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1.
近年来,合肥市O3污染成为限制空气质量达标率的主要因素,为探究合肥地区O3时空分布及潜在源区,在分析2015—2022年O3时空分布及与气象要素关系的基础上,基于HYSPLIT后向轨迹模式及潜在源贡献分析方法(PSCF),对典型O3污染过程的传输路径和潜在源区进行解析.结果表明:(1)合肥市MDA8-90th呈波动上升-下降-上升趋势,2022年相对于2015年增幅为47.6%,2019年臭氧质量浓度和超标率最高.O3浓度日变化呈“单峰型”,07:00浓度最低,15:00—16:00左右达峰值;月变化为“M”型,6月浓度最高,12月最低;季节变化表现为夏季>春季>秋季>冬季;空间分布呈西北高、东北低;郊区高、城区低的特点.(2) O3与平均气温、最高气温、日照时数呈显著正相关,与气压呈显著负相关,与相对湿度和风速的相关性较复杂;平均气温为20~30℃,日照时数大于等于10 h,相对湿度为60%~70%,风速小于2 m·s-1  相似文献   

2.
结合2014~2020年临汾市臭氧逐小时质量浓度和同期气象数据、再分析数据以及潜在源贡献函数法(PSCF)对临汾市O3污染时空变化特征、与气象因子的关系以及传输路径及潜在源分布开展研究.结果表明,临汾市近年来臭氧污染日益严重,O3_8h_max年均质量浓度整体呈现上升趋势,2020年相对于2014年增加78.79%;月变化特征呈现“M”双峰型,季节变化峰值出现在夏季,而日变化受近地面大气光化学过程影响显著,呈较为明显的单峰单谷分布,峰值出现在14:00~16:00.O3浓度与气温和日照时数呈显著线性正相关,当研究区相对湿度为40%~60%,气温高于20℃,风速区间为2~6m/s时易出现高浓度O3污染.聚类分析表明临汾市O3重污染天气期间以短距离输送气流为主,高O3浓度除受到本地生成影响外,还受到省内临近城市及陕西省中部、河南省北部重工企业排放的大量NOx和VOCs传输的影响.因此,针对临汾市O3污染在严格控制本地污染源排放的前提下,必须加强汾渭平原地区的联防联控,才能有效缓解该区域大气污染的连片发生.  相似文献   

3.
通过分析重庆市主城区2015~2019年O3浓度和气象要素观测数据,发现主城区O3超标日数、超标日O3中位值和90百分位浓度值均呈现逐年升高趋势,O3与温度成正相关、与相对湿度成负相关,高O3浓度对应每日最高温度区间为35℃以上以及相对湿度区间70%以下.采用T-mode主成分分析法(PCT)对2015~2019年的4~9月850hPa低层位势高度场和风场进行分型,总结出重庆市O3污染期间主要有8种天气类型,其中有利于出现高浓度O3现象的天气类型分别是低压西北侧型(T1)、低压后部型(T4)和高压西侧(T3),对应O3平均超标率分别为34.6%、17.0%和14.2%.利用HYSPLIT4模型后向轨迹聚类方法和潜在源贡献算法(PSCF),计算得到O3污染日的气团主要以中短距离输送为主,主要传输轨迹来自北、东北、南以及西南四个方向,从2015~2019年,主要污染来源有一个明显的从北转南的趋势,O3污染的潜在源贡献分析结果与全市工业源NOx、VOCs排放量空间分布的一致性较高.  相似文献   

4.
基于2015—2020年深圳污染物浓度监测资料、自动气象站资料以及再分析格点资料,分析了对深圳O3浓度有显著影响的环境气象特征.结果表明:(1)深圳O3的月均浓度变化规律与其他主要污染物不同,O3月均浓度的峰值出现在10月,恰好是夏季风向冬季风转换的季节.(2)从地面气象要素来看,深圳O3的浓度与气温及相对湿度的关系最为密切,当气温大于29℃的时候,开始出现O3浓度超标的情况,当气温大于32℃时O3的浓度和超标率均大幅增加.当相对湿度为40%~55%时,O3浓度超标率以及O3浓度均值达到最高.(3)后向轨迹统计分析表明,易导致深圳出现O3污染的气流路径主要有3条,分别是东北福建路径、东北江西路径和西北粤西北路径,全部来自偏北的内陆地区.而对深圳O3污染存在影响的潜在源区多位于深圳的东北部和北部.(4)气流的垂直运动对深圳O3污染有着显著影响.污染日...  相似文献   

5.
基于山西省2018—2020年国控点位O3监测数据分析了全省O3污染特征,分别以晋城市和太原市为典型城市,分析了温度、相对湿度和风向风速等气象因子以及前体物(NOx和VOCs)对O3的影响,并采用CAMx模式开展2020年6—8月山西省O3区域和行业来源解析. 结果表明:① 山西省O3超标天数中以O3轻度污染为主,且中度及以上污染呈增加趋势,O3污染集中出现在5—9月,且呈现较强的地域性特征,O3浓度日变化呈单峰型特征. ② ρ(O3-1 h)(臭氧1 h平均浓度)与气温、风速均呈正相关,与相对湿度呈负相关,高温、低湿有利于O3的生成. 风速与ρ(O3-1 h)呈分段式线性关系,ρ(O3-1 h)随着风速增大而升高,当风速大于某一阈值时,ρ(O3-1 h)随风速的增加而下降. 以典型城市晋城市为例,当温度在25 ℃以上、相对湿度在30%~60%之间、风速为4~5 m/s,且风向为南风和东南风时更容易出现ρ(O3-1 h)高值. ③ 山西省2020年6—8月O3区域来源解析表明,各城市O3本地源贡献较弱而传输贡献影响显著(>80%). ④ 山西省2020年6—8月O3行业来源解析表明,各市工业源类(电力源、焦化源和其他工业源)的贡献率在50%左右,柴油交通源贡献率在20%~27%之间. 研究显示,山西省O3污染传输贡献影响显著,联防联控势在必行,电力源、焦化源和柴油交通源对O3生成贡献较大,亟需优先加强管控.   相似文献   

6.
为研究2015—2020年我国近地面臭氧(O3)污染时空演化特征以及厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)对我国O3污染的影响,本文基于2015—2020年我国近1 500个监测站点的O3浓度数据(不包括港澳台地区数据),综合运用空间自相关、热点分析、异常值分析及回归分析,研究2015—2020年我国O3污染的时空演化、浓度异常特征及其与ENSO事件和气象因素的关系.结果表明:(1)2015—2019年我国O3污染集聚效应不断增强,但2020年显著降低.(2)我国O3浓度呈先升高(2015—2018年)后下降(2018—2020年)的特征,2017年、2018年O3年均浓度分别较上一年升高8.72%、1.76%,2019年、2020年O3年均浓度分别较上一年下降3.60%、3.66%.除2019年、2020年外,O3浓度高值聚集区站点的O3浓度峰值和高值天数(日均值大于120μ...  相似文献   

7.
利用2015~2019年历史数据,分析我国臭氧(O3)时间、空间变化特征,结合同期气象数据研究重点区域臭氧污染与气象要素的关系.结果表明:2015~2019年我国O3浓度整体呈上升趋势,全国O3浓度年均值由83.8μg/m3增至92.4μg/m3.O3浓度变化主要呈"双峰型",2017年呈"单峰型".5~9月为O3浓度的高值时段.1~3月、10~11月O3浓度波动比4~9月大.我国O3浓度呈"东高西低"的空间分布特征,高值区主要集中在京津冀地区.O3浓度与日照时数呈正相关,与最高温度呈正相关,与相对湿度呈负相关.气象要素对O3浓度的影响存在地区差异,大部分地区O3浓度与温度的正相关性较强(r>0.5),而青藏地区O3浓度与温度呈负相关(-0.23  相似文献   

8.
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(NOx、 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NOx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<...  相似文献   

9.
为深入了解保定市空气质量状况,揭示PM2.5与臭氧(O3)的变化特征及相互关系,利用小波分析法对保定市2013—2020年每年4—9月AQI、PM2.5、O3-8 h (O3日最大8 h滑动平均值)和NO2浓度的逐日数据进行分析. 结果表明:①2013—2018年保定市O3污染呈逐年加重趋势,最大日浓度达到347 μg/m3;随着治理措施的颁布与实施,PM2.5超标天数由2013年的97 d减至2020年的1 d,PM2.5超标情况逐年改善. ②O3超标天数由2013年的3 d增至2018年的95 d,2020年减至61 d;O3超标天数占PM2.5和O3超标总天数的比例从2013年的3%增至2020年的98%,说明O3逐渐成为影响保定市空气质量的主要污染物. ③2013年保定市O3-8 h浓度低于“2+26”城市均值,2014—2020年O3-8 h浓度高于或接近“2+26”城市均值,说明近年来保定市O3-8 h浓度的升幅已超过“2+26”城市的平均水平. ④小波分析发现,2013—2020年(除2015年和2018年外)AQI与PM2.5污染序列的第1主周期相近,从2017年开始,AQI与O3-8 h污染序列的第1主周期和第2主周期均一致,说明近年来保定市空气污染逐渐由PM2.5污染转为PM2.5与O3复合污染. ⑤在同一时间尺度范围内,PM2.5与O3-8 h污染序列的震荡频率基本一致,说明二者存在较明显的正相关关系;2015—2019年,NO2与O3-8 h污染序列的震荡频率趋于一致,说明保定市O3-8 h浓度受前体物NO2影响较大,2020年震荡频率有较大差异,这可能与新冠肺炎疫情复工后生产规模尚未完全恢复,致使NO2、PM2.5等污染物排放强度同比降低有关. 因此,减少NO2排放,协同控制多污染物是实现保定市空气质量改善的主要途径.   相似文献   

10.
为了解《打赢蓝天保卫战三年行动计划》期间(2018—2020年)以及之后(2021年)我国重点污染区域空气质量情况,并区分排放源控制与气象条件的贡献,本文利用逐小时监测的PM2.5、O3浓度以及气象要素数据,研究了2018—2021年京津冀及周边地区“2+26”城市PM2.5与O3污染特征,结合KZ (Kolmogorove Zurbenko)滤波方法定量分析了排放源与气象条件对PM2.5与O3浓度长期趋势的贡献. 结果表明:①2018—2021年“2+26”城市PM2.5浓度年均值与O3-8 h-90th浓度(O3日最大8 h平均浓度的第90百分位数)均呈逐年下降趋势. 2018—2021年PM2.5浓度年均值分别为60、57、51和45 μg/m3,河北省南部、河南省与山东省南部PM2.5浓度年均值均较高;O3-8 h-90th浓度分别为198、195、179和171 μg/m3,2018年保定市、石家庄市、聊城市与晋城市的O3-8 h-90th浓度(>210 μg/m3)均较高,而2021年太原市O3-8 h-90th浓度(192 μg/m3)较高. ②PM2.5与O3-8 h浓度(O3日最大8 h平均浓度)的长期分量在大部分城市受气象条件影响较为明显. 受气象条件影响的PM2.5浓度长期分量在2018—2020年无明显趋势,在2021年呈下降趋势;受排放源影响的PM2.5浓度长期分量在2018—2020年呈下降趋势,在2021年无明显趋势. 受气象条件影响的O3-8 h浓度长期分量在2018—2020年呈下降趋势,在2021年呈上升趋势;受排放源影响的O3-8 h浓度长期分量在2018年呈下降趋势,在2019—2021年无明显趋势. ③11个气象因子中,温度和相对湿度对PM2.5与O3-8 h浓度变化的影响较大,当温度与相对湿度均比前一天升高时,更有利于PM2.5与O3-8 h浓度的同时升高. 研究显示,“2+26”城市PM2.5与O3污染受气象条件影响显著,温度与相对湿度的变化对判定PM2.5与O3-8 h浓度同时升高的现象有一定积极意义.   相似文献   

11.
利用2015—2019年韶关市3个地面环境空气质量站逐时臭氧(O3)观测资料、同期的气象资料和2017—2019年广东南岭站逐时O3观测资料及同期气象资料,采用Kolmogorov-Zurbenko (KZ)滤波、多元回归和后向轨迹潜在来源贡献分析等统计方法,分析了韶关市O3浓度不同尺度变化特征与气象要素的关系.结果表明:(1)不同时间段气象因素对韶关市盆地区域O3浓度变化的影响不同:2015年1月—2016年6月及2018年6月—2019年6月,气象因素有利于降低近地面O3浓度;而2016年6月—2018年6月及2019年下半年,气象因素有利于增加地面O3浓度.2018年6月前,气象因素影响导致近地面O3浓度的增加或降低幅度范围在2μg·m-3;2018年6月后,气象因素影响造成地面O3浓度的增加或降低幅度范围上升到4μg·m-3,说明韶关市O3...  相似文献   

12.
统计分析了深圳市罗湖区2019年主要空气污染物的浓度,探究了罗湖区常规大气污染物浓度的变化趋势,及其与气象因素间的相关性,对2019年罗湖区2次污染事件进行了潜在源分析,并对臭氧(O3)进行了主成分分析。结果表明,2019年罗湖区各大气污染物浓度受季节影响较大,且出现“周末效应”,全年348 d有效数据中,主要污染物为O3的天数为225 d,占比64.66%,2019年罗湖区的主要污染物为O3。罗湖区颗粒物浓度与其他污染物之间相关性较为显著,大气环境中各污染物浓度与气温、风力和相对湿度呈较显著相关。2次大气污染事件的潜在源分析结果表明,东北方向(如东莞市等)为罗湖区O3和PM2.5的潜在输入源。通过对O3浓度的主成分分析解析出了4个主成分,影响罗湖区大气O3浓度的主要因素为风力、湿度、PM2.5、PM10和SO2。研究结果为罗湖区大气污染污染控制与治理提供了参考。  相似文献   

13.
近地面O3污染已经成为我国最严重的环境问题之一,特别是在地形相对闭塞的盆地区域更加突出,而盆地地形区域O3的时空演化、潜在源区及驱动因素尚未被完全揭示.因此,以典型盆地地形区—四川盆地为研究区,基于长时间尺度(2015—2021年)的O3浓度监测数据,采用后向轨迹、时空地理加权回归等模型探讨O3的时空变化特征、传输路径、潜在源区以及驱动因素的空间分布特征.结果表明:(1)时间分布上,2015—2021年四川盆地O3-8 h浓度第90百分位数为(143±7)μg/m3,夏季O3-8 h浓度高于其他季节,O3-8 h浓度存在明显的“周末效应”和昼夜差异.(2)空间格局上,四川盆地O3-8 h浓度第90百分位数总体呈西高东低的分布特征,西部平原地带是核心污染区域.(3)2015—2021年影响成都市的气流轨迹中短距离输送轨迹占比为74.24%,长距离输送轨迹占比平均值为25.76%. 2015—2...  相似文献   

14.
利用2015~2019年环境监测数据,对比分析华北地区平原城市保定市和山区城市张家口市PM2.5和O3变化和相关关系.结果表明:保定市PM2.5夏低冬高,O3夏高冬低,日变化为午后单峰型,而张家口市PM2.5浓度低,日变化幅度较弱,冬季O3日变化为午后峰值和凌晨5:00左右弱峰值双峰型.张家口市冬季全天及春夏秋季夜间O3浓度显著高于保定市,甚至夏季出现夜间O3超标异常,最高浓度达到202μg/m3,反映了平原城市和清洁山区大气物理化学过程变化的影响.PM2.5和O3在4~9月为正相关,11~3月为负相关;保定市PM2.5-O3相关系数日变化呈单峰型,张家口市为双峰型变化,凌晨和午后各有一峰值,华北地区平原污染区和高山相对清洁区,大气复合污染物PM2.5和O3作用关系的日变化及季节特征具有明显差异.  相似文献   

15.
为研究济南市和青岛市臭氧(O3)浓度长期变化特征及其气象影响因素,基于2014—2021年近地面O3连续8年观测资料和同期气象资料,揭示O3浓度长期变化特征,分析O3浓度与气象因子关系,阐明O3主要输送路径和潜在源区.结果表明:(1)整体上,济南市O3污染程度高于青岛市,2个城市O3污染均集中在4—10月.长期趋势上,2014—2021年济南市O3日最大8 h平均浓度第90百分位数(简称“O3-8 h 90th浓度”)总体呈先升后降的趋势,峰值出现在2019年;青岛市2019年和2017年O3-8 h 90th浓度相对较高,其他年份O3-8 h 90th浓度差异不大.月变化上,济南市O3-8 h 90th浓度季节性变化较明显,呈单峰状;而青...  相似文献   

16.
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NOx、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NOx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。  相似文献   

17.
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.   相似文献   

18.
基于2015~2020年四川盆地臭氧(O3)浓度监测数据,构建O3区域性持续性污染过程个例库,并进一步时空匹配高低空气象资料,探究夏季南亚高压系统对四川盆地地面气象要素及O3污染生成的影响机制.结果表明:(1)2015~2018年四川盆地O3区域性持续性污染(ORPP)逐年加重,2018~2020年保持相对稳定的污染态势,且ORPP多集中于春、夏两季.盆地中南部成都、重庆、泸州等城市O3污染形势最为严峻,且高值区逐渐向南北方向转移.(2)基于南亚高压(系统存在率、中心离散度与东西振荡量)对地面气象要素的影响阐释ORPP的生成机制:系统存在率均值偏低且位置偏东时,平均气温、气温日较差及日照时数偏高,相对湿度偏低,利于O3生成;南亚高压东模态中心显著聚集时,气温日较差与日照时数激增,易造成O3异常高值;西模态剧烈振荡时,气温日较差、日照时数及相对湿度改变,易使O3浓度波动.(3)对比清洁期与污染期,南亚高压系统存在率、中心离散度与东西振荡量综合作用于清洁期,而污染期则主要受中心离散度与东西振荡量影响.当南亚高压西模态剧烈振荡与东模态显著聚集配合出现时,极易诱发四川盆地内ORPP二级过程.  相似文献   

19.
为了解北京市夏季臭氧(O3)污染的特征与来源,采用区域空气质量模型(CMAQ)的综合源解析功能(ISAM)对北京市2019年6月不同区域的近地面O3浓度及其来源贡献进行了数值模拟计算,量化了北京市、天津市、河北省、京津冀以外省份以及全球背景共14类NOx和VOCs排放源对北京市不同区域O3污染的贡献. 结果表明:①北京市不同地区O3及其前体物来源存在显著差异,城区及近郊区NOx和VOCs均主要来自于北京市本地排放,本地源排放对城区及近郊区的NOx贡献(39.7%~46.4%)显著大于对远郊区的贡献(19.9%~38.8%),本地源排放对城区及近郊区的VOCs贡献(51.1%~75.8%)大于对远郊区的贡献(19.5%~39.6%). ②远郊区NOx和VOCs浓度更易受非本地排放的输送影响. ③O3主要来源于包括模拟区域外以及全球背景的边界传输贡献,边界传输对北京市不同受体区域的贡献均大于52.6%. ④北京市本地源排放对城区及近郊区O3的贡献(6.8%~18.3%)大于对远郊区的贡献(2.4%~7.6%),京津冀以外源区的排放对北京市远郊区的贡献(5.2%~6.4%)大于对城区及近郊区的贡献(2.7%~4.4%),说明本地排放对远郊区影响相对较小,远郊区O3浓度易受北部燕山山脉和太行山的阻隔影响. 因地理位置及地形原因,河北省不同源区对北京市不同区域O3浓度的贡献存在一定差异. 研究显示,控制北京市夏季O3污染应综合考虑城区与郊区O3来源的差异性,做好周边区域的联防联控.   相似文献   

20.
利用2017~2019年夏、冬季天津市大气污染物监测和气象观测数据,基于天津气象铁塔垂直观测,针对大气垂直扩散条件对PM2.5和O3的影响进行研究.结果显示:近地面PM2.5浓度随高度的升高而下降,O3浓度则随高度的升高而上升,受大气垂直扩散条件的季节和日变化影响,冬季,地面与120m PM2.5质量浓度相关明显,与200m PM2.5质量浓度无明显相关.夏季,120m和200m PM2.5质量浓度相关系数为0.72,午后通常出现120m和200m PM2.5质量浓度高于地面的情况.夏季,不同高度O3浓度差异小于冬季,地面与120m高度O3浓度接近.以大气稳定度、逆温强度和气温递减率作为大气垂直扩散指标,对地面PM2.5和O3垂直分布具有指示作用.冬季,TKE与PM2.5质量浓度相关系数为到-0.65,夏季,TKE与ΔPM2.5相关系数为-0.39.夏、冬季TKE与地面O3浓度的相关系数分别为0.46和0.53,与ΔO3的相关系数分别为0.73和0.70.弱下沉运动对地面O3浓度影响较强,40m高度垂直运动速度与地面O3浓度的相关系数在冬、夏季分别为-0.54和-0.61.对冬季典型PM2.5重污染过程的分析发现,雾霾的生消维持和PM2.5浓度的变化与大气稳定度、气温垂直递减率和TKE的变化有直接关系.对夏季典型O3污染过程的分析发现,近地面的O3污染的形成与有利光化学反应的气象条件密切相关,同时,垂直向下输送和有利垂直扩散条件对O3污染的形成和爆发影响明显.  相似文献   

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