基于主成分分析的上海春季近地面臭氧污染区域性特征研究

为研究上海春季近地面臭氧污染的区域性特征,对长三角地区55个城市国控站点及上海市54个城市监测站点2016年5月的臭氧监测网络数据进行主成分分析(Principal Component Analysis,PCA),并将分析结果与气象条件进行综合分析,结果表明,主成分分析在不同的空间尺度下可以解析出行为模式不同的臭氧生成及传输来源主成分,且在较大的空间尺度下可以解析出区域背景臭氧浓度.长三角地区春季区域臭氧特征复杂,存在9个主成分,第一主成分所能解释的背景臭氧浓度在68.8～154.7μg·m~(-3)之间,而上海市主成分解析结果较为集中,仅能解析出两个主成分,且第一主成分即可解释90.5%的臭氧.对比同时段长三角及上海市主成分分析解析结果,上海市春季臭氧污染主要受到来自海洋的东南风影响,高浓度臭氧污染的本地生成贡献显著.     

中国自然背景地区臭氧浓度时空变化特征分析

为揭示中国自然背景地区臭氧浓度变化特征,并以其为自然背景值指导人为活动导致的臭氧污染控制工作,该研究通过汇总统计中国15个典型自然背景地区与337个地级及以上城市2016—2020年环境空气臭氧自动监测数据,比较分析中国自然背景地区臭氧浓度的年度、季节、日内变化规律与空间分布规律. 结果表明:2016—2020年,中国自然背景地区臭氧年均浓度明显高于城市区域,但臭氧日最大8小时平均浓度的第90百分位数(简称“臭氧年90百分位浓度”)明显低于城市,自然背景地区和城市区域臭氧年均浓度同步快速提升,年均增长分别为1.5和2.0 μg/m3. 中国自然背景地区臭氧浓度季节性变化规律与城市区域存在较大差异,自然背景地区臭氧平均浓度最高值出现在春季,夏、秋、冬三季臭氧平均浓度差异不明显,与东亚环太平洋背景地区臭氧浓度季节性变化规律(春季最高、夏季最低)存在明显差异. 部分自然背景地区受人为活动排放的影响较小,臭氧浓度不存在明显的日内峰谷差,全天臭氧浓度基本保持相同水平;部分自然背景地区可能受邻近城市人为活动排放的臭氧前体物影响,臭氧浓度日内变化规律与邻近城市较为一致,存在明显的日内峰谷差. 研究显示,中国自然背景地区臭氧浓度变化规律与城市区域存在显著差异,臭氧浓度年均值升高迅速,部分自然背景地区臭氧浓度变化规律可能受邻近城市人为活动排放的臭氧前体物传输的影响.      

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.     

青岛沿海地区一次臭氧重污染过程的特征及成因分析

近年来,青岛市夏季臭氧(O_3)污染逐渐严重,深入分析青岛的O_3变化特征和重污染形成机理对该地区大气污染防治具有重要意义.本文基于青岛大气监测站2017年6月1—20日的O_3小时浓度数据,分析了发生在青岛沿海地区的一次持续O_3重污染过程的特征,并利用数值模式进行成因分析.结果表明,本次污染过程10个监测站日最大8 h平均臭氧浓度超标率达到30%～45%,超标倍数为0.20～0.51,单站小时浓度峰值可达390μg·m~(-3).同时,利用WRF-CMAQ模型对O_3重污染过程进行了数值模拟、过程分析和敏感性试验.结果表明,WRF-CMAQ具有模拟臭氧重污染的能力,6月8—9日、15—16日O_3重污染主要是外部输送导致,可能的机制是上游高空的高浓度O_3沿气团轨迹传输,随下沉气流聚集在青岛西南部海面,随后由近地层西南向海风水平输送至青岛沿岸,而6月17日O_3重污染产生的首要因素是局地光化学生成.本次臭氧污染期间,青岛大部分时间都处于前体物非敏感区,且覆盖范围广.2017年6月1—20日青岛沿海地区的臭氧污染事件大部分归因于区域传输,因此,应该加强区域联防联控,减少区域传输对城市臭氧浓度的影响.     

2015年中国近地面臭氧浓度特征分析

根据2015年全国189个城市的近地面臭氧浓度数据,使用ArcGIS等软件处理,从不同时空、地形特征、温度等方面分析得出中国近地面臭氧浓度的变化特征.2015年中国近地面的臭氧浓度变化呈先增高后降低的趋势,各季节中浓度大小关系呈夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季的变化规律,且在7月达到全年最高值.中国各行政区中,华东、华南、华北地区的臭氧污染较为严重.在经纬度变化的影响方面,经度变化对近地面臭氧浓度的影响不大,而纬度变化使臭氧浓度变化明显;在同一纬度的3种不同地形对比中发现,不同的地形给近地面臭氧浓度带来的影响微乎其微.温度和近地面臭氧浓度的变化呈现良好的正相关关系.     

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。     

安徽省臭氧污染时空变化及污染成因研究

目的 了解安徽省臭氧时空分布特征及其与气象要素的关系.方法 利用2017—2019年环境空气质量监测的臭氧数据和气象观测数据,并结合后向轨迹模型和潜在源区分析,分别评价安徽省臭氧污染区域分布和气象要素对臭氧浓度的影响,并分析区域传输对安徽省臭氧浓度的影响.结果 2017—2019年安徽省及各市臭氧浓度增长显著,2019年同比2017年增幅为12.2％,第二季度(4、5、6月)和第三季度(7、8、9月)是O3浓度相对较高的时期,且O3污染有"前移后滞"趋势.污染气团主要来自于安徽省内部地区,潜在源分布显示,皖中地区(合肥、安庆、马鞍山等城市)的贡献比例最大,外地源贡献主要来源于江苏省和山东省等.臭氧浓度与温度和太阳总辐射强度呈正相关,与降水量和相对湿度呈负相关,与风速关联性不大.结论 安徽省臭氧污染逐年增加的主要原因是本地排放的加剧,外源输送可能会产生一定影响,加之高温和强太阳辐射的影响,会加剧臭氧污染的程度,并导致重污染.     

杭州市夏季臭氧污染特征及一次污染过程分析

文章利用2016-2021年杭州市环境空气质量国控监测站点及杭州光化学网站点监测数据,分析杭州夏季臭氧浓度变化特征,并结合气象资料分析一次臭氧典型污染过程。研究表明,杭州市夏季臭氧污染严重,6月超标天数要高于7月和8月,夏季臭氧浓度日变化呈现“单峰型”,8月平均臭氧日变化的峰值要略高于6月和7月。2021年6月5-9日杭州市出现的一次中度污染的臭氧污染过程,主要是在不利气象条件以及较高浓度前体物影响下的本地生成,而6月7日在本地生成之外,还受到东北方向城市区域的污染传输影响。     

昆明市官渡区臭氧污染特征及影响因子相关性分析

对2019年昆明市官渡区环境空气中臭氧监测数据进行分析,研究昆明市官渡区的臭氧(O3)污染情况、分布特征以及与影响因子的相关性。结果表明,该地区臭氧从3月份开始逐步升高,7—10月维持高位,其中8月达到峰值。O3浓度和超标天数均具有明显的季节变化特征,春季和夏季的O3污染最为严重。对臭氧浓度与影响因子(气压、气温、相对湿度、风速、降水量、NO2、NO、PM10、CO、PM2. 5)进行相关性分析,结果显示臭氧浓度与气温的相关性呈现中等程度正相关,与相对湿度、风速的相关性呈现较强的负相关性,NO2、PM10等会影响近地面臭氧浓度,但相关性较低。影响因子对臭氧浓度的作用不受海拔高度的影响。     

基于广义相加模型的北京市2018—2022年地面臭氧气象影响要素研究

臭氧污染是制约北京市环境空气质量持续改善的关键因子,气象是导致臭氧浓度超过国家标准的重要因素,探究气象要素与臭氧浓度之间的关系,对有效治理臭氧污染具有重要意义.本文分析了2018—2022年北京市地面臭氧浓度的演变特征,并利用气象要素和臭氧日最大8 h滑动平均浓度(O₃-8 h)观测数据,基于广义相加模型和合成少数过采样技术,构建了适用于北京的臭氧非线性回归预测模型,识别了影响北京市O₃-8 h浓度日际变化气象因子的重要程度.结果显示：(1)近5年北京市臭氧浓度仍处于高位波动阶段,5—9月是臭氧浓度超标最严重的时期.(2)回归模型对高浓度臭氧具有良好的预测能力,其对北京市5—9月O₃-8 h浓度变化的方差解释率为83.3%.(3)基于回归模型发现,日最高气温、风向、紫外辐射强度、相对湿度、风速、地表平均气压与O₃-8 h浓度之间均有显著的非线性关系,其中,日最高气温、风向和紫外辐射强度为主导O₃-8 h浓度变化的气象要素.在高温、主导风向为偏南风、紫外辐射强度较强的气象条件下,...     

上海市郊春季臭氧及其前体物观测研究

利用上海市郊金山环境监测站沿海站点2007年春季的逐时臭氧浓度及其前体物的观测数据,分析了臭氧浓度的时间变化规律,以及海风和陆风对臭氧和其前体物(NO、NO2和CO)浓度的影响.结果表明,臭氧浓度总体较高,共有10日出现臭氧浓度超标,表现出了比较明显的春季高峰现象;臭氧浓度的日变化表现出了受污染地区的典型特征,而NO和...     

台州市O_3时空分布特征及污染趋势分析

为研究台州市的臭氧(O_3)时空分布特征及污染趋势,利用WRF、CMAQ、CAMx等模型,对台州市臭氧浓度通过不同的控制情景进行模拟。结果表明,2016年台州市O_3污染物浓度分布与地形特征非常相似,总体呈现"西北部高,东南部低"的态势;四季分布则呈现春高、夏秋季减弱、冬季最低的季节性规律。台州市O_3污染具有较强的区域传输性,2016年台州本地只贡献了4.3%,外来源贡献了95.7%。随着情景方案的逐渐加强,O_3日最大8小时平均值第90百分位数(O_3-8h-90%)并没有呈现出明显的下降趋势。     

麦田O3浓度的长期变化及其对冬小麦干物质和产量损失的估算

近地层臭氧污染及其对作物产量和粮食安全的负面效应已成为国内外广泛关注的焦点之一.利用2014~2016年冬小麦主要生长季期间臭氧浓度和气象因子观测资料,分析了麦田臭氧浓度、AOT40的变化特征.根据Pleijel等2007年修正的气孔导度模型,模拟了冬小麦气孔导度的变化,并与实测值进行对比验证,同时结合通量模型,计算了冬小麦气孔臭氧通量.此外,利用前期课题组建立的模型,估算了臭氧对冬小麦干物质累积和产量的影响.结果表明:臭氧浓度在冬小麦生长季期间从前期到后期逐渐增加,并呈现明显的单峰型日变化特征.从2014~2016年的每年3月1日~5月31日,平均臭氧浓度分别为36.2、37.7和33.6 n L·L~(-1),AOT40值分别为17.08、17.90和11.84μL·(L·h)~(-1).Javis气孔导度模型可以用来模拟本地区冬小麦的气孔导度,模型解释了实测气孔导度81%的变异性.2014~2016年冬小麦气孔臭氧吸收通量分别为9.36、9.32和8.65 mmol·m~(-2).在近3年臭氧浓度平均水平下,近地层臭氧会使冬小麦产量减少18.03%,干物质累积减少19.31%.     

北京城区臭氧日变化特征及与前体物的相关性分析

对2012年12月至2013年11月北京城区12个自动空气监测子站的臭氧及其前体物的浓度进行了分析,探讨北京城区臭氧浓度的日变化特征以及与前体物的关系.研究发现,北京市城区臭氧在5~8月份维持相对较高浓度,其他月份则较低.臭氧浓度呈现单峰型分布,基本在15:00、16:00达到峰值;同时臭氧呈现较明显的“周末效应”,即周末臭氧浓度高于工作日浓度. CO、NO、NO2和NOx等前体物多呈现双峰型分布,与O3均呈显著的负相关性,相关性在夏季较低.通过大气氧化剂OX和NOx的拟合方程发现,冬季北京市城区OX在白天受区域O3影响相对较大,在夜间受局地NOx污染影响相对较大.计算了在理想情况下的城区NO2光解速率,春季、夏季、秋季和冬季的平均值分别为0.180,0.209,0.169,0.149min-1.在白天臭氧的高浓度时段城区O3、NO和NO2体现出近似光化学平衡态的特征.     

基于PSCF与CWT模型对乌鲁木齐市地表臭氧源区分析

乌鲁木齐市是中国西部典型的重工业城市,伴随着快速的工业化和城市化发展,城市大气臭氧污染日益严重。为探究乌鲁木齐市地表臭氧污染特征,该研究采用2015-2019年乌鲁木齐市大气污染物监测数据及同期气象观测资料,结合统计分析、后向轨迹分析、潜在源贡献因子以及浓度权重轨迹对乌鲁木齐市臭氧污染特征及潜在源区进行分析。结果显示,(1)2015-2019年乌鲁木齐市臭氧年评价指标由118μg/m³增长至128μg/m³。同时,乌鲁木齐市主要大气污染正经历由颗粒物向臭氧过渡的变化,其作为首要污染物占比从2015年的5.8%上升至2019年的28.0%,不同季节臭氧浓度变化特征为夏季>春季>秋季>冬季,且在分布特征上与NO₂、CO呈显著负相关。(2)后向轨迹分析结果表明：影响乌鲁木齐市大气臭氧分布的气流具有途经境外地区、长距离迁移、高浓度的特征,境内气流迁移途径普遍较短且对乌鲁木齐市臭氧浓度传输影响较小。(3)潜在源贡献因子法与浓度权重轨迹法表明,影响乌鲁木齐市臭氧浓度的主要源区与贡献高值区是昌吉州、塔城地区、博尔塔拉...     

利用经验正交函数分解方法分析广州臭氧污染特征

广州市空气污染治理重点逐渐转向臭氧污染治理,理清臭氧污染特征是制定治理措施的基础。文章利用经验正交函数分解方法对2016-2018年广州市51个监测点的臭氧逐时浓度进行分解。分解得到的51个模态的解释方差均较小,反映出臭氧污染特征的复杂性。该文只分析头3大模态,累积解释方差贡献率32.7%。第一模态显示市区及南部地区臭氧为负距平值区,北部地区为正距平值区,反映的是臭氧和二氧化氮的"跷跷板"关系;第二模态显示广州南部为正距平值区,北部为负距平值区,中部为过渡区,反映的是南北地区受太阳辐射不同所导致的臭氧浓度差异;第三模态的时间系数存在明显的日变化和季节变化,空间分布反映的是城乡差异,反映的是城市热岛效应对臭氧浓度的影响。     

重庆市渝中区臭氧时空变化规律因素分析研究

臭氧是城市光化学烟雾的主要成分,同时也是重要的温室气体,因此臭氧污染已经成为城市空气质量的重要因素.对重庆市渝中区2015年3个空气质量自动监测点臭氧浓度进行比较,并分析了臭氧与环境、日照、气温、挥发性有机物、NO2、PM10、PM2.5的相关性.结果表明:臭氧浓度与监测点周围环境有关;臭氧浓度呈典型的季节变化趋势,与日照、气温呈明显的正相关;臭氧浓度小时值变化出现明显的日变化规律;臭氧浓度与挥发性有机物呈正相关,与NO2、PM10、PM2.5有较好的负相关性.     

眉山市东坡区臭氧污染现状及防治对策建议

随着环境空气质量的改善同时,臭氧污染对人类生活造成的不利影响逐渐显现.运用眉山市东坡区"十三五"期间国家城市环境空气质量监测点位监测数据,对眉山市东坡区臭氧污染过程的变化特征进行简要分析.近5年来,臭氧污染天数逐年增多,臭氧污染已然成为制约眉山市东坡区环境空气优良率提升的重要因素.结合臭氧浓度变化规律、氮氧化物浓度变化...     

广州逐时臭氧污染气象条件指数研究及应用

利用2016—2020年近地面臭氧和气象逐时数据,基于相关性分析和概率统计方法,在分析臭氧敏感气象要素特征基础上,综合各气象因子对臭氧生成贡献大小,建立了广州逐时臭氧污染气象条件指数模型及等级标准,并进行了预报及检验.结果表明：(1)高浓度臭氧主要发生在高温低湿情况下,臭氧浓度及臭氧超标率均随着气温的升高而增加,当气温高于30℃时,臭氧浓度随温度的变化升高更为明显;臭氧浓度和超标率随着相对湿度的升高而逐渐降低,其中,当40%≤RH<50%时,臭氧浓度及超标率最高;当风速在1～2 m·s^-1时,臭氧超标率最大.(2)对所建立的广州本地化的逐时臭氧污染气象条件指数模型和分级标准进行了检验评估,结果显示,臭氧污染气象条件指数等级越高,臭氧浓度和超标率也越大,说明该指数能够较好地表征臭氧污染天气的强弱.(3)基于欧洲中心高分辨率数值预报产品,根据污染气象条件指数模型,对广州3种不同天气类型下的指数预报进行对比验证,预报效果较好,说明该指数对臭氧污染天气预报有较好的指导意义.     

上海市中心城区低空大气臭氧污染特征和变化状况

对2005年1月～12月上海闸北地区地面空气臭氧污染浓度连续监测结果分析,表明臭氧小时浓度均值超过GB3095-1996<环境空气质量标准>二级标准160μg/m3的频率为2.88%,其中6月份超标率居全年之首,1月、2月和12月超标率为零.臭氧浓度日变化规律表明,日最大值出现在12时～14时之间,具有受污染地区光化学过程臭氧生成的典型日变化特征.臭氧浓度日振幅6月最大,2月最小.5月份臭氧月均浓度91μg/m3全年最高,最高小时均值浓度350μg/m3出现在5月19日,说明上海中心城区空气中臭氧生成可能受到前体污染物的浓度影响更大.太阳紫外辐射、气温、风速、风向、相对湿度、降水等气象因素的变化对O3变化的影响分析,在高温晴朗的天气中观察到NO2/NO比值与O3成显著线性关系.