长江中下游地区重灰霾污染过程边界层结构与夹卷特征的观测分析

来源 :南京信息工程大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:xiaoxiao1946
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过去几十年,随着我国城市化和工业化快速发展,人为污染源排放不断增加,各种大气污染事件频繁发生。重霾污染条件下,由于气溶胶辐射效应,高浓度污染物对边界层热力动力结构和夹卷过程产生重要影响。本文利用2017年12月23日至2018年1月18日的无人机边界层廓线观测、地面气象要素、污染物浓度及激光雷达消光系数资料,对一次重霾污染事件的发生、发展过程中的大气边界层特征及夹卷过程进行了系统分析。探讨了利用无人机探测的PM2.5廓线判定边界层高度及夹卷区厚度的可行性及优点。通过重轻污染灰霾日的对比,评估边界层结构和夹卷特征参数随灰霾浓度的变化。主要结论概括如下。(1)白天湍流发展较为旺盛时,PM2.5浓度垂直廓线呈明显的分层结构。PM2.5浓度与比湿的垂直分布特征较为相似,且比位温垂直分层结构清晰。通过与轻污染日相比,重霾日PM2.5在边界层顶部附近累积效果最为明显。(2)无人机探测的PM2.5浓度廓线可以较准确地确定大气边界层高度,减少位温梯度法的不确定性。与其他常用方法如位温梯度法、1.5K位温法等相比,PM2.5梯度法可以更准确地判断边界层顶高度及夹卷区上下边界位置。(3)高浓度灰霾削弱到达地表的太阳辐射,降低地表感热通量,削弱湍流强度,增加边界层内稳定度,推迟对流边界层发展,并抑制大气边界层高度发展。夹卷厚度随气溶胶浓度升高而增大。(4)受气溶胶辐射效应影响,无量纲化夹卷速度与对流理查逊数之间不再符合-1次幂函数关系。灰霾浓度越高,无量纲化夹卷速度随对流理查逊数变化的函数关系偏离-1次幂函数越远。这一发现很好地验证了相关模式如大涡模式(LES)模拟的结果。
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