, 邓雪娇3
, 谭浩波4, 王春林2, 王楠3, 岳玎利51. 广州市气象台, 广州 511430;
2. 广州市气候与农业气象中心, 广州 511430;
3. 中国气象局广州热带海洋气象研究所, 广州 510080;
4. 广东省生态气象中心, 广州 510080;
5. 广东省环境监测中心, 广州 510632
收稿日期: 2017-10-11; 修回日期: 2017-11-29; 录用日期: 2017-11-29
基金项目: 国家自然科学基金资助项目（No.41475105）；广州市产学研协同创新重大专项（No.201604020028）；广东省科技计划项目（No.2015A020215020）；广州市科技计划前期资助类项目（No.201607010158）；广东省气象局科技创新团队计划项目（No.201704）；国家重点研发计划项目（No.2016YFC0201901，2016YFC0203305）
作者简介: 高晓荣(1985-), 女, E-mail:g_xiaorong@163.com
通讯作者（责任作者）: 邓雪娇(1968—)，女，博士，研究员.长年主要从事珠三角城市群大气成分与大气物理化学的观测研究、空气质量预报技术开发、低碳节能减排等的研究工作.主持省部级以上课题20多项.共发表论文100余篇，第一作者论文46篇，SCI、EI收录25篇. E-mail:dxj@grmc.gov.cn
摘要: 根据广东统计年鉴将广东省划分为粤东、粤西、粤北、珠三角四大区域，利用广东省101个环保国控站点2014—2016年期间的AQI六要素与广东省86个地面气象观测站的逐日能见度、相对湿度等资料，在对"区域污染过程"进行定义的基础上，分区域诊断典型污染天气过程，并对影响天气型及特征进行分析.结果表明：广东省四大区域污染过程具有显著协同性，区域污染可归类为6种影响天气型.量化分析表明区域污染过程与区域灰霾过程基本吻合，PM2.5日均最大值均达到中度污染及以上（>115 μg·m-3）.整体区域污染过程影响天气型分类统计表明：珠三角和非珠三角PM2.5易污染天气型中冷高变性出海形势占比超5成；珠三角O3易污染天气型中副高、台风外围及两者叠加型占比超6成；珠三角NO2易污染天气型中冷高出海型占比近7成.重污染影响天气型统计表明：区域PM2.5重污染过程主要影响天气型为冷高压变性出海型；区域中度至重度O3污染过程（集中在珠三角）主要影响天气型为副高、台风外围及两者叠加型；就天气型特征而言，单纯副高控制形势下，副高异常强盛；单纯台风外围形势下，台风强度为强台风至超强台风；副高叠加台风时，华南上空为大陆副高控制.广东地区近年高PM2.5（与低能见度）污染过程逐年减少，但全省臭氧污染呈增加态势，尤其珠三角区域中度至重度O3污染过程次数同比明显增加，极端过程出现概率加大，尤其在秋季副高异常强盛，同时叠加台风外围下沉气流时，可预先根据影响天气型预报，实施珠三角重点区域联防联控预案措施.
关键词:区域污染过程天气型协同性区域联防联控
Characteristics and analysis on regional pollution process and circulation weather types over Guangdong Province
GAO Xiaorong1,2
, DENG Xuejiao3 , TAN Haobo4, WANG Chunlin2, WANG Nan3, YUE Dingli5 1. Guangzhou Meteorological Observatory, Guangzhou 511430;
2. Guangzhou Climate and Agro-meteorological Center, Guangzhou 511430;
3. Guangzhou Institute of Tropical and Marine Meteorology, CMA, Guangzhou 510080;
4. Guangdong Ecological Meteorological Center, Guangzhou 510080;
5. Guangdong Environmental Monitoring Center, Guangzhou 510632
Received 11 October 2017; received in revised from 29 November 2017; accepted 29 November 2017
Supported by the National Natural Science Foundation of China (No.41475105), a Major Project of Collaborative Research and Production in Guangzhou(No.201604020028), the Guangdong Science and Technology Plan Project(No.2015A020215020), the Prefunded Project of Guangzhou Science and Technology Plan(No.201607010158), the Guangdong Meteorological Bureau Science and Technology Innovation Team Plan Project(No.201704) and the National Key Research and Development Plan Project(No.2016YFC0201901, 2016YFC0203305)
Biography: GAO Xiaorong(1985—), female, g_xiaorong@163.com
*Corresponding author: DENG Xuejiao, E-mail:dxj@grmc.gov.cn
Abstract: With six elements of AQI from 101 national environmental monitoring stations and daily visibility and relativity humidity data from 86 meteorological stations across Guangdong province from 2014 to 2016, regional typical pollution processes were diagnosed based on the definition of "regional pollution process". Furthermore, characteristics of each type of pollution process and atmospheric circulations were analyzed. Results showed that each regional pollution process has significant synergistic effect and low visibility was closely correlated with air pollution(PM2.5>115 μg·m-3). In general, PM2.5 pollution was mainly accompanied by Cold High Pressure Moving to Sea weather system (over 50%); O3 pollution was dominated by synoptic systems like Subtropical High, Typhoon Periphery and the combinations of both (over 60% in total). NO2 pollution was typically affected by Cold High Pressure Moving to Sea (nearly 70%) in the Pearl River Delta region (PRD). With regard to severe pollutions, High Pressure Moving to Sea was the primary influenced weather pattern of severe PM2.5 regional pollution. Subtropical High, typhoon periphery and their superposition were the primary influenced weather patterns in regional high ozone pollution processes (PRD). In recent years, due to the efforts of regional joint prevention and emission control, high PM2.5 (and low visibility) events decreased. However, O3 concentrations are showing an increasing trend, with more O3 polluted events occur. We suggest that regional emission control measures could be implemented in advance based on the forecast of circulation weather types.
Key words: regional pollution processcirculation weather typessynergistic effectregional joint prevention and control
1 引言(Introduction)近年来，我国环境状况虽有所改善，但目前整体环境情况仍不容乐观，大气环境质量总体上进入了以多污染物共存、多污染源叠加、多尺度关联、多过程耦合、多介质影响为特征的复合型大气污染阶段(中国环境科学学会，2016).多年的实践证明，造成一个地方大气污染的原因，除本地污染源的因素外，区域输入性污染的影响不可忽视，因此亟需建立区域大气污染联防联控机制(Zhang et al., 2008; 张人禾等，2011；吴兑等，2014；杨金田，2011；陈贻健，2016).
重污染天气的准确预测是有效开展大气污染防控，应急减排的必要条件.除了排放，气象条件包括湍流扩散、大尺度平流、对流输送等对空气质量逐日变化及长期趋势起着越来越重要的作用(Stohl et al., 2003; Ding et al., 2004, 2013; Zhang et al., 2013).天气形势及其演变决定了污染物的时空分布，直接影响污染过程的持续时间和严重程度(Chen et al., 2008; 贺克斌等，2009; 张人禾等，2014；Russo et al., 2014)天气分型通常是对大气环流进行分型，识别不同的天气形势特征(Huth et al., 2008；Philipp et al., 2010).国外众多研究者对天气分型主要分为3类：主观分型方法(James, 2007), 主成分分析PCA(Huth, 1993; Esteban et al., 2005; 2006)等特征向量分析法及最优化(Yarnal, 1993；Esteban et al., 2005; 2006)等基于相关性分析法.近地层O3污染程度与天气分型密切相关.譬如，安大略南部、加拿大和匹兹堡、宾夕法尼亚夏季高(低)O3浓度日与处在地面高压前(后)部有关(Heidorn and Yap, 1986; Comrie and Yarnal, 1992)；O3的分布与海平面气压场(SLP)的分型有关，美国东部每日最高臭氧浓度的最广范围与百慕大高压有关(Hogrefe et al., 2004)；停滞的暖气流贯穿美国东北部(地面I型)时高浓度O3高发率占比21%，且美国东部的气旋风暴路径是影响环流强度的至关因素(Hegarty et al., 2007).
我国目前天气分型广泛应用在暴雨等灾害性天气研究，而针对易污染型的研究较少，且还不具系统性. 许建明等(2016)采用T-mode斜交旋转分解方法(PCT)揭示了秋冬季上海PM2.5易污染的天气环流类型包括冷锋(Cw)、高压后部弱气压场(WGh)、高压前部弱气压场(WGl和WGf)4类.周宁芳等(2008)研究表明，2006年冬半年我国霾主要发生在中阻塞、南支槽和纬向型3种不同的环流形势下.戴竹君等(2016)研究发现江苏秋冬季重度霾发生时的地面形势可分为均压区型、冷锋前部型和低压倒槽型3类.Cheng等(2001)发现当热带低压向北移动接近台湾时容易出现高浓度臭氧污染事件.对于珠三角区域，陈欢欢等(2010)统计2001—2008年典型灰霾过程发现造成灰霾的天气形势主要是高压变性出海形势.李颖敏等(2011)分析表明加强观测期间造成珠江三角洲空气污染的天气形势可分为冷锋前部型、高压底部型、高压脊控制型3类.吴蒙等(2013)研究表明台风引起的下沉逆温稳定天气，易造成珠三角地区重霾污染.当台风中心位于粤东及福建以东海域时, 台风外围的下沉气流会对珠江三角洲地区的空气质量产生强烈影响.
本文以广东为例，首次利用AQI六要素在对“区域污染过程”进行定义的基础上，分区域诊断典型污染天气过程，并分析影响天气型特征及区域污染协同性，目的是为区域污染联防联控提供决策参考.
2 数据与方法(Data and methods)2.1 地面观测资料广东省101个环保国控站点AQI的六要素(PM10、PM2.5、O3、SO2、NO2、CO)观测资料由广东省环境监测中心提供.气象观测资料采用广东省86个国家站的逐时能见度、相对湿度、降水等资料.
2.2 “区域污染过程”定义参照李丽云等(2016)提出的“区域灰霾过程”定义，将广东省划分为粤东、粤西、粤北、珠三角四大区域，根据日均相对湿度(U≤90%)和日均能见度(v≤5 km)分区域统计，当有3个及以上(≥3个)站点起止日期相同并且至少连续3 d满足以上条件则定义为1次“区域灰霾过程”.
同理，以AQI六要素定义“区域污染过程”.全省共101个环保国控站点，粤东指汕头、汕尾、潮州和揭阳4市(含16个)；粤西指阳江、湛江和茂名3市(含13个)；珠江三角洲地区(以下简称珠三角)指广州、深圳、珠海、佛山、惠州、东莞、中山、江门和肇庆(含55个)9个地市；粤北则指韶关、河源、梅州、清远和云浮5个地市(含17个).在粤东、粤西、粤北、珠三角四大区域内根据以下条件判断，如满足则判定为发生“区域污染过程”：
(1) 以轻度污染为节点，分别统计PM2.5、PM10、O3、NO2的站点有3个及以上(≥3个站点)，起止日期相同并且连续3 d或以上，则定义为一个“区域污染过程”(日均值PM2.5>75或PM10>150或NO2>80或O3~8 h>160, 单位：μg · m-3)；
(2) 按区域分别统计出污染过程后划分等级，具体参照国家环境保护标准《环境空气质量指数AQI技术规定(试行)》(HJ633-2012).
2.3 区域污染过程影响天气型参考广东省灰霾天气公报(邹宇等，2016)将区域污染过程影响天气型分为冷锋前形势、冷高变性出海形势、均压场形势、副高控制形势、台风外围形势、弱冷高脊控制形势等6种.
3 结果与讨论(Results and discussion)3.1 污染天气过程的特征图 1统计了2014—2016年期间广东省出现的区域污染过程频次.各区累计过程次数分别为：珠三角47次、粤北22次、粤东17次、粤西13次.
图 1(Fig. 1)
 |
| 图 1 2014—2016年分区域污染过程统计 Fig. 1Regional pollution process statistics |
从持续时长来看，2014—2016年持续5 d及以上PM2.5污染过程频次:珠三角逐年分别为5次、2次、1次；粤北分别为2次、1次、0次；粤东分别为1次、0次、0次；粤西分别为0次、2次、0次.持续10 d及以上PM2.5污染过程仅珠三角2次，污染时段分别为2015年1月15—24日、2015年2月6—16日.从污染程度达中度至重度来看，PM2.5污染过程出现频次：珠三角逐年分别为3次、1次、0次；粤北分别为1次、1次、0次；粤东、粤西均无.
同理，2014—2016年持续5 d以上O3污染过程出现频次:珠三角逐年分别为4次、4次、2次；粤东分别为1次、0次、0次；粤西分别为0次、1次、0次；粤北无.中度至重度O3区域污染过程出现频次：珠三角逐年分别为3次、2次、6次(其中2次为局部达重度)；其余三区均无.NO2污染过程仅珠三角出现持续5 d以上，逐年分别为1次、2次、2次.
综上，近3年的污染过程对比来看，PM2.5中度以上污染事件减少，但O3事件同比增倍，尤其是珠三角区域O3中度至重度污染过程出现次数同比明显增加(2016比2015增加4次)，极端过程出现概率加大，2016年污染过程中重度污染首要污染物均为O3.
图 2统计了2014—2016年期间，广东省发生区域灰霾过程(日平均能见度v≤5 km)，珠三角累计13次、粤北7次、粤东、粤西均为0次.
图 2(Fig. 2)
 |
| 图 2 2014年广东区域灰霾过程统计 Fig. 2Regional haze weather process statistics |
统计结果显示，广东省区域污染呈现复合型特征.一年四季中秋季过程的区域性、复合型特征最显著，表现为高浓度氮氧化物(如NO2)、可吸入颗粒物(PM10)污染、高浓度臭氧、细颗粒物浓度PM2.5二次污染、低能见度霾污染相继出现；冬季、春季亦如此，只是冬季的O3污染持续时间较短，偶有出现(1 d或2 d)；而夏季主要以O3污染为主.从空间分布来看，2014—2016年期间NO2污染过程集中出现在珠三角区域.
表 1~2统计了2014—2016年期间区域灰霾过程和对应区域污染过程的量化特征.量化分析表明，区域灰霾过程与区域PM2.5污染过程基本相吻合，PM2.5的过程日均最大值均达到中度污染及以上(>115 μg · m-3).这也与二次细粒子气溶胶是导致能见度下降，形成灰霾天气的主因(吴兑，2007；Deng et al., 2013)的相关研究结论一致.从区域灰霾过程出现的频次来看，冬季频次最高，在珠三角和非珠三角区域均占比达6成以上；其次是春季，这可能与春季相对湿度较大，气溶胶吸湿增长效应显著有关(李菲等，2012).
表 1(Table 1)
| 表 1 珠三角区域污染过程污染物与能见度的量化特征 Table 1 Quantitative characteristics of pollutants and visibility In the Pearl River Delta region weather events | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
表 1 珠三角区域污染过程污染物与能见度的量化特征 Table 1 Quantitative characteristics of pollutants and visibility In the Pearl River Delta region weather events
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
 | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
表 2(Table 2)
| 表 2 粤北区域污染过程污染物与能见度的量化特征 Table 2 Quantitative characteristics of pollutants and visibility in the northern Guangdong region weather events | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
表 2 粤北区域污染过程污染物与能见度的量化特征 Table 2 Quantitative characteristics of pollutants and visibility in the northern Guangdong region weather events
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
图 3显示了2014—2016年间，广东四大区域的PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO、O3(日最大8 h滑动平均)6项污染物污染过程时段3年平均浓度季节变化.由图可知PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO污染水平冬季明显高于其它季节，春秋季相近，夏季污染程度最低，而臭氧秋季最高，夏季次之，冬季则最低.
图 3(Fig. 3)
 |
| 图 3 2014—2016年广东四大区域6项污染物浓度季节变化 (PM10、SO2、NO2、O3浓度单位μg · m-3; CO浓度单位mg · m-3) Fig. 3Seasonal variation of pollutant concentration |
图 4统计了2014—2016年珠三角区域PM2.5/NO2污染过程影响日数季节分布.由图可见，PM2.5污染过程主要发生在秋冬季(当年9月—次年2月).珠三角区域污染过程秋冬季影响日数分别为23 d、94 d, 合计占总污染过程日数的86%.NO2污染过程主要发生在春季和冬季，珠三角区域污染过程影响日数分别为17 d、47 d，合计占总污染过程日数的87%.O3区域污染过程主要出现在秋季和夏季，珠三角区域污染过程影响日数分别为63 d、60 d，合计占总污染过程日数的86%(图略).
图 4(Fig. 4)
 |
| 图 4 2014—2016年珠三角区域PM2.5/NO2污染过程影响日数季节分布(a.PM2.5；b.NO2) Fig. 4Seasonal distribution of influence daysin the process of PM2.5/NO2 regional pollution |
3.2 区域污染过程影响天气型2014—2016年期间，珠三角PM2.5污染过程共发生25次，其中冷高变性出海形势14次、冷锋前形势4次、均压场形势2次、副高控制形势各3次、弱冷高脊控制形势2次.PM2.5易污染型中超过5成为冷高变性出海(56%).
非珠三角PM2.5区域污染过程共计36次，其中冷高变性出海形势为18次、均压场形势4次、冷锋前形势6次、副高控制形势5次、冷高脊控制形势3次.冷高变性出海形势占比达5成，与珠三角统计结果一致.
2014—2016年期间，珠三角O3污染过程共发生28次，其中副高控制形势11次、均压场形势5次、冷高变性出海形势4次、弱冷高脊控制1次、副高叠加台风外围4次、台风外围3次.副高和台风外围占比超6成(64%)；均压场、冷高出海各占比17%左右.
非珠三角O3区域污染过程共计18次，其中副高控制形势10次、副高叠加台风4次、台风外围1次；均压场2次、冷高变型出海形势1次.副高、台风及两者叠加型占比超8成(83%)，比珠三角统计结果高出2成.
期间珠三角出现中度至重度O3污染过程共计9次(不包括2次局部达重度污染)，其中4次副高叠加台风外围、3次台风外围、2次副高控制形势，如表 3所示.就天气型的整体特征而言，单纯副高控制形势下，副高异常强盛，588线(592线)控制华南，面积大、西脊点偏西; 单纯台风外围形势下，台风强度为强台风至超强台风(中心风速14~16级)，中心位于巴士海峡一带，距离珠三角约1000 km；副高叠加台风时，华南上空主要为大陆副高控制.对于西太平洋生成的台风其中心移动到巴士海峡一带或略偏东；对于南海台风则位于南海东北部海面，珠三角处于台风外围下沉气流中.
表 3(Table 3)
| 表 3 中度至重度O3污染过程及天气型 Table 3 High concentration O3 regional pollution process and circulation weather types | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
表 3 中度至重度O3污染过程及天气型 Table 3 High concentration O3 regional pollution process and circulation weather types
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
2014—2016年期间，珠三角NO2污染过程共发生19次，其中13次冷高变性出海形势、3次均压场、2次弱冷高脊控制形势、1次冷锋前形势.冷高变性出海型占比近7成(68%).
3.3 四大区域污染的协同性对2014—2016年期间区域污染过程统计发现，粤东、粤西或粤北有一区或多区出现污染过程，一般珠三角均协同出现.
表 4统计了PM2.5中度至重度分区污染过程.统计分析可知，珠三角的4次过程均有粤北、粤东、粤西单区或多区协同出现，仅2014年初的一次粤北、粤东均达到中度至重度，其余3次污染程度相对珠三角较轻.而粤北的2次重污染均协同粤东、珠三角出现，程度亦比粤北轻，粤东达中度污染仅1次.6次区域PM2.5重污染过程，除粤北1次为均压场型外，其余5次均为冷高压变性出海型.
表 4(Table 4)
| 表 4 PM2.5重污染过程及天气型 Table 4 Severe PM2.5 regional pollution process and circulation weather types | ||||||||||||||||||||||||||||
表 4 PM2.5重污染过程及天气型 Table 4 Severe PM2.5 regional pollution process and circulation weather types
| ||||||||||||||||||||||||||||
|
对于PM2.5重污染，秋冬季节随着冷高压东移变性出海，地面转受静小风控制，利于本地污染物的持续累积，并且从图 5的探空曲线看，低层均有逆温存在，垂直方向也不利于污染物扩散.
图 5(Fig. 5)
 |
| 图 5 T-LogP探空曲线图(站号：59280) Fig. 5T-Log Pradiosonde |
表 5显示了累计9次中度至重度O3区域污染(均集中在珠三角)，其中4次协同粤北、粤东、粤西单区或多区出现，污染程度比珠三角轻，以轻度为主局部达中度.协同污染出现时天气型主要为2次副高控制型，2次副高叠加台风外围型.
表 5(Table 5)
| 表 5 中度至重度O3区域污染过程协同性 Table 5 Synergistic effect of high concentration O3 regional pollution process | ||||||||||||||||||||
表 5 中度至重度O3区域污染过程协同性 Table 5 Synergistic effect of high concentration O3 regional pollution process
| ||||||||||||||||||||
|
4 结论(Conclusions)1) 广东四大区域污染具有协同性.粤东、粤西或粤北有一区或多区出现污染过程，珠三角均协同出现.珠三角累计4次PM2.5中度至重度污染过程均有粤北、粤东、粤西单区或多区协同出现；珠三角累计9次O3中度至重度污染过程，其中4次协同粤北、粤东、粤西单区或多区出现，污染程度比珠三角轻，以轻度为主.秋冬季珠三角区域PM2.5、NO2、O3污染过程累积影响日数均达到总污染过程日数的八成以上.
2) 按6类影响广东区域污染的天气型的分析表明：PM2.5易污染型中冷高变性出海形势占比超5成；珠三角和非珠三角O3易污染型中副高、台风外围及两者叠加型占比分别超6成、超8成；珠三角NO2易污染型中冷高出海占比近7成.全省6次区域PM2.5重污染过程，其中5次为冷高压变性出海型.秋冬季冷高变性出海后地面维持静小风，垂直方向有逆温，水平和垂直方向均利于污染物静稳累积有关; 区域中度至重度O3污染过程共计9次(集中在珠三角)，天气型为副高、台风外围及两者叠加型.单纯副高控制形势下，副高异常强盛；单纯台风外围形势下，台风强度为强台风至超强台风，位于巴士海峡一带，距离珠三角约1000 km；副高叠加台风时，华南上空主要为大陆副高控制，对于西太平洋生成的台风其中心移动到巴士海峡一带或略偏东；对于南海台风则位于南海东北部海面，珠三角受台风外围下沉气流控制.
3) PM2.5中度以上区域污染过程逐年减少，但O3污染过程同比增倍.珠三角区域O3中度至重度污染次数同比明显增加，极端过程出现概率加大，2016年污染过程中重度污染首要污染物均为O3.尤其在秋季副高异常强盛，同时叠加台风外围下沉气流时，可预先根据影响天气型预报，实施珠三角重点区域联防联控预案措施.
参考文献
| Chen X L, Fan S J, Li J N, et al. 2008. Typicalweather characteristics associated with air pollution in Hong Kong area[J]. Journal of Tropical Meteorology, 14(2): 101–104. |
| Cheng W L, Pai J L, Tsuang B J, et al. 2001. Synoptic patterns in relation to ozone concentrations in West-Central Taiwan[J]. Meteorology and Atmospheric Physics, 78(1/2): 11–21. |
| Comrie A C, Yarnal B. 1992. Relationships between synoptic-scale atmospheric circulation and ozone concentrations in metropolitan Pittsburgh, Pennsylvania[J]. Atmos Environ, 26(Part B): 301–312. |
| 陈欢欢, 吴兑, 谭浩波, 等. 2010. 珠江三角洲2001-2008年灰霾天气过程特征分析[J]. 热带气象学报, 2010, 26(2): 147–155. |
| 陈贻健. 2016. 区域性复合环境污染防治法律对策研究:以霾污染为样本[J]. 法学杂志, 2016(12): 78–87. |
| Deng X J, Wu D, Yu J Z, et al. 2013. Characterizations of secondary aerosol and its extinction effects on visibility over Pearl River Delta Region[J]. Journal of the Air & Waste Management Association, 63(9): 1012–1021. |
| Ding A, Wang T, Zhao M, et al. 2004. Simulation of sea-land breezes and a discussion of their implications on the transport of air pollution during a multi-day ozone episode in the Pearl River Delta of China[J]. Atmos Environ, 38: 6367–6750. |
| Ding A, Wang T, Fu C., et al. 2013. Transport characteristics and origins of carbon monoxide and ozone in Hong Kong, South China[J]. J Geophys Res Atmos, 118: 9475–9488.DOI:10.1002/jgrd.50714 |
| 戴竹君, 刘端阳, 王宏斌, 等. 2016. 江苏秋冬季重度霾的分型研究[J]. 气象学报, 2016, 74(1): 133–148.DOI:10.11676/qxxb2016.007 |
| Esteban P, Jones P D, Martin-Vide J, et al. 2005. Atmospheric circulation patterns related to heavy snowfall days in Andorra, Pyrenees[J]. International Journal of Climatology, 25: 319–329.DOI:10.1002/(ISSN)1097-0088 |
| Esteban P, Martin-Vide J, Mases M. 2006. Daily atmospheric circulation catalogue for Western Europe using multivariate techniques[J]. International Journal of Climatology, 26: 1501–1515.DOI:10.1002/(ISSN)1097-0088 |
| 贺克斌, 贾英韬, 马永亮, 等. 2009. 北京大气颗粒物污染的区域性本质[J]. 环境科学学报, 2009, 29(3): 482–487. |
| Heidorn K C, Yap D. 1986. A synoptic climatology for surface ozone concentrations in southern Ontario, 1976-1981[J]. Atmos Environ, 20: 695–703.DOI:10.1016/0004-6981(86)90184-8 |
| Hogrefe C, Biswas J, Lynn B, et al. 2004. Simulating regional-scale ozone climatology over the eastern United States:Model evaluation results[J]. Atmos Environ, 38: 2627–2638.DOI:10.1016/j.atmosenv.2004.02.033 |
| Hegarty J, Mao H, Talbot R. 2007. Synoptic controls on summertime surface ozone in the northeastern United States[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 112(D14): 928–935. |
| Huth R. 1993. An example of using obliquely rotated principal components to detect circulation types over Europe[J]. Meteorologische Zeitschrift, 2: 285–293. |
| Huth R. 2000. A circulation classification scheme applicable in GCM studies[J]. Theoretical and Applied Climatology, 67(1/2): 1–18. |
| James P M. 2007. An objective classification for Hess and Brezowsky Grosswetterlagen over Europe[J]. Theoretical and Applied Climatology, 88: 17–42.DOI:10.1007/s00704-006-0239-3 |
| 李颖敏, 范绍佳, 张人文. 2011. 2008年秋季珠江三角洲污染气象分析[J]. 中国环境科学, 2011, 31(10): 1585–1591. |
| 李菲, 吴兑, 谭浩波, 等. 2012. 广州地区旱季一次典型灰霾过程的特征及成因分析[J]. 热带气象学报, 2012, 28(1): 113–122. |
| 李丽云, 邓雪娇, 何启华, 等. 2016. 近35年广东省区域灰霾天气过程的变化特征及突变分析[J]. 中国环境科学, 2016, 36(8): 2297–2303. |
| Philipp A, Bartholy J, Beck C, et al. 2010. Cost733cat -A database of weather and circulation type classifications[J]. Physics and Chemistry of the Earth, 35(9): 360–373. |
| Russo A, Trigo R M, Martins H, et al. 2014. NO2, PM10 and O3 urban concentrations and its association with circulation weather types in Portugal[J]. Atmospheric Environment, 89: 768–785.DOI:10.1016/j.atmosenv.2014.02.010 |
| Stohl A, Forster C, Eckhardt S, et al. 2003. A backward modeling study of intercontinental pollution transport using aircraft measurements[J]. J Geophys Res Atmos, 108(D12): ACH8-1–ACH8-18. |
| 吴兑, 邓雪娇, 毕雪岩, 等. 2007. 细粒子污染形成灰霾天气导致广州地区能见度下降[J]. 热带气象学报, 2007, 3(1): 1–6. |
| 吴兑, 廖碧婷, 吴蒙, 等. 2014. 环首都圈霾和雾的长期变化特征与典型个例的近地层输送条件[J]. 环境科学学报, 2014, 34(1): 1–11.DOI:10.11654/jaes.2014.01.001 |
| 吴蒙, 范绍佳, 吴兑. 2013. 台风过程珠江三角洲边界层特征及其对空气质量的影响[J]. 中国环境科学, 2013, 33(9): 1569–1576. |
| 王金南, 宁淼, 孙亚梅. 2012. 区域大气污染联防联控的理论与方法分析[J]. 环境与可持续发展, 2012(5): 5–10. |
| 许建明, 常炉予, 马井会, 等. 2016. 上海秋冬季PM2.5污染天气形势的客观分型研究[J]. 环境科学学报, 2016, 36(12): 4303–4314. |
| Yarnal B. 1993. Synoptic Climatology In Environmental Analysis[M]. London, UK: Belhaven Press. |
| 杨金田. 2011. 区域大气污染联防联控重点何在[N]. 中国环境报, 011-5-24(002) |
| 周宁芳, 李峰, 饶晓琴, 等. 2008. 2006年冬半年我国霾天气特征分析[J]. 气象, 2008, 34(6): 31–36. |
| Zhang Y H, Hu M, Zhong L J. 2008. Regional integrated experiments on air quality over Pearl River Delta 2004 (PRIDE-PRD2004):Overview[J]. Atmospheric Environment, 42(25): 6157–6173.DOI:10.1016/j.atmosenv.2008.03.025 |
| 张人文, 范绍佳. 2011. 珠江三角洲风场对空气质量的影响[J]. 中山大学学报(自然科学版), 2011, 50(6): 130–134. |
| 张人禾, 李强, 张若楠. 2014. 2013年1月中国东部持续性强雾霾天气产生的气象条件分析[J]. 中国科学:地球科学, 2014, 44(1): 27–36. |
| Zhang Y, Mao H, Ding A, et al. 2013. Impact of synoptic weather patterns on spatio-temporal variation in surface O3 levels in Hong Kong during 1999-2011[J]. Atmos Environ, 73: 41–50.DOI:10.1016/j.atmosenv.2013.02.047 |
| 中国环境科学学会. 2016. 2014-2015-环境科学技术学科发展报告(大气环境)[M]. 北京: 中国科学技术出版社: 1–292. |
| 邹宇, 李菲, 麦博儒, 等. 2016. 2015年广东省灰霾天气公报[Z]. 广州: 广东省气象局: 14-17 |
