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。     

京津冀地区臭氧污染特征与来源分析

2013—2014年京津冀地区13个城市O_3日最大8 h平均值第90百分位数平均为155~162μg/m3,京津冀地区已成为全国O_3污染最严重的地区之一,京津冀地区O_3污染程度有所加重。京津冀地区夏季O_3浓度高,冬季浓度低,O_3质量浓度较高的月份集中在5—9月,12月—次年1月浓度最低。在O_3污染较重的夏季,每日6:00~7:00,O_3质量浓度最低,15:00~16:00 O_3浓度最高。在空间分布上郊区点位的O_3质量浓度往往高于主城区点位。京津冀区域夏季O_3小时浓度和NO2浓度呈高度负相关关系,和其他污染物无明显的相关性。O_3质量浓度和气温呈显著的正相关关系,和大气相对湿度呈显著的负相关关系。京津冀区域O_3的主要来源为NOX和VOC等一次污染物在日光照射下发生光化学反应而产生,控制O_3前体物的源排放,尤其是控制好VOC的排放是控制O_3污染的有效途径。     

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。     

银川市臭氧污染特征及其气象条件诊断分析

利用2017年银川市区O_3监测数据和同期气象资料,分析O_3污染时间变化特征,在对高浓度O_3污染发生时段典型气象特征诊断分析的基础上,初步总结银川市O_3污染气象要素预警指标和典型环流特征。结果表明:银川市近地面O_3浓度春夏季高、秋冬季低,其月浓度峰值一般出现在夏季6月或7月;O_3浓度白天高、夜间低,日O_3浓度峰值一般出现在14:00—18:00之间;当14:00地面紫外辐射30 W/m~2、气温高于28℃、相对湿度低于40%、风向为偏东或偏南风时发生高浓度O_3污染的概率较高;500 hPa大陆高压脊前西北气流型和地面热低压底部东南气流型是银川市发生O_3污染的典型环流特征。     

气象因素对泉州臭氧的影响

利用泉州城区2017年全年连续观测的O_3和气象要素资料,统计了臭氧浓度的分布特征,分析了气象要素对O_3质量浓度的影响,对比了O_3超标日和非超标日的气象要素特征。结果表明:(1)泉州市O_3质量浓度月变化呈双峰形,春季最高,夏季最低;日变化呈单峰形,最大值出现在13:00—14:00,最小值出现在06:00—07:00,上下游站O_3浓度存在明显传输效应。(2)泉州O_3质量浓度与相对湿度呈负相关,其相关性最高;与风速呈正相关,其相关系数最低,且存在明显区位性差异;与气温的相关性比较复杂,既有正相关,也有负相关。(3)各站点O_3小时质量浓度超标时,均对应2个气象要素区间值。(4)对比污染日非污染日发现,污染日相对湿度较低(50%～60%),非污染日较高(70%～80%);污染日温度略低于非污染日;污染日风向总体为西南偏南,非污染日风向为西南-东南。     

郑州市近地面臭氧污染特征及气象因素分析

利用国控站点空气质量在线监测数据,识别郑州市2015年近地面臭氧(O_3)污染状况、特征及与颗粒物和氮氧化物水平关系,并以烟厂站为例分析郑州市O_3污染与气象要素的相关性。结果表明:郑州市O_3日最大8 h平均值具有明显季节变化,呈现出夏季春季秋季冬季的特征,夏季岗李水库站O_3月均质量浓度为155.5μg/m3,其余站点月均质量浓度为110~150μg/m3;夏季O_3每日最大8 h浓度具有显著"周末效应",其他季节较不明显;O_3小时浓度日变化呈单峰型分布,在15:00—16:00达到峰值,早晨07:00达到谷值;前体物NOx小时浓度日变化呈双峰型分布,与O_3具有显著负相关性;气象因素相关性分析结果表明,郑州市O_3污染日多出现于高温、低湿和微风等条件,这些气象因素有利于O_3生成和累积。     

贵阳市臭氧浓度变化及与气象因子的关联性

运用2013—2016年贵阳市环境空气自动监测站臭氧(O_3)的监测数据以及气象观测资料,分析该地区近地面O_3浓度的时空变化特征及与气象因子的关联性。结果表明,近年来贵阳市近地面O_3小时浓度均值有逐年升高趋势,增速为1. 1～5. 0μg/(m~3·a)。O_3浓度昼间变化呈明显单峰形分布,08:00左右出现最低值,15:00—16:00达到最大峰值,浓度高值主要分布在12:00—18:00。日照时数每增加1 h,则近地面O_3日最大8 h平均浓度增加8μg/m~3左右,日照时数大于8 h,则近地面O_3日最大8 h平均浓度超过100μg/m~3; O_3小时浓度与温度呈正相关(r=0. 724,α=0. 01),与相对湿度呈负相关(r=-0. 531,α=0. 01)。当日照时数大于8 h、温度超过25℃、相对湿度小于60%时,贵阳市近地面O_3容易出现高浓度值。     

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。     

南京市臭氧污染现状及变化特征的研究

利用2016年南京市臭氧(O_3)及前体物监测数据,对南京市O_3污染现状、变化特征及其与前体物的关系进行分析。结果表明,2016年南京市O_3超标56 d,超标率15.3%,O_3日最大8 h滑动平均值的第90百分位数为184μg/m~3,超标0.15倍。O_3超标主要集中在4—9月份,日变化呈现"单峰"型特征,峰值出现在14:00,而上午8:00—10:00时段O_3浓度升幅最显著,小时浓度升幅超过20%。前体物VOCs和NO_2浓度变化与O_3呈反相关,且VOCs和NO_2浓度冬季最高,夏季最低,秋季和春季基本相当。     

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。     

不同区域城市空气O3和PM2.5累积速率时序模型

利用2017—2018年全国7个区域10个典型城市环境空气O₃和PM_2.5浓度数据，统计污染物累积速率，进而采用回归方法拟合污染物浓度及其累积速率的时间序列模型，分析不同区域污染物时序变化特征差异。结果表明：不同区域O₃浓度时序曲线拟合程度总体高于PM_2.5，石家庄O₃拟合程度最高，西安PM_2.5拟合程度最高。以07：00、14：00分别作为O₃、PM_2.5模拟起点是24 h中的最优模型。不同城市夏季O₃小时浓度时序变化曲线均为单峰形态，O₃浓度及累积速率峰值出现时间可能由城市所处经度决定，太原O₃累积最快，西安O₃消解最快。各城市间冬季PM_2.5小时浓度及其累积速率时序变化曲线形态差异较大，沈阳PM_2.5累积和消解均最快。与浓度相比，城市环境空气O₃和PM_2.5累积速率与光照、扩散条件等有更好的时间相关性。     

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。     

河源市2014-2017年空气污染特征及天气类型分析

利用2014—2017年河源城区环境空气自动监测站数据和气象数据，对期间出现的污染天气过程进行统计，对影响污染的天气类型进行分类。结果表明，2014—2017年，河源城区累计出现污染天气65 d，超标污染物主要为PM_2.5和O₃，O₃超标比例逐年上升成为达标率首要影响因子。PM_2.5易污染天气型中冷高压出海占比最多（38.2%），其次为冷锋前（17.7%）和均压场（14.8%）；O₃易污染天气型中副高控制占比最多（31.0%），其次为副高叠加台风外围（24.1%）和冷高压出海（13.8%）及均压场（13.8%）。河源城区低程度污染（AQI值101～110）占比较大。     

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...     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于Matlab小波分析的南京北郊大气O3浓度变化特征研究

以2008年南京北郊大气中O₃ 质量浓度观测资料和常规观测资料为基础，利用Matlab小波分析工具，对O₃浓度的年时间序列进行分析，得出该地区的O₃ 日均浓度的变化特征：春、夏季节O3浓度大于秋、冬季节，最高浓度出现在春末夏初，最低浓度出现在冬季；并且全年共有5个突变点；弱高压的天气系统、较高的温度、较低的湿度和晴朗少云的天气是造成南京北郊O₃浓度突变的主要气象因素。结合HYSPLIT气流后向轨迹模拟，对污染源来源进行追踪，结果表明：南京北郊O₃高浓度污染来源主要分为本地局地污染和外来污染物输送两类；垂直方向上，O₃的区域尺度或中尺度的输送主要稳定在混合层的底层。