基于观测和机器学习的珠三角臭氧污染季节特征演变及成因分析

受前体物排放和气象因素变化的综合作用,臭氧污染时空特征呈现出明显的演变态势.本文利用2013—2021年广东省国控站监测数据,结合观测长时间趋势分析和机器学习等多种手段,分析了珠三角地区臭氧污染的季节特征演变、季节特征演变的空间差异以及导致其季节演变的原因.结果显示,2013—2021年珠三角地区臭氧污染呈明显的上升态势,其MDA8年平均浓度每年平均上升1.80μg·m^-3.秋季是珠三角臭氧污染的频发季节,但不同季节臭氧上升态势存在差异,其中春季臭氧上升趋势最明显(3.1μg·m^-3),冬季(2.4μg·m^-3)和秋季(2.1μg·m^-3)其次,夏季最低(0.98μg·m^-3),使得珠三角臭氧污染有向春冬两季扩散蔓延的趋势.不合理的NO_x/VOCs减排是导致珠三角臭氧整体往春冬延伸的主导因素.呈现出明显春冬延伸特征的站点多处于珠三角腹部地区,在秋、冬、春季节,珠三角腹部地区多为VOCs控制区.进一步分析还显示,ΔO₃/ΔNO_...     

北京夏季近地面臭氧及其来源的数值模拟研究

高浓度的近地面臭氧一直是北京夏季面临的主要污染问题,本文利用自主发展的空气质量数值模式WRF-NAQPMS(Weather Research and Forecasting Model-Nested Air Quality Prediction Modelling System)以及生物源排放模式MEGAN(Model of Emission of Gases and Aerosols from Nature),数值模拟了2017年6月华北区域臭氧的时空分布,评估了生物源排放可挥发有机物对臭氧的影响,并对北京臭氧的关键源区和形成时间进行量化解析.结果发现:NAQPMS (Nested Air Quality Prediction Modelling System)模式合理再现了北京及其周边臭氧的时空演变规律,特别是生物源的加入有效改善臭氧浓度的模拟效果.生物源对北京6月臭氧浓度月均值的贡献为4%～6%,对最大1小时浓度的贡献最高可达8%以上.源解析结果发现,本地当天排放的臭氧前体物对北京城区浓度影响最大,对最大1小时浓度和8小时移动平均浓度的贡献达到50.2%和45.4%,远高于1～2天前排放污染物的影响.河北对北京的影响主要集中在当天和1天前排放的污染物,对最大1小时浓度的贡献分别为7.9%和6.5%.河南和山东对北京城区最大1小时浓度的贡献较小,分别为2.4%和3.7%,且主要为1～2天前排放的污染物在区域输送过程中的化学反应所贡献.对于北京区域平均来讲,本地的贡献率较城区明显偏小,河北的贡献显著增加,这也说明北京市臭氧来源的空间不均匀性较大.北京地区生成的臭氧沿怀柔区向北输送,到达承德市西侧,对月均值的贡献达到20～30μg·m~(-3).     

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.     

忻州市夏季臭氧来源分析的数值模拟研究

为科学制定O3污染控制政策并减轻忻州市O3污染,采用2018年忻州市空气质量监测国控站点的监测数据,基于WRF-SMOKE-CAMx模型及OSAT模块和CPA模块对O3污染的形成进行数值模拟和来源解析.结果表明:全年中5～8月O3污染最为严重,O3成为首要污染物的天数共计109天,占比为36％;O3月均浓度呈单峰曲线变...     

2006~2019年珠三角地区臭氧污染趋势

研究基于2006~2019年粤港澳珠江三角洲区域空气监测网络数据,利用Mann-Kendall检验法和Sen斜率法等统计方法计算了珠三角不同区域臭氧年际变化情况,并分析了变化的原因.结果表明：①2006~2019年珠三角平均臭氧浓度上升趋势显著（P<0.05）,平均增长速率为0.80 μg·（m³·a）^-1.2016年之后,臭氧平均增长速率为2.08 μg·（m³·a）^-1,臭氧浓度增速加快.②珠三角臭氧浓度变化趋势有明显的空间差异和季节差异.中部地区臭氧年均浓度增加趋势显著,外围区域臭氧增加趋势不显著;臭氧增加趋势主要集中在夏季,其他季节变化趋势不显著.③珠三角臭氧变化趋势是由前体物和气象条件共同造成的,特别与NO_x的浓度变化密切相关.2006~2019年珠三角中部区域NO₂浓度明显下降,滴定效应减弱导致臭氧浓度增加;边缘地区NO₂浓度变化较小,臭氧浓度未发生明显的改变.④随着前体物浓度的变化,珠三角臭氧生成敏感区的特征正在发生改变,VOCs控制区面积不断减少,协同控制区和NO_x控制区面积逐渐增加,区域臭氧污染防治需要加强对前体物的协同控制.     

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...     

舟山市臭氧污染分布特征及来源解析

臭氧及其前体物在环境空气中传输和反应过程复杂,本研究利用舟山市国控点2014年的监测数据对臭氧污染时空分布开展了统计分析,并利用CMAQ (community multiscale air quality)模型模拟了舟山市2014年臭氧污染形成,选用ISAM(integrated source apportionment method)源追踪算法计算来源贡献率.结果表明,舟山市春秋季节的臭氧浓度相对较高,浓度高值出现在午后13:00～15:00.普陀站的臭氧平均浓度最高而位于中心城区的临城站最低.臭氧总体浓度不高,但易出现单日浓度高值,其中5月臭氧超标率最高.舟山市本地臭氧形成主要受VOCs浓度控制,而源解析结果表明舟山市全年外来源占总贡献的69. 46%.本地源中,工业燃烧源、工艺过程源、道路移动源、非道路移动源的贡献率相差不大,且表现出显著的港口城市特征,船舶源、石化源、储运源分别占总贡献的4. 45%和1. 01%和1. 80%.控制臭氧污染应采取周边区域联防联控的措施,以VOCs排放源为主,不同来源协同调控的措施.     

长三角地区春季臭氧污染特征及其对冬小麦产量的影响

春季是长三角地区对流层O₃污染的高峰期之一,高浓度的O₃暴露会影响冬小麦生长导致减产.利用长三角地区各城市2014年春季逐时ρ（O₃）观测数据,研究了长三角地区春季O₃污染特征,并结合O₃暴露指数（M7指数和AOT40指数）和剂量-响应关系模型,详细评估了长三角地区O₃污染对冬小麦产量的影响.结果表明:长三角地区春季ρ（O₃）空间上总体呈南低北高的分布,长三角地区北部江苏和上海的ρ（O₃）明显高于南部的浙江地区,在浙江北部、江苏和上海等地区,整个春季日最大8 h ρ（O₃）平均值超过107 μg/m3,最高值出现在5月,超过128 μg/m3;一半以上的城市ρ（O₃）超标[超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》中8 h滑动平均ρ（O₃）的二级标准限值（160 μg/m3）]日数在10 d以上,其中南京和扬州超标日数最多,分别为27和20 d;相应地,O₃暴露指数也呈南低北高的分布,其中苏北地区O₃暴露指数最高,导致长三角地区平均冬小麦相对损失达5.7%（M7）~25.5%（AOT40）,造成的产量损失为7.85×105 t（M7）~4.49×106 t（AOT40）,其中,苏北地区为5.8%（M7）~25.9%（AOT40）,造成的产量损失为6.77×105 t（M7）~3.86×106 t（AOT40）,占长三角地区冬小麦产量损失的86%以上.研究显示,当前长三角地区O₃污染及其对冬小麦产量的影响已相当严重,特别是对苏北地区,而苏北地区是我国重要的冬小麦产地之一,因此,应当科学有效地治理O₃污染以缓解粮食安全问题.      

基于CAMx-OSAT方法的西宁臭氧来源解析

利用青海省西宁市2018-2019年O3浓度高值时期监测数据,结合CAMx-OSAT方法从控制型、分类排放源、区域贡献3个方面定量剖析西宁的O3污染来源.结果表明:西宁O3浓度整体为VOCs控制,主城四区(城东区、城西区、城北区、城中区)尤其突出,且夏季较为显著;2018年和2019年VOCs的贡献占比分别为9.76％...     

武汉军运会前后臭氧及其前体物的特征和来源

利用湖北省超级站2019年10~11月的臭氧、NO_x(=NO+NO₂)和102种VOCs物质的小时数据分析了军运会期间臭氧污染变化;基于DSMACC箱型模式模拟不同VOCs和NO_x浓度下臭氧的光化学生成敏感性;采用PMF模型对前体物VOCs进行源解析,并估算不同源类的臭氧生成潜势.结果显示,军运会保障前臭氧日最大8小时浓度(最大MDA8:219.51μg/m³)超过国家二级标准,保障期臭氧MDA8浓度(135.11μg/m³)明显下降,保障后浓度回升(140.98μg/m³).军运会保障前中期臭氧浓度的差异受气象条件影响更明显,而保障后臭氧浓度的上升主要是因为前体物浓度的大幅增加.根据DSMACC模拟的EKMA曲线,武汉市军运会期间臭氧的光化学生成主要受VOCs浓度变化的影响.进一步对VOCs进行源解析,结果显示,保障前VOCs对臭氧生成贡献较大的源类是燃烧源、石油化工和机动车,分别占23.0%、22.8%和22.5%;保障期间VOCs的主要来源是机动车(38.4%)和燃烧源(25.5%);保障后则主要是石油化工(32.6%)和燃料挥发(25.7%).三个阶段对比发现,军运会的保障方案对石油化工源减排效果明显,但对机动车和燃烧源排放的限制效果并不显著.武汉市应该更注重对燃烧、燃料挥发和机动车排放的治理.     

珠江三角洲机动车挥发性有机物排放化学成分谱研究

根据珠三角地区机动车挥发性有机物排放(VOCs)贡献特征,选取在用轻型汽油车、轻型柴油车、液化石油气(LPG)出租车和摩托车,采用底盘测功机及实际道路测试,获取了以上车型尾气排放的VOCs化学成分(59种非甲烷碳氢化合物)特征谱.轻型汽油车以及摩托车的尾气组成中芳香烃含量最高,其次为烷烃;苯系物、异戊烷以及乙烯占轻型汽油车尾气VOCs组成的54.5%;苯系物、异戊烷以及乙炔占摩托车尾气组成的54.6%.轻型柴油车的尾气组成中烷烃比例最高,其次是芳香烃和烯炔烃.除了苯和甲苯,正十一烷、正十二烷、正癸烷、乙烯、丙烯、1-丁烯亦在柴油车尾气中占有重要比例(41.2%).LPG出租车尾气组成以丙烷、正丁烷、异丁烷为主,并伴有较高比例的1,2,4-三甲基苯、1,2,3-三甲基苯和甲苯.与类似研究比较结果表明:由于在油品、排放标准及采样与分析方法等方面的差异,机动车排放源成分谱相关研究结果仍存在一定的差异性,建议对机动车成分谱研究在尾气采样与分析方法等方面进行规范化和标准化.     

珠江三角洲秋季臭氧干沉降特征的数值模拟

利用区域化学传输模式WRF-Chem对2014年10月珠江三角洲臭氧干沉降特征进行模拟,结果表明：臭氧干沉降通量呈现明显的时空分布差异,日间平均沉降通量[0.68μg/（m²·s）]明显大于夜间[0.21μg/（m²·s）];同时,珠江三角洲城区的臭氧沉降通量及日较差均比周边植被覆盖区小.受NO_x和VOCs等前体物以及各气象要素场的综合影响,臭氧浓度日变化具有明显的单峰型分布特征,在14：00~15：00达到峰值,秋季臭氧浓度高值区位于珠江三角洲主要排放源下风向区域的广佛交界、江门及中山东部等地区;臭氧的干沉降速率也具有明显的时空变化特征：从07：00~08：00的0.27cm/s开始迅速增大,10：00~16：00基本保持在0.60cm/s左右,17：00开始平缓减小至午夜的0.21cm/s左右;干沉降速率的变化主要受空气动力学阻抗R_a、粘性副层阻抗R_b以及表面阻抗R_c影响,研究表明夜间的干沉降速率主要受R_a影响,而日间R_c起主要作用.这3种阻抗分别受大气稳定度、摩擦速度和下垫面土地利用类型影响,在珠江三角洲区域亦表现出明显的时空变化特征.     

不同传输通道下珠江三角洲臭氧与前体物非线性响应关系

高度城市化的珠三角地区臭氧污染频发,臭氧污染的非线性、区域性以及气象过程影响使臭氧精确防控面临巨大挑战.本研究利用臭氧源解析技术OSAT,分析不同传输通道下珠三角臭氧敏感区分布差异,量化城市间的臭氧传输贡献,并通过敏感性试验,探讨珠三角及典型城市的臭氧污染控制策略.结果表明,静风条件下,VOCs敏感区集中在珠三角中部城...     

Ambient volatile organic compounds at a receptor site in the Pearl River Delta region: Variations, source apportionment and effects on ozone formation

We present the continuously measurements of volatile organic compounds（VOCs） at a receptor site（Wan Qing Sha, WQS） in the Pearl River Delta（PRD） region from September to November of 2017. The average mixing ratios of total VOCs（TVOCs） was 36.3 ± 27.9 ppbv with the dominant contribution from alkanes（55.5%）, followed by aromatics（33.3%）. The diurnal variation of TVOCs showed a strong photochemical consumption during daytime,resulting in the formation of ozone（O₃）. Five VOC sources were ...     

珠三角地区生活垃圾焚烧厂汞的排放特征

利用OH法对珠三角8家垃圾焚烧厂(6家采用炉排炉工艺,2家采用流化床工艺)进行烟气采样,同时采集飞灰、底渣、煤炭样品进行分析.研究结果表明,珠三角炉排炉焚烧烟气平均总汞(THg)排放浓度为(51.4±28.3) μg·Nm^-3,流化床为(19.5±13.6) μg·Nm^-3.炉排炉飞灰THg含量为6674 μg·kg^-1,流化床飞灰THg含量为2135 μg·kg^-1,底渣中炉排炉THg含量为70 μg·kg^-1,流化床为30 μg·kg^-1.飞灰中的汞含量要远远高于底渣.垃圾焚烧过程中炉排炉70.8%的汞由烟气排放,26.3%存在飞灰中,底渣中的汞仅占2.9%.流化床工艺烟气汞排放占总汞排放的33.2%.利用质量平衡法计算珠三角垃圾中汞含量平均值为0.293 mg·kg^-1,流化床工艺因添加燃煤所产生的汞排放占到垃圾焚烧总汞排放的31.6%.     

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.     

珠三角产业重镇大气VOCs污染特征及来源解析

2019年在珠三角典型产业重镇佛山市狮山镇在线监测大气挥发性有机化合物(VOCs),并开展大气VOCs污染特征、臭氧生成潜势(OFP)及来源贡献分析.观测期间共测得56种VOCs物种,总挥发性有机物(TVOCs)体积浓度为(39.64±30.46)×10-9,主要组成为烷烃(56.5％)和芳香烃(30.1％).大气VO...     

2006～2012年珠江三角洲地区O_3污染对人群健康的影响

通过检索国内流行病学研究成果,Meta分析得到综合的暴露-反应系数后,利用粤港珠江三角洲区域空气监控网络监测的O3浓度,基于相对危险度模型对2006~2012年珠江三角洲地区归因于O3污染的人群健康影响进行评估.Meta分析结果表明,O3浓度每升高10μg/m3,非意外死亡率?心血管疾病死亡率和呼吸系统疾病死亡率分别上升0.45%(95%置信区间CI:0.40%~0.50%)?0.70%(95%CI:0.57%~0.86%)和0.64%(95%CI:0.47%~0.86%).人群健康影响评估表明,由于暴露人口和O3浓度的增加,珠江三角洲地区归因O3污染的死亡人数呈上升趋势,2012年归因死亡人数约为2006年的3倍,其中O3浓度的增加对归因死亡增量的贡献达2/3以上;2006~2012年区域年均归因的非意外死亡?心血管疾病死亡和呼吸系统疾病死亡分别为3982(95%CI:3543~4420)?1894(95%CI:1546~2319)和1128(95%CI:830~1508)人.对评估模型的敏感性试验表明选择不同的参数,评估结果有较大的偏差,因此在以后相关研究工作中需要深化参数适用性的探讨.     

不同人为源排放对珠江三角洲地区O3生成贡献的数值模拟

利用改进的二维欧拉空气质量模式对珠江三角洲地区不同类型人为源排放对该区域臭氧生成的贡献进行了模拟研究.结果表明,珠江三角洲区域臭氧生成受VOCs排放控制,流动源排放VOC最多,对臭氧生成的贡献也最大,分别占臭氧最大小时浓度和平均小时浓度的44%和67%;其次是溶剂和油漆挥发的贡献.点源和面源排放VOC较少,但排放NOx量大,二者对臭氧生成影响是负的.控制所有类型人为源排放,珠江三角洲区域臭氧日均浓度和最大浓度将分别减少78%和90%.模拟结果还显示,受气象场和光化学反应共同影响,珠江三角洲南部区域是臭氧浓度高值区.