攀枝花市区及盐边县城区城市臭氧污染状况研究

攀枝花市区臭氧污染负荷逐年上升,盐边县城区近年来臭氧污染负荷均高于20%,臭氧污染已成为影响城市空气质量的重要因素。对2017年1月~2020年2月攀枝花市区和盐边县城区臭氧污染物浓度时空变化规律和相关性进行了研究,并结合攀枝花各地太阳能和天气网记录的气象数据,统计了太阳辐射强度、紫外线辐射强度、日最高气温、日平均风向、季节气候等气象要素与出现臭氧污染的概率。研究表明,攀枝花市区和盐边县城区两地春、夏季较易出现臭氧污染,春季臭氧浓度持续高值时数最多,夏季臭氧浓度持续高值影响时数次之,两地臭氧污染物浓度变化有极强相关性。此外,臭氧浓度与气象条件密切关系,当紫外辐射强度大于30W/m²时,臭氧污染的几率为5%~8%,最高日气温值29℃~36℃之间时易出现臭氧污染,攀枝花市区臭氧污染受西向气流影响最重,盐边县城区臭氧污染受南向气流影响最重,盐边城区臭氧污染主要受攀枝花市区影响。根据臭氧污染物浓度时空变化规律和气象条件,开展区域臭氧前体物排放调控,将有效改善地区环境空气质量。     

2022年持续高温期四川盆地臭氧污染气象条件分析

对2022年8月6～28日持续高温期四川盆地臭氧污染气象条件进行分析，可为该地区今后根据气象条件进行夏季臭氧污染防治提供相关的理论依据。利用地面臭氧和气象要素观测数据计算该时期各要素平均值，并与2019～2021年同期进行比较，得出以下结果：(1)2022年分析时段四川盆地的平均臭氧浓度和臭氧污染日数高于2019～2021年同期，各区域分布趋势为成都平原>川南>川东北；(2)同时期地面气温和辐射空间上呈东高西低特征，2022年为历年峰值，降水和相对湿度空间上呈西高东低特征，2022年为历年谷值，气象条件分布能较好的与臭氧实况分布相对应；(3)2022年分析时段地面气温和辐射的区域分布趋势为川南>川东北>成都平原，累积降水量和相对湿度的区域分布趋势为川南<川东北<成都平原，与臭氧污染分布趋势略有差异，这可能是因为气象条件是臭氧污染发生的重要影响因素之一，但不是唯一影响因素，臭氧污染的发生还受前体物排放等因素影响。对典型臭氧污染过程及气象条件进行分析，有助于为区域臭氧污染防治提供科学依据，同时为其他地区进行相关研究提供借鉴作用。     

气象要素及前体物对嘉兴市区臭氧浓度的影响

臭氧是光化学反应的重要产物，反映空气质量的重要指标之一，对空气中臭氧浓度变化规律及影响因素开展研究，对大气污染防治具有重要的意义。利用2021年嘉兴市区环境空气质量自动监测站监测结果与相关气象资料，统计了嘉兴市区近地面臭氧污染分布特征，利用Pearson相关性分析了气象要素及前体物NO₂对臭氧浓度的影响，利用最大增量反应活性系数法分析了不同VOCs组分对臭氧生成重要性评估。结果表明，2021年嘉兴市区臭氧浓度月度变化呈“M”型，超标主要出现在5～9月；日变化呈单峰型。臭氧浓度与气温为显著正相关，与相对湿度和气压均为负相关，降水有利于臭氧浓度的降低。白天当风向为西南、南或东南风，风速大于4m/s时，臭氧浓度较高。NO₂与臭氧显著负相关，VOCs中芳香烃对臭氧生成潜势最大。综合现有研究，气象要素及NO₂对嘉兴市区臭氧污染的影响不可忽略，芳香烃对嘉兴市区臭氧生成贡献显著，是臭氧污染优先治理的重要前体物。     

信阳市臭氧污染天气的气象条件特征分析

信阳臭氧污染近年来呈现多发频发的趋势，为研究气象要素对信阳臭氧污染形成的的作用，利用2014～2018年信阳4个国控站的臭氧监测资料，国家气象站5年基本气象观测资料以及高空、地面实况天气图资料，通过person相关性分析研究了信阳市臭氧污染特征及其与气象条件的关系，结果表明：(1)2014～2018年信阳市臭氧污染呈波动上升态势。月变化呈现“双峰”分布的特征，4～6月、9月为臭氧污染的多发时段。日变化则表现为“单峰”分布的特征。(2)分析了信阳市臭氧污染与14时气温、相对湿度、风向风速、边界层高度以及云量等气象条件的关系，总结了信阳市臭氧污染的天气形势、影响系统及气象条件概念模型，当500 hPa为高空低槽后部的西北气流或高压脊(西太平洋副热带高压),或宽广低槽前部的西南气流，地面处于变性高压、入海高压后部或弱低压带(鞍型场)影响下，发生臭氧污染的可能性较大。为信阳市臭氧污染的预报和防治，提供了较为客观、有效的参考依据。     

十堰市环境空气中臭氧污染特征研究

近年来,十堰市环境空气中臭氧浓度日益增加,成为仅次于细颗粒物的主要大气污染物。为了解十堰市城区臭氧污染特征,利用2013-2017年历史观测数据,对城区臭氧污染现状及时空变化规律进行分析。结果表明:臭氧污染在空间上呈现出明显的差异,最高值与最低值分别出现在滨河新村点位和柳陂点位,在时间上呈现出工作日大于休息日的情况。夏季是城区臭氧污染最严重的季节,冬季臭氧浓度较低;一天中臭氧浓度呈现明显的单峰型变化规律。     

2019年夏季苏北内陆城市典型臭氧污染过程分析

2019年6月上旬,宿迁市经历连续臭氧污染过程.基于宿迁市中心城区大气国控站点常规监测数据、气象观测数据、VOCs在线监测数据,分析污染期间宿迁市臭氧变化特征、主要来源、主控因子和控制对策.结果表明,臭氧污染期间,宿迁市中心城区臭氧主要来源于本地排放和区域污染传输,气象条件是臭氧生成的重要原因,臭氧初始浓度较高也是发生...     

秦皇岛市臭氧浓度变化特征及其影响因子分析

按《环境空气质量标准》中数据有效性的相关规定,对秦皇岛市2014—2017年的臭氧监测数据进行分析。评价结果表明,臭氧浓度值空间变化不明显。日变化呈现明显的单峰特征,2015—2017年的年均值呈逐年上升趋势,超标值多出现在6月—8月。夏季O3-8 h与日平均气温相关系数较高,臭氧污染多发生在气温高于20℃的地区;与风向的相关性较弱,西南偏南风向时容易出现高浓度臭氧。当气温大于10℃时,在不同的温度区间内,臭氧与PM2.5呈正相关性。     

株洲市臭氧污染状况及相关气象因子分析

采用2013年1～12月空气质量自动监测数据对株洲市臭氧污染现状及相关气象因子进行分析。结果表明:监测期间全年臭氧日最大8 h平均浓度一级标准值达标率达到71.8%,全年超标率为1.6%,超标主要出现在季节变换时期。臭氧日最大8 h平均浓度的月均值变化呈"M"型,浓度高值持续时间长。日变化规律较强,且不同季节变化特征略有差别。臭氧浓度与气温有正相关性,相关系数为0.612;与湿度和云量有负相关性,且臭氧与湿度负相关性较明显,相关系数为0.731。     

济南城区夏季近地面臭氧浓度分析

为研究城市近地面臭氧浓度变化特征及臭氧浓度高值与气象因素的关系,于2015年夏季对济南城区近地面臭氧进行了观测与分析。结果表明:夏季大气中臭氧小时平均浓度为0.161 mg/m~3。臭氧具有明显的日变化特征,且晴天时臭氧浓度要比多云天气和阴雨时的浓度更高。高浓度臭氧的产生是多个气象因子共同作用的结果。一般晴天少云,气温较高,相对湿度较低,风速较小时,容易产生高浓度臭氧污染。     

基于深度学习的淮安地区臭氧浓度预报模型评估

利用2016—2020年淮安地区环境监测站点资料和淮安国家基准气候站气象资料,研究淮安地区臭氧浓度与气象、环境的关系,并利用“注意力机制”下的Seq2Seq建立臭氧预报模型。结果表明：臭氧浓度与气象要素和环境要素的关系是多样的,臭氧与气温、风速整体上呈正相关,与相对湿度、气压、降水量、NO₂、CO、PM_2.5、PM₁₀整体上呈负相关;“注意力机制”下的Seq2Seq模型在预报4 h的臭氧浓度上效果较好,相关系数大于0.6。     

大连市夏季臭氧污染成因分析 ——以2020年6月臭氧污染过程为例

以2020年6月17—20日大连市典型臭氧污染过程为例,从本地气象条件和周边区域污染形势两方面入手,分析等压线、气温、风向、周边环境等因素对大连市臭氧污染的影响,并使用后向轨迹分析进行佐证,进而得出大连市夏季臭氧污染的主要成因。     

营口市臭氧污染变化特征和相关分析

基于2015—2021年营口市环境空气质量监测数据,分析了营口市臭氧污染变化特征及与其他污染物、气象要素之间的相关性。结果表明：营口市臭氧浓度于2015—2016年下降,2017—2018年上升且于2018年达到峰值,2019—2021年持续稳定下降;月变化呈单峰特征,1月起快速上升,5月达到峰值,6—10月缓慢下降,11—12月快速下降;日变化亦呈单峰变化特征,09:00起开始上升,16:00达到峰值,随后下降,08:00达到最低值。臭氧与其他污染物之间呈负相关,与气象要素之间呈正相关,其与二氧化氮、氮氧化物、一氧化氮、温度相关性较强。     

鄂州市城区环境空气的臭氧污染特征及其防治对策

利用鄂州市城区3个环境空气质量自动监测站2015—2016年的监测数据,对空气中臭氧(O3)的污染特征进行了分析。分析结果表明:鄂州市城区空气中臭氧作为首要污染物的占比有逐年增加的趋势。臭氧浓度具有明显的日变化和季节变化规律,日变化呈单峰型且高峰段在13:00—17:00;月变化规律显示6月—9月浓度最高。日照、气温、风向和风速等因素对臭氧浓度变化均有重要影响。结合实际提出了加强产业规划、强化污染治理、加大科普宣传等防治对策。     

运用机器学习方法预测空气中臭氧浓度

臭氧(O_3)浓度变化与天然源、移动源和点源的排放量存在某些隐含的关联。根据臭氧浓度变化的特性,基于污染源在线排放数据、气象监测数据以及空气质量监测数据构造特征,运用机器学习方法进行逐小时臭氧浓度预测。该方法不仅充分利用了臭氧浓度变化时序数据,而且考虑了气象条件变化对污染物浓度变化的影响,最重要的是将点源排放氮氧化物这一臭氧生成的重要前体物纳入模型考虑。在金砖国家领导人厦门会晤前后(2017年8月31日至9月9日),运用该方法对厦门市溪东、洪文、鼓浪屿和湖里中学四个大气自动监测站的臭氧小时浓度平均值进行滚动预报,比较准确地模拟出臭氧浓度的日周期性变化,同时对峰值和低谷能够进行较为有效的捕捉和刻画。按照《环境空气质量标准》(GB3095—2012)臭氧日最大八小时浓度平均值进行评价,四个站点均取得了90%的预报等级准确率。     

长江三角洲典型城市臭氧污染特征与影响因素分析——以扬州市为例

为研究扬州市臭氧污染特征及其影响因素,对扬州市2013~2015年国家环境空气质量监测网中的环境空气质量评价城市点数据进行统计分析。结果表明:这三年均存在O_3超标现象,年超标率在3.0%~14.3%之间。春、夏为O_3污染高发季节,日均气温、相对湿度、风速、机动车数量等均为重要的污染影响因素。     

美国臭氧污染治理的经验借鉴与思考

自2013年国家发布和实施《大气污染防治行动计划》以来,城市空气质量呈现整体改善的良好态势。但同时,臭氧污染的问题却带来新的忧患——尽管我国的臭氧浓度整体处于轻度污染水平,但近几年呈现上升趋势。如何在降低颗粒物浓度的同时解决臭氧问题,成为实现清洁空气之路上无法回避的难题。美国在治理臭氧的历程中也曾遭遇坎坷,并最终通过科学治理、区域管控和持续、渐进的政策实现了大幅度改善,其经验可供我国参考借鉴。     

气温和湿度在泸州市城区对臭氧浓度预测的运用研究

气温和湿度均为影响臭氧生成的要素,通过分析泸州市国控点数据,找出气温和湿度与臭氧浓度的关系,从而建立气温和湿度为变量的臭氧浓度预测模型.选取2019年泸州市主城区的气温和湿度数据,将气温按日最高温(Tmax)、日最低温(Tmin)和日平均气温(Tmean)划分,将湿度按四季划分,分别统计其与臭氧浓度的相关性.发现臭氧浓...     

昌吉市城区臭氧日变化特征及与前体物的相关性分析

对2016-04月至2017-03月昌吉市城区2个自动空气监测子站的臭氧及其前体物进行了分析,探讨昌吉市城区臭氧浓度的日变化特征以及与前体物的关系。研究发现,昌吉市城区臭氧在7~9月份维持相对较高浓度,臭氧浓度呈单峰型分布,一般在17:00、18:00达到峰值;CO、NO、NO_2和NO_x等前体物多呈双峰型分布,与O_3均呈显著负相关性,相关性在冬季较低。通过大气氧化剂OX和NO_x的拟合方程发现,昌吉市城区OX在夏季受局地污染和区域污染的影响均比秋季大。     

成都太阳总辐射变化特征及对臭氧污染影响分析

为了研究成都太阳总辐射变化特征及对臭氧污染的影响,利用成都1993～2020年太阳总辐射数据分别对年、季、月成都市太阳总辐射变化特征进行分析,并结合2015～2020年空气质量数据对太阳总辐射与臭氧浓度以及AQI等级间关系进行了研究分析.结果表明,近28年太阳总辐射总体呈上升趋势,倾向率为31.63 MJ/(m2·a)...     

2015～2019年云南省城市空气质量特征及影响因素研究

利用2015～2019年云南省16个州市29188个空气质量日报数据进行数理统计,采用克里金插值法及Daniel趋势检验法分析AQI (空气质量指数)及主要污染物浓度的时空变化特征,探讨近5年云南省城市空气质量时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1) 2015～2019年云南省SO_2、PM_(2.5、)PM_(10)浓度呈下降趋势,NO_2浓度保持基本稳定,O_3浓度呈显著上升趋势,各年间空气质量综合指数值波动较小,且逐年改善。(2) 2019年O_3-8h作为超标污染物占比达57.52%。云南省PM_(2.5)年均值相对较高区域面积略有减少,O_3年均值相对较高区域面积显著增加。(3)云南省PM_(2.5)与PM_(10)月均值呈现冬春高夏秋低的变化规律,O_3月均值为春季单峰高值,SO_2月均值整体趋势平稳变化幅度不大。(4)云南省AQI值及平均能见度和平均降水量呈显著负相关(P0.01),AQI值与平均气温及平均风速不存在显著相关性。研究显示云南省空气质量优良逐年改善,污染类型由颗粒物污染转为以颗粒物和臭氧为特征的复合型污染。空气质量受气象条件影响,能源结构优化、污染物总量减排等措施对空气质量改善起到积极作用。