江苏省春季臭氧污染特征分析

对2018—2020年春季江苏省臭氧(O3)污染特征进行了分析.结果表明,江苏省ρ(O3)均超过二级标准限值,分别超出5.6％,11.3％和8.8％,沿江区域ρ(O3)略高于苏北区域;ρ(O3-1 h)日变化呈"单峰型",峰值呈逐年上升趋势,非污染日苏北区域ρ(O3-1 h)均高于沿江区域,主要时间段体现在夜间至次日早...     

上海市奉贤区O3污染特征与影响分析

于2014-2019年,对上海市奉贤区4个环境空气自动监测站的臭氧(O3)污染特征及其影响因素监测数据进行了统计分析.结果表明,O3质量浓度年均值大体平稳且略呈下降趋势,O3日8 h质量浓度中位值和最大值呈现逐步上升趋势,O3质量浓度的最高点和次高点均出现在4-10月.气温与O3质量浓度呈显著正相关关系;随着风速和湿度...     

试点城市O3浓度特征分析

利用2009年O3试点城市的03监测数据,分析了北京、天津、上海、青岛、沈阳和广东的03浓度变化特征,统计了年超标情况,并结合气象要素数据分析了其对03浓度的影响.结果表明,不同城市各点位间03浓度变化趋势基本一致,但因点位类型不同,浓度存在差异;O3浓度呈单峰型日变化,在13:00-15:00出现最大值,6:00-7:00出现最小值;O3超标主要集中在4-8月份,广州和北京超标现象较多;O3浓度受温度、降水、风速和风向等气象要素影响较大.     

柳州市四中点位PM_(10)与气象要素的关系

本文利用2008年柳州市四中点位PM10与同期气象要素的监测资料,分析PM10与相对湿度、温度、气压、风速等气象要素之间的关系：柳州市四中点位的PM10污染总体上较轻,且呈明显的季节变化,按秋季、夏季、冬季、春季依次加重,秋季、夏季较轻,冬季、春季相对较重。     

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。     

2015-2020年昌吉市臭氧污染特征浅析

基于全国空气质量监测网数据,分析2015—2020年昌吉市O3-8h污染状况.结果表明:2015—2020年昌吉市O3-8h和O3-8h-90％ 平均浓度为74、113μg/m3,整体呈上升趋势,相比2015年,2020年O3-8h和O3-8h-90％ 浓度升高了19、27μg/m3,近4 a来昌吉市O3-8h-90％...     

上海市中心城区臭氧污染水平和变化状况

利用上海市虹口监测点2002年O3的连续自动监测数据，分析了该点代表的区域范围内O3的污染水平、变化情况，以及O3与NO、NOx和CO的关系。指出该点O3的污染水平是冬季最低，秋季最高，5月至10月的质量浓度明显高于11月至4月，低质量浓度时段在早晨，高质量浓度时段在中午至午后；O3质量浓度的变化范围和上升速率是5月至10月比11月至4月大；O3的产生主要取决于NOx中NO转换成NO2的程度，而CO也同NO一样，当O3质量浓度在中午至午后较高时，CO质量浓度也不高。     

气象因素对泉州臭氧的影响

利用泉州城区2017年全年连续观测的O_3和气象要素资料,统计了臭氧浓度的分布特征,分析了气象要素对O_3质量浓度的影响,对比了O_3超标日和非超标日的气象要素特征。结果表明:(1)泉州市O_3质量浓度月变化呈双峰形,春季最高,夏季最低;日变化呈单峰形,最大值出现在13:00—14:00,最小值出现在06:00—07:00,上下游站O_3浓度存在明显传输效应。(2)泉州O_3质量浓度与相对湿度呈负相关,其相关性最高;与风速呈正相关,其相关系数最低,且存在明显区位性差异;与气温的相关性比较复杂,既有正相关,也有负相关。(3)各站点O_3小时质量浓度超标时,均对应2个气象要素区间值。(4)对比污染日非污染日发现,污染日相对湿度较低(50%～60%),非污染日较高(70%～80%);污染日温度略低于非污染日;污染日风向总体为西南偏南,非污染日风向为西南-东南。     

中国城市臭氧的形成机理及污染影响因素研究进展

中国城市臭氧(O3)污染问题日趋严重.O3主要来源于汽车尾气及工业排放氮氧化合物(NOx)和挥发性有机物(VOCs)光化学反应生成,少部分来自于平流层的向下传输.文章介绍了城市O3形成机理研究情况,概述了中国城市臭氧污染浓度特征及气象因子、气候变化、前体物等影响因素研究进展情况,并对未来研究方向进行了展望.     

深圳大运会期间一次光化学污染事件成因分析

对深圳大运会期间8月20日发生的一次光化学污染过程进行分析。此次过程中,处于工业区的石岩大气成分站测得O3浓度小时平均最大值为213.4μɡ/m3,超过国家环境空气质量二级标准限值(200μɡ/m3),出现时间在当日13:00～14:00时。与处于城区的竹子林站和郊区的西涌站污染物浓度进行对比分析得知,此次光化学污染的主要特点是局地性较强,持续时间较短,影响范围小。同步的风速、风向、温度、相对湿度及紫外辐射等气象要素分析表明,此次光化学污染事件与气象条件关系非常紧密,当日天气晴朗、日照强烈、温度高、相对湿度适中,有利于光化学反应的发生,且不利的风向条件使得来自上风向城区的污染物易于累积。     

苏州市十年酸雨变化趋势分析研究

根据对酸雨现状及十年变化趋势分析,苏州市十年间酸雨污染程度总体呈上升趋势,在全省亦处于前列。环境空气中二氧化硫、二氧化氮是造成酸雨的主要污染因子。从气象条件、能源消耗、污染源排放、产业结构等影响因素对酸雨污染变化原因及其与经济发展间的关系进行系统分析得出,苏州市酸雨污染总体形势不容乐观。     

2013年苏州春季一次重污染天气的过程分析

研究了2013年3月在江苏范围内的一次重污染天气过程,重点分析苏州在此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中,苏州市颗粒物浓度上升较为明显, PM10的小时质量浓度最高达548μg／m3, PM2．5质量浓度也达到197μg／m3,污染持续时间为2 d,3月8—9日当地空气质量均达到中度污染水平。根据后向轨迹模型、颗粒物离子浓度的分析,此次污染是由外来浮尘及苏州本地污染物排放所造成的区域霾污染影响所致。根据监测结果与实际污染特征,针对性地提出了对策和措施。     

中国和美国地面臭氧污染对比分析

利用中国和美国地面臭氧(O3)监测数据,从国家、区域、城市、站点多个层面对两国O3污染的时间变化特征和空间分布特征进行了分析.结果 表明:从全年角度,中国O3污染集中在4-9月,2018年延长至3-10月;美国集中在4-8月.1980年以来,美国O3浓度呈下降趋势;中国O3浓度在2015-2018年呈上升趋势,与同时期...     

安徽省臭氧污染特征及气象影响因素分析

基于2016-2018年安徽省68个国控环境空气质量自动监测站点的臭氧(O3)监测数据,研究分析了安徽省O3污染特征及其与气象因子的相关性.结果 表明:安徽省O3污染程度呈现逐年加重趋势,并有显著的季节和月度变化特征.2016-2018年,各年度单月O3日最大8小时滑动平均质量浓度第90百分位数的最大值分别出现在9月、...     

臭氧综合指数与臭氧潜势指数的构建与应用

随着社会经济的快速发展,我国臭氧污染日益严重,因此,研发出能定量评估气象条件对臭氧污染影响程度的诊断指数,成为提高和改善气象服务质量的重要任务之一。利用中国大陆地区2018年温度、总云量、风速、风向、相对湿度等气象场数据与臭氧浓度数据,研究臭氧污染敏感气象条件,统计各气象因子分布在不同数值区间时发生臭氧污染事件的相对频率(即分指数),按照分指数最大值和最小值的差值大小进行排序,筛选出10个与臭氧污染密切相关的气象因子,将10个气象因子的分指数进行累加,即得出臭氧综合指数。随后,对各地构建臭氧综合指数时采用的气象要素进行统计,得到出现频率最高的3个气象要素,并参考这些气象要素构建了臭氧潜势指数。分别以臭氧潜势指数和臭氧综合指数对北京市2019年臭氧日最大浓度建立拟合预报模型,结果表明:两类指数的拟合预报值与实测值有着相似的变化趋势;利用臭氧综合指数计算得到的预报值与实测值的相关系数为0.76,优于利用臭氧潜势指数计算得到的预报值与实测值的相关系数(0.64)。     

长株潭区域一次重度污染过程气象成因

利用PM_2.5质量浓度、地面气象要素、NCEP、ERSST＿V3、GBL等资料,研究了2021年12月7—11日长株潭地区一次重度空气污染过程的特征及成因。结果表明,高空平直环流、无明显槽脊影响,地面弱冷空气活跃是本次重度空气污染过程的主要环流形势特征;地面均压场、小风和升温增湿是此次重度空气污染过程的主要气象要素特征。污染物浓度变化与主导风向和污染通道密切相关,本地风速对混合层的高度、污染物水平扩散影响较大,600～700 hPa逆温层有利于污染物在主导风作用下近距离传输及在低层交换积累。我国中东部污染物积聚是长株潭区域重要的污染来源,长株潭地区存在区域性同步污染现象。低层流入长株潭区域气流轨迹差异及地理条件是长株潭污染物空间分布差异的重要因素。     

乌鲁木齐市冬季AQI与气象要素的相关性分析

选取污染事件较为严重的冬季为研究对象，分析该季节空气质量指数(Air Quality Index,以下简称AQI)变化及其与气象要素之间的相关特性，为乌鲁木齐市在大气污染治理方面提供相关的理论依据。利用乌鲁木齐市2019—2021年的逐日AQI和地面气象要素数据，分析了该市冬季空气质量特征及其与气象要素的关系，结果表明：乌鲁木齐市1月空气质量最差，污染主要出现在冬季12月至翌年2月；冬季空气质量呈现明显的南优北劣的空间特征；冬季AQI与相对湿度呈显著的正相关，与降水量、气温、风速呈显著的负相关；降水量低于0.5 mm、相对湿度在60%～75%、平均气温在-20～-10℃、平均风速低于2 m/s时，容易出现重污染天气。     

内蒙古近地面臭氧污染时空分布特征及气象条件分析

使用2018—2020年内蒙古臭氧(O₃)、气象要素观测资料和NCEP FNL资料,统计分析内蒙古近地面O₃质量浓度的时空分布特征和变化趋势,并针对全区O₃污染典型个例分析其天气形势和气象要素的影响作用。结果表明:内蒙古2018—2020年O₃质量浓度年评价值呈逐年下降趋势,2020年较2018年下降10.3%,各盟市O₃超标率也显著降低,仅赤峰市和通辽市略微上升。内蒙古O₃质量浓度高值分布在中西部偏南地区,尤其是乌海市和鄂尔多斯市;O₃超标率峰值主要出现在5—7月,周末效应存在东西部差异。O₃浓度变化和天气形势关系密切,南部暖平流和暖高压控制有利于O₃生成,西北部冷平流和冷涡发展使得O₃浓度下降;高温、低湿、微风和较高的能见度均为诱发O₃污染的重要气象条件,而西北大风通过降低温度、能见度和易于扩散的风向使得内蒙古O₃浓度降低,但同时可能会导致PM₁₀污染。     

东莞市一次空气污染过程成因分析

基于东莞市大气复合污染超级监测站的监测数据,选取2017年12月一次典型空气污染过程,对污染期间气象要素、大气颗粒物组分特征和污染物来源进行综合研究。结果表明,在污染期间,首要污染物为PM_(2.5),日均值为86μg/m3,其主要化学组分依次是OC、NO_3~-和SO_4~(2-),分别占PM_(2.5)的19.7%,16.1%和14.9%;在不利的气象条件下,本地污染排放和外源输入的一次污染物快速生成二次有机物、硝酸盐和硫酸盐,是造成该次空气污染的主要原因; PM_(2.5)污染主要来源为机动车尾气(27.7%)及二次无机源(19.0%)。     

杭州主城区大气臭氧对空气污染指数API的影响

利用2004年至2007年空气污染监测数据,比较现行API指数和修正后API指数的差异,分析修正后O3污染的变化状况,研究O3污染的季节变化。结果表明,O3作为一种新的空气污染指标,对修正后API指数的影响很大。与现行API指数相比,4年来修正后API指数的污染率大幅度增加,并且各季节的污染率越来越接近,2007年污染率在25%左右。2007年各季节修正后API指数污染天数中O3污染天数所占百分比分别是春季为52%、夏季91.6%、秋季20.8%、冬季O3,未出现污染。