2014年1月济南市空气污染气象条件分析

为研究大气环流背景及气象条件对山东中西部PM2.5污染的影响,利用气象及PM2.5浓度资料,选取济南市作为典型代表城市,诊断分析了大气环流背景及气象演变过程对2014年1月济南市PM2.5浓度的影响,建立济南静稳指数公式。结果表明：2014年1月华东北部至华北南部地面至对流层中层风速均为负距平,水平方向污染扩散能力差,偏南风异常加强了南方水汽的输送,有利于气态污染物向颗粒态转化,推高了PM2.5浓度;对流层低层东亚冬季风异常偏弱,逆温增多,垂直方向污染扩散能力差;500 hPa异常高压,抑制了东亚大槽的发展,更加有利于污染物在底层的累积。天气演变过程分析表明：地面水平方向及高空垂直方向气象条件对PM2.5浓度均有影响,地面风速偏弱（偏强）,高（低）湿度,风场辐合（辐散）时,PM2.5污染偏高（偏低）;边界层高度降低（升高）,垂直方向气流下沉（上升）,对流层中低层大气层结不稳定增强（减弱）时,PM2.5污染升高（降低）。静稳指数对于空气质量及重污染过程具有较好的预报能力。     

咸阳市区颗粒污染物浓度分布特征与气象条件的关系

为研究咸阳市城区大气污染气象条件特征,统计分析了2014—2018年咸阳市城区大气浓度监测数据,对其浓度变化特征进行分析,同时选取冬季污染较重和空气良好的两个时段,对其相应的天气形势、物理量场及污染气象参数进行分析.结果表明:咸阳市城区大气污染物主要是以PM_(2.5)和PM_(10)为主的颗粒物,其季节变化明显,尤其在每年11月至次年3月采暖季最严重,其逐时变化规律明显受到上下班高峰机动车尾气密集排放的影响;重污染期间对流层上层及地面冷空气明显偏弱,关中地区处于均压场控制,对流层低层垂直上升运动偏弱,湿层偏厚偏强;重污染期间混合层高度与颗粒污染物浓度呈明显的负相关,尤其在混合层出现低值次日极易出现重污染天气;静稳指数值与重污染天气呈正相关,重污染期间咸阳市多为静稳天气,颗粒污染物容易聚集导致浓度迅速升高.     

合肥市灰霾大气污染特征浅析

根据《灰霾污染日判别标准(试行)》判别标准,合肥市2013年PM10、PM2.5等浓度值及天气统计数据,分析了灰霾天气下,不同PM2.5浓度区间及不同PM2.5/PM10区间的气象特征。在非灰霾天气下,剖析了降水、无降水,能见度5km及无降水,能见度5km且相对湿度95%,主要是有雾或者雾霾混合的天气下的气象特征。得出如下结论:合肥市灰霾天气主要出现在1月和12月,这个期间降水量低,轻微的降水沉降颗粒物效果不明显,风速明显低于非灰霾时期,不利于颗粒物扩散,气压呈增加趋势,增加了大气的温度性,也不利于污染物扩散,导致污染物浓度增加。PM2.5是导致灰霾天气的主要原因。     

南通市大气污染物浓度变化特征及其与气象因素的关系

为了厘清南通市大气污染浓度的变化情况以及与气象因素之间存在的关系,分析南通市大气污染物潜在的输送来源。文章利用南通市2018年全年大气污染物资料和同期气象观测要素资料,对SO2、NO2、CO、O3、PM10、PM2.5污染物的时、日、月、季浓度变化规律及其与气象因素之间的关系进行分析,并结合南通市2次重污染天气过程,使用后向轨迹模式HYSPLIT4分析南通市大气污染物的主要来源。结果表明：SO2、NO2、CO、PM10和PM2.5浓度均呈现夏季最低,其次是秋季,冬、春季浓度最高,O3浓度呈现明显春、夏季高于秋、冬季。SO2、NO2、CO、O3年平均排放量均较低。一天当中不同时间段,气象因素影响情况不同导致污染物的浓度不同。O3浓度变化跟NO2浓度变化呈明显负相关性。O3污染最高的天气,一般是气压较低,能见度较好的晴朗天气。而研究发现,PM2.5在气温较低、湿度高、气压高、日降水量较小、能见度低且风速较小的气象条件下,污染浓度更容易升高。NO2在低温高湿,气压高且风速较小的气象条件下时跟容易堆积。NO2、CO、O3与6种常规气象要素均存在显著相关性。O3跟气象要素之间相关性关系正好与其他5种污染物相反(湿度除外)。通过两次重污染天气过程的后向轨迹分析,南通市大气污染物来源既有西北和偏北气流的长距离输送,也有偏西和偏南气流的区域性源。     

珠江三角洲城市群灰霾天气主要污染物的数值研究

主要利用美国第三代空气质量模式系统Models-3(MM5/SMOKE/CMAQ),设计三重嵌套网格对2004年9月26-30日珠江三角洲城市群一次灰霾天气过程进行数值研究,通过对主要大气污染物如PM10、CO、SO2和NOx的模式结果与观测对比分析表明,模式较好地模拟出了大气污染物的变化趋势,与观测结果比较一致,再现了污染物浓度呈周期性日变化的重要特征。结果还表明,在这次灰霾天气过程中珠江三角洲城市群大气污染物的水平分布具有区域性,存在3个高值中心,污染物的高值中心对应着大城市。污染物主要积聚在大气边界层内,形成近地面高浓度,这是造成此次灰霾天气的直接原因。     

九江市PM_(2.5)时间变化特征及其与气象要素的关系

利用2014年-2015年九江市环境监测站污染物浓度监测资料以及常规的气象观测资料,统计分析近两年九江市PM_(2.5)浓度的时间变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:1)2014-2015年年九江市年平均污染日数为68 d,其中首要污染物为PM_(2.5)的天数占64%,重度污染日的首要污染物均为PM_(2.5);2)PM_(2.5)日变化表现为白天扩散晚上堆积,PM_(2.5)的月平均峰值主要出现在10月至次年1月以及5月底至6月初;3)秋冬季的污染主要由污染物水平输送造成,其次出现在不利于污染物扩散的稳定大气层结条件下。春夏交替期的污染主要由秸秆燃烧造成;4)PM_(2.5)浓度与能见度、温度风速、降水量呈显著负相关,而且弱降水有利于污染的加剧,高相对湿度更有利于出现重污染天气。     

东莞地区冬季大气边界层结构对PM_(2.5)影响的观测研究

利用2013年12月在东莞地区开展大气边界层观测试验得到的垂直风温资料和逐时PM2.5质量浓度资料,研究了东莞地区大气边界层结构对PM2.5质量浓度的影响的。结果表明:在大陆冷高压控制下,东莞地区的边界层结构演化非常典型,而东莞地区冬季PM2.5污染事件通常由冷气团南下的天气形势引起。在PM2.5污染过程中,日平均边界层高度往往不足600 m,较低的大气边界层高度使得PM2.5持续累积,夜间稳定边界层高度约为100 m使得夜间出现PM2.5质量浓度峰值。东莞地区的垂直风场存在显著的三层结构,较小的底层风速有利于PM2.5聚集在边界层内难以扩散,而高度较低的小风中层使得PM2.5污染物进一步被压缩在大气底层,加剧了地表的PM2.5污染程度。在冬季大陆冷高压控制下,在PM2.5污染过程中,东莞逆温结构多发,低空逆温层底约在700m,而且厚度和强度都较大,夜间常见贴地逆温,且厚度约为100 m,持续稳定存在的较低的逆温层导致的稳定层结是造成PM2.5污染的重要原因。     

2015年冬季南京一次污染过程个例分析

城市大气污染在本地排放源稳定的前提下,不仅和局地气象要素相关,还与污染物输送有密切联系。利用大气污染物浓度资料、ECMWF资料以及2015年1月逐日探空观测和地面资料,通过分析天气形势及大气边界层要素在对污染物浓度的影响;同时利用区域风场相关与HYSPLIT后向轨迹模式模拟分析南京地区的污染物来源。结果表明：中高层形势平稳、地面弱高压场或均压场控制下,相对湿度高以及逆温层是污染物积累的重要条件。南京市污染物的主要源地为长三角地区的局地污染、湖南-湖北-安徽和江西-安徽的远距离输送。     

基于无人机平台的细颗粒物三维分布监测

为获取高空间分辨率的污染物浓度数据,搭建了基于无人机技术的大气污染物立体监测平台,并成功获取临安市2014年11月一次重污染事件1 km以下高度的细颗粒物(PM_(2.5))浓度及同步气象场的三维分布数据。结果表明:大气湍流对PM_(2.5)浓度时空变化具有重要影响。清晨及上午大气垂直湍流活动较弱,大气稳定度较高,逆温等温层多重大气结构不利于PM_(2.5)垂直扩散。中午大气湍流活跃度最高,PM_(2.5)混合充分,垂直浓度梯度较小。下午PM_(2.5)在边界层内水平输送显著,并逐步向下沉降,说明此次重污染事件主要受外地污染源输送影响。     

九江市重污染天气形势特征及污染源分析

利用九江市环境保护监测站的日均AQI值和首要污染物等监测资料、常规地面、高空气象观测资料,对2014-2016年15个重度以上污染日进行天气形势分析并分型,利用HYSPLIT后向轨迹模型污染天气气团轨迹进行模拟。得到九江市重度以上污染天气的天气形势:高压型、高压后部型、高压底部型、低压型。地面有弱冷空气输送,或地面均压场、850～700 hPa有显著的暖平流输送形成暖盖的静稳天气形势有利于出现重污染天气。根据污染源分为3类:外部输入型、混合型(外部输入加本地堆积型)和本地堆积型。15个个例中有7个的重污染天气个例是由于前期有弱冷空气扩散南下,携带污染物从华北、长三角到本地。混合型为前期48-72 h有污染物的输送,配合稳定的天气形势,污染物在近24 h内堆积,形成的污染天气。本地污染型3个个例造成污染的主要原因并不是适宜的天气形势,而是人为活动造成的。     

我国典型区域PM2.5化学组分特征及来源解析

京津冀、长三角、珠三角三大都市圈是我国经济发展较快的地区,GDP比重占全国40%左右,经济相对发达,人口相对稠密,污染相对严重,而PM2.5一直是大气环境中的主要污染物。近年来国内学者主要是针对PM2.5质量浓度水平、时空分布、化学组分等方面进行了研究。文章对这三个地区大气颗粒物PM2.5化学特性以及来源进行比较分析,有助于提出对PM2.5的一系列控制措施。     

长三角典型城市PM2.5浓度变化特征及与气象要素的关系

利用长三角地区4个典型城市南京、上海、杭州、合肥2014年4月1日~2015年3月31日的PM2.5监测数据,以及同期MICAPS地面气象要素的观测资料,对该地区PM2.5浓度的变化规律及其与气象要素的关系进行了分析和讨论。结果表明:长三角地区PM2.5浓度总达标率总体表现为夏季最高,冬季最低的态势。4个城市中,上海全年总达标率最高,杭州其次,合肥最低。上海和杭州达标率月变化特征相近,南京和合肥相近;PM2.5逐小时浓度日变化曲线呈现两峰一谷型分布,最大值均出现在早晨,最小值均出现在下午16~17时之间;月平均浓度具有明显的季节变化特征,冬季最高,夏季最低;PM2.5浓度与风速呈现显著现负相关关系,受地面风向影响明显,污染物在主导风的作用下从上游污染源扩散至下风区域;与气温呈现负相关关系;从全年来看,PM2.5浓度与相对湿度呈现负相关关系,高湿度状态更有利于降水从而增加PM2.5湿清除;各个城市PM2.5浓度与气压相关性很弱,并且未通过显著性检验,可见气压是影响PM2.5浓度变化的次要因素;降水对PM2.5清除作用明显。不同城市PM2.5的变化特征及其受气象要素的影响存在差异,主要是由不同城市的地理环境、产业布局以及污染源等因素造成的。     

电力减排对华东空气质量影响的数值模拟研究

我国经济正处在高速发展时期,电力需求将持续增长,但以燃煤为主的电力工业带来的能源消耗和环境污染问题也不容忽视。为了进一步了解电力排放对华东空气质量的影响,本文应用中尺度大气动力-化学耦合模式WRF-Chem针对两种不同的电厂减排情景模拟分析了冬季华东地区主要污染物浓度变化量和分布情况,得到以下结论：(1)模式能较好模拟华东主要大气污染物的时间变化规律和空间分布特征;(2)华东冬季主要大气污染物浓度高值区为山东西部、安徽北部及长三角地区,冬季大气环流条件不利近地面污染物扩散,易造成污染物堆积;(3) 减排的敏感性试验表明：电厂排放减半时华东大部地区SO2、NO2的浓度降低约10~30%,关闭时约30~50%;PM2.5和PM10在江西和福建沿海一带减少较多,电厂排放减半时约5%,关闭时约10%;CO基本不受电厂减排影响,仅降低1~2%;而O3在电厂排放减半或关闭时在华东大部地区增加30%以上。     

中国城市空气质量与土地集约利用的匹配关系及影响因素

 从空间匹配角度探究空气质量与土地集约利用的相互作用关系及影响因素,对缓解空气污染、创新城市节约集约用地新模式具有重要意义。利用趋势面、空间自相关、重力模型、空间错位模型、灰色关联度模型等方法对全国290个地级及以上城市空气质量与土地集约利用水平的空间分异规律、空间匹配关系及其驱动因素进行探讨。结果表明：（1）2017年全国城市空气质量在空间上呈现出以冀中南城市群为核心向外逐渐好转的中心-外围结构,集聚特征显著;全国城市土地集约利用水平在空间上呈现出以京津冀、长三角、珠三角城市群为核心向外扩散的多核空间结构,集聚特征亦比较明显。（2）全国城市空气质量与土地集约利用水平在空间上存在不完全协同、匹配现象,负向错位区主要分布在京津冀和长三角城市群,错位强度呈核心-边缘的空间结构,正向错位区分布在东北、西南、西北和南部沿海地区,错位强度呈现出由东南向西北方向递减的空间分布格局;空间错位贡献度具有明显的地域差异性,东部地区尤为突出。（3）全国城市空气质量与土地集约利用两系统总体关联度较强,其中影响空气质量的污染物浓度以及影响土地集约利用的归一化植被指数（NDVI）、建成区绿化率和地均工业废水排放量等因素为造成两系统空间错位差异的主要原因。     

长江经济带城市雾霾污染PM2.5时空格局演变及影响因素研究

运用全局Geary指数C和地理加权回归模型GWR对长江经济带城市雾霾污染PM2.5时空格局及影响因素进行了研究.研究结果显示：2005年～2016年长江经济带城市雾霾污染PM2.5表现为较为明显的空间正相关,总体空间格局呈现出较为显著的集聚态势并不断增强.热点区以长江经济带下游地区分布为主,数量和范围呈现出缩小态势,次热点区显著减少但仅围绕在热点区周围,次冷点区由长江经济带上游地区向中游和下游地区移动趋势明显,冷点区范围呈现出显著扩张的趋势,长江经济带上游仅甘孜州外其他地区都转变为冷点区.此外,研究发现长江经济带城市雾霾污染PM2.5保持空间相关性的空间距离为867 km,在此范围内长江经济带城市雾霾污染呈现出较为显著的空间集聚分布状态.在对长江经济带城市雾霾污染影响因素分析中得出,产业结构是长江经济带城市雾霾污染最大影响因素,其次为经济发展,建成区绿化覆盖率与城市雾霾污染呈现出负相关关系,人口密度产生的影响由长江经济带下游和中游逐渐向部分上游地区扩展,交通运输状况对长江经济带下游地区产生的影响较大.结合各区域雾霾污染影响因素的差异性,提出长江经济带更应注重联防联控基础上,坚持走高质量发展之路的治理策略.     

基于单颗粒质谱技术的石家庄市2016年秋季空气重污染成因分析

利用单颗粒气溶胶质谱仪并综合地面空气污染监测数据、常规气象观测数据、卫星遥感火点监测资料和气流后向轨迹,分析了2016年石家庄市秋季出现的两次空气重污染过程的演变特征及主要影响因素。结果表明：机动车尾气和地面扬尘是PM_2.5的重要来源。高低空稳定的天气形势配置是两次重污染过程形成的直接原因。在这些天气形势下,湿度高、风速小、气压低、逆温层厚、混合层高度低是造成两次重污染过程的重要原因。同时东南和西南方向周边污染物的输送对重污染天气的形成发展也有一定的贡献。     

环境空气质量标准修订后城市空气质量变化趋势及污染特征分析 ——以济南市为例

2012年环境空气质量标准修订后,大气污染物监测指标与频次发生变化,在一定程度上影响了城市空气质量评价及污染特征判定。为进一步促进城市空气质量改善,为地方环境管理与决策提供科学支撑,通过运用统计分析、趋势检验及相关分析等方法研究了济南市执行新环境空气质量标准后,各时段城市空气质量及6项污染物浓度变化趋势,在此基础上识别了空气污染特征。结果表明：自2013年起,PM10、PM2.5浓度不断下降,SO2、CO持续达标,近3年间全市无污染天数占50%左右;从季节变化来看,冬季大气污染最为严重,夏秋两季空气环境质量较好;PM10、PM2.5与NO2长期处于超标水平,O3污染愈加严重。可见济南市环境空气质量虽日趋改善,但以PM10、PM2.5和O3污染为代表的复合型大气污染特征已经形成。     

珠三角城市化对大气边界层特征影响的数值模拟

利用WRF/UCM模式对珠江三角洲2008年秋季一次大气污染过程的气象场特征进行模拟。在模式中针对下垫面类型数据和人为热通量来设置敏感性试验以探讨城市化对大气边界层特征的影响。研究结果表明:城市化发展(包括城市土地利用类型的改变以及人为热通量的加入和增加)均能增强城市热岛效应和干岛效应,使夜间地面逆温现象更加显著,地面污染物容易积累;地表粗糙度的增加使风速减小,城市化使热岛环流增强,污染物难以扩散,这也是造成空气污染事件的原因;同时城市的发展能抬升白天和夜晚的大气边界层高度。