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1.
乌海市地形复杂,周边工业园区分布密集,近年来夏季O3污染问题突出,且污染特征与形成机制尚不明确,分析乌海市O3变化特征,探究O3污染形成机制对该区域大气污染防治具有重要意义.本文在分析乌海市2018年6~8月3次持续O3污染过程特征的基础上,利用WRF-CMAQ模式系统进行模拟并根据过程分析输出结果对污染的成因进行了深入分析,探讨了区域输送和局地光化学反应对乌海市O3的影响.结果表明,乌海市夏季O3呈现"单峰"的日变化特征,近地面O3与向下短波辐射和气温显著呈正相关,与相对湿度呈负相关;空间分布上,乌海市3个工业园区白天和夜间均为O3低值区,乌海西南部宁夏石嘴山地区、乌海城区和西北部乌兰布和沙漠地区白天为O3高值区;过程分析结果表明,输送和化学过程及其相对大小对乌海市O3有决定性影响,6月和7月的污染过程中局地光化学反应和输送共同导致O3显著升高,且化学过程的影响是输送的两倍左右,8月O3的升高主要为输送作用的贡献;进一步对输送作用进行分解可知偏南和西北方向的输送对O3的升高有较大贡献,结合前体物的排放,可能的传输来源为宁夏银川、石嘴山及巴彦淖尔等区域,因此,乌海市应在控制本地排放的基础上,加强区域联防联控,减少区域传输对O3的影响.  相似文献   
2.
城市尺度高分辨率人为源大气污染物排放清单是城市空气质量预报预警、污染成因分析和减排措施制定的重要基础数据,目前我国西部地区城市尺度的人为源排放清单研究仍然相对薄弱,能对接于空气质量模式的排放清单更为缺乏.本文整合已发表的清单文献,建立了可对接于空气质量模式的2016年兰州市城市尺度的人为源清单模型(HEI-LZ16),将之应用于WRF-Chem模式,评估HEI-LZ16的准确性和适用性.结果表明:兰州市2016年人为源排放的SO2、NOx、CO、NH3、VOCs、PM10、PM2.5、BC和OC总量分别为25642、53998、319003、10475、35289、49250、19822、2476和1482 t·a-1.在模拟时间内,HEI-LZ16相比于MEIC,O3和PM2.5的NME值分别减小了140.2%和28.8%,HEI-LZ16更加准确适用.分析了HEI-LZ16情景下模拟的PM2.5和O3时空分布,兰州市臭氧MDA8呈现冬春季城区低而郊区高,夏秋季河谷城区西部及其下风向地区高的分布特征,夏秋季高浓度区的分布受偏东风和光化学反应的共同影响,冬季城区O3浓度受NOx排放的抑制作用浓度反而降低.PM2.5浓度的高值区主要集中在黄河河谷盆地,本研究表明沿白银—兰州黄河河谷盆地走向的西侧存在一个污染物传输通道,其对兰州市环境空气质量具有较大的影响.  相似文献   
3.
乌海市臭氧传输特征与潜在源区   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
乌海是典型的西北工业城市,O3污染问题突出但缺乏研究.本文基于乌海市环境监测数据、气象数据分析了乌海市O3污染特征.结果表明:乌海市O3日最大8 h平均值(MDA8O3)第90位百分数由2015年的131 μg·m-3上升至2018年的162 μg·m-3,超标天数由2015年的8 d上升到2018年的44 d,O3超标日集中出现在4—8月;2018年4—8月乌海市近地面盛行南风,O3浓度在近地面风向位于西南-南、东南、北-东北3个风向区间,风速处于2~7 m·s-1的区间时最高.为进一步研究乌海O3传输特征、潜在源区,本文基于NCEP再分析资料,使用后向轨迹、PSCF方法与CWT方法研究了2018年4—8月O3的传输特征及潜在源区.O3非污染过程中,74%的轨迹来自北方,气团移动速度快且途经的下垫面以沙漠为主,较为清洁.O3污染过程中,来自南方的轨迹占比59%,贡献了76%的污染轨迹,这些轨迹传输距离较短、移动速度较慢且经过的下垫面多为城市及工业园区;PSCF分析与CWT分析的结果较为一致,O3非污染过程的主要源区分布在乌海市以南.O3污染过程的主要源区为鄂尔多斯西部、阿拉善东部、石嘴山、银川、吴忠、榆林西部,WPSCF值均大于0.5,WCWT值均大于120 μg·m-3.乌海市O3易受区域传输影响,O3污染过程中其主要源区为距乌海400 km以内的上风向城市,O3非污染过程则主要在200 km的范围内.分过程进行气团轨迹聚类分析和潜在源区分析有利于得到更为真实的污染物传输特征和潜在源区.  相似文献   
4.
臭氧浓度与其前体物排放在不同地区、不同时刻具有高度非线性关系,如何精准防控臭氧污染成为了目前研究的难点.本文基于WRF-Chem空气质量模式和自建的乌海市2018年大气污染物排放清单,以2018年8月17~20日乌海市海勃湾市区的一次臭氧污染过程为例,利用有交互作用的正交试验研究臭氧及其前体物之间的非线性响应,揭示臭氧生成敏感性并确定最优控制方案.结果表明,NOx、VOCs与CO的交互作用、CO、排放的污染物和气象场的交互作用是影响海勃湾市区臭氧浓度的主要因素,在臭氧超标日的12:00~18:00臭氧生成对NOx排放量最为敏感,当NOx、VOCs和CO协同削减60%、30%和30%时,臭氧平均浓度下降最为显著,为12.6 μg·m-3(7.8%);通过对化学反应机制分析得出,VOCs和CO通过与·OH和HO2·等自由基反应进而影响整个光化学反应,是导致VOCs与CO对臭氧生成存在显著交互作用的原因.该方法为研究臭氧及其前体物的非线性响应和制定臭氧污染控制方案提供了一种新的思路.  相似文献   
5.
VOCs作为臭氧与二次有机气溶胶的关键前体物,其来源解析对臭氧和颗粒物的协同控制至关重要.但多数VOCs具有反应性,不能完全满足受体模式对污染源排放化学物质组成稳定的假设要求,导致受体模式解析结果不能精准反映实际源贡献.为解决因不同VOCs反应活性不同而导致的组分相对变化与模型假设不符的问题,引入VOCs老化程度来表征其光化学反应的状态.将乌海市超级观测站监测的VOCs依据乙苯与间/对-二甲苯的比值分为高、中和低这3种老化状态.结果表明,分类后解析结果的模拟值与实测值的回归方程参数(斜率和截距)、标准误差、决定系数和残差合格率等模型诊断参数改善明显.因为老化程度与气团在大气中的传输时间和大气氧化性密切相关,在一定程度上也反映了气团的不同来源信息.在高老化态样品中焦化源贡献率最高,达47.20%;在低老化态样品中燃烧源和焦化源均较高,分别为28.67%和24.39%.按老化程度进行分类后,PMF对VOCs源解析的结果更符合实际排放源的贡献.  相似文献   
6.
乌海市是我国典型的煤焦化工业基地,大气污染物排放总量较大且近年来夏季O3污染问题逐渐突出,明确大气污染物排放特征,探究O3污染形成机制是客观认识其O3污染现状,科学制定污染控制措施的基础.基于"系数法"采用自下而上的方式构建了2018年乌海市高分辨率大气污染源排放清单(HEI-WH18),利用WRF-Chem对HEI-WH18的适用性和准确性进行评估,并结合模式诊断模块探究了乌海市夏季O3污染形成的原因.排放清单结果表明,2018年乌海市SO2、NOx、CO、PM10、PM2.5、VOCs、NH3、BC和OC的排放总量分别为65943、40934、172867、159771、47469、69191、1407、1491和1648 t ·a-1.与MEIC清单相比,利用HEI-WH18能更好地捕捉到O3及其前体物的排放变化规律和量级,适用于乌海市夏季O3的模拟及其来源分析研究.从O3及前体物的空间分布来看,乌海市海勃湾城区白天为O3高值区,3个工业园区无论白天和夜间均为O3低值区和NO2高值区,CO的空间分布特征与煤层及矸石堆自燃源一致.根据对O3污染过程的诊断分析,边界层中高层O3浓度的升高主要是平流输送和化学过程共同作用的结果,低层O3浓度的升高是垂直混合和平流输送导致的,化学过程在低层的贡献较为复杂,其正贡献起到了维持高O3浓度的作用,负贡献结合平流输送造成了O3污染的最终消散.  相似文献   
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