气象条件对沈阳市环境空气臭氧浓度影响研究

利用2013年沈阳市环境空气监测点位臭氧监测数据,分析沈阳臭氧浓度变化特征,结合气象资料分析了其对臭氧浓度的影响。结果表明,沈阳市不同区域臭氧浓度变化特征基本一致。臭氧浓度日变化呈单峰趋势,最大值出现在14:00左右,最小值出现在6:00左右;臭氧浓度变化具有明显的季节特征,夏季臭氧浓度最高,春秋次之,冬季最低;臭氧浓度受温度、风速、湿度、能见度、天气情况影响,臭氧浓度变化是多因素共同作用的结果。     

沈阳环境空气臭氧浓度及累积速率时序曲线模拟研究

为了解环境空气臭氧累积规律,利用2017年沈阳市环境空气臭氧浓度数据,统计分析臭氧累积速率,并利用回归方法拟合并优化臭氧浓度及其累积速率的时间序列模型,同时结合气温、风力、臭氧前体物等时序变化情况分析臭氧浓度的影响因素。研究发现:沈阳市臭氧月均浓度年变化、日均浓度年变化以及小时浓度日变化时序曲线均呈现单峰形态;年变化中,6月的臭氧浓度最大,4月臭氧累积速率达到最大值;日变化中,14:00臭氧浓度达到最大值,09:00—11:00臭氧累积速率最大,19:00—20:00臭氧迅速消减。温度、风速同臭氧浓度之间均有较好的正相关性。臭氧前体物二氧化氮、挥发性有机物与臭氧浓度之间均呈明显的负相关性。     

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。     

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。     

2016—2020年西安市近地面臭氧污染变化趋势及分布特征

利用2016-2020年陕西省环境空气质量自动站的臭氧监测数据,分析西安市大气环境中臭氧污染的时间变化趋势及空间分布特征。从时间分布来看,西安市臭氧年均质量浓度呈先上升后下降的波动变化趋势,且浓度值略高于全国平均水平;臭氧月均浓度具有明显的季节变化特征,月超标天数和月均质量浓度均在6月达到峰值;臭氧质量浓度日变化规律在全年和四季完全一致,均呈单峰型,日内小时平均质量浓度超标最多时段集中在15:00-16:00;臭氧与NO₂、CO均呈"此消彼长"的负相关关系。从空间分布来看,西安市12个国控评价点位的O₃-8 h浓度分布变化大致分为单峰型和持续递减型,浓度主要集中在40~80 μg/m³;国控点和省控点的臭氧浓度时间分布趋势一致,空间分布存在区域性差异;全市20个区县(开发区)的臭氧污染呈现南北中心城区高、东西远郊区低的空间分布特征。总之,西安市臭氧污染的时空分布主要受到气象条件、污染物排放和城市布局差异的综合性影响。     

杭州市臭氧污染特征及过程分析

利用2013—2016年杭州市国控点臭氧观测资料,讨论了杭州市臭氧时空变化特征,并对一次臭氧高浓度过程进行分析。结果显示,近年来杭州市臭氧浓度以10. 3%的升幅渐增,增幅大于北京、上海、广州等城市。千岛湖背景点及位于城区的朝晖五区、下沙、西溪站点臭氧浓度月变化存在2个峰值,第一峰值出现在5月,受降水、温度影响次峰值出现在8—10月;夜间臭氧浓度背景点高于城区点。杭州市10个国控站点臭氧浓度相对标准偏差逐年减小,臭氧污染已呈区域性,城东为重污染区域。2015年8月出现的一次臭氧重污染过程主要是受副热带高压控制下和台风外围的影响,导致杭州市朝晖五区站点臭氧浓度高达228μg/m~3,台风登陆后得以缓解。     

平流层臭氧深度侵入对典型城区的影响过程分析

中纬度平流层臭氧深度侵入是造成对流层至近地面臭氧浓度突增的原因之一。筛选春夏季臭氧浓度升高时段的高分辨率大气再分析数据ERA5,以位涡值的下沉趋势分析了对流层顶折叠位置及变化过程;以AIRS数据反演了臭氧浓度、一氧化碳浓度和相对湿度的垂直廓线,并估计了其分布及相关性;以近地表污染物浓度变化、HYSPLIT模型后向轨迹分析结果证实了臭氧侵入气团的运移轨迹和局地效应;通过激光雷达监测结果观测臭氧垂直浓度分布,确定了臭氧浓度最大值所处高度,判定了受影响近地点的浓度升高时刻;以边界层高度变化、气象条件分析结果及当地与周边城市地面监测数据的逐小时变化情况等综合信息,进行了区域确认和近地面影响判定。通过以上数值综合分析,对城市地区受平流层臭氧深度侵入影响的过程和具体时间进行了详细再现,可为排除非人为排放因素导致的近地表臭氧浓度增加提供回溯分析,为臭氧污染防控决策提供依据。     

新疆玛纳斯县大气臭氧浓度时空变化及影响因子分析

选取新疆玛纳斯县2018—2019年空气自动站的监测数据,统计分析了臭氧浓度时空变化规律。主要结果表明,2019年臭氧为首要污染物天数同比2018年增加48.9%,2019年因臭氧浓度超标造成轻度污染天数较上年增加250%,臭氧已成为影响空气质量的重要因子之一。臭氧浓度具有明显的季节变化特征,2018—2019年玛纳斯县臭氧平均浓度均在5—8月达到全年的最高值,11月至翌年1月浓度为全年最低值,臭氧浓度整体呈现夏季高,冬季低的特点,城市形成局部臭氧超标的主要原因及其影响力的大小受温度和风速的影响。在此基础上对臭氧污染进行了溯源及影响因子分析,提出防控臭氧污染的建议。     

主分量分析法在环境空气监测数据分析中的应用

根据西宁市13个环境空气监测站点2013—2017年大气污染物细颗粒物(PM2. 5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO_2)、二氧化氮(NO_2)、臭氧最大8 h平均(O_3-8h)和一氧化碳(CO)的监测数据,采用主分量分析法对西宁市环境空气质量进行了综合评估。结果表明,2013—2017年西宁市大部分环境空气监测站点周边环境空气质量逐渐提升,4个国控站综合得分(F)趋势变化幅度较大,其周边环境空气质量状况改善较为明显;城南新区、湟源县气象局和西钢监测站点周边环境空气质量呈逐年下降趋势,与其附近工业生产有关。     

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。     

海口市臭氧污染特征

基于2013—2015年海口市4个空气质量自动监测站点数据,结合气象资料,分析了海口市O_3的污染特征。结果表明:海口市O_3总体优良,优良天数比例为99.4%,污染天数均为轻度污染;在良和污染天数中,O_3作为首要污染物的天数占40%,超过其他5项污染物占比。海口市10月O_3浓度最高。O_3月均浓度与温度呈负相关关系,同时与风向有密切关系:5—8月气温较高,以南风为主,O_3浓度较低;1月北风频率较高,易受外来污染传输作用,O_3浓度相对较高。O_3超标日以东北风为主,日变化并未呈现单峰型特征,12:00—22:00时段O_3浓度在10%范围内小幅变化。台风外围型和北方冷高压底部型是造成海口市O_3超标的2类典型天气形势。     

宜都市PM2.5与O3季节性分布特征及潜在源区分析

为了解宜都市PM_2.5与O₃的污染特征及潜在来源,利用宜都市2020年3月至2022年2月在线监测数据及气象数据,对宜都市PM_2.5与O₃质量浓度变化特征、气象影响因素及潜在源区进行了分析,结果表明:宜都市PM_2.5质量浓度冬高夏低,日变化呈双峰特征,O₃质量浓度夏高冬低,日变化呈单峰特征。高湿、静稳的气象条件以及较强偏北风作用下的区域污染传输对PM_2.5污染有重要影响,高温以及中湿度对O₃污染过程有重要作用。春、夏、秋季偏南方向气流轨迹占主导,且携带较高的污染物浓度,冬季来自湖北东北及西南方向的气流占比较高且携带的PM_2.5浓度较高;宜都市PM_2.5、O₃的潜在源区具有季节性差异,总体来看,主要分布在河南南部、湖北东部及湖南的北部区域。     

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。     

沈阳地区臭氧污染日时空变化特征及天气分型研究

利用2013—2019年沈阳地区11个国控监测站近地层臭氧(O_3)浓度监测数据和地面气象观测资料,分析了沈阳地区O_3污染日的O_3浓度时空分布规律,并对造成O_3污染日的天气系统进行了主观分型。结果表明:自2013年以来,以O_3为首要污染物的天数逐年增加,2017年达到研究期内的最高值,但2018—2019年略有下降。O_3浓度的日变化趋势呈现明显的单峰形,O_3-1 h在10:00—20:00明显高于其他时间段,最大浓度值出现在15:00,而在01:00—07:00则相对较低。从季节变化上看,沈阳地区O_3污染主要发生在6—7月,两个月的O_3污染日之和占全年O_3总污染日的比例高达51%。从O_3浓度空间分布上看,沈阳地区三环外监测站测得的O_3浓度明显高于三环内监测站,高浓度区域主要集中在东部和东北部,城市中心存在明显的低浓度区,南部和北部差别不大,但也明显高于城市中心。造成沈阳地区O_3污染的主要天气类型有4种:暖脊型、均压场型、高空槽型和副热带高压型。其中:暖脊型出现的频次最高,占总样本的49.1%;副热带高压型出现的次数最少,占总样本的7.7%。     

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。     

川东北中心城市南充大气污染态势及其主要成因

基于南充市主城区6项大气污染物浓度数据,研究了2014-2020年南充市的空气质量指数、空气质量指数等级和首要污染物的时序分布。结果表明:随着大气污染防治的开展,南充市大气污染物浓度逐渐下降,出现首要污染物的天数逐年减少,空气质量逐步提高。受污染物节律性影响,空气质量呈现明显的季节差异,冬季空气质量最差,春季次之,夏季污染相对较轻,秋季最轻。首要污染物类型的季节分布特征表现为冬季出现首要污染物天数最多,春季和夏季次之,秋季最少。春、秋、冬季以PM_2.5污染为主,夏季以O₃污染为主。从全年来看,与O₃相比,PM_2.5对空气质量的影响更为突出。在持续控制大气污染物排放总量的同时,精细化协同管控细颗粒物、氮氧化物、挥发性有机物和二氧化硫排放将有助于现阶段的大气污染防治。     

洞庭湖区一次重度空气污染过程成因分析

利用AQI和PM_(2. 5)质量浓度、地面气象要素、NCEP、ERSST_V3、GBL等资料,对2016年12月29日至2017年1月5日洞庭湖区一次重度空气污染过程成因进行了分析。结果表明,静稳天气形势下的累积效应和本地持续升温、降压、增湿、小风导致污染物浓度不断增加。本地风速与雨量对污染物浓度产生显著影响。降温前风速明显加大,有利于污染物快速扩散。湿度增加有利于污染物吸湿性增长,但高湿易引起降水有利于污染物的湿清除。此次重度空气污染过程中大气稳定度为中性或稳定,14:00混合层高度逐渐降低且重度空气污染日降至100 m以下。污染物空间分布与主导风向和污染通道密切相关。气流后向轨迹分析表明,洞庭湖区各地气流来源和影响路径差异明显,且存在大范围区域性同步污染现象。北方外来污染源是洞庭湖区重要的污染面源,本地工业污染排放点源和地理条件也是洞庭湖区空气污染物空间分布差异的重要因素。     

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。     

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。     

临汾市大气污染物的时间分布特征与源区分析

多年来，临汾市多次名列我国生态环境部公布的空气质量最差的重点城市之列，对其大气污染的时间分布特征和潜在源区进行分析对其环境管理与污染防治具有重要意义。利用2015—2019年临汾市5个国控空气环境质量监测站点的6种空气污染物(SO₂、NO₂、CO、O₃、PM_2.5和PM₁₀)浓度数据和气象观测数据，使用HYSPLIT模型研究了该市空气污染物的时间变化特征、轨迹输送特征和可能的来源。结果表明，PM_2.5和PM₁₀的年均浓度均超过了《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)Ⅱ级标准，SO₂仅在2016—2017年超过该标准，其余3种污染物的年均浓度均低于该标准。6种污染物2015—2019年的月均浓度的变化特征表现为O₃浓度呈以6、7月为中心的近似正态分布，SO₂、NO₂和CO以及PM_2.5和PM₁₀浓...