莆田地区一次臭氧污染过程分析

利用2018年7月28日-8月5日莆田地区4个环境监测站臭氧逐小时浓度观测资料、莆田国家气象站逐小时资料、莆田地区风廓线雷达站逐小时资料对7月29日-8月4日的臭氧污染过程进行分析.结果表明,除7月30日臭氧最大浓度为193 μg?m-3外,其余日期莆田市监测站的臭氧浓度小时最大值均超过200μg?m-3.本次污染过程...     

广东省春季一次区域臭氧污染过程的成因分析

为探究广东省春季环境空气臭氧(O₃)污染成因,选取2022年4月6—10日的一次典型污染过程,结合后向气流轨迹、潜在源贡献因子算法和权重轨迹分析法,较为全面地分析了本次污染过程的特征及传输对O₃的影响.结果表明：本次污染范围涉及全省10个城市,污染前期江门市和中山市O₃小时峰值浓度分别高达264μg·m^-3和272μg·m^-3,后期东莞市每日O₃小时峰值均高于260μg·m^-3.以清远市为代表性城市的分析表明,污染天日最大8 h平均O₃浓度、氮氧化物(NO_x)和挥发性有机物(VOCs)浓度平均值较非污染天分别升高10.8%、44.0%和168.0%.O₃污染天呈高温、低湿的特点,O₃浓度与温度的相关性在污染天显著增强.基于MIR值计算的O₃生成潜势结果表明,与非污染天相比,污染天间、对-二甲苯、乙苯、邻二甲苯和甲苯对O     

蚌埠市臭氧污染评价及一次持续性污染过程分析

利用2015年1月—2018年12月近4年的国控点大气污染物监测数据和同期气象观测数据,分析评价了蚌埠市近地面O_3污染的变化趋势及特征,并结合HYSPLIT后向气流轨迹模式及中尺度天气和预报模式(WRF-Chem)模拟预报结果,探讨了一次持续性O_3污染过程中,其他污染物、气象因素及外来传输对近地面O_3浓度的影响.同时,结合蚌埠市2015—2017年环境统计数据,分析了本地污染物排放对本地生成O_3的影响.结果表明:2015—2018年,蚌埠市近地面O_3-8 h第90百分位数由128μg·m~(-3)增长至177μg·m~(-3),呈逐年上升趋势;O_3-8 h超标率由2.28%增长至18.88%,以O_3为首要污染物的污染天数占全年污染天数的百分比由4.08%增长至50.83%,O_3成为影响蚌埠市环境空气质量的主要污染物之一.O_3污染过程期间,蚌埠市近地面以1～3 m·s~(-1)小风为主,O_3在NNW、E、SE、SSE、S方向超标较为明显.在京津冀及周边区域、长三角的中北部区域出现O_3连片污染的情况下,蚌埠市地面受偏东风、东南风和西北风影响,存在较为明显的外来污染传输过程.2015—2017年,蚌埠市工业企业数量由420家减少至257家,区域废气污染物中氮氧化物、烟(粉)尘和挥发性有机物排放量均大幅减少;机动车净增10.78万辆,机动车源排放在区域污染物排放总量中占比较大,且有逐年增加的趋势.由此可见,区域性的O_3污染及前体物输送是蚌埠市近年来O_3污染持续恶化的最主要原因,而在本地污染物(含前体物)排放量明显减少的情况下,本地机动车源排放量所占比例快速攀升,为本地O_3生成提供了大量前体物.今后,蚌埠市在O_3污染管控工作中应格外关注外源性、事件性的O_3污染及前体物输入,同时还应考虑控制本地机动车规模的快速增长.     

2019年秋季海南省4次臭氧污染过程特征及潜在源区分析

基于2019年秋季海南省空气质量和气象监测数据,结合相关分析、HYSPLIT后向轨迹模型、PSCF （潜在源贡献因子）和CWT （浓度权重轨迹）等分析方法对海南省4次O₃污染过程特征及潜在源区进行深入分析.结果表明：①过程1和过程3分别发生在9月21~30日和11月3~11日,持续时间达到了10 d和9 d,ρ（O₃-8h）（最大8 h平均）分别为145.52 μg ·m^-3和143.55 μg ·m^-3.过程2和过程4出现在10月18~21日和11月20~25日,持续时间为4 d和6 d,ρ（O₃-8h）分别为130.79 μg ·m^-3和115.46 μg ·m^-3.②气压偏高,降水偏少,相对湿度偏低,日照时数偏长和太阳辐射偏强,是造成海南省出现O₃污染天气的有利气象条件.偏北风风场控制下有利于O₃-8h浓度上升,不同风速大小会影响海南省O₃-8h浓度高值区分布.③ O₃污染较为严重的过程1和过程3的影响气流发散度较大,有来自内陆地区和东南沿海地区两支气流,而O₃污染较轻的过程2和过程4的影响气流较为集中,多为东南沿海气流.④潜在贡献源区分析表明,浙江省、江西省、福建省和广东省等地是2019年秋季海南省O₃污染外源输送的主要源区,其中珠三角地区和广东省西部WPSCF值和WCWT值分别为大于0.36和大于90 μg ·m^-3.     

2019年佛山臭氧污染及污染气象条件变化

利用佛山污染物浓度和气象要素观测数据,文章对比分析了2018年和2019年佛山地区全年空气质量和污染气象条件状况,并对2019年臭氧(O₃)污染现状及其与气象要素的关系进行了研究。结果表明:(1)2019年佛山空气质量以优良为主,空气质量指数(AQI)达标率为78.9%,较2018年(89.0%)下降了7.4个百分点,主要的首要污染物为O₃-8h(49.2%)、NO₂(33.7%)、PM₁₀(14.0%)和PM_2.5(3.0%),O₃和NO₂污染较颗粒物污染愈发严重和突出;(2)污染气象条件来看,2019年干季(1月、11至12月)佛山降雨量和降水日数明显偏少,湿清除条件较2018年同期转差;2019年O₃高发时段(8-11月)日照时数和高温日数均明显偏多(59%,5.6d),O₃污染气象条件转差;(3)2019年佛山共发生10次连续3d或以上的O₃污染过程,最长持续1...     

云南省2019年臭氧污染特征及影响因素研究

为探讨高原山地城市臭氧污染特征,基于云南省国家环境空气自动监测站点臭氧及相关污染物、气象监测数据,该文分析了臭氧时空变化特征及其与其他环境因子的相关性。结果表明,2019年臭氧污染集中在滇中区域的曲靖、玉溪以及滇西南区域的普洱等城市;臭氧浓度月变化呈现"双峰型",日变化呈现"单峰型"特征,不同区域存在不同程度的"周末效应";臭氧与湿度、温度的相关性较好,温度25～35℃,湿度20%～40%,风速0～5 m/s及西南风向容易出现臭氧超标。     

杭州市夏季臭氧污染特征及一次污染过程分析

文章利用2016-2021年杭州市环境空气质量国控监测站点及杭州光化学网站点监测数据,分析杭州夏季臭氧浓度变化特征,并结合气象资料分析一次臭氧典型污染过程。研究表明,杭州市夏季臭氧污染严重,6月超标天数要高于7月和8月,夏季臭氧浓度日变化呈现“单峰型”,8月平均臭氧日变化的峰值要略高于6月和7月。2021年6月5-9日杭州市出现的一次中度污染的臭氧污染过程,主要是在不利气象条件以及较高浓度前体物影响下的本地生成,而6月7日在本地生成之外,还受到东北方向城市区域的污染传输影响。     

COVID-19疫情期间成都市地面臭氧污染特征及气象成因分析

受COVID-19疫情影响,我国各地采取了一系列封锁管控措施,由此导致大气污染物排放强度降低.本文以成都市为例,分析了2020年上半年的气象条件和大气污染浓度特征,并重点对臭氧浓度变化及同期对比结果进行了细致分析.结果表明：①与2019年同期相比,除O₃外的5种污染物（NO₂、CO、SO₂、PM₁₀、PM_2.5）浓度均降低,降幅分别为13.60%、8.96%、6.30%、4.56%、1.80%,而O₃浓度却异常升高,升幅最大值分别出现在2月（35.1%）和5月（36.1%）.②2020年上半年,O₃浓度高值出现时间较2015—2019年提前,气象条件较有利于臭氧的生成.100 hPa和500 hPa位势高度为正距平,气温、日照时数较往年升高,相对湿度和降水量下降,以静小风为主.③2020年4月25日—5月6日臭氧污染持续时间长,主要是由于复工复产导致臭氧前体物排放增加,以及稳定的天气形势,使成都长时间处于高温（>30℃）、低湿（40%~60%）、静小风（1.3 m·s^-1）等不利扩散的气象条件下.气团后向轨迹和污染潜在源区表明研究区受到来自成都偏东一带及川南地区高污染气团短距离输送的影响.     

2019年1月青岛市一次重污染天气过程分析

研究了2019年1月11日-15日青岛市一次持续时间较长的重污染天气过程,重点分析此次污染过程中大气污染的变化特征。污染过程中,青岛市大气颗粒物浓度上升较为明显,PM10、PM2.5的小时平均浓度最高分别达525μg·m-3、368μg·m-3,污染持续4天,期间空气质量均在中度-重度污染水平。根据后向轨迹模型、激光雷达以及颗粒物离子浓度的分析,此次污染过程主要是由本地不利气象及外来传输的共同影响所致。     

2016~2019年江西省臭氧污染特征与气象因子影响分析

利用2016~2019年生态环境部环境监测总站提供的江西省11个设区市的监测数据及同期的国家气象观测站常规观测资料,研究江西省臭氧污染特征与气象因子的关系.结果表明,江西省近几年臭氧污染日益严重,2016年全省臭氧（日最大8 h滑动平均值）平均浓度为80.1 μg·m^-3,到2019年上升至98.2 μg·m^-3,平均年增长率为6 μg·m^-3.2019年江西省11个设区市O₃超标总天数为475 d,占总超标天数的72.6%.2016~2018年O₃月平均浓度具有典型的季节变化特征：夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,2019年秋季由于降水量显著减少、日照时数增多和气温升高等气象条件导致秋季近地面臭氧浓度异常升高,其平均浓度高于其它季节.臭氧浓度总体与气温、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,当气温高于30℃、相对湿度在20%~40%区间、风速在2~3 m·s^-1区间时易出现高浓度臭氧污染.江西省臭氧浓度呈现一定的空间分布特征：赣东北地区低于其他地区,南部城市高于北部城市.其中,赣州市臭氧污染较为严重,其2019年平均浓度居全省最高,为104.2 μg·m^-3.基于后向轨迹HYSPLIT模型和潜在源解析PSCF对赣州市进行分析,研究结果表明赣州市臭氧污染的主要潜在贡献源区存在一定的季节差异：春季臭氧污染的外来输送源主要来自广东中部和江西北部地区,夏季主要来自江西北部地区,而秋季则主要来自广东北部和安徽中部地区.     

基于RAMS-CMAQ模拟的2019年初威海市大气污染反弹成因研究

威海市是山东省东部最典型的沿海城市,也是中国、日本、韩国大气污染相互传输影响的重要通道.虽然威海市大气质量已连续4年达标,但其污染仍时有反弹.2019年1-2月威海市大气N02和PM2.5浓度反弹率分别达48.5％和35.O％,明显高于山东省内陆地区和京津冀地区平均水平.通过对同期空气质量例行监测数据和气象资料统计分析...     

佛山春季两次典型臭氧污染过程分析

近地层臭氧污染与气象条件密切相关,为了解珠三角地区春季臭氧（O₃）污染的气象成因,选取了2020年4月9日和28日佛山地区春季两次典型O₃污染过程进行对比分析.结果表明：（1）小风、低湿和高温是造成佛山春季O₃污染发生的气象成因.（2）两次过程各站点O₃峰值浓度大致出现在16:00—18:00,较年均统计偏晚1 h左右,最高气温明显低于夏、秋季;大多数站点日变化以单峰型为主,部分站点受局地风场和城市下风向传输影响呈现“倒U型”和“双峰型”.（3）垂直探测分析表明,4月9日O₃污染过程主要由局地反应生成,垂直方向下沉气流主导,污染主要积聚在1000 m以下的近地面层;28日受局地生成和垂直交换作用影响,O₃污染自下而上扩展,且早间残留层下传影响显著.（4）与长距离和高层输送相比,短途和低层传输对局地O₃污染发生的作用更为明显（输送频率可达60%以上）.春季佛山地区O₃污染的主要传输源为珠三角东部和南部地区,污染防控...     

昆明市空气污染特征及成因研究

昆明市空气污染以总悬浮颗粒物污染特征，秋冬季较春夏为重，城中心郊区为重，城西和城北较城东和城南为重，除背景测点外，ＴＳＰ和ＳＯ２两种污染物均有的相关性；在目前的采样高度上，工业源对各测点ＮＯｘ浓度影响不明显。     

哈尔滨市一次大气污染过程及潜在源分析

本研究以2018年12月10~13日哈尔滨市一次严重的空气污染事件为研究对象,分析了此次污染过程的概况、成因以及污染的潜在源区.结果表明：此次空气污染过程以PM_2.5影响为主,污染类型由10日00：00~11日17：00的偏燃煤型发展为11日17：00~13日15：00的二次气溶胶复合污染,最终在13日15：00后稳定为偏燃煤型.从天气形势和风速风向分析可知此次10~13日的污染过程与不利气象扩散条件也是密不可分的.模拟的48h后向轨迹经过聚类分析主要分为4类,大部分来自内蒙古、吉林等方向,70.83%的轨迹PM_2.5超标,表明来自这些方向的污染气团对哈尔滨市的空气质量影响较大;而通过对模拟的48h后向轨迹进行PSCF、CWT分析,发现哈尔滨的WPSCF和WCWT分布特征类似,WPSCF和WCWT的高值主要集中在哈尔滨本地的双城、巴彦、阿城、吉林省的中部、西部地区等地区,以及大庆、绥化等地区,说明这些区域都是哈尔滨市PM_2.5的潜在源地.     

2019年8月世警会期间成都平原臭氧污染及其气象成因分析

利用2015-2019年夏季成都平原的空气质量监测数据、气象数据及再分析资料,研究了2019年8月世警会(第十八届世界警察和消防员运动会)期间成都平原持续性高浓度臭氧(O3)污染特征及其气象成因.结果表明:①2015-2019年夏季成都平原地表O3-8 h(O3日最大8小时平均浓度)的90百分位呈上升趋势,7月臭氧超标...     

重庆市O3污染日的大气环流分型与传输特征

通过分析重庆市主城区2015~2019年O₃浓度和气象要素观测数据,发现主城区O₃超标日数、超标日O₃中位值和90百分位浓度值均呈现逐年升高趋势,O₃与温度成正相关、与相对湿度成负相关,高O₃浓度对应每日最高温度区间为35℃以上以及相对湿度区间70%以下.采用T-mode主成分分析法(PCT)对2015~2019年的4~9月850hPa低层位势高度场和风场进行分型,总结出重庆市O₃污染期间主要有8种天气类型,其中有利于出现高浓度O₃现象的天气类型分别是低压西北侧型(T1)、低压后部型(T4)和高压西侧(T3),对应O₃平均超标率分别为34.6%、17.0%和14.2%.利用HYSPLIT4模型后向轨迹聚类方法和潜在源贡献算法(PSCF),计算得到O₃污染日的气团主要以中短距离输送为主,主要传输轨迹来自北、东北、南以及西南四个方向,从2015~2019年,主要污染来源有一个明显的从北转南的趋势,O₃污染的潜在源贡献分析结果与全市工业源NO_x、VOCs排放量空间分布的一致性较高.     

“兰州蓝”背景下空气污染特征、来源解析及成因初探

兰州市近年空气质量有所好转，频繁出现"兰州蓝"现象.本文利用兰州市2013—2018年空气污染物实时监测数据，分析了兰州市空气污染特征、潜在来源和成因.结果表明，2013—2018年兰州市SO₂、PM_2.5和PM₁₀浓度呈下降趋势，NO₂、CO和O₃浓度呈上升趋势，PM_2.5和PM₁₀是兰州市的主要污染物，其值远远高于标准限值.大气污染物与气象参数的关系表明，较低的一次污染物与较高的风速相关，二次污染物O₃其较低的浓度值与较低的温度有关.从后向轨迹模型分析来看，新疆塔克拉玛干及周围的戈壁沙漠、内蒙古高原和西部青海地区是春季、秋季和冬季污染物的主要来源区，兰州东南部周边地区是夏季的主要源区和秋季的次要源区.初步分析了当地污染物排放和气象条件的影响，由于严格的排放控制，空气质量的改善可能与污染物排放量的减少有关，而气象条件的贡献并不明显，具体还需要进一步研究.