辽宁地区一次大范围霾天气过程成因分析

霾天气是近年来备受关注的天气现象,辽宁省近几年霾天气现象时有发生,造成空气污染程度日益加重,大气能见度水平越来越差,加强对霾天气形成发展机制的研究具有十分重要的理论和实践意义。为研究辽宁地区霾污染天气的成因,以2015年11月6～10日辽宁地区发生的一次大范围霾天气过程为例,综合利用环境监测数据、卫星遥感监测资料、常规气象观测资料和探空资料,结合HYSPLIT4模型后向轨迹模式,分析此次大范围霾天气过程中的污染来源、污染气体的输送方向和路径、环境和气象要素的变化以及霾天气的形成发展机制。分析结果表明:黑龙江、吉林地区大范围秸秆焚烧产生的气体污染物(CO、NO2)和颗粒物(PM2.5、PM10)是本次辽宁地区霾天气过程的主要污染来源,后向轨迹分析表明污染物在偏北风作用下吹向辽宁地区。霾天气发生期间,辽宁地区受弱高空槽控制、近地面存在深厚逆温层、地面受稳定低压天气系统控制、大气层结稳定、近地面风速小,维持在2m·s-1、相对湿度大,使污染物垂直和水平扩散能力受到抑制,污染物在辽宁地区不断积聚。加上辽宁地区大范围弱降水过程使空气湿度变大,相对湿度保持在80%以上,污染物吸湿增长,加重了空气污染程度。同时,对霾天气期间6种污染物和3种气象要素与能见度的相关性分析结果表明,颗粒污染物(PM2.5、PM10)和气体污染物(CO、NO2)浓度与能见度呈现显著相关,在气象要素中,相对湿度与能见度相关性最高。说明颗粒物浓度升高、相对湿度增大是导致此次大范围重霾污染过程能见度大幅下降的重要原因。     

营口地区秋冬季PM2.5变化特征及其与能见度的关系

本文选用营口市气象观测站采集的PM2.5质量浓度数据和能见度数据,分析2015—2017年秋、冬季PM2.5的变化特征及其与能见度之间的关系。结果表明,营口地区冬季PM2.5浓度较秋季偏高,PM2.5浓度从9月开始增高,12月达到最大值,随后开始降低;秋、冬季PM2.5的日变化特征大致相同,夜间偏高且趋于稳定,白天较低,7:00—8:00开始下降,于14:00—15:00达到最低值,随后逐渐升高。PM2.5浓度和能见度之间成负相关,在不同相对湿度下能见度和PM2.5浓度相关性较好,相对湿度为70%～80%时相关性最好。     

2014年重庆市大气污染物浓度变化特征及其与气象条件的关系简

根据重庆市2014年1月-12月大气空气质量指数（AQI）以及大气首要污染物PM2.5,PM10,CO,SO2,NO2和O3等相关数据,分析了重庆市大气污染物浓度的变化特征,并结合月平均降水量、平均气温、日照时数、平均相对湿度、平均风速和平均气压等气象数据,运用相关分析法,研究气象要素对重庆市大气污染物的影响.研究结果表明:AQI和PM2.5,PM10质量浓度变化在月尺度上呈明显的“U”型变化,表现为两端高中间低的态势;季节变化尺度上,冬季最高,夏季最低,即夏季空气质量最好,冬季空气污染最严重;PM2.5和PM10质量浓度显著相关,相关系数达0.99,PM2.5对PM10贡献较大,两者质量浓度的比值达0.80.PM2.5和PM10质量浓度与平均相对湿度正相关,主要是因为相对湿度越大越有利于颗粒物的形成;与...     

重庆市霾天气下大气能见度与颗粒污染物的关系

利用重庆沙坪坝站2013-2015年逐时环境气象资料,对大气能见度与相对湿度和PM_(2.5)之间的关系进行分析研究,结果表明:重庆市区霾都是在相对湿度大于65%的条件下产生的,重度霾时相对湿度达到86%左右,重庆粗细粒子质量比PM_(2.5)/PM_(10)在霾发生时大于65%,重度霾情况下粗细粒子质量比达82%,说明伴随着细粒子比例的增加, PM_(2.5)细颗粒对能见度的影响作用明显,重庆霾进一步加重, PM_(2.5)相对PM_(10)来说对霾影响作用更大.不同相对湿度条件下,能见度与PM_(2.5)颗粒物关系不同,在70%≤RH80%湿度条件下PM_(2.5)与大气能见度相关性最大,非霾天气下PM_(2.5)阈值仅为30μg/m~3.相对湿度在40%～90%之间,随着相对湿度的增加,颗粒物逐渐吸湿增长,其产生消光效应逐渐加剧,导致能见度不断降低,在PM_(2.5)质量浓度大于85μg/m~3情形下,不论相对湿度大小,都极易形成霾天气,而PM_(2.5)质量浓度小于85μg/m~3情形下,如果相对湿度较高,随着湿度变化颗粒物吸湿增长,也极易形成霾天气.     

长春市PM10污染与气象条件分析

利用近3年长春市环境监测资料与同期的气象资料,统计分析了长春市主要污染物PM10的季节演变特征,并对PM10浓度与平均气温、降水量、相对湿度、能见度、平均风速和气压6个气象要素的统计相关性进行了初步研究。结果表明,3年中PM10年均浓度没有明显起伏,均在0.097～0.100mg/m^3;PM10浓度具有明显的季节变化特征,冬季采暖期最高,春季沙尘期次之,夏季降雨期最低;3年中PM10污染以II级为主,占87.7%;PM10污染较重的当天,往往会伴随出现雾、烟幕、大风、沙尘等天气现象;PM10浓度与平均气温、降水量、能见度和平均风速呈显著负相关;与相对湿度和气压呈显著正相关。     

上海市霾与非霾期间PM_(2.5)中水溶性阳离子污染特征对比

霾污染是颗粒物和气体污染物导致的可察觉到的能见度降低的天气污染现象,主要为PM2.5污染,水溶性阳离子是PM2.5的主要成分。为了探讨霾与非霾期间PM2.5水溶性阳离子污染特征,对上海市的PM2.5颗粒物连续采样1个月,利用离子色谱分析了K+、Na+、NH+4、Ca2+、Mg2+5种水溶性阳离子。结果表明,上海市霾天气期间PM2.5的日均质量浓度(103.03μg/m3)是非霾天气日均质量浓度(37.64μg/m3)的2.74倍,Na+、NH+4、Ca2+、Mg2+和K+的质量浓度分别为6.28、1.74、1.42、0.20和0.23μg/m3,PM2.5中水溶性阳离子组分占PM2.5质量浓度的20%左右。对大气气溶胶污染物、水溶性阳离子及气象因素相关性进行分析显示各污染物之间的相关性存在显著差异,其中NOX、NO和CO,SO2和NO2,Na+和CO,Mg2+和CO、NOX,可能存在共同来源。霾动态变化过程分析表明,水溶性阳离子浓度在霾与非霾天气时发生较大变化,Na+、Ca2+和Mg2+是霾天气的主要污染阳离子。     

冬季霾天气下武汉城区大气PM2.5的化学特征

研究了冬季霾天气下武汉城区大气PM2.5的化学组成和污染特征.结果表明,武汉冬季霾天气和正常天气PM2.5的平均浓度分别为183.83μg/m3和66.46 μg/m3,主要成分OM、NO3-、SO42-、NH4+的总量分别占PM2.5的80.88％和65.43％.霾天气期间OC和EC有着共同的主要来源.与正常天气相比,武汉冬季霾天气下PM2.5中各物质的质量浓度均有所增加,二次有机气溶胶对武汉PM2.5有更为显著的贡献,以煤燃烧为代表的固定源对PM2.5的贡献更大.与其他城市相比,以机动车尾气为代表的移动源对武汉冬季PM2.5的贡献相对较大.霾天气下PM2.5浓度的增加可能与市政建设、煤燃烧、生物质燃烧、汽车尾气等因素有关.     

西安市采暖期PM2.5污染状况及其与气象因子的相关分析

对采暖期与非采暖期PM2.5和PM10的浓度变化特征以及采暖期PM2.5浓度与气象因子的相关性进行分析,结果显示：采暖期PM2.5和PM10的质量浓度显著高于非采暖期,平均是非采暖期的1.85和1.46倍,采暖期PM2.5在PM10中的比重也高于非采暖期。PM2.5浓度同时受几种气象因素的影响,与辐射量、气压和能见度呈负相关,与相对湿度和总云量呈正相关。     

长沙市PM_(10)、PM_(2.5)污染特征及其与气象条件的关系

2014年6月1日~7月2日在黄土岭、马坡岭采样点采集PM10、PM2.5样本,研究PM10、PM2.5质量浓度的时空分布特征,并分析其与气温、风速、相对湿度、气压和降水的相关性。结果表明,黄土岭、马坡岭PM10平均日均浓度分别为108.37、91.00μg/m3,日均浓度超标率分别为25.00%、18.75%;PM2.5平均日均浓度分别为73.48、65.09μg/m3,日均浓度超标率分别为31.25%、34.38%。长沙市PM2.5污染比PM10严重。6月12~16日PM10、PM2.5污染最严重,出现了灰霾天气。PM2.5和PM10质量浓度呈显著正相关;PM10、PM2.5质量浓度与气温、风速、气压呈正相关,与相对湿度呈显著负相关,与降水量呈弱负相关。     

沈阳地区一次持续性霾过程的综合分析

利用常规气象资料、污染物浓度资料、风廓线雷达资料和L波段探空资料分析了2015年11月6~10日沈阳地区持续性霾天气的环境背景场、地面气象要素演变、大气层结特征。得到以下结论:本次重污染过程出现的西侧低压阻碍冷空气东移吹散污染物,地表风速持续较低不利于污染物扩散,地面相对湿度在55%到90%之间有利于污染物颗粒的增长,当PM2.5浓度在50μg/m~3以下并且地面相对湿度大于85%时能见度达到5km以下。通过分析水平风垂直切变发现,水平风垂直切梯度的减小减弱了天气尺度扰动的发展和大气的垂直混合,导致大气对流层中低层的垂直混合动力不足,不利于污染物的扩散。     

合肥市灰霾时间特征分析及其对农业生产的影响

利用2016年4月—2017年3月安徽省合肥市能见度、相对湿度等气象资料和PM_(2.5)浓度等环境资料,采用二维散点图和线性分析方法,分析了合肥市灰霾天气的时间分布特征及其对农业的影响。结果表明,7月是一年中灰霾小时频率最少的月份,为0.5%,之后逐渐上升至最高点12月的38.0%;月平均小时频率为14.4%。灰霾小时频率的日分布与能见度呈相反趋势,在15:00出现频率最低,为5.2%,05:00频率最高,为27.9%。灰霾日频率和小时频率全年变化趋势基本一致,最高和最低值均出现在12和7月,为61.3%和0,全年月均灰霾日8 d。能见度和灰霾的时间分布特征与PM_(2.5)浓度密切相关,能见度与PM_(2.5)浓度呈负相关,灰霾频率则与PM_(2.5)浓度呈正相关。灰霾天气对农业生产产生不利影响。     

洛阳市冬季大风天气下PM10和PM2.5浓度变化研究

利用洛阳市环境空气质量自动监测国控站点的监测数据,分析了冬季大风天气下PM10、PM2.5浓度变化情况.结果表明,从大风来临到结束,PM10和PM2.5质量浓度整体呈现先下降后升高的趋势;PM2.5与PM10的比值在风中阶段较低,大风前、后时段较高,特别是风中到风后过渡阶段,二者比值达到峰值,此时容易发生倒挂现象;大风来临初始阶段,风速增大导致PM10浓度出现峰值,而对PM2.5无明显影响;PM2.5对大气能见度影响较大,且当其浓度＜0.5 mg/m3时,能见度属良好等级.     

我国雾霾天气气候特征及影响因素分析

根据2013年我国部分城市夏季、秋季、冬季的细颗粒物(PM2.5)质量浓度数据,基于半变异函数理论,利用克里格插值方法对雾霾天气各类主要大气污染物进行空间特征分析,分析夏季、秋季、冬季PM2.5空气质量分指数。结果表明,6—12月,大气中的PM2.5质量分指数与能见度呈明显负相关关系,PM2.5空间浓度分布均值差异明显,我国大范围雾霾天气期间,大部分城市PM2.5浓度均严重超标。由结果可知,治理雾霾不能单纯从一方面进行治理,要采取综合治理措施。     

南京市悬浮颗粒物分布特征及与气象因子的相关关系

通过分析南京市气象局昆仑路监测点2010年11月5日-2012年5月11日PM10.0、PM2.5逐时质量浓度观测资料,及同期相应的南京国家基准气候站能见度、相对湿度、风速的观测资料。研究悬浮颗粒物质量浓度的日、月、季变化特征,悬浮颗粒物与气象因子的相关关系,为城市空气污染的治理及灰霾天气预报提供重要的科学依据。     

森林覆盖率及其他空气污染物和气象要素对PM2.5的影响——以黑龙江省13个市(区)冬季为例

以森林覆盖率及其他空气污染物(PM10、CO、NO2、SO2、O38 h)和气象因素(气压、相对湿度、光照数、气温、风速)为研究指标,以黑龙江省13个市(区)为对象,应用3 a数据、依据面板数据模型分析PM2.5与森林覆盖率及其他空气污染物和气象因素之间的关系。结果表明:森林覆盖率较高城市的PM2.5质量浓度,低于森林覆盖率较低城市的PM2.5质量浓度。森林覆盖率是阻滞PM2.5质量浓度增高最主要的因素,其他空气污染物是导致PM2.5质量浓度升高的根本原因,气象因素对PM2.5质量浓度变化所起的作用较小。     

上海霾的影响因素与特征

利用2009年12月~2010年11月的上海气象资料、颗粒物资料和后向轨迹聚类分析方法对在此期间的霾日进行统计分析。结果表明,上海霾发生时多盛行由内陆而来的西南和西北气流,且各季有所不同,夏季以西南气流为主,春季比较平均,秋、冬季节则以西北气流为主;较高的相对湿度和较小的风速有利于霾的形成;上海霾的发生受到当地和外部输送两方面因素影响,其中以当地影响为主;细颗粒物对霾发生的贡献很大,上海绝大部分的霾日中,PM2.5/PM10的比值均达0.5以上;上海霾的产生可能与机动车尾气排放有比较密切的关系。     

朝阳地区霾天气变化规律

本文根据辽宁气象部门最新实行霾预报预警标准,利用2014年1月~2016年12月朝阳站的能见度、相对湿度和PM2.5资料确定2014年~2016年霾天气日数,分析出朝阳地区霾天气时间分布呈如下规律:朝阳地区的霾天气主要分布在10月~次年3月,其中主要集中在10~12月。霾日最多的月份为2014年10月,有10天出现霾天气。近3年中2015年霾日最多,共有36天霾日,对比2014年和2016年呈现1~3月霾日,明显偏多的分布趋势。朝阳地区的霾天气主要分为全天霾、霾天气过程结束前的午前霾、傍晚至夜间霾。     

哈尔滨供暖期间PM2.5污染状况及其与气象因子的相关性分析

[目的]研究哈尔滨供暖期间PM25污染状况及其与气象因子的相关性.[方法]针对北方城市哈尔滨冬季供暖期和非供暖期PM25和PM10的浓度变化特征以及供暖期间PM2.5浓度与气象因子的相关性进行分析.[结果]2014年全年空气质量在二级以上达标的天数为244d,未这标天数占33％;供暖期PM2 5和PM10的质量浓度显著高于非供暖期,平均值分别是非供暖期的3.34和2.49倍,且11月份浓度值达到最高;供暖期间的首要污染物质为PM2.5,非供暖期间首要污染物质为PM10;供暖期间PM2.5在PM10中的比重也高于非供暖期;PM25质量浓度与日均气温呈显著的正相关关系,与日最大能见度呈显著的负相关关系,与日均气压、日均风速和总辐射存在不显著的负相关关系,与日均湿度、总云量存在不显著的正相关关系.[结论]该研究为空气质量预报、大气污染防治和农业生产技术更新提供理论依据.     

锦州市一次持续性雾-霾过程转化影响因子研究

利用常规气象资料、污染物监测资料以及高空气象探空资料对2016年12月17—22日在辽宁省锦州市出现的一次持续性雾-霾天气过程的高低空环流形势、地面气象资料特征、空气污染物浓度以及大气边界层稳定度进行了分析,以期揭示该次雾-霾过程的转化机理。结果表明,高空纬向型环流配合地面均压场是形成雾-霾天气的先决条件。相对湿度变化是雾-霾天气转化条件,当空气未达到饱和时,随着湿度增长,污染物吸湿增长,霾过程加剧;空气饱和时,污染物粒子活化形成雾滴,完成霾转化为雾的过程。近地面风速小、较强的逆温层是雾-霾天气的维持因素,混合层厚度与污染物浓度呈负相关,混合层厚度越小,污染物浓度越高,能见度越差;能见度变化和污染物浓度变化都滞后于混合层厚度变化,并且霾发生时混合层厚度大于雾发生时混合层厚度。通过分析V-3θ图中的滚流效应可知,雾转化为霾时,逆滚流转变为顺滚流。     

滁州市空气质量与气象要素的关系及其预报方法研究

利用滁州市2015年1月至2017年5月逐日大气污染物数据及对应的气象观测资料,分析滁州市空气污染状况及其与气象要素的关系并建立基于气象要素的空气质量预报模型。结果表明,该地区空气污染物以细颗粒物PM2.5为主,主要出现在冬、春季,其次为O_3,主要出现在夏季;该地区出现中度以上污染时,上游西北来向的污染输送起重要作用,风速、降水与空气质量指数(AQI)及各类污染物浓度呈显著负相关,气温与PM10、PM2.5、NO_2、CO呈显著负相关,与O_3呈显著正相关,日照时数和相对湿度与颗粒物PM10、PM2.5浓度呈显著正相关;基于气象要素的预报模型对AQI及PM2.5、PM10和O_3的浓度预测效果优良,能满足日常的业务需求,对NO2的预报效果相对较差,标准化平均误差(NME)超过了30%,且对NO_2浓度有一定程度高估。