天水市环境空气中臭氧浓度特征分析

采用2015年天水市城区臭氧监测数据,分析了本辖区的臭氧浓度变化特征,结合气象数据分析了气象条件对臭氧浓度的影响。结果表明,臭氧浓度呈单峰形日变化特征,15时~16时值最大,6时~8时值最小,全年7月浓度最高;结合气象参数分析了温度、能见度、湿度对臭氧的影响,得出臭氧浓度与温度、能见度存在正相关性,与空气湿度存在负相关性的结论。     

重庆大气中臭氧浓度变化及其前体物的相关性分析

臭氧是城市光化学烟雾的主要成分,同时也是重要的温室气体,因此臭氧污染已经成为城市空气质量的重要因素。利用近几年臭氧连续监测的数据,对臭氧的浓度变化特征进行了分析,并且对臭氧前体物（NOx、NOy、VOCs等）和气象因素作了相关性分析。结果表示臭氧浓度呈典型的季节性变化趋势,并且小时值变化出现明显的日变化规律,与太阳辐射强度成正相关;另外VOCs（挥发性有机物）与臭氧的变化规律基本一致,同时与NOx、NOy的浓度变化趋势存在较好的负相关性。     

北京地区边界层大气臭氧浓度变化特征分析

利用2001-03～2006-10的大气臭氧探空资料,分析了近6 a北京边界层（2 km以下）大气臭氧浓度的平均月变化和季节变化规律.结果表明,边界层大气臭氧浓度的月变化很明显,1月臭氧浓度最小,地面臭氧浓度不到10×10^-9(体积分数,下同),上层（即2 km）臭氧浓度也不到50×10^-9.而6月臭氧浓度最大,地面达到85×10^-9,上层大于90×10^-9.臭氧浓度具有明显的季节特征,从臭氧浓度值来看,冬季最小,夏季最大.从地面到上层的臭氧浓度的变化幅度来看,冬季变化最大,夏季变化最小.根据廓线变化方式,臭氧浓度廓线可分为3种类型,冬季型、夏季型、春秋季型.不同高度臭氧月平均浓度也明显不同.分析地面及上层臭氧浓度与气象因子如温度和湿度的相关关系,发现地面臭氧浓度与温度具有较好的线性关系,相关系数在0 .85以上.     

大连市近地面环境空气中臭氧浓度的变化特征及成因分析

本文采用大连市10个国控子站2013年全年臭氧自动监测数据进行分析,总结臭氧浓度的月变化规律。分析结果表明:大连市区环境空气中臭氧主要来自于光化学反应,其浓度变化受太阳辐射的影响,其月浓度值在5月份达到峰值;此外,大气对流、近地面环境及污染源排放等因素也会对大连市区近地面大气中的臭氧浓度造成影响,导致大连特殊地区的臭氧浓度值在不同月份达到年内的峰值。     

环境空气质量臭氧浓度与气象条件相关性研究

臭氧监测是环境空气质量标准的新要求。连续自动监测积累大量数据,结合温度、相对湿度、能见度、风速、气压等气象要素,研究臭氧与其相关性,探讨特定条件下影响臭氧的气象条件。     

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。     

乌鲁木齐不同功能区昼间臭氧浓度变化特征分析

为了研究乌鲁木齐市昼间的近地层大气臭氧浓度变化特征,利用靛蓝二磺酸钠分光光度法(IDS法)对乌鲁木齐市不同功能区在采暖期前期、采暖期与采暖期后期昼间的小时臭氧浓度进行监测,分析与温度、太阳辐射、相对湿度的相关性。结果表明:乌鲁木齐市不同功能区昼间的小时臭氧浓度变化具有明显的"单峰型"变化规律,从早上09:00开始,臭氧浓度明显上升,最高的小时臭氧浓度出现在午后,其中,交通区、工业区昼间的小时臭氧浓度较高。不同时间段臭氧总平均浓度依次为采暖期前期>采暖期后期>采暖期,不同时间段昼间的小时臭氧浓度变化与太阳辐射、温度呈显著的正相关性,与相对湿度呈显著的负相关性。     

环境空气中臭氧浓度测定方法的探讨

优化改进我国现有的办公环境空气中臭氧的分光光度检测方法,提高检测方法的可靠性,保障办公环境空气质量安全。本文介绍了分光光度检测法对工作场所空气中臭氧进行检测,说明了主要的实验流程,实验结果说明此方法比我国现行的职业卫生标准方法更简便和易于操作,各项指标均符合要求,可应用于工作场所空气中臭氧浓度的测定。     

黔江区大气臭氧浓度变化特征及相关影响因素研究

以黔江区城区大气中O3质量浓度观测资料为基础,研究其浓度变化特征及相关气象因子的影响。结果表明:全年观测期间下坝O3小时浓度未出现超标,区政府观测站点共有25d出现O3日最大质量浓度超标情况,最大O3质量浓度达到262.1μg/m3。下坝和区政府观测站点年均O3质量浓度分别为52.5μg/m3和78.1μg/m3。两个观测站点O3小时浓度在四季均呈明显的单峰分布。气温和风速是影响黔江区大气O3质量浓度的重要因素。     

天津市臭氧浓度时空分布与变化特征研究

随着经济的发展和机动车保有量的增长,光化学烟雾已经成为影响城市环境空气的重要因素。利用2008年臭氧监测的小时浓度,对臭氧污染的空间分布、时间分布以及臭氧变化特征进行了分析。结果表明:臭氧浓度呈现明显的日变化规律,臭氧浓度和氮氧化物及一氧化碳浓度日变化呈现典型的负相关,臭氧浓度和温度日变化呈现典型的正相关。     

气象因素对成都中心城区近地面臭氧的影响

文章对2019年成都市中心城区大气臭氧自动连续监测数据及同步气象数据进行研究分析,结果表明成都臭氧浓度呈现春、夏>秋、冬的特点,由以8月浓度最高。日变化呈现"单峰型",早上08:00-09:00出现最低值,下午浓度较高,峰值浓度出现在16:00-17:00。O3浓度与气温、边界层、风速呈正相关,与相对湿度、降水量呈负相关。当成都中心城区O3浓度出现超标时,气温变化范围为28.5³7.1℃,相对湿度变化范围为34%⁶3.6%,风速变化范围为0.5².5 m/s,边界层高度的范围为770¹ 967 m,主要为无降水天气和偏南风控制。气流以短距离传输即局地传输为主导,受本地污染源影响明显,导致成都O3浓度较高的气流主要来自其东北和偏南方向,受达州、德阳、绵阳、资阳和眉山等城市影响较大。     

成都市臭氧污染特征及气象成因研究

为研究成都市臭氧(O3)污染特征及其气象成因,对2014—2016年成都市6个国控环境监测站和同期气象台站逐小时地面观测数据进行了研究分析.结果表明:近4年来成都市O3污染日趋严重,O3年均浓度不断上升,较2013年升高51.2μg·m-3.O3浓度存在明显的季节变化特征:春、夏季较高,秋、冬季则较低,且各季节O3浓度变化具有很强的长期持续性特征.O3浓度日变化特征呈明显的单峰型分布,8:00出现最低值,15:00—16:00出现峰值,超标时段主要出现在13:00—17:00.O3浓度变化与紫外辐射、气温呈正相关关系,与相对湿度、风速呈负相关关系,且当紫外辐射大于12 MJ·m-2、气温高于15℃、相对湿度低于65%、西风或偏东北风控制时,成都市容易发生高浓度O3污染.     

潮汕地区3市夏季地面臭氧浓度变化特征研究

通过对广东省潮汕地区汕头市、揭阳市和潮州市3个代表性监测点夏季地面O₃浓度的监测与评价,获得了该地区的O₃污染状况,并分析了O₃浓度与NO_x、气温、相对湿度的相关性,对该地区O₃浓度变化特征进行了研究。结果表明,该地区受O₃污染程度较轻,3个城市中汕头市的受污染程度最轻,其次是潮州市,污染程度相对略重的是揭阳市。O₃与NO_x浓度和空气湿度变化呈负相关,与气温变化呈正相关。高温、低湿的气象条件更利于O₃的产生和累积。     

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.     

中国自然背景地区臭氧浓度时空变化特征分析

为揭示中国自然背景地区臭氧浓度变化特征,并以其为自然背景值指导人为活动导致的臭氧污染控制工作,该研究通过汇总统计中国15个典型自然背景地区与337个地级及以上城市2016—2020年环境空气臭氧自动监测数据,比较分析中国自然背景地区臭氧浓度的年度、季节、日内变化规律与空间分布规律. 结果表明:2016—2020年,中国自然背景地区臭氧年均浓度明显高于城市区域,但臭氧日最大8小时平均浓度的第90百分位数(简称“臭氧年90百分位浓度”)明显低于城市,自然背景地区和城市区域臭氧年均浓度同步快速提升,年均增长分别为1.5和2.0 μg/m3. 中国自然背景地区臭氧浓度季节性变化规律与城市区域存在较大差异,自然背景地区臭氧平均浓度最高值出现在春季,夏、秋、冬三季臭氧平均浓度差异不明显,与东亚环太平洋背景地区臭氧浓度季节性变化规律(春季最高、夏季最低)存在明显差异. 部分自然背景地区受人为活动排放的影响较小,臭氧浓度不存在明显的日内峰谷差,全天臭氧浓度基本保持相同水平;部分自然背景地区可能受邻近城市人为活动排放的臭氧前体物影响,臭氧浓度日内变化规律与邻近城市较为一致,存在明显的日内峰谷差. 研究显示,中国自然背景地区臭氧浓度变化规律与城市区域存在显著差异,臭氧浓度年均值升高迅速,部分自然背景地区臭氧浓度变化规律可能受邻近城市人为活动排放的臭氧前体物传输的影响.      

常州市典型臭氧污染天气过程及成因分析研究

臭氧是一种存在于地球臭氧层和近地面的气体,它对人类和环境是否有益取决于大气中存在的位置。高空臭氧层使人类免受紫外线伤害,而近地面臭氧是光化学烟雾产生的主要污染物,损害农作物、树木和其他植物生长,危害人体健康诱发儿童哮喘等疾病。本文结合2013年8月12日常州市出现的臭氧污染天气,利用气象和空气自动监测数据,对污染过程、变化特征和成因进行了分析。结果表明,在连续高温、太阳辐射强度大、风速低、大气扩散条件差等气象因素和臭氧前体物（NMHC）较高等不利条件下,易形成臭氧污染天气,导致空气质量下降。     

广州近地面臭氧浓度特征及气象影响分析

利用2015年广州市近地面逐时臭氧(O_3)观测资料及气象数据,分析了广州地区近地面的O_3浓度时空分布特征及其与气象因子的关系.结果表明:广州地区城郊的O_3浓度高于中心城区;广州地区近地面的O_3浓度超标时间主要出现在4—9月,8月O_3浓度最高,3月O_3浓度最低;O_3浓度日变化呈现"单峰型"分布,早上7:00—8:00出现最低值,15:00达到峰值;O_3浓度与气温呈正相关,当气温高于30℃时,O_3浓度随温度升高增加明显;与相对湿度呈负相关,当相对湿度大于60%时,O_3浓度显著降低;当气压小于1010 hpa时,与气压呈负相关,当气压大于1010 hpa时,与气压呈正相关;当风力为2~3级吹西北偏西至西南偏西风区间时,O_3浓度最高,说明广州偏西部可能存在O_3污染源区;O_3浓度在晴天最高,其次是少云和多云天气,最低是在雨天.总体而言,气温高、日照长、辐射强、气压低、湿度小及2~3级的风力是广州地区近地面产生高浓度O_3的主要气象因素.当广州O_3浓度出现超标时,气温变化范围为25.9~37.4℃,相对湿度变化范围为29%~83%,气压变化范围为989.4~1009.1 h Pa,风速变化范围为0.7~5.8 m·s~(-1),紫外辐射强度日最大1 h均值最小为32.6 W·m~(-2),10:00—14:00均值最小为27.3 W·m~(-2).     

空气中臭氧浓度与氮氧化物浓度及气象因子的相关研究

本文对绵阳城区开展的空气中臭氧监测，以及同步监测的氮氧化物、气象因子进行了一些研究。结果表明：绵阳城区空气中臭氮深度均低于国家二级标准，未受到臭氧的污染；臭氧浓度与氮氧化物浓度、气温、气压、相对湿度具有较好的相关性，可建立四元线性回归预测模型。     

2016-2018年江油市臭氧变化特征分析

随着我国大气污染防治工作的持续推进,颗粒物浓度逐年下降,但近地面臭氧(O3)污染问题逐渐凸显,选择江油市2016-2018年自动监测数据进行O3年际、季度、每月和小时浓度变化特征分析.江油市O3浓度逐年增加,并且具有明显的季节性特点,春季和夏季臭氧浓度偏高,每日小时平均浓度呈现单峰型分布,16时出现峰值,并且峰值浓度逐...     

2016~2018年中国城市臭氧浓度时空聚集变化规律

为揭示中国O₃浓度的时空格局及聚集变化规律,通过对2016~2018年全国338个城市1144个监测站点的O₃浓度观测数据,使用空间插值及空间自相关等方法进行分析研究.结果表明：2016~2018年全国O₃浓度（第90百分位数）总体呈现上升趋势（由2016年的141.54μg/m³上升到2018年的153.21μg/m³）,污染态势逐年加重,且华北及长江中下游等人口稠密地区O₃浓度最高,O₃浓度的空间分布呈现显著的聚集性和相似性规律,且聚集性逐年增强,O₃浓度的年聚集区主要呈现北高南低的分异,高高值聚集区主要集中在北方（城市占比22.19%~29.59%）,低低值聚集区则主要集中在南方（城市占比15.98%~22.19%）,此外,O₃浓度高高值聚集区与低低值聚集区空间分布的季节变化规律以顺时针周期性变化为主：3a来,春季集聚区分布与年集聚情况相同,夏季高高值,低低值聚集区逐渐向西扩大聚集范围,秋季则顺时针转变为东高西低的分异情况,随后高高值（低低值）聚集区沿顺时针方向南（北）移动,到冬季则转变为南高北低的空间分异情况.