贵阳市臭氧浓度变化及与气象因子的关联性

运用2013—2016年贵阳市环境空气自动监测站臭氧(O_3)的监测数据以及气象观测资料,分析该地区近地面O_3浓度的时空变化特征及与气象因子的关联性。结果表明,近年来贵阳市近地面O_3小时浓度均值有逐年升高趋势,增速为1. 1～5. 0μg/(m~3·a)。O_3浓度昼间变化呈明显单峰形分布,08:00左右出现最低值,15:00—16:00达到最大峰值,浓度高值主要分布在12:00—18:00。日照时数每增加1 h,则近地面O_3日最大8 h平均浓度增加8μg/m~3左右,日照时数大于8 h,则近地面O_3日最大8 h平均浓度超过100μg/m~3; O_3小时浓度与温度呈正相关(r=0. 724,α=0. 01),与相对湿度呈负相关(r=-0. 531,α=0. 01)。当日照时数大于8 h、温度超过25℃、相对湿度小于60%时,贵阳市近地面O_3容易出现高浓度值。     

青藏高原典型城市拉萨市近地面臭氧污染特征

拉萨市作为青藏高原典型城市,环境空气质量相对较好,但臭氧污染近年来有所凸显。对拉萨市臭氧的现状与污染特征进行分析基础上,探讨臭氧污染的影响因素。结果表明:拉萨市臭氧污染表现出"来得早,去得快"的特征,与内地城市相比,拉萨市臭氧质量浓度在3月即可达到全年平均值(2015年为105μg/m~3),而9月以后将低于全年平均值,并在春末夏初达到峰值;由于青藏高原海拔高,紫外线强,相对内陆地区臭氧均值偏高,2015年拉萨市臭氧年均值比北京市和成都市分别高出7.7%、29.0%,其小时浓度变化呈中午高、早晚低的特征;拉萨市臭氧的浓度变化受空气湿度、日照时间和日均气温的影响;生物质燃料的跨界传输可能也对青藏高原地区臭氧的来源产生一定影响。     

2013—2018年海口市区臭氧浓度变化特征

利用海口市区4个站点2013—2018年臭氧(O₃)逐时观测资料,分析了O₃不同时间尺度变化特征、超标情况及其与前体物NO₂和气象因子的关系。结果表明:海口市区O₃浓度总体偏低,但2013—2018年各站点均有明显的上升趋势,海大站、海师站、龙华站和秀英站的气候倾向率分别为1.26、3.84、3.02、2.93μg/(m³·a),其中海师站、龙华站和秀英站分别通过了95%、98%、90%的信度检验。秋、冬季海口市O₃浓度最高,其中10月O₃浓度月平均最大值出现的概率最大,最小值主要出现在8月。O₃浓度日变化表现为单峰型,早晨08:00前后O₃浓度最低,午后15:00最高。海大站超标率最高(2.82%),海师站和龙华站次之,秀英站最小。4个站点的超标日O₃浓度均逐年上升,表明海口市O₃超标现象在恶化。O₃浓度与日照时间成正相关关...     

我国典型南方城市臭氧污染特征

分析了我国典型南方城市的臭氧污染特征,选取我国4个有代表性的南方重点城市武汉、宁波、中山和南宁的2013—2015年监测数据,使用EXCEL、ORIGIN和MATLAB等统计软件开展研究,结果表明:我国南方典型城市的臭氧质量浓度分布有明显时间变化特征,超标时间跨度大,部分南方城市与氮氧化物存在较明显负相关性,相关系数高于-0.6;受城市所在不同地理位置、气象因素、大气扩散条件及可能的不同本地排放污染源构成等因素影响,4个城市的近3年臭氧浓度月均值、超标情况和年内峰值均存在一定差异和分组相似性;与部分气象因素也表现出显著相关性。     

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%。     

夏季典型背景及城市地区VOCs对比研究

选取武夷山、庞泉沟和长岛3个具有代表性的空气背景站点及其周边城市站点,分析研究夏季环境空气中挥发性有机污染物(VOCs)的特征。结果表明,庞泉沟、武夷山、长岛背景站点的总挥发性有机物(TVOCs)平均浓度分别为(24.71±7.89)×10^-9、(7.94±5.82)×10^-9、(11.98±5.34)×10^-9,分别比对应的城市站点低42%、43%、11%。背景站点TVOCs中的烷烃占比为67%～72%,明显高于城市站点;背景站点与城市站点TVOCs中的烯烃和芳香烃占比无显著差异;但背景站点炔烃占比(2%～3%)明显低于城市地区(10%～24%)。背景站点异戊二烯浓度在09:00—15:00出现峰值,且TVOCs浓度变化趋势与异戊二烯浓度变化趋势关联性较强,说明背景站点受自然源影响较大。臭氧生成潜势(OFP)分析结果表明,烯烃及芳香烃对背景地区与城市地区臭氧生成有较大影响,城市地区总OFP远大于背景地区,乙烯、甲苯等对城市地区OFP的贡献较大,异戊二烯对背景地区OFP的贡献较大。     

苏州工业园区春季一次典型臭氧污染过程分析

基于臭氧(O₃)及前体物监测数据,综合运用正定矩阵因子分解模型(PMF)、O₃生成敏感性(EKMA)曲线、O₃来源解析工具(OSAT)等方法,对苏州工业园区2022年春季一次典型O₃污染过程成因开展研究。结果表明,高温及前体物的累积是导致园区O₃超标的主要成因,个别污染时段O₃及前体物受浙江、上海传输影响;污染期间园区处于典型VOCs控制区,VOCs主要来源为油气储运(35.6%)、区域背景(28.8%)、塑料制品生产(16.0%)、移动源(13.6%)、溶剂使用(6.0%)。为有效削减不利气象条件下O₃峰值浓度,应重点加强本地溶剂使用、油品挥发、有机合成等污染环节VOCs的管控。     

上海市奉贤区O3污染特征与影响分析

于2014-2019年,对上海市奉贤区4个环境空气自动监测站的臭氧(O3)污染特征及其影响因素监测数据进行了统计分析.结果表明,O3质量浓度年均值大体平稳且略呈下降趋势,O3日8 h质量浓度中位值和最大值呈现逐步上升趋势,O3质量浓度的最高点和次高点均出现在4-10月.气温与O3质量浓度呈显著正相关关系;随着风速和湿度...     

衡阳市区和衡山背景站臭氧浓度变化规律的对比分析

选取衡阳市区和衡山背景站臭氧自动监测数据,分析两地的臭氧污染特征。对空气质量的优良率情况、臭氧作为首要污染物的变化情况、臭氧浓度的日变化特征、典型时段的浓度变化特征、臭氧浓度的月际变化特征和臭氧与PM_(2.5)的关联情况等进行了分析。结果表明,多云及阴雨天气时,衡阳市区的臭氧浓度日变化幅度大于衡山背景站。夏季,衡阳市区和衡山背景站的臭氧浓度的日变化特征规律差异较大,臭氧浓度分布比较分散,前者为典型的单峰形,后者则波动平缓。冬季,日变化幅度不大,但衡阳市区的臭氧浓度明显低于衡山背景站。衡山背景站和衡阳市区的臭氧基本同步变化,但日均值高于衡阳市区。     

城市典型气象条件与大气颗粒物污染之间的关系

针对城市气象与城市气候特点,分析了典型气象条件下颗粒物的变化趋势,分析了由城市气候现象产生的城市效应问题,为研究空气中颗粒物来源、变化趋势奠定了基础.     

气象因素对泉州臭氧的影响

利用泉州城区2017年全年连续观测的O_3和气象要素资料,统计了臭氧浓度的分布特征,分析了气象要素对O_3质量浓度的影响,对比了O_3超标日和非超标日的气象要素特征。结果表明:(1)泉州市O_3质量浓度月变化呈双峰形,春季最高,夏季最低;日变化呈单峰形,最大值出现在13:00—14:00,最小值出现在06:00—07:00,上下游站O_3浓度存在明显传输效应。(2)泉州O_3质量浓度与相对湿度呈负相关,其相关性最高;与风速呈正相关,其相关系数最低,且存在明显区位性差异;与气温的相关性比较复杂,既有正相关,也有负相关。(3)各站点O_3小时质量浓度超标时,均对应2个气象要素区间值。(4)对比污染日非污染日发现,污染日相对湿度较低(50%～60%),非污染日较高(70%～80%);污染日温度略低于非污染日;污染日风向总体为西南偏南,非污染日风向为西南-东南。     

成都市O3浓度的时间变化特征及相关因子分析

为深入认知成都市O_3浓度的时间变化规律及其影响因子,基于2013年1月1日—12月31日市区站点O_3、NO、NO_2、NO_x的逐时监测资料以及成都市气象站的气象数据逐时观测资料,据此对O3的季变化、日变化、"周末效应"、"节假日效应"进行了讨论,并对其浓度影响因子进行分析。结果表明:成都市O_3浓度季变化呈现明显夏高冬低的特征,浓度最大值出现在8月。O_3浓度日变化为单峰型,夏季峰值出现在15:00,冬季峰值出现在16:00。市区存在"周末效应",即周末O_3浓度总体比工作日高;"节假日效应"则表现出复杂多变性,受气象条件以及人为活动等多种随机因素的影响。O_3日平均浓度与NO、NO_2、NO_x、相对湿度呈明显负相关,与温度、风速呈明显正相关。     

成渝地区典型中小城市VOCs污染特征、臭氧生成潜势及来源分析

为了解成渝地区中小城市VOCs污染特征及其来源,选取该区域典型代表城市-遂宁市为研究对象,利用2019年不同时间不同功能区106种VOCs离线观测数据,研究了该市VOCs污染水平和时空特征,分析了VOCs主要成分及其对臭氧的影响,并进行了源解析。结果显示：(1)遂宁市大气中VOCs平均体积分数为39.4×10^-9,8月的浓度较高,其空间排序为工业区>城郊区≈文教区。(2)OVOCs和烷烃是VOCs主要组分,占比达73.4%,且不受时间和空间限制;工业区不同组分浓度均高于城郊区和文教区,城郊区和文教区的同组分占比相差较小;丙酮和乙烷是VOCs中体积分数最大的物种,占总体积分数的37.8%。(3)VOCs组分对OFP贡献率顺序为烯烃>芳香烃>OVOCs>烷烃>炔烃>卤代烃>有机硫,前4类组分对OFP贡献率达97.6%,烯烃对OFP贡献率不仅每日最大,而且还呈现“城郊区>文教区>工业区”空间分布态势;异戊二烯、乙烯是OFP最大的物种,在不同功能区其OFP均高于其他物种,是遂宁市臭氧防治关注重点。(4)VOCs排放源及...     

臭氧综合指数与臭氧潜势指数的构建与应用

随着社会经济的快速发展,我国臭氧污染日益严重,因此,研发出能定量评估气象条件对臭氧污染影响程度的诊断指数,成为提高和改善气象服务质量的重要任务之一。利用中国大陆地区2018年温度、总云量、风速、风向、相对湿度等气象场数据与臭氧浓度数据,研究臭氧污染敏感气象条件,统计各气象因子分布在不同数值区间时发生臭氧污染事件的相对频率(即分指数),按照分指数最大值和最小值的差值大小进行排序,筛选出10个与臭氧污染密切相关的气象因子,将10个气象因子的分指数进行累加,即得出臭氧综合指数。随后,对各地构建臭氧综合指数时采用的气象要素进行统计,得到出现频率最高的3个气象要素,并参考这些气象要素构建了臭氧潜势指数。分别以臭氧潜势指数和臭氧综合指数对北京市2019年臭氧日最大浓度建立拟合预报模型,结果表明:两类指数的拟合预报值与实测值有着相似的变化趋势;利用臭氧综合指数计算得到的预报值与实测值的相关系数为0.76,优于利用臭氧潜势指数计算得到的预报值与实测值的相关系数(0.64)。     

G20峰会期间长三角区域臭氧变化及管控效果评估

为了研究2016年二十国集团领导人峰会(G20峰会)期间长三角区域臭氧(O₃)变化特征,评估管控措施对O₃浓度的影响,利用2016年8月10日至9月20日杭州及周边地区的空气质量监测数据、气象数据以及排放清单数据,分析了O₃和NO₂浓度及气象条件的时空分布特征,研究了不同管控区域不同保障时期O₃浓度的时空变化和O₃敏感控制区的改变。结果表明:峰会保障期间对于一次排放污染物和细颗粒物的管控措施效果明显,但核心区的O₃质量浓度高于严控区和管控区,分别高出11. 2、9. 2μg/m³。日间的NO_x管控导致O₃日变化幅度增高接近50μg/m³。在峰会保障期间,卫星数据和站点观测结果显示核心区O₃由VOCs控制区转为NO_x-VOCs协同控制区,整个长三角区域的O₃生成对于NO_x     

滁州市臭氧污染特征及一次连续臭氧污染过程分析

利用滁州市环境空气质量监测数据和气象观测数据,分析了滁州市O₃污染基本特征,并着重分析了一次连续O₃污染过程中气象因素、VOCs以及其他污染物对于O₃浓度的影响。结果表明:滁州市环境空气污染类型正由"PM_2.5型"向"PM_2.5和O₃混合型"转变,O₃污染程度呈现加重趋势,污染持续时间有所拉长。9月4—9日一次连续O₃污染过程中O₃呈单峰状;受到光化学生成和区域传输共同影响,峰值时气温大多在30℃以上,相对湿度较小,风速大多处于小风区(WS≤1 m/s),也有部分处于风速较大区域(WS>3 m/s);VOCs/NO_x比值法和O₃/NO_x比值法均反映此次连续O₃污染为VOCs控制;体积分数较大的VOCs物种主要为烷烃,其中单个体积分数最大的物种是乙烷;烯烃是对O₃生成贡献最大的关键活性组分,对O₃生成潜势的贡献为53.5%,控制1-戊烯、反2-戊烯、异戊二烯、间/对二甲苯等物种可以有效控制光化学生成对此次O₃污染过程的影响。     

郑州市近地面臭氧污染特征及气象因素分析

利用国控站点空气质量在线监测数据,识别郑州市2015年近地面臭氧(O_3)污染状况、特征及与颗粒物和氮氧化物水平关系,并以烟厂站为例分析郑州市O_3污染与气象要素的相关性。结果表明:郑州市O_3日最大8 h平均值具有明显季节变化,呈现出夏季春季秋季冬季的特征,夏季岗李水库站O_3月均质量浓度为155.5μg/m3,其余站点月均质量浓度为110~150μg/m3;夏季O_3每日最大8 h浓度具有显著"周末效应",其他季节较不明显;O_3小时浓度日变化呈单峰型分布,在15:00—16:00达到峰值,早晨07:00达到谷值;前体物NOx小时浓度日变化呈双峰型分布,与O_3具有显著负相关性;气象因素相关性分析结果表明,郑州市O_3污染日多出现于高温、低湿和微风等条件,这些气象因素有利于O_3生成和累积。