北京地区重空气污染天气分型及个例分析
北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应
北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应引言:大气污染是当前全球面临的严峻环境问题,尤其是中国的主要城市,如北京。
北京不仅是中国的首都,也是全球最受污染的城市之一。
空气污染中的PM2.5和PM10已成为衡量空气质量的重要指标。
而地面气象因素则对大气污染起到一定的影响。
因此,深度探究,对于制定科学的环境保卫政策和猜测空气质量变化趋势具有重要意义。
一、北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度的监测状况PM2.5和PM10是指空气中直径小于(或等于)2.5和10微米的悬浮颗粒物的浓度。
这些颗粒物来源于工业排放、车辆尾气、煤烟等。
通过对北京地区不同季节的PM2.5和PM10浓度进行监测,可以发现其时空分布的变化规律。
例如,冬季的PM2.5和PM10浓度普遍高于其他季节,而夏季相对较低。
二、PM2.5和PM10浓度与温度的干系气温是影响大气扩散条件的重要因素之一。
一般来说,温度较高时,大气的稳定性较差,有利于颗粒物的扩散和稀释,从而使PM2.5和PM10的浓度相对较低。
相反,温度较低时,大气的稳定性较好,颗粒物容易积聚,PM2.5和PM10的浓度相对较高。
因此,在冬季,北京地区PM2.5和PM10浓度较高的原因之一就是气温偏低。
三、PM2.5和PM10浓度与风速的干系风速是影响颗粒物扩散和稀释的重要因素之一。
风速较高时,颗粒物容易被风吹散,从而缩减其浓度。
相反,风速较低时,颗粒物容易积聚,浓度相对较高。
此外,风向也会影响颗粒物的输送方向和污染来源。
北京地区的地形以京津冀平原为主,缺乏自然屏障,所以风速较低的状况较为常见。
四、PM2.5和PM10浓度与降水的干系降水是清洗大气中的颗粒物的一个重要因素。
降水可以将颗粒物带到地面,缩减其浓度。
因此,降水量越大,PM2.5和PM10的浓度就越低。
北京地区的降水分布不均,集中在夏季和秋季,所以在这两个季节,PM2.5和PM10浓度相对较低。
五、PM2.5和PM10浓度与相对湿度的干系相对湿度是影响颗粒物的吸湿性和沉降速率的重要因素之一。
大气污染案例
大气污染案例大气污染是当前社会面临的一大环境问题,它给人类的健康和环境带来了严重的危害。
下面将介绍几个典型的大气污染案例,以便更好地认识和理解这一问题。
案例一,北京雾霾。
北京作为中国的首都,长期以来都面临着雾霾天气的困扰。
雾霾天气给市民的健康带来了严重影响,甚至导致了一些严重的呼吸道疾病。
大量的工业排放、机动车尾气排放以及扬尘等因素都是导致北京雾霾的主要原因。
政府部门采取了一系列的措施来治理雾霾,包括限行限号、减少工业排放、推广清洁能源等,但是治理雾霾的任务依然艰巨。
案例二,印度德里空气污染。
德里是印度的首都,也是世界上空气污染最严重的城市之一。
空气中的细颗粒物浓度高达每立方米300微克,是世界卫生组织规定的安全标准的30倍以上。
空气污染导致了德里市民普遍出现呼吸道疾病、过敏反应等健康问题。
工业排放、农村焚烧秸秆、机动车尾气排放等都是导致德里空气污染的主要原因。
政府部门采取了一些措施来治理空气污染,但是效果并不明显。
案例三,伦敦大雾。
1952年12月,伦敦发生了一场严重的大雾,持续了5天时间。
这场大雾导致了数千人死亡,数万人患上呼吸道疾病。
后来的调查发现,这场大雾的主要原因是工业排放和燃煤取暖释放的废气。
这场大雾成为了全球范围内关注大气污染问题的契机,也促使了英国政府出台了一系列的环境保护法律和政策。
以上几个案例充分说明了大气污染对人类的危害,也提醒我们应该重视大气污染问题。
我们每个人都应该从自身做起,减少尾气排放、节约能源、倡导绿色出行等,共同为改善大气环境做出努力。
同时,政府部门也应该加大环境治理的力度,出台更加严格的环保法律和政策,推动工业转型升级,减少污染物排放,共同保护好我们的蓝天白云。
北京市空气质量数据分析及治理研究
北京市空气质量数据分析及治理研究近年来,北京市的空气质量一直备受关注。
尤其在冬季,雾霾天气频繁出现,不仅影响市民出行和生活,更对健康造成威胁。
为了改善北京市的空气质量,政府采取了一系列措施,包括限行、减排、绿化等,取得了一定效果。
本文将针对北京市的空气质量数据进行分析,并探讨一些有效的治理办法。
一、数据分析从近年来北京市的空气质量数据来看,状况有所改善,但仍存在一些问题。
以下是对2018年和2019年6月至8月的数据进行的分析。
1.1 PM2.5浓度分析首先是PM2.5的浓度。
据数据显示,2018年平均PM2.5浓度为51.4μg/m³,2019年同期为44.6μg/m³,而2013年的平均浓度则为89.5μg/m³。
可见,PM2.5的浓度在逐年下降。
然而,就2019年6月至8月的数据而言,在这三个月中,有29天的PM2.5浓度超过50μg/m³,其中15天超过了100μg/m³。
显然,雾霾天气仍是一个严重的问题。
1.2 其他污染物浓度分析除了PM2.5,北京市的空气中还存在其他污染物。
以下是对其中几种污染物的平均浓度分析。
- PM10:2018年为76.4μg/m³,2019年为60.3μg/m³;- SO2:2018年为10.4μg/m³,2019年为8.1μg/m³;- NO2:2018年为59.4μg/m³,2019年为60.7μg/m³。
从数据来看,除了NO2浓度略有上升,其他污染物的浓度都在下降。
二、治理措施2.1 减排减少污染物排放是治理空气质量的关键。
北京市政府采取了一系列措施来减少污染物排放。
首先是汽车限行。
北京市已实施了数年的机动车限行措施。
限行可以有效减少城市交通带来的尾气排放,同时给市民以更好的公共交通选择。
其次是工业减排。
北京市的工业呈现了向高精尖方向的发展趋势,通过技术升级、产业转型等方式,不断降低工业污染物排放。
《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。
北京市朝阳区重空气污染天气类型分析
北京市朝阳区重空气污染天气类型分析程月星;戴健;王玮琦;李艳【摘要】Based on the meteorological observational data and PM2. 5 concentration monitoring data in Chaoyang District,Beijing from 2011 to 2015,weather types during heavy air pollution were analyzed. The results show that three weather types can be generally identified under heavy pollution conditions,i. e. ,uniform pressure field,low pressure with convergence,and high pressure. For uniform pressure field type when heavy air pollution occurs,at-mospheric stratification is stable and surface wind speed is weak,which results in the accumulation of pollutants at a low level. Meanwhile,due to the local topography effect,the mountain-valley wind circulation becomes signifi-cant over the Chaoyang District. The weather type of low pressure with convergence is characterized by ascending motion in the front of the trough,which leads to the accumulation of pollutants in the center of low pressure and the formation of heavy air pollution. Under high-pressure type,Chaoyang District locates in the rear or bottom of surface high pressure and is influenced by the southerly or easterly flows, and then pollutant concentration in-creased due to strong regional pollutant transport. On the whole,when three weather types appear alternately,per-sistent and heavy pollution easily occurs in Chaoyang District.%利用2011—2015年北京市朝阳区气象观测资料和PM2.5大气成分监测资料,对朝阳区重空气污染的天气类型进行了系统的分析.结果表明:2011—2015年北京市朝阳区重空气污染天气类型大致可分为均压场型、低压辐合型和高压型3种.均压场型重空气污染大气基本为静稳状态,地表风力小,污染物易在低层逐渐累积;同时,受北京市周边地形的影响,朝阳区受均压场控制,具有明显的山谷风风向转变的日变化.低压辐合场对应低压槽前的上升运动,使周边污染物向低压中心积聚,从而导致出现重污染天气.高压型重空气污染主要是由于朝阳区位于地面高压的后部或底部,受高压后部或底部的偏南或偏东气流的影响,污染物区域输送显著,从而导致污染物浓度上升.总体来看,均压场型、低压辐合型和高压型3种重空气污染天气类型交替出现时,朝阳区可出现持续性重空气污染.【期刊名称】《气象与环境学报》【年(卷),期】2017(033)005【总页数】9页(P44-52)【关键词】PM2.5;重空气污染;天气类型;山谷风【作者】程月星;戴健;王玮琦;李艳【作者单位】北京市朝阳区气象局,北京100016;北京市朝阳区气象局,北京100016;天津市武清区突发公共事件预警信息发布中心,天津301799;北京市房山区气象局,北京102488【正文语种】中文【中图分类】X16近年来,北京市区域性空气污染过程频发,20世纪90年代以来北京市空气污染日数呈明显增多的趋势[1]。
《2024年北京大气干沉降及PM2.5中重金属和有机物污染及来源研究》范文
《北京大气干沉降及PM2.5中重金属和有机物污染及来源研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展,大气污染问题日益突出,尤其是以北京为代表的大城市。
大气干沉降及PM2.5中的重金属和有机物污染成为当前环境科学研究的热点。
本文旨在探讨北京地区大气干沉降现象及其对PM2.5中重金属和有机物污染的影响,以及污染来源的分析。
二、大气干沉降现象及其影响1. 干沉降定义与过程大气干沉降是指气态和颗粒态物质在不经过降水过程而直接沉积到地面的现象。
在北京地区,由于气候特点和人为活动的影响,干沉降现象尤为显著。
2. 干沉降对PM2.5中污染成分的影响干沉降是PM2.5中重金属和有机物等污染物的重要来源之一。
这些污染物通过干沉降过程直接沉积到地面,对环境和人体健康造成危害。
三、PM2.5中重金属和有机物污染现状1. 重金属污染现状北京地区PM2.5中的重金属主要来自工业排放、交通尾气、建筑施工等。
这些重金属在空气中长期累积,通过干沉降过程进入土壤和水体,对生态环境造成严重影响。
2. 有机物污染现状PM2.5中的有机物主要来源于化石燃料燃烧、生物质燃烧、溶剂使用等。
这些有机物不仅对空气质量造成影响,还可能转化为二次污染物,进一步加剧大气污染。
四、污染来源分析1. 工业排放工业生产过程中的粉尘、废气等是PM2.5中重金属和有机物的重要来源。
通过对工业区的排放进行监测和管理,可以有效减少污染物排放。
2. 交通尾气机动车尾气排放是PM2.5中重金属和有机物的主要来源之一。
通过提高车辆排放标准、推广新能源汽车等措施,可以降低交通尾气对大气污染的贡献。
3. 建筑施工建筑施工过程中产生的扬尘也是PM2.5中污染物的重要来源。
通过加强工地管理、使用抑尘剂等措施,可以减少建筑施工对大气污染的影响。
五、研究方法与数据分析1. 研究方法本研究采用现场观测、实验室分析和数值模拟等方法,对北京地区大气干沉降及PM2.5中重金属和有机物污染进行综合研究。
《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。
空气污染案例分析
空气污染案例分析近年来,全球各地频繁发生的空气污染事件引起了广泛的关注。
空气污染不仅对人们的健康造成了严重影响,还对环境产生了巨大破坏。
本文将分析几个典型的空气污染案例,以期增加对空气污染问题的认识,并提出相应的解决方案。
案例一:北京雾霾作为中国最大的城市之一,北京长期受到雾霾污染的困扰。
雾霾是由大气中悬浮颗粒物、二氧化硫、氮氧化物等污染物的积累所导致的。
主要原因有工业排放、汽车尾气、燃煤和机动车尾气等。
雾霾天气不仅给居民的生活带来了不便,还严重影响了健康。
解决方案:为了改善北京的空气质量,政府采取了一系列措施。
例如,加强工业排放和汽车尾气的监管,推行清洁能源替代传统燃料,提高车辆尾气排放标准,并鼓励公众使用公共交通工具等。
这些措施在一定程度上改善了北京的雾霾问题,但仍需要继续努力。
案例二:印度德里的严重空气污染近年来,印度德里持续遭受着严重的空气污染问题。
德里的空气中悬浮颗粒物浓度高达数十倍于世界卫生组织标准,严重影响了居民的健康。
主要污染源包括工业废气排放、规模庞大的机动车尾气、露天焚烧废弃物等。
解决方案:针对德里的空气污染,政府已经采取了一系列措施。
例如,限制高污染源工业的运营,鼓励使用清洁能源,实施交通管控措施,加强废弃物处理等。
此外,政府还鼓励公众积极参与,通过推广绿化和植树等方式改善环境。
案例三:伦敦的烟雾事件19世纪中叶,伦敦曾发生过一场持续数日的严重烟雾事件,被称为“大雾”。
当时,伦敦的大气中充斥着煤炭燃烧所释放出的大量烟雾,导致能见度极低,空气质量严重恶化。
此次烟雾事件造成了数千人的死亡和伤病,被视为环境灾难的重要里程碑。
解决方案:伦敦大雾事件后,政府意识到空气污染的严重性,开始采取措施改善煤炭燃烧所产生的污染。
他们推行清洁能源,推动煤炭燃烧技术的进步,并采取了更加严格的监管措施。
这些努力使得伦敦的空气质量得到了显著改善。
结论:以上案例分析显示,空气污染是全球范围内的重要环境问题。
北京市朝阳区重空气污染天气类型分析
式相结合是北京市重空气污染日空气质量预警预报 的方法体系ꎮ 但现有研究中ꎬ 对重空气污染天气预 报技术的相关研究较少ꎬ 且对重空气污染天气形势 的分类较杂乱 [20 - 22] ꎬ业务实用性较差ꎮ 本文基于重 空气污染天气型分类ꎬ 建立北京市朝阳区重空气污 染天气预报预警概念模型ꎬ 以期提高北京地区重空 气污染天气预报水平ꎮ
第 33 卷 第 5 期 2017 年 10 月
气象与环境学报 JOURNAL OF METEOROLOGY AND ENVIRONMENT
Vol. 33 No. 5 October 2017
程月星ꎬ戴健ꎬ王玮琦ꎬ等. 北京市朝阳区重空气污染天气类型分析[ J] . 气象与环境学报ꎬ2017ꎬ33(5) :44 - 52 . DistrictꎬBeijing[ J] . Journal of Meteorology and Environmentꎬ2017ꎬ33(5) :44 - 52 .
CHENG Yue ̄xingꎬDAI JianꎬWANG Wei ̄qiꎬ et al. Analysis of weather type during period of heavy air pollution days in Chaoyang
北京市朝阳区重空气污染天气类型分析
(1������ 北京市朝阳区气象局ꎬ北京 100016ꎻ 2������ 天津市武清区突发公共事件预警信息发布中心ꎬ天津 301799ꎻ 3������ 北京市房山区气象局ꎬ北京 102488)
㊀ 第5 期
程月星等:北京市朝阳区重空气污染天气类型分析
㊀45
150������ 00 μg ������ m - 3 且能见度小于 10 km 即为一次重空 气污染过程ꎬ 其中排除降水㊁ 浮尘㊁ 扬沙即沙尘暴等 视程障碍天气ꎮ 结合高空和地面天气形势对重空气 污染天气进行分类ꎬ 建立重空气污染天气预报的思 路ꎮ
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年北京典型污染过程PM2.5的特性和来源》范文
《北京典型污染过程PM2.5的特性和来源》篇一一、引言近年来,随着工业化和城市化的快速发展,大气污染问题日益严重,其中以PM2.5(细颗粒物)为代表的空气污染物受到了广泛关注。
北京作为我国政治、经济、文化的中心,其大气污染问题尤为突出。
本文旨在分析北京典型污染过程中PM2.5的特性和来源,为制定有效的空气质量改善措施提供科学依据。
二、PM2.5的特性1. 物理特性:PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,其粒径小、比表面积大,具有较高的化学活性。
2. 光学特性:PM2.5对光的散射和吸收作用较强,导致大气能见度降低,严重影响城市环境和居民健康。
3. 危害性:PM2.5可以携带病毒、细菌等有害物质进入人体呼吸道,引发多种疾病,如支气管炎、哮喘、心血管疾病等。
三、PM2.5的来源1. 工业排放:钢铁、电力、化工等重工业生产过程中排放的废气是PM2.5的主要来源之一。
2. 交通排放:机动车尾气排放的氮氧化物、挥发性有机物等在光化学反应过程中可转化为PM2.5。
3. 建筑扬尘:建筑施工过程中产生的扬尘也是PM2.5的重要来源。
4. 生物质燃烧:农村地区生物质燃烧产生的烟尘也是PM2.5的主要来源之一。
四、北京典型污染过程中PM2.5的来源分析根据北京市环保局的数据,北京地区PM2.5的主要来源为机动车尾气排放和工业排放。
其中,机动车尾气排放占比约为30%,工业排放占比约为20%。
此外,建筑扬尘和生物质燃烧也是重要的污染源。
在典型的大气污染过程中,由于气象条件不利(如静风、逆温等),这些污染物容易在空气中积累,形成雾霾天气。
五、结论与建议根据结论:通过对北京典型污染过程中PM2.5的特性和来源的分析,我们可以看出,PM2.5的来源复杂多样,包括工业排放、交通排放、建筑扬尘和生物质燃烧等多种因素。
因此,我们需要从多个方面采取措施,降低PM2.5的排放量,改善空气质量。
建议:首先,政府应加大对工业企业的监管力度,减少污染物排放。
大气污染案例分析
大气污染案例分析大气污染是当前社会面临的严重环境问题之一,它给人类健康和生态系统造成了严重的危害。
下面我们将通过分析几个典型的大气污染案例,来深入了解大气污染的严重性和影响。
第一个案例是中国北京的雾霾。
北京是中国的首都,也是大气污染最为严重的城市之一。
雾霾天气给北京市民的生活带来了诸多不便,不仅影响了人们的健康,也影响了交通和生产。
据统计,雾霾天气下,北京市的呼吸道疾病患者明显增加,交通堵塞严重,工厂生产受到了限制。
这个案例充分说明了大气污染对城市生活的影响是极为严重的。
第二个案例是印度德里的空气质量问题。
德里是印度的首都,也是世界上空气污染最为严重的城市之一。
在德里,空气中的PM2.5浓度经常超过世界卫生组织规定的安全标准数倍,导致了大量居民患上呼吸道疾病。
此外,空气污染还导致了能见度降低,给交通和航空运输带来了极大的安全隐患。
德里的空气质量问题再次提醒我们,大气污染对人类健康和生活的影响是极其严重的。
第三个案例是巴西圣保罗的工业排放。
圣保罗是巴西最大的工业城市,工厂排放是导致该地区大气污染的主要原因之一。
大量的工业废气排放直接导致了空气中有害物质浓度升高,给周围居民的健康带来了极大的威胁。
此外,工业排放还对周围的生态环境造成了严重的破坏,影响了当地的生态平衡。
这个案例充分说明了工业排放对大气污染的贡献是不可忽视的。
通过以上几个案例的分析,我们可以看到大气污染对人类健康、生态环境和社会经济的影响是极为严重的。
因此,我们必须采取有效的措施来减少大气污染的排放,保护我们的环境和健康。
政府应加强大气污染治理的力度,推动工业企业进行清洁生产,倡导低碳生活方式,提倡绿色出行方式等,以减少大气污染的排放。
同时,每个人也应该从自身做起,减少使用化石能源,减少机动车的使用,多步行、骑行和乘坐公共交通工具,共同为改善大气环境贡献自己的一份力量。
总之,大气污染是一个严重的环境问题,需要全社会的共同努力才能够有效解决。
《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。
中国北京地区空气质量恶化的原因及解决措施
中国北京地区空气质量恶化的原因及解决措施近年来,中国北京地区的空气质量逐渐恶化,雾霾天气频繁出现,严重影响人民群众的身体健康和生活质量。
本文将从多个角度分析造成北京地区空气质量恶化的原因,并提出了一些可能的解决措施。
一、工业排放工业排放是导致北京地区空气质量恶化的主要原因之一。
随着工业化进程的推进,大量的工业废气、烟尘、有害化学物质不断排放到空气中,使得空气污染程度不断加剧。
为了解决这个问题,政府应该加大对工业企业的监管力度,加强环保技术的推广和应用,提高工业废气的处理效率,减少有害物质的排放。
二、车辆尾气排放车辆尾气排放也是北京地区空气质量恶化的重要原因。
随着车辆保有量的增加,尾气排放中的有害物质不断增加,加剧了空气污染的程度。
为了缓解这个问题,政府可以采取一系列措施,比如限制机动车的进入,推广使用清洁能源车辆,加强对老旧车辆的淘汰和更新。
三、燃煤污染燃煤污染也是造成北京地区空气质量恶化的重要原因。
燃煤是北京地区供暖的主要方式,但煤炭燃烧产生的二氧化硫、烟尘等污染物直接排放到大气中,严重影响空气质量。
为了解决燃煤污染问题,应该加快推动清洁能源的使用,鼓励采用天然气、太阳能等替代燃料,减少对煤炭的依赖。
四、城市建设和工地扬尘城市建设过程中产生的扬尘也是导致北京地区空气质量恶化的原因之一。
在城市建设过程中,施工工地产生大量的扬尘,进一步增加了空气中的颗粒物浓度,使得空气质量下降。
为了解决这个问题,政府应该加强对工地的扬尘治理,推广使用水洗路面等减少扬尘的措施,提高施工工地的环境管理水平。
针对以上问题,政府和市民应该共同努力,采取有效的措施来改善北京地区的空气质量。
首先,政府应该加大环保投入,加大对污染企业的处罚力度,推动绿色发展。
政府可以出台相关政策,鼓励企业加大环境治理力度,并为环保技术研发提供支持。
其次,政府应该加强对机动车的管理,推广清洁能源汽车的使用,促进交通方式的转型。
政府还可以提高机动车购买和使用的门槛,鼓励大家选择公共交通工具和非机动车出行。
北京空气污染问题现状分析及对策研究
北京空气污染问题现状分析及对策研究一、阐明问题本文从北京近年来空气质量状况为切入点,通过媒体报道、调查访问等方式详细分析北京空气污染问题,并且明确衡量空气质量、污染程度的具体项目和数值,以及各项指标与人体生理心理健康、社会活动等的关系及影响程度,强调治理空气污染的必要性和急迫性。
通过全面分析北京空气污染问题的主要原因,明确主要污染源与各项空气污染指标之间的关系。
通过综合分析内部因素与外部因素,权重短期利益与长远利益、局部效益与总体效益,结合技术、经济、政治、人文、社会各方面因素,找出治理北京空气污染问题的最优方案,在合理期限内改善空气质量,从空气质量数据指标和居民主观感受两个方面都能达到特定要求。
二、系统分析2.1系统总体目标本文从北京近年来空气质量状况为切入点,通过媒体报道、调查访问等方式详细分析北京空气污染问题,并且明确衡量空气质量、污染程度的具体项目和数值,以及各项指标与人体生理心理健康、社会活动等的关系及影响程度,强调治理空气污染的必要性和急迫性。
通过全面分析北京空气污染问题的主要原因,明确主要污染源与各项空气污染指标之间的关系。
通过综合分析内部因素与外部因素,权重短期利益与长远利益、局部效益与总体效益,结合技术、经济、政治、人文、社会各方面因素,找出治理北京空气污染问题的最优方案,在合理期限内改善空气质量,从空气质量数据指标和居民主观感受两个方面都能达到特定要求。
2.3系统环境分析2.4系统功能分析2.5系统结构分析系统要素4->2->7->5->1法规制度的落实保证资金投入,增加了新能源的使用,减少了化石能源消费量,而化石能源消费量进一步影响空气污染治理设备,进而影响粗放型企业数量。
2->6->1加大资金投入从而增加绿化面积进而减少粗放型企业数量。
4->3->9->8法规制度的落实增强了公民的环保意识,使公民转变出行方式,从而增加了公共交通规模,进而减少了私家车的数量。
北京空气污染情况分析
另外,要注意工厂、工地的废气排放,北京市应提高对市郊工厂的废气排放标准,工厂、工地的废气排放必须经过处理才可排入到大气中,不可直接将污染物气体直接排放到大气中,确保北京市的大气环境质量。同时还要改良各个厂区的设备,设备不合格的工厂不能开场。
3、对农业的影响
大气污染还会通过直接或间接途径影响到周围的地区。例如其下风方向的农作物会减产,牲畜会中毒等。大气污染对农业的影响十分突出,植物长时期暴露在污染空气的条件下,会造成植物生长发育不良,不仅降低农产品的产量,而且严重影响水果,蔬菜的质量和外观,甚至还会使植物发生基因突变。中国有句古话,民以食为天,农作物的生长情况与我们每个人都息息相关。
四、对于北京大气污染问题的治理意见
通过上文的描述,相信每个人都能感受的治理大气污染问题的重要性,下面是我关于如何治理北京大气环境的一些想法。
首先,我国应该均衡发展,让更多的城市像北京一样繁华,提高其他地区的政治和文化氛围,这样就可以使得人口分散到其他地区,已达到减少北京人口的目的。在此基础上,我们还应该减少住房和商业区面积,增加绿化面积,植物是净化空气的最好的办法。所以,北京市环保局应加强多在公共场所进行绿化,鼓励各公司、单位、学校加大其绿化面积,为北京市的大气环境质量做出贡献。另外还应严格控制北京地区人口数量以及住房占有数,从而达到减少住房占地的目的。
2、扩散条件不利:北京的地形不利于污染扩散,这也是形成北京大气严重污染的直接原因。北京东、西、北三面环山,仅南面是平原,所以只有在冷空气带来的北风吹拂下,污染物向南面扩散,空气质量才能转好。而如果是其它的风向,遇到了大山的阻拦,污染物依然留在城区里。当污染扩散条件不利时,污染源排放污染物难以扩散,空气污染随之加重。
北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应
北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度对地面气象因素的响应引言:近年来,随着城市化进程的推进和工业化程度的提高,空气质量成为了一个全球关注的焦点。
其中,北京地区由于其特殊的地理和气象条件,空气污染问题日益凸显。
PM2.5和PM10是主要的空气污染物,其可悬浮颗粒物对人体健康和环境造成的危害不容忽视。
本文旨在探讨北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度与地面气象因素之间的关系。
一、北京地区不同季节PM2.5和PM10浓度的变化特点北京地区属于暖温带半湿润大陆性气候,夏季炎热潮湿,冬季寒冷干燥。
根据近年来的监测数据,可以发现北京地区PM2.5和PM10浓度在不同季节有明显的差异。
1. 春季:春季是北京地区PM2.5和PM10浓度较低的季节之一。
这是因为春季的气温较高,湿度适中,大气稳定度较好,有利于污染物向上扩散,减少了污染物的累积。
2. 夏季:夏季是北京地区PM2.5和PM10浓度较高的季节之一。
夏季是北京地区气温最高的季节,湿度大,大气层稳定,这些因素使得污染物在大气中停留时间较长,导致污染物的积累和浓度的增加。
3. 秋季:秋季是北京地区PM2.5和PM10浓度较低的季节之一。
随着气温的逐渐降低,气候干燥,大气稳定度有所增加,有利于污染物向上扩散,减少了污染物的滞留。
4. 冬季:冬季是北京地区PM2.5和PM10浓度最高的季节。
冬季是北京地区气温最低的季节,大气层不稳定,风速较小,污染物易积累。
另外,冬季燃煤取暖导致了二次污染的加重。
二、PM2.5和PM10浓度与地面气象因素的关系地面气象因素对PM2.5和PM10的浓度具有重要影响,下面将分别从气温、湿度、风速和降水四个方面进行探讨。
1. 气温:气温是影响污染物浓度的主要因素之一。
高温有助于污染物的挥发和扩散,使其浓度降低;而低温则会导致污染物的停留和积累,浓度升高。
因此,春季和秋季的温度较高,对于减少PM2.5和PM10浓度有利;夏季和冬季的温度较低,导致浓度升高。
北京大气污染
北京大气污染北京大气污染是一个严重的环境问题,已经成为了许多人关心的焦点。
随着工业化和城市化的发展,北京的大气污染问题变得越来越严重。
这篇文章将探讨北京大气污染的原因、影响和解决办法。
首先,北京大气污染的主要原因之一是工业和交通排放。
随着经济的快速增长,工厂和车辆数量急剧增加,导致大量的废气排放到大气中。
工厂的烟囱排放和汽车的废气都含有大量的有害物质,如二氧化硫、氮氧化物和颗粒物。
这些物质在空气中积累,形成了雾霾天气。
其次,北京的地理位置也是导致大气污染的重要原因。
北京位于华北平原,四周环山,地势较低,气象条件不利于大气污染物的扩散。
加之冬季,北京常常面临着温度倒挂现象,也就是地面温度低于高空温度,使得污染物很难散发出去。
这导致了冬季时北京的雾霾特别严重。
北京大气污染给人们的生活带来了很大的影响。
首先,空气污染会直接影响人们的健康。
长期暴露在有害物质中,人们容易患上呼吸系统疾病,例如哮喘、支气管炎等。
其次,大气污染也会对环境产生负面影响。
空气中的颗粒物会沉积在土壤和水中,污染土壤和水源,对农作物和水生生物造成损害。
此外,大气污染还会影响城市形象,影响居民的生活质量和旅游业的发展。
面对北京大气污染问题,政府和社会都采取了一系列的措施来解决。
首先,政府加大了环境保护法律法规的制定和执行力度。
出台了一系列限制工业排放和车辆排放的政策,如实施严格的汽车尾气排放标准、推动工业企业的减排措施等。
其次,政府鼓励和支持可再生能源的使用,减少对化石能源的依赖,如风能和太阳能等。
此外,政府还推动了大力发展公共交通,鼓励居民多乘坐公共交通工具,减少私家车的使用。
除了政府的努力,每个人都可以为减少北京大气污染贡献自己的力量。
首先,我们可以改变自己的出行方式,尽量避免开车,多乘坐公共交通或步行。
其次,我们可以减少用电量,节约能源,如合理使用电器、破坏枯木的烧焦行为等。
此外,我们还可以加强环保意识,积极参与环保活动,如植树造林、回收利用等。
北京重污染天气应急预案
北京重污染天气应急预案1. 引言北京作为中国的首都和全国政治、经济、文化中心,人口众多,工业发达,是一个高度发达的都市城市。
由于城市化进程加快,工业、交通和能源消耗等因素的加剧,北京市的大气环境问题逐渐凸显,重污染天气频繁发生。
为了保障市民身体健康和社会公共安全,北京市政府制定了重污染天气应急预案。
2. 预警级别与措施2.1 预警级别北京市根据大气污染程度划分了四个预警级别,分别是蓝色、黄色、橙色和红色。
预警级别的划分主要根据空气质量指数(AQI)来确定。
•蓝色预警:AQI小于50,为优良空气质量,此时没有特别应急措施。
•黄色预警:AQI在50至100之间,为良好空气质量,此时应增强宣传引导,提醒市民注意呼吸道健康。
•橙色预警:AQI在100至200之间,为轻度污染,此时应采取限制排放措施,停止部分工地作业等。
•红色预警:AQI大于200,为重度污染,此时应采取严格排放控制措施,停工停产,停止机动车限行等。
2.2 预警措施2.2.1 蓝色预警措施•加大宣传力度,提醒市民注意呼吸道健康。
•提醒市民尽量减少室外活动。
2.2.2 黄色预警措施•继续加大宣传力度,提醒市民注意呼吸道健康。
•增加环境监测频率,确保数据准确性。
•强化施工现场扬尘治理和车辆尾气排放监管。
2.2.3 橙色预警措施•继续加大宣传力度,提醒市民注意呼吸道健康,并建议特殊人群尽量留在室内。
•延长限行时间,减少机动车污染排放。
•限制工地作业,减少扬尘污染。
2.2.4 红色预警措施•加大宣传力度,提醒市民佩戴口罩出行,并建议市民减少室外活动。
•严格控制机动车行驶,全面暂停重污染行业的生产。
•关闭重污染源,如燃煤电厂等。
3. 应急预案执行3.1 预案发布一旦出现重污染天气,相关部门将根据监测数据及预警级别发布相应的预警信息,向公众和媒体发布重污染天气应急预案。
3.2 应对措施•所有企事业单位要严格按照预案要求执行相应的限制措施,如停工停产、减少机动车运行等。
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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]。
研究表明[3-7],当北京地区地面受均压场控制时,地面和低空风速均较小,并伴有较强的辐射逆温和下沉逆温,逆温层厚度和强度均较大,低层大气层结稳定,是造成雾霾天气的主要原因。
进一步深入分析发现,大部分雾霾天气出现时850 hPa以下均存在逆温层,强逆温层为925 hPa以下时大雾天气范围和浓度均较大[8],而逆温维持是雾霾天气持续的主要原因,且轻雾或霾为主时逆温层的特点为厚度浅强度弱[9],持续存在的大陆高压均压场是造成重空气污染污染物浓度累积的主要背景场[10]。
北京地区三面环山,小风或静风出现频率较大,稳定的大气层结使大气扩散能力减弱,易造成污染物堆积,偏南气流将江苏、山东、河北及天津等周边地区的污染物输送至北京地区;同时湿度增加有利于气溶胶吸湿增长,消光增强,使能见度下降,进而形成雾霾[11-12]。
研究表明[13-14],北京地区重空气污染高峰期主要集中出现在秋季和冬季,最新研究表明[15-16]夏季也是北京地区重空气污染天气的多发季节。
对于空气污染天气形势分型,苏福庆等[17]对华北地区污染物浓度变化和天气形势特征进行了分析,指出华北地区重空气污染天气可以分为河套倒槽东移型、东北低压低槽型、东北地形槽与华北地形槽连接型3种类型,本文针对北京地区并结合华北地区的地形特征,对造成北京地区重空气污染的天气形势进行系统分型。
利用2008—2014年北京地区重空气污染天气过程的高空和地面气象观测资料,对北京地区重污染天气的高空环流形势、地面天气形势及边界层结构特征展开研究,进一步分析北京地区重空气污染的气象条件,以期为北京地区及周边省市重空气污染天气预报提供参考。
大气成分数据来源于北京市海淀区宝联大气成分监测站,监测项目主要包括PM2.5、NOX、NO2和SO2浓度,时间分辨率为5 min,本文主要分析污染物的小时平均浓度和日平均浓度;气象资料来源于北京市南郊观象台常规气象观测数据,主要包括2008—2014年风向、风速、能见度、相对湿度等地面观测数据和探空数据。
2.1 重空气污染时间变化特征根据国家环境保护部颁布的《环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行)(HJ633—2012)》[18],统计2008—2014年北京地区5级和6级重空气污染特征。
由表1可知,2008—2014年北京地区共出现重空气污染日156 d,其中持续时间为1 d的重空气污染过程出现63次,持续时间为2 d的重空气污染过程出现15次,持续时间为3 d的重空气污染过程出现7次,持续时间为4 d的重空气污染过程出现8次;持续时间为5 d的重空气污染过程出现2次,分别出现在2011年2月20—24日和2013年1月10—14日。
由2008—2014年北京地区月重空气污染出现日数可见(表2),1月、2月、10月、11月和12月为北京地区重污染天气的高发时期,占重空气污染总日数的72.4%,可见秋季和冬季是北京地区重空气污染天气的高发季节。
2.2 重空气污染环流形势和地面气压分布特征对2008—2014年北京地区重空气污染天气高空和地面环流形势进行分析,发现重污染天气500 hPa天气形势可以分为纬向环流型和径向环流型两种类型,径向型重空气污染日数占重空气污染总日数的41.6%,纬向型重空气污染日数占重空气污染总日数的58.4%。
北京地区出现重空气污染天气时,地面形势可以分为低压辐合区、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9种类型;统计可知,低压辐合区型重空气污染日数占重空气污染总日数的38.3%,高压后部型重空气污染所占的比例为18.8%,高压底部型重空气污染所占的比例为14.9%,弱气压场型重空气污染所占的比例为11.6%,高压前部型重空气污染所占的比例为9.1%,低压倒槽型重空气污染所占的比例为3.8%,弱高压型重空气污染所占的比例为1.8%,鞍型场型重空气污染所占的比例为1.2%,华北地形槽型重空气污染所占的比例为0.5%。
研究发现,重空气污染天气过程均为地面形势逐渐演变的过程,500 hPa多为偏西气流或槽前西南气流,偏西气流(纬向型)重空气污染日数占重空气污染总日数的58.4%,槽前(径向型)重空气污染日数占重空气污染总日数的41.6%;850 hPa为西南气流且受暖平流控制,地面为低压辐合区、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等9种不利于扩散的形势场,因此按地面形势可以将重空气污染天气垂直分布结构归纳为低压辐合区、高压后部、高压底部、弱气压场、高压前部、低压倒槽、弱高压、鞍型场和华北地形槽9种类型(图略)。
2.3 重空气污染天气季节特征对于华北地区来说,重空气污染天气形势的季节特征明显,研究表明秋季和冬季稳定的大气环流形势易造成重空气污染天气,是重空气污染天气的高发季节,占年重空气污染日数的72.4%;而春季和夏季随着大气环流形势转变,重空气污染的天气特征不同。