重庆市夏季臭氧污染特征及传输分析

2015年8月27日-9月2日重庆市经历了一次臭氧污染天气,通过分析发现,3个在线站污染时段臭氧平均浓度是清洁时段的1倍左右,浓度峰值有明显升高且日变化更加明显.通过分析3个在线站NO2、O3和总氧化剂Ox的浓度发现,南泉站与超级站的臭氧可能是局地化学过程生成与区域传输的共同作用,而缙云山站的臭氧则主要来自区域传输.利用观测值与基于观测的模型结果来分析,发现清晨时重庆市上空边界层以上残留的臭氧向下传输,导致07:00-09:00重庆近地面臭氧浓度的小幅度上升,同时由于近地面风速风向的变化,会导致各站臭氧的输入输出关系发生变化,且该次污染过程中3个在线站之间存在臭氧传输的现象.     

我国臭氧污染特征及现状分析

臭氧是一种主要的二次大气污染物,随着工业化和城市化的迅速发展,臭氧已经成为主要的大气污染物之一。简要论述了臭氧的成因、特征及我国臭氧污染现状,并对今后臭氧污染的防治工作提出建议。     

空气中臭氧的测定

本方法于硼酸碘化钾溶液中加入了硫代硫酸钠做为吸收液,避免了采样过程中的碘的挥发,用自己研制的臭氧过滤器采集零空气样品(不含臭氧的空气),根据平行采集的样品减零空气样品的示差原理间接测定臭氧含量,排除了氮氧化物等其它氧化性气体的干扰,抵消了由试剂不纯、温度变化、溶液不稳定等客观因素引起的系统误差,建立了用化学法测定空气中臭氧浓度的新方法.     

我国重点地区臭氧变化特征及与气象要素的关系

利用2015～2019年历史数据,分析我国臭氧(O₃)时间、空间变化特征,结合同期气象数据研究重点区域臭氧污染与气象要素的关系.结果表明:2015～2019年我国O₃浓度整体呈上升趋势,全国O₃浓度年均值由83.8μg/m³增至92.4μg/m³.O₃浓度变化主要呈"双峰型",2017年呈"单峰型".5～9月为O₃浓度的高值时段.1～3月、10～11月O₃浓度波动比4～9月大.我国O₃浓度呈"东高西低"的空间分布特征,高值区主要集中在京津冀地区.O₃浓度与日照时数呈正相关,与最高温度呈正相关,与相对湿度呈负相关.气象要素对O₃浓度的影响存在地区差异,大部分地区O₃浓度与温度的正相关性较强(r>0.5),而青藏地区O₃浓度与温度呈负相关(-0.23     

广东省臭氧污染特征及其成因分析

该研究发现2014-2019年广东省与珠三角O₃-8h第90百分位数浓度、O₃年平均浓度以及超标率均呈现波动上升趋势;O₃年度最大值常年居高不下,且污染区域主要集中在珠三角中部和西南部区域。珠三角、长三角和京津冀区域O₃均保持上升趋势,珠三角浓度水平介于其它2个区域之间。导致广东或珠三角出现较重臭氧污染的原因主要是臭氧前体物排放量巨大,珠三角VOCs排放强度居全国前列;全国背景臭氧浓度总体呈现逐年上升的趋势;广东省天然源VOCs排放量较大,高温强日照的气象条件有利于臭氧生成;夏秋季台风外围下沉气流和副热带高压等不利气象条件,导致臭氧污染进一步加剧。     

昆明市官渡区臭氧污染特征及影响因子相关性分析

对2019年昆明市官渡区环境空气中臭氧监测数据进行分析,研究昆明市官渡区的臭氧(O3)污染情况、分布特征以及与影响因子的相关性.结果表明,该地区臭氧从3月份开始逐步升高,7—10月维持高位,其中8月达到峰值.O3浓度和超标天数均具有明显的季节变化特征,春季和夏季的O3污染最为严重.对臭氧浓度与影响因子(气压、气温、相对...     

广东省臭氧污染特征及其来源解析研究

使用广东省近年大范围长期连续臭氧观测数据分析了珠三角与广东省的臭氧污染特征,并使用NAQPMS模型研究了广东省与典型城市不同季节的臭氧来源情况.结果表明:2014—2016年广东省的臭氧污染局部在改善.珠三角的臭氧浓度水平总体高于粤东西北地区,广东省臭氧总体上呈现出珠三角中南部和粤东东部部分地区较高、粤西污染相对较轻的分布态势.广东省的臭氧夏秋季浓度较高,冬春季浓度较低.广东省臭氧主要来源于本地排放,夏季占比为57%,其余季节约占40%,臭氧的跨省输送特征明显.珠三角西南部春夏季臭氧本地贡献约为50%,但秋冬季仅占19%~28%.若要减轻广东的臭氧污染,建议实施臭氧消峰行动,即在夏秋季节严控珠三角地区的臭氧前体物排放,特别是珠三角中部广州、佛山与东莞等城市的排放要重点控制.同时,强化粤东西北地区与周边省份的协同减排.     

广昌县城区近地面臭氧污染特征及气象影响因子分析

利用2017-2021年广昌县城区的近地层臭氧浓度和气象条件的连续监测资料,对臭氧浓度随时间和气象条件变化的特征进行了分析,探讨了各气象因子和综合条件对臭氧浓度的影响。结果表明：(1)近5年广昌县城区的近地面O₃-8h年评价的第90百分位数分别为100、96、143、118、96μg·m^-3,浓度主要分布在30～80μg·m^-3范围,总体水平较低,背景浓度逐年上升。O₃-8h超标是本地少量污染天气形成的重要原因;(2)臭氧浓度月际变化呈双峰型,峰值上半年出现在5月份,下半年出现在9月份。多数季节之间浓度差异极显著。日变化呈单峰形,每日5-7时出现最低值,峰值大多数出现在15时左右;(3)O₃-8h浓度与相对湿度极显著负相关(r=-0.652,α=0.01),与气温极显著正相关(r=0.368,α=0.01),与气压极显著负相关(r=-0.214,α=0.01),与风向显著相关(r=-0.441,α=0.01),与风速相关性不明显;(4)54%≤RH≤74%,18.1℃≤T≤30...     

芜湖市臭氧污染特征及气象成因分析

文章基于芜湖市2019年环境空气质量监测数据及同期气象观测资料分析了芜湖市臭氧污染时空分布特征及气象成因。结果表明,2019年芜湖市由O_3导致污染天数占比高达54.9%,O_3已成为影响芜湖市环境空气质量的首要污染因子,但以轻度污染(91.1%)和中度污染(8.7%)为主,极少发生重度及以上污染(0.2%)天气。2019年各县(市)区O_3第90百分位浓度范围为172～196μg/m~3,整体呈"周边高于中心"的空间分布规律,湾沚区、繁昌区和无为市的O_3浓度相对较高。季节上呈夏季(195μg/m~3)秋季(166μg/m~3)春季(159μg/m~3)冬季(85μg/m~3)的分布规律,逐月O_3浓度呈"倒U型"分布,5-9月为O_3污染的高发时段。日变化O_3浓度呈典型的"单峰分布",在16:00左右达到峰值;NO、NO_2和CO浓度则呈"双峰分布",在08:00和20:00达到峰值。气温、湿度、风速、风向均是影响芜湖市O_3浓度的重要气象因子,O_3浓度与气温呈"正相关"关系,与湿度呈"负相关"关系,Pearson系数分别为0.58和-0.56。高温低湿的气象条件更加有利于O_3的生成与积累,当气温为25～40℃,湿度为20%～60%时,易出现O_3超标现象,超标率为41.0%～71.8%。当风速为2～4 m/s,主导风向为东北、偏东及西南方向时,O_3浓度相对较高,各地O_3浓度高值所在风向与前体物高排放企业分布方向呈高度一致性,东北、东部及西南方向的污染源排放对芜湖市臭氧污染影响较大。     

基于复杂网络同步特征的水华暴发数值模型

基于复杂网络的同步特征和藻类动力学生长特性, 以汉江近年来水华污染的现场监测资料为例, 并结合氮磷浓度、水温等实测数据构建了水华暴发的数值模型, 用以描述藻类生长和水华暴发的动力学机制; 同时, 利用达到指定藻生物量临界值的网格数规模作为判定水域是否暴发水华以及规模大小的依据, 从复杂网络同步特性的角度验证了水华暴发的临界性和全局突发性, 进而揭示了水华暴发现象是水域子区域整体协同作用的结果. 计算结果表明, 如果达到临界值的网格数超过指定的规模, 相应水域将暴发水华, 且网格达到峰值状态持续的时间越长, 水华污染越严重.     

济南大气臭氧浓度变化规律

利用近2a济南市区近地面大气O₃浓度的观测数据,分析了O₃浓度的分布特征及时间变化规律.结果表明,济南市区O₃浓度以1a为周期呈明显的波动变化特征,城市光化学污染较重;1d当中O₃浓度呈明显的单峰型变化,一般在午后达到最高值,而日出时分出现最低值;春季和夏季O₃浓度高于秋季和冬季,而夏季和秋季O₃浓度的日内变化幅度明显高于春季和冬季;受人们活动规律的影响,周末O₃浓度的日内变化规律与平日有所不同.     

2015年中国近地面臭氧浓度特征分析

根据2015年全国189个城市的近地面臭氧浓度数据,使用ArcGIS等软件处理,从不同时空、地形特征、温度等方面分析得出中国近地面臭氧浓度的变化特征.2015年中国近地面的臭氧浓度变化呈先增高后降低的趋势,各季节中浓度大小关系呈夏季 > 秋季 > 春季 > 冬季的变化规律,且在7月达到全年最高值.中国各行政区中,华东、华南、华北地区的臭氧污染较为严重.在经纬度变化的影响方面,经度变化对近地面臭氧浓度的影响不大,而纬度变化使臭氧浓度变化明显;在同一纬度的3种不同地形对比中发现,不同的地形给近地面臭氧浓度带来的影响微乎其微.温度和近地面臭氧浓度的变化呈现良好的正相关关系.     

南京市北郊夏季臭氧浓度变化特征分析

利用南京市北郊2014年7月11日至2014年9月10日近地面O3浓度的连续观测数据,结合相应气象要素资料,分析了近地面O3浓度的逐日变化、日变化以及不同天气条件下的日变化特征,同时对青奥会时段以及非青奥会时段O3浓度进行了比较与分析,探讨了O3浓度与气象要素的相关性。结果表明:1整个观测期间O3浓度日均值为75.55μg/m3,青奥会时段日均值为66.47μg/m3,非青奥会时段为79.74μg/m3,随着青奥会的临近,O3浓度呈现逐渐降低的趋势。2 O3浓度的日变化呈现单峰型的特点,夜间变化平缓,白天变化剧烈。3不同天气条件下,晴天、阴天、雨天的O3浓度的日均值分别为102.23、63.66、63.86μg/m3,日变化最强烈的是晴天,阴天和雨天日变化较为平缓。4O3浓度的日均值出现的频率主要集中在40~80μg/m3之间,占总日数的59.02%。5太阳辐射强度、相对湿度、气温、风向、风速影响O3浓度的变化,其中O3浓度与气温及太阳辐射呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系。     

北京市臭氧污染跳变型特征及影响因素分析

基于2016~2022年北京市环境监测和气象观测数据,结合后向轨迹聚类和潜在源区贡献分析北京市臭氧（O₃）污染特征、气象影响和潜在源区.结果表明,2016~2022年北京市共发生41次具有跳变特征的O₃污染过程,平均为5.9次·a^-1,发生时间集中在5~7月,跳变当日（OJD2）较跳变前一日（OJD1）的ρ（O₃-8h）平均值偏高78.3%,峰值浓度偏高78.9%,OJD2区域O₃浓度高值带呈现由南向北推进的特征.北京市跳变O₃污染发生主要原因可归纳为不利气象条件导致的本地积累叠加区域传输影响.跳变型O₃污染发生时具有偏南风频率增加、温度上升、气压降低和降水减少的特征,偏南风频率增加为O₃及其前体物的传输提供条件,在本地高温作用下快速发生光化学反应,叠加降水较少,综合推高OJD2的O₃浓度水平.聚类分析得到6条气团输送路径,OJD2来自偏北方向的气团减少11.2%,来自偏南和偏东方向气团增加6.7%和4.4%,气团以短距离传输为主,偏南和偏东方向对应的O₃浓度较高,对北京污染贡献较大.潜在源区分析揭示OJD2的O₃污染的主要潜在源区是京津冀中南部和东部,贡献了82.6%污染轨迹.跳变型O₃污染区域输送贡献明显,需要加强京津冀区域联防联控．     

北京市郊区夏季臭氧重污染特征及生成效率

为研究北京郊区夏季O₃(臭氧)重污染过程特征及O₃生成的光化学敏感性,基于2016年夏季在北京郊区开展的针对O₃及其相关污染物的强化观测试验(7月23日—8月31日,共计40 d),分析了观测期间O₃浓度[以φ(O₃)计]变化特征、O₃重污染过程主控因素与O₃敏感性化学特征.结果表明:观测期间φ(O₃)超标时有发生,最大小时φ(O₃)为151.1×10-9,其中有15 d的φ(O₃)最大8 h滑动平均值(O₃-max-8h)超过了GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值,占观测天数的37.5%;不同O₃重污染过程成因有所不同,城市烟羽传输的污染物对郊区O₃重污染过程影响显著(观测期间臭氧重污染过程:过程1,7月27—29日;过程3,8月9—11日;过程4,8月16日;过程5,8月21—24日),区域光化学污染对郊区O₃重污染过程也有贡献(观测期间O₃重污染过程2:8月4—6日);结合后向气流轨迹进一步辅助说明了不同重污染过程中O₃的来源不同.研究还发现,观测区域存在反“周末效应”现象,说明观测区域周末受人为影响较为明显;基于观测数据计算的OPE(O₃生成效率)分析了O₃光化学敏感性表明,在有OPE值的22 d内NO_x控制区和VOCs控制区出现的概率(41%)相等,即观测区域O₃对NO_x和VOCs均敏感;此外还发现,在O₃重污染过程中光化学敏感性会随其反应进程发生改变,由NO_x控制区逐渐转变为VOCs控制区.      

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.      

保定市臭氧污染时空变化特征分析研究

为了解保定臭氧污染状况,利用2013年各环境空气自动监测点位监测数据,对臭氧污染状况及其时空变化特征进行分析.研究结果表明:①臭氧浓度的日变化呈单峰型结构,最高值与最低值分别出现在14点和6点,臭氧呈现明显的"周末效应".②臭氧浓度的月和季度变化具有典型的季节特征,春、夏季高,秋、冬季低,与太阳辐射强度呈正相关性.③各监测点位的臭氧浓度值差异明显,最高值与最低值分别出现在游泳馆点位和华电二校点位.     

2015～2020年济南市O3污染趋势及敏感性变化分析

基于环境空气质量站点监测数据及卫星遥感资料,研究了2015～2020年济南市近地面臭氧(O₃)污染的时空分布特征、变化趋势和前体物生成敏感性.结果表明,2015～2020年济南市O₃浓度呈上升趋势,全年O₃日最大8 h滑动平均值(MDA8)的第90百分位数(即年评价浓度)和4～9月MDA8 O₃浓度年均值分别以4.8μg·(m³·a)^-1和3.8μg·(m³·a)^-1的速率增长;各监测站点间O₃浓度水平差异逐渐缩小,且O₃浓度高值范围进一步扩大,济南市有16.1%和22.6%的监测点年评价值和4～9月MDA8 O₃出现了显著的正趋势(P<0.05),这些监测站点主要位于市区和靠近市区的郊区.卫星遥感监测数据显示2015～2020年4～9月济南市NO₂对流层柱浓度下降20.6%,年下降速率为0.3×10¹⁵     

淄博市城区臭氧超标期间的VOCs污染特征与来源解析

近年来,我国城市的臭氧（O₃）污染问题日益突出.挥发性有机物（VOCs）是O₃生成的重要前体物,因此,了解VOCs主要特征以及来源对控制O₃污染具有重要意义.于2019年5～9月在淄博市开展了在线VOCs观测,共计监测56个物种.观测期间,O₃超标率为67.8%,ρ（VOCs）平均值为140.71μg·m^-3,O₃超标日的VOCs浓度为非超标日的1.04倍.从VOCs组分结构上看,浓度从高到低依次为：芳香烃>烷烃>烯烃>炔烃.其中1,3,5-三甲苯、邻-乙基甲苯、 1-丁烯和正己烷为超标日和非超标日排放较高的物种.臭氧生成潜势（OFP）中芳香烃和烯烃贡献较大.由PMF源解析结果得出,该城区VOCs来源主要包括机动车源、固定燃烧源、溶剂使用源、工艺过程源和天然植物源,其中机动车源为该城区最主要的VOCs来源.此外,O₃超标日的机动车源占比为32.3%,固定燃烧源占比为24.2%,相比于非超标日分别升高了3.3%和6.9...     

天津市夏季不同臭氧浓度级别VOCs特征及来源

为深入了解挥发性有机物(VOCs)对臭氧(O3)污染的影响,基于2019年夏季天津市O,和VOCs高时间分辨率在线监测数据,对不同O3浓度级别VOCs污染特征及来源进行分析.结果 表明,2019年夏季天津市O3浓度为优、良、轻度污染和中度污染时,VOCs浓度分别为32.94、38.10、42.41和47.12 μg·m...