2015—2020年广东臭氧污染特征、污染天气分型及局地气象要素影响

利用2015—2020年广东省102个国控大气环境监测站臭氧(O₃)监测数据、广东省21个地市国家基本气象站地面气象观测数据和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代大气再分析全球气候数据(ERA5再分析资料)，研究了2015—2020年广东O₃污染特征、污染天气分型及局地气象要素影响.结果表明：2017—2019年广东O₃污染较严重，4—5月O₃浓度逐步上升，6月出现一定下降后7月开始持续上升，峰值出现在9—10月；珠三角O₃超标率明显高于全省其他地区，粤东O₃超标率低于全省平均水平，但浓度平均值高于全省其他地区.基于自组织映射(SOM)方法，将2015—2020年逐日海平面气压和10 m水平风进行分型得到12类环流型，按污染程度分为“污染天气型”、“轻污染天气型”和“清洁天气型”.其中“污染天气型”有台风外围叠加副高型、冷锋前部型、热带系统降水前静稳型、高压底前部型4类.12类天气型所对应的O₃浓度与日照时数、最高气温呈显著正相关...     

气象、本地光化学生成和外围传输对长沙市2018～2020年臭氧污染趋势变化影响的识别

针对湖南省臭氧(O₃)污染加剧但是相关的研究较为缺乏的现状,以长沙市为研究区域,基于观测数据,结合气象校正、基于经验的模型(EOF)和绝对得分受体模型(APCs),识别量化了2018～2020年气象、本地光化学生成和外围传输对O₃污染相对贡献的影响,分析了2018～2019年和2019～2020年O₃趋势变化的主控因素.结果表明,短期范围内,气象条件是O₃污染事件发生的重要诱发因素.对长沙市整体来说,在时间上,2018～2019年期间,气象和本地前体物排放影响作用的增强是O₃浓度升高的关键驱动因子.2019～2020年期间,气象、本地前体物排放和外围传输影响均呈现下降的趋势,是导致O₃浓度降低的重要影响因素.空间上,2018～2020年时间段,气象、本地前体物排放和外围传输主要影响区域分别为长沙市偏东、偏北和偏南部区域.其中,外围传输的作用持续减弱,2018～2019年期间,长沙市北部天然源排放水平的升高使得O₃浓度上升,南部区域NO...     

2015—2021年广州市臭氧和PM2.5复合污染特征及天气分型研究

利用广州市2015—2021年的地面观测资料和ERA5再分析数据集,统计了臭氧和PM_2.5的时间分布特征及两者同时出现高值(“双高”过程)的气象成因,并进一步用自组织神经网络(SOM)研究了高浓度臭氧和PM_2.5(浓度大于年第85分位数)对应的客观天气型.结果表明,2015—2021年,广州市臭氧浓度呈逐年上升趋势,而PM_2.5浓度则呈逐年下降趋势,臭氧逐渐取代PM_2.5成为首要污染物.“双高”日主要集中在春季和秋季,且秋季占比超过50%.当温度为20～30℃,湿度为30%～50%时,“双高”日出现的概率达到30%以上.基于天气分型方法,本研究发现在所有“双高”污染过程中,主要天气分型依次为：高压底后部型、变性高压脊型、副高+台风外围型、冷锋前部型;秋季发生“双高”污染时,天气分型依次为：副高+台风外围型和副高+弱冷高压脊型.     

天气形势对四川盆地区域性臭氧污染的影响

本研究结合地面观测资料,ERA5再分析数据和PCT客观分型法,分析了2014~2019年四川盆地区域性O₃污染特征以及天气形势与O₃污染的关系.结果表明,2014~2019年四川盆地O₃区域污染发生频数呈单峰型分布,于2016年达到峰值,且发生区域主要集中在成都平原城市群.在6种典型天气类型中,类型1、2、6为污染型,其海平面气压呈西高东低,四川盆地受低压系统控制.类型3、4为清洁型,其中类型3呈北高南低,且在四川盆地东部存在1个低值中心;类型4呈东高西低,在青藏高原区域有一些小范围的高压中心.在污染型天气形势下,四川盆地的气象条件为温度高、云量低、地面接收到的紫外辐射强、相对湿度低,加速了O₃的生成,再叠加类型1的静风条件不利于污染物扩散;类型2、6盛行的东南气流对O₃及其前体物的输送,造成污染型天气类型发生区域性O₃污染比例明显高于其他几种类型.此外,基于环流分型的预测结果表明环流形势对四川盆地各城市群区域O₃污染影响可以达到其年变化的2倍以上,对整个四川盆地O₃浓度变化的贡献率为34.8%~66.3%.     

偏低气温下的O3污染特征及其主要气象成因

针对2013~2019年上海地区气温相对偏低（25℃及以下）的一类O₃污染事件,从时间分布特征、天气系统类型、气象成因等方面进行了深入分析.结果表明：上海近7a偏低气温下的O₃污染按小时标准和日标准分别出现45h和19d,占各自O₃污染总次数的5.0%和7.3%,在春季则上升至20.6%和20.0%,是上海春季主要O₃污染现象之一.当气压介于1010.1~1017.1hPa、风速介于2.1~3.2m/s、湿度介于40.0%~54.0%、辐射介于0.5~2.7MJ/m²,较易出现偏低气温下的O₃污染;与高温下的O₃污染相比,出现偏低气温下的O₃污染时,气压、PM_2.5和NO₂浓度分别偏高了10.0hPa、26.0μg/m³和24.9μg/m³,辐射偏低了0.5MJ/m².造成偏低气温下的O₃污染天气类型可以分为弱高压前部、弱高压控制和海上高压后部3种.3个典型污染个例分析显示,上游输送、本地静稳辐合和垂直逆温条件分别是这3种类型的主要气象成因.     

区域输送对天津臭氧污染的影响

采用大气化学模式定量估算2019年4月~9月区域输送对京津冀区域,特别是天津市O₃浓度的影响,分析天气形势和气象条件与区域输送的关系。结果显示,京津冀区域13个城市O₃以区域输送贡献为主,不同城市O₃差异较大,天津本地贡献占比24%,区域输送以京津冀区域其他城市和山东为主,共贡献48.3%。低压、低压前和低压后形势下,O₃区域输送占比最高。途径天津偏南区域的气流是造成天津高浓度O₃污染的重要因素,也是区域输送的主要路径。随着O₃浓度升高,输送贡献占比呈逐步上升趋势,重度污染时本地生成与区域输送贡献相当。一次典型O₃污染过程分析表明,高温强辐射天气和有利的天气形势促进O₃本地生成,西南气流和弱下沉气流下的区域输送共同维系了这场持续3d的连续污染过程。     

2020年“三连击”台风对我国东部地区O3污染的影响分析

基于空气质量监测、地面气象资料、风廓线雷达观测等数据和HYSPLIT模型,对2020年8月26日至9月8日2008号台风“巴威”、 2009号台风“美莎克”和2010号台风“海神”影响期间我国中东部地区的O₃污染特征及成因进行了分析.结果表明“,三连击”台风期间京津冀及周边地区和长三角地区出现O₃污染的站点数均超过50%“,海神”影响期间两个区域O₃污染日数分别达到2.22 d和2.97 d,持续性特征显著.台风位置对O₃浓度影响明显,当台风位于24 h和48 h警戒线之间时,京津冀及周边地区O₃浓度最高;当台风移动至34°N以北时,长三角地区最易于出现区域性O₃污染.上海O₃污染主要出现在台风西侧偏北气流控制下,来自上游的区域传输对O₃及前体物浓度升高影响明显;1 000 m以下的下沉气流使O₃在夜间维持较高浓度.济南O₃污染期间大气中低层盛行下沉气流.8月28～30...     

珠江三角洲秋季典型O3污染的气象条件及贡献量化

利用自组织神经网络分析法,对珠江三角洲2013~2017年秋季海平面气压和全风速场进行大样本客观分型.结果表明,影响O₃的天气类型共有7种,由污染程度高低分为高、中、低3类,对应的平均O₃超标率分别为32.3%, 12.0%和4.2%.对比2017年和2016年秋季O₃污染天气分型下促发O₃污染的气象因子差异,2017年秋季高污染型O₃天气形势出现的天数比2016年增多,且中污染型天气形势出现时,2017年的局地污染气象条件更为不利.采用WRF-CAMx模式通过改变气象场输入来量化气象条件贡献,并用实测变化减去气象变化以推算排放贡献.结果表明,气象条件变化导致O₃浓度上升的贡献率为29.8%,而排放的变化引起O₃浓度下降的贡献率为7.1%.在2017年秋季开展的O₃污染防治专项行动指导下的珠江三角洲O₃前体物控制措施,有效缓解了部分由于不利气象条件而引起的O₃污染浓度上升.不利气象条件是导致2017年秋季O₃浓度升高的重要成因.     

重庆市O3污染日的大气环流分型与传输特征

通过分析重庆市主城区2015~2019年O₃浓度和气象要素观测数据,发现主城区O₃超标日数、超标日O₃中位值和90百分位浓度值均呈现逐年升高趋势,O₃与温度成正相关、与相对湿度成负相关,高O₃浓度对应每日最高温度区间为35℃以上以及相对湿度区间70%以下.采用T-mode主成分分析法(PCT)对2015~2019年的4~9月850hPa低层位势高度场和风场进行分型,总结出重庆市O₃污染期间主要有8种天气类型,其中有利于出现高浓度O₃现象的天气类型分别是低压西北侧型(T1)、低压后部型(T4)和高压西侧(T3),对应O₃平均超标率分别为34.6%、17.0%和14.2%.利用HYSPLIT4模型后向轨迹聚类方法和潜在源贡献算法(PSCF),计算得到O₃污染日的气团主要以中短距离输送为主,主要传输轨迹来自北、东北、南以及西南四个方向,从2015~2019年,主要污染来源有一个明显的从北转南的趋势,O₃污染的潜在源贡献分析结果与全市工业源NO_x、VOCs排放量空间分布的一致性较高.     

2020年珠三角O3污染特征及主要成因

采用珠三角常规空气污染物与成分监测数据,通过分析对比2020年不同阶段的污染物浓度与气象等数据,研究了2020年珠三角臭氧污染特征与其主要成因。结果表明,2020年各月珠三角超标天首要污染物是O₃,珠三角2020年O₃评价浓度为148μg/m³,同比下降16%,AQI达标率同比上升9.5%。2020年O₃污染相对严重的月份是4、8~11月,对应的月度O₃评价浓度分别达到175,164,166,171,162μg/m³,均超过国家二级标准;其它月份均达标,6~12月O₃污染情况同比改善明显,O₃污染减轻使AQI达标率同比上升明显。2020年一季度受春节假期和疫情因素等共同影响,大气污染物排放量明显减少,但O₃浓度下降不明显,主要由于日照时数同比上升约19%;4月全面复工复产,以及辐射相对较强的气象条件,使O₃评价浓度同比上升约58%;5~8月“百日服务”与9~12月“百日行动”采取的污染防治措施有效降低O₃前体物排放量,NO₂浓度同比下降了22%~23%,VOCs浓度下降了18%~26%,使2个阶段的O₃评价浓度均同比下降了20%左右。     

基于K-means聚类分析法的肇庆市干季PM2.5污染天气分型研究

通过分析肇庆市2013—2018年国控大气环境监测站的PM_(2.5)连续监测数据,发现肇庆市区PM_(2.5)浓度在干季(10月—次年4月)明显高于其余月份,轻度以上污染基本发生在干季,且PM_(2.5)浓度对年总浓度贡献达70.8%.基于Era-interim再分析资料采用K-means聚类分析法对2013—2018年干季逐日的海平面气压和10 m水平风进行分型,揭示了肇庆市易出现PM_(2.5)污染的6种大气环流形势,包括冷锋前部(CF)、变性高压脊(THR)、脊后槽前型(BRFT)、高压底后部(HSW)、弱冷高压脊(HR)和台风外围型(TP).2013—2016年易污染天气型影响天数呈明显减少趋势,2017—2018年呈增加趋势.不同天气型PM_(2.5)浓度与局地气象要素相关性不一致,其中CF、HR、HSW、TP天气型与湿度相关性最好,THR与风速、BRFT与气压相关性最好.PM_(2.5)污染除BRFT天气型主要以本地排放累积影响为主,其余易污染天气型存在不同尺度的外来输送影响,HSW、HR主要来自广州、清远、韶关, CF主要来自佛山、中山,THR来自广州、清远、佛山.同一污染天气型在不同月份的污染影响差异较大,其中HSW、THR污染型主要影响1月和10月,CF为1月和12月,HR为2月和12月,TP为10月,BRFT为1月和10—11月.不同年份的同一月份造成不同程度的PM_(2.5)污染除了排放影响,还与天气环流类型和同一天气型下的局地气象要素密切相关.     

洱海流域农业用地与入湖河流水质的关系研究

采用空间分析和统计分析方法,从综合农业用地和各类农业用地面积百分比两个层次研究洱海流域农业用地与入湖河流水质的关系.结果表明,研究区10个小流域入湖河流水质空间差异性显著,流域西部入湖河流总磷污染严重,北部和南部入湖河流(D3除外)主要污染指标为有机物和氮;流域农业用地面积百分比与入湖河流水质的关系密切,综合农业用地面积百分比与雨季入湖河流高锰酸盐指数、NH+4-N、TN、TP呈负相关,相关系数分别为-0.859、-0.565、-0.693、-0.181,与非雨季高锰酸盐指数、NH+4-N呈负相关,相关系数为-0.384、-0.328,与非雨季TN和TP呈正相关,相关系数为0.221、0.146;各类农业用地面积百分比对入湖河流水质表征作用较强,耕地与TN、TP在雨季和非雨季均呈正相关,与两者的相关系数雨季为0.252、0.581,非雨季为0.149、0.511,耕地与高锰酸盐指数、NH+4-N在雨季和非雨季分别呈正相关和负相关,与两者的相关系数雨季为0.388、0.053,非雨季为-0.137、-0.147,林地与耕地的表现则正好相反,与TN、TP、高锰酸盐指数、NH+4-N的相关系数雨季为-0.526、-0.275、-0.469、-0.155,非雨季为-0.012、-0.100、0.282、0.151,鱼塘对TN和TP的指示作用不显著,草地和园地在雨季与耕地的表现类似,非雨季与耕地的表现相反.可见,洱海流域农业面源治理时应重点加强北部和南部在雨季时耕地、草地和园地的管控.     

袁河流域土地利用方式对河流水体碳、氮、磷的影响

为探明土地利用方式对袁河水体碳、氮、磷浓度的影响,于2018年8月（丰水期）和2019年1月（枯水期）在袁河干流和支流38个采样点采集水样并测定碳、氮、磷（DOC、NO₃--N、NH₄+-N和TP）浓度.将流域划分为子流域和沿河岸不同距离（100、200、300、400、500、1 000和2 000 m）缓冲区,结合Pearson相关性分析、冗余分析（redundancy analysis,RDA）和回归分析等方法,量化不同尺度土地利用方式对干支流碳、氮、磷浓度的影响.结果表明:①建设用地、农田、水域是袁河水体碳、氮、磷浓度的主要影响因素,其中建设用地对NH₄+-N、DOC和TP浓度影响最大,水域、农田分别对NO₃--N、DOC浓度影响较大.②土地利用方式对干流碳、氮、磷浓度变化的解释量大于支流,丰、枯水期对干流碳、氮、磷浓度变化的解释量分别为47.2%、36.7%,对支流的解释量分别为23.2%、26.4%.③土地利用方式对干流DOC浓度变化的解释量在丰水期低于对TP、NH₄+-N和NO₃--N浓度变化的解释量,在枯水期高于对TP、NH₄+-N和NO₃--N浓度变化的解释量;土地利用方式对支流DOC浓度变化的解释量在丰、枯水期均高于对TP、NH₄+-N和NO₃--N浓度变化的解释量.④缓冲区尺度土地利用方式对河流碳、氮、磷浓度的影响大于子流域尺度,且干流缓冲区大于支流缓冲区.随缓冲区尺度增加,土地利用方式对水体碳、氮、磷浓度变化的解释能力在干流丰水期和支流枯水期均先增后降,在干流枯水期和支流丰水期的解释能力逐渐增强.研究显示,加强缓冲区土地利用方式的管理,特别是对干流建设用地点源污染和支流农田面源污染的控制,是袁河水环境管理的关键.      

深圳地区臭氧污染来源的敏感性分析

利用美国EPA开发的区域多尺度空气质量模式CMAQ对2008年8月发生在深圳地区的臭氧污染过程进行模拟,运用源敏感性识别工具DDM-3D分析深圳本地排放源及周边地区排放源对深圳地区臭氧污染形成的敏感性.研究表明,VOCs人为源排放对深圳臭氧形成敏感度高,控制深圳臭氧污染的关键在于控制VOCs人为源排放,控制重点应放在化学品/橡胶/塑胶、印刷、电子产品制造、家具、玩具、制鞋、建筑涂料使用、家用溶剂等方面;深圳的臭氧污染具有区域特征,在不利天气条件下,需与周边城市协调控制才能达到8h平均浓度120μg/m3的目标.     

钱塘江兰溪段地表水质季节变化特征及源解析

季节变化对水质的影响评价是流域水质管理的重要内容之一.选取钱塘江兰溪段6个监测点位为研究对象,测定了2010和2011年丰水期和枯水期12个水质指标,采用因子分析技术识别关键污染因子及来源的季节变异特征,并基于层次聚类分析和改进的模糊数学方法进行不同季节关键污染因子空间差异性分析和水质综合评价.结果表明,枯水期关键污染因子为来源于城镇集中式生活污水处理厂、纺织业等点源的CODMn、BOD5和NH4+-N,丰水期为来源于农业面源的NH4+-N、TP和工业点源的CODMn;枯水期和丰水期关键污染因子存在空间差异性,无论枯水期还是丰水期,费垅为重污染区域,横山、洋港和将军岩为轻度污染区域;其不同之处在于枯水期女埠和西门码头为中度污染区域,而丰水期则为轻度污染区域;关键污染因子综合水质丰水期优于枯水期,丰水期16.7％的监测点位综合水质归属于V类,而枯水期50％的监测点位综合水质归属于V类.     

降雨变化对鄱阳湖区乐安河流域非点源产污的影响

以鄱阳湖典型入湖河流乐安河为例,构建SWAT模型,基于流域2020年土地利用类型空间差异特征,选取2011(枯水年),2014(平水年),2015(丰水年)作为典型降雨年份探究降雨差异对流域营养盐产污规律的影响。结果表明：不同降雨条件下流域营养盐产污负荷顺序为丰水年>平水年>枯水年。下游沿主支分布区域径流量以及中下游德兴-鄱阳万年段的TN和TP对降雨量增加的响应更为敏感;流域径流量对降雨量减少的响应空间差异不显著,婺源-德兴段的TN和TP对降雨量减少的响应程度高,而鄱阳-万年段对降雨量减少的响应程度则较低。研究结果可为流域制定针对性污染控制措施,进一步有效削减入鄱阳湖营养物负荷提供科学参考。     

长三角地区PM2.5区域性污染时空变化特征

为定量分析长三角地区PM_2.5区域性污染的变化特征,建立适用于长三角地区的PM_2.5区域污染划分标准,基于2015—2020年长三角地区41个城市日均ρ(PM_2.5)开展区域污染变化趋势研究,并针对长三角PM_2.5重度区域污染开展了时空变化以及网络特征分析. 结果表明:①2015—2020年长三角三省一市年均ρ(PM_2.5)降幅均在25%以上,城市ρ(PM_2.5)分布呈北高南低的特征,南北城市之间ρ(PM_2.5)差异较大,ρ(PM_2.5)最高值与最低值相差35~46 μg/m3. ②2015—2020年长三角PM_2.5区域污染天数比例为16.9%~35.9%,以轻度污染为主,不同年份中度和重度污染天数比例差异较大,且主要出现在秋冬季,轻度、中度和重度污染天数均呈波动下降趋势. ③与2015年相比,2019年和2020年PM_2.5区域污染天数分别减少了38和69 d,且PM_2.5重度区域污染持续天数和重度及以上污染城市数量均呈减少趋势. ④PM_2.5重度区域污染日,长三角城市之间表现出较强的污染关联性,并可划分为4个子群. 以连云港市为代表的子群1位于长三角地区北部,PM_2.5污染相对较重,受长三角区域内输送影响较小,但对区域内其他城市有一定的输送影响;以宁波市为代表的子群2和以南京市为代表的子群4受长三角区域内输送影响较大,并指示了东路沿海和中路两条污染传输通道;以安庆市为代表的子群3位于内陆地区,污染独立性相对较强,受长三角区域内输送影响较小,同时对长三角其他城市影响也较小. 研究显示,长三角地区PM_2.5污染改善显著,但重度区域污染尚未消除,中北部城市的联防联控将对改善PM_2.5区域污染起积极作用.      

秦淮河典型河段总氮总磷时空变异特征

2010年6月～2011年5月,对秦淮河典型河段水体总氮(TN)、总磷(TP)的污染状况进行了周年定点观测,采用传统统计学方法初步探讨了秦淮河水体TN、TP污染状况及时空间变化特征.结果表明,秦淮河TN、TP污染严重,且具有很强的时空变异性.秦淮河传统农业区、集约农业区和城市区TN平均浓度分别为1.80、3.97、9.25 mg·L-1,TP平均浓度分别为0.03、0.11、0.50 mg·L-1,表明秦淮河TN、TP主要来源于城市区和集约农业区,而传统农业区对水体TN、TP贡献较小.秦淮河丰水期和枯水期TN平均浓度分别为1.89、4.58 mg·L-1,TP平均浓度分别为0.11、0.14 mg·L-1,表明秦淮河枯水期较丰水期污染严重.富营养化评价结果显示,秦淮河河段大都处于富营养化状态,应及时采取治理措施.     

白荡湖流域水文连通对浮游生物群落结构的影响

2020年11月(枯水期)及2021年3月(平水期)和6月(丰水期)开展了白荡湖流域水文、水质、浮游动植物现场调查,评价了水文连通性,揭示了其浮游生物群落结构的关键影响因子。结果表明：白荡湖流域水文连通受到不同水文期的直接影响,表现为丰水期优于平水期和枯水期;浮游植物和浮游动物群落优势种、丰度及生物量均呈季节性差异,优势种均为丰水期最多,枯水期最少,浮游植物优势门类为绿藻-硅藻-蓝藻类型,浮游动物优势种为轮虫类和枝角类,而生物量和物种丰度均呈丰水期>平水期>枯水期的趋势。从空间分布特征上,浮游植物Shannon-Wiener指数和Margalef指数均为湖区最低,杨市河上游最高;而Pielou指数则在罗昌河入湖口最高;浮游动物Shannon-Wiener指数和Margalef指数最低值和最高值均在罗昌河中上游;Pielou指数在杨市河入湖口最低,罗昌河上游最高。RDA显示,影响浮游植物群落结构的关键影响因子为T、DO和TN,而浮游动物则为TP和HCI。研究明确了白荡湖流域浮游生物群落结构特征,揭示了水文连通对浮游生物群落结构的影响,为深入研究该水系生态健康和保护修复提供科学...