中山市一次臭氧重污染过程污染来源和减排效果模拟分析

利用WRF-CMAQ模式和中山市空气质量预报预警业务系统中的NAQPMS模式,对中山市2022年9月一次臭氧(O₃)重污染过程进行了污染过程分析、来源解析和减排评估分析。WRF-CMAQ模式能较好地模拟出该时段的气象条件、二氧化氮及O₃浓度的变化过程。该次O₃污染过程主要是由台风外围下沉气流叠加大陆高压等不利气象条件引起的。本地排放及区域输送对中山市O₃浓度的平均贡献率分别为20.5%和79.5%,区域输送占主导。对中山市O₃浓度贡献最大的两个来源分别是交通源和溶剂使用源,平均贡献率分别为39.6%和35.6%。工业源的贡献也不可忽略,平均贡献率为9.9%。单独针对中山市进行减排,无法消除本次重度污染天气,表明单个城市减排难以抵御区域性大范围污染过程,需加强区域联动。模拟结果显示,对中山、广州、东莞、佛山、江门和深圳等珠三角重点城市进行联合减排,减排力度越大则空气质量改善越明显。当减排力度达到100%时,可消除中度及以上污染天气,但依然存在轻度污染天气,表明大幅度减排可以显著降低O₃浓度峰值和减少O₃污染天数,但仍难以完全抵御极端不利气象条件的影响。     

2022年春季南京臭氧污染特征及成因分析

2022年春季,受新一轮新冠疫情影响,长三角各城市采取了一系列管控措施,使得大气污染物排放水平降低。对2022年春季(3—5月)南京及长三角地区的六项污染物尤其是臭氧(O₃)的变化特征进行了分析,从气象因素和O₃前体物方面,同时利用基于观测的模型(OBM)对南京O₃污染变化原因进行了研究,并分析了南京挥发性有机物(VOCs)的关键活性组分和来源。结果表明:2022年春季,南京PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO均值浓度均同比下降,但O₃日最大8 h滑动平均质量浓度(O₃-8 h)同比上升19.8%,O₃-8 h超标时间同比增加9 d;长三角区域O₃-8 h同比上升17.9%,O₃-8 h超标天数为2021年同期的2.5倍。南京O₃浓度上升的原因:一方面是由于不利的气象条件,另一方面是由于南京O₃生成处于VOCs控制区,但氮氧化物(NO_x)降幅大于VOCs降幅,同时结合O₃前体物削减方案的分析结果发现,VOCs和NO_x不当的削减比例会导致O₃浓度不降反升。南京O₃生成的关键VOC活性物种依次为乙醛、丙烯、间/对二甲苯、丙烯醛和乙烯;正定矩阵因子分解(PMF)解析结果显示,机动车尾气是南京城区VOCs的主要来源,其次为液化石油气/天然气使用和石油化工。     

中山市臭氧污染来源解析与敏感性分析

利用数值天气预报模式和嵌套网格空气质量预报系统的来源解析模块（WRF NAQPMS/OSAM）对中山市2019年9月1次臭氧（O₃）污染过程进行了模拟分析,并对O₃来源进行了解析。结果表明,WRF-NAQPMS/OSAM模型能较好地模拟出该时段的O₃浓度。此次污染过程区域传输对中山市O₃浓度贡献显著,平均贡献比例为82.9%,本地平均贡献比例为17.1%,对中山市O₃贡献最大的2个来源分别是溶剂源和交通源,平均贡献占比分别为43.0%和42.7%。另外,工业源的贡献也不可忽略,平均贡献占比为11.0%。中山市O₃总体上处于挥发性有机物（VOCs）控制区,结合臭氧生成潜势（OFP）分析和源解析结果,溶剂源、交通源和工业源排放的甲苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、1,2,3-三甲苯、正丁烷和异戊烷对O₃形成贡献显著,是中山市O₃污染治理应注意的重要前体物。建议中山市建立以VOCs控制为主导,VOCs和氮氧化物（NO_X）协同控制的长期O₃防控策略。     

成都市夏季近地面臭氧污染气象特征

利用2016年7月成都市8个环境监测站点的臭氧、NO_2的监测资料以及成都市国家基准气象站和基本气象站的观测资料,对成都市夏季臭氧、NO_2浓度和气象要素的日变化特征和臭氧污染过程进行了分析。研究结果表明:成都市臭氧污染受综合气象条件和NO_2浓度的影响,高温、低湿、强辐射有利于臭氧大量生成,NO_2浓度高低决定了臭氧浓度的峰值大小;在污染期间,大气边界层高度远高于本地平均水平,数值约为平均水平的2～3倍;成都市臭氧污染的主要影响因子存在地区差异,成都市区的臭氧主要来自于自身的光化学反应,而灵岩寺地区的臭氧来自于VOCs和大气水平输送。     

石家庄夏季典型时段臭氧污染特征及来源解析

在石家庄臭氧(O₃)污染较重的7月,开展连续10 d(2018年7月6—15日),8次/d的加密监测,获得大气挥发性有机物(VOCs)苏玛罐样品数据及O₃在线监测数据,分析了采样期间O₃污染特征、VOCs组成及O₃生成潜势(OFP)特征,并对VOCs来源进行了研究。结果表明,采样期间O₃-3 h浓度最高为243 μg/m³,与相对湿度存在明显的反相关关系,与温度和风速存在良好的正相关关系。VOCs平均体积分数为(75.28±5.81)×10-9,各组分浓度所占比例为OVOCs>烷烃>卤代烃>烯炔烃>芳香烃>其他组分。各类VOCs中,OVOCs对OFP的贡献最大,占64.12%。作为光化学反应的中间产物,OVOCs的一次来源较少,表明二次污染物对石家庄大气O₃生成有重要贡献。从具体组分来看,OFP值排名前十的组分以OVOCs为主,其中最高的为甲基丙烯酸甲酯。采样期间,VOCs一次来源主要为汽油车和柴油车尾气排放,贡献率分别为38%与32%;溶剂使用、汽油挥发、生物排放分别占13%、11%、6%。VOCs主要受本地排放影响。     

嘉善夏季典型时段大气VOCs的臭氧生成潜势及来源解析

2016年8—9月对长三角南部区域嘉善的大气中挥发性有机化合物(VOCs)变化特征、臭氧生成潜势、臭氧生成控制敏感性和来源进行了研究。结果表明,观测期间VOCs总平均值为27.3×10-9,表现为烷烃卤代烃含氧有机物芳香烃烯烃炔烃;VOCs浓度变化较大,早晚出现峰值,与风速呈负相关的关系,与温度没有明显相关性。VOCs的臭氧生成潜势表现为芳香烃烯烃烷烃含氧有机物卤代烃炔烃。甲苯等10种物质对臭氧生成潜势的贡献达到63%。夏季典型时段臭氧生成对VOCs较敏感,属于VOCs控制区。观测期间测得对VOCs浓度贡献较大的物种来源于溶剂涂料和工业排放。     

大连市臭氧污染特征及典型污染日成因

通过对大连市区10个空气监测子站的监测数据进行分析,探讨了大连市臭氧污染的时空分布、气象条件对臭氧污染的影响,对臭氧污染日进行了归类分析。结果表明,大连市臭氧污染主要出现在4—10月。在强紫外辐射、高温、低湿、低压和低风速的气象条件下,监测点位的臭氧浓度较高。臭氧污染日的日变化分为单峰型、双峰型和夜间持续升高型3种类型。通过对2015年的一次高浓度臭氧污染过程的气象条件、污染物浓度和污染气团轨迹进行分析,发现臭氧浓度在夜间持续升高现象与区域输送密切相关。     

基于数值模拟的青岛市O3快速来源解析

为了建立臭氧污染快速来源解析方法,提高解析结果的时空分辨率,以2017、2018年青岛市环境空气质量精细化管理实践为契机,利用CAMx-OSAT模型的污染源识别与追踪技术,预测解析未来时段特别是污染期间不同区域、行业的排放源对目标站点O3浓度的贡献量和贡献率。结果显示:模拟的春、夏季2个时段青岛市的O3来源主要为工业、电厂、交通、生活源,2个时段的模拟结果本地和外来源中工业源的贡献分别占62. 0%和65. 0%,交通源分别占24. 5%和16. 0%,生活源分别占8. 4%和8. 0%,电厂源分别占5. 0%和11. 0%,O3高浓度污染时,工业源的贡献上升明显,青岛市的O3浓度外来源的贡献约占40%~80%。该数值模型O3来源解析及预测方法已成功用于青岛市的空气质量精细化管理及应急管控。     

北京市城区挥发性有机物污染特征及其对臭氧影响分析

对2020年4月—2021年3月北京市建成区挥发性有机物(VOCs)的化学特征、污染来源及其对臭氧(O₃)污染的影响进行了研究。结果显示:O₃日最大8 h滑动平均值在臭氧季(4—9月)均值为134μg/m³,是非臭氧季(10月至次年3月)均值(59.6μg/m³)的2.2倍。臭氧季VOCs体积浓度均值为14.3×10^-9,明显低于非臭氧季(21.1×10^-9),可能与光化学反应速率和VOCs来源的季节性差异有关。臭氧生成潜势(OFP)贡献率排名前10位的物种在臭氧季和非臭氧季相似,均包括间/对-二甲苯、甲苯、乙烯、邻二甲苯、异戊烷、正丁烷、丙烯、反式-2-丁烯和1,2,4-三甲基苯,但排名有所差异,燃煤源特征明显的乙烯等物种在非臭氧季上升明显,与溶剂使用、油气挥发相关的间/对二甲苯、甲苯、异戊烷和正丁烷等物种在臭氧季上升明显。甲苯/苯的值和异戊烷/正戊烷的值在臭氧季明显高于非臭氧季,反映出机动车排放和油气挥发等在臭氧季影响突出,非臭氧季是燃煤影响显著。基于...     

江苏省夏季典型传输通道城市臭氧污染成因及VOCs污染特征

在2020年8月11—15日的一次典型光化学污染过程中,在江苏省东南沿江传输通道城市同步开展了大气挥发性有机物(VOCs)的加密观测,使用基于观测的OBM模型诊断了典型城市臭氧(O_(3))生成机制,并分析其污染成因,梳理了通道城市VOCs化学组成特征、O_(3)生成潜势(OFPs)及污染日与清洁日的差异。结果表明,监测期间大部分城市呈现首尾(8月11和15日)O_(3)超标、中间达标的特征,气象要素影响较小,与前体物关联更为密切。沿江通道城市污染日VOCs总体积分数为15.79×10^(-9)~54.9×10^(-9),均值为31.88×10^(-9),是清洁日城市总体积分数均值(18.08×10^(-9))的1.76倍。南京、镇江、扬州等城市O_(3)生成总体处于VOCs控制区,泰州8月11日处于NOx控制区。各城市VOCs化学组成均以烷烃为主(平均占比31.8%),其次是含氧挥发性有机物(OVOCs)(26.5%)和卤代烃(19.1%),其他组分占比较低。污染日烷烃、炔烃和芳香烃的体积分数升幅显著高于其他类组分,尤其是芳香烃,增幅为45.1%~296.3%。各城市OFPs中,优势组分均为芳香烃和烯烃,其中乙烯、丙烯、甲苯、乙苯和间对二甲苯等物种质量浓度在污染日上升显著,对O_(3)生成影响较大。     

合肥市典型臭氧污染特征及成因分析

综合利用环境空气质量常规监测、挥发性有机物(VOCs)在线监测,以及后向轨迹聚类分析、权重潜在源区分析和正交矩阵因子分解法等多种监测分析方法,基于合肥市经历的一次典型臭氧(O₃)污染过程(2020年9月1—10日),系统分析了合肥市O₃污染的典型特征及成因。结果显示,此次污染过程的O₃小时平均浓度高达96 μg/m³,且O₃浓度波动较大,在9月6日13:00达到了224 μg/m³,呈现出快速生成、快速消耗的污染特征,并在夜间呈现出非典型的二次峰值过程。污染期间,合肥市基本处于VOCs控制区,芳香烃对O₃生成潜势的贡献最大(45.2%),其次是烷烃(31.8%)和烯烃(21.5%);污染阶段的VOCs主要来自机动车排放源(44.1%)、燃烧源(21.3%)、工业源(15.3%)、溶剂使用源(12.4%)和天然源(6.9%),累积阶段和污染阶段均受机动车尾气排放和溶剂使用的影响较大。此外,台风外围下沉气流和高温、低湿、低风速等气象条件是引发此次O₃污染过程的主要外因,而合肥市周边的高污染区域则是此次O₃污染过程的潜在外部源区。     

遂宁市夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

2019年7-8月在四川省遂宁市实验学校、遂宁中学、金鱼小学、石溪浩4个点位同步开展为期20d的挥发性有机物(VOCs)离线观测,分析了遂宁市VOCs浓度时空分布特征、臭氧生成潜势(OFP)和VOCs主要来源。遂宁市TVOC体积浓度为39.4×10^-9,占比较高的组分为OVOCs和烷烃,体积浓度分别为15.6×10^-9和13.3×10^-9,占比分别为39.5%和33.6%。遂宁中学、金鱼小学、石溪浩24 h平均体积浓度分别为29.8 ×10^-9、58.4 ×10^-9、30.0×10^-9;加密点实验学校的小时平均浓度为22.9×10^-9。遂宁市总OFP为166.7 μg/m³,占比最大的为烯烃(33.1%)。实验学校、遂宁中学、金鱼小学、石溪浩OFP浓度分别为101.2、134.4、243.6、122.1 μg/m³。金鱼小学采样点位于工业园区下风向,受工业园区企业排放源影响,VOCs浓度和OFP值均明显高于其他点位。PMF模型源解析结果表明:遂宁市VOCs来源占比最大的为工业排放源,达32%;其次为机动车尾气源、燃烧源,占比均达17%;油气挥发源、天然源、溶剂使用源分别占13%、11%、10%。工业源、机动车尾气来源占比最高的均是金鱼小学,分别为39%、30%;天然源占比较高的是实验学校(13%)和石溪浩(10%)。     

大连市夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

为研究大连市挥发性有机物(VOCs)的浓度水平、组成特征和潜在来源,利用EXPEC 2000型大气挥发性有机物监测系统分别对大连市工业区和居民区2个点位2021年夏季大气中115种VOCs进行在线观测,分析了2个点位总挥发性有机物(TVOCs)体积分数、物种组成情况,估算了臭氧生成潜势(OFP),最后基于正定矩阵因子模型(PMF)依次探讨其来源。结果表明:观测期间工业区和居民区VOCs体积分数平均值分别为17.99×10^-9、18.17×10^-9。OFP均值分别为109.14 、99.27 μg/m³,在06:00—08:00和17:00—19:00上升趋势明显,可能与机动车早晚高峰有关,其中工业区OFP在21:00至次日03:00有突高现象。前者OFP贡献率排名前10物种包含间/对二甲苯、异戊二烯、乙醛等,后者包含异戊二烯、乙烯、丙烯等。PMF结果显示,化石燃料挥发源(32.8%)、溶剂使用源(31.4%)、化石燃料燃烧源(19.3%)和石油化工源(16.6%)是工业区点位VOCs主要来源,居民区点位是机动车源(40.2%)、化石燃料挥发源(32.6%)、溶剂使用源(20.2%)和植物源(7.0%)。前者溶剂使用源(57.4%)、化石燃料挥发源(19.8%)和化石燃料燃烧源(16.1%)对OFP贡献率较高,后者为机动车源(40.8%)、化石燃料挥发源(27.8%)和溶剂使用源(23.9%)。大连市工业区点位O₃污染控制可重点围绕工业生产过程中溶剂挥发、燃料逸散与燃烧展开,而居民区控制机动车尾气排放和油气挥发是关键。     

江苏省13个城市联合观测的大气挥发性有机物污染特征及来源解析

江苏省是长江三角洲的重要组成,近年来以臭氧(O₃)和细颗粒物(PM_2.5)为特征的区域复合型污染突出。挥发性有机物(VOCs)是O₃和PM_2.5的重要前体物。2020年4月、8月和2021年1月在江苏省13个城市开展大气VOCs样品离线同步观测,在此基础上分析了江苏省大气VOCs的浓度水平、化学组成和空间分布。整体来看,全省平均VOCs体积分数为40.3×10^-9,其中烷烃(41.8%)是主要贡献者,其次为含氧有机物(16.6%)、芳香烃(12.5%)、卤代烃(12.9%)和烯烃(9.6%)。从具体城市来看,VOCs高值区主要集中在苏南及苏中地区,呈现出明显的“南高北低”的区域分布特征,排名前3的城市分别为常州(52.0×10^-9)、泰州(49.8×10^-9)和苏州(45.2×10^-9)。臭氧生成潜势(OFP)表明,芳香烃和烯烃是对江苏省O₃生成贡献最大的组分,OFP排名前3的组分均包括间/对二甲苯、甲苯和乙烯。利用正交矩阵因子(PMF)模型对江苏省VOCs进行来源解析,共解析出5个因子。工业排放是主要贡献者(40.1%),之后依次为机动车尾气(33.0%)、溶剂与涂料使用(15.9%)、油气挥发(8.4%)和天然源(2.6%)。对于省内各市而言,VOCs来源结构具有差异。常州、苏州工业排放源相对贡献最高;连云港、徐州、扬州和淮安的机动车尾气相对贡献较高;溶剂与涂料使用和油气挥发对各市VOCs贡献较低。优先控制交通相关排放和工业相关排放能够有效地控制长三角中部地区的大气O₃和PM_2.5污染问题。     

采煤塌陷区水污染源解析研究

应用SPSS17.0中因子分析模型对淮南市潘一矿采煤塌陷水体常规水质指标进行污染源解析,结果得出4种主要的污染源,F1主要代表了氮磷肥引起的农业面源污染、矿井水和浅层地下水的混合污染,方差贡献率为42.991%,F2代表了矿井水污染,方差贡献率为20.180%,F3主要代表了农村污水和矿业废水混合污染,方差贡献率为13.299%,F4主要代表了煤矸石淋溶水污染,方差贡献率为11.546%。