阜新市城区臭氧污染特征及气象成因分析

为了解阜新市城区O₃(臭氧)污染特征及其影响因素,基于2020年1月1日～10月27日空气质量监测数据气象参数,分析了阜新城区O₃月浓度、日浓度变化特征,探讨了温度、湿度、风速及风向等气象要素对O₃污染的总体影响。结果表明：在气温大于30℃、相对湿度为40%～45%、风速为3～4级、盛行东北风向和西南风向的条件下,O₃浓度超标天数占监测时段总超标天数的66.6%;温度、相对湿度、风速、风向显著影响O₃污染水平,超标日的气象条件可作为阜新市城区O₃污染预测指标。     

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.      

山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因分析

以阳泉市2018年12月26日～2019年1月20日发生的典型大气重污染过程为例,研究了山地型城市冬季大气重污染过程特征及成因.结果表明,重污染发生时段首要污染物为PM2.5,水溶性离子和碳质组分是PM2.5主要组分,其中二次离子SO42-、NO3-和NH4+是主要水溶性离子成分(共占离子组分的87.7％),二次有机碳...     

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。     

北京地区冬春PM2.5和PM10污染水平时空分布及其与气象条件的关系

北京2012~2013年的冬春多次出现雾霾天气,可吸入颗粒物(PM10)污染严重.而PM2.5作为PM10中粒径较小的部分,在PM10中所占比重越高,污染越严重.因此,本研究选取了能够覆盖北京所有区县的30个PM2.5和PM10的质量浓度监测点,对该地区的PM2.5和PM10污染特征进行分析,确定其空间差异特征和时间性变化特征.普通克里格插值(Original Kriging)法得到的北京地区冬、春季颗粒物浓度分布图显示,颗粒物浓度从北部山区到南部地区逐渐递增,在中心城区处,西部高于东部,且局部地区存在一定的城乡差异.颗粒物浓度月变化曲线呈单峰单谷型,1月最高,4月最低;逐日变化反映了PM2.5和PM10浓度具有较好的相关性,且受气象条件影响显著;日变化呈双峰趋势.本文选取日平均气温(℃)、相对湿度(%)、风速(风级)、降水量(mm)等气象因子,利用Spearman秩相关分析研究各个气象因子对大气PM2.5和PM10浓度的影响.北京冬季PM2.5和PM10的质量浓度分别与气温、相对湿度正相关,与风速负相关,风速和相对湿度是影响污染物质量浓度分布的主要因素.     

大气污染特征研究及臭氧污染个例分析——以深圳市龙华区为例

根据深圳市龙华区观澜子站空气质量监测数据,对龙华区近年来空气质量状况、主要大气污染物浓度时间变化特征、气象条件和污染物浓度相关性,以及典型臭氧(O_3)污染过程进行了分析。结果表明龙华区空气质量以优良为主,空气质量指数(AQI)超标日中,O_3浓度超标天数最多,其次依次是PM_(2.5)、PM_(10)和二氧化氮(NO_2)。PM_(2.5)、PM_(10)和NO_2在秋冬季的浓度最高,春季次之,夏季最低;而O_3浓度则在夏秋季最高,春季次之,冬季最低。除O_3(日间浓度高于夜间浓度)以外,PM_(2.5)、PM10和NO_2晚间浓度高于日间浓度。此外,相关性研究表明,颗粒物污染以细颗粒物为主,O_3(8 h)和NO_2与颗粒物浓度均呈正相关性。由于地域差异的存在,O_3(8 h)和颗粒物浓度的相关性在不同地域表现也不同。同时,大气污染物浓度与气象条件和人为排放源的相关性较高。     

2015—2020年湖北省PM2.5和臭氧复合污染特征演变分析

为揭示湖北省PM_2.5和臭氧(O₃)复合污染演变特征,基于湖北省17个地市的空气质量国控点和武汉市大气超级站组分监测数据,全面分析湖北省17个地市2015—2020年PM_2.5和O₃的时空变化特征及相关关系,探讨PM_2.5和O₃协同效应的成因机理. 结果表明:①2015—2020年,湖北省PM_2.5显著改善,平均降幅为4.7 μg/(m3·a),但冬季负荷仍较高,主要集中于中部地区;O₃污染凸显,平均增幅为3.8 μg/(m3·a),污染集中在4—10月的暖季,东部地区最严重,近两年超标天数已与PM_2.5相当. ②湖北省PM_2.5和O₃关联日趋密切,协同效应显著,日评价指标显示夏季二者呈显著正相关(相关系数为0.57),近两年当PM_2.5浓度≤50 μg/m3时,相关系数高达0.63;冬季PM_2.5浓度与O_x(O₃+NO₂)浓度呈正相关,尤其2020年东部城市二者相关性高达0.46,显示大气氧化性对PM_2.5二次污染的重要性. ③以武汉市为例,归纳PM_2.5和O₃复合污染的成因,暖季低PM_2.5背景下,高温、中等湿度和弱风速的气象条件以及VOCs和NO_x等前体物的高浓度排放,使得受VOCs主控的光化学反应加剧,易造成O₃污染,从而加强PM_2.5二次生成;冬季高的大气氧化性,叠加不利气象条件,促进颗粒物的二次生成,导致重污染时PM_2.5组分以硝酸盐等二次无机组分为主. 研究显示,湖北省PM_2.5和O₃协同控制重点为,在保持现有NO_x控制力度基础上强化VOCs控制,遏制暖季和东部区域O₃浓度上升,加强冬季和中部PM_2.5治理.      

我国臭氧污染形势分析及成因初探

为揭示我国近地面臭氧的污染特征,甄别导致高浓度臭氧形成的关键影响因素,该文在探究我国重点区域近年来O₃污染特征的基础上,对O₃污染成因进行了初步分析.结果表明:①近年来我国O₃污染呈缓慢上升态势,2019年夏季异常高温、干旱的极端天气导致O₃污染偏重.京津冀及周边地区等重点区域O₃浓度明显高于欧美等发达国家和地区.②从时间上看,我国O₃污染主要出现在夏季及其前后,O₃浓度峰值一般出现在午后.从空间上看,O₃污染主要集中在京津冀及周边、汾渭平原和苏皖鲁豫交界地区,其次是长三角和珠三角区域,成渝和长江中游地区O₃污染也逐渐凸显.我国O₃污染程度主要以轻度污染为主,重点区域O₃和PM_2.5污染时空分异性特征明显.③前体物方面,我国NO_x和人为源VOCs的排放量总体处于高位,京津冀及周边地区和长三角为全国NO_x和VOCs排放强度较大的区域.近地表大气O₃形成机理复杂,O₃浓度与前体物VOCs和NO_x均呈复杂的非线性响应关系.气候变化和气象因素对O₃污染影响显著,O₃及其前体物在区域和城市之间存在相互输送影响.研究显示,我国臭氧污染形势严峻,未来针对臭氧污染防控应加强对多时空尺度下不同区域臭氧污染的形成机理与主导因素的研究.      

2016-2020年辽西四城市PM2.5和O3污染特征对比分析

文章利用2016-2020年辽宁西部沿海的锦州、葫芦岛和内陆的阜新、朝阳空气质量监测数据,对比分析4个城市PM_2.5污染、O₃污染以及二者复合污染演变特征和异同性。结果表明：(1)4个城市PM_2.5年均浓度均呈下降趋势,沿海两市PM_2.5污染重于内陆两市;(2)沿海两市O3污染减轻,内陆两市O₃加重且2018年后年评价浓度高于沿海;(3)4个城市易出现同步污染过程,沿海两市的污染过程同步性更高且持续时间更长;(4)沿海城市“PM_2.5-O₃”复合污染天多于内陆城市,城市间同步复合污染范围逐年扩大;(5)4个城市PM_2.5与NO₂、CO和SO₂等污染物均呈正相关,沿海城市与CO的相关性好,内陆城市与NO₂相关性好,O₃与前体物NO₂和CO均呈负相关,与NO₂的相关性好于CO。研究表明,...     

遵义市PM10和PM2.5污染水平时间分布及其与气象条件的关系研究

对遵义市2014年1月1日-12月31日大气颗粒物在线监测数据分析结果表明,全年PM10和PM2.5质量浓度的变化幅度较大,但变化趋势相似,且具有较好的相关性,其中冬季>春季>秋季>夏季;日变化呈双峰特征分布,夜间峰值比中午峰值大,且夜间PM2.5浓度呈区域性变化特征.选取日平均气温、相对湿度及风速等气象因子,利用Spearman秩相关分析表明遵义市全年PM10和PM2.5质量浓度与气温、相对湿度及风速等气象条件均呈负相关.     

太原市PM2.5积累特征及重污染天气成因分析

收集了太原市2014-2018年秋冬季（10月-翌年2月） PM_2.5、SO₂、NO₂和CO浓度数据以及对应时刻气象资料,基于逐日PM_2.5在16：00-01：00时的变化将其分为消散过程、慢速积累过程和快速积累过程,从PM_2.5积累的角度分析了太原市PM_2.5的污染特征及影响因素,并将其运用于重污染天气形成过程的探讨.结果表明,太原秋冬季慢速积累过程占比最高为44%,快速积累过程占27%,消散过程占29%.10月以慢速积累为主占比超过60%,11和12月快速积累占比最高接近40%,1、2月慢速积累再次占主导地位;快速积累过程占比最高的年份为2014年和2016年均超过35%,慢速积累和消散占比最高的年份均为2017年.慢速积累状态下,二次污染物的生成有助于PM_2.5的积累速率增加;快速积累状态下一次污染物对PM_2.5积累速率影响更明显;发生快速积累时,来自临汾、晋城等东南方向区域输送显著增加.太原市重污染天气的形成过程以慢速积累为主,占比77%.重污染天气下,市区多以硫酸盐和硝酸盐复合污染为主,而郊区以硝酸盐污染为主.     

重庆市都市功能核心区秋季大气污染物时空分布特征

为研究重庆市都市功能核心区大气污染物浓度水平及变化规律,统计分析了2014年9月至2014年11月5个监测站(解放碑、高家花园、杨家坪、新山村和南坪)24 h连续监测PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2、CO和O_3浓度数据.结果表明,观测期间,大气颗粒物污染严重,5个站点PM2.5日均浓度超标率分别为30.8%、37.4%、38.5%、37.4%和31.9%,5个站点PM10日均浓度超标率分别为23.1%、22.0%、18.7%、19.8%和19.8%;重庆市都市功能核心区细颗粒物(PM_(2.5))污染严重,5个站点PM2.5占PM10比例分别为60.2%、64.6%、64.1%、75.4%和62.8%;PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2和CO早晚出现高峰值;SO_2和O_3浓度日变化曲线呈现单峰型,峰值分别出现在中午和午后;降水量、气温和水汽压与PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2和NO_2呈显著负相关;相对湿度与O_3呈显著负相关,气温、水汽压和风速与O_3呈显著正相关;CO与相对湿度呈显著正相关;风向也影响着大气污染物浓度的时空分布,南偏西、南偏东和东北偏北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO浓度积累,西北风利于PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2、NO_2和CO扩散;但西北风控制下利于O_3浓度积累.     

邯郸市大气复合污染特征的监测研究

利用邯郸市4个大气环境监测站点的PM2.5、PM10、O3等在线连续观测数据,对2013年全年的PM2.5、PM10、O3的浓度水平、变化规律和PM2.5/PM10的变化情况进行了分析,并从地形、气象、污染物排放及冬、夏季逐时PM2.5、O3和各类气体污染物浓度之间的关系等方面进行了研究.结果表明:12013年PM2.5、PM10的年均浓度分别为139和238μg·m-3,分别是国家二级标准的4.0倍和3.4倍.PM2.5、PM10日均浓度超过标准的天数均在280 d左右,全年3/4以上天数均超标.其颗粒物污染程度甚至超过北京、天津、长三角和珠三角等超大城市或城市群,属于严重超载的红色预警地区.整个采暖期PM2.5、PM10平均浓度分别为209和322.1μg·m-3,为非采暖期平均浓度的2倍和1.6倍;同时,采暖期PM2.5/PM10平均值为63%,高出非采暖期10%,采暖期细颗粒物污染问题特征明显.22013年O3日最大8小时平均浓度的最大值为238μg·m-3,是国家二级标准的1.5倍,超标天数为53 d,超标率为14.5%;最大时均浓度为288μg·m-3,是国家二级标准的1.4倍,超标小时数为148h,占全年有效数据的1.7%;与北方城市相比,其污染程度超过北京、天津等,略低于洛阳污染水平.3邯郸市大气复合污染的形成,除了区域大气环流与特殊地形叠加影响外,还主要归因于相对较高的人为源大气污染物排放,因此,要想走出复合污染的困局,减排是硬道理,解决灰霾污染需开展颗粒物、NOx、SO2等污染物的协同控制.     

杭州市臭氧污染特征及影响因素分析

为研究杭州市夏季臭氧(O_3)污染特征及其影响因素,统计分析了2013—2016年杭州市O_3监测数据与杭州市气象数据,并结合AIRS卫星O_3数据探讨了台风天气系统对杭州市近地面O_3浓度的影响.结果表明:2013—2016年,杭州市O_3污染逐年加重,O_3浓度高值持续时间延长.O_3浓度与太阳辐射、温度相关,每年5月和8月太阳辐射强、温度高,O_3污染最严重;全天O_3浓度呈单峰日变化,峰值出现在午后(~14:00)太阳辐射较强、温度最高时.杭州市在日降水为0且12:00—15:00太阳辐射通量均值高于200 W·m~(-2)天气条件下,风向为东、东北或东南风且风速低于3 m·s~(-1)时,O_3浓度相对较高,易出现超标情况.台风天气系统对杭州市近地面O_3浓度有明显影响,以2014年10号台风"麦德姆"为例,台风外围系统影响到杭州时,偏东气流可将杭州以东地区高浓度O_3输送到杭州,同时下沉气流导致污染物在近地层积聚不易扩散,造成近地层O_3浓度升高.     

天津市夏秋季O3-PM2.5复合污染特征及气象成因分析

天津市PM_2.5-O₃复合污染主要发生在夏秋季,本研究筛选出2017年夏季一次和秋季两次典型PM_2.5-O₃复合污染过程,系统分析污染物变化特征,探究天气形势和主要气象因子的影响.结果表明,3次污染过程PM_2.5与O₃呈现不同程度的正相关性（日均值相关系数达到0.34~0.78）,O₃与PM_2.5中硫酸盐和有机碳日均浓度存在较为一致的变化趋势.与非复合污染日相比,复合污染日无机盐占PM_2.5组分的比重增加,增长率为1.9%~7.3%;而碳组分占比减小.复合污染过程发生时,天津地区处于低压槽前或高压后部,近地面弱的偏南风辐合造成较差的大气扩散条件,导致大气污染物的累积.研究结果发现,夏季和秋季PM_2.5-O₃复合污染过程需要适宜的气象条件,温度阈值分别为25~35℃和20~30℃,相对湿度分别为40%~70%和55%~100%.夏秋季复合污染过程关键无机组分及其形成机制有所差异.夏季,日间O₃等强氧化剂对SO₂的气相氧化过程和夜间高湿条件（大约60%）下液相化学反应可能是主导的化学机制,硫酸盐增长率为8.2%.秋季高湿环境（≥80%）不仅促进SO₂向硫酸盐转化,秋季第一次复合污染过程硫酸盐增长4.7%,也促进夜间N₂O₅水解反应等,秋季第二次复合污染过程硝酸盐增长6.0%,两种机制成为秋季复合日PM_2.5显著增长的关键机制.本研究揭示了驱动天津市PM_2.5-O₃复合污染过程发生的适宜气象条件、PM_2.5关键化学组分及其化学过程,为复合污染的成因及协同控制提供了参考.     

常熟市大气污染特征、健康风险评价及潜在源分析

利用常熟市2018—2020年空气质量自动监测站点的常规大气污染物数据对空气质量及主要污染物变化特征进行分析,并利用大气污染与健康暴露评价模型分析常熟市近年来大气健康风险特征,同时结合HYSPLIT后向轨迹模型,综合运用轨迹聚类及PSCF分析方法,计算不同季节影响常熟市城区的主要气流输送路径及常熟市O₃的主要潜在源区。结果表明：2018—2020年,常熟市空气质量明显改善,AQI达标天逐年增多,中重度以上污染天呈明显减少趋势,SO₂、PM_2.5、NO₂、PM₁₀浓度均呈下降趋势,大气污染防治效果显著。PM_2.5与O₃仍是影响常熟市空气质量的主要因素,其中O₃对于空气质量影响逐年增强。PM_2.5季节变化特征明显,冬季浓度最高,夏季最低;O₃浓度春夏季较高,冬季最低。常熟市大气污染物的健康风险同污染物特征分布趋于一致,具有显著的时间分布特征。颗粒物对人体健康的相对风险值处于较低水平,呈逐年降低趋势;而O₃的健康风险威胁总体上高于颗粒物,且在近两年逐渐上升,夏季对人体健康威胁风险等级达适中级别,造成死亡率/发病率的相对风险增加3%—5.1%。后向轨迹聚类分析结果表明常熟市夏季受南与东南方向气流影响较大,二者在夏季总气流轨迹中的占比高达66.21%。潜在源分析结果表明,常熟地区对人体健康威胁较大的O₃潜在源区广泛,主要分布在江苏北部、安徽南部、浙江东部地区,同时还存在部分广东地区的远距离输送。     

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.     

厦门市环境空气污染时空特征及其与气象因素相关分析

利用2014年3月—2015年2月厦门市18个监测站点实测数据,运用GIS技术、相关分析以及统计分析等方法,进行空气质量指数(AQI)及其污染因子的时空分析,结合厦门市土地利用分类专题图和主要重工业企业分布图进行厦门市环境空气质量状况污染源的分析.结果表明:厦门市首要污染物为PM10,其天数占全年的48%,PM2.5紧随其后占到36%;厦门市空气质量较好时间段主要集中在夏季,其中7月份是厦门市空气质量最好的月份,而厦门市秋冬两季的空气质量较差;AQI与温度相关系数达-0.813,具有极显著负相关性(p0.01),与气压相关系数达0.835,具有极显著正相关性(p0.01),而与风速和相对湿度气象因素相关性都不显著(p0.05);PM2.5、PM10、SO2、NO2、O3污染因子存在明显的空间分布差异,海沧区和集美区南部的空气污染比厦门其他地方明显更为严重;从土地利用图和主要重工业企业的分布图可以看出,污染最为严重的地区土地利用类型主要是建筑用地,而且这些地区还分布着许多钢铁厂和发电站.     

廊坊市大气污染特征与污染物排放源研究

通过廊坊市2014年12个监测站点的大气污染物监测数据,分析了廊坊市大气污染的主要特征,包括空气质量水平、大气污染的季节与空间分布.结果发现,虽然与2013年相比2014年空气质量有所改善,但12个站点空气质量超标均十分严重.秋季、冬季与春季PM_(2.5)为主要的空气污染物,夏季O3日最大8 h平均浓度频繁超标,需要引起重视.为实现廊坊市空气质量模拟,制定最优空气质量改善政策,基于污染源普查、环境统计数据,编制了廊坊市主要大气污染物排放清单.工业部门中,电力、热力生产和供应业、黑色金属冶炼及压延加工业是SO_2、NO_x和PM_(2.5)的重要来源.VOCs则主要来自于化学原料和化学制品制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、食品制造业.另外,廊坊全市道路扬尘和建筑施工扬尘污染贡献了PM2.5的38.6%,但扬尘的管理十分薄弱.同时结果表明,廊坊市黄标车排放在交通源排放中比重较高.因此,需要对上述重点排放源进行有效控制,从而改善廊坊市空气质量.     

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...