2007～2016年北京天气分型与霾日的关联

作者：尹晓梅; 朱彬^*; 熊亚军; 孙兆彬; 乔林

来源：中国环境科学, 2020, 40(01): 123-134.

DOI：10.19674/j.cnki.issn1000-6923.2020.0014

• 北京
• 天气分型
• 霾日
• 细颗粒物(PM2.5)
• 臭氧

采用COST733软件将北京地区2007～2016年的大气环流总体分为T1～T9种类型,研究其与霾日的关联性,并结合PM2.5和臭氧地面观测,分析不同天气型对应的污染特征及气象参数分布规律.2007～2016年霾日发生概率21.5%,T4和T9型下霾日最多,T5和T8型最不利于霾日发生.9类天气型下霾日变化具有阶段性,2007～2012年(阶段一)霾日少且年际差异小,2013～2016年(阶段二)霾日增多.对9类天气型下霾日PM2.5及臭氧变化进行分析,T1、T3、T4和T9型霾日多出现在秋冬季,PM2.5日变化为逐时增加态势,4类天气型在第一阶段的白天有浓度波动增长形成的小峰值,但第二阶段减弱消失.大部分天气型的霾日,阶段二的PM2.5浓度较阶段一降低,T7和T9型表现为增加,增幅分别为23.7%和3.9%.所有天气型霾日的臭氧日变化均为单峰型,峰值出现在下午,臭氧日均浓度最高为T8型.此外,阶段二与阶段一相比,T3、T5和T6型臭氧平均浓度增加,其中T5型增幅达到49.8%.将霾日与近地面气象要素关联分析,平均气温、风向、风速可以较好的解释臭氧浓度变化,而PM2.5的变化特征不仅与气象要素相关,在一定程度上也体现了污染排放及区域联动减排的贡献,需两者结合才能更好探究PM2.5浓度整体特征及细节变化.

• 单位
  南京信息工程大学