上海市臭氧污染的大气环流客观分型研究

利用T-mode主成分分析法(PCT)对上海2013—2017年3—10月925 hPa低层位势高度和全风速场进行大样本客观分型,总结了有利于和不利于促发上海地面臭氧污染的大气环流类型.发现有利于促发臭氧污染的环流形势都和副高有关,分别为副高控制(HC)和副高西北侧(HW),对应的臭氧超标率分别为68%和24.2%.前者的气象特点表现为辐射最强、温度最高有利于臭氧的光化学生成,臭氧浓度较弱副高形势平均偏高约50%;而后者以西向风为主,呈现明显的输送效应.相反不利于促发臭氧污染的环流类型都和低值系统相关,分别为低压北侧(LN)、低压东侧(LE)和低压西侧(LW),臭氧超标率均低于7%.其中LN影响下上海水平风速最大、扩散条件最好,不利于臭氧积聚;LE和LW影响下上海多云雨天气导致辐射降低,抑制了臭氧的光化学生成.     

成都平原城市群春季臭氧污染天气客观分型与典型过程分析

通过分析成都平原城市群8个城市2015-2019年春季(4-5月)地面臭氧浓度及超标情况表明,春季成都平原平均臭氧日最大8小时平均浓度(O3_8 h)呈上升趋势,成都、眉山O3超标日较多,雅安最少但呈逐年增加趋势,资阳、乐山O3_8 h平均值和O3超标率高于夏季.同时,利用ERA-Interim再分析资料和PCT客观天...     

上甸子本底站臭氧生成效率的观测研究

2008年3月26日～10月9日在北京上甸子大气本底站开展了O3、NOx、NOy、CO等气体的现场观测和VOCs采样观测.利用观测数据,首次取得该本底站臭氧生成效率(OPE),研究了OPE与NOx和VOCs的关系,探讨了HNO3干沉降对OPE的可能影响及订正方法.结果表明,观测期间逐日OPE值的变化范围为0.2～21.1,平均值为4.9±3.6;晴天的总体OPE值为4.3±1.5;OPE值随NOx浓度的变化基本符合抛物线关系,当NOx14×10-9时,OPE随NOx的增加而增加;当NOx14×10-9时,OPE随NOx的增加而减少;芳香烃和OVOCs与OPE存在密切的正相关关系.HNO3等NOx氧化产物的干沉降对计算的OPE有显著影响,导致计算结果偏高.利用北京市区和上甸子的NOy/CO值可以对观测期间的OPE值进行初步订正,但订正方法尚不够严谨,结果需要进一步验证.未订正的OPE计算值可认为是实际OPE的上限.     

上甸子本底站地面臭氧变化特征及影响因素

利用TE Model 49C型臭氧监测仪,于2004年1月1日-12月31日,在上甸子本底站进行了地面φ(O₃)的连续在线监测.分析了全年φ(O₃)的变化特征及其与同期气象要素的相关关系,并对φ(O₃)高值日的个例分析进行了验证.结果表明,上甸子本底站地面φ(O₃)具有明显的季节变化和日变化规律,并且与同期的气象条件密切相关.主要特征:①夏初φ(O₃)较高,6月的平均值达到最高,小时平均最大值可达129.7 μL/m3;而冬季φ(O₃)较低,12月的平均值达到最低,小时平均最大值仅为32.7 μL/m3.②日变化趋势较为明显,在4:00-7:00出现最低值,在15:00-18:00出现最高值,变化幅度为夏季最大、冬季较小.③气温与φ(O₃)呈显著正相关,夏季相对湿度与φ(O₃)呈显著负相关,风向和辐射强度也与φ(O₃)及其变化规律呈显著相关关系.      

大气环流型对珠三角2015～2020年臭氧变化的影响

基于2015～2020年的珠三角臭氧(O₃)日最大8 h浓度平均值[MDA8 O₃,ρ(O₃-8h)]的观测数据和气象再分析数据,运用Lamb-Jenkinson天气分型法(LWTs)分析不同大气环流型的特征并定量其对MDA8 O₃年际变化的贡献.结果表明,珠三角发生的18种天气型中ASW型更容易出现O₃污染现象,而NE型会导致更严重的O₃污染.根据850 hPa风场的风向变化及中心系统的不同位置将18种天气类型合并为5个天气类别来探讨不同天气型的O₃生成机制,发现ρ(O₃-8h)高的天气类别为N-E-S方向类别[(161±68)μg·m^-3]和A类别[(122±39)μg·m^-3],二者ρ(O₃-8h)与日最高气温和太阳净辐射量都呈显著正相关.N-E-S方向类别为秋季主导大气环流型,而A类别多发生在春季,其中春季珠三角发生的90%O_3<...     

2016—2019年夏半年成都市区臭氧污染天气特征分析

为揭示成都市区臭氧污染气象条件特征,通过欧盟COST733天气客观分型软件对成都市区2016-2019年夏半年(5-9月)海平面气压场和500 hPa位势高度场进行大气环流形势分型,并结合同期臭氧监测数据、地面气象观测数据以及总云量实况分析产品,分析成都市区夏半年臭氧超标天气及气象要素特征.结果表明:成都市区2016-2019年夏半年共出现臭氧超标日数为159 d,超标率为26.0%,超标日主要集中于5-8月,小时超标多出现于14:00-17:00.臭氧污染日数最多的海平面气压场为弱低压型,其后依次为低压前部型、低压型、高压后部型.臭氧超标率最高的海平面气压场为低压前部型,其后依次为弱低压型、低压型、高压后部型.500 hPa位势高度场平直西风气流型臭氧超标日数最多,青藏高压型臭氧超标日数最少.青藏高压型是臭氧超标率最高的500 hPa位势高度场型,平直西风气流型臭氧超标率最低.成都市区臭氧超标日多出现在偏西北风下,近地面气象要素特征一般表现为风速1.2~1.6 m/s,气温在25℃以上,相对湿度多集中在70%左右,总云量和降水概率多低于60%,降水量级以小雨为主,太阳辐射和日照时数分别位于20.5~23.2 MJ/m2和6.0~7.8 h区间.小时臭氧超标近地面气象要素特征为气温和总辐射曝辐量相对较高,二者分别在30~36℃和0~3.5 MJ/m2之间,相对湿度在60%以下,总云量低于40%,以偏南风影响为主.研究显示,成都市区海平面气压场为低压型,500 hPa位势高度场为青藏高压型时,易发生臭氧污染.      

广州逐时臭氧污染气象条件指数研究及应用

利用2016—2020年近地面臭氧和气象逐时数据,基于相关性分析和概率统计方法,在分析臭氧敏感气象要素特征基础上,综合各气象因子对臭氧生成贡献大小,建立了广州逐时臭氧污染气象条件指数模型及等级标准,并进行了预报及检验.结果表明：(1)高浓度臭氧主要发生在高温低湿情况下,臭氧浓度及臭氧超标率均随着气温的升高而增加,当气温高于30℃时,臭氧浓度随温度的变化升高更为明显;臭氧浓度和超标率随着相对湿度的升高而逐渐降低,其中,当40%≤RH<50%时,臭氧浓度及超标率最高;当风速在1～2 m·s^-1时,臭氧超标率最大.(2)对所建立的广州本地化的逐时臭氧污染气象条件指数模型和分级标准进行了检验评估,结果显示,臭氧污染气象条件指数等级越高,臭氧浓度和超标率也越大,说明该指数能够较好地表征臭氧污染天气的强弱.(3)基于欧洲中心高分辨率数值预报产品,根据污染气象条件指数模型,对广州3种不同天气类型下的指数预报进行对比验证,预报效果较好,说明该指数对臭氧污染天气预报有较好的指导意义.     

2015—2021年广州市臭氧和PM2.5复合污染特征及天气分型研究

利用广州市2015—2021年的地面观测资料和ERA5再分析数据集,统计了臭氧和PM_2.5的时间分布特征及两者同时出现高值(“双高”过程)的气象成因,并进一步用自组织神经网络(SOM)研究了高浓度臭氧和PM_2.5(浓度大于年第85分位数)对应的客观天气型.结果表明,2015—2021年,广州市臭氧浓度呈逐年上升趋势,而PM_2.5浓度则呈逐年下降趋势,臭氧逐渐取代PM_2.5成为首要污染物.“双高”日主要集中在春季和秋季,且秋季占比超过50%.当温度为20～30℃,湿度为30%～50%时,“双高”日出现的概率达到30%以上.基于天气分型方法,本研究发现在所有“双高”污染过程中,主要天气分型依次为：高压底后部型、变性高压脊型、副高+台风外围型、冷锋前部型;秋季发生“双高”污染时,天气分型依次为：副高+台风外围型和副高+弱冷高压脊型.     

银川市臭氧污染天气形势客观分型研究

采用T-mode主成分分析法（PCT）对银川2016—2020年4—9月850 hPa位势高度和全风速场进行客观天气分型,并利用后向轨迹聚类方法、潜在源贡献算法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）探讨臭氧易污染天气型的传输特征和潜在污染源区.结果表明,最有利于形成臭氧污染的天气类型为东高西低型,其次是低空均压场高空弱西北气流型,再次是低空均压场高空强西北气流和辐合场型,对应的臭氧超标率分别为37%、34%、27%和27%;不利于促发臭氧污染的天气类型有暖高底部型、西北气流控制型和高压后部型.东高西低型下,银川臭氧的主要输送路径为东南气流,潜在源区为四川北部、陕西西南部、甘肃东北部和宁夏东部;偏东气流和西北气流对低空均压场高空弱西北气流型下 臭氧浓度均有重要影响,此天气型下银川臭氧潜在源区主要分布在内蒙古西南部与宁夏西北部接壤地区及宁夏北部和东部;低空均压场高空强西北气流型下臭氧主要输送路径为北方气流,潜在源区为内蒙古中西部及宁夏中东部;东南偏东气流为辐合型天气型下银川臭氧的重要 输送路径.     

2015-2020年广东臭氧污染特征、污染天气分型及局地气象要素影响

利用2015—2020年广东省102个国控大气环境监测站臭氧(O₃)监测数据、广东省21个地市国家基本气象站地面气象观测数据和欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代大气再分析全球气候数据(ERA5再分析资料),研究了2015—2020年广东O₃污染特征、污染天气分型及局地气象要素影响.结果表明：2017—2019年广东O₃污染较严重,4—5月O₃浓度逐步上升,6月出现一定下降后7月开始持续上升,峰值出现在9—10月;珠三角O₃超标率明显高于全省其他地区,粤东O₃超标率低于全省平均水平,但浓度平均值高于全省其他地区.基于自组织映射(SOM)方法,将2015—2020年逐日海平面气压和10 m水平风进行分型得到12类环流型,按污染程度分为“污染天气型”、“轻污染天气型”和“清洁天气型”.其中“污染天气型”有台风外围叠加副高型、冷锋前部型、热带系统降水前静稳型、高压底前部型4类.12类天气型所对应的O₃浓度与日照时数、最高气温呈显著正相关...     

2012年-2013年常州市PM2.5空气污染气象条件及天气形势特征分析研究

利用2012年-2013年常州市大气监测资料、2009年-2013年NECP再分析气象资料和日降水资料,对近两年常州市空气污染特征及其与气象条件的关系进行分析.结果表明2013年常州市污染事件相比2012年具有发生频率高、持续时间长和程度重等特点.造成污染天气异常偏多的气象条件是有效降水日异常减少,反映区域混合型PM2.5污染的地面系统不利扩散特征在2013年表现突出,污染高发期地面均压场范围扩大,对流层整层有异常抑制上升作用.典型PM2.5污染个例分析表明重污染天气尺度形势特征主要体现在高压型和冷空气外部输送型,其次为低压和均压场型.     

泉州市灰霾时PM2.5浓度与气象条件、能见度相关分析研究

利用泉州市空气自动监测站的监测资料,研究泉州市灰霾天气时PM2.5浓度与风速、温度、相对湿度等气象因素及能见度的关系.结果表明:泉州市灰霾天气期间往往会伴随气象因素及能见度的变化,灰霾发生前,风速降低,相对湿度减小,逆温层形成,能见度降低;灰霾结束前,风速增大,相对湿度趋于稳定,逆温层消失,能见度增大.灰霾发生时,PM2.5的浓度与风速、能见度基本呈负相关的关系,与相对湿度基本呈正相关关系.气象条件及能见度的变化可以为灰霾天气时污染状况的预判提供重要的参考.     

夏季城市大气O3浓度影响因素及其相关关系

利用2003年夏季济南市区近地面大气O₃、相关前体物和气象因素等观测数据,研究了O₃浓度的分布特征及时间变化规律,分析了7月份O₃与NO、NO₂和CO等前体物及太阳辐射和气温气象条件的相关性.结果表明,济南市区夏季O₃污染比较严重,观测期间各污染物O₃、NO、NO₂、NO_x和CO浓度都相对较高,昼间O₃与各前体物的浓度呈较好的负相关关系,与太阳辐射具有非常明显的相关性,而与气温的相关性不明显.根据以上分析结果,利用回归分析方法,建立了昼间O₃浓度与前体物、气象因子之间的相关模式,结果表明O₃浓度的计算值与观测值符合性较好.     

河南省臭氧污染特征与气象因子影响分析

利用环境空气质量监测站和国家基准地面气候站数据,研究了2017年河南省臭氧(O₃)污染时空特征及其与颗粒物、前体物和气象因子关系.结果表明,河南省2017年O₃日最大8 h滑动平均值(MDA8)呈现夏季>春季>秋季>冬季的特征,年均值为108μg·m^-3;各地市均有不同程度O₃超标情况,其中,安阳超标天数高达88 d,信阳最少为17 d;春末夏初(5月和6月) O₃污染最为严重,O₃ MDA8月均浓度在140μg·m^-3以上,并在6月达到峰值;定性和定量分析显示O₃ MDA8月均浓度与颗粒物,O₃小时浓度与CO、NO₂呈负相关;不同季节、不同城市O₃MDA8与气象因子(日照时长、气温、降雨、能见度、相对湿度及风速)的相关性具有差异.     

气象因素对香港地区臭氧污染的影响

基于2000~2015年香港地区的臭氧监测数据和气象数据,分析了香港的臭氧污染特征及气象因素对臭氧污染的影响.结果表明:(1)香港地区臭氧浓度呈现明显的季节变化特征,其中秋季春季冬季夏季,臭氧超标日集中在夏季和秋季,超标日发生在冬季和春季的情形极少.(2)2000~2015年香港臭氧日最大8h平均浓度(MDA8)年均浓度呈增长趋势,平均增长速率为0.77μg·(m3·a)-1,臭氧MDA8第90百分位数浓度同样呈增长趋势,增长速率为1.49μg·(m3·a)-1.(3)较高的气温是香港地区臭氧污染发生的必要条件,气温越高越容易导致更高浓度的臭氧污染.(4)绝大多数情况下,臭氧浓度与相对湿度间呈负相关关系,相对湿度越高,香港地区的臭氧MDA8平均浓度及第90百分位数浓度均会降低.(5)当香港发生臭氧污染时,盛行风往往从偏北风或偏东风转为偏西风.随着风速的增大,臭氧平均浓度变化不大,但是臭氧第90百分位数浓度会明显降低.(6)降水和云量是影响臭氧浓度的重要因素,连续多日的无雨或少雨天气是臭氧污染事件发生的必要条件,而随着云量的增加,臭氧平均浓度和第90百分位数浓度会持续降低.(7)在太阳总辐射量≤20 MJ·m-2或日照时长≤10 h的情况下,臭氧浓度与太阳辐射及日照时长呈正相关关系.然而,在太阳辐射强烈的情况下(太阳总辐射量 20 MJ·m-2或日照时长 10 h),随着太阳辐射增强或日照时长的增加地面臭氧浓度反而降低,这是因为太阳辐射强烈的情况常出现在雨后天晴的背景下,并盛行来自海洋的偏南风,使得臭氧污染不易形成.(8)香港臭氧超标日的出现往往伴随着一系列气象条件的共同改变,包括晴天少雨、辐射增强、边界层高度增加、相对湿度降低、风速变小以及气温升高等气象特征,污染结束则伴随着相反的气象变化.     

基于随机森林模型的四川盆地臭氧污染预测

为研究四川盆地臭氧(O₃)污染长期变化,使用四川盆地18个城市的地面O₃浓度数据和气象观测数据,首先分析了2017～2020年间四川盆地O₃浓度的时空分布特征,再利用随机森林模型,筛选出影响O₃浓度变化的主导气象因子,构建了气象因子和O₃浓度之间的统计预测模型,并对2020年四川盆地城市群的O₃污染状况进行预测分析.结果表明：(1)2017～2020年间O₃浓度呈现波动变化趋势,2019年出现一个低值,2020年O₃浓度又有所回升.(2)气象影响因子中相对湿度、日最高温度和日照时数对O₃浓度变化具有重要意义,而风速、气压和降水量的重要性较低;同时,气象因子之间也存在着不同的线性关系,气压与其他气象要素呈现负相关性,而剩余气象要素之间正相关关系较为明显.(3)基于随机森林构建的O₃预测模型的拟合优度(R²)较高,展示出较好的预测性能,能够较好地预测O...     

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.     

石家庄市主城区臭氧污染特征及气象成因分析

为了解石家庄市主城区O₃(臭氧)污染特征及其影响因子,基于2015-2018年石家庄市空气质量连续监测资料和同期气象数据分析了主城区O₃污染总体特征及气象成因.结果表明:①石家庄市主城区大气光化学污染日益严峻,ρ(O₃)日均值由2015年的47 μg/m3增至2018年的66 μg/m3,ρ(O₃)超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的天数由2015年的20 d增至2018年的70 d.②ρ(O₃)存在明显的季节性差异,呈夏季[(89±33)μg/m3] >春季[(69±25)μg/m3] >秋季[(40±26)μg/m3] >冬季[(28±16)μg/m3]的特征;ρ(O₃)日变化呈单峰型分布,谷值出现在06:00-07:00,峰值出现在15:00-16:00,且15:00-17:00是ρ(O₃)超标的高发时段.③ρ(O₃)与气温呈指数关系,当气温为20~25、25~30、≥ 30℃时,ρ(O₃)日均值分别为75、90及119 μg/m3.ρ(O₃)在相对湿度为60%时存在拐点,当相对湿度≤ 60%时,ρ(O₃)随相对湿度的增大而上升;当相对湿度>60%时,ρ(O₃)随相对湿度的增大而下降.风速与ρ(O₃)呈分段线性关系,当风速 < 2 m/s时,ρ(O₃)随风速的增加而上升;当风速≥ 2 m/s时,ρ(O₃)随风速的增加而下降.④影响石家庄市主城区ρ(O₃)升高的污染源主要位于其东-东南-南方位,其次为东北-东方位,而西部和北部地区则较少.⑤石家庄市主城区ρ(O₃)超标多发生在气温>20℃,相对湿度介于40%~70%之间,风速在1.5~3.0 m/s之间的气象背景下,经统计,当气象条件同时符合上述三项气象要素时,ρ(O₃)超标天数占3-10月总超标天数的66.5%.研究显示,气温>20℃、相对湿度为40%~70%、风速为1.5~3.0 m/s的气象条件可初步作为石家庄市主城区O₃污染的预警指标.      

2013年1月河北省中南部严重污染的气象条件及成因分析

年1月河北省中南部出现了长时间、大范围的雾霾天气,大气污染严重. 利用河北省AQI(逐日空气质量指数)、气象常规观测数据及NCEP(美国国家环境预报中心)1°×1°格距再分析资料,对此次严重污染事件的气象条件、大气环境背景和形成机制进行了研究. 结果表明:①2013年1月河北省中南部地面气象要素表现异常,与历史同期相比,平均气温低1~2℃、相对湿度高15%以上、日照时数少40%以上、降水日数多但量级小. 地面风力较小且多风向、风速的辐合线,地面散度场上河北省中南部为明显的辐合区,致使水汽和污染物汇聚不易扩散,导致雾霾天气异常偏多,大气污染严重. ②边界层高湿区中丰富的水汽与污染物互为载体,强逆温层结、大气低层的干暖盖、边界层下沉运动等均使水汽和污染物存留在近地层且不易向高空扩散;同时,稳定的大气环流形势为雾霾天气和严重污染提供了有利的大气环境场. ③河北省中南部特殊的地理条件也是雾霾和污染持续的一个重要原因. 低空稳定的偏西气流越过太行山后在山麓东侧下沉,在华北平原地区易形成地面辐合线,从而加剧了近地层水汽和污染物的汇聚.