大气环流型及挥发性有机物对广东佛山市臭氧污染的影响

基于2019—2022年空气质量监测数据和气象再分析数据,用Lamb-Jenkinson客观大气环流分型方法（LWTs）分析了广东省典型工业城市佛山市的臭氧污染大气环流型,并比较了2022年典型臭氧污染天气类别下超标日与非超标日臭氧前体物挥发性有机物（VOCs）的特征.结果表明,佛山市2022年臭氧浓度月变化呈双峰形态,峰值出现在春季和秋季.特别是秋季臭氧超标情况严重,占总超标天数50%以上.共有15种天气型下发生了臭氧超标情况.E型、C型、NE型、AE型、A型和SE型天气均有较高比率发生臭氧污染,尤其是9月NE型和C型发生臭氧超标的频率分别高达92.3%和52.9%.而A型对春季的臭氧超标贡献较大.根据850 hPa风场的风向变化及中心系统的不同位置,将15种天气型 合并为5个天气类别,N-E-S方向类和A类易发生臭氧超标,且这两类别天气下VOCs在臭氧超标日的浓度及其臭氧生成潜势（OFP）都远高于非超标日.进一步相关性分析表明,高温、强太阳辐射,协同高浓度和高活性VOCs,促进了臭氧超标情况的发生.     

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...     

廊坊市臭氧污染特征及其与气象因素的关系

利用2014—2019年廊坊市区4个环境监测站臭氧(O₃)逐时监测数据和国家气象站观测资料,采用统计学方法,探讨廊坊市近地面O₃超标特征及其与气象因素的关系。结果表明:廊坊市O₃超标现象主要集中在5—9月,具有明显的季节分布特征;O₃超标率日变化呈单峰型,O₃ 1 h超标率峰值出现在16:00前后,O₃ 8 h峰值出现在19:00前后;O₃ 8 h浓度与日平均气温呈正相关,与日平均海平面气压呈负相关,与日平均相对湿度和日平均风速呈非线性关系;当廊坊市日平均气温大于25 ℃,日平均相对湿度为40%~80%,主导风向为偏南和偏东风,日平均风速为0.5~2.5 m/s,日平均海平面气压低于1 010 hPa时,易出现O₃超标现象;利用多元线性回归方法,建立了5—9月O₃ 8 h浓度预报方程,经检验该预报模型具有较好的拟合度和可预报性。     

佛山臭氧浓度预报方程的建立与应用

臭氧作为大气中的二次污染物,其形成和变化复杂,臭氧预报更是当下空气污染治理的难题之一.通过分析2014~2017年佛山地区近地面O₃浓度与高低层气象要素的关系,建立了佛山O₃浓度预报方程,并进行了检验和应用.结果表明,佛山近地面O₃的变化与高低层气象要素关系密切,气温和日照时数等气象要素与O₃浓度呈显著正相关,相对湿度、总（低）云量和风速等与其呈负相关;高浓度O₃污染发生的气象条件为小风速、晴间少云、低相对湿度、较长的日照时间和较高的温度,高浓度O₃潜势指数（HOPI）和风向指数（WDI）的定义可以较好地衡量O₃污染气象条件的好坏;综合考虑HOPI和不同高度WDI等13种气象要素,采用多指标叠套和多元逐步回归建立了佛山地区臭氧浓度预报方程;利用2018年资料检验发现,模拟值与实测值二者的相关系数R可达0.82,预报方程具有良好的拟合效果和可预报性.     

不同天气系统影响下广东省酸雨特征对比分析——气象场数值模拟

运用WRF模式对3种不同天气系统(冷锋,低压槽以及台风)造成的广东省酸雨个例进行数值模拟,结合实际测站资料对酸雨分布特征及影响酸雨过程的风场、湿度场以及温度场进行分析.结果表明个例中酸雨主要分布在珠江三角洲区域以及重工业区韶关.不同天气系统影响下的降水酸度略有不同,台风个例降水pH值最高(5.81),其后依次为低压槽降水(5.60)及冷锋降水(5.40). 冷锋降水个例中酸雨的分布及变化主要受风速,风向,相对湿度及逆温的影响,低压槽和台风降水个例中的酸雨分布及变化主要受降水量和风速的影响.风速和降水量的增加有利于缓解降水的酸度,而逆温层的存在及不同风向的辐合作用有利于降水酸度的增加.     

珠江三角洲秋季典型O3污染的气象条件及贡献量化

利用自组织神经网络分析法,对珠江三角洲2013~2017年秋季海平面气压和全风速场进行大样本客观分型.结果表明,影响O₃的天气类型共有7种,由污染程度高低分为高、中、低3类,对应的平均O₃超标率分别为32.3%, 12.0%和4.2%.对比2017年和2016年秋季O₃污染天气分型下促发O₃污染的气象因子差异,2017年秋季高污染型O₃天气形势出现的天数比2016年增多,且中污染型天气形势出现时,2017年的局地污染气象条件更为不利.采用WRF-CAMx模式通过改变气象场输入来量化气象条件贡献,并用实测变化减去气象变化以推算排放贡献.结果表明,气象条件变化导致O₃浓度上升的贡献率为29.8%,而排放的变化引起O₃浓度下降的贡献率为7.1%.在2017年秋季开展的O₃污染防治专项行动指导下的珠江三角洲O₃前体物控制措施,有效缓解了部分由于不利气象条件而引起的O₃污染浓度上升.不利气象条件是导致2017年秋季O₃浓度升高的重要成因.     

2015—2021年广州地区近地面O3浓度污染特征及其与气象因素关系

利用2015—2021年广州地区近地面逐时臭氧（O₃）观测资料及同期地面气象站常规观测数据,分析了广州地区近地面O₃浓度污染特征及其与气象因素的关系.结果表明：2015—2021年广州地区O₃浓度呈缓慢上升趋势,增速为1.9 μg?m^-3?a^-1,2015和2019年O₃浓度超标天数 最多;O₃平均浓度季节变化明显：秋季＞冬季＞夏季＞春季;O₃浓度空间分布不均匀,城郊地区高于中心城区;峰值中心位于城郊地区白云区,低值中心位于中心城区荔湾区.O₃浓度高峰期是7—10月,9月浓度最高,3月浓度最低;四季O₃浓度日变化均呈“单峰型”结构,最低值出现在7：00—8：00,14：00—16：00达到峰值.近地面O₃平均浓度和O₃超标率均与气温呈正比,当气温＞15 ℃开始出现臭氧超标现象.相对湿度＜50%时,O₃超标率与相对湿度呈正比;相对湿度为40%~50%时,O₃超标率达峰值为16.3%.当风速＜2 m?s^-1时,O₃超标率与风速呈正比;当风速＞ 2 m?s^-1时,O₃超标率与风速呈反比.高温、低湿、风小是广州地区产生高浓度O₃的主要气象因子.