丰都县大气臭氧浓度变化规律与气象因子相关性分析

以2017年全年丰都近地层臭氧质量浓度观测资料为基础,研究其变化规律。探讨同期五大气象要素温度、相对湿度、太阳辐射、风速、云量对臭氧浓度的影响。结果表明:2017年臭氧浓度季节变化趋势比较明显,夏季最高,平均值为115.065μg/m3,冬季最低,平均值为40.391μg/m3;臭氧小时浓度在四季呈现明显的单峰分布;臭氧浓度与温度、太阳辐射量和风速呈正相关,与相对湿度、云量呈负相关。     

常州地区近地面O3及其前物体相关性研究

根据2013年全年至2014年6月常州市环境监测中心空气自动监测系统监测子站的臭氧(O3)及其前体物(氮氧化物NOx和一氧化碳CO)的数据资料,着重分析了上述监测因子时间变化特征,并研究了三者之间的相关性.结果表明,受局地光化学反应,常州地区在冬夏两季O3污染程度相差较大,夏季为O3的活跃期浓度较高.O3单日浓度呈单峰型变化.NOx和O3浓度基本成正相关.CO的浓度变化与O3的浓度变化呈明显的正相关,且CO污染相对于O3污染有明显的滞后性.     

宝鸡市夏季臭氧及其前体物污染特征研究

采用宝鸡市2014年夏季臭氧相关监测数据对臭氧及其前体物污染特征进行研究。结果表明:多云导致的太阳辐射降低对臭氧浓度下降贡献40%,降水对臭氧浓度降低贡献55%。O3与NOx在辐射时段内呈一次负相关,相关系数为0.96,在无辐射时段无显著相关性。O3与CO在辐射时段呈二次线性负相关,相关系数为0.92,在无辐射时段呈二次线性正相关,相关系数为0.96。宝鸡市夏季CO/NOx比值为40.5。     

应用OSPM模型计算太原市交通大气污染时空分布

文章以太原市机动车排放的实际数据结合气象因素与街道构造,采用OSPM模型计算了2008年太原市夏季（7月）与冬季（12月）车流量高峰期街道内的一次NOx与CO的小时浓度,验证了适用性,并使用模型对太原市55条主干道进行了扩散模拟计算,结果表明：OSPM模型可以较好地模拟太原市NOx与CO的扩散;太原市冬季交通大气污染物浓度要明显高于夏季;从空间分布上来看,污染物浓度基本与车流量分布一致;对比国家大气二级环境质量标准来看,太原市主干道NOx超标较为严重,夏季达到了83.64%,冬季达到了98.18%;夏季CO浓度计算结果全部在二级标准限值内,冬季超标率为16.36%。     

北京市夏季O3、 NOx等污染物“周末效应”研究

采用了2000-06-25~2000-07-07以及2000-07-26~2000-08-22在北京325 m气象塔观测平台观测到的O3、NOx(NO和NO2)、CO和SO2数据,分析了周末与工作日O3、NOx、NO、NO2、CO和SO2浓度变化的差异及成因.结果表明,除SO2之外,O3、NOx、NO、NO2和CO的周末浓度与对应工作日浓度相关性显著,均通过了显著性水平α=0.05的t检验,相关系数(R)依次为0.99、0.61、0.56、0.80和0.61.交通高峰时段(06:00~08:00)NOx和CO的周末浓度明显低于工作日浓度,该时段NOx和CO的周末浓度与工作日浓度的平均偏差分别为-28%和-9%.O3周末浓度与工作日浓度的回归系数为1.25±0.02.此外,周末O3的最大小时浓度值与最大8 h平均浓度值分别比工作日高23%和26%,表现出十分明显的"周末效应".     

北京城区臭氧日变化特征及与前体物的相关性分析

对2012年12月至2013年11月北京城区12个自动空气监测子站的臭氧及其前体物的浓度进行了分析,探讨北京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,北京市城区臭氧在5~8月份维持相对较高浓度,其他月份则较低.臭氧浓度呈现单峰型分布,基本在15:00、16:00达到峰值;同时臭氧呈现较明显的“周末效应”,即周末臭氧浓度高于工作日浓度. CO、NO、NO2和NOx等前体物多呈现双峰型分布,与O3均呈显著的负相关性,相关性在夏季较低.通过大气氧化剂OX和NOx的拟合方程发现,冬季北京市城区OX在白天受区域O3影响相对较大,在夜间受局地NOx污染影响相对较大.计算了在理想情况下的城区NO2光解速率,春季、夏季、秋季和冬季的平均值分别为0.180,0.209,0.169,0.149min-1.在白天臭氧的高浓度时段城区O3、NO和NO2体现出近似光化学平衡态的特征.     

黔江区大气臭氧浓度变化特征及相关影响因素研究

以黔江区城区大气中O3质量浓度观测资料为基础,研究其浓度变化特征及相关气象因子的影响。结果表明:全年观测期间下坝O3小时浓度未出现超标,区政府观测站点共有25d出现O3日最大质量浓度超标情况,最大O3质量浓度达到262.1μg/m3。下坝和区政府观测站点年均O3质量浓度分别为52.5μg/m3和78.1μg/m3。两个观测站点O3小时浓度在四季均呈明显的单峰分布。气温和风速是影响黔江区大气O3质量浓度的重要因素。     

北京气象塔夏季大气O3,NOx和CO浓度变化的观测实验

以北京325m气象塔为观测平台,于2002年夏季进行了大气污染物臭氧(O3)及其前体物氮氧化物(NOx)和气象要素加强期的同步观测.对观测资料做了详尽的分析,结果表明:边界层内存在明显的臭氧浓度(用体积分数表示)垂直差异;中午120m高度层存在O3浓度最大值;低层O3浓度呈明显的日变化,且昼夜振幅较大;夜间高层(280m)O3的湍流混合和化学消耗较弱,可维持较高的浓度;局地光化学生成是白天边界层O3的主要来源;降水天气过程可造成O3及其前体物浓度的显著变化.     

北京地区3500m高空内污染物的时空分布特征

利用2007~2010年北京地区3500m高空内飞机探测的大气污染物(NOx、SO2 、CO和O3)数据资料,分析其时空分布特征.结果表明: 在4~11月期间,NOx、SO2和CO月均值有比较明显的一致性变化规律,NOx、SO2 和CO月均值随高度增加而减小,而O3月均值随高度增加,出现先增大后减小的变化规律.温度较高月份(7~10月)值较小,而温度较低月份(4~6月、11月)值较大,但O3月均值季节变化规律为夏季5~9月的较大,春秋季4月、10~11月的较小.不同的高度大气污染物浓度白天逐时变化并不一致,其变化率是1500m以下的比1500~3500m的明显高.北京地区大气污染物区域分布特征是,除城区四环明显较高外,城区正北面、西南面(北京-保定方向)、东南面(北京-天津方向)较高,西北面(北京-张家口方向)较低.     

南京夏季市区VOCs特征及O3生成潜势的相关性分析

挥发性有机物(volatile organic compounds,VOCs)是大气中光化学污染臭氧(O3)的重要前体物,其在大气中的浓度水平直接影响着臭氧的污染特征.本研究运用大气挥发性有机物快速在线连续自动监测系统,于2013年8月对南京市区大气中98种VOCs进行观测,分析南京夏季VOCs体积分数水平及组成特征,分析臭氧及其前体物的变化,运用VOCs/NOx比值法研究南京臭氧生成敏感性控制因素.结果表明,夏季南京市区大气VOCs最高体积分数达200×10-9,平均体积分数为52.05×10-9,各物种体积分数大小为烷烃含氧有机物烯烃芳香烃;臭氧平均质量浓度76.5μg·m-3,小时质量浓度超标率为5.9%.臭氧质量浓度高值期,其前体物VOCs与NOx变化趋势基本一致,并与O3变化呈明显的反相关;不同臭氧质量浓度阶段,同种类的VOCs体积分数也存在一定的差异;夏季南京市区的臭氧生成对VOCs较敏感,属于VOCs控制区.     

2013年北京市细颗粒物时空分布特征研究

根据2013年北京市PM2.5监测数据,系统分析了北京市PM2.5污染的时空分布特征,并利用克里格插值统计了四季PM2.5不同浓度区间的国土面积。结果显示:2013年全市PM2.5年均浓度为89.5μg/m3,超过年均35μg/m3的国标1.56倍;PM2.5浓度由高到低的季节依次是冬季、春季、秋季和夏季;空间分布上PM2.5呈现明显的南北梯度分布特征;2013年PM2.5平均浓度达标对应的国土面积占比夏季最大为73%,冬季最小为22%。     

夏季渤海NOx、O3、SO2和CO浓度观测特征

利用2000-08～2000-09渤海海上观测资料,初次揭示了渤海污染物浓度的时间变化特点,分析了光照、天气等因素对NO_x、O₃、SO₂和CO气体浓度的影响.SO₂浓度比较稳定,浓度平均值在0.006 mg·m^-3左右.O₃浓度变化主要受辐射影响.在弱天气形势下,CO和NO_x浓度分别在2.5～3.5 mg·m^-3.和0.1 mg·m^-3左右,台风天气会造成浓度在短时间内的剧烈增长.文中还简要说明了渤海大气污染与陆地污染的差异,评价了渤海夏季的空气质量.     

深圳市PM_(2.5)浓度特征及统计预报研究

根据2015年1—12月深圳市城区11站点PM_(2.5)小时浓度监测数据,探讨了深圳市PM_(2.5)浓度的时空分布特征。结果显示:监测期间深圳市城区PM_(2.5)平均浓度为29.8μg/m~3,PM_(2.5)平均浓度整体呈现出:冬季>秋季>春季>夏季的特征,PM_(2.5)质量浓度日变化整体呈现出双峰型分布,午后12:00—16:00浓度较低。空间分布上,年均浓度从东南至西北方向依次升高,梯度特征明显。PM_(2.5)浓度与PM_(10)呈高度相关,与SO_2、NO_2、CO呈显著正相关,与O_3呈实相关。相邻城市间空气污染物浓度呈现出一定的相关性,区域污染突出。建立的PM_(2.5)回归统计模型对深圳市2015年PM_(2.5)临近预报的级别准确率在70%以上,能较好地反映PM_(2.5)浓度变化趋势。     

The traffic emission and its impact on air quality in Guangzhou area

A comprehensive field measurement was set up in Guangzhou City of China and the key was placed on NO_x and O₃ pollution. The results indicated that the average driving speed of vehicle was only 14 km/h in downtown with high frequency of idle and acceleration. Upward fluxes of CO and NO were observed in Dongfeng street. NO_x annual mean concentration in urban area increased year by year, and NO_x was identified as the most important pollutant since 1995. Photochemical smog pollution was serious in general,spatial and seasonal distribution of O₃ was observed. O₃ concentration was kept in a high level in autumn, and its formation was restrained in summer due to frequent thunderstorm and high humidity. The numerical simulation showed the average concentration and maximum concentration of O₃ would increase 60%—100% if vehicular emission increased 100% in Guangzhou.     

The traffic emission and its impact on air quality in Guangzhou area

A comprehensive field measurement was set up in Guangzhou City of China and the key was placed on NOx and O3 pollution. The results indicated that the average driving speed of vehicle was only 14 km/h in downtown with high frequency of idle and acceleration. Upward fluxes of CO and NO were observed in Dongfeng street. NOx annual mean concentration in urban area increased year by year, and NOx was identified as the most important pollutant since 1995. Photochemical smog pollution was serious in general,spatial and seasonal distribution of O3 was observed. O3 concentration was kept in a high level in autumn, and its formation was restrained in summer due to frequent thunderstorm and high humidity. The numerical simulation showed the average concentration     

模拟烟气中NO、NO_x的微生物净化效率强化研究

NO的脱除效率已成为微生物净化燃煤烟气NOx双塔流程的瓶颈。为了提高微生物净化烟气中NO、NOx的效率,分别研究了脱硫塔添加Fe SO4·7H2O、脱氮塔添加Na NO2对微生物净化模拟烟气中NO、NOx效率的影响作用。结果表明:脱硫塔添加0.23 g/L Fe SO4·7H2O,其NO平均脱除率为61.04%,比空白试验的35.31%提高明显;脱硫塔NOx平均脱除率为62.16%,比空白试验的31.10%提高约1倍;双塔NOx平均总脱除率从空白试验的61.8%增至86.9%。浓度梯度试验结果表明:0.23 g/L Fe SO4·7H2O是脱硫塔内较为合适的添加浓度。脱氮塔添加0.50 g/L Na NO2后,脱氮塔NO平均脱除率从空白试验的39.92%提高到52.11%;脱氮塔NOx平均脱除率从空白试验的47.67%增至58.90%;双塔NOx平均总脱除率从空白试验的70.75%增至79.32%。反复多次验证试验均证明:Fe SO4·7H2O和Na NO2的分别添加的确大幅度地强化了烟气中NO、NOx的微生物净化效率。     

后奥运时期京津冀区域大气本底夏季污染变化

为探索后奥运时期京津冀区域大气本底污染状况及变化趋势,在中国科学院华北兴隆大气本底观测站,对夏季大气主要污染物(NO_x、SO₂、O₃和PM_2.5)进行了连续3年的在线观测,结合气流轨迹模式对大气污染物的传输路径及贡献率进行了分析. 结果表明:兴隆站大气本底夏季ρ(NO_x)、 ρ(SO₂)、 ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)的平均值分别为(11.5±5.9)、(8.3±7.0)、(137.6±38.4)和(50.9±33.0)μg/m3;首要污染物为O₃和PM_2.5,ρ(O₃)和ρ(PM_2.5)日均值超过GB 3095─2012《环境空气质量标准》二级标准〔ρ(O₃)为200 μg/m3,ρ(PM_2.5)为75 μg/m3〕的天数分别为102和60 d,占观测期间有效天数的39%和23%,表现为大气氧化性增强、二次污染逐年上升;受偏南气流影响,太行山沿线区域和山东半岛—渤海湾地区是兴隆夏季大气本底污染的主要贡献区域,特别是京津冀城市区域夏季高浓度O₃和PM_2.5,对华北区域大气本底污染物浓度的整体上升具有重要影响.      

天津滨海新区秋冬季大气污染特征分析

为了解天津滨海新区大气污染物浓度水平和污染来源,2009年9月1日~2010年2月28日对NOx、CO、SO2、O3、PM2.5、PM10进行了连续在线观测,并同步观测了气象要素.结果表明,秋冬季上述污染物最高日均值(秋冬平均值±标准差,O3为日小时均值最大值)分别达到300.7(65.4±52.9)×10-9、7.278(1.324±1.169)×10-6、53(13±12)×10-9、95(28±21)×10-9(体积分数)和287.4(62.3±53.6)μg/m3、1421.4(161.9±136) μg/m3. NOx和SO2秋季低于冬季,O3和PM10反之. CO和PM10相对国家二级标准超标率为2%和38%,PM2.5相对WHO标准(75μg/m3)超标率为31%.季节统计日变化显示CO和NOx为早晚双峰型,SO2为中午的单峰型,O3为午后单峰型,且秋季日变化振幅远大于冬季, PM10为早晚双峰型,但冬季比秋季晚出峰2~3h.除冬季PM10,大气污染物浓度49%~74%的逐日变化由气象要素影响.滨海新区大气污染受局地排放和外源输送共同影响,西南方向气流易造成污染物积累,其次是东北方向,而东和东南气流最有利于污染物扩散;各污染物具体表现为NOx主要受局地源控制;SO2主要受外来输送影响;CO和PM2.5同时受本地源和外来源的共同影响;PM10秋季表现为本地源污染,而冬季为本地源和外来源的共同影响.     

河北张家口市大气污染观测研究

冀北重镇张家口,全年干旱少雨风沙大,自然生态环境极其脆弱,但近年来工业发展极为迅速.为了解张家口市大气污染物浓度水平及季节变化,2009年12月1日～2010年11月30日,利用自动在线仪器对张家口市区大气典型污染物NOx、SO2、O3和PM10进行了连续观测研究.结果表明,张家口市首要污染物为可吸入颗粒物(PM10),年均质量浓度达(137±105)μg.m-3.NO、NO2、SO2和O3年均质量浓度分别为:(8±13)、(30±15)、(19±26)和(54±35)μg.m-3.NOx和SO2质量浓度冬季最高,分别达(51±35)μg.m-3和(42±29)μg.m-3;夏季最低,分别为(28±8)μg.m-3和(4±3)μg.m-3.O3质量浓度夏季最高,达(92±40)μg.m-3,最高小时均值可达271μg.m-3;冬季最低,为(34±20)μg.m-3.PM10质量浓度春季最高,达(144±131)μg.m-3;冬季最低,为(130±129)μg.m-3,但季节变化不明显.依照国家二级标准PM10日均值超标率为28%.季节统计日变化显示NOx和PM10为早晚双峰型,SO2为午间单峰型,O3为午后单峰型.张家口市区大气污染日变化受到交通源显著影响,气态污染物冬季受取暖燃煤显著影响.夏季东南气流对张家口O3有输送作用,自西北的沙尘及局地扬尘(浮尘)对张家口PM10影响显著,并对华北平原区域造成一定影响.     

江苏省大气复合污染特征与相关气象驱动

基于2014~2017年江苏省13个市的PM_2.5浓度和O₃_8h_max数据,探讨了其时空分布特征.在此基础上,研究了日益升高的近地层O₃浓度与气象因子的关系.结果表明：江苏省2014~2017年PM_2.5浓度整体上呈下降的趋势,年均浓度减少率为6.06μg/m³,而O₃_8h_max整体上呈上升趋势,年均浓度增长率为3.84μg/m³.总体上,PM_2.5浓度呈现冬春高、夏秋低的V型月变化特征,O₃_8h_max则基本呈现不规则的M型,在5月份达到峰值后逐渐降低,又在7~9月份保持平缓,而后又逐渐下降.空间上,江苏省PM_2.5浓度呈现"内陆高,沿海低"的状态,而O₃_8h_max却呈现"沿海高,内陆低"的状态.与气象因子的相关性表明,O₃浓度与气温和太阳辐射呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系,太阳辐射对O₃浓度的影响最大,其次是温度和相对湿度.当日平均气温在20~30℃、相对湿度在50%~70%、太阳辐射强度高于150w/m²时O₃浓度容易出现超标.