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相似文献
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1.
大连市臭氧污染特征及典型污染日成因   总被引:1,自引:1,他引:0  
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。  相似文献   

2.
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。  相似文献   

3.
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.  相似文献   

4.
通过研究某市城区4—9月臭氧污染较严重时间段71种挥发性有机物的手工监测数据和臭氧浓度自动监测数据,分析了该市挥发性有机物在典型时段的污染特征及其与臭氧浓度变化的相关性。为该市通过控制挥发性有机物排放来精准防控臭氧污染提供参考。研究结果显示:该市挥发性有机物浓度水平与活性水平变化趋势总体一致,污染物种类在不同时间段的浓度和活性有差异,从浓度和活性角度分析得到的关键物种在不同时间段有差异,挥发性有机物的污染变化与臭氧浓度变化的相关性有时显著,有时不显著。  相似文献   

5.
青藏高原典型城市拉萨市近地面臭氧污染特征   总被引:2,自引:1,他引:1  
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。  相似文献   

6.
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。  相似文献   

7.
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。  相似文献   

8.
2008-2016年臭氧监测试点城市的臭氧污染特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
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。  相似文献   

9.
基于Sentinel-5P卫星遥感数据,分析济南市2019—2021年夏季甲醛浓度的时空分布特征及对臭氧污染的影响。结果表明:研究期间夏季甲醛平均柱浓度呈逐年下降趋势,2020年同比降幅最大为24%;甲醛浓度高值区域主要分布在人口密集的市区及工业聚集的章丘区、济阳区和商河县,呈现由城市中心向外扩散的趋势;甲醛浓度受周边城市的影响,形成一条东西向的区域化污染带;甲醛对臭氧的影响主要表现在臭氧污染轻度或污染初期,而氮氧化物的排放进一步加重臭氧污染。  相似文献   

10.
利用包头市2015年环境空气自动监测数据,分析包头市臭氧(O_3)时空分布特征。结果表明:2015年全市O_3日最大8 h均值有26 d超过《环境空气质量标准》(GB 3095—2012)二级标准限值,且主要出现在6—8月,夏季O_3污染问题突出。白天太阳辐射较强,O_3浓度明显高于夜间。夏季O_3浓度达到峰值的时间比冬季早1 h,这与夏季日出时间比冬季早有关。O_3前体物浓度采暖季高于非采暖季,O_3浓度呈相反规律。东河鸿龙湾离城区相对较远,颗粒物浓度低,太阳辐射较强,致使O_3浓度高于其他点位。  相似文献   

11.
杭州主城区大气臭氧对空气污染指数API的影响   总被引:10,自引:8,他引:2  
利用2004年至2007年空气污染监测数据,比较现行API指数和修正后API指数的差异,分析修正后O3污染的变化状况,研究O3污染的季节变化。结果表明,O3作为一种新的空气污染指标,对修正后API指数的影响很大。与现行API指数相比,4年来修正后API指数的污染率大幅度增加,并且各季节的污染率越来越接近,2007年污染率在25%左右。2007年各季节修正后API指数污染天数中O3污染天数所占百分比分别是春季为52%、夏季91.6%、秋季20.8%、冬季O3,未出现污染。  相似文献   

12.
成都市夏季近地面臭氧污染气象特征   总被引:9,自引:3,他引:6  
利用2016年7月成都市8个环境监测站点的臭氧、NO_2的监测资料以及成都市国家基准气象站和基本气象站的观测资料,对成都市夏季臭氧、NO_2浓度和气象要素的日变化特征和臭氧污染过程进行了分析。研究结果表明:成都市臭氧污染受综合气象条件和NO_2浓度的影响,高温、低湿、强辐射有利于臭氧大量生成,NO_2浓度高低决定了臭氧浓度的峰值大小;在污染期间,大气边界层高度远高于本地平均水平,数值约为平均水平的2~3倍;成都市臭氧污染的主要影响因子存在地区差异,成都市区的臭氧主要来自于自身的光化学反应,而灵岩寺地区的臭氧来自于VOCs和大气水平输送。  相似文献   

13.
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)。  相似文献   

14.
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。  相似文献   

15.
上海市臭氧污染时空分布及影响因素   总被引:1,自引:0,他引:1  
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。  相似文献   

16.
海口市臭氧污染特征   总被引:8,自引:7,他引:1  
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。  相似文献   

17.
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。  相似文献   

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