2015～2018年太原市臭氧污染特征分析

基于太原市2015年1月~2019年2月的空气质量监测数据,分析了太原市近地面臭氧浓度变化特征。结果表明:2015~2018年太原市臭氧年平均浓度为78.42、82.33、95.87、103.77μg/m 3,臭氧浓度存在加速上升趋势;臭氧浓度逐日变化范围为5~270μg/m 3,共有181 d超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(160μg/m 3),超标时段主要集中于5~8月份;臭氧浓度日变化呈单峰型分布,峰值与谷值时段分别为14∶00~16∶00和6∶00~7∶00;臭氧浓度有明显的月变化规律,峰值与谷值时段分别为6~7月和1月、12月;臭氧浓度还表现出显著的季节变化规律,按浓度高低依次排序为夏季、春季、秋季和冬季;臭氧浓度与NO 2、CO、PM 2.5浓度呈负相关性。     

远安县城区臭氧污染的特征及防治建议

利用远安县城区环境空气质量自动监测站2017-2018年的监测数据,对空气中臭氧(O_3)的污染特征进行了分析。分析结果表明:远安县城区空气中臭氧作为首要污染物的占比有逐年增加的趋势。臭氧浓度具有明显的日变化、月变化和季节变化规律,日变化呈单峰型且高峰段在13:00—18:00;月变化规律显示6月—10月浓度最高;季节变化规律显示夏季浓度最高,冬季浓度最低。     

东北地区-大连臭氧浓度分布与影响因素研究

随着经济社会的发展,人们对环境质量更加重视,光化学烟雾成为影响城市环境空气质量的重要因素。利用东北地区大连市全年臭氧监测的时间浓度,对臭氧污染的浓度分布特征,时间以及季节变化特征进行了分析。结果表明:臭氧浓度变化受太阳辐射强度和气温的影响明显,呈单峰型变化,臭氧浓度季节变化趋势明显。春、夏季节臭氧浓度较高,秋季臭氧浓度次之,臭氧与大气中的NO、NO2、CO、VOCs等前体物的浓度、太阳辐射的强度以及CO的浓度都有不同程度的相关性。     

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.     

北京地区边界层大气臭氧浓度变化特征分析

利用2001-03～2006-10的大气臭氧探空资料,分析了近6 a北京边界层（2 km以下）大气臭氧浓度的平均月变化和季节变化规律.结果表明,边界层大气臭氧浓度的月变化很明显,1月臭氧浓度最小,地面臭氧浓度不到10×10^-9(体积分数,下同),上层（即2 km）臭氧浓度也不到50×10^-9.而6月臭氧浓度最大,地面达到85×10^-9,上层大于90×10^-9.臭氧浓度具有明显的季节特征,从臭氧浓度值来看,冬季最小,夏季最大.从地面到上层的臭氧浓度的变化幅度来看,冬季变化最大,夏季变化最小.根据廓线变化方式,臭氧浓度廓线可分为3种类型,冬季型、夏季型、春秋季型.不同高度臭氧月平均浓度也明显不同.分析地面及上层臭氧浓度与气象因子如温度和湿度的相关关系,发现地面臭氧浓度与温度具有较好的线性关系,相关系数在0 .85以上.     

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.      

天津市臭氧浓度时空分布与变化特征研究

随着经济的发展和机动车保有量的增长,光化学烟雾已经成为影响城市环境空气的重要因素。利用2008年臭氧监测的小时浓度,对臭氧污染的空间分布、时间分布以及臭氧变化特征进行了分析。结果表明:臭氧浓度呈现明显的日变化规律,臭氧浓度和氮氧化物及一氧化碳浓度日变化呈现典型的负相关,臭氧浓度和温度日变化呈现典型的正相关。     

关于京津地区臭氧（O3）污染问题

1983—1986年测量了京津地区的臭氧浓度。发现其浓度的全年季节和日变化一般与日照强度变化一致。并且浓度有逐年增加的趋势,还发现下风方向浓度高于上风方向及夜间多次出现峰值的现象。     

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.     

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...     

我国典型钢铁工业城市夏季臭氧污染来源解析研究

邯郸与其周边城市相比,臭氧(O₃)污染最为严重.基于观测数据分析夏季邯郸O₃浓度的时空特征,结果显示:观测期间邯郸O₃超标天数比率为86.7%,各区县O₃浓度分布存在差异,高温、低湿和偏南贴地气团传输是此次O₃连续污染的主要成因.继而,以CAMx-OSAT模型模拟方法进行O₃来源解析,溯源分析显示:邯郸O₃污染具有明显区域性特征,本地源对市域O₃贡献为43.9%,对主城区贡献明显增加(46.5%),但对O₃污染最严重郊县成安却有所下降(37.4%),来自河南地区的贡献占有重要比例;O₃污染过程中,本地源对主城区贡献显著升高(54.0%).本地源排放中,移动源对月均O₃贡献最高,而钢铁源是O₃污染过程最大贡献源.邯郸主城区光化学O₃生成主要受VOCs敏感区控制;O₃污染过程在NO_x敏感区内生成的O₃占比相对月均情况有所升高.     

北京夏季典型臭氧污染分布特征及影响因子

为研究北京地区O₃分布特征及其影响因子,利用AML-3车载式大气环境污染激光雷达系统(下称AML-3)对北京地区2011年5月7日—6月9日的φ(O₃)进行观测. 通过AML-3自带的污染物地面观测系统和差分吸收激光雷达,分析近地面、高空φ(O₃)时空分布特征,并将φ(O₃)与温度、风速及风向3个气象要素进行相关分析. 结果表明:近地面φ(O₃)日变化明显,06:00左右为低谷,下午14:00左右达到峰值. 高空φ(O₃)的空间分布很不均匀,上层气流易使O₃富集层向下输送造成污染,同时稳定边界层对大气扩散的不利影响也是形成O₃污染的重要原因. φ(O₃)的日变化趋势与温度的日变化趋势呈显著正相关,R(相关系数)为0.74;上下层湍流交换使风速与近地面φ(O₃)呈正相关,而水平扩散使二者呈负相关;通过分析风向的分布规律发现,东北风易造成北京地区O₃污染.      

沈阳市区臭氧污染状况调查与分析

对沈阳市区环境空气中的臭氧污染现状进行了调查与分析,利用沈阳市大气自动监测系统的数据,分别分析了沈阳城市中心区和城市边缘区臭氧的污染情况以及臭氧与其他污染物之间的相关性,并总结了臭氧与其他污染物的季节性变化趋势。     

基于GIS的大气污染源项分类体系及臭氧浓度相关性分析

近年来,中国城市的急速发展伴生了严峻的空气污染问题,其中,臭氧污染问题亦十分突出.量化分析各类污染源对空气污染的影响程度是制定相关政策及有效解决空气污染问题的关键.但大气污染源种类繁复,要对所有源项进行细致排查难以实现,随着GIS和地图产品的丰富,地理信息大数据为更便捷详尽地掌握地面源项信息提供了可能.本文以成都为例,对地理信息数据进行分类并建立其与各类源项的表征关系,基于统计分析探讨各类源项与臭氧浓度的相关性,并分析评价各种源项对成都市臭氧问题的影响.结果表明,成都市近年来臭氧问题的加剧与人类活动密切相关,其中,工业源与臭氧浓度相关性最大,机动车服务源的溶剂使用与臭氧浓度也呈正相关.交通源由于NO_x和VOC之间的相互作用会在一定程度上抑制臭氧生成,从而与臭氧浓度的相关性显著水平较低.这些结果的发现对于精细化空气质量管理和污染防治具有非常重要的意义.     

广东省臭氧污染特征及其来源解析研究

使用广东省近年大范围长期连续臭氧观测数据分析了珠三角与广东省的臭氧污染特征,并使用NAQPMS模型研究了广东省与典型城市不同季节的臭氧来源情况.结果表明:2014—2016年广东省的臭氧污染局部在改善.珠三角的臭氧浓度水平总体高于粤东西北地区,广东省臭氧总体上呈现出珠三角中南部和粤东东部部分地区较高、粤西污染相对较轻的分布态势.广东省的臭氧夏秋季浓度较高,冬春季浓度较低.广东省臭氧主要来源于本地排放,夏季占比为57%,其余季节约占40%,臭氧的跨省输送特征明显.珠三角西南部春夏季臭氧本地贡献约为50%,但秋冬季仅占19%~28%.若要减轻广东的臭氧污染,建议实施臭氧消峰行动,即在夏秋季节严控珠三角地区的臭氧前体物排放,特别是珠三角中部广州、佛山与东莞等城市的排放要重点控制.同时,强化粤东西北地区与周边省份的协同减排.     

许昌市臭氧污染趋势及时空分布特征研究

为研究许昌市的臭氧(O3)污染情况及时空分布特征,对2014年-2016年许昌市3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:2014年-2016年,许昌市O3污染状况整体呈加重趋势,2016年污染最为严重;O3浓度和超标天数均具有明显的季节变化特征,春末和夏季的O3污染最为严重;不同季节的O3、NO2、NO和NOx浓度日变化也不尽相同,同时O3具有明显的日变化特征,呈单峰型分布,峰值出现在14:00~15:00;并且O3与NO2具有较好的相关性.     

城市光化学污染机理与规律研究进展

有关大气光化学机理和规律的研究是进行光化学模拟和对城市大气光化学污染进行综合控制的基础。主要从污染源、化学反应机理、输送扩散和沉降等方面综述了近年来国外有着光化学污染机理和规律的研究。着重从Ｏ３生成潜势出发,分析了对流层中Ｏ３与其前体物之间的指出应当在竣 监测基础上,建立适合我国城市的光化学机理,以利于Ｏ３控制对策的制定。     

台风“安比”对河北东南部地区一次O3污染影响的特征分析

利用欧洲中心ERA-Interim数据以及河北省环境监测站、气象站观测资料,对2018年7月22—24日台风"安比"影响河北前后的一次O_3污染过程的生成、维持、清除进行动力分析,结果如下:台风外围的副热带高压天气型结构有利于河北南部地区污染物的积聚,其演变对预报大气光化学污染具有重要的意义;台风降水对O_3污染有非常好的清除作用,降水量越大,清除效果越好;高压带内部的高温有利于光化学反应,有利于O_3污染的形成;近地层的弱风辐合场与下沉气流的双重作用对O_3污染形成有很好的贡献;旋转形变效应(ds)负值区与河北中南部O_3污染区域对应;动力条件促使湍流运动加强,对O_3污染的清除有很好的作用.通过相关系数检验发现石家庄、邢台5 cm土壤温度和臭氧小时浓度相关性较高(相关系数0.75～0.85),由于土壤温度增加速度低于地表温度增加速度,臭氧浓度增加速度也低于地表温度增加速度,因此5 cm土壤温度比地表温度更及时反映了臭氧光化学反应强度.     

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.      

舟山市臭氧污染分布特征及来源解析

臭氧及其前体物在环境空气中传输和反应过程复杂,本研究利用舟山市国控点2014年的监测数据对臭氧污染时空分布开展了统计分析,并利用CMAQ (community multiscale air quality)模型模拟了舟山市2014年臭氧污染形成,选用ISAM(integrated source apportionment method)源追踪算法计算来源贡献率.结果表明,舟山市春秋季节的臭氧浓度相对较高,浓度高值出现在午后13:00～15:00.普陀站的臭氧平均浓度最高而位于中心城区的临城站最低.臭氧总体浓度不高,但易出现单日浓度高值,其中5月臭氧超标率最高.舟山市本地臭氧形成主要受VOCs浓度控制,而源解析结果表明舟山市全年外来源占总贡献的69. 46%.本地源中,工业燃烧源、工艺过程源、道路移动源、非道路移动源的贡献率相差不大,且表现出显著的港口城市特征,船舶源、石化源、储运源分别占总贡献的4. 45%和1. 01%和1. 80%.控制臭氧污染应采取周边区域联防联控的措施,以VOCs排放源为主,不同来源协同调控的措施.