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。

天津市夏季重污染天气过程PM2.5输送特征

利用环境监测、气象常规观测、美国国家环境预报中心(NCEP)再分析等资料,采用气溶胶激光雷达和HYSPLIT模式对2018年8月1—2日发生在天津市夏季的一次重污染天气过程进行分析。结果表明:地面弱气压场、低空逆温和偏东暖湿气流的输送为此次重污染形成提供了有利条件;气溶胶激光雷达分析表明,此次污染过程存在明显的水平输送和垂直分布特征,市区PM2.5浓度升高除与水平输送有关,还与本地低空逆温造成的PM2.5积累密切相关;HYSPLIT模式后向轨迹追踪研究表明,PM2.5前期积累爬升阶段,气团主要来自偏南气流,200、500、1000 m高度气团均有明显沉降,后期气团来向转变为较清洁的偏东暖湿气流,但同时带来大量水汽,造成天津市相对湿度的增加。此次污染过程前期是由于静稳天气形势导致PM2.5积累,后期主要是天津市各区县之间PM2.5的输送以及偏东暖湿气流输送水汽导致相对湿度的增加,污染进一步加重。

天津市一次重污染天气过程污染特征分析

利用天津市环境监测资料及气象观测资料,对2016年12月中旬天津市重污染天气过程污染特征进行分析,结果表明,该次重污染天气过程污染程度重、持续时间长及细颗粒物浓度高,主要是在弱气压场、静风及高湿等不利气象条件下,污染物区域传输及本地污染物排放累积,同时在大气化学反应的作用下,污染物的二次反应共同导致。后向轨迹分析表明,污染气团主要来自西南方向,可能是从河南省中北部地区携带了大量污染物,并且移动速度缓慢,造成天津市较为严重的污染天气。

京津冀区域重污染天气过程数值预报评估新方法

利用区域空气质量监测数据、空气质量模式数值预报产品及天气图资料,建立了一种适用于区域重污染天气过程预报的评估方法,将其用于评估NAQPMS模式系统对2013年和2014年京津冀地区静稳型、沙尘型和特殊型3类重污染天气过程的预报能力,并探讨了重污染天气过程早报、晚报及漏报的可能气象条件原因,以提高预报准确率.结果表明:数值模式系统提前3 d预报重污染天气过程的预报准确率可达57%,秋冬季预报效果好于其他季节,静稳型预报效果好于沙尘型和特殊型.对模式AQI预报结果统计发现,当预报AQI值达到150以上时,实际发生重污染天气过程的概率较大,如定义AQI等于150作为重污染天气预警临界值,模式预报准确率可提高至70%以上.天气系统对污染过程预报有重要影响,WRF气象模式对中低层天气系统位置及强度预报偏差是导致静稳型污染过程早报和晚报的一个重要原因.

北京一次重污染过程的天气成因及来源分析

采用天气学分析和GRAPES-CUACE气溶胶伴随模式相结合的方式,探讨了北京市2016年2月29日~3月6日一次PM_(2.5)重污染过程的大气环流特征、污染形成和消散原因,并利用伴随模式追踪了造成此次重污染过程的关键排放源区及敏感排放时段.结果表明:此次重污染过程北京市PM_(2.5)浓度存在明显日变化,在3月4日20:00达到污染峰值,观测数据显示海淀站PM_(2.5)浓度达到506.4μg/m^3.形成此次重污染过程的主要天气学原因是北京站地面处于低压中心,且无冷空气影响,风速较弱,逆温较强,大气层结稳定,混合层高度较低,500hPa西风急流较弱,污染物水平和垂直扩散条件差,大气污染物易堆积;此次过程中,500hPa短波槽过境、边界层偏南风急流和冷空气不完全渗透导致了本次严重污染PM_(2.5)浓度的短暂下降.伴随模式模拟结果表明,此次污染过程目标时刻的污染浓度受到来自河北东北部和南部、天津、山西东部、以及山东西北部污染物的共同影响,目标时刻PM_(2.5)峰值浓度对北京本地源响应最为迅速,山西响应速度最慢;北京、天津、河北及山西排放源对目标时刻前72h内的累积贡献比例分别为31.1%、11.7%、52.6%和4.7%.北京本地排放源占总累积贡献的1/3左右,河北排放源累积贡献占一半以上,天津和山西分别占1/10和1/20,河北源贡献占主导地位,天津和山西贡献较小;目标时刻前3h内,北京本地源贡献占主导地位,贡献比例为49.3%,目标时刻前4~50h内,河北源贡献占主导地位,贡献比例为48.6%,目标时刻前50~80h,山西源贡献占主导地位,贡献比例在50%以上.

陕西关中重污染天气低空流场的分型研究

利用陕西关中区域内五市(西安、咸阳、渭南、铜川、宝鸡)有PM_(2.5)监测数据以来的2014—2019年各市污染指数(AQI)筛选代表年,定义关中区域污染和区域重污染天气过程,结合陕西WRF(Weather research & forecasting model)模拟数据,对影响关中区域的流场分型,并重点研究了各流场分型与PM_(2.5)浓度的关系。结果表明:(1)根据关中区域低空流场,将重污染天气日流场分为:东部来流(A~C)、西部/南部来流(D~F)、北部来流非转向(G)和无显著流场(H)4个大类,根据出现时间和地点等,东部来流又分为东北来流(A)、东北来流夜间型(B)、渭南绕山来流(C),西部/南部来流分为西南/南部来流(D)、北部来流转向(E)、宝鸡来流(F),共8个类型分别记为A~H。(2)区域重污染过程中东部来流出现最多,频率达到59.8%,其中B、C型占比均达到25.0%以上;各流场分型昼夜变化较大,在昼间(08:00—19:00)流场中,出现最多的是C型流场,在夜间(20:00—07:00)流场中B、E、F型比较活跃,出现最多的是B型流场,另外A、D、G、H型夜间出现比昼间多。(3)关中区域重污染主要出现在冬季,除因供暖导致的污染物的排放量增加外,低空流场对污染物扩散影响显著,从流场分型上看,静稳天气、山谷风、北方污染物输送是导致关中区域重污染的主要原因。

抓好秋冬季大气污染防治助力蓝天保卫战圆满收官

空气质量问题作为对人民群众生活生产影响最显著的环境问题之一,一直以来受到持续广泛的关注。近年来,全国空气质量持续改善,出现了稳中向好的趋势,但大气污染治理成效仍不稳固。特别是进入秋冬季以来,京津冀大气传输通道“2+26”城市于近期再次出现了污染过程。虽然总体污染程度和影响范围相比往年都有所降低,但对我们也是一次警醒。不抓好秋冬季大气污染防治,如遇到极端不利的气象条件,区域性重污染天气过程就会卷土重来,不仅会影响“十三五”规划和蓝天保卫战收官目标的完成,也会损害全面建成小康社会的成色。

基于VAR模型的天津市PM_(2.5)与其他大气污染物的关系

近年来我国多个地区遭遇严重重污染天气过程,极大影响了人们的身体健康与生活环境。在研究重污染天气的过程中,PM_(2.5)与其他大气污染物的关联度成了学术界研究重点。基于向量自回归模型,综合运用单位根检验、AR特征根检验、广义脉冲响应函数以及方差分解法分析了天津市2014年1月1日—2016年12月31日包含PM_(2.5)在内的空气质量相关数据;研究PM_(2.5)与其影响因素的动态关系,及其他大气污染物对PM_(2.5)的影响作用。结果表明:PM_(2.5)与其他大气污染物之间所构成的空气质量系统模型是稳定的,且SO2、NO2与CO浓度的增加短期内会引起PM_(2.5)浓度的增加,治理SO2与NO2对PM_(2.5)的影响较大;O3浓度的增加对PM_(2.5)有抑制作用。因此,建议天津市将调整产业结构,加强对SO2的治理放在首位。