嘉善前体物与气象因子对臭氧生成的影响及臭氧潜在源区分析

利用2017年嘉善善西超级站臭氧（O₃）及其前体物（NO_x和VOCs）以及气象因子（温度、湿度、风速）逐小时数据，分析了2017年全年NO_x和O₃的变化特征以及春季（4—5月）、夏季（7—8月）NO_x和气象因子对O₃生成的影响，利用O₃生成潜势（OFP）评估了VOCs大气化学反应活性，并通过潜在源区贡献（PSCF）和浓度权重轨迹（CWT）方法分析了嘉善春、夏季O₃潜在源区贡献特征。研究发现：O₃日变化特征为单峰结构，NO_x为弱双峰结构。O₃浓度在3—9月较高，春、夏季O₃浓度峰值分别出现在15：00和14：00，春、夏季的NO_x、O₃日变化与2017年全年日变化趋势基本一致。NO_x对O₃存在滴定作用，且低湿高温有利于O₃浓度的升高。春、夏季O₃生成潜势贡献均表现为烯烃 > 芳香烃 > 烷烃，由于烯烃光化学活性较高，夏季烯烃浓度升高导致其贡献较春季增长约18.1个百分点，且夏季VOCs平均最大O₃增量反应活性高于春季。PSCF和CWT分析结果表明，嘉善春季的潜在源区主要为本地、西南方向和东南方向，夏季的潜在源区主要为本地、西北方向、西南方向以及东南方向。     

辛集市"十三五"期间空气质量特征分析

重点对河北省辛集市"十三五"期间整体空气质量变化情况以及影响辛集市优良天数的2个重要参数O₃和PM_2.5的污染规律进行了分析。结果表明,辛集市"十三五"期间空气质量改善明显,优良天数整体增加,污染天数整体减少。O₃浓度及其作为首要污染物出现的天数整体呈现上升趋势,对综合指数的贡献率逐年增加;O₃污染高发期主要集中在4—9月,高值区域分布差距较大,但市区污染持续突出。PM_2.5浓度逐年下降,以PM_2.5为首要污染物的天数逐年减少;PM_2.5浓度季节变化特征整体呈现"秋冬高、春夏低"的分布特点,空间分布呈"南北高、中间低"的污染特征。     

2014—2018年洛阳市大气污染变化特征及影响因素研究

研究采用空气质量指数法对2014—2018年洛阳市大气污染变化特征进行了分析,构建了空气污染物浓度的影响指标体系,采用灰色关联法研究了空气污染物浓度与影响因子之间的关联度,得到了影响空气污染物浓度的主要指标因子,并提出了改善洛阳市空气质量的措施。结果表明:洛阳市空气质量指数类别主要为良和轻度污染。2014—2018年空气质量为优良的天数主要出现在春季、夏季和秋季,重度污染和严重污染主要出现在冬季。2018年PM₁₀、PM_2.5、NO₂、SO₂和CO这5项污染物浓度随时间变化呈"V"型,污染主要集中在1—5月和11—12月。O₃浓度随时间变化呈倒"V"型,污染主要集中在4—9月。研究期内PM_2.5、PM₁₀和O₃是主要污染物。市区总人口、工业(综合)能源消耗量、人均生产总值、城市机动车总数、城市房屋施工面积、人均公园绿地面积、建成区绿化覆盖率和一般工业固体废物产生量等8项指标因子与PM_2.5、PM₁₀和O₃的浓度表现出高关联度或较高关联度。     

基于转置EKMA曲线的湖南省臭氧生成敏感性分析

基于湖南省2015—2020年夏秋季的污染物及气象观测数据，分析了臭氧（O₃）污染的时空特征和生成敏感性。湖南省中部和北部的O₃污染较为严重，且主要发生在9月，午后O₃峰值常与早高峰的NO₂浓度有较高的相关性。采用转置EKMA曲线方法探究了O₃在NO₂维度和VOCs反应活性维度下的生成敏感性。在 NO₂维度下，NO₂控制区和NO₂-VOCs过渡区的NO₂质量浓度为7 ~ 13 μg/m³，NO₂-VOCs过渡区和VOCs控制区的NO₂质量浓度为15~17 μg/m³。在VOCs反应活性维度下，当NO₂质量浓度大于10 μg/m³时，VOCs反应活性越高，O₃浓度越高。在高VOCs反应活性（30 ℃或以上）时，NO₂浓度每降低1 μg/m³，各区域的O₃质量浓度能降低约8 ~ 9 μg/m³。结合NO₂ 和VOCs反应活性2个维度，得出湖南省午后O₃生成以 NO₂控制区和NO₂-VOCs 过渡区为主，在晴天干燥和高温条件下，减排NO₂可有效降低O₃浓度。转置EKMA曲线方法为缺少长期VOCs观测的区域提供了研究O₃生成敏感性的新思路。     

珠三角典型城市COVID-19疫情封闭期间臭氧污染的放大效应研究

珠三角地区臭氧(O₃)已经逐步取代颗粒物成为主要大气污染物。对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情封闭期间珠三角城市背景污染效应(特别是对O₃的放大效应)进行了量化研究,发现PM_2.5和NO₂质量浓度均为工作日高于节假日,非疫情期高于疫情期。O₃质量浓度节假日高于工作日,其中疫情期节假日浓度最高。减排会增加低温高湿背景下O₃质量浓度,但会降低其极大值,并导致 O₃随温度和相对湿度的变化梯度减弱。疫情封闭期间异地输送对于局地O₃质量浓度的变化贡献突出。叠加疫情封闭影响的春节假期O₃质量浓度比节前工作日增加20.4%~41.7%,与一般年份特征相反,而NO₂降低65.3%~75.6%,降低程度强于一般年份。疫情封闭期春节期间O₃质量浓度比一般年份上升14.0%~25.9%,而NO₂质量浓度降低37.0%~54.5%。低湿晴好的天气为光化学反应提供有利条件,并且疫情封闭扩大了假期人为源减排规模,导致NO_x质量浓度进一步下降,使其对O₃的滴定效应减弱,同时静稳天气有利于O₃浓度的累积,导致局地O₃污染被逐步放大。     

合肥市典型臭氧污染特征及成因分析

综合利用环境空气质量常规监测、挥发性有机物(VOCs)在线监测,以及后向轨迹聚类分析、权重潜在源区分析和正交矩阵因子分解法等多种监测分析方法,基于合肥市经历的一次典型臭氧(O₃)污染过程(2020年9月1—10日),系统分析了合肥市O₃污染的典型特征及成因。结果显示,此次污染过程的O₃小时平均浓度高达96 μg/m³,且O₃浓度波动较大,在9月6日13:00达到了224 μg/m³,呈现出快速生成、快速消耗的污染特征,并在夜间呈现出非典型的二次峰值过程。污染期间,合肥市基本处于VOCs控制区,芳香烃对O₃生成潜势的贡献最大(45.2%),其次是烷烃(31.8%)和烯烃(21.5%);污染阶段的VOCs主要来自机动车排放源(44.1%)、燃烧源(21.3%)、工业源(15.3%)、溶剂使用源(12.4%)和天然源(6.9%),累积阶段和污染阶段均受机动车尾气排放和溶剂使用的影响较大。此外,台风外围下沉气流和高温、低湿、低风速等气象条件是引发此次O₃污染过程的主要外因,而合肥市周边的高污染区域则是此次O₃污染过程的潜在外部源区。     

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。     

四川盆地冬季典型污染过程分析及应急减排效果评估

为探讨成都冬季污染过程成因,评估应急减排效果,以2019年12月成都发生的一次长时间污染过程为例,分析污染成因和典型污染物变化特征等,并对四川省启动预警的管控效果进行评估。结果表明:污染期间四川省PM_2.5平均质量浓度为77.9 μg/m³,高出冬季常态浓度1倍左右,成都峰值浓度高达176.0 μg/m³;盆地独特的地形和静稳小风的气象条件,加之高压脊控制影响,污染前期出现连续晴好天气,夜间逆温增强,污染物累积迅速,湿度增大导致污染物二次转化增强,是该次污染过程的重要外因;PM_2.5中硝酸根离子贡献最大(26.7%),NO_x及其二次转化的硝酸根离子是造成该次污染的主要原因;启动黄色预警后,NO₂及其转化后的硝酸根离子浓度以及PM_2.5浓度仍呈上升趋势,各类源贡献显著;升级橙色预警后,NO₂峰值浓度明显下降,硝酸根离子占PM_2.5的比例下降3.7个百分点,PM_2.5浓度上升趋势得到明显遏制;该次区域协同减排效果明显,区域PM_2.5日平均质量浓度下降9.1%~13.1%,区域性污染推迟1d出现,预警城市的重度污染、中度污染、轻度污染天数分别减少13、13、7 d;PM_2.5浓度下降主要来自于工业源、扬尘源和移动源的减排贡献,平均减排贡献比例分别为60.0%、31.3%和8.7%。     

中山市臭氧污染来源解析与敏感性分析

利用数值天气预报模式和嵌套网格空气质量预报系统的来源解析模块（WRF NAQPMS/OSAM）对中山市2019年9月1次臭氧（O₃）污染过程进行了模拟分析，并对O₃来源进行了解析。结果表明，WRF-NAQPMS/OSAM模型能较好地模拟出该时段的O₃浓度。此次污染过程区域传输对中山市O₃浓度贡献显著，平均贡献比例为82.9%，本地平均贡献比例为17.1%，对中山市O₃贡献最大的2个来源分别是溶剂源和交通源，平均贡献占比分别为43.0%和42.7%。另外，工业源的贡献也不可忽略，平均贡献占比为11.0%。中山市O₃总体上处于挥发性有机物（VOCs）控制区，结合臭氧生成潜势（OFP）分析和源解析结果，溶剂源、交通源和工业源排放的甲苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、1，2，3-三甲苯、正丁烷和异戊烷对O₃形成贡献显著，是中山市O₃污染治理应注意的重要前体物。建议中山市建立以VOCs控制为主导，VOCs和氮氧化物（NO_X）协同控制的长期O₃防控策略。     

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。     

欧盟臭氧污染监测现状及我国开展臭氧污染监测的建议

综述了欧盟臭氧前体物排放及地面臭氧污染监测的现状,分析了欧盟重视地面臭氧污染监测的原因及存在的主要问题.根据欧盟在地面臭氧污染监测方面的经验和做法,提出了加强我国地面臭氧污染监测的必要性和具体建议.     

大连市臭氧污染特征及典型污染日成因

通过对大连市区10个空气监测子站的监测数据进行分析,探讨了大连市臭氧污染的时空分布、气象条件对臭氧污染的影响,对臭氧污染日进行了归类分析。结果表明,大连市臭氧污染主要出现在4—10月。在强紫外辐射、高温、低湿、低压和低风速的气象条件下,监测点位的臭氧浓度较高。臭氧污染日的日变化分为单峰型、双峰型和夜间持续升高型3种类型。通过对2015年的一次高浓度臭氧污染过程的气象条件、污染物浓度和污染气团轨迹进行分析,发现臭氧浓度在夜间持续升高现象与区域输送密切相关。     

大气污染物指纹系统构建及在污染溯源中的应用

基于污染物检测特征信息结合区域产业结构、企业布局等信息构建了大气污染物指纹系统,通过污染物检测特征信息构建的第一级指纹数据库实现了对大气特征污染物的识别和污染物应急处置措施的推送;通过污染源行业及其排放的特征污染物信息构建的第二级指纹数据库实现了产排污行业的溯源;通过企业及其产排污信息,结合气象条件构建的第三级指纹数据库实现了对产排污企业的溯源。基于大气污染物指纹数据库的污染溯源技术为突发环境污染事故中污染物质的识别和污染源的追踪提供了新途径。实际应用验证表明,大气污染物指纹系统污染溯源响应快速、识别精准,实现了大气污染物从监测、溯源到应急处置的全过程无缝衔接。     

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。     

流域水污染监测与溯源技术研究进展

水污染特征识别和溯源是实施水污染精准治污的关键一步,也是流域水污染防治工作的前提。该文概述了不同分析监测技术、传统溯源方法与人工智能在水污染监测与溯源中的应用进展。光谱分析由于灵敏度高、准确度好,在实现水污染快速监测中应用最为广泛。传统溯源方法在复杂多样的水污染事故中不能准确快速地确定其污染源类型,而人工智能技术由于可以解决动态环境问题中的不确定性和复杂性,能够准确、智能地识别水质特征和追踪污染源。将人工智能与传统技术相结合是流域水污染溯源的发展趋势。展望了人工智能在水污染溯源方面的应用前景,为实现流域水污染全面监管提供了新的思路。     

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。     

莆田地区夜间臭氧污染成因分析

基于2016—2020年莆田市监测站O₃逐小时质量浓度观测资料和边界层高度数据，分析5年间4次夜间O₃质量浓度超标的过程。沿海各市的O₃数据、后向轨迹和MEIC污染排放清单表明，O₃污染前体物来源于长三角地区和福州地区。4次夜间O₃污染期间，O₃与NO_x整体相关性小，相关系数为0.23,外来源输送导致出现O₃与NO_x整体相关性较小的现象。4次夜间O₃质量浓度超标成因是外来源输送的O₃在夜间时段随着后向轨迹向本地区输送时，O₃因缺少NO的滴定作用而无法分解，且垂直方向上边界层高度降低。