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地面及激光雷达观测数据同化对PM2.5预报的改进: 当前,我国面临严重的PM2.5污染问题,PM2.5对人体健康、能见度和气候有着重要影响。基于空气质量模式的数值预报是应对当前严重灰霾污染问题的重要技术方法。由于排放源、气象场以及模式本身的不确定性等因素,空气质量模式对P...; 郑海涛; 关键词：资料同化最优插值; 文献传递

一种评估烟花爆竹燃放对大气PM_(2.5)影响的新方法被引量：45: 2014年; 基于北京市空气质量自动监测系统2013年2月常规污染物监测数据,提出了定量估算烟花爆竹燃放对大气PM2.5影响的污染物相对比值(PM2.5/CO)法。利用该方法研究表明,2013年北京除夕烟花爆竹燃放使PM2.5单站1小时平均浓度最大增加709μg/m3(石景山古城监测点);全市24小时平均浓度增加88μg/m3,达到159μg/m3,空气质量由良好升级为重度污染。元宵节夜间烟花爆竹燃放使PM2.5单站1小时平均浓度最大增加469μg/m3(海淀万柳监测点),全市24小时平均浓度增加54μg/m3。除夕夜、元宵夜全市平均烟花爆竹PM2.5浓度超过75μg/m3的时间分别为5、7 h,达到峰值后半衰期分别为0.9、1.7 h。城区烟花爆竹PM2.5浓度高于郊区,并可导致下风向郊区的PM2.5浓度显著增加。除夕、元宵节北京市区烟花爆竹排放PM2.5总量分别约为1.91×105kg、1.17×105kg。; 王哲王自发郑海涛; 关键词：PM2 烟花爆竹春节元宵节

中山市2013年污染天气形势和气象要素特征分析被引量：12: 2016年; 利用2013年中山市空气质量监测资料、气象观测资料、韩国气象厅天气图资料和WRF数值模式模拟分析了中山市全年大气污染的基本特征,总结了易于造成大气污染的典型天气形势和气象要素条件。结果表明：2013年中山市空气污染主要发生在秋季和冬季,首要污染物类型为PM2.5和O3,全年共发生12次持续污染事件;当中山市位于我国大陆冷高压底部（冷锋前部）副热带高压脊线北部或台风外围地区时有利于污染发生;中山市的弱（风速1～2 m/s）偏北风或偏东风、合适的相对湿度（40%～60%）和温度（秋季20～25℃,冬季10～15℃）均可能造成秋冬季的大气污染,而高温（大于30℃）是造成夏季大气污染的主要原因。1月PM2.5重污染期间的WRF数值模拟结果表明：此次PM2.5污染是小风（风速小于2 m/s）、地面增暖（增温2℃）、增湿（增湿5%以上）综合作用的结果,而大风（风速大于4 m/s）的强扩散作用对PM2.5的清除效果显著。; 王文丁陈焕盛姚雪峰郑海涛晏平仲吴文威徐迅宇黄嘉璐王自发; 关键词：空气污染气象要素

2013—2015年北京污染频发期细颗粒物重污染成因与天气形势关系的研究被引量：24: 2018年; 我国重污染呈现愈演愈烈态势,重污染事件在供暖季节(污染频发期)尤为频发.本文利用北京2013—2015年采暖期逐小时PM_(2.5)浓度数据、再分析资料、气团后向轨迹、气溶胶雷达数据以及探空数据综合分析了北京地区重污染状况,概括了重污染发生时常见的天气形势,探讨了重污染形成原因与天气形势的关系.研究结果表明:2013—2015年采暖期北京发生重污染(日均PM_(2.5)浓度大于150μg·m^(-3))的天数分别为36、28及35 d,即北京采暖期21.9%的天数受重污染天气影响.2月份重污染事件最为频发,发生频次为27.3%.北京发生重污染事件时,地面被高压控制时,高空500 hPa多东移的槽脊,当位于脊后槽前时,为上升运动,西南风,850 hPa多暖平流,西南风输送暖湿气流,湿度较大,地面偏南风,可能会存在污染物的输送;地面为低压控制时,500 hPa一般为稳定的西风气流或西北气流,低空850 hPa可能存在暖平流,地面常伴随弱的风场辐合,导致污染物累积;当地面为均压场时,高空500 hPa多为脊后槽前的形势,低空无明显冷暖平流,地面等压线稀疏或无等压线,静风天气.这3类结构引发的重污染天数分别占总重污染天数的47.3%、18.2%及34.5%.进一步分析重污染成因与天气形势关系表明:北京地面受高压系统控制时,污染时间持续最长,也最为频发(47.3%),PM_(2.5)平均浓度最高可达258.8μg·m^(-3),且常伴随来自西南方向的污染物输送,北京上空1 km附近存在逆温和逆湿.对污染传输路径研究发现:主要存在3条输送通道,(1)天津-廊坊-北京、(2)沧州-廊坊-北京、(3)石家庄-保定-北京.鉴于目前数值模式对天气形势的预报较为成熟,本文对区域重污染过程与天气形势之间的关系研究,有助于为北京地区空气质量的精准预报预警提供科学支持.; 郝宏飞杨婷王自发郑海涛; 关键词：污染成因高压系统

河南省一次PM_(2.5)污染过程区域性影响数值模拟被引量：14: 2016年; 为了研究区域输送对河南省PM_(2.5)重污染的影响,利用中国科学院大气物理研究所自主研发的NAQPMS(嵌套网格空气质量预报)模式模拟了河南省2014年1月12─19日的一次污染事件.污染期间,河南省所有城市ρ(PM_(2.5))小时均值最大值均超过250μg/m3,达到了严重污染水平.利用基于NAQPMS的污染源来源追踪方法评估了本地排放和区域输送的影响.结果表明:研究期间,本地排放和区域输送对河南省ρ(PM_(2.5))的平均贡献率分别达到了50.6%和49.4%.在区域输送方面,安徽省对河南省ρ(PM_(2.5))的贡献率(10.0%)最高,山西省(9.2%)、陕西省(8.5%)次之,河北省(仅2.1%)最低.分地区来看,河南省中部地区以本省累积(贡献率为61.4%,下同)为主,东部地区以安徽省(30.4%)输送为主,南部地区以本省累积(45.1%)、湖北省(14.1%)及安徽省(13.7%)输送为主,西部地区以陕西省(35.4%)输送为主,北部地区则主要以本省累积(58.1%)及山西省(20.7%)输送为主.研究表明,尽管河南省各地区同时出现高污染,但其来源不同,有必要采取区域联防联控措施.; 郑海涛刘建国李杰王媛林晏平仲朱莉莉王自发; 关键词：PM2.5 数值模拟

北京2015年大气细颗粒物的空间分布特征及变化规律被引量：45: 2017年; 近年来,随着雾霾事件的频发,人们逐渐提高了对雾霾的关注度,PM_(2.5)作为其首要污染物对大气能见度及人体健康造成了严重影响.因此,本文利用2015年北京12个环境监测站点的PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、CO和O_3的浓度数据和气象数据,综合研究了北京2015年大气细颗粒物的空间变化特征及分布规律.同时,利用空间差异率(COD)统计方法评估了不同地区细颗粒物浓度的差异程度,并结合2015年2次特殊事件(春节和阅兵),对大气污染特征及其与排放源控制的关系进行了深入对比分析.结果发现,重污染天气集中发生在秋冬季,且污染程度高、持续时间长.城区PM_(2.5)浓度比郊区高约12μg·m^(-3).东城区与对照区差异最大,COD值为0.24;东城区与西城区差异最小,COD值为0.05.春、夏、秋季颗粒物PM_(2.5)、PM_(10)浓度日变化较为平稳,在中午有所升高,冬季颗粒物质量浓度明显呈现出夜间高于日间的污染模式.近3年PM_(2.5)与PM_(10)保持显著的相关性,但PM_(2.5)/PM_(10)比值呈降低趋势.阅兵期间采取的空气质量管控措施和气象要素共同作用导致PM_(2.5)浓度下降约72%,市中心的首要污染物为NO_2,郊区首要污染物为O_3和PM_(10).春节期间烟花燃放对PM_(2.5)的瞬时贡献量很大,对比春节假期和非假期2个阶段的大气污染特征发现,人口和机动车减少及餐馆暂停营业并没有使北京局地空气质量得到明显改善.该研究结果提示在进行PM_(2.5)控制的同时也要对O_3浓度有所关注,同时也进一步支撑了北京空气质量改善需要京津冀协同控制这一重要结论.; 郭家瑜张英杰郑海涛王自发孙业乐; 关键词：PM2.5 阅兵春节

基于多元数据分析的我国PM2.5浓度及其主控因子的时空分布特征研究被引量：9: 2018年; 基于2013～2016年空气质量监测台站资料,利用经验正交分解、功率谱分析、BP典型相关分析等多元数据分析方法解析了中国地区细颗粒物(PM2.5)主要模态的时空特征,并与排放源和气象场建立了相关关系,得到以下结论:中国地区PM2.5场存在两个主要模态,其中第一主模态为一致增加模态,强度中心位于西北地区东部—华北南部地区;其时间序列呈显著下降趋势。第二主模态主要表现为南北反向变化的偶极子型分布,其大值区分别位于华北中南部和长江中下游地区。其中,PM2.5第一模态可以看作平均态,主要受平均排放场和环流场及大地形的影响,在北方的表现更为显著。PM2.5第二模态可看作偏离平均场的一种变化态,在冬季更可能和冷空气活动有关。冷空气的强弱决定了污染累积的位置以及输送的方式,其作用是使得南方的污染明显偏离平均态,故第二主模态在南方的表现更为显著。本研究有效地利用了多元数据分析方法研究了我国大气污染的演变机理,可为进一步认清大气污染的形成规律提供科技支撑。; 姚雪峰葛宝珠葛宝珠马宇飞郑海涛王自发; 关键词：主模态气象场

2013-2014年河南省PM_(2.5)浓度及其来源模拟研究被引量：24: 2016年; 随着城市化和工业化水平的逐渐提高,河南省的空气污染问题也日益严重.利用嵌套网格空气质量模式(NAQPMS),数值模拟了2013年7月—2014年6月年河南省大气细颗粒物及其前体物(NO_2、SO_2、PM_(10)、PM_(2.5))的地面浓度,并量化了其主要来源.结果表明:模式能够较好地再现污染物的时空演化特征.整体来讲,河南省PM_(2.5)的高值区集中在中部和北部地区,呈现冬季高、夏季低的特点.在线源解析模拟发现,河南省不同地区PM_(2.5)的来源有所不同,中西部地区主要来自于本地,而在东部和北部地市,来自周边省份的区域输送更为显著,其贡献达到40%~50%,且在PM_(2.5)浓度的高值区更为明显.就行业贡献而言,居民源、工业源和机动车排放是河南省PM_(2.5)浓度的主要来源,其浓度贡献分别为23.7μg·m^(-3)(贡献比例24%,下同)、20.6μg·m^(-3)(21%)和21.3μg·m^(-3)(22%),电厂、农牧业和地面扬尘的浓度贡献分别为7.0μg·m^(-3)(7%)、8.7μg·m^(-3)(9%)和17.8μg·m^(-3)(18%).受居民源影响最大的地区是河南中东部和北部地市,其贡献达到PM_(2.5)浓度的27%、27%和25%.工业源影响最大的地区集中在太行山南部地市,其浓度贡献为26.4μg·m-3(24%),在其他地市的贡献为17%~23%.机动车对河南东部影响最为显著,其浓度贡献为22.9μg·m^(-3)(24%).电厂和农畜牧业对全省PM_(2.5)的贡献分布比较均匀,分别为6%~9%和8%~10%.分析不同浓度下的PM_(2.5)来源,发现工业源和扬尘贡献随PM_(2.5)浓度增加逐渐降低,而居民源和机动车排放的贡献则有所增加,在PM_(2.5)浓度高于100μg·m^(-)3期间,达到22%和20%.; 王媛林李杰李昂谢品华郑海涛张玉洽王自发; 关键词：PM2.5

气象—化学双向耦合模式(WRF-NAQPMS)研制及其在京津冀秋季重霾模拟中的应用被引量：39: 2014年; 为解析大气污染物与气象的双向反馈机制及其对气象和环境的影响,建立基于Mie散射理论的气溶胶—光学性质模块,研制气象-化学双向耦合器,以嵌套网格空气质量预报模式NAQPMS(Nested Air Quality Prediction Modeling System)为基础,建立了NAQPMS和中尺度气象模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)的双向耦合模式(WRF-NAQPMS)。利用此模式数值模拟了2013年9月27日至10月1日的北京-天津-河北地区一次秋季严重灰霾过程。结果表明,考虑气溶胶辐射反馈的双向耦合模式模拟的气象要素和细颗粒物(PM2.5)浓度与观测结果更为一致。灰霾期间,气溶胶直接辐射效应显著改变了边界层气象要素,北京-天津-河北地区地面接收的太阳短波辐射减少25%,2 m高度的温度平均下降1°C,湍流动能下降20%,10 m高度的风速降低超过0.2 m/s,边界层高度下降25%,使得边界层大气更加静稳,进而造成了重污染地区污染进一步加剧,如石家庄近地面细颗粒物浓度增加可达30%。分析表明灰霾与边界层气象要素之间存在一种正反馈机制,采用该机制的双向耦合模式有利于准确模拟和预报灰霾污染过程。; 王哲王自发李杰郑海涛晏平仲李健军; 关键词：灰霾大气边界层

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