朱莉莉
- 作品数：33 被引量：466H指数：14
- 供职机构：中国环境监测总站更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家科技支撑计划环境保护公益性行业科研专项更多>>
- 相关领域：环境科学与工程天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 中小城市空气质量预报试验与问题研究被引量：20
- 2015年
- 当前中国大气污染形势严峻,迫切需要开展环境空气质量预报预警业务工作。为调研国内中小城市开展空气质量预报的基础条件和业务需求,促进全国城市空气质量业务体系建设,中国环境监测总站组织8个典型中小城市,利用基于数值预报基础的统计模式预报系统开展了空气质量预报实验工作。在此基础上,针对开展全国预报业务体系建设所需的中小城市预报方法、基础条件、人员技术水平等方面进行专项调研,并对国内中小城市开展空气质量预报能力建设和业务工作面临的问题、困难提出了建议和参考对策。
- 汪巍高愈霄赵熠琳许荣朱莉莉李健军李国刚翟超英
- 关键词：环境空气质量预报
- 城市环境空气质量指数范围预报方法初探被引量：30
- 2015年
- 城市环境空气质量指数预报是环境信息公众服务的重要内容,以城市24 h空气质量指数预报为例,探讨了其范围预报方法,并通过均方差的数理统计方法,分析典型城市每日空气质量指数实况数据的波动范围以及预报与实况偏差,针对不同空气质量级别提出建议性的空气质量指数预报变化幅度修正范围,并对预报过程中的质量控制技术进行了初步讨论。
- 王晓彦陈佳朱莉莉赵熠琳闫慧李健军
- 关键词：空气质量指数
- 我国空气污染物人为源排放清单对比被引量：25
- 2013年
- 空气污染物排放清单是影响数值模式结果准确性的关键因子之一.定义不同排放清单中同一污染物排放量最大值与最小值之差与平均值的比值为差异度,对比分析了4个国内外广泛应用的人为污染源排放清单(TRACE-P、INTEX-B、REAS1.1和REAS2.0).结果表明:INTEX-B、REAS1.1和REAS2.0清单中给出的2006—2007年我国(不包括港澳台地区数据)SO2排放量差异度为12%,而在SO2排放量较大的省份(如山东、河北和河南等)差异度达30%以上;NOx和NMVOC(非甲烷挥发性有机物)的排放量差异度分别为51%和30%,在山东、江苏、浙江、北京和上海等经济较发达地区的差异度达到20%～80%.相对于2000年的排放清单,2006—2007年排放清单各污染物的排放量增长明显,SO2、NOx和NMVOC的排放量在INTEX-B、REAS1.1和REAS2.0清单中的平均值分别为TRACE-P清单的1.6、1.9和1.5倍.近年来经济的高速发展、能源消耗的增长和空气污染控制技术的应用等都会影响人为活动水平和排放因子的选取,这也是造成排放清单间存在差异的主要原因.
- 杨文夷李杰朱莉莉王自发
- 关键词：二氧化硫
- 我国空气质量预报系统建设及业务化应用
- 空气质量预报是大气污染防治的重大核心支撑技术。2012年以来,我国区域性和跨区域的大气重污染过程频发,且污染范围大、浓度高、持续时间长、影响因素复杂,传统的"日常监测、事后分析"的方法难以对空气质量的变化进行前瞻性的趋势...
- 丁俊男刘冰朱莉莉李健军
- 关键词：空气质量预报大气污染
- 京津冀秋冬季PM2.5污染概况和预报结果评估被引量：19
- 2019年
- 对京津冀区域2013年9月至2018年2月连续5个秋冬季PM2. 5的污染特征和气象影响因素,2015年10月至2018年2月连续3个秋冬季以及典型污染过程时NAQPMS、CMAQ和CAMx这3个模式PM2. 5的预报结果进行了分析评估,对模式预报的不确定性和改进措施进行了探讨.结果表明,5个秋冬季PM2. 5区域均值浓度分别为122、98、82、99和65μg·m-3,污染过程(中度及以上污染过程)期间浓度分别为229、198、210、204和180μg·m-3. 5个秋冬季累计发生64次PM2. 5为首要污染物的区域污染过程,2013~2014年秋冬季污染过程平均持续时间最长,2017~2018年持续时长最短.除2016~2017年外,其他年份PM2. 5浓度峰值和均值逐年降低,区域总体污染形势减轻.秋冬季PM2. 5浓度与相对湿度、风速和日照时数相关性相对较好,与温度和气压的相关性整体较弱.当风速小于2 m·s-1、大气相对湿度65%以上、主导风向为西南和东北风时,容易出现区域中度及以上污染过程.此外,3个模式均能够预测出京津冀区域秋冬季PM2. 5污染过程,预报值与监测值体现了较好地相关性. 3个模式对张家口、承德和秦皇岛的预报结果较好,对唐山、石家庄、保定、北京和天津等城市预报偏高,这与污染源清单、气象初始场和气象预报、以及大气化学反应机制的不确定性有一定关系.
- 朱媛媛高愈霄高愈霄王晓彦刘冰王晓彦朱莉莉许荣汪巍丁俊男
- 关键词：京津冀PM2.5空气质量
- 2013年1月我国中东部强霾污染的数值模拟和防控对策被引量：139
- 2014年
- 利用自主研制的嵌套网格空气质量数值预报模式（NAQPMS）模拟研究2013年1月我国中东部的持续强灰霾天气，初步评估灰霾天气下大气细颗粒物（PM2.5）时空分布特征、传输规律和防控力度．结果表明：这一模式能够合理反映灰霾天气下中东部PM2．5，的时空分布特征和演变规律．发现静稳天气京津冀地区仍旧存在显著的区域输送，并直接造成京津冀地区PM2．5浓度的累积，来自区域外的跨城市群输送对京津冀PM2．5浓度贡献为20％-35％，区域内输送的贡献为26％-35％，两者之和与局地污染源贡献相当．针对这次强霾的控制试验表明，当京津冀周边区域省份污染源不控制，河北、天津和北京的污染物排放需要消减90％，90％和60％以上才能实现京津冀区域PM2．5达标（二级标准），表明京津冀灰霾污染防控不仅需要重视区域内的联防联控，同时也需要其他城市群的协同控制．气象一大气污染双向反馈机制对强霾的形成也有非常重要影响，可使京津冀部分地区细颗粒物月均浓度增加30％，忽视这种耦合作用会导致模式对重污染期间污染物浓度的低估．
- 王自发李杰王哲杨文夷唐晓葛宝珠晏平仲朱莉莉陈学舜陈焕盛王威李健军刘冰王晓彦汪巍赵熠琳鲁宁苏德斌
- 2014～2016年京津冀沿山城市空气质量首要污染物特征分析被引量：21
- 2018年
- 对北京、保定、石家庄、邢台和邯郸这5个京津冀太行山沿山城市2014~2016年空气质量首要污染物进行分析,探讨其空间分布特征和时间变化趋势.结果表明,北京首要污染物由主到次为PM_(2.5)、O_3-8h、NO_2和PM_(10),其他4个城市首要污染物排序为PM_(2.5)、PM_(10)、O_3-8h、NO_2、SO_2和CO.在空间分布上,各城市PM_(2.5)首要污染物天数比例3 a均值相当(53.3%~58.1%),但从北向南,5个城市PM_(10)天数比例基本呈上升趋势,而O_3-8h反之.除邯郸PM_(2.5)首要污染物天数比例逐年明显下降外,其他4个城市的天数比例年际变化幅度较小;2016年石家庄、邢台和邯郸O_3-8h天数比例均显著上升.各城市PM_(2.5)和O_3-8h首要污染物天数月变化曲线分别呈"W"型和"倒U"型,PM_(10)首要污染物天数在3~5月出现明显高值区.从良至严重污染,各城市PM_(2.5)和PM_(10)首要污染物天数比例之和随空气质量级别逐级递增,其中PM_(10)天数比例逐级下降,而PM_(2.5)表现相反;O_3-8h首要污染物天基本出现在良至中度污染级别,且总体上逐级下降;NO_2仅在良级天有较高的天数比例贡献.
- 王晓彦王帅朱莉莉许荣李健军
- 关键词：首要污染物空气质量京津冀区域
- 国家水环境质量预报预警研究进展及业务发展思路被引量：24
- 2019年
- 开展国家水环境质量预报预警工作是生态环境治理能力现代化的重要部分,是统筹山水林田湖草系统治理的重要抓手。文章介绍了国内外水质模型的研究进展,并概述了国内外水质预报预警系统研究进展,在此基础上分析目前我国水质预报预警方面存在的不足,并提出了国家水环境质量预报预警业务发展的初步思路。我国水质预报预警体系建设要以技术体系和业务体系为保障,以水质模型和面源污染模型为支撑,依托水环境质量预报预警决策支持平台,开展环境监管业务化应用、治理决策精细化支撑、污染事故科学化处置和数据产品社会化服务4种业务应用,逐步建成架构统一、业务协同、资源共享、上下游联动的全国-流域-省级-城市四级水环境质量预报预警网络。
- 李茜张鹏彭福利许荣朱莉莉李健军
- 北太平洋异常高压对京津冀地区PM_(2.5)污染影响分析被引量：1
- 2021年
- 以2021年3月2—5日京津冀地区持续4 d的PM_(2.5)重污染过程为例,使用PM_(2.5)质量浓度格点资料、城市空气质量指数(AQI)资料、NCEP再分析资料、海温资料以及HYSPLIT轨迹追踪模式,重点分析了北太平洋异常高压对京津冀地区PM_(2.5)污染的影响。结果表明:(1)500 hPa北太平洋异常暖性高压系统的稳定维持是京津冀地区污染发生的有利环流形势,当该地区处于此异常高压后部并受偏南风控制时,不利于该地区污染物扩散;(2)低层850 hPa异常高压系统引导来自西北太平洋暖湿气流向京津冀地区输入使低层增温增湿,不利于污染物垂直扩散,并使污染物快速吸湿增长;(3)北太平洋异常高压与北太平洋中西部海温呈正相关,与赤道中东太平洋海温呈现负相关。北太平洋异常高压配合京津冀地面南风对该地区空气污染的发生具有一定的指示意义。
- 陈运蒋宁朱莉莉
- 关键词：空气污染异常高压京津冀
- 河南省一次PM_(2.5)污染过程区域性影响数值模拟被引量：14
- 2016年
- 为了研究区域输送对河南省PM_(2.5)重污染的影响,利用中国科学院大气物理研究所自主研发的NAQPMS(嵌套网格空气质量预报)模式模拟了河南省2014年1月12─19日的一次污染事件.污染期间,河南省所有城市ρ(PM_(2.5))小时均值最大值均超过250μg/m3,达到了严重污染水平.利用基于NAQPMS的污染源来源追踪方法评估了本地排放和区域输送的影响.结果表明:研究期间,本地排放和区域输送对河南省ρ(PM_(2.5))的平均贡献率分别达到了50.6%和49.4%.在区域输送方面,安徽省对河南省ρ(PM_(2.5))的贡献率(10.0%)最高,山西省(9.2%)、陕西省(8.5%)次之,河北省(仅2.1%)最低.分地区来看,河南省中部地区以本省累积(贡献率为61.4%,下同)为主,东部地区以安徽省(30.4%)输送为主,南部地区以本省累积(45.1%)、湖北省(14.1%)及安徽省(13.7%)输送为主,西部地区以陕西省(35.4%)输送为主,北部地区则主要以本省累积(58.1%)及山西省(20.7%)输送为主.研究表明,尽管河南省各地区同时出现高污染,但其来源不同,有必要采取区域联防联控措施.
- 郑海涛刘建国李杰王媛林晏平仲朱莉莉王自发
- 关键词：PM2.5数值模拟
