基于OSAT方法对上海2010年夏季臭氧源解析的数值模拟研究

上海夏季臭氧浓度超标现象频繁出现,危害人体健康,已成为一个重要的大气环境问题.本文采用CAMx模型并使用OSAT方法对上海2010年夏季（8月）地面臭氧的源贡献进行了数值模拟研究,探讨了上海本地、浙江、江苏和远距离传输对上海徐汇站O₃浓度的贡献,同时还详细分析了上海本地8类源（农业源、工业过程、工业锅炉、电厂、生活源、交通源和挥发源）的贡献特征.结果表明：在白天O₃低浓度污染时段和夜间,上海徐汇站O₃主要来自外围（最内层模拟区域之外）的贡献.而在白天高浓度O₃污染时段,来自上海市本地污染源排放的贡献率显著地升高.从2010年8月6—31日期间徐汇站O₃小时浓度贡献百分率的平均值来看,外围贡献了61.2%,上海本地、江苏和浙江对上海徐汇站的平均贡献率分别为22.8%、7.4%和8.6%.工业过程是上海本地O₃的最大贡献源,其次是挥发源和交通源,因此,降低上海本地O₃污染浓度的有效措施为控制来自工业过程、挥发源和交通源的O₃前体物的排放.另外,通过OSAT方法模拟计算还得出,上海市交通源、上海电厂和工业过程是徐汇站NO_x浓度（O₃的重要前体物之一）的三大主要贡献源,实施针对该三大重点排放源的减排措施将有效减少上海市的NO_x大气环境浓度.     

2013年夏季典型光化学污染过程中长三角典型城市O3来源识别

城市化、工业化、机动化的高速推进以及大气活性物质的大量排放,使得长江三角洲地区在夏秋季节面临严峻的以高浓度O3为典型特征的光化学污染问题.然而,O3与其前体物之间的高度非线性反应过程使得其来源识别变得十分复杂,因此针对高浓度O3的控制途径仍不清楚.本文以2013年7月长三角地区发生的一次持续时间长、波及范围广、强度高的高浓度O3污染过程为研究案例,基于CAMx空气质量数值模型中耦合的臭氧来源追踪方法(OSAT),采用物种示踪的方法对长三角3个代表性城市上海、苏州、杭州近地面O3的污染来源开展了模拟研究,探讨了4个源区(上海、浙北、苏南和长距离输送)、7类排放源(工业锅炉和窑炉、生产工艺过程、电厂、生活源、流动源、挥发源和天然源)对上海、苏州和杭州城区地面O3的浓度贡献.研究结果表明:长距离输送以及区域背景产生的O3约在20×10-9~40×10-9(体积分数)之间;加上上海及苏南、浙北地区排放的前体物在长三角城区地区二次生成O3,可使O3上升至40×10-9~100×10-9(体积分数)乃至更高.模拟时段内日间8 h O3浓度的地区贡献分析结果显示,长距离传输对于上海、苏州、杭州的浓度贡献分别为42.79%±10.17%、48.57%±9.97%和60.13%±7.11%;上海城区O3来源中,上海本地污染贡献平均为28.94%±8.49%,浙北地区贡献约19.83%±10.55%;苏州城区O3来源中,苏南地区贡献约26.41%±6.80%;杭州城区O3来源中,浙北地区贡献约29.56%±8.33%.从各受点日最大O3小时浓度贡献来看,长距离传输贡献比例显著下降(35.35%~58.04%),而本地污染贡献上升.区域各类污染源贡献分析结果表明,长三角地区对O3污染贡献最为突出的几类污染源分别是工业锅炉和窑炉(浓度贡献约18.4%~21.11%)、生产工艺过程(19.85%~28.46%)、流动源(21.30%~23.51%)、天然源(13.01%~17.07%)和电厂排放(7.08%~9.75%).研究结果表明,工业燃烧排放、生产工艺过程中产生的VOC排放以及流动源大气污染物排放,是造成长三角区域夏季高浓度O3的主要人为源.     

基于CAMx-OSAT方法的西宁臭氧来源解析

利用青海省西宁市2018—2019年O₃浓度高值时期监测数据,结合CAMx-OSAT方法从控制型、分类排放源、区域贡献3个方面定量剖析西宁的O₃污染来源.结果表明：西宁O₃浓度整体为VOCs控制,主城四区（城东区、城西区、城北区、城中区）尤其突出,且夏季较为显著;2018年和2019年VOCs的贡献占比分别为9.76%和8.91%;而周边区县由NO_x和VOCs共同控制.除背景场外,工业源对西宁O₃生成的贡献最高,其在2018年和2019年模拟期的贡献占比分别为52.22%和47.24%,其次为交通源.模拟期内,本地源和外地传输的贡献比值约为2：1,西宁的O₃以本地生成为主.本地源中,主城四区是O₃生成的主要区域来源,占比约为32.26%;外地传输中,海东是主要贡献区.因此,为降低西宁本地O₃污染浓度,应在夏季日间时段控制主城区工业源及交通源的VOCs排放,并加强与海东的联防联控.