基于OMI数据的中国臭氧总量时空分布特征

基于OMI数据产品OMITO3e,提取了中国2005—2011年臭氧总量信息,并对其空间分布和时间演变特征加以分析。研究结果表明:在空间上,中国臭氧总量呈现北高南低、东高西低的特征,峰值出现在东北地区,夏秋季节在青藏高原存在明显的臭氧低谷;在纬度上,中国东北部臭氧总量纬向偏差为正,在其他区域为负;在时间上,中国臭氧总量呈现明显的季节变化特征,冬春季节高,夏秋季节低,最大值多出现在3月,最低值多出现在10月。     

苏州市黑碳气溶胶的污染特征分析

2012年1—12月,对苏州市区黑碳气溶胶浓度进行监测和分析。结果表明,苏州市区黑碳平均质量浓度为3.3μg/m3,且季节变化明显,即夏季的平均浓度最低,秋末、冬初、春末时段黑碳浓度易出现高值,其分布规律与春季秸秆焚烧、秋冬季逆温雾霾时期相吻合;与周围生物质燃烧和工业排放有关。日变化有明显的峰值、谷值,一般在每日的6:00—9:00、18:00—20:00出现高值,低值则出现在午后12:00—15:00;与国外城市相比,苏州黑碳浓度偏高,但与国内城市(北京、天津、沈阳、本溪)相比,则浓度相对较低。     

湛江市空气NO_2浓度变化特征及时频分析

为了探究湛江市空气NO2浓度的变化特征及时频特性,以达到有效防治空气污染,利用数理统计方法和时频分析技术的短时傅立叶变换、小波分解分析、平滑伪Wigner-Ville分布分析、重排谱图及Hough变换等方法进行了分析和研究。结果表明,湛江市空气NO2浓度较全国大多数城市偏低,逐日差异明显,变化辐度波动大,资料离散度高。分布形态属正偏(右偏)分布,偏斜程度较大,分布陡峭,为尖峰分布。湛江市空气NO2浓度的变化逐年呈明显减少趋势,年内跨度也明显减少,波动变小,同时NO2逐日资料的年分布形态偏斜程度明显减少,尖峰分布逐年变得更为平缓。NO2季节变化比较明显,年周期性清楚。NO2年内变化具有冬春季节值大,夏秋季节值小,变化相对平缓的年趋势变化特性;冬春季节振辐大,夏秋季节振辐小,小波分解变化信号的频率从低层至高层细节系数逐层降低的年振荡波动特性。湛江市空气NO2浓度的重排谱图与平滑伪Wigner-Ville分布趋势相近,但没有交叉项,时频聚集性好,可解释性强。平滑伪Wigner-Ville分布的Hough变换可发现湛江市空气NO2浓度年内的辐值变化峰值。     

基于天津臭氧污染特点的气象条件与天气分型研究

使用天津市2013—2019年连续污染物监测数据和气象观测数据探讨臭氧污染现状,分析气象条件对臭氧浓度的影响,对不同臭氧污染过程案例进行天气分型,统计出现臭氧污染时的污染气象特征。结果表明:天津市臭氧浓度不降反升,2017—2019年连续3年超过国家二级浓度限值,2019年以臭氧为首要污染物的重污染天约占全年的1/2。春季和秋季臭氧污染日益突出,4月臭氧浓度已明显升高。天津市臭氧日最大8 h滑动平均质量浓度(O₃-8 h)在日最高气温超过30℃、相对湿度20%~70%、西南风或东南风风速1~2.5 m/s、白天边界层高度1 400 m以下时较高。将臭氧污染天气形势分为春夏之交、盛夏高温和夏秋静稳3种类型。其中春夏之交天气型易出现臭氧与PM_2.5协同污染;盛夏高温天气型平均风速较大,日最高气温大于35℃;夏秋静稳天气型平均风速小、边界层低。     

湖北臭氧分布特征及其管控措施

采用地面站点观测、卫星观测以及UWCM 0-D箱子模型模拟的方法研究湖北2013—2015年臭氧时空分布特征,并探讨其管控措施。从地面站点观测看出,时间分布上,这3年臭氧年平均浓度经历先下降后上升的过程,总体呈上升趋势,而二氧化氮年平均浓度则呈现持续下降的趋势;空间分布上,湖北各区域臭氧浓度分布不均匀,呈现东高西低的递减分布趋势。从卫星观测数据看出,2015年湖北的臭氧柱浓度高于2013、2014年同期。从空间分布来看,臭氧的柱浓度是从东北到西南、从省外到省内逐渐递减,因此推测,除了本地生成,湖北的臭氧有一部分是来源于省外传输。最大臭氧生成量法显示,烯烃(乙烯和丙烯)对湖北夏天臭氧生成量的贡献远大于其他挥发性有机化合物。箱子模型模拟的结果显示,湖北应该通过控制挥发性有机化合物的排放来降低臭氧生成速率,控制氮氧化物反而使臭氧生成速率提高。     

江西省臭氧污染特征及其与气象条件的关系

基于2017年1月至2020年6月的江西省国控点臭氧监测数据和同期气象观测数据,研究江西省臭氧污染特征及其与气象条件的关系。结果表明:2017—2019年,江西省臭氧超标时间和质量浓度呈现出逐年增加的趋势; 4—6月和8—10月是江西臭氧污染高发期,其中8—10月臭氧污染最严重;臭氧1 h浓度日变化呈现"单峰"分布特征,早晚浓度低,上午09:00浓度快速上升,15:00达到峰值。除景德镇外,2017—2019年江西省臭氧污染在空间上总体呈现出南高北低的特征,2019年臭氧污染在空间上呈现出总体平均分布的特征。大体上,江西省11个设区城市臭氧超标天数比例的峰值在(30,35]℃日最高气温区间。晴朗天气时的地面低压系统与臭氧污染关联性强,江西省11个设区城市在日均地面气压(990,1 013.25]hPa、日均地面湿度(50%,70%]和日均地面风速(1,2]m/s条件下臭氧容易超标,臭氧超标时地面主导风向主要为北风和东北风。     

洛阳市老城区环境空气中臭氧污染特征及相关气象要素分析

本文利用洛阳市老城区豫西宾馆空气质量自动监测点的监测数据,对2012-01~12该区域大气中臭氧污染浓度的连续监测结果及同步气象资料进行了分析。结果表明,洛阳市老城区环境空气中臭氧污染主要表现为臭氧日最大8小时平均浓度污染,全年超过GB3095-2012《环境空气质量标准》中二级标准(0.160mg/m3)的频率为21%。臭氧浓度具有明显的日变化及季节变化特征;由于臭氧污染的季节特点,导致全年污染天数显著增加。通过分析发现气温、风速、降水、太阳紫外线辐射等气象因素对臭氧浓度变化均具有一定影响,臭氧污染气象特征表现为晴朗、高温、低风速的午后时段会出现臭氧的高浓度污染。     

泰州市降水主要特征及酸雨成因浅析

对泰州市1996年—2000年降水主要特征及酸雨成因进行了分析。结果表明,泰州市酸雨出现频率高,5年来降水pH均值均<5.6,降水酸度和酸雨出现频率无明显变化;降水中化学成分以SO42-为主,NO3-质量浓度值呈上升趋势;酸雨出现频率的季节变化规律为:冬、春季>秋季>夏季,与SO2在不同季节质量浓度变化规律较一致;酸雨的形成可能受本地大气污染物和异地大气污染物的共同影响;酸性降水的形成与气象条件有关。     

泰州市环境空气中挥发性有机物分布特征

于2018年4—9月对泰州市环境空气中挥发性有机物(VOCs)组分开展现场观测,结合观测数据分析该市大气中VOCs的时空分布特征。结果表明:观测期间泰州市环境空气中VOCs平均摩尔比为45.1 nmol/mol,其中含氧挥发性有机物占比为57.8%;受周边排放源和地理位置影响,下风向点位的VOCs测定值高于其他点位;VOCs月均最高值出现在6月,与臭氧月均最高值出现时间一致,7—9月气团出现老化,导致臭氧生成能力减弱;观测期间VOCs中甲苯/苯(T/B)比值范围为0.201 9～5.130 3,且大部分T/B比值2,说明溶剂、油气和液化石油气挥发等排放源对泰州市环境空气中VOCs的影响较为显著。     

青藏高原典型城市拉萨市近地面臭氧污染特征

拉萨市作为青藏高原典型城市,环境空气质量相对较好,但臭氧污染近年来有所凸显。对拉萨市臭氧的现状与污染特征进行分析基础上,探讨臭氧污染的影响因素。结果表明:拉萨市臭氧污染表现出"来得早,去得快"的特征,与内地城市相比,拉萨市臭氧质量浓度在3月即可达到全年平均值(2015年为105μg/m~3),而9月以后将低于全年平均值,并在春末夏初达到峰值;由于青藏高原海拔高,紫外线强,相对内陆地区臭氧均值偏高,2015年拉萨市臭氧年均值比北京市和成都市分别高出7.7%、29.0%,其小时浓度变化呈中午高、早晚低的特征;拉萨市臭氧的浓度变化受空气湿度、日照时间和日均气温的影响;生物质燃料的跨界传输可能也对青藏高原地区臭氧的来源产生一定影响。     

上海臭氧及前体物变化特征与相关性研究

于2010年1~12月期间,在上海城区内采用在线连续观测,分析该地区近地臭氧与其前体物的季节变化规律及相关性,探讨了臭氧浓度与OX和NO₂光解速率之间的关系。结果表明,观测期间,上海地区O₃总超标天数为13天,超标率为3.56%。O₃浓度变化呈现明显的秋冬低、春夏高的季节变化。O₃浓度日变化规律呈典型单峰变化,O₃各前体物呈双峰形分布,冬季O₃与NO_X的相关性最强。对OX的贡献中,秋冬以NO₂为主,春夏以O₃为主;夜间以NO₂为主,白天以O₃为主。臭氧浓度与OX和NO₂光解速率变化规律基本一致。     

太湖流域近地表主要温室气体本底浓度特征

根据2003年1月-2005年6月太湖流域近地表大气中主要温室气体CO2、CH4和N2O本底浓度的监测资料,研究了该流域近地表大气主要温室气体浓度的变化特征.结果表明,在观测时段内,该流域近地表大气CO2浓度呈上升趋势;CH4浓度呈逐年递减趋势;N2O浓度呈先减后增趋势.3种气体主要与人类活动、工农业生产和交通运输业发展有关,CO2浓度的季节变化明显,冬春季高,夏秋季低,最高值在12月,最低值在8月;CH4浓度由春至夏升高,由夏至秋至冬递减,最高值在7月,最低值在2月;N2O浓度没有明显的季节变化,它们主要受源汇强度变化影响.CO2浓度的日变化基本呈双峰态,是源汇强度变化和边界层稳定程度相互作用的原因,CH4浓度无明显日变化规律,N2O浓度日变化中的最高值总体呈现是夏、秋、春至冬逐渐延迟的状态.     

青藏高原典型高寒森林地带CH4浓度特征分析

基于波长扫描光腔衰荡光谱线监测系统在海螺沟国家大气背景站(以下简称海螺沟站)开展甲烷(CH_4)连续自动监测,通过局部近似回归法进行背景值筛分分析。结果表明:2016、2017年海螺沟站CH_4年均体积分数和筛分的背景体积分数接近,两者浓度水平与北半球中纬度地区全球本底站CH_4浓度水平相当;海螺沟站CH_4能够代表背景区域浓度水平。海螺沟站CH_4体积分数呈春、夏季低,秋、冬季高特征,季节变化主要受到特定的地理环境和大气环流的影响,大气环流占主导影响。夏季CH_4体积分数最低但日振幅最大,与高原高海拔背景下森林地带的辐射对流引起局地扩散作用有关。采用逐步逼近回归筛分CH_4监测数据,海螺沟站CH_4背景季浓度变化和北半球中高纬度地区其他背景站大气CH_4的季节变化特征以及CH_4季体积分数振幅基本一致。背景站四季的CH_4载荷贡献在16个风向分布结果表明,在春、夏季存在西风带下南亚方向污染物气团的远距离输送;青藏高原东部近地面在冬季处于反气旋冷高压控制下,而SSW方向风向能够短暂打破这种稳定的气象条件,污染物得到迅速扩散,SSW为负贡献。     

沈阳臭氧污染时空分布特征及变化趋势

以沈阳2013—2015年臭氧(O_3)监测数据为基础,从地域差异及时间变化上分析了沈阳O_3浓度变化特征。结果表明:沈阳城市外围O_3浓度高于城市中心;O_3浓度变化具有明显季节特征,夏季O_3浓度最高,冬季最低;O_3浓度日变化呈单峰分布,谷值出现在06:00,峰值出现在14:00;O_3浓度出现明显"周末效应",周末白天O_3浓度高于工作日O_3浓度,夜间差异不大。     

京津冀区域臭氧污染趋势及时空分布特征

为研究京津冀区域的臭氧(O_3)污染情况及其时空分布特征,对2013—2015年京津冀区域13个城市80个国家环境空气监测点位的监测数据进行了统计分析。结果表明:2013—2015年,京津冀区域O_3污染状况整体呈加重趋势,其中2014年污染状况最为严重。13个城市中O_3污染最严重的城市为北京和衡水,连续3年均超标,且处于上升态势中。区域内不同城市O_3污染趋势并不相同。京津冀区域O_3浓度变化呈明显的季节变化特征,春末和夏季的O_3污染最严重。O_3-8 h(臭氧日最大8 h均值)年均值的高值区主要分布在北京中北部、承德和衡水等,2013—2015年第90百分位O_3-8 h的高值区均集中分布在北京。O_3的浓度峰值时间要晚于NOx2~5 h。O_3在春、夏季呈单峰分布,白天15:00左右出现最大值,在秋、冬季浓度较低,全天波动不大。     

Seasonal characteristics of haze observed by continuous visibility monitoring in the urban atmosphere of Kwangju, Korea

Continuous visibility monitoring has been carried out inKwangju, Korea since May 1999. The total light extinctioncoefficient b _ext measured by a transmissometer andreveals seasonal trends in urban visual air quality,especially under hazy conditions with a visual range of lessthan 15 km. Seasonal atmospheric visibility under lowrelative humidity during the winter was observed to be betterthan during any other seasons. Summertime visibility wasseverely degraded due to highly increased light scattering byhygroscopic particles under high humidity atmosphericconditions. Visibility during spring and fall was alsomoderate. However, yellow sand in spring caused the lowestvisibility conditions over the measurement area for a fewdays. With continuous monitoring using the transmissometer,the daily average seasonal visual range was measured to be13.1, 9.2, 11.0, and 13.9 km in spring, summer, falland winter, respectively. Under the atmospheric humiditycondition less than 60%, visual range was observed tobe 16.1, 13.9, 15.1, and 16.6 km in spring, summer,fall, and winter, respectively. The mean light extinctionbudget by sulfate and nitrate aerosols was determined to bethe highest value of 63.71% during the summer and thelowest value of 27.08% during spring. During the `yellow sand dust' period, a mean light extinction budget by soil particles was estimated to be at an unusually high value of 44.22%.     

广州市近地面臭氧时空变化及其与气象因子的关系

利用2012年1月至2016年2月广州市环境空气自动监测数据和气象观测数据,对广州市近地面臭氧的时空分布特征及其与气象因子的关系进行分析。结果表明:2012—2015年广州市臭氧日最大8 h滑动平均值的第90百分位数波动变化,年变化率依次为-14.3%、5.8%、-12.1%;广州市臭氧浓度呈现夏、秋季高,春、冬季低的显著季节变化特征;臭氧日最大8 h平均值的月均值和第90百分位数最高的月份一般分别出现在10月和7—8月;臭氧浓度的日变化曲线为单峰型,最大值一般出现在14:00或15:00;臭氧浓度随垂直高度的升高而增大,从低层(6 m点位或地面站)到中层(118 m和168 m点位)、中层到高层(488 m点位)臭氧日最大8 h滑动平均值的增长率分别为18.3%和39.1%;广州市中心城区臭氧浓度低于南北部城郊,夏、秋季高值区与夏、秋季主导风向相对应;臭氧浓度受降水、气温、相对湿度和风速等气象因子影响,臭氧浓度的超标是多种因素综合作用的结果。     

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(O_3)监测数据,研究分析了安徽省O_3污染特征及其与气象因子的相关性。结果表明:安徽省O_3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O_3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、5月、6月。O_3日变化趋势为典型的单峰形,各年度最低值出现在晨间07:00左右,最高值则是在15:00—16:00。全省O_3浓度总体上呈现出北高南低的空间特征。温度、相对湿度与O_3浓度分别呈现显著正相关、负相关,但在不同季节存在一定差异,其中,春秋季温度与O_3浓度的相关性好于夏冬季,夏季相对湿度与O_3浓度的相关性最为显著。O_3浓度在平均风速为2.1～2.2 m/s时更易出现超标。中部和北部城市在东南风的作用下易出现O_3超标并达到O_3浓度高值,而南部地区在风向为西风时更容易出现O_3超标。