珠三角地区不同季节颗粒物数谱分布特性

基于珠三角大气超级站不同季节3 nm~10μm颗粒物数谱分布在线监测数据,系统分析不同季节颗粒物数浓度、表面积浓度与体积浓度的水平与构成及数谱分布日变化规律,揭示了珠三角地区颗粒物数谱分布特征。结果表明,冬季、春季和秋季珠三角大气超级站总颗粒物数浓度分别为2.17×104、1.97×104、2.24×104个/立方厘米,总颗粒物表面积浓度分别为2.98×103、2.28×103、2.78×103μm2/cm3,总颗粒物体积浓度分别为1.33×102、1.04×102、1.40×102μm3/cm3。颗粒物总数浓度中,爱根核模和积聚模态颗粒物是主要贡献者,在总数浓度的比例均达到40%以上;总颗粒物表面积浓度中,积聚模态颗粒物是主要贡献者,月平均比例高达88%以上;总颗粒物体积浓度中,积聚模态颗粒物也是主要贡献者,月平均贡献为65%~80%,其次为粗粒子模贡献较大,比例为20%~30%。积聚模态颗粒物的重要贡献较好地体现了超级站的区域性。冬季、春季和秋季颗粒物数浓度平均日变化趋势均为7:00~9:00和18:00~20:00存在较高的爱根核模态颗粒物数浓度,意味着机动车排放对细颗粒物污染的影响较显著。10月颗粒物数谱分布平均日变化中存在明显的颗粒物增长过程,体现了新粒子生成事件的重要影响。     

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.     

粤东部分地区空气污染成因分析

珠三角地区是广东省传统的空气污染区,随着空气质量新标准在全省范围的实施,发现粤东部分地区空气污染也较严重.通过对粤东地区的揭阳市及其邻近地区空气污染物浓度及相关气象因子的分析,并结合后向轨迹聚类分析等手段,对该地区空气污染成因及其过程进行了研究.结果表明:高温、高湿、少雨和弱东南风等不利气象条件是揭阳市空气高污染多发的主要因素,来自长三角的污染气团进一步加剧了揭阳市O3污染,来自台湾海峡等地的气团轨迹短、湿度大且风速低,加速了PM2.5二次成分快速生成与积累;通过典型污染过程的分析发现,大陆性气团出海后气体被氧化成气溶胶并折返大陆是导致揭阳市等粤东地区PM2.5污染事件发生的重要原因.     

基于聚类与多元回归的空气质量预报模型开发

为了方便准确地预测空气污染物浓度,基于气象因子聚类与多元回归的方法,以广东省顺德区为例开发了空气质量统计预报模型。预报模型能够较好地模拟出顺德区NO2、SO2、CO、PM10、PM2.5日均浓度和O3日最大8 h浓度水平和变化趋势,模型的模拟结果与实测值具有较高的相关性(相关系数R约为0.76),标准化平均偏差为1.2%~13.4%,标准化平均误差为14.2%~30.3%,模型普遍略为高估各项污染物浓度水平。预报模型具有简单易行、节约人力物力、准确可靠等优点,适用于地级市及区县空气污染物的预报。     

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.     

空气质量预报预警系统建设探析

为应对区域大气复合污染的严峻态势,亟需建立健全空气质量预报预警系统。本文分析了国内外空气质量预报预警的发展概况及存在的问题,以期为建立一个与国际先进水平接轨预报的预警业务体系建设提供参考。     

挥发性有机物(VOCs)的不同化学去除途径:城市与区域站点的对比

VOCs在大气中主要是与OH自由基、NO₃自由基和O₃等反应氧化去除,部分OVOCs的自身光解也是重要的化学去除途径.本研究基于2018年和2019年秋季在珠三角地区的城市和区域站点的外场观测实验,使用VOCs、常规痕量气体及气象参数的观测数据,对烷烃、烯烃、芳香烃和OVOCs等VOCs组分不同化学去除途径的去除速率进行分析.结果表明,烷烃和芳香烃主要通过与OH自由基反应去除,最高占比超过99%.与NO₃自由基和O₃的反应可贡献烯烃去除速率的80%以上,特别是一些天然源的烯烃（如单萜烯）与NO₃自由基的氧化去除是贡献最大的氧化途径.光解是甲醛最重要的去除途径,在两个站点均达到了50%以上,酮类的光解贡献会高于其他OVOCs类物质.OH自由基的氧化去除途径在城市和区域站点的人为源及天然源VOCs去除中占主导地位.区域站点,烯烃尤其是天然源的烯烃物种,与NO₃自由基和O₃反应的贡献要高于城市站点.本研究对促进不同VOCs物种在大气中的去除途径以及其空间差异的认识有重要意义.     

广东省高分辨率温室气体排放清单及特征

根据典型城市调查与统计数据收集得到的广东省活动水平数据,采用自上而下和自下而上相结合的排放因子法和GIS技术,建立了广东省2018年3 km×3 km高分辨率温室气体排放清单.估算范围包括能源活动、工业生产过程、农业活动、土地利用变化和林业、废弃物处理以及电力调入（出）间接排放等6大类CO₂、CH₄和N₂O这3种温室气体.结果表明,广东省2018年CO₂、CH₄和N₂O的排放量分别为8.5×10⁸、1.9×10⁶和1.1×10⁵ t,以CO₂当量计分别为8.5×10⁸、4.0×10⁷和3.4×10⁷ t,合计9.2×10⁸ t.CO₂是广东省主要的温室气体排放种类,占全省温室气体总排放量的92.0%,能源活动和电力调入（出）间接排放是广东省温室气体排放的主要部门,排放占比分别为77.9%和7.6%,合计占比为85.5%.从温室气体排放的空间分布情况来看,全省大部分地区温室气体表现为排放源,部分区域表现为汇;温室气体排放主要集中在珠三角地区,并呈现一定的沿路网和航道分布的特征;温室气体高排放网格主要为大型电厂、钢铁厂和水泥厂等高耗能企业所在地.     

基于观测和机器学习的珠三角臭氧污染季节特征演变及成因分析

受前体物排放和气象因素变化的综合作用,臭氧污染时空特征呈现出明显的演变态势.本文利用2013—2021年广东省国控站监测数据,结合观测长时间趋势分析和机器学习等多种手段,分析了珠三角地区臭氧污染的季节特征演变、季节特征演变的空间差异以及导致其季节演变的原因.结果显示,2013—2021年珠三角地区臭氧污染呈明显的上升态势,其MDA8年平均浓度每年平均上升1.80μg·m^-3.秋季是珠三角臭氧污染的频发季节,但不同季节臭氧上升态势存在差异,其中春季臭氧上升趋势最明显(3.1μg·m^-3),冬季(2.4μg·m^-3)和秋季(2.1μg·m^-3)其次,夏季最低(0.98μg·m^-3),使得珠三角臭氧污染有向春冬两季扩散蔓延的趋势.不合理的NO_x/VOCs减排是导致珠三角臭氧整体往春冬延伸的主导因素.呈现出明显春冬延伸特征的站点多处于珠三角腹部地区,在秋、冬、春季节,珠三角腹部地区多为VOCs控制区.进一步分析还显示,ΔO₃/ΔNO_...     

广东省夏秋季臭氧污染与台风的关系分析

分析了广东省2015—2021年的臭氧浓度特征,选取2018—2020年台风相对活跃的夏秋季（7—10月）作为研究时段,研究了广东省臭氧污染与台风之间的关系.结果表明,2015—2021年,广东省臭氧浓度经历了先升后降的变化过程,2019年,广东省臭氧第90百分位数浓度达到了有监测数据以来的最高值,但仍未超过国家二级标准限值.广东省在春季与秋季臭氧超标天数较多,且近年来冬春季臭氧超标情况在加剧,秋季臭氧超标情况有所好转.7—10月,广东省约81%的臭氧污染与周边台风活动有关,在受台风影响的污染天中,有约80%发生在台风距离广东2500 km范围内.深圳与汕尾臭氧污染与台风活动关系最密切,夏秋季,超过9成的污染天与台风活动相关;汕头、珠海、中山、茂名、阳江、江门等沿海城市夏秋季臭氧污染天中超过8成与台风活动相关.内陆城市臭氧污染与台风的关联性相对较小,梅州臭氧污染与台风活动关联最小.与在东南亚、我国海南或广东登陆的台风相比,北上的台风更容易导致广东地区出现臭氧污染.在台风外围下沉气流的影响下,珠三角中部等主要大气污染物排放区域及周边容易出现大范围晴热高温天气;水平风速低,水平扩散条件不利...