关键词： 二次无机离子   污染特征   二次转化   霾污染   长株潭城市群  

摘要： 近年来,我国大气细颗粒物(PM2.5)年均浓度逐步下降,但其仍是导致重污染天气发生的关键因子。二次无机离子(SO42-、NO3-和NH4+,SNA)已成为我国主要城市地区霾污染形成的重要因素。长江中游地区特别是两湖（湖南-湖北）盆地秋冬季PM2.5浓度和霾污染出现天数受“次盆地”地形、风场、外源传输以及下垫面类型变化影响而呈显著增长趋势,已成为一个新的区域性霾污染区。两湖盆地重要城市之一的长沙市和两个湖南省重点城市（株洲市、湘潭市）秋冬季PM2.5污染问题突出,特别是冬季霾污染过程中区域PM2.5浓度增幅可达100.0%～200.0%。 基于该背景,本研究利用环科院大气组分站2021年的PM2.5及SNA浓度的小时观测数据,揭示了长沙市PM2.5及其SNA的浓度水平以及时间变化特征。结果表明:长沙市大气PM2.5浓度全年呈秋冬季高,春夏季低的特征。SO42-,NO3-和NH4+在PM2.5中的年平均质量占比分别为13.5%、13.2%和12.3%。其中NO3-对PM2.5质量贡献在冬季最高可达21.8%,SO42-对PM2.5质量贡献在初夏最高为20.2%,NH4+对PM2.5质量贡献的全年变化较为稳定,维持在12.5%左右。日浓度变化特征分析结果表明,PM2.5、SO42-和NO3-浓度在不同季节存在不同日变化特征,日间的化学生成作用对PM2.5、SO42-贡献较为明显,夜间的化学生成作用对NO3-更为明显。同时NO3-、SO42-的浓度并不受单一因素影响,而是受前体物浓度、大气氧化性、大气环境条件等多种因素的共同影响。低温更有利于NO3-浓度升高,而温度对于SO42-浓度影响较小,同时较高的相对湿度、大气氧化性均有利于NO3-、SO42-浓度出现高值。从全年两段典型PM2.5浓度超标天来看,SO42-的生成是导致夏季PM2.5浓度增加的主要原因,而NO3-的生成是导致冬季PM2.5浓度增加的主要原因。 本研究在2020年11月和2021年1月在长沙-株洲-湘潭城市群中4个典型站点进行PM2.5连续采样强化观测。结果显示,在冬季霾污染过程中,ρ(SO42-)、ρ（NO3-）和ρ（NH4+）(SNA)的增量约占PM2.5浓度增量的72.7%,其中ρ（NO3-）占41.2%,因此霾污染形成主要由NO3-生成所驱动。在霾污染过程的“污染阶段”,较高的气溶胶含水量（AWC）促使SNA快速二次转化,同时不利气象条件导致污染物的本地累积,在“消散阶段”,硫氧化率（SOR）和氮氧化率（NOR）值仍较高,PM2.5浓度的降低并不是由于SNA的二次转化减弱,而是一次排放的削减以及利好气象条件的形成;长株潭城市群冬季较高的AWC浓度、p H值以及较低的温度是导致ρ（NO3-）/ρ(PM2.5)值、NOR高于秋季的主要原因,同时在高AWC浓度条件下区域NO3-的生成主要以非均相反应为主。而受气溶胶p H值与生成速率影响,H2O2液相氧化SO2是长株潭城市群秋冬季SO42-的主要生成途径。

关键词： 南京   霾污染   WRF-Chem  

摘要： 本文基于2017-2021年南京主要污染物观测数据,综合分析了主要污染物及空气质量的时间变化特征。选取期间发生的3次典型持续性重霾污染过程,利用气象要素监测数据、边界层数据等分析气象条件对霾污染过程产生的影响。并应用HYSPLIT后向轨迹模式分析污染气团的来源与性质,并结合潜在源贡献因子法（PSCF）和浓度权重轨迹法（CWT）探究PM2.5的潜在源区和源区贡献。最后基于WRF-Chem模式进行数值模拟,再现南京典型霾污染过程,利用观测数据对模拟结果进行评估验证与分析,并通过将南京地区MEIC排放清零的方法设置敏感性实验,探究本地源与外来源输送对PM2.5的影响。研究结论如下:（1）2017-2021年南京空气质量状况轻度污染共374d,中度污染55d,重度污染9d,严重污染1d;对于主要污染物来说,PM2.5超标共138d,PM10超标为62d,O3超标共273d,NO2为52d。（2）三次过程的AQI指数峰值分别为304（严重污染）、227（重度污染）与175（中度污染）,相对湿度几乎都高于70%,最低风速均在1m/s左右,高湿的环境、稳定的气温与静小风为霾污染过程提供了有利的气象条件。同时污染期间均有较低混合层高度出现,配合高频率、强度大的逆温,抑制了污染物的垂直扩散,导致污染加剧。（3）HYSPLIT后向轨迹及潜在源分析表明,南京地区的霾污染过程主要受本地及周围发达地区的污染物排放影响为主,同时气团的污染物输送也造成了一定的影响,尤其以西北远距离输送居多,PSCF与CWT显示南京受区域传输影响严重,南京西北方向的安徽等城市贡献显著。（4）WRF-Chem模式整体上能够较好的模拟PM2.5以及气象场的变化情况,基本能够反映真实的污染过程,PM2.5的模拟值与监测值的相关系数在两次模拟中分别为0.92与0.82,但存在不同程度的高估。敏感性实验发现,PM2.5浓度在南京排放清零前后极值差异较大,说明本地源对南京PM2.5的排放影响较大,是南京PM2.5的主要来源,西北方向城市的区域传输是南京地区PM2.5的主要外来源。

关键词： 京津冀地区   霾污染   季节内振荡   年际变化  

摘要： 北京-天津-河北(京津冀地区)作为人口稠密、工业化程度高的典型地区,空气污染形势日趋严峻,严重影响了当地居民的身体健康,制约了区域经济的发展。本文基于中国气象局霾日站点资料和NCEP-DOE再分析资料等数据,分析了1979-2013年京津冀地区冬季霾污染的季节内演变特征,以及中高纬度大气季节内振荡(ISO)的影响。此外,还探讨了冬季京津冀地区霾污染季节内振荡强度的年际变化及大尺度背景场的影响。首先,对2013年冬季京津冀地区霾污染进行了个例分析,结果表明该年冬季的霾污染存在显著的季节内变化,中高纬地区的一支由异常低压和高压中心交替形成的涡旋性波列影响了京津冀地区的霾污染。继而对1979-2013年所有冬季进行统计分析,发现冬季京津冀地区的霾污染存在10-20d和20-40d两个重要的季节内振荡信号,二者正位相的叠加对霾污染的发生具有明显的增强作用。在10-20d时间尺度上,霾污染与来自北大西洋上空的中高纬度向东南传播的波列密切相关。随着波列的传播,一个异常的反气旋到达朝鲜半岛-日本地区,导致京津冀地区出现强烈的下沉运动和异常偏南风,有利于该地区霾污染的发生发展。在20-40d时间尺度上,中高纬度上的大气波列起源于北美洲东部,向东传播至贝加尔湖西北部,之后向南传播至中国东北-日本。霾污染的峰值阶段与由此产生的对流层中上层异常气压场上的带状偶极子有关,该偶极子表现为贝加尔湖西北部上空的异常气旋和中国东北-日本上空的异常反气旋。对流层中上层的异常反气旋在京津冀上空起主导作用,抑制了对流的发展,阻碍了污染物的垂直扩散和湿沉降。此外,偶极子之间的异常西风削弱了来自高纬度地区冷空气的侵入,从而进一步促成了20-40d周期上霾污染的峰值。进一步分析表明,1979-2013年冬季京津冀地区霾污染不同周期季节内变化的方差贡献率存在显著的年际变化。通过分类合成分析发现,在年际尺度上,当极涡增强(减弱),北极涛动/北大西洋涛动指数偏大(偏小)时,10-20d季节内振荡增强(减弱)而20-40d季节内振荡减弱(增强),这很可能和秋季北极海冰浓度的偏多(偏少)有关,秋季的欧亚大陆积雪的异常可能也起了一定的作用。

关键词： 雾—霾   后向轨迹   环流形势   气象因子  

摘要： 利用中国国家地面站逐小时气象观测资料、中国环境监测总站空气质量逐时监测数据、ECMWF 0.125°(纬度)×0.125°(经度)再分析资料及青岛市八关山自动站常规要素逐小时数据,对2018年1月15~22日青岛市一次重度污染雾—霾天气过程的特征及其影响因子进行分析。结果表明:PM10为首要污染物,污染过程中青岛市48 h输入污染源前期主要为北方干冷气团与江淮湿空气在山东半岛北部汇聚堆积,后期则主要包括山东省内局地大气污染物排放。雾—霾期间,500 hPa中高纬地区受乌拉尔山阻塞高压和中西伯利亚冷低压控制,宽广的东亚横槽稳定维持,青岛上空以平直西风气流为主,地面等压线稀疏,风速小;随着横槽转竖,纬向型环流转为经向型,冷空气大举南下,风速急增,降雪发生,雾—霾迅速消散。在静稳的大气环流背景下,当近地逆温层内弱风或持续吹陆风,对流层低层上升和下沉运动较弱,水汽条件较好时,有利于雾—霾维持。综合分析雾—霾各阶段PM2.5浓度和相对湿度与能见度间的关系发现,霾阶段两因子影响力相当;雾阶段能见度主要受相对湿度的影响;静稳条件下PM2.5浓度累积增加是影响雾、霾混合阶段能见度的主要因子。

关键词： 霾污染   气象条件   潜在源分布   鲁中  

摘要： 利用常规气象观测资料、NECP/NCAR的FNL资料、MODIS数据及大气环境监测资料,对2018年初冬山东省鲁中地区发生的一次持续性重污染过程进行分析。结果表明:霾污染过程中,500 hPa呈现出“两槽一脊”的环流形势,850 hPa受西风气流影响,整体呈静稳状态。气象因子可解释约54%的ρ(PM_(2.5))变化方差,其中弱平均风、低混合层高度及低水平风垂直切变造成对流层中低层垂直混合程度弱,可产生动力影响,中低层层结稳定和逆温的存在可产生热力影响,且动力因子起主要影响作用。PSCF和CWT分析结果表明,鲁中本地及鲁西南地区为本地源区,河南及安徽北部为主要外源区。

关键词： 雾霾   PM2.5   重金属   污染特征  

摘要： 为了研究霾日株洲市石峰区PM2.5中重金属的污染特征,于2016—2020年每个跨年冬季(12、1、2月)和夏季(6、7、8月)在石峰区城区对细颗粒物样品PM2.5进行连续采样,用ICP-OES检测Pb、As、Cr、Cd、Ni、Zn、Cu、Mn和Fe九种重金属元素含量,并利用富集因子分析了重金属污染特征。

关键词： 空气污染   统计特征   天气学分型   概念模型  

摘要： 利用2015-2019年恩施州环境监测站所属8个县(市)环境监测资料及对应常规气象观测资料,对发生的污染天气进行了天气学普查,同时选取典型污染实例,从污染开始、发展加重、结束三个阶段进行天气形势分析,归纳鄂西南山区不同强度污染天气发生的天气系统统计特征及系统结构配置特征。结果表明:鄂西南山区96.8%的空气污染出现在冬半年不利天气条件下,重污染天气比例为13.3%,主要发生在1月和12月。影响污染天气的各天气系统不孤立存在,不同的系统配置对应大气污染扩散条件不同,空气污染程度也有很大差别。低层到地面天气形势对大气污染的潜势预报具有更好的指示作用,根据地面天气形势场,将大气污染归纳为均压场型(Ⅰ型)、变性高压型(Ⅱ型)、锋前暖低压型(Ⅲ型),重污染主要发生在Ⅲ型。各型系统结构配置既有相同点,又有不同点,当重度污染出现时,表现为低层辐合加强,地面更暖、更湿,更有利于污染颗粒物的增长和集聚。

关键词： 气溶胶   逆温   霾  

摘要： 利用逐小时的气溶胶、探空、ERA5气象数据,分析了2020年年底济南地区3次严重霾污染天气过程,结果表明:2020年年底的3次霾污染过程中AQI的变化趋势与PM_(2.5)、PM_(10)和NO_(2)基本一致,说明PM和NO_(2)是造成济南地区冬季霾污染天气的主要污染物,而CO、SO_(2)和O_(3)不是济南地区霾污染天气的主要污染物,其中PM与O_(3)呈明显的错峰趋势;1000 hPa风场特征:a过程,在12月8日前后,济南地区受高压反气旋影响,风力微弱以晴好天气为主,不利于污染物的沉降和扩散,11日开始受西北冷空气影响,雾霾过程结束。b过程,12月26日前后济南地区受东南暖湿气流影响,到27日达到最强,然后减弱,使得这次短暂的霾污染过程减弱。c过程,1月20日前后济南地区受东南暖湿气流影响,23日开始减弱,使得AQI下降,然后在27日受东北风影响,此次长达8 d的霾污染天气结束。济南地区几次霾污染过程均出现逆温层,贴地逆温和脱地逆温均影响了霾的形成。

关键词： 霾污染   气象要素   大气环流   海温  

摘要： 近些年,京津冀地区雾霾污染已非常严重,给人们生活和社会经济发展带来了严重的影响。研究发现,除人为排放外,大气环流和当地气象条件也是促使霾发生发展的有利因素;近38年,京津冀地区12月基本存在逆温且强度大,但却无很明显的变化趋势,表明逆温带来阻碍垂直运动的影响是霾成因的一部分,但在霾污染强度变化尚未有显著作用。此外,还讨论了位于阿拉斯加湾、副热带太平洋东部、北半球大西洋北部及南部海温异常区域对霾日数的影响。

关键词： PM_(2.5)   霾污染   蛋白质   水溶性无机离子   二元羧酸  

摘要： 利用2019年12月至2020年1月在西安市3次灰霾污染过程中采集的PM_(2.5)样品,采用BCA试剂法、离子色谱和气相色谱-质谱检测法分别对样品中的蛋白质含量及无机有机化学成分进行了分析测定,结合相关性分析和气团后向轨迹模型分析探讨了PM_(2.5)上蛋白质对灰霾污染的响应及其在污染过程中可能的作用.结果表明,冬季灰霾污染期间,西安市PM_(2.5)中蛋白质组分的平均浓度为(5.587±2.421)μg/m^(3),处于较高水平;蛋白质浓度变化呈现出显著的短期连续变化特征,夜晚略高于白天.蛋白质的浓度与Cl^(-)和K^(+)呈显著的正相关,说明气溶胶中蛋白质的来源与燃煤和生物质燃烧有关;与NO_(3)^(-)与SO_(4)^(2-)的浓度呈现显著的正相关,表明蛋白质可能参与NO_(3)^(-)与SO_(4)^(2-)的氧化转化;蛋白质具有良好的吸湿性,在湿度较大时,以其为核心吸附空气中的水蒸气及易溶于水的气态污染物(O_(3)、SO_(2)、NO_(X)以及挥发性有机物等)形成的气溶胶易于发生吸湿增长及非均相反应,可能利于二次气溶胶的生成.