碳(OC)和元素碳(EC).两次重污染事件中,污染前体物的一次排放和二次转化的增加分别是造成离子浓度升高的主要原因.     

杭州大气颗粒物散射消光特性及霾天气污染特征

2011年7月~2012年6月期间,对大气散射系数、颗粒物浓度及气象因子进行同步观测,以评估颗粒物散射消光对杭州市大气能见度的影响.结果表明,杭州市大气颗粒物散射系数日均值变化范围为108.4~1 098.1 Mm-1,年均值为428.62Mm-1±200.2 Mm-1.散射系数呈明显的季节变化,秋冬高,夏季低.日变化呈典型的双峰型,早峰出现在08:00,晚峰出现在21:00.PM2.5和PM10的散射效率分别为7.6 m2·g-1和4.4 m2·g-1,颗粒物散射消光占总消光比例的90.2%.灰霾和重度灰霾天气下,散射系数分别为684.4 Mm-1±218.1 Mm-1和1 095.4 Mm-1±397.7 Mm-1,达到非霾天气的2.6和4.2倍,表明颗粒物散射消光作用是导致杭州市大气能见度下降和灰霾天气发生的主要因素.     

南京北郊冬春季气溶胶数浓度变化特征分析

使用APS-3321对2014年南京北郊冬春季0.5~20μm粒径段大气气溶胶数浓度进行了较长时间的连续观测,对其变化特征进行了分析.观测期间南京北郊冬、春季大气气溶胶平均数浓度分别为(364.8±297.8)个·cm~(-3)和(79.6±62.4)个·cm~(-3),细粒子(0.5~1.0μm)分别占整个观测粒径段数浓度的87.8%和86.6%,在不同时间段,数浓度变化很大.南京北郊数浓度具有明显的日变化特征,夜晚浓度高,白天浓度低,冬季07:00和春季09:00达到早高峰,冬季17:00和春季18:00数浓度开始迅速增加.数浓度粒径谱分布冬季为单峰型,峰值粒径在0.583~0.626μm之间,春季峰值粒径小于0.542μm,冬季峰值粒径大于春季.随着相对湿度的增加气溶胶数浓度不断增加,同时峰值粒径向较大粒径方向偏移,体现了吸湿增长对气溶胶粒径谱分布的影响.观测期间,霾天比例高达83.3%,随着霾污染加重,在小于2.0μm的粒径段数浓度显著增加且冬季更为明显;春季,细粒子比例随霾的加重而增加,但冬季由于气溶胶老化导致大粒径粒子浓度显著增大,重度霾天时,细粒子比例有所降低.对1月典型污染过程的分析表明,气团来源与地面风向存在很好的对应关系,苏北近距离污染输送和地面小风造成的污染物累积是此次重污染过程形成的重要原因.     

嘉兴市冬季不同空气质量等级下大气污染物的分布特征

为研究浙江省嘉兴市冬季PM、污染气体和含碳气溶胶在不同空气质量等级下的分布特征,于2013年11月28日—12月28日使用SHARP测尘仪、热电EMS系统和Sunset在线OCEC分析仪观测了PM（PM₁₀和PM_2.5）、污染气体（SO₂、NO₂、CO和O₃）和含碳气溶胶〔OC（有机碳）、EC（元素碳）和TC（总碳）〕的质量浓度,结合气象数据和HYSPLIT模式,分析了霾污染过程中大气污染物浓度变化、日变化及其来源特征.结果表明:嘉兴市冬季霾天ρ（PM_2.5）、ρ（PM₁₀）、ρ（SO₂）、ρ（NO₂）、ρ（O₃）、ρ（OC）、ρ（EC）、ρ（POC）和ρ（SOC）分别为167.90、248.86、77.79、、97.16、28.50、27.09、7.72、7.50和19.59 μg/m3,ρ（CO）为1.47 mg/m3,分别是空气质量为良时的3.00、2.50、1.29、1.84、0.86、2.59、2.19、2.13、2.82和1.50倍.降雨对不同大气污染物的清除作用不同,对粗粒子的清除作用较大,而对二次产物O₃的影响较小.高ρ（PM）是造成能见度降低的主要原因,随着污染程度的加剧,PM中细粒子占比越来越高,在严重污染过程中ρ（PM_2.5）/ρ（PM₁₀）可达70.31%,比空气质量为良时高14.04%;不同污染气体的日变化不同,OC和EC的来源逐渐趋于一致,ρ（SOC）呈现出积累-爆发-积累-爆发的往复过程,边界层的日变化对污染物浓度的影响逐渐减弱.研究显示,随着霾污染的加剧,SOC气溶胶占比逐渐增加、EC和POC等一次碳气溶胶占比逐渐降低.      

深圳市大气中PM2.5载带金属污染特征及健康风险

于2020年3月～2021年2月对深圳市道路环境空气中PM_2.5载带的15种金属元素的质量浓度进行时间分辨率为1h的全年在线观测.结果显示,深圳市道路环境空气中PM_2.5载带金属元素的总平均浓度为(1062.3±434.6) ng/m³,其中Fe、Al、K、Ca和Zn为主要贡献元素,在金属元素中总贡献达到95.5%.Fe的浓度较高,受到与道路扬尘和机动车排放的强烈影响.金属浓度存在着显著的季节性差异,冬季浓度最高(1709.3ng/m³),夏季最低(644.1ng/m³).Mn、Fe、Cr、Zn和Ca元素呈现明显的双峰日变化分布,与机动车流量高峰一致.昼夜浓度分布结果显示,夜间船舶排放V和Ni的浓度高值得关注,而Mn、Zn和Ca的浓度白天较夜晚高,与白天机动车流量较高有关.高污染日总金属日间浓度和夜间浓度均为全年日间和夜间平均浓度的1.9倍.成年人与儿童暴露于深圳市道路环境空气的非致癌风险均低于阈值1,但是总致癌风险(6.5×10^-6)超过阈值10     

深圳大气VOCs浓度的变化特征与化学反应活性

对深圳2010年4个季节大气中VOCs进行了监测,研究了VOCs组分、季节变化和日变化特征.结果表明,烷烃是大气中含量最丰富的VOCs物种,占总VOCs的50%以上,其他依次是芳香烃和烯烃.总VOCs浓度季节变化表现为冬季最高和夏季最低,日变化特征则表现为夜晚浓度高、白天浓度低,峰值出现在早晨7:00左右,最低值则出现在下午14:00.通过VOCs物种间的比值特征分析了部分物种的来源,结果显示,反式-2-丁烯和顺式-2-丁烯主要来源于机动车尾气,甲苯和正己烷则受到了溶剂挥发的影响.利用最大增量反应活性(MIR)计算了各类VOCs的臭氧生成潜势(OFP),大气各类VOCs的OFP芳香烃最高、其次为烯烃,烷烃最低,甲苯、间,对-二甲苯和乙烯对臭氧生成的贡献在VOCs物种中排名前3.     

无锡市冬季典型天气PM2.5中碳组分的污染特征

于2013-12-03~2014-01-03在无锡市对大气细粒子(PM2.5)进行了连续采集,并用热/光透射法(TOT)分析了其中有机碳(OC)和元素碳(EC)的浓度,结合气象参数,分析了冬季霾产生过程及霾天气下碳组分的污染特征.结果表明,采样期间共有3次霾产生过程,冷空气、风和降水成为改善空气质量最有效的途径.PM2.5、OC及EC的日均质量浓度分别为(132.38±87.17)、(22.80±9.77)和(2.08±1.63)μg·m-3,总碳(TC,TC=OC+EC)占PM2.5的23.57%,同时TC与PM2.5之间存在较好的相关性,相关系数为(R2)0.730;采样期间,TC在PM2.5中所占的比例与PM2.5的浓度之间存在相反的变化趋势,并且在霾天气下TC所占的比例要比非霾天气小,二次无机气溶胶粒子(SO2-4、NO-3、NH+4)的快速增长可能是造成霾天气下细粒子浓度较高的原因之一;OC/EC值为12.83,并且相关性较差,可能与二次污染有关,对二次有机气溶胶(SOC)进行估算:得到SOC平均质量浓度为9.04μg·m-3,占OC的40.96%.     

冬季北京城区大气重污染特征分析

为研究北京市城区大气重污染特征,对2013年12月~2014年2月期间北京市6次大气重污染过程的PM2.5浓度水平、化学组成以及大气氧化性和气象要素特征进行了分析。结果表明,重污染日PM2.5平均质量浓度达到265.0μg/m3,是非重污染日的3.5倍。 PM2.5组分中NO3-,SO42-,NH4+和有机碳(OC)在重污染日的平均浓度分别是非重污染日的6.8,3.4,2.7和2.6倍。前3次过程中SO42-浓度最高,后3次过程中SO42-浓度与NO3-浓度接近。从气象要素来看,重污染期间的基本特征为地面温度升高、相对湿度增大、地面气压降低和风速减小。重污染日的能见度显著降低,平均能见度仅为非重污染日的34.4%。重污染日的大气氧化性明显增强,大气氧化剂OX平均浓度是非重污染日的1.5倍,(OC)/(EC)平均比值是非重污染日的1.6倍。