兰州市城区夏季大气挥发性有机物污染特征及来源解析

2020年7月对兰州市城区大气挥发性有机物进行连续24 h测定,研究其污染特征和臭氧生成潜势等,并进行来源解析。结果表明:兰州超级站点 VOCs的平均质量浓度为99.59 μg/m³,各类挥发性有机物中烷烃占比最大,占总挥发性有机物浓度的33.81%;对挥发性有机物进行臭氧生成潜势分析,排名靠前的物种为甲苯、乙烯、乙酸乙烯酯;利用PMF模型对挥发性有机物进行源解析,结果显示VOCs来源贡献为机动车源(31.30%)、油气挥发或泄漏(24.10%)、溶剂使用源(18.60%)、燃烧和化工工艺源(17.20%)、天然源(8.80%)。建议将控制机动车排放、油气挥发和泄漏、溶剂使用等作为消减城市大气挥发性有机物和臭氧污染的重点。     

海口市臭氧污染及气象条件特征

近年来,臭氧已成为许多城市环境空气的主要污染物之一。笔者分析了2020年海口市5个不同方位代表性监测站点逐小时空气质量监测数据及对应站点的气象要素监测数据。研究结果表明:海口市2020年环境空气污染程度为三级以上的天数有11d,其首要污染物均为臭氧。臭氧浓度高值时段主要出现在10-12月。浓度最大值主要出现在每日14:00-17:00,最小值出现在每日05:00-08:00。气象要素日均值与臭氧浓度相关性大小依次为最高温度＞平均温度＞相对湿度＞降水量＞日照时数＞风速。台风外围下沉气流和东北气流的共同影响是导致海口市臭氧浓度超标的主要因素,下沉气流更有利于低层大气中臭氧的堆积,同时在东北气流影响下,上游区域污染物的传输也会导致海口市臭氧浓度增加。     

深圳市2022年春季新冠疫情管控期间空气质量分析

短期减排是我国城市应对大气污染事件的重要应急管控手段,但短期减排的效益尚未得到完善分析.2022年3月14～20日,广东省深圳市为抑制新冠疫情传播实施了全市管控,为评估短期减排对华南城市春季空气质量的影响提供独特机会.结合深圳市高精度环境空气质量监测与气象观测等多源数据,分析了深圳市管控期间前后的空气质量变化.此次管控前和管控期中均有部分日期天气形势静稳,局地污染水平主要反映本地排放,有利于分析本地减排的影响.观测与WRF-GC区域化学模拟都表明,与珠三角周边城市相比,深圳市管控期间由于市内交通源排放显著减少,深圳市二氧化氮(NO₂)浓度降低(-26±9.5)%,可吸入颗粒物(PM₁₀)浓度降低(-28±6.4)%,细颗粒物(PM_2.5)浓度降低(-20±8.2)%,但臭氧(O₃)浓度无显著变化[(-1.0±6.5)%].TROPOMI卫星观测的甲醛和二氧化氮柱浓度数据对比表明,2022年春季珠三角臭氧光化学主要受挥发性有机物(VOCs)浓度控制,对氮氧化物浓度降低不敏感,反而可能因氮氧化物对臭氧滴...     

河北南部城市臭氧和VOCs的污染特征及传输贡献

“十四五”时期是河北南部城市（石家庄、邢台和邯郸）退出空气质量综合指数排名后10位的关键阶段.基于2020年4~10月南部城市的15个国家环境质量监测站臭氧（O₃）逐时数据和3个挥发性有机物（VOCs）组分监测站的逐时数据及同期气象资料,采用时空演替、O₃生成潜势（OFP）、后向轨迹模式和空间统计模型进行分析.结果表明：①南部城市4~10月O₃变化呈倒"U"型分布,空间呈南高北低的格局,6月O₃污染最重,其ρ（O₃）依次为：邢台（233.8 μg ·m^-3）>邯郸（225.2 μg ·m^-3）>石家庄（224.8 μg ·m^-3）,O₃与温度和风速呈正相关、与湿度和VOCs呈反相关;②4~10月ρ（TVOC）依次为：邢台（274 μg ·m^-3）>石家庄（266 μg ·m^-3）>邯郸（218 μg ·m^-3）,烯烃和芳香烃的总OFP占比均超过一半;③南部城市O₃污染轨迹具有空间方向性和关联性,经过石家庄到邢台的轨迹ρ（O₃）均值（198.92 μg ·m^-3）最高,经过邯郸到达邢台的O₃污染轨迹频数最多;④南部城市传输贡献上,邢台对石家庄的O₃传输贡献率最高（27.39%）,邯郸对邢台的VOCs传输贡献率最高（32.76%）.     

基于总过氧自由基观测研究合肥市西郊夏季O3生成特征

2020年8月利用化学放大法对合肥市西郊大气总过氧自由基RO^*₂·(RO₂·+HO₂·)体积分数进行监测,并结合O₃和其前体物,分析了过氧自由基体积分数、O₃生成速率和O₃生成对前体物的敏感性.结果表明,观测期间总过氧自由基体积分数的日均值呈典型的单峰型变化,12:00左右出现最高值,日间峰值体积分数为43.8×10^-12,日间RO^*₂·与太阳辐射强度、温度和O₃呈明显的相关性.利用实测RO^*₂·和NO,获得合肥市西郊夏季O₃生成速率,日间峰值为10.6×10^-9h^-1,O₃生成速率对NO变化更为敏感.基于大气自由基和NO_x(NO+NO₂)反应去除速率占比(Ln/Q),对合肥...     

前体物排放变化对珠江三角洲地区秋季臭氧污染演变的影响研究

自2013年以来,珠三角地区SO₂、NO_x及颗粒物等污染物浓度逐渐下降,但臭氧污染日渐凸显.作为二次污染物,臭氧污染演变受到排放与气象条件共同影响.而评估本地前体物人为排放变化、外部传输和气象变化对臭氧污染演变的影响,并识别臭氧污染长期演变趋势的重要驱动因素,是开展区域臭氧污染防控的关键基础.因此,本文采用WRF-SMOKE-CMAQ模拟平台,以2006—2017年广东省和中国大气污染物排放趋势清单为输入清单,以2014年的气象数据为基准年气象场,通过设置不同案例,结合观测数据,定量评估本地、外部排放变化和气象变化对珠三角秋季O₃污染长期演变趋势的影响.结果表明：在2006—2017年期间,整个珠三角9—10月臭氧日最大8 h（MDA8）浓度上升主要由 人为排放变化主导,平均每年贡献0.7 μg·m^-3,而气象条件总体上抑制了2006—2017年期间珠三角秋季臭氧MDA8浓度的增长,使得秋季臭氧MDA8浓度上升速率下降为0.2 μg·m^-3·a^-1;人为排放变化对珠三角秋季臭氧的影响主要集中在珠三角中心地区的佛山和广州南部、珠三角 下风向区域的珠海和江门北部及肇庆东部,整体主要由本地人为排放主导,但在2006—2012年主要受外部人为排放变化影响,平均每年贡献0.9 μg·m^-3,而在2013年后主要受本地人为排放变化影响,平均每年贡献0.6 μg·m^-3;其中,本地人为排放影响主要集中在珠三角中心地区, 外部人为排放影响主要集中在珠三角上风向和下风向区域.     

深圳市一次典型春季臭氧污染事件成因研究

以往珠三角地区臭氧污染普遍发生在秋季,但近年来春季臭氧污染事件不断发生,并且污染出现时间愈发提前.本研究聚焦于深圳市2022年春季（2月26日）一次臭氧污染过程,系统性地分析了此次臭氧污染过程的主要成因与关键驱动因素.结果表明,在春季臭氧污染的形成过程中,气象条件扮演着重要角色,在高压天气系统影响下的强太阳辐射、高温、低湿和低风速是导致此次臭氧污染的重要因素.通过臭氧的垂直观测数据分析发现,夜间残留层中的高浓度臭氧能够在上午时段混入边界层内,加速地面臭氧浓度累积.此外,通过臭氧前体物浓度的变化特征分析发现,在污染日的下午时段出现臭氧及其前体物浓度的快速升高,推测为上风向区域的外部输送贡献加强,这也是导致此次春季臭氧污染发生的重要原因.敏感性分析表明,污染日的臭氧生成主要受VOCs控制,但在污染加剧时受到NO_x控制,因此,对春季臭氧污染的 防控需要从区域角度开展VOCs和NO_x的协同减排与治理.     

广东省臭氧污染天气型及其变化特征

结合地面观测资料、再分析数据和客观天气分型方法SOM,分季节、分区域诊断和分析2015~2020年广东省O₃污染天气型及其变化特征.结果表明,2015~2019年广东省O₃污染逐年上升,其中2017~2019年上升较为明显,2020年则明显下降,气象条件和污染物排放的变化均对O₃污染的变化起到重要作用.2017~2020年广东省干季O₃浓度接近或超过湿季O₃浓度,干季污染城数亦接近湿季.弱冷高压脊天气型是影响广东省O₃污染的主导天气型,6a期间共造成526个污染城数.干季和湿季O₃污染的主导天气型分别为弱冷高压脊和台风外围,干季弱冷高压脊天气型污染天数占比呈明显上升趋势,2019~2020年超过湿季台风外围天气型成为影响O₃污染最主要的天气型.在弱冷高压脊天气型下,影响四大区域O₃污染的外来源输送路径主要有东北路和沿海路,湿季珠三角台风外围和粤北变性高压脊天气型下,区域O₃污染则受本地排放影响较大.     

中国能源金三角NO2时空格局及其驱动因子

利用臭氧监测仪(OMI)提供的大气污染监测数据,结合产业结构、汽车保有量、国家政策措施等,通过城乡NO₂浓度差异的排放源分析方法提取能源金三角(EGT)地区2005~2019年对流层NO₂垂直柱浓度时空变化特征并探讨影响区域大气NO₂浓度驱动因素.结果表明,EGT煤炭化工源NO₂浓度与第二产业产值增速的相关系数为0.71(P<0.05),说明本文方法所提取的长时序煤炭化工源NO₂浓度能有效地指示产业结构调整和政策措施变化.NO₂浓度从2005~2011年的90.56molc/m²增加至2012~2015年的720.77molc/m²,再下降至2016~2019年的247.36molc/m²,反映EGT经济发展模式经历了从小规模、中污染的点模式逐步发展成大范围、重污染的粗放模式,再到大范围、低污染的精工模式.与京津冀、华中、长三角等地区相比,EGT交通和工业排放对城市源NO₂污染贡献的变化特征进一步反映城镇化水平的发展和产业结构的优化.与OMI相比,高分辨率对流层观测仪(TROPOMI)能在短时序上提供丰富的影像细节信息,且随着观测时长的增加,有望增强长时序大气NO₂污染的精准监测.     

北京森林BVOCs排放现状及动态变化特征分析

以北京地区森林植被为研究对象,基于森林资源清查蓄积资料和逐小时气象数据,采用光温影响模型对2000~2020年北京森林BVOCs排放量进行估算,并分析其对空气质量的影响.结果显示,2020年北京森林BVOCs排放量为39.57×10⁹g C,异戊二烯、单萜烯和OVOCs分别占72.19%、17.48%和10.32%,杨树、栎树等阔叶树是主要的异戊二烯排放源,油松等针叶树是主要的单萜烯排放源.2000~2020年森林BVOCs排放量从20.30×10⁹g C/a增加到39.57×10⁹g C/a,年平均增长率4.75%;BVOCs排放量的变化表现出明显阶段性特征,2000~2010年增长缓慢,2010~2020年出现大幅上升.20年间异戊二烯所占比重呈下降趋势,单萜烯和OVOCs所占比重则呈上升趋势;杨树对BVOCs排放量的贡献逐渐降低,栎树和其他阔叶树的贡献明显增加,北京新增森林更加注重物种多样化.2000~2020年,BVOCs的O₃生成潜势从181.76×10⁹g增加到331.07×10⁹g,异戊二烯占92.70%,是主要的贡献者;SOA生成潜势从1.11×10⁹g增加到2.65×10⁹g,单萜烯和异戊二烯分别占75.40%和24.60%.O₃生成潜势最大的树种是杨树,SOA生成潜势最大的树种是油松.森林BVOCs排放在夏季对O₃污染的贡献最大,未来绿化中应考虑优化树种组成.