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区域空气质量的重污染问题是中国大气环境科学的重要问题,引起国内外学者的广泛关注。目前,限于理论、观测和技术水平,尚没有有效的解决方法。本研究依据天气型与空气质量的关系、天气动力学理论,应用地面监测、卫星遥感观测数据,利用气象、轨迹、空气质量模型结果,分析了中国各个区域NO2、CO、NMVOC等污染物的时空分布特征,对中国中纬度以及中低纬度地区重污染事件的形成、输送和清除过程的机制,提出了卫星遥感在重污染预中的应用技术以及重污染预测预警的方法。本研究应用AIRS(Atmospheric InfraRed Sounder)、OMI(Ozone Monitoring Instrument)、SCIAMACHY(SCanning Imaging Absorption Spectro Meterfor Atmospheric CHartographY)和GOME(Global Ozone Monitoring Experiment)-2传感器观测数据,统计了中国NO2、CO以及NMVOC污染较重的地区和季节。中国NO2冬季峰值、夏季谷值的季节分布特征;各区域在3、4月份达到CO污染峰值;NMVOC华中、华北、华东分别在5、6、7月达到各自NMVOC浓度的峰值。各种污染物的重污染区域主要集中在华北、华东、四川盆地以及广州。应用空气污染指数(API)资料,气象观测资料,基于WRF气象模式结合FLEXPART三维拉格朗日粒子扩散模式的数值模拟以不同典型情景为例,研究了中纬度以及中低纬度地区重污染的积累、输送以及清除过程的机制。结果显示,污染物在重污染的形成、输送和清除中显示以下特征:对于中纬度地区,移动性反气旋以及锋面气旋的交替演变是造成重污染天气形成以及清除的主要原因,反气旋的锋区、中心以及后部分别对应污染物的局地徘徊积累、偏南风输送以及清除过程;对于中低纬度地区,滞留变性大陆高压的配置以及大陆高压前沿冷空气活动导致重污染的形成和清除,分别对应污染物的本地积累和系统性清除。卫星遥感技术是重污染观测、诊断分析以及重污染区域分析的有力工具。通过将AURA卫星的OMI传感器观测的对流层NO2柱密度的数据与中国华北地区18个重点城市NO2的环境监测数据进行对比发现地面观测日平均浓度和OMI观测数据平均值具有时间同步性,相关系数为0.81,证明卫星遥感数据可准确反映地面重污染天气出现的时间。通过分析天气形势与区域性大气NO2污染的环境重污染过程关系,给出卫星遥感在重污染过程诊断研究中的应用方法。利用NO2柱密度与地面风场的矢量相关模型结合,计算了NO2污染区及华北6城市污染浓度与周边相关矢量场和最高频率风场,结果显示,利用卫星遥感提供的高分辨污染物浓度数据与矢量相关模型结合能够解释区域重污染成因进行解释并进行预测分析。利用API、温度、气压等气象和浓度监测资料,以北京2002年4月为例研究了天气型和混合层高度在反气旋环境过程各个阶段与PM10的定量关系,发现单位时间内气压变化量同PM10浓度与混合层高度的乘积成线性关系。根据反气旋各阶段回归方程的斜率和传输机制,提出了清除率、累积率和输送率的概念和计算方法,对污染潜势预报和环境规划管理有一定的参考意义。上述研究结果不仅为今后大气环境重污染形成机制的进一步研究打下了良好的基础,对于区域重污染防治也有重要指导作用。