北京一次持续霾天气过程气象特征分析

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站资料以及城郊连续观测的PM2.5浓度资料。结果表明:此次霾过程期间,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)、逆温频率高且强度大,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。

华北平原一次严重区域雾霾天气分析与数值预报试验

针对2013年1月27—31日中国华北平原地区持续5 d的雾霾天气进行综合分析和数值预报.研究表明,雾霾过程期间华北平原高空以平直纬向环流为主,没有明显冷空气活动,地面多为风速小、相对湿度较大等不利于污染物扩散和稀释的弱气压场;大气层结构稳定、低空逆温频率高强度大,且存在明显的低层逆湿条件,边界层内污染物的水平和垂直扩散能力差.稳定、高湿的气象条件对细粒子PM2.5质量浓度的形成、积聚和维持比较有利,造成严重的区域性低能见度和雾霾天气.气象化学耦合模式WRF-Chem预报系统对此次雾霾过程期间天气系统演变和PM2.5质量浓度的空间分布及高浓度持续时间、消散减弱等过程做出了较好的预报.模式预报出雾霾期间PM2.5质量浓度在京津冀平原地区达到300μg/m3严重污染,主要分布在北京城区及以南的河北、天津等重点城市和区域,部分地区可达400μg/m3以上,与华北地形和城市群分布有很好的对应关系,在华北平原山前容易形成气流的辐合区和高污染区.

北京地区重空气污染天气分型及个例分析

利用2008年1月至2014年12月北京地区高空和地面气象观测资料及逐日大气成分监测数据,对北京地区空气质量≥5级重空气污染的持续时间、500 hPa高空环流形势、地面气压场及相应的边界层结构特征进行了统计分析。结果表明:2008年1月至2014年12月北京地区发生重空气污染时500 hPa以纬向环流为主,占重空气污染总日数的58.4%。从地面气压场来看,低压辐合区型重空气污染出现频率最高,为38.3%;其次为高压后部型重空气污染,出现频率为18.8%。北京地区出现重空气污染天气时500 hPa多为纬向环流,850 hPa为偏南暖平流,地面气压场为低压辐合区、高压后部、高压底部、弱气压场、高压前部、低压倒槽、弱高压、鞍型场及华北地形槽时均可出现重空气污染天气过程。配合以上天气形势,重空气污染天气出现时,边界层长时间存在逆温、低层风速较小且湿度大,并根据重污染天气特征建立了北京地区重空气污染概念模型。

北京春季一次霾和沙尘混合污染天气过程分析

2015年3月26—31日北京地区发生一次霾和沙尘天气交替出现的混合型污染天气过程。利用常规气象观测数据、南郊观象台探空数据以及北京环境保护监测总站的空气质量数据,分析了典型个例的发生发展过程。结果发现:此过程可分为霾—沙尘—沙尘回流—霾4个发展阶段。第1阶段北京受弱辐合区控制,大气层结稳定,风速较小,以霾天气为主;第2阶段受蒙古气旋影响,沙尘天气南下影响北京;第3阶段沙尘从华北南部回流,再度影响北京;第4阶段沙尘天气逐渐减弱,北京地区再次出现霾。HYSPLIT后向轨迹模型的模拟结果表明,这是一次典型的沙尘回流所导致的混合污染型天气个例。

秸秆燃烧对京津冀地区空气质量的影响分析

10月初期是华北江淮等地秸秆燃烧高发期,近两年由于秸秆燃烧造成的重污染天气时有发生,而人为的因素增加了空气质量预报的难度。2015年入秋由于秸秆燃烧造成大面积的雾霾天气,华北黄淮等地出现持续性重污染天气。文章利用京津冀地区近两年高空、地面气象观测资料和环保局空气质量监测数据对比分析,相同不利扩散气象条件下,秸秆燃烧造成的空气质量影响分析对比程度。对比结果发现,不利的扩散形势和弱风是造成重污染的基本条件,而在有无秸秆燃烧期相对湿度是关键因素,秸秆燃烧期间相对湿度仅有40%时即可达到无秸秆燃烧时的重污染天气水平。

2021年和2022年春季中国北方地区沙尘气象因素和沙源地条件异同

2021年春季中国北方地区共出现了4次沙尘暴或强沙尘暴,2022年同期仅出现1次沙尘暴。基于2015—2022年空气质量和多源气象数据,利用Lamb-Jenkinson分型法与Mann-Whitney U检验法开展了2021年和2022年春季沙尘源地条件和气象因素异同分析,得到以下结论:中国北方沙尘天气多发型分为NW-N型(气旋型)和E-NE型(高压型),NW-N型造成的PM_(10)极值更高、高浓度范围更广。气象因素而言,2022年春季有利于沙尘的天气型活动更频繁,与2021年春季沙尘日PM_(10)浓度差异主要集中在NW-N型,两段时期NW-N型活动频数、气旋强度接近,有利于沙尘天气的动力抬升条件接近。从沙源地条件而言,2021年前冬蒙古沙源地土壤温度“前冷后暖”导致融雪等水量峰值早至,加之大面积降水负距平且3月蒙古沙源地气旋偏强,干燥、稀松的沙源致使春季沙尘多发;2022年前冬蒙古沙源地土壤气温“前暖后冷”导致融雪期等水量、土壤含水量峰值晚至,深厚湿润的土壤条件不利于起沙。故蒙古沙源地条件差异是两个时期沙尘差异显著的主要原因。

北京大气热力和动力结构对污染物输送和扩散条件的影响

利用北京、天津、河北地区常规气象数据、PM_(2.5)浓度、激光雷达数据,铁塔数据,结合风廓线数据对2015年10月13~17日发生在北京的空气重污染过程中大气热力和动力结构进行分析.结果表明,白天热力条件转好后,边界层低层垂直方向气流由上-下运动转变为倾斜运动,同时水平方向偏南风增大,高浓度气团向北京移动,污染物输送增强,造成这种空间结构的原因主要是热力条件加强后等温面由准东-西向转变为西北-东南向,由于山地加热激发的重力波振幅在白天增强,高空水平方向输送至北京的污染物在垂直方向出现向上和向下的传输.16日白天地面PM_(2.5)浓度的快速升高,这是在PM_(2.5)存在一定垂直交换的情况下,近地面偏南风输送的作用所致,以上出现的大气污染物输送和扩散机制可以在一定程度上解释区域重污染背景下,白天混合层高度升高而近地层PM_(2.5)浓度却随之升高的现象.

2016年12月京津冀一次重污染天气过程分析

2016年12月16—21日,京津冀地区出现了一次覆盖面积广、污染程度重、污染持续时间长、雾和霾天气相伴发生的重污染过程,北京于16日发布空气重污染红色预警。文章利用MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)反演的气溶胶光学厚度(Aerosol optical depth,AOD),OMI(Ozone Monitoring Instrument)反演的气溶胶指数(Aerosol Index,AI),AERONET(AErosol RObotic NETwork,AERONET)观测的AOD、ERA-Interim风场和FNL边界层高度、及实况观测数据对此次重污染过程的发生、发展过程及可能原因进行分析,探讨污染物的本地排放和区域输送在不同阶段的贡献率,结论如下,此次污染过程的影响范围从河北中南部逐渐向北延伸加重,平原大部分地区能见度持续低于5 km,污染物浓度连续5 d(18—22日)超过150μg·m^(-3)。17日开始,AOD与AI在河北中南部及北京南部地区较高,均超过2.0,伴随风场和辐合线在北京南部和河北中南部南北摆动。16—19日,污染物的外地输送及固定源排放对北京和天津地区污染的发生发展和污染物的累积贡献较大,而本地污染物的排放和移动源的贡献比重自19日起逐渐增加,可能与京津冀地区采取联动减排有关。随着污染物质量浓度的增加,不同波长的气溶胶AOD均呈增加趋势,细粒子对AOD的贡献率也随之增加,有雾凇和弱冷空气出现的时段除外。稳定的气象条件、较高频率的静风和小风(尤其南风)、持续较低的边界层高度则是污染过程长时间维持的重要气象条件。同时,较高的相对湿度与颗粒物浓度是造成低能见度的重要原因,且经过线性与非线性拟合分析发现,同样的相对湿度条件下,PM_(2.5)对能见度的影响高于PM_(10)。

两类污染型下中低空风切变对PM_(2.5)浓度影响

基于2015~2020年京津冀地区生态环境监测数据和多源气象数据,分析了北京地区0~3km中低空垂直风切变在不同PM_(2.5)等级下的演变特征.结果表明,风速日变化特征随着PM_(2.5)浓度升高而逐渐减弱,PM_(2.5)6级污染时近地面风速日变化基本消失,甚至反向变化;白天边界层风速增大时段对应10m/(s·km)以下的风切变,20:00后增大至12~14m/(s·km),该现象随着PM_(2.5)污染加重变得更为显著,白天时段近地层垂直风切变较小值(<6m/(s·km))维持,可能是污染严重的信号之一;基于旋转经验正交函数分解法(REOF),将污染日下中低空垂直风切变分为无扰动型和压缩型,压缩型低压强度略强于无扰动型,无扰动型的PM_(2.5)浓度均值、峰值较压缩型更高,逆温强于压缩型,另外,无扰动型PM_(2.5)浓度增长期和边界层高度(PBLH)反向变化,压缩型PM_(2.5)浓度增长期和PBLH同向变化.

北京城区PM_(2.5)及主要污染气体“周末效应”和“假日效应”研究

利用2009—2012年北京城区海淀宝联站6种污染物(PM2.5、NO、NO2、O3、CO和SO2)的连续监测数据,研究了污染物浓度的周循环变化规律,以及春节、国庆节假日期间和假日前后污染物浓度变化的差异.结果表明,北京城区O3浓度存在周末高于工作日的显著"周末效应"现象,其它污染物则表现出周末低于工作日的"周末效应"现象;国庆节较长假期存在与"周末效应"相类似的"假日效应",即假日期间污染物浓度明显低于非假日期间(O3相反).而春节期间PM2.5、CO、SO2出现"反常"浓度(污染物浓度在假日期间高于非假日期间),可能与春节期间烟花爆竹燃放有关.从污染物浓度日变化特征分析,污染物浓度高峰期与人类活动高峰期时间基本一致,而污染物在周末和工作日出现的浓度差异现象也与人类活动的周循环差异现象相吻合,NO、NO2和CO的小时平均浓度在周末和工作日的最大偏差出现在08:00,分别为-19.8%、-14.9%和-13.9%,说明北京城区出现污染物浓度的周循环变化特征和日变化特征与人类活动密切相关.

区域污染对本底地区气溶胶光学特性及辐射强迫影响的地基和卫星遥感观测研究

基于华北区域大气本底站（北京上甸子站）地面观测和卫星遥感监测数据,分析了2011年10月1-15日在天气系统和人为污染物排放的影响下3次华北平原地区污染输送事件对本底地区气溶胶质量浓度及其光学特性的显著影响.结果表明,受人为污染事件输送影响,上甸子站10月4-5日、7-9日及11-12日气溶胶浓度和反应性气体浓度显著增加,和10月1-3日背景条件相比,反应性气体NOx、CO体积浓度增加3-6倍,SO2体积浓度增加了10-20倍;PM2.5质量浓度10月9日达到200μg·m-3;污染期间500 nm日平均气溶胶光学厚度达到0.60-1.00,气溶胶单次散射反照率低于0.88,黑碳浓度增加4-8倍,表明此次污染事件气溶胶吸收很强,因气溶胶吸收作用导致大气吸收太阳辐射增加100-400 W·m-2,气溶胶吸收和散射导致地表入射太阳辐射下降100-300 W·m-2,地表入射太阳辐射减弱且大气加热增强将导致大气稳定度增加,这可能将显著影响云和降水过程,对区域天气和气候产生重要影响.

京津冀雾霾中长期客观化预报技术研发与应用

近年来,我国中东部地区尤其是京津冀地区频繁发生的雾霾天气给城市交通、大气环境、电力通信设施、人体健康等带来严重的危害和经济损失,引起了社会公众、国内外媒体舆论以及科学家们的高度关注。如何减少和治理雾霾灾害性天气,是各级政府部门当前面对的迫切问题之一,也是科学界研究的一个热点问题。

高空偏北风背景下北京地区高污染形成的环境气象机制研究

在北京地区,有一类高污染产生在850 h Pa以上为偏北风的背景下.利用气象观测资料、NCEP再分析资料和地面PM2.5浓度监测结果分析了环境气象条件在这类污染过程形成中的作用.结果表明,在污染物浓度逐渐升高的过程中,环境大气并不总是处在层结稳定状态,有利于污染物累积的气象条件来自垂直运动和散度在垂直方向上的"分层"结构.从地面到对流层中层,垂直速度呈上升-下沉-上升的分布,而且散度呈辐合-辐散-辐合的结构.近地层的辐合导致周边的污染物向本地汇集,上升运动则将它们送向空中.但是,叠置在其上空的、长时间维持的下沉气流层却阻止了污染物继续向上运动,从而导致近地面层的污染浓度不断升高.垂直运动出现"分层"是由于高空偏北风并没有侵入到边界层内,近地层仍然维持偏南风或小风,冷空气太弱或者没有冷空气活动是高空偏北风不能到达近地层的主要原因.而下沉气流层的形成则与其上空的空气辐合有关,该辐合层源自偏北气流中的风速脉动.因此,环境大气动力作用是高空偏北气流型空气污染过程形成的关键机制.关注对流层中下层温度24 h变化、垂直速度和散度的垂直分布将有助于提高此类高污染过程的诊断分析和预报能力.

北京城区和郊区本底站大气污染物浓度的多时间尺度变化特征

利用北京城区海淀宝联站（HD）和上甸子本底站（SDZ）2005—2012连续8年的大气污染物（PM_（2.5）、O3、NO2、SO_2和CO）浓度观测数据进行统计分析,揭示北京城区和郊区主要污染物浓度变化特征、超标情况及其差异.主要结论如下：1连续8年北京城区、郊区PM_（2.5）浓度整体呈缓慢下降趋势,但污染水平仍较高.海淀宝联站和上甸子本底站的PM_（2.5）年均浓度从奥运前3年（2005—2007）的平均值87.1μg·m-3和53.4μg·m-3分别下降到奥运后5年（2008—2012）的平均值67.7μg·m-3和42.1μg·m-3.奥运后5年两站PM_（2.5）年均浓度变化不大,其中城区维持在66~70μg·m-3的高浓度水平.城区PM_（2.5）浓度为3级以上的超标日在四季的发生频率相当,4级和5级以上的超标日则多发生在秋、冬季;各季平均日变化趋势均为双峰双谷型,上下班交通高峰期对PM_（2.5）浓度日变化有重要影响.2城区站O3年均浓度前5年（2006—2010）逐年下降,之后浓度开始回升,而本底站O3年均浓度在此期间变化不大,近6年（2007—2012）维持在72.4~76.3μg·m-3.城、郊O3平均日变化均呈单峰型,其中上甸子站峰值出现时刻晚于城区海淀宝联站.32005—2012年北京城区其它气态污染物浓度（NO2、SO_2和CO）总体均呈缓慢下降趋势,但在2012年浓度有所反弹,城区站气态污染物在秋、冬季的平均浓度均显著高于春、夏季.