南京市典型臭氧污染过程的激光雷达垂直观测解析

利用臭氧激光雷达对南京市一次典型臭氧污染过程连续观测,分析该典型臭氧污染过程中近地面和高空臭氧的变化规律、污染的发生过程与成因。结果表明:在夏季高温、风速低、冷空气影响锋前的静稳天气下,近地面臭氧的循环生成和夜间高空残留的臭氧在湍流作用下混合并积累造成该污染过程;近地面和低层臭氧浓度具有明显的日变化趋势,单峰型特征,而高空臭氧浓度无明显日变化特征,夜间维持高值;边界层高度上下始终存在臭氧高值带,厚度达数百米;正午至午后时段,各垂直高度上臭氧浓度混合均匀,随高度基本无梯度变化,达到近地面至高空1.5 km的臭氧高污染层覆盖。     

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。     

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。     

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。     

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。     

近地面NO_2浓度卫星遥感估算问题

对卫星遥感监测大气NO_2的差分算法涉及的科学问题进行了综述,包括去除大气散射和地表反射噪声影响、大气拉曼散射引起的Ring效应校正、不同大气成分分离和观测垂直归一化等问题。国际上通过剔除平流层NO_2获得对流层柱浓度产品,文章绕开平流层NO_2获取问题,提出了结合大气化学模式模拟的垂直廓线直接估算近地面NO_2浓度技术方法,以更好地满足环境空气质量的观测需求,阐述了几个影响NO_2反演精度的相关问题。     

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。     

成都市夏季近地面臭氧污染气象特征

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。     

某石化工业园区大气中VOCs垂直分布的无人机监测研究

利用无人机对某石化工业园区地面至100 m大气中的VOCs进行监测,通过不同高度数据对比,总结该石化工业园区挥发性有机物的垂直分布特征,并分析其化学反应活性。监测结果表明,VOCs体积分数和总臭氧生成潜势随高度增加均呈下降趋势,地面和15~30 m高度的VOCs浓度及臭氧生成潜势基本一致。主要VOCs物种浓度垂直分布特征可分为均匀分布、随高度增加浓度不断降低、随高度增加浓度先升后降3种。含氧有机物和烷烃在大气中体积分数较大,主要特征挥发性有机物为丙酮、乙醛、乙烷、乙醇等;臭氧生成潜势贡献较大的组分为含氧有机物、烯烃和炔烃,关键活性物质为甲醛、乙醛、丁烯醛、正丁醛等。含氧有机物的体积分数和臭氧生成潜势贡献在地面至100 m高度都明显高于其他组分,应作为VOCs浓度和化学活性控制的重点。     

广州市臭氧及其前体物监测系统研究与应用

通过利用近地面在线监测、塔基点式梯度在线监测、地基雷达遥感在线监测等技术方法构建臭氧浓度立体在线监测系统,并将其应用于对臭氧浓度分布、传输及变化的分析研究。结合臭氧前体物挥发性有机物（VOCs）监测现状,研究开展VOCs离线监测,完善VOCs在线监测体系,并将其应用于对广州市VOCs组分的分区分时段监测。上述监测系统业务化应用于广州市臭氧污染分布的长期监测,可为开展臭氧来源解析提供基础性的监测平台。     

某市城区典型时段VOCs污染特征及其与O3的相关性

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。     

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。     

我国典型南方城市臭氧污染特征

分析了我国典型南方城市的臭氧污染特征,选取我国4个有代表性的南方重点城市武汉、宁波、中山和南宁的2013—2015年监测数据,使用EXCEL、ORIGIN和MATLAB等统计软件开展研究,结果表明:我国南方典型城市的臭氧质量浓度分布有明显时间变化特征,超标时间跨度大,部分南方城市与氮氧化物存在较明显负相关性,相关系数高于-0.6;受城市所在不同地理位置、气象因素、大气扩散条件及可能的不同本地排放污染源构成等因素影响,4个城市的近3年臭氧浓度月均值、超标情况和年内峰值均存在一定差异和分组相似性;与部分气象因素也表现出显著相关性。     

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。     

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。     

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。     

应用稳健统计方法对环境空气臭氧自动监测现场比对核查结果的分析研究

根据2015年9个城市53台现场臭氧分析仪的现场比对核查结果,比较研究了稳健统计方法和一般统计方法在评价国控网臭氧自动监测数据准确性和精密性上的应用。研究表明:稳健统计能够在不剔除异常数据的前提下降低异常值对正确评价臭氧自动监测数据质量的影响,适合评价现场比对核查结果;采用Hubers方法进行稳健统计,2015年国控网臭氧日常浓度点相对偏差的95%置信区间约为-0.1%至4.5%,95%预测区间为-14.0%~18.3%,变异系数约为9.5%,数据质量仍有提升空间。