重庆长寿区臭氧污染生成影响及潜源分析

文章基于2017-2020年长寿区及观测点位臭氧(O_3)及其前提物(NO_2和VOCs)以及气象因子(气温、相对湿度、风速、风向等)逐小时数据,分析了臭氧(O_3)及其前体物(NO_2和VOCs)污染物浓度年际及O_3污染典型期间的变化情况,讨论了O_3浓度与气象因子之间相关性,通过HYSPLIT后向轨迹和潜在源区贡献(PSCF)分析长寿区春、夏两季O_3潜在源区贡献特征。研究表明,O_3小时浓度160μg/m~3的超标小时浓度占比在2017-2019年呈逐年上升趋势,因新冠疫情影响2020年显著降低。全年O_3浓度高值区集中在4-9月,呈"夏高冬低"特征。O_3和NO_2的日变化特征反应了局地NO-NO_2转化与光化学生成的滴定作用。VOCs观测期内平均浓度为32.01×10~(-9)(体积浓度),较重庆市夏季VOCs偏高23.64%。O_3生成潜势贡献表现为含氧类VOCs芳香烃类烷烃烯烃卤代烃炔烃。O_3浓度与不同气象因子之间存在不同的相关性特征。该区域潜在源区具有明显季节性特征:春季主要位于涪陵、南川和巴南等区域;夏季主要集中在广安、江北、合川、渝北等一带。     

武汉市汉阳区大气污染特征及气象影响分析

为深入了解汉阳区大气污染现状,文章根据2018年12月-2019年11月汉阳区环境空气质量监测点污染物监测数据及同期气象数据,分析了大气污染特征、主要污染过程及气象条件影响。结果表明:汉阳区当前呈现出明显的季节性复合污染特征,春季和秋季PM_(10)、PM_(2.5)、O_3和NO_2等多种首要污染物并存,夏季和冬季则分别以O_3和PM_(2.5)为主;全年主要发生了以PM_(2.5)、O_3和NO_2为首要污染物的3类持续污染过程,PM_(2.5)污染程度最为严重,O_3次之,NO_2较轻;气象因素对污染物浓度具有重要影响,风速与主要污染物浓度均显著负相关,相对湿度主要与O_3显著负相关,温度与PM_(2.5)和NO_2显著负相关,而与O_3显著正相关,气压则和温度完全相反;气团轨迹聚类及潜在源区分析结果显示,汉阳区PM_(2.5)污染的潜在源区主要分布在湖北省中部和东部、江西省北部、山东省西南部以及鲁苏豫皖4省交界地区,O_3污染的潜在源区主要分布在湖北省中部和东部、安徽省西部以及长江三角洲的部分地区,NO_2污染的潜在源区主要分布浙江省西北部、安徽省南部以及长江中游城市群的部分地区。     

2018年沈阳市一次空气重污染过程分析

采用数值模拟与观测资料相结合的方式,对沈阳市2018年1-3月发生的1次重污染过程的气象条件、天气形势和潜在来源进行初步分析.结果表明:重污染过程与当地的气象条件密切相关,沈阳市重污染期间的PM2.5和PM10浓度与风速和气温呈负相关,与气压和相对湿度呈正相关.中度、重度及以上污染主要集中于相对湿度为50％～70％条件...     

三亚市区臭氧污染变化特征及潜在源区分析

该文基于三亚市区2个环境监测数据,结合气象观测资料,采用后向轨迹、聚类分析、潜在源区贡献因子算法和权重轨迹方法研究了三亚市日最大8 h平均(O₃-8 h)质量浓度时空变化特征与气象因子的关系,以及O₃传输路径和潜在贡献源区。结果表明,2014-2020年2个站点O₃-8 h质量浓度变化趋势相反,河东站和河西站气候倾向率分别为0.303μg/(m³·a)和-0.405μg/(m³·a),趋势系数均没有通过信度检验。O₃-8 h质量浓度逐月变化呈“V”型分布,最高值出现在10月;日变化表现为单峰型,峰值出现在15:00左右。平均气温在15～25℃之间,相对湿度为65%～80%,太阳总辐射为14～24 MJ/m²,日照时数为6～10 h/d,受6～12 m/s之间的东北风影响时,三亚市O₃-8 h质量浓度会出现超标。多元回归分析表明,10 m平均风速、相对湿度、日照时数和平均气温是O₃-8 h质量...     

受焦化影响的下风向城区臭氧污染特征及潜在源区分析

为了解受焦化影响的下风向城区臭氧(O₃)的污染特征及来源,基于2019年临汾市6个国控点的O₃浓度、气象参数（气温等）以及北大街站点VOCs监测数据开展研究。结果表明：2019年临汾市O₃日最大8 h滑动平均值（MDA8）的90百分位数（MDA8-90th）为204 μg/m³,在山西省11个地市中排名第一;全年共有103 d O₃浓度超标,且超标天主要集中在5—9月;MDA8从2月开始升高,6月达到最大值,之后逐月下降;O₃小时浓度总体呈14:00—16:00出现峰值的单峰日变化。MDA8与日最高气温（T_max）呈正相关、与日最低相对湿度（RH_min）呈负相关,当T_max>22 ℃或RH_min<55%时,可能发生O₃浓度超标现象。VOCs的O₃生成潜势（OFP）分析结果表明,乙烯的OFP最高,占总OFP的44.5%,乙烯是导致O₃污染的关键VOCs活性物种;液化石油气（LPG）的使用、机动车尾气和炼焦活动等的排放对临汾市O₃污染有重要贡献。6个国控点中,城南和唐尧大酒店对临汾市区所有级别的O₃污染贡献均较大,2个站点均有77%的O₃超标出现在刮南风和西南风时,其中城南有16.6%的O₃超标出现在风速大于3 m/s时,作为焦化典型示踪物的萘在南风向其浓度高于均值的占比为30.4%,表明不合理的工业布局使临汾市区大气受到了焦化区的影响,O₃浓度更易在刮南风时超标。临汾市区O₃污染除受到本地生成影响外,还受到襄汾县、洪洞县、翼城县和浮山县的焦化企业和钢铁企业排放的含高浓度NO_x、VOCs污染气团传输的影响。因此,临汾市在对本地LPG使用和机动车尾气排放进行管控的同时,还要加强与上风向焦化地区的联防联控。

     

2017年10月海南省一次臭氧污染特征及输送路径与潜在源区分析

为了探讨2017年10月海南省一次O₃污染过程的气流轨迹、输送路径和潜在源区,采用海南省18个市县的AQI值、6类大气污染物质量浓度资料以及相关气象观测资料,结合HYSPLIT后向轨迹模型进行分析.结果表明:①2017年10月海南省有13个市县首要污染物为O₃的天数比例超过80%,其中9个市县达100%.2017年10月26日澄迈县和儋州市AQI值分别为171和151,均达中度污染等级,7个市县达轻度污染等级.②气象要素与AQI和污染物质量浓度之间均存在较好的相关关系,ρ(O₃)、AQI与相对湿度的相关系数分别为-0.701和-0.685,均通过了99.9%的信度检验.③卫星反演结果表明,此次污染过程与外源输送关系密切.影响气流主要来自内陆地区的长距离气流、中短距离气流和来自东南沿海的中短距离气流,三支气流影响时段对应的海口市AQI值分别为83、69和61,对应的ρ(O₃)分别为和135.0、119.6和102.3 μg/m3.④通过计算PSCF(潜在源贡献因子)和CWT(浓度权重轨迹)发现,广东省为海南省的主要潜在贡献源区,湖南省、江西省、江苏省、浙江省和福建省等地区也有一定的潜在贡献.研究显示,2017年10月海南省出现的O₃污染过程中,污染物来源以外源输送为主.      

京津冀地区2015～2020年臭氧持续污染事件特征、气象影响及潜在源区分析

基于京津冀地区2015～2020年臭氧小时浓度数据和气象再分析数据,利用广义加性模型、潜在源贡献函数法、浓度权重轨迹法分析了京津冀地区臭氧持续污染事件特征、气象影响和潜在源区.结果表明,京津冀地区持续3d及以上的臭氧污染事件(OPE3)出现天数由2015年的24d上升到2020年的76d,占臭氧污染总天数的比例最高达到85%;OPE3天数的月变化特征与臭氧浓度的变化特征高度一致,在5～9月的相关性达0.97;京津冀地区OPE3发生的天气形势主要为高温、低湿、异常南风、异常反气旋及明显下沉气流;以京津冀地区的典型代表城市北京为例,OPE3期间气团主要来自于北京以南地区(71.2%),以短距离传输为主,主要潜在源区是河北省南部、山西省东北部、河南省东北部以及山东省北部,污染轨迹的贡献率约79.3%.     

安阳市近地面臭氧污染特征及气象影响因素分析

基于国控环境空气质量监测站数据分析了安阳市2014～2017年不同功能分区(城市、郊区和工业)点位的臭氧(O_3)污染特征和变化规律,并研究了O_3污染的气象影响因素和潜在源分布.结果表明,2014～2017年安阳市各站点O_3年均浓度上升明显,O_3超标日的出现从2015年开始不断提前,最早在2017年4月出现;工业区点位O_3第90百分位数和平均值增长最快,年均分别增长16. 0μg·m~(-3)和13. 0μg·m~(-3),郊区点位O_3第5百分位数增长最快,年均增长13. 2μg·m~(-3);安阳市O_3月变化呈"M"型,且具有明显的空间差异;温度对O_3浓度起主导作用;气温大于23℃、相对湿度小于58%和西南偏南方向5m·s-1风速与高浓度O_3污染密切相关;不同季节O_3潜在来源差异明显,夏季主要分布在河北南部、湖北北部和沈阳北部.2017年5月首次出现O_3重污染日,工业点位O_3小时平均浓度高达405μg·m~(-3),重污染事件与西部干热气团转移导致持续高温有关.     

杭州市臭氧污染特征及影响因素分析

为研究杭州市夏季臭氧(O_3)污染特征及其影响因素,统计分析了2013—2016年杭州市O_3监测数据与杭州市气象数据,并结合AIRS卫星O_3数据探讨了台风天气系统对杭州市近地面O_3浓度的影响.结果表明:2013—2016年,杭州市O_3污染逐年加重,O_3浓度高值持续时间延长.O_3浓度与太阳辐射、温度相关,每年5月和8月太阳辐射强、温度高,O_3污染最严重;全天O_3浓度呈单峰日变化,峰值出现在午后(~14:00)太阳辐射较强、温度最高时.杭州市在日降水为0且12:00—15:00太阳辐射通量均值高于200 W·m~(-2)天气条件下,风向为东、东北或东南风且风速低于3 m·s~(-1)时,O_3浓度相对较高,易出现超标情况.台风天气系统对杭州市近地面O_3浓度有明显影响,以2014年10号台风"麦德姆"为例,台风外围系统影响到杭州时,偏东气流可将杭州以东地区高浓度O_3输送到杭州,同时下沉气流导致污染物在近地层积聚不易扩散,造成近地层O_3浓度升高.     

2022年广东省冬季一次臭氧污染过程的气象成因及潜在源区分析

气象条件是造成臭氧季节变化的重要原因,为了解广东省冬季臭氧污染的气象成因,使用空气质量和气象要素的地面、垂直探测资料和再分析资料,选取了2022年1月3～6日广东省臭氧中度污染过程与2015～2021年秋季(高污染季)进行对比分析.结果表明：(1)污染过程期间超标城市总数为8个,其中1月4日肇庆达中度污染(219μg·m^-3);广东省ρ(O₃-8h)平均值为123μg·m^-3,较历史秋季平均浓度偏高了21%,但臭氧污染影响范围小于历史秋季污染过程.(2)风速偏小、日照时数偏长和局地环流影响下的气流回流效应是此次臭氧污染过程最主要的地面气象条件,气温偏低可能是这次污染过程影响范围偏小的重要原因.(3)垂直探测表明,夜间至早晨的贴地逆温,配合下沉气流偏强、风速偏小,使得上午时段NO₂浓度维持较高水平,进一步促使臭氧浓度增量比非污染时段偏高34.2μg·m^-3,残留层臭氧下传加剧1月4日臭氧污染.(4)气流轨迹分析显示臭氧存在水平输送和高空地面混合,近地面不同高度潜在源区主要集中在广...     

北京夏季典型臭氧污染分布特征及影响因子

为研究北京地区O₃分布特征及其影响因子,利用AML-3车载式大气环境污染激光雷达系统(下称AML-3)对北京地区2011年5月7日—6月9日的φ(O₃)进行观测. 通过AML-3自带的污染物地面观测系统和差分吸收激光雷达,分析近地面、高空φ(O₃)时空分布特征,并将φ(O₃)与温度、风速及风向3个气象要素进行相关分析. 结果表明:近地面φ(O₃)日变化明显,06:00左右为低谷,下午14:00左右达到峰值. 高空φ(O₃)的空间分布很不均匀,上层气流易使O₃富集层向下输送造成污染,同时稳定边界层对大气扩散的不利影响也是形成O₃污染的重要原因. φ(O₃)的日变化趋势与温度的日变化趋势呈显著正相关,R(相关系数)为0.74;上下层湍流交换使风速与近地面φ(O₃)呈正相关,而水平扩散使二者呈负相关;通过分析风向的分布规律发现,东北风易造成北京地区O₃污染.      

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.     

连云港市PM_(2.5)污染特征及影响因素分析研究

主要利用连云港市环境监测中心站的大气环境自动监测平台的监测数据,对PM2.5质量浓度的变化特征以及与气象要素的关系分析。结果表明,连云港市的PM2.5质量浓度的变化特征基本上有明显的夏季与非夏季两种季节性特征。在夏季,PM2.5污染程度较轻,而在非夏季,PM2.5污染程度较重;风速与PM2.5质量浓度变化曲线几乎是负相关的。当风速大的时候,利于污染物的扩散;而风速小的时候,容易使得污染物浓度变大;PM2.5质量浓度变化曲线与温度的关系几乎呈现的是正相关性。气温的变化不总是反映空气质量的好坏情况,而逆温却易使污染物浓度升高;PM2.5质量浓度变化曲线与相对湿度的关系呈现的是正相关性;PM2.5质量浓度变化曲线与气压的关系在总体是呈负相关的。     

石家庄市主城区臭氧污染特征及气象成因分析

为了解石家庄市主城区O₃(臭氧)污染特征及其影响因子,基于2015-2018年石家庄市空气质量连续监测资料和同期气象数据分析了主城区O₃污染总体特征及气象成因.结果表明:①石家庄市主城区大气光化学污染日益严峻,ρ(O₃)日均值由2015年的47 μg/m3增至2018年的66 μg/m3,ρ(O₃)超过GB 3095-2012《环境空气质量标准》二级标准限值的天数由2015年的20 d增至2018年的70 d.②ρ(O₃)存在明显的季节性差异,呈夏季[(89±33)μg/m3] >春季[(69±25)μg/m3] >秋季[(40±26)μg/m3] >冬季[(28±16)μg/m3]的特征;ρ(O₃)日变化呈单峰型分布,谷值出现在06:00-07:00,峰值出现在15:00-16:00,且15:00-17:00是ρ(O₃)超标的高发时段.③ρ(O₃)与气温呈指数关系,当气温为20~25、25~30、≥ 30℃时,ρ(O₃)日均值分别为75、90及119 μg/m3.ρ(O₃)在相对湿度为60%时存在拐点,当相对湿度≤ 60%时,ρ(O₃)随相对湿度的增大而上升;当相对湿度>60%时,ρ(O₃)随相对湿度的增大而下降.风速与ρ(O₃)呈分段线性关系,当风速 < 2 m/s时,ρ(O₃)随风速的增加而上升;当风速≥ 2 m/s时,ρ(O₃)随风速的增加而下降.④影响石家庄市主城区ρ(O₃)升高的污染源主要位于其东-东南-南方位,其次为东北-东方位,而西部和北部地区则较少.⑤石家庄市主城区ρ(O₃)超标多发生在气温>20℃,相对湿度介于40%~70%之间,风速在1.5~3.0 m/s之间的气象背景下,经统计,当气象条件同时符合上述三项气象要素时,ρ(O₃)超标天数占3-10月总超标天数的66.5%.研究显示,气温>20℃、相对湿度为40%~70%、风速为1.5~3.0 m/s的气象条件可初步作为石家庄市主城区O₃污染的预警指标.      

安徽省臭氧污染时空变化及污染成因研究

目的 了解安徽省臭氧时空分布特征及其与气象要素的关系.方法 利用2017—2019年环境空气质量监测的臭氧数据和气象观测数据,并结合后向轨迹模型和潜在源区分析,分别评价安徽省臭氧污染区域分布和气象要素对臭氧浓度的影响,并分析区域传输对安徽省臭氧浓度的影响.结果 2017—2019年安徽省及各市臭氧浓度增长显著,2019...     

淄博市城郊臭氧污染特征及影响因素分析

本文基于淄博市2019年18个自动监测站连续1 a的O₃与前体物（NO_x、 VOCs和CO）,及常规气象监测数据（气温、相对湿度、风速和能见度）,选取城区和郊区代表性站点,研究了O₃与前体物的污染特征以及O₃生成的影响因素.结果表明,淄博市2019年O₃-8h浓度超标率为25.8%,超标天多出现在5～9月;城区NO_x浓度高于郊区,而O₃和VOCs浓度较低;各污染物的小时变化率具有明显的季节特征,秋冬季节O₃上升和前体物下降时间均较春夏季节晚1 h左右,且O₃生成累积的高峰时段缩短,城区O₃浓度的整体上升速率高于郊区;对O₃及各影响因素的相关性分析、偏相关分析及线性回归分析得到,O₃与前体物和相对湿度呈负相关,与能见度、气温和风速呈正相关,各因素间存在相互影响;城区站点O₃生成的主控因子有相对湿度、 NO<...     

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...     

北京市郊区夏季臭氧重污染特征及生成效率

为研究北京郊区夏季O₃(臭氧)重污染过程特征及O₃生成的光化学敏感性,基于2016年夏季在北京郊区开展的针对O₃及其相关污染物的强化观测试验(7月23日—8月31日,共计40 d),分析了观测期间O₃浓度[以φ(O₃)计]变化特征、O₃重污染过程主控因素与O₃敏感性化学特征.结果表明:观测期间φ(O₃)超标时有发生,最大小时φ(O₃)为151.1×10-9,其中有15 d的φ(O₃)最大8 h滑动平均值(O₃-max-8h)超过了GB 3095—2012《环境空气质量标准》二级标准限值,占观测天数的37.5%;不同O₃重污染过程成因有所不同,城市烟羽传输的污染物对郊区O₃重污染过程影响显著(观测期间臭氧重污染过程:过程1,7月27—29日;过程3,8月9—11日;过程4,8月16日;过程5,8月21—24日),区域光化学污染对郊区O₃重污染过程也有贡献(观测期间O₃重污染过程2:8月4—6日);结合后向气流轨迹进一步辅助说明了不同重污染过程中O₃的来源不同.研究还发现,观测区域存在反“周末效应”现象,说明观测区域周末受人为影响较为明显;基于观测数据计算的OPE(O₃生成效率)分析了O₃光化学敏感性表明,在有OPE值的22 d内NO_x控制区和VOCs控制区出现的概率(41%)相等,即观测区域O₃对NO_x和VOCs均敏感;此外还发现,在O₃重污染过程中光化学敏感性会随其反应进程发生改变,由NO_x控制区逐渐转变为VOCs控制区.      

2016—2019年夏半年成都市区臭氧污染天气特征分析

为揭示成都市区臭氧污染气象条件特征,通过欧盟COST733天气客观分型软件对成都市区2016-2019年夏半年(5-9月)海平面气压场和500 hPa位势高度场进行大气环流形势分型,并结合同期臭氧监测数据、地面气象观测数据以及总云量实况分析产品,分析成都市区夏半年臭氧超标天气及气象要素特征.结果表明:成都市区2016-2019年夏半年共出现臭氧超标日数为159 d,超标率为26.0%,超标日主要集中于5-8月,小时超标多出现于14:00-17:00.臭氧污染日数最多的海平面气压场为弱低压型,其后依次为低压前部型、低压型、高压后部型.臭氧超标率最高的海平面气压场为低压前部型,其后依次为弱低压型、低压型、高压后部型.500 hPa位势高度场平直西风气流型臭氧超标日数最多,青藏高压型臭氧超标日数最少.青藏高压型是臭氧超标率最高的500 hPa位势高度场型,平直西风气流型臭氧超标率最低.成都市区臭氧超标日多出现在偏西北风下,近地面气象要素特征一般表现为风速1.2~1.6 m/s,气温在25℃以上,相对湿度多集中在70%左右,总云量和降水概率多低于60%,降水量级以小雨为主,太阳辐射和日照时数分别位于20.5~23.2 MJ/m2和6.0~7.8 h区间.小时臭氧超标近地面气象要素特征为气温和总辐射曝辐量相对较高,二者分别在30~36℃和0~3.5 MJ/m2之间,相对湿度在60%以下,总云量低于40%,以偏南风影响为主.研究显示,成都市区海平面气压场为低压型,500 hPa位势高度场为青藏高压型时,易发生臭氧污染.      

夏季城市大气O3浓度影响因素及其相关关系

利用2003年夏季济南市区近地面大气O₃、相关前体物和气象因素等观测数据,研究了O₃浓度的分布特征及时间变化规律,分析了7月份O₃与NO、NO₂和CO等前体物及太阳辐射和气温气象条件的相关性.结果表明,济南市区夏季O₃污染比较严重,观测期间各污染物O₃、NO、NO₂、NO_x和CO浓度都相对较高,昼间O₃与各前体物的浓度呈较好的负相关关系,与太阳辐射具有非常明显的相关性,而与气温的相关性不明显.根据以上分析结果,利用回归分析方法,建立了昼间O₃浓度与前体物、气象因子之间的相关模式,结果表明O₃浓度的计算值与观测值符合性较好.