50年来中国臭氧总量时空变化特征

利用来自世界臭氧与紫外辐射数据中心的中国区域6个地基观测站点数据,对多传感器再分析遥感数据进行验证,并基于验证后的遥感数据分析了1971~2020年中国区域臭氧总量不同尺度的时空变化特征.结果表明,50a来中国区域臭氧总量呈现轻微的下降趋势.年平均臭氧总量在1978年和1993年分别出现最大值(347.5±53.8) DU和最小值(291.9±29.5) DU,在1971~1978年、1978~1993年、1993~2020年,这3个时段年平均臭氧总量在整个中国区域分别是增长、减少、增长.月平均臭氧总量随季节变化呈现出正弦曲线形态,在3月和10月分别出现峰值(约338DU)和谷值(约285DU).中国区域臭氧总量在空间上呈现由东北向西南递减的纬向条带状分布.在40°N以北的东北部地区,该值可达360DU以上.中国区域50a月平均臭氧总量同样呈现纬向条带状分布.此外,时间变异系数和空间变异系数随季节的变化规律相似,夏季最小,接着依次是秋季和春季,冬季最大.即臭氧总量的变化和空间差异在夏季都最小.50a期间,不同时段、不同区域臭氧总量的变化趋势各不相同.在1971~1978年,臭氧总量的增长量和增长率都呈现由北向南递减的纬向条带状分布.在40°N以北的相对高值地区最大增加了56DU,约为16%;而在30°N以南的相对低值地区,最小增加了12DU,约为5%.在1978~1993年,减少量和减少率也呈现由北向南递减的纬度地带性.在40°N以北的相对高值地区最大减少了93DU,约为22%;而在30°N以南的相对低值地区,最小减少了11DU,约为4%.在1993~2020年,西北地区出现最大增长,增长量为18DU,约为6%;东南地区出现最小增长,增长量为4DU,约为1%.     

黄土高原典型城市臭氧特征及其影响因子分析

利用同期近地面臭氧、NO₂及气象数据,对比研究了黄土高原及周边不同背景环境城市(包括鄂尔多斯、榆林、银川、延安、西安、咸阳)臭氧浓度变化特征以及NO₂、气象要素对其的影响,发现2016—2020年各城市臭氧浓度年际变化均呈现先上升后下降的趋势,5 a平均浓度从高到低排序为咸阳>西安>榆林>银川>鄂尔多斯>延安;各城市2017年(鄂尔多斯2018年)臭氧浓度最高、超标倍数最大,超标污染日数也最多;西安、咸阳2016—2019年出现超标,榆林、银川2017年、2018年超标,鄂尔多斯2018年超标,延安未出现超标.臭氧浓度月变化、日变化呈“单峰”结构,延安月均峰值出现在5月或6月,其他城市出现在6月或者7月,各城市于12月出现波谷;高纬度地区比低纬度地区早1个月出现臭氧超标;臭氧浓度日最高值出现在15:00—16:00,最低值出现07:00—08:00,夏季日最高值、最低值出现的时间要比冬季早;日变化幅度夏季最大,冬季最小.NO₂日平均浓度及最大值从高到低排序：西安>咸阳>延安>...     

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.     

亚洲地区OMI和SCIAMACHY臭氧柱总量观测结果比较

利用臭氧观测仪(OMI)和扫描成像大气吸收光谱仪(SCIAMACHY)传感器反演的臭氧总量数据,结合从世界臭氧与紫外线辐射数据中心(WODUC)获取的地面观测臭氧总量数据进行验证,对比2种不同卫星遥感反演的臭氧总量产品优缺点,并分析亚洲地区臭氧总量的时空特征.结果表明,OMI反演的结果比SCIAMACHY的结果更好,而且具有更高的时间和空间分辨率.臭氧总量存在明显的季节变化,在低纬度地区最大值出现在4或5月,最小值在11或12月,而在高纬度地区则分别出现在2月或3月和8月或9月.臭氧总量纬度地带性分布明显,并随着纬度增加而逐渐上升,在10°N~30°N之间,臭氧总量增长平缓,在30°N~50°N之间,臭氧总量快速增大.在青藏高原地区出现臭氧低值区,并在青藏高原东面的横断山脉向低纬度延伸,隔断了臭氧总量的纬度地带性分布.臭氧总量变化在不同纬度呈现不同的模式,距平值随纬度的增大波动随之增大.纬度最低的站点(216)臭氧总量距平值变化最小,最大只有30 DU;而纬度最高的站点(326)臭氧总量距平值变化可达180 DU以上.     

基于MODIS数据的内蒙古草地光能利用率时空变化分析

光能利用率(常以ε表示)直接影响草地植被的能量分配和光合速率,是影响NPP形成的重要参数之一。论文以MODIS数据及地面气象数据为数据源,在GIS和RS的支持下,研究了2003年内蒙古地区生长季草地的光能利用率(ε)及时空变化。结果表明,内蒙古地区生长季草地光能利用率(ε)在0～0·292 9 gC·MJ-1之间,平均值为0·220 4 gC·MJ-1。该地区草地生长季光能利用率空间分布规律明显,总体上呈由高纬度的东北部地区向低纬度的西南部地区逐渐降低的趋势,与该地区降雨空间分布相同。内蒙古地区生长季所有草地类型的平均光能利用率(ε)季节变化呈明显的单峰变化,其增长速率从5月开始为单调递减。     

地面风对瓦里关山大气CO2本底浓度的影响分析

使用 1994年 7月— 2 0 0 0年 7月大气CO2 和地面风现场连续观测资料 ,分析了瓦里关全球大气本底基准站 (36°17′N ,10 0°5 4′E ,海拔 3816m)地面风变化对大气CO2 本底浓度的影响 .结果表明 ,水平风向、风速和垂直风向、风速的变化对大气CO2 观测值的影响在春、夏、秋、冬季有明显不同 .由大量观测事实的统计平均还给出了瓦里关山大气CO2 浓度在不同季节的分布范围和日变化类型 ,并分析了形成原因 .将地面风数据作为大气CO2 本底资料的过滤因子之一 ,提出了适用于不同使用目的和要求的我国内陆高原地区大气CO2 本底数据筛选方法     

环境气象学

X162(X) 103208青藏高原东北部地区大气臭氧变化特征/祁栋林(中国大气本底基准观象台)…//青海环境/青海省环保局一2(X)1,11(2)一55一59 环图X一57 利用拍MS资料分析了青藏高原东北部共和地区大气臭氧近十几年的变化特征,结果表明:1979一1992年期间,共和地区臭氧总量呈现出不断下降趋势,平均气候倾向率为一O.65DU/a、各月臭氧总量均为减少趋势,各月臭氧总量的气候倾向率具有明显的季节变化;冬春季最大,秋季次之,夏季最小,春、夏、秋和冬季臭氧总量的气候倾向率分别平均为一1 .ooDu/a、一O.33DU/a、一O‘38DU/a和一0.103DU/a;夏季出…     

A three-dimensional prediction system for water qualitypolluction in coastal waters

ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＨａｋａｔａＢａｙｉｓａｓｅｍｉ ｅｎｃｌｏｓｅｄｂａｙ(ｆｒｏｍ 33°34′Ｎｔｏ 33°41′Ｎａｎｄｆｒｏｍ 1 30°1 3′Ｅｔｏ 1 30°2 6′Ｅ)ｌｏｃａｔｅｄａｔｔｈｅｎｏｒｔｈｓｉｄｅｏｆＫｙｕｓｈｕＩｓｌａｎｄ ,Ｊａｐａｎ .ＴｈｅｌｅｎｇｔｈａｎｄｗｉｄｔｈｏｆＨａｋａｔａＢａｙｉｓａｂｏｕｔ2 0ｋｍａｎｄ 1 0ｋｍｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ .Ｔｈｅｓｕｒｆａｃｅａｒｅａｉｓａｂｏｕｔ 1 33ｋｍ2 ａｎｄｔｈｅｍｅａｎｗａｔｅｒｄｅｐｔｈｉｓａｂｏｕｔ1 0 .5ｍ .Ｔｈｅｂａｙｍｏｕｔ…     

降水稳定同位素的iAWBM模拟及其与GNIP实测值的比较

利用iAWBM的模拟数据,分析了全球降水中平均δ~(18)O、δ~(18)O季节差、降水量效应和温度效应的空间分布以及全球大气水线(MWL),模拟结果与GNIP监测数据进行了比较.结果表明,iAWBM的模拟很好地再现了全球降水中稳定同位素的纬度效应、大陆效应和高度效应;模拟的δ~(18)O季节差的空间分布与实际分布基本对应,在北半球低纬度地区,δ~(18)O的季节差主要表现为负值,而在高纬度大陆地区主要表现为正值;模拟的δ~(18)O的降水量效应主要出现在中低纬度的海洋和季风区,温度效应主要出现在中高纬度的内陆地区,这与实测结果吻合;模拟的全球MWL为δ~2H=7.93δ~(18)O+10.19,该方程的斜率和截距均与实测结果相近.     

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.      

2005~2016年中国大气边界层SO2的时空变化趋势

利用臭氧观测仪（OMI）卫星遥感反演的大气边界层（PBL）SO₂柱含量（PBL SO₂）数据分析了自2005年以来中国PBL SO₂柱含量数据的空间分布特征、变化趋势及其影响的原因.从长时间尺度上,PBL SO₂柱含量呈现明显的下降趋势.2005年中国区域年平均PBL SO₂柱含量为0.317DU,2016年为0.276DU,减少了0.041DU,大约为13.2%.SO₂柱含量呈现明显的周期变化特征.冬季浓度较高,夏季较低,最小值和最大值分别出现在7和12月,分别为0.246和0.404DU.小波分析显示SO₂的变化在10个月的尺度水平上存在明显的主振荡周期,在40个月的尺度水平上存在明显的次周期变化.中国区域SO₂污染严重的高值区主要出现在京津冀鲁环渤海地区、关中平原（山西省和陕西省）、河南省大部分地区、四川盆地、长江三角洲地区和珠江三角洲.最大的SO₂柱含量值可达1.1DU以上.京津冀鲁环渤海地区的高值区已经延伸到长江三角洲地区,有向南延伸和珠江三角洲连在一起的趋势.由于地形和天气特征的影响,四川盆地地区SO₂出现次高值区.在青藏高原和西北地区,SO₂浓度较低,呈现背景值特征,多年平均的SO₂约在0.05DU的水平.中国区域SO₂变化趋势在空间分布上存在明显的区域差异,变化的范围在-0.70~0.15DU之间.SO₂出现逐渐减少的地区主要是在高值区,如京津冀鲁环勃海地区、关中平原、四川盆地,长江中下游和珠江三角洲.减幅最大的是四川盆地和珠江三角洲,大约减少了61%.四川盆地2005~2016年约减少了0.55DU;珠江三角洲约减少了0.45DU.出现增长的地区主要是西部和北部地区,以及东南沿海除珠三角外的大部分区域,最大增长大约为0.15DU.     

利用遥感监测青藏高原上空臭氧总量30 a的变化

利用多源卫星遥感数据,分析了自1979年以来青藏高原上空臭氧总量的时空动态特征.结果表明,青藏高原上空的臭氧总量还在持续下降,而且下降速度高于全球和北半球平均水平,青藏高原、全球和北半球每年大约平均减少0.23%、0.19%、0.12%.但是自2000年后,下降的速度有所减缓,1979～1989、1990～1999和2000～2008年3个时期每年减少大约分别为0.51%、0.49%、0.31%.30a来青藏高原上空臭氧总量低于240DU的天数有34d.在2005年后,没有出现大面积的臭氧总量低值区(低于240DU);臭氧总量的季节变化呈正弦曲线变化,最大和最小值分别出现在3和10月,平均值分别大约为304.59和265.45DU.但是每年的极小值常出现在11月或12月.臭氧总量波动最大和最小分别出现在2月和9月,标准差为17.28和5.88DU;臭氧总量与海拔高度呈反相关,低值区出现在高海拔的上空,特别是在青藏高原区,与同纬度圈的平均值相比,青藏高原臭氧总量大约低了19DU,形成臭氧低谷.     

北京市臭氧的时空分布特征

对2012年12月~2013年11月期间北京市35个自动空气监测子站的O3浓度进行分析,探讨北京市O3浓度的时间、空间分布特征,并对夏季的一次O3高浓度过程进行了分析.结果表明,北京市O3浓度在5~8月维持相对较高浓度,其他月份则维持较低浓度.整体来看,4类功能的监测站点中O3平均浓度由高到低分别是对照点及区域点、郊区环境评价点、城区环境评价点和交通污染监控点;O3浓度日变化呈单峰型分布,一般在15:00、16:00达到峰值;O3还呈现明显的"周末效应",即周末白天时段O3浓度大于工作日浓度.北京市O3浓度城区相对较低,周边区县相对较高,生态植被优良的东北部地区浓度最高.2013年6月3日北京市发生一次O3高浓度过程,在下午西南风的作用下,榆垡、丰台花园、奥体中心和怀柔监测站O3峰值出现的时间从南到北依次滞后,且怀柔站在20:00才出现峰值,体现了这次过程中存在明显的O3输送特征.     

2007~2016年北京天气分型与霾日的关联

采用COST733软件将北京地区2007~2016年的大气环流总体分为T1~T9种类型,研究其与霾日的关联性,并结合PM_2.5和臭氧地面观测,分析不同天气型对应的污染特征及气象参数分布规律.2007~2016年霾日发生概率21.5%,T4和T9型下霾日最多,T5和T8型最不利于霾日发生.9类天气型下霾日变化具有阶段性,2007~2012年（阶段一）霾日少且年际差异小,2013~2016年（阶段二）霾日增多.对9类天气型下霾日PM_2.5及臭氧变化进行分析,T1、T3、T4和T9型霾日多出现在秋冬季,PM_2.5日变化为逐时增加态势,4类天气型在第一阶段的白天有浓度波动增长形成的小峰值,但第二阶段减弱消失.大部分天气型的霾日,阶段二的PM_2.5浓度较阶段一降低,T7和T9型表现为增加,增幅分别为23.7%和3.9%.所有天气型霾日的臭氧日变化均为单峰型,峰值出现在下午,臭氧日均浓度最高为T8型.此外,阶段二与阶段一相比,T3、T5和T6型臭氧平均浓度增加,其中T5型增幅达到49.8%.将霾日与近地面气象要素关联分析,平均气温、风向、风速可以较好的解释臭氧浓度变化,而PM_2.5的变化特征不仅与气象要素相关,在一定程度上也体现了污染排放及区域联动减排的贡献,需两者结合才能更好探究PM_2.5浓度整体特征及细节变化.     

长江三角洲地区对流层臭氧的数值模拟研究

将NCAR的中尺度天气预报模式MM5和作者开发的化学模式相耦合,建立了一个中尺度区域空气质量模式.利用该模式选取了2个典型个例研究了长江三角洲地区的区域臭氧化学问题.本研究的目的是利用模式再现并描述长江三角洲地区的大气物理化学过程,结合地面观测资料进一步定量分析控制该地区臭氧浓度的物理和化学因子.通过个例模拟和分析表明,模式基本反应了长江三角洲地区的大气物理化学过程,进一步的因子分析解释了模拟区域内1999 06 18(个例2)臭氧浓度普遍比1999 08 07(个例1)的臭氧浓度高的原因.模拟结果表明天气条件决定的大气动力过程对区域空气质量起着至关重要的作用,这也是个例2区域臭氧浓度普遍偏高的最主要因素之一.分析表明,物理因子(平流输送,垂直湍流输送)的作用和化学因子的作用同样重要.同时还做了模式参数的敏感性实验研究,并对中尺度云雨化学模拟及其对臭氧化学的影响做了初步研究.     

海南省背景区域臭氧及其前体物污染特征

基于2019年五指山背景点、海口市和三亚市的环境空气自动监测数据和气象观测资料,分析了海南省背景区域和重点城市O₃及其前体物NO₂污染特征;结合挥发性有机物（VOCs）在线监测数据,分析了五指山背景点VOCs的时间变化规律、O₃浓度高值月份O₃及其前体物VOCs和NO_x的污染特征以及VOCs的臭氧生成潜势（OFP）.结果表明,O₃是影响五指山背景点空气质量的关键污染物,五指山背景点O₃日最大8 h浓度平均值与海口市和三亚市显著相关.背景点NO₂月均浓度水平显著低于城市点,然而背景点和城市点O₃月均浓度水平和变化趋势高度一致.背景点O₃变化与风向密切相关,春夏季偏南风频率较高,O₃浓度相对较低;秋冬季以东北风为主,易受内陆污染输送影响,O₃浓度较高.五指山背景点春夏季VOCs体积分数低于秋冬季,但对应的OFP高于秋冬季;其中异戊二烯夏季体积分数显著高于秋冬季,且其夏季体积分数占总挥发性有机物的比例最高,对应的OFP贡献率可达70%以上,O₃则表现出秋冬季显著高于夏季的特征.11月O₃高浓度时段乙炔和芳香烃的体积分数较清洁日出现较大上升,同时其对应的OFP显著上升.VOCs优势物种和OFP主要贡献物种的分析结果表明,O₃高浓度时段机动车尾气和油气挥发排放源对五指山背景点VOCs的化学组成和OFP有重要贡献.     

京津冀地区严重光化学污染时段O3的时空分布特征

利用MCCM(多尺度气象空气质量模式)对京津冀地区2008年6月严重光化学污染时段的近地面φ(NO_x)和φ(O₃)进行了模拟;同时,为了检验MCCM系统模拟φ(O₃)时空分布的能力,将模拟的气象要素、φ(NO_x)和φ(O₃)与观测数据进行了比对,并利用验证后的模拟结果对该地区严重光化学污染时段O₃时空分布特征进行研究. 结果表明:①MCCM模式可较好地反映气象场和污染物浓度场的时空分布特征. 气温、露点温度和气压的观测值与模拟值的相关系数分别为0.85、0.77和0.95;模拟的化学物种浓度的时空分布与观测结果基本相符. ②城市中心地区φ(NO_x)较高,北京和天津城市地区的φ(NO_x)甚至超过了30×10-9;京津冀平原大部分地区午后14:00φ(O₃)的最大值超过了70×10-9;而太行山沿线φ(O₃)的最大值超过了80×10-9. 结合气象要素的分析表明,午后φ(O₃)在太行山沿线的高值与气压场和流场关系密切. ③利用判断O₃生成敏感性指标——H₂O₂/HNO₃(体积分数比)分析发现,φ(O₃)日最大值和φ(总氧化剂)(总氧化剂=NO₂₊O₃)平均值的高值区域与O₃生成受NO_x和VOCs协同控制的区域极为吻合. 因此,要达到降低区域的光化学污染,应以VOCs的消减为主,同时兼顾NO_x的消减.      

济南市区近地面臭氧浓度变化特征

利用2003年9月～2004年8月一年内的O3连续自动监测数据,对济南市大气中O3浓度的频率分布、日变化、季变化等特征进行分析。实验结果表明,O3小时平均浓度达到《环境空气质量标准》(GB3095-1996)二级标准的频率为98.67%;O3浓度在一天中呈明显的单峰型变化规律,14:00左右达到日最高值;四季的O3浓度日变化均呈单峰型,夏季高O3浓度值出现频率较多,冬季浓度普遍较低,春季的平均浓度最高;在所监测的一年周期内,O3浓度呈现明显的单峰型变化规律:秋季逐渐降低,冬季达到最低,春季升高,夏季最高。     

深圳大气VOCs浓度的变化特征与化学反应活性

对深圳2010年4个季节大气中VOCs进行了监测,研究了VOCs组分、季节变化和日变化特征.结果表明,烷烃是大气中含量最丰富的VOCs物种,占总VOCs的50%以上,其他依次是芳香烃和烯烃.总VOCs浓度季节变化表现为冬季最高和夏季最低,日变化特征则表现为夜晚浓度高、白天浓度低,峰值出现在早晨7:00左右,最低值则出现在下午14:00.通过VOCs物种间的比值特征分析了部分物种的来源,结果显示,反式-2-丁烯和顺式-2-丁烯主要来源于机动车尾气,甲苯和正己烷则受到了溶剂挥发的影响.利用最大增量反应活性(MIR)计算了各类VOCs的臭氧生成潜势(OFP),大气各类VOCs的OFP芳香烃最高、其次为烯烃,烷烃最低,甲苯、间,对-二甲苯和乙烯对臭氧生成的贡献在VOCs物种中排名前3.