简介:采用卫星监测的火点燃烧排放数据,利用区域化学传输模式WRF-Chem模拟分析了2017年5月华北地区细颗粒物(PM2.5)质量浓度分布,通过生物质燃烧排放源(华北区域以秸秆燃烧为主)开关的敏感性试验定量计算了燃烧排放对北京及其周边地区PM2.5质量浓度的影响。卫星监测结果显示,2017年5月华北地区有大量的秸秆焚烧现象,对该地区空气质量造成一定影响的燃烧天数为20d,占全月总日数的65%左右。数值模拟结果表明:该地区秸秆燃烧排放导致PM2.5浓度升高的区域集中在华北平原农作物产区,其分布位置与卫星监测的火点分布吻合。秸秆燃烧导致这些地区PM2.5浓度月平均值上升幅度普遍超过3μg/m3,高值区超过了11μg/m3,上升比例可达10%以上;此外,来自华北平原及长三角地区的燃烧排放对北京(特别是东南部地区)污染物浓度的影响是不容忽视的,其中河南、山东、天津等地的秸秆燃烧在合适风场的作用下会严重影响北京,可导致丰台及通州等地PM2.5小时浓度上升超过17μg/m3,上升幅度超过40%。
简介:为了研究空气中的水汽层结变化对雾、霾生消的影响,对北京2011年10月至2012年2月雾、霾天气个例中能见度变化和地基微波辐射计观测的相对湿度及液态水含量资料进行分析,结果表明:大气总液态水含量时序图对预报雾、霾没有参考意义,无论是大气总液态水含量数值的大小,还是大气总液态水含量随时间的变化都不能预测雾、霾的生成与消散。但不同时刻大气液态水含量的廓线图对雾、霾天气的预报还是具有指示意义的,因为雾、霾生消前后大气液态水含量层结变化明显。进一步分析不同情况的雾、霾天气发现:雾、霾生消前后均无降水出现和先出大雾后降水的情况,即降水后消散的雾、霾天气,大气相对湿度的变化和液态水含量的变化主要集中在3km以下;对于先降水后出大雾的情况,整层大气相对湿度的变化都很明显,液态水含量的变化主要在3~7km之间。由于降水既可以增加近地面的空气湿度,又可以消耗空气中的水汽,因此降水既是大雾形成的有利条件,也是大雾消散的有利条件。有降水出现的大雾天气,有饱和层(空气相对湿度达到或接近100%),无降水出现的重霾天气,则没有饱和层,且整体相对湿度偏低。
简介:中国科技部973项目“首都北京及周边地区大气、水、土环境污染机理与调控原理”(http://www.becapex.com)白1999年12月开始实施。由4名院士及19名专家组成的评审专家组2005年9月20-22日对项目所属11个课题进行了验收评审,课题全部顺利通过验收。评价结论指出:该项目各课题研究中的科学目标满足国家需求,体现了多学科相互交叉研究思路,项目研究队伍精干整齐,团结协作,项目实施过程中培养了大批青年人才。研究工作以大量现场科学试验、野外调查和室内模拟试验科学数据为基础,从地球科学系统多圈层角度出发,把大气、水、土壤作为相互关联的整体进行研究。通过研究大气、水、土环境变化过程中的物质交换与循环机理,探索污染物的扩散、输运、迁移途径及其污染物聚集释放机理;揭示主要污染物在大气、水、土等界面内及界面间物理、化学和生物作用过程。建立了区域大气、水、土环境污染预警模式及其预测业务系统相关模式,并提出大气、水、土环境污染治理与调控措施。研究成果为北京地区大气、水、土环境污染预警、预测、评估决策系统提供了重要的理论基础,对北京绿色奥运以及大气、水、土环境污染的综合防治对策提出了科学依据。
简介:城市重霾污染事件的发生除排放源内在原因之外,气象条件是最直接的客观外因。本文以2013年2月21~28日北京地区典型细颗粒物(即PM2.5)重污染过程为例,基于颗粒物水平和垂直监测数据,常规及加密自动气象站数据和高时间分辨率风廓线数据,分析了重污染过程中不同尺度环流形势以及边界层结构的变化对细颗粒物重度污染形成、累积和消散的影响。结果表明:弱低压场或弱高压场控制下,局地西南风和东南风输送与北部山区偏北风在山前的汇聚,配合边界层低层顺时针方向的风切变,易发生大气中细颗粒物的爆发性增长;而均压场控制和近地层持续偏南气流输送,配合高层持续稳定的西北风,是污染长时间持续稳步增长的主因。此外,近地层低风速、高湿度和逆温的维持是区域霾污染爆发增长和长时间持续增长的关键气象因素。高压前部的系统性西北大风是污染得以驱散的直接外部动力。
简介:利用中国科学院大气物理研究所北京325m气象塔气象要素和污染物浓度观测资料,采用气体干沉降阻力模型,对奥运会前后北京行政区内SO2和NO2的干沉降影响因子、干沉降速率、干沉降通量进行数值模拟。结果表明:1)随着大气稳定度、太阳辐射强度和下垫面类型的改变,北京SO2和NO2的干沉降速率有明显变化,表面阻力是影响气体干沉降速率变化的主要因子。2)SO2和NO2在白天的干沉降速率及通量普遍大于夜晚。3)静稳天气条件下,奥运会前北京地区一天可清除24tSO2和55.2tNO2,奥运会期间一天可清除10.8tSO2和50.4tNO2,这说明北京及周边地区的减排措施对改善奥运会期间的空气质量效果显著。
简介:基于2015年秋末冬初华北地区频繁出现的大范围重污染天气过程,利用无人直升机搭载的气溶胶采样装置和激光粒子计数器对北京顺义及房山地区近地面大气颗粒物进行探测,分析了重雾霾天气大气颗粒物的质量浓度和数浓度廓线及其分布特征。结果表明:北京地区重雾霾天气过程粒径小于1.0μm的气溶胶数浓度随高度变化不明显,粒径大于1.0μm的气溶胶数浓度随高度呈弱的减小趋势,说明重污染天气条件下近地面层大气颗粒物的粒子数相对稳定,亚微米级气溶胶数浓度较高,而粗粒子气溶胶数浓度较低。基于无人直升机搭载的气溶胶采样装置采集的气溶胶样品的质量浓度廓线表明,50m高度大气颗粒物质量浓度较高,最大浓度达700μg·m-3。
简介:利用2001年1月1日至2012年12月31日北京市空气污染指数资料和地面气象观测数据,对北京市API的节气变化特征及其与气象因子在节气尺度上的相关关系进行统计分析。结果表明:2001—2012年北京市春季和冬季分别以清明和小雪节气API最高,空气质量最差;立秋节气API最低,空气质量最好。春分—霜降节气空气首要污染物为PM10,SO2作为首要污染物出现在立冬—大寒和立春—惊蛰节气,小寒达到最大。温度、风速和相对湿度是影响北京空气质量的主要气象因子,立春—谷雨节气空气质量主要受气压影响,立冬—大寒节气空气质量受相对湿度和日照时数影响较大,立夏—霜降节气API与平均气温和最低气温显著相关,风速主要影响春秋节气的空气质量。
简介:基于京津冀地区80个环境监测站PM2.5浓度逐时监测资料和气象观测资料,以2016年12月16—21日和2017年1月1—7日雾和霾天气为例,分析PM2.5浓度演变的气象条件。结果表明:气象条件在北京地区污染物浓度爆发性增长过程中具有重要作用。北京地区12月19—20日PM2.5浓度出现爆发性增长,小时浓度在8h内上升201μg·m~(-3),主要是边界层南风分量由地面增厚至700m,700m以上弱下沉抑制作用,结合地面辐合线维持所致;20—21日北京地区PM2.5浓度维持高值且无日变化,是由于低空1.5km出现弱回暖,逆温层显著增厚增强且无明显日变化,导致高浓度气溶胶无法有效扩散。综合来看,2016年12月16—21日污染物浓度爆发性增长的原因以外源性污染物输送为主;2017年1月3—4日污染物浓度爆发性增长原因与局地极端不利扩散条件及污染排放等其他因素有关。