长三角对流层甲醛柱浓度时空变化及驱动因素

通过OMI卫星数据分析了2005~2016年长江三角洲对流层甲醛柱浓度的时空变化规律.同时结合2008年和2010年各部门VOCs人为源排放量,利用BP神经网络和RBFN神经网络模型对对流层甲醛柱浓度进行了县域尺度上的回归模拟和各部门排放量贡献度分析.结果表明：长三角城市群对流层甲醛柱浓度在2005~2010年存在着增加趋势,2011~2016年甲醛浓度有下降的趋势.高值区域分布在皖北苏北、上海及其附近,低值区域分布在浙西南一带.人为源排放使得经济发达地区的甲醛柱浓度显著增高.工业源在长三角的分布较为广泛,电力源分布稀疏且VOC排放量远小于工业源排放量,居民源的VOC排放量介于工业源和电力源之间,有明显的南北差异.交通源主要集中在苏南、浙北和上海附近,少部分沿交通线条状分布.机器学习算法可以较好地利用人为源排放数据对甲醛柱浓度进行模拟.神经网络的拟合精度可以达到0.6~0.8,比线性回归的拟合精度超出0.3~0.4.模型变量重要性计算显示各部门中居民源对甲醛柱浓度的贡献程度最高.研究对流层甲醛柱浓度的长期时空变化及其影响因素有利于深入研究臭氧污染,同时也为大气治理和政策制定提供了科学依据.     

基于卫星数据研究兰州市NO2时空分布特征以及冬季NOx排放通量

搭载在EOS AURA卫星上的OMI探测器由于其较高时空分辨率在大气痕量气体(O3,NO2,SO2)探测中得到广泛应用.利用2010~2012年OMI NO2柱浓度数据产品重构了兰州市以及周边地区NO2柱浓度分布,分析了其时空变化特征,并利用西南风场下NO2空间分布特征采用拟合方法研究了NOx冬季排放通量以及寿命.研究表明,NO2柱浓度空间分布呈现以兰州市为中心,浓度向四周扩散的特征;兰州市NO2柱浓度的年变化特征为12月达到最大浓度,8月达到最小浓度;2010~2012年NO2寿命分别为10.6,9.9,9.1h,NOx冬季排放通量分别为175.3, 183.7,179.9mol/s.其排放通量与兰州环境公报提供的氮氧化物排放通量数量级之间具有较好的一致性,说明利用卫星数据估算兰州的NOx通量方法的有效性.     

卫星遥感在NOx总量控制中的应用

基于美国Aura卫星臭氧观测仪(OMI)提供的对流层NO_2垂直柱浓度数据,分析2015年北京世界反法西斯战争胜利70周年纪念活动期间和2016年杭州G20峰会期间NO_2柱浓度变化趋势,发现NO_2柱浓度能灵敏地捕捉到地面NO_x排放量的变化状况.因此,本文利用OMI NO_2柱浓度评估"十二五"期间及"十三五"初期我国NO_x排放量的变化状况,结果表明,"十二五"期间我国NO_2柱浓度降幅为24.98%,NO_x减排取得显著成效."十三五"初期,2016年全国NO_2柱浓度相比2015年下降3.18%,NO_x排放量继续下降.     

宁夏近10年甲醛柱浓度时空分布及其影响因素

为明确宁夏回族自治区（简称“宁夏”）大气中甲醛的含量及分布,基于OMI遥感反演数据,分析了2006—2015年宁夏甲醛柱浓度的时空分布,同时选取工业产值、机动车保有量、煤炭消耗量以及气温、地形地貌和风向等人为和自然因素进行相关性分析.结果表明:研究区内2006—2015年甲醛柱浓度整体呈上升趋势,年均增速为1.078×1015 molec/（cm2·a）,其中2006—2011年逐年增大,2012—2015年呈波动上升趋势,并于2015年达到近10年的最高值;甲醛柱浓度季节性特征为夏季>冬季>秋季>春季;宁夏甲醛柱浓度月均值变化趋势整体上呈“W”型.空间上甲醛柱浓度高值区主要分布在宁夏中东部及南部地区,而北部及西部地区甲醛柱浓度相对较低.在人为因素中煤炭消耗量与甲醛柱浓度的相关性最高,相关系数达到0.88;在自然因素中甲醛柱浓度与气温相关系数达到0.63,地形地貌和风向对甲醛污染区域的分布有一定影响.研究显示,人为因素是影响宁夏甲醛柱浓度的主要因素.      

利用OMI遥感数据研究中国区域大气NO_2

利用臭氧观测仪（Ozone Monitoring Instrument,OMI）卫星遥感反演的NO2柱浓度数据,分析了自2004年以来中国地区对流层NO2柱浓度（TroNO2）和总NO2柱浓度（TotNO2）的时空特征及其影响的原因.中国区域平均TroNO2和TotNO2呈现上升的趋势,年平均分别增长了4.67%和2....     

辽宁省近12年对流层甲醛柱浓度时空变化及其影响因素

基于OMI遥感反演的对流层甲醛柱浓度资料,研究了辽宁省2005—2016年对流层甲醛柱浓度的时空分布特征,并分析了对流层甲醛柱浓度的主要影响因素.结果表明:近12年辽宁省对流层甲醛柱浓度整体上波动较大,2005—2013年逐渐增大,平均增速为0.74×1015molec·cm-2,空间分布上整体表现为低值区主要分布在辽西山地丘陵地区,高值区分布在沈阳以东大部分地区,浓度在12×1015~13×1015molec·cm-2之间;2005—2008年辽宁省甲醛污染相对较轻,对流层甲醛柱浓度整体多在3级水平以下;2009—2013年之间,对流层甲醛柱浓度的3级分布区域逐渐缩小,4级分布区域不断扩大,并在2010年出现5级水平污染区域且于2013年达到最大.春季各个区域对流层甲醛柱浓度相对于其它季节较低,夏季各个地区对流层甲醛柱浓度值整体上高于其它季节,以4级及5级水平污染为主,秋、冬季各个区域的对流层甲醛柱浓度值分布居于春、夏两季之间.辽宁省对流层甲醛柱浓度的月变化特征大致符合正弦曲线分布特征,即对流层甲醛柱浓度自1月不断上升,于6月达到峰值后又不断下降.能源消耗及工业生产与大气中甲醛的浓度的变化息息相关,人口数量及生产总值与对流层甲醛柱浓度也具有显著的正相关关系.高温利于甲醛的扩散和挥发,辽宁省独特的地形地理位置对甲醛的扩散与传播产生影响.     

河套平原O3浓度时空分布、传输路径及潜在源贡献分析

基于2005—2020年OMI遥感卫星O₃柱浓度数据，结合河套平原23个国控点环境自动监测站大气污染物数据和全球资料同化系统（GDAS）气象资料，探讨河套平原O₃污染时空分布特征、气象因素、传输路径和潜在来源.结果表明：（1）2005—2020年河套平原O₃柱浓度年均值波动上升，年均增长率为2.95%，季节变化表现为春季>冬季>夏季>秋季；（2）空间分布方面：高值区主要分布在东北部地区，南部城市低于北部城市；（3）河套平原地区O₃浓度与气温、日照呈显著正相关，与气压呈显著负相关，而降水、相对湿度、风速对O₃浓度影响具有显著的区域性差异；（4）基于后向轨迹HYSPLIT模型对河套平原地区污染严重城市鄂尔多斯市进行分析，发现远距离气流传输主要来自西北方向，近距离气流传输主要来自西南方向；O₃主要潜在贡献源区存在一定的季节差异：春季主要来自陕西北部与包头市，夏季主要来自陕西北部与山西西部，秋季主要来自内蒙古西部与宁夏银川市、陕西北部，而冬季则主...     

气象因素对香港地区臭氧污染的影响

基于2000~2015年香港地区的臭氧监测数据和气象数据,分析了香港的臭氧污染特征及气象因素对臭氧污染的影响.结果表明:(1)香港地区臭氧浓度呈现明显的季节变化特征,其中秋季春季冬季夏季,臭氧超标日集中在夏季和秋季,超标日发生在冬季和春季的情形极少.(2)2000~2015年香港臭氧日最大8h平均浓度(MDA8)年均浓度呈增长趋势,平均增长速率为0.77μg·(m3·a)-1,臭氧MDA8第90百分位数浓度同样呈增长趋势,增长速率为1.49μg·(m3·a)-1.(3)较高的气温是香港地区臭氧污染发生的必要条件,气温越高越容易导致更高浓度的臭氧污染.(4)绝大多数情况下,臭氧浓度与相对湿度间呈负相关关系,相对湿度越高,香港地区的臭氧MDA8平均浓度及第90百分位数浓度均会降低.(5)当香港发生臭氧污染时,盛行风往往从偏北风或偏东风转为偏西风.随着风速的增大,臭氧平均浓度变化不大,但是臭氧第90百分位数浓度会明显降低.(6)降水和云量是影响臭氧浓度的重要因素,连续多日的无雨或少雨天气是臭氧污染事件发生的必要条件,而随着云量的增加,臭氧平均浓度和第90百分位数浓度会持续降低.(7)在太阳总辐射量≤20 MJ·m-2或日照时长≤10 h的情况下,臭氧浓度与太阳辐射及日照时长呈正相关关系.然而,在太阳辐射强烈的情况下(太阳总辐射量 20 MJ·m-2或日照时长 10 h),随着太阳辐射增强或日照时长的增加地面臭氧浓度反而降低,这是因为太阳辐射强烈的情况常出现在雨后天晴的背景下,并盛行来自海洋的偏南风,使得臭氧污染不易形成.(8)香港臭氧超标日的出现往往伴随着一系列气象条件的共同改变,包括晴天少雨、辐射增强、边界层高度增加、相对湿度降低、风速变小以及气温升高等气象特征,污染结束则伴随着相反的气象变化.     

基于OMI数据的长三角地区NOx排放清单校验

近年来伴随着我国经济的持续增长,人为源氮氧化物排放居高不下,导致我国区域大气复合污染日趋严重. NO_x排放清单对于大气复合污染研究具有极为重要的意义.为了降低NO_x排放清单的不确定性,基于OMI卫星观测的对流层NO₂柱浓度资料,结合WRF-CMAQ模型系统,对2014年长三角区域NO_x排放清单进行了校验,对于该清单的不确定性进行了初步评估.结果表明,基于长三角地区2014年大气污染物排放清单,利用WRF-CMAQ系统模拟所获得的区域NO₂柱浓度平均值（4.66×1015~10.58×1015 mole/cm2）与OMI卫星数据（3.49×1015~11.47×1015 mole/cm2）较为接近,并且相关性较好（平均R=0.65）,归一化平均偏差（NMB）在-7.71%~33.52%之间,平均偏差（Bias）在0.06~0.28之间,可以在一定程度上说明2014年长三角区域NO_x排放总量基本能够反映区域NO₂污染状况.对比分析了OMI卫星遥感资料与CMAQ模型模拟结果,二者NO₂柱浓度空间分布情况总体一致,然而,苏南、上海和浙北等工业较发达地区OMI卫星NO₂柱浓度低于CMAQ模型模拟值,周边经济欠发达地区OMI卫星数据高于CMAQ模型模拟值,表明空间分布仍有进一步优化的空间.利用近地面卫星观测数据与CMAQ模型模拟结果对比,可得近地层观测ρ（NO₂）高于模拟结果,说明仅仅利用地面观测数据验证模型模拟结果存在一定偏差.研究显示,NO_x排放清单模型模拟结果在总量和时间变化方面与OMI卫星资料一致,在空间分配方面存在一定偏差.      

气象因素对香港地区臭氧污染的影响

基于2000~2015年香港地区的臭氧监测数据和气象数据,分析了香港的臭氧污染特征及气象因素对臭氧污染的影响。结果表明:(1)香港地区臭氧浓度呈现明显的季节变化特征,其中秋季春季冬季夏季,臭氧超标日集中在夏季和秋季,超标日发生在冬季和春季的情形极少。(2)2000~2015年香港臭氧日最大8h平均浓度(MDA8)年均浓度呈增长趋势,平均增长速率为0.77μg·(m3·a)-1,臭氧MDA8第90百分位数浓度同样呈增长趋势,增长速率为1.49μg·(m3·a)-1。(3)较高的气温是香港地区臭氧污染发生的必要条件,气温越高越容易导致更高浓度的臭氧污染。(4)绝大多数情况下,臭氧浓度与相对湿度间呈负相关关系,相对湿度越高,香港地区的臭氧MDA8平均浓度及第90百分位数浓度均会降低。(5)当香港发生臭氧污染时,盛行风往往从偏北风或偏东风转为偏西风。随着风速的增大,臭氧平均浓度变化不大,但是臭氧第90百分位数浓度会明显降低。(6)降水和云量是影响臭氧浓度的重要因素,连续多日的无雨或少雨天气是臭氧污染事件发生的必要条件,而随着云量的增加,臭氧平均浓度和第90百分位数浓度会持续降低。(7)在太阳总辐射量≤20 MJ·m-2或日照时长≤10 h的情况下,臭氧浓度与太阳辐射及日照时长呈正相关关系。然而,在太阳辐射强烈的情况下(太阳总辐射量20 MJ·m-2或日照时长10 h),随着太阳辐射增强或日照时长的增加地面臭氧浓度反而降低,这是因为太阳辐射强烈的情况常出现在雨后天晴的背景下,并盛行来自海洋的偏南风,使得臭氧污染不易形成。(8)香港臭氧超标日的出现往往伴随着一系列气象条件的共同改变,包括晴天少雨、辐射增强、边界层高度增加、相对湿度降低、风速变小以及气温升高等气象特征,污染结束则伴随着相反的气象变化。     

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.      

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.     

基于OMI数据的四川盆地对流层甲醛时空分布特征

基于OMI卫星遥感反演的对流层甲醛柱浓度资料,对2005—2016年四川盆地对流层甲醛柱浓度的时空分布特征及其影响因素进行了分析.结果表明,12年间甲醛柱浓度年际变化总体呈上升趋势,年均增长率为1.17%.12年间甲醛柱浓度具有波动性,年均最低值和年均最高值分别出现于2005年和2012年.2005—2008年四川盆地甲醛柱浓度相对较低;2011年对流层甲醛柱浓度达到最大且高值区范围最大,2012年后浓度逐渐降低.四川盆地甲醛柱浓度季节变化表现为夏季春季秋季冬季.一年之中,月均甲醛柱浓度最小值基本出现在每年的11—12月,最大值则出现在6—8月.甲醛柱浓度空间分布的高值区主要分布在盆地内西南部的成都平原地区,低值区则多处于人为源排放较低的重庆东北部山区.能源消耗、生产总值及机动车保有量与对流层甲醛柱浓度具有显著的正相关关系.工业源、居民源和交通源排放对甲醛柱浓度具有重要贡献.四川盆地独特的地形及区域内风场对甲醛的扩散也有重要影响.     

海南岛臭氧污染时空变化及敏感性特征

基于环境空气质量数据、气象观测数据和卫星遥感资料,研究了2015~2020年海南岛臭氧（O₃）污染的时空分布、变化趋势、O₃生成敏感性及其与气象因子的关系.结果表明,海南岛O₃-8h （日最大8 h滑动平均值）表现为西部和北部偏高,中部、东部和南部偏低的分布特征,2015年O₃-8h浓度最高,2019年O₃-8h浓度超标占比最大.O₃-8h浓度与平均气温（P<0.1）、日照时数（P<0.01）、太阳总辐射（P<0.01）、大气压和平均风速呈正相关关系,与降雨量（P<0.05）和相对湿度呈负相关关系.卫星遥感数据显示,2015~2020年海南岛对流层NO₂柱浓度（NO₂-OMI）和HCHO柱浓度（HCHO-OMI）呈相反的变化趋势,2020年NO₂-OMI较2015年上升了7.74%,HCHO-OMI下降了10.2%.海南岛属于NO_x控制区,近6年FNR值（O₃生成敏感性）呈波动式地下降趋势,其趋势系数和气候倾向率分别为-0.514和-0.123 a^-1.气象因子与海南岛FNR值有较好的相关关系.     

2005~2018年河南省NO2柱浓度变化特征

运用OMI卫星遥感资料对河南省2005~2018年NO₂柱浓度的时空分布进行分析,并结合国家大气污染防治政策的实施,研究了2013年之后河南省NO₂柱浓度的变化特征.结果表明,河南省NO₂柱浓度的空间分布为东北高、西南低,高值和低值中心分别位于安阳-新乡-焦作一带（>18.0×10¹⁵molec/cm²）和洛阳-三门峡-南阳市交界（4.0~8.0）×10¹⁵molec/cm².从季节变化来看,冬季NO₂柱浓度高于春夏季,冬季高值中心的浓度较春夏高50%~70%.在2011年前,河南省NO₂柱浓度不断上升,北部较南部增速快.2011年后全省NO₂柱浓度明显下降,焦作-新乡-安阳一带下降最快,主要污染物总量减排和大气污染防治行动计划的实施有效促进了浓度的下降.《大气污染防治行动计划》实施后,与位于京津冀大气污染传输通道的城市相比,传输通道外的城市NO₂柱浓度下降速度慢甚至略有增长,应进一步加大其大气污染防治力度.     

中国城市群臭氧时空分布特征分析

为揭示我国主要城市群近地面臭氧的时空分布规律,使用空气质量监测网站发布的2019年243个城市共计1215个站点的臭氧浓度数据对中国正在稳步建设的19个城市群的臭氧时空分布特征进行分析,结果表明:臭氧污染高发期主要集中在夏季6、7月份,春末秋初次之,冬季基本不发生污染.城市群100μg/m³以上的臭氧浓度占比变化趋势大致表现为不规则的“V”和“W”两大类.2019年我国19个城市群可明显提取出北部和南部两个浓度分布高值中心,分别出现在夏季和秋季,夏季根据污染严重程度又可将高值中心划分为两个层级.城市群臭氧浓度分布具有空间自相关特性,夏季热点区域与北部高值中心重合,秋季则与南部高值中心位置一致,此时冷点区域面积达到最大.由于臭氧污染成因的复杂性,不能简单以现有城市群等级划分结果对其进行分级管理,需要根据实际分布情况对不同城市群制定相应污染防控措施.     

基于OMI数据的兰州地区对流层甲醛时空变化研究

基于OMHCHO遥感数据产品,对兰州地区2006—2016年对流层甲醛柱浓度的时空分布进行了分析,并对与其排放相关的因素进行了探讨,结果表明:2006—2016年对流层甲醛柱浓度整体呈上升趋势,其中2006—2011年甲醛柱浓度增加迅速,最大增长率为21.0%,2012—2016年甲醛柱浓度平缓波动上升,11年中年均增长率为5.4%;空间上甲醛柱浓度整体呈现由兰州市区西部及与其相邻的永登县部分区域向周边区域递增的趋势,2006—2011年表现为浓度级的增加和区域的扩大,2012—2015年浓度级及其区域基本不变,2016年在东南部出现高值甲醛柱浓度区;每年的最高值出现在6—8月份,11年中最大的柱浓度值出现在2011年的7月份,最低值基本出现在2—4月份,11年中最低的柱浓度值出现在2006年的2月份;四季对流层甲醛柱浓度水平为:夏季冬季秋季春季;影响因素中气温和风向对大气中甲醛的生成和分布有着促进作用,兰州地区生产总值及各产业增加值,尤其是工业产值和机动车保有量的增加,与甲醛柱浓度升高密切相关,这些人为因素是对流层中甲醛柱浓度变化的主要原因.     

中国能源金三角NO2时空格局及其驱动因子

利用臭氧监测仪(OMI)提供的大气污染监测数据,结合产业结构、汽车保有量、国家政策措施等,通过城乡NO₂浓度差异的排放源分析方法提取能源金三角(EGT)地区2005~2019年对流层NO₂垂直柱浓度时空变化特征并探讨影响区域大气NO₂浓度驱动因素.结果表明,EGT煤炭化工源NO₂浓度与第二产业产值增速的相关系数为0.71(P<0.05),说明本文方法所提取的长时序煤炭化工源NO₂浓度能有效地指示产业结构调整和政策措施变化.NO₂浓度从2005~2011年的90.56molc/m²增加至2012~2015年的720.77molc/m²,再下降至2016~2019年的247.36molc/m²,反映EGT经济发展模式经历了从小规模、中污染的点模式逐步发展成大范围、重污染的粗放模式,再到大范围、低污染的精工模式.与京津冀、华中、长三角等地区相比,EGT交通和工业排放对城市源NO₂污染贡献的变化特征进一步反映城镇化水平的发展和产业结构的优化.与OMI相比,高分辨率对流层观测仪(TROPOMI)能在短时序上提供丰富的影像细节信息,且随着观测时长的增加,有望增强长时序大气NO₂污染的精准监测.     

我国中东部地区2015—2020年夏半年PM2.5和臭氧复合污染气象特征分析

为了解我国夏半年大气复合污染特征及其与气象条件的关系,基于2015—2020年夏半年(4—10月)空气质量监测、常规气象观测等资料,结合统计学方法与主观经验开展对比分析. 结果表明:分析时段内我国大气污染呈单污染比例升高、臭氧(O₃)与PM_2.5污染“双高”污染事件减少的特征,中东部大部分地区O₃超标日数增加、PM_2.5超标日数减少的“跷跷板”效应十分明显. 通过对污染过程的分析发现,区域O₃污染持续性特征明显,其中京津冀及周边地区持续时间超过10 d的O₃污染过程共有6次,最长持续时间为15 d. 与之相比,复合污染过程表现出离散性(区域污染过程少)、间歇性(持续性过程少)的特征. 区域O₃污染过程发生时的气象条件一般为最高温度较高、风速较小、混合层高度较低,但东北地区在大气扩散条件较好的情况下仍会出现区域O₃污染. 通过对地面天气分型的分析发现,均压场型和低压控制型为O₃污染出现时最主要的两种地面天气形势,高压控制型下出现O₃污染的概率相对较低,京津冀及周边地区在倒槽控制下也有一定概率的O₃污染出现. 研究显示,我国中东部地区夏半年O₃污染影响显著,关注不同地区O₃污染与气象条件之间的相关性对于大气复合污染防控有一定积极意义.