基于后向轨迹模式的北京市PM_(2.5)来源分布及传输特征探讨

近年来中国经历了数次大范围雾霾天气,北京等多个城市更是遭遇连续雾霾。造成雾霾天气的主要污染物PM_(2.5)又称细颗粒物。为了进一步治理北京雾霾,为制定政策提供依据,须了解北京地区PM_(2.5)的来源。本文基于后向轨迹模式并结合PM2.5浓度计算了2015年9月1日0:00至2016年8月31日23:00以北京为起始点,向后推算48小时的轨迹,并结合轨迹聚类分析法、潜在源贡献因子法(PSCF)、浓度权重轨迹分析法(CWT)等,探讨北京地区PM_(2.5)的来源。结果表明:模拟的后向轨迹经过聚类分析可分为6类,其中来自内蒙古西部的轨迹最多,来自西北、北西北方向的轨迹次之,来自西西北方向且在京津冀地区停留一段时间的轨迹占比最小,来自河北、山东、河南的交接地区及河北的沿海地区的轨迹占比也较小。其中来自内蒙古西部地区及河北、山东、河南交界地区的两类轨迹对北京的空气质量有较大的影响,是北京PM_(2.5)污染的主要潜在源区;来自北西北方向及河北的沿海地区两类轨迹的气团最为清洁,为北京带来良好的天气;来自西北及西西北方向的部分轨迹对应的PM_(2.5)浓度严重超标,说明来自此方向的气团对北京的空气质量也有一定的影响。

基于后向轨迹模式的豫南地区冬季PM 2.5来源分布及传输分析

为研究2017年12月—2018年2月冬季不同来源区域对豫南地区ρ(PM 2.5)的贡献影响及污染特征,利用HYSPLIT-4后向轨迹模式模拟了豫南地区冬季24 h的气团后向轨迹,结合ρ(PM 2.5)在线监测数据进行了聚类分析,研究了以豫南地区为受点的各月份PM 2.5不同轨迹的输送特征,并使用潜在源贡献(PSCF)分析法和浓度权重轨迹(CWT)分析法识别了豫南地区冬季PM 2.5的潜在贡献源区及贡献大小.结果表明:①信阳市空气质量最好,其次为驻马店市,南阳市空气质量最差;南阳市、信阳市和驻马店市ρ(PM 2.5)分别超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(75μg m 3)的1.5、1.2和1.2倍,ρ(PM 2.5)日变化均呈双峰特征.②后向轨迹聚类分析表明,豫南地区主要受到来自西北和东北方向长距离传输和正南方向较短距离输送的影响.③潜在源区分析表明,除豫南地区及周边市县本地污染贡献外,冀鲁豫交界区域、陕鄂交界区域、陕西省中西部、湖北省东北部和西部、河南省中北部、山东省南部是影响豫南地区ρ(PM 2.5)的主要潜在源区.研究显示,豫南地区PM 2.5污染过程除了与地形条件、本地污染源排放有关外,来自东北、西北传输通道城市的远距离输送和南部的近距离传输也不容忽视.

2009年6月皖南梅雨暴雨诊断分析和水汽后向轨迹模拟

利用常规天气图实况资料和NCEP每6 h 1次、2.5°×2.5°再分析资料及NOAA的GBL资料,对2009年6月28—30日安徽南部一次暴雨过程进行物理量诊断分析,同时使用HYSPLIT后向轨迹模式对水汽来源进行模拟。结果表明:高空辐散和低空辐合同时存在而导致的上升运动是此次暴雨的动力条件;来自孟加拉湾和南海充足的水汽来源是暴雨产生的前提条件;同时低空辐合产生切变诱发的不稳定能量释放,促使了大暴雨过程的产生。

广东省清远市PM_(2.5)污染天气分型及污染潜在源区分析

利用2016—2021年清远市逐时空气质量监测数据和相关气象资料,基于统计分析、主观天气分型方法和后向轨迹模式(HYSPLIT),归纳总结粤北代表城市清远市在不同细颗粒物(PM_(2.5))污染天气分型下的气象要素特征及污染潜在源区特征,为大气污染精细化防控提供有效参考。结果表明:在日均风速<2 m/s、日均相对湿度为75%~90%、日均气温为18~22℃时的无降水或微量降水天气下,清远市易出现PM_(2.5)污染。变性高压脊型、脊后槽前型、冷锋前型、弱冷高压脊型、高压底后部型、台风外围型是造成清远市PM_(2.5)污染的典型天气型,其中PM_(2.5)重度污染均出现在秋、冬季弱冷高压脊型控制下;变性高压脊型下出现PM_(2.5)轻度和中度污染的频率最高;脊后槽前型是清远市春季PM_(2.5)污染的主要天气型;冷锋前型、高压底后部型和台风外围型下的PM_(2.5)污染程度较轻。加剧清远市PM_(2.5)污染的主要气流轨迹为弱偏南气流和南北气流辐合,当弱偏南气流控制时,污染潜在源区主要位于清远市辖区及广州、佛山、东莞、江门等珠三角城市;当南北气流辐合时,潜在源区主要位于清远市南部、韶关及珠三角,南岭山脉阻挡作用削弱了偏北方向长距离输送的PM_(2.5)污染。

2018年杭州市主城区气溶胶散射特性的观测

本文利用2018年杭州国家基准气候站Aurora-3000浊度仪和相关气象要素观测资料,研究了杭州市主城区大气环境中气溶胶散射系数的变化特征.结果表明,2018年杭州市主城区年平均散射系数为(217.4±161.9)Mm^(-1).受大气环流形势,季节性气象条件变化以及人为源的影响,气溶胶散射系数表现为冬季和春季高于秋季和夏季.在逆温层,交通排放,人为活动的共同作用下,散射系数呈“一峰一谷型”的日变化特征,峰值出现在8:00(北京时,下同),谷值出现在15:00.随着PM_(2.5)质量浓度的增加,散射系数和PM_(2.5)质量浓度表现出越来越明显的正相关关系.散射系数随地面风的增大而减小.并且由于春季地面风速达全年最大值,具有较好的扩散条件,因此导致散射系数较冬季小;秋冬季,由于人为排放的气溶胶局地性很强,因此不同风向的散射系数分布差异不大.对2018年11月27日—12月3日一次典型的空气污染过程分析表明,混合层高度与散射系数,PM_(2.5)浓度呈现负相关关系.该过程中散射系数的高值区一般都保持高湿低温的状态.结合天气形势和后向轨迹模式分析可知,该时段由于受到西南低空急流的影响,污染气团主要是来自我国西南及周边地区.

常德市一次重污染过程天气特征及成因

为探讨常德重污染过程中气象成因和污染物来源,利用空气质量监测数据和高空、地面气象观测数据,结合月移动第30百分位法、后向轨迹模式、时滞相关等方法,对湖南省常德市2015年12月31日至2016年1月5日出现的一次持续重污染过程进行分析。结果表明:①此次重污染过程最高峰出现于北方弱冷空气渗透南下,地面风向转为东北风、中低层大气辐散下沉加强之时。②月移动第30百分位法定量估算此次重污染过程中污染物外来源和本地源各自的贡献率,发现外来源与PM 2.5质量浓度监测值变化趋势一致,相关系数为0.97,5日重污染最强时段外来源直接贡献了PM 2.5总质量浓度的73.0%。③后向轨迹追踪此次过程污染气团来源于河北、山东、河南等重污染区域;时滞相关分析表明:北京、济南、武汉和荆州的重污染分别超前于常德约50、40、12 h和5 h。④常德“两山夹一凹朝东北开口”的特殊地形具有“避风港”效应,北方污染气团随弱冷空气南下,低层大气下沉运动及特殊的地形共同为本次污染过程的形成和维持提供了有利条件。

华北地区典型污染天大气气溶胶飞机探测个例分析

利用2005年10月17日华北地区一次典型污染天气条件下的飞机探测资料,对石家庄和邯郸气溶胶的微物理特征进行了对比分析,初步讨论了该天气条件下大气气溶胶污染的微观特征和可能原因。结果表明,观测当天石家庄和邯郸地区的气溶胶粒子浓度很高,边界层内气溶胶平均数浓度为103cm-3量级,最高值出现在近地面附近,达到104cm-3量级;边界层以上的数浓度基本都在103cm-3量级,属于空气污染比较严重的一次过程。造成污染的原因是该日晴天风小,大气湍流较弱,不利于污染物扩散和稀释。基于美国国家海洋和大气局(NOAA)后向轨迹模式(HYSPLIT4)对颗粒物进行溯源和追踪分析,发现造成气溶胶浓度较高的气块传输路径主要为西北和偏西路径,境外源主要来自蒙古国,境内源主要来自我国西部,途经甘肃、宁夏、陕西及山西后进入河北。

哈尔滨一次可吸入颗粒物重污染事件过程分析

大气污染粒子的移动及浓度变化不仅受地表影响,而且也和粒子尺度及其水平、垂直输送有关.以哈尔滨2008年5月28日-30日的一次可吸入颗粒物重污染过程为例,利用实测的MICAPS资料、中尺度数值模式WRF以及美国国家海洋和大气局（NOAA）污染物轨迹模式HYSPLIT-4对此次过程进行模拟与分析,结果表明大尺度天气系统、区域性大气流场及局地天气条件对哈尔滨污染粒子的传输过程有影响;利用后向轨迹模式分析了污染粒子的来源,探讨了哈尔滨及周边污染粒子的移动和来源,这将有助于进一步认识城市污染的形成机制.

哈尔滨市一次大气污染过程及潜在源分析

本研究以2018年12月10~13日哈尔滨市一次严重的空气污染事件为研究对象,分析了此次污染过程的概况 成因以及污染的潜在源区.结果表明:此次空气污染过程以PM2.5影响为主,污染类型由10日00:00~11日17:00的偏燃煤型发展为11日17:00~13日15:00的二次气溶胶复合污染,最终在13日15:00后稳定为偏燃煤型.从天气形势和风速风向分析可知此次10~13日的污染过程与不利气象扩散条件也是密不可分的.模拟的48h后向轨迹经过聚类分析主要分为4类,大部分来自内蒙古 吉林等方向,70.83%的轨迹PM2.5超标,表明来自这些方向的污染气团对哈尔滨市的空气质量影响较大;而通过对模拟的48h后向轨迹进行PSCF CWT分析,发现哈尔滨的WPSCF和WCWT分布特征类似,WPSCF和WCWT的高值主要集中在哈尔滨本地的双城 巴彦 阿城 吉林省的中部 西部地区等地区,以及大庆 绥化等地区,说明这些区域都是哈尔滨市PM2.5的潜在源地.

汾渭平原一次沙尘和人为混合空气污染过程分析

利用MODIS、OMI和CALIPSO卫星资料,结合地面环境监测数据、气象观测数据和后向轨迹模式(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory Model,HYSPLIT),对汾渭平原2018年11月23日至12月6日沙尘和人为混合空气污染过程进行分析。结果表明:11月26日至12月3日为污染最重时段,其中12月1日为霾最重时段,11月26日夜间和12月2日夜间为沙尘影响最重时段;西安、临汾和洛阳重污染持续时长分别为66 h、42 h和37 h;污染过程累计持续336 h,其中199 h的相对湿度超过50%,沙尘期间,相对湿度较小;霾过程中,西安以本地积累和西南、东北方向的外来传输作用为主,临汾以本地积累为主,洛阳以东北方向的外来传输作用为主;西安、洛阳沙尘传输方向分别为西南和西北方向,临汾受沙尘传输影响较小。霾天气时,气溶胶光学厚度(AOD)高值空间分布受地形影响较大,吸收性气溶胶指数(AAI)较低,集中在距地面1.5 km高度内污染物最多,低层以污染沙尘为主;沙尘天气时,AOD和AAI值很高,分别可达2.0和4.5以上,集中在边界层内污染物最少,低层以沙漠沙尘为主;霾沙混合天气时集中在边界层内污染物居中,低层以沙漠沙尘和污染沙尘为主。HYSPLIT显示,前一次沙尘来源于新疆,传输距离更远,高度更高,速度更快,后一次沙尘来源于内蒙古西部,在汾渭平原造成污染更重。

基于ERA5再分析资料对2020年6月江淮区域水汽源汇的诊断分析

2020年6月,我国江淮区域出现大范围持续性强降水过程,并引发了洪涝灾害。利用ERA5再分析资料对江淮区域的水汽收支平衡进行分析,并利用HYSPLIT后向轨迹模式分析了其水汽源地。结果表明:(1)ERA5再分析资料能较好地描述本次过程中江淮区域的水汽收支特征,其中水汽辐合项为主要贡献项,对水汽汇有较好的指示作用,同时,降水和水汽汇之间保持了较好的一致性变化。(2)南海是江淮区域6月持续性降水最主要的水汽源地,约50%的水汽来自南海。(3)6月江淮区域降水分布与水汽的输送密切相关,而水汽输送主要取决于西太平洋副热带高压的位置及其与北侧冷涡活动的共同作用。

川西高原持续性暴雨特征和水汽输送

利用常规资料、NCEP FNL分析资料和HYSPLIT模式,对2008-2017年川西高原持续性暴雨过程的时空分布、环流分型、水汽源地和输送路径进行分析。结果表明:①2008-2017年川西高原单站持续性暴雨的总频次为337次,在21次区域持续性暴雨中,位于高原与盆地过渡区的泸定、康定、汶川出现持续性暴雨次数最多;②7月发生频率最高,持续时间多为3~4天;③将影响川西高原暴雨的环流分型为两槽一脊型、一脊一槽型、西风槽型和偏西气流型,其中孟加拉湾气旋影响有16例,6-7月个例都有孟加拉湾气旋的存在;④川西高原上空气团主要通过4条路径进入,源自北大西洋、地中海和伊朗中北部的西北路径占比29%,源自里海到咸海之间地区的东北路径占比17%,源自热带印度洋洋面的西南和东南路径各占比43%和11%,偏北路径的空气质点起始高度比偏南路径的高,相应的温度和水汽含量也偏低;⑤将水汽输送分为"S"型、偏西气流型和偏南气流型3个类型。

长江三角洲近3年秋冬季典型霾天气成因研究

针对2016-2018年3年长三角地区冬季的3次典型霾污染过程,利用颗粒物质量浓度资料、地面天气图、地面气象要素观测资料,结合逆温层、混合层资料以及后向轨迹进行分析研究,深入探讨霾的形成及发展机制。结果表明:2016年12月14-21日、2018年1月16-24日、2019年1月11-17日3个霾天气过程期间,长三角地区维持较稳定的地表温度、较高的相对湿度、较小的风速值。期间长三角地区混合层高度的降低压制大气长距离水平输送,且均出现逆温层。2016年12月霾过程主要受来自境外西北地区及国内北部地区的长距离输送气团的影响;2018年1月霾过程主要受国内西北地区以及长三角地区气团的影响;2019年1月霾污染过程主要受来自山东半岛的海洋性气团的影响,较前2次霾过程此次污染程度较小。

南京北郊污染物来源及跨区域输送过程研究

利用全国空气质量指数( Air Quality Index,AQI)、PM2. 5地面观测数据、全球数据同化系统GDAS 数据和FNL 再分析气象资料,研究了2015 /2016 年冬季南京北郊空气质量变化特征以及环境输送条件和污染物源区。结果表明:以AQI 为代表的冬季江淮地区污染程度存在3 种典型的污染物跨区域输送路径—西北路径、北方路径和西南路径。西北路径通常发生在蒙古高压较强,且处于平均位置时刻,南京北郊上空有冷平流,不利于污染物扩散;北方路径对应蒙古高压弱,东北附近为弱高压控制,偏北气流将污染物带至南京北郊,如跨海洋,则污染减弱;西南路径对应南京北郊为边界层内反气旋式环流中心,下沉气流十分不利于污染物扩散。影响南京北郊污染的潜在源区主要分布在河北南部、山东西部、河南南部、安徽东部和湖北西部。河北省是重要的污染源区,河北南部和山东西部污染物通过北方路径输送至南京北郊,因此北方路径虽发生污染概率少于其他两种,却是形成南京北郊严重污染的重要路径。河南南部污染物通过西北路径输送。安徽和湖北污染物通过西南路径输送。定量分析表明,平流输送是南京北郊重度污染的重要原因,近地层风速对AQI 的平流输送占AQI 变化的贡献率超过70%,甚至可达85%。

南昌市大气复合型超级站网选址的分析研究

南昌市拟建立大气复合型超级站网,以此来构建细颗粒物(PM_(2.5))与臭氧(O_(3))污染协同防控支撑体系。介绍了大气复合型超级站网的建设目标、选址原则和依据,并且利用2020年南昌市大气国控站点数据、HYS⁃PLIT后向轨迹模式和潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析了本地污染物分布特征、南昌市大气污染物传输通道情况和潜在源区,提出了适合南昌市环境监测体系现状的大气复合型超级站网建设方案,为其他区域大气复合型超级站网建设与运行提供借鉴。

沈阳地区MODIS与MERSI气溶胶产品对比研究

在中国东北地区,卫星气溶胶产品尚缺乏有效的验证机制,相关应用存在较大不确定性。利用2009–2011年中国地区太阳分光光度计观测网(CSHNET)沈阳站地基观测资料,借助后向轨迹模式分析了该地区气溶胶来源和季节变化特征,并同步对比了FY-3A/MERSI和Terra/MODIS气溶胶产品精度的季节差异及误差来源。结果表明:沈阳站气溶胶光学厚度和Angstrom波长指数季节变化明显,气溶胶受远程输送和区域排放的共同影响,人为源和自然源丰富。不同粒径粒子对气溶胶光学厚度的贡献因季节而异,导致卫星反演算法中气溶胶模型选择误差较大,影响了卫星反演精度。观测期间MODIS与MERSI气溶胶产品与地基观测数据的总匹配率分别为68%和83%。当气溶胶光学厚度较低时(AOD<0.35),MODIS产品出现低估,MERSI出现高估,与实测值的相对误差分别为–46%—54%、7%—135%;当气溶胶光学厚度较高时(0.35—0.75),MODIS和MERSI均出现不同程度的低估,两者与实测值的相对误差分别为–34%—54%、–21%—75%;当气溶胶光学厚度大于0.75时,低估尤为严重,与实测值的相对误差可达–34%—100%、–9%—58%。能与地基观测匹配的MODIS和MERSI有效样本数春、秋季较高(春季分别为69%、80%,秋季分别为73%、70%),夏季次之(69%、73%),冬季最少(2%、49%);MODIS与地基观测的相关性总体优于MERSI;但在冬季,MODIS与MERSI产品均不具备代表性。MODIS与MERSI气溶胶产品落入误差线的比例均为春季最高(22%、25%),秋季次之(19%、16%),夏季最小(6%、5%)。MERSI对粗模态气溶胶(α≤0.5)反演效果优于MODIS,而MODIS对混合模态气溶胶(0.5≤α<1.5)反演效果优于MERSI。MERSI与MODIS气溶胶产品在春、秋季可比性较好,夏季可比性较差,总体来说,春、秋季MERSI比MODIS低估更为严重。从气溶胶产品在辽宁省的区域分布来看,FY-3A/MERSI比Terra/MODIS覆盖范围略广,各季节FY-3A/MERSI与Terra/MODIS的总体空间分布特征基本一致,但对于某些地区,两者数值上依然存在较大偏差。