沈阳2次重污染天气过程的风廓线雷达观测结果对比分析

为进一步研究重污染天气的形成机理,利用风廓线雷达资料、常规气象观测资料和大气污染物监测资料,对2015年11月6—10日和2019年3月2—6日(分别简称“过程Ⅰ”和“过程Ⅱ”)沈阳2次重污染天气过程进行对比分析,重点总结风廓线雷达直接探测产品和反演产品的演变特征。结果表明:过程Ⅰ,污染重,污染物浓度增速快,能见度持续偏低,下沉速度大,动力条件更稳定,且雷达接收的气象回波信号强。低层始终维持高强度的暖平流,为污染物浓度达到异常峰值提供强力的暖湿条件。过程Ⅱ,污染相对较轻,冷、暖平流交替出现,使污染物浓度呈波动式上升,增速慢,能见度存在日变化,下沉速度小,且雷达接收的气象回波信号弱。2次重污染过程都受外来污染物输送影响,但输送路径不同。

不同污染天气下大气颗粒物及化学成分干沉降通量的粒径演变特征

干湿沉降是大气污染物的主要汇机制,也是生态系统重要的物质来源。相比于湿沉降,干沉降通量直接测量难度大,研究进展相对缓慢,稀缺的研究资料与其重要性不匹配。基于北京2013年1月大气颗粒物粒径分级采样观测资料,利用经典的大气阻力模型计算了不同粒径段颗粒物的干沉降速度(Vd),重点分析了重污染期间颗粒物的干沉降通量及其化学成分的粒径变化。结果显示,所研究的8个粒径段颗粒物Vd变化范围为0.037-0.50 cm·s^(−1),高风速和低相对湿度的气象条件有利于Vd的增加;不同粒径段的颗粒物Vd最大值出现在5.8-9μm,最小值出现在0.65-1.1μm或1.1-2.1μm;以最小值出现的1.1μm为界,随着颗粒物粒径变小或增大,Vd均呈现增加的趋势,反映了不同粒径段颗粒物干沉降微物理机制的差异。观测期间,大气颗粒物总的干沉降通量变化范围为9.41-108.71 mg·m^(−2)·d^(−1),平均值为(36.65±25.61)mg·m^(−2)·d^(−1),粗粒子干沉降通量的变化更多受颗粒物浓度的影响而细粒子干沉降通量的变化更多受Vd影响;在重污染天气时,所有粒径段的颗粒物浓度和干沉降通量均有所上升,其中硝酸盐、铵盐和硫酸盐等二次化学组分的浓度和干沉降通量峰值所在的粒径出现了由小变大的“粒径转移”现象。2022年1月大气重污染期间依然能观测到类似的“粒径转移”特征,说明这种现象具有一定的持续性和普遍性。迄今为止,北京及周边地区尚未彻底消除重污染天气,这种天气很可能会增加大气颗粒物及化学成分的干沉降通量,进而通过跨介质迁移间接影响水体、土壤和植被等生态环境质量。

淮安地区重污染天气过程数值模拟分析

利用WRF-Chem空气质量模式模拟研究淮安地区2019年1月12—15日期间的细颗粒物PM_(2.5)污染过程,研究结果表明:污染期间,高空以西北气流为主,地面均压场控制,没有明显的冷空气活动,地面风速较小,相对湿度较大,且近地层存在明显的逆温,大气污染水平和垂直扩散条件均较差,有利于细颗粒物PM_(2.5)的形成、积聚和维持;模式对此次污染过程的天气系统演变和PM_(2.5)质量浓度有比较好的模拟效果,气象要素和污染物浓度模拟的相关系数分别在0.63和0.74以上,并且均通过了P<0.05的显著性检验;此次重污染天气由本地累积和外来输送共同引起,江苏省内污染源排放的贡献率为47%,其中淮安占比为17%。区域污染物输送的输送主要来自偏西和偏北方向,其中山东、安徽和河南污染物的贡献率分别为20%、18%和10%,在区域传输中占较大比重。

基于多源异构数据的沧州地区重污染天气应急减排效果研究

重污染天气应急工作在优先保护人体健康、削减空气重污染峰值等方面发挥了积极作用,但在实际工作过程中,由于重污染天气应急工作总体处于起步阶段,各地实践经验不足,应急调控措施的针对性和有效性亟需改进和完善。在收集整理沧州市近年空气质量数据、大气污染物排放状况数据、源排放清单数据、重污染应急预案及应急减排清单数据、气象条件数据、区县层面统计数据的基础上,开展对沧州市应急减排措施的分析,以典型重污染日带入中尺度气象模式(The Weather Research and Forecasting Mode,WRF)/陆地生态系统气体估算模型(Model of Emissions of Gases and Aerosols from Nature,MEGAN)/排放源处理模式(Sparse Matrix Operator Kernel Emissions,SMOKE)/化学输送模式(The Comprehensive Air quality Model with extensions,CAMx)区域空气质量模型系统进行模拟,获得沧州市不同区县减排措施实施前后4项污染物改善效果的削减比例。根据模型分析结果对各区县减排措施进行综合分析,对秋冬季典型重污染过程应急减排措施及减排效果进行评估,为沧州市提升和完善应急减排效果提供核心技术支撑。

重污染天气特征分析及气温精细化预报方法研究

重污染天气通常涉及颗粒物、臭氧等污染物,相互作用的复杂性使得预测重污染天气的气温的难度增加。为此,提出重污染天气特征分析及气温精细化预报方法。构建污染物扩散方程,分析空气污染物日变化、月变化、年变化特征;利用灰色关联分析方法分析重污染天气污染浓度与气象因子的相关性,通过降尺度技术实现气温精细化预报。实验结果表明,重污染天气的湿度、风速、降水量对污染物浓度的升降起决定性作用,验证了所提方法的天气特征分析准确性高,气温预报的效果好。

芜湖市两次不同等级污染天气边界层风场特征对比研究

利用芜湖市边界层风廓线雷达和PM_(2.5)浓度数据,对两次污染天气过程的边界层风场特征进行了对比分析,结果表明:有明显传输污染时,PM_(2.5)浓度增长和消散快,极值高;本地PM_(2.5)累积为主时,污染持续时间长,极值低。边界层900米以下:上游高污染方向来风,小风速,下沉气流,弱垂直风切变,小C_(n)^(2)值,均对近地面污染的发展和维持有明显的有利影响。同时,低压倒槽控制阶段,500 m以下风速大,风场辐合强,且当风场辐合时300 m以下又有弱上升气流时,地面PM_(2.5)浓度较高。

乌苏市重污染天气分型及预警预报方法研究

针对乌苏市重污染天气展开深入研究,通过综合分析大量气象和空气质量监测数据,揭示重污染天气的特征和形成机制。研究发现,乌苏市重污染天气分为2种类型,即冬季工业排放型和静稳天气逆温型。为了加强对重污染天气的科学预测和有效防控,提出一套基于数据挖掘和时间序列分析的预警预报方法。在实施预警预报的同时,要加强宣传,建立公众参与平台,通过社交媒体向居民传递实时的重污染天气信息,以便采取防护措施。

重污染天气调整装置负荷对企业影响及提升措施

按照生态环境部要求,企业对照绩效分级制定空气重污染应急减排方案,启动预警期间,调整装置负荷势必对企业生产运行及经济效益造成影响,如何提升企业绩效分级,制定改进提升方案,通过调整原料及产品储罐的运行方式减少调整生产装置负荷,争创A级企业,进一步提升企业环保管理水平。

重污染天气下铸造企业绩效分级研究

每年秋冬季重污染天气频发,各级生态环境部门会适时启动重污染天气应急响应,启动响应后铸造企业开始限停产。为降低重污染天气应急响应对企业正常生产的影响,企业需开展绩效评级创“A”保“B”工作。为进一步帮助铸造企业更好的开展绩效评级工作,从装备水平及生产工艺、污染治理技术、污染物排放限值和无组织控制、监测监控水平、环境管理水平、运输方式及运输监管等方面予以分析,提供可参考的措施方法。

青海省人民政府办公厅关于印发青海省重污染天气应急预案(2024年)的通知(青政办函[2024]57号)

各市、自治州人民政府,省政府各委、办、厅、局:《青海省重污染天气应急预案(2024年)》已经省政府同意,现印发给你们,请认真组织实施。

西安市一次重度污染天气特征及污染过程分析

为研究西安市重度污染天气下气象因子的作用和污染物的传输特征,以2022年11-12月西安市一次典型细颗粒物(PM_(2.5))重度污染过程为例,基于西安市及其周边监测站点的空气质量数据,结合相对湿度、温度、风速及风向等气象观测数据,利用相关性分析和聚类分析等手段进行了污染天气过程特征的综合成因分析。结果表明:此次污染过程主要是由PM_(2.5)所致,同时与CO及NO_(2)呈较强的相关性;静稳天气下的高湿度和低风速条件是造成此次重度污染的主要原因;除本地污染源排放外,运城市和渭南市对于西安市PM_(2.5)传输贡献最为显著。

江西省人民政府办公厅关于印发《江西省重污染天气应急预案》的通知(赣府厅字[2024]23号)

各市、县(区)人民政府,省政府各部门:经省政府同意,现将修订后的《江西省重污染天气应急预案》印发给你们,请认真抓好实施。2017年7月13日经省政府同意,由省政府办公厅印发的《江西省重污染天气应急预案》(赣府厅字[2017]87号)同时废止。

火电企业秋冬季重污染天气管控方向的研究

本论文的主要目的是对我国秋冬季重污染天气下火电企业的控制方向进行研究。在此基础上,结合我国典型城市大气污染物扩散状况、稳定程度、重污染事件等数据,研究我国燃煤发电企业的污染物排放特征与影响因素,提出应对秋冬季重污染天气的减排对策。同时,从政策、制度、管理制度、技术创新及对策等方面,对火电企业今后的发展方向及前景进行了探讨。

基于多元线性回归的哈尔滨重污染天气预报

利用2013-2017年的哈尔滨气象和环境实况资料,通过对14个可能与重污染相关的气象因子做相关分析,筛选出12月-3月边界层高度、地面风速、925 hPa风速、850 hPa风速、925 hPa与地面温差和850 hPa与地面温差等共6项与AQI相关度较大的气象因子;10-11月、4-7月的边界层高度、地面风向、地面风速、925 hPa风向、925 hPa风速、850 hPa风向、850 hPa风速、925 hPa与地面温差、850 hPa与地面温差等共9个与AQI相关度较大的气象因素。对筛选出的气象因子与AQI指数数据,建立多元线性回归方程,并对2018年1-3月及10-12月哈尔滨重污染天气进行了预报与检验。

内蒙古自治区人民政府办公厅关于印发自治区重污染天气应急预案(2024年版)的通知(内政办发[2024]17号)

各盟行政公署、市人民政府,自治区各委、办、厅、局,各大企业、事业单位:经自治区人民政府同意,现将《内蒙古自治区重污染天气应急预案(2024年版)》印发给你们,请结合实际,认真贯彻落实。

安徽省人民政府办公厅关于印发安徽省重污染天气应急预案的通知(皖政办秘[2024]32号 )

各市、县人民政府,省政府各部门、各直属机构:经省政府同意,现将修订后的《安徽省重污染天气应急预案》印发给你们,请认真遵照执行。

陕西省人民政府办公厅关于印发重污染天气应急预案的通知(陕政办函[2023]183号)

各设区市人民政府,省人民政府各工作部门、各直属机构:《陕西省重污染天气应急预案》已经省政府同意,现印发给你们,请认真贯彻执行。原《陕西省人民政府关于印发省重污染天气应急预案的通知》(陕政函[2017]231号)从即日起废止。

北京地区一次重污染天气气溶胶分布与传输特征研究

针对北京地区2004年10月26～31日的一次典型重污染天气个例,分析了此次污染过程产生的天气背景和污染物对近地层接收太阳总辐射的削减作用,同时应用MODIS卫星遥感气溶胶产品和地面风场的分布分析了大气污染物的分布和输送特征。结果表明,此次污染过程与大尺度的天气背景有密切关系,地面气压减小和偏南气流导致了此次污染过程;通过比较中国科学院大气物理研究所325m铁塔观测到的2m和280m高度处太阳总辐射可知,在空气质量较好天气,地面以上2～280m大气能够减少太阳总辐射的15%;而在重污染天气时,地面以上2～280m大气能够使太阳总辐射减少20%以上,低层大气显著地影响城市区域下垫面和大气之间的辐射交换;分析MODIS气溶胶分布和地面风场可知,此次污染过程可能是局地污染物积累和外界污染输送造成的。

南京2013年12月初持续重污染天气特征及成因分析

利用空气质量监测及气象观测数据,对2013年12月初南京市持续重污染天气特征及成因进行分析,结果表明:此次过程表现出污染程度重、持续时间长及细颗粒物占比大等特征,其中PM2.5日均质量浓度最高达327μg/m3,超标3.36倍;各化学组分中二次无机盐(SNA)占比高达53.8%,且随着污染加重呈增大趋势;有机碳(OC)/无机碳(EC)比值平均为3.7,二次污染特征显著。分析此次污染成因,一方面是冷空气强度弱及大气静稳等气象条件不利于污染扩散;另一方面本地污染排放叠加区域输送影响,造成细颗粒物积聚增多,形成持续重污染天气。

天津一次重污染天气过程气象成因及预报分析

利用NCEP/NCAR和FNL再分析资料以及NOAA扩展重建海温资料,结合2014年2月观测资料,探讨了2014年2月21-26日天津重污染天气过程的气象成因及预报分析。结果表明,重污染期间,东亚大槽和东亚冬季风呈现偏弱的态势,天津出现明显东南风异常且河北以南地区存在大范围高湿区,近地面层存在弱气流辐合且维持弱偏东或偏南风,对流层中低层为弱辐散下沉气流和西南气流,同时也存在逆温层结,这种静稳条件有利于黄渤海及河北以南的水汽和污染物平流输送至天津且在近地面聚集。HYSPLIT模式模拟显示污染物来源于河北省中南部,以平流和弱辐散沉降的方式输送至天津。湿度条件对于重污染天气的产生仅是必要条件,污染物大量聚集才是重要条件。WRF-CMAQ模式短期内能较好模拟重污染期间PM_(2.5)浓度空间分布及重污染天气结束时间;重污染同期及前期秋季阿留申群岛南部海域持续出现显著正海温距平,可以用作中长期预报的一个参考因素。