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。     

四川省臭氧时空分布特征及污染特征分析

利用2015-2016年四川省21市(州)大气质量监测数据,探讨了四川省臭氧时空分布特征及污染特征。结果表明:四川省臭氧季节特征明显,全省夏季浓度最高,冬季浓度最低,春季秋季,攀西高原和川西高原为夏季春季冬季秋季,盆地西部O_3浓度最高,川西高原最低,全省最高值出现在成都;O_3小时浓度日变化规律均呈"单峰型"特征,7:00-8:00处于一天中的最低值,15:00左右臭氧浓度达到峰值;O_3为首要污染物的比例仅次于PM_(2.5),盆地西部臭氧污染最为严重;污染主要发生在4-10月,4-10月的臭氧超标天数占全年臭氧超标总天数90%以上。     

葫芦岛近地面臭氧变化特征分析研究

为进一步了解葫芦岛地区臭氧污染,以该市2014年-2016年臭氧(O_3)监测数据为基础分析了O_3浓度变化特征。结果表明:葫芦岛市O_3污染有明显的加重趋势;O_3污染天气集中出现在4～10月;O_3浓度的日变化特征呈现单峰分布,峰值出现在15:00,谷值出现在06:00; O_3前体物(NO、NO_2、CO)浓度休息日低于工作日,O_3浓度休息日高于工作日。日间为环境监测和预报的关键时期。     

中国臭氧时空分布特征及与社会经济因素影响分析

本文根据2015～2017年中国大陆338个城市空气质量监测站臭氧(O_3)浓度数据,综合利用空间插值法、全局自相关法和地理加权回归模型(GWR),探讨了O_3浓度的时空变化特征及其与社会经济因素的关系。结果表明,2015～2017年中国大陆338个城市的O_3日最大8小时浓度为2～300μg/m~3,其中超标天数比例为5. 9%,323个城市达标率在85%以上; O_3月均值变化曲线基本呈"单峰状",5月达到峰值,12月最低; O_3浓度季节变化为夏季春季秋季冬季; O_3日变化特征为夜间到清晨O_3浓度很低,上午8∶00左右开始升高,下午16∶00达到峰值;中国华北地区、华东地区和华中地区O_3污染严重,华南地区、西南地区、西北地区和东北地区整体污染较低。O_3浓度在全国尺度上的集聚性呈上升趋势,GWR表明,人口密度、人均私家车保有量与O_3浓度显著正相关,第一产业占比与O_3浓度显著负相关。     

杭州市臭氧污染特征及影响因素分析

为研究杭州市夏季臭氧(O_3)污染特征及其影响因素,统计分析了2013—2016年杭州市O_3监测数据与杭州市气象数据,并结合AIRS卫星O_3数据探讨了台风天气系统对杭州市近地面O_3浓度的影响.结果表明:2013—2016年,杭州市O_3污染逐年加重,O_3浓度高值持续时间延长.O_3浓度与太阳辐射、温度相关,每年5月和8月太阳辐射强、温度高,O_3污染最严重;全天O_3浓度呈单峰日变化,峰值出现在午后(~14:00)太阳辐射较强、温度最高时.杭州市在日降水为0且12:00—15:00太阳辐射通量均值高于200 W·m~(-2)天气条件下,风向为东、东北或东南风且风速低于3 m·s~(-1)时,O_3浓度相对较高,易出现超标情况.台风天气系统对杭州市近地面O_3浓度有明显影响,以2014年10号台风"麦德姆"为例,台风外围系统影响到杭州时,偏东气流可将杭州以东地区高浓度O_3输送到杭州,同时下沉气流导致污染物在近地层积聚不易扩散,造成近地层O_3浓度升高.     

陕西师范大学长安校区夏冬季节臭氧垂直变化特征

本文通过观测陕西师范大学长安校区52 m高度范围内的臭氧浓度和相关气象条件,研究了西安市长安区O_3浓度的昼夜变化和垂直变化规律,探究O_3浓度与NOx浓度、与气象条件之间相关性,为客观地掌握西安市长安区O_3污染特征提供参考和依据。观测结果表明:(1)西安市长安区52 m高度范围内夏季的臭氧浓度比冬季高,大约是冬季浓度2倍。冬季和夏季的臭氧浓度昼夜变化趋向大致相同,将变化特点分为3个阶段,分别是04:00?—?08:00、10:00?—?20:00和22:00?—次日02:00,呈现一高一低的阶段变化。(2)西安市长安区夏季与冬季臭氧浓度垂直变化规律各有2种类型。夏季第1种类型出现在08:00?—?18:00,其变化特点是臭氧浓度在1?—?16 m、19?—?28 m、31?—?52 m高度分别随着高度增加而呈现递增、递减再递增的变化规律。冬季08:00?—?18:00出现第1种类型,在1?—?16 m、19?—?37 m、40?—?52 m高度臭氧浓度也随着高度增加而呈现递增、递减再递增的变化规律。夏季与冬季20:00?—?次日06:00均出现第2种类型,臭氧浓度在1?—?16 m、19?—?52 m高度随高度增加而呈现先递增后递减的变化规律。(3)西安市长安区夏季与冬季臭氧浓度与风速、相对湿度以及氮氧化物浓度呈负相关,与温度呈正相关,与气压的相关性较低。     

哈尔滨近地面O3浓度特征

伴随着经济发展和城镇化进程的加速,很多城市的臭氧浓度存在超标问题.本文选取2014—2017年哈尔滨城区污染数据及气象要素数据,对哈尔滨近地面层O_3时空分布特征及其与气象要素的关系进行了分析,结果表明:哈尔滨O_3日内单峰分布,最高值出现在下午14:00,最低值在清晨7:00.空间分布东南部最高,其次是南部,城中区较低.日间周末的近地面O_3浓度较高,而夜间工作日的O_3浓度较高.哈尔滨O_3浓度与平均气温正相关,与相对湿度负相关,与低于37 W·m~(-2)的紫外辐射正相关.     

安阳市近地面臭氧污染特征及气象影响因素分析

基于国控环境空气质量监测站数据分析了安阳市2014～2017年不同功能分区(城市、郊区和工业)点位的臭氧(O_3)污染特征和变化规律,并研究了O_3污染的气象影响因素和潜在源分布.结果表明,2014～2017年安阳市各站点O_3年均浓度上升明显,O_3超标日的出现从2015年开始不断提前,最早在2017年4月出现;工业区点位O_3第90百分位数和平均值增长最快,年均分别增长16. 0μg·m~(-3)和13. 0μg·m~(-3),郊区点位O_3第5百分位数增长最快,年均增长13. 2μg·m~(-3);安阳市O_3月变化呈"M"型,且具有明显的空间差异;温度对O_3浓度起主导作用;气温大于23℃、相对湿度小于58%和西南偏南方向5m·s-1风速与高浓度O_3污染密切相关;不同季节O_3潜在来源差异明显,夏季主要分布在河北南部、湖北北部和沈阳北部.2017年5月首次出现O_3重污染日,工业点位O_3小时平均浓度高达405μg·m~(-3),重污染事件与西部干热气团转移导致持续高温有关.     

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。     

广州近地面臭氧浓度特征及气象影响分析

利用2015年广州市近地面逐时臭氧(O_3)观测资料及气象数据,分析了广州地区近地面的O_3浓度时空分布特征及其与气象因子的关系.结果表明:广州地区城郊的O_3浓度高于中心城区;广州地区近地面的O_3浓度超标时间主要出现在4—9月,8月O_3浓度最高,3月O_3浓度最低;O_3浓度日变化呈现"单峰型"分布,早上7:00—8:00出现最低值,15:00达到峰值;O_3浓度与气温呈正相关,当气温高于30℃时,O_3浓度随温度升高增加明显;与相对湿度呈负相关,当相对湿度大于60%时,O_3浓度显著降低;当气压小于1010 hpa时,与气压呈负相关,当气压大于1010 hpa时,与气压呈正相关;当风力为2~3级吹西北偏西至西南偏西风区间时,O_3浓度最高,说明广州偏西部可能存在O_3污染源区;O_3浓度在晴天最高,其次是少云和多云天气,最低是在雨天.总体而言,气温高、日照长、辐射强、气压低、湿度小及2~3级的风力是广州地区近地面产生高浓度O_3的主要气象因素.当广州O_3浓度出现超标时,气温变化范围为25.9~37.4℃,相对湿度变化范围为29%~83%,气压变化范围为989.4~1009.1 h Pa,风速变化范围为0.7~5.8 m·s~(-1),紫外辐射强度日最大1 h均值最小为32.6 W·m~(-2),10:00—14:00均值最小为27.3 W·m~(-2).     

吉林省臭氧污染特征及其与气象要素的关系

采用吉林省国家环境空气自动监测站点的臭氧(O_3)和气象(气压、气温、相对湿度和风速)监测数据,探讨吉林省臭氧时空特征及其与气象要素的关系。结果表明:2017年吉林省O_3最大8 h 90百分位浓度呈现"中间高,两边低"的片状分布;2017年吉林省各季节O_3最大8 h平均浓度从高到低依次为:夏季春季秋季冬季;2017年吉林省O_3浓度月变化和日变化均呈单峰型,月变化中于5月出现峰值,12月出现谷值;日变化中于上午7∶00出现谷值,下午15∶00出现峰值;从臭氧超标率来看,当970 h Pa平均气压≤980 h Pa、平均温度25℃、最高气温30℃、日较差16℃、40%相对湿度≤50%以及3 m/s平均风速≤3.5 m/s时,吉林省易发生臭氧污染。     

广州市近地面臭氧时空变化及其生成对前体物的敏感性初步分析

近地面臭氧(O_3)污染已日益成为我国城市群地区空气质量难题。基于近年广州国控空气质量观测站点及广州塔的在线观测数据,结合代表性站点典型时间段VOCs的离线采样观测,探讨了广州市O_3浓度的时空变化和污染特征,并初步分析了O_3生成对前体物VOCs和NOx的敏感性。结果表明:2009—2014年广州市近地面O_3浓度年均值波动上升,每年6~10月份O_3浓度最高,一般以10月份污染最严重;O_3浓度日变化呈单峰特征,高值在14:00左右;空间分布上O_3浓度呈现中心城区低、南北郊区高的特征,而2015年1~5月份广州塔观测发现488m高度O_3浓度显著高于168m、118m和6m高度,且其峰值相对延迟1h左右;广州中心城区O_3生成属VOCs敏感型,秋季南部近郊区以VOCs敏感型为主,北部和离中心城区较远的南部郊区属于过渡型;夏季南部远郊属于过渡型但偏NOx敏感型。     

沈阳市低空大气臭氧污染防治办法

以2013年沈阳市11个空气质量自动监测站的大气臭氧自动连续监测数据为基础,对臭氧浓度的区域分布、季节变化、日变化特征进行分析。结果表明:O_3浓度在午后15∶00左右出现峰值,O_3浓度最高的月份为4—9月,中心城区O_3浓度低于外围。在此基础上提出了沈阳市低空大气臭氧污染防治办法。     

杭州市近地面大气臭氧浓度变化特征分析

利用2012~2016年杭州市近地面臭氧(O_3)的连续观测资料以及气象数据,分析了杭州市近地面O_3浓度的变化特征及其与气象要素的关系.结果表明,近年来杭州市O_3年平均浓度较10年前升高10μg/m~3左右,光化学污染形势日趋严重.O_3浓度冬季较低,其余季节均较高,日平均浓度大于100pg/m~3主要分布在4~10月.O_3浓度日变化呈单峰型分布,5:00~7:00出现最低值,14:00出现峰值,超标时段主要出现在11:00~18:00.O_3浓度变化与紫外辐射、温度呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系.紫外辐射大于0.02MJ/m~2、气温高于20℃、相对湿度低于70%时,O_3浓度会出现超标情况.风向风速对O_3浓度有一定影响,当风向为北风或偏北风时,O_3浓度较低;当风向为东风或偏东风时,O_3浓度较高,说明影响杭州O_3浓度升高的污染源也主要来自东部,南部和北部地区较少.     

中国城市O3浓度时空变化特征及驱动因素

基于2015～2017年O_3浓度监测数据,采用克里金插值、空间自相关分析、热点分析和地理探测器等方法,研究了中国城市O_3浓度的时空变化特征及驱动因素.结果表明:①2015～2017年中国城市O_3污染逐年加重,年评价指标超标城市由74个增加到121个,平均超标天数比例由5. 2%上升到8. 1%.②O_3污染主要发生在4～9月,超标天数占全年总超标天数的87. 5%～95. 3%. 5～7月O_3浓度上升最快、污染最严重,超标天数比例由2015年的10. 6%上升到2017年的20. 5%,2017年83. 0%的中度污染和91. 0%的重度污染发生在5～7月.③华北平原O_3浓度的持续上升,已将京津冀和长三角地区O_3高污染区连成一片,形成了包括环渤海地区、中原城市群、长三角城市群、山西、关中地区和内蒙古中部集中连片的O_3高污染区,是我国O_3污染最严重的区域.珠三角、成渝城市群和华东地区南部O_3浓度上升也较快,成渝城市群的核心城市已初步形成我国新的O_3污染中心.④O_3浓度空间集聚性逐年增强,年度热点主要分布在华北平原和长江中下游地区,冷点主要分布于东北、西南及华南地区.⑤地理探测器分析表明,气象、工业化、城市化因素和O_3前体物排放量因子对O_3浓度分布均有显著驱动作用,但不同地区O_3浓度的驱动因素存在差别,同一因子在不同季节的驱动作用也不尽相同.     

西安市雁塔区10月O_3时空变化规律

根据2013年10月对西安市雁塔区84 m高度范围的昼夜观测资料,研究了O_3的日变化规律、垂直分布以及气象因素对其的影响。结果表明:O_3浓度日变化规律较为明显,呈单峰型分布,早晨浓度开始上升,于14:30左右达到峰值,在16:30之后开始降低并趋于平稳,并且O_3浓度昼夜变化可分为3个阶段,8:30—16:30为O_3浓度最高阶段,18:30—00:30为O_3浓度居中阶段,2:30—6:30为O_3浓度最低和降低阶段。垂直高度上O_3浓度随高度上升而升高,并且O_3浓度的垂直梯度变化分为低—中—高3个阶段,1~30 m为O_3浓度最低层段,36~66 m为O_3浓度居中层段,70~84 m为O_3浓度最高层段。O_3浓度与NOx浓度的日变化呈明显负相关,相关系数为-0.21。O_3浓度的变化曲线与温度垂向变化曲线相似,呈现出同升同降的特点,两者呈明显正相关,相关系数为0.72。O_3浓度与湿度的日变化呈现出相反的趋势,两者呈现明显的负相关性,相关系数为-0.76。     

粤北山地城市近地面臭氧污染特征及气象影响因素分析—以韶关为例

利用2015—2019年韶关市3个地面环境空气质量国控站逐时臭氧（O₃）观测资料、同期的气象资料、ECMWF（欧洲中期天气预报中心）ERA5再分析资料和2017—2019年广东南岭背景空气自动监测站逐时臭氧（O₃）观测资料,对粤北山地城市（以韶关为例）的近地面臭氧污染特征及气象影响因素进行了系统分析,包括韶关近地面O3污染变化特征及其与气象因子的关系,以及O3传输路径和潜在源区;特别针对多盆地地形的特点,分析了盆地效应对O₃浓度变化规律的影响.结果表明：（1）即使是在远离珠三角的粤北山地城市,2015—2019年近地面O3污染超标持续时间逐年加长,韶关O3MDA8（臭氧日最大8 h滑动平均浓度）第95分位数的增长趋势为3.965μg·m^-3·a^-1;（2）O3年变化特征呈单峰型分布,峰值出现在9月;日变化特征也呈单峰型分布,峰值出现在15:00—16:00;（3）韶关O₃传输通道一是来自广东省清远和珠三角（如广州、佛山、肇庆）地区,二是来自江西省赣州;（4...     

蚌埠市臭氧污染评价及一次持续性污染过程分析

利用2015年1月—2018年12月近4年的国控点大气污染物监测数据和同期气象观测数据,分析评价了蚌埠市近地面O_3污染的变化趋势及特征,并结合HYSPLIT后向气流轨迹模式及中尺度天气和预报模式(WRF-Chem)模拟预报结果,探讨了一次持续性O_3污染过程中,其他污染物、气象因素及外来传输对近地面O_3浓度的影响.同时,结合蚌埠市2015—2017年环境统计数据,分析了本地污染物排放对本地生成O_3的影响.结果表明:2015—2018年,蚌埠市近地面O_3-8 h第90百分位数由128μg·m~(-3)增长至177μg·m~(-3),呈逐年上升趋势;O_3-8 h超标率由2.28%增长至18.88%,以O_3为首要污染物的污染天数占全年污染天数的百分比由4.08%增长至50.83%,O_3成为影响蚌埠市环境空气质量的主要污染物之一.O_3污染过程期间,蚌埠市近地面以1～3 m·s~(-1)小风为主,O_3在NNW、E、SE、SSE、S方向超标较为明显.在京津冀及周边区域、长三角的中北部区域出现O_3连片污染的情况下,蚌埠市地面受偏东风、东南风和西北风影响,存在较为明显的外来污染传输过程.2015—2017年,蚌埠市工业企业数量由420家减少至257家,区域废气污染物中氮氧化物、烟(粉)尘和挥发性有机物排放量均大幅减少;机动车净增10.78万辆,机动车源排放在区域污染物排放总量中占比较大,且有逐年增加的趋势.由此可见,区域性的O_3污染及前体物输送是蚌埠市近年来O_3污染持续恶化的最主要原因,而在本地污染物(含前体物)排放量明显减少的情况下,本地机动车源排放量所占比例快速攀升,为本地O_3生成提供了大量前体物.今后,蚌埠市在O_3污染管控工作中应格外关注外源性、事件性的O_3污染及前体物输入,同时还应考虑控制本地机动车规模的快速增长.     

芜湖市臭氧污染特征及气象成因分析

文章基于芜湖市2019年环境空气质量监测数据及同期气象观测资料分析了芜湖市臭氧污染时空分布特征及气象成因。结果表明,2019年芜湖市由O_3导致污染天数占比高达54.9%,O_3已成为影响芜湖市环境空气质量的首要污染因子,但以轻度污染(91.1%)和中度污染(8.7%)为主,极少发生重度及以上污染(0.2%)天气。2019年各县(市)区O_3第90百分位浓度范围为172～196μg/m~3,整体呈"周边高于中心"的空间分布规律,湾沚区、繁昌区和无为市的O_3浓度相对较高。季节上呈夏季(195μg/m~3)秋季(166μg/m~3)春季(159μg/m~3)冬季(85μg/m~3)的分布规律,逐月O_3浓度呈"倒U型"分布,5-9月为O_3污染的高发时段。日变化O_3浓度呈典型的"单峰分布",在16:00左右达到峰值;NO、NO_2和CO浓度则呈"双峰分布",在08:00和20:00达到峰值。气温、湿度、风速、风向均是影响芜湖市O_3浓度的重要气象因子,O_3浓度与气温呈"正相关"关系,与湿度呈"负相关"关系,Pearson系数分别为0.58和-0.56。高温低湿的气象条件更加有利于O_3的生成与积累,当气温为25～40℃,湿度为20%～60%时,易出现O_3超标现象,超标率为41.0%～71.8%。当风速为2～4 m/s,主导风向为东北、偏东及西南方向时,O_3浓度相对较高,各地O_3浓度高值所在风向与前体物高排放企业分布方向呈高度一致性,东北、东部及西南方向的污染源排放对芜湖市臭氧污染影响较大。     

合肥市O3污染时空变化特征及影响因素分析

为掌握合肥市大气环境中O_3的时空变化特征及其影响因素,对合肥市2013—2015年空气质量监测数据和气象参数进行系统的分析.结果表明,合肥市O_3污染在夏、秋季节有逐渐加重的趋势,尤其是城市中心区域,呈显著的季节特征和日单峰性;O_3易在风速小于3.3 m·s-1、相对湿度介于50%~60%、地面气压低于1020 h Pa和日平均气温介于25~28℃的气象条件下出现浓度峰值;合肥市O_3浓度与NO2和VOCs分别存在显著的负相关和正相关关系,其中,烯烃、烷烃、芳香烃和炔烃对O_3生成潜势(OFP)的贡献值依次增大.O_3浓度可通过前一日O_3浓度、相对湿度、平均气温、PM2.5、当日8:00风速、平均气压及NO2等参数建立良好的统计预报模型,非标准化可决系数R2高达0.559.