北京一次连续重污染过程的气象条件分析
《2024年北京大气环境特征与大气污染研究》范文
《北京大气环境特征与大气污染研究》篇一一、引言北京，作为中国的首都，其大气环境特征与大气污染问题一直是社会关注的焦点。
本文旨在探讨北京的大气环境特征，分析其主要的大气污染问题，并提出相应的解决策略。
二、北京大气环境特征1. 气候条件北京位于华北平原的北部，属于温带大陆性季风气候。
冬季寒冷干燥，夏季炎热多风。
这种气候条件对大气环境有着显著影响。
2. 地形地貌北京地势西北高，东南低，山地和平原相间。
这种地形地貌对大气环境的流动和污染物的扩散有着重要影响。
3. 大气环境组成北京的大气环境主要由氮氧化物、二氧化硫、颗粒物等组成。
其中，颗粒物是主要的大气污染物，对人体健康和环境质量影响最大。
三、北京大气污染问题1. 工业排放北京的工业发展历史悠久，工业排放是大气污染的主要来源之一。
特别是重工业行业，如钢铁、化工等，其排放的污染物对大气环境造成了严重的影响。
2. 交通排放随着汽车数量的不断增加，交通排放也成为大气污染的重要来源。
特别是汽车尾气中的氮氧化物和颗粒物，对大气环境造成了严重污染。
3. 冬季供暖冬季北京需要大量的供暖，这导致大量燃煤的使用，产生的二氧化硫和颗粒物等污染物对大气环境造成了严重影响。
四、解决策略1. 加强工业排放控制应加强工业排放控制，严格实施环保法规，对违规排放的企业进行严厉处罚。
同时，鼓励企业采用清洁生产技术，减少污染物排放。
2. 优化交通结构应优化交通结构，推广新能源汽车，减少交通排放。
同时，加强公共交通建设，鼓励市民使用公共交通工具。
3. 改善冬季供暖方式应改善冬季供暖方式，推广清洁供暖技术，减少燃煤使用。
同时，加强燃煤质量的监管，减少污染物排放。
五、结论北京的大气环境问题是一个复杂而严峻的问题，需要政府、企业和公众共同努力解决。
通过加强工业排放控制、优化交通结构、改善冬季供暖方式等措施，可以有效地改善北京的大气环境质量。
同时，应加强大气污染的监测和治理工作，建立完善的大气环境保护法规和政策体系，提高公众的环保意识和参与度。
北京地区一次持续性雾霾天气分析
第 ４６卷 第 ４期 ２０１８年 ８月
气 象 科 技
Ｍ ＥＴＥＯＲＯＩ ＯＧＩＣＡＩ ＳＣＩＥＮＣＥ ＡＮＤ ＴＥＣＨ Ｎ（）Ｉ （）ＧＹ
Ｖ ｏ】．４ ６，Ｎ Ｏ．４ Ａ ｕｇ． ２０ｌ８
北京地区一次持续性雾霾天气 分析
孟 金平 杨璐 陈 明轩 赵 晨。 陈 学玲。
（１北 京 市 气象 局 ，北 京 １０００８９；２中 同气 象 局 北 京 城 市 气 象 研 究 所 ，北 京 １０００８９ ３北 京 市 大 兴 区气 象 局 ，北 京 １０００２６）
摘 要 ２Ｏｌ５年 １１月 ２７日至 １２月 １日，北 京 地 区 出现 了一 次 十 分 严 重 的 雾 、霾 天 气 过 程 。 综 合 分 析 此 次 雾 、霾 天 气 过 程 的天 气 形 势 、加 密 自动 站 、探 空 、风廓 线 雷 达 以及 连 续 观 测 的 ＰＭ ｊ资 料 ，结 果 表 明 ：本 次 雾 、霾 过 程 ．能 见 度 的恶 化 与 天 气 形 势 、ＰＭ 持 续 性 波 动 增 长 、相 对 湿 度 增 加 、逆 温 出 现频 率 高 、近 地 层 风 速 小 及 近 地 面 偏 南 风 输 送 有 密 切 关 系 ：① 此 次 雾 、霾 过 程 期 间 ，华 北 地 区较 长 时 间 被 地 面 高 压 后 部 的 弱 气 压 场 和 低 压 辐 合 区 控 制 ，地 面 风 速 和 近地 层 风 速 较 小 ，北 京 大 部 分 地 区 处 于 弱 的偏 南 风或 偏 东 风 控 制 中 ，很 不 利 于 污 染 物 的水 平 扩 散 ；② 地 面 增 湿 趋 势 明显 ，低 层 偏 南 和偏 东气 流将 水 汽 和上 游 污 染 物 向北 京 地 区输 送 ，加 之 ２９ 日气 温 明 显 回升 ，导 致 地 面 积 雪 融 化 ，近 地 面相 对 湿 度 增 加 ，有 时 接 近 饱 和 ；③ 边 界 层 逆 温 一 直 存 在 ，很 不 利 于污 染 物 的垂 直 扩 散 。 关 键 词 雾 、箍 ；重 污 染 ；气 象 条 件 ；污 染 物 输 送 中 图分 类号 ：Ｐ４５８ ＤＯＩ：１０．１９５１７／ｊ．１６７１ ６３４５．２０１７０３ 京地 区频 繁 出现 雾 、霾 天 气 ，能 见 度 的降低 和 空气质 量 的下 降 ，对 生态 环 境 、公 路 、航 运 及人 的身 心健康 和 生 活造 成 极 大 危 害 ，引起 了社 会 各界 的广泛 关 注 。按 照地 面 气 象 观测 规 范 ，霾 是 大 量极 细微 的干尘 粒 等 均匀 地 浮 游 在 空 中 ，使 水 平 能 见度 小 于 １０ ｋｍ 的天 气 现象 ；雾 是 指 大气 中的大 量 微小 水滴 浮游 空 中 ，使 水 平 能 见 度 小 于 １ ｋｍ 的天 气 现 象 ，能 见 度 在 １～ １０ ｋｍ 之 间 的 称 为 轻 雾 ［ 。
北京一次连续重污染过程的气象条件分析
北京一次连续重污染过程的气象条件分析
郭虎;付宗钰;熊亚军;时少英
【期刊名称】《气象》
【年(卷),期】2007(33)6
【摘要】2006年4月7-10日北京出现空气质量持续重污染,对当地生产和生活带来较大影响.从天气形势、气象要素、流场、大气稳定度等方面分析了这次重污染的形成及维持原因.结果表明,此次连续重污染过程是一次沙尘过程先后两次影响北京所造成.第一次为内蒙沙源地沙尘随西北气流南下影响北京的典型沙尘污染过程;第二次是移至下游的沙尘在"回流"天气形势下沿偏东风返回北京所造成,较为少见.这次重污染是混合型的,是沙尘和静稳气象条件共同作用的结果.
【总页数】5页(P32-36)
【作者】郭虎;付宗钰;熊亚军;时少英
【作者单位】北京市气象台,100089;北京市气象台,100089;北京市气象台,100089;北京市气象台,100089
【正文语种】中文
【中图分类】P4
【相关文献】
1.绵阳城区一次连续重污染过程的气象条件分析 [J], 杜筱筱;马力
2.北京一次局地重污染过程气象条件分析 [J], 徐晓峰;李青春;张小玲
3.天津市一次重污染过程气象条件及传输特征分析 [J], 李敏姣;赵翌晨;王兴;李怀
明;张雷波;尹立峰
4.北京地区一次空气重污染过程的气象条件模拟参数化敏感性试验 [J], 韩丽娜; 王自发; 唐晓; 陈科艺; 隋玟萱; 周慧; 刘娜; 孔磊; 冼志鹏; 吴林
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北京2013年1月连续强霾过程的污染特征及成因分析
算 法反演 得 到此 次污 染过 程 中气溶 胶垂 直分 布特 性， 结 合地 面气 象条 件和 天气 形势 分 析污染 原 因， 并讨 论与 气 溶胶地 面监 测数 据 的符 合性 ． 结 果表 明： 此 次连续 强 霾过程 污染 严重 ， 观测 时段 内 ８ ９ ． ４ ％的时 间 出现 霾， ３ ９ ． ８ ％的污 染时 段达 到重度 霾级 别， 其 中大 气地表 消 光系 数与 Ｐ Ｍ２
《2024年2000～2010北京大气重污染研究》范文
《2000～2010北京大气重污染研究》篇一标题：2000-2010北京大气重污染研究一、引言北京作为中国的首都，其大气环境质量一直是社会关注的焦点。
在过去的十年间，即2000年至2010年，北京经历了严重的空气重污染问题。
本文旨在深入探讨这一时期北京大气重污染的现状、成因、影响及应对策略。
二、北京大气重污染的现状在2000年至2010年间，北京的大气重污染问题主要表现为PM10、PM2.5等颗粒物浓度超标，以及由此引发的雾霾天气频发。
这些污染物主要来源于工业排放、交通尾气、建筑扬尘等。
这些污染物不仅严重影响了人们的身体健康，也对城市的环境质量和生态安全构成了严重威胁。
三、大气重污染成因分析1. 工业排放：随着城市化进程的加快，大量工业企业进入北京地区，这些企业的排放物对大气环境造成了严重污染。
2. 交通尾气：随着汽车保有量的不断增加，交通尾气排放成为大气污染的重要来源。
3. 建筑扬尘：城市建设和改造过程中产生的扬尘也是大气污染的重要来源之一。
4. 气象因素：不利的气象条件如静风、逆温等，使得污染物难以扩散，加剧了大气污染的程度。
四、大气重污染的影响大气重污染对人们的身体健康、城市的环境质量和生态安全造成了严重影响。
首先，PM10和PM2.5等颗粒物可以进入人体呼吸道和肺部，引发呼吸道疾病和心血管疾病等健康问题。
其次，大气污染还影响了城市的环境质量和生态安全，破坏了生态平衡，加剧了气候变化等问题。
五、应对策略及效果分析为了应对大气重污染问题，北京采取了一系列措施，如调整产业结构、加强环保监管、提高能源利用效率等。
这些措施在一定程度上缓解了大气污染的程度，但仍然存在一些挑战和问题。
未来，需要继续加强环保意识教育，提高公众的环保意识，同时加强科技创新，推动绿色低碳发展，实现经济与环境的协调发展。
六、结论在过去的十年间，北京的大气重污染问题给人们的身体健康、城市的环境质量和生态安全带来了严重影响。
通过对大气重污染的成因分析，我们可以看到工业排放、交通尾气、建筑扬尘和气象因素是造成大气污染的主要原因。
《2024年北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系》范文
《北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系》篇一一、引言随着工业化进程的加速和城市化程度的提高，大气污染问题日益严重，尤其是北方城市在冬春季节常受到颗粒物污染的困扰。
北京作为中国的首都，其空气质量备受关注。
PM2.5和PM10作为衡量空气质量的重要指标，其污染水平及分布规律与气象条件密切相关。
本文旨在分析北京地区冬春季节PM2.5和PM10的污染水平时空分布特征，并探讨其与气象条件的关系。
二、研究方法1. 数据来源本研究采用北京地区冬春季节的空气质量监测数据，包括PM2.5、PM10浓度数据及气象数据。
数据来源于北京市环境保护局发布的空气质量监测站点数据及气象局提供的气象数据。
2. 分析方法采用统计分析方法，对北京地区冬春季节的PM2.5和PM10浓度数据进行时空分布分析，探讨其变化规律。
同时，结合气象数据，分析气象条件对PM2.5和PM10浓度的影响。
三、结果与分析1. PM2.5和PM10的时空分布特征（1）时间分布特征季节性变化。
其中，冬季的污染水平较高，春季次之。
在日变化方面，早晨和傍晚是污染高峰时段，这与人流车流量的增加有关。
（2）空间分布特征北京地区PM2.5和PM10的污染水平在空间上呈现出一定的差异性。
城区及近郊区的污染水平较高，而远郊区及郊野公园等地的污染水平相对较低。
这与人流密集度、交通状况及工业分布等因素有关。
2. 气象条件对PM2.5和PM10浓度的影响（1）风速与风向风速对PM2.5和PM10的扩散和稀释作用显著。
当风速较大时，有利于污染物的扩散，降低空气中的颗粒物浓度。
而风向则影响污染物的传输方向，当主导风向为污染源方向时，易造成污染物在城区累积。
（2）温度与湿度温度和湿度对颗粒物的物理化学性质有影响，进而影响其在大气中的存在形态和扩散能力。
在低温高湿的环境下，颗粒物易于凝结成较大的颗粒，降低其在空气中的悬浮能力，易造成局部污染。
（3）降水降水对颗粒物有明显的清除作用。
《2024年北京大气环境特征与大气污染研究》范文
《北京大气环境特征与大气污染研究》篇一一、引言北京作为中国的首都，其大气环境特征及大气污染问题一直是国内外关注的焦点。
本文旨在通过对北京大气环境特征的研究，深入探讨其大气污染的现状、成因及治理措施，以期为北京市乃至全国的大气环境保护提供参考。
二、北京大气环境特征1. 气候背景北京位于华北平原，属于温带大陆性气候，四季分明，冬季干燥寒冷，夏季炎热多风。
这种气候特点使得北京的大气环境受到季节性影响，特别是在冬季，由于供暖季的到来，大气污染问题尤为突出。
2. 地理环境北京地势西北高、东南低，山地、平原相间分布。
这种地理环境使得北京在气象条件、风向等方面具有一定的特殊性，对大气环境的形成和演变产生重要影响。
三、北京大气污染现状及成因1. 大气污染现状近年来，北京的大气污染问题日益严重，主要表现为PM2.5、PM10等颗粒物污染严重，以及二氧化硫、氮氧化物等气态污染物超标。
这些污染物对人们的健康和环境造成了严重危害。
2. 大气污染成因（1）工业排放：工业生产过程中的粉尘、废气等是造成大气污染的主要来源之一。
（2）交通排放：随着汽车保有量的不断增加，机动车尾气排放成为大气污染的重要来源。
（3）供暖排放：冬季供暖期间，燃煤产生的烟尘、二氧化硫等污染物对大气环境造成严重影响。
（4）其他因素：如气象条件、地形地貌等也对大气污染的形成和演变产生影响。
四、大气污染治理措施1. 政策法规政府应加强大气污染防治的法律法规建设，制定更加严格的标准和政策，推动企业减排降污。
同时，加强执法力度，确保各项政策得到有效执行。
2. 工业治理加强对工业企业的环保监管，推动企业进行技术改造和升级，减少工业排放。
同时，鼓励发展绿色产业和清洁能源。
3. 交通管理限制机动车尾气排放，推广新能源汽车和公共交通。
加强交通管理，减少交通拥堵，降低交通排放。
4. 供暖改造推广清洁供暖方式，如地源热泵、空气源热泵等，减少燃煤供暖的排放。
同时，加强供暖设施的维护和管理，确保其正常运行。
统计案例分析课程论文-气象因子对北京市雾霾天气影响的统计分析
鲁东大学数学与统计科学学院2015－2016学年第一学期《统计案例分析》课程论文A卷课程号：210030155任课教师刘全辉成绩气象因子对北京市雾霾天气影响的统计分析摘要：雾霾天气是一种十分重要的城市气候灾害，雾霾会对大气环境产生副作用，严重的雾霾甚至还会影响到人们的身体健康、交通出行安全及农业生产。
本文根据2010年—2013年北京市连续3个冬季气象数据和空气污染物监测数据，分析了北京市雾霾天气与气象因子（主要是温度、相对湿度、风速等）之间的相关关系。
分析结果表明空气温度、相对湿度和风速是影响雾霾天气形成的重要气象要素。
较高的空气相对湿度和低风速不但促进雾霾天气的形成，而且是导致持续性雾霾天气的主要原因。
利用判别分析方法导出了气象因子与雾霾关系的判别函数模型，为用气象数据判别雾霾提供了方法。
关键词：雾霾；AQI；空气相对湿度；温度；风速；判别函数模型一：前言随着经济发展和城市化进程的加快及机动车保有量的迅速增加，向大气排放的污染物也不断增多，导致大气污染日趋严重，雾霾天气增多，2013年1月份北京经历了几十年来最为严重的雾霾天气。
雾霾天气不但给人们带来了极大的交通不便和危险，而且造成了严重的环境污染，影响健康（Schwartz等，1996），成为北京人民普遍关注的热点问题之一（周涛和汝小龙，2012）。
在交通出行方面，雾霾形成后，大气能见度明显降低，极易引发交通事故。
据北京市交通局统计，仅仅是2013年1月31日的半天时间北京市就发生了2000多起交通事故，造成了多人受伤，二人死亡和巨大的财产损失。
这种恶劣的天气环境不仅仅只会给人们的出行造成麻烦，还会对人们的健康安全造成极大的威胁（Ostro等，1999）。
在今年一月份连续四次的雾霾天气过程中，北京市各大医院急诊患者中，呼吸道感染患者比例也开始同比上升。
北京市疾病控制中心的统计结果显示：1月5日至11日期间，仅北京市儿童医院日急诊量最高峰就曾达到9000多人次，呼吸道感染占到内科病人的50%左右。
北京地区重空气污染天气分型及个例分析
北京地区重空气污染天气分型及个例分析马小会;廖晓农;唐宜西;孙兆彬;李梓铭【摘要】利用2008年1月至2014年12月北京地区高空和地面气象观测资料及逐日大气成分监测数据,对北京地区空气质量≥5级重空气污染的持续时间、500 hPa高空环流形势、地面气压场及相应的边界层结构特征进行了统计分析.结果表明:2008年1月至2014年12月北京地区发生重空气污染时500 hPa以纬向环流为主,占重空气污染总日数的58.4%.从地面气压场来看,低压辐合区型重空气污染出现频率最高,为38.3%;其次为高压后部型重空气污染,出现频率为18.8%.北京地区出现重空气污染天气时500 hPa多为纬向环流,850 hPa为偏南暖平流,地面气压场为低压辐合区、高压后部、高压底部、弱气压场、高压前部、低压倒槽、弱高压、鞍型场及华北地形槽时均可出现重空气污染天气过程.配合以上天气形势,重空气污染天气出现时,边界层长时间存在逆温、低层风速较小且湿度大,并根据重污染天气特征建立了北京地区重空气污染概念模型.%Using the upper-level and surface meteorological observational data and daily atmospheric component monitoring data from January of 2008 to December of 2014 in Beijing,we statistically analyzed the duration,up-per-level circulation pattern at 500 hPa,surface pressure field,and boundary layer structure during heavy pollution days with daily air quality above the 5 levels. The results indicate that heavy air pollution is usually accompanied with zonal circulation at 500 hPa,which counts up 58. 4% of the total heavy pollution days. Heavy air pollution occurs most frequently under the weather type of low surface pressure system with convergence,with an occurrence frequency of 38. 3%,followed by the rear of the surface high-pressure system,with anoccurrence frequency of 18. 8%. When heavy air pollution occurs in Beijing,the zonal circulation dominates at 500 hPa and the southerly warm flow dominates at 850 hPa. In addition,the surface pressure patterns include low-pressure system with con-vergence,the rear and bottom of high-pressure system, weak air pressure, the front of high pressure, depression trough, weak high pressure, saddle pressure field, and topographic trough over the northern China. Under such weather situations,thermal inversion,weak wind speed at low level,and high relative humidity exist in the bounda-ry layer for a long period. Based on the aforementioned weather characteristics,a conceptual model of heavy pollu-tion is established.【期刊名称】《气象与环境学报》【年(卷),期】2017(033)005【总页数】8页(P53-60)【关键词】重空气污染;环流形势;地面气压场;边界层;概念模型【作者】马小会;廖晓农;唐宜西;孙兆彬;李梓铭【作者单位】中国气象局北京城市气象研究所,北京100089;京津冀环境气象预报预警中心,北京100089;中国气象局北京城市气象研究所,北京100089;京津冀环境气象预报预警中心,北京100089;中国气象局北京城市气象研究所,北京100089;京津冀环境气象预报预警中心,北京100089;中国气象局北京城市气象研究所,北京100089;京津冀环境气象预报预警中心,北京100089;中国气象局北京城市气象研究所,北京100089;京津冀环境气象预报预警中心,北京100089【正文语种】中文【中图分类】P458近年来京津冀地区重空气污染天气频发，空气质量直接关系人类的健康，空气污染已成为全民关注的重点问题，而影响重空气污染的因素较多，除了人为污染物的排放和区域传输，还受天气形势的驱动，尤其是区域空气污染与天气过程密切联系[1-2]。
北京一次重污染过程的天气成因及来源分析
北京一次重污染过程的天气成因及来源分析崔萌;安兴琴;范广洲;王超;孙兆彬;任文辉【摘要】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/m3.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.【期刊名称】《中国环境科学》【年(卷),期】2018(038)010【总页数】11页(P3628-3638)【关键词】北京地区;重污染过程天气成因;敏感性分析;GRAPES-CUACE伴随模式【作者】崔萌;安兴琴;范广洲;王超;孙兆彬;任文辉【作者单位】成都信息工程大学大气科学学院,四川成都 610225;中国气象科学研究院大气成分研究所,北京 100081;中国气象科学研究院大气成分研究所,北京100081;成都信息工程大学大气科学学院,四川成都 610225;中国气象科学研究院大气成分研究所,北京 100081;中国气象局北京城市气象研究所,北京 100089;中国人民解放军78127 部队,四川成都 610000【正文语种】中文【中图分类】X513近年来,为了改善北京市空气质量,许多学者开展了与北京大气污染相关的研究工作.学者们研究分析了大气环流及气象要素对空气污染的影响,认为在污染物排放量高、污染物排放源复杂的情况下,天气气候背景是形成持续时间长、影响范围广和污染程度高的重污染过程的主要驱动因素[1].稳定的大气环流形势、高湿度低风速的地面条件和低而厚的逆温层导致北京层结稳定,不利于污染物扩散[2],在污染浓度升高过程中,大气也并不总是处于层结稳定状态,垂直运动和散度在垂直方向上的“分层”结构有利于污染物的累积[3].孙兆彬等[4-5]解释了偏东风随高度增大以及逆温减弱、混合层高度升高导致浓度升高的原因.廖晓农等[6]发现边界层急流会迅速改善北京地区PM2.5浓度;在污染过程排放源追踪方面,学者们利用数值模式也开展了大量工作, Stohl等[7]运用拉格朗日粒子扩散模式FLEXPART验证了城市区域间的污染输送;Zhai等[8]同样利用FLEXPAPT反向追踪了北京市雁西湖地区空气质量影响最大的敏感源区,为整个源区域和特定敏感源区建立了减排测试;王雪松等[9-11]利用三维区域空气质量模式CAMX模拟对流层大气光化学过程,研究了不同地区、不同种类污染源排放对北京地区臭氧浓度的影响;王雪松等[12]利用CAMX模拟研究北京地区夏季PM10浓度的时间变化规律和空间分布特征;薛文博等[13]运用CAMx模型研究出全国各省市PM2.5污染以本地源为主,跨区域输送与各省市地理位置、污染物排放强度、排放源结构、气象条件等有关;安兴琴等[14]研究表明CMAQ模式能较好地模拟污染物的空间分布格局;翟世贤等[15]利用空气质量模式Model-3/CMAQ对北京市PM2.5浓度进行了污染源减排时刻和减排比例的研究;王自发等 [16-17]利用NAQPMS模式,采用质量追踪法计算了周边各地区的臭氧污染对北京的贡献率,研究了我国强污染天气下中东部PM2.5的时空分布特征和演变规律;李锋等[18]利用WRF-CMAQ模型探究了长江三角洲PM2.5的时空分布和输送;刘香娥等[19]运用WRF-CHEM模式研究出北京地区O3污染的主要来源是北京以外的外源输送,细颗粒物则主要源于本地生成;Zhai等[20]利用GRAPES- CUACE气溶胶伴随模式反向追踪了2012年11月北京一次污染事件的主要污染排放源区;王超等[21]利用GRAPES-CUACE气溶胶伴随模式,对北京市一次高浓度PM2.5污染过程进行了敏感性分析,并显示了伴随模式在追踪重点排放源区及关注敏感排放时段等方面的优越性.本文利用天气学分析方法,结合GRAPES- CUACE气溶胶伴随模式,综合分析了北京市2016年2月29日~3月6日期间一次PM2.5重污染过程的大气环流特征、污染形成和消散原因,并利用伴随模式反向追踪了污染过程关键排放源区及敏感排放时段,模拟估算了本地及周边排放对此次污染过程的累积贡献比例及不同区域的主导贡献时段和贡献比例的时间演变.本文主要利用地面常规观测资料、Micaps资料、FY-2E静止气象卫星的云量数据、北京海淀站(116.28°E,39.98°N)实时采样高度上产品数据文件的L波段边界层风廓线雷达资料,以及北京市环境保护局35个监测站点2016年2月29日~ 3月7日逐时PM2.5质量浓度观测数据.GRAPES-CUACE伴随模式是在我国自主研发的新一代数值模式系统GRAPES和大气化学模式CUACE基础上开发的在线耦合气象-化学模式系统[22].GRAPES模式是采用半隐式半拉格朗日方案的有限区/全球统一模式,提供与国际上常用数值预报资料接口,模式输入输出便捷[23];CUACE目前主要包括3个模块:气溶胶模块、气体模块和热力学平衡模块[21].本研究主要利用气溶胶模块伴随模式.本文首先利用GRAPES-CUACE正向模式模拟出北京市2016年一次重污染过程的PM2.5浓度变化趋势,再利用气溶胶模块的伴随模式反向追踪形成PM2.5峰值浓度过程中的主要污染排放源区及敏感排放时段,具体步骤见参考文献[22,24].本文模拟区域主要是我国华北地区(105°E~ 125°E,32.25°N~43.25°N),水平包括41×23个网格,水平分辨率为0.5°×0.5°,垂直分为31层,积分步长为300s,排放源清单采用0.5°×0.5°的INTEX-B2006清单.本文模拟时间为2016年2月26日20:00~3月8日 20:00,其中前3d是模式启动时间,为了消除理想化初始浓度对模拟效果的影响.本文基于地面气象观测,根据罗氏法计算混合层高度[25-26],计算公式如下:式中:H是计算的混合层高度,m; P是帕斯奎尔稳定度级别(大气稳定度级别为A~F 时,P依次取值为1~6);(T-Td)是温度露点差,℃;Uz是Z高度处测得的平均风速,m/s;Z0是地面粗糙度;f是地转参数,f= 2ΩsinΦ.从北京市2016年3月1日~4日的PM2.5日均浓度逐日空间分布可以看出,北京市PM2.5平均浓度逐日增加,在3月4日达到最大,3月4日平谷镇日平均浓度达到413μg/m3,空间上,浓度呈自东南向西北递减的分布趋势,污染物由南部向北部蔓延.北京南部平原地区PM2.5浓度比北部和西部山区PM2.5浓度高约1~2.4倍.北京城区PM2.5浓度比北部郊区浓度高约1~1.5倍.图1是郊区怀柔站和市内海淀站2016年2月29日~3月6日的PM2.5浓度时间分布图,怀柔站和海淀站的PM2.5浓度呈周期性波动,大体为先上升后下降走势.怀柔站出现3次较高峰值,在3月4日9:00浓度最高,为478.2μg/m3,海淀站也出现3次较高峰值,最大峰值出现在3月4日20:00,浓度为506.4μg/m3,2站点PM2.5浓度主要存在7次明显下降过程(A~G):2月29日9:00~12:00、3月1日9:00~ 13:00、3月2日10:00~18:00、3月3日4:00~6:00、3月3日20:00~3月4日6:00、3月4日10:00~16:00以及在3月4日20:00均呈断崖式下降.从图1可以看出,2月29日~3月4日5d的PM2.5浓度存在明显的日变化:在早上6:00~8:00都出现峰值,而后开始下降,在中午13:00前后出现最低值,下午至晚上19:00~20:00浓度持续增加,然后又下降.这种现象主要受早晚高峰期间汽车尾气排放增加的人为因素,以及天气因素共同影响[27-29].在7次明显下降过程中,有4次(A、B、C、F)与日变化有关,后5次浓度下降过程主要受气象要素影响.对于C、D、E、F、G 5次下降过程的天气学原因将在本文第3、4节进行详细分析.从2016年2月29日~ 3月5日8:00海平面气压场图可以看出:2月29日20:00~3月4日8:00,北京站处于地面低压槽槽前或者低压中心前部,冷空气影响不明显,等压线稀疏,气压梯度小,地面风速小,以弱偏南风为主,对污染物扩散不利,大气污染物易在太行山前辐合形成聚集,北京污染物持续增加,PM2.5浓度上升.3月4日8:00~23:00,转为受地面倒槽形势控制,有利于污染扩散.2月29日8:00~3月3日20:00,北京站500hPa高度场为槽后脊前的天气形势,受西北气流控制,200hPa纬向风较小,等值线稀疏,西风急流较弱.2月29日8:00~3月1日8:00,基本为偏北分量较大的西北风,3月1日8:00~3日20:00,主要受偏西分量较大的西北风影响,风速减小,等高线较稀疏.3日20:00前后北京站有一短波槽过境,过境前的槽前上升运动,利于污染物抬升,3月4日8:00~3月5日8:00,北京站转为槽前西南气流控制,整体上冷槽落后于高度槽,槽较深厚,等高线密集,风速较大,槽前上升运动较明显,有利于污染物扩散.天气形势整体与500hPa相似,2日20:00前后由西北风转为西南风控制,2日20:00~4日暖平流输送较明显,暖脊形势较明显但湿度较小,且由于黄土高原的存在,槽下高原的下沉增温作用,加深了逆温层的形成与维持,有利于地面低压形势加强,不利于地面冷空气影响北京地区.因此在冷暖空气交汇过程中,北京站基本无降水.3月4日20:00北京站开始受地面倒槽影响,850hPa温度较3月3日20:00下降5~7℃,风场风速加大,重新转为西北气流控制且位于槽后,冷空气从西北方向进入京津冀地区,低压和海上高压减弱,污染物扩散条件转好,空气质量逐步改善.高层虽然有槽前上升运动,然而由于中低层水汽输送不明显,且中低层槽线在下高原后有动力下沉增温作用,导致湿度进一步减小,故没有明显降水.在地面冷空气影响北京站之前,中低层始终有暖脊存在,一方面加强了地面热低压的发展与维持,使冷空气南下移动减慢,延缓冷空气影响过程;另一方面暖脊加强了近地面逆温层的形成与维持.近地面逆温层的形成,不仅与暖平流或暖心结构有关,槽下高原后的下沉增温也有利于逆温层的形成与维持.3月2日~4日期间,在发展的低压、较弱的气压梯度和风场、逆温层三者共同影响下,北京地区环流相对静稳,对大气污染物的扩散极为不利.此次地面冷空气过程以南压为主,较长时间内受到维持于华北平原的地面热低压的阻挡,导致冷空气主体影响北京站的西南地区.对北京站而言,冷空气影响的时间较短、强度较小,且没有明显降水,对于污染物的扩散作用较为有限.从T-lnP图可以看出,2月29日~3月4日20:00逆温比较明显(白天较强,晚上有减弱趋势),且中低层湿度很小.3月4日23:00~5日11:00由于上游地区冷空气东移影响,先前控制北京站的低压中心逐渐东移,北京站风速加大,风向转为偏北风.图2是3月2日0:00~5日0:00的风廓线图,图2(a)为水平风速,图2(b)为垂直风速,垂直风下沉为正,上升为负.结合图2可以看出,在3月2日0:00~5:00高空风场为西北风,200m以下为风速小于3m/s的北风,从3月2日5:00开始,边界层内风向呈气旋型切变,逆时针旋转,有冷平流,到17:30左右整个边界层内为西南风,底层风速较5:00增大了2~4倍,偏南风速增大,在1200~1400m出现最大风速为30m/s,形成低空急流,加强层结的不稳定度,触发不稳定能量的释放,图2(b)中低空急流产生暖平流的上升运动,但由于中低层湿度过小,并没有形成降水,污染物吹向高空,水平和垂直扩散条件转好.3月2日22:30~3日3:30,急流减弱,底层风速减小,污染物浓度又逐渐升高.3月3日4:00~6:00,500hPa有短波槽过境,在1100m又出现了急流中心,中心风速为26.2m/s,污染扩散条件转好,污染物浓度降低.3月3日16:00~3月4日7:00风随高度顺时针旋转,700hPa暖脊形势较明显,850hPa暖平流输送明显,在1400~1900m又出现边界层急流,西南风最大风速为21.4m/s,大气通风量增大,污染物浓度降低.3月4日7:00~9:30,风随高度逆时针旋转,高空急流减弱,风向由西南风转为西北风,底层风速减小,扩散条件转差,污染物浓度升高.3月4日10:00开始中低空伴有强风,850hPa槽线即将过境,10:00~16:00底层风速达到6~12m/s,图2(b)中1800m以下有0~2m/s的上升运动,水平和垂直扩散条件较好,污染物浓度下降,但从图2(b)可以看出槽前冷空气开始渗透,但未完全渗透,底层风速减小到1~3m/s,导致污染浓度下降后又猛升,400~ 1600m出现强风速区,最大风速为26.7m/s,直到3月4日20:00左右,地面开始受地面倒槽影响,850hPa槽线过境,冷空气开始完全渗透,图2(b)中空气产生强烈上升运动,强上升运动将堆积在底层的污染物输送到中高空,污染物浓度骤降.由图2可分析出3月2日10:00~18:00、3月3日 4:00~6:00、3月3日20:00~3月4日06:00、3月4日10:00~16:00以及3月4日20:00污染物浓度降低及消散的原因,可以看出水平和垂直扩散条件转好是污染物浓度下降的主要影响因素,边界层偏南风急流在PM2.5污染快速清除的过程中起着非常重要的作用[6]. 大气混合层高度是反映污染物垂直扩散的重要参数,是影响大气污染物扩散的主要气象因子[25].本研究基于地面气象观测,采用罗氏法计算了2月29日~3月5日的逐时混合层高度(图3).2月29日~ 3月3日混合层高度存在明显日变化,每日14:00~ 17:00出现最大值,6:00~8:00出现最小值,与图3中海淀站的PM2.5浓度呈明显负相关(混合层高度较高时,PM2.5浓度较低;混合层高度较低时,PM2.5浓度较高);3月4日重污染日混合层高度在1000m以下,在6:00混合层高度最低,为367.8m,3月5日清洁日混合层高度高达3000m.与图2对比可以发现,在3月2日12:00~18:00混合层高度升高是由边界层急流引起,大气扩散条件转好;3月5日冷空气主体侵入使混合层高度升高,强上升运动使堆积在近地面的污染物输送到空中,大气容积增加,垂直扩散条件转好.图4为2016年2月29日~2016年3月6日北京海淀站和怀柔站模式模拟与观测的PM2.5浓度变化曲线及散点拟合,表1为a=0.01时的显著性检验的统计量:F 是检验统计量;P-value显著性水平假定值;F crit是临界值;R是相关系数.通过对比站点模式模拟与观测的PM2.5浓度验证模型的模拟性能:从图4可以看出两站点模式模拟的浓度变化趋势和观测的趋势基本接近,模式能够模拟出PM2.5的浓度变化趋势.观测与模拟的海淀站相关系数为0.68,模型模拟出了5个峰值,相关系数较低主要是因为模式低估了3月2日、3月3日及3月5日的PM2.5峰值浓度水平;怀柔站相关系数为0.86,模式很好地模拟出污染趋势与5个峰值时间.模式模拟浓度偏低的原因可能有两个,第一个是排放源清单没有及时更新,在特定峰值时刻低估了排放量,造成模拟浓度偏低;第二个是地面观测站点受到局地偶然影响,提高了局地排放量,导致浓度偏低.由表1可以看出,站点在a=0.01显著性水平检验中,F>Fcrit, P-value<0.01,相关性极显著,因此模式模拟结果具有可靠性.为了追踪和分析本次重污染过程的污染物来源,利用GRAPES-CUACE伴随模式模拟估算造成此次重污染过程的关键排放源区及敏感排放时段,本文设置峰值浓度为关注的目标函数J [22].本次污染过程北京市平均PM2.5峰值浓度时刻在北京时间3月4日4:00时,峰值浓度为304.6μg/m3.故定义本次目标函数为北京市平均PM2.5峰值浓度,目标区域为北京市,目标时刻为北京时间3月4日4:00.通过目标函数J进行反向积分GRAPES- CUACE模式得到目标函数J关于污染排放源Q[]的污染敏感性数值,敏感性数值大小是污染过程浓度与污染源排放量的比值,可以直接反映污染源的控制效果.如公式:式中:是敏感性数值;J是目标函数;Q是污染排放源.敏感性数值越大,表明削减该污染排放源更能有效的减少目标区域污染物浓度,从而降低削减控制成本.为了更加客观地反映不同污染排放源对污染浓度的影响,定义敏感系数S0,如公式: 可以发现敏感系数和目标函数单位相同,通过量纲分析可知,敏感系数可为削减控制对象提供定量依据.如若对敏感性系数为S0的排放源削减N%,则目标函数浓度也将减少So×N%[30].图5是本次污染过程目标浓度关于PM2.5源排放的时间累积敏感系数分布,描述了目标时刻前一段时间(1h, 3h, 7h, 10h, 13h, 16h, 19h, 22h, 25h, 31h, 37h, 72h)污染排放源对目标地区污染浓度效果的累加.由图5可以看出,目标时刻前1~3h,敏感系数仅在1~3μg/m3,且由北京市向东北方向扩散;目标时刻前3~13h,随着逆时间次序累加,敏感系数明显增加、范围扩大,且向东北方向延伸;目标时刻前13~19h,敏感系数范围基本无明显变化,但是敏感系数仍在增加;目标时刻前19~31h,敏感系数范围又开始向南扩大,敏感系数数值仍不断增加,在目标时刻前31h敏感系数达到最大值12μg/m3;目标时刻前31~72h,敏感系数范围向西南方向扩展;在目标时刻前72h时,敏感系数分布已经包括河北东北部和南部、天津、山西东部、以及山东西北部.由图5可分析出,本次污染过程目标时刻的污染浓度主要受到北京、河北、天津、山西以及山东污染物排放的共同影响;在目标时刻前1~3h和31~72h时段的敏感系数数值增加但速率很小,这说明过早的源排放和过晚的源排放对目标时刻高浓度的PM2.5影响较弱;目标时刻前13~19h,虽然敏感系数仍在增加,但敏感系数空间分布范围基本无明显变化,且时间段前后扩散方向明显相反,地面风场有明显风向转变;在目标时刻前31h时,敏感系数达到最大,若从目标时刻前31h开始对敏感系数最大网格区域的污染源排放削减N%,则目标时刻北京市PM2.5平均浓度将下降12μg/m3·N%.图6为北京本地源和北京周边源逐时(a)及时间积累(b)敏感系数时间序列,可以反映出北京和周边源对本次污染过程目标时刻PM2.5 峰值浓度的逐时贡献和时间累积贡献大小.由图6(a)可知,随着逆时间次序的增加,北京和周边的逐时敏感系数都是呈先上升达到最大值后下降的态势,但二者的变化趋势又存在明显差异.PM2.5峰值浓度对本地排放源响应迅速,在目标时刻前1h本地源逐时敏感系数达到最大值,为7.08μg/m3,达到最大值后下降速率先快后慢再快,在3月3日11:00(目标时刻前17h)达到极小值,并在3月2日17:00(目标时刻前35h)左右降到0附近.周边源逐时敏感系数呈现明显周期性波动下降趋势图,波动周期约为24h.下降过程出现3个峰值,峰值时刻分别为3月3日20:00(目标时刻前8h)、3月3日3:00(目标时刻前25h)和3月2日3:00(目标时刻前49h),对应的敏感系数分别为7.08, 2.84,0.63μg/m3,周边源逐时敏感系数在3月1日16:00(目标时刻前60h)降到0附近.以上说明在目标时刻前4h内北京本地源贡献占主导地位,目标时刻前4~72h周边源贡献始终高于本地源,周边源贡献占据主导地位;本地源排放在目标时刻前1~35h 对目标时刻PM2.5峰值浓度影响较大,目标时刻前35~72h的影响迅速减弱;周边源贡献在目标时刻前1~60h对目标时刻PM2.5峰值浓度影响较大,周边源持续不断地向北京市输送污染物:其中在目标时刻前2~36h影响最为显著,目标时刻前60~72h的影响迅速减弱.由图6(b)可知,随着逆时间次序增加,北京本地源和周边源时间累积敏感系数都呈上升趋势,在3月3日22:00(目标时刻前6h)左右本地源和周边源时间累积敏感系数相交,本地源和周边源时间累积敏感系数分别在3月2日20:00(目标时刻前32h)和3月1日20:00(目标时刻前56h)趋于稳定,稳定后的时间累积敏感系数分别达到55.5,123μg/m3.以上表明,在3月3日22:00(目标时刻前6h)之前周边源时间累积敏感系数始终高于本地源,大约是本地源的2倍,说明在3月3日22:00(目标时刻前6h)之前周边源累积贡献占主导地位;周边源向北京地区输送的污染物是本地排放的2倍;3月3日22:00(目标时刻前6h)~3月4日4:00(目标时刻),北京本地源时间累积敏感系数高于周边源,本地源累积贡献占主导地位.图7是北京本地和周边排放源(天津、河北及山西省)对本次污染过程时间累积(a)和逐时(b)敏感系数的时间序列,本次污染过程的周边源主要包括天津北部、河北东部及山西东部的排放源.由图7(a)累积敏感系数可以看出,随着逆时间次序的增加,北京、天津、河北和山西的累积敏感系数都是上升到一定值后再趋于稳定的态势.在3月3日19:00(目标时刻前9h)左右北京本地源和河北省时间累积敏感系数相交,北京本地源、天津、河北及山西周边源时间累积敏感系数分别在3月2日20:00(目标时刻前32h)、3月2日16:00(目标时刻前36h)、3月1日20:00(目标时刻前56h)及3月1日17:00(目标时刻前59h)趋于稳定,稳定后的时间累积敏感系数分别达到55.5, 94.0, 20.8, 8.3μg/m3,目标时刻到3月3日6:00(目标时刻前22h)山西源贡献始终趋于0附近.由图可以说明,3月3日19:00(目标时刻前9h)~3月4日4:00(目标时刻)之间北京本地累积敏感系数最大,北京本地源排放占主导地位;在3月3日19:00(目标时刻前9h)之前河北的累积敏感系数最大,河北污染输送占主导地位;在3月3日6:00(目标时刻前22h)~3月4日4:00(目标时刻)期间山西的敏感系数基本接近于0,几乎没有向北京进行污染物输送;在目标时刻前72h内,河北、天津、山西污染源累积贡献分别是北京本地源的1.7, 0.38, 0.15倍,河北省对本次污染浓度累积贡献最多,北京本地源其次,山西最少.由图7(b)逐时敏感系数可以看出,河北、天津和山西的逐时敏感系数都呈现周期性波动,但又存在明显差异,说明周边不同省市对北京PM2.5峰值浓度的时段和程度影响不同.河北省逐时敏感系数波动过程中出现3次峰值,峰值时刻分别为3月3日20:00(目标时刻前8h)、3月3日3:00(目标时刻前25h)和3月2日3:00(目标时刻前49h),对应的敏感系数分别为6.16(最大值),1.99,0.29μg/m3,并于3月1日16:00(目标时刻前60h)趋于0μg/m3,河北省逐时敏感系数3次峰值时间和图6(a)中周边源的逐时敏感系数峰值时间相同,且河北省逐时敏感系数几乎始终高于天津市和山西省,说明河北省在周边源中占主导地位;天津逐时敏感系数同样出现3次峰值,峰值时刻分别为3月4日1:00(目标时刻前3h)、3月3日17:00(目标时刻前11h)和3月3日6:00(目标时刻前22h),对应的敏感系数分别为1.41(最大值), 1.1,0.42μg/m3,并于3月2日16:00(目标时刻前36h)趋于0μg/m3,始终没有超过2μg/m3,说明天津市对本次的排放输送影响较小;山西省的逐时敏感系数仅存在2次峰值,3月2日20:00(目标时刻前32h),为0.87μg/m3(最大值)及3月1日23:00(目标时刻前53h),为0.35μg/m3,并于3月1日16:00(目标时刻前60h)减少到0μg/m3附近,始终没有超过1μg/m3,说明山西省对本次的排放输送影响微乎其微.目标时刻PM2.5峰值浓度对北京本地源响应最为迅速;由于山西距离北京远,污染物短时间内输送不到北京,大约经过20h才输送到北京,所以对山西源的响应速度比河北源及天津源慢.图8是表示本地源与周边不同省市对目标时刻PM2.5峰值浓度时间累积敏感系数贡献百分比与逐时敏感系数贡献百分比.例如,由图8(a)时间累积敏感系数百分比可以看出,随着逆时间次序增加,天津、河北、山西累积贡献比例呈上升趋势,北京本地累积贡献比例呈下降趋势,达到一定比例时趋于稳定状态.越临近目标时刻,本地污染源排放贡献比例越高,周边省市污染源排放输送越少;在目标时刻时,北京本地、天津、河北及山西排放源对PM2.5峰值浓度的累积贡献比例分别为91.8%、3.8%、4.5%、0%,在目标时刻时,周边省市污染源输送。
《2024年北京近期雾霾污染的成因及控制对策分析》范文
《北京近期雾霾污染的成因及控制对策分析》篇一一、引言近年来，北京作为我国的一座现代化大都市，持续遭受雾霾污染的困扰。
这种环境污染不仅严重影响了市民的生活质量，还对城市的经济发展和社会和谐带来了诸多负面影响。
本文旨在深入分析北京近期雾霾污染的成因，并探讨有效的控制对策，以期为改善首都环境质量提供参考。
二、北京近期雾霾污染的成因1. 气象因素：北京地区的气候特点导致雾霾天气频发。
冬季和初春季节，大气层稳定度较高，风力较小，不利于污染物扩散。
同时，湿度大、温度低等气象条件也为雾霾的形成提供了有利条件。
2. 工业排放：北京地区的工业生产过程中产生的废气、粉尘等污染物是雾霾形成的重要来源。
部分企业存在超标排放现象，严重污染了大气环境。
3. 交通污染：随着汽车数量的不断增加，机动车尾气排放成为雾霾污染的主要来源之一。
此外，部分燃油质量不达标，加剧了空气污染。
4. 城市扬尘：建筑施工、道路清洁等过程中产生的扬尘也是雾霾污染的重要来源。
部分工地存在扬尘控制措施不到位的情况，导致大量扬尘进入大气。
三、控制对策分析1. 政策法规方面：政府应加强环保法规的制定和执行力度，严格限制高污染企业的生产活动，加大违法排放的处罚力度。
同时，鼓励和支持绿色、低碳、循环经济的发展模式，推动产业升级和转型。
2. 气象监测与预警：加强气象监测和预警系统建设，及时掌握雾霾天气的发生和发展趋势。
通过提前发布预警信息，提醒市民采取防护措施，减少户外活动时间。
3. 工业排放控制：对工业企业的排放进行严格监管，确保其达到国家排放标准。
鼓励企业采用清洁生产技术，减少废气、粉尘等污染物的排放。
4. 交通管理：限制高排放车辆的行驶，推广使用新能源汽车。
同时，加强道路交通管理，减少交通拥堵现象，降低机动车尾气排放。
5. 城市扬尘控制：对建筑施工、道路清洁等过程加强监管，采取有效措施控制扬尘污染。
例如，建筑工地应设置围挡、安装喷淋系统等设施，减少扬尘产生。
北京2013年1月持续雾霾天气成因分析
北京2013年1月持续雾霾天气成因分析引言：2013年1月，北京市经历了一个持续多日的雾霾天气过程。
雾霾天气给北京市居民的生活和健康带来了严重的影响。
为了更好地了解这一事件的成因，本文将对北京2013年1月持续雾霾天气的形成机制进行分析。
第一部分：大气污染源在雾霾天气的形成过程中，大气污染源是主要因素之一。
北京市是中国重要的政治、经济和文化中心，工业和交通活动频繁，这就导致了大量的废气和废物的排放。
尤其是汽车尾气、工业排放和燃煤污染等直接释放了大量的有毒有害物质，如颗粒物、二氧化硫和氮氧化物等。
这些污染物在大气中积聚，与空气中的水蒸气相结合形成雾霾。
第二部分：气象条件气象条件也是雾霾天气形成的重要因素之一。
在2013年1月，北京市气温偏低，并且稳定的逆温层形成了，这种天气条件不利于废气的扩散，使得大气中的污染物在地表层积聚。
加上此时风力较弱，无法有效地将污染物带走，导致了雾霾的持续形成。
第三部分：人类活动除了大气污染源和气象条件外，人类活动也对雾霾问题的恶化起到了重要作用。
北京市人口众多，工业生产和交通量大，大量的燃煤和汽车尾气排放加剧了雾霾的形成。
此外，在这段时间内，还有大量的焚烧、施工等人为活动，进一步释放了大量的可吸入颗粒物和有害气体，加重了雾霾天气的程度。
第四部分：解决方案针对雾霾天气的持续形成，应采取一系列的解决方案来改善空气质量和减少雾霾天气的发生。
首先，减少大气污染源的排放，对于工业和交通活动，应加强排放控制和净化设施建设，限制高污染物排放车辆的行驶。
其次，加强环境监测和预警体系，及时发布雾霾预警信息，引导公众采取相应的防护措施。
此外，加强能源结构调整，推广清洁能源的使用，减少燃煤等高污染燃料的使用，以此来减少雾霾天气的形成。
同时，减少人类活动中的焚烧行为和施工扬尘等造成的污染，加强对环境保护法律法规的执行力度。
结论：北京2013年1月持续雾霾天气的形成是由大气污染源、气象条件和人类活动等多种因素综合作用的结果。
北京一次持续霾天气过程气象特征分析
因。
题Ｅ ｔ 益受到关 注。国外学者对霾 的研究较早 ， 其 中
随着 城市群 工业 化 、 城 市化 快 速 发 展 ， 大量 的 污
霾 Ｗａ ｌ ｌ ｅ ｒ 等 Ｊ 、 Ｍａ ｉ ｍ＿ ５ Ｊ 、 Ｋ ｅ ｒ ｒ ＿ ６ 对 霾 的组 成 ， 时 空演 变 染物集中排放导致 城市空气 污染 变得 日益严 重 ， ０ １ ３年 １ 月 中 国 中东 部 地 区发生 了 特征、 灰 霾物 质产 生来 源 、 霾 的气 候 制 冷 机制 进 行 了 天气 频 繁 出现 。２
影响北京地区 ， 地 面 多为不利 于污染物扩散和稀释的弱 气压场 ； 大气层 结稳 定、 风速小（日平均风速 小于 ２ ｍ・ ｓ ） 、 相 对湿度较 大（日平均相对湿度在 ７ ０ ％ 以上） 、 逆温频率高且 强度 大 ， 边界层 内污染物的水平和垂直扩散 能力差 ； 北京城 区及 南部 的京津冀 地 区人类活动排放 污染物强度大。在相 对稳 定和高湿的天气背景 下， 受地形和城市局地环流的影响 ， 北京本地污染物 累积和 区
北 京 一次 持 续 霾 天气 过 程气 象特 征 分 析
唐 宜西 ， 张小玲 熊亚 军 赵 秀娟 范广洲 王京丽
（ １ ． 成都信息工程学 院 ， 四川 成都 ６ ２ ０ ２ ２ ５ ； ２ ．中国气象局北京城市气象研究所 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ９； ３ ．北京市气象台 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ９ ）
摘 要： ２ ０ １ ３年 １月 １ ０ —１ ４ 日， 北京平原地 区出现 了水平能见度 在 ２ ｋ ｍ 以下、 以Ｐ Ｍ： ． 为首要 污染物、 空气质量持 续 ５ ｄ
《2024年北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析》范文
《北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析》篇一一、引言北京，作为我国政治、文化、科技中心，时常面临空气质量挑战，尤其是持续性雾霾天气的出现，给人们的生产生活带来极大的困扰。
本文将就北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子进行分析，以探讨雾霾成因，为今后的雾霾防控提供科学依据。
二、持续性雾霾过程的阶段性特征1. 初始阶段在雾霾天气初始阶段，能见度逐渐降低，空气质量指数（AQI）开始上升。
此时，空气中的细颗粒物（PM2.5）和可吸入颗粒物（PM10）浓度逐渐升高，主要来自于工业排放、交通尾气、建筑扬尘等。
这个阶段的特点是污染物的积累速度较快，但尚未达到峰值。
2. 持续发展阶段随着持续的静风、逆温等气象条件，雾霾天气进入持续发展阶段。
这个阶段的特点是空气质量明显恶化，能见度显著降低，PM2.5和PM10浓度持续上升。
此时，污染物在空气中形成厚重的霾层，对人们的健康和生活造成严重影响。
3. 消散阶段经过一段时间的持续雾霾天气后，随着气象条件的改善，雾霾天气逐渐消散。
这个阶段的特点是空气质量逐渐好转，能见度逐渐提高，PM2.5和PM10浓度逐渐降低。
三、影响因子分析1. 气象因素气象条件是影响雾霾天气的关键因素。
静风、逆温等气象条件有利于污染物的积累和扩散受阻，从而加剧雾霾天气的形成和发展。
此外，湿度、温度等气象因素也会影响雾霾的成分和浓度。
2. 排放源因素排放源是雾霾天气形成的另一重要因素。
工业排放、交通尾气、建筑扬尘等都会产生大量的细颗粒物和可吸入颗粒物，这些污染物在空气中积累，形成雾霾。
此外，农村地区的生物质燃烧也会对雾霾天气的形成产生一定影响。
3. 区域性因素区域性因素也是影响雾霾天气的重要因素。
北京及其周边地区的工业生产、交通运输等活动产生的污染物，会随着气流传输和扩散，对北京的空气质量产生影响。
此外，气候变化导致的极端天气事件也会加剧雾霾天气的发生和发展。
四、结论通过对北京一次持续性雾霾过程的阶段性特征及影响因子分析，我们可以看出，气象条件、排放源和区域性因素是影响雾霾天气的关键因素。
2015年北京“最严重雾霾”的严重性
2015年北京“最严重雾霾”的严重性环保部表示，北京市PM2.5小时浓度自11月27日凌晨开始，达到重度及以上污染级别，并持续近110个小时，为今年以来最严重的污染过程。
11月30日下午，北京市PM2.5出现极端峰值浓度，南部地区部分站点超过900微克/立方米。
而北京市环境保护监测中心的监测显示，1日20时，北京35个环境监测点中，除了两个没有数据显示，其余全部为六级严重污染水平。
此外，北京的此次污染演变过程复杂，总体呈加重趋势，同时也存在大幅度波动。
这几天的重污染天中，出现了两次明显短期快速跃升时段，分别为11月26日18时至11月27日18时，以及11月30日6时至18时，这两次跃升过程中，空气质量都从2级良跃升为6级严重污染。
据了解，11月30日，北京市PM2.5浓度在6时还仅为57微克/立方米，到了18时，一跃升到了526微克/立方米，短短12小时内增长了近10倍，也正是在那个下午，出现了900微克/立方米这样的局部极端高浓度。
中科院大气物理研究所研究员王自发对PM2.5浓度的快速增长有同样的观察。
“早上还是优良的水平，几个小时内就突然上升到了好几百(微克/立方米)。
昨天早上，北部还是比较好，到了下午一下子又变得很高了。
”他昨日说。
王自发说，新的变化需要深入分析，如这次PM2.5浓度非常剧烈的快速增长是此前未见的，其肯定是污染物外地传输与本地累积的结果，但是怎么结合的，这些科学机制还需要深入分析。
据新华社报道，连续的雾霾天气，已令京津冀多个城市拉响警报。
11月29日，北京发出年内首个空气重污染橙色预警。
次日6时30分，河北继续发布霾橙色预警信号;两小时后，天津则将霾黄色预警信号升级为橙色预警。
11月30日，中央气象台将大雾和霾黄色预警提升为橙色预警，并表示，12月1日华北中南部、黄淮等地霾天气持续，部分地区有重度霾，当天上述地区或出现大雾，局地有能见度不足200米的强浓雾。
另据环保部统计，截至12月1日，河北的邢台、唐山、廊坊发布了红色预警;山东有8个地市、河南有6个地市尚处于重污染天气黄色预警中。
北京雾霾产生的原因
北京雾霾产生的原因关键信息1、自然因素气候条件地理环境2、人为因素工业排放能源消耗交通运输建筑施工农业活动居民生活排放11 自然因素111 气候条件北京地区的气候特点在一定程度上不利于污染物的扩散。
在秋冬季节，北京常受稳定的高压系统控制，大气层结较为稳定，大气垂直对流较弱，导致污染物在近地面层积聚。
同时，低风速的气象条件使得污染物难以被快速吹散，从而加重了雾霾的程度。
112 地理环境北京地处华北平原北部，周边山脉环绕，形成了一个相对封闭的地形。
这种地形不利于大气的流通和污染物的扩散。
尤其是在冬季，冷空气活动较弱时，污染物容易在盆地内积累。
12 人为因素121 工业排放北京及周边地区存在众多工业企业，包括钢铁、化工、电力等行业。
这些企业在生产过程中会排放大量的废气，其中包含二氧化硫、氮氧化物、颗粒物等污染物。
尤其是一些高能耗、高污染的企业，如果环保措施不到位，将对空气质量造成严重影响。
122 能源消耗北京的能源结构以煤炭为主，尽管近年来在不断优化，但煤炭燃烧仍然是空气污染的重要来源。
此外，冬季供暖期间，大规模的燃煤采暖会增加污染物的排放。
123 交通运输随着城市化进程的加速，北京的机动车保有量持续增长。
汽车尾气中含有一氧化碳、氮氧化物、挥发性有机物等污染物。
交通拥堵时，车辆怠速运行，尾气排放更为严重。
同时，道路扬尘也是交通运输带来的污染之一。
124 建筑施工城市建设中的建筑施工活动频繁，如土方挖掘、物料运输、混凝土搅拌等过程会产生大量的扬尘。
如果施工场地的防尘措施不完善，这些扬尘将进入大气，加重雾霾。
125 农业活动农业生产中的秸秆焚烧、农药和化肥的使用等都会释放出污染物。
特别是在秋收季节，秸秆焚烧现象较为普遍，对空气质量造成不利影响。
126 居民生活排放居民日常生活中的烹饪、取暖、垃圾焚烧等活动也会产生一定的污染物排放。
尤其是在一些老旧小区，冬季采用散煤取暖的方式，会增加大气污染。
综上所述，北京雾霾的产生是由自然因素和人为因素共同作用的结果。
《2024年北京近期雾霾污染的成因及控制对策分析》范文
《北京近期雾霾污染的成因及控制对策分析》篇一一、引言近年来，北京作为我国首都，时常遭受雾霾污染的困扰。
雾霾天气不仅影响了人们的日常生活，也对城市环境和居民健康造成了严重威胁。
因此，分析北京近期雾霾污染的成因，并提出有效的控制对策，对于改善空气质量、保护人民健康具有重要意义。
二、北京近期雾霾污染的成因1. 气象因素北京地区受特殊地形和气候条件影响，容易形成雾霾天气。
尤其是冬季，由于逆温层现象的出现，大气扩散条件差，雾霾污染物不易扩散，加剧了空气污染程度。
2. 工业排放虽然北京在产业结构调整上取得了一定成果，但仍然存在一定的工业排放压力。
部分企业的污染排放对大气环境造成严重影响。
3. 机动车尾气排放北京作为交通枢纽城市，机动车数量庞大，机动车尾气排放是导致雾霾天气的重要因素之一。
尤其是在城市内拥堵的区域，车辆长时间行驶、停车也会造成大量的尾气排放。
4. 城市建设扬尘随着城市化进程的加快，建筑工地等场所的扬尘也是雾霾天气形成的重要原因之一。
此外，道路清洁度不够也会造成大量尘土在空气中漂浮。
三、控制对策分析1. 政策层面政府应继续加强环境保护法律法规的制定和执行力度，加大对污染企业的监管和处罚力度。
同时，积极推动产业结构调整和升级，鼓励发展绿色产业和清洁能源。
此外，政府还应加大对新能源汽车的推广力度，减少机动车尾气排放。
2. 技术层面企业应加强环保技术创新和研发力度，提高污染治理设施的效率和稳定性。
同时，应积极采用先进的生产技术和设备，减少生产过程中的污染物排放。
此外，建筑工地等场所应加强扬尘治理措施，如安装防尘网、洒水降尘等。
3. 社会层面公众应提高环保意识，积极参与环保行动。
例如，减少使用一次性塑料制品、节约能源、绿色出行等。
同时，社会各界应加强对雾霾天气的宣传教育，让公众了解雾霾对健康的危害和治理措施。
4. 环保设施建设与区域联防联控加大城市绿地建设和环境修复力度，增加绿化植被的覆盖率。
同时，实施区域联防联控机制，与周边地区协同开展空气质量治理工作。
《2024年北京近期雾霾污染的成因及控制对策分析》范文
《北京近期雾霾污染的成因及控制对策分析》篇一一、引言近年来，北京等大城市的雾霾污染问题日益严重，给人们的健康和生活带来了严重影响。
本文旨在分析北京近期雾霾污染的成因，并探讨有效的控制对策，以期为改善空气质量、保护人民健康提供参考。
二、北京近期雾霾污染的成因1. 气象因素：北京地区近年来时常出现静稳天气，风速较小、湿度较高，不利于污染物扩散。
这种气象条件使得空气中的污染物容易在低空积聚，形成雾霾。
2. 工业排放：部分企业存在超标排放现象，尤其是部分重工业企业的排放物中含有大量颗粒物和有害气体，对空气质量造成严重影响。
3. 交通污染：随着汽车数量的不断增加，机动车尾气排放成为城市空气污染的主要来源之一。
尤其是私家车和出租车等高排放车辆的尾气排放，进一步加剧了雾霾污染。
4. 建筑扬尘：在建筑施工过程中，大量扬尘未得到有效控制，导致空气中的颗粒物浓度升高。
5. 农业活动：农田焚烧秸秆等农业活动也会产生大量污染物，对空气质量造成一定影响。
三、控制对策分析1. 加强气象监测和预警：建立健全气象监测和预警体系，及时发现并预测雾霾污染，为政府和市民提供科学依据。
2. 严格控制工业排放：对重工业企业进行全面排查，实施更加严格的排放标准，加大环保执法力度，严厉打击超标排放行为。
3. 优化交通结构：鼓励市民使用公共交通、骑行或步行等低碳出行方式，减少私家车出行；同时，加强机动车尾气排放检测和治理。
4. 加强建筑工地管理：严格落实建筑工地扬尘治理措施，如定期洒水、安装防尘网等，减少扬尘污染。
5. 推广清洁能源：鼓励使用清洁能源，如太阳能、风能等，减少化石能源的使用，降低污染物排放。
6. 开展农业环保宣传教育：加强农业环保宣传教育，引导农民采用环保的秸秆处理方式，减少农田焚烧秸秆等污染行为。
7. 实施区域联防联控：加强与周边地区的合作与沟通，共同制定区域性的大气污染防治策略和措施，实现区域联防联控。
8. 提高公众环保意识：加强环保宣传教育，提高公众的环保意识，引导市民积极参与环保行动。
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２００６年４月６日下午在内蒙古的中东部 出现了较强沙尘暴，范围在二连浩特、锡林浩 特和朱日和一带。此时８５０ｈＰａ的低空气流 为西北风，风速１０～１６ｍ·Ｓ一，入夜后虽然沙 尘强度明显减弱，但中低空西北气流在７日 把这片沙尘带到北京［５Ｊ５。
从分布在北京的环境监测站所监测到的 ＰＭｌｏ浓度变化可以看到：４月７日０３时开始，
４月７日沙尘天气移出北京后，地面的流 场发生了很大变化，原来的西北气流迅速减 弱并逐渐转为东南气流，使已经移出北京的 沙尘又一次回流到北京。
ห้องสมุดไป่ตู้
图４ ２００６ｉｆ４月９日０８时ｊ晾观象台探空曲线
万方数据
第６期
郭虎等：北京一次连续重污染过程的气象条件分析
３５
２．３空中风的结构分析
重度污染。
为了更直观地了解这次回流沙尘天气成 因，我们利用超声雷达探测结果，制作了４月 ７日０２时至１０日２０时的北京风廓线图（图 ５）。由图５可见：４月７日０２时，北京中低层 高空为明显西北风，这使得上游沙尘随西北 气流移动至北京，在０３时前后造成北京空气 质量恶化；７日０８时中低空风速明显增大，沙 尘移出北京。１４时，低层风速逐渐减小；至７ 日２０时中层由西北风转为西南风；同时，低 空转为偏东风，形成了利于北京回流的风场 结构，并且这种形势一直维持至ｉ０日２０时。 由于这种持续偏东南风的存在，使得移到海 上的沙尘向西回流，结合本地其他污染源，造 成北京连续数日的重度污染。
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图３ ２００６年４月８日２０时地面流场
２．２大气稳定度分析
从４月９日０８时北京观象台探空曲线 （图４）可见，北京高空整层大气均处于稳定状 态，特别是在低空８５０ｈＰａ有强大的逆温层存 在。该逆温层的成因主要是由于近地面层的 偏东风平流作用的结果。由于春季海上温度 明显低于陆上，偏东风把海面上的冷空气吹 到陆地后，形成了这种平流逆温。稳定的大 气层结，特别是低空的逆温层，抑制了空气的 垂直运动，使污染物不易向上空扩散，并且这 种天气形势极为稳定，所以造成了北京连续 几天空气质量的重度污染。
图６ ２００６年４月８日２０时风 ｚ分量经度一高度剖面图 单位：ｍ·ｓ一１
２。５空气质点后向轨迹分析
为了进一步验证沙尘的移动路径，利用美 国ＮＯＡＡ的ＨＹｓｐｌｉｔ－４模式（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｒｌ． ｎｌ：２蔓ｌａ．ｇｏｖ／ｒｅａｄｙ／ｈｙｓｐｌｉｔ４．ｈｍａ）计算得到空气质 点的后向轨迹图（图７）。给出了从６日０８时 到９日０８时３个层次５００～１５００ｍ、３０００～ ４５００ｍ和５０００－－６０００ｍ不同的情况。
第３３卷，第６期 ２ ０ ０ ７年６月
气
象
Ｍ匮Ｔ］Ⅸ）ＲＯＬＯＧＩＣＡＬ ＭｏＮＴＨＬＹ
Ｖ０１．３３ Ｎｏ．６ Ｊｕｎｅ，２００７
北京一次连续重污染过程的气象条件分析
郭 虎 付宗钰 熊亚军 时少英
（北京市气象台，１０００８９）
提要：２００６年４月７—１０日北京出现空气质量持续重污染，对当地生产和生活带 来较大影响。从天气形势、气象要素、流场、大气稳定度等方面分析了这次重污染的 形成及维持原因。结果表明，此次连续重污染过程是一次沙尘过程先后两次影响北 京所造成。第一次为内蒙沙源地沙尘随西北气流南下影响北京的典型沙尘污染过 程；第二次是移至下游的沙尘在“回流”天气形势下沿偏东风返回北京所造成，较为少 见。这次重污染是混合型的，是沙尘和静稳气象条件共同作用的结果。 关键词：重污染 沙尘 回流偏东风
万方数据
３４
气
象
第３３卷
已形成大片偏东风。由于这次冷空气位置有 利，空中气流相对平直，形成回流的速度很快， 因此冷空气变陛不明显，使原来从大陆移到海 上的沙尘随着东南风又吹回到陆地上。
４月８日在黄海形成完整的高压后，北京 上空逐渐转为偏东风，北京低空风廓线监测 显示，偏东风从４月７日２０时开始逐渐加强 层次加厚。与此同时，在黄海北部和渤海仍 维持大范围的东南风。由于持续的偏东南风 作用，原先移到海上的沙尘随着东南风向回 移动，并再次影响到大陆。地面观测记录指 出，８日０８时山东半岛东部沿海地区出现了 从海上回流的浮尘，随后辽东半岛的大连也 出现了由黄海吹回的浮尘。在东南风的输送 下，沙尘区不断向西北移动。ＰＭ】ｏ的监测指 出，在８日凌晨前后，北京又一次出现浓度高 峰值（图２ｂ）。这次ＰＭ】ｏ峰值出现顺序和第 一次的顺序相反，峰值最早出现在东南部的 通州，然后向西北移动，北京西北的延庆最后 出现峰值。这说明此次沙尘天气是从北京的 东南方向移来，而北京的东南方并没有沙尘 源地，只能是７日的沙尘移出北京后通过回 流第二次影响北京。
由北京的西北向东南，ＰＭ】ｏ浓度先后出现了 激增（图２ａ），最早出现在延庆，随后依次出现 在昌平、朝阳、通州、大兴。ＰＭ】ｏ浓度的跃升 及出现顺序与西北气流中沙尘污染的特点及 沙尘区的移动相吻合。这次造成北京沙尘天 气的沙源地在内蒙古中东部，扬起的沙尘随 着冷锋向东南移动并影响北京。
时间
图２ ２００６年４月７日０３～１０时（ａ）和 ８日０ｌ—０７时（ｂ）ＰＭｌｏ浓度变化曲线
图７ ２００６年４月６日０８时至９日０８时 空气质点的后向轨迹图
●５０００－－６０００ｍ；●３０００ ４５００ｍ；▲５００～１５００ｍ
计算结果是，３０００ｍ以上空气质点沿着 ４０。Ｎ自西向东运动，运动轨迹呈一直线，而 ５００～１５００ｍ的空气质点运动轨迹稍复杂一 些，６日在中蒙边界中部，７日向东南东方向
Ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｗｅａｔｈｅｒ Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ａ Ｃａｓｅ ｏｆ Ｈｅａｖｙ Ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ｉｎ Ｂｅｉｊ ｉｎｇ
Ｇｕｏ Ｈｕ Ｆｕ Ｚｏｎｇｙｕ Ｘｉｏｎｇ Ｙａ］ｕｎ Ｓｈｉ Ｓｈａｏｙｉｎｇ
（Ｂｅｉｊｉｎ增Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ ｏｂｓｅｒｖａｔｏｒｙ，１０００８９）
沙尘天气在北京持续了约１０个小时，使 空气质量迅速恶化，造成了空气重度污染。 随后低空西北风将沙尘携带至下游，第一次 沙尘天气在４月７日中午前后结束。这次沙 尘天气是一次较常见的起源于内蒙古的冷锋 型沙尘天气过程【２－６ Ｊ １．２ 沙尘回流造成北京４月８—９日第二 次重污染
回流是天气学中的一个概念，一般指高压 人海变性后，使海上的暖湿空气回流到陆地而 成云成雨的天气过程１４】。由于冷空气势力较 弱，沙尘移出北京，到达辽东半岛、渤海、黄海 后并没有继续向东南移动减弱消散。８日１４ 时，沙尘区滞留在海上，此时渤海和黄海北部
２连续性重污染的气象条件分析
外来沙尘是造成北京这次连续４天空气 质量重污染的主要污染源，而沙尘２次影响 北京并在北京上空滞留的气象条件则是造成 这次连续性重污染的根本原因。我们对这次 连续性重污染的气象条件进行了流场、大气 稳定度等方面的分析。
２．１地面流场图分析
从８日２０时地面流场图（图３）可见，在 北京附近，地面气流分为两支，一支由朝鲜半 岛经渤海湾向西流至北京，另一支由河套西 部向东流至北京西部，两支气流在山西高原 汇合，形成一个汇，这种流场形势即使没有沙 尘天气也是北京重污染的流场形势之一一Ｊ， 在沙尘的作用下，其污染程度尤为严重。
引言 沙尘是我国北方较常见的天气现象。以
往研究［１—２］认为，沙尘的形成有３个必要条 件：沙尘源区、足够大的起动风速及不稳定的 大气层结。只有空气的水平运动而没有大气 的强对流活动，就不可能直接产生沙尘大范
收稿日期：２００６年１２月３０日；修定稿日期：２００７年４月２６日
万方数据
第６期
郭虎等：北京一次连续重污染过程的气象条件分析
３３
围的输送…１。除中蒙西区的沙尘暴常易在南 疆盆地滞留外，中蒙中区及东区的沙尘暴的 沙尘１～２天后常东传到我国东部沿海，韩国 及日本地区Ｌ２ Ｊ。
北京西靠太行山，北依燕山，特殊的地理 位置和复杂的气候条件，加上人类活动的干 扰，导致了北京地区沙尘天气的复杂性【３ｊ。 ２００６年４月７—１０日，北京出现了连续４天 的空气质量重度污染天气，可吸人颗粒物 ＰＭｌｏ全市平均浓度最大值达到了９５０ｐｔｇ·ｍ１ （图１），并且在７日和８日出现了两次污染物 的激增过程。这次沙尘造成的污染持续时间 长，同时，第二次ＰＭ】ｏ浓度的激增过程是在风 速小、大气层结稳定的‘回流’天气形势Ｈ』下
出现，与以往的北方沙尘研究∞Ｊ结果存在明
显差异。针对这次持续重污染过程的特点， 文章重点分析了产生沙尘回流的气象条件和 后期空气质量重度污染的成因。
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图１ ２００６年４月７—１０日北京ＰＭｌｏ 平均浓度变化曲线（单位：旭·ｍ１）
１ 北京两次重污染概况
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图５ ２００６年４月７日０２时至１０日２０时 风廓线时间一高度剖面图
２．４ Ｘ方向风分量分析
为了进一步证明第二次沙尘过程是由偏 东风携带已移至下游的沙尘回流造成，制作 了４月８日２０时沿４０。Ｎ的Ｘ方向风分量垂 直剖面图（图６）。剖面图指出：４０。Ｎ一带中 高空为西风气流，而８５０ｈＰａ以下低空至近地 面层为偏东风控制。这样的空中风配置，是 地面形成回流形势的表现。同时，在北京 （１１６。Ｅ）以东的近地面层为４ｍ·Ｓ－１的东风大 值中心，这一带较强的东风，将已移至黄海的 沙尘又吹回北京，造成北京又一次空气质量
万方数据
３６
气象
第３３卷
移到我国东北地区南部，８日有一个明显转向 移到辽东半岛，９日转而向西移动到北京上 空。这次的沙尘天气过程由于上升运动较弱 并且持续时间短，所以沙尘主要集中在 １５００ｍ以下的低空，后向空气质点轨迹的计 算结果与这次沙尘天气过程十分吻合。