2015～2018年太原市臭氧污染特征分析

基于太原市2015年1月~2019年2月的空气质量监测数据,分析了太原市近地面臭氧浓度变化特征。结果表明:2015~2018年太原市臭氧年平均浓度为78.42、82.33、95.87、103.77μg/m 3,臭氧浓度存在加速上升趋势;臭氧浓度逐日变化范围为5~270μg/m 3,共有181 d超过GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值(160μg/m 3),超标时段主要集中于5~8月份;臭氧浓度日变化呈单峰型分布,峰值与谷值时段分别为14∶00~16∶00和6∶00~7∶00;臭氧浓度有明显的月变化规律,峰值与谷值时段分别为6~7月和1月、12月;臭氧浓度还表现出显著的季节变化规律,按浓度高低依次排序为夏季、春季、秋季和冬季;臭氧浓度与NO 2、CO、PM 2.5浓度呈负相关性。     

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.     

中国城市群臭氧时空分布特征分析

为揭示我国主要城市群近地面臭氧的时空分布规律,使用空气质量监测网站发布的2019年243个城市共计1215个站点的臭氧浓度数据对中国正在稳步建设的19个城市群的臭氧时空分布特征进行分析,结果表明:臭氧污染高发期主要集中在夏季6、7月份,春末秋初次之,冬季基本不发生污染.城市群100μg/m³以上的臭氧浓度占比变化趋势大致表现为不规则的“V”和“W”两大类.2019年我国19个城市群可明显提取出北部和南部两个浓度分布高值中心,分别出现在夏季和秋季,夏季根据污染严重程度又可将高值中心划分为两个层级.城市群臭氧浓度分布具有空间自相关特性,夏季热点区域与北部高值中心重合,秋季则与南部高值中心位置一致,此时冷点区域面积达到最大.由于臭氧污染成因的复杂性,不能简单以现有城市群等级划分结果对其进行分级管理,需要根据实际分布情况对不同城市群制定相应污染防控措施.     

临安近地面臭氧变化特征分析

利用2003年11月─2004年11月浙江临安区域大气本底站近地面臭氧浓度的连续监测资料,研究了地面臭氧浓度全年总体分布、季节变化、日变化及浓度频率分布规律.结果表明,该地区φ(O₃)全年平均值为32.41×10-9,其日变化呈明显单峰型, 14:00左右达到最大值, 约04:00出现最小值.φ(O₃)月均值在春末夏初达到最大值,在12月─次年2月出现最小值.φ(O₃)各月的平均振幅在夏季达到最大,说明临安本底站夏季臭氧光化学反应比较强烈.除冬季外,其他季节该地区近地面φ(O₃)均有超过《环境空气质量标准》(GB30952-1996)二级标准的情况,全年超标率为0.96%.      

2004年春夏季河北海域叶绿素a分布和初级生产力估算

2004年春季5月和夏季8月进行的河北海洋资源调查研究表明:全海域春季5月表层叶绿素a介于0.34～11,39mg/m3,平均值为3.72 mg/m3,底层叶绿素a介于0.87～7.85 mg/m3,平均值为3.03 mg/m3;夏季8月表层叶绿素a介于1.1～18.3 mg/m3,平均值为4.52 mg/m3,底层叶绿素a介于0.4～7.8 mg/m3,平均值为3.95 mg/m3.初级生产力(以C计)春季5月介于112.26～1323.68 mg/m2·d,平均值为504.79 mg/m2·d,夏季8月介于83.92～4265.73 mg/m2·d,平均值为774.96 mg/m2·d.总体趋势是南部海区(沧州海区)叶绿素a含量高于北部海区(秦皇岛、唐山海区)叶绿素a含量,秦皇岛海区初级生产力估算值最高,唐山海区最低.     

2016~2019年江西省臭氧污染特征与气象因子影响分析

利用2016~2019年生态环境部环境监测总站提供的江西省11个设区市的监测数据及同期的国家气象观测站常规观测资料,研究江西省臭氧污染特征与气象因子的关系.结果表明,江西省近几年臭氧污染日益严重,2016年全省臭氧（日最大8 h滑动平均值）平均浓度为80.1 μg·m^-3,到2019年上升至98.2 μg·m^-3,平均年增长率为6 μg·m^-3.2019年江西省11个设区市O₃超标总天数为475 d,占总超标天数的72.6%.2016~2018年O₃月平均浓度具有典型的季节变化特征：夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季,2019年秋季由于降水量显著减少、日照时数增多和气温升高等气象条件导致秋季近地面臭氧浓度异常升高,其平均浓度高于其它季节.臭氧浓度总体与气温、日照时数呈正相关,与相对湿度呈负相关,当气温高于30℃、相对湿度在20%~40%区间、风速在2~3 m·s^-1区间时易出现高浓度臭氧污染.江西省臭氧浓度呈现一定的空间分布特征：赣东北地区低于其他地区,南部城市高于北部城市.其中,赣州市臭氧污染较为严重,其2019年平均浓度居全省最高,为104.2 μg·m^-3.基于后向轨迹HYSPLIT模型和潜在源解析PSCF对赣州市进行分析,研究结果表明赣州市臭氧污染的主要潜在贡献源区存在一定的季节差异：春季臭氧污染的外来输送源主要来自广东中部和江西北部地区,夏季主要来自江西北部地区,而秋季则主要来自广东北部和安徽中部地区.     

南通县域2016-2020年夏季臭氧浓度时空变化特征

近年来,臭氧已经成为影响长三角区域环境空气质量最主要的大气污染物之一,县域作为支撑区域社会经济发展重要单元,其臭氧污染问题也不容忽视。文章基于江苏省南通市环境空气质量监测数据,分析了南通市所辖县域2016-2020年夏季5-9月臭氧日最大8 h浓度的时空变化特征,比较了其与主城区臭氧浓度的差异,并探索了产生差异的可能原因。结果显示：(1)南通市所辖县域2016-2020年臭氧浓度明显呈波动中上升趋势,区域平均浓度从113.1μg/m³上升至123.1μg/m³,增幅超过8.8%。夏季臭氧浓度峰值出现在5月,6-7月浓度下降,8月浓度最低,9月有所上升;日变化呈“单峰单谷”型。从空间分布看,所辖县域臭氧浓度呈现西北部高、东南部低的分布特征。(2)5-7月和9月臭氧浓度与相对湿度呈显著负相关,受长江中下游梅雨和台风带来的降雨和大风等气象条件影响,与气温的相关系数较低。(3)与主城区臭氧浓度相比,县域整体上臭氧浓度相对较高,二者年均浓度差值为1.1μg/m³,同时存在区县差异和年际差异。(4)进一步分析显示,一方面县域NO     

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.     

2006~2021年夏半年上海臭氧浓度特征及其大气环流背景分析

基于上海地区2006~2021年逐日臭氧浓度数据以及同期气象要素和美国环境预报中心/国家大气研究中心（NCEP/NCER）再分析数据,分析了2006~2021年上海地区臭氧浓度变化特征和气候背景,进一步对比分析臭氧浓度异常年份的高空大气环流形势差异,并加入关键气象影响因子建立臭氧浓度月预报模型.结果表明,上海地区全年和夏半年臭氧浓度的平均值均呈现波动式上升趋势,且夏半年臭氧浓度和风速呈显著负相关（相关系数达-0.826）,与静风出现频率以及低云量<20%出现日数呈显著正相关（相关系数分别为0.836和0.724）.当夏半年西太平洋副热带高压强度偏强且位置偏西偏南时,上海易受偏西风异常环流影响,不利于海上洁净空气向上海输送,易引起高浓度臭氧污染.当夏半年地面射出长波辐射偏低时,有利于地面升温,易引起高浓度臭氧污染.加入太阳直接辐射、最高气温和风速作为外生变量的臭氧月预报模型对月预报效果提升明显,均方根误差减少47.7%,相关系数提升11.2%.     

基于XGBoost算法的近地面臭氧浓度遥感估算

本文采用XGBoost机器学习算法,融合臭氧浓度地面监测数据、欧洲中期天气预报中心的ERA5数据集、中国多尺度排放清单模型构建的排放清单数据集、高分辨率遥感影像（TROPOMI＿NO₂、OMI＿NO₂）以及人口数据和DEM数据,构建训练估算数据集,开展近地面臭氧浓度估算研究.模型构建采用递归式特征消除法进行特征变量的选择,并对其进行十折交叉和自建模验证,R²分别为0.871和0.955,RMSE分别为12.8μg·m^-3和7.514μg·m^-3.同时进行了高分辨率遥感影像对估算结果的贡献分析,结果表明引入TROPOMI＿NO₂因子参与建模可校正近地面臭氧浓度普遍被低估现象.模型模拟结果显示臭氧浓度回归估算结果层次更加分明、条带现象消失、连续性和平滑性明显改善.     

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、相对湿度、风速、降水量、NO2、NO、PM10、CO、PM2. 5)进行相关性分析,结果显示臭氧浓度与气温的相关性呈现中等程度正相关,与相对湿度、风速的相关性呈现较强的负相关性,NO2、PM10等会影响近地面臭氧浓度,但相关性较低。影响因子对臭氧浓度的作用不受海拔高度的影响。     

沧州近地面臭氧浓度与气象条件关系

利用2013—2018年沧州市臭氧监测数据和气象数据,运用相关和百分位阈值法,分析了沧州市臭氧污染特征及气象因子对臭氧污染的影响。结果表明:沧州市臭氧浓度呈现明显的季节变化特征,春季和夏季最高;臭氧超标日数也集中在春夏季,臭氧浓度和超标日数均呈逐年增加趋势;在所有气象因子中气温与臭氧相关性最强,较高的气温是沧州市臭氧发生的必要条件,气温越高越容易导致高浓度的臭氧污染;绝大多数情况下,臭氧浓度与相对湿度呈负相关关系;降水量级及降水性质都会对臭氧浓度造成明显影响;风向与风速影响臭氧污染物的水平传输和垂直扩散,冬春季影响明显;春季臭氧浓度的增加与风速增大导致的混合层高度增加有重要的关系;颗粒物通过影响到达近地面的气象要素间接影响臭氧浓度。沧州地区臭氧超标日的出现伴随着一系列气象条件的共同改变,包括晴天少雨、混合层高度增加、风速增大、相对湿度降低及气温升高等气象特征,污染结束则伴随着相反的气象变化。     

昆明市臭氧污染特征及与气象因子关系初步研究

对昆明市2014—2018年空气质量和臭氧(O3)污染特征进行了分析,并结合臭氧污染观测资料和气象条件,对昆明市臭氧浓度与气象因子相关性进行了初步研究。结果表明:昆明市空气质量总体逐渐变好,臭氧浓度整体呈上升趋势,春季和夏季臭氧污染比较明显;臭氧浓度春季高,秋冬季低,高值主要集中在3—5月;臭氧污染主要出现在3—8月,7月最高;臭氧浓度与太阳辐射、气温、大气低层温度垂直分布、风速等总体呈正相关,与气压、相对湿度总体呈负相关。     

基于OMI数据的新疆地区臭氧柱浓度研究

利用臭氧监测仪（OMI）卫星反演数据,对2005~2018年新疆地区大气臭氧柱浓度数据进行提取及分析,探讨其时空分布格局及影响因素.结果表明：在时间变化上,2005~2018年,新疆地区大气臭氧柱浓度整体呈现逐渐上升趋势.在空间分布上,臭氧柱浓度自北向南逐渐降低,高值区集中分布在阿尔泰、塔城北部以及昌吉北部等区域;低值区集中于和田、巴音郭楞蒙古自治州和喀什的南部大部分地区.在季节变化上,大体呈现出春夏季高于秋冬季,高值区在春夏季交替出现,冬季略高于秋季,但四季的臭氧柱浓度值呈现逐渐上升的趋势.稳定性分析表明：研究区域臭氧柱浓度整体呈现中部及南北部分散、东西部集聚的分布格局.自然因素中,气候因素、风场以及海拔均呈现显著正相关（P<0.01）;通过后向轨迹追踪发现,该区域西北和西部气流是臭氧外来的最主要输送路径,分别占总气流轨迹的78.59%、57.29%.人为因素中,臭氧柱浓度值与地区生产总值、煤炭消耗量、工业废气排放量及机动车保有量均表现出显著的正相关关系（P<0.05）.其中,挥发性有机物（VOC_s）主要来源于工业源,其次是交通源和居民源.总体来看,臭氧浓度的变化受到了诸多因素的综合影响,但气温、VOC_s的排放及吸收性气溶胶是大气臭氧浓度变化的主导因素.     

实现可持续的共同未来(一) 欧洲(上)

变化的驱动力 社会经济和消费趋势 欧洲地区在过去20年里发生了巨大的变化.欧盟(EU)的版图已经逐渐扩大到了27个国家,32个欧洲国家参与了欧洲环境委员会(EEA)及其名为Eionet的信息网络(专栏1).     

春季和夏季辽东湾表层沉积物中重金属的分布及来源

为研究辽东湾表层沉积物中重金属的分布特征及其来源,于2013年5月(春季)和8月(夏季)在辽东湾设置38个采样点,采集表层沉积物样品,测定6种典型重金属(Cu、Pb、Zn、Cd、Hg、As)的质量分数,并采用相关性、主成分及聚类分析对重金属来源进行研究. 结果表明:春季和夏季辽东湾表层沉积物中w(Cu)、w(Pb)、w(Zn)、w(Cd)、w(Hg)、w(As)平均值分别为28.77、26.62、108.89、0.50、0.03、12.09 mg/kg和26.05、24.22、71.93、0.22、0.05、11.03 mg/kg;单因子方差分析结果表明,w(Cu)、w(Zn)、w(Cd)、w(Hg)在春季和夏季有显著差异,w(Pb)、w(As)无差异. 重金属高值区春季主要分布在辽东湾北部西侧小凌河口外至葫芦岛以南海域,夏季主要分布在北部河口及鲅鱼圈、金州湾附近,低值区均位于辽东湾中部海域. 春季辽东湾表层沉积物重金属的来源主要包括有机质络合、海上活动、工业排污入海与河流所携带的工业和生活污水,夏季来源主要包括海上活动、工业排污入海、河流携带的工业和生活污水以及地表径流. 所调查的38个采样点重金属在污染程度上可分为3类,其中Cu、Zn、Hg和As属轻度污染,Pb属中度污染,Cd为严重污染;整体空间分布特点为西部和北部近河口区域重金属质量分数偏高,中部远河口海域较低.      

基于广义相加模型的北京市2018—2022年地面臭氧气象影响要素研究

臭氧污染是制约北京市环境空气质量持续改善的关键因子,气象是导致臭氧浓度超过国家标准的重要因素,探究气象要素与臭氧浓度之间的关系,对有效治理臭氧污染具有重要意义.本文分析了2018—2022年北京市地面臭氧浓度的演变特征,并利用气象要素和臭氧日最大8 h滑动平均浓度(O₃-8 h)观测数据,基于广义相加模型和合成少数过采样技术,构建了适用于北京的臭氧非线性回归预测模型,识别了影响北京市O₃-8 h浓度日际变化气象因子的重要程度.结果显示：(1)近5年北京市臭氧浓度仍处于高位波动阶段,5—9月是臭氧浓度超标最严重的时期.(2)回归模型对高浓度臭氧具有良好的预测能力,其对北京市5—9月O₃-8 h浓度变化的方差解释率为83.3%.(3)基于回归模型发现,日最高气温、风向、紫外辐射强度、相对湿度、风速、地表平均气压与O₃-8 h浓度之间均有显著的非线性关系,其中,日最高气温、风向和紫外辐射强度为主导O₃-8 h浓度变化的气象要素.在高温、主导风向为偏南风、紫外辐射强度较强的气象条件下,...     

杭州市夏季臭氧污染特征及一次污染过程分析

文章利用2016-2021年杭州市环境空气质量国控监测站点及杭州光化学网站点监测数据,分析杭州夏季臭氧浓度变化特征,并结合气象资料分析一次臭氧典型污染过程。研究表明,杭州市夏季臭氧污染严重,6月超标天数要高于7月和8月,夏季臭氧浓度日变化呈现“单峰型”,8月平均臭氧日变化的峰值要略高于6月和7月。2021年6月5-9日杭州市出现的一次中度污染的臭氧污染过程,主要是在不利气象条件以及较高浓度前体物影响下的本地生成,而6月7日在本地生成之外,还受到东北方向城市区域的污染传输影响。     

基于激光雷达观测的珠海近地面与边界层上部臭氧污染成因研究

利用差分吸收臭氧激光雷达、多普勒风廓线激光雷达,研究了2019年11月在广东珠海出现的一次典型臭氧污染过程前后期的时空分布特征,以及水平风向风速及垂直风速对近地面与边界层上部臭氧浓度变化的影响.结果表明：2019年11月13日的臭氧污染以低风速条件下 臭氧局地生成为主;2019年11月14日的臭氧污染以夜间残留悬空臭氧向下输送叠加地面生成为主.入夜后若近地面水平风速较小,则不利于近地面臭氧清除,地面臭氧浓度下降缓慢.若夜间边界层内存在上升气流,则有利于悬空臭氧残留的维持;若日间边界层内出现下沉气流, 则会导致残留悬空臭氧沉降,进而与新生成的臭氧叠加,加剧地面臭氧污染.污染过程中,若水平风速上升,边界层上部臭氧浓度下降不如 低层明显;若水平风速下降,边界层上部臭氧浓度上升响应也较为迟缓.     

基于XGBoost-LME模型的京津冀地区近地面臭氧浓度估算

高时空分辨率的近地面臭氧浓度分布数据对监测和防控大气臭氧污染,提高人居环境具有重要意义. 使用TROPOMI-L3 NO₂、 HCHO产品和ERA5-land高分辨率数据作为估算变量,构建XGBoost-LME模型估算京津冀地区近地面臭氧浓度. 结果表明：①在估算变量中地表2 m温度（T2M）、2 m露点温度（D2M）、地表太阳向下辐射（SSRD）、对流层甲醛（HCHO）和对流层二氧化氮（NO₂）是影响京津冀地区近地面臭氧浓度的重要因素,其中T2M、SSRD和D2M相关系数分别达到0.82、0.75和0.71. ②XGBoost-LME模型相较其它模型,其各项指标均为最优,十折交叉验证R²、MAE和RMSE分别为0.951、 9.27 μg·m^-3和13.49 μg·m^-3,同时,该模型在不同时间尺度均表现良好. ③在时间上,2019年京津冀地区近地面臭氧浓度存在显著的季节性差异,四季浓度变化为：夏季>春季>秋季>冬季,2019年该地区近地面臭氧月均浓度总体呈现出先上升后下降的倒“V”趋势,其中9月呈现小幅上升趋势,全年最大值出现在7月,最小值在12月;在空间分布上,2月和3月京津冀全域近地面臭氧浓度分布基本为同一水平,1、11和12月呈现出不显著的北高南低的空间分布趋势,其余月份该地区近地面臭氧浓度空间分布均呈现出南高北低的分布特征,高值区主要在南部海拔较低、人口密集和工业排放量较大的平原地区,低值区则主要在北部海拔较高、人口稀疏、植被覆盖率高和工业排放量低的山地地区.