2015～2018年中国代表性城市PM2.5浓度的城乡差异

选取中国6大城市群中的11座代表性城市为研究区域,将监测站点划分为城区、郊区和乡村站,进而分析各城市间PM2.5浓度的城乡差异规律.结果表明,同一城市群各城市之间,或同一城市的城区、郊区、乡村站间PM2.5日变化皆较为相似.京津冀和长三角地区的城市城区PM2.5浓度最高,高于郊区7.8%~9.7%,高于乡村11.3%~16.9%,而粤港澳大湾区和内陆城市群(成渝、长江中游、关中平原城市群)的城市郊区PM2.5浓度最高,高于城区2.6%~11.2%,高于乡村16.7%~26.5%.各城市间城乡PM2.5浓度差值的日变化规律不尽相同,可呈单峰(如上海)或双峰(如杭州)变化,极值可出现在白天(如广州),亦可在夜间(如深圳).PM2.5的排放与传输扩散共同对11城市城乡PM2.5浓度分布产生影响.

基于WRF模式的博斯腾湖地区暴雨数值模拟研究

利用中尺度数值模式WRF4.0,对2020年8月14日南疆博斯腾湖地区的一次暴雨过程进行了数值模拟和敏感试验,研究分析了其中尺度结构特征。结果表明:(1)此次暴雨过程是由于受到伊朗高压系统推动,中亚槽东移,在天山中部与西西伯利亚槽合并加深形成了自北向南的中天山大槽的影响,博斯腾湖区位于该大槽的正中心位置,槽前西南气流强盛,受该大槽控制,博斯腾湖地区暴雨逐渐形成和发展。(2)强降水期间暴雨中心从低层到高层均出现了强烈的上升运动,暴雨过程的水汽来源于中亚槽前偏西向的气流输送,水汽通过该输送通道源源不断地被输送至降水区,为暴雨的形成提供了有利水汽条件。(3)大气上升运动、高低空涡度和散度的有利耦合形势、低空急流的存在以及大气中不稳定能量的释放,共同触发了此次暴雨过程的发生。(4)敏感性试验表明,库鲁克塔格山对于降水有显著影响,当模式中山脉高度降低后,模拟的雨量增多,降水范围增大。

西安市PM_(2.5)城乡差异及与城市热岛的关联研究

依据一种基于建筑用地比例和土地利用信息熵的城乡站点划分方法,将西安市环境与气象站点划分为城区、郊区和两类乡村站,讨论其PM_(2.5)的城乡分布特征及与城市热岛效应强度(Urban Heat Island Intensity,UHII)间的相关关系。结果表明,不同季节西安市呈现不同的PM_(2.5)城乡分布特征和日变化特征,两类乡村站点PM_(2.5)差异明显且下风向乡村站点(乡村D)对应的UHII_(D)对城区和乡村的影响程度大于上风向乡村站点(乡村U)对应的UHII U。在城区较多本地排放的影响下,乡村PM_(2.5)浓度与UHII U(或UHII_(D))相关系数均大于城区。随着UHII_(D)的增加,城乡PM_(2.5)相对浓度差值(RUPII_(D))整体呈下降趋势且UHII_(D)与RUPII_(D)在春夏秋季显著负相关。UHII_(D)增大,城区近地面PM_(2.5)的水平扩散能力减弱,但PM_(2.5)的垂直扩散能力较乡村更强,从而UHII_(D)通过影响PM_(2.5)的传输扩散特征,进一步影响西安市RUPII_(D)。