利用遥感监测青藏高原上空臭氧总量30 a的变化

利用多源卫星遥感数据,分析了自1979年以来青藏高原上空臭氧总量的时空动态特征.结果表明,青藏高原上空的臭氧总量还在持续下降,而且下降速度高于全球和北半球平均水平,青藏高原、全球和北半球每年大约平均减少0.23%、0.19%、0.12%.但是自2000年后,下降的速度有所减缓,1979～1989、1990～1999和2000～2008年3个时期每年减少大约分别为0.51%、0.49%、0.31%.30a来青藏高原上空臭氧总量低于240DU的天数有34d.在2005年后,没有出现大面积的臭氧总量低值区(低于240DU);臭氧总量的季节变化呈正弦曲线变化,最大和最小值分别出现在3和10月,平均值分别大约为304.59和265.45DU.但是每年的极小值常出现在11月或12月.臭氧总量波动最大和最小分别出现在2月和9月,标准差为17.28和5.88DU;臭氧总量与海拔高度呈反相关,低值区出现在高海拔的上空,特别是在青藏高原区,与同纬度圈的平均值相比,青藏高原臭氧总量大约低了19DU,形成臭氧低谷.     

50年来中国臭氧总量时空变化特征

利用来自世界臭氧与紫外辐射数据中心的中国区域6个地基观测站点数据,对多传感器再分析遥感数据进行验证,并基于验证后的遥感数据分析了1971~2020年中国区域臭氧总量不同尺度的时空变化特征.结果表明,50a来中国区域臭氧总量呈现轻微的下降趋势.年平均臭氧总量在1978年和1993年分别出现最大值(347.5±53.8) DU和最小值(291.9±29.5) DU,在1971~1978年、1978~1993年、1993~2020年,这3个时段年平均臭氧总量在整个中国区域分别是增长、减少、增长.月平均臭氧总量随季节变化呈现出正弦曲线形态,在3月和10月分别出现峰值(约338DU)和谷值(约285DU).中国区域臭氧总量在空间上呈现由东北向西南递减的纬向条带状分布.在40°N以北的东北部地区,该值可达360DU以上.中国区域50a月平均臭氧总量同样呈现纬向条带状分布.此外,时间变异系数和空间变异系数随季节的变化规律相似,夏季最小,接着依次是秋季和春季,冬季最大.即臭氧总量的变化和空间差异在夏季都最小.50a期间,不同时段、不同区域臭氧总量的变化趋势各不相同.在1971~1978年,臭氧总量的增长量和增长率都呈现由北向南递减的纬向条带状分布.在40°N以北的相对高值地区最大增加了56DU,约为16%;而在30°N以南的相对低值地区,最小增加了12DU,约为5%.在1978~1993年,减少量和减少率也呈现由北向南递减的纬度地带性.在40°N以北的相对高值地区最大减少了93DU,约为22%;而在30°N以南的相对低值地区,最小减少了11DU,约为4%.在1993~2020年,西北地区出现最大增长,增长量为18DU,约为6%;东南地区出现最小增长,增长量为4DU,约为1%.     

环境气象学

X162(X) 103208青藏高原东北部地区大气臭氧变化特征/祁栋林(中国大气本底基准观象台)…//青海环境/青海省环保局一2(X)1,11(2)一55一59 环图X一57 利用拍MS资料分析了青藏高原东北部共和地区大气臭氧近十几年的变化特征,结果表明:1979一1992年期间,共和地区臭氧总量呈现出不断下降趋势,平均气候倾向率为一O.65DU/a、各月臭氧总量均为减少趋势,各月臭氧总量的气候倾向率具有明显的季节变化;冬春季最大,秋季次之,夏季最小,春、夏、秋和冬季臭氧总量的气候倾向率分别平均为一1 .ooDu/a、一O.33DU/a、一O‘38DU/a和一0.103DU/a;夏季出…     

基于OMI数据的中国中东部城市近地面臭氧时空分布特征研究

利用OMI卫星反演数据分析了2005—2014年中国中东部地区对流层臭氧变化趋势.结果表明,近10年来对流层臭氧总柱浓度混合比例较稳定,但近地面浓度明显增加,特别是在冬季臭氧上升速度达40%.同时分析了京津冀、长三角、珠三角地区10个重点城市的臭氧数据,发现京津冀地区的臭氧涨幅超过其他两个地区,其中,长三角地区臭氧混合比例最高,而珠三角地区相对较稳定.利用臭氧激光雷达和地面臭氧监测数据对卫星反演结果进行比较显示了较好的一致性,证明使用卫星反演的数据来研究长时间范围内近地层的臭氧变化是一种可行的方法.     

消耗臭氧层物质对平流层臭氧的影响预测

采用美国戈达德航天中心的雨云气象卫星臭氧全球网格资料,从中截取中国大陆主体部分(69.375°E～139.375°E、14.5°N～54.5°N)的数据,分析臭氧柱浓度变化的统计特性.结果表明,1979～1998年,大陆主体上空区域的臭氧柱浓度下降趋势明显,青藏高原上空的臭氧柱浓度下降速度较全国水平略快.假定其他缔约国均履行蒙特利尔议定书的前提下,以1980年臭氧柱浓度情形为基准,利用臭氧柱浓度与消耗臭氧层物质浓度之间的关系,预测了中国履行蒙特利尔议定书与不履行两种情形下,2001～2050年中国上空臭氧柱浓度变化情况.结果表明,中国履约受控情形下,2050年大陆主体部分上空的臭氧柱浓度将与其1980年的水平相近;不受控情形下,柱浓度将持续下降,2050年整个大陆主体上空绝大部分地区臭氧柱浓度值均低于240DU.     

基于OMI数据的东南沿海大气臭氧浓度时空分布特征研究

基于臭氧监测仪(OMI)卫星反演数据,对2005—2018年东南沿海5省区域大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明:①在时间变化上,14年间,该区域大气臭氧柱浓度整体呈先上升后下降的趋势,2005—2013年臭氧柱浓度持续升高,最高值为324.52 DU,高值区不断向南部区域扩大;2013—2018年臭氧柱浓度呈下降趋势,最低值为228.27 DU,但在2017、2018年略有上升.②在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在江苏及浙江省北部;低值区集中于福建省南部及广东省大部分地区.③在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,秋季略高于冬季,但差异不明显.④稳定性分析表明:研究区臭氧柱浓度整体呈现中部分散、南北部集聚、差异较显著的分布格局.⑤自然因素中,风向、气温均呈现显著正相关,江淮地区的梅雨季节(降水)及华南地区的台风和暴雨也起到显著作用.⑥人文因素中,臭氧柱浓度与地区生产总值、各产业生产总值及机动车保有量均表现出正相关,其中,臭氧柱浓度与第二产业的相关度最高.另外,臭氧柱浓度与NO_x排放量表现出显著相关性.VOC_s对臭氧柱浓度的影响中,工业源是主控因素,交通源和居民源次之,电厂源对臭氧柱浓度的影响最弱.这进一步说明臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、NO_x及VOC_s的排放是臭氧浓度变化的主导因素.     

利用SAGE Ⅱ卫星资料分析青藏高原上空臭氧垂直廓线

利用1985-2002年SAGE Ⅱ卫星资料获取青藏高原地区上空大气臭氧垂直廓线,分析其变化规律.结果表明:①卫星资料与地面臭氧探空资料有很好的一致性;②青藏高原上空大气臭氧垂直廓线存在南北间的差异和季节变化,夏秋季臭氧廓线极大值出现的位置比冬春季高出1～2 km(高原南部)和2～3 km(高原北部);③臭氧数浓度在10～20 km的高度存在明显季节和南北区域差异;④与同纬度其他地区的平均值相比,夏季(6-9月)臭氧低值主要出现在15～20 km的高原对流层顶附近,最低值出现在18 km附近,而冬季这种差异相对较小.      

2005~2016年中国大气边界层SO2的时空变化趋势

利用臭氧观测仪（OMI）卫星遥感反演的大气边界层（PBL）SO₂柱含量（PBL SO₂）数据分析了自2005年以来中国PBL SO₂柱含量数据的空间分布特征、变化趋势及其影响的原因.从长时间尺度上,PBL SO₂柱含量呈现明显的下降趋势.2005年中国区域年平均PBL SO₂柱含量为0.317DU,2016年为0.276DU,减少了0.041DU,大约为13.2%.SO₂柱含量呈现明显的周期变化特征.冬季浓度较高,夏季较低,最小值和最大值分别出现在7和12月,分别为0.246和0.404DU.小波分析显示SO₂的变化在10个月的尺度水平上存在明显的主振荡周期,在40个月的尺度水平上存在明显的次周期变化.中国区域SO₂污染严重的高值区主要出现在京津冀鲁环渤海地区、关中平原（山西省和陕西省）、河南省大部分地区、四川盆地、长江三角洲地区和珠江三角洲.最大的SO₂柱含量值可达1.1DU以上.京津冀鲁环渤海地区的高值区已经延伸到长江三角洲地区,有向南延伸和珠江三角洲连在一起的趋势.由于地形和天气特征的影响,四川盆地地区SO₂出现次高值区.在青藏高原和西北地区,SO₂浓度较低,呈现背景值特征,多年平均的SO₂约在0.05DU的水平.中国区域SO₂变化趋势在空间分布上存在明显的区域差异,变化的范围在-0.70~0.15DU之间.SO₂出现逐渐减少的地区主要是在高值区,如京津冀鲁环勃海地区、关中平原、四川盆地,长江中下游和珠江三角洲.减幅最大的是四川盆地和珠江三角洲,大约减少了61%.四川盆地2005~2016年约减少了0.55DU;珠江三角洲约减少了0.45DU.出现增长的地区主要是西部和北部地区,以及东南沿海除珠三角外的大部分区域,最大增长大约为0.15DU.     

基于卫星观测的青海高原对流层臭氧时空分布特征研究

基于OMI-MLS对流层臭氧总量数据集对2005—2019年青海高原对流层大气臭氧总量进行提取分析,探讨其时空分布格局及气象因子的影响.结果表明：①OMI-MLS对流层臭氧总量数据在青海高原的适用性良好.③海高原的多年平均对流层臭氧总量分布整体呈东北高西南低的态势,受地形和大气环流形势影响较大.海东市的对流层臭氧总量最高,其次是西宁市、格尔木市、德令哈市,玉树市的对流层臭氧总量最低.对流层臭氧总量月变化在一定程度上表现为"倒V"型特点：峰值位于6—7月,谷值位于1月,与气温变化密切相关.对流层臭氧总量季节变化明显,空间异质性强,夏季最高,春季、秋季次之,冬季最低.③近15年青海高原对流层臭氧总量呈显著增加趋势,年平均增加速率为0.22 DU,4个季节的对流层臭氧总量均呈波动上升趋势,冬季的对流层臭氧总量增加速率最快,其次是春季、夏季,秋季增加速率较慢.④影响青海高原对流层大气臭氧总量的主要气象因子是气温和降水,而次要因子表现略有不同.     

利用地面观测资料和AIRS卫星资料评估MACC再分析臭氧数据中国地区的适用性

用10 a(2003～2012年)的MACC(monitoring atmospheric composition and climate)再分析臭氧资料与同期中国大陆6个地面观测站的臭氧数据,以及AIRS(atmospheric infrared sounder)卫星资料反演的大气臭氧数据进行对比分析.结果表明,MACC臭氧柱浓度与所有地面站臭氧柱浓度相对偏差基本控制在17%之内,相关系数在0. 79～0. 97之间,MACC臭氧柱浓度与地面站臭氧柱浓度具有很好的一致性.对于多年平均臭氧柱浓度空间分布,MACC再分析与AIRS卫星反演臭氧柱浓度的相对偏差在-3%～5%之间,MACC臭氧柱浓度相比AIRS柱浓度在青藏高原、南部沿海地区偏高,在东北地区偏低.各季节空间变化,MACC臭氧柱浓度与AIRS基本一致.在瓦里关站,MACC近地面臭氧与地面观测臭氧浓度月平均变化趋势存在一致性. MACC再分析近地面臭氧数据可以反映春季、夏季和秋季地面臭氧浓度的变化趋势,但冬季MACC近地层臭氧资料出现了较大的偏差.     

兰州市大气臭氧与其前体物及气象因子相关性研究

兰州市在"一带一路"建设中发挥着重要的战略支点作用.基于OMI（ozone monitoring instrument,臭氧层监测仪）数据产品,对2006-2015年兰州市对流层O₃柱浓度与前体物及气象因子的相关性进行研究.结果表明:2006-2015年兰州市对流层O₃柱浓度值与HCHO总柱浓度值均随时间的变化呈先增后减的趋势,对流层NO₂柱浓度值呈逐年递减的趋势;相关性分析得出,对流层O₃柱浓度与HCHO总柱浓度、对流层NO₂柱浓度相关性较高的地区范围呈先增后减的趋势.在敏感控制区上,2006-2015年VOCs敏感控制区从有到无,VOCs-NO_x协同敏感控制区范围逐渐缩小,NO_x敏感控制区范围逐渐扩大;在气象因子上,对流层O₃柱浓度与气温、日照时间呈显著正相关,与气压、降水量呈显著负相关.在偏北风向上,风速为1.7~1.9 m/s时,兰州市大气对流层O₃柱浓度相对较高.研究显示,NO_x排放量的减少能有效降低兰州市对流层O₃柱浓度.      

北京市郊区夏季臭氧重污染特征及生成效率

为研究北京郊区夏季O₃(臭氧)重污染过程特征及O₃生成的光化学敏感性,基于2016年夏季在北京郊区开展的针对O₃及其相关污染物的强化观测试验(7月23日—8月31日,共计40 d),分析了观测期间O₃浓度[以φ(O₃)计]变化特征、O₃重污染过程主控因素与O₃敏感性化学特征.结果表明:观测期间φ(O₃)超标时有发生,最大小时φ(O₃)为151.1×10-9,其中有15 d的φ(O₃)最大8 h滑动平均值(O₃-max-8h)超过了GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值,占观测天数的37.5%;不同O₃重污染过程成因有所不同,城市烟羽传输的污染物对郊区O₃重污染过程影响显著(观测期间臭氧重污染过程:过程1,7月27—29日;过程3,8月9—11日;过程4,8月16日;过程5,8月21—24日),区域光化学污染对郊区O₃重污染过程也有贡献(观测期间O₃重污染过程2:8月4—6日);结合后向气流轨迹进一步辅助说明了不同重污染过程中O₃的来源不同.研究还发现,观测区域存在反“周末效应”现象,说明观测区域周末受人为影响较为明显;基于观测数据计算的OPE(O₃生成效率)分析了O₃光化学敏感性表明,在有OPE值的22 d内NO_x控制区和VOCs控制区出现的概率(41%)相等,即观测区域O₃对NO_x和VOCs均敏感;此外还发现,在O₃重污染过程中光化学敏感性会随其反应进程发生改变,由NO_x控制区逐渐转变为VOCs控制区.      

四川盆地大气NO2特征研究

利用臭氧观测仪(OMI)卫星遥感反演的NO2柱密度数据,分析了2004年以来四川盆地对流层NO2柱密度和总NO2柱密度的时空特征.结果表明,对流层NO2柱密度和总NO2柱密度呈逐渐上升的趋势,年平均增长率分别约为5.14%和3.42%,而且对流层NO2柱密度的变化特征和总NO2柱密度的相似(r =0.91).春、夏季对流层NO2柱密度和总NO2柱密度明显大于秋、冬季,对流层NO2柱密度与总NO2柱密度比率的最小值和最大值分别出现在6月和12月,分别为0.51和0.66,比率的变化特征呈现了人为排放影响的特征.在重庆市、成都市等经济较为发达的城市地区出现NO2柱密度高值中心,对流层NO2柱密度更为明显,多年平均值分别达10.52′1015和8.92′1015 molec/cm2.对流层NO2柱密度和总NO2柱密度的变化呈现强的正相关,大部分地区的相关系数>0.95(比率>0.5),特别是在成都市和重庆市等经济较为发达的城市地区,相关系数接近1,比率达到0.8以上,突出了人为排放NO2的作用.     

兰州地区大气臭氧时空变化及影响因素研究

本文采用OMI臭氧遥感数据,结合甲醛垂直柱浓度、气象数据以及经济数据,分析了2005~2015年兰州地区臭氧柱浓度时空变化格局,并探索了影响臭氧的新气象因子,总结达到臭氧污染的日照、气压等气象条件,确定影响臭氧柱浓度的主要人为源并确定其限域。结果表明:1)2005~2015年夏季柱浓度值最高,冬季、秋季次之,春季最低;夏季波动幅度最大,其余三季波动幅度较小且平稳。2)11年中,臭氧柱浓度具有较大的波动。2005年至2010年快速增长到最高值331.997 DU。2010年之后,臭氧柱浓度缓慢下降,2014年起有回升趋势。3)OMI遥感数据具有较高的可靠性,并根据AQI的线性关系划分了臭氧柱浓度的污染等级。结果指示了11年大气臭氧空间变化,2005~2009年5年间研究区全区空气质量一直处于良,2010年全区轻度污染,后两年污染逐渐减弱,2013~2015年全区恢复至良。4)根据兰州发展的趋势以及周边城市的关系,划分了兰州经济圈及功能区,并结合臭氧柱浓度空间分布图得出臭氧污染与经济特征的密切关系。5)正弦模型拟合后臭氧柱浓度变化趋势呈不明显的周期性,说明臭氧的人为来源贡献较大。6)创新探索影响臭氧污染的新气象因子(日照、气压等参数),并确定其重要人为源限域。     

基于OMI卫星数据和MODIS土地覆盖类型数据研究珠江三角洲臭氧敏感性

基于OMI卫星数据和MODIS土地覆盖分类产品,研究了珠江三角洲地区2005—2016年不同土地利用类型臭氧敏感性的时空变化特征.结果表明,采用MODIS数据产品建立的土地利用类型(发达区、较发达区和欠发达区)具有一定的科学性和适用性.臭氧生成受到VOCs控制的地区主要集中在珠三角中部,包括广州南部、佛山、中山、深圳和江门的部分地区,其面积占比不断缩小,在2015年达到最低值5.05%,2016年有所回升.受到NO_x控制的地区主要分布在珠三角边缘地带,包括惠州东北部、广州北部、肇庆西北部和江门西南部,其面积不断增大,在2016年达到最大面积占比42.60%.协同控制区集中在这两种控制区之间.分析不同土地利用类型的敏感性,结果发现,发达区主要为VOCs/协同控制区,较发达区主要为协同控制区,欠发达区为NO_x控制区.根据不同城市臭氧控制区面积占比的年际变化,可将珠三角9个城市分为3类:第1类以广州为代表,其面积较大,土地利用类型丰富,3种臭氧控制区均有出现;第2类以深圳为代表,集中在珠三角中心区,仅有VOCs控制/协同控制两种控制区;第3类只有惠州,仅有NO_x/协同控制两种控制区.     

基于OMI数据的新疆地区臭氧柱浓度研究

利用臭氧监测仪（OMI）卫星反演数据,对2005~2018年新疆地区大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明：在时间变化上,2005~2018年,新疆地区大气臭氧柱浓度整体呈现逐渐上升趋势.在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在阿尔泰、塔城北部以及昌吉北部等区域;低值区集中于和田、巴音郭楞蒙古自治州和喀什的南部大部分地区.在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,冬季略高于秋季,但四季的臭氧柱浓度值呈现逐渐上升的趋势.稳定性分析表明：研究区域臭氧柱浓度整体呈现中部及南北部分散、东西部集聚的分布格局.自然因素中,气候因素、风场以及海拔均呈现显著正相关（P<0.01）;通过后向轨迹追踪发现,该区域西北和西部气流是臭氧外来的最主要输送路径,分别占总气流轨迹的78.59%、57.29%.人为因素中,臭氧柱浓度值与地区生产总值、煤炭消耗量、工业废气排放量及机动车保有量均表现出显著的正相关关系（P<0.05）.其中,挥发性有机物（VOC_s）主要来源于工业源,其次是交通源和居民源.总体来看,臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、VOC_s的排放及吸收性气溶胶是大气臭氧浓度变化的主导因素.     

海南省背景区域臭氧及其前体物污染特征

基于2019年五指山背景点、海口市和三亚市的环境空气自动监测数据和气象观测资料,分析了海南省背景区域和重点城市O₃及其前体物NO₂污染特征;结合挥发性有机物（VOCs）在线监测数据,分析了五指山背景点VOCs的时间变化规律、O₃浓度高值月份O₃及其前体物VOCs和NO_x的污染特征以及VOCs的臭氧生成潜势（OFP）.结果表明,O₃是影响五指山背景点空气质量的关键污染物,五指山背景点O₃日最大8 h浓度平均值与海口市和三亚市显著相关.背景点NO₂月均浓度水平显著低于城市点,然而背景点和城市点O₃月均浓度水平和变化趋势高度一致.背景点O₃变化与风向密切相关,春夏季偏南风频率较高,O₃浓度相对较低;秋冬季以东北风为主,易受内陆污染输送影响,O₃浓度较高.五指山背景点春夏季VOCs体积分数低于秋冬季,但对应的OFP高于秋冬季;其中异戊二烯夏季体积分数显著高于秋冬季,且其夏季体积分数占总挥发性有机物的比例最高,对应的OFP贡献率可达70%以上,O₃则表现出秋冬季显著高于夏季的特征.11月O₃高浓度时段乙炔和芳香烃的体积分数较清洁日出现较大上升,同时其对应的OFP显著上升.VOCs优势物种和OFP主要贡献物种的分析结果表明,O₃高浓度时段机动车尾气和油气挥发排放源对五指山背景点VOCs的化学组成和OFP有重要贡献.     

夏季长三角地区臭氧非线性响应曲面模型的建立及应用

2013年8月上旬,长三角地区发生了一次大范围高浓度臭氧污染事件.本研究基于WRF-CMAQ空气质量模型系统,结合长三角地区大气污染物排放清单,构建了臭氧与其前体物之间的非线性响应曲面模型(Response surface modeling,RSM).基于RSM探讨了长三角地区O_3化学的敏感性特征,分析了上海市O_3的来源并预测不同情景下O_3的变化,提出O_3污染的最优控制方案.研究结果表明,长三角地区夏季O3主控因素区域差别较大,上海环科院、杭州卧龙桥、南京玄武湖等城区点位属于VOC控制型;徐州铜山、合肥肥西、丽水青田等郊区属于NOx控制型.O_3的敏感性特征在不同浓度水平下也呈现较大差异,随着O_3浓度水平的升高,各地区NOx敏感性均有所增加.从区域来源来看,远距离传输对平日上海O_3贡献较大,占50%以上;而在O_3污染日,本地及区域贡献为72.1%,而远距离传输贡献下降至27.9%.快速预测了110组减排情景,表明在本地及区域前体物均减排70%的情况下,2013年8月上海O_3浓度能完全达标.