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。     

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。     

河源夏季臭氧污染特征及其成因

2015年9月至2016年8月,在广东河源城区内采用在线连续观测,分析该地区近地面臭氧(O_3)及其前体物的变化规律和相关性,重点探讨了夏季O_3污染特征及成因。结果表明,河源市城区O_3总超标天数为10 d,主要集中在7—9月。O_3浓度变化呈现明显的春、冬季低,夏、秋季高的季节变化。O_3浓度日变化呈典型单峰特征,前体物主要呈双峰变化。O_3小时浓度和CO无明显的相关性,与NO2浓度呈现较高的负相关关系;气象及HYSPLIT-4模型计算综合分析结果表明,夏季污染时段河源高空、低空气团大部来自西南方向,夏季O_3污染主要来源于珠三角区域传输和本地源排放。     

2008-2016年臭氧监测试点城市的臭氧污染特征

选取臭氧试点城市北京、沈阳、上海和重庆，通过对2008-2016年臭氧监测数据进行分析研究，可以看出4个试点城市中北京的臭氧污染最严重。4个城市的臭氧污染特征均为高浓度臭氧所占比例较大，高值比较高，低浓度臭氧所占比例较小。北京、沈阳和上海的年平均臭氧浓度总体呈上升趋势。北京、上海、重庆、沈阳4个城市9年的超标天数比例分别为15.9%、7.7%、3.9%、6.5%。上海的臭氧浓度在秋季非常高。2012年的臭氧变化趋势比较异常，可能是由于2012年发生的不寻常气候条件导致。4个城市的臭氧浓度变化和气象条件的变化显著相关。     

广西臭氧时空分布特征及污染天气类型研究

基于2015—2017年广西14个城市环境空气质量日监测数据和相关气象资料,分析了广西O_3时空分布特征,利用主观分型方法归纳了广西O_3污染的典型天气类型。结果表明,广西2015—2017年O_3累积超标天数分别为74,41和89 d,年均值分别为122,120和128μg/m~3,日变化呈现单峰型分布特征,O_3超标占比最高的时段均为4—5月和8—10月; 2017年O_3高值区面积明显增大,呈现连片式的特征;台风外围型(53. 4%)、副高控制型(26. 5%)和冷高压脊变性控制型(16. 7%)是造成广西O_3污染的典型天气类型。广西O_3污染受气象条件影响较大,天气形势变化导致的污染规律较明显。     

中原城市群臭氧浓度分布特征及来源

利用2015年臭氧(O_3)自动监测数据和源排放清单,分析了中原城市群O_3浓度的空间、时间分布情况,探讨了中原城市群中城市间O_3的相关性,以及O_3浓度、NOx、VOCs、CO及汽车保有量间的相关性。指出中原城市群是全国更是河南O_3污染的严重地区,O_3浓度年内月度变化呈倒"V"型分布,具有明显的北部城市特征;中原城市群9个城市间除开封外其他8个城市间都呈高度正相关性,相关系数均为0.892~0.991;9个城市机动车保有量及NOx、VOCs和CO等前体物的年排放量与其年均O_3浓度之间存在正相关性。分析认为,NOx、VOCs和CO等前体物的排放是中原城市群O_3浓度偏高的主要影响因素,同时O_3浓度也与日照时间、降雨量、植物源VOCs排放量及相邻城市间污染物的空间输送等因素有着密切的关系。     

农业面源污染对我国农村地表水的影响与对策研究

基于2015—2021年我国农村地表水环境质量监测数据,分析了农村地表水环境质量状况特征;选取农业农村社会经济活动相关参数,与农村地表水中主要超标因子的超标比例进行了相关性分析;以2020年为基准年,对全国31个行政区,涵盖农村地表水水质状况、农业农村活动水平和污染压力、环境容量3个方面的9个指标进行了聚类分析。结果表明,我国农村地表水的变化趋势、季节特点和主要超标因子等表现出明显的农业面源污染特征;乡村人口、农业投入品使用量和经济作物种植比例等参数与主要超标指标具有较强的相关性（R＞0.9）;聚类分析将全国31个行政区划分为7种不同的农业面源污染类型。提出,应根据不同地区农业面源污染特点,因地制宜地推进标准化规模养殖、畜禽粪污资源化利用、化肥减量行动、高效低风险农药推广等农业面源污染治理措施,进一步加大农村生活污水处理设施建设,同时,完善农村环境质量监测网络,加强农业面源污染监测和评估。     

全国及重点区域臭氧污染现状

分析2013—2016年中国开展臭氧(O_3)监测的338个城市(港、澳、台不在统计范围)O_3污染现状和时空变化特征,结果表明:中国城市O_3污染日益突出,2015年54个城市O_3超标,75.9%的O_3超标城市位于京津冀及周边、长三角、珠三角区域,O_3区域污染特征显著。74个城市O_3浓度整体呈上升趋势并向高值区集中,京津冀区域O_3污染最为严重。O_3污染季节变化特征明显,O_3污染主要集中于5—10月,京津冀、长三角和珠三角区域O_3最高超标天数分别出现在6、5、10月。建议加强O_3成因分析,建立O_3污染控制策略,有效应对O_3污染,实现科学减排。     

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)。     

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。     

天津市臭氧污染特征与影响因素分析

2013—2015年,天津市臭氧(O_3)浓度整体呈下降趋势,污染状况略低于京津冀区域的其他城市。O_3浓度春、夏季高,冬季低,高值主要集中在5—9月,浓度从早上06:00开始升高,至中午14:00达到峰值。污染主要集中在中心城区、西部和北部地区,东部、南部和西南部地区污染相对较轻。O_3浓度在温度303 K以上、相对湿度70%以下或西南风为主导时较高。VOCs/NOx比值低于8,O_3的生成处于VOCs控制区。芳香烃类和烯烃类对天津市O_3生成贡献最大,其中,乙烯和甲苯为O_3生成潜势贡献最大的物种,其次为间/对二甲苯、丙烯、邻二甲苯、异戊二烯、反-2-丁烯、乙苯等,通过控制汽车尾气、化工行业及溶剂使用等对O_3生成潜势贡献大的VOCs排放源可有效控制天津市O_3污染。     

宁波市大气污染概况及影响因素分析

为研究宁波市大气污染状况及其影响因素，利用2013—2018年宁波市国控站点实时监测污染物数据以及气象数据，探讨分析了宁波市大气污染特征以及所受气象因素的影响概况。结果表明：宁波市颗粒物污染和O₃污染呈现典型的季节性特征，颗粒物浓度冬季最高，O₃最大滑动8 h平均质量浓度春、秋季最高。宁波市O₃污染问题越来越突出，且呈现出春、秋季O₃超标天数最多的季节变化特征。O₃小时质量浓度与气温和太阳辐射成正相关关系，NO₂和颗粒物浓度与气温成负相关关系。NO₂与O₃浓度成负相关关系，与颗粒物浓度成正相关关系。     

上海市臭氧污染时空分布及影响因素

分析2006—2016年上海市的监测数据发现,臭氧(O_3)浓度存在逐年上升趋势,污染持续时间有所增加,但除水平风速有下降趋势外,其他相关气象因素的年际变化趋势并不显著。空间分析结果表明,上海市O_3超标主要集中在西南部郊区,但市区O_3超标潜势不容忽视。O_3污染高发季节的污染玫瑰图分析发现,上海市南部地区是影响上海市O_3污染的关键区域;对于NO_2减排的影响分析发现,尽管上海市O_3平均浓度总体处于上升趋势,但在NO_2下降幅度最为明显的内环市区和北部郊区,O_3上升幅度低于NO_2下降幅度较小的内外环区域和西部郊区,表明上海市的O_3污染控制仍需持续推进NOx的减排,并同步推进VOCs的减排。     

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。     

海口市臭氧污染及气象条件特征

近年来,臭氧已成为许多城市环境空气的主要污染物之一。笔者分析了2020年海口市5个不同方位代表性监测站点逐小时空气质量监测数据及对应站点的气象要素监测数据。研究结果表明:海口市2020年环境空气污染程度为三级以上的天数有11d,其首要污染物均为臭氧。臭氧浓度高值时段主要出现在10-12月。浓度最大值主要出现在每日14:00-17:00,最小值出现在每日05:00-08:00。气象要素日均值与臭氧浓度相关性大小依次为最高温度＞平均温度＞相对湿度＞降水量＞日照时数＞风速。台风外围下沉气流和东北气流的共同影响是导致海口市臭氧浓度超标的主要因素,下沉气流更有利于低层大气中臭氧的堆积,同时在东北气流影响下,上游区域污染物的传输也会导致海口市臭氧浓度增加。     

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。     

佛山市近地面臭氧污染特征及相关气象因子分析

利用2014年佛山市8个国控大气自动监测点位的O_3监测数据,分析了佛山市的O_3污染特征,结果表明,2014年O_3日最大8 h平均值的第90百分位数为167μg/m~3,O_3为首要污染物的超标天数为43d,占比46.7%;ρ(O_3)区域变化不大;ρ(O_3)月变化呈现"三峰型",全年高ρ(O_3)集中在6—10月份,其中7月份出现全年最高峰值;ρ(O_3)日变化呈单峰型分布,夜间浓度较低且变化平缓,14:00—16:00左右达到峰值,并存在一定的"周末效应",但并不明显;ρ(O_3)与气温呈显著正相关,与湿度、气压、雨量呈显著负相关,与风向、风速的相关性相对较弱;总体上看,高温、低湿、微风、偏南风、低压、无雨的天气条件下高ρ(O_3)更容易出现。     

山西省大气污染特征及对公众健康的空间影响

利用山西省11个地级市大气环境监测站的PM_2.5、PM₁₀和O₃浓度数据,分析了2015—2020年山西省PM_2.5、PM₁₀和O₃浓度时空变化特征,采用空间计量模型和岭回归方法,分析了空气污染对公众健康的空间影响。结果表明:PM_2.5和PM₁₀年均质量浓度总体下降,两者在2017年最高,2020年最低;O₃年均浓度总体增加。在季节尺度上,PM_2.5和PM₁₀质量浓度在冬季的12月和1月最高,夏季的8月最低;O₃浓度在6月最高。空间上,相较2015年,2020年山西省各地级市PM_2.5污染程度均有改善,其中长治改善效果最好;2020年山西各地级市PM₁₀污染兼有加重和减轻的情形,所有地级市PM_2.5和PM₁₀污染水平均超过国家二级污染浓度限值;2020年山西多数地级市O₃浓度升高。山西公众健康水平具有明显的空间离散特征,PM_2.5和PM₁₀浓度的局部空间自相关特征高度一致,呈现"南高北低"的格局,O₃浓度分布呈"南部高,中北部低"的格局。大气环境质量和经济发展水平均对医疗机构诊疗人数和健康体检人数的变化有正向影响,每万人卫生技术人员数量和公共财政支出比例对公众健康均有负向影响,其中经济发展水平和大气环境质量的影响最显著。山西省PM_2.5治理取得一定成效,但大部分城市PM_2.5和PM₁₀达标率较低,O₃浓度有持续升高的趋势,PM₁₀和O₃污染改善缓慢,深度减排仍面临挑战。PM_2.5和PM₁₀是危害山西公众健康的主要大气污染物,未来需要加强PM_2.5、PM₁₀和O₃的精细化管理及协同治理。     

衡阳市区和衡山背景站臭氧浓度变化规律的对比分析

选取衡阳市区和衡山背景站臭氧自动监测数据,分析两地的臭氧污染特征。对空气质量的优良率情况、臭氧作为首要污染物的变化情况、臭氧浓度的日变化特征、典型时段的浓度变化特征、臭氧浓度的月际变化特征和臭氧与PM_(2.5)的关联情况等进行了分析。结果表明,多云及阴雨天气时,衡阳市区的臭氧浓度日变化幅度大于衡山背景站。夏季,衡阳市区和衡山背景站的臭氧浓度的日变化特征规律差异较大,臭氧浓度分布比较分散,前者为典型的单峰形,后者则波动平缓。冬季,日变化幅度不大,但衡阳市区的臭氧浓度明显低于衡山背景站。衡山背景站和衡阳市区的臭氧基本同步变化,但日均值高于衡阳市区。