基于WRF/Chem模式天津地区重污染天气成因分析

基于WRF/Chem数值模式,以CO为示踪物分解水平输送、湍流混合和垂直运动对近地面大气污染的影响,研究2014-2017年天津地区重污染天气成因。研究表明:基于上述方法可实现重污染天气水平输送、湍流混合和垂直运动影响的定量描述,完成重污染天气成因数值归因分析。如2017年1月26日的重污染天气湍流混合能力下降是其重要的影响因素,2017年2月12日重污染天气混合层厚度下降对其影响显著,2017年2月16日重污染天气水平输送对其有重要影响,2015年12月21日重污染天气是下沉气流、湍流混合能力下降和混合层降低共同导致。在分析中,可通过湍流混合导致地面CO质量浓度每小时下降速率小于40%,垂直运动使得CO质量浓度每小时上升速率大于等于1.4%,混层层厚度小于250 m,水平扩散导致地面CO质量浓度上升等指标表征气象条件易于重污染天气形成。2014-2017年99次重污染天气符合上述条件之一或者多个条件,覆盖所有重污染过程的85%,即使未满足上述条件,99%的过程也可以通过重污染天气成因分析标准予以解析。分析显示2014-2017年天津116次重污染过程,58%的过程由两个或者三个气象因素共同影响所致,且影响因素与天气类型密切相关,如高压后部型与水平输送、北部弱高压型与下沉运动影响等。相比水平输送和湍流混合能力下降,下沉运动带来的近地面大气污染物质量浓度上升往往会被忽略,但在部分过程中,下沉运动也会导致近地面质量浓度快速增加,成为重污染天气形成的重要影响因素,如2014年1月1011日。湍流扩散系数KZ和湍流混合导致地面CO质量浓度每小时下降速率β与近地面PM2.5质量浓度呈现较好的幂指数关系,其相关系数分别为0.57和0.73,可以在重污染成因分析和预报中发挥积极作用。

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.

山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因分析

以阳泉市2018年12月26日~2019年1月20日发生的典型大气重污染过程为例,研究了山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因.结果表明,重污染发生时段首要污染物为PM_(2.5),水溶性离子和碳质组分是PM_(2.5)主要组分,其中二次离子SO_(4)^(2-)、NO_(3)^(-)和NH_(4)^(+)是主要水溶性离子成分(共占离子组分的87.7%),二次有机碳(SOC)是碳质组分的主要成分(71.6%).二次离子在重污染发生时的浓度较发生前增加5.3倍,是导致PM_(2.5)快速增长的重要组分.气象条件分析显示,PM_(2.5)及其主要组分皆与相对湿度呈显著正相关关系而与风速呈显著负相关,随相对湿度增加以及平均风速降低,污染程度逐渐加重.山地型城市相对湿度较高、温度变化幅度大等气象特征使二次污染物的生成加快,是导致PM_(2.5)污染程度快速加重的主要原因.另外,山地型城市相对封闭的地形导致的平均风速降低使得大气污染物扩散条件相对较差是污染物累积的原因之一.PMF模型解析结果为:二次源(46.0%)对PM_(2.5)贡献显著,其次为燃煤源(32.6%)、机动车源(19.8%)和扬尘源(1.6%).因此,山地型城市更应该重视对二次组分,特别是二次离子形成的前体物的管控.

太原市PM_(2.5)积累特征及重污染天气成因分析

收集了太原市2014—2018年秋冬季(10月—翌年2月)PM_(2.5)、SO_(2)、NO_(2)和CO浓度数据以及对应时刻气象资料,基于逐日PM_(2.5)在16:00—01:00时的变化将其分为消散过程、慢速积累过程和快速积累过程,从PM_(2.5)积累的角度分析了太原市PM_(2.5)的污染特征及影响因素,并将其运用于重污染天气形成过程的探讨.结果表明,太原秋冬季慢速积累过程占比最高为44%,快速积累过程占27%,消散过程占29%.10月以慢速积累为主占比超过60%,11和12月快速积累占比最高接近40%,1、2月慢速积累再次占主导地位;快速积累过程占比最高的年份为2014年和2016年均超过35%,慢速积累和消散占比最高的年份均为2017年.慢速积累状态下,二次污染物的生成有助于PM_(2.5)的积累速率增加;快速积累状态下一次污染物对PM_(2.5)积累速率影响更明显;发生快速积累时,来自临汾、晋城等东南方向区域输送显著增加.太原市重污染天气的形成过程以慢速积累为主,占比77%.重污染天气下,市区多以硫酸盐和硝酸盐复合污染为主,而郊区以硝酸盐污染为主.