中山市臭氧污染来源解析与敏感性分析

利用数值天气预报模式和嵌套网格空气质量预报系统的来源解析模块（WRF NAQPMS/OSAM）对中山市2019年9月1次臭氧（O₃）污染过程进行了模拟分析，并对O₃来源进行了解析。结果表明，WRF-NAQPMS/OSAM模型能较好地模拟出该时段的O₃浓度。此次污染过程区域传输对中山市O₃浓度贡献显著，平均贡献比例为82.9%，本地平均贡献比例为17.1%，对中山市O₃贡献最大的2个来源分别是溶剂源和交通源，平均贡献占比分别为43.0%和42.7%。另外，工业源的贡献也不可忽略，平均贡献占比为11.0%。中山市O₃总体上处于挥发性有机物（VOCs）控制区，结合臭氧生成潜势（OFP）分析和源解析结果，溶剂源、交通源和工业源排放的甲苯、间/对二甲苯、邻二甲苯、1，2，3-三甲苯、正丁烷和异戊烷对O₃形成贡献显著，是中山市O₃污染治理应注意的重要前体物。建议中山市建立以VOCs控制为主导，VOCs和氮氧化物（NO_X）协同控制的长期O₃防控策略。     

2022年青岛市沿海区域臭氧污染特征及传输影响分析

基于2022年1—12月青岛市沿海区域臭氧（O₃）自动监测数据和气象观测资料,对O₃污染变化特征及影响因素进行了分析,结合后向轨迹聚类与潜在源区分析等方法,对O₃外来输送通道及潜在源分布情况进行分析研究。结果表明：青岛市沿海区域O₃污染主要集中在4—10月份,日变化特征呈单峰单谷趋势,峰值出现在15：00—16：00;气象因素中,地面短波辐射对O₃浓度变化的相对贡献最大,偏南风易导致O₃污染;受二氧化氮（NO₂）滴定作用以及海陆风转换影响,沿海区域O₃峰值与谷值均滞后青岛城区1 h左右;O₃生成整体处于VOCs控制区,1-丁烯、正丁烷与异戊烷是O₃污染期间导致O₃浓度上升的关键组分;O₃污染的主要潜在源区为长三角北部和黄海近岸海域,以及山东中南部地区。     

滁州市一次持续性臭氧污染过程气象与传输特征分析

2019年6月8日至17日,安徽省滁州市发生一次持续性臭氧(O₃)污染过程,O₃浓度值超过国家二级标准浓度限值3%~45%。基于滁州市老年大学监测站点空气质量数据、滁州市气象站及全球资料同化系统(GDAS)气象数据,运用HYSPLIT后向轨迹模型、潜在源贡献因子(PSCF)和浓度权重轨迹(CWT)分析方法,研究污染发生时段的气象和区域传输特征。结果表明:①在此次O₃污染过程中,日最高温度的变化范围为25.5~34.7 ℃,风速整体小于4 m/s,风向以偏东风为主,午后的相对湿度在40%左右。在该时段内,滁州市基本处于均压场的控制之中,且受到锋面气旋外围下沉气流的影响,大气层结稳定。②O₃污染发生期间,滁州市主要受东南方向气流的影响,但来自山东省、安徽省北部和江苏省北部的气流的影响也不容忽视。6月9日夜间至10日上午的O₃浓度异常高值,与9日下午的气压异常低值及9日夜间的大气边界层高度异常高值密切相关。上述气压及大气边界层高度异常值的出现使得上风向高浓度O₃被输送至滁州。③此次污染过程的潜在贡献源区主要分布于安徽省东南部、江苏省中西部和浙江省北部等地。上述区域的加权潜在源贡献因子(WPSCF)值大于0.4,加权浓度权重轨迹(WCWT)值超过了100 μg/m³。今后,滁州市在O₃污染防控工作中应加强与上述区域的联防联控。     

长三角地区2014—2019年大气环流型下的PM2.5 和O3 污染特征

基于中国中东部地区2014—2019年秋、冬季（11月—次年2月）、暖季（4—10月）的细颗粒物（PM_2.5 ）、臭氧（O₃ ）监测数据,运用T-mode斜交旋转主成分分析法（T-mode PCA）对长三角及周边地区2014—2019年925hPa位势高度和风场进行大样本客观分型,总结了有利于和不利于长三角地区PM_2.5 和O₃ 污染发生的大气环流类型。结果表明,17类大气环流类型会影响长三角地区空气质量,并进一步识别出PM_2.5 污染和O₃ 污染易发的大气环流型。其中,秋、冬季PM_2.5 污染易发的环流型是冷锋相关（AW_CT2）和出海高压（AW_CT3和AW_CT5）相关,前者可能与上风向PM_2.5 污染输送相关,后者则可能以局地累积和转化过程为主。副高控制（Spring_CT1和Summer_CT1）和均压场（Summer_CT3和Autumn_CT2）环流型则有利于促发暖季O3污染;在Spring_CT1、Summer_CT1、Summer_CT3和Autumn_CT2环流型下,长三角5个重点城市O₃ 超标率和ρ（O₃ -8h）水平高于同季节的其他环流类型,但气象和化学影响机制可能有所差异。此外,副高控制和均压场环流型也易导致上海、杭州和南京等城市出现暖季PM_2.5 和O₃ 双高污染。     

2013—2022年全国环境空气质量变化特征

基于2013—2022年全国339个地级及以上城市环境空气质量监测数据，分析了10年来环境空气质量变化特征。结果表明，2013—2022年全国环境空气质量持续改善，74个重点城市ρ（PM_2.5）从2013年的68μg/m³降至2022年的29μg/m³，降幅为57.4%；一次排放污染物ρ（SO₂）和ρ（NO₂）10年降幅分别为71.9%和27.6%，ρ（CO）自2015年以来下降42.1%；全国ρ（O₃）波动变化，受高温干旱影响，2019和2022年ρ（O₃）为148和145μg/m³，其他年份ρ（O₃）在137~139μg/m³波动。全国74个重点城市优良天数比例从2013年的65.7%上升至2022年的83.0%，相当于10年间每个城市优良天数增加65d；重污染天数比例从2013年的7.9%下降至2022年的0.6%，重污染天数减少90%。2020—2022年，90%以上的非沙尘重污染天出现在秋冬季（11—12月和1—2月），夏秋季O₃超标问题对优良天数比例影响显著，建议进一步强化重点区域污染联防联控与重点城市大气污染防治，加强多污染物协同治理，推进空气质量持续改善。     

合肥市臭氧及其前体物污染特征及源解析

利用合肥市臭氧和VOCs连续观测数据分析了合肥市臭氧及其前体物污染特征,并使用NAQPMS模型研究了合肥市不同季节臭氧来源情况。结果表明:O₃已经成为影响合肥市环境质量的主要污染因子,O₃高值区主要集中在5—6月和9月。合肥市大气VOCs中烷烃含量最丰富,其次是烯烃、芳香烃和炔烃;主要物种为乙烷、丙烷、乙炔、正戊烷、乙烯、环戊烷、异戊烷、正丁烷、异丁烷和甲苯。合肥市O₃生成主要受VOCs控制,其中,烯烃是合肥市O₃生成贡献最大的关键活性组分,乙烯的OFP贡献率居首位。合肥市不同季节O₃来源差异较大,其中,本地排放是主要来源,夏季占比为50%,其余季节占比为30%~45%,O₃存在跨省长距离输送特征,主导风向的变化是造成合肥市臭氧来源季节性变化的重要因素。     

2013—2016年74城市臭氧浓度变化特征

利用2013—2016年74城市臭氧（O₃）监测数据,综合探讨了全国74城市O₃浓度时空变化特征、变化趋势。结果表明：2013—2016年,74城市O₃-8 h各百分位浓度总体呈上升趋势,且百分位较高区间O₃浓度逐年上升速率越快,O₃-8 h第95百分位浓度年增长5.3 μg/m³,其次是第90百分位;O₃区域性污染特征明显,京津冀及周边、长三角、珠三角O₃污染问题突出;74城市O₃浓度超标天数年增长3 d/城市,O₃污染呈明显日、季节变化特征,午后14：00—17：00达到小时浓度峰值,超标日主要集中于5—10月;O₃对环境空气质量综合指数贡献率逐年增加,北京、上海和广州O₃贡献率年增长分别为1.9%、1.1%和0.8%。     

成都市2015—2019年臭氧浓度夜间变化及成因分析

利用2015—2019年成都市每日逐时地面O₃监测资料和同期气象数据,通过模拟和计算区域水平、铅直流场和大气静力稳定度支配参数(R_i),对成都市夜间O₃浓度第二峰值的反常现象进行统计分析和原因追踪。研究结果表明:成都市2015—2019年夜间O₃浓度第二峰值出现频率为17%,造成O₃浓度夜间反常现象的原因是雅安市山风将高空O₃输送至地面,而后平流至成都市,或本地高空湍流破坏夜间稳定层,将上层残留层储存的白天高浓度O₃送至近地面,加之夜晚绝大部分污染源停止排放,消耗O₃的物质大幅减少,造成地面O₃浓度的夜间反常变化。引起高空湍流的方式有2种:一是风向切变,且至少切变45°,风向切变角度越大,湍流强度越大,引起残留层向下增长的幅度越大;二是风速切变,且切变层风速要大于上、下层风速2 m/s,切变风速越大,湍流强度就越大,残留层向下增长的幅度就越大,低空急流是风速切变的极端表现。     

2022年春季南京臭氧污染特征及成因分析

2022年春季,受新一轮新冠疫情影响,长三角各城市采取了一系列管控措施,使得大气污染物排放水平降低。对2022年春季(3—5月)南京及长三角地区的六项污染物尤其是臭氧(O₃)的变化特征进行了分析,从气象因素和O₃前体物方面,同时利用基于观测的模型(OBM)对南京O₃污染变化原因进行了研究,并分析了南京挥发性有机物(VOCs)的关键活性组分和来源。结果表明:2022年春季,南京PM_2.5、PM₁₀、NO₂和CO均值浓度均同比下降,但O₃日最大8 h滑动平均质量浓度(O₃-8 h)同比上升19.8%,O₃-8 h超标时间同比增加9 d;长三角区域O₃-8 h同比上升17.9%,O₃-8 h超标天数为2021年同期的2.5倍。南京O₃浓度上升的原因:一方面是由于不利的气象条件,另一方面是由于南京O₃生成处于VOCs控制区,但氮氧化物(NO_x)降幅大于VOCs降幅,同时结合O₃前体物削减方案的分析结果发现,VOCs和NO_x不当的削减比例会导致O₃浓度不降反升。南京O₃生成的关键VOC活性物种依次为乙醛、丙烯、间/对二甲苯、丙烯醛和乙烯;正定矩阵因子分解(PMF)解析结果显示,机动车尾气是南京城区VOCs的主要来源,其次为液化石油气/天然气使用和石油化工。     

西太平洋台风“苏迪罗”对我国珠三角地区臭氧污染影响研究

通过资料分析和数值模拟开展了2015年8月1日—10日台风“苏迪罗”对珠三角地区臭氧（O₃）污染影响的机理研究。结果表明,2015年8月5—8日,在台风接近登陆点的过程中,台风外围天气导致了高温、高辐射和静小风等气象条件,促进了光化学反应的进行和污染物的局地积累。同时,高温、高辐射等气象条件加剧了植被源区生物源挥发性有机物（BVOCs）的排放。采用化学传输模式模拟发现,植被BVOCs对O₃污染的贡献最高可达24×10^-9。结合拉格朗日粒子扩散模式（LPDM）探索了影响珠三角地区的主导气团,发现珠三角城市地区和高BVOCs源区存在交互传输的现象。污染期间,高BVOCs源区的一次排放产物（BVOCs）和二次产物(O₃)经区域输送加剧了珠三角地区O₃的污染。此外,研究发现台风外围条件下珠三角内陆盛行的偏北风与海陆热力差异引起的海风在沿海地区辐合,造成污染物局地积累,加剧并延长了O₃污染。研究有利于加强对O₃污染机理的认识,进而更好地采取针对性措施,有助于减小O₃污染带来的危害。