天水市环境空气中臭氧浓度特征分析

采用2015年天水市城区臭氧监测数据,分析了本辖区的臭氧浓度变化特征,结合气象数据分析了气象条件对臭氧浓度的影响。结果表明,臭氧浓度呈单峰形日变化特征,15时~16时值最大,6时~8时值最小,全年7月浓度最高;结合气象参数分析了温度、能见度、湿度对臭氧的影响,得出臭氧浓度与温度、能见度存在正相关性,与空气湿度存在负相关性的结论。     

沧州近地面臭氧浓度与气象条件关系

利用2013—2018年沧州市臭氧监测数据和气象数据,运用相关和百分位阈值法,分析了沧州市臭氧污染特征及气象因子对臭氧污染的影响。结果表明:沧州市臭氧浓度呈现明显的季节变化特征,春季和夏季最高;臭氧超标日数也集中在春夏季,臭氧浓度和超标日数均呈逐年增加趋势;在所有气象因子中气温与臭氧相关性最强,较高的气温是沧州市臭氧发生的必要条件,气温越高越容易导致高浓度的臭氧污染;绝大多数情况下,臭氧浓度与相对湿度呈负相关关系;降水量级及降水性质都会对臭氧浓度造成明显影响;风向与风速影响臭氧污染物的水平传输和垂直扩散,冬春季影响明显;春季臭氧浓度的增加与风速增大导致的混合层高度增加有重要的关系;颗粒物通过影响到达近地面的气象要素间接影响臭氧浓度。沧州地区臭氧超标日的出现伴随着一系列气象条件的共同改变,包括晴天少雨、混合层高度增加、风速增大、相对湿度降低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。     

泉州市区臭氧污染成因初步分析

臭氧已成为影响泉州市区环境空气质量最重要的指标。监测结果表明主要国控评价点位臭氧浓度基本一致,春秋季节是泉州市区臭氧污染较为严重的季节。为探明泉州市区臭氧污染成因,基于涂山街点位的臭氧、氮氧化物、气象因子和VOCs(挥发性有机物)的监测结果,对泉州市区春秋季节臭氧浓度与前体物、气象因子的关系进行了分析,同时利用后向轨迹对涂山街点位的污染气团进行追踪。结果表明,无论春季或秋季,臭氧浓度与相对湿度、紫外辐射相关性较高,与风速有一定的相关性,与温度、大气压基本无相关;春季主导风向为东南、东北偏东、东时,秋季主导风向为西北、西北偏北、北时臭氧易超标;春季臭氧防治应重视本地区污染源的管控,同时还应特别注意东北方向污染气团的传输;秋季臭氧防治应特别注意东北方向污染气团的传输;分析发现泉州市区秋季臭氧污染为VOCs敏感区。     

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。     

昆明市臭氧污染特征及与气象因子关系初步研究

对昆明市2014—2018年空气质量和臭氧(O3)污染特征进行了分析,并结合臭氧污染观测资料和气象条件,对昆明市臭氧浓度与气象因子相关性进行了初步研究。结果表明:昆明市空气质量总体逐渐变好,臭氧浓度整体呈上升趋势,春季和夏季臭氧污染比较明显;臭氧浓度春季高,秋冬季低,高值主要集中在3—5月;臭氧污染主要出现在3—8月,7月最高;臭氧浓度与太阳辐射、气温、大气低层温度垂直分布、风速等总体呈正相关,与气压、相对湿度总体呈负相关。     

银川市臭氧污染特征及影响因素分析

依据2014年银川市6个自动空气监测子站的监测数据,分析银川市臭氧浓度的污染特征,并对夏季臭氧相关气象因子进行分析。结果表明,从监测点位来看,银湖巷站点臭氧浓度最高,宁安大街次之,宁化生活区臭氧浓度最低。从时间变化规律来看,银川市臭氧浓度呈夏季最高,春季次之,秋季、冬季污染较低,其中臭氧月均浓度最大值出现在5月、6月。臭氧日变化呈单峰变化规律,夜间臭氧浓度较低,白天臭氧浓度较高。夏季臭氧浓度与二氧化氮、相对湿度呈显著的负相关性,与气温、风速呈显著正相关性。     

重庆大气中臭氧浓度变化及其前体物的相关性分析

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。利用近几年臭氧连续监测的数据,对臭氧的浓度变化特征进行了分析,并且对臭氧前体物（NOx、NOy、VOCs等）和气象因素作了相关性分析。结果表示臭氧浓度呈典型的季节性变化趋势,并且小时值变化出现明显的日变化规律,与太阳辐射强度成正相关;另外VOCs（挥发性有机物）与臭氧的变化规律基本一致,同时与NOx、NOy的浓度变化趋势存在较好的负相关性。     

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.     

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。     

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%.     

西安咸阳高速公路大气能见度变化特征及影响因子分析

利用西安咸阳高速公路交通气象自动观测站网2013年8月—2015年4月共21个月的交通气象实时观测资料,对西安咸阳高速路段大气能见度变化特征及其主要气象影响因子进行了分析。结果表明:汉城收费站、渭河大桥北站能见度的月际变化均呈双峰双谷型分布;机场收费站能见度呈多峰型波动变化。3站能见度平均值按照逐渐靠近机场的顺序依次下降。对3站而言,14:00时大气能见度最好;能见度最低值出现的时刻因站而异。对3站而言,能见度与气温均呈明显的U型二次多项式相关;与相对湿度呈多项式型负相关;与风速之间存在一定的多项式相关性,但相关性较弱。受到机场较强的人为交通源排放影响,随着与西安咸阳国际机场距离的缩短,3站能见度与气温、相对湿度及风速之间的相关性依次递减。     

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.     

乌鲁木齐不同功能区昼间臭氧浓度变化特征分析

为了研究乌鲁木齐市昼间的近地层大气臭氧浓度变化特征,利用靛蓝二磺酸钠分光光度法(IDS法)对乌鲁木齐市不同功能区在采暖期前期、采暖期与采暖期后期昼间的小时臭氧浓度进行监测,分析与温度、太阳辐射、相对湿度的相关性。结果表明:乌鲁木齐市不同功能区昼间的小时臭氧浓度变化具有明显的"单峰型"变化规律,从早上09:00开始,臭氧浓度明显上升,最高的小时臭氧浓度出现在午后,其中,交通区、工业区昼间的小时臭氧浓度较高。不同时间段臭氧总平均浓度依次为采暖期前期>采暖期后期>采暖期,不同时间段昼间的小时臭氧浓度变化与太阳辐射、温度呈显著的正相关性,与相对湿度呈显著的负相关性。     

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。     

盐城市区夏季环境空气中臭氧浓度变化规律及其影响因素分析

选取夏季6-7月份环境空气质量监测数据及气象参数,分析了盐城市区夏季臭氧浓度变化规律及其影响因素。结果表明,O_3浓度日变化特征显著,午后15:00左右出现最高值,早晨7:00左右浓度出现最低值,不同季节污染物的浓度变化存在差异,其小时浓度变化与NO_2、NO_x和CO呈此消彼长关系,白天,与NO_2、NO_N和CO有较好的负相关性,与气象参数气温、风速(1.0m/s)和湿度呈现很好的相关性。     

长江三角洲冬季一次低能见度过程的地区差异和气象条件

采用NCEP再分析资料、MICAPS地面、高空气象资料以及国家环保部空气质量监测资料,对2014年2月20~22日长江三角洲地区一次低能见度过程地区差异和气象条件进行了分析.天气形势分析表明,长三角地面处在高压的控制下,地面风速较小,使污染物积累,有利于低能见度(雾-霾)的形成和维持.根据不同区域的雾、霾分布和日变化特征,将长江三角洲地区分为3个子区域:I区为江苏大部(雾霾混合型),II区为上海及其周边(霾类型),III区为浙江大部(雾类型),该区域白天能见度较高,夜间能见度较低的特征是由湿度因子造成的.影响I区能见度变化的主要原因是:热力原因:大气对流层低层的层结稳定;湿度原因为:空气较湿润,气溶胶粒子吸湿性增长;动力原因主要是垂直方向和水平方向的大气扩散能力弱;污染因子对能见度变化的影响较小.影响II区能见度变化的主要原因是PM2.5浓度高导致的污染,热力因子、湿度因子和动力因子对能见度的变化影响很小.影响III区能见度变化的热力原因是:大气对流层低层层结稳定、近地面存在逆温;湿度原因是因为:空气较湿润,气溶胶粒子吸湿性增长;动力原因是因为边界层高度较低导致的垂直扩散能力较差.各个区域的气象因子解释方差的计算结果表明:I区湿度因子和动力因子对能见度的影响更大,III区.湿度因子对能见度的影响更大.     

京津唐地区臭氧时空分布特征与气象因子的关联性研究

京津唐地区随着经济的快速发展和城市化的不断推进,臭氧污染呈现加重的趋势,深入了解臭氧浓度时空变化特征及其变化驱动机制是采取科学有效防控措施的前提和基础.本研究针对京津唐地区近地面臭氧浓度快速增加的2016年,利用卫星遥感反演数据、地面每小时监测数据及气象观测资料,分析探讨了近地面臭氧浓度时空分布及与温度、压强、蒸发量、风（风速和风向）等气象要素的耦合关联关系.结果表明：京津唐地区近地面臭氧浓度每日7：00左右最低,午后达到最高;夏季臭氧浓度最高,且略有分区差异（北京呈现单峰型,6月臭氧浓度最高,天津和唐山呈双峰型,峰值分别出现在6月和9月）,冬季浓度最低,12月达到最低值.全区各季节浓度空间分布趋势较为一致,均呈现从西北向东南逐渐降低的趋势.影响京津唐地区近地面臭氧浓度的首要气象要素为温度,二者呈较大的正相关性,臭氧浓度与近地面压强存在一定的负相关性,而与蒸发量具有较小的正相关性,与风速、风向的相关性较为复杂,表现出明显的地区和风向差异性（在偏南风和强风条件下较易出现高浓度臭氧）,全年臭氧浓度与风速相关系数极低,呈不相关.全区分区（建成区与非建成区）近地面臭氧浓度与温度、压强、蒸发量、风速等的关联相关特性,虽然北京、天津和唐山各略有差异但基本一致.在不同气象要素分级组合协同条件下,臭氧浓度与温度、风速的相关性明显显著于其与蒸发量、压强的相关性,且存在在高压、较低蒸发量的气象条件下,臭氧浓度与温度的相关性随风速的增强（或减弱）而降低（或增强）,与风速的相关性随温度的升高（或降低）而减弱（或增强）的普遍现象;对于压强和蒸发量而言,臭氧浓度与二者的相关性普遍相对较低,且趋势特征不明显.     

2006~2021年夏半年上海臭氧浓度特征及其大气环流背景分析

基于上海地区2006~2021年逐日臭氧浓度数据以及同期气象要素和美国环境预报中心/国家大气研究中心（NCEP/NCER）再分析数据,分析了2006~2021年上海地区臭氧浓度变化特征和气候背景,进一步对比分析臭氧浓度异常年份的高空大气环流形势差异,并加入关键气象影响因子建立臭氧浓度月预报模型.结果表明,上海地区全年和夏半年臭氧浓度的平均值均呈现波动式上升趋势,且夏半年臭氧浓度和风速呈显著负相关（相关系数达-0.826）,与静风出现频率以及低云量<20%出现日数呈显著正相关（相关系数分别为0.836和0.724）.当夏半年西太平洋副热带高压强度偏强且位置偏西偏南时,上海易受偏西风异常环流影响,不利于海上洁净空气向上海输送,易引起高浓度臭氧污染.当夏半年地面射出长波辐射偏低时,有利于地面升温,易引起高浓度臭氧污染.加入太阳直接辐射、最高气温和风速作为外生变量的臭氧月预报模型对月预报效果提升明显,均方根误差减少47.7%,相关系数提升11.2%.     

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.     

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。