共查询到20条相似文献，搜索用时 609 毫秒
1.
利用合肥地区高时间分辨率观测资料对2013年1月13-15日一次低能见度事件中大气颗粒物变化进行分析,依据能见度、相对湿度和PM2.5浓度将过程划分为轻雾、霾、雾3个阶段,进而研究不同阶段大气颗粒物的微物理特征。结果表明：这次低能见度事件经历了“轻雾—霾—轻雾—雾—轻雾—雾—轻雾”的阶段转换过程。整个过程PM2.5/PM10和PM1/PM2.5与能见度呈负相关关系,雾阶段PM2.5/PM10大,细颗粒物积聚程度较快;而轻雾和霾阶段PM2.5/PM10小且离散程度大,粗颗粒物生成速度较快。不同阶段的颗粒物谱分布存在较大差异,轻雾和霾阶段的细颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度谱形相似;雾阶段对不同粒径尺度的颗粒物数浓度、表面积浓度和体积浓度均有沉降作用,雾过程持续时间越长,对颗粒物的沉降作用越强。 相似文献
2.
上海地区持续东风系统控制下污染扩散条件分析 总被引：5，自引：1，他引：4
利用常规气象资料、物理量场资料、PM2.5小时浓度数据和激光雷达资料,对2014年上半年上海地区持续东风系统控制下两次截然不同的污染变化时空分布特征及其扩散条件进行对比分析。结果表明：海陆温差变化造成两次过程垂直扩散条件显著不同。1月26日海温相对于陆地较高,东风气流为暖平流,海陆热力差异造成近地层垂直温度层结趋于不稳定,加速边界层污染物的垂直扩散;而3月10日过程则相反,海温相对于陆地较低,东风气流为冷平流,造成近地层垂直温度层结趋于稳定,抑制边界层污染物的垂直扩散。此外,激光雷达资料能够直观反映污染物垂直分布,对于了解污染过程的传输特征和形成有一定指导意义。 相似文献
3.
本文综合利用2015—2020年地面气象观测资料、欧洲中心ERA5再分析资料及大气环境监测数据，分析了汾渭平原东部运城市污染物浓度的变化特征以及与天气形势和气象要素的关系。结果表明：①2015—2020年期间运城市PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO 5种污染物年平均浓度呈下降趋势，而O3浓度呈上升趋势；②冬季和夏季空气质量相对较差，首要污染物分别是PM2.5和O3，边界层高度的变化与近地层风向风速、污染物浓度的关系密切，冬季（夏季）PM2.5（O3）污染较重时边界层高度较低（较高），以东北风（东南风）为主，风速偏小（偏大）；③最后利用自组织映射神经网络（SOM）算法分别对冬夏925 hPa位势高度场进行天气分型并开展不同天气形势下污染物浓度与气象要素的变化对比研究，发现冬季污染时以静稳天气为主，低层弱东北风将污染物输送至运城市，而夏季O3污染较重时受热低压形势控制，利于O3前体物汇合，太阳辐射较强时O3浓度较高。 相似文献
4.
基于WRF/Chem（Weather Research Forecasting/Chemistry）模式对2015年11月25日至12月2日我国北方一次大范围PM2.5（空气动力学当量直径小于等于2.5 μm的颗粒物,即细颗粒物）重污染过程进行了模拟。与观测资料对比表明,模式能够较好地模拟出PM2.5浓度及气象因素的变化趋势,结果适用于此次污染事件的机理分析。动力、热力条件及化学转化等因素对此次强污染事件形成的机理分析表明,动力因子主要通过表面风和垂直风切变的减弱对此次污染事件造成影响,边界层逆温等热力因子促进了大气稳定性的增强,不利于污染物扩散。依据PM2.5组成成分变化分析可知,硝酸盐、硫酸盐和有机碳在此次事件中含量增加,说明机动车汽车尾气和燃煤排放所致的二次气溶胶生成对PM2.5污染加剧起重要贡献。多元线性回归分析和多因子相对贡献率量化解析结果表明,热力因子在此次污染过程中起主要作用,方差贡献率为52%,动力因子次之,方差贡献率为34%,而化学转化方差贡献率约为14%,说明气象条件,尤其是热力条件是引起此次污染事件的主要原因。 相似文献
5.
2013年初江苏连续性雾-霾天气的特征分析 总被引：7，自引：1，他引：6
利用FNL资料、污染物颗粒浓度资料以及常规气象资料对2013年1月12—16日江苏地区的连续性雾 霾天气过程的环流形势、地面气象要素特征、大气边界层结构及大气污染状况等进行了分析。结果表明：高空形势变化平稳、中低层的暖平流配合稳定少动的地面气压场为雾 霾天气的发生提供了有利的环流形势;持续变化较小的气压梯度和较低的风速以及相对湿度的增大和PM2.5、PM10的浓度的变化为雾 霾形成和发展提供了条件;雾 霾期间低层都存在不同程度的逆温现象,混合层高度与AQI呈反相关关系,当混合层高度越低,AQI就越高,污染就越严重,能见度就越差;相对湿度的升高和PM2.5在污染物颗粒中的富集,是导致能见度下降和持续污染的首要原因,而强冷空气带来的大风降温是污染物颗粒被快速清除的重要动力机制;影响南京的污染物来源为：黄海、安徽地区、北方污染物的输送和本地的局地污染。 相似文献
6.
2017年10月29日、11月2—3日和7—8日上海地区出现了三次PM2.5短时重度污染过程,根据环流形势可以将其分为两种污染类型：10月29日为输送型污染,具有污染输送过程快,污染持续时间短的特点;11月2—3日和7—8日为静稳叠加输送型污染,具有污染输送过程较慢,污染持续时间长的特点。分析这三次污染过程的气象要素特征可知,小的风速、稳定的垂直结构及下沉运动使得污染物在水平和垂直方向上都不易扩散出去,为污染物的积聚和污染的长时间维持创造了有利条件。另外,分析北京—上海一线PM2.5浓度、地面气象要素和垂直环流的剖面图发现,10月29日污染带自北向南呈窄带状分布,中低空和近地面对上海的污染输送都有贡献;11月的两次污染过程污染自北向南持续时间较长,分布范围较广,对上海的污染输送以近地面传输为主。计算三次污染过程的静稳指数和输送指数,进一步验证了10月29日的重度污染由外源输送造成,而11月的两次污染则由本地积累和外源输送叠加造成。应用FLEXPART扩散模式和华东区域大气环境数值预报系统对11月的两次污染过程进行定量分析,得到与观测数据分析一致的结论,同时发现这两次污染过程的潜在来源区域均为上海周边地区,来源集中,且江苏、浙江和安徽都有贡献。 相似文献
7.
2016年12月30日至2017年1月8日，山东出现了以PM2.5为首要污染物、持续几天、大部地区重度以上污染的霾天气。基于多种实况观测资料和ERA Interim再分析资料，分析了此次过程天气背景和边界层特征等。结果发现：高空平直纬向环流、地面弱气压场、典型的静稳天气，有利于霾维持较长时间。此次过程期间有3次冷空气影响，冷空气的强度影响霾的变化，弱冷空气难以破坏近地层逆温结构，并会从上游向下输送污染物，有利于污染物的累积；较强冷空气带来较强的垂直运动，破坏了静稳天气形势，有利于污染物的扩散及清除。此次过程稳定层结形势下，边界层高度是一个对霾有指示意义的物理量。边界层高度和AQI的变化呈滞后负相关关系，边界层高度降低之后对应AQI指数升高。逆温层长时间的存在是此次霾持续的重要条件，另外由于地理原因东南风增湿和逆温层顶高度降低都会导致污染物浓度增大，使霾加重。 相似文献
8.
2013年1—2月华北雾、霾天气边界层特征对比分析 总被引：8，自引：4，他引：4
利用地面观测资料、中国气象局PM2.5质量浓度数据、L波段探空秒数据等,对华北地区三个大城市(北京、石家庄和太原)的雾、霾及晴天天气的地面风场特征及PM2.5浓度分布情况进行了统计分析。同时分析了典型雾、霾天气过程中的边界层气象要素垂直结构及逆温层特征,并与晴天过程做了对比。通过对不同强度雾、霾天气过程的边界层动力、热力学结构差异的讨论,发现逆温强度与雾、霾天气的能见度有负相关关系,并对雾、霾天气的发生有一定的预报指示意义。 相似文献
9.
北京2005—2014年PM2.5质量浓度的演变特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2005—2014年北京宝联（城区）和2006—2014年上甸子本底站（郊区）的PM2.5质量浓度监测结果揭示了其长时间的演变特征。结果表明,2005—2007年北京地区PM2.5污染最重,2008年以后PM2.5年平均浓度明显降低,中度以上污染日数减少,但是2013—2014年有加重趋势。城区秋、冬季平均浓度最高,春季和夏初次之。然而,近年来春、夏季污染有减轻的趋势,高浓度值出现的时间越来越向秋、冬季集中,从而导致季节性差异变大。春季沙尘天气是其影响因素之一。上甸子春、夏季的PM2.5平均浓度高于秋、冬季,与城区不同。但2011年以后城郊差异逐渐变小,表明污染事件的区域性特征增强。北京城区中度污染日数年平均为30 d,重度污染为26 d,严重污染为4.7 d。污染日数月际变化明显并且月分布具有年际差异。2013—2014年,中度污染日数减少,严重污染日数增加,PM2.5年平均浓度与秋、冬季重污染过程的相关性增大。上甸子中度以上污染日数是城区的1/3。持续性重污染过程多发生在秋、冬季。2008—2014年以后中度以上污染持续超过3 d的过程每年平均发生1.9次,重度以上污染0.6次。绝大多数严重污染只持续2~3 d。重度以上污染日多出现在污染过程的中后期,因此遇不利气象条件提前采取减排措施将有可能减少重污染发生的频次。 相似文献
10.
11.
利用北京市环境保护监测中心和美国大使馆的细颗粒物（PM2.5）逐时监测数据,中国科学院大气物理研究所325 m气象梯度塔资料以及实况天气图和探空资料,对2015年11月27日至12月1日北京的PM2.5重污染过程的边界层特征进行了分析。研究发现:这次重污染过程持续时间长、强度大,其中PM2.5浓度超过75 μg/m3的时次共计126 h,超过150 μg/m3共计116 h,小时最高PM2.5浓度为522 μg/m3。在高低空环流场配置的影响下,近地面静风和多层逆温结构抑制了污染物在水平和垂直方向上的输送,加上边界层内的深厚湿层,使得其中气溶胶不断吸湿增长,高PM2.5浓度得以维持。在重污染期间,湍流动能较低,不利于污染物的水平和垂直扩散。垂直方向的湍流动能一直占水平方向的15%~20%左右,水平湍流动能占主要贡献。摩擦速度与湍流动能呈现出相似的变化趋势,不同高度之间的摩擦速度差别不大。超出前后时次一个数量级的湍流强度尖峰的出现是湍流场发生调整的一个信号,是PM2.5浓度发生剧烈转变的前兆,预示着污染状况更加糟糕。重污染过程中感热通量的输送方向为从地面向大气输送,感热通量和潜热通量都大幅减少,并且表现出明显的日变化特征。对湍流功率谱计算和分析表明,在重污染过程期间,时间尺度为5 min至6 h的中尺度过程对从地面到大气方向的动量和热量通量输送做出了重要贡献。 相似文献
12.
华北地区一次强灰霾污染的天气学效应 总被引：2，自引：1，他引：1
利用在线耦合的大气化学模式WRF-Chem V3.6(Weather Research Forecasting Model with Chemistry Version 3.6)及环境、气象观测数据,在完成大气化学方案优选的基础上,研究了华北地区一次重霾污染过程(2013年2月15~17日)对气象条件的反馈作用。重点关注一次颗粒物、无机气态成分和挥发性有机污染物的人为排放对PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)生成的贡献,探讨了由此引发的气象条件的变化。模拟结果显示,上述3种人为源的综合排放对华北地区PM2.5浓度的平均贡献率为91.27%,其中对北京、秦皇岛和沧州的贡献率分别达96.9%、95.9%和97.2%。这使区域地面太阳向下短波辐射降低近15.99%,区域平均地面辐射强迫达-26.51 W m-2,由此导致地面温度下降0.14°C(3.68%),逆温增强,垂直温度梯度(?T/?z)升高0.026 K km-1,边界层高度降低18.92 m(8.77%),平均风速减少约0.014 m s-1(0.35%),相对湿度绝对值升高0.51%,地面平均气压降低0.86 Pa。对于15~17日污染过程,人为源综合排放的气溶胶对短波辐射的影响在天气过程中占主导地位,对边界层高度的影响较大,但不起主导作用,对温度、风速、相对湿度、气压的作用则远小于天气系统本身。挥发性有机污染物(Volatile Organic Compounds,VOCs)作为二次有机气溶胶(Secondary Organic Aerosol,SOA)的前体物,其人为排放对SOA浓度的贡献率约为99.6%。同时,VOCs通过调整大气反应活性促进无机气态成分向无机盐转化,它对硫酸盐和硝酸盐浓度的贡献达50%以上。然而,VOCs对整个PM2.5浓度的贡献不及各种源综合贡献的1/4。人为排放的VOCs对气象场的反馈与综合排放的作用基本一致,但对地面气压的影响VOCs排放时以热力因子为主,而人为源综合排放时以动力因子为主。上述结果暗示,灰霾污染过程所引发的气象条件向不利于污染物扩散方向改变,这可能促进污染物的局地累积、增强污染程度并延长区域内重污染的持续时间。因此,在探讨区域性灰霾污染成因时,灰霾自身通过辐射强迫作用对大气的调节是不可忽视的重要影响因素。 相似文献
13.
利用2013年2月至2016年1月北京朝阳环境气象站PM2.5质量浓度和同步地面风数据,重点分析了PM2.5质量浓度的变化特征及受地面风的影响情况。观测期间测点PM2.5年平均质量浓度为80.6±4.0 μg·m-3,为环境空气质量标准(GB3095—2012)二级年均浓度限值(35 μg·m-3)的约2.3倍,季节变化特征明显,冬季最高（115.1 μg·m-3）、夏季最低（58.5 μg·m-3）。测点主导风向为ENE—E—ESE,风速主要集中在0.2~2.0 m·s-1。当地面风来自ENE—E—ESE方向时PM2.5质量浓度最高（109.1 μg·m-3）,来自WNW—NW—NNW方向时最低（39.5 μg·m-3）。PM2.5质量浓度随风速增大先上升后下降,在0.4 m·s-1时达最高,为139.2 μg·m-3。风速在0.2~2.0 m·s-1时主要受ENE—E—ESE方向影响,而2~6 m·s-1时主要受ESE方向影响较大。通过与其他站点的比较发现,不同站点各方向污染源和地面风的差异导致了PM2.5质量浓度在各方向分布的差异。 相似文献
14.
苏州东山冬季大气边界层结构特征及其对污染物浓度的影响 总被引：5，自引：1，他引：5
利用2015年1月15—27日在苏州东山气象观测站系留气艇观测数据以及细颗粒物浓度观测资料,对东山大气边界层结构特征及其对污染物垂直结构分布的影响进行分析研究。结果表明:苏州东山地区冬季空气污染过程的边界层结构演变比较典型,夜间稳定边界层高度约为200 m,白天最大边界层高度可达1 000 m。边界层内污染物垂直结构分布易受边界层高度的影响,较低的大气边界层高度可使细颗粒物在近地层持续累积;反之,边界层高度较高,湍流发展旺盛,颗粒物垂直分布均匀。夜间大气边界层稳定,逆温结构多发,导致近地面出现细颗粒物堆积。风的垂直结构对细颗粒物空间分布也存在显著影响,在风速较小的低空层细颗粒分布较多,而风速较大的中高层的分布较少。 相似文献
15.
利用多源观测资料综合分析了2015年11月沈阳地区一次PM2.5 重污染天气的气象条件、垂直风场演变、大气边界层特征以及污染物的来源。结果表明:本次重污染过程中,沈阳市区PM2.5浓度长达81h超过250μg · m^-3 ,其中峰值浓度达到1287μg · m^-3 ,重污染期间PM2.5 /PM10 的比例最高为90%。受地面倒槽和黄淮气旋影响,近地面层持续存在的逆温层、高相对湿度和弱偏北风为颗粒物吸湿增长和长时间聚集提供有利的天气条件。风廓线雷达风场资料显示在重污染期间,近地面层存在弱风速区、凌乱风场和弱下沉气流。利用风廓线雷达资料计算了边界层通风量(Ventilation Index,VI)和局地环流指数(Recirculation,R),边界层通风量VI和PM2.5 存在明显的负相关,非污染日VI是重污染日的2倍,局地环流指数R在重污染天气前大于0.9,而在污染期间部分空间R小于0.8。通过后向轨迹模式和火点监测资料分析发现,沈阳上空300m高度气团来自于生物质燃烧区域,而且沈阳地区NO2和CO浓度的变化与PM2.5一致,说明本次重污染过程也可能和生物质燃烧有关。 相似文献
16.
天津冬季重霾污染过程及气象和边界层特征分析 总被引：3，自引：2，他引：1
京津冀大气灰霾污染严重,天津市作为其核心组成之一其污染形势亦严峻。选取2013年2月20~28日天津重霾污染时段7站PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)和气态污染物数据,结合北京污染数据、地面气象要素、能见度、边界层温湿和风廓线、后向轨迹,深入分析重霾污染过程特征及气象和边界层成因。结果显示,研究时段天津PM2.5、SO2、NO2、CO和O3浓度均值为150、87、56、2.4和22μg m-3,气态污染物各站差异显著,但仅有SO2全面超过国家空气质量一级标准(50μg m-3),而PM2.5具有区域同步变化特征,且严重超标,是一级标准(35μg m-3)的2~8倍,最高小时均值高达364μg m-3;高浓度PM2.5是导致低能见度的主因,能见度小于10 km对应PM2.5阈值为50μg m-3。弱风和高湿度导致局地排放累积,PM2.5始增,在高湿度条件下,持续偏南风促使其稳步增加,配合弱北风和弱东风PM2.5震荡上扬,污染高值阶段,南北气流短时迅速切换,区域污染传输叠加污染的循环累积,PM2.5浓度峰值达到最高;除因边界层强东风导致的平流逆温外,高浓度PM2.5与平流逆温密切相关;高污染时段高湿主要集中在500 m以下,且随高度递减幅度较大;位于200~600 m的低空急流一定程度抑制污染上升,尤其持续强东风使PM2.5浓度稳步降低到二级水平,污染迅速有效清除最终依赖整层的强西北风。北京、环绕天津的河北中部和西南部地区对天津重污染有显著贡献。 相似文献
17.
两次秸秆焚烧污染过程的气象条件对比分析 总被引：1，自引：1，他引：0
利用常规气象资料、卫星遥感监测资料、污染物浓度资料和NECP/NCAR再分析资料,结合气流后向轨迹模拟,对比分析了南京地区2011年6月10和13日两次由于秸秆焚烧而引起的严重空气污染事件的天气条件、大气边界层特征以及污染物的来源和输送路径等。结果表明：两次污染过程中PM2.5浓度均出现陡升陡降,由秸秆焚烧而产生的细粒子贡献显著。13日高污染的持续时间和强度都高于10日,10日的高低空形势配置和物理量场有利于降水的产生,对污染物有一定的冲刷作用,而13日的高低空形势配置和物理量场则有利于污染物在边界层堆积。两次污染过程的边界层逆温均不明显。气流后向轨迹模拟表明,两次过程都是由区域污染输送造成的,都主要来源于苏中、苏北地区,13日的污染源可能还有苏南和安徽地区。 相似文献
18.
为了深入理解边界层内气温、相对湿度对PM2.5垂直分布和近地面污染的影响,本文使用搭载了多参数大气环境探测传感器的无人机对南京2017年12月3～4日和12月23～24日的PM2.5浓度、气温和相对湿度进行垂直观测,结合对气象数据的分析及HYSPLIT4（Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory version 4）轨迹计算模式的应用,对这两次PM2.5的垂直分布特征及污染过程的成因进行了分析。结果表明,PM2.5浓度和相对湿度呈明显的正相关关系,在12月23～24日的6次观测中相关系数均值达到0.96。逆温层下部,PM2.5浓度和相对湿度高且垂直差异较小;逆温层以上,PM2.5浓度和相对湿度随高度升高而迅速降低。由于大气扩散条件较差,导致PM2.5在华北平原南部不断累积,之后受到高压系统的影响分别向南和东南转移。这两次PM2.5污染过程都明显受到外部输送的影响,大气逆温对PM2.5和水汽的向上输送有明显的抑制作用,外部输送和局部逆温是导致这两次PM2.5污染的主要原因。 相似文献
19.
为了深入研究曹妃甸工业区的建立和大型工业企业的迁入对京津冀地区空气质量的影响,利用嵌套网格空气质量预报模式系统NAQPMS(Nested Air Quality Prediction Modeling System)研究该工业区和周边地区在2016年秋、冬季空气质量状况,并对PM2.5(空气动力学当量直径小于等于2.5μm的颗粒物,即细颗粒物)来源与区域输送进行分析。结果表明:模式能很好地再现气象要素和污染物浓度分布特征;曹妃甸地区本地排放在1月和10月的月均贡献分别为17.8%和25.8%。当空气质量为优良时,曹妃甸地区PM2.5主要受短距离周边传输影响,唐山和天津贡献率之和达23%～53%;当空气出现轻度及以上污染时,曹妃甸地区PM2.5浓度主要受到长距离输送的影响,河北中南部和山东地区贡献之和达40%～50%。曹妃甸工业园区排放对周边地区PM2.5浓度贡献相对较小,对唐山和天津地区贡献为3%～7%,对京津冀地区其他城市PM2.5浓度贡献可忽略不计。空气质量转差时,曹妃甸、北京和天津地区PM2.5中一次排放占比相较于空气质量优良时明显下降,二次生成的无机盐类和二次有机气溶胶贡献率增加;曹妃甸地区10月二次生成硫酸盐贡献率较1月明显增加,月均贡献率为22%。因此,在致力于削减京津冀地区PM2.5一次排放的同时,对SO2、NOx等进行控制,能有效改善该地区空气质量。 相似文献
20.
《干旱气象》2016,(2)
利用2013~2014年石家庄逐小时PM2.5监测浓度与地面及探空等气象观测资料,从大气的垂直扩散、水平扩散和地面局地环流等方面,探讨气象条件对PM2.5浓度的定量影响关系。结果表明:(1)石家庄PM2.5浓度具有明显的日、月和季节变化特征,早晨08时前后PM2.5浓度最高,下午16时前后浓度最低;冬季PM2.5浓度最高,夏季最低;(2)2 a共出现485 d逆温,其中10~12月出现频率最多,达82.8%~86.2%,逆温致使低层大气垂直运动受阻,不利于污染物扩散;(3)大气混合层高度与PM2.5浓度呈反相关,PM2.5浓度75μg/m3(空气质量优良),对应大气混合层高度平均为1 448 m,而PM2.5浓度≥150μg/m3(空气重污染)的混合层高度降到878 m;(4)受地形影响,石家庄地面风与边界层附近风对污染物的影响明显不同:925 h Pa西南风、地面偏东风不利于污染物扩散;925 h Pa西北风、地面偏西风有利于污染物浓度降低。925 h Pa风速4 m/s、地面偏西风风速2 m/s、地面偏东风风速3 m/s,有利于污染物扩散;(5)降水对污染物有湿清除作用,清除量不仅与降水量有关,还与前期PM2.5浓度有关,且冬季降雪过程对PM2.5的清除作用是降雨的4倍。 相似文献