气象条件变化对石家庄市空气质量的影响

为了确定气象条件对石家庄市空气质量的影响,通过对2014-2018年的逐日空气质量和气象数据、以及1981-2018年的月均气象统计资料进行研究,分析了石家庄市的空气质量变化特征,探讨了气象要素与空气质量的关系,初步确定了利于污染物稀释扩散的气象条件。结果表明:①11月-次年2月是石家庄市污染最重的四个月,空气质量普遍达到中度及以上污染;②PM_(2.5)是影响重污染期空气质量最多的污染物;③相对湿度和水汽压低、风速大、混合层高度高的气象条件利于污染物的稀释扩散,明显降水对污染物也有清除作用,可以提高空气质量;④近年来石家庄的城市"热岛"、"干岛"、"浑浊岛"效应凸显,尤其重污染期的"浑浊岛"效应最为明显。     

2013-2018年冬季成都市9次大气重污染过程的天气形势及逆温特征

利用2013年1月-2018年12月成都地区气象探空资料、空气质量指数(AQI)和欧洲中期天气预报中心ERA-Interim再分析资料,研究了成都市9次大气重污染过程中的天气形势和逆温特征,结合重污染过程期间的AQI及各类污染物质量浓度变化,讨论了不同天气形势和逆温特征与空气污染的内在关系.结果表明, 9次大气重污染过程中,在低槽天气型且风向主要为西南风、南风和西风时,污染较严重.白天贴地逆温的层数、厚度和强度与气态污染物呈正相关,对流层低层逆温的发展对各类污染物的扩散有抑制作用;晚上脱地逆温层数越多,厚度与强度越大时,颗粒污染物越难扩散.逆温层数与空气污染的正相关性相对于逆温厚度和逆温强度更明显, AQI对逆温总层数和总厚度具有一定的滞后性.     

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。     

2015—2021年采暖季华北平原污染过程气象条件分析

华北平原是中国三大平原之一，特殊的地理位置、较多的重工业企业及采暖季相对更高的污染排放，导致采暖季极易出现大范围、长时间的污染过程，PM_2.5浓度明显高于周边区域。为了更好地了解天气系统及气象要素对采暖季华北平原城市空气质量的影响，以北纬32°—40°、东经114°—120°华北平原地区50个城市为研究对象，分析2015—2021年采暖季(11月至次年3月)气象条件对华北平原采暖季大范围重污染过程的影响。研究表明，华北平原发生重污染时，高空500 hPa环流曲率减小，环流相对更加平直，垂直方向逆温出现概率增大，水平及垂直方向更加静稳，污染物扩散能力减弱，近地面山东中南部、河南异常偏南风导致区域升温、增湿，有利于颗粒物吸湿增长及二次转化，河北中西部异常偏东至东北风，导致污染物受太行山山脉影响，在太行山东侧堆积，易在山前形成大范围污染过程，且与山东中南部、河南的异常偏南风形成区域风场辐合，污染物扩散条件不利。分析2021年1月20日至28日一次污染过程发现，污染发生期间华北平原高空大气环流相对平直，地面以均压场控制为主，多静风辐合，湿度持续较大，整体污染扩散条件不利，...     

南宁市一次严重空气污染期间颗粒污染物特征及气象条件分析

利用南宁市环境保护监测站2010年11月5日至12(污染个案期)在南宁市区振宁花园、市监测点、区农职院、大自然花园4个有代表性的国控环境空气监测点观测到的空气质量数据,分析颗粒污染物PM10和PM2.5的浓度变化及PM2.5的主要化学组分浓度,再利用广西气象服务中心观测的天气数据分析污染个案期的气象条件。结果表明:此次长时间空气污染重,南宁市大气中的颗粒物出现显著升高,颗粒物为此次诱发长时间空气污染物的首要污染因子,颗粒物中的组分以有机质OM和硫酸盐为主;观测时段内气象因素对空气污染存在重要影响,来自湖南方向的污染气团对南宁市的长时间轻微污染也存在一定影响。     

浅析复杂地形对污染物扩散的影响——火电厂环评污染气象分析实例总结

利用中尺度气象模式AERMOD,结合实际工程案例,通过资料分析与模拟计算,研究了伊犁冬季NO2随地形复杂程度不同的扩散特点,同时通过对国内外关于复杂地形对大气污染物扩散的研究分析,对复杂地形上大气污染物扩散以及湍流风场的研究分别作了介绍,同时列出了求解湍流风场和污染物扩散的基本方程组,为解决此类问题提供参考。     

西昌市环境空气质量气象影响因素的分析研究

利用西昌市2012—2014年气象资料和空气质量资料,采用统计学方法对西昌市气候背景、地面和高空风场特征、污染系数、大气稳定度,风速、风向、稳定度联合频率进行分析,结果表明:全年的大气稳定度均以中性为主,不影响空气团做垂直方向运动,对大气污染物的扩散无明显影响;西昌市全年污染系数均以偏北风(以N和NNW为主)最大,偏南风(以SSW为主)次之,偏西风和偏北风最小,西昌市出现空气质量时好时坏的现象;整个冬季地面静风频率较高,达82%～85.4%,地面主导风向以偏南风和偏北风为主,各高度上风速最大值均出现在SSW方向上,各层风速均随高度增加而增大;地面静风是造成西昌市污染的主要原因,地面静风频率大时污染率越大,空气质量越差;由于污染源的位置关系,地面主导风向为偏南风时也是造成污染的重要原因,并以此为相关部门提出建议。     

延安市城区大气污染特征及影响因素

根据延安市城区2003—2004年间大气污染物浓度资料,应用统计的方法分析了大气中主要污染物二氧化硫、二氧化氮、可吸入颗粒物随季节变化,日时间变化和空间变化的污染特征,并分析了风向、风速、降水、云量、浮尘、逆温等气象因素以及城区地形和人为因素对城区污染物浓度变化的影响.结果表明:延安市城区大气污染状况存在着显著的季节差异和地域性差异,日大气污染呈现明显的双峰特征.风和降水是影响大气污染程度的主要气象因子.     

商丘市气象要素对空气质量的影响

利用商丘市环境监测站2015—2016年逐日空气质量监测数据,对空气质量总体状况、首要污染物变化特征等进行了分析,并利用商丘市多年逐日气象资料分析了气象要素对空气质量的影响.结果表明:商丘近两年占主导的首要污染物为PM2.5,出现频率为56%,空气质量优和良总体比率占51.6%,重度污染和严重污染总体比率为6.7%,连续3 d以上的重污染天气出现在11月到次年2月,AQI指数与平均气温、平均风速、降水量呈显著负相关,空气质量等级愈大,气象要素值愈小,降水频率愈高,空气质量愈好,降水量、降水日数、平均风速和大风日数的变化对空气质量有显著影响.     

珠江三角洲城市群一次区域性污染过程气象特征数值模拟

利用美国宾州大学和美国国家大气研究中心（PSU／NCAR）联合开发的MM5三维中尺度气象模式,对珠江三角洲城市群一次区域重污染天气过程的气象条件进行了模拟,结合地面常规气象资料、探空资料、天气图、香港科技大学元朗激光雷达资料和粤港珠江三角洲区域空气质量监控网公布的空气质量资料,对城市群污染期间的区域天气形势,局地环流等特征,温湿层结特征,混合层高度特征等要素的关系进行了分析。结果表明：变性高压脊伴随的近地面辐散场和静小风,城市间的相互输送,海陆风、城市热岛环流、山谷风等局地环流的影响,边界层逆温层,稳定层结的弱对流作用,低的混合层高度等不利于污染物的输送扩散的天气条件,是这次空气污染过程的主要原因。     

基于Hysplit后向轨迹模式分析太原市重污染天气影响

利用Hysplit拉格朗日后向轨迹模式,结合AQI指数分析及当时气象观测数据,分析了2017年12月13—14日太原市出现重污染天气的影响因素。根据分析,12月10—11日太原市区以西北风为主,风力较大,风速较强,从12日开始风向由西北转为南风及东南风,一直持续至14日,形成重污染天气;从14日开始风向逐渐由东南转变为西北风,空气质量出现逐渐好转;太原市东、西、北三面环山,形成喇叭口地形,造成通风不畅,不利于污染物的扩散,尤其偏南风时外来输送的污染物在市区造成大量堆积,难以扩散,外部传输为污染的加重提供了增强的条件。     

大气混合层高度对通风及污染物扩散的影响

商业区建筑结构日益复杂,严重影响建筑群通风和周围气体污染物的扩散,选取重庆一商业区建筑群作为研究对象,以三维湍流模型为基础,采用CFD软件对商业区建筑的通风能力以及周围连续排放的气体污染物扩散情况进行数值模拟,对比分析基于气象条件的天变化和季节变化对建筑群通风能力和污染物扩散在水平方向和竖直方向的影响;分析得到建筑群通风能力和污染物扩散速率与大气混合层高度正相关;研究结果可为改善建筑通风效果和降低建筑周围污染物浓度提供参考。     

2014—2018年济南市区大气重污染特征及气象影响因子分析

分析了2014—2018年济南市区大气重污染特征及其类型,并识别了各类大气重污染的主要气象影响因子.结果显示:(1)重污染主要发生在冬季,秋季和春季次之,夏季最少.(2)济南市区大气重污染主要为积累型和复合型.(3)5项气象要素中,相对湿度对空气质量影响最大,风速和日照时数次之,气温和气压影响较小.(4)积累型和沙尘型重污染期间,气压、气温和日照时数分布区间均较广,前者多发生在风速小、相对湿度大的时期,后者多发生在风速较大、相对湿度小的时期;O_3光化学型重污染期间,风速较小,相对湿度较大,气压较低,气温高且日照强;复合型重污染期间,气象条件的不确定性较大.     

河谷型城镇大气污染时空变化规律及影响因子研究

大气污染问题是河谷型城镇目前面临的最严峻的挑战,利用典型河谷型城镇山西省灵石县2005-2009年的主要污染物SO2、PM10和NOx的浓度监测资料与同期的地面气象资料分析了其大气污染物的时空变化规律,研究分析了污染物的扩散、迁移、转化机制与污染机理,研究得出河谷地形与逆温影响是灵石县城大气污染严重的主要原因,并提出了合理、有效的改善河谷型城镇大气环境质量和大气污染综合治理的措施与对策.     

基于GIS技术与嵌套网格的大气PM2.5污染最优集成预报方法

为了提升城市空气质量的预报准确率,分析大气PM_2.5污染物各尺度污染变化情况,提出基于GIS技术与嵌套网格的大气PM_2.5污染最优集成预报方法.基于大气污染扩散模拟情况,利用GIS技术的前、后期数据处理以及结果显示输出,处理大气PM_2.5污染数据,可视化展示污染扩散情况;采用嵌套网格空气质量预报模式系统(NAQPMS),模拟大气PM_2.5污染物各尺度污染变化,完成污染预报;基于观测、预报资料结合多种集成方法组建集成预报,经评价获取评分最高集成预报方法,完成大气PM_2.5污染最优集成预报.以安阳市为例,应用该方法进行空气质量预报实验.结果表明：该方法的PM_2.5质量浓度预报值与实际观测值更加接近,有效提升了大气污染预报准确率,以PM_2.5为代表的细颗粒物和以扬尘为主要源的粗颗粒物污染突出,需加强企业烟尘污染物的管控.     

临汾市区大气环境污染状况分析及解决措施

根据大量调查和实测资料,分析了山西省临汾市区大气环境现状、排污状况及污染原因,重点对临汾市各行业污染源污染物排放数量,单一的煤炭能源结构,不利于大气污染物扩散的地理环境和气象条件等问题进行了研究,提出了对临汾市区环境污染治理的对策和措施。     

长三角城市群冬季一次重污染天气过程分析

利用NCEP/NCAR和FNL再分析资料,并结合长三角城市群地面气象观测数据,探讨了2014年1月18—25日长三角城市群一次重污染天气过程的气象成因以及污染物路径分析。结果表明,污染期间随着相对湿度和PM2.5浓度的升高,大气能见度明显降低。2014年1月影响我国的东亚冬季风势力偏弱,导致重污染期间冷空气活动偏弱;此外,垂直方向上出现逆温,限制垂直运动的发生、发展。上述因素有利于长三角地区污染物在近地面层堆积,导致重污染天气的发生发展。污染物从温度高的地方向温度低的地方扩散。低空气温低时,不易形成对流,促使污染物在长三角地区堆积。HYSPILT模式模拟显示污染物主要来自山西、河北一带,以平流和弱辐散的方式向长三角地区输送。大气化学模式WRF-Chem可较好地模拟出PM2.5浓度的变化过程,可用作长三角城市群重污染天气预报的业务模式。     

重庆中心城区空气污染特征及气象影响因素分析

根据环境空气质量监测数据和气象观测数据,对重庆中心城区2013—2020年空气污染特征及气象影响因素进行了分析.结果表明:2013—2020年影响重庆中心城区空气质量的大气污染物主要为PM2.5和O3,重度污染日首要污染物基本为PM2.5;PM2.5污染和O3污染均呈现出明显的季节差异,PM2.5超标主要出现在初春、秋...     

2000-2004年山东中西部五城市大气污染变化特征

以2000-2004年山东省中西部五城市(济南、济宁、德州、淄博、泰安)的主要大气污染物SO2、NO2、PM10的浓度资料为依据,分析了2000-2004年五城市主要大气污染物的季节变化特征以及年际变化趋势.根据2004年五城市主要大气污染物SO2、NO2、PM10的日均浓度值,分析了2004年五城市的空气质量现状.结果显示:2004年五城市的空气质量,济南市最差,其次是淄博、德州、济宁,泰安市最好.大气污染物浓度呈明显的季节变化特征,冬季污染最严重,夏季空气质量最好;总体来说,2000-2004年大气污染物SO2、PM10浓度呈逐年下降趋势,NO2浓度没有明显的变化趋势,到2004年,PM10污染浓度依然较高,是最主要的大气污染物.同时分析了引起大气污染物浓度变化的原因,表明大气污染物浓度的变化是地形、污染源和气象条件等因素共同作用的结果.     

南昌市空气质量变化特征分析

利用南昌市2013年1月至2014年5月期间6个环境监测点的空气质量指数数据,对南昌市空气质量指数变化规律进行分析,并对南昌2016年12月7日一次重大污染过程进行溯源.结果表明:1)南昌市秋冬季空气质量指数明显高于春夏季,6月空气质量最好,1月污染最为严重,空气质量最差;2)南昌空气质量指数日变化呈现双峰型特征;冬季一个峰值基本出现在中午前后,另一峰值基本出现在半夜时段,且夏季第一个峰值出现的时间较其他季节都提前;3)南下的冷空气携带了大量来自北方省份污染物,同时快速南下的冷空气使得南昌城区低空出现上暖下冷的逆温层,使得污染物在南昌地区积聚,不易扩散,造成了2016年12月7日南昌的重大空气污染.