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Tracking a Severe Pollution Event in Beijing in December 2016 with the GRAPES–CUACE Adjoint Model

Journal of Meteorological Research 2018年第1期32卷 49-59页

作者： Chao WANG Xingqin AN Shixian ZHAI Zhaobin SUN Institute of Atmospheric Composition Chinese Academy of Meteorological Sciences Beijing 100081 State Key Laboratory of Severe Weather、Key Laboratory of Atmospheric Chemistry of China Meteorological Administration Chinese Academy of Meteorological Sciences Beijing 100081 Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration Nanjing University of Information Science & Technology Nanjing 210044 Institute of Urban Meteorology China Meteorological Administration Beijing 100089 Environmental Meteorology Forecast Center of Beijing-Tianjin-Hebei China Meteorological Administration Beijing 100089

We traced the adjoint sensitivity of a severe pollution event in December 2016 in Beijing using the adjoint model of the GRAPES–CUACE（Global/Regional Assimilation and Prediction System coupled with the China Meteorological Administration Unified Atmospheric Chemistry Environmental Forecasting System）. The key emission sources and periods affecting this severe pollution event are analyzed. For comaprison, we define 2000 Beijing Time 3 December 2016 as the objective time when PM2.5 reached the maximum concentration in Beijing. It is found that the local hourly sensitivity coefficient amounts to a peak of 9.31 μg m^–3 just 1 h before the objective time, suggesting that PM2.5 concentration responds rapidly to local emissions. The accumulated sensitivity coefficient in Beijing is large during the 20-h period prior to the objective time, showing that local emissions are the most important in this *** accumulated contribution rates of emissions from Beijing, Tianjin, Hebei, and Shanxi are 34.2%, 3.0%, 49.4%,and 13.4%, respectively, in the 72-h period before the objective time. The evolution of hourly sensitivity coefficient shows that the main contribution from the Tianjin source occurs 1–26 h before the objective time and its peak hourly contribution is 0.59 μg m^-3 at 4 h before the objective time. The main contributions of the Hebei and Shanxi emission sources occur 1–54 and 14–53 h, respectively, before the objective time and their hourly sensitivity coefficients both show periodic fluctuations. The Hebei source shows three sensitivity coefficient peaks of 3.45, 4.27, and 0.71 μg m^–3 at 4, 16, and 38 h before the objective time, respectively. The sensitivity coefficient of the Shanxi source peaks twice, with values of 1.41 and 0.64 μg m^–3 at 24 and 45 h before the objective time, respectively. Overall, the adjoint model is effective in tracking the crucial sources and key periods of emissions for the severe pollution event.

关键词： GRAPES-CUACE adjoint model winter heavy pollution pollution source adjoint tracking sensitivity analysis Beijing

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Long-term variations of major atmospheric compositions observed at the background stations in three key areas of China

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Advances in Climate Change Research 2020年第4期11卷 370-380页

作者： ZHANG Yong JIN Jun-Li YAN Peng TANG Jie FANG Shuang-Xi LIN Wei-Li LOU Meng-Yun LIANG Miao ZHOU Qing JING Jun-Shan LI Ya-Nan JIA Xiao-Fang LYU Shan-Shan Meteorological Observation Center China Meteorological AdministrationBeijing100081China Zhejiang University of Technology Hangzhou310014China Minzu University of China Beijing100081China

Atmospheric compositions and acid rain are closely related to atmospheric environment,weather,and climate *** this study,the concentration levels and long-term trends of CO_(2),CH_(4),O_(3),PM_(2.5),PM_(10),and acid rain were presented at the *** global baseline station in Qinghai,Shangdianzi and Lin'an regional background stations in the North China Plain(NCP)and the Yangtze River Delta region(YRD)of China based on the data observed until *** increasing trends of CO_(2) were found at all of these *** ***,the concentration levels and growth rate were consistent with the average values in the Northern Hemisphere(NH)and those observed at the Mauna Loa station in *** CH_(4) also showed a upward tendency similar to that observed in *** with the observations at *** global baseline station,the CO_(2) and CH_(4) mole fractions were higher at Shangdianzi and Lin'an regional background stations,indicating the important contributions of anthropogenic activities to the regional background level of CO_(2) and CH_(4).The annual averaged surface ozone showed increasing trends at *** and Shangdianzi stations,whereas no clear trend was found at Lin'an *** variations in the patterns of aerosol concentrations at Shangdianzi and Lin'an were found according to the PM_(2.5) or PM_(10) ***,the aerosol concentrations at both stations shown declining trends since the ***,two periods of high particle concentrations occurred in 2006-2007 and *** annual mean aerosol concentrations have continuously decreased after 2013-2014,indicating the effectiveness of pollution control in the NCP and YRD,especially since the implementation of the‘Action Plan for Prevention and Control of Air Pollution’in September *** analysis of aerosol with acid rain showed that the period with high concentrations of aerosols in the early years was consistent with that of severe

关键词： Atmospheric compositions Background observations Long-term variation Trend Coordinated control of PM and ozone China

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上海市PM_(2.5)浓度延伸期预测模型的构建及评估

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中国环境科学 2023年第7期43卷 3290-3298页

作者：马井会瞿元昊余钟奇许建明中国气象局上海台风研究所上海市气象与健康重点实验室上海200030

基于PM_(2.5)浓度、次季节到季节预测项目(S2S)三家模式(CMA、UK和ECMWF)历史回报气象要素(2000~2014年)作为预测因子,利用长短时记忆神经网络(LSTM)深度学习方法和轻量级梯度提升机(LGBM)算法开发了上海PM_(2.5)延伸期预测模型,并应用L... 详细信息

基于PM_(2.5)浓度、次季节到季节预测项目(S2S)三家模式(CMA、UK和ECMWF)历史回报气象要素(2000~2014年)作为预测因子,利用长短时记忆神经网络(LSTM)深度学习方法和轻量级梯度提升机(LGBM)算法开发了上海PM_(2.5)延伸期预测模型,并应用LSTM模型建立了上海秋冬季(11月~次年2月)PM_(2.5)浓度延伸期预测融合模型.结果显示:融合模型11~40d逐候预测与实况的相关系数为0.47~0.76,比单一模型相关系数上升23.5%~31.1%;融合模型RMSE介于19~25.1μg/m^(3)之间,较单一模型下降19%~19.3%.融合模型能够较好地预报出未来11~40d上海秋冬季PM_(2.5)浓度的总体趋势、浓度峰值谷值的变化及发生时间等关键特征,逐候HSS技巧评分在0.18~0.5之间,显示出较好的预测技巧.对于典型污染过程个例的预测而言,融合模型在不同的预测时效预测准确率存在差异,提前11−40d的总体预测准确率为75.5%.对于持续3d及以上的3次污染过程,11~40d预测准确率达到100%.融合模型的预报时效可达40d,是目前污染数值预报模型(一般96~240h)预报时效的近4倍,且运算速度快,能够节省大量计算资源和时间成本.

关键词：机器学习 S2S PM_(2.5)延伸期预测

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风廓线雷达在北京地区一次强沙尘天气分析中的应用

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中国环境科学 2018年第5期38卷 1663-1669页

作者：刘超张碧辉花丛张恒德吴东丽国家气象中心北京100081 中国气象局气象探测中心北京100081

基于北京地区逐小时风廓线雷达数据、大气成分观测数据以及地面常规观测资料对2017年5月3~7日一次沙尘天气过程进行了研究.结果表明:受蒙古气旋影响,全国多地出现空气质量严重污染,其中北京PM10浓度达到严重污染级别时间超过30h.通过对... 详细信息

基于北京地区逐小时风廓线雷达数据、大气成分观测数据以及地面常规观测资料对2017年5月3~7日一次沙尘天气过程进行了研究.结果表明:受蒙古气旋影响,全国多地出现空气质量严重污染,其中北京PM10浓度达到严重污染级别时间超过30h.通过对边界层内水平风场、垂直速度以及大气折射率结构常数等要素进行分析,研究发现沙尘爆发前,边界层内出现平均风速达到14.8m/s的西北急流核,该急流核的建立有利于将高层沙尘粒子向近地面传输,而沙尘爆发阶段边界层通风量较前期增加31.6%,中低层的通风量逐渐占据主导地位,使近地面PM_(10)浓度出现爆发性增长.此外,整个沙尘天气过程中,以弱下沉运动为主,垂直速度在1m/s以下,而沙尘天气爆发前,边界层内出现强烈垂直下沉运动,达到5.3m/s.同时,大气折射率结构常数出现1.0×10^(-16)的高值中心.二者均先于地面污染物浓度的变化,预报时间提前量为8~9h,可为今后沙尘预报提供一定参考.

关键词：沙尘风廓线边界层通风量垂直速度

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VARIATION CHARACTERISTICS OF THE PLANETARY BOUNDARY LAYER HEIGHT AND ITS RELATIONSHIP WITH PM2.5 CONCENTRATION OVER CHINA

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Journal of Tropical Meteorology 2018年第3期24卷 385-394页

作者： WANG Yin-jun XU Xiang-de ZHAO Yang WANG Min-zhong State Key Laboratory of Severe Weather Chinese Academy of Meteorological Sciences Beijing 100081 China Nanjing University of Information Science & Technology Nanjing 210044 China Institute of Desert Meteorology China Meteorological Administration Urumqi 830002 China

The planetary boundary layer height(PBLH) was calculated using the radiosonde sounding data, including120 L-band operational sites and 8 GPS sites in China. The diurnal and seasonal variations of PBLH were analyzed using radiosonde sounding(OBS-PBLH) and ERA data(ERA-PBLH). Based on comparison and error analyses, we discussed the main error sources in these data. The frequency distributions of PBLH variations under different regimes(the convective boundary layer, the neutral residual layer, and the stable boundary layer) can be well fitted by a Gamma distribution and the shape parameter k and scale parameter s values were obtained for different regions of China. The variation characteristics of PBLH were found in summer under these three regimes for different regions. The relationships between PBLH and PM_(2.5) concentration generally follow a power law under very low or no precipitation conditions in the region of Beijing, Tianjin and Hebei in summer. The results usually deviated from this power distribution only under strong precipitation or high relative humidity conditions because of the effects of hygroscopic growth of aerosols or wet deposition. The OBS-PBLH provided a reasonable spatial distribution relative to *** indicates that OBS-PBLH has the potential for identifying the variation of PM_(2.5) concentration.

关键词： L-band and GPS sounding planetary boundary layer height PM2.5 concentration

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青藏高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应

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生态学报 2018年第9期38卷 3208-3218页

作者：卓嘎陈思蓉周兵中国气象局成都高原气象研究所拉萨分部拉萨850000 西藏自治区气候中心拉萨850000 广西省气候中心南宁530000 中国气象局国家气候中心北京100081

研究青藏高原植被覆盖时空分布特征对加深气候变化的认识及生态环境保护具有重要的生态价值和现实意义。利用2000—2016年MODIS NDVI 1km/月分辨率数据以及气象观测数据,采用最大合成法、趋势性分析以及相关分析方法,探讨了不同时间尺... 详细信息

研究青藏高原植被覆盖时空分布特征对加深气候变化的认识及生态环境保护具有重要的生态价值和现实意义。利用2000—2016年MODIS NDVI 1km/月分辨率数据以及气象观测数据,采用最大合成法、趋势性分析以及相关分析方法,探讨了不同时间尺度青藏高原地区NDVI的分布特征及其与降水、气温的关系。结果表明:(1)青藏高原东南部植被状况明显好于西北部,植被覆盖的分布格局与区域水热条件的时空分布保持了较好的一致性;近17年来青藏高原植被覆盖改善的地区要比退化的地区面积大,严重退化的区域主要位于青藏高原西南部;青藏高原NDVI值在2000—2016年呈幅度较小的增加趋势。(2)除夏季降水量外,研究时段内其他季节降水量均呈增加趋势;气温均呈增加趋势,尤其以春季增加最为显著,整体上青藏高原气候呈现"暖湿化"趋势。总体上年降水量与年最大合成NDVI呈较好的正相关;年平均气温与年最大合成NDVI在高原东南部呈正相关,西南部呈负相关。降水量和热量条件均是高原植被生长的影响因素,降水与植被覆盖的影响较气温密切。

关键词：归一化植被指数青藏高原时空特征气候变化

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河北香河亚微米气溶胶组分特性、来源及其演变规律分析

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环境科学 2018年第7期39卷 3022-3032页

作者：江琪王飞孙业乐国家气象中心北京100081 中国气象科学研究院北京100081 中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室北京100029

霾的形成发展与细颗粒物化学组分变化紧密相关.本文利用颗粒物化学组分监测仪(ACSM)、黑碳仪等对河北香河夏季亚微米气溶胶(PM1)化学组分、来源及其演变规律进行详细分析.结果表明,PM1平均占到PM2.5的约71%,PM1主要分布在20~80μg·m-3... 详细信息

霾的形成发展与细颗粒物化学组分变化紧密相关.本文利用颗粒物化学组分监测仪(ACSM)、黑碳仪等对河北香河夏季亚微米气溶胶(PM1)化学组分、来源及其演变规律进行详细分析.结果表明,PM1平均占到PM2.5的约71%,PM1主要分布在20~80μg·m-3间;观测期间有显著的秸秆燃烧事件,秸秆燃烧时段PM1质量浓度显著升高,其中有机物质量分数迅速升高,平均约占到47%;秸秆燃烧使得大气气溶胶由弱碱性转变为弱酸性;整个观测期间,正交矩阵因子分解法(PMF)共识别出4类有机气溶胶,分别为两种一次有机气溶胶(类烃类有机气溶胶和生物质燃烧有机气溶胶)和两种二次有机气溶胶(低挥发、高氧化性的有机气溶胶和低氧化、半挥发性的有机气溶胶),有机气溶胶氧化程度较高.其中二次有机气溶胶的贡献远大于一次有机气溶胶,平均占到有机物的~69%,而去除秸秆燃烧时段后PMF结果中未解析出生物质燃烧有机气溶胶.

关键词：颗粒物化学组分监测仪(ACSM) PM1 化学组分有机气溶胶正交矩阵因子分解法秸秆燃烧

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北京地区秋冬季大气污染特征及成因分析

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环境科学 2019年第8期40卷 3405-3414页

作者：徐冉张恒德杨孝文程水源张天航江琪国家气象中心北京100081 北京工业大学环境与能源工程学院区域大气复合污染防治北京市重点实验室北京100124

为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(TrajStat)对2016~2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续... 详细信息

为了研究近两年北京地区PM2. 5污染特征及成因变化,利用常规观测资料和改进的后向轨迹模型(TrajStat)对2016~2017年秋冬季大气重污染时段的颗粒物浓度、气象要素和气团传输路径进行了综合分析.结果表明,研究期间北京地区共发生13次持续2 d以上的重污染事件,冬季过程约占61.5%,且污染程度和持续时间均高于秋季.地面受弱气压场控制、高湿度、静小风以及较低的混合层高度,加之北京三面环山的特殊地势是导致秋冬季静稳型污染频发的重要因素,重污染期间PM2.5/PM10的平均比值高达0.86.累积阶段气团主要来自于西北、偏西、西南和东南方向,其中西南和东南路径为典型污染传输通道,轨迹频率为21.6%.此外,采用WRF-CAMx模型定量估算了2016年12月16~22日典型过程中本地和外来污染源对北京PM2.5的贡献,结果发现不同气团输送条件下,二者的贡献差异较大.当南部气团输入时,本地贡献会显著下降,以外部区域输送为主导;若气流来自西北方向情况则相反.污染过程期间,本地贡献为16.5%~69.3%.

关键词： PM2.5重污染气团轨迹气象要素 WRF-CAMx 区域传输

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降水对京津冀中南部PM_(10)和PM_(2.5)清除作用的分析

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干旱区资源与环境 2019年第3期33卷 69-74页

作者：李凯飞张恒德谢永华南京信息工程大学南京210044 中国气象局国家气象中心北京100081

利用京津冀中南部10个城市环境监测国控站点的2014～2016年PM_(10)、PM_(2.5)浓度逐小时资料和中国气象局地面观测逐小时国家站降水资料,进行对比统计分析,探讨降水对PM_(10)、PM_(2.5)的湿清除作用。结果表明,京津冀中南部降水对PM_(10... 详细信息

利用京津冀中南部10个城市环境监测国控站点的2014～2016年PM_(10)、PM_(2.5)浓度逐小时资料和中国气象局地面观测逐小时国家站降水资料,进行对比统计分析,探讨降水对PM_(10)、PM_(2.5)的湿清除作用。结果表明,京津冀中南部降水对PM_(10)、PM_(2.5)湿清除效果随降雨总量、平均雨强、降水持续时间的增加而加强。当降雨总量大于10mm、平均雨强大于1mm、降水持续时间超过10h时,降水对PM_(10)、PM_(2.5)湿清除效果最佳。降水前PM_(10)、PM_(2.5)浓度与清除率呈非线性正相关关系,随浓度的增加,清除率将趋于稳定。

关键词： PM2.5 PM10 降水清除率

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青藏高原东缘黑碳气溶胶变化特征及其来源

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环境科学 2023年第5期44卷 2450-2460页

作者：王红磊刘思晗赵天良卢文夏俊荣施双双南京信息工程大学中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室南京210044 无锡学院大气与遥感学院无锡214105

黑碳(BC)作为最重要的吸收性气溶胶,可影响青藏高原地区的辐射、云和地表积雪等,进而影响全球季风环流及降水.本研究于2017年7月5日至9月5日在青藏高原东缘理塘县使用黑碳仪AE-33测量了BC浓度数据,结合黑碳仪模型、PSCF和CWT潜在来源模... 详细信息

黑碳(BC)作为最重要的吸收性气溶胶,可影响青藏高原地区的辐射、云和地表积雪等,进而影响全球季风环流及降水.本研究于2017年7月5日至9月5日在青藏高原东缘理塘县使用黑碳仪AE-33测量了BC浓度数据,结合黑碳仪模型、PSCF和CWT潜在来源模型,分析了BC的污染特征、潜在来源及其影响区域.结果表明,理塘ρ(BC)为0.4~4699.8 ng·m^(-3),平均值为816.4ng·m^(-3),占PM_(2.5)的质量分数为5.96%.理塘ρ(BC液态燃料)和ρ(BC固态燃料)的平均值分别为486.1ng·m^(-3)和398.5ng·m^(-3),BC液态燃料的贡献率C为0.51.ρ(BC)主要分布在0~2000 ng·m^(-3),可占总观测期间的92.5%.BC、BC液态燃料和BC固态燃料的日变化为双峰型分布,峰值分别出现在08:00和20:00,早高峰主要与交通源和含碳物质不完全燃烧有关,而在晚高峰期间则主要受到含碳物质不完全燃烧影响.PM_(2.5)和BC的潜在来源和影响范围不同.境外输入对理塘PM_(2.5)和BC的浓度影响较大,其影响范围主要集中在我国境内,向其东北部传输,高值中心主要集中在理塘周边地区.

关键词：青藏高原黑碳(BC) 日变化潜在来源影响区域

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