基于环流指数研究天津长序列细颗粒物大气污染气象条件演变规律

基于国家气候中心气候系统监测指数集和天津环境模式细颗粒大气污染气象条件指数,建立基于环流指数的天津细颗粒物大气污染气象条件评估方法,研究1951~2021年天津气象和气候条件变化对PM2.5稀释、扩散和清除影响.结果表明,与天津春季大气污染气象条件高相关的环流指数有东大西洋遥相关型指数、热带北大西洋海温指数、斯堪的纳维亚遥相关型指数;夏季大气污染气象条件与副高位置密切相关,高相关环流指数为印度副高北界位置指数和南海副高北界位置指数;秋冬季亚洲纬向环流指数和亚洲经向环流指数高低对大气污染气象条件有较好指示意义,北极涛动指数和北半球极涡强度指数反映了影响我国秋冬季冷空气强度和频次,与秋季天津大气污染气象条件指数相关系数为0.45,与冬季天津大气污染气象条件相关系数为0.66.基于环流指数和基于数值模式构建天津细颗粒物大气污染气象条件相关系数为0.80,由此数据分析,1951~2021年天津细颗粒物大气污染气象条件年际变化平均波动在2.56%,极端峰谷值与平均值相差7%~8%,20世纪80年代最差,20世纪50年最优,21世纪10年代优于历史平均1.61%.

地面PM_(2.5)和气溶胶激光雷达联合变分同化对天津冬季一次重污染过程数值模拟改进研究

针对输送型重污染过程,大气化学模式垂直模拟偏差较大,地面观测同化对污染垂直初始场改进不明显,高空输送模拟偏低的问题,以2023年1月5~6日天津地区一次重污染过程为例,通过PM_(2.5)地面观测和气溶胶激光雷达垂直观测联合应用,发展相应的气溶胶变分同化技术,改进大气化学模式污染垂直模拟效果,服务重污染天气预报预警和成因解析.研究表明:此次重污染过程由于大气化学模式垂直模拟能力不足,导致S1发展阶段地面PM_(2.5)增长速率和S2维持阶段的峰值浓度明显低估,垂直分布上污染层高度模拟偏低200~300m,白天输送阶段高空PM_(2.5)浓度高于地面、夜间稳定边界层以上污染高值特征均未能有效反映;通过同化地面PM_(2.5)观测有效实现PM_(2.5)空间分布模拟优化,过程期间上游城市石家庄和衡水的模拟误差分别下降35.3μg/m^(3)和77.3μg/m^(3),天津地面PM_(2.5)质量浓度模拟误差下降39.7μg/m^(3),但地面同化对垂直分布模拟改进有限,尤其是对于输送型污染过程中PM_(2.5)垂直分布的复杂变化,基本无法准确反映;通过增加气溶胶激光雷达PM_(2.5)垂直观测同化,模式PM_(2.5)垂直模拟效果进一步提升,450m左右均方根误差减小幅度最大,约19.8μg/m^(3).在同化时刻及临近2~3h正效果明显,后续时效中S2阶段表现更优,夜间稳定边界层以上污染高值得到有效模拟,污染层高度模拟差异减小至50~100m,低于未同化CTRL试验(200~300m)和地面同化DASFC试验(100~200m);S1阶段随着时效延长垂直模拟偏差明显增加,但同化的正作用依旧存在,污染层高度模拟误差比DASFC试验降低幅度不低于50m.

基于松弛逼近方法的天津PM_(2.5)延伸期数值预报研究

在现有天津延伸期空气质量数值预报系统(CFS/WRF-Chem)的基础上,引入Nudging技术约束模式积分过程,开展Grid Nudging和Spectral Nudging敏感性试验.通过张弛波数、张弛时间、张弛变量等参数的最优化方案测试,提升Nudging技术在天津秋冬季PM_(2.5)延伸期数值预报中的适用性,以期有效提升天津秋冬季10~45d空气质量趋势预测的准确性.研究结果表明:与未采用Nudging技术的延伸期空气质量数值模式预报相比,使用Nudging技术后,无论是Grid Nudging还是Spectral Nudging,延伸期空气质量预报效果均得以提升.逐日预报与实况PM_(2.5)质量浓度的相关系数由未采用Nudging技术的0.1分别提高至Grid Nudging的0.35和Spectral Nudging的0.43,PM_(2.5)等级预报准确率由33%分别提高至47%和44%.相比Grid Nudging和Spectral Nudging方案的选择,张弛波数、截断波长和张弛变量等参数最优配置对Nudging技术运用更为关键.Grid Nudging技术中张弛系数5×10^(-5),张弛时间尺度6h,张弛变量θ-q-uv为最优;Spectral Nudging技术中张弛波数1,截断波长1800km,张弛变量θ-q-uv最优.即使采用Nudging技术,延伸期PM_(2.5)质量浓度逐日预报仍有很大的不确定性,其更适合趋势(增加或者下降)预测.从候与候之间PM_(2.5)浓度变化趋势结果分析,未采用Nudging技术时,预报准确率为50%,采用Grid Nudging提高至75%,采用Spectral Nudging可提高至88%,Spectral Nudging的预报结果略优,且可以有效支撑延伸期PM_(2.5)候分辨率尺度空气质量趋势预测.

京津冀区域臭氧时空分布特征及其背景浓度估算

为研究京津冀区域臭氧时空分布特征,并估算区域传输贡献,对2017~2019年京津冀区域68个国控站点资料进行主成分分析,并采用TCEQ法估算京津冀区域及细分的次区域内O_(3)背景浓度.结果表明,京津冀区域O_(3)浓度整体上呈现南高北低态势,地理位置的差异及其距离对于各城市臭氧浓度的均匀性分布影响较大.经最大方差法旋转后,主成分分析结果可将京津冀区域划分为河北省中南部、京津冀北部以及渤海西岸地区等3个稳定的次区域.对3个次区域分别采用TCEQ法估算O_(3)背景浓度,计算得到3个次区域本地生成O_(3)浓度依次为71,60,59μg/m^(3),区域背景浓度占O_(3)日最大8h浓度的比值依次为34.3%,39.4%,42.2%.京津冀区域O_(3)本地生成占主导,区域传输也不容忽视.

区域输送对天津臭氧污染的影响

采用大气化学模式定量估算2019年4月~9月区域输送对京津冀区域,特别是天津市O_(3)浓度的影响,分析天气形势和气象条件与区域输送的关系.结果显示,京津冀区域13个城市O_(3)以区域输送贡献为主,不同城市O_(3)差异较大,天津本地贡献占比24%,区域输送以京津冀区域其他城市和山东为主,共贡献48.3%.低压、低压前和低压后形势下,O_(3)区域输送占比最高.途径天津偏南区域的气流是造成天津高浓度O_(3)污染的重要因素,也是区域输送的主要路径.随着O_(3)浓度升高,输送贡献占比呈逐步上升趋势,重度污染时本地生成与区域输送贡献相当.一次典型O_(3)污染过程分析表明,高温强辐射天气和有利的天气形势促进O_(3)本地生成,西南气流和弱下沉气流下的区域输送共同维系了这场持续3d的连续污染过程.

基于气溶胶三维变分同化天津PM_(2.5)数值预报研究

基于气溶胶三维变分同化技术,建立天津空气质量数值模式气溶胶同化模块,通过天津地区两次重污染过程同化模拟敏感性试验,分析了观测资料范围对同化结果的影响,并结合一个月的滚动预报试验,分析了气溶胶同化对天津地区PM_(2.5)数值预报效果的影响,以期为提升天津空气质量预报能力提供支撑.结果表明:气溶胶同化各控制变量背景误差水平相关系数的衰减尺度约50km,垂直方向上400m高度与模式底层的相关系数衰减至0.6左右;观测资料范围对同化结果影响显著,仅采用天津地区观测数据进行同化,对重污染过程期间天津地区PM_(2.5)浓度模拟的影响时效约12h,采用模拟区域内所有观测数据进行同化影响时效可持续24h以上,且模拟效果更优;采用三维变分同化技术,实现地面PM_(2.5)观测资料同化,天津地区PM_(2.5)数值预报效果显著提升,预报值和实况值之间的相关系数由0.74增加到0.87,均方根误差由32.3μg/m^(3)减小为22.4μg/m^(3),平均相对误差由39.9%减小为27.1%;同化对模式初始时刻的改进效果最明显,随时间同化效果衰减,14h内改进效果最佳,对24h PM_(2.5)浓度预报也有明显改进.

2013—2017年天津市大气自净能力与大气颗粒物质量浓度特征分析

基于经验公式分析了天津市2013-2017年大气自净能力,以及PM2.5和PM10质量浓度的时空分布特征,并探讨了大气自净能力与大气颗粒物PM2.5质量浓度的关系,以期更好的理解大气环境对污染物浓度变化的影响。结果表明:时间变化上,天津市大气自净能力在午后13-14时最大,夜间最低,一年之中在采暖季(10月至翌年3月)要小于非采暖季,与之相反,天津市PM2.5和PM10质量浓度在采暖季均高于非采暖季。2017年相对于2013年,大气自净能力增加了5%,而PM2.5质量浓度下降了34%,PM10质量浓度则减少了47%。空间分布上,大气自净能力各季节均表现为沿海高于内陆,城区低于郊区的分布,天津市的PM2.5和PM10质量浓度的高值也主要集中在中南部地区,尤其是城区。大气自净能力与颗粒物浓度的分布在空间分布上有着一定的对应关系。分析表明,天津市大气自净能力日均值与PM2.5质量浓度日均值呈负相关,两者的相关系数为-0.34,在采暖季,相关系数有所提高。通过大气自净能力与PM2.5质量浓度变化的分析可知,重污染事件大多数发生在低大气自净能力时。

Estimating emissions and concentrations of road dust aerosol over China using the GEOS-Chem model

本文利用嵌套版本的GEOS-Chem和美国环保署推荐的AP-42经验公式,估算了2006至2011年中国地区的道路扬尘排放并模拟了中国地区的道路扬尘浓度。多年平均的道路扬尘年排放量为2331.4 kt,且在中国东部地区的排放量要大于西部。由于降水月变化的影响,中国地区道路扬尘月排放量在12月最大而在6月最小。由于道路长度和车辆保有量逐年增加,2006–2011年期间,中国、京津唐、珠江三角洲和长江三角洲地区道路扬尘年排放量分别增加了260%、239%、266%和59%,这使得道路扬尘浓度在这些区域分别增加了233%、243%、273%和100%。

京津冀城市群冬季二次PM_(2.5)的时空分布特征

二次组分是造成京津冀城市群冬季PM_(2.5)污染的重要因素.采用CO示踪法,估算2017~2021年冬季京津冀城市群二次PM_(2.5)浓度,并分析其时空分布特征,探讨区域二次PM_(2.5)的影响因素.结果表明,2017~2021年冬季京津冀区域PM_(2.5)浓度下降趋势明显,河北中南部一次PM_(2.5)下降幅度最大,二次PM_(2.5)浓度年际波动平稳,北京和天津二次PM_(2.5)占比明显高于其他城市.随着污染程度加剧,一次PM_(2.5)和二次PM_(2.5)质量浓度均有不同程度的增加,二次PM_(2.5)占比呈显著增大趋势.与直接测量结果相比,CO示踪法获得的结果偏低,与冬季CO浓度较高,一次PM_(2.5)浓度高估有关,选取合适的一次气溶胶基准值是改进该方法,获取合理估算值的关键.

天津市冬季空气湿度对PM_(2.5)和能见度的影响

空气湿度是调节能见度变化和大气污染发展的重要气象因素,利用2015~2020年天津市冬季的相对湿度、比湿、PM_(2.5)质量浓度和能见度的历史数据,分别分析了PM_(2.5)质量浓度和能见度与相对湿度和比湿之间的关系.2015~2020年冬季,天津城区PM_(2.5)质量浓度整体呈下降趋势,6 a下降了28.0%.10 km以上能见度天气的发生频率在2015~2018年冬季逐步上升,但在2019年和2020年的冬季重新下降.其中,2020年1月和2月天津市平均相对湿度达到63%和67%,显著高于30 a的历史同期均值,低于2 km的极端低能见度天气发生频率反弹至与2016年冬季相当的水平,空气湿度的升高在视觉上掩盖了PM_(2.5)的减排效果.天津市水汽的外部来源主要包括西南方向和东部渤海湾方向的输送,其中渤海湾方向传输的水汽占比约为59%,明显高于西南方向的25%.但东风相对清洁,对PM_(2.5)质量浓度的增长贡献有限,更多影响的是能见度.相比之下,当地面主导风向为西南风且比湿>2.0 g·kg^(-1)时,大气污染的发生频率高达83.6%.短时间内,比湿的变化与相对湿度相比较为平稳,冬季利用比湿的变化在一定程度上可以预测大气污染事件的发生及污染程度.冬季平均相对湿度>80%或比湿>3.0 g·kg^(-1)时,PM_(2.5)质量浓度>75μg·m^(-3)的发生频率分别为78%和80%.在冬季的环境气象预报中,要尤其警惕比湿高于3.0 g·kg^(-1)的天气条件.

2000~2020年天津PM_(2.5)质量浓度演变及驱动因子分析

基于中国大气成分实时追踪数据集、天津气象局和生态环境局长序列PM_(2.5)质量浓度和气象观测,结合MEIC排放清单和环境模式构建的细颗粒气象条件扩散指数,研究2000~2020年天津地区PM_(2.5)质量浓度演变规律及驱动因子,以期更科学地分析气象对大气环境影响,为"十四五"期间深度环境治理提供支撑.结果表明,2000~2020年天津PM_(2.5)质量浓度呈现3个阶段变化,第一阶段2000~2007年,呈现持续地上升,其变化速率为4.58μg·(m^(3)·a)^(-1),该阶段排放量的快速增加是主导因素,其作用是气象条件年际波动影响的4倍,排放量增加使得PM_(2.5)质量浓度增加45.3%;第二阶段为2007~2013年,该阶段PM_(2.5)质量浓度呈现波动变化,出现了两个浓度峰值年(2007年和2013年),该阶段排放稳定,气象条件年际波动对PM_(2.5)质量浓度年际波动产生重要影响,两者相关系数0.81;第三阶段为2013~2020年,PM_(2.5)质量浓度呈现快速地下降,其变化速率为-6.9μg·(m^(3)·a)^(-1),排放量的下降作用是决定性的,使得PM_(2.5)下降了43.9%,气象扩散条件转好也提供正贡献,约使得PM_(2.5)下降8.7%.从近20年数据分析,气象条件年际变化导致的大气扩散条件年际变化2003~2004年和2013~2015年为谷值,2008~2010年和2018~2020年为峰值,峰峰相距和谷谷相距是11 a左右;气象条件年际变化导致的大气扩散条件年际波动平均强度是4%,可解释近20年PM_(2.5)质量浓度年际变化的25%~50%,峰谷相差16%,气象扩散条件年际波动对未来PM_(2.5)目标制定和应对措施设计有重要影响.

基于无人机探空和数值模拟天津一次重污染过程分析

污染发生在边界层中,边界层热力和动力垂直结构对重污染天气形成有显著影响.本文基于无人机探空、地基遥感观测和数值模式,开展天津地区2019年1月10~15日重污染过程期间边界层垂直结构及污染成因分析,以期加强北方沿海城市边界层过程对重污染影响规律认知,提升重污染天气预报预警准确率.结果表明:大气温度层结对重污染天气形成、持续和消散有显著影响,此次过程伴随逆温层的发展和消散,PM_(2.5)高浓度区白天向大气上层发展,高度可达300 m以上,夜间向近地面压缩,高度在100 m左右;雾天气出现并在白天维持,改变了边界层垂直结构特征,雾顶逆温的持续存在抑制了污染物向大气上层扩散,使得白天湍流垂直混合过程贡献明显下降,导致近地面重污染天气维持和发展;过程期间区域输送贡献率为66.6%,边界层垂直结构与重污染天气区域输送密切相关,区域污染物输送高度主要出现在边界层顶部以及雾顶逆温层以上的大风速层处,且随着边界层和雾顶抬升高度的变化,通过下沉运动影响地面,形成北部弱高压天气控制下静稳天气区域输送;边界层垂直结构影响冷空气对空气质量的改善效果,S3阶段雾顶的强逆温导致冷空气无法通过湍流切应力传导到地面,在高低空存在明显的风速差,冷空气影响地面时间延后,作用减弱,重污染天气无法彻底缓解.

基于过程分析的京津冀区域典型城市臭氧成因

随着京津冀区域臭氧(O_(3))污染问题日渐突出,探究和分析京津冀区域O_(3)变化特征和污染过程形成原因对区域大气污染防治工作具有重要意义.观测结果显示,春夏季京津冀区域较高的O_(3)浓度呈现南高北低的分布,北京、天津和石家庄这3座城市O_(3)高浓度往往伴随着偏南风的影响.基于WRF-Chem模式模拟和过程分析技术对2019年京津冀区域O_(3)变化特征和成因进行了深入分析,典型城市化学过程、垂直混合和输送的日变化有着鲜明的季节变化差异.其中在夏季午后化学过程是各城市O_(3)浓度增加的主要来源;垂直混合导致天津和石家庄O_(3)浓度增加,但使得北京O_(3)浓度减少;天津和石家庄存在净输出,而北京则为净流入.通过对比分析O_(3)污染和清洁过程结果表明,化学过程主导北京和石家庄污染过程午后O_(3)浓度增加,天津则为垂直混合,此外,北京和石家庄存在O_(3)净输入,天津则为净输出;而清洁过程中,垂直混合主导北京和石家庄午后O_(3)浓度增加,天津则为化学过程,同时,3座城市均存在O_(3)净输出.