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2013年1月华北地区重雾霾过程及其成因的模拟分析 总被引：14，自引：6，他引：8
2013年1月11~14日,华北地区经历重雾霾过程。为了探讨其形成原因,利用大气化学模式系统Weather Research and Forecasting(WRF)-Chem模拟2013年1月华北地区气溶胶的时空变化。模拟的能见度、气象要素(温度、湿度、降水、风速和风向)以及细颗粒物(PM2.5,大气中直径≤2.5μm的颗粒物)地表浓度的时间变化与近地面观测值都较为吻合。模拟结果表明,1月11~14日,细颗粒物高值分布于河北省南部和东部、天津地区以及北京地区,其日均值约为400~500μg m–3。通过与历史气候数据比较发现,2013年1月10~15日华北地区的气象条件表现为较大的相对湿度正距平(20%~40%)以及风速的负距平(-1 m s–1)。北京站点的探空数据还表明,在1月11~13日期间,垂直方向上,1 km以下的大气中存在明显的逆温层,并且湿度保持较高的值(80%~90%)。模拟结果表明,1月11~14日,近地面南向风和东向风将水汽输送到华北地区,上层大气(850hPa)的西北风则将沙尘输送到华北地区。以上气象条件有利于气溶胶的吸湿增长和浓度的聚集。硝酸盐的收支分析表明,在北京地区,与1~9日相比,10~14日夜间化学生成和传输的显著增加都贡献于硝酸盐浓度,是重雾霾形成的主要原因。 相似文献
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目前中国存在四个雾霾严重的地区,分别是京津冀地区、长江三角洲、珠江三角洲和川渝一带,而自贡市是四川雾霾最严重的区域,研究自贡雾霾高发原因十分必要。文章以2005～2016年自贡地面观测数据为基础,以2017年12月21日～2018年1月3日自贡持续性雾霾天气过程为例,借助空气质量数据、地面气象要素、高空观测数据,分析了地形、气象因素与环境污染之间的关系。结果表明:当自贡为偏东偏北气流时,污染物在风的输送作用下易在山前的平原地区汇聚,再加上四川盆地南部易形成气旋式流场使大气污染物难以远距离扩散输送并形成涡旋,自贡恰处于污染物滞留中心区,造成市区污染物累积浓度升高。自贡受到本身地理位置和自然气候特征的限制,气象条件先天不足,大气环境承载力低,大气自净能力不强,容易出现雾霾。 相似文献
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秸秆燃烧对北京秋季气溶胶浓度和短波辐射影响的模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用地面细颗粒物（PM2.5）浓度和气象常规观测资料、地基 AERONET观测资料、GFED生物质燃烧排放清单和大气化学—天气耦合模式WRF-Chem,模拟研究了华北地区2014年10月气象要素和大气污染物的时空演变,重点关注北京10月7～11日的一次重霾事件及其天气形势、边界层气象特征、输送路径、PM2.5及其化学成分浓度变化等特征,以及秸秆燃烧对华北和北京地区细颗粒物浓度和地面短波辐射的影响。与观测资料的对比结果显示,模式可以很好地模拟北京地区地面气象要素和PM2.5质量浓度,考虑秸秆燃烧排放源可以明显改进北京PM2.5浓度模拟的准确性,但在重度污染情况下,模式总体上低估气溶胶光学厚度和高估地面短波辐射。10月7～11日北京地区重霾事件主要是不利气象条件下人为污染物累积和区域输送造成,也受到华北地区南部秸秆燃烧的影响。河南北部、河北南部和山东西部大面积秸秆燃烧释放的气态污染物和颗粒物在南风的作用下输送至北京,秸秆燃烧对北京地区地面PM2.5、有机碳（OC）、硝酸盐、铵盐、硫酸盐和黑碳（BC）的平均贡献率分别为24.6%、36.8%、23.2%、22.6%、7.1%和19.8%,秸秆燃烧产生的气溶胶可以导致北京地面平均短波辐射最大减小超过20 W m－2,约占总气溶胶导致地表短波辐射变化的24%。 相似文献
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利用大气观测、探测及污染物探测资料、NCEP再分析资料和GDAS资料,对2013年10月26—29日一次持续性重霾天气过程中的气象要素和气溶胶演变特征进行分析。结果表明:本次持续性霾天气过程中,临沂地区PM_(2.5)污染严重,大气中PM_(2.5)的小时平均浓度工业区城区郊区,污染最严重时分别为365,344,284μg·m~(-3);较小的地面平均风速及PM_(2.5)浓度的稳定上升和较低的地面湿度为本次霾天气过程的形成和发展提供了有利条件;当临沂地区以南风或西南风为主时,市区霾天气加重,上游空气污染具有平流输送特征。贴地逆温层的形成,导致污染物在低空不断积累,造成污染浓度的持续升高。地方政府应加快产业结构调整,控制企业的污染物排放,才是治理雾霾的根本办法。 相似文献
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《干旱气象》2021,(4)
根据单站雾霾日数和区域雾霾过程的确定方法,挑选2014年12月16日至2015年1月27日四川盆地典型雾霾过程,结合空气质量指数(AQI)、污染物质量浓度、气象要素特征和大气环流背景,研究此次持续雾霾天气的产生、演变及转化特征。结果表明:(1)此次雾霾过程表现出强度强、持续时间长、发生范围广的显著特点。(2)AQI和污染物质量浓度的变化与雾霾天气过程高度一致,本次雾霾过程的主要污染物为PM_(2.5),其次是PM_(10)。(3)此次过程出现了不同强度的污染物积累、到达峰值及急速减弱阶段,雾霾天气过程的强弱与天气形势、边界层垂直结构密切相关,与历史同期相比,这次超长雾霾过程盆地平均气温偏高1.24℃,降水偏少34.77%,日照时数偏多10.33 h,相对湿度偏低2.67%,风速基本持平略偏大,稳定的大气环流形势为雾霾天气和严重污染提供了持续稳定的大气环境场;强逆温层结、边界层的下沉运动、地面弱风场中的辐合均使水汽和污染物存留在近地层不易向高空扩散,造成雾霾天气持续。 相似文献
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气象—化学双向耦合模式（WRF-NAQPMS）研制及其在京津冀秋季重霾模拟中的应用 总被引：10，自引：2，他引：8
为解析大气污染物与气象的双向反馈机制及其对气象和环境的影响,建立基于Mie散射理论的气溶胶—光学性质模块,研制气象-化学双向耦合器,以嵌套网格空气质量预报模式NAQPMS(Nested Air Quality Prediction Modeling System)为基础,建立了NAQPMS和中尺度气象模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)的双向耦合模式(WRF-NAQPMS)。利用此模式数值模拟了2013年9月27日至10月1日的北京-天津-河北地区一次秋季严重灰霾过程。结果表明,考虑气溶胶辐射反馈的双向耦合模式模拟的气象要素和细颗粒物(PM2.5)浓度与观测结果更为一致。灰霾期间,气溶胶直接辐射效应显著改变了边界层气象要素,北京-天津-河北地区地面接收的太阳短波辐射减少25%,2 m高度的温度平均下降1°C,湍流动能下降20%,10 m高度的风速降低超过0.2 m/s,边界层高度下降25%,使得边界层大气更加静稳,进而造成了重污染地区污染进一步加剧,如石家庄近地面细颗粒物浓度增加可达30%。分析表明灰霾与边界层气象要素之间存在一种正反馈机制,采用该机制的双向耦合模式有利于准确模拟和预报灰霾污染过程。 相似文献
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2012年冬季北京三种高影响天气的关联与成因分析 总被引：2，自引：2，他引：0
2012年冬季,北京地区经历了12月持续低温寒冷、2013年1月持续雾霾和1月31日突发冻雨三种高影响天气。这三种高影响天气给北京这座特大型城市带来了许多不利影响,一度成为全社会关注的焦点。文章利用常规气象观测资料和大气成分观测资料,分析了这三种高影响天气的成因以及它们之间的内在联系,结果表明：(1)冷空气活动频繁并且强度偏强是持续低温的主要原因,并且此次持续低温寒冷是导致后期雾霾频发和冻雨的重要原因。(2)从大气稳定度角度对雾霾的发生所作的气象学分析,发现：水平稳定度上,冷暖平流表现出的水平稳定度对应了污染物浓度的高低,暖平流对应了污染物浓度增加,并在暖平流转为冷平流时堆积到最大值,而冷平流对应了污染物浓度的降低,冷平流转为暖平流时浓度最低;垂直稳定度上,前期低温寒冷导致的边界层气温偏冷和空中干暖平流共同造成的边界层顶强逆温极强地抑制了污染物垂直方向的扩散,对于雾霾堆积起了很大作用。(3)从大气温湿层结角度对冻雨的发生做了分析,发现：低空偏冷和空中回暖造成了1月31日08时空中逆温的层结结构,而温湿层结正好使饱和层的温度在-10~0℃之间,并且有足够厚的-4~0℃的饱和层使得过冷水含量很高,是冻雨发生的充分条件。上述三种天气虽然是极端天气,但关注前期低温寒冷导致的低空偏冷和空中快速回暖都能使雾霾和冻雨具有一定的预报性。而一个极端天气的出现,其可能引发的其他极端天气事件也要引起关注。 相似文献
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利用南京及其附近地区地面常规气象要素、颗粒物PM_(2.5)质量浓度逐时观测资料,以及CALIPSO资料、NCEP再分析资料、MODIS气溶胶光学厚度、南京站探空廓线等资料,结合天气学诊断分析和HYSPLIT后向轨迹模拟等方法,对2016年12月4—9日南京地区的一次雾霾天气进行分析。结果表明:此次雾霾天气过程具有区域性特征,南京上空气溶胶以沙尘型、污染沙尘型和污染大陆型为主,污染物主要来自西北方向的输送和本地的人为污染。地面弱高压均压场与高空稳定的天气形势叠加是此次雾霾天气过程的环流背景,同时南京上空盛行辐散下沉气流,下沉增温有利于逆温层的维持,使雾霾天气得以发展;偏北风携带的冷空气南下,正涡度平流控制南京上空,有利于雾霾的减弱消散,同时温度平流也影响了水汽凝结和相对湿度状况,进而使能见度发生相应变化。 相似文献
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连续雾霾天气污染物浓度变化及天气形势特征分析 总被引：8，自引：2，他引：6
利用MICAPS资料、地面观测资料、NCEP资料和衡水市环境监测站细颗粒物(PM2.5)及PM10浓度资料,对2013年1月衡水市出现的连续雾霾天气从PM10及细颗粒物浓度演变、雾霾天气污染物浓度与地面要素关系、中低层环流形势特征进行了分析,结果表明:1)雾霾天气期间06:00(北京时间,下同)至07:00和16:00至21:00为PM10和细颗粒物浓度较低时段,PM10最大值出现在15:00,细颗粒物最大值出现在02:00,两者并不同时达到极值。2)雾霾天气污染物浓度与地面湿度并不是简单的正相关或负相关关系,还和许多其它因素有关。3)衡水市污染源主要来源于工业污染源、扬尘污染、冬季燃煤采暖、局部污染源及区域性污染。4)雾霾天气相对湿度和能见度基本呈负相关,气压变化不大,风向频率最多为北到东北风,平均风速一般都在2 m/s以下。雾日时大部分时段为雾和霾的混合物。5)重污染日期间500 hPa为平直偏西气流或西北偏西气流,没有明显的槽脊活动。而污染较轻的时段500 hPa为明显的西北气流控制或有槽脊活动。6)雾霾天气期间大部分日数08:00在850hPa以下都存在逆温层;地面气压场偏弱,尤其河北平原一带基本为均压场。最后对雾霾天气影响及对策进行了简单探讨。 相似文献
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北京地区低空风、温度层结对大气污染物垂直分布影响初探 总被引：9，自引：1，他引：9
2001年1月5～12日,2月21日～3月1日两次在北京方庄居住小区内进行了大气污染物(二氧化硫、氮氧化物)与气象要素垂直探测,历时16天.共获取了83次(一天8次)边界层垂直温、压、湿、风连续的探空资料以及不同高度(地面、100m、500m)逐时大气污染物浓度监测数据306个.该文分析了低空风日变化规律、时空分布规律、边界层气象条件对污染物垂直分布影响等等;并对1月12日、2月27日两天高浓度污染目的天气特征、温度层结和低空风以及2月25～26日出现100m浓度值高于地面现象都进行了详细分析.观测结果对于了解和研究北京地区冬季低层空气中环境化学污染物质在空中的垂直分布情况及随时间变化规律具有重要的参考价值. 相似文献
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2013年1—3月北京及周边地区雾、霾高发,气候特征异于常年。利用2013年1—3月北京及周边地区6个地面观测站观测资料,研究PM2.5和黑碳 (BC) 的质量浓度、区域分布特征及气象要素的影响情况。结果表明:北京及周边地区PM2.5污染呈区域性高值、污染局地积累以及由南向北输送的特征。北京上甸子站在雾、霾与清洁期间BC与PM2.5质量浓度的比值分别为7.1%和10.3%,雾、霾期间低于清洁期间;而河北固城站在雾、霾与清洁期间BC与PM2.5质量浓度的比值分别为17.5%和11.9%,雾、霾期间明显高于清洁期间。二者相反的比值特征反映在清洁的下游地区雾、霾过程中二次生成的气溶胶所占比例较污染的上游地区偏高。 相似文献
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人为热排放的引入对北京地区精细模拟的改进 总被引：1，自引：0，他引：1
将人为热排放纳入到已耦合城市模块Urban Canopy Model(UCM)的中尺度气象模式Weather Research and Forecasting(WRF)中,探讨了人为热排放对于北京地区精细化模拟的重要意义,其影响主要体现在以下几个方面:1)可有效改善气象要素的模拟效果,特别是对于大气边界层高度的显著性改善,该变量是控制空气质量模式中污染物垂直扩散的关键因子;2)可较好地再现城区流场及温度场,使热岛强度和中心配置更接近实况;3)可明显改善数值模式对于污染物垂直分布特征的模拟。 相似文献
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北京地区一次空气重污染过程的目标观测分析 总被引：1，自引：1，他引：0
针对北京市2016年12月16~21日的空气重污染过程进行了回报试验,探讨了该次事件预报的目标观测敏感区。使用新一代高分辨率中尺度气象模式（Weather Research Forecasting,WRF）和嵌套网格空气质量模式（Nested Air Quality Prediction Model System,NAQPMS）,针对初始气象场的不确定性,通过4套初始场资料识别了影响北京地区细颗粒物（PM2.5）预报水平的目标观测敏感变量及其敏感区。结果表明:当综合考虑初始气象场的风场、温度、比湿不确定性的影响时,发现改善黑龙江区域上述气象要素的初始场精度,对北京地区PM2.5预报不确定的减小最显著;当分别考察风场、温度、比湿的不确定性的影响时,发现初始风场精度的改善,尤其是黑龙江区域风场精度的改善,能够更大程度地减小北京地区PM2.5的预报误差,对北京东南地区的PM2.5预报误差的减小甚至可达到40%以上。因此,优先对黑龙江区域的气象场,尤其是该区域的风场进行目标观测,并将其同化到预报模式的初始场中,将会有效提高初始气象场的质量,进而大大减小北京地区PM2.5浓度的预报误差,提高北京地区空气质量的预报技巧。初始风场代表了北京地区该次空气重污染事件预报的目标观测变量,而黑龙江地区则是该目标观测的敏感区域。 相似文献
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Influences of characteristic meteorological conditions on atmospheric carbonyls in Beijing, China 总被引：2，自引：0，他引：2
Atmospheric pollutants are controlled not only by their production rates but also by meteorological conditions. The influences of dust storm, sauna weather (haze with high temperature and high humidity), wet precipitation and wind speed on atmospheric carbonyls in Beijing were investigated. During a severe dust episode (April 17, 2006), the mixing ratios of carbonyls were significantly elevated to 13–27 ppbV from 7 to 13 ppbV in the previous non-dust days (April 15 and 16) with the increasing extents of 38–154%. The accumulating effect and the lower photolysis rate in the dust day may be responsible for the increases of carbonyls' levels. Additionally, the contribution from heterogeneous reactions occurring on dust particles to formaldehyde and acetaldehyde cannot be ruled out. During the period of typical sauna weather, the concentrations of atmospheric carbonyls increased to 18–60 ppbV from 10 to 17 ppbV before the sauna days. The air mass over Beijing during the sauna days was controlled by a subtropical anticyclone and the boundary layer became quite stable, which was beneficial to the rapid accumulation of air pollutants including carbonyls. Wet precipitation was found to be an effective removal process to the atmospheric carbonyls. After one-hour of rain in summer, the total concentrations of atmospheric carbonyls decreased to less than half of that before the rainfall. The similar temporal varying patterns of carbonyls and inorganic ions in rainwater indicated that carbonyls were mainly washed out from the atmosphere into rainwater as inorganic ions were. Strong wind could evidently dilute atmospheric carbonyls and a negative correlation was found between wind speeds and the concentrations of carbonyls in spring in Beijing. 相似文献
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Miaomiao LU Xiao TANG Zifa WANG Lin WU Xueshun CHEN Shengwen LIANG Hui ZHOU Huangjian WU Ke HU Longjiao SHEN Jia YU Jiang ZHU 《大气科学进展》2019,36(11):1217-1234
Severe haze pollution that occurred in January 2014 in Wuhan was investigated. The factors leading to Wuhan’s PM2.5 pollution and the characteristics and formation mechanism were found to be significantly different from other megacities, like Beijing. Both the growth rates and decline rates of PM2.5 concentrations in Wuhan were lower than those in Beijing, but the monthly PM2.5 value was approximately twice that in Beijing. Furthermore, the sharp increases of PM2.5 concentrations were often accompanied by strong winds. A high-precision modeling system with an online source-tagged method was established to explore the formation mechanism of five haze episodes. The long-range transport of the polluted air masses from the North China Plain (NCP) was the main factor leading to the sharp increases of PM2.5 concentrations in Wuhan, which contributed 53.4% of the monthly PM2.5 concentrations and 38.5% of polluted days. Furthermore, the change in meteorological conditions such as weakened winds and stable weather conditions led to the accumulation of air pollutants in Wuhan after the long-range transport. The contribution from Wuhan and surrounding cities to the PM2.5 concentrations was determined to be 67.4% during this period. Under the complex regional transport of pollutants from surrounding cities, the NCP, East China, and South China, the five episodes resulted in 30 haze days in Wuhan. The findings reveal important roles played by transregional and intercity transport in haze formation in Wuhan. 相似文献
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利用空气质量历史监测数据、地面气象要素及激光雷达探测资料,综合分析了2019年1月10—15日长春市一次霾污染过程,探讨了污染过程中污染物和气象要素的变化特征与影响机制。结果表明：此次霾污染过程中12—13日污染最重,PM2.5和PM10质量浓度均超过150 μg·m-3,气溶胶消光最强,超过70%的PM2.5/PM10比值大于0.7,指出了细粒子对重污染事件的贡献;重污染期间近地面风速偏小、相对湿度增加、变压较小,同时低空风出现明显的风向转变,弱下沉运动与逆温以及较低的边界层共同削弱了大气的水平和垂直扩散能力,有利于污染物累积,导致霾污染。500 hPa天气形势表明长春市位于槽前脊后,850 hPa高度场为弱西风,相对湿度大;海平面气压场存在低压气旋及弱西南气流,该气流有利于将污染物输送至长春市,造成霾污染加剧;1月14—15日高空槽加深东移,850 hPa西北气流增强,近地面气压梯度力变大,污染物得到扩散,霾污染逐渐结束。 相似文献
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Haze-to-fog transformation during a long lasting, low visibility episode was examined using the observations from a comprehensive field campaign conducted in Nanjing, China during 4-9 December 2013. In this episode, haze was transformed into fog and the fog lasted for dozens of hours. The impacts of meteorological factors such as wind, temperature (T) and relative humidity (RH) on haze, transition and fog during this episode were investigated. Results revealed significant differences between haze and fog days, due to their different formation mechanisms. Comparison was made for boundary-layer conditions during hazy days, haze-to-fog days and foggy days. Distributions of wind speed and wind direction as well as synoptic weather conditions around Nanjing had determinative impacts on the occurrences and characteristics of haze and fog. Weakened southerly wind in southern Nanjing resulted in high concentration of pollutants, and haze events occurred frequently during the study period. The wind speed was less than 1 m s-1 in the haze event, which resulted in a stable atmospheric condition and weak dispersion of the pollutants. The height of the temperature inversion was about 400 m during the period. The inversion intensity was weak and the temperature-difference was 4°C km-1 or less in haze, while the inversion was stronger, and temperature-difference was about 6°C km-1, approaching the inversion layer intensity in the fog event. Haze event is strongly influenced by ambient RH. RH values increased, which resulted in haze days evidently increased, suggesting that an increasing fraction of haze events be caused by hygroscopic growth of aerosols, rather than simply by high aerosol loading. When RH was above 90%, haze aerosols started to be transformed from haze to fog. This study calls for more efforts to control emissions to prevent haze events in the region. 相似文献
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2013年1月10-14日,北京平原地区出现了水平能见度在2 km以下、以PM2.5为首要污染物、空气质量持续5 d维持在重度以上污染水平的霾天气。综合分析此次霾天气过程的天气形势、北京地区常规和加密气象资料以及城郊连续观测的PM2.5浓度资料。结果表明：此霾过程期间,北京高空以平直纬向环流为主,受西北偏西气流控制,没有明显冷空气南下影响北京地区,地面多为不利于污染物扩散和稀释的弱气压场;大气层结稳定、风速小(日平均风速小于2 m·s-1)、相对湿度较大（日平均相对湿度在70 %以上）、逆温频率高强度大,边界层内污染物的水平和垂直扩散能力差;北京城区及南部的京津冀地区人类活动排放污染物强度大,在相对稳定和高湿的天气背景下,受地形和城市局地环流的影响,北京本地污染物累积和区域污染物输送以及PM2.5细粒子在高湿条件下的物理化学转化等过程共同作用造成此次北京城区及平原地区污染物浓度快速增长并持续偏高,高浓度PM2.5对大气消光有显著影响,造成低能见度和持续霾天气。 相似文献